8.1.2图像的分辨率,图像的颜色深度
池河中学2017-2018学年度第一学期教学设计
年级8年级
科
目信息
技术
任课教师李瑞峰授课时间 1
课题图像的分辨率，图像的颜色深度授课类型新授
课标依据学习应用技能 ,提高信息素养,培养创新能力
《图像的分辨率，图像的颜色深度》属于初中信息技术课程第1章图形图像初步知识中的重要内容，本节课选用的教材是人民教育出版社出版的：《信息技术》八年级上册中的二节。主要是帮助学生掌握一些基本的概念，教会学生理解图像参数的方法。
教学目标知识与
技能
理解和掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念，并能理解二者对图像的影响。
过程与
方法
通过自学和讲解二个参数的特点，理解它们之间的联系与区别。
情感态
度与价
值观
激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的
活动。
教学重点难点教学
重点
全面掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念。
编号：8.1.2
教学
难点
掌握图像的颜色深度。
教学过程设计
师生活动设计意图回想上节课的内容，我们学习了位图和矢量图，
在学习过程中我们也提到了像素，分辨率等概念，
今天我们要加深这几个概念的了解。
在照像机的参数中。像素是描述的数码相机的
主要参数，引出分辨率的概念。
任务一，阅读自学课本第二课，初步了解像素
和深度概念。
布置探究任务二，按课本要求查看图像素材文
件像素、存储容量、颜色位数。查看过程中理解分
辨率和文件大小及像素等概念。
发放相关知识材料教师对照讲解让学生理解分
辨率和像素的关系。
阶段性小结。图像分辨率则是单位英寸中所包
含的像素点数，辨率是图片清晰程度的标志。
显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类
利用电脑的显示属性设置来自主探究“位深度”
的概念。
任务三，动手调整计算机的显示参数
教师提示：右键，分辨率，高级设置
阶段性小结
复习巩固旧
知识，引出
新知识。
以任务为驱
动开展教学
激发学生兴
趣；引导学
生发现问
题，并学会
分析问题。
学生动手进行
操作，在操作
中体会理解概
念
图像存储容量计算的公式、和深度的概念。图像深度是指存储每个像素所用的位数，用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数。老师给予个别辅导和同学之间的协作互助都营造了积极、互动的课堂氛围，有利于学生的自主学习能力、团结协作能力的培养。
8.1.2图像的分辨率,图像的颜色深度
池河中学2017-2018学年度第一学期教学设计 年级8年级 科 目信息 技术 任课教师李瑞峰授课时间 1 课题图像的分辨率，图像的颜色深度授课类型新授 课标依据学习应用技能 ,提高信息素养,培养创新能力 《图像的分辨率，图像的颜色深度》属于初中信息技术课程第1章图形图像初步知识中的重要内容，本节课选用的教材是人民教育出版社出版的：《信息技术》八年级上册中的二节。主要是帮助学生掌握一些基本的概念，教会学生理解图像参数的方法。 教学目标知识与 技能 理解和掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念，并能理解二者对图像的影响。 过程与 方法 通过自学和讲解二个参数的特点，理解它们之间的联系与区别。 情感态 度与价 值观 激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的 活动。 教学重点难点教学 重点 全面掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念。 编号：8.1.2
教学 难点 掌握图像的颜色深度。 教学过程设计 师生活动设计意图回想上节课的内容，我们学习了位图和矢量图， 在学习过程中我们也提到了像素，分辨率等概念， 今天我们要加深这几个概念的了解。 在照像机的参数中。像素是描述的数码相机的 主要参数，引出分辨率的概念。 任务一，阅读自学课本第二课，初步了解像素 和深度概念。 布置探究任务二，按课本要求查看图像素材文 件像素、存储容量、颜色位数。查看过程中理解分 辨率和文件大小及像素等概念。 发放相关知识材料教师对照讲解让学生理解分 辨率和像素的关系。 阶段性小结。图像分辨率则是单位英寸中所包 含的像素点数，辨率是图片清晰程度的标志。 显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类 利用电脑的显示属性设置来自主探究“位深度” 的概念。 任务三，动手调整计算机的显示参数 教师提示：右键，分辨率，高级设置 阶段性小结 复习巩固旧 知识，引出 新知识。 以任务为驱 动开展教学 激发学生兴 趣；引导学 生发现问 题，并学会 分析问题。 学生动手进行 操作，在操作 中体会理解概 念
深度图像的二值化
深度图像的二值化
————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:
3．2 深度图像二值化 图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(ＯCR）、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息,因此在进行二值化预处理过程中,能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中,图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论,在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论,较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。 3.2.1.灰度图像与二值图像 数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲,数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的,每个数据点称为像素(pixｅl)。比如一幅２56×４00，就是指该图像是由水平方向上2５6列像素和垂直方向上4０0行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(ｃoｌoｒ)、灰度(grａｙscaｌe)等，颜色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。 3.2.1.１彩色图像 彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红(R)、绿（Ｇ）、蓝（B)三个波段,是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255种值可取,这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、Ｇ、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,一个像素点的变化范围为２５5种。图1-1为彩色图像。
国产高分辨率卫星影像自动化高精度处理
国产高分辨率卫星影像自动化高精度处理----------卫星影像基于已有DOM/DEM自动化处理测试报告1、测试情况 1.1.数据情况 影像类型景数单景全色大小单景多光谱大小 高分一号31624Ｍ156Ｍ 天绘一号15976Ｍ137Ｍ资源1号02Ｃ7300Ｍ*2103Ｍ资源三号6 1.12Ｇ606Ｍ 1.2参考数据 参考DOM：影像分辨率为2米； 参考DEM：1：1万分幅DEM，格网间距为5米。 1.3机器性能 电脑工作站一台，其主要性能配置如下： CPU：Intel Xeon E5-269016核 RAM：128G 磁盘驱动器：Samsung SSD850
2 、作业流程 3、效率统计 3.1预处理 已有DEM和DOM预处理可在任务开展前，电脑全自动化进行预 处理，本次任务预处理1：10000分幅参考DEM2871，参考DOM40.5G，利用晚上时间（18小时）完成。 3.2自动定向纠正与融合处理 备注：以下时间全为计算机自动计算的时间，不需额外人工处理 影像类型全色影像自动定向与纠正全色与多光谱影像配准纠正与融合 高分一号4.5分钟/景（总共20景，7核 并行，90分钟完成） 1.2分钟/景（总共31景，12核并行， 37分钟完成） 天绘一号9分钟/景（总共9景，5核并 行，85分钟完成） 6分钟/景（总共15景，15核并行， 106分钟完成） 资源三号25分钟/景（总共5景，单核 处理，128分钟完成） 45分钟/景（总共5景，单核处理， 220分钟完成）
4、成果展示 4.1控制点分布情况 备注：因计算机保密要求，以下所有图片均为彩色打印再扫描得到的，色彩有些偏色。 图1高分一号全色影像基于底图匹配控制点分布情况 图2天绘全色影像基于底图匹配控制点分布情况
深度图像的平面分割算法
深度图像的平面分割算法 王恒1,赵亮 摘 要: 三维激光扫描系统使用深度图像来重建城市建筑模型，现有激光点云数据处理系统程序直接 进行海量点云数据建模较为困难。因为实际模型往往含有复杂表面几何特征,如果利用深度图像直接进 行拟合,则会造成建筑模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大,甚至无法使用数学表达式描述三维 模型。 深度图像拟合或深度图像分割,是将具有相同几何特征的点云数据划分同一个区域并进行曲面拟合。深度图像分割主要有两种方法：一种是基于边缘分割的方法，另一种基于区域生长的方法。由于深度图像获取方式的特点，其点云数据往往不连续含有较多的噪声。使用基于边缘分割算法，仅当所处理点云数据具有连续性并且噪声点比较少的情况下，方能有效实现边界点分割。因此深度图像的分割方法也较多的集中在基于区域的分割方法。利用高斯曲率和平均曲率及方向将点附近的曲面类型分为8种,对数据点进行初步分类,从初步分类的点集中找一个合适的生长点,用二次多项式函数来进行区域生长,实现了深度图像数据的分块与曲面拟合。本文提出的算法利用了建筑物包含大量平面的特点，将分割问题具体到了平面分割，从而避免了低精度估计高斯曲率和复杂的二次曲面拟合，完成了一种高效简洁的算法用来识别深度图像的平面特征。该算法借鉴了数字图像处理方法首先平面拟合邻近n*n区域的点集，计算出邻域点集的协方差矩阵及其特征值和特征向量；如果绝对值最小特征值小于阈值，则可以认为该点的局部平面拟合成功；最小特征值对应的特征向量为局部法向量。接着从左到右沿扫描线遍历深度图像中的每个坐标点，按照聚类分析的原则对该点和其上方、右上方、右方的三个坐标点的法向量按照具有相同方向和同处一个平面的两个相似度准则进行比对，来获得两个局部平面是否同处一个平面。本文提出的算法将深度图像分割成为若干个集合，每个集合的任意点都同处一个平面。本文根据深度图像的数据特征给出了合理高效的数据结构和算法，并以图例说明深度图像平面分割算法的有效性。 关键词：点云数据；深度图像；平面分割
