图像处理技术_图像处理技术详解 - CSDN
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  • 图像处理技术(一)图像处理基础知识

    千次阅读 多人点赞 2018-08-30 15:52:26
    图像处理的概念是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的需求。 模拟图像:连续图像,采用数字化(离散化)表示和数字技术处理之前的图像。 数字图像:由连续的模拟图像采样和量化而得的图像,...

    1.1基本概念

    图像处理的概念是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的需求。

    模拟图像:连续图像,采用数字化(离散化)表示和数字技术处理之前的图像。

    数字图像:由连续的模拟图像采样和量化而得的图像,组成其基本单位是像素。

    像素的值代表图像在该位置的亮度或灰度,称为图像的灰度值。

    数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。

    1.2

    图像增强:调整图像的对比度,突出重要细节,改善图像质量。

    图像复原和校正:去噪声、去模糊。使得图像能够尽可能地贴近原始图像。

    图像的平滑:图像的去噪声处理(通过滤波算法),为了去除实际成像过程中,因成像设备和环境所造成的图像失真,提取有用的信息。

    边缘锐化:加强图像的轮廓边缘和细节(一般轮廓边缘都处于灰度突变的地方),通过基于微分锐化算法使灰度反差增强。

    图像分割:图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。

    2.1

    计算机图像处理的几个内容:

    如何对模拟图像进行采样、量化以产生数字图像?

    如何压缩图像数据以便存储和传输?

    如何对数字图像做各种变换以方便处理?

    采样是空间上的离散化,量化是灰度上的离散化。

    图像采样就是在水平和垂直方向上等分隔地分割成网状。

    量化是在每个采样点上进行的,所以必须先采样后量化。两者都是图像数字化不可或缺的两个操作,两者紧密相关,同时完成。

    图像量化实际就是将图像采样后的样本值的范围分为有限多个区域,落入某区域中的值用同一值表示,从而用有限的离散数值量来代替无限的连续模拟量。量化时确定的离散取值个数称为量化级数,表示量化的色彩和亮度值所需的二进制位数称为量化字长,一般量化字长为8位、16位或24位,量化字长越大,越能真实反映原有图像的颜色,但存储的字节也越大。

    M、N图像尺寸,K每个像素所具有的离散灰度级数(不同灰度值的个数)

    存一幅图像所需的位数(bit)B=M*N*K 减少K值能增强图像的反差。

    LENA图是永恒的经典,图像处理领域使用最为广泛的标准测试图。

    2.2

    图像模式:

    1、灰度图像:每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,无彩色信息。

    2、黑白图像、二值图像:只有黑白两色没有中间的过渡,像素值为0、1。

    3、彩色图像:数据多采用RGB三基色模型,包含亮度和颜色两类信息。

    色彩的三要素包括色调(光波的不同波长,反映不同颜色的种类)、饱和度(颜色的纯度,颜色的深浅程度)、亮度(光的明亮程度)。HSL模型

     

    2.3

    图像文件格式:

    BMP文件格式 位图文件格式 由文件头、调色板数据、图像数据三部分组成

    GIF  文件格式 存储256色图像

    TIFF 文件格式 相对经典、功能很强的图像文件存储格式

    JPEG文件格式 静止图像压缩标准文件格式

    DICOM  格式 医学图像文件存储格式

    2.4图像质量评价

    客观评价标准:归一化均方误差NMSE、峰值均方误差PMSE、等效信噪比PSNR

    主观评价标准:图像逼真度、图像可懂度

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  • 图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需...图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 概述 编辑 21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世

    图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。

    概述

    编辑
    21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理,即用计算机对图像进行处理,其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
    在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像灰度图像索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
    中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一,它的具体应用是指纹识别技术[1]  。

    常用方法

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    1 )图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
    2 )图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
    3 )图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。
    4 )图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。
    5 )图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
    6 )图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

    图像

    编辑

    二值图像

    一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。

    灰度图像

    灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0,255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的(int8),这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色,“255”表示纯白色,中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。在某些软件中,灰度图像也可以用双精度数据类型(double)表示,像素的值域为[0,1],0代表黑色,1代表白色,0到1之间的小数表示不同的灰度等级。二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。

