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数字图像处理的应用

数字图像处理的应用
数字图像处理的应用

数字图像处理在指纹识别技术中的应用

电子与信息工程学院07计算机科学与技术2班

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学号:***********

一、摘要

20世纪60年代,人们开始着手研究利用计算机来处理图形和图像信息。在这一阶段,由于图像存储成本高、处理设备昂贵、提取的有效图像信息较少,图像处理在当时应用面很狭窄。如今,随着计算机的普遍使用,人类已经进入了一个高速发展的信息时代,图像处理技术愈来愈成为科学技术各领域中必不可少的手段,在短短50年间就迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科,并取得了巨大的成就。它的应用领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、公安司法、军事制导和文化艺术等。其中,指纹识别正是随着数字图像处理和模式识别等学科的发展而逐步形成的一门新兴身份认证技术。

传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点,已不再符合现代数字社会的需求。指纹,作为人体独一无二的生理特征,虽然只是人体皮肤的一小部分,但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征,具有极高的安全性,并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点,使其成为生物识别技术中的焦点。

关键词:指纹识别数字图像处理

二、指纹识别技术概述

2.1 概述

生物识别技术(Biometric Identification Technology)是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。由于每个人的生物特征都有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性,不易伪造和假冒,所以利用生物识别技术进行身份认定,安全,可靠,准确。

常见的生物识别技术主要有指纹、脸形、虹膜、视网膜、手写体、声音、掌纹、手形和脸部热谱图9种,指纹识别是生物识别技术的一种。迄今为止,最为人们所关注、最为成熟的生物识别技术就是指纹识别。

2.2 指纹识别系统分类

自动指纹识别系统的工作模式可以分为2类:验证模式(verification)和辨识模式(identification)。

验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对(one to one matching),来确认身份的过程。验证过程如图1所示。

辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比,从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫做“一对多匹配(one to many matching)”。指纹辨识过程如图2所示。

图1 指纹验证过程

图2 指纹辨识过程

三、指纹识别系统工作原理

3.1概述

一般来讲,自动指纹识别算法体系大致由指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹分类和指纹比对几个部分组成。如图所示。

图3 指纹识别工作原理

3.2 指纹图像采集

较早出现的活体指纹采集设备是光电式的。后来出现的电容式和电感式的采集设备。

到目前为止,光学采集头提供了更加可靠的解决方案。通过改进原来的光学取像技术,新一代的光学指纹采集器更是以无可挑剔的性能与非常低的价格使电容方案相形见绌。

光学技术需要一个光源从棱镜反射到按在取像采集头上的手指,光线照亮指纹从而采集到指纹。光学取像设备依据的是光的全反射原理(FTIR)。

3.3预处理

通常,指纹采集器采集到的指纹是低质量的,存在的噪声较多。通过预处理,将采集到的指纹灰度图像通过预滤波、方向图计算、基于方向图的滤波、二值化、细化等操作转化为单像素宽的脊线线条二值图像,基于此二值图像对指纹的中心参考点,以及细节特征点特征等进行提取。指纹预处理的一般过程如图所示。

图4 预处理的一般过程

3.4 特征提取

指纹的特征点分为全局特征(如奇异点、中心点)和局部特征(指纹细节点)。在考虑局部特征的情况下,英国的 E.R.Herry认为,在比对时只要 13个特征点重合,就可以确认是同一个指纹。指纹的细节特征可以有150种之多,但这些特征出现的概率并不相等,很多特征是极其罕见的。

一般在自动指纹识别技术中只使用两种细节特征:纹线端点与分叉点。纹线端点指的是纹线突然结束的位置,而纹线分叉点则是纹线突然一分为二的位置。大量统计结果和实际应用证明,这两类

特征点在指纹中出现的机会最多、最稳定,而且比较容易获取。

3.5 指纹分类

指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理,减小搜索空间,加速指纹匹配过程。指纹分类技术越完善,能够划分的类型越细,样本数据库每个类别中所包含的样本数量就会越少,对一次识别任务来讲,需要比对的次数和时间开销就会越少。

在大部分研究中,指纹一般分为漩涡型(whorl)、左环型(left loop)、右环型(right loop)、拱型(arch)、尖拱型(tented arch)5类。对于要求严格的指纹识别系统,仅按此分类是不够的,还需要进一步更加细致地分类。