深度图像的二值化
3.2 深度图像二值化 图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。 3.2.1.灰度图像与二值图像 数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵 图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。比如一幅 256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜 色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。 3.2.1.1彩色图像 彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的 每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。图1-1为彩色图像。
高分辨率遥感图像融合方法的比较正式
包头师范学院 本科学年论文 论文题目：高分辨率遥融图像融合方法比较院系：资源与环境学院 专业：地理信息系统 学号：0912430022 姓名：郭殿繁 指导教师：同丽嘎 撰写学年：2010 至2011 学年 二零一零年十二月
摘要：目前，遥感中高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流。本文通过对遥感影像四种融合方法的研究，并且用呼和浩特市快鸟影像图像融合举例，加深对四种融合方法的理解和理论应用，最后通过截取呼和浩特市快鸟影像的原始多波段彩色影像和原始高分辨率全色波段影像的一部分进行四种融合方法来进行精度的比较，以ENVI4.7软件作为平台，最终得出，Gram-Schmidt变换效果最好，HSV变换融合效果最差。 关键词：图像融合；PCA变换；Gram-Schmidt变换；Brovey变换；HSV变换；精度比较 Abstract: At present, the remote sensing high resolution full-color remote sensing image and low spatial resolution multi-spectral remote sensing image fusion is image fusion technology application of mainstream. This article through to four kinds of remote sensing image fusion method with the principle and analysis, and in Hohhot, fast image image fusion for example, the bird to deepen the understanding of four fusion method and theory, and finally by intercepting the original image Hohhot fast bird multichannel color image and primitive high-resolution full-color band image on the part of four fusion method for precision compared to ENVI4.7 software as a platform to finally arrive, the best effect, Schmidt transform - the worst. Fusion result transformation HSV. Key words: image fusion, PCA transform; Schmidt transform; the - Brovey transform; HSV transform; Precision；
图像深度与颜色类型
图像深度与颜色类型 2011-09-07 17:06:44| 分类：图像处理| 标签：|举报|字号大中小订阅四．图像深度与颜色类型< XMLNAMESPACE PREFIX ="O" /> 图像深度是指位图中记录每个像素点所占的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。图像的颜色需用三维空间来表示，如RGB颜色空间，而颜色的空间表示法又不是惟一的，所以每个像素点的图像深度的分配还与图像所用的颜色空间有关。以最常用的RGB颜色空间为例，图像深度与颜色的映射关系主要有真彩色、伪彩色和直接色。 （一）真彩色（true-color）：真彩色是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的颜色称为真彩色。例如图像深度为24，用R：G：B＝8：8：8来表示颜色，则R、G、B各用8位来表示各自基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为28＝256种。图像可容纳224＝16M 种颜色。这样得到的颜色可以反映原图的真实颜色，故称真彩色。 （二）伪彩色（pseudo-color）：伪彩色图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为颜色查找表（CLUT，Color Look-Up Table）中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。这种用查找映射的方法产生的颜色称为伪彩色。用这种方式产生的颜色本身是真的，不过它不一定反映原图的颜色。在VGA显示系统中，调色板就相当于颜色查找表。从16色标准VGA调色板的定义可以看出这种伪彩色的工作方式（表06-03-2）。调色板的代码对应RGB颜色的入口地址，颜色即调色板中RGB混合后对应的颜色。 表06-03-216色标准VGA调色板
