Fast fractal image compression by pixel peaks and valleys classification
Fast fractal image compression by pixel peaks and valleys classification
HAN Jin-shu
(Department of Computer Science, Dezhou University, Dezhou 253023, China)
Abstract: To overcome the long-time consuming problem of the existing fractal image compression methods, combining with the characteristics of fractal image encoding, this paper selects the number and the positions of both pixel peaks and valleys in row direction within an image block as the classification features. And a three-layer tree classifier which provides a stepwise precise classification is utilized. The presented classification method has the advantages such as simple principle, convenient implementation and more accurate classification. Experiments show the validity of the presented approach in improving fractal encoding speed and holding the quality of the reconstructed image.
Key words: fractal; image compression; classification
1. Introduction
Fractal image encoding based on Partitioned Iterated Function System (PIFS) theory is an image compression technique, which exploits redundancy given by partial self-similarities within an image. Fractal image encoding is attractive due to its potential high compression ratio, fast decompression and multi-resolution properties. However, the key problem is the long encoding time consuming of existing methods. The main reason is that the similarity matching computation between range and domain blocks is complex. In response to this problem, an effective method is that do image blocks classification before blocks matching. After classification, exhausting searching is replaced by partial searching, and the similarity matching computation is done only during the blocks in the same class, so as to speed up the encoding process. As the key part of the classification, the classification features should better
HAN Jin-shu (1972- ), female, Master; main research fields: fractal image compression, fractal plants simulation; E-mail: lihanjinshu@https://www.wendangku.net/doc/0b1843670.html,. describe the information of the whole and every part of the image, as well as the similarity degree of image blocks. The features include the rules to directly determine the number of the class and the accuracy of classification, after that determine the fractal encoding time and the quality of the reconstructed image.
At present, according to the classification features, the major methods are as follows: Jacquin[1], Fisher[2] and Lee[3] use the gray statistical characteristics such as variance or mean of image blocks. Someone transform the image blocks from the space domain to the frequency domain, and the image data present certain new features. For example, Mas Ribés[4] use the image blocks’ low frequency DCT coefficients. Other methods such as with the fractal dimension[5], with inner product[6], with moment features[7], etc. The above methods classify image blocks from different aspects, however, few of them consider characteristics of the gray spacial distribution. Hence more misclassifications appear, and although the encoding speed is improved, the decoding image quality is deteriorated apparently. In addition, the features extracting method in frequency domain is complex due to transformation computation for image data. In fact, due to the complexity of an image itself and the similarity criteria, what are the typical features of an image is discussed continuously. For fractal encoding, finding out how to select classification features can better describe the self-similarity within an image and how to design simple and effective feature extracting method, is worth researching further.
Combining with the characteristics of fractal image encoding, this paper presents that the number and the positions of both pixel peaks and valleys in row
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direction in image blocks are regarded as the
classification features, and the three layers tree classifier is utilized to classify image blocks. The presented method has simple principle and can be implemented easily. Experiments show the validity of the method in improving fractal encoding speed and holding the decoding image quality.
This paper is organized as follows: Section 2 introduces the basic PIFS fractal image encoding method. Section 3 discusses why the numbers and the positions of both pixel peaks and valleys are selected to be the classification features. And the feature extracting and classification implementation algorithm are presented in this section. Section 4 shows the validity of presented approach in improving fractal encoding speed and holding the decoding image quality by experiments. Section 5 is the summary of this paper.
2. PIFS Fractal Image Encoding
The PIFS fractal image encoding procedure is as follows.
(1) The gray image to be encoded is partitioned into non-overlapping range blocks denoted by R i of size N×N, and is partitioned into overlapping domain blocks denoted by D i of size2N×2N. R i is an encoding cell. All domain blocks form the domain pool S D.
(2) According to the least-square error criteria, R i searches for its best matching domain block D i in S D.
D i approximates to R i by contraction affine transform ωi, where ωi is composed of three transformations. The first is geometric scaling mapping making R i and D i have same space size. The second is reflection or rotation transformations. Saupe[8] indicates that without these transformations, better decoding image can also be obtained quality by reducing the domain blocks’ partitioning step, and the compression ratio is improved due to never saving the transformation information. This paper agrees with Saupe[8]. The third is gray level transform G defined as follows:
i
i
i
i
i
D
S
D
G
Rσ
+
?
