图像运动模糊复原算法综述概要

７５２ｂ＝———＝；———＃＝＝——＝＝＝＝—＃＝＝；＝————＝—＝——＝＝＝＝＝——＝＝＝——＝—＃一ａ以科学发展观促进科技创新（下）２１ＥｉｃｈｍａｎｎＧ，ＳｔｏｊａｎｃｉｃＭ．Ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｖｉｎｇｓｉｇｎａｌａｎｄｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｒｙ．Ａｐｐｌ．Ｏｐｔ．１９８７。Ｖ０１．２６：１９１１～１９１８ｌｉｎｅａｒａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅｍｅｍ—２２ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｂｉｌｉｔｉｅｓ．ＨｏｐｆｉｅｌｄＪＪ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｅｍｅｒｇｅｎｔＰｒｏｃＮａｔＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ。１９８２，（７９）：２５５４～２５５８ｉｎｉｎｖｅｒｓｅａｎｄｗｉｅｎｅｒｆｉｌｔｅｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｔｉｏｎ—ｂｌｕｒｒｅｄ２３２４ＳｔｅｎｄｅｒＪ．（ｅｄ）．ＰａｒａｌｌｅｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．１０ＳＰｒｅｓｓ．１９９３ｅｒｒｏｒｓＬｉｍＨ。ＴａｎＫＣ，ＴａｎＢＴＧ．Ｅｄｇｅｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｗｉｎｄｏｗｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎ

ｔ．ＣＶＧＩＰ．１９９１，５３：１８６。１９５作者简介刘晶晶，现为北京大学遥感所、中国矿业大学（北京）机电学院计算机硕士。研究方向：图像处理与模式识别。电话：（０１０）５１７３３３８０；Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｊｊ０１０＠１２６．ｃｏｍ。晏磊，现为北京大学地球与空间科学学院教授，博士生导师，北京市空间信息集成与３Ｓ工程应用重点实验室主任。何凯，现为北京大学遥感所博士后。研究方向：分形、小波理论及其在遥感影像处理方面的应用。宁书年，现为中国矿业大学（北京）博士生导师，地球探测与信息技术博士点学科带头人。ＬＥＤ显示技术及其发展趋势罗妙宣１王华１’２夏华丽２１．北京大学空间信息集成与３Ｓ工程应用北京市重点实验室，北京，１００８７１；２．中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京，１０００８３摘要本文介绍了ＬＥＤ显示技术的工作原理、简要介绍了它的系统组成；并与ＣＲＴ技术、ＬＣＤ技术进行了比较，阐明了该技术的发展趋势及其应用前景。关键词ＬＥＤ显示技术半导体一、引言随着时代步伐的前进，信息已经日益成为人们关注的焦点，信息发布的方式就显得尤为重要，基于ＬＥＤ显示技术的显示屏就这样应运而生了。ＬＥＤ显示屏是由发光二极管组成的平面点阵来显示图像信息的器件。它以其自身的高亮度、低能耗、长寿命、响应快和无辐射的优点在短短的几十年发展成为现代信息发布的重要手段，并被广泛地应用于证券交易、金融、交通、体育、广告等领域。最近几年以ＧａＮ为基础的２％族半导体材料和器件方面取得了突破性进展，导致了ＧａＮ基蓝光ＬＥＤ进入市场，并被用于全色大屏幕显示器，使ＬＥＤ显示器的发展进入了一个全新阶段。ＬＥＤ材料分无机和有机两种，无机材料激发电压低、设备工艺简单、亮度高；近年来基于有机发光二极管（ＯＬＥＤ）的平板显示器，由于其新颖的特性正在成为平板显示器领域的一个新增长点。二、ＬＥＤ显示技术的工作原理ＬＥＤ（ＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）是指通过一定的控制方式，用于显示文字、文本图形图像和行情等各种

图像运动模糊复原算法综述作者：作者单位：刘晶晶，晏磊，何凯，宁书年刘晶晶(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871;中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083，晏磊,何凯(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871，宁书年(中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083 本文读

者也读过(10条 1. 刘晶晶.晏磊.何凯.宁书年图像运动模糊复原算法综述[会议论文]-2005 2. 郑辉运动模糊图像复原技术的研究与实现[学位论文]2007 3. 辛玲运动模糊图像复原算法综述[期刊论文]-硅谷2010(1 4. 陈湘凭.杨大磊.陈玺.Chen Xiangping.Yang Dalei.Chen Xi 图像的运动模糊复原技术研究[期刊论文]-计算机与数字工程2008,36(8 5. 周荣彪门牌号的运动模糊图像复原及识别方法研究[学位论

