图像记忆法原理和方法是什么

图像记忆法原理和方法是什么
图像记忆法原理和方法是什么

图像记忆法原理和方法是什么

图像记忆,顾名思义,采用图像的方法帮助记忆

与传统的声音刺激记忆相比效率要提高3-10 倍。结合思维导图,快速阅读及其它方法就可以做到轻松高效记忆文章的效果。下面小编为你整理图像记忆原理和方法,希望能帮到你。

先来做几组测试,看看你的记忆水平到底如何。

第一组,下面的5 个词语,请用最短时间把它们按顺序记下来:

白云、灯泡、鲨鱼、桌子、钢笔。一个不漏地按顺序记住他

们,你花了多长时间?你把这

五个词语读了几遍?

第二组,下面的10 个词语,请用最短时间把它们按顺序记下来:

火箭、贝壳、花生、硬币、月亮、电话、杯子、雪糕、鼠标、牙签。

这次花了多长时间、读了几遍才把这10 个词语一个不

漏地按顺序记住?

第三组,下面的20 个词语,请用最短时间把它们按顺序记下来:

大海、火炉、橡皮、镜子、大树、黄豆、房子、皮鞋、

母鸡、蜘蛛、

足球、大象、锤子、风筝、钢琴、螃蟹、电脑、报纸、钥匙、闹钟。

这次,你把20 个词语记下来了吗?顺序正确吗?

第四组:如果你能够把上面这20 个词语记下来,说明你的记忆力非常棒,那么请尝试一下记忆下面这些信息:

怎么样?这组信息有挑战性吗? 看着上面这组杂乱无章的信息,如果这些信息需要你尽快记下来的话,你会有什么样的感觉?

会不会感觉到很头晕,或者大脑一片空白?

相信多数人都会感觉到自己小小的大脑一下子无法塞进去这么多无规律的信息。

我们经常在进行记忆讲座的时候,都会像上面这样拿一些词语来给现场的听众做记忆力测试。

通常呢,记忆5 个词语,大部分人只要读三两遍就能记下来。

记忆10 个词语,虽然从数量上来看,只是5个词语的两倍,但要记住它们,花的时间就远远不止记忆5 个词语的两倍时间了。多数人都需要反复读十多次,才能把这些词语大概地记下来。

而对于20 个词语,现场观众中很少有人能够在几分钟内把它们完整地记下来。

当我们的屏幕中打出那组杂乱无章的词语时,所有人都

放弃了尝试,因为他们觉得根本不可能记住这些杂乱的信息。

硬是要记的话,可能就会感觉到头痛、头晕,受不了。

通过上面的这几组测试,我们可以看到,人们的记忆力在浩如

烟海的知识面前,显得多么的弱小、多么的无助!

然而我们知道,人类的大脑是自然界最了不起的作品,大脑由数百亿个脑细胞所组成,能够想出许多伟大的创意,同时也足以容纳相当于几百万本图书的知识。

那么,如此出色的人类大脑,在运用它的记忆力的时候,为什么会感到如此的无助呢?

这是因为,绝大部分人都是在用传统的记忆方式来进行记忆,而这种传统的死记硬背方式在进行记忆的时候,会遇到两个无法克服的困难。而正是这两个困难导致我们的传统记忆方式非常的低效率。

传统的记忆方式有两个困境,第一个是记得慢,第二个是忘得快。

我们先来看第一个困境:记得慢。

为什么用传统的记忆方式会记得慢呢?

因为根据心理学家研究,我们在运用传统方式记忆的时候,短时记忆容量非常小,只有7 个左右。

“短时记忆”指的是:信息一次性呈现后,保持时间在一分钟以内的记忆。也就是说,我们看了一遍或听了一遍的信息,如果不重

复,它们在大脑中停留的时间就会非常短,

很容易就忘记,所以叫做短时记忆

那么“短时记忆容量”指的就是我们在看了一遍或听了一遍之后,脑海中能够留下来的信息量。

我们刚才在做记忆测试的时候,那10 个词语、或20 个词

语,当你读完一遍,在没有重复的情况下,能记住多少个词语呢?

