2017-11-23 21:33:27 qq_35538296 阅读数 2010

生活中图像处理的一个小应用

上周六做了一个频闪实验来研究物体的运动,但是由于频闪图片的特点必须在暗室拍摄才有效果,由于一些原因图片有些地方过曝形成死白,而另一些地方由于光太少曝光太少,导致了黑乎乎的一片。最终结果就是,很难看到物体的运动轨迹。
上图
这里写图片描述
这张图乍眼一看几乎什么都看不出来,跟别说取物体的坐标点了。

当时就想到了刚学了点数字图像处理,于是就想着怎么把这个图像处理一下让他的物体细节更加清晰,于是我尝试了很多方法。

第一个想到的是把图像变成灰色图像然后再把它选择合适的值给二值化,后来发现结果不尽如人意,因为左边的图像亮度偏高,亮度分布复杂,很容易要么丢失白线(物体上的标志)要么白线跟其他的混为一块白色,进过多次试验发现没有能把它分分开的灰度值。

试了很多次处理方法,终于发现了一个效果比较好的方法直方图均衡化
先介绍一下直方图均衡化
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
  缺点:
  1)变换后图像的灰度级减少,某些细节消失;
  2)某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。
最后反思一下,发现这种方法确实合适,我们拍的图在灰度值较大的的区域分布得很密集,直方图均衡化把他们分开,那么很多变化就突出了,就好比示波器把横坐标时间和纵坐标幅值放大来观察波形一样。
经过直方图均衡化的效果如图

matlab代码如下
I=imread('DSC08020.jpg');
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
imwrite(I1,'result.jpg');%保存到m文件的目录下


这里写图片描述
这样就能很清晰的看到,物体的运动了。



做到这里我还是不满意,于是打算使用图像处理检测到白线。但是无论我用什么边缘检测又或者hough变换发现效果都很差,主要是检测到很多非白线的东西,根本没法判断。
套用模式识别的知识,在这个特征空间中这个是很难分开的(直线 、边缘),或者这种算法不可分。
这次就到这里关于图像处理我只懂皮毛,希望能够跟深入的了解图像处理的知识。

2018-11-29 18:04:58 qq_40396219 阅读数 1899

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。

2018-11-29 17:54:11 weixin_43866652 阅读数 329

电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 梁宇涵

随着人类正快速的进入了信息时代,计算机技术也因此取得了高速的发展,因此计算机逐渐开始被人们用到对图像的捕捉上面,并希望通过计算机的图像处理的技术的应用,能从图像中获取有用的信息,或者对图像进行合成获取一个在原本的基础之上生成一个新的图像等等。这都是图像处理技术的应用,在计算机功能日渐发达的今日,图像处理技术也慢慢的成为了我们生活中不可或缺的技术。

所谓的图像处理技术,就是先将模拟图像信号转化为数字信号,再利用计算机对信号处理速度快的优势,对数字图像进行平移,旋转,去噪,增强,分割,压缩等操作的方法和技术,因此也称为数字图像处理,广义的计算机处理技术包含采集到输出的一系列过程。图像处理技术主要指对已采集到的图像所采用的一系列技术,主要包含图像前期预处理技术以及图像后期处理技术。

图像处理技术有着很多的特点,它的处理精度很高,就目前而言,人类已经可以将任何的模拟图像数字转化为二维数组,数字化技术的发展也使得对图像进行数字处理的精度大幅的提高,能确保处理工作有着极高的精度。与图像光学处理不同的是,数字化图像处理除了能进行常规的线性运算工作外,还可以进行非线性处理工作,因此数字化处理有着无可比拟的灵活性。数字化图像处理技术的适用范围非常的广,航空照片显微镜照片都能用数字图像处理技术进行处理,且处理的程序步骤也相对的简单。

