四种主流视频图像处理技术

四种主流视频图像处理技术

如今,随着经济的发展与人们生活水平的提高,视频监控在生活中应用的范围越来越广,人们对新形势下视频处理技术的应用与发展问题尤为关注。

数字视频与数字图像比传统的图像与视频分辨率要高,处理方便,易于操作与整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素,在实际的视频监控应用中,仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在视频图像处理的过程中,由于操作技术问题或者客观因素等,给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响,降低了处理技术的水平与质量。

视频图像处理技术的四大技术

视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示与回放等过程,这些过程共同形成了一个系统的整体周期,可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内最主要的就就是包括了图像的压缩技术与视频图像的处理技术等。目前,市场上主流的视频图像处理技术包括:智能分析处理,视频透雾增透技术,宽动态处理,超分辨率处理,下面分别介绍以上四种处理技术。

智能分析处理技术

智能视频分析技术就是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。目前国内智能分析技术可以分为两大类:一类就是通过前景提取等方法对画面中的物体的移动进行检测,通过设定规则来区分不同的行为,如拌线、物品遗留、周界等;另一类就是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模,从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用,如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。

视频透雾增透技术

视频透雾增透技术,一般指将因雾与水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰,强调图像当中某些感兴趣的特征,抑制不感兴趣的特征,使得图像的质量改善,信息量更加丰富。由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题,增透处理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件。

数字图像宽度动态的算法

数字图像处理中宽动态范围就是一个基本特征,在图像与视觉恢复中占据了重要的位置,关系着最终图像的成像质量。其动态的范围主要受保护信号量与平均噪声比值来决定的,其中动态范围可以从光能的角度来定义。

数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度与强度的影响与作用。动态范围跟图案的深度息息相关,如果图像动态范围宽,则在图像处理时亮度变化较为明显,但如果动态范围较窄,在亮度转化时,亮暗程度的变化并不明显。目前图像的宽动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用较为广泛。

超分辨率重建技术

提高图像分辨率最直接的办法就就是提高采集设备的传感器密度。然而高密度的图像传感器的价格相对昂贵,在一般应用中难以承受;另一方面,由于成像系统受其传感器阵列密度的限制,目前已接近极限。

解决这一问题的有效途径就是采用基于信号处理的软件方法对图像的空间分辨率进行提高,即超分辨率(SR:Supｅｒ－Reｓoluｔion)图像重建,其核心思想就是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,实现时间分辨率向空间分辨率的转换,使得重建图像的视觉效果超过任何一帧低分辨率图像。

结论:

在视频监控应用过程中,随着人们对监控图像质量的要求越来越高,提升监控图像的实用价值已经成为社会向整个安防行业提出的新要求。在这样的形式下,现在的主流视频图像处理技术都要与时俱进,以满足用户不断变化的需求。

基于数字图像处理

基于数字图像处理 的目标识别 通过这半个学期对数字图像处理这门课程的学习，我了解了有关数字图像处理的知识，并且对数字图像处理的相关仿真软件——matlab有了更加深入的了解，可以更加熟练的使用matlab软件处理实际问题，从而促进我对数字图像处理这门课程产生更加浓烈的兴趣，也让我对这种仿真软件有了更加全面的认识，了解它更多的功能。在课程结束之际，我利用自己在课堂上学习的一些知识和在课下学习的东西写出以下总结。希望老师给予耐心指导。 一、数字图像处理技术 数字图像处理(Dital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。从接近人们日常生活的照相，电视图像显示，到工业上面对某些零件的处理等，再到军事类的人像识别，雷达目标识别等，这些都离不开数字图像处理的身影。 图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文基于

MATLAB的数字图像处理环境，设计并实现了一个图像处理系统，展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。论述了利用设计的系统实现图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作，图像预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），图像分割，图像特征提取等图像处理。 图像的数学表达式可表示为：f(x，y)表示幅图像。x,y,f为有限、离散值。黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 F(x,y,z)表示三维的图像，f 为点的分布，有限，离散值，为彩色图像的表示方式。 (1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。 设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。对特殊要求的图像，如SAR图片取 10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。