3.6 指纹比对

指纹比对是通过对2枚指纹的比较确定它们是否同源的过程,即2枚指纹是否来源于同一手指。指纹比对主要是依靠比较2枚指纹的局部纹线特征和相互关系决定指纹的唯一性。细节特征的集合形成一个拓扑结构,指纹比对的过程实际就是2个拓扑结构的匹配问题。

由于采集过程中的变形、特征点定位的偏差、真正特征点的缺失和伪特征点的存在等问题,即使是2枚同源的指纹,所获得的特征信息也不可能完全一样,指纹比对的过程必然是一个模糊匹配问题。

3.7可靠性问题

计算机处理指纹图像时,只是涉及了指纹有限的信息,而且比

对算法不是精确的匹配,因此其结果不能保证100%准确。指纹识别系统的重要衡量标志是识别率,它主要由2部分组成:拒判率(FRR,false reject rate)和误判率(FAR,false accept rate)。右图的ROC(Receiver Operating Curve)曲线给出 FAR和 FRR 之间的关系

图5 FAR和FRR之间的关系

四、指纹识别模块算法

4.1预处理

指纹的特征是指指纹脊线的某种构型,如端点、分叉等。为了提取这些特征,必须先把灰度的指纹图处理为二值线型图,此过程即指纹图像预处理。图像预处理是指纹自动识别过程的第一步,它的好坏直接影响指纹识别的效果。

图像预处理通常包括增强、分割、细化等几个步骤。增强是

通过平滑、锐化、灰度修正等手段,改善图像的视觉效果;分割则是把图像划分为若干个区域,分别对应不同的物理实体;细化则是把分割后的图像转为只有一个像素点宽度的线型图,以便提取特征。

在预处理过程中,必须保证尽可能不出现伪特征,并尽量保持其真实特征不受损失。

4.2 方向滤波算法

指纹图像获取时,由于噪音及压力等的不同影响,将会导致2种破坏纹线的情况:断裂及叉连。这2种干扰必须清除,否则会造成假的特征点,影响指纹的识别。

为了消除干扰及增强纹线,针对指纹纹线具有较强方向性的特点,可以采用方向滤波算法对其进行增强,为此必须利用指纹图上各个像素点上的局部方向性

4.2.1 方向图的获取

方向图是用每个像素点的方向来表示指纹图像。像素点的方向是指其灰度值保持连续性的方向,可以根据像素点邻域中的灰度分

图6 指纹方向表示

布判断,反映了指纹图上纹线的方向。如图所示设定8个方向,各方

向之间夹角为π/8,以1~8表示。

每个像素点上方向值的判定是在其N ×N 邻域窗口中得到的。邻域窗口的尺寸并无严格限定,但其取值与图像的分辨率直接有关。如果邻域取得过小,则难以从其中的灰度分布得出正确的方向性;若取得过大,则在纹线曲率较大的区域窗口内纹线方向不一致,会对以后的滤波操作造成不良影响。一般可取N 为1~2个纹线周期。实验中取N=9,该9×9邻域窗口如图所示。

分别求出沿各个方向的灰度变化:

8

,...,3,2,1|),(),(|41=-=∑=d j i f j i f S k k k dk d

∑=-

=

4

1

|)

,

(

)

,(

|'

'

k

k

k

k

d

d

j

i

f

j

i

f

S

式中, d代表与 d 垂直的方向,即d=(d+4)mod8 ;f(i,j)是点p(i,j)的灰度值;ik是d方向上的第k点;fdk(ik,jk),f dk(ik,jk)分别是点pdk与Pdk的灰度值。点P(i,j)的方向应该是Sd取值最小、S取值最大的方向。

4.2.2 方向图的平滑算法

方向图求出后,由于纹线中的毛刺、背景中的细小污点等影响,会存在一定的噪音,需要对其进行平滑。方向图平滑的基本思想是,指纹纹线的走向是连续变化的,邻近像点上的方向不应该有突然的大角度转折。平滑也是在窗口中进行的,窗口中心像点上的平滑结果由窗口中各像素点方向值及其分布确定。

