图像变化检测方法综述
题目：图像变化检测方法综述学号：
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图像变化检测方法综述
摘要
图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像，检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明，遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。
本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述，并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题；并在此基础上，实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法，通过计算相应像素点之间的模糊贴近度，得到了差异图，并用FCM对其聚类，得到了目标图像的变化检测结果。
关键词：变化检测遥感模糊贴近度
1.引言
随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。
最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。按数据源将变化检测方法分为 3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测; 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级 3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。随着土地覆盖变化的复杂性以及遥感数据多样性的增加, 新的变化检测方法以及新的图像处理算法不断涌现, 例如, 利用变化向量分析法、马尔科夫随机场模型进行变化检测, 利用概率统计学理论进行基于图斑的变化检测法, 利用支撑向量机、面向对象技术进行分类等。总之, 多项研究与实践证明, 目前还没有哪种方法被普遍认为是最优的, 由于这些方法大多是在不同的环境下基于不同的用途提出来的, 各自具有不同的适用性与局限性。伴随着遥感数据获取技术的快速发展, 越来越多各具特色的遥感数据及其组合对变化检测提出了新的技术要求。
2.遥感图像变化检测技术现状
遥感影像变化检测是从不同时期的遥感数据中, 定量地分析和确定地表变化的特征与过程。简单地说就是通过遥感手段, 对同一地区不同时期的两个影像提供的信息进行分析、处理与比较, 获取该时间段内的土地利用与覆盖变化信息。从技术流程上看, 一般包括影像预处理、变化信息发现、变化区域提取与变化类型确定几个过程, 在对图像进行预处理完后，剩下的关键环节是变化信息发现, 多数研究都是围绕该环节进行的。本文从算法的角度将目前变化检测的方法分为四类:
(1)基于简单代数运算的变化检测；
(2)基于图像变换的变化检测；
(3)基于图像分类的变化检测；
(4)基于特征描述的变化检测。
下面分别对上述四种方法的代表算法进行阐述。
2.1基于简单代数运算的变化检测
基于代数运算的变化检测技术包括图像差值(image differencing)、图像比值(image ratio)、植被指数 (NDVI) 、图像回归(image regression)和变化向量分析(change vector analysis)等。
（1）图像差值法
图像差值法是最简单、最常用的一种变化检测方法，其基本原理是将不同时间获取的两幅影像进行配准，然后将图像中对应像元的灰度值相减，从而获得一幅新的差异图像以表示在所选两个时间当中目标区所发生的变化。理论上，在得到的差值图像上，差值为0或接近0的认为是不变区域，不为0的认为是变化区域。
图像差值法的优点在于理论相对简单、直接，容易理解和掌握，但常常只能定量地描述目标区是否发生了变化，而很难确定目标区域发生变化的性质。为了能确定变化的性质还需结合其他方法进行分析，从而获得最终的目标区变化信息。另一方面，由于相同地物在不同时相的光谱特征往往是不同的，因此变化阈值需要根据实际情况选取。
设1X 和2X 为经过配准的同一区域、不同时间的两幅遥感图像，其中图像大小为I J ?。时相1的遥感图像11X ={X （i,j ）,1i I,1j J}≤≤≤≤,时相2遥感
图像22X ={X （i,j ）,1i I,1j J}≤≤≤≤，则两时相遥感图像的差值运算得到
的差异图X d 按下式进行计算：
12X (,)|(,)(,)|d i j X i j X i j =-
（2）图像比值法
图像比值法是将不同时相的遥感影像对应波段进行逐像元相除。通过对不同时相影像做相对辐射校正，得到的比值图像增强了变化信息，其中像元比值为1或者近似为1的认为是未发生变化的区域，像元比值明显高于或低于1的认为是发生变化的区域。
比值法的理论假设是比值图像呈正态分布，通常采用均值和标准偏差作为标准划分变化与非变化区域，但对于很多实际问题该假设并不总是成立的，这时变化阈值的选择就成为比值法变化检测是否有效的关键。比值法和差值法一样都直观，容易掌握，变化检测速度快，但这种方法过于简单，很难考虑到所有因素的影响，容易造成大量信息的流失，同时该方法对图
像的配准精度要求很高。两时相图像的对数比值图如下式进行计算：
1122
log(
