基于视觉显著性信息的自然图像抠图算法
山东建筑大学蓝幕-绿幕图像自动抠图与背景更换的实现
课程设计说明书 题目；蓝幕/绿幕图像自动抠图与背景更换的实现课程：数字图像处理课程设计 院（部）：信息与电气工程学院 专业：电子信息工程 班级：电信17 学生姓名： 学号：2017081030 指导教师：张运楚、杨红娟、张君捧 完成日期：2020.6.18
目录 摘要 (3) 1设计的目的 (4) 2设计要求 (4) 3设计内容 (4) 3.1选择图片 (5) 3.2打开背景图 (5) 3.3采用欧氏距离对彩色图像分割 (7) 3.4换背景 (8) 4 总结致谢 (9) 5 参考文献 (10)
摘要 蓝幕/绿幕技术又叫做色度键技术，简单地说，它是通过在同一色彩的蓝色或绿色背景上拍摄物体，然后通过背景色彩特殊的色调信息加以区分前景和背景，从而达到自动去除背景保留前景的目的，广泛用于广播电视的动态背景合成以及电影和摄影创作中。 关键词：色度键技术；蓝幕/绿幕技术；图像处理；
一、设计要求 1．根据设计要求分析蓝幕/绿幕图像中去除背景的关键问题，掌握基于彩色图像分割的自动抠图和背景更换方法，说明设计原理和步骤。画出流程图，编写 实现程序，并进行调试，完成系统软件设计。 2．基本教学要求：每人一台计算机，计算机安装matlab、visio 等软件。 二、设计步骤 1．理论依据 颜色模型、彩色分割技术。 2．方案设计 选择合适的颜色，采集蓝幕或绿幕背景像素样本点，对背景进行统计建模，然后完成背景和人物任务的分割。然后用指定的图像更换蓝幕或绿幕背景。画出流程图，并对各部分功能进行说明。建议使用Visio 等软件绘制框图。 3．程序设计 根据设计要求及系统流程图，进行程序设计，编写实现程序，使用Matlab 等软件。 4．程序调试 对编写的软件程序，以测试图像为例进行调试，根据结果，完善程序功能。 并以自选视频图像进行验证。
遥感图像几种分类方法的比较
摘要 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。 遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性，因此直接利用的价值很小，研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展，分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法，虽然这些方法很大程度改善了分类效果，提高了分类精度，增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。 本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上，应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中，首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究，分别是分类样本和分类特征；然后详细介绍两种方法的分类实验；最后分别分析分类结果图，采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。 关键词:TM遥感影像，图像分类，最大似然法，决策树 题目：遥感图像几种分类方法的比较...................................... 错误！未定义书签。摘要.. (1) 第一章绪论 (3)
1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 (4) 1.2我国遥感图像分类技术现状 (5) 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 (6) 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 (6) 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 (6) 1.4研究内容及研究方法 (8) 1.4.1研究内容 (8) 1.4.2 研究方法 (8) 1.5 论文结构 (9) 第二章遥感图像的分类 (9) 2.1 监督分类 (9) 2.1.1 监督分类的步骤 (9) 2.1.2 最大似然法 (11) 2.1.3 平行多面体分类方法 (12) 2.1.4 最小距离分类方法 (13) 2.1.5监督分类的特点 (13) 2.2 非监督分类 (14) 2.2.1 K-means算法 (14) K-均值分类法也称为 (14) 2.2.2 ISODATA分类方法 (15) 2.2.3非监督分类的特点 (17) 2.4遥感图像分类新方法 (17) 2.4.1基于决策树的分类方法 (17) 2.4.2 人工神经网络方法 (19) 2.4.3 支撑向量机 (20) 2.4.4 专家系统知识 (21) 2.5 精度评估 (22) 第三章研究区典型地物类型样本的确定 (24) 3.1 样本确定的原则和方法 (24) 3.2 研究区地物类型的确定 (24) 3.3样本区提取方案 (25) 3.4 各个地物类型的样本的选取方法 (25) 3.4.1 建立目视解译标志 (25) 3.4.2 地面实地调查采集 (26) 3.4.3 利用ENVI遥感图像处理软件选取样本点 (26) 第四章遥感图像分类实验研究 (26) 4.1遥感影像适用性的判定 (26) 4.2分类前的预处理 (28) 4.2.1空间滤波的处理 (28) 4.2.2 频域滤波处理 (28) 4.3利用ENVI软件对影像按照不同的分类方法进行监督分类 (30) 4.3.1监督分类 (30) 4.3.2 决策树 (33) 4.4分类后的处理 (35)
抠图的四种方法
本例介绍用PS抠玻璃的四种方法，适合新手朋友学习透明物体抠图的技巧，教程讲解了图层模式抠图、抽出滤镜抠图、快捷键取高光抠图和通道抠图的方法，希望能给朋友们带来帮助~~ 有不少朋友问到抠玻璃的问题，新手对抠取透明物体还是不怎么理解，今天发个抠玻璃的教程。希望对大家有所帮助。 先贴原图和底图一幅： 参考图
参考图 第一抠：图层模式抠图 图层模式抠图：充分运用了图层模式里的“屏幕”和“正片叠底”的性质来抠图。说直白点就是某个图层运用了“屏幕”后，该层的白色看得见，黑色看不见了；运用了“正片叠底”后该层的白色看不见，黑色看得见。 具体抠法大家往下看。 1、首先用工笔工具或套索工具勾出不透明的部分。注意：红框里的工具都是可用的，我一般都是喜欢用精确的钢笔工具。
图1 2、按ctrl+enter键，路径转为选区了。如图所示：（顺便说句：大家看到我图层里有两个图，我是留着做最后做底图用的，与抠图过程没关系，不要管它）。 图2 3、按ctrl+j后在背景层上方自动生成图层1，如图：
4、将图层1拖至最上方，点图层1按右键，将图层1改名为“不透明部分”（当然不改也行，我这里便于大家能一目了然好理解）。 图4 5、回到背景层，用魔棒工具选取白色区域。
图5 6、进行反选，这样一来就选取了玻璃了，大家看，蚂蚁线这次是围住了玻璃。如图： 图6 7、不要取消蚂蚁线，按ctrl+J，生成图层1，隐藏背景层，显示效果如图所示：
图7 8、复制图层1为"图层1副本"，拖至"底图2"上方，打开底图2图层前的眼睛，让图层2为可见状态。具体如图所示： 图8 9、将"图层1副本"设定为"正片叠底"，注意看红色椭圆里的内容。大家看，设定正片叠底后，玻璃下的白色消失了，但是玻璃显得暗淡，没有光泽感，不自然。所以抠图还得继续。
PS完美抠图10种方法一学就会!
一、魔术棒法——最直观的方法 适用范围：图像和背景色色差明显，背景色单一，图像边界清晰。 方法意图：通过删除背景色来获取图像。 方法缺陷：对散乱的毛发没有用。 使用方法：1、点击“魔术棒”工具； 2、在“魔术棒”工具条中，在“连续”项前打勾； 3、“容差”值填入“20”。（值可以看之后的效果好坏进行调节）； 4、用魔术棒点背景色，会出现虚框围住背景色； 5、如果对虚框的范围不满意，可以先按CTRL+D取消虚框，再对上一步的“容差”值进行调节； 6、如果对虚框范围满意，按键盘上的DELE键，删除背景色，就得到了单一的图像。 二、色彩范围法——快速 适用范围：图像和背景色色差明显，背景色单一，图像中无背景色。 方法意图：通过背景色来抠图。 方法缺陷：对图像中带有背景色的不适用。 使用方法：1、颜色吸管拾取背景色； 2、点击菜单中“选择”功能里的“色彩范围”功能； 3、在“反相”项前打勾，确定后就选中图像了。 三、磁性索套法——方便、精确、快速和我常用的方法 适用范围：图像边界清晰。 方法意图：磁性索套会自动识别图像边界，并自动黏附在图像边界上。 方法缺陷：边界模糊处需仔细放置边界点。 使用方法：1、右击“索套”工具，选中“磁性索套”工具；
2、用“磁性索套”工具，沿着图像边界放置边界点，两点之间会自动产生一条线，并黏附在图像边界上。 3、边界模糊处需仔细放置边界点。 4、索套闭合后，抠图就完成了。 四、（索套）羽化法——粗加工 适用范围：粗略的抠图。 方法意图：粗略抠图，不求精确。 方法缺陷：图像边界不精确。 使用方法：1、点击“索套”工具； 2、用索套粗略地围住图像，边框各处要与图像边界有差不多的距离；这点能保证之后羽化范围的一致性，提高抠图的精确性； 3、右击鼠标，选择“羽化”功能； 4、调节羽化值，一般填入“20”，确定后就粗略选中图像了。羽化值的大小，要根据前一步边框与图像的间距大小调节。 五、（索套）钢笔工具法——最精确最花工夫的方法 适用范围：图像边界复杂，不连续，加工精度度高。 方法意图：完全*手工逐一放置边界点来抠图。 方法缺陷：慢。抠一个图连手脚指都抠的话，要15分钟左右。 使用方法： 钢笔工具法步骤如下： 1、索套建立粗略路径 （1）用“索套”工具粗略圈出图形的外框； （2) 右键选择“建立工作路径”，容差一般填入“2”。
