• 图像处理背景

    2017-12-22 15:34:49
    图像处理背景

    一、图像的分类

    1.二值图像
    二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。
    二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素不是0就是1,再无其他过渡的灰度值。
    二值图像是指:每个像素不是黑就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。二值图像一般用来描述文字或者图形,其优点是占用空间少,缺点是,当表示人物,风景的图像时,二值图像只能描述其轮廓,不能描述细节。这时候要用更高的灰度级。
    二值图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。人们经常用黑白B&W、单色图像表示二值图像,但是也可以用来表示每个像素只有一个采样值的任何图像,例如灰度图像等。
    2.灰度图像
    灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
    一幅完整的图像,是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“ 红,绿,蓝”在图像中的比重。通道中的纯白,代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255。
    通道是整个Photoshop显示图像的基础。色彩的变动,实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是Photoshop处理图像的核心部分,所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的。
    在计算机领域中,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是,在数字图像领域之外,“黑白图像”也表示“灰度图像”,例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像,在另外一些文章中又等同于黑白图像。
    3.假彩色图像
    假彩色增强所处理的图像通常是一幅自然彩色图像或同一景多光谱图像。利用假彩色合成的图像称为假彩色图像,它是彩色增强图像的一种。利用假彩色图像可以突出相关专题信息,提高图像视觉效果,从图像中提取更有用的定量化信息。通过假彩色处理的图像,可以获得人眼所分辨不出、无法准确获得的信息,便于地物识别,提取更加有用的专题信息。
    人眼只能区分20余种不同等级的灰度,却可辨别几千种不同的色度与不同亮度。真彩色图像是指符合人眼视觉习惯的颜色,即影像与实际地貌相一致。由于在进行图像分析时,肉眼难以鉴别色彩相近的各个波段,因此,将真彩色图像转变为与实际地貌不一致的色彩,可以提高图像的可鉴别度。假彩色图像就是图像的彩色显示中的一种,也是在进行遥感影像监督分类等过程时常常运用的图像。
    假彩色图像是通过不同波段合成得到的彩色影像,目的主要有两个:一个是使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的色彩环境中,从而更受人注目;一个是为了使景物呈现出与人眼色相匹配的颜色,以突出相关的专题信息,提高图像的视觉效果,使分析者能够更容易地识别图像内容,从图像中提取更有用的定量化信息。例如,人眼视网膜中锥状细胞对绿色最敏感,因此,若把原来颜色不易辨认的目标经假彩色处理呈现绿色,就能大大提高人眼对目标的分辨力。
    彩色合成图像显示,即三幅8bit图像以R、G、B方式存于存储器内,通过三个8bit分离的数模变换器(DAC)连续读每个R、G、B图像的同一像元亮度值,并变换为模拟信号。假彩色图像则是彩色图像增强的一种。
    若红波段(R)、绿波段(G)、蓝波段(B)三幅图像分别赋予R、G、B三色,所生成的是“真彩色”或“天然”彩色合成图像,如TM3、2、1(RGB);若三幅其他任何波段图像赋予R、G、B三色,则得假彩色合成图像,如TM1、2、3(RGB),TM3、5、4(RGB)等;若近红外波段(NIR)、红波段(R)、绿波段(G)三幅图像分别赋予R、G、B三色,则得标准假彩色合成图像,如TM4、3、2(RGB),SPOT3、2、1(RGB)等;在标准假彩色合成图像中,三种主要的地表覆盖类型:植被呈红色系列,水体呈蓝色系列,裸地呈浅色系列,易于识别[2]  。
    4.多通道彩色图像
    个人理解,多通道的例如rgb图,每个像素点都有3个值表示 ,所以就是3通道。也有4通道的图。单通道的图像,每个像素点只有1个值表示颜色,即灰度图。(也有3通道的灰度图,3通道灰度图只有一个通道有值,其他两个通道的值都是零)。
    5.多光谱图像
    多光谱图像是由多个波段对同一目标进行反复拍摄而得道的图像,由于目标中的各各物体对同一波段的敏感性不一样,因此多光谱图像中的每幅图像之间也有一定的不同之处。 
    6.三维图像
    立体图视觉上层次分明色彩鲜艳,具有很强的视觉冲击力,让观看的人驻景时间长,留下深刻的印象。立体图给人以真实、栩栩如生,人物呼之欲出,有身临其境的感觉,有很高的艺术欣赏价值。利用立体图像包装企业,使企业形象更加鲜明,突出企业实力和档次,增加影响力!更能突出产品的高品质和高档次。也可以做出色彩艳丽、层次分明的立体婚纱、照片,是当前影像业最新的卖点之一。
    
