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几何变分方法在图像处理中的应用

【摘要】：本文主要用几何分析方法,包括变分法,PDE等讨论视频图像的去抖动、运动目标跟踪,图像分割,彩色图像的色度去噪、着色及分割,复杂噪声去除等问题.为此,我们首先把所要处理的问题转化为能量泛函极小化问题,建立变分模型,并讨论能量极小化问题解的存在唯一性;然后得到其相应的Euler-Lagrange方程,再由负梯度下降法得到热方程,或者为了快速求解能量极小化问题,采用如中间变量法的技术,将能量泛函极小化问题分解为若干较为容易处理的子问题,再利用新近的快速算法分别加以求解.最后求此方程的数值解,得到相应的实验结果.本文的主要研究成果有以下几个方面:1.基于变分法的抖动视频图像分析现实生活中的视频往往存在抖动现象,以往的方法一般先将视频图像进行去抖动的预处理,然后再进行分析,如跟踪运动目标等,我们在改进了KDA模型的基础上给出一个统一的变分模型框架,在泛函中添加一个仿射变换,使之能够处理抖动视频,同时做到去除抖动,目标跟踪以及背景修复.我们先在约束空间考虑所提出的能量泛函极小解的存在性,然后证明该极小解等价于无约束条件下能量泛函的极小解.在极小化问题的求解过程中,我们利用交替迭代方法,将能量泛函极小化问题看作为三个子问题,并利用全变差的对偶方法快速求解极小化问题.对于上述视频图像的研究,文中给出的数值实验结果很好的说明了模型及交替迭代算法的有效性.2.Chan-Vese分割模型的改进经典的Chan-Vese模型无法有效的分割带纹理图像,本文利用信息论

中常用的Kullback-Leibler散度改进Chan-Vese模型,使之能够分割复杂图像.我们首先在给出基于KL散度的灰度图像分割模型,然后将其推广到彩色图像分割上.并且我们证明了能量泛函极小解的存在性,给出相应的E-L方程,利用基于全变差范数的快速整体极小方法求解该模型,在数值实验部分,与现有一些方法进行了比较.3.基于色度亮度分解的彩色图像处理基于色度亮度分解模型的彩色图像处理方法往往会比基于RGB模型的方法会取得更好的效果.但是该方法要考虑关于色度信息的球面约束问题,本文在研究了现有方法的基础上,采用中间变量法,给出了一个新的方法处理该约束,并且分别应用到色彩图像的去噪问题及着色问题上.此外我们首次提出了一种基于色度亮度分解的彩色图像分割模型,对亮度信息利用Wasserstein距离来处理,对色度信息利用带球面约束的向量值Chan-V ese保真项处理,并介绍了变分泛函极小解的存在性相关定理以及相应的E-L方程,然后通过引入一个附加变量,给出了泛函极小化问题的快速整体最小方法.4.空间变化噪声的去除在雾,人体组织等散射介质中所得到的图像,往往噪声不是均匀的,而是空间变化的,本文分析了空间变化噪声模型,并提出一个能够在去除空间变化噪声的同时保持图像纹理信息的变分去噪方法.然后给出了泛函极小的存在性证明,用负梯度下降方法求解极小化问题.在数值实验部分与ROF模型及非局部平均(Non-localMeans)方法进行了比较.【关键词】：数字图像处理变分法偏微分方程(PDE)Euler-Lagrange方程BV函数中间变量法全变差范数对偶算法视频去抖动运动目标跟踪图像分割Kullback-Leibler散度色度亮度分解

