ACM通讯中文版-局部拉普拉斯滤波器-利用拉普拉斯金字塔的边缘觉察型图像处理
图的最小特征根和拉普拉斯谱半径
图的最小特征根和拉普拉斯谱半径 【摘要】：图谱理论是图论研究的一个非常活跃而又重要的研究领域,它在量子化学、统计力学、计算机科学、通信网络以及信息科学中均有着广泛的应用.图谱理论的研究主要是利用成熟的代数理论和技巧,并结合图论和组合数学的理论来研究图谱、图的结构性质以及与图的其它不变量(如色数、度序列、直径、围长、连通度等)之间的关系,它将图与网络的代数性质与其拓扑性质紧密地结合在一起.在图谱理论中,为了研究图的性质,人们引入了各种各样的矩阵,诸如图的邻接矩阵、关联矩阵、距离矩阵、拉普拉斯矩阵等等,这些矩阵与图的结构都有着密切的联系.图谱理论的一个主要问题就是研究图的性质能否以及如何由这些矩阵的代数性质反映出来,这里所说的矩阵的代数性质,主要是指矩阵的特征值所刻画的性质.在上面所提到的矩阵中,最重要的两个就是图的邻接矩阵和图的拉普拉斯矩阵.图的邻接矩阵的特征值和图的拉普拉斯矩阵的特征值都是在图的同构下的不变量.对图的邻接矩阵特征值而言,最重要的两个特征值是最大特征值和最小特征值,分别称为图的谱半径和最小根.对图的谱半径的研究,文献中存在大量的结果,已经形成了比较完善的理论体系.而对最小根而言,研究的结果还很少.在图的拉普拉斯特征值中,最重要的也有两个：图的最大拉普拉斯特征值(即拉普拉斯谱半径)和图的次小拉普拉斯特征值(即代数连通度).本论文主要围绕图的最小根和拉普拉斯谱半径进行研究.本文首先介绍图的最小根和拉普拉斯谱半径的研究背景和
进展,然后分四部分详细地介绍我们围绕这两个课题所取得的主要研究成果.本文的主要结果如下：(一)在第二章中我们讨论直径固定的一般图.用(?)n,d表示直径为d的n阶连通图的集合.对任意的图G∈(?)n,d,通过考虑图G的连通生成二部子图的最小根,我们获得了图G 的最小根的一个下界.进一步地,作为一个推论,给出了图G的拉普拉斯谱半径的一个上界.(二)在第三章中我们研究图的最小根与图的不变量.用U(n,K)表示悬挂点数为k的n阶单圈图的集合.利用移接变形的技巧和特征多项式的一些技巧,刻画了最小根达到最小的单圈图.用8(n,k)表示悬挂点数为k的n阶双圈图的集合.综合利用图谱理论的多种工具和手段,确定了最小根达到最小的双圈图.在本章的最后一节,我们考虑了图的不变量直径.用U(n,d)表示直径为d的n阶单圈图的集合,结合图的不变量直径,我们刻画了最小根达到最小的单圈图.(三)在第四章中我们讨论三圈图的谱.用(?)n表示n阶三圈图的集合.对n≥52,我们确定了最小根取到最小的唯一的三圈图.(四)在第五章中我们讨论树的拉普拉斯谱半径.用Tn,d表示直径为d的n阶树的集合.对d∈{1,2,3,4,n-4,n-3,n-2,n-1},我们分别确定了此时拉普拉斯谱半径达到最小的树.【关键词】：最小特征根拉普拉斯谱半径直径悬挂点移接变形单圈图双圈图三圈图 【学位授予单位】：华东师范大学 【学位级别】：博士
(完整word版)高斯滤波器理解
高斯滤波器理解 先给出高斯函数的图形。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2) 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向． （2）高斯函数是单值函数．这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的．这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失真． （3）高斯函数的傅立叶变换频谱是单瓣的．正如下面所示，这一性质是高斯函数付立叶变换等于高斯函数本身这一事实的直接推论．图像常被不希望的高频信号所污染(噪声和细纹理)．而所希望的图像特征（如边
缘），既含有低频分量，又含有高频分量．高斯函数付立叶变换的单瓣意味着平滑图像不会被不需要的高频信号所污染，同时保留了大部分所需信号． （4）高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的，而且σ和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷． （5）由于高斯函数的可分离性，较大尺寸的高斯滤波器可以得以有效地实现．二维高斯函数卷积可以分两步来进行，首先将图像与一维高斯函数进行卷积，然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积．因此，二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长． ========================== 高斯函数在图像滤波中的应用 1函数的基本概念 所谓径向基函数(Radial Basis Function 简称RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数, 可记作k(||x-xc||), 其作用往往是局部的, 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数,形式为k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数, 控制了函数的径向作用范围。 2函数的表达式和图形 matlab绘图的代码 alf=3; n=7;%定义模板大小 n1=floor((n+1)/2);%确定中心 for i=1:n a(i)= exp(-((i-n1).^2)/(2*alf^2)); for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf); end end subplot(121),plot(a),title('一维高斯函数' ) subplot(122),surf(b),title('二维高斯函数' )