    索引图像

    索引图像的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定,如矩阵元素值域为[0,255],则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3,用MAP=[RGB]表示。MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值,MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值,如某一像素的灰度值为64,则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系,该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。也就是说,图像在屏幕上显示时,每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。索引图像的数据类型一般为8位无符号整形(int8),相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3,因此一般索引图像只能同时显示256种颜色,但通过改变索引矩阵,颜色的类型可以调整。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型(double)。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像,如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放,如果图像的色彩比较复杂,就要用到RGB真彩色图像。

    RGB彩色图像

    RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是,RGB图像每一个像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩阵中,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示图像的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形,通常用于表示和存放真彩色图像,当然也可以存放灰度图像。
    数字化图像数据有两种存储方式[6]:位图存储(Bitmap)和矢量存储(Vector)
    我们平常是以图像分辨率(即像素点)和颜色数来描述数字图象的。例如一张分辨率为640*480,16位色的数字图片,就由2^16=65536种颜色的307200(=640*480)个素点组成。
    位图图像:位图方式是将图像的每一个象素点转换为一个数据,当图像是单色(只有黑白二色)时,8个象素点的数据只占据一个字节(一个字节就是8个二进制数,1个二进制数存放象素点);16色(区别于前段“16位色”)的图像每两个象素点用一个字节存储;256色图像每一个象素点用一个字节存储。这样就能够精确地描述各种不同颜色模式的图像图面。位图图像弥补了矢量式图像的缺陷,它能够制作出色彩和色调变化丰富的图像,可以逼真地表现自然界的景象,同时也可以很容易地在不同软件之间交换文件,这就是位图图像的优点;而其缺点则是它无法制作真正的3D图像,并且图像缩放和旋转时会产生失真的现象,同时文件较大,对内存和硬盘空间容量的需求也较高。位图方式就是将图像的每一像素点转换为一个数据。如果用1位数据来记录,那么它只能代表2种颜色(2^1=2);如果以8位来记录,便可以表现出256种颜色或色调(2^8=256),因此使用的位元素越多所能表现的色彩也越多。通常我们使用的颜色有16色、256色、增强16位和真彩色24位。一般所说的真彩色是指24位(2^24)的位图存储模式适合于内容复杂的图像和真实照片。但随着分辨率以及颜色数的提高,图像所占用的磁盘空间也就相当大;另外由于在放大图像的过程中,其图像势必要变得模糊而失真,放大后的图像像素点实际上变成了像素“方格”。 用数码相机和扫描仪获取的图像都属于位图。
    矢量图像:矢量图像存储的是图像信息的轮廓部分,而不是图像的每一个象素点。例如,一个圆形图案只要存储圆心的坐标位置和半径长度,以及圆的边线和内部的颜色即可。该存储方式的缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂的分析演算工作,图像的显示速度较慢;但图像缩放不会失真;图像的存储空间也要小得多。所以,矢量图比较适合存储各种图表和工程

    数据

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    图像处理离不开海量、丰富的基础数据,包括视频、静态图像等多种格式,如Berkeley分割数据集和基准500 (BSDS500)、西门菲沙大学不同光照物体图像数据库、神经网络人脸识别数据、CBCL-MIT StreetScenes(麻省理工学院街景数据库)等。

    数字化

    编辑
    通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式。图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵,矩阵中每一元素称为像素。图像数字化需要专门的设备,常见的有各种电子的和光学的扫描设备,还有机电扫描设备和手工操作的数字化仪。

    图像编码

    编辑
    对图像信息编码,以满足传输和存储的要求。编码能压缩图像的信息量,但图像质量几乎不变。为此,可以采用模拟处理技术,再通过模-数转换得到编码,不过多数是采用数字编码技术。编码方法有对图像逐点进行加工的方法,也有对图像施加某种变换或基于区域、特征进行编码的方法。脉码调制、微分脉码调制、预测码和各种变换都是常用的编码技术。