自底向上语法分析
实验3 自底向上语法分析 ——算符优先OP 一、实验目的 理解自底向上语法分析的基本思想。 理解算符优先文法的概念。 掌握算符分析表和优先函数的构造。 掌握算符优先分析器的工作原理和工作流程。 二、实验原理 算符优先分析法是一种简单、直观、广为使用的语法分析方法，这种方法特别适用于程序设计语言中的表达式的分析。算符优先分析法就是仿照算术表达式的运算过程而提出的一种自底向上的语法分析方法，基本思想是：根据文法终结符之间的优先关系，通过比较相邻算符的优先次序来确定句型的最左素短语，并进行归约。 所谓的算符优先文法是指：对算符文法中任意两个终结符对(a，b)之间至多有一种优先关系成立的文法，而算符文法G中的任何一个产生式都不包含两个非终结符相邻的情况。对于满足这样条件的文法，即可用算符优先分析法对其进行分析。 确定了符合要求的文法之后，自底向上的分析方法的关键就是如何在当前的句型中寻找可归约的子串，算符优先分析法在归约过程中，通过终结符之间的优先关系确定当前的句型中的最左素短语，与非终结符无关，只需知道把当前句型中的最左素短语归约为一非终结符。 在算符优先分析法分析过程中，可以设置一个栈S，用来存放归约或者待形成最左素短语的符号串，用一个工作单元sym存放当前读入的输入符号，归约成功的标志是当前读入的输入符号是句子的结束符号#，栈S中只剩下#和文法开始符号。 三、实验任务 （一）准备： 1.阅读课本有关章节，考虑好设计方案；
2.设计出模块结构、测试数据，初步编制好程序。 （二）上课上机： 将源代码拷贝到机上调试，发现错误，再修改完善。 （三）程序要求： 给定一个上下文无关文法G构造其算符优先分析器，从而判定该文法G是否是算符优先文法，生成的算符优先分析器能够判断出句子的正确与否。 G[B]:B→BoT|T T→TaF|F F→nF|(B)|t|f 步骤： 1.编写程序，构造上述文法G的FIRSTVT和LASTVT集，并生成算符优先关系表。 （选做） 2.根据给定的优先关系表判别句子是否为文法的句子（必须完成，跳过第一步 的同学，请参考P121 表6.15）。 参考流程： 初始化优先关系表； 栈内仅有#号；sym=’’；读头ip指向第一个输入带上的符号； While (!(栈内只剩一个#和S and 输入串上符号只剩#)) {读一个符号到sym if (asym then /* 归约* / repeat 从栈中弹出符号 until 栈顶终结符号
教学设计13--图像处理2-抠图
《计算机应用基础》课程单元教学设计
单元教学设计基本框架 第一部分：组织教学（约5分钟） 1.考勤、组织教学 2.复习：界面设置、文件管理、一寸照制作 第二部分：学习新内容 【教学活动1】基本抠图方法讲解与课堂操作示范（约40分钟）知识点引入： 1.教师通过展示图片，对比素材及效果图，让学生了解抠图的用途、特点和重要性。 在做本案例合成时，我们所要替换的不是全部的图像，而是图像的一部分，所以在做合成之前，首先要把需要替换的部分指定出来，指定的过程称为选取，通过某些方式选取图像中的区域，形成选区。 （1）选区的用途：指定选择范围；分离图像。 （2）选区特点：选区是封闭的区域，可以是任何形状，但一定是封闭的。不存在开放的选区；选区一旦建立，大部分的操作就只针对选区范围内有效。如果要针对全图操作，必须先取消选区。Photoshop中的选区可以使用选取工具来实现的。选取工具共8个，集中在工具栏上部。 2.抠图方法介绍 （1）基本形状选择法：选框工具、套索工具、多边形套索工具 （2）色调差异选择法：色彩范围、快速选择、魔棒、磁性套索工具 （3）快速蒙版选择法：选区转换工具，可以用画笔、滤镜等来编辑蒙版，再将蒙版转换为选区 （4）简单选区细化法：调整边缘 （5）钢笔工具选择法：将路径转换为选区 （6）通道选择法：是抠图最常用的方法，后续会详细讲解 （7）混合剪贴法：去除世间一切杂边 在我们计算机应用基础课程中，大家要学会基本的抠图方法，基本形状、色调差异、蒙版、调整边缘等方法都是我们需要了解和掌握的。也请有兴趣的同学，有机会去学习下通道选择法、混合剪贴法。 3.抠图基本方法课堂操作示范 （1）选择类工具： 选框类工具：矩形或椭圆形选取shift+m（快捷键） 1) 操作演示，选区建立后，操作局限在选区内部，取消选择后，局限消失。 