图像技术应用范文（精选12篇）
图像技术应用 第1篇
帕金森病是一种常见的神经系统退行性疾病,也称为运动障碍性疾病,其病变原理主要是由于中脑黑质致密区多巴胺(DA)能神经元变性缺失和路易小体形成引起的,主要症状表现为肢体静止性震颤、肌僵直、运动迟缓、姿势步态异常和随意运动能力下降等。帕金森病的发病因素有很多,其中主要因素有年龄因素、遗传因素和环境因素。就目前对帕金森病的治疗方法主要是对症治疗,尚无根治方法。由于帕金森病致残率高、病程长,已严重影响中老年人的生活质量,给社会、患者家庭带来沉重的负担。近年来,针对帕金森病、阿尔茨海默病及其他精神疾病的图像研究引起了国际学术界的广泛关注,使其成为一个具有广阔前景的新的研究领域。
本文提出了一种基于图像挖掘技术的自动提取纹状体终端特征的算法,该算法能够自动提取脑部图像特征,估计多巴胺能轴突在纹状体终端的退化程度和功能状况,并对帕金森脑部图像进行识别和分类,为帕金森脑部图像的诊断和分析提供依据,帮助医生准确判断病人的实际情况,在未确诊临床图像的诊断中,具有重要的参考价值。
1 算法的基本方案
随着数字成像技术的广泛应用,每天都会产生大量的图像数据,如医学图像、数字照片、卫星图像等,对这些图像进行自动分析以获取大量有用信息的需求日益增加。图像挖掘技术提供了有效的方法和技术,该技术可以在图像数据库中提取隐含的、先前未知的、潜在有用的信息。图像挖掘技术是计算机视觉、图像检索、机器识别、数据挖掘、模式识别和人工智能等技术的多学科交叉的研究领域,是数据挖掘的一个新型的富有挑战性的领域,具有较高的学术价值和广阔的应用前景。但是,由于人们缺乏对图像挖掘技术的深刻理解及其本身存在的一些理论和技术障碍,针对图像挖掘技术的研究进展缓慢,仍未形成完整的理论框架和统一的技术方法,目前仍处于探索阶段。本文针对图像挖掘技术,提出了一种能够自动提取帕金森患者脑部图像特征的算法,实现了病变图像的正确识别和分类,其算法方案如下:
(1)通过对实验组和对照组的比较,说明该算法能够自动提取帕金森患者脑部切片图像的特征,并自动估计多巴胺能轴突在纹状体终端退化的程度;
(2)自动估计纹状体多巴胺能远端部分的功能状况;
(3)实现对帕金森患者脑部图像的正确识别和分类。
2 算法的实现
图像挖掘并不是传统的数据挖掘理论与技术在图像数据上的简单扩展,与传统的数据挖掘技术相比,图像挖掘具有如下特点:1)图像中的信息是隐含的;2)对图像信息的解释依赖于图像表示方法和应用领域知识;3)图像信息中包含空间关系信息。图像挖掘理论和技术尚不成熟,还存在一些未解决的问题,这使得对于图像挖掘技术的研究具有很高的挑战性。
2.1 符号说明
表示腐蚀, 表示膨胀, I(J)表示从图像J中进行图像I灰度重建(在同一定义域J I))。*表示对偶算子。
δI(n)(J)表示灰度级扩展n次, ∧表示逐点最低。
2.2 算法步骤
2.2.1预处理
(1.1)开运算;(1.2)Bot-hat转换;(1.3)闭运算;(1.4)H-dome消除转换。步骤(1.1)旨在从最初的图像中消除狭窄的背景峰,见图2(d)。
B表示一个扁平结构元素,I表示初始图像。。p表示步骤(1.1)的转换。
步骤(1.2)的主要目的是纠正初始图像复杂的非均匀背景,转换过程中终端的内部结构是相同的,见图2(e)。
步骤(1.3)用于平滑内部终端的非均匀区域,见图2(f)。
步骤(1.4)的目的是消除对应的失焦对象。从灰度图像中提取区域的最大值和最小值,这种技术被称为h-maxima和h-minima的扩展结构,见图2(g)。为了描述图像边缘与其他组织的距离,还需要把经过二值化和去噪处理的图像进行距离变换,用灰度值表示各点像素与边界的最短距离,得到距离变换图,见图2(h)。
(c)多巴胺能神经元原始图像,(d) 开运算后的图像,(e) Bot-hat转换后的图像,(f) 闭运算后的图像,(g) H-dome消除后的图像,(h)距离变换图像。
2.2.2 图像分析
(2.1)运用形态学标记对象和背景;(2.2)形态学梯度变换;(2.3)分水岭分割,见图3。其形态学梯度变换如下所示:
G表示梯度图像,M表示二进制图像标记,m是G的最大亮度值。
图3
(i)形态学标记后的图像,(j)形态学梯度变换后的图像,(k)分水岭分割后的图像。
预处理和图像分析阶段都基于数学形态学操作:开运算、灰度重建、闭运算、bot-hat转换、形态梯度和分水岭变换。这些步骤用于初始化图像,得到一个光滑的异构复杂的背景图像,根据给定的大小和灰度值选择小对象,去除失焦的和分离的对象。
2.2.3 构建对象表示
(3.1)构建特征描述,包括光密度和结构特征等;(3.2)特征选择,通过连续的特征选择算法找到最有辨别性的特征,进一步提高分类精度。
2.2.4 分类
(4.1)运用聚类算法进行对象聚类;(4.2)分类。在这个阶段首先运用聚类算法进行终端聚类,如层次聚类算法,最近邻聚类算法等。然后运用该算法进行分类,选择两组簇类型运用到该算法,每个集群提供了统计描述,包括集群对象属于指定组的概率。事实证明,93%的终端选择正确。运用该算法进行特征提取与手动提取相比具有更高的准确性,见图4。这是因为手动终端提取是通过电脑鼠标来完成的,人类视觉不能完美地精确检测对象的边界,提取到的对象也并不是所有的对象。因此运用该算法可以进一步提高分析效率,提高分类精度。
(l)自动化终端提取 (m)手动终端提取
图4 (l)自动化终端提取图像。(m)手动终端提取图像 (参见右栏)
3 总结与展望
本文针对图像挖掘技术,提出了一种新的适合大脑部分图像识别和分类的算法,本算法使用软件实现,可以用来估计帕金森病患者纹状体多巴胺能轴突的退化程度和功能状态的变化,并对病变图像进行识别和分类。实验结果表明此方法识别效率高,能够自动处理和分析大脑部分图像。为了进一步改进此方法,可以连接一些过滤器,如矢量属性过滤器等。这些过滤器可以用一种更简单的方法提高实验结果的精度。
图像合成技术教案 第2篇
——图像合成技术
授课教师：李天生
授课时间：2012年4月16日上午第三节课
授课地点：机房2
授课班级：101班
一、学情分析：
经过半年多的学习，学生对windows基本操作已比较熟悉，也已经有使用办公软件和flash软件的经验。对于图像处理软件photoshop，也有几次的使用经历。
二、教学目标：
1、知识与技能：掌握photoshop软件常见工具（移动工具、磁性套索工具等）的使用方法。
2、过程与方法：体会创作过程，初步了解图片合成技术的方法。
3、情感态度与价值观：培养学生交流与合作的能力，提高学生应用现代信息技术实现
创作的能力。
三、教学重难点：
重点：初步掌握图片合成的相关技术
难度：自学相关图片合成技术、利用图片合成技术实现创新。
四、教学方法：
任务驱动法：布置任务展开教学。
小组协作法：分成A-F六小组，每组选派一名组长，组内成员相互协作完成任务。
分层教学法：布置四个任务，任学生选择，学有余力的学生可以同时选择多个任务，使得每个学生都有进步。讲授法：
五、教学环境：多媒体机房
六、课时安排：1课时
七、教学过程：
（一）新课引入：
Flash影片引入：
（二）新课讲授
1、图片合成技术的概念：
把不同图片中的部分或者全部合成到一起形成一张新的图片的技术。
2、图片合成步骤：
3、实例视频讲解：四个实例都已经录制成视频文件，让学生选择学习其中的一个实例。其他实例的帮助文件会发送到学生机上，让学生自学。（注明：几个实例有很多相似的地方，这样也降低了学生自学的难度。）
（三）任务布置：
（四）点评与小结：
（五）课后作业：
浅析图像压缩技术 第3篇
关键词：图像压缩技术；数据冗余；JPEG压缩；小波变换压缩；分形图像压缩
中图分类号：TN919.81 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 06-0000-01
一、概述
随着科学技术水平的不断提高以及网络通信技术的不断发展，互联网络在生活生产的各个领域中得到不断应用，使得人们通过互联网进行数据信息传输成为可能。图像文件是人们日常生活生产中经常用的传输媒体，以其自身数据量大、信息全的特点，极大地方便了人们之间的沟通和交流，同时也为互联网络的图像资料的传输和存储带来了挑战。尤其是当前互联网络的极具发展，各种数码产品、可视电话、视频会议、视频监视系统得到广泛的应用，大量的图像资料充斥在互联网络中，如果人们直接对原文件进行传输和存储，将会占用大量的网络资源，极大地降低了互联网在数据传输和存储方面的效率和利用率，所以需要相关的技术对图像数据进行处理，使图像数据在互联网络中能够快速传输和实时处理，进而减少网络资源占有率，提升互联网络对图像数据的处理效率。