    图像压缩

    编辑
    由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大,一幅典型的数字图像通常由500×500或1000×1000个像素组成。如果是动态图像,其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要。
    图像压缩有两类压缩算法,即无损压缩和有损压缩。最常用的无损压缩算法取空间或时间上相邻像素值的差,再进行编码。游程码就是这类压缩码的例子。有损压缩算法大都采用图像交换的途径,例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。已作为图像压缩国际标准的JPEG和MPEG均属于有损压缩算法。前者用于静态图像,后者用于动态图像。它们都由芯片实现[2]  。

    增强复原

    编辑
    图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变等;图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术。
    图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声[3]  。
    早期的数字图像复原亦来自频率域的概念。现代采取的是一种代数的方法,即通过解一个大的方程组来复原理想的图片。
    以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片,用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。
    图像增强 使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。与图像复原不同,图像增强并不要求忠实地反映原始图像。相反,含有某种失真(例如突出轮廓线)的图像可能比无失真的原始图像更为清晰。常用的图像增强方法有:①灰度等级直方图处理:使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度;②干扰抑制:通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子等处理,抑制叠加在图像上的随机性干扰;③边缘锐化:通过高通滤波、差分运算或某种变换,使图形的轮廓线增强;④伪彩色处理:将黑白图像转换为彩色图像,从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。
    图像复原 除去或减少在获得图像过程中因各种原因产生的退化。这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。当不知道图像本身的性质时,可以建立退化源的数学模型,然后施行复原算法除去或减少退化源的影响。当有了关于图像本身的先验知识时,可以建立原始图像的模型,然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。
    图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域,每一区域是像素的一个连续集。通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法。区域法根据被分割对象与背景的对比度进行阈值运算,将对象从背景中分割出来。有时用固定的阈值不能得到满意的分割,可根据局部的对比度调整阈值,这称为自适应阈值。境界法利用各种边缘检测技术,即根据图像边缘处具有很大的梯度值进行检测。这两种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割。

    形态学

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    形态学一词通常指生物学的一个分支,它用于处理动物和植物的形状和结构。在数学形态学的语境中也使用该词来作为提取图像分量的一种工具,这些分量在表示和描述区域形状(如边界,骨骼和凸壳)时是很有用的。此外,我们还很关注用于预处理和后处理的形态学技术,如形态学滤波、细化和裁剪。
    数学形态学的基本运算
    数学形态学的基本运算有4个:腐蚀、膨胀、开启和闭合。数学形态学方法利用一个称作结构元素的”探针”收集图像的信息,当探针在图像中不断移动时,便可考察图像各个部分之间的相互关系,从而了解图像的结构特征。在连续空间中,灰度图像的腐蚀、膨胀、开启和闭合运算分别表述如下。
    腐蚀
    腐蚀“收缩”或“细化”二值图像中的对象。收缩的方式和程度由一个结构元素控制。数学上,A被B腐蚀,记为AΘB,定义为:
    换言
    腐蚀运算腐蚀运算
    之,A被B腐蚀是所有结构元素的原点位置的集合,其中平移的B与A的背景并不叠加。
    膨胀
    膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作。这种特殊的方式和变粗的程度由一个称为结构元素的集合控制。结构元素通常用0和1的矩阵表示。数学上,膨胀定义为集合运算。A被B膨胀,记为A⊕B,定义为:
    膨胀运算膨胀运算
    其中,Φ为空集,B为结构元素。总之,A被B膨胀是所有结构元素原点位置组成的集合,其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠。这种在膨胀过程中对结构元素的平移类似于空间卷积。
    膨胀满足交换律,即A⊕B=B⊕A。在图像处理中,我们习惯令A⊕B的第一个操作数为图像,而第二个操作数为结构元素,结构元素往往比图像小得多。
    膨胀满足结合律,即A⊕(B⊕C)=(A⊕B)⊕C。假设一个结构元素B可以表示为两个结构元素B1和B2的膨胀,即B=B1⊕B2,则A⊕B=A⊕(B1⊕B2)=(A⊕B1)⊕B2,换言之,用B膨胀A等同于用B1先膨胀A,再用B2膨胀前面的结果。我们称B能够分解成B1和B2两个结构元素。结合律很重要,因为计算膨胀所需要的时间正比于结构元素中的非零像素的个数。通过结合律,分解结构元素,然后再分别用子结构元素进行膨胀操作往往会实现很客观的速度的增长。