数字图像处理报告 图像二值化
数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容： 掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5'); 2．图象二值化 方法一：
I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');
基于深度学习的图像深度估计及其应用研究
基于深度学习的图像深度估计及其应用研究场景深度估计是计算机视觉领域的一项重要课题。利用图像的深度信息,可以重构场景的三维结构信息,对机器人自主导航、物体识别与抓取等任务具有重要意义。 传统的视觉深度估计方法多利用场景的多视信息,通过三角几何对应关系从二维图像中恢复场景深度,计算量大且复杂。近年,随着深度学习的发展,利用卷积神经网络重构场景深度成为研究者关注的热点方向。 卷积神经网络可以利用图像数据及其配套的基准深度数据预先训练学习,在测试阶段可以实现端到端的全分辨率图像深度估计。该方法不仅速度快,实现简单,而且可实现场景的尺度恢复,有益于机器人的空间任务执行。 在此背景下,本文在深入研究近年基于卷积神经网络的深度估计方法基础上,提出创新性的端到端深度学习网络,实验证明所提方法可进一步提升算法性能。本文首先提出了一种端到端的学习方案,用于从稀疏深度图和RGB图像中预测尺度化的稠密深度图。 该方案中,首先利用稀疏采样生成稀疏深度图,然后将彩色图像和稀疏深度图作为网络输入,输出全分辨率深度图像。在训练过程中,稀疏深度图作为深度估计网络的监督信号来恢复场景的真实尺度。 为了更精确的估计场景深度,本文引入“correlation”层,人工模拟标准匹配过程来融合稀疏深度信息和彩色图像信息,即使用颜色信息来帮助提高基于稀疏深度图的预测精度。最后,利用精细化模块以全分辨率输出场景深度图像。 在NYU-Depth-V2和KITTI数据集上的实验结果表明,与前沿算法相比,该模型能够以全分辨率恢复尺度化的场景深度,具有更优的性能。本文提出了并行构
建的深度估计网络和相机位姿估计网络。 相机位姿估计网络以单目视频序列为输入,输出六自由度的相机相对位姿。深度估计网络以单目目标视图为输入,生成稠密的场景深度。 最后基于相机模型,生成合成视图,并把它作为监督信号联合训练两个并行的估计网络。与此同时,稀疏采样生成的稀疏深度图作为深度估计网络的另一个监督信号,帮助恢复其全局尺度。 深度估计网络获得的尺度信息又通过合成视图与目标视图的光度误差耦合传递给位姿估计网络。在测试阶段,深度估计器和位姿估计器可以分别独立的使用。 在KITTI数据集上对本文算法进行了实验评估,所提算法在多个指标上优于前沿算法。
数字图像处理 简答题
1. 图像处理的主要方法分几大类? 答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域 法）。 空域法：直接对获取的数字图像进行处理。 频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行 处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么? 答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析 处理。图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。图像增强：对图像的某 些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图像复原：去除图像中的噪声 干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像编码：在满足一定的图形质量要求下对 图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。图像分析：对图像中感兴趣的目标进 行检测和测量，从而获得所需的客观信息。图像识别：找到图像的特征，以便进 一步处理。图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释， 从而指导和规划行为。 3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。 答：灰度:使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示 图像.像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量 和谱分量两种)。通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取 离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对 原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。 