=
=)
(
?(1) where S i is scaling coefficient and σI is luminance offset. They are:
=/
i RD D
S r r,-
i r i D
f S f
σ??
=(2) The least-square error between i R? and R i is
2
min
=-/
R RD D
r r r
Δ(3)
where D
r
,are the mean of R i and D i, and r R, r D are the variance of R i and D i respectively. r RD is the covariance between R i and D i.
Compare ?min with the matching error threshold L. If ?min (3) Save S i, σi and the relative positions r x, r y between R i and its best matching block as encoding information. Repeat the above step to encode another rang block. 3. Fractal Image Encoding by Classification The basic PIFS fractal encoding procedure shows that when R i searches for its matching block in S D, the computation of comparing the similarities degree between R i and D i must be done. For this, r RD and ?min are computed by comparing every pixel in R i and D i. The larger the size of image block is, the more the number of the pixels is, and the longer time is consumed. Hence the classification method is proposed. In this method, the non-matching blocks can be removed by comparing several classification features describing the similarity degree between R i and D i. After classification, exhausting search is replaced by 70 71 partial search, and the similarity matching is done only during the blocks in same class, so as to speed up the encoding process. This paper selects the number and the positions of pixel peaks and valleys in row direction as the classification features. The reasons are as follows: From equations (1) to (3), we can see that if R i and D i have linear matching and similarities, they should have similar texture features. The similar texture can be described from two aspects. The first is the space distribution of the value variety trend between two adjacent pixels in row direction. It’s well known that for two images with same size and similar texture, in row direction, the value variety trend (increment, degression, invariant) of the pixel in corresponding position should be either accordant (when S i >0) or contrary (when S i <0). Further, this paper defines that pixel peaks and valleys are the points whose value variety trend is different from their adjacent pixels in row direction. For example, the value variety trend of the left pixel is increment, while the one of the right pixel is degression, here is a peak. Others are shown in Table 1. For two image blocks with similar texture, their value variety trend of the corresponding pixel should be similar; thereby the positions of their peaks and valleys should be similar too. So the positions of peaks and valleys can be regarded as the features to measure whether two image blocks are similar. Table 1 Definition of pixel peaks and valleys value variety trend of a pixel increment degression invariant increment no peak or valley a peak a peak degression a valley no peak or valley a valley invariant a valley a peak no peak or valley The second parameter for describing similar texture is the texture complexity. More complex texture means that the values of adjacent pixels in an image change more frequently, and more peaks and valleys are presented. Hence the amount of peaks and valleys can be regarded as the image features. In a word, this paper selects the number and the positions of both pixel peaks and valleys in row direction within an image block as the classification features, aiming at describing the texture complexity and the distribution of the pixels’ value variety. A great deal of range blocks and their matching blocks are tested. Experiments show that every pair of range and its matching block have same or similar features selected by this paper. Sometimes the same or similar features don’t always mean a pair of range and domain has better similarity matching. However, the pair of range and domain block is not similar and don’t have liner matching if their features are more largely different from each other. Hence the non-matching domain blocks are excluded. 