图象处理基本算法

图象处理基本算法

1)将256*256分辨率的图像变为128*128分辨率可以将源图像划分成2*2的子图像块,然后将2*2的

子图像块的所有像素颜色均按照F(i,j)的颜色值进行设定，达到降低分辨率的目的。

如:

F(i,j) F(i,j+1) F(i,j) F(i,j)

F(i+1,j) F(i+1,j+1) 变成F(i,j) F(i,j)

（同理，256*256分辨率的图像变成64*64分辨率，只需要划分成4*4即可，以此类推。）

2) R单色, G单色,B单色化图像，只需要将图像的每一个像素中的相应的R, G, B值取出，然后利用类似

(R,R,R),(G,G,G),(B,B,B)的像素重新绘制即可。

3)彩色图像的RGB和亮度Y，色差I，信号值Q的关系

| Y | |0.31 0.59 0.11 | | R |

| I | = |0.60 -0.28 -0.32 | * | G |

|Q | |0.21 -0.52 -0.31 | | B |

即Y = 0.31R + 0.59G+0.11B

I = 0.60R - 0.28G - 0.32B

Q = 0.21R - 0.52B - 0.31B

4)彩色图像的逆反处理：将对应的(R, G, B)像素替换成(255 - R, 255 - G, 255 - B)

彩色图像的平滑处理:将一个图片每一个像素的颜色由其相邻的n*n个像素的平均值来替代。例如，将一个3*3的点阵，设带平滑的像素为f(i, j),平滑后为g(i, j)，那么

f(i-1,j-1) f(i-1,j) f(i-1,j+1)

f(i,j-1) f(i,j) f(i,j+1)

f(i+1,j-1) f(i+1,j) f(i+1,j+1)

g(i,j)=( f(i-1,j-1) + f(i-1,j) + f(i-1,j+1) + f(i,j-1) + f(i,j) + f(i,j+1) + f(i+1,j-1) + f(i+1,j) + f(i+1,j+1) ) / 9

这里要注意的是对于边缘的像素的情况，防止越界。

彩色图像的霓虹处理:同样以上面的3*3的点阵为例，目标像素g(i,j)应当以f(i,j)与f(i,j+1)，f(i,j)与f(i+1,j)的梯度作为R,G,B分量，我们不妨设f(i,j)的RGB分量为(r1, g1, b1), f(i,j+1)为(r2, g2, b2), f(i+1,j)为(r3, g3, b3), g(i, j)为(r, g, b),那么结果应该为

r = 2 * sqrt( (r1 - r2)^2 + (r1 - r3)^2 )

g = 2 * sqrt( (g1 - g2)^2 + (g1 - g3)^2 )

b = 2 * sqrt( (b1 - b2)^2 + (b1 - b3)^2 )

彩色图像的锐化处理:设f(i,j)像素为(r1, g1, b1) , f(i-1,j-1)像素为(r2,g2,b2), g(i,j)像素为(r,g,b),则

r = r1 + 0.25 * |r1 - r2|

g = g1 + 0.25 * |g1 - g2|

b = b1 + 0.25 * |b1 - b2|

彩色图像的浮雕处理: g(i, j) = f(i, j) - f(i - 1, j) + 常数，这里的常数通常选作128 彩色图像的镶嵌处理:与彩色图像的平滑处理类似，但是不同的地方在于3*3的目标像素点都取作g(i,j)，而不是另外的再去取所在矩阵像素的平均值。

彩色图像的灰度处理: r = r1 / 64 * 64 g = g1 / 64 * 64 b = b1 / 64 * 64 注意这里的除法是程序设计当中的整数除法。

5)图象的几何变换：平移，缩放，旋转等均于解析几何当中的保持一致。

6)图象的滤波处理

●卷积滤波原理是y(n1, n2)=∑∑x(m1,m2)h(n1-m1,n2-m2) (两个求和符号的范围分别是 m1:0~N m2:0~N)

其中x(m1,m2)为输入图像信号,h(n1-m1,n2-m2)为滤波系统对单位采样序列δ(n1,n2)的响应。

⊙低通滤波一般而言，图像中的噪声频谱位于空间频率较高的区域，空间域低通滤波用于平滑噪声。常用低通滤波的

h(n1, n2) 的3*3阵列如下：

1/9 1/9 1/9

h(n1, n2) = 1/9 1/9 1/9

1/9 1/9 1/9

1/10 1/10 1/10

h(n1, n2) = 1/10 2/10 1/10

1/10 1/10 1/10

1/16 1/8 1/16

h(n1, n2) = 1/8 1/4 1/8

1/16 1/8 1/16

采用5*5阵列低通滤波h(n1,n2)如下：

1/35 1/35 1/35 1/35 1/35

1/35 2/35 2/35 2/35 1/35

h(n1, n2) = 1/35 2/35 3/35 2/35 1/35

1/35 2/35 2/35 2/35 1/35

1/35 1/35 1/35 1/35 1/35

⊙高通滤波空域高通滤波是对图像的低频分量进行拟制，让图像的高频分量无损耗或者低损耗的通过。空域高通滤波常用的h(n1,n2)的如下:

0 -1 0

h(n1, n2) = -1 5 -1

0 -1 0

-1 -1 -1

h(n1, n2) = -1 9 -1

-1 -1 -1

1 -

2 1

h(n1, n2) = -2 5 -2

0 -2 1

●增强处理

⊙水平增强增强图像水平方向线条也是一种高通滤波。水平增强的h(n1, n2)的例子如下:

0 0 0

h(n1, n2) = 0 0 0

-1 2 -1

⊙垂直增强增强图像垂直方向线条也是一种高通滤波。水平增强的h(n1, n2)的例子如下:

-1 0 0

h(n1, n2) = 2 0 0

-1 0 0

⊙水平垂直增强水平垂直增强图像也是一种高通滤波。水平增强的h(n1, n2)的例子如下:

-1 -1 -1

h(n1, n2) = -1 8 -1

-1 -1 -1

●结构滤波

⊙并联型结构滤波

结构如图:

例如，当

0 0 0 h1(n1, n2) = 0 0 0

-1 2 -1

-1 0 0 h2(n1, n2) = 2 0 0

-1 0 0 则h(n1, n2)为

-1 0 0 h(n1, n2) = 2 0 0 -1 2 -1 ⊙串联型结构滤波

结构如图:

例如，当

0 0 0 h1(n1, n2) = 0 0 0

-1 2 -1

-1 0 0 h2(n1, n2) = 2 0 0

-1 0 0

则h(n1, n2)为

1 -

2 1

h(n1, n2) = -2 4 -2

1 -

2 1

7)图象的切换特效处理

●上部和下部对接显示

只需要不断的同时描绘对称的上部和下部的一行像素即可

●左部和右部对接显示

只需要不断的同时描绘对称的左部和右部的一列像素即可

●四边向中央显示

只需要不断的同时等进阶的描绘四边直至描绘到中心点即可

●中央向四边显示

只需要不断的从中心点同时等进阶的描绘四边直至描绘到边缘即可

●四角向中心显示

从左上角，右下角分别同时沿着主对角线等进阶的描绘自己所在像素的行，列像素直至中心●水平删条

设定分割长度L，然后分别从高度为L, 2L, 3L ... 处等进阶的描绘行像素，显然这里进阶所需描绘高度为L

●垂直删条

设定分割长度L，然后分别从宽度为L, 2L, 3L ... 处等进阶的描绘列像素，显然这里进阶所需描绘宽度为L

●由左向右（由右向左）

分别从左至右(从右至左)不断的描绘列像素直至边缘

●由上向下（由下向上）

分别由上向下（由下向上）不断的描绘行像素直至边缘

8)边缘探测

在图像测量，模式识别时，从图像中抽出线条，检测出图像边缘或者抽出图像轮廓是最常用的操作。迄今为止，已经出现了许多成熟的算法。例如微分算法，掩模算法等。在微分算法中，常使用N*N的像素块，例如3*3或者4*4。3*3的像素块如下，

f(i-1,j-1) f(i-1,j) f(i-1,j+1)

f(i,j-1) f(i,j) f(i,j+1)

f(i+1,j-1) f(i+1,j) f(i+1,j+1)

我们不妨设f(i,j)为待处理的像素，而g(i, j)为处理后的像素。

●Roberts算子

g(i, j) = sqrt( (f(i, j) - f(i + 1, j))^2 + (f(i + 1, j) - f(i, j + 1))^2 )

或者

g(i, j) = |f(i,j) - f(i + 1,j)| + |f(i+1,j) - f(i,j+1)|

●Sobel算子

对数字图像的每一个像素f(i,j),考察它的上、下、左、右邻域灰度的加权值，把各方向上(0度、45度、90度、135度)的灰度值加权之和作为输出，可以达到提取图像边缘的效果。即g(i,j) = fxr + fyr, 其中

fxr = f(i-1,j-1)+2*f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-2*f(i+1,j)-f(i+1,j+1)

fyr = f(i-1,j-1)+2*f(i,j-1)+f(i+1,j-1)-f(i-1,j+1)-2*f(i,j+1)-f(i+1,j+1)