关于图的特征值的几个问题的研究
关于图的特征值的几个问题的研究 【摘要】：图谱理论是图论研究的一个非常活跃而又重要的研究领域,它在量子化学、统计力学、计算机科学、通信网络以及信息科学中均有着广泛的应用.图谱的研究主要是利用线性代数、矩阵论等成熟的理论和技巧,巧妙地把图的一些基本结构性质和它的参数联系在一起,并找出它们之间的内在关系.在图谱理论中,为了研究图的性质,人们引入了各种各样的矩阵.常见的有图G的邻接矩阵A(G)、拉普拉斯矩阵L(G)、关联矩阵M(G)、距离矩阵D*(G)以及无符号拉普拉斯矩阵Q(G)等等.这些矩阵都与图的结构都有着密切的联系.图谱理论的一个主要问题就是研究图的性质能否以及如何由这些矩阵的代数性质(主要是指矩阵的特征值性质)反映出来.尽管这些定义不同的矩阵有着各种丰富的形式,但是他们的特征多项式(或者说谱)之间却很可能是互相关联的.在[20]中,Dragos列举说明了在二部图中,无符号拉普拉斯谱和拉普拉斯谱相同.同时我们知道,图的拉普拉斯矩阵的非零特征值和它的线图的邻接特征值也有着密切的关系.这样,通过二部图就可以把它们紧密地联系在一起.又例如,令那么,邻接矩阵的特征多项式可以表示为FG(x,0),拉普拉斯矩阵的特征多项式可以表示为(—1)nFG(—x,1),无符号拉普拉斯矩阵的特征多项式可以表示为FG(x,—1)等等.尽管如此,由于它们都有自己独特的应用背景和实际价值,我们还是很有必要对这些不同的矩阵和谱展开针对性的研究的.在上面所提及的矩阵中,最重要的两个就是图的邻接矩阵和拉普拉斯
矩阵.本文研究的主要问题在三个方面：(1)简单连通无向图的拉普拉斯谱及其极限点；(2)有向图的邻接谱半径；(3)无符号拉普拉斯特征值的极限点和谱半径.我们试图建立它们与图的结构参数之间的一些关系.具体内容如下：(一)在第一章中,我们首先回顾了图论的整个发展过程,接着介绍了-些常见的谱理论研究中相关的问题的代数图论背景和研究技巧.在第二小节中,我们给出了一般的图论中的一些基本概念和记号.文章中一些特殊的定义未在此节中出现的,我们将在后面的相关章节中具体介绍.在第三小节中,我们简单介绍了和本文相关极限点以及谱半径等问题的一一些进展及最新结果.(二)在第二章中的第一小节中,我们首先通过找到一个图序列{Gn},证明它的第三大拉普拉斯特征值极限点存在,并且满足而后,我们证明1和上式中1.5550分别是第三大拉普拉斯特征值的第一小和第二小极限点.在第二小节中,对同定的b,假设l3(b)和l’3(b)分别是方程bμ(μ—2)—(μ—1)2(μ—3)=0和bμ(μ—2)—(μ—1)2(μ—3)—(μ—1)(μ—2)=0的第二大根.我们证明了l3(b)和l’3(b)(b=0,1,…)都是第三大拉普拉斯特征值极限点.接着,我们确定了l3(b)和l’3(b)以及2是第三大拉普拉斯特征值在区间(0,2]内的所有极限点,并且证明了l’3(b)l3(b)l’3(b+1),从而对(0,2]中的极限点按照大小进行排序.最后,在第三小节中,我们通过构造图类,证明任何一个正整数k都是第三大拉普拉斯特征值的极限点.(三)在第三章中,我们首先在第一节里刻画了所有满足其第二大拉普拉斯特征值μ2(G)≤l 的连通图G,其中l=3.2470是三次方程μ3—5μ2+6μ—1=0的第一大根.在此基础上,我们通过对图的拉普拉斯特征多项式和特征值的讨论,在
一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法_江志军
第32卷第8期2007年8月武汉大学学报?信息科学版 G eomatics and Information Science of Wuhan University Vol.32No.8Aug.2007 收稿日期:2007205212。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(40301040)。 文章编号:167128860(2007)0820680204文献标志码:A 一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法 江志军1 易华蓉2 (1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079) (2 广东商学院旅游与环境学院,广州市赤沙路21号,510320) 摘 要:推导并实现了一种基于图像金字塔光流的角点特征跟踪方法。实验结果表明,该方法在不同运动幅度和运动方式下的检测跟踪性能较好,能够有效地应用于长序列图像的特征跟踪。关键词:图像金字塔;光流;特征跟踪中图法分类号:P237.3 特征检测与跟踪是基于连续图像序列的运动 结构重建问题[1](struct ure f rom motion ,SFM )研究的重要基础和关键技术环节,在航空航天、移动机器人定位、移动量测、交通等领域有着广泛的应用。图像特征的定义及检测方法多种多样,其中最常用的是角点特征[2]。基于梯度光流的角点跟踪方法实现起来相对简单,计算复杂度较低,而且能够得到相当精确的跟踪,如L K 方法[3]。然而,该类方法在应用中也有局限性,如仅适用于小图像运动[4],要求相邻图像间的目标运动小于1个像素。 