2) 选项工具栏介绍：主要介绍加减选区知识点，按shift增加选区，按alt减少选区， 按shift+alt交叉选区。 3) 创建选区时，shift创建正方形或正圆，按alt从中心向外扩展形状。 4) “羽化”：取值范围在0－250间，数值越大，羽化的边缘越大 课堂示范操作：矩形、圆形选框工具使用（教师应结合实际例子把操作方法融合进去）教师示范完毕后，请学生在课堂上试着操练，学生可以快速掌握相应的技巧。 单行、单列选框工具 1) 操作：用它在图像中点一下，就会在相应的地方创建出高度为1像素，宽度为画布 宽度的选区（单行选择工具）或高度为画布高度，宽度为1像素的选区（单列选择工具）。 2) 应用案例操作示范、讲解：结合实际例子来讲解，通过实际演示可以比较直观地讲 清楚单行、单列选框工具。 （2）套索类工具 套索工具：制作任意不规则的选区。 1) 操作：使用类似于徒手绘画工具。只需要按住鼠标然后在图形内拖动，鼠标的轨迹 就是选择的边界，如果起点和终点不在一个点上，那么PhotoShop通过直线使之连接。
图像显著性目标检测算法研究
图像显著性目标检测算法研究 随着移动电子设备的不断升级与应用,使用图像来记录或表达信息已成为一种常态。我们要想快速地在海量图像中提取出有价值的信息,那么需要模拟人类视觉系统在机器视觉系统进行计算机视觉热点问题的研究。 图像显著性目标检测对图像中最引人注意且最能表征图像内容的部分进行检测。在图像显著性目标检测任务中,传统的方法一般利用纹理、颜色等低层级视觉信息自下向上地进行数据驱动式检测。 对于含有单一目标或高对比度的自然场景图像,可以从多个角度去挖掘其显著性信息,如先验知识、误差重构等。然而,对于那些具有挑战性的自然场景图像,如复杂的背景、低对比度等,传统的方法通常会检测失败。 基于深度卷积神经网络的算法利用高层级语义信息结合上下文充分挖掘潜在的细节,相较于传统的方法已取得了更优越的显著性检测性能。本文对于图像显著性检测任务存在的主要问题提出了相应的解决方法。 本文的主要贡献如下:为充分挖掘图像多种显著性信息,并使其能够达到优势互补效果,本文提出了一种有效的模型,即融合先验信息和重构信息的显著性目标检测模型。重构过程包括密度重构策略与稀疏重构策略。 密度重构其优势在于能够更准确地定位存在于图像边缘的显著性物体。而稀疏重构更具鲁棒性,能够更有效地抑制复杂背景。 先验过程包含背景先验策略与中心先验策略,通过先验信息可更均匀地突出图像中的显著性目标。最后,把重构过程与先验过程生成的显著特征做非线性融合操作。 实验结果充分说明了该模型的高效性能与优越性能。针对图像中存在多个显
著性目标或者检测到的显著性目标存在边界模糊问题,本文提出了一种基于多层级连续特征细化的深度显著性目标检测模型。 该模型包括三个阶段:多层级连续特征提取、分层边界细化和显著性特征融合。首先,在多个层级上连续提取和编码高级语义特征,该过程充分挖掘了全局空间信息和不同层级的细节信息。 然后,通过反卷积操作对多层级特征做边界细化处理。分层边界细化后,把不同层级的显著特征做融合操作得到结果显著图。 在具有挑战性的多个基准数据集上使用综合评价指标进行性能测试,实验结果表明该方法具有优越的显著性检测性能。对于低对比度或者小目标等问题,本文提出一种新颖模型,即通道层级特征响应模型。 该模型包含三个部分:通道式粗特征提取,层级通道特征细化和层级特征图融合。该方法基于挤压激励残差网络,依据卷积特征通道之间的相关性进行建模。 首先,输入图像通过通道式粗特征提取过程生成空间信息丢失较多的粗糙特征图。然后,从高层级到低层级逐步细化通道特征,充分挖掘潜在的通道相关性细节信息。 接着,对多层级特征做融合操作得到结果显著图。在含有复杂场景的多个基准数据集上与其它先进算法进行比较,实验结果证明该算法具有较高的计算效率和卓越的显著性检测性能。
遥感图像的分类
实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。
显著性目标检测中的视觉特征及融合
