图像分析基本原理及分析过程

图像分析基本原理及分析过程
图像分析基本原理及分析过程

图像分析基本原理及分析过程

概述

在生物及医学研究中,对图像的判读与分析特别是对显微镜下微观图像的观察研究从来都是重要的研究手段。随着技术的进步,分析图像的方法也从眼观尺量进入到了使用计算机软件进行定量分析的阶段。计算机软件的发展速度呈加速前进,采集图像的设备也不断更新,这使得我们能有更多的手段来分析测量复杂的生物图像。

现在我们可以使用CCD数码相机来采集图像。使用功能比较强大的图像分析软件来进行图像分析测量。相比之下,在不太久远的十来年前使用的图像分析仪及单色的图像采集摄像机已经过时了。而图像分析的手段也比以前丰富。简单地引用以前的分析方法未必就是最佳的方法,在许多情况下,需要我们依据软件及相机的情况设计与研究目标相适应的分析方法。

分析测量图像绝不仅仅是一个软件使用的问题,而是从实验设计开始,就要综合考虑研究目标、样品制作方法、拍摄方式、选择视野等各方面因素,最后才是通过软件实现最有效的图像分析测量。一个完整的图像分析过程应该包括:

1.明确需要测量分析的对象。

2.使用适当的方法拍摄下这个对象,包括进行适当的染色及取样,采集到突出显示的测量对象的照片。

3.分析照片上的图像元素,确定能反映测量对象的图像图形

4.测量照片上的图形的测量参数,进而得到测量对象的测量数据

5.对测量对象进行统计分析。图像分析的最佳效果,是利用图像分析软件可以自动地判断测量目标,准确分析测量出目标对象的数值。由于生物图像的复杂性,软件往往作不到这一点。此时只能退而求其次,采取抽样统计,手工选择等方法进行近似的测量。测量方法本身有时候也能成为一个研究课题。

一、把研究目标转换到图像分析问题上。

在丁香园混了好几年了,虽然很喜欢与大家讨论图像分析的问题,但是却经常对一些求助视而不见,例如:

请问用IPP怎么分析双染的结果?谢谢!

最近正要测肾小球面积以及球内PAS染色阳性面积(粉紫色),不会操作,希望各位老师及同仁多多指教,非常感谢!传张片子上来,请指导一下哦!

免疫荧光定量分析选什么软件好?是IPP吗?

这个软件可以做杂交结果的分析吗?具体如下:杂交后获得阳性结果和阴性对照的结果,如何分析结果呢?下面是阳性和阴性的图。谢谢您的解答。

我做的是脐静脉内皮细胞管道形成实验,需要计算整张图片上内皮细胞管道的数目以及管道的总长度,这个怎么用IPP计算啊?希望能够提供详细步骤(附有图片)。谢谢!!!

我们在对免疫组化照片的阳性区域,进行最后的的统计学分析时,用的应该是哪个参数呢?

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上面这些提问我是没法回答的,除非是正好作过相关的研究,知道其来龙去脉。否则即使有图片提交,也看不出哪里是肾小球内PAS,哪里是管道。不知道需要分析的对象在哪里,当然也就不会作了。

所以一个完整的图像分析过程应当是前面所述的五条,其中最重要的却不在图像分析上,而在于确定所要分析的目标以及如何把这个研究目的转换成图像分析的问题。这是图像分析的关键之处。

当然,如果是常用的分析测量,是已经有比较成熟的方法的,以免疫组化样品为例:

免疫组化的分析对象(分析测量的目标)是组织切片上特定蛋白的表达量。为了达到这个测量目标,先用特定抗体与切片反应,使之与切片上的特定蛋白结合,然后用DAB对结合了蛋白的抗体进行染色。这样,DAB的染色深浅及范围就能反应切片上相应蛋白的表达量了。所以免疫组化技术就是把切片上“蛋白表达量”这个研究目标转换成了切片上“黄色染色物的分布”这个图像

分析问题。

荧光标记的免疫组化图片与此类似。

另一个例子:

利用凝胶电泳方法来测量RT-PCR产物的分子量及质量(重量),研究目标是样品中各种DNA 片段的分子量与质量。通过电泳把加样孔中的样品分布到泳道之中后,不同分子量的产物成份会分布到泳道的不同位置,形成条带。用EB染色后,在紫外灯照射下各条带发出荧光,就能显示出条带的位置与强度信息。这样就把研究目标(产物的各组分分子量与该组分的量重)转换成了凝胶图像上的条带的位置与光密度这个图像分析问题。

具体到前面提到的那些没法回答的问题,实际上就是提问的信息不够,没法确定如何把研究目标转换为图像分析问题。当然,这类分析方法往往是从文献上查找到的,是已经有的分析方法,这时候就要仔细学习参考文献上相关的叙述,弄明白文献上的方法是把分析目标转换成什么样的图像分析目标。明确了这一点后,才能考虑如何通过图像分析软件实现正确的测量。甚至进一步改进测量方法。

二、正确地处理样品并进行拍摄。

处理样品主要是指对切片作正确的染色。虽然染色的方法基本上有一个规范的程序,但进行图像分析的时候,根据分析目标对染色方法作适当的优化能让分析测量更加方便准确。

在免疫组化切片染色时,由于要分析比较染色深浅,所以在制片时就要强调以同样条件制作所有的组织切片。曾经遇到一位,在染色时,遇到阴性样品就有意延长一下显色时间,让片子黄一点,结果是阴性结果的光密度测量数值与阳性样品一样大。

