图像处理方法

i=imread('D:\00001.jpg'); >> j=rgb2gray(i);

>> warning off

>> imshow(j);

>> u=edge(j,'roberts');

>> v=edge(j,'sobel');

>> w=edge(j,'canny');

>> x=edge(j,'prewitt');

>> y=edge(j,'log');

>> h=fspecial('gaussian',5); >> z=edge(j,'zerocross',[],h); >> subplot(2,4,1),imshow(j) >> subplot(2,4,2),imshow(u) >> subplot(2,4,3),imshow(v) >> subplot(2,4,4),imshow(w) >> subplot(2,4,5),imshow(x) >> subplot(2,4,6),imshow(y) >> subplot(2,4,7),imshow(z)

>> %phi:地理纬度lambda:地理经度delta：赤纬omega：时角lx 影子长，ly 杆长

>> data=xlsread('D:\附件1-3.xls','附件1');

>> X = data(:,2);

>> Y = data(:,3);

>> [x,y]=meshgrid(X,Y); %生成计算网格

>> fxy = sqrt(x.^2+y.^2);

>> %[Dx,Dy] = gradient(fxy);

>> Dx = x./fxy;

>> Dy = y./fxy;

>> quiver(X,Y,Dx,Dy); %用矢量绘图函数绘出梯度矢量大小分布>> hold on

>> contour(X,Y,fxy); %与梯度值对应,绘出原函数的等值线图

错误使用contour (line 55)

矢量X 必须严格递增或严格递减，并且没有重复值。

>> close all

>> juli = sqrt(X.^2+Y.^2);

>> plot3(X,Y,juli);

矩阵：

矩阵转换成灰度图像>> X=magic(256); >> i=mat2gray(X); >> imshow(i);

>> i=imread('D:\00001.jpg'); >> [x,map]=gray2ind(i,8); >> figure;

>> imshow(i);

>> figure;

>> imshow(x,map);

灰度图像转换成索引图像

水平+45度垂直-45度

subplot(2,2,1); % 2、2、1之间没有空格也可以

subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n 列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。

i=imread('D:\00001.jpg');

>> j=rgb2gray(i);

>> warning off

>> imshow(j);

>> h1=[-1,-1,-1;2,2,2;-1,-1,-1];

>> h2=[-1,-1,2;-1,2,-1;2,-1,-1];

>> h3=[-1,2,-1;-1,2,-1;-1,2,-1];

>> h4=[2,-1,-1;-1,2,-1;-1,-1,2];

>> J1=imfilter(j,h1);

>> J2=imfilter(j,h2);

>> J3=imfilter(j,h3);

>> J4=imfilter(j,h4);

>> J=J1+J2+J3+J4;

>> figure;

>> subplot(121);imshow(i);

>> subplot(122);imshow(j);

高斯降噪

I=imread('D:\00001.jpg');

>> j=rgb2gray(I);

>> J=imnoise(j,'gaussian',0,0.01); >> w=edge(J,'canny');

>> figure

>> subplot(121);imshow(J);

>> subplot(122);imshow(w);

扫图算法摄像机空间坐标变换

>> OriImage=imread('D:\00001.jpg');

>> sigma = 1.6;

>> grayImg=rgb2gray(OriImage);

>> gausFilter = fspecial('gaussian',[5 5],sigma); >> blur=imfilter(grayImg,gausFilter,'replicate'); >> warning off

>> imshow(blur)

高斯滤波图像处理

>> %图像高斯平滑滤波处理>> img=imread('D:\00001.jpg'); >> f=rgb2gray(img);

>> subplot(1,2,1);

>> imshow(f);

>> f=double(f);

>> f=fft2(f);

>> f=fftshift(f);

>> [m,n]=size(f); %

>> d0=80;

>> m1=fix(m/2);

>> n1=fix(n/2);

>> for i=1:m

for j=1:n

d=sqrt((i-m1)^2+(j-n1)^2); h(i,j)=exp(-d^2/2/d0^2); end

end

>>

>> g=f.*h;

>> g=ifftshift(g);

>> g=ifft2(g);

>> g=mat2gray(real(g)); >> subplot(1,2,2);

>> imshow(g);

图像伪彩色处理方法研究

中北大学 课程设计说明书 学生：王瑞学号：39 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：图像伪彩色处理方法研究 指导教师：英亮平职称: 副教授

