基于仿射变换的植物切片图像配准及三维重建

基于仿射变换的植物切片图像配准及三维重建

陈学峰1

,郭新宇1

,周淑秋2

,陆声链

2

(1.国家农业信息化工程技术研究中心,北京　100089;

2.中国劳动关系学院,北京　100037)

摘　要:通过仿射变换对黄瓜茎切片图像进行了配准,该方法实现了序列切片图像的配准。在配准前需人工获取特征点,为减小误差,提出了用最小二乘法求取最优仿射变换参数。采用上述方法,对黄瓜茎切片图像实现了配准,并借助VTK 提供的步进立方体算法进行了三维表面重建和显示。关键词:仿射变换;黄瓜;图像配准;VTK;三维重建中图分类号:TP391.41 文献标识码:A

文章编号:1003-188X (2009)07-0082-04

1　图像配准

在利用显微照相机拍摄生物组织的序列切片图像时,由于人为将切片放置在载玻片上,会产生不同程度的偏移、旋转,使相邻切片的图像不匹配,无法进行三维重建。图1和图2是黄瓜茎横截面的两个相邻切片在显微照相机下成的图像。其中,最外面轮廓是黄瓜茎的表皮,中心是9个维管束,必须以图1为参考图像对图2进行平移、旋转甚至缩放等操作使它和图1匹配,只有所有相邻切片都配准了,才可以进行三维重建

。

图1　

参考图像

图2　待配准图像

收稿日期:2008-09-25

基金项目:北京市自然科学基金项目(4062015);国家“863”计划项目

(2007AA10Z226)

作者简介:陈学峰(1981-),男,山东泰安人,硕士研究生。

通讯作者:郭新宇(1973-),男,辽宁建平人,副研究员,(E -mail )

guoxy@nercita .org .cn 。

图像配准是指寻找联系两幅图像的几何变换,使得两幅图像上的对应点达到空间上的一致,常用的方法主要有相似变换、刚性变换和仿射变换。相似变换是局部到整体在各个方向上的等比例变换,而仿射变换是局部到整体在不同方向上的不等比例变换。从直觉上看,相似变换可以放大或者缩小甚至旋转,但不变形;而仿射变换可能会变形,相似变换是仿射变换的一个特例

[1]

。在相邻切片图像之间多少是有些

变形的,因为在制作切片时,由于有外力作用,不能保证组织不变形,所以不能用相似变换来实现配准,可以用仿射变换来实现。刘哲星等

[2]

采用刚性变换实

现了小鼠胚胎序列组织切片的图像配准。刚性变换

(rigid transf ora m ti on )与仿射变换的最大区别是:刚性变换只有平移和旋转,没有缩放;仿射变换既有平移、旋转又有缩放。在获取切片的图像时,为了使效果最好,显微照相机通常要进行调焦操作,这样照出来的图像会有缩放,因此本文采用仿射变换来实现配准。

两幅图像的配准可以看成是两个特征点集的配

准,对图2的所有点进行仿射变换可以实现两幅图像的配准

[3]

。仿射变换有6个参数,通过3对特征点就

可以求出来,然而在选取特征点时,人工选择会产生误差,为了降低误差,本文选取多对特征点,利用最小二乘法,求出最优仿射变换参数。配准后的图像利用VTK 提供的步进立方体算法抽取等值面,实现了基于

切片图像的黄瓜茎的三维建模和显示。

2　二维仿射变换

2.1　二维仿射变换的数学表达式

二维仿射变换的数学表达式为

ω:x =ax ′

+by ′+e y =cx ′+dy ′+f

(1)

其中,ω代表仿射变换,x′和y′是变换前像素的坐标值,x和y是变换后像素的坐标值;a,b,c,d,e,f是仿射变换系数。

2.2　二维仿射变换的几何特征

1)仿射变换的逆变换,仍是仿射变换。

2)仿射变换是线性变换,直线段仿射变换后仍然是直线段,并且保持线段上点的定比关系不变。

3)两条平行直线经过仿射变换后,仍可保持其平行性。

4)任意平面图形经仿射变换后,其面积将发生变化,为变化前的(ad-bc)倍。只有当(ad-bc)=1时,面积在仿射变换前后才不变。

3　利用二维仿射变换实现图像配准

3.1　最小二乘法求取最优一组仿射变换参数

由于是人工选取特征点,在选取时难免会有误差,为了使误差降到最低,采用最小二乘法估计参数,就是要选择参数,使观测值与相应函数值的离差平方和达到最小。分别在参考图像和待配准图像上选取多于3个对应的特征点(控制点),如5个点,分别记为P i,Q i,i=1,2,3,4,5。由于每3对特征点确定一组仿射变换参数,因此可以由C3

5

=10组特征点集确定10组仿射变换参数。例如,由(P1,P2,P3)和(Q1, Q2,Q3)确定了待配准图像到参考图像的仿射变换A T1,求取点Q4经该仿射变换后得到的点Q4′与P4之间的欧式距离作为误差Δd1,X方向误差为△X=x -(ax′+by′+e),Y方向误差为△Y=y-(cx′+dy′+f),则距离误差为△d1=△X2+△Y2,同理求取Q5′与P5之间的欧式距离作为误差Δd2。设离差平方和U=∑△d2=∑△X2+∑△Y2。这样,用10组特征点得到10组U值,选取最小的U值对应的特征点组,从而得到最优化的仿射变换参数(也就是误差最小的一组)。