目前无线视频监控的四大主流传输方式

目前无线视频监控的四大主流传输方式 如何选择适合自己的无线监控系统，关键是实际的应用需求和选择何种传输方式。目前主流的无线视频监控有WLAN（无线局域网）无线监控、微波（模拟微波）无线监控、COFDM无线监控、3G移动监控、卫星无线监控。 1、无线局域网传输系统 WLAN（无线局域网）与一般传统的以太网（Ethernet）的概念并没有多大的差异，只是将以太网的线路传输部分（普通网卡--五类线--普通HUB）转变成无线传输形式（无线网卡--微波—AP，AP可理解为无线HUB）。也可以说是双向通讯的数字微波。 视距无线网桥 是为使用无线局域网进行远距离点对点网间互联而设计。它是一种在链路层实现LAN互联的存储转发设备，可用于固定数字设备与其他固定数字设备之间的远距离（可达20km）、高带宽（可达11/54/108/150/300Mbps）无线组网。特别适用于城市中的远距离高速组网和野外作业的临时组

网。 优点：工作在免费频点（2.4G/5.8G）、带宽高 （11/54/108/150/300Mbps）、距离远（30-50km）、组网方式灵活（支持点对点、点对多点、中继、MESH）、价格便宜 缺点：固定无线传输 适合行业：最有效、最节省的网络视频监控系统。 REDWAVE提供全系列的视距 11/54/108/150/300Mbps、非视距54Mbps无线网桥 2、模拟微波 模拟微波就是将视频信号直接调制在微波的通道上，通过天线发射出去，监控中心通过天线接收微波信号，再通过微波接收机解调出原来的视频信号。也可以说是单向通讯的模拟微波。

此种监控方式没有压缩损耗，几乎不会产生延时，因此可以保证视频质量，但其只适合点对点单路传输，不适合规模部署，此外因没有调制校准过程，抗干扰性差，在无线信号环境复杂的情况下几乎不可以使用。而模拟微波的频率越低，波长越长，绕射能力强，但极易干扰其它通信，因此在上世纪90年代此种方式较多使用，现在使用较少，但价格也有优势。 优点：组网简单、价格便宜 缺点：频点使用需申请、不适合规模部署、抗干扰性差 适合行业：不合适布线，考虑成本投入 3、COFDM传输 COFDM即编码正交频分复用的简称，是目前世界最先进和最具发展潜力的调制技术。它的实用价值就在于支持突破视距限制的应用，是一种在无线电频谱资源方面充分利用的技术，可以对噪声和干扰有着很好的免疫力，绕射和穿透

数字视频图像处理

DSP微光视频处理系统理论分析 一、背景介绍 微光夜视技术已经发展到了第4代，其标志性的背照明CCD（BCCD）以及电子轰击CCD（EBCCD）技术已经成熟[1-2]。图1分析了3代微光像增强器成像效果的对比情况[3]。从视距上看，第3代微光夜视仪是第2代的1.5到2倍以上[4]。在西方发达国家占主导地位的是3代像增强器，在我国2代像增强器占主导地位。这说明，国外微光夜视器件的发展水平存在巨大差距。目前国外利用先进的数字信号处理技术对微光图像进行处理，更容易发现和识别目标；或利用多传感器数据融合技术，将红外与微光图像融合，提高夜视图像质量，如图2。 图1微光像增强器效果对比 图2红外与微光图像融合效果图 二、研究状况分析 2.1具有视频处理功能的CCD微光摄像机 祯积分型CCD微光摄像机[30-31]：通过控制CCD的积累时间，使微光图像信号直接在CCD电荷包中进行多帧累加，从而有效的抑制随机噪声，以提高低照度和低对比情况下的信噪比和灵敏度。另一种是采用CCD视频处理专用芯片的摄像机：CCD视频处理电路采用EXAR公司的XRD4460芯片[32]，具有相关双采样、可编程增益控制、暗电平自动校正、数字偏置控制、AD模数转换控制等功能。上述处理方式是在微光摄像机部对视频信号进行处理的，通用性不强。 2.2以存储器和运算器为中心的微光视频数字处理技术 以运算器和大容量的数据存储器相结合构成图像处理核心单元。存储速度不高时，采取多体并行处理结构[33]。数字式实时微光图像降噪器[34]，利用微

