2018-07-07 01:01:00 weixin_30402343 阅读数 108

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内容简介
前言
当前,信息处理技术和计算机技术取得了长足的进步,数字图像处理技术已在工业检测、航空航天、星球探测、军事侦察、公安防暴、人机交互、文化艺术等领域受到了广泛的重视并取得了众多成果。在人工智能、思维科学、仿生学等新兴学科的推动下,现代数字图像处理技术正在向着更高、更深层次发展,实用性也日渐增强。
随着现代数字图像处理技术的飞速发展,新理论、新方法、新技术层出不穷,并呈现出智能化、高效化、实用化的特点。笔者在结合自身教学与科研的基础上,对这些新理论、新方法、新技术及其实现过程与方法进行了梳理和总结,撰写成书。
与其他同类的数字图像处理书籍相比,本书有以下特点:
(1)瞄准前沿
本书所介绍的图像去雾技术、对图像去雾技术、尺度不变特征点的提取、图
像融合、视频图像运动估计、基于CUDA的图像并行处理等内容均是现代数字图像处理技术的前沿和研究热点。通过对这些知识与技术的讲解,便于读者了解现代数字图像处理领域的研究热点和最新研究动向。
(2)代码翔实
本书所讲解的相关理论、算法、技术配有代码实现,并且对这些代码进行了详细的注解。读者可通过阅读代码,对本书讲解的内容进行更加深入的了解。
本书共四章,前两章为提高篇,后两章为应用篇。内容包括:热点图像处理方法原理及其MATLAB仿真、并行计算及其在图像处理中的应用、图像并行处理环境构建、典型图像处理方法的CUDA实现。
本书的适应人群是:
对数字图像技术感兴趣的读者;
电子信息工程、计算机科学技术相关专业的本科生、研究生的教材;
本科毕业设计、研究生学术论文的资料;
相关工程技术人员的参考资料。
在本书的撰写过程中,刘祥对第1章进行了程序调试与文字校对,李阳对第2章进行了程序调试与文字校对,梁冠豪对第3章进行了程序调试与文字校对,刘瑞瑞对第4章进行了程序调试与文字校对。在此,对他们的辛勤劳动表示衷心的感谢。
书中疏漏或不足之处在所难免,敬请读者批评指正。

 

 

 

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2018-02-03 23:18:38 wxn940120 阅读数 415

1.regionprops

功能:用于测量图像区域属性(斑点分析)

调用格式;STATS=regionprops(L,properties):

测量每个标签区域L的一系列属性。L可以是一个标签矩阵或者多维矩阵。当L是一个标签矩阵时,L中的正整数元素对应不同的区域。如果L中的元素值为1的话,则对应区域为1;当L 中的元素值为2的话,则对应区域为2,依次类推。返回值STATS是一个结构数组,长度为max(L(:)).结构队列 中的内容表示每个区域的不同测量法,如同属性指定的那样。查看属性,将会有一个有效的属性字符串。

STATS=regionprops(...,I,properties):测量2-D或N-D灰度图像I中每一个区域的一系列属性。L是一个标签矩阵,标识I中的区域和I尺寸相同。

属性可以是一个逗号分隔的字符串,一个元胞数组包含字符,单个字符'all',或者字符‘basic’.如果是属性字符是'all',regionprops会计算所有列于形状测量参数表中形状测量参数。如果调用一个灰度图像,regionprops也返回像素点测量,测量内容在像素测量参数表中。如果属性是不指定或属性字符串‘basic’,regionprops仅计算“Area”、“Cenroid”“BoundingBox”测量值。以下属性值可以对N-D标签矩阵进行计算:“Area”、“Cenroid”“BoundingBox”“FilledArea”、“FilledImage”、“Image”、“PixlldxList”、“PixelList”和“Subarrayldx”

(1)将二值图像转换为标签矩阵

在将二值图像传给regionprops函数前,必须先将其转换为一个标签矩阵。

1>bwlabel函数:使用bwlabel函数可以将二值图像转换为标签矩阵。

调用格式:L=bwlable(BW)