    开启

    A被B的形态学开
    开运算开运算
    运算可以记做A?B,这种运算是A被B腐蚀后再用B来膨胀腐蚀结果,即:
    开运算的数学公式为:
    其中
    开运算开运算
    ,∪{·}指大括号中所有集合的并集。该公式的简单几何解释为:A?B是B在A内完全匹配的平移的并集。形态学开运算完全删除了不能包含结构元素的对象区域,平滑了对象的轮廓,断开了狭窄的连接,去掉了细小的突出部分。

    闭合

    A被B形态学闭运算记做A·B,它是先膨胀后腐蚀的结果:
    从几何学
    闭运算闭运算
    上讲,A·B是所有不与A重叠的B的平移的并集。想开运算一样,形态学闭运算会平滑对象的轮廓。然后,与开运算不同的是,闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口,并填充比结构元素小的洞。
    基于这些基本运算可以推导和组合成各种数学形态学实用算法,用它们可以进行图像形状和结构的分析及处理,包括图像分割、特征提取、边界检测、图像降噪、图像增强和恢复等。

    图像分析

    编辑
    从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息。目的是得到某种数值结果,而不是产生另一个图像。图像分析的内容和模式识别、人工智能的研究领域有交叉,但图像分析与典型的模式识别有所区别。图像分析不限于把图像中的特定区域按固定数目的类别加以分类,它主要是提供关于被分析图像的一种描述。为此,既要利用模式识别技术,又要利用关于图像内容的知识库,即人工智能中关于知识表达方面的内容。图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特征,然后对图像进行符号化的描述。这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答,还能对图像内容作出详细描述。
    图像处理的各个内容是互相有联系的。一个实用的图像处理系统往往结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。图像编码技术可用以传输和存储图像。图像增强和复原可以是图像处理的最后目的,也可以是为进一步的处理作准备。通过图像分割得出的图像特征可以作为最后结果,也可以作为下一步图像分析的基础。
    图像匹配、描述和识别对图像进行比较和配准,通过分制提取图像的特征及相互关系,得到图像符号化的描述,再把它同模型比较,以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几何对应关系,度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准,例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化,找出运动物体的轨迹[4]  。
    从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域,每一区域是像素的一个连续集,度量它们的性质和关系,最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较,以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。
    以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统,如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中,往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术,图像处理更多的是作为前置处理而出现的。
    多媒体应用的掀起,对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用。图像,包括录像带一类动态图像将转为数字图像,并和文字、声音、图形一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域[5]  。

    应用

    编辑
    摄影及印刷
    卫星图像处理(Satellite image processing)
    医学图像处理(Medical image processing)
    面孔识别,特征识别(Face detection, feature detection, face identification)
    显微图像处理(Microscope image processing)
    汽车障碍识别(Car barrier detection)[6] 

    常见软件

    编辑

    Adobe Photoshop

    软件特点:知名度以及使用率最高的图像处理软件
    软件优势:使用业界标准的Adobe PhotoshopCS软件更加快速地获取更好效果,同时为图形和Web设计、摄影及视频提供必不可少的新功能。
    与同行软件的比较:这回Adobe的确给设计师们带来了很大的惊喜,Photoshop CS新增了许多强有力的功能,特别是对于摄影师来讲,这次它大大突破了以往Photoshop系列产品更注重平面设计的局限性,对数码暗房的支持功能有了极大的加强和突破。
    近期版本:2016年11月2日,Adobe 公司更新了旗下 Photoshop CC 2017最新版。[7] 

    Adobe Illustrator

    软件特点:专业矢量绘图工具,功能强大,界面友好。
    软件优势:无论您是生产印刷出版线稿的设计者和专业插画家、生产多媒体图像的艺术家、还是互联网页或在线内容的制作者,都会发现Illustrator不仅仅是一个艺术产品工具,能适合大部分小型设计到大型的复杂项目。
    与同行软件的比较:功能极其强大,操作相当专业。与Adobe公司其它软件如Photoshop、Primiere及Indesign等软件可以良好的兼容,在专业领域优势比较明显。