光信号频谱能量主要分布于行频的整数倍频及附近的场频旁频上，而噪声则占据频谱量空白区域的特点来设计梳状滤波算法，并以此为基础设计硬件，得到较高的图像处理速度。微光图像处理和跟踪系统具有若干个硬件实时图像处理功能单元，每个图像处理功能单元适应一种特定的图像处理算法[35]。但是该方法灵活性差，算法多时功耗将显著增多。 2.3基于FPGA的微光图像实时处理技术 通过计算机仿真对图像的处理算法进行研究，选择合理的算法组合，以取得抑制噪声、增强目标的效果；然后选用FPGA中适于做图像处理的器件完成实时处理的主要流程[36]。FPGA构造的加权均值滤波器减小微光电视图的噪声[37]；FPGA构造实时视频图像直方图均衡器[38]。基于FPGA的微光图像处理技术构造也是独立系统。优点是FPGA可软件编程，能够适应不同的算法要求，且可以达到较高的运算速率；缺点是当算法比较复杂时，对FPGA的容量和速度要求较高，成本会随之增加。 2.4基于DSP芯片的微光视频图像处理器 专用的数字视频图像处理芯片如LSI LOGIC公司的直方图/Hough变换处理器L64250、二值滤波等；这些芯片构造体积小、功耗低、性能高的模块化实时图像系统是比较方便的。SC-I型实时图像处理系统[39]是一种小阵列的流水线处理机，具有体积小、功能强、编程灵活、全实时处理的特点。基于专用DSP芯片的视频图像处理器其算法和硬件也是对应的，系统的灵活性有点不足。通用DSP芯片的发展解决了上述问题；近年来通用DSP芯片得到迅猛的发展，主频不断提高，存成倍增加，功耗却迅速下降。能满足实时图像处理的需要；也是本文的研究点。 三、理论分析 微光视频图像的主要特点是噪声强、有用信号弱、对比度低、图像整体亮度不合理。DSP微光视频处理系统主要针对微光系统的上述弱点，通过高速数字信号技术对其进行实时化处理，以除去噪声、提高图像对比度、合理调整图像亮度、优化像质从而改善微光电视系统的夜间观察效果，提高其作用距离。 DSP微光视频处理系统的处理流程如图3所示；本文将沿着该系统信号的处理流程，对DSP微光视频处理各个阶段信号的特征、可能存在的问题及处理方法进行深入探讨，由此建立起DSP微光视频处理的理论依据。 图3微光视频处理系统信号流程图 3.1微光视频信号的表征 从图3看出，在DSP微光视频处理系统信号流程的各个阶段，微光视频信号有着不同的形态：以标准模拟视频输入，经部数字处理之后，又以标准模拟视频

遥感数字图像处理教程实习报告

遥感数字图像处理教程实习报告

《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-1班 姓名：梁二鹏 学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩： 教师评语： 教 师

签 名 ： 年月日 实习一：图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按 钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统 言经官 电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。 关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化 引言 智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。 伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标 利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

数字图像处理实验指导书-河北工业大学2014实验一

数字图像处理 实验指导书 河北工业大学 计算机科学与软件学院

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像类型转换。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相