4.2.3方向滤波器的设计

在得到指纹的方向图后,可以根据每个像素点的方向值利用方向滤波器对指纹进行滤波,以消除噪音,增强纹线,提高脊和谷之间的反差。滤波器设计原则如下所述。

①滤波器模板的尺寸要合适。模板过小难以达到良好的去噪音、清晰化效果;模板过大则可能在纹线曲率较大处破坏纹线构型。一般取模板边长为1~1.5 个纹线周期。

②模板边长为奇数,模板关于其朝向轴及朝向垂直方向轴均为对称

③为提高脊、谷之间的灰度反差,达到边缘锐化的效果,模板应设计为在垂直于朝向方向上,中央部分系数为正,两边系数为负。

④滤波结果应与原图的平均灰度无关,因此模板中所有系数的代数和应为0

4.3局域自适应二值化算法

256 级灰度图像,需要将其进一步二值化。二值化指纹图像是将灰度图像变成0、1两个灰度级的图像,前景点(指纹脊线) 取作1 ,背景点取作0 ,以把指纹脊线提取出来,便于后续处理。根据指纹图中脊线与谷线宽度大致相等的特点,即二值化后黑白像素的个数应大致相同,采用局部域值自适应算法。把指纹图分成w×w(w为一个纹线周期) 的子块,在每一子块内计算灰度均值

f(i,j)为子块内(i,j)的灰度值。在该块内若某一点的灰度值f(i,j)> Av,则f(i ,j) =1;若f(i,j)≤Av,则f (i ,j) = 0。对每一块都进行这样的处理,可得到指纹的二值图像。

4.4 二值化后的去噪

由于灰度去噪的不完全及二值化过程又可能引入噪音,所以对二值化后的指纹图像还需要进行一次二值滤波去噪,目的是去除或减弱图像中的噪音,增强图像中有意义的部分。这一过程可以填补二值化后纹线上的孔洞,或者删除模式上的“毛刺”和孤立的值为 1 的像素,即包括填充和删除2个算法。

4.4.1填充

填充算法把同时满足以下条件的像素p值取为1。

①p为0 像素;

②p的4邻域中有3个以上的邻点为1 像素。

下图示出了填充算法的一个实例。

4.4.2 删除

删除算法把同时满足以下条件的像素p 值取为0 。

① p 为1 像素;

②(p1+p2+p3)(p5+p6+p7) + (p3+p4+p5) (p7+p8+p1) = 0 ;

③p 不是端点。

左图示出了删除过程的一个实例。图中p1~p8 (值为0 或1) 定义如右图所示。经过去噪后,有效地清除了原二值图中的大部分孔洞和“毛刺”

4.5 细化及细化后的去噪处理

细化是图像分析、信息压缩、特征提取和模式识别常用的基本技术,它使图像的每条纹线都变为单像素宽的“点线”,且细化后的纹线近似处于原图的“中轴”。

细化过程中,在判断是否删除一个前景像素点时,需要考虑其3×3邻域中除其自身外的8个像素点中的连接成分数。如果此连接成分数为 1 ,则说明删除当前像素点不会改变原图的连通性;若大于1 ,则改变了原图的连通性。令Nc为p 的8邻域中的连接成分数,则其由序列p1p2p3p4p5p6p7p8p1中0→1 变化的次数可以得到。

这里采用逐层迭代算法。本算法把一次迭代分作两次扫描,细化过程中由周边向中间逐层细化,使细化结果位于原图的“中轴”。

令BN为3 ×3 窗口内目标像素的个数,BN=∑Pi,2次扫描中需满足下面条件:

①2 ≤BN≤6 (排除p为端点和内部像点的情况) ;

②若已标记pi 视为1 时,有Nc = 1(保证删除当前像素不会改变原图的连通性);

③p的值是1(保证p为前景点);

④当p3 或p5 已标记时,若视p3、p5为0 ,依然有Nc=1(保证宽度为2 的线条只删除一层像点,避免其断开) 。

本细化算法重复执行2个步骤:

①从左到右,从上到下顺序扫描图像,对同时满足以上条件的像素,

如果p1p3p7=0且p1p5p7=0 ,则将其作上标记;

②从左到右,从上到下顺序扫描图像,对同时满足以上条件的像素,如果p1p3p5=0且p3p5p7=0 ,则将其作上标记。

当扫描完整幅图像后,去掉作了标记的像素。重复步骤1、2操作,直至得到单位宽度的线条为止。经过此细化算法处理后,得到单像素宽的8 连通的指纹图像。经上述处理后的图像有利于特征提取。