如果要分析细胞核,就得特别注意苏木青蓝染的深浅要适当,一般情况下,浅浅的蓝色只能标记出细胞核的位置,明显的蓝色才适合于进行细胞核尺寸的测量或对细胞进行计数。而在进行细胞核上蛋白的免疫组化分析时,过浅的蓝染会导致细胞核选择困难,过深的蓝染则会掩盖免疫组化产物的颜色。

关于荧光免疫组化的染色就更复杂了,单染色的样品要注意样品荧光与背景荧光的对比度要足够高。双染色的样品还要注意两种染料的荧光强度应当适配,不要一种颜色的荧光特别强,另一种特别弱。最常见的是红色荧光特别亮,而FITC的绿色却很弱。结果是在拍摄时绿色的荧光实际上是红色荧光图像的绿色分量。

拍摄样品时影响的因素更多,更容易出错。

在拍摄大体物品时要特别注意背景与物体之间的对比。在拍摄离体组织器官时,把组织块放在干净的白纸或黑纸上以保证组织图像与背景之间有清晰的分界线,在两侧各用灯光照明以避免留下影子。在缺乏照明条件的时候,也可以选择在室外背光处拍摄,既有足够的照明也能避免明显的阴影。

一般的组织切片只要正确选择视野并拍摄清楚就行了。而免疫组化的样品却额外要注意拍摄时的曝光:以同样的曝光条件拍摄样品。特别是荧光,一个对照组的弱荧光样品,就应该拍摄得光强较弱,阴性的甚至拍摄出一张黑照片。如果有意延长弱样品的曝光,照片虽然漂亮,但其表现的光密度就与阳性样的强荧光差不多了。所以在我介绍免疫组化样品的分析方法之前,都是先强调如何拍摄样品。

在使用倒置显微镜拍摄活细胞的时候,很多人并未注意到在显微镜上方的灯光筒下边有一个长方形可推移的板,上面有三四个大小不一的园孔,这几个孔的位置是与物镜的选择有关的。高倍镜要使用小孔,低倍镜用大点的孔。选择不对的时候,观察图像的反差不好。

拍摄彩色照片的时候,相机色彩也是常被忽视的。最常见的是拍摄的照片色彩偏蓝。这对分析免疫组化图片的影响非常大。偏蓝的照片不仅降低了黄色深色的深浅程度,而且会使较浅的黄色变成了白色甚至浅蓝色。

三、确定图片上的测量目标

在分析图片时,虽然我们嘴上说的是测量细胞、细胞核或胞浆。但是心里应该有一个概念,就是实际上我们测量的是图片上的一片黄色,一个蓝色的园斑,或者一些边界线围成的区域,或者是某种色彩组成的区域。有了这个概念,才能真正地把研究目标转换到图像分析的目标。进而进行正确的测量。

生物图像几乎没有直线、正方或圆形这样规则的图形。因此,要测量对象的长度,面积,直径这些指标时,是需要考虑该如何进行近似测量或等效测量的。软件可以准确测量不规则曲线的长度与不规则区域的面积。其他的指标往往就需要作等效计算或近似计算。

例如:测量细胞的半径。可以先测量细胞的面积,然后利用area=pi *r^2公式计算其等效半径。也可以通过细胞中心画一组放射线,测量细胞在这些放射线方向上的直径,然后取平均值作为它的近似测量值。这种测量等效值或近似值的方法在几何测量中经常用。我个人认为测量等效值更准确一些。

选择测量目标的另一个原则是要保证测量的可重复性。即使是手工测量,也应当保证两次独立的重复测量数值不会有太大的差异。

四、使用软件测量

说到这里,才算是提到了图像分析软件了。

实际上Image-pro plus不过是许多种图像分析软件中的一种。它是一种通用的图像分析软件,不仅是用在生物图像分析上,在其他场合用得更多。其优势当然是功能强大,操作也顺手。缺点只有一个,就是贵。请大家不要在此场合讨论非正版软件的问题,这不符合丁香园网站的规定。通用的软件适合于多种场合下的应用,专用的软件则有特定的应用场合,比如凝胶电泳分析软件,它的功能范围远比不上通用的图像分析软件,但是在分析凝胶电泳图片时,它却非常方便。这次既然提到了关于RT-PCR凝胶图片的分析及Western blot膜的分析,就得提到Image-pro plus 的姊妹软件:gel-pro。如果使用IPP来分析电泳图片,恐怕会相当麻烦而且结果会比较粗糙。用gel-pro来分析就轻松得多了。

Image J也是图像分析软件。与IPP的功能类似,操作当然有不同。优点是能自己编制处理功能,但要作到这一点却是有难度的。

专门分析凝胶图片的软件是很多的。常用的除了gel-pro之外,还有bandscan,quantity one, visionworks等,它们大多是与凝胶拍摄系统一起购买使用的。分析原理都一样,操作上略有不同,功能基本上都差不多,用哪个都行的。用惯了IPP,再用gel-pro会熟悉一些。

使用凝胶电泳分析软件可以分析DNA凝胶图片,RNA凝胶图片,蛋白质的凝胶电泳图片,Western blot膜的照片,化学发光作的Western blot胶片等。

具体的软件操作步骤不是本讲座的重点。在另外文章里,有关于Image pro plus以及gel-pro 软件的详细具体的操作方法。

五.测量数据的统计分析。

实际上统计分析测量数据依然是把研究目的转换成图像分析的问题的一部分。虽然是最后进行的工作,但在一开始就需要考虑对测量数据该如何处理。

在最理想的情况下,使用软件能准确地识别图像上的测量对象,识别准确了,测量也就准确了。生物图像本身是相当复杂的。软件不能识别测量对象的情况非常普遍。往往只能手工选择测量对