二、图像压缩的基本原理
图像压缩是应用在数字图像传输和存储过程中减少数字图像表示时的数据量的图像处理技术，从而减少数字图像中的冗余信息，使得数字图像的存储以及传输更加高效。数字图像压缩技术在互联网络的数据传输过程中的应用，主要是在发送端或者存储端将待发送的数字图像文件利用图像压缩技术进行数字图像处理，从而减少被传输图像文件的数据量，当互联网络的接收端接收到压缩后的数据或者读取存储的压缩处理的图像数据后，经过与图像压缩技术相反的图像恢复等技术，利用现有的 数据和相关的算法将图像文件维护到压缩前的状态，从而实现大数据量的图像文件的压缩传输和存储，节约互联网络资源。
在我们日常的数字图像数据中，存在大量的冗余数据，例如由于文件中由于相邻的像素之间存在相关性和相似性而引起的图像文件的空间冗余，图像数据序列中不同帧之间相同位置上的相关性和相似性而引起的图像文件的时间冗余，以及图像文件的彩色平面或者频谱带的相关性而引起的图像文件的频谱冗余等，这些冗余数据对于图像数据的传输或者存储来说，是非必须的，可以通过相关的图像处理技术，利用一个图像数据值即可恢复相邻区域的数据值。所以数字图像压缩技术主要是针对图像文件内的冗余数据进行相应的处理和删除，从而减少图像文件传输和存储时的数量比特数，提高数据传输和存储效率。
三、图像压缩技术
图像压缩技术根据后期的图像恢复程度可以分为有损数据压缩算法和无损数据压缩算法，可以根据不同的图像处理需求来选择不同的图像压缩算法来完成数字图像的压缩处理。当前，常见的图像压缩技术包括JPEG压缩技术、小波变换图像压缩技术、分形图像压缩技术。
（一）JPEG压缩。JPEG图像压缩主要是针对静止图像进行压缩处理的标准，是基于自适应的DCT（二维离散余弦变换）算法的压缩技术。对于静止图像，JPEG首先将图像分割成互不重叠的图像块，然后对每个数据块进行DCT（二维离散余弦变换），然后根据量化表对变换后的数据进行量化处理，去除高频部分的系数，并按照Zigzag扫描重新组织离散的低频系数，并以哈夫曼编码的形式对其进行编码。当前，JPEG压缩技术已经成为了国际标准，对于中高端的比特率具有良好的图像质量，但是由于该技术对图像进行分开处理，所以在高压缩比时会产生一定的方块效应，而且由于系数量化会对图像数据造成一定的损失。
（二）小波变换压缩。小波变换压缩技术主要是根据Mallat塔式快速小波变换的算法，对原始图像进行多级小波分解，并对每层的小波系数进行量化，对量化后的系数进行编码处理。小波变换压缩技术常用的小波图像编码有EZW、SPIHT和EBCOT。其中EZW是嵌入式小波零树图像编码，通过引入“零树”的概念，定义POS、NEG、IZ、ZTR四个符号，有效地提出了高频系数的编码。SPIHT是分层树中分配样本图像编码，它是利用空间树的分层方法，通过构造两个不同的空间零树来减少编码符号集的数量，从而有效地处理了小波系数的幅值衰减问题，降低小波编码算法复杂程度。EBCOT是可扩展的图像压缩编码，利用优化的分层截断算法对小波分解的每个子带进行编码处理，从而产生压缩码流，
（三）分形图像压缩。分形图像压缩是基于自相似的特点，通过迭代函数系统来实现图像的压缩处理。分形图像压缩技术首先将原始图像分割成多个子图像，然后对每个子图像匹配一个迭代函数，并以迭代函数来存储相应的子图像。同样的，在图像恢复时，只需要调用相应的迭代函数进行迭代即可恢复图像的原始数据。
分形图像压缩技术的主要方法有尺码编码方法，迭代函数系统方法等，其中尺码编码方法主要是以分形几何中小尺度度量不规则曲线的长度的方法为基础，将不同尺度的编码方法引入到分形图像中，而迭代函数系统的方法是寻找原始图像中的整体与局部相关的映射关系表达式，通过仿射变换来获取原始图像的仿射系数，来达到压缩的目的，其中仿射变换的表达式的寻找是该方法的难点，表达式越简单，图像压缩比就越高。
四、结束语
图像压缩技术是对图像进行处理，来减少图像数据在传输和存储过程中的文件标示的数据量的一门技术，随着互联网的不断发展以及各种数码网络终端的不断应用，相信数字图像压缩技术会在生活中应用越来越广泛，所以需要我们不断努力，研究出压缩比更高的图像压缩技术，从而提高网络传输和存储效率。
参考文献：
[1]刘宁，姜学军.基于小波变换的图像压缩并行算法研究[J].科技信息，2010（32）.
[2]周凯杰，曹培培.基于小波变换的图像压缩技术[J].科技信息，2013（26）.
[3]陈婷，郭金翠.图像压缩技术研究[J].科协论坛（下半月），2009（12）.
[4]王正言，杨卫，邵星灵，刘俊，翟宏强.基于DM642的图像压缩系统设计[J].核电子学与探测技术，2011（04）.
图像技术应用 第4篇
1 图像处理技术
目前主流的图像处理技术包括图像的压缩、图像的去噪、图像的增强、图像的风格化处理等[2]。网页设计中的图像处理技术,主要是指借助计算机软件对图像进行分析和加工处理,制作出所需要的图像效果。如对图像有瑕疵的部位进行修复,提升图像的清晰度,制作主题图像、导航条图像、背景图像等。随着网络技术的不断发展,计算机图像处理技术被越来越多地被应用到网页制作中。
2 网页设计中的图像优势效应
在网页设计中恰当地使用图像处理技术,既能吸引更多浏览者,又能提高浏览者对该网页的兴趣,从而使网页设计收到更好的效果。有研究表明,在多数情况下,人们对图片的记忆总是强于对字词的记忆。图片是一种参与深层语义过程的信息,人们在一个清晰的视觉回忆任务中,对文字和图片的信息记忆是不同的,人们更倾向于记忆图片信息,这种现象被称为图片优势效应[3]。在网页设计过程中,图像的优势效应主要包含以下几个方面。
2.1 视觉优势[4]
人们所需信息中的60%要靠视觉去获取,对世界的视觉便成为世界“存在”的条件[5]。图像的位置、尺寸大小、数量、排列形式、色调等都直接关系到网页的整体视觉表达,选择合适的图像,能直接具体地表达事物的本质,使得平淡的事物变成强有力的诉求性画面。
2.2 认知优势
图像在网站信息传达中辅助文字,可以引导阅读,增强网页的可读性,利于人们的理解。来自不同国家、地区、民族的人们能通过图片更好地读懂网页的意思,同时图像也减少了有阅读文字障碍的人在浏览网页时所遇到的困难。
2.3 商业优势
商业网站的核心是广告。想要在网页上推广某个产品,一幅好的图像则是广告的关键。图像对企业有着很大的促进作用。图像不仅仅是网站竞争的手段,同时也是很多企业的营销核心。
3 基于图像优势的图像处理技术在网页设计中的应用
3.1 图像格式的选择
在网页设计中,网页文件所占用的储存空间的大小是一个网站是否成功的关键。网页文件所占用的储存空间应尽可能小,这样可以提高网页在网络上的传输速度。网页占用的储存空间是由网页的内容及各种元素决定的。图像在网页中占了很大比重,因而,网页的浏览速度与网页中图像的大小息息相关。
在网页设计中,常用的图像压缩格式是GIF、JPG和PNG[6]。GIF格式是一种无损压缩图像的格式。它的压缩原理是不降低图像的品质,而是减少显示色彩数目。此外,GIF格式还支持图像背景透明和图像动态功能。JPG格式是一种有损压缩。在压缩过程中,图像的某些细节会被忽略。压缩程度越低,图像文件越大,图像越清晰。在表现色彩丰富的图像时一般采用JPG格式。PNG格式可以保留所有原始层、矢量、颜色和效果信息,且具有透明图像功能。
在网页设计中,处理图像时应注意,图像格式选择的标准是,在保证图像的可接受质量的前提下,文件所占用的储存空间应尽可能小,这样才能避免浏览者因为没有耐心等待图像完全展现,而放弃对该网页的阅读。
3.2 图像形状的表达
网页界面中的信息往往丰富而繁杂,浏览者不一定会对网页中的所有信息都感兴趣,这就涉及到对信息的选择性问题。由于视觉对点、线等图像形状元素的敏感程度较高,不同形状的图形又给人不同的视觉感受,因此,在处理网页中的图像时,可以将一些图形点化或线化,从而形成视觉注意的中心,便于选择性浏览[7]一般而言,方形或直角的图像比较正统,圆形或圆角的图像亲切柔和,不规则的图像活泼。因此,在网页设计时,应依据网页的风格,来选择相应的图像形状。
3.3 图像色彩的情感特性
