圖像處理和分析技術(shù)期末總復(fù)習(xí)_第1頁(yè)
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第一章圖像處理基2大3空間坐標(biāo)--->離散化--->空間采 采樣率--->決定--->空間分辨率|分辨率越大灰度--->離散化--->灰度量 量化--->決定--->幅度分辨率|視覺(jué)質(zhì)量?jī)?yōu)4、格BMP:位圖文件GIF:公用的圖像文件格式標(biāo)準(zhǔn),8位文件格式,最多256像,采用LZW壓縮,壓縮比在1:1~3:1TIFF:獨(dú)立于操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)的格式,便于在軟件之間進(jìn)行圖支持任意大小的圖像,文件可分為:二值圖像、灰度圖像、調(diào)色板彩像全彩色RGBYcbCrJPEG:對(duì)靜止灰度或彩像的一種國(guó)際壓縮標(biāo)準(zhǔn),適用于拍攝的自然5圖像處理:低層——像素層次,處理數(shù)據(jù)量圖像分析:中層——分割和特征提圖像理解:——操作對(duì)象為符號(hào)第二像圖像變換通常是一種二維正交變換正交變換的特點(diǎn)是在變換域中圖像能量集中分布在低頻率成分上,邊緣、線狀信息反映在高頻率成分上,有利于圖象處理。圖像變換的目的在于第三章圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺(jué)效果,或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行分析和處理的形式??臻g域增強(qiáng)是直接對(duì)圖像各像素進(jìn)行處理灰度變換用來(lái)調(diào)整圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度,是圖像增強(qiáng)的重要之一線性變換:對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸,將有效改善圖像視覺(jué)效果分段線性變換:為了突出感目標(biāo)所在的灰度區(qū)間,相對(duì)抑制那些不感的灰。指直方圖修整法包括直方圖均衡化及直方圖規(guī)定化兩類直方圖均衡化變換函數(shù),滿足下列在0≤r≤1內(nèi),有0≤T(r)≤1,確保后的像素灰度在允許的范圍內(nèi)直方圖均衡化原理:T(r)控制原圖像灰度級(jí)一幅圖像的sk與rk之間的關(guān)系稱為該圖像的累積灰度直方圖直方圖規(guī)定化利用直方圖規(guī)定化方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)的主要在于要構(gòu)成有意義的直方圖。圖像經(jīng)直為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量所進(jìn)行的處理稱圖像平滑或去噪用鄰域內(nèi)各像素的灰度平均值代替該像素原來(lái)的灰度值,實(shí)現(xiàn)圖像的平滑,又稱鄰域平f(x,y)g(x,y比較結(jié)果決定點(diǎn)(x,y′(x,y)。的5個(gè)有的3*3鄰域,用梯度衡量它們灰度變化的大小。有選擇保邊緣平滑法:對(duì)圖像上任一像素(x,y)的5×5鄰域,采用9個(gè)掩模:一個(gè)3×3正方形、4個(gè)五邊形和4個(gè)六邊形。計(jì)算各個(gè)掩模的均值和方差,對(duì)方差進(jìn)行排序,最小方差所對(duì)應(yīng)的掩模的灰度均值就是像素(x,y)的輸出值。必須保證全部權(quán)系數(shù)之和為單位值這樣可保證輸出圖像灰度值在范圍內(nèi)不會(huì)產(chǎn)生各種空間域平滑算法效K性。但對(duì)復(fù)雜形狀的邊界會(huì)過(guò)分平滑并使細(xì)節(jié)。有選擇保邊緣平滑法既能夠消除噪聲,又不破壞區(qū)域邊界的細(xì)節(jié)邊緣少受模糊。但它對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較多的圖像卻不太合適。