数字视频基础知识

第三章 数字视频基础知识 3.1 视频的基础知识 在人类接受的信息中，有70%来自视觉，其中视频是最直观、最具体、信息量最丰富的。我们在日常生活中看到的电视、电影、VCD、DVD以及用摄像机、手机等拍摄的活动图像等都属于视频的范畴。 摄影机是指用胶片拍摄电影的机器，摄像机是用磁带、光盘、硬盘等作为界质记录活动影像的机器，广泛用于电视节目制作、家庭及其他各个方面。 摄影机使用胶片和机械装置记录活动影像，所采用的是光学和化学记录方式，摄象机是采用电子记录方式。 1 视频的定义 ?视频(Video)就其本质而言，是内容随时间变化的一组动态图像(25或30帧/秒)，所以视频又叫作运动图像或活动图像。 ?一帧就是一幅静态画面，快速连续地显示帧，便能形运动的图像，每秒钟显示帧数越多，即帧频越高，所显示的动作就会越流畅。 『视觉暂留现象』 ?人眼在观察景物时，光信号传人大脑神经，需经过一段短暂的时间，光的作用结束后，视觉形象并不立即消失，这种残留的视觉称“后像”，视觉的这一现象则被称为“视觉暂留现象”。 ?具体应用是电影的拍摄和放映。 ?根据实验人们发现要想看到连续不闪烁的画面，帧与帧之间的时间间隔最少要达到是二十四分之一秒。 ?视频信号具有以下特点： ?内容随时间而变化 ?有与画面动作同步的声音(伴音) ?图像与视频是两个既有联系又有区别的概念：静止的图片称为图像(Image)，运动的图像称为视频(Video)。 ?图像与视频两者的信源方式不同，图像的输入靠扫描仪、数字照相机等设备；视频的输入是电视接收机、

摄象机、录象机、影碟机以及可以输出连续图像信号的设备。 2.视频的分类 ?按照处理方式的不同，视频分为模拟视频和数字视频。 ?模拟视频（Analog Video） ?模拟视频是用于传输图像和声音的随时间连续变化的电信号。早期视频的记录、存储和传输都采用模拟方式，如在电视上所见到的视频图像是以一种模拟电信号的形式来记录的，并依靠模拟调幅的手段在空间传播，再用盒式磁带录像机将其作为模拟信号存放在磁带上。 ?模拟视频的特点： ?以模拟电信号的形式来记录 ?依靠模拟调幅的手段在空间传播 ?使用磁带录象机将视频作为模拟信号存放在磁带上 ?传统视频信号以模拟方式进行存储和传送然而模拟视频不适合网络传输，在传输效率方面先天不足，而且图像随时间和频道的衰减较大，不便于分类、检索和编辑。 ?要使计算机能对视频进行处理，必须把视频源即来自于电视机、模拟摄像机、录像机、影碟机等设备的模拟视频信号转换成计算机要求的数字视频形式，这个过程称为视频的数字化过程。 ?数字视频可大大降低视频的传输和存储费用、增加交互性、带来精确稳定的图像。 ?如今，数字视频的应用已非常广泛。包括直接广播卫星(DBS)、有线电视(如图5.2)、数字电视在内的各种通信应用均需要采用数字视频。 ?一些消费产品，如VCD和DVD，数字式便携摄像机，都是以MPEG视频压缩为基础的。 数字化视频的优点 ?适合于网络应用 ?在网络环境中，视频信息可方便地实现资源共享。视频数字信号便于长距离传输。 ?再现性好 ?模拟信号由于是连续变化的，所以不管复制时精确度多高，失真不可避免，经多次复制后，误差就很大。

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。

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统 言经官 电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。 关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化 引言 智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。 伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标 利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

各种主流视频格式介绍

3GP： 3GP是一种3G流媒体的视频编码格式，主要是为了配合3G网络的高传输速度而开发的，也是目前手机中最为常见的一种视频格式。 3GP是新的移动设备标准格式，应用在手机、PSP等移动设备上，优点是文件体积小，移动性强，适合移动设备使用，缺点是在PC机上兼容性差，支持软件少，且播放质量差，帧数低，较AVI等传统格式相差很多。诺基亚提供的PC套件可以很好的支持3GP文件，暴风影音也可播放。 ： (MPEG的全名为[Moving Pictures Experts Group]，中文译名是动态图像专家组。 MPEG标准 MPEG标准主要有以下五个，MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7及MPEG-21等。（注意，没有MPEG-3，大家熟悉的MP3 只是MPEG Layeur 3）该专家组建于1988年，专门负责为CD建立视和音频标准，而成员都是为视频、音频及系统领域的技术专家。及后，他们成功将声音和影像的记录脱离了传统的模拟方式，建立了ISO IEC1172压缩编码标准，并制定出MPEG-格式，令视听传播方面进入了数码化时代。因此，大家现时泛指的MPEG-X版本，就是由 ISO(International Organization for Standardization)所制定而发布的视频、音频、数据的压缩标准。 MPEG标准的视频压缩编码技术主要利用了具有运动补偿的帧间压缩 编码技术以减小时间冗余度，利用DCT技术以减小图像的空间冗余度，利用熵编码则在信息表示方面减小了统计冗余度。这几种技术的综合运用，大大增强了压缩性能。 MPEG-1 MPEG-1标准于1992年正式出版，标准的编号为ISO/IEC11172，其标题为“码率约为1.5Mb/s用于数字存贮媒体活动图像及其伴音的编码”。 MPEG-2标准于1994年公布，包括编号为13818-1系统部分、编号为13818-2的视频部分、编号为13818-3的音频部分及编号为13818-4的符合性测试部分。 MPEG-2 MPEG-2编码标准希望囊括数字电视、图像通信各领域的编码标准，MPEG-2