着色空间变化噪声

【学位授予单位】：华东师范大学

【学位级别】：博士

【学位授予年份】：2009

【分类号】：TP391.41

【目录】：摘要6-8Abstract8-12第一章绪论12-151.1引言12-131.2本文的主要研究内容及结果13-15第二章有界变差函数空间15-212.1标量函数的BV空间及其重要性质15-172.2向量值函数的BV空间17-21第三章抖动视频分析的变分模型21-393.1引言21-233.2变分模型的提出23-243.3泛函能量极小的证明24-283.4模型的求解28-323.5实验结果及分析32-333.6本章小结33-39第四章基于KL散度的图像分割39-574.1引言39-404.2高斯分布的KL散度40-414.3灰度图像分割模型41-524.4彩色图像分割模型52-554.5本章小结55-57第五章色度亮度分解在彩色图像处理中的应用57-865.1常见色彩模型简介57-635.2色彩去噪及填补模型63-765.3彩色图像分割模型76-86第六章空间变化噪声去除的变分模型86-966.1引言86-876.2模型的提出87-906.3局部方差估计90-916.4数值实验结果91-936.5本章小结93-96第七章总结与未来研究展望96-987.1总结96-977.2本文的主要研究内容及结果97-98参考文献98-104致谢104-105博士期间论文目

数字图像处理实验四图像几何变换

课程名称数字图像处理与分析实验序号实验4 实验项目图像几何变换实验地点实验学时实验类型指导教师实验员专业班级学号姓名 2017年9月25日

成绩：教师评语

三、实验软硬件环境装有MATLAB软件的电脑四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1、图片比例缩放代码： I=imread('11.jpg'); J=imresize(I,1.25); J2=imresize(I,1.25,'bicubic'); imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(J2); Y=imresize(I,[100150],'bilinear');%Y=imresize(I,[mrows ncols],method)---返回一个指定行列的图像。若行列比与原图不一致，输出图像将发生变形。 figure,imshow(Y) %nearest,bilinear,bicubic为最近邻插值、双线性插值、双三次插值方法。默认为nearest。运行结果：分析：由实验结果可知，实现了图片放大和缩小的效果。 2、图像旋转代码：

J=imrotate(I,32,'bilinear');%J=imrotate(I,angle,method,’crop’)------crop用于剪切旋转后增大的图像部分，返回和原图大小一样的图象。 imshow(I); figure,imshow(J) 运行结果：分析：由实验结果可知，实现了图片旋转的效果 3、图像剪切代码：

J=imcrop(I); figure(1),imshow(I);title('yuantu'); figure(2),imshow(J);title('croptu') J1=imcrop(I,[604010090]);%对指定区域进行剪切操作figure(3),imshow(J1);title('croptu2'); 运行结果：运行代码后，出现如下界面，选中要裁剪的区域，双击被选中的区域出现以下界面：

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。一．预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

机器视觉与图像处理方法

图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning

《图形图像处理》试题

蒙阴县职教中心2011年度上学期期中考试《图形图像处理》试题 A卷（说明：本卷不交，所有答案书写着B卷规定位置）一、填空题（每空1分，共16分） 1、RGB分别表示三种颜色（）（）（）。 2、做一幅杂志封页广告设计稿，在输出时，应使用（）颜色模式，以便于印刷处理。 3、Photoshop是一个图形图像处理软件，是（）公司出品。 4、为了方便对图像做随时的修改处理，通常我们将Photoshop图稿先存储为（）格式，然后再输出。 ) 5、在Photoshop中使用图层蒙板，黑色默认表示（）；白色默认表示（）。 6、在Photoshop中，增加需区范围可使用（）键；减少选区范围则使用（）键；取消选区的快捷键是（）+（）键。 7、Photoshop中图像通道通常有（）通道、（）通道、（）通道和RGB通道组成。 8、Photoshop中修补一个老相片，通常使用（）工具，配合校色处理。二、单选题（每小题分，共75分） 1．photoshop（）软件 A 图形处理软件 B 素统 C 图象处理软件 D 软件处理2．PHOTOSHOP生成的文件默认的文件格式是以（）为扩展名 A Bmp B Dpg C EPS D PSD @ 3．以下几种颜色格式（）颜色格式适合分色输出 A RG B B多通道 C LAB D CMYK 4．应用前景色填充图层的快捷键是（） A CTL+SHIFT B CTL+DEL C ALT+DEL D SHIFT+DEL 5．应用选框工具的正常格式建立矩形，正方形选区要加按（） A shift B CTRL C ALT D 空格６．HSB中的H是指（） A 饱和度 B 亮度 C 色相 D 色域 7．如果想在现有选择区域的基础上增加选择区域，应按住下列哪个键 A. Shift B. Ctrl C. Alt D. Tab / 8．图象的分辩率为300象素每英寸则每平方英寸上公布的象素总数为（） A 300 B 600 C 90000 D 900000

