图像处理技术

图像处理技术
图像处理技术

S2 图像处理

S1.1 图像基础知识

S1.1.1 图形与图像

图像是直接量化的原始信号形式,构成图像的最基本元素是像素点。一个像素点有若干个二进制位描述,因此图像也叫位图。

图形是指经过计算机运算而形成的抽象化结果,由具有方向和长度的矢量线段构成。图形的描述不使用像素点数据,而是使用坐标数据、运算关系,以及颜色描述数据,因此图形也称为矢量图。

图像与图形的区别:

(1) 图像的数据量相对较大,图形的数据量相对较小。

(2) 图像的像素点之间没有内在联系,在放大与缩小时,部分像素点被丢失或被重复添加,导致图像的清晰度受影响;而图形由运算关系支配,放大与缩小都不会影响图形的各种特征。

(3) 图像的表现力较强,层次和色彩较丰富,适于表现自然的、细节的事物;图形则适于变现变化的曲线、简单的形状、运算的结果等。

S1.1.2 图像分辨率

图像分辨率的高低直接影响图像的质量。图像分辨率的单位是dpi,即每英寸显示的像素点数。如图像的分辨率为300dpi,则像素密度为每英寸300个。像素密度越高,图像对细节的表现力越强,清晰度也越高。

根据应用场合不同,选择不同的图像分辨率,如果用于在显示器上观看,图像分辨率设置为96dpi即可,如果用于印刷,图像分辨率至少应设置为150dpi、200dpi、300dpi。

S1.1.3 图像颜色与颜色深度

1、图像颜色

根据量化的颜色深度不同,图像颜色有两种模式:(1)单色图像(2)彩色图像与灰度图像

2、颜色深度

颜色深度是指图像中描述每个像素所需的二进制位数,以bit为单位。

S1.2 图像文件

S1.2.1 图像文件格式

S1.2.2 图像文件的体积与保存

1、影响图像文件体积的因素

图像文件的体积与图像所表现的内容无关,而只与图像的尺寸、颜色数量,以及数据压缩形式有关。影响图像体积的因素是颜色深度、画面尺寸和文件格式。颜色越多,画面尺寸越大,数据量越大;文件格式与压缩算法紧密相关,同样会影响图像文件体积。

2、图像文件体积的计算

图像文件体积与组成图像的像素数量和颜色深度有关,计算公式如下:

图像文件体积=(图像水平像素数*图像垂直像素数*颜色深度)/8

例如,某图像采用24bit的颜色深度,图像尺寸为800*600像素,则图像文件的体积为:

S=[(800*600*24)/8]=1440000字节,约合1.37M

若图像尺寸为1024*768像素,则图像文件体积为:

S=[(1024*768*24)/8]=2359296字节,约合2.25M

由此可见,要减少图像文件的体积,在保持图像尺寸不变的前提下,尽可能采用颜色深度低的图像格式。

3、图像体积与文件格式的关系

同一幅图像若采用不同文件格式保存,体积也不一样,至于采用什么文件格式最合适,要根据使用场合决定。数码相机多采用JPG格式,互联网多使用GIF格式,印刷多采用TIFF 格式,Windows环境多采用BMP格式。

例如:某真彩色图像的颜色深度为24bit,分辨率为300dpi,画面尺寸为10cm*8cm (1811*944),分别以不同格式保存,其文件体积如下表。

S1.3 图像采集

图像通常用扫描仪、数码相机直接获取,也可以从互联网、光盘图片库等来源获取。

1、图像扫描技术

图像扫描借助与扫描仪进行,其图像质量主要依靠正确的扫描方法、设定正确的扫描参数、选择合适的颜色深度,以及后期的技术处理。扫描时,可选择不同的分辨率进行,分辨率的数值越大,图像的细节部分越清晰,但是图像的数据量会越大。

为保证图像质量,应遵循“先高分辨率扫描,后转换其他分辨率使用”的原则。即不论图像将来采用何种分辨率,都应采用300dpi或更高的分辨率扫描。

2、数码拍摄技术

数码拍摄技术是利用数码相机获取图像的最直接的途径。数码拍摄技术主要包括构图、光圈控制、光线运用等方面。

数码拍摄的注意事项:(1)尽量采用RAW格式拍摄;(2)曝光要准确,宁欠勿过;(3)同一场景尽量多拍摄几张,便于后期处理。

S1.4 图像浏览

软件:ACDSEE

1、图像格式转换

(1) 双击桌面上的ACDSEE图标,打开浏览窗口,如下图所示;