3.1 Classification features of image blocks The classification features of image blocks are the number and the positions of both pixel peaks and valleys in row direction. Taking example of the original image block of size 8×8 shown in Fig. 1(a), the procedure of extracting features is as follows: (1) Compare the values of the adjacent pixels in row direction. The right pixel subtracts the left one in turn. The difference is denoted by d p and the difference threshold is denoted by L p . For human visual system is not sensitive to gray level change in range [-10,10] and fractal encoding permits a certain degree of matching error, the value of L p can be set to 7-10 considering L . If p p p L d d ><||,0, the pixel value is degression, and the right pixel is marked by -1. If p p p L d d >>||,0, the pixel value is increment, and the right pixel is marked by 1. If p p L d <||, the value changes less than permitting error, or is invariant, the right pixel is marked by 0. Hence a mark matrix of value variety trend is obtained shown in Fig. 1(b). (2) In row direction, compare every element of the matrix shown in Fig. 1(b) with its right one. If both elements have the same value, it means that in Fig. 1(a), the value variety trends of the pixels in corresponding 72 position are the same. And here or the left pixel is not a peak or a valley, and is marked by 0. On the contrary, if the two elements have different values, it means that the corresponding pixels’ value variety trends have changed, and here is a peak or a valley, is marked by 1. Hence a matrix of pixel peaks and valleys are obtained shown in Fig. 1(c). Where, the points with value 1 are peaks or valleys. The larger the number of these points is, the more complex the texture of an image is. Fig. 1(d) is an example, shows all pixels and their relative difference within the fourth row in Fig. 1(a). Man can easily recognize that the points marked by D C B A ,,, are ones whose value variety trends are different from their adjacent pixels, and D C B A ,,, are peaks or valleys. Compare Fig. 1(d) with Fig. 1(b) and Fig. 1(c), it is shown that the presented algorithm can locate D C B A ,,, precisely. 58 32 39 61 42 31 37 3836 41 58 54 35 38 32 3962 64 63 48 41 28 31 4573 77 48 76 49 26 44 7896 47 60 81 52 52 88 8048 59 85 71 44 93 78 3761 113 84 49 103 73 25 26100 128 69 92 66 27 25 36 (a) × -1 0 1 -1 -1 0 0 × 0 1 0 -1 0 0 0 × 0 0 -1 0 -1 0 1 × -1 1 -1 -1 1 1 × -1 1 1 -1 0 1 0 × 1 1 -1 -1 1 -1 -1 × 1 -1 -1 1 -1 -1 0 × 1 -1 1 -1 -1 0 1 (b) × 1 1 1 0 1 0 0 × 1 1 1 1 0 0 0 × 0 1 1 1 1 1 0 × 1 1 1 1 × 1 0 1 1 1 1 0 × 0 1 0 1 1 0 0 × 1 0 1 1 0 1 0 × 1 1 1 0 1 1 0 (c) (3) Count the number of the points whose values are 1 in Fig. 1(c). The number denoted by C pv is regarded as the first classification feature. Count the number of peaks and valleys in every row in Fig. 1(c) to be every dimension, then to form the second classification feature denoted by eigenvector T p , for example, []54354544=p T in Fig. 1(c). Thus the feature dimension is reduced, and the texture distribution can also be better described. 3.2 Classifier Preparing work: The original image is partitioned into three layers of range blocks of size N =16, 8, 4 by quad-tree method [9], and is partitioned into three layers of domain blocks of size 2N =32, 16, 8.The classification features C pv and T p of every block are computed. Fig. 1 Method of extracting pixel peaks and valleys in an image. (a) Data of an original image; (b) Mark matrix of pixel value variety trend; (c) Matrix of pixel peaks and valleys; (d) Example of the presented method Select a set of classification samples: The number of samples influences the speed and the accuracy of classification, and hence influences the encoding speed and the quality of the reconstructed image. For example, for an image of size 256×256, the number of its range blocks is 1024 and the number of its domain blocks is 