    CorelDRAW

    软件特点:界面设计友好,空间广阔,操作精微细致。兼容性佳。
    软件优势:非凡的设计能力广泛地应用于商标设计、标志制作、模型绘制、插图描画、排版及分色输出等等诸多领域。市场领先的文件兼容性以及高质量的内容可帮助您将创意变为专业作品。从与众不同的徽标和标志到引人注目的营销材料以及令人赏心悦目的Web图形,应有尽有。
    与同行软件的比较:功能强大,兼容性极好,可生成各种与其它软件相兼容的格式,操作较Illustrator简单,在国内中小型广告设计公司应用率极高。

    可牛影像

    软件特点:可牛影像是新一代的图片处理软件,独有美白祛痘、瘦脸瘦身、明星场景、多照片叠加等功能,更有50余种照片特效,数秒即可制作出影楼级的专业照片。
    软件优势:图片编辑、人像美容、场景日历、添加水印饰品、添加各种艺术字体、制作动感闪图、摇头娃娃、多图拼接,使人能想到的功能,应有尽有,而且简单易用。
    与同行软件的比较:场景日历、动感闪图、摇头娃娃等都是传统图像处理软件所没有的。有了可牛影像,不需要再像photoshop那样,需要专业的技能才能处理照片。

    光影魔术手

    软件特点:“nEO iMAGING”〖光影魔术手〗是一个对数码照片画质进行改善及效果处理的软件。简单、易用,不需要任何专业的图像技术,就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果。
    软件优势:模拟反转片的效果,令照片反差更鲜明,色彩更亮丽,模拟反转负冲的效果,色彩诡异而新奇,模拟多类黑白胶片的效果,在反差、对比方面,和数码相片完全不同。
    与同行软件的比较:是一个照片画质改善和个性化处理的软件。简单、易用,每个人都能制作精美相框、艺术照、专业胶片效果,而且完全免费。

    ACDSee

    软件特点:不论您拍摄的相片是什么类型-家人与朋友的,或是作为业余爱好而拍摄的艺术照-您都需要相片管理软件来轻松快捷地整理以及查看、修正和共享这些相片。
    软件优势:ACDSee 9可以从任何存储设备快速“获取相片”,还可以使用受密码保护的“隐私文件夹”这项新功能来存储机密信息。
    与同行软件的比较:强大的电子邮件选项、幻灯放映、CD/DVD刻录,还有让共享相片变得轻而易举的网络相册工具。使用红眼消除、色偏消除、曝光调整以及“相片修复”工具等快速修正功能来改善相片。

    Macromedia Flash

    软件特点:一个可视化的网页设计和网站管理工具,支持最新的Web技术,包含HTML检查、HTML格式控制、HTML格式化选项等。
    软件优势:除了新的视频和动画特性,还提供了新的绘图效果和更好的脚本支持,同时也集成了流行的视频辑和编码工具,还提供软件允许用户测试移动手机中的Flash内容等新功能。
    与同行软件的比较:在编辑上你可以选择可视化方式或者你喜欢的源码编辑方式。

    Ulead GIF Animator

    软件特点:友立公司出版的动画GIF制作软件,内建的Plugin有许多现成的特效可以立即套用,可将AVI文件转成动画GIF文件,而且还能将动画GIF图片最佳化,能将你放在网页上的动画GIF图档减肥,以便让人能够更快速的浏览网页。
    软件优势:这是一个很方便的GIF 动画制作软件,由Ulead Systems.Inc 创作。Ulead GIF Animator 不但可以把一系列图片保存为GIF 动画格式,还能产生二十多种2D 或3D 的动态效果,足以满足您制作网页动画的要求。
    与同行软件的比较:与其它图形文件格式不同的是, 一个GIF文件中可以储存多幅图片,这时, GIF 将其中存储的图片像播放幻灯片一样轮流显示, 这样就形成了一段动画[8]  。



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  • 图像处理技术在现实中的运用

    千次阅读 2018-11-29 18:07:27
    前言:这是在听完学院有关图像处理之后的一些感想,将技术用在现实当中。 关键词:图像处理,交通 主体: 在校学习期间,学院为了让新生接触更多领域,了解前沿科技,设立新生研讨课。其中,有一节课专门介绍了...