本文方法基于图像金字塔的分层结构与多分辨率特征,同级别的图像分辨率层次上动态扩展。 1 角点特征检测 对三维重建应用而言,角点是图像的一个重 要的局部特征,它最小化了图像上重要的形状信息[2]。在有图像噪声和区域变形的情况下,特征跟踪考虑到图像上多方向强度(灰度)变化为一种稳定的结构,设想围绕图像中的每个像素点来建立某个小的窗口,使该窗口在不同方向上滑动一个小的距离,并计算该窗口内所有像素强度变化的平均值。如果在所有方向滑动时,窗口内的强度变化都超过了某一门限值,那么该点即可视为检测得到的待跟踪角点。 假设窗口滑动向量为h =(u ,v )T ,定义窗口像素的灰度方差和SSD 作为滑动后强度变化的度量(对彩色图像,首先进行灰度化处理)。对图像上任一像素点p =(x ,y )T ,则有: SSD (p )= ∑W ‖I (p )-I (p +h )‖2 (1) 对I (p +h )在p 点处作一阶泰勒展开近似: I (p +h )=I (p )+I x u +I y v (2) 代入式(1)中并写成矢量形式可得: SSD (p )= ∑W ‖D I h ‖2 =∑ W h T D T I D I h , D I =(I x ,I y ) T (3) 定义 D = ∑ W D T I D I = A C C B (4) 式中,A = ∑ W I x 2 ;B = ∑W I y 2 ;C = ∑W I x I y 。A 、 B 、 C 可使用各种常用梯度算子从图像上计算得 到,本文使用Sobel 算子[5]。SSD 表达式可简写为: SSD (p )=h T Dh (5) 对于n ×n 方阵M ,可以看作是n 维欧氏空 间的线性变换,其特征矢量确定了缩放变换的方向,而其特征值表征该方向上的缩放大小,即可以根据D 的特征值来确定图像强度变化的幅度。 若‖h ‖=α,λ1、λ2为2×2方阵D 的两个特征值,且λ1≤λ2,则
基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波
基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波 摘要：图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤波。频率滤波需要先进行傅立叶变换至频域处理然后再反变换回空间域还原图像，空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，即输出图像中任何像素的值都是通过采用一定的算法，根据输入图像中对用像素周围一定邻域内像素的值得来的。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波（例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波（中值滤波、边缘保持滤波等）。线性平滑滤波器去除高斯噪声的效果很好，且在大多数情况下，对其它类型的噪声也有很好的效果。线性滤波器使用连续窗函数内像素加权和来实现滤波。特别典型的是，同一模式的权重因子可以作用在每一个窗口内，也就意味着线性滤波器是空间不变的，这样就可以使用卷积模板来实现滤波。如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子，且仍然可以用滤波器完成加权运算，那么线性滤波器就是空间可变的。任何不是像素加权运算的滤波器都属于非线性滤波器．非线性滤波器也可以是空间不变的，也就是说，在图像的任何位置上可以进行相同的运算而不考虑图像位置或空间的变化。 关键词：图像,高斯滤波,去噪,MATLAB 1.引言 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优
图的结构参数与特征值
图的结构参数与特征值 【摘要】：图谱理论是图论研究的一个非常活跃而又重要的研究领域,它在量子化学、统计力学、计算机科学、通信网络以及信息科学中均有着广泛的应用.在图谱理论中,为了研究图的性质,人们引入了各种各样的矩阵,诸如图的邻接矩阵、拉普拉斯矩阵、关联矩阵、距离矩阵等等.这些矩阵与图的结构都有着密切的联系.图谱理论的一个主要问题就是研究图的性质能否以及如何由这些矩阵的代数性质反映出来.这里所指的矩阵的代数性质,主要是指矩阵的特征值性质,例如谱半径,谱唯一性,谱展,能量等等.在上面所提及的矩阵中,最重要的两个就是图的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵.本文主要对图的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵的谱半径以及谱展进行研究,试图建立它们与图的结构参数之间的一些关系.本文的主要内容如下：(一)在第一章中,我们首先回顾了图论的演变,接着介绍了本文所研究的一些图谱理论问题的背景和进展.最后引入了相关问题的一些基本概念和记号.(二)在第二章中,我们讨论了图的邻接谱半径与图的结构参数之间的关系.在文献[119]中,E.R.vanDam刻画了直径给定的连通图中最大邻接谱半径的极图.这里,我们刻画了直径给定的二部图中最大邻接谱半径的极图以及围长给定的双圈图中最大邻接谱半径的极图.(三)在第三章中,我们首先给出了关于拉普拉斯谱半径的一个边嫁接定理,作为它的一个应用,我们刻画了围长给定的双圈图中最大拉普拉斯谱半径的唯一极图.此外,我们获得了图的拉普拉斯谱半径关于直径的一个上界并刻画了直径