●Laplace算子

Laplace算子是一种二阶微分算子。它有两种形式:4邻域微分算子和8邻域微分算子。

⊙4邻域微分

g(i,j)=|4*f(i,j)-f(i,j-1)-f(i-1,j)-f(i+1,j)-f(i,j+1)|

⊙8邻域微分

g(i,j)=|8*f(i,j)-f(i,j-1)-f(i-1,j)-f(i+1,j)-f(i,j+1)-f(i-1,j-1)-f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-f (i+1,j+1)|

●其他常用算子

⊙右下边缘抽出

采用3*3算子时，表达式为

g(i,j)=|-2*f(i,j-1)-2*f(i-1,j)+2*f(i+1,j)+2*f(i,j+1)|

⊙prewitt 边缘探测样板算子

prewitt算子是一个边缘模板算子，由八个方向的样板组成，能够在0度，45度，90度，135度，180度，225度角

等八个方向检测边缘。8个3*3边缘模板及方向如下：

90度角: 45度角:

1 1 1 -1 -1 -1

1 -

2 1 1 -2 1

-1 -1 -1 1 1 1

0度角: 315度角:

-1 1 1 1 1 -1

-1 -2 1 1 -2 -1

-1 1 1 1 1 -1

270度角：225度角:

1 1 1 -1 -1 1

-1 -2 1 -1 -2 1

-1 -1 1 1 1 1

180度角：135度角：

1 1 1 1 -1 -1

1 -

2 -1 1 -2 -1

1 -1 -1 1 1 1

3*3时表达式如下:

A1*f(i-1,j-1) A8*f(i,j-1) A7*f(i+1,j-1)

A2*f(i-1,j) -2*f(i,j) A6*f(i+1, j)

A3*f(i-1,j+1) A4*f(i,j+1) A5*f(i+1,j+1)

g(i,j)=|-2*f(i,j)+A8*f(i,j-1)+A1*f(i-1,j-1)+A2*f(i-1,j)+A3*f(i-1,j+1)+A4*f(i,j +1)+A5*f(i+1,j+1)+A6*f(i+1,j)+A7*f(i+1,j-1)|

在程序设计中，依次用样板去检测图像，与被检测区域最为相似的样板给出最大值，用该最大值作为算子的输出值。

⊙Robinson算子

Robinson算子是一个模板算子，由八个方向的样板组成，能够在0度，45度，90度，135度，180度，225度角

等八个方向检测边缘。8个3*3边缘模板及方向如下：

90度角: 45度角:

1 2 1 0 1 2

0 0 0 -1 0 1

-1 -2 -1 -2 -1 0

0度角: 315度角:

-1 0 1 -2 -1 0

-2 0 2 -1 0 1

-1 0 1 0 1 2

270度角：225度角:

-1 -2 -1 0 -1 -2

0 0 0 1 0 -1

1 2 1 2 1 0

180度角：135度角：

1 0 -1

2 1 0

2 0 -2 1 0 -1

1 0 -1 0 -1 -2

使用方法与prewitt算子一样。

⊙Kirsch算子

Kirsch算子是一个模板算子，由八个方向的边缘样板组成，能够在0度，45度，90度，135度，180度，225度角

等八个方向检测边缘。8个3*3边缘模板及方向如下：

90度角: 45度角:

5 5 5 -3 5 5

-3 0 -3 -3 0 5

-3 -3 -3 -3 -3 -3

0度角: 315度角:

-3 -3 5 -3 -3 -3

-3 0 5 -3 0 5

-3 -3 5 -3 5 5

270度角：225度角:

5 5 -3 -3 -3 -3

5 0 -3 5 0 -3

-3 -3 -3 5 5 -3

180度角：135度角：

5 -3 -3 5 5 -3

5 0 -3 5 0 -3

5 -3 -3 -3 -3 3

使用方法与prewitt算子一样。

⊙Smoothed算子

Smoothed算子是一个3*3的算子，设

|-1 0 1| |1 1 1|

Dx = |-1 0 1| Dy = |0 0 0|

|-1 0 1| |-1 -1 -1|

则 D = sqrt(Dx^2 + Dy^2) 或者D = |Dx| + |Dy|

或Dx(i, j) = f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1,j+1)-f(i-1,j-1)-f(i,j-1)-f(i+1,j-1)

Dy(i,j) = f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-f(i+1,j)-f(i+1,j+1)

9)灰度图像处理

所谓灰度处理是根据单色图像的灰度对输出图像的灰度进行再定义、以改善图像的对比度。单色图像的灰度有256级、128级、64级等，下面均以256级单色图像举例。

我们不妨设源图像的灰度值为f(i,j),处理后的灰度值为g(i,j)

●逆反处理

与彩色图像的逆反处理一样: g(i,j) = 255 - f(i,j)

●灰度级切换

灰度级切换的输入、输出灰度值对应关系如下:

●增大对比度

输入的灰度值越高，对应的输出灰度值越低。灰度值减少，图像变暗，从而使对比度增加。

●减小对比度

●改善对比度

●增强对比度

●局部滤波处理

局部滤波处理是指利用3*3的图像块内的像素的颜色值对当前像素进行设定的一种图像处理技术。

⊙平均值滤波

与彩色图像平滑处理类似。

g(i,j)=( f(i-1,j-1) + f(i-1,j) + f(i-1,j+1) + f(i,j-1) + f(i,j) + f(i,j+1) +

f(i+1,j-1) + f(i+1,j) + f(i+1,j+1) ) / 9

这里要注意的是对于边缘的像素的情况，防止越界。

⊙最小值滤波

最小值滤波是指在图像中以当前像素f(i,j)为中心切出一个N*M（例如3*3）像素组成的图像块，g(i,j)取图像块中灰度值中的最小值

⊙最大值滤波

最大值滤波是指在图像中以当前像素f(i,j)为中心切出一个N*M（例如3*3）像素组成的图像块，g(i,j)取图像块中灰度值中的最大值

⊙中值滤波

中值滤波是指在图像中以当前像素f(i,j)为中心切出一个N*M（例如3*3）像素组成的图像块，g(i,j)取图像块中所有灰度排序后序列的中间值

10)灰度图像处理

●灰度图像的二值化

⊙灰度图像直方图

对于每个灰度值，求出在图像中具有该灰度值的像素数的图形叫做灰度直方图。。灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中具有相同灰度像素的个数。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率（即像素的个数）。直方图的用途主要是给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅数字图像应该利用全部或几乎全部可能的灰度级范围。一般一幅数字图像应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则增加了量化间隔。一旦被数字化图像的级数小于255，丢失的信息将不能恢复。如果图像具有超出数字量化器所能处理的范围的亮度，则这些灰度级将简单的置为0

或255，由此将在直方图的一端或两端产生尖峰。灰度图像直方图具有直方图的一些统计特征参量，包括了灰度最大值，灰度最小值，均值和标准差。

⊙阙值计算和图像二值化

图像二值化的阙值处理方式为:

g(i,j) = 1; f(i,j)>=t

g(i,j) = 0; f(i,j)

通常，用g(i,j)=1表示图像，用g(i,)=0表示背景。确定t的方法叫做阙值选择。

●灰度图像的二值化算法

⊙类判别法寻找阙值的步骤：

(1) 计算输入图像的灰度级直方图(用灰度级的概率函数PHS(i)来表示)

(2) 计算灰度均值(Ave) Ave = sigma((i - 1)*Phs(i)) i: 0->255

(3) 计算灰度类均值(Aver(k))和类直方图和(W(k))

Aver(k) = sigma((i+1)*Phs(i)) i: 0->k

W(k) = sigma(Phs(i)) i: 1->k

（4）计算类分离指标

Q(k)={[Ave*W(k)-Aver(k)]^2)}/[W(k)*(1-W(k))]}

(5) 求使Q最大的k 最佳阙值: T = k - 1

⊙灰度级切片法

将输入图像的某一灰度级范围内的所有像素全部置为0（黑），其余灰度级的所有像素全部置为255（白），则生成黑白

二值图像。

⊙等灰度片二值化

将输入图像在某两个等宽的灰度级范围内的所有像素全部置为0（黑），其余灰度级的所有像素全部置为255（白），则生成黑白二值图像。

⊙线性二值化

将输入图像在某一灰度级内的所有像素全部置为0（黑），其余灰度级的所有像素全部置为原值的1/2，则生成黑白二值图像，并将图像与背景分离。

●二值图像处理

二值图像处理是指将二值化的图像进行某种修正，使之更适合于图像测量。二值图像处理包括以下操作:

膨胀使粒子变大。对图像进行膨胀处理之后再进行收缩处理，则可以修正图像的凹槽

收缩使粒子变小。对图像进行收缩处理之后再进行膨胀处理，则可以修正图像的凸槽

清除孤立点清除由一个像素构成的对象以及修正由一个像素构成的孔。

清除粒子清除任意面积以下的对象

清除超大粒子清除任意面积以上的对象

洞穴填充填充任意范围

⊙4邻域收缩

4邻域收缩的原理是，在3*3的图像块中，如果当前处理像素f(i,j)为0，则其相邻的像素f(i,j+1),f(i,j-1),f(i-1,j),f(i+1,j)均置255。

⊙ 8邻域收缩

8邻域收缩的原理是，在3*3的图像块中，如果当前处理像素f(i,j)为0，则其相邻的像素f(i,j+1),f(i,j-1),f(i-1,j),f(i+1,j),f(i-1,j-1),f(i+1,j-1),f(i-1,j+1),f(i+1,j+1)均置255。

