摄影测量-图像纠正与配准

数字图像处理课程设计-小波变换

摘要 小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支，素有“数学显微镜”的美称。它是继1822年傅立叶提出傅立叶变换之后又一里程碑式的领域，解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题。小波变换可以使得信号的低频长时特性和高频短时特性同时得到处理，具有良好的局部化性质，能有效地克服傅氏变换在处理非平稳复杂信号时存在的局限性，具有极强的自适应性，因此在图像处理中具有极好应用价值。本设计主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩技术，并运用Matlab软件对图像进行分解，然后提取其中与原图像近似的低频信息，达到对图像进行压缩的目的。分别作第一层分解和第二层分解，并比较图像压缩的效果。 关键词:小波变换；Matlab；图像分解；图像压缩

目录 摘要 ..................................................................................................... I 第1章绪论 (1) 1.1设计背景 (1) 1.2设计要求 (1) 1.3设计思路简介 (1) 第2章小波变换处理图像设计过程 (2) 2.1小波变换的分解和重构算法 (2) 2.2小波变换在图像压缩中的应用 (4) 第3章软件设计与仿真 (6) 3.1MATLAB程序 (6) 3.2结果及分析 (7) 第4章总结与展望 (9) 参考文献 (10)

第1章绪论 1.1设计背景 小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，经过近10年的探索研究，重要的数学形式化体系已经建立，理论基础更加扎实。与Fourier变换相比，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、样调分析、数值分析的完美结晶；小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。 1.2设计要求 利用小波变换的基本原理在MATLAB环境下编写程序对静态图像进行分解并压缩，并观察分析其处理效果。 1.3设计思路简介 一个图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的。高分辨率(即高频)子图像上大部分点都接近于0，越是高频这种现象越明显。对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频部分，所以利用小波分解就可以达到去掉图像的高频部分而只保留低频部分的目的。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其它编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 本设计利用MATLAB工具箱中的Wavele Toolbox——小波工具箱对图像进行小波变换。

