NON-LOCAL DUAL IMAGE DENOISING

NON-LOCAL DUAL IMAGE DENOISING N. Pierazzo , M. Lebrun , M.E. Rais ? , J.M. Morel , and G. Facciolo CMLA, école Normale Supérieure de Cachan, France ? Dpt. Matemàtiques i Informàtica, UIB, Spain
ABSTRACT The current state-of-the-art non-local algorithms for image denoising have the tendency to remove many low contrast details. Frequency-based algorithms keep these details, but on the other hand many artifacts are introduced. Recently, the Dual Domain Image Denoising (DDID) method has been proposed to address this issue. While beating the state-of-the-art, this algorithm still causes strong frequency domain artifacts. This paper reviews DDID under a different light, allowing to understand their origin. The analysis leads to the development of NLDD, a new denoising algorithm that outperforms DDID, BM3D and other state-of-the-art algorithms. NLDD is also three times faster than DDID and easily parallelizable. Index Terms— Image denoising, Patch-Based methods, Fourier shrinkage, Dual Denoising, Non-Local Bayes 1. INTRODUCTION Image denoising is one of the fundamental image processing challenges [1]. Image denoising methods can be divided into two main categories: frequency-based or spatial-based. The frequency domain methods rely on an underlying image regularity assumption and work by compressing/thresholding coef?cients in some frequency domain [2, 3, 4, 5]. The Wiener ?lter [6] is one of the ?rst such methods. Donoho et al. [7] expand it to the wavelet domain. Among the spatial-based methods, non-linear variational methods such as Total Variation Minimization (Rudin et al. [8, 9]) were once the state-of-the-art. Nowadays, spatialbased methods achieve remarkable results by exploiting spatial self-similarity in the image itself. Non-Local Means (NL-Means) (Buades et al. [10, 11]) and UINTA (Awate et al. [12]) are among the ?rst methods of this kind. They denoise by averaging similar patches in the image. Patch-based denoising methods have developed into attempts to model the patch space of an image, or of a set of images. Recently, algorithms proposing sparse representations of patches using
Aknowledgements: work partially supported by Centre National d’Etudes Spatiales (MISS Project), European Research Council (Advanced Grant Twelve Labours), Of?ce of Naval Research (under Grant N0001497-1-0839), Direction Générale de l’Armement, Fondation Mathématique Jacques Hadamard and Agence Nationale de la Recherche (Stereo project).
(a) Original
(b) Noisy
(c) DDID
(d) NLDD
Fig. 1. A detail of the artifacts produced by DDID and the corresponding result of NLDD. In this example σ = 30.
dictionaries were introduced by Elad et al. [13], Mairal et al. [14, 15, 16] and Yu et al. [17]. Modeling image properties using a Gaussian Scale Mixture (GSM) model is the basic idea of a denoising algorithm proposed by Portilla et al. [18]. Rajaei recently proposed an improvement of the BLS-GSM method [19]. In 2011, Levin and Nadler [20] tried to model the patch space using a non-parametric approach by sampling from a huge database of patches. This method was later accelerated by Pierazzo and Rais [21]. A current state-of-the-art method that takes advantage of both space and frequency domain approaches is BM3D (Dabov et al. [22, 23]), which is one of the most ef?cient patch-based denoising methods to date. Finally NL-Bayes (Lebrun et al. [24]) is a spatial-based method that improves NL-means by considering a Gaussian probability model for each set of similar patches. Contrary to BM3D, NL-Bayes does not produce artifacts. In 2013 a new hybrid method called Dual-Domain Image Denoising (DDID) was published by Knaus and Zwicker [25]. It is remarkably simple to implement, and it provides results that are generally superior in terms of PSNR to stateof-the-art methods such as BM3D and NL-Bayes. Its main drawback is that it produces typical frequency domain artifacts, as shown in Fig. 1. This is unexpected, since the method itself was developed to avoid the artifacts of frequency-based methods. The present article explains the creation of those artifacts and presents Non-Local Dual Denoising (NLDD), a faster and better performing denoising algorithm. The organization of this paper is as follows. In section