3.2　对待配准图像作仿射变换

在 3.1中求出最优仿射变换参数后作用于待配准图像,求取仿射变换后的新图像的宽度l N e w W idth 和高度l N e wHeight。仿射变换的过程就是将待配准图像的每一个像素坐标利用式(1)作仿射变换,得到新的坐标,并且把原图该像素的RG B值复制给对应的新像素。由于仿射变换后的图像的高度和宽度都变大了,实验证明图2大小为800×600,在仿射变换矩阵(a=0.899,b=-0.312,c=795.599,d=0.310,e= -0.946,f=406.351)作用下变为912×819。这样新图像的像素个数要多于待配准图像的像素个数,如果由待配准图像的每一个像素坐标作仿射变换得到新图像的像素坐标,则新图像上必然有部分像素在老图像上没有对应像素,这就使部分像素没有得到赋值,出现图3的情况(部分像素没有赋值,为黑点)。必须用插值方法给这些像素赋值,可以用二次插值来实现,但实际上可以换另一个角度来思考,避免插值。由于仿射变换是可逆的,可以求出其逆变换pD2 b B s2SpAffPara(参考图像到待配准图像的仿射变换,参数数组),然后对新图像的每一个像素作逆仿射变换,则在待配准图像有一个像素和它对应(实际上,新图像的912×819/(800×600)个像素对应待配准图像的一个像素)。这样新图像的每一个像素都会得到赋值,从而不用插值。主要实现代码如下:

//针对新图像每行进行操作

for(i=ne w I m gRect.t op;i

{//针对新图像每列进行操作

for(j=ne w I m gRect.left;j

{//计算该象素在原待配准图像中的坐标,

j0=(LONG)(pDbAffPara[0]3j+pDbAffPara[1] 3i+pDb AffPara[2]);

i0=(LONG)(pDbAffPara[3]3j+pDbAffPara[4] 3i+pDb AffPara[5]);

if(i0>=0&&i0=0&&j0< l W idth)

{//对新图像的每个像素赋B、G、R值3 (l pNe wD I B B its+(l N e wHeight-i-1+ne w I m gRect. t op)3l N e wL ine Bytes+33j)=3(l pD I B B its+(l Height -i0-1)3l L ine Bytes+33j0);3(l pNe wD I B B its+ (l N e wHeight-i-1+

ne w I m gRect.t op)3l N e wL ine Bytes+33j+1)=

3(l pD I B B its+(l Height-i0-1)3l L ine Bytes+3 3j0+1);

3(l pNe wD I B B its+(l N e wHeight-i-1+

ne w I m gRect.t op)3l N e wL ine Bytes+33j+2)=

3(l pD I B B its+(l Height-i0-1)3l L ine Bytes+3 3j0+2);

}

}

}

在上面的代码中,需要注意的是:ne w I m gRect.t op 和ne w I m gRect.left有可能是负数;pDb AffPara是参考图像到待配准图像的仿射变换的参数数组;由于采用

的是BMP 图像格式,在内存中存储时是以左下角为坐标原点;最后3条赋值语句分别是对像素的B ,G,R 赋值。图4是待配准图像图2以图1为参考图像的配准效果图,面积大小为原图的0.969倍

。

图3　

部分像素没有赋值

图4　所有像素得到赋值

4　利用VTK 对配准后的图像三维重建

4.1　VTK 简介

V isualizati onT oolkit (VTK )是一种基于OpenG L 的

用于3D 图形学、图像处理及可视化的工具。VTK 中利用了流行的面向对象技术,可以直接用C ++,TCL ,Java 或Python 编写代码,可以在W indo ws,Unix

等操作系统下运作,其内核独立于W indows 。VTK 并不是一个单一的系统,事实上它仅仅是一个目标库,这些目标库可以嵌入应用程序中,同时还可以在VTK 基本函数的基础上开发自己的库函数。由于VTK 是开放式的免费软件,而且具有强大的三维图形功能、良好的体系结构和高度的灵活性、可移植性,目前在很多研究所已得到了广泛的应用。4.2　基于面绘制的三维重建

本文采用经典的MC 算法抽取等值面。MC 的基

本思想是逐个处理数据场中的立方体(体素),分类出与等值面相交的立方体,采用插值计算出等值面与立方体边的交点

[4]

。该算法中每个单元内等值面抽取

的两个主要计算是:①体素中由三角片逼近的等值面的计算;②三角片各顶点法向量的计算。

本文利用VTK 提供的类库,根据MC 算法抽取等值面,其步骤为:①利用vtk BMPReader 类的实例化对象,将二维切片图像数据分层读入;②利用vtk Mach 2

ingCubes 类的实例化对象,提取感兴趣的特征,利用线

性插值计算出体素边与等值面的交点,创建等值面并求出三角面片各顶点的法向量;③调用vtkPoly Data 2Mapper 函数,指定数据与基本图元之间的映射关系;

④定义重建场景的视角、焦点等属性,设置Act or 的颜色、亮度、纹理图、绘制方式和阴影等表面属性。4.3　实验效果图

图5和图6是配准后的序列切片图像经过二值化后,利用VTK +VC6.0实现的三维重建效果图

。

图5　V tk

重建三维效果图

图6　V tk 重建三维效果图

5　结束语

获取黄瓜茎切片的序列显微图像后,由于人为的原因造成上下两层切片不能对准,本文通过仿射变换来进行配准。配准前需要在参考图像和待配准图像上选择特征点,为了降低误差,利用最小二乘法选择一组最优仿射变换参数。配准后的图像序列借助VTK 提供的步进立方体算法进行了三维表面重建和

显示,实验证明效果良好。参考文献:

[1]　孙博文.分形算法与程序设计--V isual C ++实现[M ].

