精华内容
下载资源
问答
  • 数字图像处理应用领域

    万次阅读 2018-10-09 02:42:22
    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 ...

    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。

    展开全文
  • DSP原理及图像处理应用

    千次阅读 2019-10-16 15:02:51
    数字图像处理的发展 20世纪60年代随着计算机技术的发展而发展起来的新兴技术。早期图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的;1964年美国最新喷气推进实验室对航天探测器“徘徊者7号”...

    数字图像处理的发展

    20世纪60年代随着计算机技术的发展而发展起来的新兴技术。早期图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的;1964年美国最新喷气推进实验室对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行图像处理,如几何矫正,灰度变换,去除噪声等成功绘制出了月球表面地图。
    1972年在医学上英国EMI利用图像重建技术发明了CT。
    20世纪70年代中期,人们开始研究如何用计算机系统解释图像,类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
    20世纪70年代末的MIT的Marr提出的视觉计算理论,这是理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想;
    20世纪80年代末期,人们开始将其应用于地理信息系统,研究海图的自动读入,自动生成方法。
    20世纪90年代初开始,数字图像 处理技术开始大发展。1986年以来小波理论客服傅里叶分析的不能用于局部分析等方面的不足,得到大力发展。
    Mallat于1988年将小波分析应用于图像分解和重构。
    21世纪后,数字图像技术在许多领域取得了重大成就。

    数字图像处理的基本概念

    图像的概念

    图像的分类:模拟图像和数字图像
    计算机处理的是数字图像
    数字图像是空间坐标和幅度均用离散数字表示的图像

    数字图像的分类

    1、二值图像
    像素只有黑白,像素值为0或1
    2、灰度图像
    当像素是Uint8类型时,每个像素由[0,255]来描述,不包含彩色信息。从最暗黑色到最亮白色的灰度;
    3、RGB彩色图像
    利用R、G、B三个分量来表示一个像素的颜色,分别对应红、绿、蓝;因此一个尺寸为M*N的RGB图像需要一个三维矩阵来存储;
    4、索引图像
    采用两个矩阵来表示一幅图像
    5、位图图像
    6、矢量图像

    数字图像的主要参数

    1、像素
    像素就是一个个点,图片就是由无数个点构成的,点越多,图像细节信息就越丰富,图片就越清晰;
    2、图像的分辨率
    每英寸图像内有多少个像素,分辨率单位为PPI(Pixel per Inch)
    表达方式为:水平像素数垂直像素数
    像素和分辨率的关系:像素是分辨率的乘积,如:一个数码相机将其分辨率设置为4572
    3268,那么他的像素数为4572*3168=1500万像素
    3、图像深度
    指存储每个像素所用的位数,它确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度值。
    如一幅单色图像,若每个像素由8位,则最大的灰度数目为2的8次方,即256.

    参考文献

    [1] :赵小强等 DSP原理及图像处理应用 人民邮电出版社

    展开全文
  • 图像融合是信息融合的一个重要分支,广泛地用于目标识别、机器视觉、智能系统、医学图像处理等领域。传统图像融合方法方法主要是在时间域通过算术运算实现融合,具有算法简单直观,适合实时处理等优点,但是没有对...

    1.前言:

    图像融合是信息融合的一个重要分支,广泛地用于目标识别、机器视觉、智能系统、医学图像处理等领域。传统图像融合方法方法主要是在时间域通过算术运算实现融合,具有算法简单直观,适合实时处理等优点,但是没有对频率进行考虑。

    多分辨率图像融合算法是在频率域实现图像的融合。根据分解形式的不同,多分辨率图像融合算法又可以分为多分辨金字塔方法和小波变换方法。

    2.小波图像融合的观点:



    具体步骤:
    1.图像预处理:

    图像滤波:对失真编制的图像直接进行融合必然会导致图像噪声融入融合效果,所以在进行融合前,必须对原始图像进行预处理以消除噪声。
    图像配准:多种成像模式或多焦距提供的信息常常具有互补性,为了综合使用多种成像模式喝多焦距已提供更加全面的信息,常常需要将有效信息进行融合,此前提是:多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应。