⊙ 4邻域膨胀

4邻域膨胀的原理是，在3*3的图像块中，如果当前处理像素f(i,j)为1，则其相邻的像素f(i,j+1),f(i,j-1),f(i-1,j),f(i+1,j)均置1。

⊙ 8邻域膨胀

8邻域膨胀的原理是，在3*3的图像块中，如果当前处理像素f(i,j)为1，则其相邻的像素f(i,j+1),f(i,j-1),f(i-1,j),f(i+1,j),f(i-1,j-1),f(i+1,j-1),f(i-1,j+1),f(i+1,j+1)均置1。⊙ 8邻域清除孤立点

8邻域清除孤立点的原理是，在3*3的图像块中，如果当前处理像素f(i,j)为1，而其相邻的像素f(i,j+1),f(i,j-1),f(i-1,j),f(i+1,j),f(i-1,j-1),f(i+1,j-1),f(i-1,j+1),f(i+1,j+1)均为0时，当前处理像素f(i,j)为0。

⊙ 4邻域清除孤立点

4邻域清除孤立点的原理是，在3*3的图像块中，如果当前处理像素f(i,j)为1，而其相邻的像素f(i,j+1),f(i,j-1),f(i-1,j),f(i+1,j均为0时，当前处理像素f(i,j)为0。

机器视觉与图像处理方法

图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning

图像处理的流行的几种方法

一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途 一神经网络算法 人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途 在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途 神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类： 第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途 第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途 例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途 二小波变换 小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方

数字图像处理算法汇总

形态学运算：基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 腐蚀运算：将结构元素中心遍历整个图像，当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像变细。腐蚀运算可用于滤波，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点，即在去除噪声的同时，对图像中前景物体形状也会有影响，但当我们只关心物体的位置或者个数时，则影响不大。 膨胀运算：将结构元素中心遍历整个图像边缘，中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来，对图像进行二值化之后，很容易是一个连通的物体断裂为两个部分，而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。 开运算：先腐蚀后膨胀，可以使图像的轮廓变得光滑，还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺；但与腐蚀运算不同的是，图像大的轮廓并没有发生整体的收缩，物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节，同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变，可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比，开运算在过滤噪声的同时，并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响，但是如果我们只关心物体的位置或者个数时，物体形状的改变不会给我们带来困扰，此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。 闭运算：先膨胀后腐蚀，可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑，它通常能弥合狭窄的间断，填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反，膨胀运算刚好和闭运算相反，开闭运算也是对偶的，然而与腐蚀、膨胀不同的是，对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。 击中击不中运算：先由结构元素腐蚀原图像，再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图，最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。 顶帽变换：原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时，使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失，此时可用开运算（结构元素小于目标轮廓）对整个图像背景进行合理估计，再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀，二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子： Prewitt算子： LOG算子： Canny算子：力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案，主要步骤如下所示： 1、用高斯滤波器平滑图像； 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 3、对梯度幅值进行非极大值抑制； 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换： 边缘检测：

实验一图像处理基本操作

实验一图像处理基本操作 一、 实验目的 1、熟悉并掌握在MATLAB中进行图像类型转换及图像处理的基本操作。 2、熟练掌握图像处理中的常用数学变换。 二、实验设备 1、计算机1台 2、MATLAB软件1套 3、实验图片 三、实验原理 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在坐标(x,y)处的幅度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，而彩色图像是由若干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也适用于彩色图像处理，方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及幅度连续。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幅度。将坐标值数字化称为取样，将幅度数字化称为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和幅度都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数组十分适于表达图像，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 图1 采样和量化的过程 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB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) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类型或uint16类型，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double 类型，则像素取值就是浮点数。规定双精度double型归一化亮度图像的取值范围是[0 1]。 (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8

实训三图像频域处理基本操作

实训三：图像频域处理基本操作 一：实验的目的 1：掌握基本的离散傅里叶变换操作，熟悉命令fftn, fftshift,ifftn。 2：对图像text.png进行图像特征识别操作。 二：实验指导： 1.通过MATLAB的Help文档，学习Image Processing Toolbox中关于图像变换的内容。 2．通过MATLAB的Help文档，查询命令fftn, fftshift,ifftn的用法。 3. 用MATLAB生成一个矩形连续函数并得到它的傅里叶变换的频谱。

4.对图像text.png中的字母a完成特征识别操作。

一 bw = imread('text.png'); a = bw(32:45,88:98); imview(bw); imshow(bw); figure, imshow(a); C = real(ifft2(fft2(bw) .* fft2(rot90(a,2),256,256))); figure, imshow(C,[]) max(C(:)) thresh = 60; figure, imshow(C > thresh) ans = 68