北京:科学出版社,2004:86-88.

[2]　刘哲星.生物组织连续切片图像的配准与三维显示[J ].

生物医学工程学杂志,2002,19(4):628-632.

[3]　金升平,曾梅兰.仿射变换中点匹配的筛选基的对准算法

[J].计算机工程与应用,2003(10):19-21.[4]　魏娜.基于V isualizati on T oolkit的脑模型三维重建方法研

究[J].中国康复理论与实践,2005,11(3):167-169.

Pl ant Sli ces’I mage Registrati on Based on Affi n e

Transfor mati on and3D Reconstructi on

Chen Xuefeng1,Guo Xinyu1,Zhou Shuqiu2,Lu Shenglian2

(1.Nati onal Engineering Research Center for I nf or mati on Technol ogy in Agriculture,Beijing100089,China;2.China

I nstitute of I ndustrial Relati ons,Beijing100037,China)

Abstract:Before using affine transfor mati on t o realize the series of slices’i m age registrati on,we need t o choose features points by hand.I n order t o di m inish err ors,we put f or ward a method of utilizing least squares t o calculate the best para m2 eters of affine transfor mati on.The paper takes the cucu mber’s ste m slices as exa mp le t o realize the i m age registrati on,3d surfacing rendering and dis p laying with the hel p of marching cubes algorith m p r ovided by VTK.

Key words:affine transfor mati on;cucu mber;i m age registrati on;visualizati on t oolKit;3D reconstructi on

(上接第81页)

参考文献:

[1]　单东日,可映林,刘云峰.反求工程中复杂曲面测量规划

研究[J].中国机械工程,2003,14(1):9-12.

[2]　马利庄,石教英.曲线曲面的几何光顺算法[J].计算机学

报,1996,19(6):210-216.

[3]　孙兴伟,王大勇,王可.基于测量的螺旋曲面实体造型方

法研究[J].工艺与装备,2006(2):76-78.

[4]　许录平.数字图像处理[M].北京:科学出版社,2007:65-

70.

[5]　陆玲,王蕾,桂颖.数字图像处理[M].北京:中国电力出

版社,2007:85-89.

Abstract I D:1003-188X(2009)07-0079-EA

M ethod of the M easure ment for3-D Surface

Based on Bi n ocul ar Visi on

L i J ingyang,L i Yongkui,Zhao Ping

(College of Engineering,Shenyang Agricultural University,Shenyang110161,China)

Abstract:A non-contact measure ment method f or3-D surface based on visi on techniques is p r oposed in this paper. According t o the p rinci p le of binocular stereo i m age visi on,theoreticaly based on mathe matical mor phol ogy and computer graphics,using digital i m age p r ocessing techniques and conventi onal equi pment,this method realizes the measure ment f or 3-D surface.Thr ough measure ment of cylindrical surface and the err or analysis,the accuracy of this measure ment meth2 od is0.30mm and the feasibility of this method was verified.

Key words:measure ment f or3-D surface;binocular stereo visi on;visi on techniques;CCD