)log log LR X X X X X ==- （3）植被指数法 植被指数(NDVI)是为了从来自地球遥感观测卫星的图像数据中了解全球植被分布状况的指标，它将遥感图像中不同波段的灰度值进行各种组合运算，计算反映植被的常用比率和指数。目前常用的植被指数有NDVI 、TNDVI 等几种，如归一化差异植被指数常用来对土地利用进行动态变化检测。利用植被对光学传感器的近红外波段与红外波段的明显的响应差(植被吸收红外波段，强烈反射近红外波段)，通过这两个波段的比值突出植被变化信息，再通过阈值提取植被信息和非植被信息，能够很好地反映地面植被的覆盖情况。
由于植物普遍对红光强烈吸收和对近红外光强烈反射，因此红光和近红外波段之间的比值有利于提高光谱差异。利用波段间比值图像主要有两个优点：不同地物特征的光谱响应曲线差异可能会在比值图像中得到进一步增强；比值能压抑地形效应并对辐射差异进行一定程度的归一化。它对地面植被变化信息的检测具有较好的效果，但对于地面其他变化类型的检测适用性不强。
（4）图像回归分析法
回归分析方法首先假定两期影像线性相关，也就是说两期影像中，多数像元变化不大。该方法通过最小二乘法进行回归分析，然后再用回归方程计算出的预测值减去影像真实值，从而获得两期影像的回归差值影像，利用该影像可以反映土地覆盖变化信息。
回归分析方法解决了不同时相影像像元均值和方差的差异，处理后的遥感影像数据在一定程度上类似于相对辐射校正，因而能够减小多时相影像数据中由于大气条件和太阳高度角的不同所带来的不利影响。但是这种方法的检测需要得到准确的回归方程且需要选择合适的波段，在实际应用中精度不高。
（5）变化向量分析法
变化矢量分析法首先对两个不同时相的影像进行差值运算，求得每个像元的变化值，称为变化向量。变化的强度用变化向量的欧氏距离表示，变化的内容用变化向量的方向表示。
变化矢量分析法可以利用较多甚至全部的波段来探测变化像元，因此避免了单一波段比较所带来的信息不完整，而且可以通过变化矢量的方向提供变化类型信息，但是随着波段数的增加，变化阈值的确定比较困难。
基于代数运算的变化检测技术的优点是相对简单、直接，其关键是确定阈值。由于现在
还没有一种可靠的阈值选取方法，因此常常采用交互的方法确定变化阈值，这类方法中还一个重要的环节是选择合适的波段或者波段组合。这类方法的不足是难以确定变化的类别和不能对变化信息进行描述。
2.2基于图像变换的变化检测
基于图像变换的变化检测方法主要包括主成分分析(PCA)、缨帽变换(K-T)和典型相关分析(Canonical)等。
（1）主成分分析法
主成分变换又称为主分量分析，它是建立在统计特征基础上的多维正交线性变换，是一种离散的K-L变换。它应用于遥感图像处理中，其作用主要是数据压缩、图像增强和特征选取等。一幅多波段遥感图像的不同波段之问往往存在着很高的相关性，对其进行主成分变换的实质是将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使新图像数据更易于解译。将不同时相的多波段数据经主成分变换后，新图像中各主分量正交即各主分量之间的相关系数为零或接近零，并且新图像中的几个主分量就包含了原始遥感影像中的绝大部分信息。一般来说，第一主分量包括了原始多波段影像信息的绝大部分内容，相当于原来各波段的加权和，每个波段的权值与该波段的方差大小成正比。其他各主分量所包括的信息逐渐减少，相当于相关程度较低的波段之问的差异。因此，对几个变化后的主分量进行合成，就可以达到数据压缩和突出变化信息的目的。
（2）K-T变换法
通过对不同时相图像的各波段建立变换方程，变换后，TM 产生6个分量(除热红外波段)，MSS图像产生4个分量，在前三个分量集中了绝大部分信息且与地物有明确对应关系，所以只取其前三个分量。K-T变换后再对两时相图像相减生成变化图像，最后通过阈值法来辨识变化信息，但K-T变换不适合SPOT图像。因为K-T变换算法的转换系数对每种传感器是不同的，目前还没人提出K-T变换应用于SPOT的转换系数。
（3）典型相关分析法
与PCA方法类似，典型相关分析法的思路是，将多时相的多光谱图像看作是多元随机变量，引入多元统计分析的理论和方法进行变化检测的研究。其实质是把差异总信息分配到互不相关的几个变量上，以达到最大限度保持这一差异的总信息量不改变的情况下，检测出图像之间发生的变化。
2.3基于图像分类的变化检测
这类变化检测主要有分类后比较(post-classification)和多时相图像同时分类两种方
法。这类方法可以提供变化的种类信息，并且可以减少大气等外部因素对变化检测的影响。然而，这类方法需要选择足够的高精度的学习样本，而这对于历史数据是非常困难的，且基于分类的变化检测性能受分类结果的影响很大。
（1）分类后比较法
分类后比较法也是目前遥感变化检测中应用较广泛的一种方法，其原理是对两个不同时相的影像进行单独分类，然后在已经分类的区域中逐像素比较以确定变化信息的位置和类型。
（2）多时相图像同时分类法
这种方法是将两个或多时相的遥感图像数据放在一个数据库中同时进行分类。出现变化的类别，其数据的统计量如标准偏差等将很大，而未发生变化的类别其数据的标准方差很小，因此通过统计量的比较可以区分出类别变化与否。可以看到，这是一种比较复杂的方法，因为它常常需要很多类和特征。而这其中有一些很可能是冗余信息，可以通过主成分变换等方法去除冗余。另外一个问题是，在合成的数据库中，时间特征和光谱特征具有同等地位，因此，分类中很难将光谱变化和时间变化轻易区分开来。
