基于图像处理的森林火灾检测的文献综述

本科毕业论文(设计)

文献综述

学生姓名张海州学 号082033117 专 业通信工程班 级1班

指导教师林文静

基于红外图像处理的森林火灾识别方法研究

1国内外现状

国内外很多公司、科研机构和大学院校都对图像型火灾探测技术进行过大量的研究。

Bosque 公司的 BSDS 系统采用红外和普通摄像机进行双波段监控，在准确识别森林火灾的同时还可以区别其它现象的干扰，误报率较低。在大空间火灾监控方面有 ISLI 公司和 Magnox Electric 公司联合开发的用于电站火灾监控的VSD－8 系统。该系统以视频运动检测软件为主体，使用各种滤波器技术，并与人工智能相结合，进行电站内的火灾监控。

国内相关单位对于图像型火灾探测技术也进行了深入的研究。其中，中国科技大学的火灾科学国家重点实验室的研究处于国际领先的地位。依托火灾科学重点实验室的科大立安公司已经研制出双波段火灾探测器 LIAN-DC，并通过相关反面的验收，投入实际应用。同时，上海交通大学，西安交通大学都曾在火灾探测方面进行过积极的研究，并在工程实践中提出过一些算法，其探测手段主要集中在使用红外型摄像机，探测系统的抗干扰性还有待提高。

迄今为止，国内外图像型火灾探测系统还存在误报率高，自动灭火算法误差大等问题。还有待提出更多更好的探测算法以及算法的实现方法。

2常用的探测系统

国内外科研机构和各大公司开发的众多火灾探测系统基于各种火灾识别模式，常见的是感烟探测系统、感温探测系统、火焰探测系统、气体探测系统和复合式探测系统等，感烟探测系统占有量最高，约70%～80%。

2.1感烟探测系统

感烟式火灾探测器主要是利用烟雾传感器探测火灾中产生的烟雾气溶胶，如中国科技大学提出高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试系统，该系统利用利

用发射红外光，使红外光穿过烟雾，并用CCD接收红外光的方法来检测烟雾浓度。北京林业大学的郭炜强也对基于运动特征的林火烟雾图像检测技术进行研究，感烟是探测系统在国内国外研究较多，研究较为成熟。

2.2感温探测系统

感温式烟雾探测器主要是利用一个点型或线缆型的温度传感器来探测传感器周围温度的变化或升温速率。其结构有点型和线缆型，当前广泛使用的是点型电子感温火灾探测器和线缆型易熔金属或记忆金属感温火灾探测器。如美国的智能微尘监测网络通过直升机飞播温度传感器来了解火灾情况；德国发明的防火机器昆虫通过红外线和生物传感技术监视森林里的温度来判断是否发生火灾。

2.3感光探测系统（火焰探测系统）

感光式火灾探测器主要是探测火灾中火焰辐射光波的特性。通常有红外光探测器和紫外光探测器。

2.4气体探测系统

可燃气体探测器采用各种光敏元件或传感器来探测火灾初期产生的烟气中某些气体的浓度或气体成分，一般的结构为点型。当前用于火灾探测的可燃气体探测器主要采用催化燃烧式或者电化学式探测原理。如葡萄牙的“F3”森林火灾探测系统则是在探测到烟雾后对大气进行化学分析然后发出警报。

2.5复合式探测系统

有些场合会综合使用两种或者两种以上的探测方法，或者是同一种方法两种或两种以上灵敏度的探测器来提高探测能力和性能。如烟温复合式火灾探测器，双灵敏度感烟输出式火灾探测器。

随着科学技术的发展，森林防火工作正日益走向智能化、系统化、综合化。因此本毕业设计将综合研究感烟和感温探测系统，以实现降低火灾探测系统的误报率。

3林火识别的算法研究

目前的红外热成像仪林火识别主要依据系统设计者的主观经验对热图像的

数据进行处理，现主要的林火识别算法包括阈值判定法、邻域阈值判定法和均值对比判定法。

3. 1 阈值判定法

在红外热成像中，温度越高的区域图像的像元值就越大，表现在图像上就越亮。因此需要根据试验，事先设置红外热像仪的着火点的阈值，当像元取值高于这一阈值时系统便认为发现着火点。将该阈值设定为F，则着火点的集合可表示为:

Fire = { a( i，j) ︳a( i，j ) ＞F，1≤i≤m，1≤j≤n} ( 2)

3. 2 邻域阈值判定法

该方法仍然需要事先设置红外热像仪的着火点阈值F，当像元取值高于这一阈值时，需要该像元取值及该像元周边八邻域( 考虑到误差及红外热像仪处于不断扫描过程中，均值判定法一般不考虑图像边缘点的取值，故像元均包含八邻域) 的取值求平均，若该平均值仍然大于着火点阈值F，则认为发现着火点。设像元取值及像元周边八邻域取值之和为

Sum，其算法为:Sum = Σi + 1x = i － 1a( x，j － 1) + Σi + 1x = i － 1a( x，j) +Σi + 1x = i － 1a( x，j + 1) ，1＜ i ＜m，1 ＜ j ＜n ( 3)

则着火点的集合可以表示为:

Fire = { a( i，j) ︳a( i，j) ＞ F ＆ Sum/9 ＞F，1 ＜ i ＜m，1 ＜ j ＜ n}

3. 3 均值对比判定法

该方法是在均值判定法的基础之上，求取全图所有像元取值的平均值Ave，再设定一个阈值T，当像元及周边八邻域像元取值的平均值大于Ave + T时，认为发现着火点。全图所有像元取值的平均值可表示为:

Ave = Σm，ni = 1，j = 1a( i，j ) /m ×n ( 5)120

阈值判定法通过判定单一像元点取值计算火点，灵敏性最高，但也容易受野外个别奇异点干扰; 邻域阈值判定法提取火点抗干扰能力比阈值判定法有所增强，但能准确判定火点的最远距离会有所缩短; 均值对比判定法提取火点的时候，可以通过求取均值来排除大多数干扰，但其监测距离最短。

为此我们将深入研究监测距离长抗干扰能力又比较强的森林火灾识别算法，以实现算法的最优化。

4基于红外图像分析的图像处理方法

4.1滤波法平均滤波法处理背景噪音

4.2图像分割

4.3阀值确定

5实验分析的方法

林火自动识别算法的参数设置受外界环境的影响较大，必须根据当地的实际情况进行测试和调整，国内已有相当多的可以可靠获取算法参数的验证火灾系统可靠度的方法。

参考文献

[1] 李明. 大空间早期火灾的双波段图像型探测方法的研究[D].天津：天津大学，2007

[2] 都该欣. 高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试的研究和实现[J].火灾科学，2001（1）

[3]基于红外图像和视频分析的林火监测技术[J].

图像的阈值分割及边缘检测技术

数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：

图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。

四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end

数字图像处理的发展现状及研究内容概述

数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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数字图像信息。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。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 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，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术

的深入发展，从70年代中期开始，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数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。

图像处理综述.

图像噪声分类及去噪方法综述 2013552070 王跃洋数字图像中，噪声主要来源于图像的获取或传输过程。成像传感器的性能受各种因素的影响，如图像获取过程中的环境条件和传感元器件自身的质量。例如，在使用CCD摄像机获取图像时，光照水平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的干扰。例如，使用无线网络传输的图像可能会因为光照或其他大气因素而污染。 图像噪声的分类 图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。 一．按产生的原因分类 1.外部噪声， 即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备，天体放电现象等引起的噪声。 2.内部噪声，一般有四个源头： a)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合，定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声；导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒子性，图像是由光量子所传输，而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。 b)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声；磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。 c)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在目前来讲，还是不可避免的。