图像三维重建技术

1概述 随着计算机软硬件技术的快速发展，大规模复杂场景的实时绘制已经成为可能，这也加快了虚拟现实技术的发展，又对模型的复杂度和真实感提出了新的要求。虚拟场景是虚拟现实系统的重要组成部分，它的逼真度将直接影响整个虚拟现实系统的沉浸感。客观世界在空间上是三维的，而现有的图像采集装置所获取的图像是二维的。尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图像中合理地提取并表达这些 三维信息。 三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。而很多要构建的三维模型都存在于现实世界中，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 2三维建模技术 三维重建技术能够从二维图像出发构造具有真实感的三维图形，为进一步的场景变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维图形技术在航天、造船、司法、考古、 工业测量、 电子商务等领域的深入广泛的应用。3基于图像的三维重建技术 基于图像的建模最近几年兴起的一门新技术，它使用直接拍摄到的图像，采用尽量少的交互操作，重建场 景。 它克服了传统的基于几何的建模技术的许多不足，有无比的优越性。传统的三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。考虑到我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 4 基于图像重建几何模型的方法 4.1 基于侧影轮廓线重建几何模型 物体在图像上的侧影轮廓线是理解物体几何形状的 一条重要线索１当以透视投影的方式从多个视角观察某一空间物体时，在每个视角的画面上都会得到一条该物体的侧影轮廓线，这条侧影轮廓线和对应的透视投影中心共同确定了三维空间中一个一般形状的锥体１显然，该物体必将位于这个锥体之内；而所有这些空间锥体的交则构成了一个包含该物体的空间包络１这个空间包络被称为物体的可见外壳，当观察视角足够多时，可见外壳就可以被认为是该物体的一个合理的逼近。鉴于此类算法一般需要大量的多视角图像，因此图像的定标工作就变得非常复杂。 4.2采用立体视觉方法重建几何模型 基于立体视觉重建三维几何是计算机视觉领域中的经典问题，被广泛应用于自动导航装置。近年来，立体视觉 图像三维重建技术 康皓，王明倩，王莹莹 （装甲兵技术学院电子工程系，吉林长春130117） 摘要:基于图像的三维重建属于计算机视觉中的一个重要的研究方向，从提出到现在已有十多年的历史。文章首先对三维重建技术做了详细阐述，并着重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述，介绍了 具有代表性的基于图像建模的方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理， 并对这些方法进行分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议和应解决的问题。关键词:三维建模技术；图像建模技术；计算机图形学；虚拟现实中图分类号：TP271文献标识码：A 文章编号1006-8937（2009）11-0042-02 Three-dimensional image reconstruction technique KANG Hao,WANG Ming-qian,WANG Ying-ying （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｒｍｏｒｅｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，Ｊｉｌｉｎ１３０１１７，Ｃｈｉｎａ） Abstract:Image-based Three-dimensional reconstruction is an important research direction in computer vision ,from now more than ten years'history.This article first describes three-dimensional reconstruction technique in detail and review image-based modeling techniques from the perspective of computer graphics research,introduce a representative of the method of image-based modeling and the latest research progress,give the basic principles of these methods,analysis and compare these methods,finally,give a number of recommendations and problems which should be solved on image-based modeling technology for future research. Keywords:three-dimensional modeling techniques;image modeling techniques;computer graphics;virtual reality 收稿日期：2009-03-19 作者简介：康皓（1978-），女，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研 究方向：计算机辅助设计与编程。 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年6月Jun.2009 企业技术开发 第28卷

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

三维图像处理系统组成及实现方案

三维图像处理系统组成及实现方案 三维图像信息处理一直是图像视频处理领域的热点和难点，目前国内外成熟的三维信息处理系统不多，已有的系统主要依赖高性能通用PC完成图像采集、预处理、重建、构型等囊括底层和高层的处理工作。三维图像处理数据量特别大、运算复杂，单纯依靠通用PC很难达到实时性要求，不能满足现行高速三维图像处理应用。 本系统中，采用FPGA实现底层的信号预处理算法，其处理数据量很大，处理速度高，但算法结构相对比较简单，可同时兼顾速度和灵活性。高层处理算法数据量较少、算法结构复杂，可采用运算速度快、寻址方式灵活、通信机制强大的DSP实现[1，4]。 1 三维图像处理系统组成 1.1 硬件系统构成 该系统由五个模块组成，如图1所示。 系统信息处理流程见图2所示。CCD摄像机采集的多路模拟视频信号经MAX440按需要选定后，送入模数视频转换器SAA7111A将摄像机输出的模拟全电视信号CVBS转换成数字视频信号；之后视频信号流入图像预处理器Spartan XC3S400,经过提取中心颜色线、提取激光标志线和物体轮廓线的预处理后，配送到两片TS201进行定标参数计算、坐标计算、三维重建、数据融合以及三维构型的核心运算；最后将DXF文件数据经由PCI接口传送到PC,完成三维图像变换和显示等最终处理；整个系统的逻辑连接和控制以及部分数据交换由另一片FPGA来完成[1]。 在体系结构设计上，FPGA处理器采用SIMD结构，在一个控制单元产生的控制信号下，数据通路中的三个算法并行运行。由于该系统要求处理速度较高，因而在数据通路中采用了流水线技术以提高速度。此外，本系统中为图像存储采用了许多大容量高速FIFO，以达到减少地址线，简化控制的目的。 1.2 处理器芯片 为满足系统大数据量快速处理的要求，三款核心芯片均为最新高性能产品，其硬件方面的