2.4基于特征描述的变化检测
（1）基于边缘的变化检测方法
边缘检测法通过提取多时相图像边缘，再比较边缘图的差异，标注的差异边缘作为变化目标的轮廓。该方法的优点是比较稳健，它对光照条件和视角差异等不敏感，一般用于检测线性目标的变化。方圣辉等根据两时相遥感图像的边缘变化特征和灰度变化特征对两时相遥感图像分别检测边缘特征，然后进行边缘图做差得到变化区域边缘分析提取出变化区域的边缘，并将变化区域在原图中标记，取得了较好的结果。然而该方法的变化检测精度依赖于边缘检测精度，同时对图像预处理要求高。
（2）基于纹理特征的变化检测方法
纹理特征差值法是以纹理特征代替像素灰度进行差值的，因此纹理特征差值法具有与基于像素的变化检测方法相似的处理流程。袁修孝和宋妍针对不同时期高分辨率遥感图像变化检测中城区建筑物因投影差异所产生的误检测现象，提出了一种综合应用光谱和纹理特征的建筑物变化检测方法，取得较好的变化检测结果。
3.一种自己实现的基于模糊贴近度的变化检测方法
对已配准和校正的两时相SAR图像T1和T2，根据SAR图像的特点，采用如下的相似度公式来构造差异图（difference image，简记:DI）：
其中N ()x 表示位置x 上的一个邻域的位置指示集，即取其空间上的一个邻域，把由邻域元素构成的集合看作是模糊向量，用上式度量两模糊向量间的相似度。若得到上式的值越大，则该位置上的像素点越接近于未变化类，反之，为变化类。
根据上式计算出差异图，然后滤波，二聚类即可得到变化检测图。
图1 变化前 图2 变化后
图3 变化参考图 图4 变化图
由上图可得按照以上算法得出的效果图也是极好的。 4. 遥感变化检测方法变化趋势
()()()()()()()
()1212min ,()max ,∈∈=∑∑
x N x x N x T x T x DI x T x T x ()
N x
随着新的传感器不断出现，卫星数据产品不断增多，关于遥感图象变化检测方法的研究形式也出现了新的变化趋势。
（1）遥感变化检测方法由传统的线型运算处理模式拓展到了非线型处理模式；
（2）从单一的多光谱遥感数据影像变化检测方式升级为综合利用多源影像相关数据进行变化检测方式；
（3）遥感变化检测模式由单纯考虑影像的像素DN值的运算演化为考虑像素内部组成，以及像素内物质的反射物理机制的复杂演算；
（4）遥感变化检测方法由单一的变化检测方式发展为复合式的变化检测技术。
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建筑节能检测方法综述
建筑节能现场检测方法 田斌守 摘要本文综述了几种建筑物围护结构传热系数现场检测方法的原理、操作方法、适用条件，指出各种方法的优缺点及注意事项。 关键词建筑节能检测热流计法热箱法控温箱－热流计法非稳态法当今飞速发展的国民经济活动必然导致前所未有的资源能源消耗速度。而许多资源能源是不可再生的，为了人类的可持续发展，节约能源刻不容缓。据介绍，我国目前单位建筑面积采暖能耗相当于气候条件相近的发达国家的2～3倍，而建筑能耗也占全国能耗总量的27.5％。随着人民生活水平的不断提高、城市化进程的加快以及住房体制改革的深化，建筑能耗在我国增长趋势很大，很可能是我国今后能耗的一个主要增长点。为建设节约型社会，促进经济社会可持续发展，国家发展委员会发布了“节能中长期专项规划”，建筑节能作为三大重点领域中的一项，受到高度重视。建设部也相继发布了一系列建筑节能标准，其中包括若干强制性条款，目前正在建设领域逐步实施。 建筑节能工作从流程上可分为设计审查、现场检测、竣工验收三个大的阶段。对节能建筑的评价，从建设前期对施工图纸审查计算阶段、向现场检测和竣工验收转移是大势所趋。建筑节能现场检测也是落实建筑节能政策的重要保证手段。目前，全国范围内建筑节能检测都执行JGJ132－2001《采暖居住建筑节能检验标准》，它是最具权威性的检测方法，它的发布实施，为建筑节能政策的执行提供了一个科学的依据，使得建筑节能由传统的间接计算、目测定性评判到现在的直接测量，从此这项工作进入了由定性到定量、由间接到直接、由感性判断到科学检测的新阶段。 根据我们对建筑节能影响因素和现场检测的可实施性的分析，我们认为能够在实验室检测的宜在实验室检测（如门窗等作为产品在工程使用前后它的性状不会发生改变），除此之外，只有围护结构是在建造过程中形成的，对它的检测只能在现场进行。因此建筑节能现场检测最主要的项目是围护结构的传热系数，这也是最重要的项目。如何准确测量墙体传热系数是建筑节能现场检测验收的关键。目前对建筑节能现场检测的、围护结构（一般测外墙和屋顶、架空地板）的
遥感变化监测 流程
多时相土地利用/覆盖变化监测研究 方法及数据选取 土地是一个综合的自然地理概念，它处于地圈-生物圈-大气圈相互作用的界面，是各种自然过程和人类活动最为活跃的场所。地球表层系统最突出的景观标志就是土地利用和土地覆盖( Land Use and Land Cover)。由于土地利用和土地覆盖与人类的生活、生产息息相关，而人类活动正以空前的速度、幅度和空前规模改变着陆地环境。人类对土地资源的利用引起的土地利用和土地覆盖的变化是全球环境变化的重要因素之一，也是地球表面科学研究领域中的一个重要分支。因此，土地利用和土地覆盖的动态监测（Land Use and Land Cover Monitoring）是国内外研究的热点，也是当前全球变化研究计划的重要组成部分。 