d)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。 这种分类方法有助于理解噪声产生的源头，有助于对噪声位置定位，对于降噪算法只能起到原理上的帮助。 二．按噪声频谱分类 频谱均匀分布的噪声称为白噪声； 频谱与频率成反比的称为1/f噪声；而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。 三．按噪声与信号的关系分类 1.加性噪声：加性嗓声和图像信号强度是不相关的，如运算放大器， 信道噪声电视摄像机扫描图像的噪声的，这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和； 2.乘性噪声： 乘性嗓声和图像信号是相关的，往往随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等，由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。在某些情况下，如信号变化很小，噪声也不大。 为了分析处理方便，常常将乘性噪声近似认为是加性噪声，而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。 四．按概率密度函数（PDF）分类 1.高斯噪声：在空间域和频域中，由于高斯噪声(也称为正态噪声)在数学上的易处理性，这种噪声模型经常被用于实践中。 高斯随机变量z 的PDF有下式给出： 其中，z表示灰度值，表示z的均值，σ表示z的标准差。标准差的平方成为z的方差。 2.瑞利噪声：瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。 瑞利噪声的PDF由下式给出：

数字图像处理和边缘检测

中文译文 数字图像处理和边缘检测 1.数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：为便于人们分析而对图像信息进行改进；为使机 器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 一幅图像可定义为一个二维函数(,)f x y ，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(,)x y 上 的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当,x y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，则图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。 视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人 类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。 图像处理涉及的范畴或其他相关领域（例如，图像分析和计算机视觉）的界定在初创人之间并没有 一致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这一特点来界定图像处理的范围。我们认为这一定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算一幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另一方面，有些领域（如计算机视觉）研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。这一领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析（也称为图像理解）领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而，在这个连续的统一体中可 以考虑三种典型的计算处理（即低级、中级和高级处理）来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割（把图像分为不同区域或目标物）以及缩减对目标物的描述，以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类（识别）。中级图像处理是以输入为图像，但输出是从这些图像中提取的特征（如边缘、轮廓及不同物体的标识等）为特点的。最后，高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的识别函数（处在连续统一体边缘）等。 根据上述讨论，我们看到，图像处理和图像分析两个领域合乎逻辑的重叠区域是图像中特定区域或 物体的识别这一领域。这样，在研究中，我们界定数字图像处理包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图像中提取特征及识别特定物体的处理。举一个简单的文本自动分析方面的例子来具体说明这一概念。在自动分析文本时首先获取一幅包含文本的图像，对该图像进行预处理，提取（分割）字符，然后以适合计算机处理的形式描述这些字符，最后识别这些字符，而所有这些操作都在本文界定的数字图像处理的范围内。理解一页的内容可能要根据理解的复杂度从图像分析或计算机视觉领域考虑问题。

数字图像处理实验报告--边缘检测

数字图像处理实验报告 实验名称：边缘检测 姓名： 班级： 学号：09045433 专业：电子信息工程（2+2） 指导教师：陈华华 实验日期：2012年5月17日

边缘检测 一，原理 本实验主要是对图像的边缘进行提取，通过对边缘的分析来分析图像的特征。首先，了解一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标[i,j]且处在强度显著变化的位置上的点。 边缘段：对应于边缘点坐标[i,j]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角。 边缘检测器：从图像中提取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法。 轮廓：边缘列表，或者是一条表示边缘列表的拟合曲线。 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程，习惯上，边缘表的表示采用顺时针方向来排序。 边缘跟踪：一个用来确定轮廓的图像（指滤波后的图像）搜索过程。 边缘就是图像中包含的对象的边界所对应的位置。物体的边缘以图像局部特性的不连续性的形式出现的，例如，灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。从本质上说，边缘就意味着一个区域的终结和另外一个区域的开始。图像边缘信息在图像分析和人的视觉中十分重要，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。 边缘检测（edge detection）在图像处理和对象识别领域中都是一个重要的基本问题。由于边缘的灰度不连续性，可以使用求导数的方法检测到。最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的运算。本实验主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算，比较处理结果。 边缘检测有三个共性准则， 1，好的检测结果，或者说对边缘的误测率尽可能低，就是在图像边缘出现的地方检测结果中不应该没有；另一方面不要出现虚假的边缘。 2，对边缘的定位要准确，也就是我们标记出的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近。 3，对同一边缘要有尽可能低的响应次数，也就是检测响应最好是单像素的。二，对图像进行各种算子运算 本实验中主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace 算子和Canny算子运算。 Matlab代码： clear all; close all; warning off all; I=imread('cameraman.tif'); %%没有噪声时的检测结果 BW_sobel=edge(I,'sobel'); BW_prewitt=edge(I,'prewitt');