中值濾波法能有效削圖像空間域銳化增強(qiáng)圖像的邊緣或輪廓 梯度銳化法:梯度為grad(x,y)=Max(|f′|,|f′|)或grad(x,y)=|f 有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子計(jì)算梯度,來(lái)增強(qiáng)邊緣Laplaciang(x,y)=f(x,y)2f(x,y)=5f(x,yf(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y+1)+f(x,y-1)]Laplacian增強(qiáng)算子特點(diǎn)為高通濾波法就是用高通濾波算子和圖像卷積來(lái)增強(qiáng)邊緣H(u,v)來(lái)抑制高頻成分,通過(guò)低頻成分,然后再進(jìn)行逆傅立葉變換獲得濾波圖頻率域低濾H(u,v)有四種:理想低通濾波器、Butterworth指數(shù)低通濾波器、.梯形低通濾波器。各種濾波器Butterworth低通濾波器大減小,沒(méi)有振鈴效應(yīng)產(chǎn)生。指數(shù)低通濾波器Butterworth濾波器。彩色增強(qiáng)技術(shù)是利用人眼的視覺(jué)特性,將灰度圖像變成彩像或改變彩像已有彩偽彩色增強(qiáng)是把黑白圖像的各個(gè)不同灰度級(jí)按照線性或非線性的函數(shù)變換成不同的彩色,得到一幅彩像的技術(shù)。偽彩色增強(qiáng)的方法主要有密度分割法、和頻率域偽彩色增強(qiáng)三種密度分割法0(黑)M0(白)NIi(i=1,2,…,N),給每個(gè)區(qū)間Ii指定一種彩色Ci,這樣,便可以把一幅灰度圖像變成一幅偽彩像灰度級(jí)一f(x,y)TRTG(?)和TIR(x,y)I(x,yI(x,y)彩像。密度分割法比較簡(jiǎn)單、直觀。缺點(diǎn)是變換出的彩色數(shù)目有限假彩色增強(qiáng)是對(duì)一幅自然彩像或同一景物的多光譜圖像,通過(guò)函數(shù)變換成新的三基色分量,彩色合成使感目標(biāo)呈現(xiàn)出與原圖像中不同的、奇異的彩色。假彩色增強(qiáng)使感的目標(biāo)呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色環(huán)境中,從而更引人注目使景物呈現(xiàn)出與人眼色覺(jué)相匹配的顏色,以提高對(duì)目標(biāo)的分辨力代法.另外一種比較好的偽彩色處理方法是設(shè)定三個(gè)獨(dú)立的函數(shù),給出一個(gè)灰度值,便由計(jì)算機(jī)估算出一個(gè)相應(yīng)的RGB值.假彩色(falsecolor)處理是把真實(shí)的自然彩像或遙感多光譜圖象處理成假彩像.假彩色處理的主要用途是景物成奇異彩色,比本色更引人注目適應(yīng)人眼對(duì)顏色的靈敏度,提高鑒別能力.可把細(xì)節(jié)豐富的物體成深淺與亮度不一遙感多光譜圖象處理成假彩色,可以獲得信息(I它們稱為顏色的三要素。把彩色的R、G、BI、H、SHIS,而由I、H、S變換成R、G、BHIS。第四章圖像恢復(fù)——復(fù)原與重圖像的是指圖像在形成、傳輸和記錄過(guò)程中,由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和設(shè)備的不圖像復(fù)原就是要盡可能恢復(fù)圖像的本來(lái)面目,它是沿圖像的逆過(guò)程進(jìn)行處理圖像復(fù)原過(guò)程如下:找原因→建立模型→反向推演→恢復(fù)圖圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何的,而是試圖采用各種技術(shù)來(lái)增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果。而圖像復(fù)原就完全不同需知道圖像的機(jī)制和過(guò)程等先驗(yàn)知識(shí)據(jù)此找出一種相如果圖像已,應(yīng)先作復(fù)原處理,再作增強(qiáng)處理當(dāng)輸入的單位脈沖函數(shù)延遲了α、β單位,即當(dāng)輸入為δ(x–αy–β)時(shí),如果h(x–α,y–β,則稱此系統(tǒng)為位移不變系統(tǒng)。線性位移不變系統(tǒng)的輸出等于系統(tǒng)的輸入和系統(tǒng)脈沖響應(yīng)(點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù))g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)圖像的數(shù)學(xué)模型:g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+采用線性位移不變系統(tǒng)模型的原由由于許多種都可以用線性位移不變模型來(lái)近似,這樣線性系統(tǒng)中的許多數(shù)學(xué)工具當(dāng)不太嚴(yán)重時(shí),一般用線性位移不變系統(tǒng)模型來(lái)復(fù)原圖像,在很多應(yīng)用中有較好在數(shù)學(xué)上求解只有在要求很精確的情況下才用位移可變的模型去求解其求解也常頻率域恢復(fù)方法應(yīng)注意:H(u,v)很小或?yàn)榱銜r(shí),則噪聲被放大。