彩色图像处理

1种颜色颜色定义：颜色是对象的一种属性，它取决于三个因素。（1）光源-照射光的光谱特性或光谱能量分布（2）物体-被照射物体的反射特性（3）成像接收器（眼睛或成像传感器）-光谱能量吸收特性 2色模型颜色模型，也称为颜色空间或颜色系统，是用于精确校准和生成各种颜色的一组规则和定义。其目的是在某些标准下以通常可接受的方式简化颜色规格。可以通过坐标系描述颜色模型，并且系统中的每种颜色都可以由坐标空间中的单个点表示。 RGB模型：此模型是行业中的颜色标准。通过更改红色和绿色蓝色三种颜色的亮度及其叠加，可以获得各种颜色。该标准几乎涵盖了人类视觉可以感知的所有颜色，并且是目前使用最广泛的颜色模型之一。

CMY模型：颜色合成方法由绿色，品红色和黄色三种基本原色组成。因为彩色显示不是直接来自光的颜色，而是光被对象吸收并被产生的残留光反射，所以CMY模型也称为减法混合模型。 CMYK模型：将黑色添加到CMY模型。 RGB和CMY之间的转换：在MATLAB中，可以通过imcompliance（）函数轻松实现RGB和CMY之间的转换 cmy = imcomplement（rgb）; rgb = imcomplement（cmy）; HSI模型：HSI模型基于人类视觉系统，并通过使用色相，饱和度和强度三个元素直接描述颜色 @亮度是指人们感到光亮的阴影。光的能量越大，亮度越大。 @Hue是颜色的最重要属性，它决定颜色的本质，颜色的本质由反射光的主波长确定。不同的波长产生不同的色彩感觉。

@饱和度是指颜色的深度和强度，饱和度越高，颜色越深。饱和深度与白色的比率有关，白色比率越大，饱和度越低。从RGB到HSI的颜色转换及其实现数字; 子图（1,2,1）; rgb = imread（'plane.bmp）。 imshow（rgb）; title（'rgb'）; 子图（1,2,2）; hsi = rgb2hsi（rgb）; imshow（hsi）; title（'hsi'）; 从HSI到RGB的颜色转换及其实现数字子图（1,2,1）;

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章．遥感概念遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。遥感技术的原理地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。图像人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现数字图像：图像以数字形式存储。图像处理运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。光学图像处理应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

图像处理的流行的几种方法

一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途一神经网络算法人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类：第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途二小波变换小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方

《图形图像处理》试题

学校班级考号姓名__________________________ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆装◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ 2011年春季学期期考试题《图形图像处理》考试成绩：一、填空题（每空2分，共30分） 1、退出时，可以选择“文件”菜单下的命令实现。 2、选择“文件”菜单下的命令，可以保存图像文件；选择“文件”菜单下的命令，可以打开图像文件。 3、位图又称，它由若干组成。 4、对于图像，无论将其放大和缩小多少倍，图形都有一样平滑的边缘和清晰的视觉细节。 5、分辨率是指，单位长度上像素越，图像就越清晰。 6、全选一幅图像的操作方法是单击[选择]菜单中的命令。 7、使用画笔工具绘制的线条比较，而使用铅笔工具绘制的线条比较。 8、修复画笔工具和工具都可以用于修复图像中的杂点、蒙尘、划痕及褶皱等。 9、选取图像后，按键可以复制图像，按键可以剪切图像，按键可以粘贴图像。二、选择题（每小题2分，共60分） 1、下面模式中，不属于图像常用的颜色模式的是（）。 A 、RGB B 、灰度 C 、HSB D 、双色调 2、构成位图图像的最基本单位是（）。 A 、颜色 B 、通道 C 、图层 D 、像素 3、在中，生成的图像文件默认格式为（）。 A 、JPG B 、PDF C 、PSD D 、GIF 4、选取连续的相似的颜色的区域的工具是（）。 A 、矩形工具 B 、椭圆工具 C 、魔棒工具 D 、磁性套索工具 5、下面的工具不属于擦除工具的是（）。 A 、魔术橡皮擦工具 B 、模糊工具 C 、橡皮擦工具 D 、背景擦除工具 6、钢笔工具可以绘制最简单的线条是（）。 A 、像素 B 、曲线 C 、锚点 D 、直线 7、钢笔工具的作用是（）。 A 、绘制路径 B 、绘制曲线 C 、旋转图片 D 、绘画 8、主要用于绘制直线的工具是（）。 A 、自由钢笔工具 B 、钢笔工具 C 、路径选择工具 D 、直接选择工具 9、选区只能转换为（）。 A 、任意路径 B 、辅助路径 C 、工作路径 D 、平滑曲线 10、当使用魔棒工具时，绘制出的是一个像素点，容差值可能是（）。 A 、255 B 、256 C 、0 D 、1 11、以下工具可以编辑路径的是（）。 A 、钢笔工具 B 、铅笔工具 C 、直接选择工具 D 、转换点工具 12、是用来处理（）的软件。 A 、图形 B 、图像 C 、文字 D 、动画 13、按住（）键，可以确保用椭圆工具绘制出的是正圆。 A 、Shift B 、Ctrl C 、Alt D 、Capslock 14、选择“编辑”菜单下的（）命令可以将剪贴板上的图像粘贴到选区。