由多时相遥感数据分析地表变化过程需要进行一系列图像处理工作，大致包括：一、数据源选择，二、几何配准处理，三、辐射处理与归一化，四、变化监测算法及应用等。 一、遥感数据源的选取 不同遥感系统的时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率不同，选择合适的遥感数据是变化监测能否成功的前提。因此，在变化监测之前需要对监测区域内的主要问题进行调查，分析监测对象的空间分布特点、光谱特性及时相变化的情况，目的是为分析任务选择合适的遥感数据。同时，考虑到环境因素的影响，用于变化监测的图像最好是由同一个遥感系统获得，如果由于某种原因无法获得同一种遥感系统在不同时段的数据，则需要选择俯视角与光谱波段相近的遥感系统数据。 1时间分辨率 这里需要根据监测对象的时相变化特点来确定遥感监测的频率，如需要一年一次、一季度一次还是一月一次等。同时，在选择多时相遥感数据进行变化监测时需要考虑两个时间条件。首先，应当尽可能选择用每天同一时刻或者相近时间的遥感图像，以消除因太阳高度角不同引起的图像反射特性差异；其次，应尽可能选用年间同一季节，甚至同一日期的遥感数据，以消除因季节性太阳高度角不同和植物物候差异的影响。 2空间分辨率 首先要考虑监测对象的空间尺度及空间变异的情况，以确定其对于遥感数据的空间分辨率的要求。变化监测还要求保证不同时段遥感图像之间的精确配准。因此，最好是采用具有相同瞬时视场（IFOV）的遥感数据，如具有同样空间分辨率的TM图像之间就比较容易配准在一起。当然也可以使用不同瞬时视场遥感系统获取的数据，如某一日期的TM图像（30m ×30m）与另一日期的SPOT图像（20m×20m），来进行变化监测，在这种情况下需要确定一个最小制图单元20m×20m，并对这两个图像数据重采样使之具有一致的像元大小。 一些遥感系统按不同的视场角拍摄地面图像，如SPOT的视场角能达到±27°，在变化监测中如果简单采用俯视角明显不同的两幅遥感图像，就有可能导致错误的分析结果。例如，对一个林区，不均匀地分布着一些大树，以观测天顶角0°拍摄的SPOT图像是直接从上向下观测到树冠顶，而对于一幅以20°观测角拍摄的SPOT图像所记录的是树冠侧面的光谱反射信息。因此，在变化监测分析中必须考虑到所用遥感图像观测角度的影响，而且应当尽可能采用具有相同或相近的俯视角的数据。 3光谱分辨率 应当根据监测对象的类型与相应的光谱特性选择合适的遥感数据类型及相应波段。变化监测分析的一个基本假设是，如果在两个不同时段之间瞬时视场内地面物质发生了变化，则不同时段图像对应像元的光谱响应也就会存在差别。所选择的遥感系统的光谱分辨率应当足
Matlab做图像边缘检测的多种方法
Matlab做图像边缘检测的多种方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值 figure(1); imshow(I); figure(2); imshow(BW1); 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2 imshow(BW1);title('σ=2') BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3 figure, imshow(BW1);title('σ=3') 3、用Canny算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); imshow(I); BW1 = edge(I,'canny',0.2); figure,imshow(BW1); 4、图像的阈值分割 I=imread('blood1.tif'); imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内 figure,imshow(I1); 5、用水线阈值法分割图像 afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm); se = strel('disk', 15); Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换 Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换 figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值 figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值 Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance); Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像
残余应力检测方法概述