58081 when N=8. Obviously, if the set of classification samples is composed of domain blocks, its number and computation complexity are very large. And this can not help to speed up encoding process. Actually, for fractal encoding, the classification purpose is making range block search for its matching block only in domain pool in its same class, and the domain blocks not belonging to the same class of the range block can’t be considered. Hence, the range blocks can be selected to form the set of classification samples. Firstly, according to the samples, the number of class and the classification scope or classification center of every class are determined. Secondly, every domain block is distributed to a certain class according to the features criteria. The domain blocks not approximating to any class are excluded. Classification implementation algorithm: The algorithm must be simple as well as effective, due to the purpose of improving encoding speed. This paper utilizes a three layers tree classifier which provides a stepwise precise classification. The classification speed is fast due to no sample training. The classification steps are as follows: (1) The first layer: classify the image blocks based on the texture complexity. The classification feature is C pv. The image blocks with more large different value of C pv are different from each other in texture complexity, and it is impossible that they have similarity matching. The number of the class should be right. Too many classes may result in more misclassification, however, too small number can’t help to speedup encoding largely. Hence, for image blocks of size N=16, 8, 4, classify them in step 15, 7, 4 respectively. For example, the blocks of size N=16 can be classified into nine classes. Eight classes’ value ranges of C pv are (0,15],(15,30],...,(105,)∞. Specially, the blocks with C pv=0 are classified to the ninth class. They can be regarded as smooth blocks or oblique plane blocks, and be matched by means or by a plane simply[10]. (2) The second layer: Based on the texture distribution, the module of T p denoted by | |p T is selected as the classification feature. The maximum and minimum of | |p T are determined by comparing every classification sample’s | |p T. Then the value range between the maximum and minimum of | |p T is divided into several small ranges to classify image blocks. In other words, it is spherical partition for the vector space based on | |p T. (3) The third layer: The classification feature is T p. Compare two samples’ T p based on Euclidean distance. If the distance is zero, then the two samples belong to the same class, else they belong to different class. Namely, the members of a certain class have same T p which is regarded as classification center. Then, for every domain blocks, compare its T p with every classification center. If a domain block’s T p is equal to a certain classification center, the block belongs to this class; otherwise this T p is compared with other classification center. If this T p isn’t the same with any center, the corresponding domain block is excluded. All range and domain blocks of every layer partitioned by quad-tree method[9] within the original image are classified by the above classification algorithm. Then, every range block searches for its matching block in domain pool of same layer and same class, and the matching parameters S i and σi are computed according to equations (1) to (3). 4. Experiments and Discussion Experiment condition: Pentium4 CPU2.8G, VC++ 6.0. Experiment images are three gray images of same size 256×256 and with different texture complexity shown in Fig. 2. The quad-tree method[9] is utilized. 