数字图像处理复习题

第一章绪论一.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。提示：考虑图像和数字图像的定义 2. 半调输出技术可以：( ) A、改善图像的空间分辨率 B、改善图像的幅度分辨率 C、利用抖动技术实现 D、消除虚假轮廓现象。提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( ) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：( ) A、图像的灰度级数不够多造成的 B、图像的空间分辨率不够高造成 C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。提示：平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃，图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（） A、图像的幅度分辨率过小 B、图像的幅度分辨率过大 C、图像的空间分辨率过小 D、图像的空间分辨率过大提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是：（）（图像合成输入是数据，图像分类输出是类别数据） A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。解答：1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2. 什么是图像识别与理解？ 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包

图形图像处理试卷

图形图像处理试卷 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

图形图像处理试卷姓名成绩（注意：请将试题答案写在答题纸上）一、单选题（共30分，每小题2分） 1.要使某图层与其下面的图层合并可按什么快捷键（） A.Ctrl＋K B.Ctrl＋D C.Ctrl＋E D.Ctrl＋J？ 2. 如果想在现有选择区域的基础上增加选择区域，应按住下列哪个键（） A.Shift B.Ctrl C.Alt D.Tab 3. 在Photoshop工具箱中的工具，只要按下相应的快捷键即可选中该工具，如果要选中移动工具应该按哪个键：（） A.M键 B.V键 C.B键 D.W键？ 4. 使用矩形选框工具和椭圆选框工具时，如何做出正形选区（） A.按住Alt键并拖拉鼠标 B.按住Ctrl键并拖拉鼠标？ C.按住Shift键并拖拉鼠标 D.按住Shift+Ctrl键并拖拉鼠标？ 5. 当你要对文字图层执行滤镜效果，那么首先应当做什么（） A.将文字图层和背景层合并 B.将文字图层栅格化？ C.确认文字层和其它图层没有链接 D.用文字工具将文字变成选取状态，然后在滤镜菜单下选择一个滤镜命令？ 6. 下面对多边形套索工具的描述，正确的是：（） A.多边形套索工具属于绘图工具 B.可以形成直线型的多边形选择区域？ C.多边形套索工具属于规则选框工具 D.按住鼠标键进行拖拉，就可以形成选择区域？