2 the Dual-Domain Image Denoising algorithm is revisited from a different perspective that gives insight about the artifacts. In section 3 NLDD is presented, addressing DDID’s problems, and its results are shown in section 4. 2. DUAL DOMAIN IMAGE DENOISING This section presents an alternative interpretation of DDID that differs from the one originally proposed by Knaus and Zwicker [25]. The original description of DDID splits the image into a low- and a high-contrast layer, which are treated respectively with a spatial and a frequency domain method. In this work instead, the spatial domain ?ltering is seen as a pre-processing to improve the frequency domain denoising. DDID consists of three almost identical steps. The output of each step is used to guide the following one. Each step of the algorithm processes the noisy image y pixel-wise using the guide image g . Each pixel p is denoised using the d × d neighborhood (d = 31) of both the noisy and the guide image. Denoising in the frequency domain often results in the appearance of artifacts. To prevent it each patch is pre-processed to eliminate discontinuities corresponding to object’s edges and patch’s boundaries. To that end, a kernel k is created from g identifying the pixels belonging to the same object as its central pixel p. This kernel is the product of a spatial and range kernels, as used in the bilateral ?lter [26, 27] k (q ) = ks (q ) · kr (q ). (1) Fig. 2. Illustration of DDID’s preprocessing of a patch. The kernel k is computed using the guide g . In the modi?ed patch ym all object discontinuities have been removed, leaving only the texture information corresponding to the object selected by the kernel k . The removed pixels are replaced by s ?: the average of the meaningful portion of the patch. where the sums are computed over Np , the domain of the d × d patch centered at p. After that, the parts of the patch not taken into account by k are set to the respective average. The resulting modi?ed patch is ym (q ) = k (q )y (q ) + (1 ? k (q ))? s. (5)
As illustrated in Fig. 2 the patch ym is similar to y in the parts belonging to the same object as the central pixel (including the noise) and smooth in the rest. The same procedure is applied to the guide patch gm (q ) = k (q )g (q ) + (1 ? k (q ))? g. (6)
? The range kernel is used to identify the pixels belonging to the same object. The idea is that, in g , pixels belonging to the same object as the central pixel will have similar values. The kernel is kr (q ) = exp ? |g (q ) ? g (p)| γr σ 2
2
At this point, ym and gm are two patches, built in the same way, in which discontinuities have been strongly reduced and only information “relevant” to denoise the central pixel has been kept. It is therefore safe to apply the Fourier transform and to continue the process in the frequency domain G(f ) =
q ∈Np
,
(2)
exp ? exp ?
q ∈Np
2iπ (q ? p)f gm (q ), d 2iπ (q ? p)f ym (q ). d
(7) (8)
where γr is a parameter of the algorithm and σ is the standard deviation of the noise. ? The spatial kernel, identi?es the pixels close to the central one and smooths periodization discontinuities associated to the frequency domain processing. To achieve that a Gaussian kernel of standard deviation σs is used, where σs is a parameter of the algorithm: ks (q ) = exp ? |q ? p| 2 2σs
2
S (f ) =
.
(3)
Assuming that y contains an additive white Gaussian noise of variance σ 2 , the amount of noise present in ym depends on k . In particular, for a pixel q , ym (q ) contains a noise equal to σ 2 k (q ). An interesting property of the Fourier transform is that the noise in every pixel is evenly distributed over all frequencies. Thus every frequency of S has Gaussian noise with the same variance
2 σf = σ2 q ∈Np
Since denoising with Fourier coef?cients has problems in presence of edges (due to the Gibbs phenomenon), the goal is to make the parts of the patch not relevant to the denoising as regular as possible. k is used to compute the average of the “relevant” part of both the noisy and the guide patches: s ?= k (q )y (q ) , k (q ) g ?= k (q )g (q ) , k (q ) (4)
k (q )2 .
(9)
The patch is then denoised by shrinking its Fourier coef?cients S (f ) by the factor 1 K (f ) = exp
2 γf σ f ? |G(f ) |2
if f = 0, otherwise, (10)