像格式转换”对话框,如下图所示;

(3) 在“格式”列表中选择图像格式,单击“确定”按钮开始转换。

注:如果转换为JPEG格式,单击“格式设置”按钮可以设置转换后的图像品质;如果转换为TIFF格式,单击“格式设置”按钮可以设置压缩算法和图像分辨率;如果转换的源文件为GIF格式,单击“多页设置”按钮,可以设置转换的图像数量。

2、文件批量改名

(1) 启动ACDSEE,在文件窗口选择要改名的文件;

(2) 在选中的文件上单击鼠标右键,选择“批量重命名”;

(3) 在“批量重命名”对话框中,设置文件名前缀和数字格式,单击“确定”即可。

3、图像旋转

(1) 在文件窗口中选择要旋转的图像文件;

(2) 选择“工具”菜单中的“旋转/翻转”,打开对话框,如下图所示。

注:如果要实现任意角度的旋转,在图像文件上单击鼠标右键,选择“编辑”,打开编辑器窗口

如下图所示,在工具栏上,单击“旋转”按钮,打开对话框进行设置即可。

4、图像缩放

(1) 选择要缩放的图像,单击“工具”菜单中的“缩放”选项,打开“图像缩放”对话框,如下图所示;

(2) 在对话框中设置图像宽度和高度或图像比例。

5、曝光调整

(1) 选择要调整的图像文件,单击“工具”菜单中的“曝光”选项,打开“图像曝光调整”对话框;

(2) 在对话框中调整黑色和白色滑块的位置改变图像色阶。

S1.5 图像基本编辑

软件:光影魔术手

光影魔术手(nEO iMAGING)是一个对数码照片画质进行改善及效果处理的软件。简单、易用,不需要任何专业的图像技术,就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果。

1、曝光调整(曝光、数码减光、数码补光)

2、白平衡调整

3、胶片效果(黑白、正片、负片)

4、人像处理(美容、磨皮、去斑)

5、边框设置

6、高级调整(色阶、曲线、通道混合器、色彩平横、模糊、锐化)

S1.6 图像高级编辑

软件:Photoshop

1、抠图

(1) 规则形状(椭圆、矩形选框工具)

(2) 不规则形状(套索工具、钢笔工具)

(3) 色彩选择(魔棒工具、色彩范围)

(4) 复杂图像(图层蒙版)

2、图像合成

3、文字编辑

4、数码照片处理

最新图像处理技术作业及答案

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图像处理作业
1. 计算 F 和 H 的卷积。
7 1 3 F 7 2 0
7 1 2
H
1 1
1 1
2. 计算的 f (x) 的 N=8 的一维 DCT 余弦变换。
3. 为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方 图?
4. 一幅图像直方图如 a 所示,要求对其进行直方图规定变换,变换后直方图如
b 所示:
0.384
0.174
0.088
0.08
0.058
0.086
0.068
0.062
01234567
a图
0.4
0.2
0.4
01234567
b图
5. 用 5 X 5 的十字形窗口对下图进行滤波。
1111111111 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1115555111 1155555511 1155885511 1155885511 1155555511 1115555111 1111111111 1111111111
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6. 已知符号 a,e,i,o,u,? 的出现概率分别是 0.2 , 0.3, 0.1 ,0.2 ,0.1 ,0.1 , 对字符串 aieoau 进行算术编码;如果一个字符串(共四位)的算术编码是 0.23355,对其进行算术解码,求这字符串是什么。
7. 已知符号 a,e,i,o,u,? 的出现概率分别是 0.2 , 0.3, 0.1 ,0.2 ,0.1 ,0.1 , 求这些字符的霍夫曼编码,及编码后的平均码长。
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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

影像处理基本技术

照片编辑“高棉的微笑”