7. Photoshop是用来处理（）的软件； A、声音 B、图像 C、文字 D、动画 8. 下面关于分辨率说法中正确的是（） A、缩放图像可以改变图像的分辨率 B、只降低分辨率不改变像素总数 C、同一图像中不同图层分辨率一定相同 D、同一图像中不同图层分辨率一定不同 9．不能创建选区的工具是（）； A、单行选框 B、磁性套索工具 C、文字工具 D、文字蒙版工具 10 下面哪些选择工具的选区可以被用来定义画笔的形状（） A矩形工具 B椭圆工具 C套索工具 D魔棒 11. 使用钢笔工具可以绘制最简单的线条是什么（） A直线 B曲线 C锚点 D像素 12.下列哪个是photoshop图象最基本的组成单元：（） A 节点 B．色彩空间 C．象素 D．路径 13. 在photoshop中允许一个图象的显示的最大比例范围是多少：（）A． 100％ B． 200％ C． 600％ D． 1600％ 14. 如何移动一条参考线：（） A．选择移动工具拖拉 B 无论当前使用何种工具，按住Alt键的同时单击鼠标C．在工具箱中选择任何工具进行拖拉 D．无论当前使用何种工具，按住shift键的同时单击鼠标 15. 自动抹除选项是哪个工具栏中的功能：（） A．画笔工具 B．喷笔工具 C．铅笔工具 D．直线工具

图像处理方法

i=imread('D:\00001.jpg'); >> j=rgb2gray(i); >> warning off >> imshow(j); >> u=edge(j,'roberts'); >> v=edge(j,'sobel'); >> w=edge(j,'canny'); >> x=edge(j,'prewitt'); >> y=edge(j,'log'); >> h=fspecial('gaussian',5); >> z=edge(j,'zerocross',[],h); >> subplot(2,4,1),imshow(j) >> subplot(2,4,2),imshow(u) >> subplot(2,4,3),imshow(v) >> subplot(2,4,4),imshow(w) >> subplot(2,4,5),imshow(x) >> subplot(2,4,6),imshow(y) >> subplot(2,4,7),imshow(z)

>> %phi:地理纬度lambda:地理经度delta：赤纬omega：时角lx 影子长，ly 杆长 >> data=xlsread('D:\附件1-3.xls','附件1'); >> X = data(:,2); >> Y = data(:,3); >> [x,y]=meshgrid(X,Y); %生成计算网格 >> fxy = sqrt(x.^2+y.^2); >> %[Dx,Dy] = gradient(fxy); >> Dx = x./fxy; >> Dy = y./fxy; >> quiver(X,Y,Dx,Dy); %用矢量绘图函数绘出梯度矢量大小分布>> hold on >> contour(X,Y,fxy); %与梯度值对应,绘出原函数的等值线图

彩色图像处理存在的问题及应对策略(附图)

彩色图像处理存在的问题及应对策略（附图）相对于黑白图像处理，彩色图像处理有明显的优势，但是应考虑以下关键问题：一、色彩准确性色彩准确性即彩色图像处理需要考虑的颜色精度和差异程度。许多图像处理中，处理算法必须区分检测到的颜色和目标值之间的差异。因此颜色的准确性非常重要，决定里一个算法的成败。决定色彩准确性的的是插值算法，插值可能导致颜色检测的细微差异，因为它需要周围像素来确定每个像素的颜色值。二、色彩串扰性色彩串扰也是影响色彩准确性的关键因素。色彩串扰是由于红、蓝、绿通道的光谱响应之间相当大的重叠造成的。当通道之间有大量重叠时，某些颜色系列，尤其是黄或蓝绿色系列，会有很大的不确定性。色彩串扰会导致色彩伪像和色彩混淆。色彩处理时需要注意提取目标与背景色彩串扰的大小，可通过偏光镜等尽量避免色彩串扰。 ▲棱镜相机中使用的二向色涂层比拜耳滤光片产生更陡的光谱曲线，以最大限度地减少由色彩串扰引起的不确定性。

三、莫尔图案当图像中包含重复阵列图像时，图像会出现摩尔条纹。大规模混叠可导致莫尔图案的出现。虽然任何需要捕获更高空间频率的相机都会出现这种效果，但拜耳相机 - 再次因为插值技术 - 更容易出现这种情况。 ▲具有重复颜色混叠的区域中的人造颜色图案可以出现在拜耳图像中。四、色彩对分辨率的影响与单色系统相比，彩色相机大大降低了相机的有效分辨率。虽然拜耳相机可能有500万像素（5百万像素），但插值过程会“平均”许多小细节，使有效分辨率达到整个像素数的三分之一左右。彩色图像处理存在以上四个问题，因此进行彩色图像处理时需要采取以下四种措施：一、光照水平和灵敏度根据系统的亮度级别和可容忍的增益/噪声级别，选择合适的关照说以及相机色彩灵敏度。