73 The experiments results shown in Table 2, Table 3 and Table 4 indicate that comparing with the basic PIFS fractal image encoding method, the presented approach of this paper can speed up encoding process greatly and keep better quality of the reconstructed image. However, the compression ratio becomes a little lower due to a few misclassifications. The reason is that a range block with larger size can’t find its matching block due to its matching block being misclassified into other classes, so the range block has to be divided into 4 equal sized sub-images, and are encoded respectively. At the same time, the quality of the reconstructed image is less changed or even become a little better, due to more sub-images of small size which can find more accurate matching block more easily. The presented approach of this paper do better than Jacquin[1] and Fisher[2] method in every aspect. The reason is that the two methods only utilized the gray statistical characteristics not fully describing the gray spacial distribution in an image. Hence more misclassifications appear. The experiments show the classification features selected by this paper is reasonable and effective. The presented method can keep better balance during encoding speed, decoding image quality and compression ratio, and can be applied to any image with different texture complexity, especially do better for an image with more complex texture. Table 2 Experimental results of different encoding methods for Splash image method ratio PSNR(dB) (s) Basic method22.45 35.12 150 Presented method 20.89 35.24 9 Jacquin method[1] 21.00 34.25 76 Fisher method[2] 15.51 33.17 12 Table 3 Experimental results of different encoding methods for Lenna image method n ratio PSNR(dB) time(s) Basic method 14.63 32.01 276 Presented method 13.87 30.89 11 Jacquin method[1] 13.25 29.95 142 Fisher method[2] 11.67 28.83 16 Table 4 Experimental results of different encoding methods for Stream_bridge image method n ratio PSNR(dB) time(s) Basic method 5.41 25.96 370 Presented method 5.08 25.97 13 Jacquin method[1] 5.01 22.31 185 Fisher method[2] 4.27 20.56 20 5. Conclusions To overcome the long time consuming problem of existing fractal image compression methods, the major contribution of this paper are as follows: Firstly, combining with the characteristics of fractal image encoding, based on the complexity degree and distribution of the image texture, this paper selects the number and the positions of both pixel peaks and valleys in row direction in an image block as the classification features. Secondly, this paper utilizes a three layers tree classifier which provides a stepwise precise classification. The presented classification Fig. 2 Experiment images with different texture complexity. (a) Splash with smooth blocks and simple texture; (b) Lenna with some subtle details or complex texture; (c) Stream_bridge with many subtle details or complex texture. (a) (b)(c) 74 method has the advantages such as simple principle, convenient implementation and more accurate classification. Thirdly, the presented method can flexibly combine with other algorithm such as genetic algorithm, neighbor searching, etc. References: [1] A.E. Jacquin. Image coding based on a fractal theory of iterated contractive image transformations. IEEE Transactions on Image Processing, 1992, 1(1): 18-30. [2]Fisher Y. Image compression: A study the iterated transform method. Signal Processing, 1992, 29(3): 251-263. [3]Lee. C.K. The tutility of square isometriesin fractal image compression. Proc. ICIP-96, IEEE Int. Conf. on Image Processing. Lausanne, 1996. [4]J.M. Mas Ribés, B. Simon & B. Macq. Combined Kohonen neural networks and discrete cosine transform method for iterated transformation theory. Signal Processing Image Communication, 2001, 16: 643-656. [5]Chaudhuri B.B. & Sarkar N. Texture segmentation using fractal dimension. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995, 17(1): 72-77. [6]MA Yan & LI Shun-bao. 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(Edited by Martina) 75 毕业论文论文题目（中文）JPEG图像的编解码实现 论文题目（外文）Encoding and decoding of JPEG image 摘要 JPEG是一种十分先进的图像压缩技术，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像。