视频图像后处理关键算法研究及实现
浙江大学信息与电子工程学系
硕士学位论文
视频图像后处理关键算法研究及实现
姓名：李源深
申请学位级别：硕士
专业：电路与系统
指导教师：严晓浪;丁勇
20100124
基于内容的项目视频关键帧识别技术研究
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2016, 5(2), 114-121 Published Online April 2016 in Hans. https://www.360docs.net/doc/6d12387972.html,/journal/sea https://www.360docs.net/doc/6d12387972.html,/10.12677/sea.2016.52013 Video Key Frame Recognition Technology Research Based on the Content Qian Liu, Gui’e Luo, Xianru Liu* Central South University, Changsha Hunan Received: Mar. 17th, 2016; accepted: Apr. 2nd, 2016; published: Apr. 5th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/6d12387972.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The key frame extraction is vital for automatic segmentation of video; the standard of extracted key frame directly affects the final result. Based on the analysis and research about project video, the paper proposes template matching, histogram comparison, the key frame detection and key frame recognition algorithm, and for the recognition accuracy and recognition rate of template matching and histogram comparison, the paper also does the comparison. In the recognition, the key frames adopted a new character segmentation algorithm. Finally, the paper summarizes the advantages of this method and good results have been achieved. Keywords Key Frame, Template Matching, Character Segmentation 基于内容的项目视频关键帧识别技术研究 刘倩，罗桂娥，刘献如* 中南大学，湖南长沙 收稿日期：2016年3月17日；录用日期：2016年4月2日；发布日期：2016年4月5日 摘要 关键帧的提取对于视频的自动切分至关重要，提取的好坏直接影响最终的结果，本文通过对项目视频的*通讯作者。
关于图像特征提取
关于图像特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。 局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特
视频会议视频调试技术与技巧
视频会议视频调试技术与技巧 视频会议是图像、声音的有机结合，为了获得理想的效果，必须按照操作规程做好前期的准备和调试工作。在实际应用中还有许多不尽人意的地方，主要表现在参数设置和实际操作等方面。如何做到心中有数、得心应手?本文就相关技术问题进行探讨，提出不同的解决方法和应用技巧。在视频调试过程中，常见的问题是图像无彩色和图像偏色。对于图像无彩色现象，可通过会议终端控制软件中的参数设置来加以解决;对于图像偏色现象，要通过白 视频会议是图像、声音的有机结合，为了获得理想的效果，必须按照操作规程做好前期的准备和调试工作。在实际应用中还有许多不尽人意的地方，主要表现在参数设置和实际操作等方面。如何做到心中有数、得心应手?本文就相关技术问题进行探讨，提出不同的解决方法和应用技巧。 在视频调试过程中，常见的问题是图像无彩色和图像偏色。对于图像无彩色现象，可通过会议终端控制软件中的参数设置来加以解决;对于图像偏色现象，要通过白平衡调整来校正因光源的色温变化而引起的图像偏色。会场中应避免使用混合光(室内照明光源、室外阳光的直射和散射)作为照明光源，不同色温的光源混合使用，将得不到理想的色彩还原，因此要尽量避免在会场中存在两种以上不同色温的光源。若使用视频会议摄像机，可通过重启的方法加以排除;若使用专业摄像机，可通过白平衡调整来加以解决，具体方法是：根据会场照明光源的色温选择合适的色温滤色片，采用自动白平衡调整，以保证准确的色彩还原。 在召开会议期间，要显示各地分会场的画面，若分会场采用“推”、“拉”、“摇”技巧来拍摄，存在问题的具体表现为运动画面不连贯、运动速度不均匀、落幅画面不到位。“推”是把视线逐渐接近被摄对象，由整体引向局部，突出整体中的某一部分;“拉”是由局部引向整体，说明某一局部所处的环境;“摇”分为左摇和右摇。“推”和“拉”是在同一镜头内包含有特写、近景、中景、全景画面，强调落幅，因此落幅的画面构图尤其重要，这是衡量画面是否到位的标准。不论采用哪种拍摄技巧，都要确保画面的稳定性和连续性，都要以稳定的画面作为起幅，并以稳定的画面作为落幅，并要有足够长的时间来保证画面的相对静止，这是人们心理要求和镜头组接所需要的。无目的地急推、急拉、突然变速、中途停止等，都会使观众造成视觉感受异常和动荡不安的感觉，其主要原因是操作失误和画面延滞效应所造成的。 对于采用会议终端控制软件进行控制的，要采用手动方式进行。比如，若要进行“推”(或拉)的动作，先构好落幅的画面，然后“拉”(或推)到全景，当总控室切换到本端的画面后，再按下鼠标，在落幅处松开鼠标;若要进行“摇”的动作，先构好落幅的画面，当总控室切换到本端的画面后，再按下鼠标进行左摇或右摇，在落幅处松开鼠标。但在实际操作中，由于摄像机的机位所限制，“摇”动作的落幅画面不太理想。对于采用专业摄像机控制的，要采用电动变焦方式进行，按下T(推)或W(拉)即可完成所需要的拍摄技巧。由于按压变焦钮
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
仪表显示的图像识别算法研究