第34卷第8期2017年8月 计算机应用与软件 Computer Applications and Software VoL34 No.8 Aug.2017 显著性目标检测中的视觉特征及融合 袁小艳u王安志1潘刚2王明辉1 \四川大学计算机学院四川成都610064) 2 (四川文理学院智能制造学院四川达州635000) 摘要显著性目标检测，在包括图像/视频分割、目标识别等在内的许多计算机视觉问题中是极为重要的一 步，有着十分广泛的应用前景。从显著性检测模型过去近10年的发展历程可以清楚看到，多数检测方法是采用 视觉特征来检测的，视觉特征决定了显著性检测模型的性能和效果。各类显著性检测模型的根本差异之一就是 所选用的视觉特征不同。首次较为全面地回顾和总结常用的颜色、纹理、背景等视觉特征，对它们进行了分类、比较和分析。先从各种颜色特征中挑选较好的特征进行融合，然后将颜色特征与其他特征进行比较，并从中选择较 优的特征进行融合。在具有挑战性的公开数据集ESSCD、DUT-0M0N上进行了实验，从P R曲线、F-M easure方法、M A E绝对误差三个方面进行了定量比较，检测出的综合效果优于其他算法。通过对不同视觉特征的比较和 融合，表明颜色、纹理、边框连接性、Objectness这四种特征在显著性目标检测中是非常有效的。 关键词显著性检测视觉特征特征融合显著图 中图分类号TP301.6 文献标识码 A DOI：10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2017.08. 038 VISUAL FEATURE AND FUSION OF SALIENCY OBJECT DETECTION Yuan Xiaoyan1,2Wang Anzhi1Pan Gang2Wang Minghui1 1 (College o f Computer Science，Sichuan University，Chengdu 610064，Sichuan，China) 2 {School o f Intelligent M anufacturing, Sichuan University o f A rts and Science, Dazhou 635000, Sichuan, China) Abstract The saliency object detection is a very important step in many computer vision problems, including video image segmentation, target recognition, and has a very broad application prospect. Over the past 10 years of development of the apparent test model, it can be clearly seen that most of the detection methods are detected by using visual features, and the visual characteristics determine the performance and effectiveness of the significance test model. One of the fundamental differences between the various saliency detection models is the chosen of visual features. We reviewed and summarized the common visual features for the first time, such as color, texture and background. We classified them, compared and analyzed them. Firstly, we selected the better features from all kinds of color features to fuse, and then compared the color features with other characteristics, and chosen the best features to fuse. On the challenging open datasets ESSCD and DUT-OMON, the quantitative comparison was made from three aspects：PR curve, F-measure method and MAE mean error, and the comprehensive effect was better than other algorithms. By comparing and merging different visual features, it is shown that the four characteristics of color, texture, border connectivity and Objectness are very effective in the saliency object detection. Keywords Saliency detection Visual feature Feature fusion Saliency map 收稿日期:2017-01-10。国家重点研究与发展计划项目（2016丫?80700802,2016丫?80800600);国家海洋局海洋遥感工程技术 研究中心创新青年项目（2015001)。袁小艳，讲师，主研领域:计算机视觉，机器学习，个性化服务。王安志，讲师。潘刚，讲师。王 明辉，教授。