储层微观孔隙结构研究

储层微观孔隙结构研究进展 1.储层微观孔隙结构的影响因素和成因分析 储层微观孔隙结构受多因素影响，成因分析是储层孔隙结构研究的最基本的内容，它能帮助研究者从深层次准确把握储层孔隙结构的特征，受到研究者的高度重视。 1.1地质作用对储层微观孔隙结构的影响 储层物性受沉积作用、成岩作用、构造作用的共同控制。沉积作用对碎屑岩结构、分选、磨圆、杂基含量等起到明显的控制作用，不同的沉积环境对碳酸盐岩的结构组分影响很大。从沉积物脱离水环境之后，随着埋藏深度的不断加深，一系列的成岩作用使得储层物性进一步复杂化。一般而言，压实作用、压溶作用、胶结作用对储层物性起破坏性作用；交代作用、重结晶作用、溶蚀作用对储层物性起到建设性作用。而构造作用产生的裂缝等对物性的改造有较为显著地影响，使储层的非均质性更加明显，而这一点在碳酸盐岩储层中尤为突出。 1.2油气田开发对储层微观孔隙结构的影响 储层孔隙结构影响着储层的注采开发，同时，随着注水、压裂等一系列油气田开发增产措施的实施，储层孔隙结构也相应发生了变化。王美娜等研究了注水开发对胜坨油田坨断块沙二段储层性质的影响，发现注水开发一定程度上改善了储层孔隙结构。唐洪明等以辽河高升油田莲花油层为例，研究了蒸汽驱对储层孔隙结构和矿物组成的影响。结果表明，蒸汽驱导致储层孔隙度、孔隙直径增大，喉道半径、渗透率减小，增强了孔喉分布的非均质性。 2．储层微孔隙结构研究方法 2.1成岩作用方法 该方法通过对各种成岩作用在储层孔隙结构演化中的作用进行梳理，从而了解储层孔隙结构对应发生的变化。该方法的优点是对孔隙结构的成因可以有比较深入的认识，缺点是偏向于定性分析，难以有效的定量化表征。刘林玉等对白马南地区长砂岩成岩作用进行了分析，认为压实作用和胶结作用强烈地破坏了砂岩的原生孔隙结构，溶蚀作用和破裂作用则有效地改善了砂岩的孔隙结构。 2.2铸体薄片观察法 该方法是将带色的有机玻璃或环氧树脂注入岩石的储集空间中，待树脂凝固

三维函数图像练习

三维曲线 plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n) 其中每一组x,y,z组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot函数相同。当x,y,z是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z是同维矩阵时，则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵列数。 例绘制三维曲线。 程序如下： t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z); title('Line in 3-D Space'); xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); 三维曲面 1．产生三维数据 在MATLAB中，利用meshgrid函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。其格式为： x=a:d1:b; y=c:d2:d; [X,Y]=meshgrid(x,y); 语句执行后，矩阵X的每一行都是向量x，行数等于向量y的元素的个数，矩阵Y的每一列都是向量y，列数等于向量x的元素的个数。 2．绘制三维曲面的函数 surf函数和mesh函数的调用格式为： mesh(x,y,z,c)：画网格曲面，将数据点在空间中描出,并连成网格。 surf(x,y,z,c)：画完整曲面，将数据点所表示曲面画出。 一般情况下，x,y,z是维数相同的矩阵。x,y是网格坐标矩阵，z是网格点上的高度矩阵，c 用于指定在不同高度下的颜色范围。 例绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下： [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %在[0,4pi]×[0,4pi]区域生成网格坐标 z=sin(x+sin(y))-x/10; mesh(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); 此外，还有带等高线的三维网格曲面函数meshc和带底座的三维网格曲面函数meshz。其用法与mesh类似，不同的是meshc还在xy平面上绘制曲面在z轴方向的等高线，meshz还在xy平面上绘制曲面的底座。 例在xy平面内选择区域[-8,8]×[-8,8]，绘制4种三维曲面图。 程序如下： [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)')

关于三维图像目标识别文献综述

关于三维目标识别的文献综述 前言： 随着计算机技术和现代信息处理技术的快速发展，目标识别已经迅速发展成为一种重要的工具与手段，目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。它属于模式识别的范畴，也可以狭义的理解为图像识别。三维目标识别是以物体表面朝向的三维信息来识别完整的三维物体模型目标识别需要综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉以及图像理解等学科知识。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域。 正文： 图像识别总的来说主要包括目标图像特征提取和分类两个方面。但是一般情况下，图像受各种因素影响，与真实物体有较大的差别，这样，就需要经过预处理、图像分割、特征提取、分析、匹配识别等一系列过程才能完成整个识别过程。 目前，最主流的三种三维物体识别研究思路是： 1)基于模型或几何的方法；

2)基于外观或视图的方法； 3)基于局部特征匹配的方法； 一、基于模型或几何的方法： 这种方法所识别的目标是已知的，原理就是利用传感器获得真实目标的三维信息并对信息进行分析处理，得到一种表面、边界及连接关系的描述，这里，三维物体识别中有两类最经常使用的传感器：灰度传感器和深度传感器，前者获取图像的每个像素点对应于一个亮度测量，而后者对应于从传感器到可视物体表面的距离；另一方面，利用CAD建立目标的几何模型，对模型的表面、边界及连接关系进行完整的描述。然后把这两种描述加以匹配就可以来识别三维物体。其流程如下图所示： 传感器数据获取过程，就是从现实生活中的真实物体中产生待识别的模型。分析/建模过程，是对传感器数据进行处理，从中提取与目标有关的独立应用特征。模型库的建立一般式在识别过程之前，即首先根据物体的某些特定特征建立一些关系以及将这些信息汇总成一个库。在模型匹配过程，系统通过从图像中抽取出的物体关系属性图，把物体描述与模型描述通过某种匹配算法进行比较、分析，最终得到与物体最相似的一种描述，从而确定物体的类型和空间位置。 基于模型的三维物体识别，需要着重解决以下4个问题：