给定的图中最大拉普拉斯谱半径的极图.(四)在第四章中,我们研究图的谱展问题.图的邻接谱展是指其邻接矩阵的谱半径与最小特征值之差.而图的拉普拉斯谱展被定义为其拉普拉斯谱半径与代数连通度之差.我们首先研究了无穷型双圈图的邻接谱展及相应的极图,然后研究了一般图的拉普拉斯谱展.(五)在第五章中,我们讨论了图的距离谱半径与团数之间的关系.我们分别刻画了团数给定的连通图中达到最大与最小距离谱半径的极图.【关键词】：邻接矩阵拉普拉斯矩阵距离矩阵邻接谱半径拉普拉斯谱半径距离谱半径谱展拉普拉斯谱展直径围长团数极图二部图双圈图 【学位授予单位】：华东师范大学 【学位级别】：博士 【学位授予年份】：2010 【分类号】：O157.5 【目录】：摘要6-8Abstract8-13第一章绪论13-201.1研究背景与进展13-181.2基本概念和记号18-20第二章图的邻接谱半径20-402.1直径给定的二部图的邻接谱半径20-302.2围长给定的双圈图的邻接谱半径30-40第三章图的拉普拉斯谱半径40-683.1关于拉普拉斯谱半径的一个边嫁接定理40-453.2围长给定的双圈图的拉普拉斯谱半径45-533.3直径给定的二部图与一般图的拉普拉斯谱半径53-68第四章
基于拉普拉斯金字塔的图像细节增强
基于拉普拉斯金字塔的图像细节增强 摘要：拉普拉斯金字塔被广泛地运用于到多尺度的图像分解和图像分析中，但由于拉普拉斯金字塔的构成是在高斯金字塔的基础上演变而来的，它被认为是不适合于应用到边缘保持平滑的感知操作中。为了解决这些问题，许多方法已被提出。虽然这些方法被证明是成功的，但他们常伴有较高的计算成本或是需要后期处理。我们算法是运用边缘像素值来区分大型边缘上的小规模细节。在这个结果的基础上，我们提出了一套图像过滤器，以实现图像的细节增强，我们做法的优势是算法的简单性和灵活性，并且不会降低边或引进光晕。 关键词：拉普拉斯金字塔；细节增强；图像过滤器 image details enhancement based on laplacian pyramid pei renjing (computer school of wuhan university,wuhan430072,china) abstract:the laplacian pyramid is widely used in the multi-scale image decomposition and image analysis,but because the composition of the laplacian pyramid is evolved on the basis of the gaussian pyramid,it was considered not suitable for application to the edge preserving smooth-aware operation.to solve these problems,many methods have been proposed.although these methods proved to be successful,but they are often accompanied by a high computational cost or
基于FPGA的GMSK调制之高斯滤波器设计
基于FPGA的GMSK调制之高斯滤波器设计 先生成一个50kbps码率的源（带宽为25KHz），码元1编码成7FFFH（+1）发送，码元0编码成80000H（-1）发送。利用SystemView制作一个采样频率为500KHz 的低通高斯滤波器，把生成的21阶滤波器系数做成.coe文件（如IIR filter 的datasheet要求）加载到IP Core中生成所需低通滤波器。 最后将码元通过高斯滤波器进行滤波。 SystemView生成的高斯滤波器时域波形图： SystemView生成的高斯滤波器频域波形图：
功能仿真波形如下。连续发送的码元为1011101001010101，最后通过高斯滤波后得到的平滑的波形如下，与原始码元型号一一对应。
布局布线后仿真的波形如下。可以看到有明显的毛刺。 Verilog程序： module gmsktop(CLK,clk_50,RST,RDY,dout); input CLK;//主时钟信号，500KHz input clk_50;//50KHz时钟信号 input RST; //input ND; output RDY; output[33:0] dout; wire ND,RFD; wire[15:0] source; sent_source sent_source(clk_50,RST,ND,RFD,source); gsfir gsfir(ND,RDY,CLK,RST,RFD,source,dout); endmodule module sent_source(clk_50,RST,ND,RFD,source); input clk_50;//50KHz时钟信号 input RST;//复位信号，高电平有效 input RFD;
《埃及金字塔》创意美术课程教案
《埃及金字塔》创意美术课程教案
知识点： 简单图形的创作与设计
课程名称：埃及金字塔
课程类别：设计
适学年龄：3-4 岁
教学时长：60 分钟
艺术目标：
1. 体验简单图形的创作与设计作为艺术创作的魅力。
2. 多元化媒材的使用激发小朋友兴趣，感受艺术不同表现的魅力。
知识目标：
1. 通过图形演示三角形概念，联想生活中三角形物品，引入主题。
2. 了解金字塔的产生根源与相关文化。
3. 简单了解金字塔的五种类型，及其建筑特点和建筑结构。
4. 观看视频资料了解世界上最大的三座金字塔，总结古代建筑的历史地位和作用。