    7.视频
    视频Video)泛指将一系列静态影像电信号方式加以捕捉纪录处理储存传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24(frame)画面以上时,根据视觉暂留原理,人眼无法辨别单幅的静态画面;看上去是平滑连续的视觉效果,这样连续的画面叫做视频。视频技术最早是为了电视系统而发展,但现在已经发展为各种不同的格式以利消费者将视频记录下来。网络技术的发达也促使视频的纪录片段以串流媒体的形式存在于因特网之上并可被电脑接收与播放。视频与电影属于不同的技术,后者是利用照相术将动态的影像捕捉为一系列的静态照片
    

    
    



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  • 目标检测 前背景分离 光流法

    前提

        运动目标的检测是计算机图像处理与图像理解领域里一个重要课题,在机器人导航、智能监控、医学图像分析、视频图像编码及传输等领域有着广泛的应用。
                                          这里写图片描述

    目标检测方法分类

      第一,已知目标的先验知识。在这种情况下检测目标有两类方法,第一类方法是用目标的先验知识训练一堆弱分类器,然后这些弱分类器一起投票来检测目标,如boosting, random forest 都是这个思路,大家熟知的adaboost人脸检测也是如此。第二类方法是根据先验知识找到目标和非目标的最佳划分线,如SVM.这两类方法各成一家,各有所长,都有着不错的表现。

      第二,未知目标的先验知识。此时不知道要检测的目标是什么,于是什么是目标就有了不同的定义。一种方法是检测场景中的显著目标,如通过一些特征表达出场景中每个像素的显著性概率,然后找到显著目标。另一种方法就是检测场景当中的运动目标了。

    经典目标检测方法

    1、背景差分法
      在检测运动目标时,如果背景是静止的,利用当前图像与预存的背景图像作差分,再利用阈值来检测运动区域的一种动态目标识别技术。
      背景差分算法适用于背景已知的情况,但难点是如何自动获得长久的静态背景模型。
      matlab中单纯的背景差分直接是函数imabsdiff(X,Y)就可以。
    2、帧差分法
      利用视频序列中连续的两帧或几帧图像的差来进行目标检测和提取。在运动的检测过程中,该方法利用时间信息,通过比较图像中若干连续帧获得对应像素点的灰度差值,如果均大于一定的阈值T2,则可以判断该位置存在运动的目标。
      较适合于动态变化场景。
    3、光流场法
      利用相邻两帧中对应像素的灰度保持原理来评估二维图像的变化。能够较好的从背景中检测到相关前景目标,甚至是运动屋里中的部分运动目标,适用于摄像机运动过程中相对运动目标的检测。
      开口问题、光流场约束方程的解的不唯一性问题。不能正确的表示实际的运动场。
            例子如下:
           1.首先在一帧图像内随机均匀选取k个点,并滤除那些邻域纹理太光滑的点,因为这些点不利于计算光流。
    这里写图片描述
           2.计算这些点与上一帧图像的光流矢量,如上右图,此时已经可以看出背景运动的大概方向了。
           这里写图片描述
           3.接下来的这一步方法因人而异了。
           2007年cvpr的一篇文章Detection and segmentation of moving objects in highly dynamic scenes的方法是把这些光流点的(x,y,dx,dy,Y,U,V)7个特征通过meanshift聚类来聚合到一起,最后形成运动目标轮廓。

    新目标检测方法

           其实写到这里想了想到底能不能叫目标检测,博主认为图像的前背景分离也是目标检测的一种(博主才疏学浅,求赐教)

    1、像素点操作
      对每个像素点进行操作,判别为前景或者背景两类。如下面的图片所示:
      这里写图片描述
    2、低秩矩阵应用
      背景建模是从拍摄的视频中分离出背景和前景。下面的例子就是将背景与前景分离开。使用的方法是RPCA的方法。
      其网址以及效果如下:
      http://perception.csl.illinois.edu/matrix-rank/introduction.html
      这里写图片描述
    3、深度学习
      FCN + denseCRF 精确分割+语义标签。图像中的前景目标检测分割做的很好,下面还能做出语义检测,判断出图中的东西属于什么。This demo is based on our ICCV 2015 paper :Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks,
      测试网址以及测试图像如下:
      http://www.robots.ox.ac.uk/~szheng/crfasrnndemo
      这里写图片描述