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不

三维图像获取

从平面到立体——三维图像获取技术及其应用 视觉与图像系统事业部金刚 1.二维图像与三维图像 我们生活在一个三维的立体世界中，而目前广泛应用、为人们熟知的“图像”实际是真实的三维世界在二维平面上的映射，这其中包含了大量的信息损失。随着现代计算机技术的飞速发展，计算机图形图象处理、辅助设计、多媒体技术越来越广泛深入地应用于工业、国防、医学、影视业、广告等各个领域，对“三维图像”的需求越来越大，人们经常需要能迅速地获得物体表面的立体信息和色彩信息，将其转变成计算机能直接处理的数据。工业界要求能快速地测量物体表面的三维坐标；影视界需要将演员道具等的立体色彩模型输入计算机，才能进行三维动画特技处理；游戏娱乐业需要在虚拟场景中放置逼真的三维彩色模型；整形外科专家需要知道人体骨骼、肢体的尺寸，以便于手术；科研工作者需要快速获得大量的三维数据，用于三维彩色图象信息处理、三维物体识别的研究……这些需求，都需要我们将传统的二维图像技术拓展到三维图像获取与处理。 三维图像，又被称为立体图像、深度图像、三维数字化模型，它与传统的平面图像有很大的区别。传统的平面图像可以看作是二维空间中的亮度分布，它是由真实三维世界在二维图像平面上投影而得到的。而三维图像，则包含了真实对象表面三维坐标和灰度（色彩）的完整信息，从中可以得到物体表面每个采样点的三维空间坐标。 图1 平面图像 图2 三维图像 2.常用的三维图像获取技术 获取真实对象的三维图像关键在于获取物体表面采样点的立体坐标，尤其是深度数据，相对于传统的镜头＋相机装置，需要一些特殊的技术。实现这类功能的设备，有三维扫描仪（3D Scanner）、三维数字化仪（3D Digitizer）、深度传感器（Range Sensor）、自动抄数机、三维测量仪等多种名称。 三维图像获取技术多种多样，从应用目的来说，有单点三维坐标测量（测距）、面形测量（点云－3D 数字模型－CAD模型）、外表面完全测量（点云－3D 数字模型－CAD模型）、内部结构测

基于matlab的视频处理平台文献综述

关于matlabb视频处理文献综述 前言 随着科学技术的发展，视频的应用越开越广泛，数字视频是在时间轴上的扩展，可以将视频的每一帧视为静止的图像。本文简要的介绍视频技术以及基于matlab的实时视频处理。 1视频的应用技术 视频是同时包涵了图像、声音、说明信息等内容的用来记录多媒体信息的重要载体。随着和互联网技术的日益发展，实时视频的数量也飞速的增长。伴随事实视频使用的增加，针对事实视频处理的相应技术也应运而生，而且日趋完善。所谓视频技术，就是利用人类的“视觉滞留”原理，将多幅画面以高于一定速度播放，就成了联系不断的视频图像。 1.1视频修复技术 视频修复是对视频损坏区域进行自动填充的技术，经过视频修复可以使原来损坏、缺失的区域得到填充，得到人们视觉可以接受的一致性结果。视频修复在影视作品制作的后处理、网络视频的修复以及老电影的修复等方面有师傅重要的意义。 1.2视频跟踪技术 实时视频实时视频处理技术一方面广泛应用于高速公路，治安卡口，十字路口等监控管理领域，对自动化和智能管理有着重要的作用；另一方面，随着机顶盒的问世和数字电视的推广，实时视频处理技术在该领域中也扮演了相当重要的角色。实时视频处理技术还可与计算机，因特网技术相结合，能够满足远程监控，远程医疗等要求，使其应用更加广泛，因而具有广阔的发展前景和巨大的市场容量。传统的监控装置功能单一，只能实时显示而不能实时处理，如发生突发事件只能通过事后处理视频录像来解决问题。实施视频处理装置解决了以上问题，视频图像局部实时无级缩放技术可对感兴趣的区域实时地进行无级缩放处理并显示，并且可以通过外部控制来指定感兴趣区域和缩放后的显示区域，这对反恐、刑侦、安防工作等都带来了极大的帮助。

基于Simpleware的图像处理及三维建模解决方案

基于Simpleware的图像处理及三维建模解决方案

一、概述 近年来随着3D影像技术的发展，基于图像数据的逆向建模方式，在各行各业应用得越来越广泛，尤其在医疗与工业领域，计算机数字模型研究方式已逐渐取代了传统的实物实验研究。在此背景下，图像处理就成为了逆向建模的关键环节，图像处理技术很大程度上决定了建模的最终效果。 二、当前图像处理的技术需求 目前基于图像的三维建模技术只能简单地体现处实物的形状，并不能完整地展现出实物的内部结构。而要获得物体内部结构数据，只能通过传统的物理实验方法获得。 行业需求： 研究真实的拓扑和内部结构 模拟真实情况，不仅仅是简化、理想化版本 三、图像处理及三维建模全球高端解决方Simpleware 基于上述图像处理的技术问题，如今中仿Simpleware软件已可以完全解决，它致力于为CAD、CAE以及3D打印领域提供世界领先的三维图像处理、分析以及建模和服务，已在世界范围内被业界广泛采用。2011年5月中仿科技应邀参加西安电子科大举办的中德先进图象处理技术研讨会，会议期间中仿科技公司为参会代表展示了中仿Simpleware软件的图像处理功能的优势与特点，并解答了参会代表提出的技术问题，得到了与会人员一致的认可。 Simpleware软件帮助您全面处理3D图像数据（MRI，CT，显微CT，FIB-SEM……），并导出适用于CAD、CAE、以及3D印刷的模型。使用图像处理模块（ScanIP）对数据进行可视化，分析，量化和处理，并输出模型或网格。 图3.1各种扫描设备