5. 简单图形的创作与设计游戏互动，为后面的创作做铺垫。
技能目标：
1. 简单图形的创作与设计。
2. 学习各种画面场景的想象。
成长目标：
了解埃及金字塔，丰富幼儿对金字塔相关知识的认知，体验简单图形的创作与设计作为艺术
创作的魅力，鼓励幼儿积极体验活动中的乐趣，感受艺术不同表现的魅力。
情感目标：
1. 通过欣赏、认识古埃及金字塔，了解古人的创造力量，逐步提高学生学习兴趣，激发学
生探索新知的欲望。
2. 金字塔的科学与神秘至今为世人所敬仰。激励学生努力学习，探索新知。 3. 了解埃及金字塔的建造与玛雅文化的关系，感受古埃及人民的智慧与力量。
教学重点： 了解金字塔的历史及社会地位，了解金字塔的演变过程，产生根源及金字塔的
建筑特点。
教学难点：金字塔是如何利用天文、地理、物理学原理建造而成的，金字塔与玛雅文化的关
系。
教具：PPT、一张 20cm 左右的正方形卡纸、大一不一的多种三角形彩色卡纸
学具：
教学引导
15mins
ArcGIS影像构建金字塔小窍门
ArcGIS影像构建金字塔小窍门 摘要：在对影像构建金字塔的过程中，有一个问题常常困扰着我们，那就是如何提速金字塔的构建？下面我们就一起来看几个增速金字塔构建的小窍门。 在对影像构建金字塔的过程中，有一个问题常常困扰着我们，那就是如何提速金字塔的构建？下面我们就一起来看几个增速金字塔构建的小窍门。 1、ArcGIS中金字塔如何创建呢？ 单景影像金字塔构建： ArcToolbox->Data ManagementTools->Raster->Raster Properties->Build Pyramids 对于尚未构建金字塔的单景影像，在影像添加至ArcMap窗口时，会得到“是否构建金字塔”的提示，这个时候也可以选择构建金字塔。 批量影像金字塔构建： ArcToolbox->Data ManagementTools->Raster->Raster Properties-> Build Pyramids And Statistics 对于数据量比较大的影像，推荐利用批量工具进行金字塔构建。 2、如何提速金字塔的构建呢？ 金字塔构建过程中有几个可设的参数，它们正是提速金字塔构建的秘密所在。如上图所示，红框中的可选项。 （1）金字塔级别Pyramidlevels (optional) 金字塔等级是指建立的金字塔层级数量。默认的级别是-1，此时会构建完整的影像金字塔。如果这里设成空值，得到的效果和-1相同。 如果设为0，那么将不会建立金字塔。同时，这也是删除影像金字塔的方法。 金字塔最高级别可以设为29，任何高于29的值都会当作-1处理。 通过上面的描述大家应该清楚，如果按照默认的设置，完整的构建出影像金字塔，耗费的时间一定会较长，所以可以根据需要进行金字塔级别设置。
高斯滤波器
import cv2 import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #高斯平滑滤波器（高斯低通滤波器）与均值滤波器区别不大，只不过是将均值改为正态函数作为权值 img = cv2.imread("E:/test1.pgm",0) #建立一个代用的空数组（我们用他们来存储处理后的图片） img_1 = np.zeros((256, 256),np.uint8) img_2 = np.zeros((256, 256),np.uint8) img_3 = np.zeros((256, 256),np.uint8) #建立一个代用的空数组（我们在滤波时使用的是加过一圈黑框的图片） arr_1 = np.zeros((258, 258),np.uint8) arr_2 = np.zeros((260, 260),np.uint8) arr_3 = np.zeros((262, 262),np.uint8) for x in range(0, 256): for y in range(0, 256): arr_1[x + 1, y + 1] = img[x, y] for x in range(0, 256): for y in range(0, 256): arr_2[x + 2, y + 2] = img[x, y] for x in range(0, 256): for y in range(0, 256): arr_3[x + 3, y + 3] = img[x, y] #在进行滤波处理之前要先产生高斯平滑滤波器 gauss_1 = np.zeros((3, 3)) gauss_2 = np.zeros((5, 5)) gauss_3 = np.zeros((7, 7)) mysum = 0 for x in range(0, 3): for y in range(0, 3): gauss_1[x, y] = (1/ (3* np.pi))* math.exp(-1*(math.pow(x - 1.5, 2)+ math.pow(y - 1.5, 2))/ 3) mysum = mysum + gauss_1[x, y] for x in range(0, 3): for y in range(0, 3): gauss_1[x, y] = gauss_1[x, y]/mysum mysum = 0 for x in range(0, 5): for y in range(0, 5): gauss_2[x, y] = (1/ (3* np.pi))* math.exp(-1*(math.pow(x - 2.5, 2)+ math.pow(y - 2.5, 2))/ 3) mysum = mysum + gauss_2[x, y]