单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度 图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确 定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜 色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度 或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深 度。图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。） 图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的 乘积。 4. 什么是采样与量化？ 答：扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样：将空间上连续的 图像变成离散点的操作。采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化： 将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度级：一幅图像中不同灰度值的个 数。一般取0~255，即256个灰度级 5.说明图像函数 的各个参数的具体含义。 答：其中，x 、y 、z 是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是像素点的强度。它 表示活动的、彩色的、三维的视频图像。对于静止图像，则与时间t 无关；对于 单色图像，则波长λ为常数；对于平面图像，则与坐标z 无关。 6、请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题? 答：马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的 现象。同时对比度现象：此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它 的强度，而与环境亮度有关 共同点： 它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函 数。 ) ,,,,(t z y x f I λ=
单目视觉图像深度测量方法研究
单目视觉图像深度测量方法研究 相机与其它传感器相比,具有能够直观反映客观世界、数据量大、信息丰富等特点,而且通常价格较低、配置方便,是自动化装置和机器人感知环境传感器中的优先选择之一。但由于普通相机在拍摄时获得的是被拍摄场景投影到成像平面上的二维图像,丢失了场景的深度信息,这使得机器无法通过图像直接得到场景中物体的远近、大小和运动速度等信息,因此需要从二维图像中恢复深度信息,即深度测量。深度测量在工业自动化、智能机器人、目标检测和跟踪、智能交通、三维建模和3D视频制作等领域都有广泛的应用。深度测量方法有很多种,其中基于单目视觉的图像深度测量方法具有设备简单、成本低廉、操作方便等特点而成为研究热点,并且单目相机体积小,重量轻,在一些有空间大小或载荷限制的特定场合以及手眼系统等应用中,需要或只能使用基于单目视觉的图像深度测量方法,而目前该测量方法还很不成熟,有必要对其计算原理、技术方法等方面进行研究。 因此本文对基于单目视觉的图像深度测量方法开展研究,主要工作和创新点如下:(1)提出一种基于熵和加权Hu氏不变矩的目标物体绝对深度的测量方法。该方法用普通单目相机拍摄同一场景的两幅图像,拍摄时保持相机的参数不变,将相机沿光轴方向移动,分别在物距间隔为d的前后两处各拍摄一幅图像,然后采用LBF模型的方法分割出图像中的物体,并求出各个目标物体像的面积,再将物体像的熵的相对变化率和加权Hu氏不变矩结合起来实现图像内物体的自动匹配,最后运用本文推导的公式计算出各个目标物体的绝对深度。文中采用真实场景图像对该方法进行了实验验证并与其他方法进行了对比,结果表明了该方法的有效性。(2)提出一种基于SIFT特征的目标物体绝对深度的测量方法,该方法同样需要按照上面的方法获取同一场景的两幅图像,然后分别对这两幅图像进行图像分割和SIFT特征点提取,并进行图像中的目标物体匹配,接着用凸包和几何形状约束从匹配物体中选出一对最佳直线段,最后根据光学成像原理利用直线段长度计算出场景中静态目标物体的绝对深度信息。 由于是通过被测量物体上的两个SIFT特征点所成的直线段长度来计算出物体的绝对深度信息的,所以该方法鲁棒性较好,不受场景中被测量目标物体部分遮挡或缺失的限制,对比实验表明该方法测量精度高于现有其他方法。(3)提出一种基于梯度信息和小波分析的单幅图像相对深度测量方法。该方法首先利用图像
彩色分辨率检测图(介绍)