【强烈推荐】PS各种图抠图技巧
PS各种情形下的抠图技巧 PS抠图大概可分为两种情况，一类是所抠图像颜色与周围颜色差别较大，这类较容易抠图；另类为颜色与周边环境混合严重就不太容易抠图了。不过用不同的方法比较容易实现目的状态。PS抠图需要多方法，多实践。 一、“魔术棒”――抠取单色背景图像的首选 “魔术棒”工具比较适合抠取背景为单色的图像，下面我用一个例子来向大家介绍一下“魔术棒”工具的使用方法。首先在Photoshop中打开一副背景为单色的图像如图1，在工具箱中选择“魔术棒”工具，这时在Photoshop菜单栏下的选项栏中出现了如图2的设置。 ☆提示：
1、“魔术棒”工具图标旁边的四个图标从左至右分别为：新选区、添加到选区、从选区中减去、与选区交叉。我们在这里选择“新选区”。 2、“容差”选项中可填入0－255的值，数值越小，则选择的颜色与点击处的颜色越相似，选择的范围也就越小；反之，数值越大，则选择的颜色与点击处的颜色差别越大，选择的范围也就越大。我们在这里使用默认的数值32。 3、选择“消除锯齿”选项，以使得选区更平滑。 对“魔术棒”工具进行设置后，在图像中点击背景处，则选择了绿色的背景，如图3。但是扳机处的背景并没有被选中，我们这时选择选项栏中的“添加到选区”图标，然后再在图像中点击扳机处的背景。这时就已经选择了全部的背景，按下键盘上的“Delete”键，删除背景，按“Ctrl+D”组合键，取消选区，看看处理后的图像（图4），还满意吧？！
二、“磁性套索”――抠取大反差图像的首选 适合抠取边缘比较清晰，与背景反差较大的图像，下面我用一个例子来向大家介绍一下“磁性套索”工具的使用方法。首先在Photoshop中打开一副与背景反差较大的图像如图5，在工具箱中选择“磁性套索”工具，这时在Photoshop菜单栏下的选项栏中出现了如图6的设置。
自然图像抠图技术综述
自然图像抠图技术综述 1 自然图像抠像技术概述 抠像技术, 也称为数字抠像技术, 是在数字图像上进行的一种处理技术. 抠像技术最初是从影视行业中发展来的, 目前, 它已经成为视觉特效制作中至关重要的一个部分. 利用抠像技术, 电影导演可以将任何一个需要的物体无缝插入到一个指定的背景中, 当然也可以将电影演员融入到计算机所绘制的虚拟场景中去. 目前, 几乎所有的电影都用到了数字抠像技术, 尤其是科幻片, 如“变形金刚”, “后天”, “2012”, “盗梦空间”, “阿凡达”, “哈利波特”等等. 另外数字抠像技术在媒体制作中也有相当广泛的应用, 如视频, 杂志, 广告, 电视以及多媒体标题的制作等等. 而随着计算机技术的发展, 用户对于能从一幅自然图像中抠取感兴趣的物体的需求也越来越强烈, 对于抠像质量的要求也越来越高, 因此, 自然图像抠像技术具有一定的理论意义和应用价值. 抠像是一种从数字图像中将用户感兴趣的部分（这个感兴趣的部分在本文中称为前景部分）从图像其他部分中分离出来的一种数字图像处理技术. 早期的抠像主要是针对背景受限的图片, 例如著名的蓝屏抠像[1], 它需要将那些待抠取的物体置于蓝色或者绿色背景前面, 因此具有很大的局限性, 而且所需的硬件器材价值也比较昂贵. 随着计算机计算速度的提高, 用户对于从自然背景中抠取出感兴趣物体的需求越来越迫切, 因此带动了自然图像抠像的发展, 对于自然图像抠像的研究已经有20多年历史了, 发展到现在, 主要分为三类：基于采样的方法, 基于传播的方法以及采样与传播相结合的方法. 基于采样的方法需要用户给出较为精确的三分图, 然后对于未知区域的像素的一些抠像参数, 通过利用附近的样本来近似求得. 该方法的优点是计算速度快, 缺点是需要较为精确的三分图, 并且当采样不准确时会得到较差的抠像结果, 因此鲁棒性不强. 基于传播的方法一般只需要用户给出简单的前景和背景指示线条, 然后通过某种方式将信息传播到附近的像素. 该方法的优点是只需要用户提供粗糙的三分图, 并且该方法对大部分的图片均能获得较好的抠像效果, 因此具有较强的鲁棒性. 缺点是部分先验信息浪费, 好的传播方法的设计较为困难, 计算速度慢. 采样与传播相结合的方法是目前研究的热点, 它能够有效结合前两类方法的优点, 但当采用的采样方法以及传播方法不好时, 它也会遗传前两类方法的缺点.