在屏幕上打印出n行的金字塔图案
在屏幕上打印出n行的金字塔图案，如，若n=5,则图案如下：* *** ***** ******* ********* public class PrintGrip { public void start() { // 输入 System.out.println("输入打印的行数"); int n = Input.getInt(); // 打印 for (int i = -n; i <= n; i++) { some(n + 1 - Math.abs(i)); } } /** * 按行打印 * * @param i */ private void some(int i) { for (int j = 0; j < 2 * i - 1; j++) { System.out.print("*"); } System.out.println(); } } import java.util.Scanner; /** * 输入类 * * @author boLi * */ public class Input { private static Scanner scanner = new Scanner(System.in); /**
* 输入一个整数 * * @return 输入的整数 */ public static int getInt() { while (!scanner.hasNextInt()) { System.out.println("输入有误，请重新输入"); scanner.next(); } return scanner.nextInt(); } }
基于高斯滤波的图像平滑处理
基于高斯滤波器的图像平滑处理 图像平滑处理的原因：在采集，传输及处理图像的过程中往往会存在一定程度的噪声干扰，噪声恶化了图像的质量，使得图像模糊，淹没了特征，给图片分析带来困难。图像平滑是一种实用的图像处理技术，能消除图像采集，传输及处理过程中的噪声，高斯平滑处理是一种常用的平滑处理方法。 基本思想：高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与高斯内核卷积将卷积和当作输出像素值。高斯核相当于对输出像素的邻域赋予不同的权值，输出像素点所在位置的权值最大。 基本原理：平滑要使用滤波器一般使用线性滤波器，其统一形式如下 其中h称为滤波器的核函数也就是权值 使用3*3的高斯核 则计算公式如下： g(x,y)={f(x-1,y-1)+f(x-1,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y+1)+[f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x+1,y)+f(x,y+1)]*2+f(x,y)*4}/16; 其中，f(x,y)为图像中(x,y)点的灰度值，g(x,y)为该点经过高斯滤波后的值。 OpenCV平滑处理函数：void cvSmooth(const CvArr* src,CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1,int param2 ,
Double param3,double param4) 代码： //#include "stdafx.h" #include
基于高斯滤波器的人脸识别方法
基于高斯滤波器的人脸识别方法 曲金帅[1]，赵明玺[1]，范菁[1]，何远斐[1] 云南省高校无线传感器网络重点实验室，云南昆明，650031 摘要：人脸识别是根据某些标识对人进行身份识别，来达到监督、管理和识别目的的一种技术。近年来对这项技术进行了广泛而深入的研究，Gabor变换因其良好的时频局部化特性，能够提供最为实质的人脸特征、削弱噪声的干扰、减少计算量，因此将小波变换应用于人脸识别与检测具有良好的发展前景。由于人脸变化的诸多不确定因素，以及外部环境如光照等对成像系统的影响，使得人脸定位与识别具有极高的难度。另外人脸识别存在动态性和复杂性的特点，给数据处理带来诸多不便，限制了人脸识别的效率，本文借鉴了Gabor滤波和高斯滤波及人工神经网络的人脸识别的两种算法，并通过MATLAB编程实现了对其算法的验证，对实验数据计算得出了两个主要指标灵敏度和阳性预测值。结果前一种算法对人脸数较少的处理效果更好，后一种算法适合处理人脸数较多的图像。 关键词：人脸识别、Gabor滤波器、高斯滤波器 Face recognition method based on Gaussian filter Qu Jinshuai1，Chen Nan1，Fan Jing1，He Yuanfei[1] University Key Laboratory of Wireless Sensor Networks in Yunnan Province, Yunnan University of Nationalities，Kunming 650031, Yunnan, P.R.China ABSTRACT:Face recognition is based on the identification of some person identification, to achieve a technical oversight , management and identification purposes . In recent years, the technology has been extensive and in-depth research , Gabor