视觉信息是人类从客观世界获得信息的主要来源。图像是视觉感知的结果和表现形式。据研究表明,色彩具有唤醒情感的力量。在所有图像的视觉特征中,颜色最具有感情色彩的特征,显著的色块可以立即吸引用户的注意并使用户心中产生主观感受。物体所具有的不同色彩会使人产生不同的心理反应,诸如喜悦、忧郁、平静等。对不同色彩,观察者会产生不同的心理反应和情绪波动。色彩这种引发人情感的能力,人们称之为色彩的情绪性[8]。按色度学原理,色调影响冷暖感觉,饱和度影响生动感,而强度则影响明暗感。在网页设计中,选择合适的图像色彩,根据和谐、均衡和重点突出的原则,将不同色彩的图像进行组合搭配来构成具有美感的页面。
在图像色彩的运用过程中,还应注意一些问题。一般情况下,网页应根据总体风格的要求确定一至二种主色调,不能毫无节制地运用多种颜色。此外,由于国家和种族、宗教和信仰的不同,以及生活的地理位置以及文化修养差异等,不同的人群对色彩的喜恶程度有着一定的差异。因此,在设计中要考虑主要顾客群的背景和构成。
针对图像色彩情感的这些特性,在网页设计的过程中,需根据色彩对人们心理的影响,合理地加以运用,使得信息得到应有的传达效果。
3.4 图像的非真实感风格化处理
在网页设计中,恰当使用有艺术感的图像既能够提高网页的美感和艺术感,又有利于吸引人的视线和注意力。
真实感的图像往往过于精确、刻板,缺乏绘画作品应有的艺术感,有时很难表达网页设计人员想要表达的意境。非真实感绘制(Non-Photorealistic.Rendering,NPR)是一种利用计算机生成不具有照片般的真实感而具有手绘风格的图像处理技术。它以图像分割为基础,并利用艺术家对场景绘制的定义,自动生成图像,如用计算机模拟素描、水彩画、油画、国画等艺术效果,其目标不在于图像的真实性,而主要在于表现图像的艺术特质、模拟艺术作品。
非真实感图像不仅能给观赏者美的享受、精神上的愉悦,更重要的是它省略了无关的细节,集中传达了有效信息,使浏览者更易接受和理解。可以在图1观察到这个效果,浏览者会不由自主地把注意力集中到近景,而不会去注意只用寥寥数笔勾画出来的远景。
将非真实感图像处理技术应用到网页设计中,通过对图像的创意变化,将用文字或听觉语言都难以表达清楚的含义展现出来,这种表达方式既能带给浏览者良好的视觉吸引力,又具有信息引导功能。
4 结语
网页设计的好坏直接影响网站的浏览人数,从而直接影响网站和企业的效益。把图像处理技术应用到网页设计中,能极大提升网页设计的最终效果与质量。图像的优势效应能够让网页设计师在设计网页时把图片作为优先考虑的元素。在网页设计过程中,设计师必须了解图像处理技术,平衡网站各元素之间的关系,比如图像的大小形态、文字的排版、图像色彩、图像风格等,从而设计出既有功能美又有形式美的网站。
参考文献
[1]秦岁明,马冬梅.网页界面优化设计的分析与研究[J].包装工程,2006,27(2):280-28 1.
[2]姜琴.网页设计中计算机图像处理技术应用解析[J].信息与电脑,2016(3):148-150.
[3]李同归.“知道感”(FOK)任务下的图片优势效应[A]//第八届全国心理学学术会议文摘选集[C].1997.
[4]林欢,谭浩,赵江洪.图片优势效应在网页设计中的应用[J].包装工程,2014,35(18):13-16.
[5]尹定邦.图形与意义[M].长沙:湖南科学技术出版社,2003.
[6]邹杰.浅谈图像在网页设计中的运用[J].计算机与信息技术,2007(24):329-330.
[7]董海斌,王丽梅,孙浩章.网页界面设计中的平面视觉元素[J].包装工程,2010(4):89-91.
图像处理技术论文 第5篇
关键词：医学影像; 计算机; 图像处理技术; 应用研究;
在现代化医学发展中, 由于科学技术的发展和融入, 使得很多的医学技术在处理过程中, 需要借助影像进行患者的病情分析, 比如CT影像以及X射片影像处理等, 这些影像处理需要借助计算机图像处理技术进行专门的影像还原分析, 将影像中表现的病变位置在计算机图像处理技术的应用下, 实现图像的高清化处理, 进而为患者的治疗提供参考性建议。本文通过对现代医学影像技术中计算机图像处理技术的应用研究, 能够在研究过程中, 找到适合医学影像和计算机图像处理技术结合的关键点, 这对于提升医学影像图片处理能力而言, 具有重要性研究意义。
1 医学影像技术常用的计算机图像处理技术
医学影像技术是现代化医学发展中, 经常运用到的一项技术, 在该技术的应用下, 注重的是对应用中的图像成像分析, 通过对图像成像分析, 进而找到适合诊断患者的治疗方式。就目前我国医学发展现状来看, 很多医学在患者的治疗过程中, 都已经实现了患者治疗中的医学影像技术应用。比如, CT片、X射线拍摄已经彩超和B超的处理等, 都需要借助在医学影像技术上进行应用, 通过医学影像技术的应用能够实现患者病变部位的清晰化成像反馈, 但是要想做到患者诊断的医学影像成像技术清晰化反馈, 就应该注重对影像技术应用的自身性因素管理控制, 通过管理控制, 从而实现医学影像技术发展的效率提升和呈像清晰度提升。这种情况下, 计算机图像处理技术中的PS技术、MAYA技术以及一些其他的计算机图像处理技术在医学影像发展中的应用也就越来越广泛。
2 计算机图像处理技术在医学影像技术中的应用
2.1 图像去噪
医学影像在传输过程中, 一直受到声音噪点干扰, 这种情况下, 就会造成传输的影像图片出现了明显的噪点, 影像诊治医生对患者病情的判断, 因此, 在这种情况下, 需要运用计算机图像处理技术进行医学影像技术应用的噪点处理, 通过对医学影像技术应用中的`图像技术处理, 能够实现影像自身的噪点下降, 并且保障了影像噪点的处理, 能够满足基本的影像应用需求。所以在现实影像技术的处理中, 为了保障影像处理效果, 所以需要对影像处理中的噪点清除, 通过对电子元件的干扰分析, 明确在医学影像应用中, 其噪点出现的根源, 按照其根源进行影像处理实施, 保障在影像处理根源的实施中, 能够实现图像的高清化成像。例如, 通过均值滤波、中值滤波等多种形式, 将医学影像中的噪点清除。
2.2 图像增强
图像增强是现代医学影像技术发展中, 较为常见的一种图像处理技术, 在该图像处理技术的应用中, 注重的是对图像的清晰度以及图像的分辨率提升。按照现代医学影像技术应用的要求, 在现实图像的处理中, 需要对医学影像自身呈现的图像进行还原, 只有还原医学影像本身, 相关的患者诊断病症, 才能够在医学影像中, 及时的被分析出来。所以在这种情况下, 很多学者在进行医学影像处理中, 需要将影像自身的色彩以及影响自身的饱和度和其他一些与影像相关的因素, 全部的排除好, 这样才能保障最终的影像应用效果, 实现医学影像应用和现代化医疗技术发展的双向性整合, 同时在现代化医学影像技术的应用和发展中, 由于图像增强技术的应用和实施, 能够保障医学影像技术在发展中, 能够借助计算机图像处理技术, 将其应用中的图像显示效果增强, 保障最终的应用效果。
2.3 图像分割
图像分割是现代化医学影像技术发展中经常运用到的一种技术, 在该技术的应用下, 注重的是对技术应用中的图像分割处理, 确保在图像分割处理中, 能够实现计算机处理技术应用的图像差异化处理, 保障了在现实医学影像技术应用中, 能够通过分割将医学影像技术应用中的图像进行分解, 同时在图像分解过程中, 还能够运用计算机图像处理技术, 将医学影像技术应用中对于患者诊断的区域性诊断因素进行详细的分析和总结, 便于医生在针对患者的诊断中, 能够将分割图像作为诊断技术处理的依据进行分析和应用, 实现了患者治疗中的影像技术应用需求, 满足了患者治疗的影像条件应用需求。
3 结语
综上所述, 在现代化科学技术发展应用下, 我国的计算机图像处理技术发展已经相当成熟, 作为医学诊断中常用的技术之一, 医学影像技术在整个医学患者临床诊断中, 占据着重要的位置, 要想保障医学临床诊断效果的准确性, 就应该注重对临床医学影像研究中的影像处理技术进行专门的分析, 确保在临床影像技术的应用处理中, 能够实现影像技术应用的效率性提升。通过本文的研究将现代医学影像技术中计算机图像处理技术应用研究归纳为以下几点:
(1) 图像去噪;
(2) 图像增强;
(3) 图像分割。
只有处理好以上几点技术应用, 才能够实现现代医学影像技术应用的快速性提升。
参考文献
[1]孙云, 金家贵, 曹东亮等.现代医学影像技术在冠心病诊断中的应用[J].成都医学院学报, 20xx, 10 (04) :483-486.