五、指纹特征提取和比对

5.1 指纹的特征提取和剪枝

由细化所得的指纹点线图,很容易找到指纹的细节特征:端点和分叉点,记录这些特征的位置、类型和方向。因为指纹预处理的不完善性,在细化后的纹线图中总存在或多或少的伪特征点。因此有必要对这些粗筛选出的特征进行剪枝,以达到去伪存真的目的。细节特征剪枝的标准主要依赖于以下3个条件。

①特征点到边缘的距离;

②细节特征间的距离和角度关系;

③指纹脊线和细节特征的空间分布。

根据以上3个条件组合各种特征剪枝的标准,凡符合标准的特征点删除,其余的给予保留。

5.2 指纹的比对

在进行指纹比对之前,一定要存在指纹数据库。建立指纹数据库,一般要采集同一枚指纹的3~5 个样本。对于待匹配的指纹图像,经预处理和特征提取后,形成一个坐标链码记录,根据这些特征的相互位置关系与指纹数据库中的样本做图形匹配,得到最终的识别结果。右图展示了指纹原始图像经增强、分割和细化后的效果。

六、指纹增强

6.1图像增强的背景

很多历史资料由于材质和时间的原因,整幅图片色泽偏暗,亮度范围不足或非线性等因素造成对比度不足,影响观看效果,结合人眼对灰度的感觉,如果相邻两个物体目标灰度相差比较小,超过

人眼对灰度差的感知能力,人眼就无法区分这不同的两个物体,从而导致无法看清楚图片,这就需要对图片做出一些处理,使图片的灰度差和整体色泽有所改善,以达到人眼观看的效果。图象处理的原始目的就是改善,使看不清的目标能够看得清楚,因此,对数字图象识别分析的全过程,都要求图像得到改善以适应人的肉眼,为了达到这个目的,除了首先需要去除噪声之外,还需要分辨灰度细节,解决灰度的扩展和图像鲜明化问题。

6.2 指纹图像增强算法分类介绍

指纹图像增强算法,大体上可以分为空域增强算法和频域增强算法。空域增强算法是利用一定的规则直接作用于指纹图像的像素值,达到增强的目的。频域增强则是先进行一个变换域操作,然后利用图像的相位、频率及能量等信息进行图像增强。

6.3 指纹图像的规格化(频域增强)

图像规格化的目的是把图像的平均灰度和对比度调整到一个固定的级别上,以减少不同指纹图像之间的差异。

令I 代表原始图像在点(I,j)的灰度值,I'代表规格化后的图像在点的灰度值,M和VAR分别代表原始指纹图像

的均值和方差,和分别代表期望得到的均值和方差。

则规格化之后的指纹图像在象素点的值I'由下式确定:

按上式对输入图像进行点运算即可实现图像的规格化处理,运算结果使得图像的灰度均值和方差与预定值一致。

(Ⅰ)分割后的指纹图像(Ⅱ)规格化后的指纹图像

6.4图像规格化后的再处理

通过规格化处理后的图片需要进行再次的处理,主要是图像方向图的计算与平滑。

首先对规格化后的图像方向图计算,因为指纹方向图抽象了指纹脊线与纹谷交错平行分布的特点,反映了指纹图像纹理结构的本质而方向场是指纹图像中蕴含的最重要的信息。

然后对指纹图像做方向场的平滑计算,求得的平滑方向场。由于脊方向在噪声影响下会产生畸变,需要对所求方向场进行平滑去噪。为了实现平滑,可以使用一个低通滤波器,让方向场需转换成连续向量场,以便再做处理。

最后求指纹纹线平均频率,设频谱峰距频谱中心点的距离为

k(单位为象素),则根据离散傅立叶变换性质有:

式中,f为纹线平均频率,N为图像大小。

6.5指纹图像的Gabor滤波增强

对于指纹图像,局部区域的纹线分布具有较稳定的方向和频率,根据这些方向和频率数值,设计出相应的带通滤波器就能有效地在局部区域对指纹进行修正和滤波。由于Gabor滤波器可以同时在空域和频域上获得最佳的分辨率,具有良好的带通性和方向选择性,可以采用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强。

根据需要,将Gabor函数略作修改,得到一个数字滤波器,如下所示:

其中:

这里得到的Gabor滤波器用于对指纹图像的局部区域进行滤波。其滤波参数与局部图像块的方向、频率,尺寸和位置有关。上式中:表示滤波器的方向;表示脊线形成的正弦

波频率,和为沿X轴和Y轴的空间常量。利用上式对图像进行滤波,其滤波公式为:

上式中:为滤波后的图像,为图像块的方向,为

脊线的频率(本文取固定值),I'为规格化后的指纹图像,

为Gabor滤波器的大小,一般为一个脊线宽度。

当指纹图像质量较差时较难精确地计算出纹线方向和频率,如果采用与纹线真实方向和频率不同的Gabor滤波器对局部指纹图像进行滤波,那么滤波器的通带将不与纹线频谱图中的峰相重合,不仅阻止指纹纹线信号通过,而且使噪声信号获得增强,从而不仅达不到增强效果,反而会使图像质量更差甚至改变纹线的结构。

(Ⅰ)规格化后的指纹图像(Ⅱ)Gabor滤波后的指纹图像6.6对指纹图像的Gabor算法改进

指纹图像的核心区域方向所取得的处理效果不好。所以针对指纹图像的不同区域采取了单一方向Gabor滤波及多方向Gabor滤波合成的综合增强方法,改进后的算法基于局部与宏观相结合的原则,不但利用了指纹图像的局部特性,而且结合了局部四邻区域的

关联特性,对于指纹图像中脊线方向变化较规则的区域,采用方向为最佳且经过参数优化的单一方向Gabor滤波;对于指纹图像中脊线方向存在突变块的区域,则采用组合的多方向Gabor滤波,算法步骤如下:

(1)把指纹图像分成大小为16×16的互不重叠的小块;

(2)对当前小块,计算其方向值与四个邻域子块的方向值的差值;

(3)如果差值都小于45。,则利用当前的方向参数得到Gabor滤波器进行滤波;

(4)如果差值有大于45 的,则分别取当前子块和四邻域子块的方向参数得到5个Gabor滤波器,用这5个Gabor滤波器分别进行滤波,并相加合成。

通过以上4步的改进,对核心指纹区域进行了分割,有效减少了伪特征点的出现。这些措施的确提高了低质量指纹识别结果的可靠性。

6.7指纹图像增强Gabor算法弊端

虽然Gabor算法在低质量指纹图像的方向信息提取方面的表现很优秀,即使对质量很差的指纹图像,也能获得大致正确的方向信息,对图像进行有效增强,提高了特征提取结果的准确性。

但是Gabor算法仍然存在两个重要问题:

(1)对纹线曲率很大的指纹区域,表现出较差的性能,很容易将这些区域当作不可恢复区域而屏蔽掉,这将在一定程度上降低特

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数字图像处理毕业论文

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数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理在医学上的应用 1 引言 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况,通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容,抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析,这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。 数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。 与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性,例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。 2人体微血管显微图像的采集 人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。 图1显微光学系统与图像采集系统示意图

数字图像处理技术及其应用_李红俊

·620· 计算机测量与控制.2002.10(9)  Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研 究生,主要从事机械电子方向的研究。 文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用 李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原 030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。 关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1 序言 图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处 理(Analog Image Processing )和数字图像处理(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2 边缘检测 所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不 同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。 图1 边缘和灰度值模型示意图 如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部 位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1~2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。 边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3 滤波 当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要:首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨,然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词:数字图像处理:关键技术;应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息,感知世界。约有75%的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术,上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时;上世纪50年代,计算机的发展,数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣;1964年,数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理;但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔,由于离散数学理论的创立和完善,使之形成了比较完整的理论体系,成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务:如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析;对图像数据进行存储、传输和表示,便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题,因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的,一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理,如加工以及输出,所以关于数字图像处理的研究,其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取:这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像,同时,将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术:通过数据压缩和数据转换技术的研究,减少数据载体空间,节省运算时间,实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割:虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法,但由于背景的多变性和复杂性,至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正:在理想情况下,卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度;而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关,使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异,从而区分地物目标。图像复原,以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量表达与描述,图像分割后,输出分割标记或目标特征参数;特征提取:计算描述目标的特征,如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强:显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别:统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

数字图像处理技术的应用与发展

郑州航空工业管理学院 2013 - 2014 学年第2 学期 《信息管理前沿讲座》(双语I) 课程论文 题目数字图像处理技术的应用与发展 专业信息管理与信息系统班级1304972 姓名学号 任课教师职称副教授 二О一四年五月三十日