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

基于形状匹配的快速图像配准

２００８年４月张素等：基于形状匹配的快速图像配准 ２实验结果与分析 为检验本文算法的有效性，取一幅分辨率为５１２×５１２的腹部ｃＴ图像（图３（ａ）），依次进行伸缩、旋转、平移变换，再加入高斯噪声，得到另一幅图像（图３（ｂ））．变换公式为 ［≥］＝ｊ［一：；兰０］［二］＋［芝］（１８）式中：（Ｊ，ｙ）为参考图像上的点；（ｔ），’）为变换之后的点；Ｊ为伸缩比例；ｐ为参考图像的旋转角度，分别用Ｐｏｗｅｕ搜索算法和本文算法进行配准，配准参数的精度为０．００１．实验在一台ＣＰＵ为Ｃｅｌｅｒｏｎ、主频为２．８ＧＨｚ、内存为５１２Ｍ的计算机上进行．图３为算法流程中，轮廓提取、标记点自动提取以及形状匹配的结果．表１列出了一部分代表性的比较结果（其中丁为配准全过程所耗费的时间）． 图３轮廓提取、标记点自动提取以及形状匹配的结果 Ｆ１９３ Ｒｅ蛐№ｏｆｒｅｇｉ佃ｅ砷撇惦ｏｎ＇ａｕｔｏｍ雠ｌａｌＩ山ｍｒｂｄｅｔｅ甜仙姐ｄｓｈｐｅ删ｎｃ址啤 衷１本文算法与ＰｏｗｅⅡ算法结果的比较 Ｔ｜山．１Ｃ岫ｐａｒａ６ｖｅｒ器ＩＩｌｔｓｂｅｔｗ咖ｔｈｅｐｒｏ肼ｌｓｅｄｍ劬ｏｄ ａⅡｄＰｏｗｅｕａＩｇｏｒｉｔｈｍ 变换及配 旷无量纲占／（ｏ）厶ｘ｜缸ｌ ｒ，ｓ 准参数像素像素 变换参数０５００６０肿０２０ＤｏＯ３ⅢＤ００＿—— ＰｏｗｅＵ法０５０２６０Ｄ５２１９Ｊ０５５２８五５８５６０ 初始参数０４９７６０．０４０１９３１７３１５０ｌ＿—— 本文算法０５００６０．２９４１９．８８４２９．８２３２５变换参数ｌｏ∞４０肿０ｌＯ姗５０Ｄ００。—— ＰｏｗｅＵ法ｌＯ∞４０舶ｌ９．１１５５０ｊ０２ｌ１９０ 初始参数ｌ－０００４０．ｏｌＯ１０Ｊ昕３４９．９２ｌ●—— 本文算法１０００钧０９５９．９５２５００的３０ 变换参数１５∞１０Ｄｏｏ２０ＤＯＯ３０．０００＿——ｐｏｗｅＵ法１姗１０Ｄ０７２０３９９２９＿９９４６８０初始参数１５０２９．９９７１９３７２２９２１７＿—— 本文算法１５００１０ＪＤ４９２０．０５０３０２８３４２ 变换参数１５００３０加０４０肿０ＩＯ．０００ Ｐｏｖ岭Ｕ法１０４６２８鹏５．４８５７１．４３．６８７’ｌ２３０初始参数１５０５２９．９５５３９Ｄ０６７．９∥ 本文算法１５０１３０Ｊ０２２３９５１４ｌＯＪ昕３２７ 变换参数２肿Ｏ１０．ａＤＯ１５加Ｏ２０．０００●—— ＰｏｗｅＵ法１．９１９３９ｊ９２ｌ１５矗６４２３２７２‘ｌｌ∞ 初始参数２肿６１０．０１８ １３剃１７．盯５．●——本文算法２Ｄ００ｌＯ．１２６１６＿０１３２０ＪＤ２２５３注：用上标＃表示的数据稍偏离变换参数；用上标?表示的部分数据为错误结果． 由表１的结果可以看出，用Ｐｏｗｅｕ算法直接进行搜索，计算时间较长，且有时因收敛到局部极值而产生错误结果，如表中用卑号标出的数据．而采用本文的算法完全达到了预期目的，大大减少了计算量，精度达到了“亚像素”级水平，有效地避免了收敛于局部极值．观察表ｌ中用ＳＶＤ法求得的初始参数，可以看出，这些参数实质上已经非常接近最终的配准参数，这是因为形状信息本身就是比较精确的特征量；其中有几个数据稍偏离配准参数，这是因为较大的变换参数（主要是缩放参数ｓ）会使形状匹配过程中产生相对较大的误差．计算过程中，特征提取、形状匹配、ＳＶＤ法求初始参数等步骤所耗费的计算量均比较小，而Ｐｏｗｅｌｌ算法一旦得到了与变换参数较接近的初始参数，就会很快地收敛到正确结果，这是由ＰｏｗｅＵ算法本身的性质所决定的．本实验中，在绝大多数情况下，只需要计算一个循环即可收敛．因此，ＰｏｗｅＵ算法的作用其实相当于对ＳＶＤ法所得的参数进行修正． ３结语 本文将形状特征和互信息搜索相结合，有效地提