[2]龙然.数字化影像技术在现代医学中的应用分析[J].中外医学研究, 20xx, 36 (06) :149-151.
[3]唐辉, 俞璐, 王嵇等.现代医学影像技术放射技师具备的综合素质探讨[J].继续医学教育, 20xx, 25 (02) :3-4.
浅析计算机图像处理技术的应用 第6篇
关键词：计算机图像处理技术；内容；应用
中图分类号：TP391.41
所谓的计算机图像处理技术，就是利用计算机进行数据和图像的处理。由于计算机在处理数据的时候有很多的有点，比如准确、速度快、易于读取和保存等等，因此，计算机图像处理技术有着很广泛的应用，在工农业、工程、广告等方面，都可以见到利用计算机技术来进行图像处理的例子，本文就计算机图像处理在现实中的应用进行了探讨分析。
1 技术及图像处理技术的内容
在我们的生产生活当中，我们人类都是通过我们的各个感觉器官来接收外来的信息的，比如利用听觉、视觉、嗅觉来接收声音、图像、味道等信息，在我们每天接触到的信息当中，绝大多是的都是通过视觉采集来的图像信息，我们很多反应都是由接收到的视觉信息通过大脑的处理而完成的。在当今的世界，信息高速发达，我们生活的方方面面都离不开信息的传播和处理，信息的获取和处理直接决定了我们的思维和决策。我们每天接收的信息有80%左右都是图像信息，对图像信息进行处理可以让我们获得很多有价值的信息，通过分析这些信息，从而让我们做出正确决策。在计算机技术的发展下，图像处理也跟随计算机技术发展的步伐得到了很大的进步。
我国近些年来，计算机技术也得到了飞速的发展，与世界领先技术的差距逐渐的缩小，无论是在信息的采集方面还是对信息的处理方面，都取得了一些成果。比如，我国发射了很多的卫星，通过这些卫星，我们获得了很多的影像数据，对于全球的海洋、陆地等都有涉及，同时组件了相关的研究团队来对这些获取的数据进行分析，取得了一定的成绩。
计算机图像处理技术是在上世纪后期产生的，当时这项技术比较前沿，因此在航天事业中首次得到了应用。这项技术离不开计算机，它利用计算机来对图像进行分析处理，可以对图像进行修复、加强，也可以把图像中包含的信息进行转换，还能够对图像的色彩进行改变，这在计算机动画中应用比较广泛。计算机图像处理技术在农业、军事、科研等方面都有深入的研究和应用，也取得了很多的成果。
计算机图像处理技术的广泛应用对于我们的日常生活和各行各业的运作都有很大的影响，随着这项技术的不断发展，在每个行业中的应用还会更加深入。由于利用计算机进行图像处理有很多的计算机的优势，所以它的应用前景也非常的广泛。在农业、工业、交通等领域中，这项技术已经发挥了非常巨大的作用。
2 计算机分图像处理技术在实际中的应用
2.1 农产品加工中计算机图像处理技术的应用
在农业中，计算机图像处理技术主要是应用在了农业采摘机器人方面，在对图像进行识别的时候，首先要识别要采摘的对象，对其空间的位置进行定位，把数据反馈给机械手，从而实现采摘的动作；其次，还要在运行过程中对于道路中的障碍物进行识别，保证能够顺利的行动。
在农业方面，我国已经研究出了很多的采摘机器人，都是基于这项技术而实现的。利用这些机器人进行采摘，不仅能够提高采摘的效率，而且能够实现自动化操作，降低了人工操作的负担。比如我国自行研制的蘑菇自动采摘系统，就是利用计算机图像处理技术，来完成蘑菇的采摘，这套采摘系统不仅能够使蘑菇采摘的速度提高，同时还能够设定采摘时对蘑菇的损伤程度，使采摘的蘑菇较为完整。在其他的农业领域，计算机图像处理技术也得到了很广泛的应用。
2.2 计算机图像处理技术在工业生产中的应用
工业生产的发展趋势就是实现生产的自动化和智能化，要实现这一目标，就脱离不了计算机技术。在工业自动化生产的发展中，计算机图像处理技术也是一种得到广泛应用的技术。例如，在工业生产中，对于所生产的零件进行图像识别，再讲信息传送给机器人或机械手，就能实现加工的一些动作，从而实现自动化的生产。
2.3 计算机图像处理技术在交通方面的应用
计算机处理技术在交通上的应用可以说在我们的日常生活中最为常见，也是我们熟知的一种应用。我们经常可以见到的交通监控系统，红绿灯摄像头，超速检测摄像头等都是对这项技术的应用，利用这种手段可以监控人们交通方面的秩序，可以对一些违章行为进行拍摄记录，从而维护交通秩序的安全稳定。交通上计算机图像处理技术的应用可以说是必不可少的，因为通过人工去完成这些任务是不可能的，只有采用计算机技术，才能准确、快速的对交通状况进行监督，保证交通环境的秩序。
2.4 遥感技术中计算机图像处理技术的应用
遥感技术中，计算机图像处理技术是最为关键的技术，占有很重要的位置。遥感技术对于农林牧渔、军事等方面的发展，有重要的作用。在具体的应用过程中，要对采集到的图像信息进行快速的图像生成，如果是基于数字图像处理的，还要对其信息进行提取。遥感技术和计算机技术是分不开的，遥感技术可以对信息进行收集，在对信息进行处理的时候，还是要靠计算机来完成，因此，二者是相互合作的关系。
2.5 计算机图像处理技术在图纸读取方面的应用
在企业的日常生产过程中，经过长年累月的发展，积累了大量的设计图纸，这些图纸如何通过电子的形式储存起来对于技术的保存和发展来说具有重要的作用，不仅利于查找，也可以进行进一步的编辑和修改。利用计算机图像识别技术，可以将纸质的图纸，通过人工智能、模式识别等技术，将其转变为计算机图形文件，可以对图纸进行分析，更加方便了相关技术人员的工作。另外，这项技术在阅卷当中的应用也被我们熟知，很多考试当中都利用了机读卡来收集学生的答题情况，然后通过扫描识别来判断正误，加快了阅卷过程。
3 计算机图像处理技术的发展趋势
计算机图像处理技术根据目前在实际运用程度广泛来看，计算机图像处理技术的发展趋势在未来的发展前景是可观的，未来计算机图像处理技术的发展中，从程度上来讲，计算机图像处理技术会在传输率、真实度或者还在其他图像因素的技术手法上表现的越来越成熟，还会在图像的分辨率、多维成像做出成就。而且，计算机图像处理技术不仅在技术自身装置的简化、工业工程制图都会越来越精准，各方面的发展都会越来越全面。各方面都可能会应用到计算机图像處理技术，在某种程度上不仅提高人们生活的质量，而且，也会从整体上促进综合国力的提高。
4 结束语
在本文所列举的领域中，计算机图像处理技术的应用已经非常的广泛，而且发展的也比较完善了，极大的方便了人们的生活。在未来，这项技术将会参与到更多的领域中，使我们的生产生活更加智能化。
参考文献：
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作者简介：何宁（1978-），女，广西人，助教，本科，研究方向：计算机应用。
图像技术应用 第7篇
随着卫星遥感相机朝着高分辨力、宽覆盖等方向发展,急剧增加的遥感图像数据量给存储及传输带宽带来了巨大压力,星载遥感图像采集和缓存是空间技术应用中的关键技术之一[1,2]。同步动态随机存储器SDRAM的控制器设计虽然比较复杂,但是方式灵活,可以最大限度地节约资源,达到更高的图像数据传输率[3,4,5,6]。考虑到大面阵CCD的图像数据量非常大且采用4个象限同时输出,采集得到的图像要进行数据重组,因此在进行图像压缩和显示之前必须要缓存图像数据。图像缓存在整个系统起着重要的衔接作用,面阵CCD485的有效像素为4 k×4 k,每一个像素量化后的数据位宽为8 bit,因此一帧图像的数据量为16 Mbyte,这么大的容量非常适合用SDRAM来实现。本文中使用了2块三星(SAMSUNG)公司生产的SDRAM作为图像缓存,型号为K4H560838D,存储容量为32 M×8 bit,该系统每帧能缓存的最大数据量可达到32 Mbyte,系统硬件框图如图1所示,系统主要由CCD视频信号处理器、核心控制器FPGA、图像缓存SDRAM、高速并行数字差分接口、高速图像采集卡和图像存储和显示等组成。
1 SDRAM简介