2>double函数,使用double函数可以将二值图像转换为标签矩阵。

调用格式:L=double(BW)

(2)特定标准区域选择

在MATLAB中提供了ismember函数,ismember函数基于特定标准区域选择它和regionprops联合使用很有效

(3)逗号分隔法

当使用regionprops函数的输出功能时,逗号分隔法对于结构数组非常有用。如对于包含一个标量的块,可以使用下面句法生成一个向量,其中包含了图像每一区域块的数值。

state(1).Area,state(2).Area,...state(end).Area或state Area

2018-05-20 16:41:04 qq_28061765 阅读数 235

图像处理

这里写图片描述
图像处理,顾名思义,就是对图像进行处理。关于图像处理,创始人之间对它的定义和范围没有一致的看法。但我们可以粗略看成,图像处理就是对一幅图像(或是代表一幅图像的相关信息)进行加减乘除(当然没这么简单的运算了)等操作,最终得到我们期望得到的效果。
这些效果大致可以分为两类,也就是主要的应用领域:其一,是服务于人的,也就是输出成我们更容易观察理解的图片。
比如拍地模糊的图片,变得清晰可见。
模糊变清晰
另一类,服务的对象是机器,输出的结果方便机器理解(虽然机器理解后,最后还是服务于人==),机器理解这部分就涉及到另一个领域:计算机视觉。
其实,从图像处理到计算机视觉这个连续统一体内并没有明确的部分。更为恰当的方式,是将这个整体,按照处理的等级来分,即低级、中级、高级处理。
- 低级处理以输入、输出均是图像为特征;
- 中级处理输入为图像,但是输出是图像所蕴含的特征信息,包括边缘、轮廓及物体的标识等。这一部分输出的特征,是为计算机处理及对不同目标的分类识别做准备;
- 高级处理的任务涉及“理解”已识别目标的总体。
既然已经知道了图像处理的目的和作用,那具体有哪些部分呢?
- 滤波与增强
- 图像还原
- 彩色图像处理
- 小波与多分辨率处理
- 压缩
- 形态学处理
- 分割
- 表示和描述
- 目标识别
balabala讲了这么多,什么是图像处理?用一句话总结就是:对图像(或图像信息)进行各种运算处理,得到便于人类理解,或者便于机器后续处理的方法。
至于,怎么处理?就得一步步来,先搭建基础的知识手脚架,一块砖一块砖地码,堆起各个方法模块的楼层后,才能站在楼顶看风景。

2019-06-08 09:20:06 lin1094201572 阅读数 76

《图像处理》复习内容

1、图像及类型

数字图像处理:指通过计算机对图像去除噪声,增强,变换,复原,分割,特征提取,识别等 运算与处理。

图像类型:1.可见图像(视觉可见),2.物理图像(反应物理),3.数学图像(函数图像)

2、数字图像概念

图像是其所表示物理信息的直接描述和概括,数字图像则是用数学方法描述图像,图像为不同空间坐标上的光亮度集合。

数字图像的类型:1.矢量图(几何形状)2.位图(二值图像(0黑,1白),灰度图像(255级灰度值),索引图像(映射对应有一颜色矩阵),RGB彩色图像(3维矩阵MxNx3))

3、数字图像获取办法

1.图像传感器

2.数字化扫描

3.光电转换设备

3.合成图像

4、数字图像矩阵表示

数字图像在计算机中通常已二维矩阵表示和存储。每一格对应指定像素点存储图像在该点的灰度值。灰度值由顺序扫描采样获取,并量化得到。

图像的像素的多少决定矩阵的大小。

5、图像的采样和量化

1.采样:将图像在空间(x,y)上离散化称为采样

先沿垂直再沿水平方向顺序线性扫描等间距采样。

2.量化:将采样后的图像离散为像素

线性量化为等间距划分灰度区间量化

非线性量化将灰度级范围分为不等间距量化

6、灰度直方图

直方图:基于图像灰度值和像素统计分布的形象表示,概括地表示了一幅图像的灰度级信息。

直方图的作用:1)数字化参数 2)选择边界阀值 3)计算综合光密度

7、傅里叶变换

前提满足迪利克雷条件:1有限个间断点 2.有限个极值点 3.绝对可积

一维连续傅里叶变换
F(u)=+f(x)ej2πuxdx F(u) = \int_{- \infty}^{+\infty}f(x)e^{-j 2 \pi u x}dx
傅里叶逆变换
f(x)=+F(u)ej2πuxdu f(x) = \int_{-\infty}^{+\infty}F(u)e^{j2\pi ux}du