    2.对图像A和图像B分别进行二维DWT分解,分别得到图像的低频和高频分量。

    3.根据低频分量和高频分量的特点,按照各自的融合算法进行融合。

    4.小波逆变换重构得到融合图像。

    3.图像融合实例分析

    clear all;
    load bust;
    X1=X;map1=map;
    %画出原始图像
    subplot(131);image(X1);
    colormap(map1);
    xlabel('(a)bust图像');
    axis square
    load mask;
    X2=X;map2=map;
    for i=1:256
       for j=1:256
          if (X2(i,j)>100)
             X2(i,j)=1.2*X2(i,j);
          else
             X2(i,j)=0.5*X2(i,j);
          end
       end
    end
    subplot(132);image(X2);
    colormap(map2);
    xlabel('(b)mask图像');
    axis square
    %用小波函数sym4对X1进行2层小波分解
    [c1,s1]=wavedec2(X1,2,'sym4');
    sizec1=size(c1);
    for i=1:sizec1(2)
       c1(i)=1.2*c1(i);%对分解系数进行处理以突出轮廓部分,弱化细节部分
    end
    %用小波函数sym4对X2进行2层小波分解
    [c2,s2]=wavedec2(X2,2,'sym4');
    c=c1+c2;%下面进行小波变换域的图像融合
    c=0.5*c;%减小图像亮度
    xx=waverec2(c,s1,'sym4');%对融合的系数进行重构
    %画出融合后的图像
    subplot(133);image(xx);
    xlabel('(c)融合图像');
    axis square
    

    展开全文
  • 图像增强问题的基本目标是对图像进行一定的处理,使其结果比原图更适合用于特定的应用领域。 在图像增强领域,图像增强问题主要通过时域和频域两种方法进行处理。时域方法通过直接在图像上作用算子来解决。频域上...

    1.前言:

    图像增强问题的基本目标是对图像进行一定的处理,使其结果比原图更适合用于特定的应用领域。

    在图像增强领域,图像增强问题主要通过时域和频域两种方法进行处理。时域方法通过直接在图像上作用算子来解决。频域上通过修改傅里叶变换系数来解决。这两种方法的优劣还是十分明显的,时域方法速度快但是会失去很多点点间的关联性信息;频域方法可以很详细的分离出点点间的相关信息,但是比较耗时,需要做傅里叶正反变换,计算量很大。

    2.小波分析的优势

    小波分析是对时域和频域的权衡结果。傅里叶分析在所有点的分辨率都是原始图像的尺度,对于问题本身的要求,我们可能并不需要这么大的分辨率,而单纯的进行时域分析又显得十分的粗糙。小波的灵活性在于我们可以选择任意的分解层数,尽量减少计算量。

    小波变换将一份图像分解成大小、位置和方向都不同的分量。在做逆变换之前可以改变小波变换域中某些系数的大小,从而实现图像增强的目标。

    3.低频系数增强,高频系数衰减

    <span style="font-size:18px;">clear all;
    load sinsin
    subplot(121);image(X); %画出原始图像
    colormap(map);
    xlabel('(a)原始图像');
    axis square
    %下面进行图像的增强处理
    %用小波函数sym4对X进行2层小波分解
    [c,s]=wavedec2(X,2,'sym4');
    sizec=size(c);
    %对分解系数进行处理以突出轮廓部分,弱化细节部分
    for i=1:sizec(2)
       if(c(i)>350)
          c(i)=2*c(i);
       else
          c(i)=0.5*c(i);
       end
    end
    xx=waverec2(c,s,'sym4'); %下面对处理后的系数进行重构
    %画出重构后的图像
    subplot(122);image(xx);
    colormap(map);
    xlabel('(b)增强图像');
    axis square</span><span style="font-size:24px;">
    </span>



    4.钝化处理

    所谓的钝化操作,就是保留图像的低频部分。在时域中,我们可以直接进行平滑滤波;在频域中,直接提取低频成分就好。
    clear all;
    load chess         % 读入chess信号
    % 分别保存用DCT方法和小波方法的变换系数
    blur1=X;
    blur2=X;
    % 对原图像做二维离散余弦变换
    subplot(221);image(wcodemat(X,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(a)原始图像');
    subplot(222);image(wcodemat(X,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(b)原始图像');
    ff1=dct2(X);
    % 对变换结果在频域做BUTTERWORTH滤波
    for i=1:256
       for j=1:256
          ff1(i,j)=ff1(i,j)/(1+((i*j+j*j)/8192)^2);
       end
    end
    % 重建变换后的图像
    blur1=idct2(ff1);
    % 对图像做2层的二维小波分解
    [c,l]=wavedec2(X,2,'db3');
    csize=size(c);
    % 对低频系数进行放大处理,并抑制高频系数
    for i=1:csize(2);
       if(c(i)>300)
          c(i)=c(i)*2;
       else
          c(i)=c(i)/2;
       end
    end
    % 通过处理后的小波系数重建图像
    blur2=waverec2(c,l,'db3');
    % 显示三幅图像
    subplot(223);image(wcodemat(blur1,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(c)采用DCT方法钝化图像');
    subplot(224);image(wcodemat(blur2,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(d)采用小波方法钝化图像');
    