第1 页 共 2页 残余应力检测方法概述 目前国际上普遍使用的残余应力检测方法种类十分繁多，为便于分类，人们往往根据测试过程中被测样品的破坏与否将测试方法分为：应力松弛法（样品将被破坏）和无损检测法（样品不被破坏）两类。以下我们简单归纳了现阶段较为常用的一些残余应力检测方法。 一、常见的残余应力检测方法： 1. 应力松弛法 (1) 盲孔法 该方法最早由Mather 于1934年提出，其基本原理就是通过孔附近的应变变化，用弹性力学来分析小孔位置的应力，孔的位置和尺寸会影响最终的应力数值。由于这类设备操作起来非常简单，近年来被广泛使用。 (2) 切条法 Ralakoutsky 在1888年提出了采用该方法测量材料的残余应力。在使用这种方法时需要沿特定方向将试件切出一条，然后通过测量试件切割位置的应变来计算残余应力。 (3) 剥层法 该方法是通过物理或化学的方法去除试件的 一层并测量其去除后的曲率，根据测定的试件表面曲率变化就能计算出残余应力。该方法常用于形状简单的试件，且测试过程快捷。 2. 无损检测方法 (1) X 射线衍射法 X 射线方法是根据测量试件的晶体面间距变化来确定试件的应变，进而通过弹性力学方程推导计算得到残余应力，目前最被广泛使用的是Machearauch 于1961提出的sin2ψ方法。日本最早研制成功了基于该方法的X 射线残余应力分析仪，为该方法的推广做出了巨大的贡献。 (2) 中子衍射法。 中子衍射方法的原理和X 射线方法本质上是一样的，都是根据材料的晶体面间距变化来求得应变，并根据弹性力学方程计算残余应力。但中子散射能量更高，可以穿透的深度更大，当然中子衍射的成本也是最昂贵的。 (3) 超声波法。 该方法的物理和实验依据是S.Oka 于1940年发现的声双折射现象，通过测定声折射所导致的声速和频谱变化反推出作用在试件上的应力。试件的晶体颗粒及取向会影响数据的准确度，尽管超声波方法也属无损检测方法，但其仍需进一步完善。 二、最新的残余应力检测方法 cos α方法早在1978年就由S.Taira 等人提出， 但真正应用于残余应力测试设备中还是近几年的事情。日本Pulstec 公司于2012年研制出了世界上首款基于cos α方法的X 射线残余应力分析仪，图1是设备图片（型号：μ-x360n ）。
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遥感影像变化检测报告 学院： 专业： 指导老师： 小组成员： 2013年5月
1、遥感影像变化检测的概念 遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其它辅助数据 来确定和分析地表变化。它利用计算机图像处理系统，对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析；它能确定一定时间间隔内地物或现象的变化，并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息。 由此可知，遥感影像变化检测是从不同时期的遥感图像中，定量地分析和确定地物变化的特征和过程。它涉及到变化的类型、分布状况及变化信息的描述，即需要确定变化前后的地物类型、界限和分析变化的属性。变化检测的研究对象为地物，包括自然地物和人造地物，其中人造地物在军事上常被称为目标。描述地物的特性包括：空间分布特性、波谱反射与辐射特性、时相变化特性。遥感影像的变化检测在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测、违章建筑物查处、军事目标打击效果分析以及国土资源调查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。 变化检测通常包括以下4个方面的内容： (1)判断是否发生了变化，即确定研究区域内地物是否发生了变化； (2)标定变化发生的区域，即确定在何处发生了变化，将变化像元与未变化像元区分开来； (3)鉴别变化的性质，给出在每个变化像元上所发生变化的类型，即确定变化前后该像元处的地物类型； (4)评估变化的时间和空间分布模式。 其中，前两个方面是变化检测所要解决的基本问题，而后两个方面则根据应用要求决定是否需要做。 2、遥感影像变化检测的三个层次 遥感图像分析过程中通常包括数据层处理、特征层处理和目标层处理三个过程。依据这三个层次划分，可将变化检测分为：像元级变化检测、特征级变化检测和目标级变化检测。 (1)像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性，但由于它是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息，因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。 (2)特征级变化检测是采用一定的算法先从原始图像中提取特征信息，如边缘、形状、轮廓、纹理等，然后对这些特征信息进行综合分析与变化检测。由于特征级的变化检测对特征进行关联处理，把特征分类成有意义的组合，因而它对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性。但它不是基于原始数据而是特征，所以在特征提取过程中不可避免地会出现信息的部分丢失，难以提供细微信息。 (3)目标级变化检测主要检测某些特定对象(比如道路、房屋等具有明确含义的目标)，是在图像理解和图像识别的基础上进行的变化检测，它是一种基于目标模型的高层分析方法。 变化检测的三个层次在实现上各有优缺点，在具体的变化检测中究竟检测到哪个层次是根据任务的需要确定的。像元级的变化检测保持了尽可能多的原始信息，具有特征级和目标级层次上所不具备的细节信息，但像元级变化检测仅考虑像素属性的变化，而未考虑其空间等特征属性的变化；特征级变化检测不仅考虑到空间形状的变化，而且还要考虑特征属性的变化，但特征级的变化检测依赖于特征提取的结果，但特征提取本身比较困难；目标级的变化检测最大的优点是它接近用户的需求，检测的结果可直接应用，但它的不足之处在于目标提取的困难性。
