• 数字图像处理分为三个层次:低级图像处理、中级图像处理高级图像处理。 (1)低级图像处理内容 内容:主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息,并为自动识别打基础,或通过编码以减少对其所...

    数字图像处理分为三个层次:低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理(狭义图像处理、图像分析和图像理解)。




    狭义图像处理:对输入图像进行某种变换得到输出图像,是一种图像到图像的过程。

    (1)低级图像处理内容(狭义图像处理)

    内容:主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息,并为自动识别打基础,或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
    特点:输入是图像,输出也是图像,即图像之间进行的变换。


    (2)中级图像处理(图像分析)
    内容:主要对图像中感兴趣的目标进行检测(或分割)和测量,以获得它们的客观信息,从而建立对图像中目标的描述,是一个从图像到数值或符号的过程。。
    特点:输入是图像,输出是数据。

    (3)高级图像处理(图像理解)
    内容:在中级图像处理的基础上,进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系,并得出对图像内容含义的理解(对象识别)及对原来客观场景的解释(计算机视觉),从而指导和规划行动。

    特点:以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据,输出是理解


    区别和联系:狭义图像处理是低层操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大;图像分析则进入了中层,经分割和特征提取,把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述;图像理解是高层操作,它是对描述中抽象出来的符号进行推理,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

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  • 本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术,常用的图像格式,以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。本书共8章,内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数...

    《Delphi数字图像处理及高级应用》

    Delphi 教程 系列书籍 (077) Delphi数字图像处理及高级应用》 网友(邦)整理 EMail: shuaihj@163.com

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    Delphi数字图像处理及高级应用

    • 作者: 刘骏
    • 出版社:科学出版社
    • ISBN:7030121635
    • 上架时间:2003-11-5
    • 出版日期:2003 年9月
    • 开本:16开
    • 页码:350
    • 版次:1-1

    内容简介

    本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术,常用的图像格式,以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。本书共8章,内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例,前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容,同时提供了非常详细的程序代码,第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。本书提供了丰富的源代码,并提供了详细的注释,为读者的学习提供方便。本书可以作为高等院校有关老师的教学参考书或高年级学生及研究生的自学用书,也可作为软件开发人员的参考书。

    前言

    图像处理是一门理论与实践紧密结合的学科,一直以来受到人们的重视。Visual C++(以下简称VC)作为图像处理的常用工具,虽然功能强大,但由于其落后的MFC架构,使得很多初级程序员望而却步;Delphi作为Windows环境下面向对象快速开发工具 (RAD),以其高速的开发效率深得程序员的喜爱,它的编译器的编译速度是VC的几倍,并且具有良好的封装性。 Delphi除了在数据库方面有很强的优势以外,在图像处理上也有着非常强大的功能,Delphi进行图像处理的速度并不亚于VC,同时大大提高了开发效率,只需要少量代码就能实现很多复杂的功能。但是目前专门介绍Delphi数字图像处理的书还很少,以前的Delphi书籍在讲到图像这一节基本上都是一笔带过,没有做系统介绍,本书的写作正是基于这一点,编者把平时工作中遇到的和平时收集的一系列图像处理方面的问题做了一个系统的整理,而成此书。随着图像、多媒体技术的发展以及人们对开发效率的追求,使用Delphi来进行图像处理无疑是最好的选择。 同其他数字图像处理图书相比,本书具有如下显著特点: 1)详细介绍了各种常用、经典图像处理理论。 2)详细介绍小波压缩算法以及实现原理,同时介绍了JPEG2000图像处理技术。 3)完善的代码支持,本书光盘提供了各实例的源代码:为了节省篇幅,书中只给出了核心的代码和详细的注释。 4)本书介绍了近30个各种图像应用实例,包括实际工程应用的具体实例及其源代码,读者可以直接引用。 5)语言简洁易懂,读者很容易明白。 本书包括8章,分别为: 第1章为图像的基本概念,详细介绍了最新的JPEG2000图像格式以及各种其他常用的文件格式,同时介绍各种基础理论。第2章为图像的点运算,对图像的灰度、对比度、灰度直方图、着色、反色等效果做了详细的介绍,并对图像的反走样做了全面的说明,对图像的Gamma校正和特大位图的创建方法也有深入说明。 第3章是图像的几何变换,除了介绍常见的几何变换以外还增加了图像的扭曲,波浪和远视图效果。第4章为图像的颜色系统,不仅介绍了颜色空间的基本概念,还给出了比较重要的颜色空间的转换原理和代码,如RGB空间到CMYK空间的相互转换,RGB空间和HSL空间之间的相互转换等。 第5章是图像的增强,介绍了灰度直方图的拉伸、图像的伪彩色增强等常见处理的原理。第6章是图像的代数与分割,主要介绍了数学形态学在图像处理中的应用,以及经典的边缘检测方法。 第7章为图像特效,图像的特效包括了一些经典的动态效果和静态效果。 第8章是应用篇,给出一些非常好的实用的例子。本书从理论到实践(程序实现)介绍的都非常详细,相信Delphi的初中级程序员很快就会掌握。本书提供了丰富的源代码,并提供了详细的解释,为读者的学习提供方便。 本书可以作为高等院校有关老师的教学参考书或高年级学生或者研究生的自学用书,也可作为软件开发人员的参考书。本书由刘骏主编,参与写作的人员有王华、汪洁、刘海英、白露、王占全、庞演、顾强、李平、孙阳、宁海洋、吴阳、张曙等。同时还要感谢一些网友,如活跃在大富翁论坛上的huazai网友、卷起千堆雪tyn网友,以及其他的一些不知名的热心的网友的帮助。由于时间仓促和作者的水平有限,书中错误和不妥之处在所难免,敬请读者批评指正。如果有任何问题,可以登录www.2wintech.net询问,作者会在一周之内做出答复。 作 者 2003年6月