图像配准技术研究进展

第１４卷第６期２００７年１２月 电光与控制 ＥＵ￡ＣＴＲＯＮＩＣＳＯＰＴＩＣＳ＆ＣＯＮＴＲＯＬ Ｖ０１．１４№．６ Ｄｅｅ．２００７ 文章编号：１６７１—６３７Ｘ（２００７）０６—００９９—０７ 图像配准技术研究进展 刘松涛，杨绍清 （海军大连舰艇学院信息与通信工程系，辽宁大连１１６０１８） 摘要：图像配堆是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提。其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域。筒要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状．重点阐述了当前的技术热点和应用趋势，最后展望了进一步的研究方向。 关键词：图像配准；信息论；非刚性配准；虚拟结构 中图分类号：Ｖ２４３．６文献标识码：Ａ Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ＬＩＵＳｏｎｇ—ｔａａ，ＹＡＮＧＳｈａｏ—ｑｉｎｇ （Ｏｅｐｔ．ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＣｏｍｍｔｍｉｃｄｉｏｎＥｔ，ｇ泌ｒｉｔ，．ｇ，ＤａｆｉａｎＮａｖａｌＡｃａｄｅｍｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０１８，舀白Ⅺ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｆｏｒａｌｌｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｔａｓｋｓｌｉｋｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ，ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃａｎｄｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｔｉｓｕｓｅｄｗｉｄｅｌｙｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｓｙｓｔｅｍ，ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇ，ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｅｔｃ．Ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｅｔａｔｕｓｏｆｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｉｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄｋｅｆｌｙｗｉｔｈｅｍｐｈａｓｉｓｏｎｉｔｓｃｕｒｒｅｎｔｔｅｃｈｎｉｃａｌｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｓ．Ｓｏｍｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇａｓｐｅｃｔｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｙａ”ｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｉｎｔｈｅｅｎｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ；１１０ｎ—ｒｉｇｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｖｉｒｔｕａｌｓｔｒｕｃｔＵｒｅ ０引言 图像配准是许多应用问题必须的预处理步骤，比如：时序图像的变化检测或多模图像融合，这些问题遍及军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域。许多领域都需要图像配准，实际应用过程可能会有所不同，但其中关键的因素是类似的。概括地说，图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两橱或多幅图像进行最佳匹配的过程，包括像素灰度匹配和空间位置对齐。 配准方法的分类可以依据不同的准则。Ｂｒｏ．ｗｎ…依据变换模型的复杂程度对配准方法进行分类，并归纳了配准技术的实现步骤：特征空问、相似度测量、搜索空间和策略。Ｍａｉｎｔｚ”１等则提出了９ 收稿日期：２００６—０３—０９修回Ｅｔ期：２００６—０５—１５ 基金项目：国防预研基金资助项目（５１４０３０３０６０４ＪＢｌ４０Ｉ）；国家自然科学基金资助项目（６０５７２１６０） 一 作者简介：荆松涛（１９７８一），男，河南孟津人，博士，主要研究方向为图像融合、耳标识别、成像跟踪、ＤＳＰ开发 等。条分类准则，依次为：图像维数、配准特征的来源、变换模型、坐标变换域、交互性、优化策略、成像模式、配准对象、配准目标的特点等。作者参考Ｂｒｏｗｎ和Ｍａｉｎｌｚ的分类方法，将配准技术概括为８个方面，包括：配准对象、特征提取、特征匹配、变换模型、优化策略、坐标变换与插值、系统实现及算法评估，并考虑每项内容的技术特性进行细分，然后依据某一算法的创新点进行分类。囊括所有方法的分类准则是不存在的，所提方法侧重于从总体上对配准方法进行考察，是一种相对能反映配准方法本质特征的分类方法。依据新的分类准则，作者已对图像配准技术的８个子方向进行了系统研究ｕＪ。 １发展史和研究现状 国外从２０世纪６０年代就开始在图像配准领域进行研究“】，但直到１９８０年代才开始引起学者们的关注。到上世纪末，单模图像配准问题已基本解决，但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性．仍需密切关注。国际上对图像配准技术曾做过调查”】，其结论是１９９０年代初技术文献明显增加。而

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月

目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期 浅谈数字图像处理中的图像分割技术 郑洪涛 朝阳广播电视大学（ 朝阳 122500 ） 摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割 技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。 关键词 数字图像处理 图像分割 阈值 数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴 图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法 图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法： 2.1 灰度阈值法实现图像分割 阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值 就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值 在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割 区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法 此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法 首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，