2013 年12 月26 日 中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：王瑞学号：39 学生姓名：齐学号：36 学生姓名：穆志森学号：26 课程设计题目：专业综合实践之多维信息处理部分： 图像伪彩色处理方法研究 起迄日期：2013年12月16 日～2013年12月27日 课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：英亮平 系主任：王浩全

下达任务书日期: 2013年12月15 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 1.1伪彩色图像处理原理 (1) 1.2伪彩色增加的目的 (2) 1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2) 2.1 源程序执行原理 (4) 2.2 源程序 (5) 2.3实验结果 (6)

3.1学习心得 (7) 参考文献 (8) 1.1伪彩色图像处理原理 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。 所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我

机器视觉与图像处理方法

图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning

matlab图像处理工具箱大全--参考

参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。 举例： 调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); figure, imshow(K) 调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg'); RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]); imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2) 图像处理函数详解——imadd 功能：实现图像相加运算。 用法：Z = imadd(X,Y) 例子：I = imread('rice.png'); J = imread('cameraman.tif'); K = imadd(I,J,'uint16'); %转换数据类型，然后将图像相加 imshow(K,[]) 图像处理函数详解——im2uint8 功能：将图像转换为8位无符号整型。也可将输出值限定在[0 255]内。 用法：I2 = im2uint8(I) RGB2 = im2uint8(RGB) I = im2uint8(BW) X2 = im2uint8(X,'indexed') 举例：I = reshape(uint8(linspace(0,255,255)),[5 5]) I2 = im2uint8(I) 图像处理函数详解——im2bw 功能：通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。 用法：BW = im2bw(I,level) BW = im2bw(X,map,level) BW = im2bw(RGB,level) 分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。 Level是归一化的阈值，值域为[0，1]。Level可以由函数graythresh（I）来计算。 例子：load trees BW = im2bw(X,map,0.4); imview(X,map),imview(BW) 图像处理函数详解——histeq

图像处理的流行的几种方法

一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途 一神经网络算法 人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途 在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途 神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类： 第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途 第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途 例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途 二小波变换 小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方

浅析Photoshop工具箱中的工具分类及其在图像处理中的应用

浅析Photoshop工具箱中的工具分类 及其在图像处理中的应用 学生姓名：谌章磊 学生学号： 10140102022 院系班级： 10级数学与应用数学（2）班指导老师：董卫鹏

目录 摘要 (1) 正文 (2) 1、工具箱基本工具的分类及其使用 (2) 2、选取工具 (6) 3. 裁切工具 (13) 5、笔刷工具 (20) 6、橡皮工具 (21) 7、模糊、锐化和涂抹工具 (22) 8、加深、减淡和海绵工具 (23) 9、文字工具 (24)

Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，它不仅仅限于“一个很好的图像编辑软件”，实际上，它在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有很广泛的应用，所以学会使用Photoshop对我们今后的学习和工作都有长远的意义。众所周知，学习Photoshop需要我们学习绘画的基础理论，掌握色彩原理以及颜色选取、范围选取、工具与绘图、图像编辑、色彩和色调控制、图层、路径、通道、蒙板和滤镜等的应用，而其中熟悉和掌握Photoshop中工具箱中工具的分类和使用技巧是进行整个图像处理的基础，具有重中之重的地位。现在本人通过一定的顺序借助一定的实例演示谈一谈Photoshop工具箱的工具分类以及使用技巧，这不仅有助于自己对Photoshop工具箱有一个系统的认识，还有助于Photoshop 爱好者对Photoshop有一个基础的入门学习。 关键字：实例演示分类及其使用技巧系统认识