    目录

    第1章 图像的基础知识

    1.1 图像的基本概念

    1.1.1 图像的应用

    1.1.2 位映像图像和向量图像

    1.1.3 图像处理中的分辨率

    1.2 三基色原理和图像的输入

    1.2.1 可见光谱与光度学参量

    1.2.2 三基色原理

    1.2.3 视觉生理和心理规律

    1.3 图像的几种常见的格式

    1.3.1 BMP格式

    1.3.2 GIF格式

    1.3.3 JPEG格式

    1.3.4 PCX格式

    1.3.5 TIF格式

    1.3.6 JPEG2000格式

    1.4 图像格式转换器实例

    1.4.1 程序功能

    1.4.2 程序实现

    1.5 图像浏览器实例

    1.5.1 程序功能

    1.5.2 程序实现

    1.6 Delphi图像处理中Scanline的用法

    1.6.1 pf8bit的位图

    1.6.2 pf24bit的位图

    1.6.3 pf32bit的位图

    1.6.4 pf8bit向pf24bit转换

    小结

    第2章 图像的点运算

    2.1 图像灰度处理

    2.1.1 实现原理

    2.1.2 程序实现

    2.2 图像的灰度直方图

    2.2.1 实现原理

    2.2.2 程序实现

    2.3 图像的二值化

    2.3.1 实现原理

    2.3.2 程序实现

    2.4 图像亮度处理

    2.4.1 实现原理

    2.4.2 程序实现

    2.5 图像对比度处理

    2.5.1 实现原理

    2.5.2 程序实现

    2.6 饱和度调节

    2.6.1 实现原理

    2.6.2 程序实现

    2.7 图像着色

    2.7.1 实现原理

    2.7.2 程序实现

    2.8 图像反色

    2.8.1 实现原理

    2.8.2 程序实现

    2.9 图像曝光

    2.9.1 实现原理

    2.9.2 程序实现

    2.10 Gamma校正

    2.10.1 实现原理

    2.10.2 程序实现

    2.11 迷人的万花筒

    2.11.1 实现原理

    2.11.2 程序实现

    2.12 位图的反走样

    2.12.1 实现原理

    2.12.2 程序实现

    2.13 位图的与、或操作

    2.13.1 实现原理

    2.13.2 程序实现

    2.14 创建大型位图以及统计位图颜色

    2.14.1 实现原理

    2.14.2 程序实现

    2.15 位图的噪声调节

    2.15.1 实现原理

    2.15.2 程序实现

    小结

    第3章 图像的几何变换

    3.1 图像的平移

    3.1.1 实现原理

    3.1.2 程序实现

    3.2 图像的缩放

    3.2.1 实现原理

    3.2.2 程序实现

    3.3 图像的旋转

    3.3.1 90度旋转

    3.3.2 任意角旋转

    3.4 图像的镜像

    3.4.1 实现原理

    3.4.2 程序实现

    3.5 图像扭曲

    3.5.1 实现原理

    3.5.2 程序实现

    3.6 图像的波浪效果

    3.6.1 实现原理

    3.6.2 程序实现

    3.7 远视图

    3.7.1 实现原理

    3.7.2 程序实现

    3.8 裁剪和合并

    3.8.1 实现原理

    3.8.2 程序实现

    小结

    第4章 图像的颜色系统

    4.1 颜色的基本概念

    4.2 颜色空间简介

    4.2.1 RGB颜色空间

    4.2.2 YIQ颜色空间

    4.2.3 YUV颜色模型

    4.2.4 HSV颜色模型

    4.2.5 CMYK模型

    4.2.6 CIE-XYZ颜色空间

    4.2.7 Lab颜色空间

    4.3 颜色空间的转换

    4.3.1 RGB颜色空间和HSL颜色空间相互转换

    4.3.2 RGB颜色空间和CMYK颜色空间的相互转换

    4.3.3 RGB和HSV颜色空间互换

    4.4 亮度/饱和度调整

    4.4.1 实现原理

    4.4.2 程序实现

    4.5 通道与模式

    4.5.1 实现原理

    4.5.2 程序实现

    4.6 RGB颜色调整

    4.6.1 实现原理

    4.6.2 程序实现

    4.7 特殊色彩的实现

    4.7.1 实现原理

    4.7.2 程序实现

    4.8 颜色量化与减色

    4.8.1 实现原理

    4.8.2 程序实现

    4.9 颜色混合

    4.9.1 实现原理

    4.9.2 程序实现

    小结

    第5章 图像的增强

    5.1 图像增强概述

    5.2 灰度线性变换

    5.2.1 实现原理

    5.2.2 程序实现

    5.3 灰度非线性变换

    5.3.1 实现原理

    5.3.2 程序实现

    5.4 灰度直方图拉伸

    5.4.1 实现原理

    5.4.2 程序实现

    5.5 图像锐化与图像平滑

    5.5.1 图像的锐化

    5.5.2 图像平滑