基于特征点图像配准方法的应用研究

基于特征点图像配准方法的应用研究 【摘要】针对常用的图像配准技术配准精度不高的问题，本文首先采用RANSAC算法剔除SURF算法初匹配中的误匹配对，再在初次提纯的匹配对中进行欧氏距离排序，提取距离最小的有限匹配对作为最终的匹配结果。通过实验表明该方法配准精度高，效果好，为后续图像的融合拼接打下良好的基础。 【关键词】RANSAC算法；SURF算法；图像配准 引言 随着传感器技术和计算机计算能力的提高，图像处理技术在社会生活中的应用越来越广泛。但是由于客观问题及图像传感器本身的局限性等会造成采集到的图像模糊、不完整等问题，因此采用图像处理技术对图像进行配准拼接处理获取完整的图片或者较宽视觉的图片就非常必要。本文采用基于SURF算法二次匹配法，对图像的特征点进行配准，配准精度得到明显的提高。 1、基于SURF算法初匹配存在问题的分析和解决方法 SURF算法[1]一般用特征矢量间的欧氏距离作为待配准图像的匹配判断矢量。匹配就是对于图像A中某个特征点，找出图像B中与它欧氏距离最近的特征点，简单地说，如果最近的距离小于某个阀值，则认为这两个点被匹配。 令A图像中的特征点描述子集为基准集，B图像中的特征点描述子集为目标集，通过欧式距离相似度判定度量，对每个qj我们在基准集中都能找到与其欧式距离最近的pi，这样qj和pi就构成一个匹配对。虽然匹配对中的两个特征点描述子的欧式距离最近，但这并不意味着它们对应相同的图像区域。在正确的匹配对中的两个特征点描述子的欧式距离会很小，理想状况下为零。但是当qj 与基准集中多个点的欧氏距离相近的时候，在判断时qj与它最近邻构成的匹配对就有可能是错误的匹配。 上述的分析表明，采用SURF算法对图像进行匹配，对于特征丰富的图像，往往得到数以百计的特征点匹配对，而且具有一定的误差性，存在错误的匹配对。因此就需要后续的检验过程，提高配准精度。 配准后的图像要转换到同个坐标下，才能进行拼接融合。这就涉及到图像变换模型。从图像变换模型的要求[2]中，我们知道，只要有3对对应的匹配对，我们就可以计算出两幅图像间的变换关系。在此我们先采用RANSAC算法消除错误匹配提高配准精度，以便得到更加精确的变换参数矩阵，便于后期的融合拼接。 2、基于RANSAC剔除误匹配提高配准精度的实现方法

数字图像处理程序

数字图像处理程序

数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)

医学图像配准技术 综述

医学图像配准技术 A Survey of Medical Image Registration 张剑戈综述，潘家普审校 （上海第二医科大学生物医学工程教研室，上海 200025） 利用CT、MRI、SPECT及PET等成像设备能获取人体内部形态和功能的图像信息，为临床诊断和治疗提供了可靠的依据。不同成像模式具有高度的特异性，例如CT通过从多角度的方向上检测X线经过人体后的衰减量，用数学的方法重建出身体的断层图像，清楚地显示出体内脏器、骨骼的解剖结构，但不能显示功能信息。PET是一种无创性的探测生理性放射核素在机体内分布的断层显象技术，是对活机体的生物化学显象，反映了机体的功能信息，但是图像模糊，不能清楚地反映形态结构。将不同模式的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，使相应器官的影像在空间中的位置一致，可以同时反映形态和功能信息。而求解空间变换参数的过程就是图像配准，也是一个多参数优化过程。图像配准在病灶定位、PACS系统、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值。 图像配准算法 可以从不同的角度对图像配准算法进行分类[1]：同/异模式图像配准，2D/3D图像配准，刚体/非刚体配准。本文根据算法的出发点，将配准算法分为基于图像特征(feature-based)和基于像素密度(intensity-based)两类。 基于特征的配准算法 这类算法利用从待配准图像中提取的特征，计算出空间变换参数。根据特征由人体自身结构中提取或是由外部引入，分为内部特征(internal feature)和外部特征(external feature)。