这项技术在很早以前就开始运用在了航天图像处理工作上。1964年,美国航空局首次采用了数字图像处理技术对月球表面的图像进行了处理。1972年,数字图像处理技术被应用道理医学的领域,也就是在这一年CT技术诞生了,从而宣告人类正式进入了数字医学图像时代。进入了21世纪之后,数字图像处理的应用领域变得更加的广泛,大到航空领域,小到微生物科学。

在未来图像处理依旧是一个会获得持续的发展的领域,最近在国内很活的人脸支付,正是也利用了图像识别的技术,机器通过摄像头采集人脸的特征部位,比如瞳孔,讲模拟图像信号转变为数字信号储存起来,在使用者再次使用的时候将使用者的瞳孔部位与之前采集的瞳孔进行比对,从而达到了人脸支付的效果。在军事公安领域的应用频率会越来越高。军事领域中的侦察图像分析,军事卫星图像处理,以及导弹精确制导等工作都需要用到数字图像处理技术。在通信媒体中,因为这个行业对图像的应用非常的庞大。其中的图像传输工作则需要用到数字化处理技术,数字化处理技术在流动媒体中的应用十分的广泛,其中包括高速率彩色电视信号以及高压缩率图像传输等。

数字图像处理技术是个十分方便的技术,它能够带给我们很多便利。

2018-10-09 02:42:22 mao_hui_fei 阅读数 3268

数字图像处理应用领域

图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

1)航天和航空方面

航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用,除了JPL对月球、火星照片的处理之外,另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析,以前需要雇用几千人,而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析,既节省人力,又加快了速度,还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来,美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT系列)和天空实验室(如SKYLAB),由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响,图像质量总不是很高。因此,以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的,而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星,采用多波段扫描器(MSS),在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像,其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右(如1983年发射的LANDSAT-4,分辨率为30m)。这些图像在空中先处理(数字化,编码)成数字信号存入磁带中,在卫星经过地面站上空时,再高速传送下来,然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中,还是在判读分析中,都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查(如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等),灾害检测(如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等),资源勘察(如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等),农业规划(如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等),城市规划(如地质结构、水源及环境分析等)。中国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用,并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面,数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

2)生物医学工程方面

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛,而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外,还有一类是对医用显微图像的处理分析,如红细胞、白细胞分类,染色体分析,癌细胞识别等。此外,在X光肺部图像增晰超声波图像处理心电图分析立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。

3)通信工程方面

当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难,因图像的数据量十分巨大,如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去,必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲,编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外,国内外正在大力开发研究新的编码方法,如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

4)工业和工程方面

在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用,如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类印刷电路板疵病检查弹性力学照片的应力分析流体力学图片的阻力和升力分析邮政信件的自动分拣,在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态,先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人,将会给工农业生产带来新的激励,目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

5)军事、公安方面

在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导,各种侦察照片的判读,具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统,飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析,指纹识别,人脸鉴别,不完整图片的复原,以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。

6)文化艺术方面

目前这类应用有电视画面的数字编辑,动画的制作,电子图像游戏,纺织工艺品设计,服装设计与制作,发型设计,文物资料照片的复制和修复,运动员动作分析和评分等等,现在已逐渐形成一门新的艺术–计算机美术。

7)机器人视觉

机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。

8)视频和多媒体系统

目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

9)科学可视化

图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。

10)电子商务

在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。
总之,图像处理技术应用领域相当广泛,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。

2018-11-13 16:25:51 wenjin359 阅读数 502

转自https://blog.csdn.net/shanghaiqianlun/article/details/12837279

 

1.视频跟踪技术

        自动视频跟踪是通过图像处理算法,实时计算出选定的目标(如人、车辆等)在图像中的精确位置,并控制状态转动,从而保持目标始终处在视频窗口中的一个指定位置。电子稳像演示视频一.mpg

    系统框图如下:

                             

 

         1:监视器,用于监视跟踪视频

         2:手柄,用于摄像机转台控制和跟踪操作

         3:自动视频跟踪模块

         4:转台

        跟踪演示视频:跟踪.mpg

        正因为使用自动跟踪技术能够自动控制转台运动,从而保持选定的目标始终处于屏幕(或图像)中特定的位置(这个位置可以是图像中心,也可以是屏幕的其它位置)。因而,给我们带来如下意义:

        (1) 减轻人工负担。可以自动对运动目标进行连续的观察监视。

        (2)  目标指示。由于自动跟踪维持目标始终处于屏幕的指定位置,因此:

                 a) 当我们知道转台的方位角和俯仰角时,就可以获得目标的方位角和俯仰角等位置信息。

                 b) 我们可以用处于不同位置的两套跟踪设备对同一目标进行跟踪,构成立体视觉系统,可以获得目标的距离、高度、方位角、俯仰角等信息。

                 c) 如果我们把激光器与摄像机固定安放在在同一平台上的时候,那么通过自动跟踪技术就可以维持目标始终处于激光光斑位置,也即保持激光能够始终打在运动目标上,这样就可以实现激光制导、测距等功能。

由此可见,自动跟踪技术在视频监视领域具有很重要的意义,可应用于下面一些领域:

        (1)机载光电观瞄系统

        (2)车载光电跟踪系统

        (3) 舰船光电跟踪系统

        (4) 火箭发射、飞机起降、实时炮弹自动视频跟踪系统

        (5) 监视,如边防监视跟踪系统

        (6) 炸弹等武器系统目标指示

        (7) 武器系统评估

        (8) 模拟器系统

        (9) 轨迹分析

        (10)图像匹配

        (11)跟踪系统自动校准

        (12)激光系统对齐

        (13)目标空间测量

        (14)生物分析

 

2.视频拼接技术

        视频拼接是通过图像处理算法,对一组视频画面进行矫正配准无缝拼接成一个更大视场的视频画面。这一组视频,可能是来自由多个小视场摄像机组成的对一个大视场的完整监视,这称为多镜头视频拼接;也可能是来自单个摄像机,这个摄像机通过转动实现对一个大视场的扫描监视,这称为单镜头视频拼接。

        多镜头拼接示意图:

                          

 

图2 多镜头拼接示意图

         1:监视器

         2:多镜头视频拼接设备

         3:转动摄像机

        单镜头拼接示意图:

                             

 

图3 单镜头拼接

         1:监视器

         2:单镜头视频拼接设备

         3:转动摄像机

        多镜头拼接演示视频:多镜头视频拼接.mp4多镜头视频拼接二.mpg

       单镜头拼接演示视频:单镜头视频拼接.mpg

 

视频拼接技术将多个较小视场的画面拼接成更大的视场的画面,使得我们看得更广。它给我们带来如下好处:

        (1) 增强对监视区域或周围态势的视觉感知能力。超宽监视视角,360度的全景视频尽收眼底,全局感、方位感大为增强,并消灭了监视死角。

        (2) 虚拟PTZ技术。采用虚拟PTZ技术,可以放大或放大监视视场内的图像区域,当改变方向观察另一个图像区域时,不会发出任何噪音,隐秘且不易察觉。由于没有机械移动部件,不需要时刻进行机械转动,无磨损,结实耐用,寿命长。与机械PTZ不同,虚拟PTZ可以同时观察多个不同的区域。

       (3) 相对于由鱼眼镜头实现的全景视频,通过拼接技术构建的全景视频,克服了鱼眼镜头只能看近距离(一般用于室内)的缺陷,可以看得更远更清楚,且没有像素限制,更不会存在中间与边缘分辨率差距巨大的问题。

        视频拼接可应用于:

        (1)军事上,飞机、装甲车、舰船等周围态势的视觉感知。

        (2)公安领域,警车、巡逻车、反恐、押运等特种车辆。

        (3)边海防视频监视

        (4)广场、运动场等大范围公共场所监视

        (5)交通枢纽、港口码头、停车场、银行、加油站等视频监视。

 