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

图像处理论文

图像处理技术近期发展及应用 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.近期发展及应用领域

数字图像处理中的边缘检测技术

课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：

数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)

1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像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 数字图像处理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，数字图像处理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处理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。两者虽然在图像处理中都有重要地位，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

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

Matlab做图像边缘检测的多种方法

Matlab做图像边缘检测的多种方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值 figure(1); imshow(I); figure(2); imshow(BW1); 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2 imshow(BW1);title('σ=2') BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3 figure, imshow(BW1);title('σ=3') 3、用Canny算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); imshow(I); BW1 = edge(I,'canny',0.2); figure,imshow(BW1); 4、图像的阈值分割 I=imread('blood1.tif'); imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内 figure,imshow(I1); 5、用水线阈值法分割图像 afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm); se = strel('disk', 15); Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换 Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换 figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值 figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值 Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance); Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 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。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

数字图像处理试题集2(精减版)资料讲解

第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要

基于matlab数字图像处理的开题报告

毕业设计(论文)开题报告 题目：基于Matlab的数字图像处理 学生姓名：学号： 专业：通信工程 指导教师： 2011年 3 月 13 日

一．文献综述： 随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对信息处理和信息及交流的要求越来越高。人们传递信息的主要媒介是语音和图像。在接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其它如味觉，嗅觉，触觉总的加起来不超过20%。图像信息处理是人们视觉延续的重要手段。人的眼睛只能看到波长为380到780nm的可见光部分，而迄今为止人类发现可成像的射线已有很多种，他们扩大了人类认识客观世界的能力。 数字图像处理是一个跨科学的前沿科技领域，在工程学，计算机科学，信息学，统计学，物理，化学，生物医学，地址，海洋，气象，农业，冶金等许多科学中的应用取得了巨大的成功和显著地经济效益。 图像是当光辐射能量照在物体上，经过他的反射或透射，或有发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。图像一般用Image表示，是视觉景物的某种形式的标记和记录。通俗的说，图像是指利用技术手段把目标原封不动的再现。由于图像感知的主题是人类，所以不仅可以将图像看作是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或颜色变化的分布，还可以包括人的心理因素对图像接收和理解所产生的影像。 一般认为图片是图像的一种类型，在一些教科书中将其定义为“经过核实的光照后可见物体的分布”，图片强调了现实世界中的可见物体。图形是指人为的图形，如图画，动画等人造的二维或三维图形，他强调应用一定的数学模型生成图形。图形学是研究应用计算机生成，处理和显示图形的一门学科。它涉及利用计算机将有概念或数学描述所表示的物体图像进行处理和现实的过程，侧重点在于根据给定的物体描述数学模型，光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图像的过程。 而图像处理进行的却是与其相反的过程，提示基于画面进行二维或三维物体模型的重建，这在很多场合是十分重要。 从20世纪60年代起，随着电子计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了飞跃发展。数字信号处理（DSP）技术通常是指利用采集，滤波，检测，均衡，变换，调制，压缩，去噪，估计等处理，已得到符合人们需要的信号形式。图像信号的数字处理是指将图像作为图像信号的数学处理技术，按照人们通常的习惯，也成为数字图像处理技术。最常见的使用计算机对图像进行处理，他是在以计算机为中心的包括各种输入，输出，存储及显示设备内的数学图像处理系统上进行的。

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

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 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

数字图像处理系统论文

数字图像处理系统论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

外文翻译----数字图像处理与边缘检测

附录1 译文 数字图像处理与边缘检测 数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进：其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标（x,y）上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。 视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。 图像处理涉及的范畴或其他相关领域（例如，图像分析和计算机视觉）的界定在初创人之间并没有一致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这一特点来界定图像处理的范围。我们认为这一定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算一幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另一方面，有些领域（如计算机视觉）研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。这一领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析（也称为图像理解）领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而，在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理（即低级、中级和高级处理）来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖

医学图像处理综述

医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展

过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。 （4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系，仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此，利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官，软组织和病变体的分割提取，三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分