象,这当然会有误差。在更多的情况下,测量对象有许多,手工无法全部选择上,这时候还得更退一步,选择部分对象进行抽样测量,这就必须要统计分析。

实际上,在分析组织切片的时候,拍摄照片本身就是一种抽样。你不可能把切片全部拍摄下来,而是选择几个视野拍摄下照片。在哪里拍摄就有讲究了。再深一步探究,就连在组织块的哪个部位作切片也是一种抽样。这是图像分析软件所无能为力的。所以从根本上来说,如何进行测量数据的统计分析并不是图像分析的问题,而是实验设计的问题。与图像分析有关的是,实验设计时必须考虑到图像分析的因素。才能实现最终的实验目标。

有句俗话叫“功夫在诗外”。要想写出好诗,关键并不在于写诗的技巧有多高,而在于诗人的境界有多高。类似的,要想应用好图像分析软件,关键并不在于对软件的操作技术有多熟悉,更重要的却在于实验设计上。在设计实验的过程中就要考虑如何利用图像分析来得到有意义的实验结果。有的时候,通过图像分析能得到眼睛看不出来的有意义的实验结果。

免疫组化技术是当今广泛应用的检测组织切片内特定蛋白的实验手段。利用图像分析软件来判读切片图像上蛋白表达程度是随着软件技术的发展逐步应用到免疫组化技术中的。

组织上的蛋白表达程度,在图片上表现为免疫染色的深浅及面积大小。用肉眼只能定性地进行判读,最多粗略地作一个主观的分级评价。使用图像分析软件则可以对图片染色的程度作一个定量的测量。这个测量结果与切片上的蛋白表达强度有理论上的线性相关性。所以能客观定量地反映它。

在图像分析的方法中,使用灰度来表示一个点的明暗程度,而图片上一个点的明暗程度是与切片上免疫染色物的“光学密度(OD,Optical Density )”决定的,再往下追踪一步,就是与组织切片上这个点的蛋白表达程度决定的。这有点类似于分光光度计的情形,比色皿里液体样品的吸光度与液体中吸光成分的浓度相关,符合朗伯-比尔定律。图片上一个点的光密度则与该点上的蛋白表达程度正相关(近似为正比)。所以测量一个点的光密度值,就是在测量这个点上蛋白表达程度的一个相对的量值。

朗伯-比尔定律:A = lg(1/T) = kbC

A为吸光度,T为透射比,是投射光强度比上入射光强度

c为吸光物质的浓度b为吸收层厚度

请注意:郎伯比尔定律中的指数关系表现在吸光度A与透射率T之间。吸光度A就是光密度O D。它与样品浓度是线性关系。所以图片上光密度值与蛋白表达之间的关系理论上也是线性的。但它与灰度值之间的关系是指数的。因此,测量光密度值能更紧密地与蛋白表达程度相关,而灰度值则类似于透光率,它与蛋白表达程度的关系是朗伯比尔定律的反向的指数关系。这就是我一再强调要测量光密度值的原因。

在分光光度法中,我们需要作标准曲线来定量分析样品的实际浓度,但在组织切片的情形下,是没法作标准曲线的。所以我们只能测量到一个相对值。能对不同点的蛋白表达程度进行比较,但不能测量到这个点的蛋白量具体是多少微克。把一片区域内所有的点的光密度值累加起来,就得到一个积分光密度(IOD, Integrate Optical Density )。图片上一片片的染色斑块的深浅与范围反映了切片上的特定蛋白表达的程度,它可以由图片上的积分光密度来相对定量地来表示。

光密度值是一个相对的数值,所以它是没有单位的!所以后面的积分光密度值与平均光密度值都是没有单位的。

这种相对的测量数值对我们设计图像分析方法有直接的影响。我们没法通过图像分析的方法测量出切片上有多少测定的蛋白。只能通过比较的方法来判断实验组样品与对照组样品之间的蛋白表达差异。

无论使用什么图像分析软件,测量原理都是一样的。就是测量图片上一个区域内的黄色染色物的积分光密度。但是具体测量哪些区域的积分光密度以及最后要如何作统计分析,就不是一个简单的图像分析问题了,而是与研究目标密切关联的实验设计问题。这也就是我无法说出该选择什么样的测量区域来计算区域面积与区域内光密度值的原因。我只能总结出一个规律,就是要计算一个平均光密度指标来进行实验组样品与对照组样品的统计比较。也就是计算出测量区域内的积分光密度值,然后对这个区域的面积进行平均。以这个平均光密度值作为统计比较的依据。

示例:根据实验设计选择的测量指标:

注意上一帖的右图是阴性对照的典型图片。在测量这种图片上的平均光密度的时候,IOD会是一个极小的数值。但是在选择测量区域的时候,则需要与阳性样品一样选择一个较大的测量区域,所以最后计算出来的平均光密度值会也是一个极小的数值。

一个常见的错误是对这种阴性样品进行测量时,以染色区域面积作为计算平均光密度值时使用的面积。要知道虽然整张照片的染色很浅。但某些细小的点上的密度却不小。如果只计算这些染色的小片区域,最后计算出来的平均光密度值将是一个不小的错误数值。