（一）软件图像处理模块（ScanIP）简介 ScanIP可以处理各种格式的二维和三维图像，如BMP、GIF、JPEG、PCX、PNG、XPM 等诸多图像格式。为用户提供了宽泛的选择。 ScanIP为3D图像数据的图像可视化、测量和处理工具提供了宽泛的选择。处理后的图像可导出为STL或点云文件，应用于CAD分析、求解、和3D打印领域。 ScanIP为3D图像数据（MIR，CT，micro-CT，FIB-SEM…）的综合处理提供了软件环境。软件为用户提供了功能强大的数据可视化、分析、分割、以及量化工具。 ScanIP易于学习和使用，内置视频录制功能，并能基于处理后的数据导出可用于CAD或3D打印的曲面模型/网格。附加模块可用于通过扫描数据导出CAE网格、整合图像数据、建模、导出NURBS曲面、计算有效材料属性的功能。 主要特征： 1、立体渲染 自动可视化背景数据 CPU 和GPU 能力 丰富的可选择预置值 创建独创的高品质图像quality images

CT三维重建的指南

CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向，做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。

数字岩心重建与孔隙参数分析_吴运强

第13卷 第5期 太赫兹科学与电子信息学报Vo1．13，No．5 2015年10月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Oct．，2015 文章编号：2095-4980(2015)05-0788-07 数字岩心重建与孔隙参数分析 吴运强1，赵增义1，王子强1，左琛2，滕奇志2 (1.中石油新疆油田分公司实验检测研究院，新疆维吾尔自治区克拉玛依 834000；2.四川大学电子信息学院，四川成都 610065) 摘要：针对岩心物性实验周期长且难以复现等问题，利用数字岩心图像分析技术进行岩心物性研究。以岩心铸体薄片图像为训练图像，根据模拟退火算法进行三维重建，获得岩心三维重 建图像。通过计算机断层扫描(CT)技术，获得同组岩心序列图像。在2种方式获得的图像中利用最 大球模型提取岩心孔隙结构，计算孔隙与喉道尺寸及分布，将结果与压汞法测定的岩心毛管分布 进行比较，分析了当前数字岩心技术与物性实验之间的区别与原因。结果表明，铸体薄片图像和 CT图像可以有效表征岩心大尺寸孔隙特征，但物性实验方法可以测定微小孔隙尺寸，由于成像设 备所限，数字岩心不能刻画该类孔隙特征。 关键词：三维重建；模拟退火算法；最大球模型；计算机断层扫描；岩心物性实验；岩心孔 隙结构 中图分类号：TN911.73 文献标识码：A doi：10.11805/TKYDA201505.0788 Reconstruction of digital core and analysis of pore parameters WU Yunqiang1，ZHAO Zengyi1，WANG Ziqiang1，ZUO Chen2，TENG Qizhi2 (1.Institute of Xinjiang Oilfield Detection，PetroChina，Kelamayi Xinjiang 834000，China； 2.College of Electronics and Information Engineering，Sichuan University，Chengdu Sichuan 610065，China) Abstract：Digital core image analysis technique is utilized in the core physical study in order to solve the problems such as time-consuming and difficult to reproduce of the core physical properties experiments. Taking the two-dimensional(2D) slices of the core as the training images, a three- dimensional(3D) image is reconstructed by the simulated annealing algorithm. A 2D image sequence of the same series is acquired by Computed Tomography(CT) technique. The pore structures are extracted from these two sets of images. Pore-throat sizes and their distribution are calculated by maximal balls model. By comparing the results with that of the mercury intrusion method experiments, distinctions and reasons between the current digital core analysis technique and traditional core physical properties experiments are analyzed.Results show that the large pores could be depicted in 2D slices and CT images. However, the core physical properties experiments are able to measure the size of micro pores, while the digital core reconstruction method could not due to the limitations of imaging equipments. Key words：three-dimensional reconstruction；simulated annealing algorithm；maximal balls model； Computed Tomography；core physical properties experiments；core pore structure 岩心物理特性实验，如压汞法测定毛管压力实验、稳态法测定油水相对渗透率实验等，都是研究储集层物理特性，特别是渗流特性的有效手段，但物理实验周期长、过程繁琐，同时也存在着实验结果难以复现等问题。近年来，数字岩心成为了热门研究课题。以几张岩心二维图像为训练图像，通过数学建模方法构建三维图像，分析储集层岩心物理特性。数字岩心分析方法运算周期短，可以重复多次对同一块岩心进行实验，且实验结果可以进行动态显示。 模拟退火重建[1-3]是构建数字岩心的经典算法，本文将岩心铸体薄片图像作为训练图像，利用模拟退火算法重建岩心三维结构。同时利用计算机断层扫描技术(CT)，扫描同组岩心样本，获得序列图像。利用最大球模型[4]提取岩心二维图像和三维图像的拓扑结构，在链路的基础上划分孔隙与喉道，计算孔隙结构参数[5]。将得到的孔收稿日期：2014-10-21；修回日期：2014-12-09 基金项目：国家自然科学基金资助项目(No.61372174；60972130)