    运行结果:
    采用DCT在频域做滤波的方法得到的钝化结果更为平滑,这是因为DCT的方法分辨率很高。而小波方法在很多地方有不连续现象,因为我们对系数做放大或抑制在与之两侧有间断,而且分解层数很低,没有完全分离出频域的信息。

    5.锐化处理

    锐化的目标与钝化刚好相反,是为了突出高频信息,抑制低频信息。
     clear all;
    load chess;           % 读入chess信号
    % 分别保存用DCT方法和小波方法的变换系数
    blur1=X;
    blur2=X;
    subplot(221);image(wcodemat(X,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(a)原始图像');
    subplot(222);image(wcodemat(X,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(b)原始图像');
    % 对原图像做二维离散余弦变换
    ff1=dct2(X);
    % 对变换结果在频域做BUTTERWORTH滤波
    for i=1:256
       for j=1:256
          ff1(i,j)=ff1(i,j)/(1+(32768/(i*i+j*j))^2);
       end
    end
    % 重建变换后的图像
    blur1=idct2(ff1);
    % 对图像做2层的二维小波分解
    [c,l]=wavedec2(X,2,'db3');
    csize=size(c);
    % 对高频系数进行放大处理,并抑制低频系数
    for i=1:csize(2);
       if(abs(c(i))<300)
          c(i)=c(i)*2;
       else
          c(i)=c(i)/2;
       end
    end
    % 通过处理后的小波系数重建图像
    blur2=waverec2(c,l,'db3');
    subplot(223);image(wcodemat(blur1,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(c)采用DCT方法锐化图像');
    subplot(224);image(wcodemat(blur2,192));
    colormap(gray(256));xlabel('(d)采用小波方法锐化图像');
    
    图像处理结果:
    展开全文
  • 选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标,天赋+兴趣+努力,你将拥有了开启未来最前沿,最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80%以上来自于视觉,但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀,同志们要努力! ...
  • 图像来说,如果要进行快速或实时传输以及大量存储,就需要对图像数据进行压缩。在同样的通信容量下,如果图像数据压缩后在传输,就可以查UN输更多的图像信息。例如,利用普通的电话线就可以传输经过压缩后的图像...
  • 图像去噪是信号处理的一个经典问题,传统的去噪方法多采用平均或线性法法进行,最常用到的就是维纳滤波,但是他的降噪效果并不是很明显。小波分析法开辟了非线性降噪的先河,小波能够降噪得益于小波变换的以下特点:...
  • 本文主要讲述的是无监督学习在图像处理中的应用,概括一下,目前在图像处理的无监督的研究致力的方向主要有是有是有三个方向: 1. 第一个方向主要着手于生成模型,本质上可以理解为在捕捉概率下同时出现的特征。...
  • 图像处理应用

    千次阅读 2018-11-25 00:28:55
    @众所周知在当今社会图像是信息的主要载体,据统计,在人类接受的信息中就有...而随着科学技术的飞速发展,图像处理应用随着科学技术的发展越来越广泛,已经渗透到了很多领域包括通信、工业、医疗保健、航空航天、...
  • 该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。...
  • 该文档来自MDCC 2016中国移动开发者大会。周昌发表了题为“从图像处理到图像生成:深度学习在图像处理应用”的主题演讲,欢迎下载!
  • Python+OpenCV实时图像处理

    万次阅读 多人点赞 2020-01-04 23:09:35
    初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。
  • 本人在读研期间的研究方向是图像处理以及深度学习(主要是图像分类和目标检测)。在做深度学习时使用的是tensorflow深度学习框架,学习全是自学,很多资源都是在Github上找的。我发现现在Github上很多深度学习的开源...
  • 数字图像处理技术应用领域