又例如,给你一串数字:3750285379,你读一遍,大概能记住几个数字呢?

又例如,给你一串英文字母:bmctyuksgh ,你看完一遍,大概能记住几个字母呢?

根据科学家的研究,绝大部分人,对于这些没有明显规律的信息,读完或看完一遍,在没有重复的情况下,大概能记住的数量最多是7 个左右,这就是我们在运用传统记忆方法时的短时记忆容量。

也就是说,无论是词语、数字,还是英文字母,我们能够记住的数量大概就是7 个左右,再多我们就没有办法一次记下来,必须分批重复才行了。

想想看,我们每天要记那么多的信息,而一次只能记7 个左右,那要分多少次才能记住呢?这就难怪我们一看到大量需要记忆的信息就会感到头晕了。

当我们把这些记忆资料分成很多片段,每次一小段一小段地记忆的时候,还会碰到另外一个问题。当我们一小段一小段从上往下记,当记到下面的时候,就会发现,前面的已经忘得差不多了,然后又得从头开始记。这样要重复很多遍。

这个时候,我们就会碰到传统记忆的第二个困境:忘得快。

我们所记住的信息,很快就会开始忘记,一篇文章,我们从上往下记,甚至还没有等到我们记完,前面记住的就开始忘记了。这样导致的结果是,我们需要反复进行记忆,要重复很多遍。

根据心理学家的研究,对于那些没有意义的信息(例如无规律数字、英文字母等),我们需要重复100-150 遍才能真正记得牢,才能够把短时记忆转化为长时记忆,要用的时候能随时回忆出来。

而且,需要说明的是,这100-150 遍的重复,并不是指连续不间断的重复,如果连续不间断地重复100-150 遍,那么效果大概可能相当于重复了10 遍,还是起不到转入长时记忆的作用。

这100-150 遍的重复,是需要在记忆快要遗忘的时候分时段来重复,例如在记忆之后20 分钟、半小时、2 小时、4 小时、半天、一天、三天、一周、一月、一年等等,要这样在不同的时候重复很多遍,才会永远记得牢,否则可能就会慢慢忘记。

因为有了这两个困境,传统的记忆方式不仅记得慢,而

且忘得快,所以记忆效率非常的低,因此也让我们对记忆东西总是感到头痛、感到大脑不够用。

二、传统记忆方式的本质是声音记忆从记忆方式来说,传统的记忆方式是死记硬背,也就是说,绝大部分人通常使用的是死记硬背的记忆方式。死记硬背方式的本质是什么呢?可能许多人没有思考过这个问题。

我们在这里要告诉大家的是,死记硬背的实质是声音记忆,也就是以声音作为记忆材料。

那么,为什么说传统记忆方式的本质是声音记忆呢? 我们可以反省一下,当我们用传统记忆方式来记忆一些材料的时候,大脑里究竟在记忆些什么东西。

我们可以回忆一个比较熟悉的电话号码,这个电话号码是139 开头的,你自己的电话号码或你熟悉的电话号码之中,有没有139 开头的?有的话请你把这个完整的电话号码回忆出来。回忆的时候你留意一下,这个时候在你脑海中出现了什么?是不是出现了对数字的读音?是不是有声音在脑海中回响?这个就是声音记忆。

当我们记忆数字的时候,例如让你记忆这组数字:376652498935,你用传统记忆方式来记一下,你有没有发现你反复记的就是这些数字的发音?无论你是读几遍或默读几遍,你所记忆的都是这些数字的发音。

记数字用的是声音记忆,记英语单词的时候就更是如此了。例

如记忆memory这个单词,无论你是反复把这些字母读几遍,还是按照发音来读几遍,你所记忆的,无非就是一些声音组

合。

即使是在记中文信息,我们通常在反复背诵的时候,用的也更多是声音记忆。假设让你记忆这句话:模以辛权卡法莱澳听深。如果你要一字不漏地记住这句话,请问你会怎样记?是不是很拗口地反复读来读去?这个时候脑海中恐怕除了声音之外就什么都没有了。

有很多时候,我们记忆一些比较有意义的中文资料的时候,也是主要运用声音记忆的方式来反复记,反复读。

所以我们说,传统的记忆方式就是声音记忆。

三、过目不忘的然而,我们每个人除了声音记忆之外,还有另外一种记忆方式,就是图像记忆。

也就是说,每个人都有两种记忆方式:声音记忆和图像记忆。

图像记忆是一种过目不忘的记忆方式,而且每个人都有这种过目不忘的能力。

在什么情况下我们会用到图像记忆呢?