想要用好Photoshop，首先要了解Photoshop中最常用到的工具箱。 Photoshop的工具箱就像是一个百宝箱，它里面提供了几乎所有能够辅助我们 进行各种操作的有用的工具。图1-1- 2 1、工具箱基本工具的分类及其使用 工具箱中的工具大致可以分为：选择工具、绘图工具、路径工具、文字 工具、切片工具以及其它类的工具，此外还有一些提供独立控制功能的按钮 和选项。由于不同的工具使用起来的基本方法和原理都差不多，这里本人通 过一个简单的例子对工具箱的使用进行一个大致的阐述，在这个例子中本人 将使用“选择工具”和“绘图工具”来制作一个立体球，一起来看看怎么做 的吧！ 步骤1 新建一个图像文件 首先我们创建一个新的图像文件。执行【文件】|【新建】命令打开【新 建图像】文件对话框，在“名称”中填入图像的“名称”为“立体球”；将“宽 度”和“高度”都设置为400；分别在右边的下拉框中选择单位为“像素”； 在“模式”中选择图像的色彩“模式”为我们通常使用的“RGB 颜色”模式 （如图1-1-4所示）。其它为默认设置，单击【确定】按钮，这样一个新的图像文件就建好了。 图1-1- 4 图1-1- 5 步骤2 建立一个圆形选区 接着来制作一个圆形选区。选区的制作是Photoshop中常用到的操作，通过设定选区我们可以指定对图像处理的范围。如本例将要制作一个实心的圆形，那么先用选区来指定这个圆形的范围，下面我们就来看看怎样使用【椭圆选框工具】来制作一个正圆选区。首先要选中【椭圆选框工具】，在一般情况下，我们可以通过用鼠标点击工具箱中相应的工具图标来选中我们需要的工具，可是在Photoshop中有些工具在默认状态下是隐藏起来的，比如椭圆选框工具。我们可以在相应的工具图标上按住鼠标左键并停留一会直到弹出一个选择列表（如图1-1-6所示），这时将鼠标移动到列表中相应的工具图标上点击，我们就可以选择那些被隐藏起来的工具了，效果如图1-1-7所示。

基于FPGA和双DSP的高速视频图像处理系统设计(精)

第39卷,增刊 V01.39Supplement 红外与激光工程 Infrared and Laser Engineering 2010年05月 Mav.2010 基于FPGA和双DSP的高速视频图像处理系统设计 苑爱博,鲁新平,李吉成,张志龙,杨卫平 (国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南长沙410073 摘要:介绍了基于XC5VSX95T和两片TMS320C6455的高速实时视频图像处理系统的设计原理.其中Ff,GA模块主要完成图像实时采集和传输的逻辑控制及图像预处理任务,双DSP模块承担特征提取、目标识别、跟踪等任务。工程应用表明,该系统实时性和稳定性均达到了设计要求,能够实现快速傅里叶变换、边缘检测、识别,跟踪等图像处理算法。 关键词:图像处JE;DSP; FPGA 中圈分类号l TP391. 文献标识码:A 文章编号:1007.2276(2010增(信息处理一0647.04 Design of high speed video image processor based on FPGA and dual DSPs YUAN Ai—bo,LU Xin—ping,LI Ji—cheng,ZHANG Zhi-long,YANG Wei-ping (KeyLaboratoryforATR.CollegeofElectronic Science andEngineering.NationalUmve 体ityofDefenseTechnology,ChangSha410073,China

Abstract:This paper designed a high speed real?time system of video image processing based on two chips of TMS320C6455and Xilinx FPGA of XC5VSX95T.The system uses DSPs to process the image data and accomplishes logic control of data catching and transmission with FPGA.which combines merit such US rapidity,agility and currency.Application of engineering shows that hardware architecture is effective and feasible;the performance meets the requirement of real?time processing.The system can realize the algorithm of image processing such as Fast Fourier Transform(FFT,edge detection, recognizing,tracking and SO on. Key words:Image processing;DSP;FPGA 0引言 图像处理技术已经被广泛应用于视频图像处理的各个领域,可独立运行的高速实时数字图像处理平台己成为图像处理领域的一个发展趋势。然而由于图像处理和自动目标识别的算法复杂,运算量巨大,图像处理系统通常包括分割、检测、标记、识别、跟踪等复杂的过程12l,处理实时性要求高,同时系统的体积也有严格的限制,因此在设计系统时必须综合考虑这些特点,合理选用芯片并保留一定的余度。本文从硬件设计的角度出发研究高速实时图像处理系统。以双DSP+FPGA的结构组成满足实时性要求的图像处理系统,充分发挥FPGA加通用DSP结构的灵活性及实时处理能力∞1。 1核心芯片的功能和特点 主CPU采用TI公司的TMS320C6455定点DSP 芯片。该芯片采用90am工艺,先进的VelociTlTM VLIW架构,拥有8个独立的功能单元,其中有2个 收■日期?2010-04-08 作■■介?苑爱博(1985..男.黑龙江卉齐哈尔人,硕士.主要从事图像佰息处理方面的研究。

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 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。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，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，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开