图像边缘检测方法比较研究
图像边缘检测方法比较研究 作者：关琳琳孙媛 来源：《现代电子技术》2008年第22期 摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。 关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2008)22-096-03 Comparison of Image Edge Detection Methods GUAN Linlin1,SUN Yuan2 (1.Department of Resource Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing,100875,China; 2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s Liberation Army,Beijing,100820,China) Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection. Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform 1 引言 边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。近年来，边缘检测技术被广泛地应用在各个领域，例如工程技术中零件检查［1］、医学中器官病变状况观察［2］、遥感图像处理中道路等典型地物的提取［3］以及估算遥感平台的稳定精度［4］等。这使得如何快速、准确地获得边缘信息成为国内外研究的热点。边缘检测方法在空间域和频域中均可以实现，而且不断涌现出新技术新方法。这些方法
水中油类测定分析方法的综述
水中油类测定分析方法的综述 李海州 （浙江海洋学院海洋与技术学院，浙江舟山316004） [摘要]：本文对国内外学者有关水中油类的测定方法做了比较系统的综述。对几种水中油类的常用方法，重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法、红外分光光度法和非分散红外光度法做了简要介绍，并对其优劣进行了评价。另外，介绍了测定水中油类含量存在的难点、发展趋势和技术改进等。 关键词：水；油类；测定分析 油类是指任何类型的（矿物油、植物油等）及其炼制品（汽油、柴油、机油、煤油等）、油泥和油渣[1]。油类主要有漂浮油、分散油、乳化油、溶解油和油类附着在固体悬浮物表面而形成油膜---固体物5种形式。全世界每年至少有500—1000吨油类通过各种途径进入水体，由于漂浮于水体表面的油将会影响空气和水体表面氧的交换，而分散于水体中以及吸附于悬浮颗粒上或以乳化状态存在于水体的油易被微生物氧化分解，并将消耗水中的溶解氧，从而使水质恶化；油膜还能附着于鱼鳃上，使鱼类窒息而死；当鱼类产卵期，在含有油类污染物质废水中孵化的鱼苗，多数为畸形，生命力低下，易于死亡；含有油类污染物的废水进入水体后，造成的危害很为严重，不仅影响水生生
物的生长，降低水体的自我净化能力，而且影响水体附近的环境，因此，油类是水体环境中的主要污染物之一，在水质监测中，也是一项重要的监测项目。要消除油类对环境的污染和危害，首先就必须能够准确的测定水中油类的含量。 然而,水中油类含量测定又是比较复杂的，因为水中的油类成分是相当复杂的，此外不同地区、不同行业水体中油类污染的成分也不同，无法有用单一的油标准进行对照，无法准确测定，所以水体中油类物质含量的测定问题是环境分析化学一个古老、重要而又困难的问题。目前水体中油类测定常用的方法有重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法、非分散红外光度和国家最新颁布的国家标准方法红外分光光度法等[2]，本文简要介绍以上几种方法的原理和优劣，及人们对水体中油类监测分析方法的创新和改进。 1.重量法 重量法是用有机萃取剂（石油醚或正己烷）提取酸化了的样品中的油类，将溶剂蒸发掉后，称重后计算油类含量。重量法应用范围不受油品的限制，可测定含油量较高的污水，不需要特殊的仪器和试剂，测定结果的准确度较高、重复性较好。缺点是损失了沸点低于提取剂的油类成分，方法操作复杂，灵敏度低，分析时间长，并要耗费大量的提取剂，而且方法的精密度随操作条件和熟练程度不同差异很大。因此，水体中动植物油含量较高的，采用该方法较适合，可以得到比较准确的结果；工业废水、石油开采及炼制行业中含油量较高，此方
图像边缘检测算法体验步骤
图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像
图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066
图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066
青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日
题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。
目标检测方法简要综述