文]2006 6. 刘晶晶.晏磊.赵红颖.宁书年数字图像运动模糊复原质量评价方法研究[会议论文]-2006 7. 李庆震.祝小平.周洲.LI Qing-zhen.ZHU Xiao-ping.ZHOU Zhou 无人机运动模糊图像复原技术[期刊论文]-火力与指挥控制2009,34(2 8. 周玉.周序生.戴

圣伟.彭召意.ZHOU Yu.ZHOU Xu-sheng.DAI Sheng-wei.PENG Zhao-yi 一种改进的运动模糊图像复原算法[期刊论文]-计算机工程与科学2009,31(10 9. 张亮.罗鹏飞基于连续函数的自反馈Hopfield神经网络图像复原算法[期刊论文]-计算机与现代化2004(7 10. 杨文婧.易鹏运动模糊图像复原技术研究[期刊论文]-大众科技2009(4 引用本文格式：刘晶晶.晏磊.何凯.宁书年图像运动模糊复原算法综述[会议论文] 2005

图像运动模糊复原算法综述概要

图像分割方法综述

图像分割方法综述摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

图像复原方法综述

图像复原方法综述 1、摘要图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 2、图像复原概述在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。图像复原算法是整个技术的核心部分。目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述林瑶，田捷1 北京,中国科学院自动化研究所人工智能实验室,100080 摘要: 图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割方法，特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述，最后总结了医学图像分割方法的研究特点。关键词：医学图像分割综述 1．背景介绍医学图像包括CT 、正电子放射层析成像技术（PET ）、单光子辐射断层摄像（SPECT ）、MRI （磁共振成像技术）、Ultrasound （超声）及其它医学影像设备所获得的图像。随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[1]。图像分割是提取影像图像中特殊组织的定量信息的不可缺少的手段，同时也是可视化实现的预处理步骤和前提。分割后的图像正被广泛应用于各种场合，如组织容积的定量分析，诊断，病变组织的定位，解剖结构的学习，治疗规划，功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术[2]。所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。定义将一幅图像，其中g x y (,)0≤≤x Max x _,0≤≤y Max y _，进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域...： g 1g 2g 3 (a) ，即所有子区域组成了整幅图像。 (b) 是连通的区域。 g k (c) ，即任意两个子区域不存在公共元素。 (d) 区域满足一定的均一性条件。均一性（或相似性）一般指同一区域内的像素点之间的灰度值差异较小或灰度值的变化较缓慢。 g k 如果连通性的约束被取消，那么对像素集的划分就称为分类（pixel classification），每一个像素集称为类（class）。在下面的叙述中，为了简单，我们将经典的分割和像素分类通称为分割。医学图像分割到今天仍然没有获得解决，一个重要的原因是医学图像的复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像比较，不可避免的具有模糊、不均匀性等特点。另外，人体的解剖组织结构和形状复杂，而且人与人之间有相当大的差别。这些都给医学图像分割的分割带来了困难。传统的分割技术或者完全失败，或者需要一些特殊的处理技术。因此，我们有必要针对医学应用这个领域，对图像分割方法进行研究。为了解决医学图像的分割问题，近几年来，很多研究人员做了大量的工作，提出了很多实用的分割算法[2][3][4]，随着统计学理论、模糊集理论、神经网络、形态学理论、小波理论等在图像分割中的应用日渐广泛，遗传算法、尺度空间、多分辨率方法、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，国内外学者提出了不少有针对性的好分割方法。本文将主要介绍近几年这一领域中研究人员提出的新方法或对原有方法的新改进。需要指出的是，由于从不同的角度将得到不同的分类结果，本文中所涉及方法的分类并不是绝对的，而且许多分割方法还是多种简单方法的综合体，我们只能大致将它们分为属于最能反映其特点 1x x g N k k =),(),(y g y =∪φ=(y y g j k ∩),(),x g x 1 联系人：田捷电话：82618465 E-mail:tian@https://www.360docs.net/doc/142321718.html,