数字图像处理工具箱

1. 图像和图像数据 缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点 数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩 阵中每个数据占用1个字节。 在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8 与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。 从uint8到double的转换 --------------------------------------------- 图像类型MATLAB语句 --------------------------------------------- 索引色 B=double(A)+1 索引色或真彩色 B=double(A)/255 二值图像 B=double(A) --------------------------------------------- 从double到uint8的转换 --------------------------------------------- 图像类型MATLAB语句 --------------------------------------------- 索引色B=uint8(round(A-1))

索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255)) 二值图像B=logical(uint8(round(A))) --------------------------------------------- 2. 图像处理工具箱所支持的图像类型 2.1 真彩色图像 R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值， 可查看三元数据(100,50,1:3)。 真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合 习惯的存储方法是用无 符号整型存储，亮度值范围[0,255] 2.2 索引色图像 包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色 板是一个有3列和若干行 的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝 色强度的双精度数。 注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。 常用颜色的RGB值 -------------------------------------------- 颜色R G B 颜 色 R G B

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理

的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依

基于FPGA的高速图像处理系统的设计

基于FPGA的高速图像处理系统的设计 摘要: 在本文中，设计了一个高速图像处理系统，是为了解决这样的问题，如出现在车载计算机图像处理中的低系统集成，低速的处理过程。通过配置Nios II软核CPU和一些基于主要硬件FPGA的图像预处理，处理和显示的功能模块和设计的系统软件，使得该系统实现了图像的采集，记忆和重叠功能。由于采用可编程芯片和并行处理技术，该系统集成度高，好维修，图像处理速度快、实时性强。 关键词：图像处理，FPGA，Nios II CPU。 I.介绍 近年来,车载计算机中存在的主要问题集中在两个方面。首先，在使用低功率损耗的PowerPC CPU的状态下，对于图像的采集和显示，一个集成板是必需的。其次，随着视频图像和红外热像仪的广泛使用，还有电子一体化的发展，应该设计出一个高速的图像处理系统。 为了解决这两个主要的问题，作者设计了一个基于FPGA的高速图像处理系统用来识别重叠的多通道图像信息。功能模块，比如图像采集，处理和显示，都可以在一个单一的FPGA芯片上实现，它减少了外围电路,提高整个系统的性能。因为并行处理技术，处理速度和实时性都大大的提高。

II.图像处理算法分析 A.基于双线性插值的图像放大 基于像素的放大倍率的方法原理简单、快速，但它只是复制原始像素的邻域。随着放大系数增大，图像会出现明显的块锯齿，不能保留原始图像的边缘信息。这个问题是可以通过双线性插值来解决。双线性插值可以消除锯齿，保留原始图像的边缘信息和获得更好的视觉效果。 图1.原始图像(略) 图2.放大图像(略) 图1是原始图像，其中f ij，f i,j+1，f i+1,j，f i+1,j+1是相邻的像素块。图2是在水平方向上放大K倍，在垂直方向放大L倍的图像。f ij，f i,j+1，f i+1,j，f i+1,j+1在放大图像中只改变位置但像素值保持不变。因此，我们可以得到以下方程：

外文翻译----数字图像处理方法的研究

The research of digital image processing technique 1 Introduction Interest in digital image processing methods stems from two principal application areas: improvement of pictorial information for human interpretation; and processing of image data for storage, transmission, and representation for autonomous machine perception. This chapter has several objectives: (1)to define the scope of the field that we call image processing; (2)to give a historical perspective of the origins of this field; (3)to give an idea of the state of the art in image processing by examining some of the principal area in which it is applied; (4)to discuss briefly the principal approaches used in digital image processing; (5)to give an overview of the components contained in a typical, general-purpose image processing system; and (6) to provide direction to the books and other literature where image processing work normally is reporter. 1.1What Is Digital Image Processing? An image may be defined as a two-dimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer. Note that a digital image is composed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. We consider these definitions in more formal terms in Chapter2. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike human who are limited to the visual band of the electromagnetic (EM) spectrum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that human are not accustomed to associating with image. These include ultrasound, electron microscopy, and computer-generated images. Thus, digital image processing encompasses a wide and varied field of application. There is no general agreement among authors regarding where image processing stops and other related areas, such as image analysis and computer vision, start. Sometimes a distinction is made by defining image processing as a discipline in which both the input and output of a process are images. We believe this to be a limiting and somewhat artificial boundary. For example, under this definition, even the trivial task of computing the average intensity of an image (which yields a single number) would not be considered an image processing operation. On the other hand, there are fields such as computer vision whose ultimate goal is to use computer to