数字图像处理技术的应用与发展 130497227王琼菲 摘要数字图像处理是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。文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容,并根据最新进展,阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点,最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。 关键词数字图像处理,采集,识别,应用 Application and Development of the Digital Image Processing Technology 130497227 Wang Qiongfei A bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。Key words Digital image processing, Collection, Identification, Application

数字图像处理论文

华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日

摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提起有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用(点运算是图象处理的一个重要运算)。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算;代数运算;几何运算;图像缩放;图像旋转

目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献

绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面,难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展,计算机、内存及外围设备的价格急剧下降,而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源,数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比,它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来,随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展,科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起,数字图像处理从1个专门领域的学科,变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术,它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域,它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中,并进行滤波、增强、删除等处理,包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善,其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中,电脑人像艺术,电视中的特殊效果,自动售货机钞票的识别,邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理,针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算,有效地改变了图像的直方图分布。

数字图像处理试卷及答案-百度文库

1、列举数字图像处理的三个应用领域 2、存储一幅大小为10241024,256个灰度级的图像,需要 8M bit。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈分布的图像。 5、依据图像的保真度,图像压缩可分为 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是、亮度。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况,写出一种标定方法:(g(x,y)mgin)*255gm/(g ax 二、选择题(每题2分,共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。( B ) A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。( B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型( A ) A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV T4、采用模板[-1 1]主要检测( A )方向的边缘。 A.水平 B.45 C.垂直 D.135 5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于( C ) A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时,RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器

数字图像处理结课论文

数字图像处理结课作业 --数字图像频域增强方法 及在matlab中的实现 学生姓名: 学号: 学院:理学院 班级:电科班 指导教师:

摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用,即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息,使之改善图像质量,加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中,利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作,处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制,同时保证其他分量不变,从而改变输出图像的频率分布,达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术,重点阐明数字图像增强处理的基本方法,介绍几种空域图像增强方法。 关键词:图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波

目录: 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强 3.1 背景知识 3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系 3.3 锐化滤波 3.4 平滑滤波 4、结论 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 数字图像处理(digital image processing),就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。 MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。

数字图像处理学习报告

数字图像处理学习报告 在这一学期,我选修了《数字图像处理基础》这门课程,同时,老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里,梳理一下这学期学到的知识,并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。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.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中,它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域,在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1. 数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要 求。 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易 分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的 退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

数字图像处理论文

安徽工程大学 论文题目:数字图像处理图像增强算法的研究 学院:计算机与信息学院 班级:软件141 姓名:程健 学号:3140704135 指导老师:卢桂馥 2017年6月9日

摘要 在我们的实际生活、生产中,人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中,因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响,如各种各样的噪声、通道带宽等,往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象,为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适,往往需要提高图像质量。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法,其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。 本文研究了图像增强的一些常用方法,包括空域图像增强、频率域图像增强,并用MATLAB 编程设计了相应的实验,对图像增强效果进行了验证。 关键字:图像增强;图像;算法;空域增强;频率增强

Abstract In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality. Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image. This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification. Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement

数字图像处理的应用

数字图像处理技术的应用研究 图像处理也就是按照人们视觉、心理或实际应用的需要,对 图像信息进行加工修改的过程,在不同的时期、不同的领域往往 会采用不同的图像处理技巧。数字图像处理技术是伴随着计算机 信息功能的日益强大以及人们对高精度图像的需求而产生的,随 着社会的发展,尤其是计算机信息技术的进步,数字图像处理技 术被广泛应用于各个领域,其重要性变得日益突出。 一、数字图像处理技术的概念内涵 当前,我国通常采用的图像处理技术主要有两种,即光学处 理法和数字(电子)处理法。前者产生的时间较早,从最开始的 光学滤波技术到现在的激光全息技术,无论是理论研究,还是应 用技巧,光学图像处理法已日臻完善。但其图像处理精度低、稳 定性差以及操作不便的特点极大地限制了其应用领域拓展,在这 种情况下,数字图像处理技术便应运而生。 数字图像处理,也即是Digital Image Processing,产生于 20世纪50年代,是指人们采用计算机及其它数字硬件设备,对图 像信息转换而来的电信号根据数学运算的方式,进行增强、提取、复原、分割以及去除噪音等处理的方法和技术,以此提高图像的实用性,因此,该技术的产生与发展建立在计算机运用、离算数学理论的产生与完善以及社会诸多领域的需求之上的。其最大特点是不仅图像处理精度高,而且可以通过改进硬件系统配置和优化软件系统功能的方式来提高图像处理效果,一切以计算机运行为基础,操作极为方便。最初,由于数字图像处理技术的数据需求量大,处理速度慢,极大地限制了其应用领域,但随着计算机技术的快速发展,尤其是运算速度的提升,这一瓶颈早已被突破。 二、数字图像处理技术的功能内容分析 (一)增强图像的视觉效果。在某些特殊领域,图像在传输与 转换的过程中容易造成信息的丢失,从而形成失真现象,比如航天拍摄的图片在传回地球的过程中,由于光学系统、大气流、空气介质等原因造成图像模糊;在图像扫描、采样、量化的过程中,所形成的噪音污染等等。我们可以采用数字图像处理技术,一方面突出重要信息而衰减次要信息;另一方面根据失真原因,补偿丢失的信息因素,从而使改善后的图像效果尽可能的接近原始图像。 (二)图像的重建功能。随着电子计算机体层摄影技术的发 展,图像的重建成为一种新兴的数字图像处理技术,它主要是对 目标对象进行观察和测量,重新构建出图像中的大量信息的直观 显示,从而在计算机模拟系统中进行二维或者三维的图像处理, 这也是对特殊实体进行图像回归的过程。 (三)模式识别功能。模式识别也是数字图像处理技术的一

数字图像处理的研究与应用

数字图像处理的研究与应用 机器视觉依赖于摄像头的信息采集与对获得的图像信息的处理,本文对数字图像信息处理的优点与方法进行了简单的介绍,对其应用领域中的作用进行了描述。 标签:数字图像处理;图像重现;特征提取 1 图像处理目的 利用采集装置采集的数字图像需要经过处理以达到提高图像的视觉质量以供人眼主观满意的效果。而且利于提取图像中目标的某些特征,以便于计算机分析或机器人识别。既能实现信息的可视化,也实现了信息安全的需要[1]。在大量的图像采集过程中为了存储和传输庞大的图像和视频信息,常常需要对这类数据进行有效的压缩。 2 数字图像处理的优点 2.1 重现性能好,数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理中不会失真,从而能良好的保持原稿,由此可以实现良好的实现数字图像的再现。 2.2 数字化处理精度高,数据处理技术高速发展的今天,运用高能力的处理设备与技术,几乎可以把一副模拟图像处理为任意的二维数组。从原理上讲,只要在处理时改变程序中的数组参数,那么不论图像的精度有多高,处理总是能够实现。 2.3 数字信号处理技术适用面宽,无论来自来何种信息源的图像,他小可以到电子显微镜的图像,大到遥感卫星图像,在进行数字处理时,需先转换为二维数组编码表示的灰度图像,因而均可用计算机来处理。 2.4 数字图像处理的灵活性高,出于不同的需求,所以对同一图像往往需求不同的处理方法,所以所要运用到的图像处理技术也不一样。数字图像处理技术也衍生了许多不同的分支技术方法,可以充分满足需求者的要求。 2.5 信息压缩的潜力大,在图像处理过程中,同一幅图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度,且数字图像中各个像素是不独立的,具有很大的相关性。特别是在相邻的帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此,在压缩处理时的压缩潜力是很巨大的。 3 数字图像处理的主要研究内容 3.1 图像变换,由于数字图像的数字阵列很庞大,计算机在处理过程中需求的计算量也很大,所以在计算时需要很多的图像变换方法,如离散余弦变换、如