    电子科技大学 格拉斯哥学院 2017贺宸 ,同组同学 无

    前言:这是在听完学院有关图像处理之后的一些感想,将技术用在现实当中。

    关键词:图像处理,交通

    主体:
    在校学习期间,学院为了让新生接触更多领域,了解前沿科技,设立新生研讨课。其中,有一节课专门介绍了图像处理。
    图像处理(image processing),是用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。
    在讲座上,老师展示了几个图像处理技术在实际生活中的运用。第一个展示是一张很高像素的照片,再利用图像处理技术之后,一些关键的像素被选择,这部分被选择的像素重新组合,变成了一张缩略图——就是一张缩小版的原图。这是将图像处理技术用于生成预览图,在浏览一些大图的时候,用户可以根据预览图,选择是否查看原图。这种应用可以为用户节省流量。还有一个运用,是在小车,无人飞行器上装载摄像头,利用图像处理技术处理摄像头拍摄的画面。就可以得到稳定的图像。若有两个摄像头,在处理之后,两张图像可以较好的拼接在一起,晃动的图像可以通过拼接,使得拍摄物体的主体部分稳定不晃动且无明显拼接痕迹。在演示视频中,由无人飞行器拍摄的主楼,在屏幕上稳定的显示了出来。在拍摄体积较大的物体时,一个摄像设备无法完整的记录下影像,可以用几台小摄像设备,利用图像处理的技术,得到完整的像。
    我觉得,这种技术可以运用于道路监控。我父亲是一位警察,就我故乡的情况来看,目前城市中的监控大都是在交通要道上设立摄像头,对往来车辆监控。监控系统发展至今,其拍摄画面像素非常高,图像里大大小小的车牌,经过放大后,上面的数字和字母可以看的非常清楚。这种系统固然优秀,但是,在有些偏远地区,或者是在高速上,很难做到在很长的一段道路上设立监控摄像头,高成本低收益。可是,当高速公路上出现拥挤情况时,警察也非常需要实时的画面,以便突发事件发生后采取应对措施。在这种情况下,无人飞行器和图像处理技术可以起到至关重要的作用。高速公路上,拥挤地段的位置和地点都是不确定,随时都会发生变化的。在警署指挥中心的人员,可以利用无人机,拍摄现场的实时画面。经过图像处理技术,将拍摄到高分辨率的图像简单加工,变成较为模糊的图像,通过网络发送至指挥中心的系统里。经过加工的低分辨率视频不会使用太多流量,当需要看到高清画面,如查看车牌,分析纠纷,界定责任的时候,可以查看原录像。另外,如需要一整段公路的交通情况,可以将几台摄像机拍摄的图像进行处理,合并,得到一个整体的路段情况。
    During the school study period, the college set up a new seminar for the new students to contact more fields, understand cutting-edge technology. Among them, there is a class devoted to image processing. Image processing is a technique of analyzing an image with a computer to achieve a desired result. Also known as image processing. Image processing generally refers to digital image processing. A digital image is a large two-dimensional array taken with an industrial camera, camera, scanner, etc. The elements of the array are called pixels and their values are called gray values. Image processing techniques generally include image compression, enhancement and restoration, matching, description and recognition of three parts. In the lecture, the teacher showed the application of several image processing techniques in real life. The first display is a very high-resolution photo. After using image processing technology, some key pixels are selected. This part of the selected pixels is recombined into a thumbnail - a reduced version. Original picture. This is to use image processing technology to generate preview images. When browsing some large images, users can choose whether to view the original image according to the preview image. This kind of application can save traffic for users. Another application is to load a camera on a car or an unmanned aerial vehicle, and use image processing technology to process the picture taken by the camera. A stable image can be obtained. If there are two cameras, after processing, the two images can be better spliced ​​together, and the swaying images can be spliced so that the main part of the object is stable without shaking and no obvious splicing marks. In the demo video, the main building taken by the unmanned aerial vehicle is displayed on the screen stably. When shooting a large object, a camera device cannot record the image completely. You can use several small camera devices to obtain a complete image by using image processing technology. I think this technology can be applied to road monitoring. My father is a policeman. As far as the situation in my hometown is concerned, most of the current monitoring in the city is to set up a camera on the main road to monitor the traffic. Since the development of the monitoring system, the pixels of the shooting screen are very high. The large and small license plates in the image can be seen clearly after the enlarged numbers and letters. This kind of system is excellent, but in some remote areas, or at high speeds, it is difficult to set up surveillance cameras on a long road, high cost and low profit. However, when congestion occurs on the highway, the police also need a real-time picture to take countermeasures after an emergency. In this case, unmanned aerial vehicles and image processing techniques can play a crucial role. On the highway, the location and location of the crowded areas are uncertain and will change at any time. The personnel at the police command center can use the drone to take a live view of the scene. Through the image processing technology, the high-resolution image is simply processed into a more blurred image and sent to the command center system via the network. Processed low-resolution video does not use too much traffic. When you need to see high-definition images, such as viewing license plates, analyzing disputes, and defining responsibilities, you can view the original video. In addition, if you need a whole road traffic situation, you can process and combine the images taken by several cameras to get an overall road segment.