N=100 f=zeros(500,500); f(60:180,30:400)=1; subplot(221),imshow(f) subplot(221),imshow(f,'notruesize') F1=fft2(f,N,N),

F1=fft2(f,N,N), F2=fftshift(abs(F1)); F3=abs(log(1+F2)); subplot(222), imshow(F3,[]) imshow(F3,[]); f1=imrotate(f,45,'bicubic') subplot(223),imshow(f1); F21=fft2(f1,N,N); F22=abs((log(1+F22)); F22=abs((log(1+F21))); F23=abs(log(1+F22)); subplot(224), imshow(F23,[])

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理

的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依

图像处理方法

i=imread('D:\00001.jpg'); >> j=rgb2gray(i); >> warning off >> imshow(j); >> u=edge(j,'roberts'); >> v=edge(j,'sobel'); >> w=edge(j,'canny'); >> x=edge(j,'prewitt'); >> y=edge(j,'log'); >> h=fspecial('gaussian',5); >> z=edge(j,'zerocross',[],h); >> subplot(2,4,1),imshow(j) >> subplot(2,4,2),imshow(u) >> subplot(2,4,3),imshow(v) >> subplot(2,4,4),imshow(w) >> subplot(2,4,5),imshow(x) >> subplot(2,4,6),imshow(y) >> subplot(2,4,7),imshow(z)

>> %phi:地理纬度lambda:地理经度delta：赤纬omega：时角lx 影子长，ly 杆长 >> data=xlsread('D:\附件1-3.xls','附件1'); >> X = data(:,2); >> Y = data(:,3); >> [x,y]=meshgrid(X,Y); %生成计算网格 >> fxy = sqrt(x.^2+y.^2); >> %[Dx,Dy] = gradient(fxy); >> Dx = x./fxy; >> Dy = y./fxy; >> quiver(X,Y,Dx,Dy); %用矢量绘图函数绘出梯度矢量大小分布>> hold on >> contour(X,Y,fxy); %与梯度值对应,绘出原函数的等值线图

envi图像处理基本操作

使用ENVI进行图像处理 主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。 分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？ 1、图像合成 对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。 对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。 操作过程以中巴资源卫星影像为例 中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。 在ENVI中的操作如下： （1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。 （3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff） 即可得到我们需要的彩色图像。 2、图像裁减 有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。 裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。 不指定范围裁减在ENVI中的操作如下： （1）首先将感兴趣区存为AOI文件 file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting 选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。

数字图像处理计算题复习精华版

30452 计算题复习
一、 直方图均衡化（P68）
对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布
列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1
原图像灰
度级 rk
r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4 r5=5 r6=6 r7=7
原各灰度级 原分布概率
像素个数 nk pr(rk)
790
0.19
1023
0.25
850
0.21
656
0.16
329
0.08
245
0.06
122
0.03
81
0.02
解：对已知图像均衡化过程见下表：
原图像灰
度级 rk
原各灰度级 原分布概率 累积分布函
像素个数 nk
pr(rk)
数 sk 计
取整扩展
sk 并
r0=0
790
0.19
0.19
1
r1=1
1023
0.25
0.44
3
r2=2
850
0.21
0.65
5
r3=3
656
0.16
0.81
6
r4=4
329
0.08
0.89
6
r5=5
245
0.06
0.95
7
r6=6
122
0.03
0.98
7
r7=7
81
0.02
1.00
7
画出直方图如下：
确定映射 对应关系
rk→sk
0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7
新图像灰
度级 sk
1 3 5
新图像各灰 度级像素个
数 nsk
790 1023 850
新图像分 布概率
ps(sk)
0.19 0.25 0.21
6
985
0.24
7
448
0.11
1

图像处理之三种常见双立方插值算法

图像处理之三种常见双立方插值算法 图像处理之三种常见双立方插值算法双立方插值计算 涉及到16个像素点，其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像 中的包含小数部分的像素坐标，dx表示X方向的小数坐标，dy表示Y方向的小数坐标。具体可以看下图： 根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出，双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式，可以根据需要选择的表达式不同。常见有基于三角取值、Bell分布表达、B样条曲线表达式。1. 基于三角形采样数学公式为 最简单的线性分布，代码实现如下：[java] view plain copy private double triangleInterpolation( double f ) { f = f / 2.0; if( f < 0.0 ) { return ( f + 1.0 ); } else { return ( 1.0 - f ); } } 2.基于Bell分布采样的数学公式如下： Bell分布采样数学公式基于三次卷积计算实现。代码实现如下：[java] view plain copy private double bellInterpolation( double x ) { double f = ( x / 2.0 ) * 1.5; if( f > -1.5 && f < -0.5 ) { return( 0.5 * Math.pow(f + 1.5, 2.0)); } else if( f > -0.5 && f < 0.5 )