图像处理方法

i=imread('D:\00001.jpg'); >> j=rgb2gray(i); >> warning off >> imshow(j); >> u=edge(j,'roberts'); >> v=edge(j,'sobel'); >> w=edge(j,'canny'); >> x=edge(j,'prewitt'); >> y=edge(j,'log'); >> h=fspecial('gaussian',5); >> z=edge(j,'zerocross',[],h); >> subplot(2,4,1),imshow(j) >> subplot(2,4,2),imshow(u) >> subplot(2,4,3),imshow(v) >> subplot(2,4,4),imshow(w) >> subplot(2,4,5),imshow(x) >> subplot(2,4,6),imshow(y) >> subplot(2,4,7),imshow(z)

>> %phi:地理纬度lambda:地理经度delta：赤纬omega：时角lx 影子长，ly 杆长 >> data=xlsread('D:\附件1-3.xls','附件1'); >> X = data(:,2); >> Y = data(:,3); >> [x,y]=meshgrid(X,Y); %生成计算网格 >> fxy = sqrt(x.^2+y.^2); >> %[Dx,Dy] = gradient(fxy); >> Dx = x./fxy; >> Dy = y./fxy; >> quiver(X,Y,Dx,Dy); %用矢量绘图函数绘出梯度矢量大小分布>> hold on >> contour(X,Y,fxy); %与梯度值对应,绘出原函数的等值线图

JPG图像处理工具及使用方法

JPG图像处理工具及使用方法 托里县铁厂沟镇第二幼儿园 赵静

目录 1.准备工作 (3) 1.1扫描文件 (3) 1.2照片电子版 (3) 1.3处理软件 (3) 2.图像的格式转换 (3) 3.图像的像素及文件大小的修改 (5) 3.1 文件像素的修改 (5) 3.2 文件大小的修改 (6)

1.准备工作 1.1扫描文件 将文件或证件扫描，保存格式为JPG格式即可（扫描仪使用方法因机器型号不同而不同，具体参照产品说明书）。 1.2照片电子版 按照系统要求，准备好JPG格式电子版照片。如照片电子版为其他图片格式（如：tiff、bmp、gif、png 等格式，可参照下文2）。如照片电子版为其他格式（如PDF）则需自行转换为上述任一格式（JPG最佳），再参照下文进行转换。 1.3处理软件 目前，常用的图像处理软件主要有Adobe的photoshop 系列；Adobe Illustrator CS AdobeIllustrator；AutoCAD等多种，大家可自行选用。本文以一款使用较为简单的软件为例，软件名称：光影魔术手；软件下载地址：https://www.wendangku.net/doc/1716429804.html,/。 软件下载后，安装软件。软件成功安装后，准备工作就绪。 2.图像的格式转换 打开软件，如下图：

点击左上方的打开，在计算机文件中选取需要修改的图片，具体操作如下：

点击另存为，将文件重新保存为系统所需的JPG格式。操作如下： 输入文件名称（自行命名）后点击保存即可。 3.图像的像素及文件大小的修改 3.1 文件像素的修改 点击缩放功能，按照系统要求输入长宽比例，点击开始缩放。操作如下：