    结语:
    这是个人的一些畅想,未经过学术性的调研。

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  • 数字图像处理技术方法和应用

    万次阅读 2016-11-18 10:56:01
    所谓数字图像处理,是指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过程。20 世纪 50 年代,电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息,这便是早期的图像处理。早期图像处理...

    所谓数字图像处理,是指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过程。20 世纪 50 年代,电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息,这便是早期的图像处理。早期图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。图像处理中,一般输入的是质量低的图像,而输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

    下面维视图像为您简单介绍一下数字图像处理的常用技术方法:

    图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

    图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理。这样不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。小波变换这种方式在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

    图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

    图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征如图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。

    图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

    图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

    接下来,维视图像再为大家讲讲图像的基本属性有哪些:

    图像的亮度:也称为灰度,它是颜色的明暗变化,常用 0 %~ 100 % ( 由黑到白 ) 表示。以下三幅图是不同亮度对比。

     

    图像的对比度:即画面黑与白的比值,也就是从黑到白的渐变层次。比值越大,从黑到白的渐变层次就越多,从而色彩表现越丰富。以下两幅图是不同对比度下的画面对比。

     

    直方图:表示图像中具有每种灰度级的象素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。图像在计算机中的存储形式,就像是有很多点组成一个矩阵,这些点按照行列整齐排列,每个点上的值就是图像的灰度值,直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。下图就是一幅图片的灰度直方图:

     

    图像的噪声:就像对于听觉而言,在打电话时对方说话我们有时候会听到很嘈杂的噪声,以至于听不清楚对方在说什么。同样的,对于图像,原本我们可以很清晰的看到一幅图像,但是有时候图像上会有一些我们不需要的图案,使我们无法很清楚的看清一幅图,这就是图像的噪声。

    除了以上我们介绍过的几种常用的数字图像处理技术方法外,一般还有:

    直方图均衡化:通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像,即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。

    图像的加减运算:两幅图像的加减运算,就是将图像对应的存储矩形点列上的灰度值进行加减运算。图像相加可以将一幅图像的内容加到另一幅图像上,可以实现二次曝光,也可一对同一个场景的多幅图像求平均值,这样可以降低噪声。图像相减可以用于运动检测或去除图像中不需要的加性图案。

    常用的去噪方法:主要是采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理,如算术平均滤波、中值滤波等。

    随着计算机技术的发展,数字图像处理技术已经深入到我们生活中的方方面面,其中,在娱乐休闲上的应用更是深入人心,如电影特效制作、电脑电子游戏、数码相机、视频播放、数字电视等。维视图像公司研发的XAVIS软件平台和SVS工业智能相机系统等,均包含了丰富的数字图像处理技术和方法,可轻松完成各种数字图像处理任务,为客户的图像处理结果提供专业而可靠的保障。

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