二维连续傅里叶变换
F(u)=++f(x)ej2π(ux+uy)dx F(u) = \int_{- \infty}^{+\infty}\int_{- \infty}^{+\infty}f(x)e^{-j 2 \pi (ux+uy)}dx
逆变换
f(x)=++F(u)ej2π(ux+uy)du f(x) = \int_{- \infty}^{+\infty}\int_{- \infty}^{+\infty}F(u)e^{-j 2 \pi (ux+uy)}du
离散傅里叶变换

一维正变换
F(u)=x=0N1f(x)ej2πuxN F(u)=\sum_{x=0}^{N-1}f(x)e^{-j\frac{2\pi ux}{N}}
一维逆变换
f(x)=1Nu=0N1F(u)ej2πuxN f(x)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)e^{-j\frac{2\pi ux}{N}}

二维离散傅里叶(DFT)变换的性质

1.线性特性 2.比例特性 3.平移性质 4.可分离性 5.周期性 6.共轭对称性 7.旋转不变性 8.微分性 9平均值性质 10.卷积定理 11.相关定理 12.帕沙瓦(Parseval)定理(能量不变)

二维正变换
F(u,v)=x=0M1y=1N1f(x,y)ej2π(uxM+vyN) F(u,v)=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=1}^{N-1}f(x,y)e^{-j2\pi(\frac{ux}{M}+\frac{vy}{N})}
二维逆变换
f(x,y)=1MNu=0M1v=1N1F(u,v)ej2π(uxM+vyN) f(x,y)=\frac{1}{MN}\sum_{u=0}^{M-1}\sum_{v=1}^{N-1}F(u,v)e^{-j2\pi(\frac{ux}{M}+\frac{vy}{N})}

8、离散余弦变换

DFT(离散傅里叶变换)是频谱分析的有力工具,但DFT是基于复数域的运算,因而给实数运算带来不变。

故而存在再实数域的运算DCT(离散余弦变换).

DCT变换具有正交变换的性质

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

9、图像噪声

噪声的来源:1)图像获取过程中 2)图像信号传输过程中

噪声的分类:1)外部噪声 2)内部噪声

噪声的特点:1)随机性 2)叠加性

噪声对图像的影响:

10、图像增强处理

分类:可分为基于空间域和基于频率域的两大类增强方法。

1)空域增强

1.1.灰度变换

1.1.1直接灰度变换

1.1.2直方图灰度变换

1.1.3图像代数运算

1.2.空域滤波

1.2.1平滑滤波

方法:1)邻域平均法 2)中值滤波

1.2.2锐化滤波

方法:1)梯度法 2)拉普拉斯算子法3)定向滤波

2)频域增强

2.1 低频滤波

2.2 高通滤波

2.3 带通滤波

2.4 带阻滤波

11、直方图的图像增强

基于直方图的图像增强是以概率统计理论为基础的,将图像的明暗情况和对比度等特征信息都可以通过直方图反映处理啊

原理:

通过变换函数来控制图像灰度级的概率密度,从而改善图像的灰度分布情况。

1.首先对原始图像进行直方图均衡化处理

2.依据原始图像均衡化后的图像的灰度值得到目标图像的灰度级z

12、空域滤波

对图像的空间纹理信息的增强。

分为平滑和瑞华两类空域滤波方法。

平滑滤波:消除想中的随机燥音,起到图像平滑的作用

线性平滑方法:1)领域平均法 2)加权平均法 3)高斯滤波

非线性平滑滤波方法:1)中值滤波 2)最大值滤波 3)最小值滤波

锐化滤波:处理图像的边缘纹理信息

方法:1)梯度法 2)拉普拉斯算子 3)定向滤波

13、低通滤波

对图像的低频信息的增强

1559740626496

14、高通滤波

对图像的高频信息的增强。

1559740659112

15、全彩色图像处理

分为合成处理法和直接处理法

合成处理法:将RGB图像分解为RGB三个波段的图像分量,分别对三个分量处理,处理后合成为彩色图像。

直接处理法:将每个彩色像素用三维分量表示直接处理。

16、无约束复原技术

无约束复原法:在求解的过程中不受其他条件的约束

最小二乘是一种常用的无约束的图像恢复法。

17、逆滤波器

预测或知道怎么产生的噪声之后,利用产生噪声的方法反向计算,试图得到其原来的真实声音。

18、几何畸变校正

以一幅图像为基准,然后去校验另一幅图像的几何形状。

1.图像空间坐标的变换 2.确定校正空念各像素点的取值。

19、盲目图像复原

指在没有图像退化先验知识,对退化系统了解不足的条件下

通过观察退化图像的多个图像并以某种方式抽除退化信息,进行图像复原的方法。

1)直接测量法 2)间接估计法

20、图像编码的基本原理

按照一定的格式存储图像数据的过程,而编码技术则是研究如何满足图像保真条件下,压缩原始图像的编码方法。

21、图像统计编码

统计编码建立在统计特征基础上的数据压缩方法

原理: 找到去除相关性和改变概率分布不均的方法,从而找到信源数据的统计编码方法。

方法:1)变长最佳编码 2)霍夫曼编码 3)行程长度编码 4)香农凡诺编码 5)算术编码

22、预测编码

以某一模型,对新样本进行预测,然后将样本的实际值与预测值相减到一个误差值,对误差值进行编码。

几种编码方式:1)线性脉冲编码 2)非线性预测

23、图像分割的基本概念

目的:将图像划分为若干有意义或有一定目的的子区域

原理:根据图像组成结构和应用需求将图像划分为若干个互不相交的区域,这些区域是某种意义下具有共同属性的像素的联通集合。

方法:基于 阀值,区域,边缘的分割

24、阀值分割

特点:1)实现简单 2)计算量小 3)性能稳定

25、区域分割

两种方法:1)区域生长法(合并周围像素) 2)区域分裂与合并(逐渐分裂与合并)

26、边缘检测

检测灰度级或者一幅图像中结构具有突变的地方。

边缘的描述:1)边缘法线方向 2)边缘方向 3)边缘强度

边缘点:1)空间曲面上的不连续点 2)物体与背景的分界线 3)不同材料组成的边缘线 4)阴影引起的边缘

27、几何特征

几何特征指:图像中物理的位置,方向,周长,面积和距离等方面的特征。

面积算法:1)像素计算法 2)边界行程码计算法 3)边界坐标计算法。

28、颜色特征

定义:是一种全局特征,描述了图像内区域所对应的景物的表面性质。

特点:优:不受图像旋转和平移变换影响,基于归一化的直方图还可不受图像尺度变换的影响。缺:没有表达出颜色分布的信息。

常用特征提取与匹配方法:1)颜色直方图,2)颜色集 3)颜色矩 4)颜色聚合向量 5)颜色相关图

29、纹理特征

定义:纹理由许多互相接近的互相交织的元素构成,具有周期性。纹理在一定程度上反应了一个区域中像素灰度级的空间分布属性。**

分类:1)人工纹理(由某种符号有序排列组成) 2)自然纹理(排列的自然现象)

对纹理的认识:1)凭直观印象 2)凭图像本身结构

30、骨架的概念

骨架主要针对二值图而言。从某种意义上,所谓估计,可以理解为图像的中轴。

2019-12-22 11:17:11 qq_41375318 阅读数 3

数字图像与数字图像处理

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图像处理与图像分析的区别

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  1. 低级处理:预处理
  2. 中级处理:分割检测
  3. 高级处理:分析描述

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图像处理基本知识

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