流行的遥感图像处理软件比较

遥感软件 PCI遥感图像处理软件简介 PCI GEOMATICA是PCI公司将其旗下的四个主要产品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一个具有同一界面、同一使用规则、同一代码库、同一开发环境的一个新产品系列，该产品系列被称之为 PCI GEOMATICA。对于20多年来一直致力于向地学界提供全方位解决方案的PCI公司来说，始终坚持领先一步的原则，地理咨讯永远在变迁，而地理咨讯软件更处于变迁的前沿。在今天，随着用户需求广度与深度的不断拓宽与加深，越来越多的人希望软件是一个可以满足用户所有需求的良好的工具。由于对这一点的正确把握，经过4年努力，PCI公司将原有的四个产品系列整合在一起，产生了一个使用简单、灵巧的工作平台----PCI GEOMAITCA。该系列产品在每一级深度层次上，尽可能多的满足该层次用户对遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析、专业制图功能的需要，而且使用户可以方便地在同一个应用界面下，完成他们的工作。在这之前，用户需用多个软件来实现，并且需要面对多个软件经销商、多个软件技术支持、多次的培训、对多个软件的维护，以及不得不投入相当大的精力来在多种数据格式间，进行数据转换。产品模块功能介绍 PCI Geomatica FreeView ( PCI地理咨讯通用视窗) FreeView是PCI公司为用户提供的一个免费的影像浏览工具，用户可以从PCI的网址上直接下载。用于浏览、显示各种数据，如矢量、位图、卫星影像（如LANDSAT, SPOT, RADARSAT, ERS-1/2, NOAA A VHRR等）、航片以及与GIS矢量数据叠加显示、进行属性查询等。FreeView 还具有影像增强，任意漫游、缩放、影像灰度值矩阵显示等功能 PCI Geomatica GeoGateway （PCI通用数据转换工具）PCI Geomatica GeoGateway包含PCI Geomatica FreeView的所有功能。 PCI Geomatica Fundamentals (PCI 地理咨讯基础版) PCI Geomatica Fundamentals包含PCI Geomatica GeoGateway的所有功能。主要包括以下部件： Focus 浏览环境 OrthoEngine FLY!（演示模式）软件许可管理器 PCI Geomatica Prime （PCI地理咨讯专业版） PCI Geomatica Prime包含PCI Geomatica Fundamentals（见上一节）的所有功能。此外，增加了PCI Modeler、EASI、FLY!、算法库等模块。 Geomatica Prime 是强大的、低成本解决方案，提供的工具可用于影像几何校正、数据可视化与分析以及专业标准地图生产。 PCI Productivity Tools （PCI地理咨讯生产工具）该软件是PCI公司为了提高PCI软件的生产能力和效率而专门设计的，其主要功能是为用户提供一系列自动或批处理操作的导向功能。该软件是PCI GEOMATICA PRIME或FUNDAMENTALS功能的扩展。主要提供影像自动镶嵌功能及针对ORTHOENGINE 系列产品的航片，光学卫星影像，雷达卫星的自动同名点收集功能。同时提供影像控制点库及库管理功能。 PCI AIRPHOTO MODEL （PCI地理咨讯系统航空正射影像处理器）是一个与PCI Geomatica Fundamentals或Geomatica Prime模块一起使用的功能强大的航空照片正射校正工具。该模块运用了特殊的算法模型将已经扫描的或由数字摄像机得到的照片制作成精确的正射影像图。所生成的图像可以转化为多种文件形式，作为许多GIS/CAD/MAP软件的数据源。同时用户可选择附加的DEM自动提取、3DVIEW 和三维特征提取模块（OrthoEngine Airphoto DEM）来构造自己的数字摄影测量软件包。该软件具有如下功能：项目工程文件建立（含

毕业设计---基于小波变换的图像处理方法研究

基于小波变换的图像处理方法研究 摘要 图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。 本文首先对传统图像增强理论进行概述，并给出直方图均衡化与灰度变换算法，通过matlab来观察其处理效果的特点，然后提出四种基于小波变换的图像增强方法，并分析它们与传统图像增强方法相比的优缺点，最后基于传统小波变换只能增强图像边缘部分而无法增强细节部分的缺点，引出了基于分数阶微分和小波分解的图像增强方法，并通过matlab观察了这种算法的处理效果。 关键词：图像增强；直方图均衡化；小波变换；分数阶微分

Image enhancement based on wavelet transformation Abstract Image enhancement is an important branch in image processing.It plays an important role in improving the quality of the images.It will improve the image visual effect through emphasizing the image information and inhibitting some other information selectively.It will converse images into a form more suitable for the human eye observation and computer analysis processing.The traditional method of image enhancement will enhance image contrast,image noise as well,while wavelet transform is a decompositon method of multi-scale and multi-resolution,it can separet noise from signal in different scale so that it can arrive the purpose of image enhancement according to the distribution of the noise. In the paper,firstly, I will summarize the image enhancement theory and give the Histogram equalization algorithm,at the same time,I will analyze the disadvantages of the treatment effect through the Matlab.Then,I will give an image enhancement method based on the wavelet transform and analyze its advantages and disadvantages compared with traditional methods.Finally,because traditional wavelet transformation can only strengthen the edge of images instead of the details,we will introduce the image enhancement based on wavelet decomposition and fractional differentials.At the same time,we will observe the treatment effect of this algorithm by the matlab.. Keywords: Image enhancement; Histogram equalization; Wavelet transform; Fractional differenti