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌

试验一图像处理基本操作

图像处理基本操作 姓名：王泗凯学号：2012045043 日期：2014.3.10 1．实验目的和内容 为了得到我们想得到的图像效果以及为图像的后续处理做好准备，我们需要对原图像进行一些基本处理操作，以下是对原图像进行一些基本处理的内容和具体步骤。 1.1.设置ENVI 打开ENVI在File下的Preferences里面就是ENVI的基本设置 图1.1-1：设置绘图选项图1.1-2：设置默认显示参数

图1.1-3：设置页面单位和内存分配 图1.1-4：ENVI 系统设置窗口 1.2.打开图像，显示单波段图像、显示彩色图像 打开图像：File -> Open Image File 选择7个单波段图像打开 在窗口中选择Gray Scale ，然后选择想要打开的波段，例如打开第四波段，得到下图所示单波段图像；在窗口中选择RGB Color ，然后进行波段组合，若显示真彩色图像则选择3,2,1三个波段，此处打开真彩色图像，结果如图。 图1.2-1：单波段图像（波段4） 图1.2-2：RGB 合成显示（3，2，1） 1.3.窗口连接 先在Display #1中打开一幅图像（如图1.2-1），再新建一个窗口Display #2打开另一图像（如图1.2-2），在Display #1内右击选择Link Display 得到如图1.3-1所示窗口，即可连接Display #1和Display #2，连接后如图1.3-2。

图1.3-1图像窗口连接 图1.3-2图像连接后显示 1.4.图像格式转换（自行定义转入转出格式） 点击Display #1窗口上的file中的Save Image As,然后选择Image File弹出图1.4-1所示窗口，在Output File Type中即可选择图像要转换成的格式。

图片处理的基本方法

图片处理的基本方法

《图片处理的基本方法》第1课时 —《利用ACDSee处理图片》教学设计1．教学内容分析 上一节内容讲了获取图片的方法，但获取的图片不一定能符合我们的要求，这就需要对图片进行处理。作为《图片的处理》的第1课时，选取了比较简单的图片处理软件ACDSee，ACDSee不仅有浏览图片的功能，还可以对图片进行简单的处理。本节主要让学生了解常见的图片处理软件，掌握利用ACDSee软件对图片进行色彩的调整、裁剪和旋转。 2．学习者分析 图片是学生最喜爱和最容易感知理解的信息之一，学生对图片处理的兴趣比较大，在生活中喜欢处理自己的照片，如QQ空间的个性相册，但对图片的处理都是通过模板的形式。学生对感兴趣的东西的学习积极性比较高且乐于探索，而ACDSee是一款比较简单的软件，比较适合学生自主探究。根据学生的年龄和特点，教学内容不易过深，重点是要让学生在学习中体验学习的乐趣。学生对图片的处理有探究的欲望，同时学生具备了一定的自学能力，能够通过互帮互学和自主探究较好地完成学习任务。 3．教学目标 （1）知识与技能： ①了解常见的图片处理软件及各个软件的主要功能。 ②了解什么是亮度、对比度和饱和度 ③能利用ACDSee调节图片的色彩 ④能利用ACDSee对图片进行裁剪 ⑤能利用ACDSee对图片进行旋转与翻转 （2）过程与方法：在教师的引导下，学生通过自主探究，利用ACDSee软件完成老师布置的处理图片的任务，在完成任务的过程中掌握ACDSee软件处理图片的基本方法。 （3）情感态度与价值观：体验图片处理的快乐和成就感。 4．教学重难点 重点：利用ACDSee对图片的进行曝光、旋转、裁剪等处理。