本文设计和实现一个JPEG图像编解码器来进行图像转换，利用离散余弦变换、熵编码、Huffman编码等图像压缩技术将BMP图像转换成JPEG图像，即进行图像的压缩。验证JPEG压缩编码算法的可行性。通过比对图像压缩前后实际效果，探讨压缩比，峰值信噪比等评价图像数据压缩程度及压缩质量的关键参数，对JPEG 压缩编码算法的实用性和优越性进行研究。 关键词：JPEG；编码；解码；图像压缩 Abstract JPEG is a very advanced image compression technology, it uses lossy compression to remove redundant image data, in obtaining a very high compression rate can show a very rich and vivid image. In this project, a JPEG image codec is designed and implemented to transform image, using discrete cosine transform, entropy coding, Huffman coding and other image compression techniques to convert BMP images into JPEG images. Verifies the feasibility of JPEG compression coding algorithm. Through the comparison of the actual effect of image compression, the key parameters of compression ratio, peak Snr, and the compression quality of image data are discussed, and the practicability and superiority of JPEG compression coding algorithm are researched. Key words: JPEG; encoding; decoding; image compression 基于matlab的图像识别与匹配 摘要 图像的识别与匹配是立体视觉的一个重要分支，该项技术被广泛应用在航空测绘，星球探测机器人导航以及三维重建等领域。 本文意在熟练运用图像的识别与匹配的方法，为此本文使用一个包装袋并对上面的数字进行识别与匹配。首先在包装袋上提取出来要用的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，用SIFT方法对两幅图进行识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。仿真结果表明，该方法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进行识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。 1 研究内容 图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。 图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进行辨别。 2 研究意义 数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有非常重要的地位，被广泛的使用于农业，智能交通，汽车电子，网络多媒体通信，实时监控系统等诸多方面。因此，现今对技术领域的研究已日趋活跃和繁荣。而图像识别也同样有着更重要的作用。 3 设计原理 3.1 算法选择 Harris 角点检测器对于图像尺度变化非常敏感，这在很大程度上限制了它的应用范围。对于仅存在平移、旋转以及很小尺度变换的图像，基于Harris 特征点的方法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在大尺度变换的图像，这一类方法将无法保证正确的配准和拼接。后来，研究人员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测方法，具有仿射不变性的特征点检测方法，局部不变性的特征检测方法等大量的基于不变量技术的特征检测方法。 David.Lowe 于2004年在上述算法的基础上，总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，正式提出了一种基于尺度空间的，对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征，以及基于该特征的描述符。并将这种方法命名为尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform），以下简称SIFT 算法。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定特征点的位置和特征点所处的尺度，然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。利用SIFT 算法从图像中提取出的特征可用于同一个物体或场景的可靠匹配，对图像尺度和旋转具有不变性，对光照变化、 智能图像分析系统 解 决 方 案 北京恒泰同兴科技有限公司北京恒泰同兴科技有限公司是注册在中关村科技园区的高科技企业，成立于2004年，具有稳定的研发、生产、销售、服务队伍。恒泰同兴坚持自主开发之路，以“创造最大核心价值”为目标，以数字化、网络化、智能化为发展方向，专业从事图像智能识别、分析判断及自动处理产业化研究；公司研发的智能图像处理系统，与传统监控系统配合，为视频监控系统提供具有智能图像识别分析和告警的功能。可实现周界警戒与入侵检测、警戒线穿越检测、重要物品看护、遗留/遗弃物品检测、人体行为识别、道路交通检测等功能，可在各种恶劣气候、环境条件下进行目标识别和检测，避免了人工监控存在的易疲劳、易疏忽、反应速度慢、人工费用高等诸多不足，为客户提供了最佳安全监控系统解决方案。同时公司成功地开发大型行业联网解决方案，并有大量的实际案例，在视频监控行业积累了丰富的经验，智能监控和联网平台为用户提供了全方位的解决方案。公司本着诚实守信的经营之道，整合各种先进的技术资源，为客户定制最先进的行业解决方案，与各界用户一道，共同推进图像视频监控数字化、智能化和网络化进程。 恒泰同兴：持之以恒、稳如泰山 诚实、守信、专业、共赢 一、智能产品简介 智能视频分析系统是由位于前端或后端视频分析服务器，对监控摄像机所拍摄的视频图像进行分析，能将影像中的人、车或者物体的状态从任何背景中分离出来，加以辨认、分析与追踪。比对出所追踪对象的行为模式与预设的诸项安全规则，若发现违规之处，立刻进行报警通知，同时由使用平台进行信息记录或显示。 二、智能分析的功能 目前，智能视频分析系统在视频监控方向的应用主要在对运动目标的识别、分类和追踪。可以设置的规则、功能为以下几种：1、绊线检测 针对人、车通过特定运动方向绊线的监控；其应用如：警戒线、单向闸门流向、 栅栏攀爬…等；支持警戒区内多个目标同时告警、显示、报警图片抓拍、而且有 声音提示 图像编码技术的研究和应用 一幅二维图像可以表示为将一个二维亮度函数通过采样和量化而得到的一个二维数组。这样一个二维数组的数据量通常很大,从而对存储、处理和传输都带来了许多问题,提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量,这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据,从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行,而在这之后需要将压缩了的图像解压缩以重建原始图像或其近似图像.图像压缩和图像解压缩,通常也分别称为图像编码和图像解码。 图像编码系统模型模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块 :编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号。这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器 ,解码器重建输出的图像。一般来说 ,输出图是输入图的精确复制 ,那么系统是无失真的或者信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的。 现代编码方法 这里介绍了几种比较热的编码方法:第二代编码方法、分形编码、模型编码、神经网络编码、小波变换编码。 1.第二代图像编码方法 第二代图像编码方法是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础 ,出发点是消除图像数据的统计冗余信息 ,包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限 ,压缩比难提高。