SDRAM的存储单元由一个MOS管和一个容量较小的电容器组成,如图2所示。它的存储数据的原理主要是利用电容器的电荷存储效应来实现。当电容充有电荷,即充电的电容时,呈现高电压,在数字电路中,相当于存有逻辑“1”,反之,当电容没有电荷,即放电的电容时,呈现低电压,在数字电路中,相当于存有逻辑“0”,MOS管相当于开关,所以,电容器上不能长期地保存存储的电荷,因此必须定期给电容补充电荷,以免数据丢失,这个过程即为对SDRAM的存储单元的刷新或再生的操作。SDRAM的4种基本操作为初始化、刷新、读和写操作。
2 设计SDRAM控制器
该SDRAM控制器与外部接口信号SDRAM结构框图 如图3所示,使用2片三星公司生产的K4H560838D作为数据缓存。
SDRAM控制器左端的接口信号是与系统主机相连接的信号,其中,SYS_CMD为系统主机发给SDRAM的指令信号,SYS_CLK为系统主机的时钟信号,SYS_CMDACK为SDRAM接收到系统主机指令后返回给主机的信号,SYS_ADDR为SDRAM控制器的地址信号,SYS_DATAIN为写入SDRAM控制器的存储数据信号,SYS_DATAOUT为系统主机接收SDRAM控制器的数据信号, SYS_DM为系统主机给出的字节屏蔽信号,控制器右端的接口信号是直接与SDRAM对应管脚相连的信号,ADDR为控制器送给SDRAM的地址信号,DQ用于连接SDRAM的数据线,BA为SDRAM的块选择信号,RAS和CAS分别为SDRAM的行地址和列地址使能信号,CS和WE分别为SDRAM的片选和写信号,CLK和CKE分别为SDRAM的时钟和时钟使能信号,DQM为SDRAM的数据掩码。
SDRAM指令即CMD指令解析如表1所示。
SDRAM控制器的状态机如图4所示,SDRAM控制器平时处于IDLE状态,根据系统指令进入PRECHARGE,LOAD_MR,AUTO_REFRESH和读写状态。
其中,在执行LOAD_MR指令时,是将寄存器的数据存入到SDRAM的模式寄存器中,从而控制SDRAM的工作模式。寄存器预设用户定义的SDRAM的刷新周期。其中,读写状态如图5所示。
对读写操作,控制器先进入ACT(行有效)。执行写操作时,控制器需要检查RAS_TO_CAS delay结束标志和突发结束(burst end)标志。写操作需要3种状态:WRITE_W,WRITE_C和WRITE。状态WRITE_W用于查询rcd_end标志,状态WRITE_C发送第一个数据和WRITE指令到SDRAM中,状态WRITE继续发送数据直到突发结束。执行读操作时,除了检查RAS_TO_CAS delay和突发结束标志以外,控制器也需要检查CAS latency。读操作需要4种状态:READ_W,READ_CS,READ_C和READ。状态READ_W用于查询rcd_end标志,状态READ_CS满足RAS_TO_CAS delay,状态READ_C发送READ指令到SDRAM中,状态READ继续读取数据直到突发结束。
3 SDRAM控制器的读写操作仿真时序
由于本系统采用的SDRAM为K4H560838D,存储容量为32 M×8 bit,分为4个Bank,每个Bank容量为8 M×8 bit,每个Bank的行地址和列地址分别为13位和10位,即每个Bank是由8 k行和1 k列的存储单元阵列组成。SDRAM控制器设定SYS_ADDR共25位地址信号,其中SYS_ADDR[24:23]映射到SDRAM的4个Bank,SYS_ADDR[22:10] 映射到SDRAM的行地址,SYS_ADDR[9:0]映射到SDRAM的列地址。SDRAM控制器的读写操作仿真时序如图6和图7所示,图中SYS_ADDR为0x080280A(0100000000010100000001010),由上面映射可知,分别是对第2个Bank中起始行地址为0x0A(0000000001010),起始列地址为0x0A(0000001010)的存储单元进行8 byte的突发读写操作。由于行地址和列地址共同占用SDRAM_ADDR,所以采用 SDRAM_RAS和SDRAM_CAS信号来区分SDRAM_ADDR上是行地址还是列地址,两者均为低电平有效。contrl_state为SDRAM控制器的内部状态,状态转移完全符合图4和图5。
4 结论
本文首先介绍了SDRAM的存储原理和基本操作,提出了一种能满足遥感图像采集中的SDRAM图像缓存技术,对于面阵大小为4 k×4 k,每一个像素量化后的数据位宽为8 bit,一帧图像的数据量为16 Mbyte的遥感图像实时采集和缓存。实验结果表明,采用SDRAM作为高速、大容量的中间缓存优势相当明显,而且在FPGA中设计,对SDRAM的访问速度和存储位宽改变非常方便。
摘要：提出了一种高速的图像采集方案,此方案同样适用于线阵CCD和其他类型面阵CCD,真正满足了高速、实时地采集和显示图像的要求。使用了2块三星公司生产的SDRAM作为图像缓存,型号为K4H560838D,能够较好地完成图像缓存任务。
关键词：SDRAM控制器,高速图像采集,面阵CCD,图像缓存
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图像技术应用 第8篇
对栅格图像进行分析、识别并重建其中图形对象的过程称为矢量化。栅格图像的矢量化,为栅格图像转换为矢量图提供了技术保证[1]。需要指出的是,栅格图像的矢量化是一系列工作,在对图像的预处理过程中是非常重要的一步,它决定了进行矢量化图像的质量,关系着矢量化的成败,具有显著的实际意义。
笔者研究的主要内容是图像处理技术在栅格图像矢量化中的应用。由于需要进行矢量化的图像很多是工程图纸以及栅格地图等图片,这些图片输入电脑形成栅格图像的过程中很容易产生噪声等污染,因此,需要对图像进行预处理,就要使用图像处理技术[2]。笔者主要针对栅格地图图像进行研究,根据栅格地图图像矢量化的需要,主要工作包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像细化。
1 图像增强
1.1 图像增强的意义
在要处理的图像中,有些图像灰度可能局限在一个很小的范围内,目标和背景的灰度值相差不大,将会给图像分割的边界检测增加难度。如果边界检测不能达到很好的效果,后期的矢量化跟踪工作也会受到影响,因此,对这样的图像进行处理,使图像的特征明显,就要使用图像增强技术。笔者主要用到了图像增强中的灰度变换,包括全域线性变换算法和分段线性变换算法。
1.2 全域线性灰度变换的算法实现
1)用户根据自己的需要设定4个值,即变换前拉伸低灰度值x1,变换前拉伸高灰度值x2,变换后拉伸低灰度值y1,变换后拉伸高灰度值y2。
2)将x1,x2作为灰度值的边界,将整个图像的所有元素的灰度值S分为3个部分,即0≤S
3)根据线性变换公式对每部分的灰度值进行变换,并将所有变换后的灰度值存入bMap[256]中。
4)对于图像中的像素点,根据灰度映射表,在bMap[256]中查找该像素变换的灰度值。
5)将该像素点变换后的灰度值写回,覆盖原来的灰度值。重复执行步骤4和5,直到遍历完所有像素。
1.3 分段线性灰度变换的算法实现
1)根据线性变换公式对每部分的灰度值进行线性变换,并将所有变换后的灰度值存入bMap[256]中。
2)对于图像中的像素点,根据灰度映射表,在bMap[256]中查找该像素变换的灰度值。
3)将该像素点变换后的灰度值写回,覆盖原来的灰度值。重复执行步骤2和3,直到遍历完所有像素。
2 图像恢复
2.1 图像恢复的概念
图像恢复是指去掉或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降(退化)。需要处理的栅格地图图像可能由于各种原因产生噪声,这些噪声可能对后面的矢量化产生较大的影响。因此,要对图像进行恢复,滤出噪声。笔者在图像恢复这部分重点讨论的是对图像噪声的滤除。
2.2 图像去噪
中值滤波的常见实现方法是用1个3×3的模板窗口按如下步骤来计算。
1)将模板在图像矩阵中滑动,并将模板中心与图像中某个像素重合。
2)读取模板下各对应像素的灰度值。
3)求出这些灰度值的中间值S。