    推荐另外一篇关于神经网络改进方法的上篇内容:
    http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/49272757
           另外附上一个深度学习未来发展趋势之一:
           “注意力模型” 在未来的发展,注意力模型的升温。一些系统,但不是全部,开始放到“注意力模型”的背景中,或者说让神经网络在完成任务的过程中试图学习在哪里放置其“注意力”。这些还不是一个正规神经网络流水线中的一部分,但是已经时不时的出现在模型中了。

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  • 数字图像处理:如何通过背景相减提取物体轮廓? 因为在数学建模比赛中需要用到数字图像处理,从0开始学习,自己把期间做的笔记整理下来。不积跬步无以至千里。 一、理论 1、图像的数字化采集 图像采样就是按照图像...

    数字图像处理:如何通过背景相减提取物体轮廓?

    因为在数学建模比赛中需要用到数字图像处理,从0开始学习,自己把期间做的笔记整理下来。不积跬步无以至千里。

    一、理论

    1、图像的数字化采集

    图像采样就是按照图像空间的坐标测量该位置上像素的灰度值,对连续图像f(x,y)进行等间隔采样:

    公式1
    f(x,y)=[f(0,0)f(0,1)f(0,N1)f(1,0)f(1,1)f(1,N1)f(M1,0)f(M1,1)f(M1,N1)] f(x, y)=\left[\begin{array}{lll}{f(0,0)} & {f(0,1)} & {\dots} & {f(0, N-1)} \\ {f(1,0)} & {f(1,1)} & {\dots} & {f(1, N-1)} \\ {\cdots} & {} & {} \\ {f(M-1,0)} & {f(M-1,1)} & {\dots} & {f(M-1, N-1)}\end{array}\right]

    2、 高斯降噪

    高斯降噪的原理是利用高斯函数作为模板,与原始图像进行卷积达到降噪的目的。

    二维的高斯函数如下:

    公式2
    f(x,y)=(1/2πδ2)ex2+y22δ2 \mathrm{f}(\mathrm{x}, \quad \mathrm{y})=\left(1 / 2 \pi \delta^{2}\right) * \mathrm{e}^{-\frac{\mathrm{x}^{2}+\mathrm{y}^{2}}{2 \delta^{2}}}

    3、图片灰度化

    RGB颜色模式并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤:

    将RGB分量以不同的权值进行加权平均,得到较合理的灰度图像:

    公式3
    Gray(i,j)=0.299R(i,j)+0.578G(i,j)+0.114B(i,j) \operatorname{Gray}(i, j)=0.299 * R(i, j)+0.578 * G(i, j)+0.114 * B(i, j)

    4、直方图均衡化

    直方图均衡化是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法,从而达到清晰图像的目的。

    https://blog.csdn.net/spongebob1234/article/details/77778709
    M为图像行数, 为图像列数, 为灰度值, 为灰度级的个数

    5、伽马变换

    在图像处理中,将漂白(相机过曝)的图片或者过暗(曝光不足)的图片,通过拉伸和压缩灰度级进行图片的灰度变换。
    result(i,j)=c×img(i,j)γ result(i, j) = c{\times}img(i, j)^{\gamma}

    6、背景相减

    result(i,j)={0,dis{[(i,j),(x0,y0)]}>2701,img(i,j)img2(i,j)>100, others  \operatorname{result}(i, j)=\left\{\begin{array}{lr}{0,} & {\operatorname{dis}\left\{\left[(i, j),\left(x_{0}, y_{0}\right)\right]\right\}>270} \\ {1,} & {i m g(i, j)-i m g 2(i, j)>10} \\ {0,} & {\text { others }}\end{array}\right.

    result表示结果矩阵, 为点 到点 的距离
    img表示前景图像矩阵
    img2表示背景图像矩阵

    7、连通性

    八连通或者四连通

    二、代码实现

    1、图片预处理

    %imagePreprocessing.mlx 图片预处理文件
    %路径变量
    imgPath = "2019 APMCM Problem A Attachment";        % 图像库路径
    imgPath2 = "colorGray"
    imgOutPutPath = "gray"
    histOutPutPath = "process_image"
    %处理灰色图
    
    imgDir  = dir(imgPath); % 遍历所有bmp格式文件
    for i = 1 : length(imgDir) %遍历结构体
        if imgDir(i).name == "." || imgDir(i).name == ".."
            continue;
        end
    %导入图片
        name = imgDir(i).name
        imgPathName = strcat(imgPath, "\", name)
        img = imread(imgPathName); %读取每张图片
        