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e015528321.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一
实验三图像分割与边缘检测
数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日
计算机科学与技术系信息科学与工程学院
目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
图像边缘检测方法研究综述_段瑞玲
第31卷第3期2005年5月 光学技术 OP T ICA L T ECHN IQ U E V ol.31No.3 M ay 2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05 图像边缘检测方法研究综述 段瑞玲,李庆祥,李玉和 (清华大学精密仪器及机械学系,北京 100084) 摘 要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测 中图分类号:T P751 文献标识码:A Summary of image edge detection DU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he (Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing 100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r. Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic; 1 引 言 早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。 2 图像边缘定义 图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰 415 收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts https://www.wendangku.net/doc/e015528321.html, 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。
图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066
青岛大学 专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班 学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日 题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] i且处在强度显著变化的位置上的点． ,[j 边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．
边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。 Roberts,Sobel,Prewwit是基于一阶导数的边缘检测算子，图像的边缘检测是通过2*2或者3*3模板作为核与该图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 Laplace边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。Laplace算子的改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是拉普拉斯高斯（LOG）算子。前边介绍的边缘检测算法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数过零点。Canny算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。 1．3 边缘检测算法 对于边缘的检测常常借助于空域微分算子进行,通过将其模板与图像卷积完成。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘。灰度边缘是灰度值不连续(或突变) 的结果,这种不连续常可利用求一阶和二阶导数方便地检测到。已有的局部技术边缘检测方法,主要有一次微分(Sobel 算子、Robert s 算子等) 、二次微分(拉普拉斯算子等)。这些边缘检测器对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像,大多数提取算法均可以取得较好的效果。但对于边缘复杂、采光不均匀的图像来说,则效果不太理想。主要表现为边缘模糊、边缘非单像素宽、弱边缘丢失和整体边缘的不连续等方面。 用算子检测图像边缘的方法是用小区域模板对图像进行处理,即采用卷积核作为掩模模板在图像中依次移动,完成图像中每个像素点同模板的卷积运算,最终输出的边缘幅度结果可以检测出图像的边缘。卷积运算是一种邻域运算。图像处理认为:某一点像素的结果不但和本像素灰度有关,而且和其邻域点值有关。运用模板在图像上依此对每一个像素进行卷积, 即模板上每一个点的值与其在图像上当前位置对应的像素点值相乘后再相加,得出的值就是该点处理后的新值。 边缘检测算法有如下四个步骤：