直接比较整张图片的积分光密度值。实际上测量面积就是整张图片的面积。

比较特定区域的平均光密度值。在一张图片上有许多区域的时候,可以只抽取其中部分试样来测量的。这影响到的是抽样量。当然,应当尽可能地测量图片上全部应当测量的区域。

同一张图片上不同的区域之间进行比较。这时候一张图片上能得到一对数据,全部样品测量数据可以作配对T-检验。

测量图片上一个特定区域内的平均光密度。注意选择测量区域的时候,选得不太准不要紧,这仍然是个抽样的问题,它对平均光密度值的影响是很小的。

测量区域就是染上了颜色的细胞,此时在测量黄色的IOD值的时候能同时测量出面积来。不必另外去选择测量区域。根据实验设计可以有多种测量指标供选择:每个细胞的面积,积分光密度,平均光密度,照片上的细胞数量(其实就是细胞密度)等等。

测量了图片上特定区域的IOD之后,还需要测量这个区域的面积。然后计算出一个平均光密度值(mean optical density = IOD SUM / area SUM)在整个分析过程中,一般每张图片测量出的只是一个平均光密度值,作为一个测量数据。一张切片则需要拍摄多张照片,这些照片各自的光密度平均值平均之后可以作为这张切片的测量数值。一个实验样品又可能会制作多张切片,所以最终一个样品(一块组织,一个动物,一个病例等)的测量数据就是所有这些照片的平均光密度值的平均值。在两组实验样品的统计处理中,就是把每个实验样品的所有照片的平均光密度值再作一次平均,作为该样品的测量数值。一组样品的测量值再计算其平均值与标准差进行统计分析。

对细胞核上蛋白的免疫组化测量有其特殊性。如果蛋白只在细胞核上表达,则不需要对核作蓝染,切片上只有细胞核上有黄色染色物。可以直接进行分析测量。

在更多的情况下,对细胞进行蓝染是必须的。只有染上蓝色才能判断细胞核的区域。但同时,蓝染对细胞核的光密度测量造成了严重干扰。会导致光密度测量值的极大误差。这时候用肉眼主观判断与图像分析测量的结果基本上没啥区别了。一个主观的定量方法就是用肉眼判断阳性细胞核与阴性细胞核,然后计数其比例作为一个定量的测量值。但这只适用于切片上有两类细胞的情况。测量细胞核上的免疫组化图片需要从染色开始就要考虑其分析测量过程。过程会比较复杂。这也相当于一个实验方法的研究课题了。

关于使用荧光染料染色的荧光照片,使用图像分析方法测量其荧光强度是不被提倡的。这并不是因为图像分析软件测量不了图片的光密度,而是因为在荧光图片的拍摄过程中,完全不能把切片的荧光强度正确地表现到图片的光密度上。最终的定量分析结果恐怕还不如镜下目视的判断结果准确。

Rheumatoid factor interference in the determinat ion of carbohydrate antigen

19-9 (CA 19-9)

Clin Chem Lab Med 2006;44:1137-1139

Background: Investigation of a 61-year-old Caucasian male suffering from fatigue and weight loss led to the finding of a carbohydrate antigen 19-9 (CA 19-9) concentration of 80 kU/L using an ADVIA Centaur analyser. Determination of CA 19-9 on Vidas, AxSYM and Architect i2000 systems gave normal results. His rheumatoid factor concentration was very high (900 kIU/L) and assay interference was suspected.

Methods: Besides using several laboratory procedures to show the cause of the interference, we tried to estimate the frequency of the suspected interference. Therefore, two studies were performed. The first was carried out in a multicentre setting using four different CA 19-9 methods on 51 randomly selected samples with high rheumatoid factor concentrations and ten samples containing no or very low rheumatoid factor. In the second study we used heterophilic blocking tubes for 68 routinely analysed samples with CA 19-9 concentrations ranging between 37 and 250 kU/L using an ADVIA Centaur analyser.

Results: In the multicentre study we found eight discrepant CA 19-9 results, but only one was clearly due to interference. We showed that the interference detected, just as in the index case, was caused by rheumatoid factor. The other discrepancies could not be explained, but are probably related to method-dependent differences. In the 68 routinely analysed samples, no interference could be shown using the heterophilic blocking tubes.

Conclusions: Although interferences in the CA 19-9 assay are not frequent, the ADVIA Centaur system appears to be more sensitive to rheumatoid factor i nterference. The lack of standardisation remains an important issue for this assay. The determination of CA 19-9 during the follow-up of patients should be performed using a single method. If, however, there is any clinical doubt about a result, CA 19-9 should be determined using another method to exclude possible interferences.

杂志连接:

https://www.360docs.net/doc/6d8603913.html,/doi/abs/10.1515/CCLM.2006.205

其实RF是个是个干扰免疫学检测的因素之一,已有多篇报导发表在检验专业主流杂志上。有兴趣的站友可以去pubmed一下。

类风湿因子干扰糖类抗原19-9(CA19-9)的测定

Clin Chem Lab Med 2006;44:1137-1139

背景:调查有疲劳,体重减轻症状的61岁男性白人, 使用拜耳ADVIA Centaur分析仪发现糖类抗原19-9(CA19-9)浓度为80kU/L。Vidas,AxSYM和Architec i2000系统测定CA19-9正常。他的类风湿因子浓度非常高(900 kIU/L)怀疑有分析干扰。

方法:除了几个实验室查找干扰的原因外,我们也试图估计怀疑干扰的频率。因此,进行了两项研究。首先是进行了一个多中心用四种不同的方法随机抽取测定51个高类风湿因子浓度样品和10个不含或含非常低浓度类风湿因子样本的CA19-9。在第二项研究中,我们对使用ADVIA Ce ntaur分析仪常规测定CA 19-9浓度介于37和250kU/L的68例样品使用嗜异染阻断管。