其实,很多时候我们都在运用图像记忆。

例如:我们每天生活中所经历的事情,我们往往会只经历一遍,就能长时间记住。我们可以回想一下,今天早上,

我们是怎样起床的,起床后又做了些什么事情,都可以一一

清晰地回想起来。甚至几天前、几个月前、几年前、几十年

前发生的许多事情,我们都可以很清晰地回忆起来。这就是我们图像记忆过目不忘的功能。

又例如,我们看生动的小说、看电视、看电影,只需要看一遍,就会印象很深刻,很久都不会忘记。我们看一场电影,一个多小时,看完后,基本上所有情节都能轻松地回忆起来,不需要把一部电影连续看好多遍。

所以,其实我们每个人都拥有这种过目不忘的记忆能力,只不过许多人不曾留意而已。

如果有谁认为自己的记忆力差,那么可以想一下,自己看电影看一遍能否记住,如果能的话,其实这就是过目不忘了,怎么能说是记忆力差呢?

其实在这个意义上说,每个人都是一个记忆大师,每个人都拥有过目不忘的能力!

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制(IBR )成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述(Visual Scene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说

360 度的环形图片了。但是在实际应用中,很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像,用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和 仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键 环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图; X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图,用户需要提供一个Colormap; [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引; [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引,map可由gray(n)产生。灰度图n默认64,二值图默认2; X=graylice(I,n)灰度图到索引图,门限1/n,2/n,…,(n-1)/n,X=graylice(I,v)给定门限向量v; BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图; BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图;level是阈值门限,超过像素为1,其余置0,level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图; I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图; RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB; I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur,pcx,xwd和tif。 读取(imread): [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明:filename是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB);第二个读入索引图,map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表,若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入(imwrite): [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明:针对第四个,该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth,Comment:Empty or not,Mode:lossy or lossless,Quality等。 2.2 图像的显示 方法1:使用Image Viewer(图像浏览器),即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧,可用到montage函数。

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系 列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中,很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双 目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像,用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图 像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型: (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待

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

视觉检测原理介绍

技术细节 本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术,基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术,成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术,使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。 图1 控制系统流程图 光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等),从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来,通过后续的系统进行下一步操作,主要分为以下几部分 CCD/CMOS图像采集部分 系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200,帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器,从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度,需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值,再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集,即视频信号的量化处理过程,图像采集处理过程如图所示:

图2 图像采集处理过程 数据处理部分 在自动检测中,是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域,每一个区域都满足特定区域的一致性,且是连通的,不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配,基于特征的匹配方法一般分为四个步骤:特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。 算法基本步骤如下: 1)利用图像的色彩、灰度、边缘、纹理等信息对异源图像分别进行分割,提取区域特征; 2)进行搜索匹配,在每一匹配位置将实时图与基准图的分割结果进行融合,得到综合分割结果; 3)利用分割相似度描述或最小新增边缘准则找出正确匹配位置。 设实时图像分割为m个区域,用符号{A1,A2,… Am}表示,其异源基准图像分割为n个区域,用符号{B1,B2,…Bn}表示。分割结果融合方法如下: 在每一个匹配位置,即假设的图像点对应关系成立时,图像点既位于实时图中,又位于其异源基准图像中,则融合后区域点的标识记为:(A1B1,A1B2,…,A2B1,A2B2,…)。标识AiBj表示该点在实时图中位于区域i,在基准图中位于区域j。算法匹配过程如下图所示:

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制(IBR)成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述(Visual Scene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中,很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像,用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型:(1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对