    %高斯降噪
        h_gaosi1=fspecial('gaussian',3,1);
        imageAfter=imfilter(img,h_gaosi1);
        imshow(imageAfter)
    %灰度处理
    grayImg = rgb2gray(img)  
    grayImg = im2double(grayImg);
    result = 1 * (grayImg .^ 2); 
    saveImgName = strcat(imgOutPutPath, "\", "gray_", name)
    imwrite(result, saveImgName);
    imhist(result);
    ylabel('出现频数');
    end
    
    
    %处理彩图
    imgDir2  = dir(imgPath2); % 遍历所有bmp格式文件
    for i = 1 : length(imgDir2) %遍历结构体
        if imgDir2(i).name == "." || imgDir2(i).name == ".."
            continue;
        end
    %导入图片
        name = imgDir2(i).name
        imgPathName = strcat(imgPath2, "\", name)
        img = imread(imgPathName); %读取每张图片
        
    %高斯降噪
        h_gaosi1=fspecial('gaussian',3,1);
        imageAfter=imfilter(img,h_gaosi1);
        imshow(imageAfter)
    %灰度处理
    grayImg = rgb2gray(img)
    result = grayImg
    saveImgName = strcat(imgOutPutPath, "\", "gray_", name)
    imwrite(result, saveImgName);
    imhist(result);
    ylabel('出现频数');
    end
    
    

    2、背景相减

    %ACPC.mxl 背景减除及二值化
    clear;
    clc;
    % i1=imread('D:\MATLAB\ACPCM\IMG_BW\516_bw.bmp');
    % i2=imread('D:\MATLAB\ACPCM\IMG_BW\610_bw.bmp');
    % i1=rgb2gray(i1);
    % i2=rgb2gray(i2);
    i1=imread('D:\MATLAB\ACPCM\gray\gray_0502.bmp');
    i2=imread('D:\MATLAB\ACPCM\gray\gray_0610.bmp');
    [m,n]=size(i1);
    im1=double(i1);
    im2=double(i2);
    i3=zeros(size(i1));
    for i=1:m
        for j=1:n
            if (((i-561)*(i-561))+((j-1047)*(j-1047))) > 270*270%研究区域半径占270个像素点
                  i3(i,j)=0;
            elseif abs((im1(i,j))-(im2(i,j))) > 8%最佳阈值在8~30之间
                  i3(i,j)=1;
            else 
                  i3(i,j)=0;
            end
        end
    end
    for i=10:m-10
        for j=10:n-10
            if i3(i-1,j-1)==1 && i3(i,j-1)==1 && i3(i-1,j)==1 && i3(i+1,j+1)==1  && i3(i-1,j+1)==1 && i3(i+1,j)==1 && i3(i,j+1)==1 && i3(i+1,j-1)==1 
                i3(i,j)=1;
            elseif i3(i-1,j-1)==0 && i3(i,j-1)==0 && i3(i-1,j)==0 && i3(i+1,j+1)==0  && i3(i-1,j+1)==0 && i3(i+1,j)==0 && i3(i,j+1)==0 && i3(i+1,j-1)==0 
                i3(i,j)=0; 
            end
        end
    end
    figure,imshow(i3);title('the result of 0502')
    imfill(i3, 'hole');
    contour = bwperim(i3);
    figure,imshow(contour);title('the contour of 0502')
    
    
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  • 图像背景进行模糊化处理 将人像和背景重新合成 在这里,使用DeepLabV3模型对图像内容进行分割并提取人像,实现的代码如下: import numpy as np import tensorflow as tf import cv2 from deeplabmodel import...

    简单实现思路:

    1. 对图像内容进行分割,提取人像
    2. 对图像背景进行模糊化处理
    3. 将人像和背景重新合成

    在这里,使用DeepLabV3模型对图像内容进行分割并提取人像,实现的代码如下:

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    import cv2
    from deeplabmodel import *
    
    def create_pascal_label_colormap():
        colormap = np.zeros((256, 3), dtype=int)
        ind = np.arange(256, dtype=int)
    
        for shift in reversed(range(8)):
            for channel in range(3):
                colormap[:, channel] |= ((ind >> channel) & 1) << shift
                ind >>= 3
        return colormap
    
    def label_to_color_image(label):
        if label.ndim != 2:
            raise ValueError('Expect 2-D input label')
    
        colormap = create_pascal_label_colormap()
    
        if np.max(label) >= len(colormap):
            raise ValueError('label value too large.')
        return colormap[label]
    
    def load_model():
        model_path = '../resources/models/tensorflow/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz'#'deeplab_model.tar.gz'
        MODEL = DeepLabModel(model_path)
        print('model loaded successfully!')
        return MODEL
    
    model = load_model()
    
    src = cv2.imread('../resources/images/person2.jpg')
    resized_im, seg_map = model.run2(src)
    seg_image = label_to_color_image(seg_map).astype(np.uint8)
    print(seg_map.dtype)
    # seg_map = cv2.GaussianBlur(np.uint8(seg_map),(11,11),0)
    src_resized = cv2.resize(src,(resized_im.shape[1],resized_im.shape[0]))
    seg_image = cv2.GaussianBlur(seg_image,(11,11),0)
    bg_img = np.zeros_like(src_resized)
    
    bg_img[seg_map == 0] = src_resized[seg_map == 0]
    
    blured_bg = cv2.GaussianBlur(bg_img,(11,11),0)
    result = np.zeros_like(bg_img)
    
    result[seg_map > 0] = resized_im[seg_map > 0]
    result[seg_map == 0] = blured_bg[seg_map == 0]
    
    cv2.imshow("seg_image",seg_image)
    cv2.imshow('bg_image',bg_img)
    cv2.imshow('blured_bg',blured_bg)
    cv2.imshow('result',result)
    
    
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    原图:

    7e020385b7f849650732179073836fb7e3a.jpg

    人像提取结果:

    6b516182c06a4d2cda5f0d8cc5d6b454c99.jpg

    背景图像:

    5127e0a633d4d3692791409496926f3c54d.jpg

    背景模糊图像:

    1970cb6ac0e2284978c3861dae6210b138a.jpg

    合成结果:

    270238fa83890e39560947e617be85de3e6.jpg

    效果不太理想,但总体上实现了背景虚化。后期将进行细节优化。

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  • 图像/视频背景建模

    2017-08-09 23:14:54
    最近一直在看图像前景提取相关的东西,来做个整理。 个人理解可以分为两个方向: 背景建模角度 前景特征角度 一是从如何构造出更合理的背景表达形式出发,不考虑一个像素点作为前景点该具备的特质; 二是从前景的...

    最近一直在看图像前景提取相关的东西,来做个整理。
    个人理解可以分为两个方向:

    • 背景建模角度
    • 前景特征角度

    一是从如何构造出更合理的背景表达形式出发,不考虑一个像素点作为前景点该具备的特质;
    二是从前景的角度出发,考虑的是前景点与背景点的差异,例如颜色不一样、纹理不一样、或者具备更‘锋利’的边缘特征。可以联系到图像显著性检测的相关想法,但是不完全一样。

    大部分都是视频中的应用,视频中的背景建模可以分为动态背景和静态背景两种:
    

    1.动态背景+运动物体
    这种背景的建模比较复杂,一般从物体和背景的相对运动来入手来提取前景,这就是从前景物体的角度来考虑问题了。

    2.静态背景+运动物体
    这个建模比较简单,不管从哪个角度都可以很好地解决问题。

    3.动态背景+静态物体
    例如车载摄像头等应用场景。如果背景较简单且变化微弱,可以看做静态背景和动态物体来处理。如果背景很复杂得从前景物体的特征匹配来入手(猜想而已,并未深入研究)。

    我们主要从背景建模入手。

    建模方法

    • 帧差法
    • 背景统计模型:均值法、中值法等
    • 混合高斯背景建模

    主要是混合高斯模型。
    认为视频中每个位置的像素点可以用多个高斯模型来模拟该点可能出现的像素值。(假设摄像头位置不变)也就是说特定像素点处出现的像素值是围绕几个中心波动的。

    算法流程:

    这里写图片描述
    (markdown公式太难打了..截的别处图。)

    看了几个实际的代码,一般会将视频的第一帧看作背景用于初始化高斯模型,也有的代码中random的选取均值来初始化模型。

    高斯模型的个数K的选取也是一个问题。

    模型的更新率alpha可以使用自适应的手段在不同帧处理阶段使用不同的值。因为建模初期希望模型能够快速建立,因此可以选取较大的更新率。
    而模型建立好后,则更多的希望模型对噪声具有鲁棒性,可以适当选取较小的更新率。

    参考:
    混合高斯背景建模原理及实现

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