结果:多中心研究中我们发现8例CA19-9的结果有差异,但只有一个显然是由于干扰造成。表明类风湿因子干扰检测。其他的差异无法解释,但可能与方法不同有关。在68例使用嗜异染阻断管常规分析样品未显示受干扰。

结论:虽然CA 19-9受干扰不频繁,但ADVIA Centaur系统似乎对类风湿因子的干扰更加敏感。缺乏标准化仍然是一个重要的问题。对于监测随访病人的CA 19-9应该用同一个方法。但是,如果临床对CA 19-9结果有任何的疑问,应用其他方法来排除干扰的可能。

1.Ki67是一种大分子的蛋白质,相对分子质量为345×103 及395 ×103 ,位于细胞核内,是一种存在于增殖细胞中的核抗原,是一种与细胞周期相关的蛋白质其确切功能目前尚不清楚.但通过研究它的表达及在核内分布的情况,认为它的功能与染色质相连与细胞有丝分裂有关,因此是目前应用最广泛的增殖细胞标记之一。Gerdes等研究表明Ki67免疫的反应与细胞周期密切相关,在G1、S、G2、M期均表达,但G0期无表达,而且还发现Ki67在G1晚期/S早期微量表达,S期聚集,尤其在后半期表达率明显增高,有丝分裂后期迅速降解或失去抗原决定簇,故认为Ki67是检测肿瘤细胞增殖活性最可靠的指标之一。

2. 目前有研究表明在多种实体恶性肿瘤中Ki67的表达远高于正常组织,并与恶性肿瘤的发展,转移及预后有关。国外有报道Ki67在乳腺癌组织中阳性率为78.0%。有报道Ki67的表达与乳腺癌肿瘤的生长和浸润以及淋巴结转移之间存在着密切相关性,即Ki67表达阳性的乳腺癌肿瘤细胞的恶性程度大,细胞增殖活跃,因此肿瘤生长速度快,侵袭性大,转移的机会高,预后差。但其机制目前尚不清楚。

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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

ANSYS中的模态分析与谐响应分析

ANSYS中的模态分析与谐响应分析 作者:未知时间:2010-4-15 8:59:49 模态分析是分析结构的动力特性,与结构受什么样的荷载没有关系,只要给定了质量、弹性模量、泊松比等材料参数,并施加了边界约束就可以得到此状态下的各阶自振频率和振型(也称为模态)。 谐响应分析是分析结构在不同频率的简谐荷载作用下的动力响应,是与结构所受荷载相关的,只是结构所受荷载的都是简谐荷载,而且荷载频率的变化范围在谐响应分析时要给出来。 比如,在ANSYS谐响应分析中要给出这样的语句 FK,3,FX,7071,7071 !指定点荷载的实部和虚部(或者幅值和相位角) HARFRQ,0,2.5, !指定荷载频率的变化范围,也就是说只分析结构所受频率从0到2.5HZ之间的荷载 NSUBST,100, !指定频率从0到2.5之间分100步进行计算 这样,结构所受的这个点荷载的表达式实际上是 F=(7071+i*7071)*exp(i*omiga*t) !式中omiga从0到2.5*2*3.1415926变化 分析得到结果是各点物理量随频率变化的,但物理量的值一般为复数,包括实部的虚部,这可以从后处理LIST结点值看出来。 个人认为进行谐响应分析并不一定要先进行模态分析(也叫振型分析、振型分解等),而直接进行谐响应分析后查看结构的物理量随频率变化曲线时也会看到在结构的自振频率处响应会放大(共振)。如果已经进行过模态分析的话,会发现谐响应分析时的共振频率和模态分析提到的自振频率是一致的。但有些时候模态分析中得到的有些频率在谐响应分析的频响曲线里可能很不明显。因此,只能说在谐响应分析前进行一下模态分析可以对结构的自振特性有个了解,以便验证谐响应分析结果是否合理。 另外,谐响应分析应该是频域分析方法的一个部分。对于相地震那样的时间过程线,直接进行时域分析(ANSYS里用暂态分析)可得到结构随时间的响应。而如果进行频域分析,就应该通过傅立叶变换把时域地震曲线变为由多个简谐荷载的叠加,然后再以此简谐荷载做为谐响应分析时的荷载进行谐响应分析,最后再对谐响应分析得到的结果进行傅立叶逆变换得到时域的结果。不知道这种理解是否正确,我也没有用ANSYS这样做过。如果正确的话,时域分析和频域分析的结果应该是一致的。 模态分析的应用及它的试验模态分析 模态分析是研究结构动力特性一种近代方法,是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模