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

Camera 图像处理原理分析- 亮度及曝光控制

Camera 图像处理原理分析- 亮度及曝光控制 1.1亮度感应及曝光 1.1.1感光宽容度 从最明亮到最黑暗,假设人眼能够看到一定的范围,那么胶片(或CCD等电子感光器件)所能表现的远比人眼看到的范围小的多,而这个有限的范围就是感光宽容度。 人眼的感光宽容度比胶片要高很多,而胶片的感光宽容度要比数码相机的ccd高出很多!了解这个概念之后,我们就不难了解,为什么在逆光的条件下,人眼能看清背光的建筑物以及耀眼的天空云彩。而一旦拍摄出来,要么就是云彩颜色绚烂而建筑物变成了黑糊糊的剪影,要么就是建筑物色彩细节清楚而原本美丽的云彩却成了白色的一片 再看人眼的结构,有瞳孔可以控制通光量,有杆状感光细胞和椎状感光细胞以适应不同的光强,可见即使人眼有着很高的感光宽容度,依然有亮度调节系统,以适应光强变化。 那么对于camera sensor来说,正确的曝光就更为重要了! 1.1.2自动曝光和18%灰 对于sensor来说,又是如何来判断曝光是否正确呢?很标准的做法就是在YUV空间计算当前图像的Y值的均值。调节各种曝光参数设定(自动或手动),使得该均值落在一个目标值附近的时候,就认为得到了正确的曝光。 那么如何确定这个Y的均值,以及如何调整参数使得sensor能够将当前图像的亮度调整到这个范围呢? 这就涉及到一个概念18%灰,一般认为室内室外的景物,在通常的情况下,其平均的反光系数大约为18%,而色彩均值,如前所述,可以认为是一种中灰的色调。这样,可以通过对反光率为18%的灰板拍摄,调整曝光参数,使其颜色接近为中等亮度的灰色(Y值为128)。然后,对于通常的景物,就能自动的得到正确的曝光了。 当然这种自动判断曝光参数的AE功能不是万能的,对于反光率偏离通常均值的场景,比如雪景,夜景等,用这种方法就无法得到正确的曝光量了。所以在sensor的软件处理模块中,通常还会提供曝光级别的设定功能,强制改变自动曝光的判断标准。比如改变预期的亮度均值等。 1.1.3曝光级别设定 在多数数码相机和拍照手机上都可以看到曝光级别设定的功能,如前所述,这种设定实际上是在自动曝光的基础上给用户提供一定的曝光控制能力,强制改变camera sensor的曝光判断标准,获得用户想要的效果。

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现(一) 来源:中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者:陈挺编辑:studa090420 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

图像匹配与拼接方法

图像匹配与拼接 分匹配和拼接两部分 一、匹配 当然匹配的方法,有sift,surf什么的,这里主要就介绍一下我自己的方法啦! 特征点提取是必须的,不然搜索范围太大哇!并且可能不可靠,所以特征点提取是必须的。什么点适合做特征点呢?这方面的论文很多啦,主要还是看你用什么方法匹配了,如果是用互相关作为相似性准则的话,那自相关系数随各个方向变化大的点就适合作特征点了,当然还要考虑稳定性,即特征点应该不太受光照、噪声、缩放、旋转等的影响,这样的才是好的特征点。当然,如果确定了应用坏境,不一定要满足不受上四个因素影响的,比如平行的双目匹配、全景图的匹配等,具体问题具体分析吧!角点特征是个人比较喜欢的特征。这里我自己定义了一种局部特征,效果还行,匹配采用互相关为准则的匹配,大概效果如下: 目测这几个匹配点还是正确的哇!在一些应用中,可能需要的匹配点数相当多,这就需要较密集的匹配了。密集的匹配可以根据初始的匹配结果估计搜索范围,这可以加速搜索,同时也要提取更多的特征点呀!话不多说了,下面是密集的匹配:

虽然这样的密度对于三维重构来说还不够,但对于一般的图像拼接来说足够了。匹配完了,下面就要将第二步了。 二、矫正 匹配好两幅图像了,接下来干啥呢?把它们对准呗。可惜了,两幅图像之间不但存在平移,还存在旋转缩放什么的,更复杂的,可能还存在所谓的3D变换,那就复杂啦!不管怎么样,所谓的对准,也就是矫正,总是基于一定的模型的,即基于相机拍摄两幅图像的相对姿态。对于全景图拼接(个人觉得是最简单的且较实用的拼接),需要根据相机焦距或者视场角投影到柱面上,然后两幅图像间的位置就只有一维的平移关系了。但是这对拍摄的相机也是有要求的,就是要保证拍摄两幅图像时,物防焦点是重合的,这样才能根据稀疏的几个点确定所有重叠区域内点的相对位置呀!但实际中很难做到物方焦点重合,比如数码相机或者所谓的智能手机的全景图拍摄,一般人都是拿着相机或者手机绕人旋转,而非绕物方焦点旋转拍摄的,这样拼接起来是绝对有误差的呀!特别是拼接近景,误差就更大了,远景还好。怎么克服这个缺点呢?简单的改进方法就是绕着摄像头旋转吧,虽然这也不是严格绕物方焦距旋转,但起码误差小得多啦,拼接的效果当然也就好得多了,可以试一试哦! 不扯了,第二种模型就是认为两幅图像间存在的变换关系是有2D旋转、缩放、平移的,可以通过一个旋转、缩放、平移矩阵来矫正,这个也不难,但是应用范围却相当有限,不详说了。 第三种模型就是不用模型,或者说认为两幅图像间的对应点存在的是一种线性变换关系,这样只要解一个线性方程组就可以了,似乎也挺简单的。但可惜的是,不是任给的两幅图像间都只存在线性变换呀!它可能是一个3D的线性变换,那就麻烦了,这个必须需要密匹配呀!不然就一定是有误差的,即不能通过稀疏的匹配点来矫正两幅图像的所有对应点的。 还有更多的模型,比如各方位的全景图,需要投影到球面上的哇!不过这个模型也不难。最难的当然是拍摄两幅图像时,相机不同,相机姿态也不同了,这个是很有挑战的,我也很惧怕这个。下面展示三种矫正结果: 1、2D线性模型: 2D矫正,认为匹配点之间存在线性变换,X=ax+by+c,Y=dx+ey+e这样的模型,业内称之放射变换,其中x,y是第一幅点的坐标,X,Y是对应的第二幅图像中的点坐标,使用最小二乘法计算a、b、c、d、e、f,第二幅图相对于第一幅图矫正的结果就是这样的了

数字图像处理参考教材

数字图像处理参考教材 (Digital Image Processing ,Computer Image Processing)I.通用教材 I.1 容观澳,清华讲义,计算机图像处理, 2000年版, Pages 351 这是清华一本较早的教材,针对基本概念和方法,系统知识。 特点:1)着重本领域的基本概念、基本方法和系统知识。 2)理论结合实验,避开过多数学推导, 3) 重点介绍算法,免编程。这也是我们本科采取的策略。 内容:1)基本内容(有关图像数学、视觉、光学以及二维变换的基本理论2)图像改善:重点介绍图像增强,图像复原,还有图像重建 3)图像的上网、传输、压缩 4)图像的理解、分割、描述 5)图像的硬件系统设计 I.2 李介谷等,上海交大版,88年版,数字图像处理Pages 278 较早。全面介绍了图像处理的一些模型和算法,主要内容;数字图像的特征、品质及视觉;图像的增强处理;图像修复;图像重建;图像分析和理解;图像信息的编码和压缩。 对基本理论和基本技术介绍全面。 I.3 阮秋琦,电子工业版,01年版,数字图像处理学 Pages 562 主要内容:图像处理中的正交变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像分析、模式识别等。偏重于基本理论和方法。这本书强调了编码的内容。 全书强调基本理论和基本技术,有较多习题,附一套实验演示软件。 北方交大教材。 I.4 黄贤武等,电子科技大学版,2000年,数字图像处理与压缩编码技术, Pages538 主要加重了图像数据压缩技术的份量-这是多媒体处理技术的关键技术之一。对图形模式识别技术、无损压缩编码技术、预测编码、图像的变换编码、神

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他结合才能有比较好的效果; 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现(一) 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果; 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧 面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是: 设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的 基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

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