遥感影像处理步骤

一．预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。一、图像预处理：结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络（ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下图像采集图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等）对采集的图像进行特征分析目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状图像转换图像分割区域形态学处理

的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。二、图像识别：针对预处理图像提取目标特征建立LS SVM分类器得到结果图像识别流程图提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考：将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星图像处理方法随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌

PHOTOSHOP图形图像处理课程标准

《PHOTOSHOP图形图像处理》课程标准第一部分前言一、课程概述（一）课程性质图形图像处理作为平面设计领域的重要组成部分，在各行各业中有着广泛的应用。Photoshop 是Adobe公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用，Photoshop发挥了越来越大的作用。Photoshop是当今使用最为广泛的的图像处理软件，广泛应用于平面设计等领域。Photoshop图像处理就是借助Photoshop软件来实现图形图像的绘制、图像的编辑、修饰、合成、特效制作、创意设计等。《Photoshop图形图像处理》课程是计算机类专业一门专业技术必修课程，是培养学生专业能力的核心课程之一。本课程采用理实一体化教学，具有很强的实践性和应用性，它是利用计算机进行平面设计、网页设计、美术设计、多媒体应用软件开发制作的重要基础课程，是从事平面广告设计、包装设计、装饰设计、排版编辑、网页制作、图文印刷、动漫、游戏制作等工作的必备基础课，也是提高学生审美能力、创新能力、设计能力的计算机应用软件的典型课程。（二）课程目的该课程针对平面设计师、插画设计师、网络美工、动画美术设计师等工作岗位要求，培养学生图形图像绘制、图像合成、特效制作、产品效果图处理、网页图像处理、VI设计等技能，达到“会、熟、快、美”的岗位要求。通过对Photoshop软件的讲授与学习，让学生达到熟练处理图像与灵活创作设计的要求。学生应掌握平面绘图的方法；掌握图层、通路径等在图像处理中的应用；掌握常用的滤镜效果并在创作中应用；掌握Adobe ImageReady制作动画；掌握图形图像的输出等知识点。使学生掌握图形图像处理的基本理论和基本操作，并具有一定的广告设计和综合创作能力，同时培养学生创新思维能力和健康的审美意识以及团结协作能力，为其成长为一名合格的平面设计与制作人员奠定良好的基础，帮助学生在学习制作图像的过程中，培养审美能力，形成创新意识。（三）课程定位《Photoshop图形图像处理》属于一门专业必修课，它前续课程为《计算机应用基础》、《三大构成》等课程；后续课程为《Dreamweaver网页设计》、《Flash二维动画制作》、《3D MAX三维设计》等专业核心课程。在数字媒体制作、动漫设计、游戏软件专业中起承上启下、连贯前后课程，围绕专业核心技能设置的。鉴于计算机图形图像处理的重要意义和在设计中的重要左右，本课程作为平面设计的岗位职业能力培养，可以充分发挥学生的特长，拓展就业渠道。本课程是数字媒体专业学生专业技能鉴定制定的专业考核技能，是学生必须掌握的职业核心技能，学完本课程后学生完全能够胜任数码照片处理、广告图像处理、VI图形绘制和网页图像处理等职业岗位。二、课程设计理念本课程针对高职高专教育教学的特点，以岗位需求为导向，以学生图形图像处理以及平面设计的职业能力培养为目标，以工作过程的系统化和可持续发展为出发点，与企业行业合作共同进行基于工作过程的课程设计开发。根据对学生所从事工作岗位职业能力、工作任务、工作过程的分析，以图形图像处理和平面设计领域的典型工作任务构建教学内容；以真实设计项目和典型案例为载体，采用理实一体化教学模式，基于平面设计实际工作流程设计教学实施过程，创作最佳的基于工作过程的学习环境；以学生为中心，采用项目导向、任务驱动、案例教学等行动导向教学法实施教学，充分调动学生的学习积极性；合理利用网络资源，多渠道拓展职业能力；充分体