仪表显示的图像识别算法研究 摘要：随着社会的逐渐发展，人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状，针对目前人们生活中人工读表的弊端，提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据，减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像，就可以利用计算机来进行计算和识别，得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法，包括图像的去噪，二值化分割，边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善，快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后，本文采用数码相机来进行图像的采集，同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统，为未来信息传递智能化提供了基础，对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词：图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And
基于关键帧提取的静态视频摘要技术研究
基于关键帧提取的静态视频摘要技术研究 随着互联网的广泛使用和视频采集技术的逐渐成熟,数字视频数 量呈爆炸式增长。为了从海量视频中快速准确搜索到有效信息,通过 精简的关键帧概括原始视频的主要内容,视频摘要技术应时而生。现 有视频摘要方法,不仅专门用于解决视频关键帧相似性度量问题的理 论仍处于形成期,而且大多数的图像相似性计算方法主要依据的是传 统图像特征,较少考虑到图像像素空间的拓扑结构。针对以上问题, 围绕静态视频摘要技术,本文对关键帧提取和关键帧图像相似性计算 中涉及的关键技术进行了研究,主要工作概括如下:(1)以光流运动分 析为基础,提出将光流技术与改进的爬山搜索相结合的关键帧提取方法。首先,使用光流法计算视频帧序列的运动曲线。然后,通过改进的爬山法实现对搜索初始点的预设,引导算法向更合理的解空间搜索运 动曲线的局部极小值;通过变步长搜索,使算法迅速地收敛于局部最 优解。最后,提取运动局部极小值对应的视频帧作为关键帧。该方法 根据连续帧之间光流位移的变化剧烈程度提取关键帧,其获得的关键 帧不仅较全面地涵盖视频内容,而且能突出视频的重要内容;同时可 应用于视频的快速浏览和检索。(2)提出基于超像素分割的关键帧相 似性计算方法。该方法使用超像素分割算法对关键帧图像的像素进行局部聚类,可将像素点提升至更具语义空间的图像区域。如此操作, 能够有效地利用像素间的区域拓扑关系,以实现对图像块的准确比对。利用该方法对提取出的相邻关键帧进行相似性计算,并以此为依据压 缩关键帧间类似的冗余帧,同时不会遗漏人们感兴趣的视频信息,进
而得到更有效且性能更优的静态视频摘要结果。(3)将本文提出的静态摘要方法在两个公开基准数据集,即OVP数据集和YouTube数据集上完成实验,并与几种具有代表性的静态视频摘要方法进行对比。通过主观展现及客观性能分析,证明本文获取的视频摘要与人工摘要结果具有更高的一致性,且比以往方法表现出更好的性能,从而验证本文所提方法的有效性和先进性。
图像特征提取方法
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文
Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，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，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++
森林防火系统中图像识别算法的研究
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘要 森林是陆地生态的主体，具有很高的生态效益和经济效益。鉴于目前我国森林防火的严峻形势，必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准，在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统，利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。 基于火焰和烟雾的图像特征，本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。火灾发生过程中，主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰，通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现，烟雾和火焰本身具有一定的规律性，以此为依据设计有针对性的算法，从图像中识别出烟雾和火焰，判断火灾是否发生。 首先，论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状，并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍，在此基础上，本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。 然后，对于火焰分割，针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术，实现了火焰区域的准确分割。对于火焰的特征检测，主要进行颜色和动态特征的分析，通过建立火焰颜色模型进行颜色识别，再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。对于烟雾分割，由于烟雾颜色的复杂性，采取颜色提取法进行分割，并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。对于烟雾的特征检测，主要进行小波特征及动态特征的分析，通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别，再对识别结果进一步进行动态特征识别，包括烟雾的不规则性和扩散性，最终确定视频中是否存在烟雾。 最后，综合以上分析，给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。 实验证明，综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法，识别率高。在火灾检测技术中，具有较好的发展前景。 关键词火焰识别；烟雾识别；图像分割；动态特征 - I -
(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局
图像识别技术浅析
图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中
视频图像质量诊断系统综合方案(DOC 30页)
视频图像质量诊断系统综合方案 ?图像模糊检测 ?图像亮度异常诊断 ?图像偏色检测 ?图像雪花滚屏等噪声检测 ?球机或云台操控失灵检测 ?画面冻结与信号缺失检测 ?基于网络浏览器的远程查询与管理 ?诊断结果统计分析 ?报表自动生成与导出 ?适用于模拟和数字系统 北京世纪东方国铁科技股份有限公司
目录 一、系统综述 (2) 1.1、现状描述 (3) 1.2、需求分析 (3) 1.3、系统目标 (3) 二、系统总体方案设计 (5) 2.1、设计原则 (5) 2.2、系统结构 (5) 2.3、模块设计 (6) 2.4、功能定义 (7) 2.5、核心技术 (8) 2.6、系统特点 (10) 2.7、前端软件系统 (12) 2.7.1、总体介绍 (12) 2.7.2、系统设置 (13) 2.7.3、参数设置 (17) 2.8、后端管理系统 (19) 2.8.1、用户登录 (19) 2.8.2、诊断记录查询 (19) 2.8.3、统计分析 (20) 2.8.4、报表导出和打印 (22) 2.8.5、摄像头信息设置 (23) 2.8.6、系统管理 (24) 2.9、安全保障体系设计 (26) 2.10、产品优势 (26) 三、性能参数 (28) 3.1、总体性能指标 (28) 3.2、硬件配置 (28) 一、系统综述 监控摄像机数量的不断增加，监控的时间不断延长，推动了平安城市建设的发展，也给监