4)将中间值S赋给对应模板中心位置的像素。5)将模板向前推进,直至遍历完整幅图像[3]。均值滤波一般采用3×3和5×5的模板窗口,其计算步骤为:将模板在图像矩阵中滑动,并将模板中心与图像中某个像素重合;读取模板下各对应像素的灰度值;图像像素的八邻域与模板各元素相乘及相加,系数相乘和相加后得卷积输出,赋予模板中心点(i,j)下的输出值;将模板向前推进,直至遍历完整幅图像[4]。
3 图像分割
3.1 图像分割的定义及边缘检测的意义
处理栅格地图图像的目标就是找出地图中各个区域的边界线,其他部分都为背景。图像分割的目的就是将图像中人们感兴趣的部分从背景中分离出来。2个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘,目标像素与背景像素存在较大的灰度差,即存在明显的边缘。对图像进行分割,其主要目的就是为了边缘检测。因为栅格图像矢量化是将图像中的特定目标矢量化,这就需要检测目标的边界,提取目标的特征[5]。
3.2 图像分割的边缘检测算法
笔者采用了灰度阈值分割的算法对图像进行分割,以期达到边缘检测的目的。
1)求出图像中的最小灰度值Gmin和最大灰度值Gmax,令阈值初值
2)根据阈值初值T0将图像分割成目标和背景2部分,求出这2部分的平均灰度值G0,GB,
3)求出新的阈值
4)如果(ε的取值很小),则迭代结束;否则,k+1→k,转入第2)步,重新进行迭代运算。
5)根据阈值将图像二值化,使得图像目标与图像背景分离。
3.3 边缘检测算法
引进图像的梯度定义为
矢量G(x,y)的方向就是函数f(x,y)增大时的最大变化率方向。实际的图像灰度定义为
Gx是[i,j+1/2]的梯度近似值,Gy是[i+1/2,j]的梯度近似值,它们并不是同一点的梯度值,也就无法计算梯度幅值,因此采用模板所求的是处的梯度。
图像像素点的灰度变化值即此点的梯度幅值,而图像边界点的灰度变化值比非边界点的大,因此通过梯度幅值的大小来判断边界点。一阶边缘检测就是利用梯度的这一性质来检测图像边缘。
1)设定2个模板,即水平方向检测模板和垂直方向检测模板。
2)分别用2个模板与其对应的像素做卷积运算,得到梯度的2个分量。
3)推进模板,遍历每一个像素点,求每个像素点的梯度幅值T,此梯度幅值即此点的灰度变化值。
4)选取阈值,将每个像素点的梯度幅值T与此阈值S相比较。
5)如果梯度幅值T大于阈值S,则此点为边界点,即目标像素,置此点的灰度值为0;否则,置此点的灰度值为255。
4 数学形态学方法进行图像细化
4.1 数学形态学的基本运算
数学形态学是一种用于数字图像处理与识别的新理论和新方法,现有两幅图像A和B。下面先简单给出数学形态学的几种基本运算[6]。
定义1:A被B膨胀的结果
定义2:A被B腐蚀的结架
定义3:A对B的开运算
定义4:A对B的闭运算
定义5:如果B=B1∪B2,且B1∩B2=准,则定义A被B击中的结果为
定义6:给定B=B1∪B2,且B1∩B2=准,则定义A被B细化的结果为
数字图像细化是一种最常见的使用击中击不中变换的形态学算法。可见,图像A的细化可以通过结构元素B的设计来实现,使A中所有可见的轮廓像素被击中,所有不满足匹配条件的轮廓像素被保留。
4.2 图像细化的算法实现
任意目标像素都有一个四邻域和八邻域,约定几类像素的名称有边界像素、关键像素、端点像素。
边界像素是指四邻域像素中至少有一个为0,见图1-a,1-b,1-c,1-d。
关键像素是指该像素点的删除会导致连通性破坏或产生孔洞。
端点像素是指像素只有一个八邻域像素[7]。
为满足细化要求,关键性像素不可删除,否则会影响图像的连通性;端点像素不可删除,否则会影响线条的长度。
算法说明:该细化算法采用4个1×3模板,见图1-a,1-b,1-c,1-d,判定像素是否符合消去条件(是否有被删除的可能),如果有删除可能则继续用1个3×3模板判定像素是否是不可删除像素,不是则删除该像素,否则保留该像素。循环判断,直到细化。
具体判定定理有3个。
定理1:如果像素点满足如图1中任意模板,则该像素为边界像素,有被删除的可能,否则不予考虑。
定理2:如果像素分别符合图1-a,1-b,1-c,1-d之一,且(p2=0且p3=1)或(p7=0且p8=1),则像素p是关键像素,不可删除;(p4=0且p1=1)或(p5=0且p3=1),则像素p是关键像素,不可删除;(p2=0且p1=1)或(p7=0且p6=1),则像素p是关键像素,不可删除;(p4=0且p6=1)或(p5=0且p8=1),则像素p是关键像素,不可删除。
定理3:如果像素p符合模板(图1-a),且p1,p2,p3,p6,p7,p8都是0,则像素p是端点像素,不可删除。其他类推[8]。
细化算法的实现步骤主要有3步。
1)首先用图1-a,1-b,1-c,1-d中模板判定像素是否是边界像素,如果是则有可能被删除。
2)进一步用3×3模板邻域判断该像素是否是关键像素或端点像素,如果不是,则该像素是可删除的,否则予以保留。
3)重复第1步和第2步,经过多次迭代以后,曲线宽度会收敛为1,并且保持了曲线的连通性和分支线条长度不变。
5 结束语
笔者介绍的图像预处理工作包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像细化等工作。有的地图图像是有噪声的,会影响后面矢量化的工作,因此,需要对图像进行恢复;还有的图像特征不明显,目标不清晰,不利于图像的边界提取及后面的矢量化工作,这就需要对图像进行增强,扩大图像的对比度;对图像进行分割,分成区域边界和非区域边界两部分,目的就是为了检测边缘,提取图像的特征;对图像进行细化,对矢量化有重要作用,笔者介绍的方法较好地实现了这一点。
参考文献
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图像技术应用 第9篇
形状特征是描述图像中事物本质的特征。在图像检索过程中,我们可以通过提取图像的形状特征作为一类事物和另一类事物区分的标准。基于形状的图像检索系统是计算机通过对图像中事物的形状判断、并提取相应的特征值,以计算机视觉的角度重新勾勒出图像的形状或者轮廓,并将其保存到相应的图像特征库中。
2 基于形状特征的图像检索系统
基于形状特征的图像检索系统对图像的形状特征进行提取的方法是对图像中物体或者区域的边缘进行提取和分割。通常我们所理解的事物形状是一条封闭曲线所包围的区域,便可形成事物的初步轮廓。对图像形状进行描述时,我们既可以使用这一条弯曲的曲线,也可使用其所包围的区域。
基于区域的图像检索常用到的方法是链码。链码的描述方法是有Freeman首先提出来的,该方法采用曲线起始点坐标和斜率方向来表示曲线。链码是对边界点的一种编码表示方法,特点是利用一系列具有特定长度和方向的相连直线来表示目标的边界。因为每个线段的长度固定而方向数目有限,所以,只有边界的起始点需要绝对坐标方向,其余点都可以仅用连续方向来代表偏移量。由于表示一个方向数比表示一个坐标值所需的比特少,而且对每个点只需要一个方向数就可以代替两个坐标值,所以,链码表可大大减少边界表示所用的数据量。
对图像分割得到的目标边界时,对于平滑的图像,进行区域划分和形状提取时会收到较好的效果,但是当图像边缘较为复杂和噪声和非噪声区域的干扰时,常常会出现两个问题:一是图像边界较为复杂时,用来表示边界的特征值比较长;二是噪声和非噪声区域(颜色分配不均匀)干扰导致小的边界变化。常用的改进方法是对原边界点最接近的点定为新的边界点,但仍不能从根本解决这第二个问题,现在仍然是研究的热点和难点。
如图1所示,左边的图像库中图像从肉眼角度来看是一幅平滑的图像,但是从计算机视觉角度来看,其颜色分布及其不均匀,通过链码技术进行形状特征提取时图像的边缘曲线是理想的、可接受的,但是边缘的内部区域由于收到噪声和非噪声颜色区域的影响,其形状特征中出现了许许多多的小洞,对于这些干扰性状对于形状特征匹配时的干扰是巨大的,以至于无法进行图像匹配而最终获取到理想的匹配图像。这也是目前图像的形状特征提取的一大难点。
本文通过研究发现图像增强技术对图像的形状特征提取有很大的帮助,通过退化模型和维纳滤波对图像模糊和增强的过程,可以消除图像形状特征提取过程中的干扰区域,取得较好的效果。改进后的形状检索系统流程图如图2所示。