    5.6 伪彩色增强

    5.6.1 实现原理

    5.6.2 程序实现

    5.7 中值滤波

    5.7.1 实现原理

    5.7.2 程序实现

    小结

    第6章 图像代数与图像分割

    6.1 图像的腐蚀

    6.1.1 实现原理

    6.1.2 程序实现

    6.2 图像的膨胀

    6.2.1 实现原理

    6.2.2 程序实现

    6.3 图像的结构开和结构闭

    6.3.1 实现原理

    6.3.2 程序实现

    6.4 图像的细化

    6.4.1 实现原理

    6.4.2 程序实现

    6.5 图像的边缘检测

    6.5.1 实现原理

    6.5.2 程序实现

    6.6 图像的Hough变换

    6.6.1 实现原理

    6.6.2 程序实现

    6.7 图像的轮廓提取

    6.7.1 实现原理

    6.7.2 程序实现

    6.8 图像的识别和模板匹配

    6.8.1 投影法

    6.8.2 差影法

    6.8.3 模板匹配

    小结

    第7章 图像的特效处理

    7.1 图像的滑入和卷帘显示效果

    7.1.1 图像的卷帘显示效果

    7.1.2 图像的滑入效果

    7.2 图像的淡入淡出效果

    7.3 扩散效果

    7.3.1 实现原理

    7.3.2 程序实现

    7.4 百叶窗效果和马赛克效果

    7.4.1 百叶窗效果

    7.4.2 马赛克效果

    7.5 交错效果

    7.5.1 垂直交错效果

    7.5.2 水平交错效果

    7.6 浮雕效果

    7.6.1 灰色浮雕

    7.6.2 彩色浮雕

    7.7 图像的中心渐出和渐入效果

    7. 7.1 图像的中心渐出效果

    7.7.2 图像的中心渐入效果

    7.8 图像的雨滴效果和积木效果

    7.8.1 图像的雨滴效果

    7.8.2 图像的积木效果

    小结

    第8章 综合实例

    8.1 利用Delphi实现桌面更换

    8.1.1 实现原理

    8.1.2 程序实现

    8.2 图片文件的加密解密

    8.2.1 位图文件的加密解密

    8.2.2 JPG文件加密解密

    8.3 自定义光标的实现

    8.4 基于Delphi的图像漫游

    8.4.1 实现原理

    8.4.2 程序实现

    8.5 用Delphi实现屏幕图像捕捉

    8.6 图片存取到流以及从流中复原

    8.6.1 实现原理

    8.6.2 程序实现

    8.7 Delphi图像处理在纺织检测中的应用

    8.7.1 Hough变换进行边缘检测

    8.7.2 纱线参数测量

    8.7.3 织物表面粗糙度比较

    8.7.4 织物疵点检测

    8.8 Photoshop中流动蚂蚁线的实现

    8.8.1 矩形流动蚂蚁线

    8.8.2 椭圆流动蚂蚁线

    8.8.3 任意位置流动蚂蚁线

    8.9 用Delphi读取JPEG文件的缩览图

    8.9.1 实现原理

    8.9.2 程序实现

    8.10 Delphi数据压缩/解压缩处理

    8.10.1 实现原理

    8.10.2 程序实现

    8.11 特大位图的快速显示

    8.11.1 实现原理

    8.11.2 程序实现

    8.12 Photoshop中的喷枪实现

    8.12.1 实现原理

    8.12.2 程序实现

    8.13 颜色填充

    8.13.1 种子填充

    8.13.2 路径填充

    8.14 位图与组件

    8.14.1 Combobox中添加位图

    8.14.2 ListBox中显示位图

    8.14.3 RichEdit中内容显示为位图

    8.15 颜色拾取器

    8.15.1 实现原理

    8.15.2 程序实现

    8.16 位图的打印

    8.16.1 实现原理

    8.16.2 程序实现

    8.17 Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别

    8.18 位图文件信息写到文本文件以及恢复

    8.19 放大镜

    8.19.1 实现原理

    8.19.2 程序实现

    8.20 调色板创建及应用

    8.20.1 创建调色板

    8.20.2 调色板应用

    8.21 图像的局域网传输

    8.21.1 实现原理

    8.21.2 程序实现

    8.22 图像纵横比率最佳调节

    8.22.1 实现原理

    8.22.2 程序实现

    8.23 JPEG格式图片错误信息显示

    8.24 JPG图片存取到数据库

    8.24.1 实现原理

    8.24.2 程序实现

    8.25 基于小波变换的JPEG2000压缩实现

    8.25.1 实现原理

    8.25.2 程序实现

    8.26 傅里叶变换

    8.26.1 实现原理

    8.26.2 程序实现

    参考文献

    展开全文
  • 图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。...