3. NON-LOCAL DUAL DENOISING Since, as concluded in the previous section, most of the artifacts of DDID come from the guide image, a method to avoid them is to feed the algorithm with a cleaner image. Non-Local Dual Denoising uses the Non-Local Bayes [24] denoising algorithm to provide a clean guide, and then applies the last step of DDID to denoise the image (with parameters σs = 7, γr = 0.7 and γf = 0.8). NL-Bayes has been chosen over other state-of-the-art algorithms (such as BM3D) because it generally provides a smoother output (see [28]). BM3D has been tested too as the guide. However the results, while still improving the ones of both BM3D and DDID, were slightly worse than the ones of NLDD. A pseudo-code for NLDD is listed in Algorithm 1. Algorithm 1 Non-Local Dual Denoising function NLDD(y, σ ) g ← NL-BAYES(y, σ ) for all pixels p ∈ y do y ← E XTRACT PATCH(y, p) g ← E XTRACT PATCH(g, p) k ← C OMPUTE K(g, p) ym , gm ← M ODIFY PATCHES(y , g , k ) S ← FFT(ym ) G ← FFT(gm ) x(p) ← S HRINK(S , G, k , σ ) end for return x end function
Fig. 3. Artifacts in DDID. From left to right: the noisy image (with σ = 30), the result of the ?rst, second, and last iteration of the algorithm. where γf is a parameter of the algorithm. The denoised value of the central pixel is ?nally recovered by reversing the Fourier transform. Inverting equation (5) is unnecessary, since k (p) = 1. Since the inverse Fourier transform evaluated in the center of the patch is the average of the frequencies, the central pixel’s value is computed as x(p) = 1 d2 S (f )K (f ).
f
(11)
Eq. 1 Eq. 4-6
Equations (7-11) are slightly different from the ones presented in [25]. In fact, it can be easily proved that G(f ) and S (f ) differ from the ones presented in the original paper only at the zero frequency. This frequency is then restored after the shrinkage. In the presented version, the zero frequency is left untouched by the shrinkage, by imposing K (0) = 1. For color images, the kernel kr is computed by using the Euclidean distance in the color space, while the Fourier thresholding is done independently on each channel in the YUV color space. Artifacts in DDID The above description highlights that the denoising in DDID is accomplished in the frequency domain, while the spatial pre-processing is used to remove discontinuities from the image. The described procedure is applied three times with different parameters. Each time the result of the previous calculation is used as a guide, except in the ?rst iteration where the noisy image itself is used. It is worth noting that the image is denoised in the last iteration only. The other two are only used to obtain a suitable guide. Besides being slow to compute, the main drawback of DDID is that its results often present ringing artifacts (as seen in Fig. 1). This is surprising since removing the strong edges, as in equation (5), should prevent it. Since the guide image used in the ?rst iteration is noisy, and the kernel in (1) is computed from it, “parasite” information is retained and propagated in the following iterations (see Fig. 3). This yields a result that contains artifacts.
Eq. 10-11
This algorithm has several advantages over DDID. Since the guide image (provided by NL-Bayes) has less artifacts than the one computed in the ?rst two iterations of DDID, it generally provides better results, as shown in section 4. As expected, the results contain less artifacts. In addition, NLDD is faster than DDID as only one iteration is needed. Moreover, since both DDID and NL-Bayes are heavily parallelizable, NLDD could also be implemented on a GPU architecture [25]. Our multi-thread C++ implementation of DDID takes 69 seconds to denoise a 704 × 469 color image on a 8-core Intel Xeon 2.33 GHz. On the same machine, NLDD takes just 22 seconds, about one third of the time.1 4. EXPERIMENTAL RESULT NLDD has been compared against DDID, BM3D and NLBayes with different amounts of noise. For the tests an heterogeneous set of noise-free images was used. All the results are evaluated using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and SSIM [29], which isan alternative metric conceived to simulate the response of the Human Visual System.
1 The C++ code for NLDD along with a MATLAB wrapper and an online demo is available in the supplementary materials webpage [28].