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

遥感图像分类方法综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/142321718.html, 遥感图像分类方法综述作者：胡伟强鹿艳晶来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2015年第08期摘要：对传统图像监督分类方法和非监督分类方法在遥感图像分类中的应用进行总结，对基于人工神经网络、模糊理论、小波分析、支持向量机等理论的新的遥感图像分类方法进行了介绍，并对遥感图像分类方法研究的发展趋势做了展望。关键词：遥感图像；监督分类；分类精度 1 概述遥感就是远离地表，借助于电磁波来收集、获取地表的地学、生物学、资源环境等过程和现象的科学技术。遥感技术系统由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收及处理系统、分析系统。遥感数据就是用遥感器探测来自地表的电磁波，通过采样及量化后获得的数字化数据。 2 传统遥感图像分类方法 2.1 非监督分类方法非监督分类方法也称为聚类分析。进行非监督分类时，不必对遥感图像影像地物获取先验类别知识，仅依靠遥感图像上不同类别地物光谱信息进行特征提取，根据图像本身的统计特征的差别来达到分类的目的。主要的算法有：K-均值聚类（K-means）算法和迭代自组织数据分析法（Iterative Self-organizing Data Analysis Techniques A， ISODATA）等。 2.2 监督分类方法对于监督分类，训练区的选择要求有代表性，训练样本的选择要考虑到遥感图像的地物光谱特征，而且样本数目应能够满足分类的要求，否则，一旦样本数目超过一定的阈值时，分类器的精度便会下降。主要的算法有：最大似然分类（Maximum Likelihood classification，MLC）、最小距离分类、K-近邻分类等。 3 基于新理论的遥感图像分类方法 3.1 基于人工神经网络的遥感图像分类在遥感图像的分类处理中，人工神经网络的输入层神经元表征遥感图像的输入模式。每一个输入层神经元对应于一个光谱波段，每一个输出层神经元则对应于一种土地覆盖类型。其

运动模糊图像复原课程设计

目录摘要 (2) 1、引言 (3) 2、图像的退化模型 (4) 2.1模糊图像的一般退化模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (6) 2.3离散函数的退化模型 (8) 3、运动模糊图像的复原方法及原理 (10) 3.1有约束最小二乘复原原理 (10) 3.2逆滤波复原原理 (11) 3.3维纳滤波复原原理 (12) 4、图像复原仿真过程与结果分析 (15) 4.1运动模糊图像复原仿真过程 (15) 4.1结果分析 (18) 总结 (19) 参考文献 (20)

摘要随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像处理领域的应用日见广泛。图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。本论文研究目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。

第一章引言在实际的日常生活中，人们要接触很多图像，画面。而在景物成像这个过程里可能会出现模糊、失真或混入噪声，最终导致图像质量下降，这种现象称为图像“退化”。因此我们可以采取一些技术手段来尽量减少甚至消除图像质量的下降，还原图像的本来面目，即在预定义的意义上改善给定的图像，这就是图像复原。尽管图像增强和图像复原之间有重叠部分，但前者主要是主观处理，而图像复原大部分是客观处理。复原通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一副退化的图像。因此，复原技术趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像，即考虑用模糊函数来消除图像的模糊。引起图像模糊有多种多样的原因，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等。本文主要研究离焦模糊图像的复原，离焦模糊图像是指在拍摄时景物与相机的相对运动引起的离焦 ,或是成像区域内不同深度的对象所引起不同程度的离焦 ,还有由于在成像区域中存在不同深度的对象会使自动调焦系统引起混淆而导致拍摄的相片离焦等。因此本文研究使用MATLAB把退化现象模型化，并利用维纳(Wiener)滤波、约束最小二乘滤波算法、逆滤波等常用的滤波方法用MATLAB进行了仿真实现，为人们在不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的复原算法提供了一定的依据．

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：年月日

目录摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究黄斌（福州大学物理与信息工程学院福州 350001）摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。关键词：图像分割阀值分割边缘分割区域分割一、引言图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

运动模糊图像复原算法实现及应用

任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、要求

1）理解各种图像处理方法确切意义。 2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。 3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。目录摘要 (2) 一、概述 (3) 1.1选题背景 (3) 1.2课程设计目的 (4) 1.3设计内容 (5) 二、图像退化与复原 (6) 2.1图像退化与复原的定义 (6) 2.2图像退化模型 (7) 2.3运动模糊图像复原的方法 (7) 2.3.1逆滤波复原法 (8) 2.3.2维纳滤波的原理 (9) 三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10) 3.1维纳滤波复原 (10) 3.2约束最小二乘滤波复原 (10) 3.3 运动模糊图像复原实例 (11) 四、课程设计总结与体会 (14)

医学图像分割综述

医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超[2]声）及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域，对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像相比较，不可

图像分割算法研究与实现

中北大学课程设计说明书学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学课程设计任务书 13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。