    同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因,基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题,目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。
    

            在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导数,虽然,原理上,可以用更高阶的导数,但是,因为噪声的影响,在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象,三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下,如灰度变化均匀的图像,只利用一阶导数可能找不到边界,此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感,解决的方法是先对图像进行平滑滤波,消除部分噪声,再进行边缘检测。不过,利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的,因此得到的边缘点数比较少,有利于后继的处理和识别工作。

          各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算,是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。


    1.Sobel算子

            其主要用于边缘检测,在技术上它是以离散型的差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度的近似值, Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子,由于该算子中引入了类似局部平均的运算,因此对噪声具有平滑作用,能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权,与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。

           Sobel算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向模板,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。实际使用中,常用如下两个模板来检测图像边缘。

                           

    检测水平边沿 横向模板 :           检测垂直平边沿 纵向模板:

    图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合,来计算梯度的大小。

                                                                                 

    然后可用以下公式计算梯度方向。

                                                                               


    在以上例子中,如果以上的角度Θ等于零,即代表图像该处拥有纵向边缘,左方较右方暗。

    缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来,换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理,由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征,所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。


    2. Isotropic Sobel算子

            Sobel算子另一种形式是(Isotropic Sobel)算子,加权平均算子,权值反比于邻点与中心点的距离,当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致,就是通常所说的各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子。模板也有两个,一个是检测水平边沿的 ,另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比,它的位置加权系数更为准确,在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。


    3. Roberts算子

    罗伯茨算子、Roberts算子是一种最简单的算子,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘,定位精度高,对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。1963年,Roberts提出了这种寻找边缘的算子。
    Roberts边缘算子是一个2x2的模板,采用的是对角方向相邻的两个像素之差。从图像处理的实际效果来看,边缘定位较准,对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析,由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应,故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理,边缘定位的精度不是很高。