图像处理文献综述

文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测

基于GPU并行计算的图像二值化研究【文献综述】

文献综述 计算机科学与技术 基于GPU并行计算的图像二值化研究 引言: 图像是当今社会运用的越来越多的元素之一，不过是动画还是静态的图片都是图像的动静呈现，所以对图像的处理也就越来越得到人们的关注。图像重要性，图像处理就是在图像中得到可靠的信息。而图像的二值化处理也是当今正盛行的一种图像的处理方法，它把图像原始化，使得数据更加简单的表现。 本毕业设计是GPU与二值化的并行运算，这无疑就是一种加速算法，也就是讲在二值化处理本来就跟快的基础上，能够更快的读取图像中的信息，得到我们想要的数据。而现在最常用的一种加速算法就是CUDA算法，他的并行运算可以使得二值化运算提高几十倍，在图像处理中是一个很庞大的数据。CUDA的并行运算在处理小图像时并不能很明显的突出速度，但是当遇到有大量的图像需要处理，而且图像又很大的情况下，这种并行运算可以节省很多时间。 1图像处理简介 1.1图像处理的概念 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。 1.2 图像二值化技术的简介 首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，

五,图像恢复和重建

五，图像恢复和重建 2007-3-5

5.1 概述和分类 5.2 退化模型和对角化5.3 无约束恢复 5.4 有约束恢复 5.5 交互式恢复 5.6 几何失真校正 5.7 投影重建

概述和分类 图象恢复也称图象复,原图象恢复与图象增强相同之处是，它们都要得到在某种意义上改进的图象，或者说都希望要改进输入图象的视觉质量。图象恢复与图象增强不同之处是，图象增强技术一般要借助人的视觉系统的特性以取得看起来较好的视觉结果，而图象恢复则认为图象是在某种情况下退化或恶化了(图象品质下降了)，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图象。换句话说，图象恢复技术是要将图象退化的过程模型化，并据此采取相反的过程以得到原始的图象。由此可见，图象恢复要根据一定的图象退化模型来进行。 在给定模型的条件下，图象恢复技术可分为无约束和有约束的两大类。根据是否需要外来于预，图象恢复技术又可分为自动和交互的两大类。另外根据处理所在域，图象恢复技术还可分为频域和空域两大类。许多图象恢复技术借助频域处理的概念，但越来越多的空域处理技术得到应用。 从广义的角度上来看图象恢复，它还可包括对在图象采集过程中产生的几何失真(畸变)进行校正以及根据对物体的多个投影重建图象的技术。前一种情况里将图象的几何失真看成一种退化，对其校正则看作是一种恢复过程。后一种情况里将图象的投影看作一种退化过程，而将重建图象作为一种恢复手段。

退化模型和对角化 5．2．1 退化模型 H 可有如下4个性质： (1)线性：如果令k1和k2为常数，f1(x，y)和f2(x，y)为2幅输入图象，则： (2)相加性：式(5．2．2)中如果kl=k2=1，则变成： (3)一致性：式(5．2．2)中如果f2(x，y)=0，则变成： 上式指出线性系统对常数与任意输入乘积的响应等于常数与该输入的响应的乘积， (4)位置(空间)不变性：如果对任意f(x，y)以及a和b，有： 线性系统的响应只与在该位置的输入值有关而与位置本身无关。

三维图像重建结课报告

三维图像重建 一、摘要: 物体的三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理,操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术. 计算机内生成物体三维表示主要有两类方法.一类是适用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状.本文主要针对第二类方法进行介绍,结合三维重建在医学领域的广泛应用,对三维重建的每一个过程和其中的关键技术进行研究. 二、研究背景及发展现状 随着信息技术的飞速发展,如何在计算机上实时逼真地建立客观世界的虚拟海量信息 ,生成具有重要价值的三维形状信息,运用计算机的高效能数据存储\压缩\计算和传输能力,快速实现对这些三维信息的分析\挖掘\检索和高效利用,已成为国家和科技发展中许多重大应用需求的关键科学问题. 目前三维重建主要包含四类方式: 第一类是根据三维物体的断层扫描所得二维图像提取轮廓,然后根据一定的原则进行两个相邻轮廓的连接和三角化,从而得到物体的表面形状.该方法主要对于物体内部构造进行拓扑结构可视化,比如:医学影像的三维重建. 第二类是使用探针或激光读数仪逐点获取数据,然后进行整体三角化,此类方法测量精确,但速度很慢,难以在较短时间内获取大量数据. 第三类是基于双目视觉的重建方法,深度数据计算精度较低,主要应用于机器人视觉领域. 第四类是应用硬件光学三维扫描仪主动获取物体的点云数据,然后进行重建获取物体的整体表面信息. 目前三维重建的应用领域主要包括以下方面: (1)制造业与逆向工程 应用三维重建技术,可以将创作者完成的设计模型准确变为计算机中的三维实体模型,如果需要也可以在计算机中完成修正操作,最后由计算机根据实体模型数据控制加工设备完成部件加工,此过程省去了传统设计制作过程中若干复杂环节,大大节省开发