3 实施步骤
3.1 图像退化
对图像进行处理时,首先对图像退化的原因明确,然后通过数学模型来将图像退化的原理表示出来,通常情况下需要对图像以数字的离散函数g(x,y)呈现,并对退化模型离散化。
选取一张图像g(x,y):
上式中对g、h、f、n采取相同间隔采样,得到相应的[f(i,j)]AB、[h(i,j)]CD、[n(i,j)]AB、[g(i,j)]AB,再将阵列进行补零、增广操作,便得到大小为P×Q的周期延拓阵列,避免重叠误差,设置P≥A+C-1,Q≥B+D-1。
所以当k=0,1,L,M-1;l=0,1,L,N-1时,便可以得到二维离散退化模型,其公式为:
将上式用矩阵表示:g=Hf+n
上面公式中f,g,n表示一个行堆叠的PQ×1的列向量,H表示PQ×PQ阶的循环矩阵。
对上面的思维过程逆向过来便是,图片f(x,y)进行h(x,y)操作后,图片有了模糊处理,图片上附加上了噪声n(x,y),得到上面我们初始得到的图片g(x,y)。
3.2 图像复原
图像恢复有线性算法和非线性算法两种。一种是线性算法,线性算法方便快捷,并不用循环迭代,仅对图像逆滤波,从而实现反卷积,缺点是无法保证图像的非负性,恢复后的图像效果并不稳定。另外一种是非线性算法,采取连续的循环迭代,不断地提高复原的精度,一直到设定的阈值为止,这种算法效果非常稳定,但是与线性算法相比,它的计算量较大,对计算机资源占用较高,处理时间较长。
维纳滤波目标是得到统计误差函数的最小估计。其中,E表示期望值运算,f为尚未退化的图片。频域内公式为下:
上面公式中,
H(u,v):退化函数
Sn(u,v)=|N(u,v)|2=噪声功率谱
Sf(u,v)=|F(u,v)|2=退化前图像的功率谱
4 实验验证
通过退化模型和维纳滤波对图像模糊和增强的过程,理论上可以消除图像形状特征提取过程中的干扰区域,来提取出令人满意的图像特征。
(1)对本文开始部分提取形状特征的图像,再次进行处理,进行图像退化和复原后得到如图3图像所示。
(2)对已恢复的图像进行形状提取,得到图4图像。
结论:由图4可以看出通过非线性滤波技术处理后的图像形状特征边缘轮廓清晰、内部区域无噪声小洞,与本文开始提到的未进行图像模糊、恢复处理的图像形状特征提取的图像相比,达到了非常理想的效果。
5 效果验证
测试图像共包括50幅图片,全部为图像区域中存在较大干扰区域的图片,文件中包括各种事物的图像,其中汽车共10幅图片,如图5所示。本文选取了汽车作为用户的目标图片进行匹配,最终进行形状匹配的前10幅图像中全部匹配出来,而且与目标图像最为相似的排在了首位,在前10幅图像的结果集中,查全率为90%,查准率为90%完全超越了未进行图像增强处理的查询结果。
参考文献
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图像修复技术 第10篇
本文旨在从数字图像修复技术简述和现状出发引出几种常用的图像修复算法, 比较各算法的优势和不足, 再从图像修复技术的应用之中体会这项先进技术的重要意义。
1 图像修复技术简述及视觉认知规律
2000年, Be rtalm io[1]等人第一次提出“图像修复技术”的概念, 即利用损坏图像中的已知信息, 按照某种规则进行填补, 使修复后的图像接近或达到原图的视觉效果。在缺少足够信息的情况下要保证唯一正确的修复结果, 是一个比较困难的问题, 人类视觉系统的接受程度决定了这个问题的解的合理性。人类视觉认知规律首先具有结构性, 这也是在人类感知中作用最明显的特性, 大脑自动将断断续续的线条练成整体;其次根据相似性原理, 大脑也很容易利用领域信息从而将类似的物体组合在一起;除此之外, 在修复纹理时只要跟当前纹理相似, 大脑就不容易察觉到会有新纹理的出现, 这是由于大脑并不重视纹理。以上几种视觉认知规律, 为数字图像修复技术提供了可行性支持, 于是也有了下图[2]几种经典的修复方法。
2 几种常用的图像修复方法
2.1 基于结构的图像修复
Be rtalm io提出的BSCB模型 (2000) [3]模拟微观修复机制, Che n&She n提出的整体变分 (TV) 模型 (2001) [4]模拟宏观修复机制, 二者均是基于高阶偏微分方程 (PDE) 模型的典型的修补算法, 主要用于修复小尺度破损的数字图像。这类算法建立在图像的先验模型和数据模型之上, 将其转化为一个泛函求极值的变分问题, 利待修补区域的周边信息来确定扩散信息和扩散方向, 模拟修补师的手工修复过程。该算法的优点是不限制待修补区的拓扑结构并可以同时填补多个区域, 哪怕区域的结构和背景都不相同。其缺点是当修复区域比较大时, 信息扩散速度会放缓, 运算量急剧增加;若修复区域多纹理, 会使得图像很模糊;此外, 由于该算法基于局部进行分析, 所以无可避免地缺少整体指导。
2.2 基于纹理的图像修复
基于纹理的图像修复通过搜索、匹配、合成等一系列过程, 采样某些合适的图像块复制到缺损区域中, 保证结构的连续和相似性, 这是一种用于填充图像中大块丢失信息的算法。与基于结构的图像修复相比较, 基于纹理的图像修复追求整体的一致性, 同时它利用图像块之间的相似性, 异于前者基于点的分析, 此外, 基于纹理修复在匹配的时候会搜索全图, 从而使得利用信息更加充分。其缺点在于全局搜索的策略使得修复时间大大增加, 又由于未对图像的结构进行分析直接采用块粘贴, 使得图像中的块没有自然地拼接, 产生整体不和谐的效果和块效应。
2.3 基于学习的图像修复
非学习的方法对图像呈现出的模式缺少整体的认识, 而基于学习的修复方法则在图像的有效区域和其他图像数据库中发掘图像的先验概率, 然后通过置信度传播、梯度下降法等某些优化算法得到修复结果。Le vin提出的学习型图像修复算法从图像统计的角度出发, 统计学习每个点的梯度幅度和周边相邻点的梯度夹角, 通过置信度扩散方法来求解, 修复结果与训练的图像紧密相关, 进而体现了学习的模式特征。该算法的缺点在于学习的信息不能够太复杂, 所以只能描述些比较简单的类似于拐角的结构。
3 图像修复技术的应用举例
图像修复技术在各个领域都得到了充分的应用, 并一直朝着更具经济和学术价值的领域发展。现如今, 此项技术的用途普遍有以下几类:
3.1 旧照片的修复
在人们的日常生活中常常会保存一些经典的老照片, 这些照片在岁月的摧残下难免会有划痕或损毁, 或者底片受到污染。有划痕的透射底片和破损老照片均能够通过图像修复技术来处理, 计算机在用户选择修复范围之后自动对空白区域进行填充修补, 相当快捷方便。
3.2 去除目标物
这是一种逆向修复的行为, 即将原本在图像中的某些物体隐藏或者去除掉, 来达到一些特殊的目的或某种特殊的效果。如图2所示:
3.3 古老字画的修补
和老照片面临的问题一样, 由于年代久远, 许多极具价值的绘画和书法作品在传承的过程当中出现划痕和裂痕, 用计算机对图像进行修复, 将比手工修复安全快捷得多。
3.4 字幕去除
当图片中出现太多的字幕影响图片观看的时候可以用图像修复技术去除掉字幕, 清晰地还原出其背后的物体。
4 小结
随着科学技术的发展和大数据的诞生, 数字存储着越来越多的人们的信息, 保存着越来越多的数字图片, 图像修复技术应运而生, 极大地方便了人们的生活, 对艺术品的保护工作也做出了巨大的贡献。基于结构和基于纹理的图像修复算法为上述情况提供了可行性, 分别适用于小尺度和大范围的图像修补。然而, 图像修复依然存在很多问题等待做进一步地研究, 如目前的各种算法都是基于二维图像来实现的, 怎样建立三维图像修复模型将成为一个新的课题。
总之, 图像修复技术涉及到很多其他领域的问题, 所以图像修复工作者和研究者依旧还需克服很多困难, 解决相当多的问题。
参考文献
[1]李苏莉.数字图像修复技术的研究与应用.西安建筑科技大学硕士学位论文.
[2]图像修复.
[3]马洁, 潘振宽, 魏伟波, 国凯.Euler弹性修复模型及其Split Bregman快速算法.青岛大学信息工程学院, 山东青岛.山东大学学报 (理学版) .