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台
上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要
视觉显著性检测方法及其应用研究
视觉显著性检测方法及其应用研究 随着科学技术和多媒体技术的发展,人们在日常生活中产生的多媒体数据,尤其是图像数据呈指数级增长。海量的图像数据除了使人们的日常生活变得丰富多彩和便利之外,也给计算机视觉处理技术提出了新的挑战。 大部分图像中只包含了少量重要的信息,人眼视觉系统则具有从大量数据中找出少量重要信息并进行进一步分析和处理的能力。计算机视觉是指使用计算机模拟人眼视觉系统的机理,并使其可以像人类一样视察与理解事物,其中的一个关键问题为显著性检测。 本文针对目前已有显著性检测方法存在的问题,将重点从模拟人眼视觉注意机制以及针对图像像素和区域的鲁棒特征提取方法进行专门的研究。同时,本文还将显著性检测思想和方法引入到场景文本检测的研究中,既能提高场景文本检测的性能,又能拓展基于显著性检测的应用范畴。 针对人眼视觉注意机制的模拟,本文提出了一种基于超像素聚类的显著性检测方法。该方法分析了人眼视觉注意机制中由粗到细的过程,并采用计算机图像处理技术来模拟该过程。 具体而言,本文首先将原始图像分割为多个超像素,然后采用基于图的合并聚类算法将超像素进行聚类,直到只有两个类别为止,由此得到一系列具有连续类别(区域)个数的中间图像。其中在包含类别数越少的中间图像中的区域被给予更大的权重,并采用边界连通性度量来计算区域的显著性值,得到初始显著性图。 最终基于稀疏编码的重构误差和目标偏见先验知识对初始显著性图进一步细化得到最终的显著性图。针对鲁棒特征提取,本文提出了一种基于区域和像素级融合的显著性检测方法。
对于区域级显著性估计,本文提出了一种自适应区域生成技术用于区域提取。对于像素级显著性预测,本文设计了一种新的卷积神经网络(CNN)模型,该模型考虑了不同层中的特征图之间的关系,并进行多尺度特征学习。 最后,提出了一种基于CNN的显著性融合方法来充分挖掘不同显著性图(即 区域级和像素级)之间的互补信息。为了提高性能和效率,本文还提出了另一种基于深层监督循环卷积神经网络的显著性检测方法。 该网络模型在原有的卷积层中引入循环连接,从而能为每个像素学习到更丰富的上下文信息,同时还在不同层中分别引入监督信息,从而能为每个像素学习 到更具区分能力的局部和全局特征,最后将它们进行融合,使得模型能够进行多 尺度特征学习。针对基于文本显著性的场景文本检测方法的研究,本文提出了一种仅对文本区域有效的显著性检测CNN模型,该模型在不同层使用了不同的监督信息,并将多层信息进行融合来进行多尺度特征学习。 同时为了提高文本检测的性能,本文还提出了一种文本显著性细化CNN模型和文本显著性区域分类CNN模型。细化CNN模型对浅层的特征图与深层的特征图进行整合,以便提高文本分割的精度。 分类CNN模型使用全卷积神经网络,因此可以使用任意大小的图像作为模型的输入。为此,本文还提出了一种新的图像构造策略,以便构造更具区分能力的图像区域用于分类并提高分类精度。
遥感图像分类方法综述
遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised
遥感影像分类方法实验报告
实验报告
目录 1 实验目的 (4) 2 实验数据 (4) 3 实验内容 (4) 4 实验步骤 (5) 4.1 对人口矢量数据（shapefile）进行投影转换 (5) 4.1.1 Census.shp文件投影坐标的检查 (5) 4.1.2 将投影坐标转换为WGS_1984_UTM_Zone_16N (6) 4.2 对遥感影像进行几何精校正（以经过投影变换的人口矢量数据为基准） (6) 4.2.1 Census.shp在ENVI软件的加载 (6) 4.2.2 对遥感影像进行几何精校正（以矢量数据为基准） (7) 4.2.3 用矢量图层对遥感影像进行裁剪 (10) 4.3 将Pan波段和多光谱波段进行融合，并对融合效果进行定性和定量评价 (11) 4.3.1 两种融合方法的原理 (11) 4.3.2 进行 Gram-Schmidt Spectral Sharpening融合 (11) 4.3.4 融合效果进行定性评价 (14) 4.3.5 融合效果进行定量评价(软件提供的计算方法) (15) 4.3.6 融合效果进行定量评价(Matlab编程计算) (16) 4.3.7 遥感影像融合定量分析代码 (20) 4.4 生成住房密度栅格影像 (23) 4.4.1 两表的连接 (23) 4.4.2 计算房屋密度 (24) 4.4.3 直接栅格化 (25) 4.4.4 IDW插值 (25) 4.4.5 对房屋密度图进行重分类 (26) 4.5 将住房密度栅格影像作为额外的通道与ETM+多光谱波段进行叠加 (26) 4.6 监督分类（融合方法为HSV，波段为5，4，3） (27) 4.6.1 打开Google Earth影像作为监督分类的参照 (27) 4.6.2 