【作者简介】张剑戈（1972-），男，山东济南人，讲师，硕士 1. 外部特征 在物体表面人为地放置一些可以显像的标记物（外标记，external marker）作为基准，根据同一标记在不同图像空间中的坐标，通过矩阵运算求解出空间变换参数。外标记分为植入性和非植入性[2]：立体框架定位、在颅骨上固定螺栓和在表皮加上可显像的标记。Andre G[3]等将该方法用于机器人辅助手术，对于股骨移植，位移误差小于1.5mm，角度误差小于3°，由于计算量小，可以实现实时配准。但是标记物必须事先被固定好，不能用于回顾性配准，而且该方法只适用刚体配准。 2. 内部特征 从医学影像中可以提取出点、线和面：血管的交点、血管、胸腹之间的横膈膜等，这些特征作为内标记点(internal marker) ，利用其空间位置同样可以求解出空间变换参数。Hill DL[4]用11个形态点对脑部配准，误差<1mm，方差为1.73mm。Meyer CR[5]除了血管树的交点，还使用了左右脑之间的间隔等特征。Maurer CR[6,7]赋予点、线、面等几何特征不同的权重(weighted geometrical features, WGF)，进一步改进了算法。内标记点配准是一种交互性的方法，将3D图像配准简化为点、线和面的匹配，可以进行回顾性研究，不会造成患者的不适。但是医生对特征位置的判断影响到配准精度，为了克服人为误差，需要多次重复操作，以平均值作为最终结果。 表面匹配算法也利用了内部特征[8]：进行图像分割，提取出轮廓曲线、物体表面等内部特征，使2D/3D图像配准简化为2D曲线和3D曲面的匹配，不再考虑物体内部像素。典型的应用是刚体配准的“头帽”算法[9]，从头部的3D图像中分割出表面轮廓，分别作为头模型和帽模型。配准的目标函数是头表面和帽表面之间的均方距离，该距离是空间变换参数的函数。表面匹配算法是一种自动算法，在物体表面轮廓相似并且清晰的情况下，配准效果很好。其不足之处在于：准确地进行图像分割很困难；不同模式的图像，如CT/PET图像，由于器官的轮廓差异较大，难于精确地匹配。 3. 在非刚体配准中的应用 进行非刚体配准前要确定物理模型，常见有弹性模型、粘稠液体模型、生物力学模型。通过在感兴趣区域中提取参考点、2D或是3D轮廓线，使待配准图像

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

配准综述

图像配准是对取自不同时间，不同传感器或者不同视角的同一区域的两幅或者多幅图像进行匹配叠加的过程。随着技术手段的不断发展，人们对图像配准的要求也越来越离。包括配准方法的鲁棒性、算法的难易程度、算法的自主性等都是考量算法的指标。图像配准的方法中，有人提出过被广泛认同的四个巧骤： a．特征空间的选择 特征空间是指将运用到配准中元素的集合。特征空间包括很多方面，比如像素值，比如点、线，或者平面甚至是曲面。 b．搜索空间 搜索策略是指一系列配准变换操作的集合。搜索空间是建立在几何形变基础上的。而几何形变一般包括全局的和局部的几何形变。典型的全局变形包括平移，缩放，扭曲等变形以及它们的组合。而局部形变，对变换参数要求比较苛刻，因为某一套变换参数只能作用在局部形变区域，而其余区域需采用插值技术补充。然而，另外的变形区域则需要另外的变换参数去表述。在一般的处理中，我们将变换模型看成是一种先验知识。不然则需要考量所有的变换模型。 c．搜索策略 搜索策略是实施变换的依据。它的存在是为了找寻变换模型的最优解。常用的搜索策略有松弛模型法、牛顿法和共扼梯度法。 d．相似性度量 相似性度量是对采用的变换模型的评价。相似性度量主要是采用参考图像和配准图像之间的共有的特征之间的差异比较的方法来评价配准的情况。这其中的差异可以包括点位的误差，或者是灰度值相关的差异，还可以是在变换域之间的差异值等等。最常见的相似性度量是检测特征的欧氏距离。 上述的几个步骤构成了图像配准的基本框架。许许多多的算法充斥其中产生了种类繁多的配准方法。下面主要介绍下几种典型的配准算法。目前典型的配准算法中大致可分成基于灰度、基于特征和基于模型的方法。 基于灰度的配准算法 基于灰度的算法中，重点是对图像配准的过程上，而不是特征集的选择