3.视频增强技术

        在恶劣气象条件下,如雾霾、雨雪、光线昏暗、烟、水气、沙尘等,摄像机产生的视频图像质量会严重下降,图像模糊不清,视频增强技术是通过图像处理算法,对这类劣质视频图像进行有效处理,从而显著改善视觉效果,提高画面清晰度,提高摄像机的探测能力。

                                   

 

图4 视频增强示意图

                                 

 

图5 雪天视频增强效果图

                        

 

图6 雾天视频增强效果图

                                    

 

图7 雾霾天视频增强效果图

                                  

 

图8 沙尘暴视频增强效果图

         增强演示视频:增强演示视频一.mpg增强演示视频二.mpg增强演示视频三.mpg增强演示视频四.mpg

视频增强可应用于:

        (1)飞机、舰船、车辆等的光电系统

        (2)边海防、交通等安防监视

        (3)视频后期处理

 

4.电子稳像技术

        在很多视频监视场合,往往存在机械震动,如摄像机安装在飞机、车、船、空调、PTZ云台、加热通风设备等上,还有室外刮风、车辆行驶等都会造成摄像机晃动,尤其是在高倍镜头监视情况下,抖动就更为严重。通过图像处理算法,可以有效地去除这些抖动,使得视频图像更易于观察监视。

                                

 

图10 电子稳像示意图

        电子稳像演示视频:电子稳像演示视频一.mpg ,电子稳像演示视频二.avi 电子稳像演示视频三.mpg 电子稳像演示视频四.wmv

        电子稳像技术的应用可以消除视频的抖动,而抖动的危害有:

        (1)抖动的视频无法让人看清细节,从而影响视频监视的质量。

        (2) 抖动的视频是非常令人生厌的,并极易引起视觉疲劳。

        (3)抖动的视频对后端的压缩非常不利,并会导致压缩码流急剧上升,不利于存储和网络传输。

        (4)抖动的视频,不利于后端视频分析设备的处理。

         电子稳像的应用:

        (1)飞机、车辆、舰船等交通工具上的视频监视。

        (2)边海防监视,尤其是多风的海边。

        (3)道路交通监视:道路、桥梁、隧道。

        (4)有如空调、风机等大型机器震动场合的监视,如厂、矿。

       (5)视频后期处理。

 

5.视频融合技术

        视频融合技术是将不同类型的光电成像传感器获取的同一景物图像进行几何配准,然后采用一定的算法将各图像中所含信息优势或互补性有机结合起来,产生新的图像,提高了光电系统的识别探测能力。

        如图11为热像仪夜间图像,由于热像成像机制是对热的反应,而对可见光并没有反应,因此看不到村庄的灯光,将这个热像图像,与可见光传感器如CCD的图像融合到一起,就可以获得融合后的图像如图12和图13所示,显然,融合后的图像信息大为丰富。

                                      

 

图11 热像仪的夜间图像

                                     

 

图12 CCD与热像仪的图像融合后的图像

                                    

 

图13 CCD与热像仪的图像融合后的图像

        可见,由于增加了图像的信息量,因此,视频融合技术可以带来如下好处:

       (1)改善图像的可视性和可信度,减少图像信息的模糊不确定性。

       (2)提高系统的作用范围和全天候的工作能力。

        视频融合技术的应用:

        (1)机载、车辆、舰船上的光电探测。

        (2)边海防视频监视。

        (3)重点场所的视频监视。

 

6.超分辨率技术

        超分辨率技术在视频中的应用,一般是利用多帧视频图像,进行配准插值和图像放大,以获得更为精细的超高分辨率图像,以增加探测距离。

                               

 

图13 超分辨率重构示例图

       超分辨率演示视频:超分辨率演示视频一.mpg

        超分辨率技术的应用:

        (1) 机载、车辆、舰船上的光电探测。

        (2)边海防视频监视系统。

        (3) 公安侦查鉴定。

        (4)银行、证券等部门的安全监控系统中

        (5) 医学成像系统。

 

关于图像处理技术的应用更为详细介绍

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