    4. Prewitt算子

            Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测,利用像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘处达到极值检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的,这两个方向模板一个检测水平边缘,一个检测垂直边缘。

     对数字图像f(x,y),Prewitt算子的定义如下:

    G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]|
    G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1,j-1)]|
    则 P(i,j)=max[G(i),G(j)]或 P(i,j)=G(i)+G(j)
    经典Prewitt算子认为:凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。即选择适当的阈值T,若P(i,j)≥T,则(i,j)为边缘点,P(i,j)为边缘图像。这种判定是欠合理的,会造成边缘点的误判,因为许多噪声点的灰度值也很大,而且对于幅值较小的边缘点,其边缘反而丢失了。

    Prewitt算子对噪声有抑制作用,抑制噪声的原理是通过像素平均,但是像素平均相当于对图像的低通滤波,所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。

    因为平均能减少或消除噪声,Prewitt梯度算子法就是先求平均,再求差分来求梯度。水平和垂直梯度模板分别为:

    检测水平边沿 横向模板                 检测垂直平边沿 纵向模板:

    该算子与Sobel算子类似,只是权值有所变化,但两者实现起来功能还是有差距的,据经验得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘。


    5.Laplacian算子

             Laplace算子是一种各向同性算子,二阶微分算子,在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈,因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下,使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。所以,通常的分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。

    拉普拉斯算子也是最简单的各向同性微分算子,具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数,定义

                                                                               

    了更适合于数字图像处理,将拉式算子表示为离散形式:

    另外,拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式,如下图所示,


    离散拉普拉斯算子的模板:, 其扩展模板: 。


          拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效,因为它符合降制模型。扩散效应是成像过程中经常发生的现象。

          Laplacian算子一般不以其原始形式用于边缘检测,因为其作为一个二阶导数,Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性;同时其幅值产生算边缘,这是复杂的分割不希望有的结果;最后Laplacian算子不能检测边缘的方向;所以Laplacian在分割中所起的作用包括:(1)利用它的零交叉性质进行边缘定位;(2)确定一个像素是在一条边缘暗的一面还是亮的一面;一般使用的是高斯型拉普拉斯算子(Laplacian of a Gaussian,LoG),由于二阶导数是线性运算,利用LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像,然后计算所得结果的拉普拉斯是一样的。所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理,使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像;图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian算子的二阶导数引起的逐渐增加的噪声影响。

     


    6.Canny算子

          该算子功能比前面几种都要好,但是它实现起来较为麻烦,Canny算子是一个具有滤波,增强,检测的多阶段的优化算子,在进行处理前,Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声,Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向,在处理过程中,Canny算子还将经过一个非极大值抑制的过程,最后Canny算子还采用两个阈值来连接边缘。

    Canny边缘检测算法

    step1: 用高斯滤波器平滑图象;

    step2: 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向;

    step3: 对梯度幅值进行非极大值抑制

    step4: 用双阈值算法检测和连接边缘

    详解:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/05/2073168.html


    (1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确定边缘的位置。

    (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。

    (3)类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法。


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  • 什么是数字图像处理?历史、以及它所研究的内容。 说起图像处理,你会想到什么?你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说,数字图像处理研究的历史相当悠久;横向来说,数字图像处理研究的话题相当广泛。 ...

    什么是数字图像处理?历史、以及它所研究的内容。

     

    说起图像处理,你会想到什么?你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说,数字图像处理研究的历史相当悠久;横向来说,数字图像处理研究的话题相当广泛。

    数字图像处理的历史可以追溯到近百年以前,大约在1920年的时候,图像首次通过海底电缆从英国伦敦传送到美国纽约。图像处理的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量,那时就应用了图像编码,被编码后的图像通过海底电缆传送至目的地,再通过特殊设备进行输出。这是一次历史性的进步,传送一幅图片的时间从原来的一个多星期减少到了3小时。

    1950年,美国的麻省理工学院制造出了第一台配有图形显示器的电子计算机——旋风I号(Whirlwind I)。旋风I号的显示器使用一个类似于示波器的阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)来显示一些简单的图形。1958年美国Calcomp公司研制出了滚筒式绘图仪,GerBer公司把数控机床发展成为平板式绘图仪。在这一时期,电子计算机都主要应用于科学计算,而为这些计算机配置的图形设备也仅仅是作为一种简单的输出设备。