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。

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

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++

模态分析与谐响应分析区别联系

模态分析是分析结构的动力特性,与结构受什么样的荷载没有关系,只要给定了质量、弹性模量、泊松比等材料参数,并施加了边界约束就可以得到此状态下的各阶自振频率和振型(也称为模态)。 谐响应分析是分析结构在不同频率的简谐荷载作用下的动力响应,是与结构所受荷载相关的,只是结构所受荷载的都是简谐荷载,而且荷载频率的变化范围在谐响应分析时要给出来。 比如,在ANSYS谐响应分析中要给出这样的语句 FK,3,FX,7071,7071 !指定点荷载的实部和虚部(或者幅值和相位角) HARFRQ,0,2.5, !指定荷载频率的变化范围,也就是说只分析结构所受频率从0到2.5HZ之间的荷载NSUBST,100, !指定频率从0到2.5之间分100步进行计算 这样,结构所受的这个点荷载的表达式实际上是 F=(7071+i*7071)*exp(i*omiga*t) !式中omiga从0到2.5*2*3.1415926变化 分析得到结果是各点物理量随频率变化的,但物理量的值一般为复数,包括实部的虚部,这可以从后处理LIST结点值看出来。 个人认为进行谐响应分析并不一定要先进行模态分析(也叫振型分析、振型分解等),而直接进行谐响应分析后查看结构的物理量随频率变化曲线时也会看到在结构的自振频率处响应会放大(共振)。如果已经进行过模态分析的话,会发现谐响应分析时的共振频率和模态分析提到的自振频率是一致的。但有些时候模态分析中得到的有些频率在谐响应分析的频响曲线里可能很不明显。因此,只能说在谐响应分析前进行一下模态分析可以对结构的自振特性有个了解,以便验证谐响应分析结果是否合理。 另外,谐响应分析应该是频域分析方法的一个部分。对于相地震那样的时间过程线,直接进行时域分析(ANSYS里用暂态分析)可得到结构随时间的响应。而如果进行频域分析,就应该通过傅立叶变换把时域地震曲线变为由多个简谐荷载的叠加,然后再以此简谐荷载做为谐响应分析时的荷载进行谐响应分析,最后再对谐响应分析得到的结果进行傅立叶逆变换得到时域的结果。不知道这种理解是否正确,我也没有用ANSYS这样做过。如果正确的话,时域分析和频域分析的结果应该是一致的。 模态分析的应用及它的试验模态分析 模态分析是研究结构动力特性一种近代方法,是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性,每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得,这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的,则称为计算模记分析;如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数,称为试验模态分析。通常,模态分析都是指试验模态分析。振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性,就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。因此,模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。 模态分析最终目标在是识别出系统的模态参数,为结构系统的振动特性分析、振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。 模态分析技术的应用可归结为一下几个方面: 1) 评价现有结构系统的动态特性; 2) 在新产品设计中进行结构动态特性的预估和优化设计; 3) 诊断及预报结构系统的故障; 4) 控制结构的辐射噪声; 5) 识别结构系统的载荷。 机器、建筑物、航天航空飞行器、船舶、汽车等的实际振动千姿百态、瞬息变化。模态分析提供了研究各种实际结构振动的一条有效途径。首先,将结构物在静止状态下进行人为激振,通过测量激振力与胯动响应并进行双通道快速傅里叶变换(FFT)分析,得到任意两点之间的机械导纳函数(传递函数)。用模态分析理论通过对试验导纳函数的曲线拟合,识别出结构物的模态参数,从而建立起结构物的模态模型。根据模态叠加原理,在已知各种载荷时间历程的情况下,就可以预言结构物的实际振动的响应历程或响应

反应谱与时程理论对比

反应谱是在给定的地震加速度作用期间内,单质点体系的最大位移反应、速度反应和加速度反应随质点自振周期变化的曲线。用作计算在地震作用下结构的内力和变形。更直观的定义为:一组具有相同阻尼、不同自振周期的单质点体系,在某一地震动时程作用下的最大反应,为该地震动的反应谱。 反应谱理论考虑了结构动力特性与地震动特性之间的动力关系,通过反应谱来计算由结构动力特性(自振周期、振型和阻尼)所产生的共振效应,但其计算公式仍保留了早期静 力理论的形式。地震时结构所受的最大水平基底剪力,即总水平地震作用为: FEK= αG 其中α为地震影响系数,即单质点弹性体系在地震时最大反应加速度。另一方面地震影响系数也可视为作用在质点上的地震作用与结构重力荷载代表值之比。 目前,反应谱分析法比较成熟,一些主要国家的抗震规范均将它作为基本设计方法。不过,它主要适合用于规则结构。对于不规则结构以及高层建筑,各国规范多要求采用时程分析法进行补充计算。 地震作用反应谱分析本质上是一种拟动力分析,它首先使用动力法计算质点地震响应,并使用统计的方法形成反应谱曲线,然后使用静力法进行结构分析。但它并不是结构真实的动力响应分析,只是对于结构动力响应最大值进行估算的近似方法,在线弹性范围内,反应谱分析法被认为是高效而且合理的方法。反应谱分为加速度反应谱、速度反应谱和位移反应谱。基于不同周期结构相应峰值的大小,我们可以绘制结构速度及加速度的反应谱曲线。一般情况下,随着周期的延长,位移反应谱为上升曲线,速度反应谱为平直曲线,加速度反应谱为下降曲线,目前结构设计主要依据加速度反应谱。 加速度反应谱在短周期部分为快速上升曲线,并且在结构周期与场地特征周期接近时出现峰值,后面更大范围为逐渐下降阶段。峰值出现的时间与对应的结构周期和场地特征周期有关。一般来说结构自振周期的延长,地震作用将减小。当结构自振周期接近场地特征周期时,地震作用最大。 反应谱分析方法需要先求解一个方向地震作用响应,再基于三个正交方向的分量考虑结构总响应,即基于振型组合求解一个方向的地震响应,再基于方向组合求解结构总响应。 振型组合方法有SRSS法,CQC法。 1.SRSS法 SRSS法是平方和平方根法,这种方法假定所有最大模态值在统计上都是相互独立的,通过求各参与阵型的平方和平方根来进行组合。该法不考虑各振型间的藕联作用,实际上结构模态都是相互关联的,不可避免的存在藕联效应,对那些相邻周期几乎相等的结构,或者不规则结构不适用此法。《抗规》GB50011-2010规定的SRSS法为如下所示:

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片(做的不好望见谅)

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.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统,也就是从图像中获得,即我们平常所熟知的照片,绘画,动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换,主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础,或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1.再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2.处理精度高。按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。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,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3.适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的波谱图像(例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等)。从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源,采取相应的图像信息采集措施,图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4.灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分,每一部分均包含丰富的内容。而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。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用汇总

目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)

摘要 边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点,而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度,因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上,利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验,分析了各自的性能和算法特点,比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词:边缘检测;图像处理;MATLAB仿真

引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用,其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能,并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合,并且在实际图像中存在着不同程度的噪声,各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子,边缘检测的传统方法包括Kirsch,Prewitt,Sobel,Roberts,Robins,Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian(LOG)算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较

数据隐藏课程设计论文——图像的信息隐藏检测算法和实现

中国科学技术大学继续教育学院课程设计 论文报告 论文题目:图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名:黄琳 学号:TB04202130 专业:计算机科学与技术 指导教师: 日期:2007年1月20日

图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术,并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。 数字图像可分为静止图像和动态图像两种,后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像,但是这些静止图像之间并不是相互孤立的,而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素(Pixel)的集合,相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同,数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛,人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样,依赖于人的视觉系统(Human Visual System,HVS)的不完善性,就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。 信息隐藏与信息加密是不尽相同的,信息加密是隐藏信息的内容,而信息隐藏是隐藏信息的存在性,信息隐藏比信息加密更为安全,因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介 信息隐藏(Information Hiding),也称作数据隐藏(Data Hiding),或称作数字水印(Digital Watermarking)。简单来讲,信息隐藏是指将某一信号(一般称之为签字信号,Signature Signal)嵌入(embedding)另一信号(一般称之为主信号,Host Signal,或称之为掩护媒体,cover-media)的过程,掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体(stegano-media)。这一嵌入过程需要满足下列条件:

SAP2000之反应谱分析

反应谱分析:基本概念 地震作用本质上是一种地面运动荷载,虽然其发生的过程总体上很短暂,但是作用的大小是随时间变化的,目前结构分析的发展水平允许我们基于振型叠加法或其它方法在地震作用的整个过程中对结构的响应进行完整计算,这就是我们所常说的结构的时程分析。但是这种分析方法往往需要更复杂的计算工作,并且所进行的分析往往需要更详尽并有针对性的场地信息,这一点并不是所有实际工程都能够提供的,另外,时程分析会输出地震作用整个过程每一时刻的结构位移及内力响应,对于这些信息的统计需要大量的工作量,并且难以形成直接指导结构设计的信息。因此虽然时程分析是更为真实的结构动力分析,但是满足大部分结构规范要求和工程师需求的仍然是地震作用的反应谱分析。 地震作用反应谱分析本质上是一种拟动力分析,它首先使用动力方法计算质点地震响应,并使用统计的方法形成反应谱曲线,然后再使用静力方法进行结构分析。时程分析的不足恰好是反应谱分析方法的优点,光滑设计反应谱是地震运动的平均值,它仅包括计算每个振型中的位移和构件力的最大值,因此不需要对于多条地震波的复杂计算。并且结构反应谱分析所给出的结构响应信息可以很方便的应用于结构设计,避免了对于整个时间范围内结构响应的处理。

反应谱分析:振型组合的基本理论与方法SAP2000对于反应谱分析振型组合分析,给出了CQC法、SRSS法、ABS法、GMC法、10Pct法和Dbl Sum法等六种组合方法。我国2002新的规范规定考虑结构藕联效应的情况,可以采用SRSS和CQC两种组合方法。 1. ABS法 ABS法是绝对值相加法。这种方法的假设条件是所有振型的最大模态值都发生在相同的时间点上,通过求它们的绝对值和的方法来对振型进行组合。实际上同一时刻基本上不可能所有模态均发生最大值,因此,这一组合方法是用于计算结构中的位移或内力峰值的最保守方法。 2. SRSS法

数字图像复原技术综述

数字图像复原技术综述 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、 1 引言 数字图像复原技术(以下简称复原技术)是数字图像处理的重要组成部分。最早的复原技术研究可以追溯到19世纪50至60年代早期美国和前苏联的空间项目。恶劣的成像环境、设备的振动,飞行器旋转等因素使图像产生不同程度的退化。在当时的技术背景下,这些退化造成了巨大的经济损失。为此,业内人士围绕着解决退化问题展开了复原技术的研究。反映复原技术的发展现状和趋势。考虑到彩色图像复原问题的特殊性,也归人到该部分进行讨论;最后,对复原技术的研究方法进行总结与展望。 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

基于Lucy-Richardson算法图像复原

实景图像的复原处理 一、设计意义和目的 意义: 图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中,受多种因素的影响,图像的质量都会有不同程度的下降,典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等,这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。 在成像系统中,引起图像退化的原因很多。例如,成像系统的散焦,成像设备与物体的相对运动,成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。成像目标物体的运动,在摄像后所形成的运动模糊。当人们拍摄照片时,由于手持照相机的抖动,结果像片上的景物是一个模糊的图像。由于成像系统的光散射而导致图像的模糊。又如传感器特性的非线性,光学系统的像差,以致在成像后与原来景物发生了不一致的现象,称为畸变。再加上多种环境因素,在成像后造成噪声干扰。人类的视觉系统对于噪声的敏感程度要高于听觉系统,在声音传播中的噪声虽然降低了质量,但时常是感觉不到的。但景物图像的噪声即使很小都很容易被敏锐的视觉系统所感知。图像复原的过程就是为了还原图像的本来面目,即由退化了的图像恢复到能够真实反映景物的图像。 目的: 图像复原的目的也是改善图像的质量。图像复原可以看作图像退化的逆过程,是将图像退化的过程加以估计,建立退化的数学模型后,补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或图像的最优估计值,从而改善图像质量。图像复原是建立在退化的数学模型基础上的,且图像复原是寻求在一定优化准则下的原始图像的最优估计,因此,不同的优化准则会获得不同的图像复原,图像复原结果的好坏通常是按照一个规定的客观准则来评价的,因此,建立图像恢复的反向过程的数学模型和确定导致图像退化的点扩散函数,就是图像复原的主要任务。