数字图像处理课后题答案

1. 图像处理的主要方法分几大类 答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。 空域法：直接对获取的数字图像进行处理。 频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空 间域，得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么 答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。图像变换：对图像进 行正交变换，以便进行处理。图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图 像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像编码：在满足一定的图形质量要求下 对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获 得所需的客观信息。图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。图像理解：在图像分析的基础上得出 对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。 3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。 答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。通常，表 示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格 即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点 数。单位是“像素点/单位长度” 图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素 可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色 数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表 示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的 色彩也越丰富。） 图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。 4. , 5. 什么是采样与量化 答：扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。 采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化：将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度 级：一幅图像中不同灰度值的个数。一般取0~255，即256个灰度级 5.说明图像函数 的各个参数的具体含义。 答：其中，x 、y 、z 是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是像素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维 的视频图像。对于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像，则波长λ为常数；对于平面图像，则与坐 标z 无关。 1.请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题 答：马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象。同时对比度现象： 此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度，而与环境亮度有关 共同点： 它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数。 2. 色彩具有那几个基本属性描述这些基本属性的含义。 答：色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综合反映。色彩具有三个基本属性：色调、饱和度和亮度 色调是与混合光谱中主要光波长相联系的（红绿蓝）饱和度表示颜色的深浅程度，与一定色调的纯度有关， 纯光谱色是完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少。（如深红、浅红等）亮度与物体的反射率成正比。 颜色中掺入白色越多就越明亮，掺入黑色越多亮度越小。 { 3.什么是视觉的空间频率特性什么是视觉的时间特性 答：视觉的空间频率特性：空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像（清晰明快的画面）意味着有 ),,,,(t z y x f I λ=

在图像配准中应用想法

在图像配准中，数字图像的角点一般被选为特征点，它是图像中轮廓线上曲率的局部极大值点，是数字图像中非常重要的特征[31]。 有两种算法用于数字图像中角点的检测：一是基于图像灰点的算法，这种角点检测算法主要是通过计算在局部范围内的图像灰度和梯度变化极大值点来作为角点；另一个是基于图像边缘的算法，这种角点检测算法要先检测图像的边缘，再将边缘方向有突变的那些点选取作为检测出的角点。计算曲率以及梯度的算法时这类角点检测需要用的，因为它不用检测图像边缘，计算时间就有所缩短，因而被广泛用于实际操作中。 数字图像中角点为重要图像特征，作为配准特征在图像配准中常被使用。为了对角点特征了解的更多，本节重点介绍几种常用的角点检测算法[32]： 式中，det表示矩阵的行列式；trace 表示矩阵的迹(也就是矩阵对角线元素的和)；k代表常数，通常为 0.04。角点就是CRF处于局部极大值的点。 下面就是详细操作步骤： ①针对灰度图像I中的每一个像素，对其x方向以及y 方向分别计算一 阶导数，还要将两个一阶导数相乘。计算时采取的具体计算法和卷积类似，使用的模板分别为:

在图像 I 上不断移动，在移动至每一位置都进行模板对应中心像素梯度值的计算，从而得到处于两个方向上的两幅梯度图像。然后再将每个像素所对应得两个方向上的梯度相乘，第三幅图像就形成了，三幅图像中的每一像素分别表示Ix，Iy和IxIy。 ②分别对通过步骤①计算所得的三幅图像进行标准差为σ的高斯滤波。 具体来说就是对这三幅图像分别运用高斯模板进行卷积。 将原始图像上的角点响应函数值计算出来。计算法有以下两种： 其一为经典的Harris算法。式(3-16)代表CRF定义： 此时，角点和CRF的局部极小值点相对应。因为经典的Harris算法其角点响应函数要求公式中k值必须要确定，因此本算法中的角点响应函数采用的是Nobel 的。 ③图像中有很多局部极值点，角点的数目的提取要通过CRF门限限制 的设置来进行。 下面分析Harris角点检测算法的性能： 1) 在图像中Harris角点具有各向同性的特点，图像即使旋转，检测角点不会受到影响； 2) Harris角点检测算法中对图像一阶导数有要求，因此光强对检测角点无影响；

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算 一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 （4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');