Fig. 4. Crops from the results of the images Alley, Flowers and Computer. From left to right: the original image, the noisy image (σ = 30), the outputs of BM3D, NL-Bayes, DDID, and NLDD. Full results are available in the article’s website. Image Alley Computer Dice Flowers Girl Traf?c Trees Valldemossa Mean BM3D 29.32 30.66 38.02 33.76 36.95 28.83 24.62 27.24 31.18 NL-Bayes 29.12 30.68 37.97 33.85 36.62 29.00 25.02 27.37 31.20 DDID 29.33 31.00 38.45 34.36 37.26 29.20 24.85 27.27 31.46 NLDD 29.41 31.10 38.78 34.48 37.33 29.40 25.09 27.48 31.64 PSNR NL-Bayes 37.07 33.42 31.20 29.62 28.35 27.03 SSIM NL-Bayes 0.9680 0.9308 0.8928 0.8572 0.8084 0.7595
σ 10 20 30 40 60 80 σ 10 20 30 40 60 80
BM3D 36.84 33.22 31.18 29.70 27.45 26.53 BM3D 0.9684 0.9303 0.8938 0.8614 0.8064 0.7592
DDID 36.92 33.52 31.46 29.99 27.96 26.50 DDID 0.9699 0.9331 0.8957 0.8600 0.7994 0.7500
NLDD 36.92 33.64 31.64 30.21 28.38 26.89 NLDD 0.9691 0.9346 0.8995 0.8671 0.8100 0.7570
Table 1. Values of PSNR for σ = 30. The results for σ = 30, where DDID performs best, are summarized in Table 1. NLDD outperforms the other algorithms in terms of PSNR. The same holds for the SSIM comparison, which is available online, along with the complete database of results [28]. The results for other levels of noise are summarized in Table 2. NLDD provides the best results for values of σ between 20 and 60. These coincide with the values of noise for which DDID has the best performance. Looking closely at Fig. 4 fewer artifacts can be noticed for NLDD. However, the values of SSIM don’t re?ect the magnitude of this improvement, but the details in Fig. 1 suggest that the quality of the two reconstructions is signi?cantly different. It is worth noticing that when the guide image is inaccurate NLDD also performs relatively poorly. For example in the image “Flowers” NL-Bayes fails to recover the texture of the leaves. As a result, these areas of the image are not fully recovered by NLDD. 5. CONCLUSION In this paper the DDID denoising algorithm has been reviewed under a different light, allowing to understand the origin of most of its artifacts. This analysis has led to the
Table 2. Average values of PSNR and SSIM with different noise levels.
development of NLDD, a new denoising algorithm that addresses the creation of these artifacts and outperforms DDID and other state-of-the-art algorithms in almost every test. The results clearly show that NLDD is superior to the other methods in both PSNR and SSIM. However, a close inspection of the results leads to the conclusion that a robust metric for evaluating denoising algorithms is still needed. Indeed it is observed that even modern metrics such as SSIM, commonly applied in these cases, fall short in presence of isolated but blunt artifacts. Nonetheless the qualitative analysis of the results con?rms the superiority of NLDD. By construction the NLDD method is faster than DDID, but it is still slow compared to other methods. However, like DDID and NL-Bayes themselves it is heavily parallelizable and can be implemented in GPU hardware.

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JPEG图像的编解码实现

毕业论文论文题目（中文）JPEG图像的编解码实现 论文题目（外文）Encoding and decoding of JPEG image

摘要 JPEG是一种十分先进的图像压缩技术，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像。本文设计和实现一个JPEG图像编解码器来进行图像转换，利用离散余弦变换、熵编码、Huffman编码等图像压缩技术将BMP图像转换成JPEG图像，即进行图像的压缩。验证JPEG压缩编码算法的可行性。通过比对图像压缩前后实际效果，探讨压缩比，峰值信噪比等评价图像数据压缩程度及压缩质量的关键参数，对JPEG 压缩编码算法的实用性和优越性进行研究。 关键词：JPEG；编码；解码；图像压缩

Abstract JPEG is a very advanced image compression technology, it uses lossy compression to remove redundant image data, in obtaining a very high compression rate can show a very rich and vivid image. In this project, a JPEG image codec is designed and implemented to transform image, using discrete cosine transform, entropy coding, Huffman coding and other image compression techniques to convert BMP images into JPEG images. Verifies the feasibility of JPEG compression coding algorithm. Through the comparison of the actual effect of image compression, the key parameters of compression ratio, peak Snr, and the compression quality of image data are discussed, and the practicability and superiority of JPEG compression coding algorithm are researched. Key words: JPEG; encoding; decoding; image compression