transform its good time-frequency localization features to provide the most substantial facial features, and weaken the interference noise , reduce the computation , so the wavelet transform is applied Face recognition and detection has good prospects for development. Due to many uncertainties affecting the face changes , as well as the external environment , such as light and other imaging systems , making the face location and recognition with a high degree of difficulty. In addition there is a dynamic and complex recognition of the characteristics of data processing inconvenience to limit the recognition efficiency , the paper draws on two Gabor filtering and Gaussian filtering algorithms and artificial neural networks face recognition , MATLAB programming through its algorithm to validate the experimental data of the two main indicators calculated sensitivity and positive predictive value . Results Before an algorithm for face fewer treatment better, after a few more algorithm processing facial image fit. Keywords : face recognition , Gabor filters, Gaussian filter 基金项目“云南民族地区水质监测无线网状传感器网络跨层机制研究”（国家自然科学基金60963026）；“基于3S的云南泥石流监测异构无线传感器网络融合机制研究”（国家自然科学基金61163061）；“异构无线传感器网络安全可信协议及密钥算法研究”（云南省应用基础科学研究计划项目2011FZ174）. 第一作者简介曲金帅（1989-），男，硕士研究生,主要研究方向：无线传感器网络E-mail:864693787@https://www.wendangku.net/doc/9c5250733.html,. 通信作者：赵明玺（1983-），男，博士研究生，讲师.主要研究方向：信号处理，模式识别.
一种透视变换图像金字塔匹配改进算法
２００７，４３（２４）ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用 图像匹配算法由特征空间、相似性度量、变换类型和变换参数搜索四方面组成［１］。特征空间是指从原始图像中抽取的用于参与匹配的信息；相似性度量用来衡量待配准图像和参考图像之间的相似程度；变换类型用来刻画两幅图像之间几何位置的差别；变换参数的搜索指用什么方式来寻找变换类型中的参数，使得相似性度量达到极值点。 照片在拍摄时，受光照时间、角度、环境和噪声的影响，存在灰度失真和几何畸变。在这种条件下，匹配算法如何达到精度高、速度快以及抗干扰性强是人们追求的目标。目前图像匹配算法可以分为基于灰度相关的匹配算法、基于特征的匹配算法以及基于相位相关的匹配算法。 本文从提高匹配算法的速度、精度和稳定性入手，用改进的ＬＭＡ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－ＭａｒｑｕａｒｄｔＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ）对图像匹配进行了研究。用多分辨率图像金字塔法，从低分辨率开始，搜索图像透视变换过程中的８个参数，然后缩小搜索的范围，对较高分辨率进行搜索。通过对照片进行匹配测试，证明这种方法可提高子象素的匹配速度、精度和稳定性，使匹配照片的象素成最佳排列，并可以对光学和数字两种相机拍摄的图像进行匹配，效果较好。 １图像特征提取 图像中的边缘和拐点是显著的特征，其中包含了许多重要的信息。准确地提取图像中的特征是算法鲁棒性的前提和保障。本文首先提取图像的边缘信息，再从边缘点中抽取特征较强的点，即拐点，作为最后的特征点。需要用到的边缘信息包括边缘点的位置、梯度方向及梯度值。首先利用Ｃａｎｎｙ算法［６］提取图像的边缘。对图像中任一点ｐ（ｉ，ｊ），规定向左和向下为正方向!ｉ，ｊ，则梯度方向!ｉ，ｊ由下式得到： !ｉ，ｊ＝ !′!′∈［０，２π］ !′＋２ｎπ!′"［０，２π # ］ !′＝ ３ ２ πｙ＞０，ｘ＝０ －ａｒｇｔｇｙ ｘ ｘ＞０ π ２ ｙ＞０，ｘ＝０ π－ａｒｇｔｇ ｙ ｘ ｘ＜ $ & & & & & & & & & & % & & & & & & & & & & ’ ０ （１）其中ｘ＝ Ｉ（ｉ＋１，ｊ）－Ｉ（ｉ－１，ｊ） ２ ，ｙ＝ Ｉ（ｉ，ｊ＋１）－Ｉ（ｉ，ｊ－１） ２ ，ｎ为适当整数，使!