使用“镜头矫正”滤镜对画面进行矫正,操作步骤如下: (1)在Photoshop中,打开文件“吴哥少女.jpg”。双击工具箱中的“抓手工具”,令窗口缩放至合适显示比例。 (2)在图层面板上右键单击“背景”图层,从弹出的快捷菜单中选择“复制图层…”命令,在“复制图层”对话框中,命名新图层为“镜头矫正”,如图4所示,单击“确定”按钮。 (3)单击“背景”图层的“指示图层可见性图标”,隐藏该图层。 图4 “复制图层”对话框 (4)为了防止在镜头矫正过程中图像转到画布之外,要向四周扩展画布。可在菜单栏中选择“图像”→“画布大小…”命令,选中“相对”复选框,输入需要扩展的相对尺寸。如图5所示,单击“确定”按钮。 图5 “画布大小”对话框 (5)在菜单栏中选择“滤镜”→“扭曲”→“镜头矫正…”命令,出现扩展至全屏幕的“镜头矫正”对话框,矫正由于仰拍造成的镜头成像变形。 ○1为了便于观察,取消对话框下方的“显示网格”复选框;使用对话框左侧工具属性栏的“拉直工具”沿着窗格清晰的雕刻纹理,绘制一条水平矫正线将图像拉直到新的横轴,画面自动旋转相应的角度,如图6所示。

图6 用拉直工具进行倾斜矫正 ○2调整右侧“变换”栏目中的“垂直透视”数值,矫正由于仰角拍摄令镜头产生近大远小畸变,设置参考如图7所示,单击“确定”按钮。 图7 用垂直透视矫正参考数值 镜头矫正前、后对比效果如图8所示。 图8 矫正前、后对比效果 说明 (1)“镜头矫正”滤镜可用来旋转图像,或修复由于相机垂直或水平倾斜而导致的图像透视现象。相对于使用“变换”命令,此滤镜的图像网格使得这些调整可以更为轻松精确地进行。 (2)“垂直透视”校正由于相机向上或向下倾斜而导致的图像透视,使图像中的垂直

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理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。数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT(Computer Tomograph)。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题:(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由()组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素,颜色数为16色的彩色图,每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示,则需要()字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图,R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示,则调色板需要()字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A .位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中,最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点,即噪声,则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,),则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ,则旋转变换矩阵为() A .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C .sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A .-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B .-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C .-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D .-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A .128128? B .256256256 ?? C .256 D .6059

机器视觉技术发展现状文献综述 (2)

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

机器视觉系统与数字图像处理

第2章机器视觉系统与数字图像处理 2.1机器视觉系统 2.1.1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域,它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科,其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广,其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展,有力地推动了机器视觉的发展。机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域,例如机器人、飞行物体导制等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成。在生产线上,人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误,但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去;在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言,分为定量和定性检测两大类,每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃,如:印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外,在许多其它方法难以检测的场合,利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作,这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平 机器视觉系统的优点有:1.非接触测量,对于被检测对象不会产生任何损伤,而且提高了系统能够的可靠性;2.较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展人眼的视觉范围;3.长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用,可以说已经深入到我们的生活、生产和

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用 姓名: (班级:学号:) 【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响,并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状,列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素,同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 【关键字】图像处理;发展;技术应用 1 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期,随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,使图像更加清晰,以提取某些特定的信息,从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展,数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面,如:遥感,工业检测,医学,气象,通信,侦查,智能机器人等。无论在哪个领域中,人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系,因此,数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况 进入21世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。 从图像变换方面来讲,目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用;而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等,目前主要在指纹图像增强处理技术,医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高,而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法;图像分类(识别)图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状 图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用,许多国家每天派出很多侦察飞

机器视觉简介

机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分,在本实验室中机器视觉的主要系统组成为:光源、工控机、工业相机、镜头;其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖(实验室的光源性能一般,光照条件良好)。 图1 典型的机器视觉系统

图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主,其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等,实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块: 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期,美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph),1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展,人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1.目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5.一方面,数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大,作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究;另一方面,计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好;图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高;可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽;图像可以来自多种信息源,图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高;数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 (山东水利职业学院,山东日照276826) 摘要:随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词:数字图像处理;特征提取;分割;检索 引言 图像是指物体的描述信息,数字图像是一个物体的数字表示,图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理,它是一门新兴的应用学科,其发展速度异常迅速,应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代,图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业,对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大,而计算机运行处理速度相对较慢,这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高,运行速度大大提高,价格迅速下降,图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机,为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计,在人类获取的信息中,视觉信息占60%,而图像正是人类获取信息的主要途径,因此,和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言,对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]: (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声,改变图像中的亮度和颜色,增强图像中的某些成分与抑制某些成分,对图像进行几何变换等,从而改善图像的质量,以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,以便于计算机进行分析,例如,常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面,如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分,主要有以下三类,即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 (1)图像到图像。图像到图像的处理,其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先,各类图像系统中图像的传送和转换中,总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,衰减次要信息,提高图像的可读性,增强图像中某些特征,使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如,对图像的灰度值进行修正,可以增强图像的对比度;对图像进行平滑,可以抑制混入图像的噪声;利用锐化技