图像处理中值滤波器中英文对照外文翻译文献

中英文资料对照外文翻译 一、英文原文 A NEW CONTENT BASED MEDIAN FILTER ABSTRACT In this paper the hardware implementation of a contentbased median filter suitabl e for real-time impulse noise suppression is presented. The function of the proposed ci rcuitry is adaptive; it detects the existence of impulse noise in an image neighborhood and applies the median filter operator only when necessary. In this way, the blurring o f the imagein process is avoided and the integrity of edge and detail information is pre served. The proposed digital hardware structure is capable of processing gray-scale im ages of 8-bit resolution and is fully pipelined, whereas parallel processing is used to m inimize computational time. The architecturepresented was implemented in FPGA an d it can be used in industrial imaging applications, where fast processing is of the utm ost importance. The typical system clock frequency is 55 MHz. 1. INTRODUCTION Two applications of great importance in the area of image processing are noise filtering and image enhancement [1].These tasks are an essential part of any image pro cessor,whether the final image is utilized for visual interpretation or for automatic an alysis. The aim of noise filtering is to eliminate noise and its effects on the original im age, while corrupting the image as little as possible. To this end, nonlinear techniques (like the median and, in general, order statistics filters) have been found to provide mo re satisfactory results in comparison to linear methods. Impulse noise exists in many p ractical applications and can be generated by various sources, including a number of man made phenomena, such as unprotected switches, industrial machines and car ign ition systems. Images are often corrupted by impulse noise due to a noisy sensor or ch annel transmission errors. The most common method used for impulse noise suppressi on n forgray-scale and color images is the median filter (MF) [2].The basic drawback o f the application of the MF is the blurringof the image in process. In the general case,t he filter is applied uniformly across an image, modifying pixels that arenot contamina ted by noise. In this way, the effective elimination of impulse noise is often at the exp ense of an overalldegradation of the image and blurred or distorted features[3].In this paper an intelligent hardware structure of a content based median filter (CBMF) suita ble for impulse noise suppression is presented. The function of the proposed circuit is to detect the existence of noise in the image window and apply the corresponding MF

三维点云处理软件需求说明资料讲解

三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明 点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。 基本描述 点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：

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图像处理在航天航空中的应用-结业论文

论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用 学院：机械电气工程学院 班级： 2012级机制3班 姓名：张娜 学号： 20125009077

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，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的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。 关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用 一、引言 数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。 二、数字图像处理简介 （一）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。 （二）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对其进行处理的过程。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。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的

图像处理外文翻译 (2)

附录一英文原文 Illustrator software and Photoshop software difference Photoshop and Illustrator is by Adobe product of our company, but as everyone more familiar Photoshop software, set scanning images, editing modification, image production, advertising creative, image input and output in one of the image processing software, favored by the vast number of graphic design personnel and computer art lovers alike. Photoshop expertise in image processing, and not graphics creation. Its application field, also very extensive, images, graphics, text, video, publishing various aspects have involved. Look from the function, Photoshop can be divided into image editing, image synthesis, school tonal color and special effects production parts. Image editing is image processing based on the image, can do all kinds of transform such as amplifier, reducing, rotation, lean, mirror, clairvoyant, etc. Also can copy, remove stain, repair damaged image, to modify etc. This in wedding photography, portrait processing production is very useful, and remove the part of the portrait, not satisfied with beautification processing, get let a person very satisfactory results. Image synthesis is will a few image through layer operation, tools application of intact, transmit definite synthesis of meaning images, which is a sure way of fine arts design. Photoshop provide drawing tools let foreign image and creative good fusion, the synthesis of possible make the image is perfect. School colour in photoshop with power is one of the functions of deep, the image can be quickly on the color rendition, color slants adjustment and correction, also can be in different colors to switch to meet in different areas such as web image design, printing and multimedia application. Special effects production in photoshop mainly by filter, passage of comprehensive application tools and finish. Including image effects of creative and special effects words such as paintings, making relief, gypsum paintings, drawings, etc commonly used traditional arts skills can be completed by photoshop effects. And all sorts of effects of production are

高考二轮复习：细胞分裂图像题专题训练

专题过关 1.右图为三个处于分裂期细胞的示意图，下列叙述中正确的是 A ．甲可能是丙的子细胞 B ．乙、丙细胞不可能来自同一个体 C ．甲、乙、丙三个细胞均含有二个染色体组 D ．甲、乙、丙三个细胞均含有同源染色体 2．右图所示细胞是 A ．1个动物细胞，处于减数第二次分裂后期 B ．1个低等植物细胞，处于有丝分裂后期 C ．1个动物细胞，含4个染色体组 D ．1个原癌基因被激活的人体细胞 3．下图1表示细胞分裂的不同时期与DNA 含量变化的关系；图2表示处于细胞分裂不同时期的细胞图像。下列相关叙述错误的是 A ．处于图1 A B 段的细胞可能发生基因突变，D 点染色体数目是 C 点的二倍 B ．图2中甲细胞含有4个染色体组，染色体数:DNA 分子数＝1:1 C ．图2中乙、丙细胞处于图1中的BC 段，甲细胞处于DE 段 D ．图2中乙细胞发生基因重组，分裂产生一个卵细胞和一个极体 4．下面A 图表示动物精巢内所看到的体细胞分裂及其精子形成过程中染色体、染色单体、DNA 数量的变化图，B 图表示在上述两种细胞分裂过程的各个时期染色体变化模式图。B 图所示与A 图所示相对应的是 A ．a-③ B ．d-④ C ．c-① D ．b-③ 5.下图乙示细胞分裂过程中核内DNA 量的变化，处于e 段的细胞最可能是图甲中 第1题 第2题