落在区间［０，２π］内。 梯度值－Ｍａｇ（ｉ，ｊ）由下式给出： Ｍａｇｐ＝（Ｉ（ｉ＋１，ｊ）－Ｉ（ｉ－１，ｊ） ２ ）２＋（ Ｉ（ｉ，ｊ＋１）－Ｉ（ｉ，ｊ－１） ２ ）２ (（２）上面得到的!ｉ，ｊ在［０，２π］内，取值复杂且不是整数，不利于进一步的处理。因此，将!ｉ，ｊ按 π ４ 为区间长度进行归类，即Ｃｐ＝ｎ，当 一种透视变换图像金字塔匹配改进算法 金勇俊，李言俊，张科 ＪＩＮＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＬＩＹａｎ－ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＫｅ 西北工业大学航天学院，西安７１００７２ ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７２，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉｎｇｙｊｕｎ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ ＪＩＮＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＬＩＹａｎ－ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＫｅ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｍａｇｅｐｙｒａｍｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（２４）：７８－８０． Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｏｂｕｓｔａｎｄｐｒｅｃｉｓｅｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ｗｅｇｅｔｔｈｅＨｅｓｓｉａｎｍａｔｒｉｘｒｅｍｏｖｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅＬＭＡｆｏｒｓｅａｒｃｈｉｎｇｔｈｅｅｉｇｈｔｕｎｋｎｏｗｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｗｏｉｎｐｕｔｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓａｎｄｇｅｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｇａｉｎｓ．Ｗｅｕｓｅｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐｙｒａｍｉｄｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆａｓｅｔｏｆｉｍａｇｅｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇａｎｉｍａｇｅｉｎｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｗｉｔｈｔｈｅｃｏａｒｓｅｓｔｌｅｖｅｌｔｏｔｈｅｆｉｎｅｓｔｌｅｖｅｌｓｅａｒｃｈｓｔｒａｔｅｇｙ，ｗｅｇｅｔｌａｒｇｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｇａｉｎｓａｎｄｈｅｌｐｐｒｅｖｅｎｔｇｅｔｔｉｎｇｔｒａｐｐｅｄｉｎｌｏｃａｌｍｉｎｉｍａ．Ａｓｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎ－ｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｒｅｖｅａｌ，ｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｉｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｕｓｅｆｕｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｐｙｒａｍｉｄｉｍａｇｅ；Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－ＭａｒｑｕａｒｄｔＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＬＭＡ） 摘要：为提高图像匹配的精度和稳定性，在图像匹配过程中用消除了Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵的ＬＭＡ改进算法对两幅图像透视变换矩阵的８个未知参数进行拟合，减少了迭代的计算量。匹配过程中用多分辨率金字塔法对图像进行分解，采用由粗到精的搜索策略，进一步减少了计算量并避免了误匹配。通过对照片进行匹配测试，证明了这种方法的有效性和实用价值。 关键词：透视变换；图像匹配；图像金字塔；ＬＭＡ 文章编号：１００２－８３３１（２００７）２４－００７８－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ７５１ 基金项目：国家航空科学基金资助项目（Ｎｏ．０４Ｉ５３０６７）。 作者简介：金勇俊，博士研究生，主要研究方向：图像匹配制导。 ７８