交通中的图像识别应用 第11篇
我们都知道图像，在日常生活中也要接触大量的图像，图像就是图形和影像的总称，我们通过眼睛所观察到的一切都是图像，那么，什么是图像识别？什么又是图像识别技术呢？
图像识别又叫图像再认，是指人们再次辨认出某一图形的过程，当图形信息刺激人体的感觉器官，人体通过记忆中存储的信息与当前的感官信息进行对比加工，从而再次辨认出这一图形。人体具有极强的图像识别能力，我们看下面几张图片：
图1、2、3是图形设计师们对字母A的美化设计，虽然在颜色、形状和大小上有较大差异，但人们都可以轻松的识别出它就是字母A；图4、5、6从拍摄角度和光线上来说都是三张截然不同的图像，但人们也可以很轻松的分辨出它就是同一个项链。人们不仅可以通过视觉识别出某一图像，甚至图像识别还可以不受感觉通道的限制。例如，当别人在你背上写字母A时，相信你依然能识别出这一字母来。
人体神秘而神奇，究竟人体是怎样进行图像信息识别的呢？经过科学家们多年的研究发现，人体进行图像识别应该是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，人体在图像识别过程中，总是排除输入的多余信息，抽出关键信息，同时将这些关键信息进行整合，从而形成一个完整的知觉映像。
进入21世纪以来，伴随着科技的发展，人们变得越来越“懒”，以前必须要人类智能才能完成的图像识别工作也希望由计算机来替代，“图像识别技术”也由此而生。图像识别技术是人工智能的一个重要领域，它借由计算机来完成图像的识别功能。
图像识别的模型主要有两种——模板匹配模型和原型匹配模型。模板匹配模型强调当前的刺激必须与大脑中的模板完全匹配，图像才能被识别。例如字母A，如果在脑中有个A模板，字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致，字母A才能被识别。这个模型简单明了，但是它要求图像与模板必须完全吻合，这就要求在模板库设计时必须考虑所有的情况，这几乎是无法实现的，因此这一模型仅适用于场景较为单一的图像识别过程。
为了解决模板匹配的问题，人们提出了原型匹配模型，它将从图像中提取出的“相似性”作为原型，拿它来检验所要识别的图像。仍以字母A为例，它记录的原型是字母A的尖这一原型，所有具备尖这一特征的图像都将被识别为A。这种模型更倾向于人类的思维模式，也能识别出情况更为较多、较复杂的图像，因此称为图像识别技术的发展方向。
图像识别技术在交通中的应用
图像识别作为人工智能的重要内容，21世纪以来得到了巨大的发展，广泛应用于生产生活的各行各业中。在银行和商业中，图像识别技术用于识别支票和钞票上的特殊数字和字符；在医学上，图像识别技术用于识别早期肿瘤、分析心电图以及血小板计数；在军事中，图像识别技术用于导弹的精确制导；在地质勘探中，图像识别技术用于发现石油和天然气可能存在的底层；在现代遥感技术中，图像识别技术用于识别不同的自然资源。
近年来，伴随着城市的飞速发展，城市内人口急剧增加，汽车拥有量持续提高，由此引发了一系列的交通安全和交通拥堵问题。交通问题是涉及人、车、路的一个复杂的系统问题，它往往伴随着海量数据的分析和处理。因此，近年来，图像识别技术被广泛应用于交通运输领域，以提高交通管理者的工作效率，更好的解决城市交通问题。目前，图像识别技术已经广泛应用于交通违章监测、交通拥堵检测和交通信号灯识别等交通运输领域。
1. 交通违章监测
相信每一个有驾驶经验的人都会对道路上突然的闪光心存忌惮，没错，当闪光灯亮起的时候，可能你又要去缴纳罚单了。为了更好的保证道路的行车安全，这种先进的电子监测系统，也就是我们俗称的“电子警察”正被广泛的应用于抓拍“闯红灯”、“超速”等交通违章行为中。当“电子警察”采集到违章图像后，通过PSTN网（公共交换电话网）或Internet网送回交通监控中心，由专业的处理软件完成违章车辆图像显示、筛选、车牌号判读、违章车辆图文信息记录以及资料管理和查询等工作。其中，车牌号判读便运用了先进的图像识别技术，那么，车牌号是如何被识别出来的呢？
车牌号判读主要由图像处理、车牌定位、字符切分和字符识别四部分组成。
图像处理：将模拟图像转换为数字图像，模拟图像也就是空间连续的图像，而数字图像是空间离散的图像，比如10000像素的图像就是说图像是由10000个点组成的，由于计算机只能识别数字图像，所以我们首先便要将抓拍到的图像转换为数字图像。
车牌定位：将数字图像转化为灰度图像，也就是把彩色图像转换为黑白图像，图像的明暗变化由灰度值的大小决定。接着对灰度图像进行二值化分析，其目的是寻找一个合适的灰度值，把车牌照突出出来。然后用预存的车牌照特征与二值化分析后的图像进行比对，最终确定车牌照的位置。
字符切分：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法，这是因为字符在垂直方向上的投影会在字符间取得一个局部的灰度最小值，易于将字符分割出来。
字符识别：字符识别可以采用前面所提及的两种方法，基于模板匹配的方法和基于原型匹配的方法。基于模板匹配的方法是将分割后的字符与字符数据库中的所有模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于原型匹配的方法是先对字符进行特征提取，用所获得的特征来识别字符。
2. 在交通拥堵检测中
当我们乘坐小汽车或者公交车的时候，什么事情最让我们心烦意乱呢？没错，就是堵车了。在发生拥堵的时候我们最希望谁出现？没错，就是伟大的交通警察，他们让道路秩序井然有序，恢复畅通。那么可以在交通拥堵即将发生或已经发生时迅速通知交警吗？答案是肯定的，图像识别技术就可以实现交通拥堵的自动检测，及时通知交警进行交通疏导。那么图像识别技术是如何实现佳通拥堵的自动检测的呢？
交通拥堵自动检测主要由道路有效区域划定和车流所占面积比例两部分组成。
道路有效区域划定：将车辆流区域和非车辆流区域进行区分，车辆流区域是指路面本色的区域，它有灰度值变化较小的特点，因此大多数杂点较少的路面都可以轻松的识别出来；非车辆流区域是指花坛、护栏等区域，它的灰度值变化较大，进行区域划定前后的图像如图8和图9所示。
车流所占面积比例：车流所占面积比例的计算由边缘像素统计、交通流区域计数和交通拥堵判别三个过程组成。边缘像素统计是指在道路有效区域划定的基础上，在道路有效区域划定的基础上，统计所有灰度值剧烈变化的像素点，即边缘像素点，这些灰度值剧烈变化的像素点实际上就是车道上行驶车辆的边界点；接着在交通流区域计数时对所有边缘像素点进行扫描，通过判断当前像素点与前后像素点的关系确定行驶车辆所占的区域；经过上面两个步骤后，就可以实时的计算出行驶车辆所占的区域面积与道路有效区域面积的比例，这一比例与交通工程师提供的拥堵值进行比较，便可以轻松判别出交通拥堵的状况。如图10所示。
3. 在交通信号灯识别中
在世界上，大约有7%～8%的色盲、色弱患者，由于无法准确快速的在交叉口判断出交通信号灯信息，而给他们的日常出行带来了不便，目前，以图像识别技术为基础的交通信号灯识别技术给他们的出行提供了帮助。那么，交通信号灯是如何被识别出来的呢？
交通信号灯的识别方法有两种：一种是基于颜色分割的交通信号灯识别方法；另一种是基于形状分割的交通信号灯识别方法。
基于颜色分割的交通信号灯识别方法：交通信号灯的颜色特征是最为凸显的特征。我们也许都挺熟过RGB颜色空间，它是以红、绿、蓝三种基色来显示彩色，虽然我们希望以不同的R、G、B值来识别不同的交通信号，但是这种方法是不实际的，因为R、G、B三者之间的相关性较高，容易受光照、阴影等因素的影响，从而无法正确识别出红、绿、黄三种交通信号。HIS颜色空间颜色空间是适合人类视觉特性的色彩模型，其中H表示色度、I表示强度、S表示饱和度，HIS空间模型H、I、S三者之间相关性较小，易于进行颜色识别。因此，在基于颜色分割的交通信号灯识别中便采用将RGB颜色空间转换为HIS空间，再根据H、I、S值的阈值范围的方法来识别红、绿、黄交通信号。
基于形状分割的交通信号灯识别方法：交通信号灯在形状上有个显著的特征，即被一个黑色矩形框所包围。根据信号灯设计规范，该矩形框有固定长宽比。可利用该特征，将交通灯范围提取出来。如下图所示。
图像识别技术在交通中的应用展望
应用图像好解题 第12篇
例1 (2006年高考24题) 一质量为40 kg 的小孩站在电梯内的体重计上.电梯从 t=0时刻由静止开始上升, 在0到6 s 内体重计示数F的变化如图1所示.试问:在这段时间内电梯上升的高度是多少?取重力加速度 g=10 m/s2.
解:小孩的重力G=mg=400N, 在0到2 s 内由静止开始匀加速上升, 加速度
在2到5 s 内匀速上升 (加速度 a2=0) .第6 s 内匀减速上升, 加速度
由速度图像很快便解得电梯上升的总高度
例2 汽车刹车, 当以80 km/h 的速度行驶时, 可以在56 m 的距离内刹住, 当以48 km/h 的速度行驶时, 可以在24 m 的距离内刹住, 假设反应时间相等, 刹车加速度也相等, 试求反应时间?
解:依题意画出汽车的速度时间图像图3, 速度时间图像中梯形的面积表示位移, 则
又根据相似三角形知,
例3 两个完全相同的小球, 从光滑的 a 管和 b 管由静止滑下, 比较两球所用时间的长短.
解:如图4所示, 把 a 管分为1、2两段, b 管分为3、4两段.由于管道光滑, 所以小球的加速度 a=gsinα.1、4段倾角相等, 加速度相等.2、3段倾角相等, 加速度相等.并且倾角越大, 加速度越大.
再根据机械能守恒得, 两小球到达底端的速度大小相等.很显然位移也是相等的, 在图像中 (图5) 应是面积相等.据此, 由速度图像很容易判断小球在 a 管中的时间比在 b 管中长.
二、应用位移时间图像解题
例4 李教授在B地工作, 每天4点下班.小车司机每天下午4点从A地出发, 5点到达B地去接李教授.有一天, 李教授下班后步行返回, 在途中遇见接他的小车后乘车回到家里, 比平常提前20分钟回到家里.第二天他晚下班12分钟, 下班后也步行返回, 在途中遇见接他的小车后又乘车回到家里, 问这次他比平常提前多少时间回到家里? (假设A、B两地的公路是直线)
解:这是一个关于位移时间关系的问题, 用位移图像解答, 图像如图6.
在图像中BE//CF, 这两条线的斜率表示李教授步行的速度, AD的斜率表示小车的速度, 很显然它比李教授的速度大.根据相似形的知识,
其中BD=60分, CD=48分.
则 t=16分.所以, 李教授比平常提前16分钟回到家中.
可见, 图像法的确很明了、很快捷、很优越.但是, 不是所有的运动学问题都可以应用图像法解决, 一般地, 只有那些规律性强的问题, 比如匀速直线运动, 匀变速直线运动等问题才可以使用图像法, 并且能够收到神奇的效果.