這意味著圖像中小噪聲的干擾在H(u,v)較小時(shí)會(huì)對(duì)逆濾波恢復(fù)的圖像產(chǎn)生很大的影響,f(x,y)相差很大,甚至面目全非。幾何校正分兩步坐標(biāo)間的關(guān)系解求關(guān)系中的未知參數(shù)然后根據(jù)關(guān)系對(duì)圖像各個(gè)像素確定各像素的灰度值(灰度內(nèi)插n=1a00、a10、a01b00、b10、b016個(gè)未知數(shù),至少需要3個(gè)已知點(diǎn)來(lái)建立方程式,解求未知數(shù)。當(dāng)n=2時(shí),畸變關(guān)系式126幾何校正方法可分為直接法和間接法兩種常用的像素灰度內(nèi)插法有最近鄰元法、雙線性內(nèi)插法和三次內(nèi)插法三種像素灰度內(nèi)插法效果比三次內(nèi)插:計(jì)算量最大,但內(nèi)插效果最好,精度最高圖像重建有三種模型:透射模型、發(fā)射模型和反射模型透射模型建立于能量通過(guò)物體后有一部分能量會(huì)被吸收的基礎(chǔ)之上透射模型經(jīng)常用于反射模型可以用來(lái)測(cè)定物體的表面特征,例如光線、、激光或超聲波等都可以用Voxel(體素法、分塊的平面近似法。第六章圖像編碼與壓縮數(shù)據(jù)壓縮的研究?jī)?nèi)容包括數(shù)據(jù)的表示、傳輸、變換和編碼方法,目的是減少數(shù)據(jù)所圖像編碼與壓縮(符號(hào))冗余數(shù)據(jù)有:編碼冗余、像素間冗余、心理視覺(jué)冗余3種根據(jù)解壓重建后的圖像和原始圖像之間是否具有誤差,圖像編碼壓縮分為無(wú)誤差(亦稱根據(jù)編碼作用域劃分,圖像編碼為空間域編碼和變換域編碼兩大類描述圖像相對(duì)原始圖像偏離程度的測(cè)度一般稱為保真度,可分為兩大類:客觀保真最常用的客觀保真度準(zhǔn)則是原圖像和圖像之間的均方根誤差和均方根信噪比兩種理論上最佳信息保持編碼的平均碼長(zhǎng)可以無(wú)限接近圖像信息熵HH。行程編碼的基本原理:將一行中顏色值相同的相鄰像素用一個(gè)計(jì)數(shù)值和該顏色值來(lái)代替一維行程編碼只考慮了消除行內(nèi)像素間的相關(guān)性.沒(méi)有考慮其它方向的相關(guān)性第七章圖像分割圖像分析:對(duì)圖像中感的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量,以獲得它們的客觀信息,從而建立圖像分割:把圖像分成互不的區(qū)域并提取感目標(biāo)的技術(shù)分割算法基于灰度值的兩個(gè)基本特性:不連續(xù)性和相似檢測(cè)圖像像素灰度級(jí)的不連續(xù)性,找到點(diǎn)、線(寬度為1、邊(不定寬度圖像分割的基于邊緣的分割方法:先提取區(qū)域邊界,再確定邊界限定的區(qū)域區(qū)域分割:確定每個(gè)像素的歸屬區(qū)域,從而形成一個(gè)區(qū)域圖區(qū)域生長(zhǎng):將屬性接近的連通像素成區(qū)-合并分割:綜合利用前兩種方法,既存在圖像的劃分,又有圖像的合并邊緣:圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合向算子、LaplacianMarr邊緣檢測(cè)算梯度算子:Roberts:與梯度算子檢測(cè)邊緣的方法類似,對(duì)噪聲敏感,但效果較梯度算子略Prewitt算子:方向算子:拉斯算子:優(yōu)點(diǎn),各向同性、線性和位移不變的;對(duì)細(xì)線和孤立點(diǎn)檢測(cè)效果較像素的邊緣。Marr:σσσ大曲面擬合法:其過(guò)程是求平均后再求差分,因而對(duì)噪聲有抑制作用由于梯度算子Laplace子都對(duì)噪聲敏感,因此一般在用它們檢測(cè)邊緣前要先對(duì)圖像曲面擬合法:邊緣:將檢測(cè)

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