建立兴趣区 (29) 4.6.3 训练样区的选择 (30) 4.6.4 训练样区的评价 (31) 4.6.5 执行监督分类 (33) 4.6.6 分类后处理 (35) 4.6.7 评价结果分析 (37) 4.6.8 分类结果面积统计 (38) 4.6.9 分类结果 (41) 4.7 分类结果评价与分析 (41) 4.7.1 未加入房屋密度图层的分类结果评价与分析 (41) 4.7.2 加入IDW插值房屋密度图层的分类结果评价与分析 (42) 4.7.3 加入直接栅格化房屋密度图层的分类结果评价与分析 (43) 4.7.4 加入重分类后IDW插值房屋密度图层的分类结果评价与分析 (44) 4.7.5 从总精度与Kappa系数对分类结果进行评价 (45)
遥感图像计算机分类
实验六遥感图像计算机分类 一、 实验目的 通过实验，掌握利用ENVI软件进行遥感图像进行有监督分类的方法和操作流程,从而加深对有监督分类本质及方法的理解。了解监督分类与非监督分类的区别。 二、 实验内容 利用TM5多光谱图像can_tmr.img数据完成定义训练样本、执行监督分类、评价分类结果和分类后处理四个过程。 三、 实验数据 1.can_tmr.img TM5多光谱图像 2.can_tm-验证.roi 验证ROI 四、 实验操作原理及步骤 遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异（反应地物的光谱）及空间变化（反应了地物的空间信息）来表示不同地物的差异。这是区分不同图像的物理基础。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获取遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。一般分为监督分类与非监督分类，后期将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。 1．监督分类 监督分类又称“训练分类法”，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中图像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求；随后用训练好的判决函数去对其他待分类数据进行分类，使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到与其最相似的样本类，以完成对整个图像的分类。 在ENVI的Classification下拉菜单提供访问 ENVI 的监督分类和非监督分类。工具也提供了收集终端单元、对以前 RULE 图像的分类、计算分级统计信息、计算混淆矩阵、成块或筛选分类、合成分类、对灰阶图像的叠置分类以对矢量层的输出分类。监督技术
基于KNN算法的遥感图像分类
学生姓名：王晨曦 班学号：075113-08 指导老师：马丽
中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院 2014年6月 基于kNN算法的遥感图像分类 实验目标： 1. 掌握KNN算法原理 2. 用MATLAB实现kNN算法，并进行结果分析 实验内容： 1. 采用zy3sample数据（400*400*4），该数据分为4个类别：土地；农作物/植被；大棚；道路。有余力的同学最好再使用INP高光谱数据(数据全称：Indiana Indian Pines，大小145*145*200)进行分类。 2. 随机在所有带标记的数据中（也就是你自己做的ROI）选择train和test数据（比例自己定，可以50%train数据，50%test数据，也可以30%train数据70%test 数据,或者其他比例；可以尝试不同train数据数目下，分类效果的差别）【提供随机选择数据的代码】，然后进行kNN分类。随机选择10次，然后求平均结果（以及标准差）作为最终对算法的评价。 3. 利用所有或者部分带标记的数据作为train数据，对整个图像进行分类，得到整个图像的分类结果图。【提供ColorTable和画出分类图像的代码】 4. 关于K值的选择，可以选择为1,3,5,7,9,11等。有余力的同学，分别用这6种K的取值进行kNN算法，得到每种K值下的总体分类精度OA，然后进行比较（plot 画出不同K值下的OA变化曲线，或者给出表格，写出每种K值下的OA）。 5. 关于距离度量的选择，可以采用欧氏距离或者光谱角距离（提供代码；zy3数据应该欧式距离更好，INP数据应该SAM更好，因为INP是高光谱数据，zy3只有4个波段是多光谱数据。SAM对高光谱数据的效果更好），有余力的同学，这两种距离都采用，然后做比较，或者尝试其他可能更有效的距离度量方式。 数据介绍： 1.调用multibandread函数从二进制文件中读取多波段数据。 2.用reshape函数，重置图像的行数列数。 4.用find函数查找各个类别对应的样本。 5.用plot函数画出所有类别的平均光谱。 5.用imagesc函数画出所有类别的协方差矩阵。