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代,更多高科技技术正在全面发展,数字图像处理技术作为一种新式技术,如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利,在遥感技术、工业检测方面发展迅速,在医学领域,气象通信领域也有很大的成就。由此,本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术;现状;发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代,计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利,人们应用计算机处理各种复杂的数据,将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术,在具体应用过程中,能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理,且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势,本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术,具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理,最终达到人们要求的水平,在具体的处理过程中,以改善图像的视觉效果为核心,最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库,发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代,当时普遍将其应用于报纸业,发展至20世纪50年代,图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展,也有更多的人开始关注和应用该技术,当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用,尤其是对月球照片的处理,获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时,数字图像处理技术的应用已经很普遍了,尤其是在计算机断层扫面(CT)等方面,该技术的应用得到了一致好评,而现今,数字图像处理技术随处可见,已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点:①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法,以不同的程序模式施加于数字图像技术上,根据实际需求对图像进行处理,因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像,其精度和再现性都提高了一个层次,尤其是在各种算法和程序的支撑下,进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术,其中数学和物理是关键,而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息,数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息,从而获取处理的关键性信息。

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页,请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸,注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分,共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象,若每像元用,bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分,共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度,图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

图像识别技术和图像处理技术

摘要 本文对图形图像处理系统的发展现状和所采用的主要技术进行了详细分析,确定了相应的结构和主要功能,以及实际开发中所采取的技术。系统在Windows XP平台下实现,本课题是采用Visual C++作为编程工具,采用面向对象的程序设计技术实现一个图形绘制和图像处理的应用软件。主要工作分为三类,包括基本图形绘制与编辑、简单的图像处理、图像格式的转换。图形方面主要是设计图形基类,以及继承图形基类的具体图形类。通过对独立功能的封装,可以为今后需要的图形图像的应用奠定基础。系统的优点有:充分体现了面向对象的设计思想,充分运用了C++的特性,比如封装、多态、继承。程序结构清晰,可读性好,程序中做了充分的注释。图形绘制部分避免了传统的switch case的繁琐结构。容易扩充和移植。 最后,对系统进行测试表明,系统功能达到了预期的要求,界面友好,操作简便,运行也较稳定,是一个完成基本功能的图形图像系统。 总体上,本文介绍了系统开发设计的全过程和设计过程中部分代码,也对系统测试的过程进行简单描述,同时对系统中采用的关键技术也作了一些必要的说明,对图像变换的基本原理,图像处理的基本原理和各种图像格式做了详细的阐述。 关键词:图形;图像;多态;继承

Abstract This article has carried on the detailed analysis about graph image processing system development and using of the key technology,identify the corresponding structure and central function, as well as the system adopts technology in the actual development. The system realizes under the Windows XP platform, the topic use Visual C++ as a programming tool, use object-oriented programming techniques to achieve a graphic and image processing software. Major work is divided into three categories, basic drawing and editing graphics, simple image processing, and image format conversion. The graph aspect is designs the graph base class , as well as inherits the graph bas e class’s specific graph class. Through independent function's encapsulation, for the future’s needs of the graphic images lays the foundation. The system merit has: the object-oriented design’s thought application of the c++ properties, for example encapsulation, pol ymorphism, and inheritance. Program’s structure is clear, good readability, codes has the full annotation in the program. The graph plan’s part has avoided complicated structure of the traditional switch case. Easy expansion and transplantation. Finally, system’s testing shows, s ystem’s functions achieve the expected demand, friendly interface, and the operation is simple, also a much stable operation, it has basic functions of the graphic image system. As a whole, this paper describes the system design process and part of the process of designing code, also carries on the simple description to the system test process, meanwhile it made some necessary explanations about key technology in the system, it made the detailed description to image transform of the basic