数字图像处理初步-实验1

MATLAB数字图像处理初步 通过实验对MatLab软件的基本使用基本的了解，学会使用MatLab软件来读取一个特定格式的图像，并通过相关的命令语句对图像进行格式转换、图像压缩、二值化等的处理，掌握利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息，掌握在MATLAB中如何通过imshow()语句来读取图像等等。 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为”*.t i f”，存入一个数组中； >>I=imread('*.tif'); 2．利用whos命令提取该读入图像”*.tif”的基本信息； >>whos I 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； >>imshow(I); 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； >>imfinfo('*.tif'); 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg； 语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 >>imwrite(I,'*.jpg','quality',50) 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。 >>imwrite(I,'第一个.bmp'); 7．用imread()读入图像：Lenna256.jpg 和camemaman.jpg； >>b=imread('lena256.bmp'); >>c=imread('cameraman.tif');

数字图像处理习题教程文件

数字图像处理习题

一、判断题（10分）（正确√，错误×） 1.图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求 （√） 2.在MA TLAB中，uint8是无符号8位整数（√） 3.在MA TLAB中，uint16是无符号16位整数（√） 4.图像的点运算与代数运算不相同（√） 5.点运算也叫灰度级变换（√） 6.线性点运算可以改变数字图像的对比度（√） 7.图像的几何变换也叫图像的点运算（×） 8.图像的平滑操作实际上是邻域操作（√） 9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上（√） 10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上（×） 11.傅立叶变换，人们可以在空域和频域中同时思考问题（√） 12.像素深度是指存储每个像素所用的位数（√） 13.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在中、高频段（×） 14.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在低频段（√） 15.直方图均衡化也是一种非线性点运算（√） 16.仿射变换是空间变换（√） 17.空间变换是频域变换（×） 18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术（√） 19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比（√） 20.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（×） 21.双边滤波法可用于边缘增强（×） 22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘（×） 23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理（×） 24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度（√） 25.应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换 （√） 26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行（√） 27.图像增强有空域和变换域两类（√） 28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（√） 29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（×） 30.二值图像就是只有黑白两个灰度级（√） 31.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量越大，质量越好；反之亦然（×） 32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow（×） 33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米，高为300毫米（×） 34.一般而言，对于椒盐噪声，均值滤波的效果好于中值滤波（×） 35.与高斯低通滤波器相比，理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃 (rings)（√）

视频图像处理技术在安防行业的应用

视频图像处理技术在安防行业的应用 随着经济的发展和人们生活水平的提高，视频监控在生活中应用的范围越来越广，人们对新形势下视频处理技术的应用和发展问题尤为关注。 数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高，处理方便，易于操作和整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素，在实际的视频监控应用中，仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在视频图像处理的过程中，由于操作技术问题或者客观因素等，给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响，降低了处理技术的水平和质量。随着人们对监控图像质量的要求越来越高，提升监控图像的实用价值已经成为社会向整个安防行业提出的新要求。在这样的形式下，现在的主流视频图像处理技术是什么?数字图像处理技术在监控行业有哪些具体运用? 视频图像处理技术的四大技术 视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内最主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。目前，市场上主流的视频图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理，下面分别介绍以上四种处理技术。 智能分析处理技术 智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。目前国内智能分析技术可以分为两大类：一类是通过前景提取等方法对画面中的物体的移动进行检测，通过设定规则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、周界等;另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。 视频透雾增透技术 视频透雾增透技术，一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰，强调图像当中某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使得图像的质量改善，信息量更加丰富。由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题，增透处理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件。 数字图像宽度动态的算法 数字图像处理中宽动态范围是一个基本特征，在图像和视觉恢复中占据了重要的位置，关系着最终图像的成像质量。其动态的范围主要受保护信号量和平均噪声比值来决定的，其中动态范围可以从光能的角度来定义。 数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和作用。动态范围跟图