彩色分辨率检测图 1.创作目的： 当今时代，平板电视机得到普及，这种电视机的屏幕足夠大(40吋以上)，分辨率足夠高(4K分辨率3840×2160)，有着和电脑显示器同样的接口(USB、HDMI接口)，价格也降到足夠的低，能否用这种电视机代替电脑行业中所需要的高分辨率大屏幕显示器呢?容我细细说来：伩息系统最要紧的是保真！对于电脑显示器而言，其屏幕的输出应该精准地显示其输入的伩息，按照像素的坐标位置显示输入的RGB色度值。通常，电脑的显示器可以做到这点，其实也必须做到这一点。 对于电视机而言，理应也是如此，然而，受制于诸多因素，电视机的显示器往往做不到这一点。从标清电视开始，为了和黑白电视兼容和压缩传输的伩息，与电脑显示器不同，彩色电视不是按照RGB三基色方式传输伩息，而是按照YUV亮度和色差分量方式传输伩息，而亮度伩息佔据传输频道的大部分带宽（对于PAL制电视约为6M带宽），色差伩息被压缩到很小的带宽（约为1.3M带宽）；以后发展到数字电视，仍然是亮度伩息优先于色差伩息，亮度伩息的採样频率往往要高于色差伩息的採样频率；这样就造成了电视机的亮度伩息比较精准，色度伩息有所失真。 由于“人眼对黑白图像的细节有较高的分辨力，对彩色图像的细节分辦力较低”，因此图像大面积用彩色伩息来渲染塗布，而轮廓细节由亮度伩息来勾勒描绘。基于这种解释，对于无时不在跃动变化的视频伩息，人们不会也不可能紧盯每秒几十帧图像中的每一帧图像的每一瞬间的任何位置的微小像素的RGB色彩失真，从而可以宽容接受这些失真；然而对于电脑显示器而言，长久静止不动显示文字图表等几何式样的规整伩息，某个位置微小的颜色失真，便是与众不同，能清楚地被感知。 通常电视机的检验规范规定检验电视机的清晰度，其方法是输入黑白楔形线束的检测图，人眼观察屏幕上线束可分辨处的清晰度数值。这种检测方法的检测对象是亮度伩息，也可以说，能夠检测亮度伩息的精准显示，但和色度伩息不搭界，无絲毫关系，不能检测屏幕上某个像素点显示的RGB色度值是否和输入的伩息精准一致。 本人不反对把已经通过清晰度检验规范的电视机，做为合格的电视机产品，在市场上销售。我们无须苛求电视机必须达到精准显示输入的RGB色度伩息，这是对电脑显示器的要求；但是如果把不能精准显示输入的RGB色度伩息的电视机拿来就当作电脑显示器用，则不是无知就是自欺欺人了。 当今已有某些品牌型号的电视机能夠精准显示输入的RGB色度信息，可以作为电脑显示器用；估计这将成为一个趋势，在不远的将来，会有更多的电视机的显示器能够达到电脑显示器的要求。 基于这些情况，我们需要有一种检测方法，在给定的分辨率下，用于检测显示器某个像素点的输出显示，是否和输入伩息的RGB原始伩息精准一致，从而可以做电脑显示器用。为此目的，本人设计制作了“彩色分辨率检测图”。
数字图像处理1-关于灰度,比特深度,彩色图像等名词的理解
灰度图像 灰度图像是区别于普通rgb编码图像的一种特别的图像编码。它将一张黑白照片的每个像素设置了256个灰度档，每个像素根据自身反应的图像上点的明亮程度来展示对应的灰度。同时使用rgb的编码一样可以得到黑白照片，但是二者各有优缺点。灰度图像的黑白照片，由于每个像素只需要8bit的存储量，占用空间更小。而rgb模式下的黑白照片虽说占用了3倍的空间，相对应的阴影细节却能更好的体现出来。 比特深度 比特深度也就是通常买显示器会说到的“色域”。8bit的深度就是说一个像素点对应的颜色，其rgb值中的每一个都分为256档。当然除了8bit还有11bit，16bit之类的更宽的色域，相对应的图片的颜色会更丰富，更有层次感。 图像分辨率 图像分辨率是一个用来描述图像质量，图像清晰程度的一个量。其基本概念是指每一平方英寸中有多少个像素点，单位就是人们经常提到的dpi。而整个图像的像素个数就是由图像本身的宽、高以及图像分辨率来共同确定的。 图像直方图 图像直方图是对图像曝光程度以及颜色的一种特别的表现方式。在灰度图像中，其横坐标就是256个灰度档，而其纵坐标就是整个图像中某一灰度档对应的相对像素数量。在rgb图像中也同理，只不过每个单独的原色会有其单独的直方图。如果图像直方图中某一位置出现峰值，就说明这个强度的像素点最多。如果在横轴最左端或最右端出现峰值，则说明画面过曝或过暗，损坏无法修复。 Bayer Filter的工作原理 Bayer Filter通常翻译为拜耳过滤器或拜耳滤色器，现在的数字图像采集设备基本上都是用的这种原理。由于要同时采集rgb信息，平面上均匀分布着3种采集单元，分别对应着rgb三原色。每个单元由一片或红或绿或蓝的玻璃和可以感受光强的传感器构成，光线通过彩色玻璃，对应颜色的光线就会照射到传感器上，待曝光结束后，对传感器的读数进行计算，就可以还原某一像素上对应的rgb值构成其采集到的颜色，所有单元同理。此外，由于两个单元之间有微小的缝隙，会有部分光无法直接被传感器利用。于是在缝隙间会有微透镜将这部分光折射到附近的单元中，保证尽可能高效准确的完成采集。
图像二值化算法研究与实现
图像二值化算法研究与实现 摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对VC++ 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了图像二值化算法以及利用VC++软件工具进行算法的实现。论文重点实现了图像分割技术中常用灰度图像二值化算法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；二值化；VC++； 1.引言 1.1 图像与数字图像 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 数字图像：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。 图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。 1.3 图像二值化原理及意义 图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度