第二代图像编码方法充分利用人眼视觉系统的生理和心理视觉冗余特性以及信源的各种性质以期获得高压缩比,这类方法一般要对图像进行预处理，将图像数据根据视觉敏感性进行分割。 2．分形图像编码 分形图像编码是在分形几何理论的基础上发展起来的一种编码方法。分形理论是欧氏几何相关理论的扩展,是研究不规则图形和混沌运动的一门新科学。它描述了自然界物体的自相似性,这种自相似性可以是确定的,也可以是统计意义上的。这一理论基础决定了它只有对具备明显自相似性或统计自相似性的图像,例如海岸线，云彩，大树等才有较高的编码效率。而一般图像不具有这一特性,因此编码效率与图像性质学特性有关 ,而且分形图像编码方法实质上是通过消除图像的几何冗余度来压缩数据的 ,根本没有考虑人眼视觉特性的作用。 3.基于模型的图像编码 基于模型的图像编码技术是近几年发展起来的一种很有前途的编码方法。它利用了计算机视觉和计算机图形学中的方法和理论 ,其基本出发点是在编、解码两端分别建立起相同的模型 ,针对输入的图像提取模型参数或根据模型参数重建图像。模型编码方法的核心是建模和提取模型参数,其中模型的选取、描述和建立是决定模型编码质量的关键因素。为了对图像数据建模, 一般要求对输入图像要有某些先验知识。目前研究最多、进展最快的是针对可视电话应用中的图像序列编码。这类应用中的图像大多为人的头肩像。 4.神经网络图像编码 图像处理在航天航空中的应用-结业论文 论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用 学院：机械电气工程学院 班级： 2012级机制3班 姓名：张娜 学号： 20125009077 摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。 关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用 一、引言 数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。 二、数字图像处理简介 （一）图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 （二）数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的 智能视频分析系统 目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (8) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (9) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (10) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (11) 一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大，内容枯燥，现有系统即使配备值班人员，在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时，从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗，由于人的生理特点，不可能长时间有效观察多路图像，很可能造成遗漏可疑事件，对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。 第一章数字视频概述 1．什么是复合视频？2页，可改为填空题 例如：黑白视频信号是一个已经经过加工处理并包含扫描同步和消隐的图像信号，通常也叫做复合视频，简称视频。由于频带范围在1-6MHZ人们又把它叫做电视基带视频。 2．什么是视频技术？它主要应用在哪些领域？3页，可以改为填空题 例如：在不考虑电视调制发射和接收等诸多环节时，单纯考虑和研究电视基带信号的摄取、改善、传输、记录、编辑、显示的技术就叫做视频技术。 主要应用领域：广播电视的摄录编系统、安全及监控、视频通信和视频会议、远程教育及视听教学、影像医学、影音娱乐和电子广告。 3．什么是数字视频？5页 广义的数字视频表述为数字视频是指依据人的视觉暂留特性，借着计算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec技术、传输存储技术等来实现的以比特流为特征的，能按照某种时基规律和标准在显示终端上再现活动影音的信息媒介。狭义的数字视频时指与具体媒体格式所对应的数字视频。 第二章彩色数字视频基础 1．彩色电视系统是根据色光三基色原理来再现彩色图像的。按照此原理，任何一种色光颜色都可以用R G B三个彩色分量按一定的比例混合得到。7页 2．匹配兼容制彩色电视亮度信号的公式是：8页（2-2） 3．两个色差信号正交调制的目的是什么？10页 4．电视扫描分为逐行扫描和隔行扫描两种。 5．电视基带视频有复合视频、亮色分离视频和分量视频三种。13页 6．彩色电视制式有哪三种？制式差异主要体现在哪些方面？14页或改为填空 世界上现行的彩色电视制式有NTSC制式、PAL制式和SECAM制式三大制式。制式差异主要体现在亮度合成公式、色差信号提取、色副载选取及其正交调制类型、扫描方式、同步时基确定等方面的参数。 7．彩色电视图像的数字化有信号上游数字化和信号下游数字化两种。 8．A/D转换主要包括哪些环节？量化的实质是什么？编码的实质是什么？17，18页，可改为填空 A/D转换就是指对幅值连续变化的模拟视频电信号进行脉冲抽样保持、量化、编码等环节后形成二进制码流的技术处理过程。 9．一般常用的线性D/A转换器，其输出模拟电压U和输入数字量D之间成正比关系。19页 10．YCbCr信号和YUV信号是正比关系。21页，或选择A正比B反比C非线性D平方11．CCIR601标准为NTSC、PAL、和SECAM制式规定了共同的图像采样频率是13.5MHZ。21页 12．PAL制NTSC制的现行标准数字电视有效显示分辨率（清晰度）各为720X576像素和720X480像素。公用中分辨率为352X288像素。23页 第三章广义数字视频及分类 1．广义数字视频的定义？28页 2．广义的数字视频是依据人的视觉暂留特性，借助计算机或微处理器芯片的高速运算加上Codec编解码技术、传输存储技术等来实现的比特流为特征的全新的信息媒介。 3．图像序列的特点有哪些？33页 特点是每帧的分辨率相同，图像内容相关、图像文件名连续编号，而且有表示开始的图像序列头和表示结束的图像终止码。 图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨 摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。 关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析 所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用 在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用 在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相 数字图像处理 报告名称：字母识别 学院：信息工程与自动化学院专业：物联网工程 学号：201310410149 学生姓名：廖成武 指导教师：王剑 日期：2015年12月28日 教务处制 目录 字母识别 1.---------------------测试图像预处理及连通区域提取 2.---------------------样本库的建立采集feature 3.---------------------选择算法输入测试图像进行测试 4.---------------------总结 字母识别 1.imgPreProcess（联通区域提取）目录下 conn.m：连通区域提取分割（在原图的基础上进行了膨胀、腐蚀、膨胀的操作使截取的图像更加接近字母） %%提取数字的边界，生成新的图 clear; clc; f=imread('5.jpg'); f=imadjust(f,[0 1],[1 0]); SE=strel('square',5); %%膨胀、腐蚀、膨胀 A2=imdilate(f,SE); SE=strel('disk',3) f=imerode(A2,SE) SE=strel('square',3); f=imdilate(f,SE); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level); [l,n]=bwlabel(f,8) %%8连接的连接分量标注 imshow(f) hold on for k=1:n %%分割字符子句 [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor',' y','MarkerSize',10); % plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); row=max(r)-min(r) col=max(c)-min(c) for i=1:row for j=1:col seg(i,j)=1; end 图像处理技术及其应用 姓名： （班级：学号：） 【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 【关键字】图像处理；发展；技术应用 1 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况 进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现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。 