    随着计算机技术的进步,数字图像处理技术也得到了很大的发展。1962年,当时还在麻省理工学院攻读博士学位的伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)成功开发了具有划时代意义的“画板”(Sketchpad)程式。而这正是有史以来第一个交互式绘图系统,同时这也是交互式电脑绘图的开端。从此计算机和图形图像被更加紧密地联系到了一起。鉴于伊凡·苏泽兰为计算机图形学创立所做出的杰出贡献,他于1988年被授予计算机领域最高奖——图灵奖。

    1964年,美国加利福尼亚的喷气推进实验室用计算机对“旅行者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,以校正航天器上摄影机中各种类型的图像畸变,收到了明显的效果。在后来的宇航空间技术中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

    到了20世纪60年代末期,数字图像处理已经形成了比较完善的学科体系,这套理论在20世纪70年代发展得十分迅速,并开始应用于医学影像和天文学等领域。1972年,美国物理学家阿伦·马克利奥德·柯麦科(Allan MacLeodCormack)和英国电机工程师戈弗雷·纽博尔德·豪恩斯弗尔德(Godfrey Newbold Housfield)发明了轴向断层术,并将其用于头颅诊断。世界第一台X射线计算机轴向断层摄影装置由EMI公司研制成功,这也就是人们通常所说的CT(Computer Tomograph)。CT可通过一些算法用感知到的数据去重建通过物体的“切片”图像。这些图像组成了物体内部的再现图像,也就是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来进行图像重建。鉴于CT对于医学诊断技术的发展所起到的巨大推动作用,柯麦科和豪恩斯弗尔德于1979年获得了诺贝尔生理或医学奖。

    随后在2003年,诺贝尔生理或医学奖的殊荣再次授予了两位在医疗影像设备研究方面做出杰出贡献的科学家——美国化学家保罗·劳特伯尔(Paul Lauterbur)和英国物理学家彼得·曼斯菲尔(Peter Mansfield)。两位获奖者在利用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)显示不同结构方面分别取得了开创性成就。瑞典卡罗林斯卡医学院称,这两位科学家在MRI领域的开创性工作,代表了医学诊疗和研究的重大突破。而事实上,核磁共振的成功同样也离不开数字图像处理方面的发展。即使在今天,诸如MRI图像降噪等问题依然是数字图像处理领域的热门研究方向。

    说到数字图像的发展历程,还有一项至关重要的成果不得不提,那就是电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)。CCD最初是由美国贝尔实验室的科学家维拉德·波义耳(Willard Sterling Boyle)和乔治·史密斯(George Elwood Smith)于1969年发明的。CCD的作用就像胶片一样,它能够把光学影像转化为数字信号。今天人们所广泛使用的数码照相机、数码摄影机和扫描仪都是以CCD为基础发展而来的。换句话说,我们现在所研究的数字图像主要也都是通过CCD设备获取的。由于波义耳和史密斯在CCD研发上所做出的巨大贡献,他们两人共同荣获了2009年度的诺贝尔物理学奖。

    数字图像处理在今天是非常热门的技术之一,生活中无处不存在着它的影子,可以说它是一种每时每刻都在改变着人类生活的技术。但长久以来,很多人对数字图像处理存在着较大的曲解,人们总是不自觉地将图像处理和Photoshop联系在一起。大名鼎鼎的Photoshop无疑是当前使用最为广泛的图像处理工具。类似的软件还有Corel公司生产的CorelDRAW等软件。

    尽管Photoshop是一款非常优秀的图像处理软件,但它的存在并不代表数字图像处理的全部理论与方法。它所具有的功能仅仅是数字图像处理中的一部分。总的来说,数字图像处理研究的内容主要包括如下几个方面:

    • 1)图像获取和输出
    • 2)图像编码和压缩
    • 3)图像增强与复原
    • 4)图像的频域变换
    • 5)图像的信息安全
    • 6)图像的区域分割
    • 7)图像目标的识别
    • 8)图像的几何变换

    但图像处理的研究内容,又不仅限于上述内容!所以说图像处理的研究话题是相当宽泛的。那现在图像处理都应用在哪些领域呢?或许我们可能熟知的例子有(当然,你应该还能举出更多例子):

    • 1)一些专业图像处理软件:Photoshop、CorelDRAW……
    • 2)一些手机APP应用:美图秀秀、玩图……
    • 3)一些医学图像处理应用:MRI、彩超图像处理……
    • 4)一些制造业上的应用:元器件检测、瑕疵检测……
    • 5)一些摄像头、相机上的应用:夜间照片的质量改善……
    • 6)一些电影工业上是应用:换背景、电影特技……

     

    什么样的人会去学(或者需要学)图像处理?