控系统的维护工作带来了新的挑战。如何及时了解前端视频设备的运行情况，发现故障并检测恶意遮挡与破坏的不法行为已成为视频监控系统运行的首要迫切问题。 1.1、现状描述 前端摄像头的故障分析与日常维护因监控系统的不断扩大而日益受到人们重视，从现在普遍出现的摄像头故障类型来看，影响视频监控系统视频质量的因素有很多，主要概括来说有以下几点： ?首先是摄像机的设置不当或器件老化失效造成，包含摄像机的分辨率、摄像机对光照的灵敏度、镜头聚焦调整、色彩校正无不涉及其中。 ?其次，大型监控网络中视频信号必须通过长距离电缆传输、多级矩阵切换以及多级网络转发，电源、控制器等多种干扰信号可能对视频信号产生强烈的干扰，线路老化、接头松动等现场环境的变化可能带来视频噪声。 ?另外，很多治安监控系统的特点是大量使用PTZ球机，长期的运动变焦有可能让部分球机发生方向错误、不可控等故障。为了确保所有的视频输入设备正常工作，视频图像录而可用，就需要随时检查和分析视频质量和球机运行状态。 1.2、需求分析 目前来说，视频监控系统的维护工作一般是由人工完成的。维护人员在中心监控室，通过模拟矩阵或数字视频流媒体服务器将远端视频调出到监视屏中，人工判断每路视频的质量，并将有问题的视频记录到维护报表中。这项工作十分耗时繁重，因此一般维护工作会以半月或一月为周期定期检查，视频故障只能在检测的时候才能发现。 由于监视屏数量有限，维护人员往往在一个监视屏同时监看多台摄像机或随机抽取摄像头显示，造成部分监控点被漏看或被忽视；另外，维护人员存在一定的不稳定性、随意性和局限性，加上人的注意力有限、容易疲劳，会被其他事物干扰，使得这样的人工检查结果也不具客观性。这种人工维护工作不仅费时费力，而且效果不好，视频信号在出现不同的常见故障后，往往不能及时地被维护人员发现，一旦发生紧急情况，再想补救已经来不及。 1.3、系统目标 自主研发的视频质量诊断系统主要应用在视频监控系统的控制中心，通过轮询的方式对各路模拟或数字视频信号进行自动检测，利用先进的机器学习和计算机视觉技术，仿真人类的视
图像特征提取总结
图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点： 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的xx与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于： 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于： 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：
直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于： 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是： 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点： 纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行
图像特征提取及识别过程
摘要 纹理特征是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。 本文在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述和分类，最后重点研究了基于灰度共生矩阵的图像纹理提取方法，研究如何有效地提取图像纹理特征来对图像进行描述，通过特征值来对图像进行识别。 灰度共生矩阵是一种简单有效的图像纹理特征描述方法，该方法的优势在于：它能利用了图像中像素相对位置的空间信息更加准确地描述图像的纹理，本文就是利用图像灰度共生矩阵的这一特性，从该矩阵中提取相应的统计参量作为纹理特征来实现对图像的识别。 关键字：灰度共生矩阵，纹理特征提取，图像识别
ABSTRACT Texture is a kind of important visual clues in images , it is widespread but cannot easy to be described . Texture classification and segmentation is a enduring popular research field in image processing area. Texture feature extraction has been the focus of attention,due to its priority to texture classification and image segmentation. all sorts of texture feature extraction methods has been emerged in endlessly. On the basis of extensive literature investigation, we review the texture feature extraction methods, analyze the development of the research status of the texture feature extraction methods and make a comprehensive review of its classification . Finally ,based on gray symbiotic matrix image problem extraction methods,we research how to effectively extract image texture feature described by the image characteristic value to image recognition. Graylevel co-occurrence matrix is a simple and effective image texture description method.This method's advantage is: it can use the image pixels relative positions of the spatial information more to accurately describe the texture image.This paper use the graylevel co-occurrence matrix of the properties to extract statistics from the matrix corresponding as texture feature parameters to realize image recognition. KEY WORDS: graylevel co-occurrence matrix, texture feature extraction, image recognition