    千次阅读 2019-12-22 11:18:31
    数字图像处理技术应用领域
  •  这篇文章的主要目的是通过建立一维傅里叶变换与图像傅里叶变换中相关概念的对应关系来帮助读者理解图像处理中的离散傅里叶变换,因此,理解图像中离散傅里叶变换的前提条件是读者需要了解一维傅里叶变换的基本知识...
  • 常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等,数字图像处理应用领域非常广泛。具体关于数字图像处理的介绍可以参考书籍《冈萨雷斯 数字图像处理》。 TWaver作为可视化的利器,如果在展示网元的时候,融入图像...
  • 图像处理】积分图像及其应用

    千次阅读 2017-03-31 00:01:03
    积分图积分图,integral image,是在图像处理中常用于加速计算的一种方法。 在积分图中,某一点的数据S(x,y)S(x,y)表示图像左上角到该点坐标所围成的区域的总和。在积分图中,我们需要做两个操作: 1)构
  • 图像处理在医学方面的应用

    千次阅读 2018-11-24 17:06:23
    图像处理在医学方面的应用 1、背景: 在上学期的新生研讨课中,曾兵院长介绍了图像处理的相关原理和应用图像处理(image processing)是一种用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。在获得图像之后,需要...
  • 以电磁波谱辐射为基础的图像我们最为熟悉,特别是X射线和可见光谱波段的图像。电磁波可以定义为以各种波长传播的正弦波,或是无质量的粒子流,每个粒子以波的形式传播并以光的速度运动。每个无质量的粒子包含一定的...
  • 数字图像处理技术的应用领域及发展趋势研究数字图像处理技术的应用领域及发展趋势研究数字图像处理技术的应用领域及发展趋势研究数字图像处理技术的应用领域及发展趋势研究数字图像处理技术的应用领域及发展趋势研究...
  • 深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].高教学刊,2018(09):72-74 1.特征表达/提取方法->特征学习 图像特征是指图像的原始特性或属性,可以分为视觉特征或统计特征。视觉特征主要是人的视觉直觉感受的自然特征...
  • 基于FPGA的数字图像处理原理及应用【PDF+源码】+基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计【PDF】
  • VC++数字图像处理与工程应用

    热门讨论 2008-12-30 22:21:02
    以及图像特技显示等,在本书最后综合运用了图像处理的多种理论和方法实现了一个人脸检测的案例,以助于读者对各种图像处理方法的系统掌握和综合应用。. 在进行原理介绍时,力求通俗易懂,简明扼要而又不失完整性。...
  • 形态学在图像处理中的应用

    千次阅读 2017-02-26 17:37:26
    形态学在图像处理中的应用形态学在图像处理中的应用 腐蚀和膨胀 理论基础 形态学操作 膨胀 腐蚀 代码 代码说明 结果腐蚀和膨胀理论基础形态学操作 简而言之:一系列操作基于形状来操作图像,形态学操作通过在图像上...
  • 卷积在图像处理中的应用

    千次阅读 2017-09-29 23:25:39
    一、 什么是卷积?  在图像处理中,卷积操作指的是使用一个卷积核对... 卷积核(算子)是用来做图像处理时的矩阵,图像处理时也称为掩膜,是与原图像做运算的参数。卷积核通常是一个四方形的网格结构(例如3*3的矩
  • 图像处理应用篇-大米计数续

    千次阅读 2012-07-17 23:19:54
    图像处理应用篇-大米计数续 背景介绍: 请看博客文章《图像处理之简单综合实例(大米计数)》 其实拍出来的照片更多的是含有大米颗粒相互接触,甚至于有点重叠的照片 要准确计算大米的颗粒数非常困难,通过图像...
  • 数字图像处理的起源与应用

    千次阅读 2019-01-26 14:56:10
    数字图像处理主要有两个目的: 1、改善图示的信息以便人们解释;2、为存储、传输和表示而对图像进行的处理。   数字图像处理是什么: 数字图像可以理解为一个二维函数f(x,y),其中 x 和 y 是空间(平面)坐标,而...
  • 《现代数字图像处理技术提高及应用案例详解》包含30个经典的数字图像处理实例,以Matlab为平台,容易上手,快速掌握DIP的方法和技巧。
  • 图像处理与计算机视觉算法及应用教程与源码.zip ,好资源分享出来,大家一起学习。 声明:仅供学习使用,如有版权问题,请联系我删除。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 449,116
精华内容 179,646
关键字:

图像处理应用