基于低分辨率彩色指导图像的深度图像超分辨率重建
2018年4月图 学 学 报 April2018第39卷第2期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.39No.2 基于低分辨率彩色指导图像的深度图像 超分辨率重建 武玉龙，赵洋，曹明伟，刘晓平 (合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥 230009) 摘要：传统的以彩色图像为指导的深度图像超分辨率(SR)重建方法，参考图像必须为高分 辨率彩色图像，彩色图像的分辨率决定了深度图像的放大上限。同时，实际应用中可能只存在低 分辨率彩色图像，此时上述方法也不再适用。为此，探讨使用任意分辨率彩色图像为指导的深度 图像SR重建方法。首先，使用大量不同类别的图像SR算法对输入彩色图像进行上采样，得到 高分辨率彩色图像并以此作为指导图像，然后采用基于二阶总广义变分方法，将由低分辨率彩色 图像重建得到的图像作为正则约束项，添加图像边缘信息，构建目标函数，将深度图像SR重建 问题转化为最优化问题，再通过原-对偶方法求解，最终得到高分辨率深度图像。探讨了之前被 相关方法所忽略的情形，该方法可以适用于任意分辨率的彩色指导图像。并且通过相关实验发现 了令人惊异的现象，即通过使用低分辨率彩色图像放大后作为指导，可以得到与使用高分辨率彩 色指导图像相近甚至更好的结果，对相关问题的研究和应用具有一定参考意义。 关键词：超分辨率重建；深度图像；二阶总广义变分；ToF相机 中图分类号：TP 751 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2018020235 文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2018)02-0235-09 Low-Resolution RGB Image Guided Depth Image Super-Resolution WU Yulong, ZHAO Yang, CAO Mingwei, LIU Xiaoping (School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: In traditional methods of RGB image guided depth image super-resolution, the reference images are required to be high-resolution intensity images and its resolution determines the upper limit of the depth image upsampling. Moreover, in some situations only low-resolution RGB images are available, thus the traditional methods are unpractical. In this paper an arbitrary resolution RGB image guided depth image super-resolution is proposed. First, we use different image super-resolution algorithm for the input RGB image upsampling, so that a high-resolution reference RGB image can be obtained. Then we increase the resolution of the input depth image by using the second-order total generalized variation based method and adding edge cues from the reference image obtained in above step. Then the final energy objective function is defined and depth image super-resolution can be transformed into optimization problem, which can be solved by primal-dual energy minimization scheme. Finally the high-resolution depth image is generated. This paper explores the cases previously ignored by the relevant method and the proposed method can be applied to arbitrary resolution RGB 基金项目：国家自然科学基金面上项目(61370167)；国家自然科学基金青年科学基金项目(61602146)；安徽省自然科学基金项目(JZ2015AKZR0664) 第一作者：武玉龙(1991-)，男，山东东营人，硕士研究生。主要研究方向为三维重建。E-mail：1317255537@https://www.360docs.net/doc/2f770326.html, 通信作者：刘晓平(1964-)，男，山东济南人，博士，教授，博士生导师。主要研究方向为计算机辅助设计、计算机图形学。E-mail：liu@https://www.360docs.net/doc/2f770326.html, 万方数据