遥感图像分类方法研究综述

第2期,总第64期国　土　资　源　遥　感No.2,2005　2005年6月15日RE MOTE SENSI N G F OR LAND&RES OURCES Jun.,2005　遥感图像分类方法研究综述李石华1,王金亮1,毕艳1,2,陈姚1,朱妙园1,杨帅3,朱佳1 (1.云南师范大学旅游与地理科学学院,昆明　650092;2.云南省寄生虫病防治所,思茅　665000; 3.云南开远市第一中学,开远　661600) 摘要:综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法,介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,并作了简单评述,最后,展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。关键词:遥感;图像分类;分类方法中图分类号:TP751　文献标识码:A 文章编号:1001-070X(2005)02-0001-06 0　引言随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率的不断提高,人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和信息。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环节———图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努力,形成了许多分类方法和算法。本文较全面地综述了这些分类方法和算法,为遥感图像分类提供理论指导。 1　遥感图像分类研究现状在目前遥感分类应用中,用得较多的是传统的模式识别分类方法,诸如最小距离法、平行六面体法、最大似然法、等混合距离法(I S OM I X)、循环集群法(I S ODAT A)等监督与非监督分类法。其分类结果由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”、 “异物同谱”现象的存在,往往出现较多的错分、漏分现象,导致分类精度不高[1]。随着遥感应用技术的发展,傅肃性等对P.V.Balstad(1986)利用神经网络进行遥感影像分类的研究情况以及章杨清等在利用分维向量改进神经网络在遥感模式识别中的分类精度问题作了阐述[2], 孙家对M.A.Friedl(1992)和 C.E.B r odley(1996)研究的大量适用于遥感图像分类的决策树结构作了阐述[3],尤其是近年来针对高光谱数据的广泛应用,各种新理论新方法相继涌现,对传统计算机分类方法提出了新的要求[4,5]。 2　基于统计分析的遥感图像分类方法 2.1　监督分类监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法[2,3,6,7]。常用的监督分类方法有:K邻近法(K-Nearest Neighbor)、决策树法(Decisi on Tree Classifi2 er)和贝叶斯分类法(Bayesian Classifier)。主要步骤包括:①选择特征波段;②选择训练区;③选择或构造训练分类器;④对分类精度进行评价。最大似然分类法(MLC)是遥感分类的主要手段之一。其分类器被认为是一种稳定性、鲁棒性好的分类器[8]。但是,如果图像数据在特征空间中分布比较复杂、离散,或采集的训练样本不够充分、不具代表性,通过直接手段来估计最大似然函数的参数,就有可能造成与实际分布的较大偏差,导致分类结果精度下降。为此,不少学者提出了最大似然分类器和神经网络分类器。改进的最大似然分类器多采用Gauss光谱模型作为条件概率密度函数模型,其中最简单的是各类先验概率相等的分类器(即通常所说的最大似然分类器),复杂的有Ediri w ickre ma等提出的启发式像素分类估计先验概率法。Mclachlang J 收稿日期:2004-11-23;修订日期:2005-03-15 基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2003CB41505-11)、国家自然科学基金项目(40361007)和云南省自然科学基金项目(2002D0036M和2003C0030Q)资助。

【精选】运动模糊图像复原

数字图象处理实验报告 2011年5月5日目录 1 绪论 (3) 2、图像退化与复原 (4) 2.1 图像降质的数学模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5) 2.3点扩散函数的确定 (7)

2.3.1典型的点扩散函数 (7) 2.3.2运动模糊点扩散函数的离散化 (8) 3、运动模糊图象的复原方法及原理 (9) 3.1逆滤波复原原理 (9) 3.2维纳滤波复原原理 (10) 3.3 有约束最小二乘复原原理 (11) 4、运动模糊图像复原的实现 (12) 4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (13) 4.2 复原结果比较 (16) 实验小结 (16) 参考文献 (17) 前言在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动

而造成的图象模糊则称为运动模糊。所得到图象中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图象。运动模糊图象在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图象复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图象复原关键是要知道图象退化的过程，即要知道图象退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。由于图象中往往伴随着噪声，噪声的存在不仅使图象质量下降，而且也会影响了图象的复原效果。从上面论述可以知道，运动造成图象的退化是非常普遍的现象，所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识，找到一种相应的反过程方法来处理图象，从而尽量得到原来图象的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其他应用的需要。 1、绪论数字图象处理研究有很大部分是在图象恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图象发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图象受噪声的影响，最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。由于以上的这些特性，图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。本次实验主要在PSF对图像进行运动模糊退化处理的基础上，采用逆滤波、维纳滤波和最小二乘滤波来实现图像的复原。

图像分割方法综述matlab论文

图像分割方法综述摘要：图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类，把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础，是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理，所以图像分割被视为图像处理的瓶颈，具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究，并且几十年来，这方面的研究从来没有间断过。到目前为止，已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。关键字：图像分割；阈值；区域和边缘；交互式算法；纹理分割彩色图像分割 1.引言图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术，从其产生至今，已经广泛的应用于各个领域，为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域，是计算机科学新的发展方向之一。目前，已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少，但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功，显示出了巨大的潜力。在医学数据可视化方面，也有了许多硕果。如：医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理；大脑生理形态分析，神经细胞中钙活性的可视化；计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的：如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源，用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色、纹理等）上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在，图像处理技术已经成功应用于许多领域，其中，纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征：（1）分割出来的各区域对某种性质（例如灰度、纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。（2）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。（3）区域边界是明确的。大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束，则