基本图像处理算法的优化分析

基本图像处理算法的优化分析 摘要数字视频图像处理技术已经被广泛地应用到各个领域内，并取得了良好效果。但是就现状来看，以往所应用的基于通用CPU的图像处理系统已经无法完全满足现在所需，还需要在原有基础上来对基本图像处理算法进行优化，以求更好地提高数字图像处理速度。 关键词图像处理；算法优化；GPU 基于处理图像幅度的不断加大，以及像元密集度的逐渐增加，图像处理算法所需要面对的情况更为复杂，传统基于CPU的数字图像处理算法已经无法满足实时性要求。将GPU作为基础，基于其可编程性特点，加强对其的研究，通过其来实现对图像处理算法的优化设计，提高图像处理综合效果。 1 图像处理技术分析 图像为传递信息的重要媒介，同时也是获取信息的重要方式，因此图像处理技术在持续研究以及不断更新，实现对模拟图像处理以及数字图像处理。模拟图像处理即图像明暗程度与空间坐标处于连续状态时，无法通过计算机来对其进行处理，必须要通过光学或者电子手段处理。数字图像处理则是对图像进行简单的采样与量化处理后，通过计算机以及其他实时硬件来处理图像信息。相比来看，模拟图像处理技术具有更强灵活性，但是处理精度较低。相反数字图像处理精度高且具有较强变通能力，逐渐发展成现在主要图像处理技术。基于计算机技术、数字成像技术以及人工智能技术等，现在数字图像处理技术在不断完善，应用也越来与广泛。对于图像处理技术进行分析，可确定其包括图像分割、图像增强、图像压缩、图像复原、运动图像检测以及图像理解等[1]。传统基于CPU的图像处理技术已经无法满足实际应用需求，想要进一步提高图像处理速度以及质量，还需要在原有技术上来进行优化，争取通过高效的图像处理算法来达到最佳效果。 2 基于GPU图像处理算法优化设计 2.1 GPU结构特点 GPU即图形处理器，主要用于图形渲染的设备。相比于CPU倾向程序执行效率，GPU更倾向于大量并行数据计算，将数字图像算法特点与GPU通用计算特点进行有效结合，基于GPU来处理数字图像，可以实现图像处理算法的优化，提高图像处理速度。近年来GPU发展迅速，除了速度与质量方面的优化外，也为更多图像处理技术的发展提供了基础。现今GPU已经兼具流处理、高密集型并行运算等特点，且为GPU处理性能的拓展提高打好了基础。 2.2 GPU数字图像处理算法

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

数字图像处理简答题及答案..

数字图像处理简答题及答案 简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解？ 3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？ 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么？ 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？ 31、DCT变换编码的主要思想是什么？ 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码？简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码？简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码？请举例说明。 37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高？ 38、连续图像和数字图像如何相互转换？

(完整word版)人工智能算法在图像处理中的应用

人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法在图像处理中的应用人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点，然后将其在图像处理方面的应用进行综述，最后对应用前景做出展望。【关键词】人工智能算法图像处理人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发，模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展，人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。 1 人工神经网络人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的，具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。神经网络可用于图像压缩，将图像输入层和输出层设置较多节点，中间传输层设置较少节点，学习后的网络可以较少的节点表示图像，用于存储和传输环节，节约了存储空间，提高的传输效率，最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish 提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型，Babaguchi提

出多层BP网络获取图像的分割阈值，Ghosh使用神经网络对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类，B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。 2 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法，体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有并行性和较强的全局寻优能力。遗传算法把问题的解表示成染色体，求解步骤如下: (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。(7)从步骤4开始重复进行，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。GA在图像分割领域应用最为成熟，只要有两种应用，一是在多种分割结果中搜索最佳分

《图像处理的基本操作》答辩题目及解析

《图像处理的基本操作》答辩题目及解 析 1.在PhotoShop中，如何快速实现前景色和背景色的替换? 【参考答案】 方法一：直接单击调色板上面的切换箭头图标。 方法二：按X键。 2.在PhotoShop中，若要制作对彩虹进行填色，需要如何去做。 【参考答案】 选择彩虹图像。 将前景色和背景色分别进行设置。 选择工具箱中的渐变填充工具进行填充，即可完成。 3.对图像进行裁切后，发现图像是倾斜的，如何纠正。 【参考答案】 选择图像，按ctrl+T快捷键。 在弹出的调整框中的四个角会显示旋转图标，按照图像的倾斜程度，选择相应的选择角度和旋转方向，即可完成倾斜图像的纠正。 4.李如密在《教学艺术论》中说:“教学板书具有很强的示范性特点，好的板书对学生是一种艺术熏陶，起到潜移默化的作用”，试简述板书的设计原则?

【参考答案】 规范性原则 规范性是板书设计的一个基本原则。它要求教师书写板书必须规范，即写规范汉字，不写错别字、繁体字等。字体大小要均匀，字体大小要以后排学生看清为宜。 概括性原则 由于黑板上的空间、教师的授课时间有限，这就要求教师的板书要具有高度的概括性。教师的板书 要有概括、总结教材的作用，要能展示教学内容的关键问题、难点问题。 条理性原则 板书设计要有逻辑性、条理性，要揭示教材知识结构的内在逻辑关系，以利于学生记录、理解和掌 握。 针对性原则 教师在设计板书时要针对教材内容、教学目的、学生实际。不同的教学内容有不同的特点，教师设 计的板书要符合教学内容的原意，要根据教学内容的特点和逻辑关系来设计板书。 教师还要根据不同的教学目的来设计不同的板书，以板书来体现教学目标，借助板书让学生理解重点、难点，掌握本堂课教学的重要内容。