     

    1)如果你是我上述那些应用领域的从业者,你当然需要掌握图像方面的理论和技术;2)相关专业的研究人员、大专院校的博士生、研究生。

    所谓相关专业又是指什么呢?这个答案也可能相当宽泛,例如(但不仅限于此):Computer Science, Software Engineering, Electronic Engineering, Biomedical Engineering, Automation, Control, Applied Mathematics……

     

    如何学好图像处理——我的一些箴言

     

    1)对于初级入门者

     

    一个扎实的基础和对于图像处理理论的完整的、系统的整体认识对于后续的深入研究和实践应用具有非常非常重要的意义。

    我经常喜欢拿武侠小说《天龙八部》中的一段情节来向读者说明此中的道理,相信读者对这部曾经被多次搬上银幕的金庸作品已经耳熟能详了。书中讲到有个名叫鸠摩智的番僧一心想练就绝世武学,而且他也算是个相当勤奋的人了。但是,他错就错在太过于急功近利,甚至使用道家的小无相功来催动少林绝技。看上去威力无比,而且可以在短时间内“速成”,但实则后患无穷。最终鸠摩智走火入魔,前功尽废,方才大彻大悟。这个故事其实就告诉我们打牢基础是非常重要的,特别是要取得更长足的发展,就更是要对基本原理刨根问底,力求甚解,从而做到庖丁解牛,游刃有余。

    一些看似高深的算法往往是许多基础算法的组合提升。例如,令很多人望而却步的SIFT特征构建过程中,就用到了图像金字塔、直方图、高斯滤波这些非常非常基础的内容。但是,它所涉及的基础技术显然有好几个,如果缺乏对图像处理理论的系统认识,你可能会感觉事倍功半。因为所有的地方好像都是沟沟坎坎。

    关于课程——

    在这个阶段其实对于数学的要求并不高,你甚至可以从一些感性的角度去形象化的理解图像处理中很多内容(但不包括频域处理方面的内容)。具体到学习的建议,如果有条件(例如你还在高校里读书)你最好能选一门图像处理方面的课程,系统地完整的地去学习一下。这显然是入门的最好办法。如此一来,在建立一个完整的、系统的认知上相当有帮助。如果你没办法在学校里上一门这样的课,网上的一些公开课也可以试试。但现在中文MOOC上还没有这方面的优质课程推荐。英文的课程则有很多,例如美国加州伦斯勒理工学院Rich教授的数字图像处理公开课——https://www.youtube.com/channel/UCaiJlKxXamoODQtlx486qJA?spfreload=10。

    关于教材——

    显然,只听课其实还不太够,如果能一并读一本书就最好了。其实不用参考很多书,只要一本,你能从头读到尾就很好了。如果你没有条件去上一门课,那读一本来完整的自学一下就更有必要了。这个阶段,去网上到处找博客、看帖子是不行的。因为你特别需要在这个阶段对这门学问建立一个系统的完整的知识体系。东一块、西一块的胡拼乱凑无疑是坑你自己,你的知识体系就像一个气泡,可能看起来很大,但是又脆弱的不堪一击。

    现在很多学校采用冈萨雷斯的《数字图像处理》一书作为教材。这是一本非常非常经典的著作。但是我必须要提醒读者:

    1)这是一本专门为Electronic Engineering专业学生所写的书。它需要有信号与系统、数字信号处理这两门课作为基础。如果你没有这两门课的基础,你读这本书要么是看热闹,要么就是看不懂。

    下面是冈书中的一张插图。对于EE的学生来说,这当然不是问题。但是如果没有我说的那两门课的基础,其实你很难把握其中的精髓。H和h,一个大小一个小写,冈书中有的地方用H,有的地方用h,这都是有很深刻用意的。原作者并没有特别说明它们二者的区别,因为他已经默认你应该知道二者是不同的。事实上,它们一个表示频域信号,一个表示时域信号,这也导致有时候运算是卷积,有时候运算是乘法(当然这跟卷积定理有关)。所以我并不太建议那些没有这方面基础的学生在自学的时候读这本书。