最新实验一 MATLAB数字图像处理初步-河北工业大学

实验一M A T L A B数字图像处理初步-河北 工业大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步 网络121 XXX 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像类型转换。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢13

此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images) ?二值图像(Binary images) 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢13

数字视频图像质量客观测量方法的改进与实现

数字视频图像质量客观测量方法的改进与实现 年11月25日点击次数:246 信息网https://www.wendangku.net/doc/d911361457.html, 作者:黄文辉陈仁雷张家谋 摘要:本文在传统的图像客观测试峰值信噪比的基础上,对比了重建图像与原始图像,改进了测试模糊 键质量指标的算法,同时提出了预处理的方案. 实用中可与图像质量主观评价的MOS(mean opinion score)对 试与评价图像传输系统的质量. 量客观测试; 峰值信噪比; 模糊; 方块效应 为主观评价和客观评价,主观评价是以人作为观察者,而图像最终是给人看的,所以人(特别是专业人员) 的评定是具有权威性的. 但主观测试具有局限性,时,人的视觉反应到主观感觉上有其心理因素,结果因人(甚至因时) 而异,很难形成统一的模型,因而需要寻找简单易行且能得到公认的客观测试方法,并根据频的质量做出定量的客观评价. 即这些客观测试方法的指标应该与主观评价对应起来. 量的传统方法是求出重建图像与原始图像的差别,将这些差别统一认为是噪波,并以峰值信噪比( PSNR ) 的分贝数作为指标客观地表征数字图像质量. 但是并不能反应是哪一种原因造成图像的降质,因而在实际中很有必要再分项深入研究能表征图像降质原因的方法,也就是为常见的公认的数字图像的各种失真寻方法至少有下列3 条原则是必需满足的: 价相一致; 种失真造成的后果而不受或尽量少受其他失真因素的影响; 的数量表征明显,并尽量有线性的相关性等. 本文提出以PSNR 为总的测试指标,以模糊系数、方块效应、运动补偿、帧速为分量的测试方案,并在文献[ 1 ]的提出了改进方案. 中原始图像(输入图像) 的信号幅度多取255 ,认为原始图像信号处于理想的满幅度状态,图像中亮度(或色度) 最大处为峰值255 ,亮度(或色度) 最小处为重建图像(输出图像) ,信号值产生了偏离,导致了图像失真. 这种计算方法约定俗成已成定式,但是仔细分析后,实际的图像很难达到如此理想的状态. 即在很难) 都存在最亮点或最暗点,此时若一概以输入图像的幅值为255 计算则显然是不正确的. 在这种情况下应以输入图像实际存在的亮度(或色度) 最大值. 故本文建议采取如下公式计算PSNR(下列的计算以图像亮度为例) : 图像或输出图像第k 帧的像素总数; y i ( i , j , k) 为输入图像第k 帧的第i 行、第j 列的像素亮度值; y o ( i , j , k) 为输出图像第k 帧的第i行 x ( k) 、Yo ,min ( k) 分别为输出图像第k 帧中最大、最小像素亮度的值. 如果输入图像的幅度差达不到255 ,只要先归一化到255 , 仍可以用输入图像信号幅度为255 的公式计算PSNR. 实际上,这不符合实际图像的传输幅度, 性的存在, 导致了计算误差. 因此, 直接与输入图像最大值与最小值之差相比, 更能反映实际的PSNR.

遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机内，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。 利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换； 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机 是图像处理核心，大的内存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，