数字图像处理论文

数字图像处理 题目指纹图像的分割技术 姓名 学号 院系 成绩 二O一一年十二月二十八日

指纹图像的分割技术 摘要 介绍了一种基于指纹多特征的指纹图像分割方法。首先简述了三种基于单一特征的指纹图像分割方法;基于灰度方差的指纹图象分割、基于方向信息的指纹图像分割和基于角度灰度均值的指纹分割的适用情况及利弊,然后介绍了将方向图法和灰度法两种分割方法合理结合起来的基于多特征的指纹图像分割方法,该方法首先将图像划分成多个不重叠的块,并计算各子块的灰度方差与均值,再根据各个图像块的灰度方差值与方差闲的关系,确定各子块是采用方向图法还是采用灰度法继续进行图像分割。实践证明,基于多特征的指纹图像分刻方法充分利用了指纹图像的特征,避免了单一特征的缺陷,从而能获取更加清晰质量更好的指纹图像为指纹的进一步识别提供了更好的条件。 关键词指纹图像图像分割分割技术 正文 自古至今人类中还没有发现不同的人具有相同的指纹, 并且同一指的指纹形和细节特征在一个人的一生中都保持不变。因此, 指纹一直被当作人的身份鉴定的可靠手段。 随着数字图像处理技术的不断发展以及图像处理必须具备的条件日益得到满足, 数字图像处理在计算机科学、信息学科、生物科学、医学等领域里得到广泛的重视和应用。而今科技也是相当的发达,因此,出现了一门独有的技术指纹图像分割技术。 图像分割所采用的基本原则是,使区域内部所考虑的特征或属性是相同或相近的,而这些特征或属性在相邻的区域中则不同,存在差异㈠。目前,国内外有许多指纹图像分割方法,从分割的操作方法和分割的精确程度上来分类,可以大致分成以下两类: 一类是按图块来进行操作的指纹图分割方法。唐良瑞㈡提出了基于D-S 证据理论的指纹图像分割方法,将D-S 证据理论运用到指纹图像的分割之中,利指纹识别的目的主要是确定两枚指纹是否相同,判断两枚指纹是否一致主要是判断指纹细节特征即纹线的突然终断点和叉点是否匹配。用图像块的方向和对比度信息实现了指纹图像分割。Mehtre㈢根据分块图像的梯度分布情况和灰度方差将这些块分成前景和背景。X. Chen㈣使用线性分类器对指纹图像块进行分类,从而实现了图像的分割。Q.Ren㈤提出了基于特征信息统计和基于前景边缘线搜索的两种指纹图像分割方法。 另一类是按像素点来进行操作的指纹图分割方法。蒋景英㈥将遗传算法和方向图相结合,实现了指纹图像的分割。A. M. Bazen㈦通过对像素点特征定义与分类,使用关于CMV 三个指标的线性分割器,将图像中的前景区和背景区分离。何余良㈧提出了一种基于马尔科夫随机场的指纹图像分割方法。 值得注意的一点是,虽然已经出现各种各样的图像分割方法,但至今为止还没有发现某一种对任何图像都有良好效果的图像分割算法,也就是说任何一种分

数字图像处理论文

学院:计算机与信息技术学院专业:计算机科学与技术班级: 2013级计科2班 姓名:李彦杰 指导教师:李艳灵 2016年 12 月 20日

数字图像处理 学生姓名:李彦杰学号:20135101231 计算机与信息技术学院计算机科学与技术专业 指导教师:李艳灵 摘要:数字图像处理又称为计算机图像处理,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。图像处理技术始于20世纪20年代,真正的发展出现于20世纪50年代,进入20世纪80年代后,数字图像处理研究方兴未艾,形成热门的研究领域。图像是人类获取和交换信息的主要来源,图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。例如:遥感航空航天方面,生物医学工程方面,通信工程方面,工业和工程方面,军事、公安方面,文化艺术方面等。 关键词:图像;数字图像处理技术;图像处理技术的分类、特点和应用 Abstract:Digital image processing also called computer image processing,it is refers to convert image signal into digital signals and use the computer to the treatment of the process.Image processing technology began in the 1920s,it’s real development appeared in the 1950s,in the 1980s,Digital image processing research is in the ascendant,form the popular research fields.Image is the primary source of information for human to obtain and exchange information,The application field of the image processing involves all aspects of human life.For example:Remote sensing aerospace,Biomedical engineering,Communication engineering,Industrial and engineering,Military,public security,culture and art, etc. Keywords:Image;Digital image processing technology;The picture processing technology classification,characteristics and application 一引言 1.1 图像的概念 视觉是人类最重要的感知手段,图像视觉的基础。图像处理是计算机信息处理的重要内容。图像可以是可视的和非可视的,也可以是抽象的和实际的。一般情况下,一幅图像是另一种事物的表示,它包含了有关其所表示物体的描述信息。可以包括人眼看见的方式显示这一信息,也可以包括人眼不能感知的形式表示信

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

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