多光谱和全色图像研究背景及意义
1、 研究背景及意义 遥感影像具有成像区域面积大（一幅图像可以包括的地表的面积可达几十*几十平方公里，甚至上百），在外太空可以不受天气影像，成像快速等特点，在工农业生产、军事侦察打击，地球资源普查等方面有着重要应用。一般遥感卫星上具有一个全色传感器，可以对大范围的光谱进行光谱响应，形成全色图像。全色图像是灰色图像，具有高的空间分辨率，但是因为只有一个光谱带，因此光谱分辨率较低，不能确定地物的类型，对地物类型识别极为不利。为了弥补全色图像的不足，卫星上一般同时搭载一个多光谱传感器（常见的有红、绿、蓝、近红外、远红外光谱带等）。由于物理器件的限制，多光谱传感器具有高的光谱分辨率，但是空间分辨率较低。多光谱和全色图像融合就是结合全色图像具有高的空间分辨率，多光谱图像具有高的光谱分辨率的优点，合成具有全色的空间分辨率和多光谱图像的光谱分辨率的融合图像。 2、 研究现状 早期多光谱和全色图像的融合方法有比率法(brovey 方法)和成分替换法（HIS 方法、PCA 方法等），后来随着多尺度分析工具的出现，出现了多尺度图像融合(高通滤波，小波变换，contourlet 变换，NSCT 等变换的多尺度图像融合方法)，最近有基于变分方程能量函数最优解的图像融合和基于稀疏表示的图像融合以及两类方法的结合(如HIS 和多尺度分析的结合)的融合方法。 比率方法图像融合的一般化模型是： i i P F MS S ↑= 其中Fi 融合图像的第i 带，P 是全色图像，S 是合成图像，MSi 是上采样后的第i 带多光谱图像。其中合成图像S 是关键，早期是通过多光谱带的平均得到合成图像S ，后来通过多光 谱图像的加权平均得到，现在是通过求最小化差异函数2min P S -P P 得到。该方法得到的
图像二值化中阈值选取方法研究
目录 摘要 ................................................................. III Abstract............................................................... IV 第一章绪论. (1) 1.1 图像与数字图像 (1) 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 (2) 1.3 灰度图像二值化原理及意义 (4) 第二章软件工具——MATLAB (6) 2.1 MATLAB概述 (6) 2.2 MATLAB的工作环境 (6) 2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8) 2.4 工具箱实现的常用功能 (9) 第三章图像二值化方法 (11) 3.1 课题研究对象 (11) 3.2 二值化方法研究动态 (13) 3.3 全局阈值法 (18) 3.4 局部阈值法 (18) 第四章 Otsu方法和Bernsen方法 (20) 4.1 Otsu算法分析 (20) 4.2 Otsu方法流程图 (22) 4.3 Bernsen算法分析 (23) 4.4 Bernsen方法流程图 (23) 第五章 Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25) 5.1 Otsu方法实验结果分析 (25)
5.2 Bernsen方法结果分析 (27) 5.3 0tsu方法和Bernsen方法实验结果比较 (28) 5.4 结论 (29) 结束语 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33) 附录：源代码 (34)
摘要 在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法
高空间分辨率图像
高空间分辨率图像 卫星影像空间分辨率能够被传感器辨识的单一地物或2个相邻地物间的最小尺寸。空间分辨率越高，遥感图像包含的地物形态信息就越丰富，能识别的目标就越小。广西善图科技有限公司 高空间分辨率图像（简称“高分图像”）包含了地物丰富的纹理、形状、结构、邻域关系等信息，可主要应用于地物分类、目标提取与识别、变化检测等。 目前，已经商业化运行的光学遥感卫星的空间分辨率已经达到“亚米级”，如2016年发射的美国WorldView-4卫星能够提供0.3 m分辨率的高清晰地面图像。 近年来，随着我国空间技术的快速发展，特别是高分辨率对地观测系统重大专项的实施，我国的卫星遥感技术也迈入了亚米级时代，高分2号卫星（GF-2）全色谱段星下点空间分辨率达到0.8 m。
上海陆家嘴高分辨率图像 GF-2号卫星0.8 m全色与3.2 m多光谱融合结果 商业化高分图像的多领域应用 农业 法国SPOT-5 2.5 m融合图像已经被应用于农作物种植面积的小区域精细抽样调查，基于空间排列结构特征分析，可以实现人工种植园中冬小麦、水稻和棉花等种植区域的提取。 城市规划管理 GF-2图像可准确地识别城市街道、行道绿地、公园、建筑物、甚至车辆数量信息。 海岸带调查 应用美国WorldView-2高分数据，大幅提高了海岸线提取的精度，实现了围填海状况监测。 灾情评估 高分图像可以实现滑坡和洪水淹没区快速提取、建筑物毁坏等监测，还可利用如美国IKONOS高分影像生成立体像对地震灾害前后房屋做精准的损毁状况评估。 军事国防 高分图像可以精确识别敌方的人员与装备，包括装备的型号、数量、调动等重要信息。