     

    2)冈萨雷斯教授的《数字图像处理》第一版是在1977年出版的,到现在已经快40年了;现在国内广泛使用的第二版是2002年出版的(第三版是2007年但是其实二者差异并不大),到现在也有20年左右的时间了。事实上,冈萨雷斯教授退休也有快30年了。所以这本书的内容已经偏于陈旧。数字图像处理这个领域的发展绝对是日新月异,突飞猛进的。特别在最近二三十年里,很多新思路,新方法不断涌现。如果你看了我前面推荐的Rich教授的公开课(这也是当前美国大学正在教学的内容),你一下子就会发现,原来我们的教育还停留在改革开放之前外国的水平上。这其实特别可怕。所以我觉得冈萨雷斯教授的《数字图像处理》作为学习过程中的一个补充还是不错的,但是如果把它作为主参考,那真的就是:国外都洋枪洋炮了,我们还在大刀长矛。

     

    那么现在问题来了,对于图像处理学习者而言到底看什么书好呢?我的意见是你可以选择下面两本书中的任何一本《数字图像处理原理与实践(Matlab版)》,以及《数字图像处理:技术详解与Visual C++实践》,当然选择的标准之一就是到底你更擅长使用MATLAB还是C++。

       

     

     

     

    2)对于中级水平者

     

    纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。对于一个具有一定基础的,想更进一步的中级水平的人来说,这个阶段最重要的就是增强动手实践的能力。

    还是说《天龙八部》里面的一个角色——口述武功、叹为观止的王语嫣。王语嫣的脑袋里都是武功秘籍,但问题是她从来都没练过一招一式。结果是,然并卵。所以光说不练肯定不灵啊。特别是,如果你将来想从事这个行业,结果一点代码都不会写,那几乎是不可想象的。学习阶段,最常被用来进行算法开发的工具是Matlab和OpenCV。你可以把这两个东西都理解为一个相当完善的库。当然,在工业中C++用得更多,所以Matlab的应用还是很有限的。前面我们讲到,图像处理研究内容其实包括:图像的获取和编解码,但使用Matlab和OpenCV就会掩盖这部分内容的细节。你当然永远不会知道,JPEG文件到底是如何被解码的。

    如果你的应用永远都不会涉及这些话题,那么你一直用Matlab和OpenCV当然无所谓。例如你的研究领域是SIFT、SURF这种特征匹配,可以不必理会编解码方面的内容。但是如果你的研究话题是降噪或者压缩,可能你就绕不开这些内容。最开始学的时候,如果能把这部分内容也自己写写,可能会加深你的理解。以后做高级应用开发时,再调用那些库。所以具体用什么,要不要自己写,是要视你所处的阶段和自己的实际情况而定的。以我个人的经验,在我自学的时候,我就动手写了Magic House,我觉得这个过程为我奠定了一个非常夯实的基础,对于我后续的深入研究很有帮助。

     

    下面这个文中,我给出了一些这方面的资源,代码多多,很值得参考学习:图像处理与机器视觉网络资源收罗

    http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/32332079

     

    3)对于高级进阶者

     

    到了这个程度的读者,编程实现之类的基本功应该不在话下。但是要往深,往高去学习、研究和开发图像处理应用,你最需要的内容就变成了数学。这个是拦在很多处于这个阶段的人面前的一大难题。如果你的专业是应用数学,当然你不会感觉有问题。但如果是其他专业背景的人就会越发感觉痛苦。

    如果你的图像处理是不涉及机器学习内容的,例如用Poisson方程来做图像融合,那你就要有PDE数值解方面的知识;如果你要研究KAZE特征,你就必须要知道AOS方面的内容。如果你研究TV降噪,你又要知道泛函分析中的BV空间内容……这些词你可能很多都没听过。总的来说,这块需要的内容包括:复变函数、泛函分析、偏微分方程、变分法、数学物理方法……

    如果你要涉足机器视觉方法的内容,一些机器学习和数据挖掘方法的内容就不可或缺。而这部分内容同样需要很强大的数学基础,例如最大似然方法、梯度下降法、欧拉-拉格朗日方程、最小二乘估计、凸函数与詹森不等式……

    当然,走到这一步,你也已经脱胎换骨,从小白到大神啦!路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

     

    (全文完)

     

     

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