从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状 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。 3.1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，许多国家每天派出很多侦察飞 3.基于matlab的人脸识别算法 3.1 问题描述 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量，如一幅 N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。因此，本次试题采用PCA算法并利用GUI实现。 对同一个体进行多项观察时，必定涉及多个随机变量X1，X2，…，Xp，它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息，而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。 任何一个度量指标的好坏除了可靠、真实之外，还必须能充分反映个体间的变异。如果有一项指标，不同个体的取值都大同小异，那么该指标不能用来区分不同的个体。由这一点来看，一项指标在个体间的变异越大越好。因此我们把“变异大”作为“好”的标准来寻求综合指标。3.1.1 主成分的一般定义 设有随机变量X1，X2，…，Xp，其样本均数记为，，…，，样本标准差记为S1，S2，…，Sp。首先作标准化变换，我们有如下的定义： (1) 若C1=a11x1+a12x2+ … +a1pxp，…，且使 Var(C1)最大，则称C1为第一主成分； (2) 若C2=a21x1+a22x2+…+a2pxp，…，(a21，a22，…，a2p)垂直于(a11，a12，…，a1p)，且使Var(C2)最大，则称C2为第二主成分； (3) 类似地，可有第三、四、五…主成分，至多有p个。 3.1.2 主成分的性质 主成分C1，C2，…，Cp具有如下几个性质： （1) 主成分间互不相关，即对任意i和j，Ci 和Cj的相关系数 Corr(Ci，Cj)=0 i j (2) 组合系数(ai1，ai2，…，aip)构成的向量为单位向量， (3) 各主成分的方差是依次递减的，即 Var(C1)≥Var(C2)≥…≥Var(Cp) 智能视频分析系统解决方案 1.1 系统概述 智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。 智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。 在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。 1.2 系统组成 智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下： 图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论： 在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。 位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用 的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细 部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。 图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅） 摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域 基于ＭATＬAB的人脸识别 ————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期: 图像识别 题目:基于MＡTＬAB的人脸识别 院系:计算机科学与应用系 班级: 姓名： 学号： 日期： 设计题目基于MAＴLAＢ的人脸识别设 计技术参数 测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小１02４×7６8 特征向量提取阈值 1 设计要求综合运用本课程的理论知识,并利用MAＴＬAB作为工具实现对人脸图片的预处理,运用ＰCA算法进行人脸特征提取，进而进行人脸匹配识别。 工作量 两周的课程设计时间，完成一份课程设计报告书，包括设计的任务书、基本原理、设计思路与设计的基本思想、设计体会以及相关的程序代码； 熟练掌握Maｔlab的使用。 工作计划第1-2天按要求查阅相关资料文献,确定人脸识别的总体设计思路； 第３-4天分析设计题目，理解人脸识别的原理同时寻求相关的实现算法；第５-８天编写程序代码，创建图片数据库,运用ＰCＡ算法进行特征提取并编写特征脸，上机进行调试； 第9-12天编写人脸识别程序,实现总体功能； 第13-1４天整理思路,书写课程设计报告书。 参考资料1 黄文梅，熊佳林,杨勇编著．信号分析与处理——MATAＬB语言及应用.国防科技大学出版社，2000 2 钱同惠编著.数字信号处理.北京:机械工业出版社，２004 3 姚天任,江太辉编著.数字信号处理．第2版.武汉:武汉理工大学出版社,200０ 4 谢平，林洪彬，王娜.信号处理原理及应用．机械工业出版社，２00４ 5刘敏，魏玲.Mａｔｌａb.通信仿真与应用.国防工业出版社，20０5 6 楼顺天.基于Ｍatlab7．x 的系统分析与设计.西安电子科技大学,200２ 7孙洪.数字信号处理.电子工业出版社，２001 目录 引言?错误!未定义书签。 1 人脸识别技术?错误!未定义书签。 1.1人脸识别的研究内容?错误!未定义书签。 1.1.1人脸检测(Faｃe Dｅｔection）........... 错误!未定义书签。 基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点 1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构. 目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25) 第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人， 视频监控智能分析技术应用分析 一、概述 在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。 智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。 按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析： 识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。 行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。 图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。 图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。 诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。 二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法 帧差法JPEG图像的编解码实现
基于matlab的图像识别与匹配
智能图像分析系统
图像编码技术的研究和应用
图像处理在航天航空中的应用-结业论文
智能视频分析系统
数字视频技术及应用复习题
图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨
基于MATLAB的图像处理字母识别
图像处理技术及其应用
基于matlab的人脸识别算法(PCA)
智能视频分析系统解决方案
图像编解码技术及应用
图像处理技术的应用论文
基于MATLAB的人脸识别
智能视频行为分析平台建设方案
基于matlab数字图像处理与识别系统含程序
视频监控智能分析技术应用分析