6．下图所示某动物细胞（含6条染色体）有丝分裂的一个周期，对细胞周期的叙述不正确的是 A ．细胞e 的发育方向有两种可能，一种如图所示，另一种分化形成各种组织 B ．细胞中含有6条染色体的时期是a 、b 、d C ．细胞周期的长短通常受温度的影响 D ．调控细胞周期的基因突变，导致细胞周期失控，癌细胞无限增殖 7．下图中各细胞均处于分裂状态，其中最可能属于有丝分裂的是 8．假设某动物精原细胞的两对等位基因(A 和a 、B 和b)分别位于两对同源染色体上，若无基因突变和交叉互换发生，则其减数第二次分裂后期时基因的组成是上图中的 9.下图为处于不同分裂时期的某生物的细胞示意图，下列叙述正确的是 A ．甲、乙、丙中都有同源染色体 B ．卵巢中不可能同时出现这三种细胞 C ．能够出现基因重组的是乙 第6题 第7题 第9题

数字视频技术及应用复习题

第一章数字视频概述 1．什么是复合视频？2页，可改为填空题 例如：黑白视频信号是一个已经经过加工处理并包含扫描同步和消隐的图像信号，通常也叫做复合视频，简称视频。由于频带范围在1-6MHZ人们又把它叫做电视基带视频。 2．什么是视频技术？它主要应用在哪些领域？3页，可以改为填空题 例如：在不考虑电视调制发射和接收等诸多环节时，单纯考虑和研究电视基带信号的摄取、改善、传输、记录、编辑、显示的技术就叫做视频技术。 主要应用领域：广播电视的摄录编系统、安全及监控、视频通信和视频会议、远程教育及视听教学、影像医学、影音娱乐和电子广告。 3．什么是数字视频？5页 广义的数字视频表述为数字视频是指依据人的视觉暂留特性，借着计算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec技术、传输存储技术等来实现的以比特流为特征的，能按照某种时基规律和标准在显示终端上再现活动影音的信息媒介。狭义的数字视频时指与具体媒体格式所对应的数字视频。 第二章彩色数字视频基础 1．彩色电视系统是根据色光三基色原理来再现彩色图像的。按照此原理，任何一种色光颜色都可以用R G B三个彩色分量按一定的比例混合得到。7页 2．匹配兼容制彩色电视亮度信号的公式是：8页（2-2） 3．两个色差信号正交调制的目的是什么？10页 4．电视扫描分为逐行扫描和隔行扫描两种。 5．电视基带视频有复合视频、亮色分离视频和分量视频三种。13页 6．彩色电视制式有哪三种？制式差异主要体现在哪些方面？14页或改为填空 世界上现行的彩色电视制式有NTSC制式、PAL制式和SECAM制式三大制式。制式差异主要体现在亮度合成公式、色差信号提取、色副载选取及其正交调制类型、扫描方式、同步时基确定等方面的参数。 7．彩色电视图像的数字化有信号上游数字化和信号下游数字化两种。 8．A/D转换主要包括哪些环节？量化的实质是什么？编码的实质是什么？17，18页，可改为填空 A/D转换就是指对幅值连续变化的模拟视频电信号进行脉冲抽样保持、量化、编码等环节后形成二进制码流的技术处理过程。 9．一般常用的线性D/A转换器，其输出模拟电压U和输入数字量D之间成正比关系。19页 10．YCbCr信号和YUV信号是正比关系。21页，或选择A正比B反比C非线性D平方11．CCIR601标准为NTSC、PAL、和SECAM制式规定了共同的图像采样频率是13.5MHZ。21页 12．PAL制NTSC制的现行标准数字电视有效显示分辨率（清晰度）各为720X576像素和720X480像素。公用中分辨率为352X288像素。23页 第三章广义数字视频及分类 1．广义数字视频的定义？28页 2．广义的数字视频是依据人的视觉暂留特性，借助计算机或微处理器芯片的高速运算加上Codec编解码技术、传输存储技术等来实现的比特流为特征的全新的信息媒介。 3．图像序列的特点有哪些？33页 特点是每帧的分辨率相同，图像内容相关、图像文件名连续编号，而且有表示开始的图像序列头和表示结束的图像终止码。