最新数字图像处理算法实现精编版

2020年数字图像处理算法实现精编版

数字图像处理算法实现 ------------编程心得(1) 2001414班朱伟 20014123 摘要: 关于空间域图像处理算法框架,直方图处理,空间域滤波器算法框架的编程心得,使用GDI+(C++) 一,图像文件的读取 初学数字图像处理时,图像文件的读取往往是一件麻烦的事情,我们要面对各种各样的图像文件格式,如果仅用C++的fstream库那就必须了解各种图像编码格式,这对于初学图像处理是不太现实的,需要一个能帮助轻松读取各类图像文件的库。在Win32平台上GDI+(C++)是不错的选择,不光使用上相对于Win32 GDI要容易得多,而且也容易移植到.Net平台上的GDI+。 Gdiplus::Bitmap类为我们提供了读取各类图像文件的接口, Bitmap::LockBits方法产生的BitmapData类也为我们提供了高速访问图像文件流的途径。这样我们就可以将精力集中于图像处理算法的实现,而不用关心各种图像编码。具体使用方式请参考MSDN中GDI+文档中关于Bitmap类和BitmapData类的说明。另外GDI+仅在Windows XP/2003上获得直接支持,对于Windows 2000必须安装相关DLL,或者安装有Office 2003,Visual Studio 2003 .Net等软件。 二,空间域图像处理算法框架 (1) 在空间域图像处理中,对于一个图像我们往往需要对其逐个像素的进行处理,对每个像素的处理使用相同的算法(或者是图像中的某个矩形部分)。即,对于图像f(x,y),其中0≤x≤M,0≤y≤N,图像为M*N大小,使用算法

midas反应谱分析

反应谱分析 北京迈达斯技术有限公司

目录 简要 (1) 设定操作环境及定义材料和截面 (2) 定义材料 (2) 定义截面 (3) 建立结构模型 (4) 主梁及横向联系梁模型 (4) 输入横向联系梁 (5) 输入桥墩 (5) 刚性连接 (7) 建立桥墩和系梁 (9) 输入边界条件 (10) 输入支座的边界条件 (10) 刚性连接 (11) 输入横向联系梁的梁端刚域 (12) 输入桥台的边界条件 (13) 输入二期恒载 (14) 输入质量 (15) 输入反应谱数据 (17) 输入反应谱函数 (17) 输入反应谱荷载工况 (18) 运行结构分析 (19) 查看结果 (20) 荷载组合 (20) 查看振型形状和频率 (21) 查看桥墩的支座反力 (24)

简要 本例题介绍使用MIDAS/CIVIL的反应谱分析功能来进行抗震设计的方法。 例题模型使用的是简化了的钢箱型桥梁模型,由主梁、横向联系梁和桥墩构成。桥台部分由于刚度很大,不另外建立模型只输入边界条件;基 础部分假设完全固定,也只按边界条件来定义。 下面是桥梁的一些基本数据。 跨 径:45 m + 50 m + 45 m = 140 m 桥 宽:11.4 m 主梁形式:钢箱梁 钢 材:GB(S) Grade3(主梁) 混 凝 土:GB_Civil(RC) 30(桥墩) 图1. 桥梁剖面图[单位: mm]

设定操作环境及定义材料和截面 开新文件(新项目),以‘Response.mcb’为名保存(保存)。 文件 / 新项目t 文件 / 保存( Response ) 将单位体系设定为kN(力), m(长度)。 工具 / 单位体系 长度>m ; 力>kN ? 定义材料 分别输入主梁和桥墩的材料数据。 模型 / 材料和截面特性 / 材料 材料号(1); 类型>S钢材 规范>GB(S); 数据库>Grade3 ? 材料号(2); 类型>混凝土 规范>GB-Civil(RC) ; 数据库>30 ? 图2. 定义材料

数字图像压缩技术的研究现状与展望

图像压缩技术的现状和展望 一.前言介绍 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,具有庞大数据量的数字图像通信对现有的有限带宽以严峻的考验,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文通过介绍其发展历程及其基本原理和其现阶段的应用,对图像压缩编码技术进行了系统性概述,最后对其前景作了总体上的展望。 二.图像压缩编码技术的发展历程 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天已经有60多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法,特别是到了80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,图像压缩技术得到了前所未有的发展,其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。 三.JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。 1.JPEG 压缩原理 JPEG 算法中首先对图像进行分块处理,一般分成互不重叠的大小的块,再对每一块进行二维离散余弦变换(DCT)。变换后的系数基本不相关,且系数矩阵的能量集中在低频区,根据量化表进行量化,量化的结果保留了低频部分的系数,去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag 扫描重新组织,然后进行哈夫曼编码。 2. JPEG压缩的研究状况及其前景

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