全国计算机信息高新技术考试图形图像处理模块动漫项目

全国计算机信息高新技术考试图形图像处理模块动漫项目 (二维、三维、数字绘画)项目介绍 一、项目介绍: 全国计算机高新技术考试是根据劳动部劳部发【1996】19号《关于开展计算机信息高新技术培训考核工作的通知》文件,由劳动部职业技能鉴定中心,在全国统一组织计算机及信息高新技术领域新职业、新工种职业技能的考试。 劳动部劳培司字【1997】63号文件明确指出,参加培训并考试合格者由劳动部职业技能鉴定中心统一核发《全国计算机信息高新技术考试合格证书》。 该证书作为反映计算机操作技能水平的基础性职业资格证书,在要求计算机操作能力并实行岗位准入控制的相应作为上岗证,在其他就业和职业评聘领域作为计算机相应操作能力的证明。通过计算机信息高新技术考试,获得操作员、高级操作员资格者,分别视同于中华人民共和国中级、高级技术等级,其使用及待遇参照相应规定执行;获得操作师、高级操作师资格者,参加技师、高级即使技术职务评聘时分别作为其专业技能的依据。 在劳社鉴发【2004】18号文件中,有进一步明确。全国计算机信息高新技术考试作为国家职业技能鉴定工作和职业资格证书制度的有机组成部分。

一、OSTA证书简介 1、简介 OSTA是Occupational Skill Testing Authority的英文缩写,即职业技能鉴定中心(中国劳动和社会保障部).OSTA是我国劳动就业和职业资格证书的权威机构。中心专门设置国外职业证书引进协调办公室专门负责外国先进职业证书方面的协调、管理工作. 通过OSTA考试就可以获得OSTA证书. OSTA证书在全国范围内有效. 2、考试方式 操作员和高级操作员级的考试全部采取上机实际测试操作技能的方式进行。 3、证书效用 考试合格者由劳动和社会保障职业技能鉴定中心统一核发“计算机信息高新技术考试合格证书”。此证书作为反映计算机操作技能水平的基础性职业资格证书,在要求计算机操作能力并实行岗位准入控制的相应职业作为上岗证;在其它就业和职位评聘领域作为计算机相应操作能力的证明。 4、OSTA证书图形图像处理模块二维动画、三维动画、数字绘画考试 OSTA证书图形图像处理模块二维动画、三维动画、数字绘画三个专业。 OSTA试考目的是为了检验考试试题、标准等资料的合理性,并通过试考调整考试相关资料和内容。二维动画、三维动画及数字绘画三个专业的OSTA考试处于初期研发阶段,对于考评资料的公正性及严谨性都需要通过试考的方式来进行评判,以期适应全国动漫学生及动漫相关从业者。 北京地区第一次试考时间暂定于10月30日。OSTA试考合格者可率先获取相关专业及中级的OSTA证书。

计算机图像处理与机器视觉复习重点

第一章概述 点运算:在图像处理中,只输入该像素本身的灰度的运算方式。 领域运算:在图像处理中,不仅输入该像素f0本身的灰度,还要以该像素f0为中心的某局部领域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算的方式。 对比度/清晰度:画面黑与白的比值,也就是从黑到白的渐变层次。比值越大,从黑到白的渐变层次就越多,从而色彩表现越丰富。【维基百科,课件上没找到】 第二章图像预处理 一、灰度变换(点运算) 目的:改善图像的灰度对比度或满足图像上灰度的某些特殊要求(问题:灰度偏暗或偏亮;范围不足;局部层次差) 1、灰度范围移动处理 g(i,j)=f(i,j)+d 当d>0时,灰度范围向高端移动,图像变亮; 当d<0时,灰度范围向低端移动,图像变暗; 2、灰度线性变换 (1)整体灰度线性变换 (g a=0,g b=255) (2)局部灰度线性变换 a. 限幅灰度拉伸-局部感兴趣(局部灰度拉伸到最大限度,而无用信息被抑制为黑色 或白色的单一灰度) b. 锯齿形灰度拉伸 将输入图像中不同灰度区间[f1,f2]、[f2,f3]、[f3,f4] 进行同样的灰度拉伸,使各个灰度区间都扩展到 允许的整个灰度范围[g a,g b]。 使输入图像中原来是缓慢变化的灰度,经变换后 在这些区间的f1、f2、f3等分割点的两端灰度发生 了突变。 c. 阈值灰度拉伸-二值图像

3、灰度非线性变化 (1)对数变化 g(i,j)=log[f(i,j)] 变换后的图像中低灰度区的灰度值 得到了拉伸,即对比度增强,而高灰度区 的灰度值被压缩,并且高低灰度区的灰度 过度平滑。 (2)连续函数变化 (3)二次变化 G(x,y)=f(x,y)2,0

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