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨 摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。 关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析 所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用 在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用 在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相

图像处理中常用英文词解释

Algebraic operation 代数运算一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。 Aliasing 走样（混叠）当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。Arc 弧图的一部分；表示一曲线一段的相连的像素集合。 Binary image 二值图像只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白） Blur 模糊由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。 Border 边框一副图像的首、末行或列。 Boundary chain code 边界链码定义一个物体边界的方向序列。 Boundary pixel 边界像素至少和一个背景像素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素） Boundary tracking 边界跟踪一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素将弧检测出。 Brightness 亮度和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或放射的光的量。 Change detection 变化检测通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。 Class 类见模或类 Closed curve 封闭曲线一条首尾点处于同一位置的曲线。 Cluster 聚类、集群在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。 Cluster analysis 聚类分析在空间中对聚类的检测，度量和描述。 Concave 凹的物体是凹的是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸） Connected 连通的 Contour encoding 轮廓编码对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。 Contrast 对比度物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度 Contrast stretch 对比度扩展一种线性的灰度变换 Convex 凸的物体是凸的是指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。Convolution 卷积一种将两个函数组合成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。 Corrvolution kernel 卷积核1，用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列，2，与图像或信号卷积的函数。 Curve 曲线1，空间的一条连续路径，2 表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。 Deblurring 去模糊1一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算。2 消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。 Decision rule 决策规则在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。 Digital image 数字图像 1 表示景物图像的整数阵列，2 一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生，3 在矩形（或其他）网络上采样一连续函数，并才采样点上将值量化后的阵列。 Digital image processing 数字图像处理对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用 姓名： （班级：学号：） 【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 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况 进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，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。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图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。 从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，许多国家每天派出很多侦察飞

细胞分裂图像识别及有关考点例析

细胞分裂图像的识别及有关考点例析 汤阴一中教师张艳丽 有丝分裂和减数分裂历来是生物学教学中的重点和难点，也是很多学生在做题中容易出错的地方，由于其具有思维跨度大、综合性强、题目灵活多变等特点，常结合图形出题。本文通过对“有丝”和“减数”过程的对比及染色体数目、行为和状态的变化等方面进行了综合归纳，梳理出判别细胞分裂图像的较好方法，供同学们解题参考。 一、有丝分裂和减数分裂各个时期的特点和相关图像 各时期的特点如下表： 各时期的图像如下图：

二、有丝分裂和减数分裂图像识别的误区 1、染色体数目的确定 染色体形态可分为单线型和双线型（如下图），当染色体复制完成后，就有单线型变为双线型，无论哪一种形态，染色体的数目都等于着丝点的个数。只要数清着丝点的个数，染色体的个数就知道了。 2、同源染色体的确定 很多同学对于图像的判断错误就是由于不知道怎样去判断同源染色体。同源染色体的判断依据下面几点： ①形态相同，即染色体上的着丝点的位置相同。 ②大小相同，即两条染色体的长度相同。 ③来源不同，即一条来源于父方，一条来源于母方（通常用不同的颜色来表示）。 ④能够配对，即在细胞内成对存在。对常染色体而言，只有当这四点同时满足时细胞中才含有同源染色体。 3、细胞分裂后期图像的判别 ①细胞分裂后期图像的判别应以细胞的一极为标准：有同源染色体，则为有丝分裂后期。无同源染色体：若存在染色单体为减Ⅰ后期；若不存在染色单体为减Ⅱ后期。 ②后斯图像只看一极的原因：在有丝分裂后期与减数第二次分裂后期，由于着丝点分裂，姐妹染色单体分开后形成两条一模一样的染色体，容易被误判为同源染色体，故一般只看一极。考查细胞分裂图像的比较中最常见的是3个中期和3个后期图像的分辨。 三、根据“有丝”与“减数”各个时期染色体数目、行为变化特点细化图像判断方法 “有丝”与“减数”的区别主要表现在：①同源染色体的有无；②染色体的行为；③染色单体的有无等三个方面。结合细胞分裂具体时期构建判断方法如下（以二倍体生物细胞为例）：

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

图像编解码技术及应用

图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论： 在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。 位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用 的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细 部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）

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.应用领域 2.1图像技术应用领域