IEC中文版检测方法
9 无色镀铬金属和有色镀铬金属样品中六价铬（CrⅥ）的检测 9.1 范围、应用和方法概述 这种方法描述了无色镀铬金属和有色镀铬金属样品中六价铬的测试程序。由于具有较强反应特性，铬酸盐中六价铬的浓度会随时间和保存条件的变化而强烈变化。因此，样品应该保存在适当的环境条件下以及本文中所描述的分析方法都应该在镀铬后的30天内进行。样品保存的环境条件如下：湿度45-70％，气温15-35％。 该方法包括两个主要程序：点测试过程和沸水萃取过程。由于点测试过程应用方便简单，因此，我们可以先做点测试。如果点测试的分析结果不确定，可以通过沸水萃取进一步对结果进行确认。当用此法检测到样品中有六价铬存在的时候，可以认为该样品具有六价铬镀层。 六价铬对人体是有害的，它可以诱导有机体突变和致癌。在本方法中所有怀疑含有六价铬的样品都应该通过适当的防护措施对其进行处理。 该方法采纳于ISO 3613: 2000(E)，“锌、镉、铝锌合金以及锌铝合金上涂层铬酸盐转化——测试方法”。 9.2 参考资料、标准化参考资料、参考方法和参考材料 a)ISO 3613: 2000(E)，“锌、镉、铝锌合金以及锌铝合金上涂层铬酸盐转化——测试方法” b)ZVO-0102-QUA-02“通过点分析方法对局部钝化层六价铬进行定性分析” c)GMW3034“不存在六价铬涂层” d)DIN 50993-1“对于防腐蚀涂层中六价铬的测定，第一部分：定性分析” 9.3 术语及定义 下面给出了该文件中用到的重要术语的解释说明： a) 无
9.4 仪器/ 设备和材料 a)校准过的天平：精确度为0.1mg的分析天平。 b)温度计或者电热调节器或者其它温度测量设备：测定的温度可以达到100℃。 c)比色仪：可选择能在540nm处测量并能提供1cm或更长光程的分光光度计，也可以选择 能提供1cm或更长的光程并装有在540nm附件具有最大的透过率的绿相黄滤光器的滤色光度计。 d)实验室的器具：所有可以再使用的玻璃器（玻璃、石英、聚乙烯、聚四氟乙烯等等）包 括样品池都必须用清洁剂和水浸泡一夜，然后用水清洗，接着用稀释的硝酸和盐酸混合液（硝酸：盐酸：水，1：2：9）浸泡4小时，最后用自来水和超纯水清洗干净。如果通过方法空白分析证明玻璃器是相当干净的，那么以上清洗过程也可以有选择的进行。 e)量筒：A级玻璃器，100ml或者合适精密度与准确度同类物 f)不同型号的移液管：A级玻璃器或者合适精密度与准确度的同类物。 g)消解器：体积为250ml的硼硅酸盐玻璃或者石英容器 9.5 溶剂 a）1,5- 二苯卡巴肼，分析纯 a) 1 mg/kg 的K2Cr2O7标准溶液：把0.113g的K2Cr2O（分析纯）溶于DI水中，然后用去离子 水稀释至100g。溶液的保存期限大约1年。称量0.25g该溶液于另一个玻璃器中，用去离子水稀释至100g。 b) 丙酮，分析纯 c) 乙醇(96%)，分析纯 d) 正磷酸溶液(75%)，分析纯 c) 去离子水，去离子水应该没有干扰 9.6 试样准备 测试之前，样品表面不能有任何污染物、指印或其它外来污点。如果表面涂有薄油，测试之前需要在室温下（不高于35oC）用清洁剂、用合适的溶剂沾湿的软布去除，或者在室温
建筑节能检测方法综述
建筑节能检测方法综述 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
建筑节能现场检测方法 田斌守 摘要本文综述了几种建筑物围护结构传热系数现场检测方法的原理、操作方法、适用条件，指出各种方法的优缺点及注意事项。 关键词建筑节能检测热流计法热箱法控温箱－热流计法非稳态法当今飞速发展的国民经济活动必然导致前所未有的资源能源消耗速度。而许多资源能源是不可再生的，为了人类的可持续发展，节约能源刻不容缓。据介绍，我国目前单位建筑面积采暖能耗相当于气候条件相近的发达国家的2～3倍，而建筑能耗也占全国能耗总量的％。随着人民生活水平的不断提高、城市化进程的加快以及住房体制改革的深化，建筑能耗在我国增长趋势很大，很可能是我国今后能耗的一个主要增长点。为建设节约型社会，促进经济社会可持续发展，国家发展委员会发布了“节能中长期专项规划”，建筑节能作为三大重点领域中的一项，受到高度重视。建设部也相继发布了一系列建筑节能标准，其中包括若干强制性条款，目前正在建设领域逐步实施。 建筑节能工作从流程上可分为设计审查、现场检测、竣工验收三个大的阶段。对节能建筑的评价，从建设前期对施工图纸审查计算阶段、向现场检测和竣工验收转移是大势所趋。建筑节能现场检测也是落实建筑节能政策的重要保证手段。目前，全国范围内建筑节能检测都执行JGJ132－2001《采暖居住建筑节能检验标准》，它是最具权威性的检测方法，它的发布实施，为建筑节能政策的执行提供了一个科学的依据，使得建筑节能由传统的间接计算、目测定性评判到现在的直接测量，从此这项工作进入了由定性到定量、由间接到直接、由感性判断到科学检测的新阶段。 根据我们对建筑节能影响因素和现场检测的可实施性的分析，我们认为能够在实验室检测的宜在实验室检测（如门窗等作为产品在工程使用前后它的性状不会发生改变），除此之外，只有围护结构是在建造过程中形成的，对它的检测只能在现场进行。因此建筑节能现场检测最主要的项目是围护结构的传热系数，这也是最重要的项目。如何准确测量墙体传热系数是建筑节能现场检测验收的关键。目前对建筑节能现场检测的、围护结构（一般测外墙和屋顶、架