基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究

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

图像纹理检测与特征提取技术研究综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a611128928.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述作者：李秀怡来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识：（1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期

数字图像目标分割与提取研究背景意义目的与现状

数字图像目标分割与提取研究背景意义目的与现状 1 背景数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理的方法，加上其在计算机视觉、模式识别等领域中的广泛应用，都吸引了众多研究者的注意。相信对这一问题的深入研究不仅会不断完善对这一问题的解决，而且必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发展。图像分割和边缘检测的问题在近二十年中得到了广泛的关注和长足的发展，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同的领域取得了一定的成果。但是对于寻找一种能够普遍适用于各种复杂情况的准确率很高的分割和检测算法，还有很大的探索空间。边缘提取和分割是图像分析的经典研究课题之一，目前的理论和方法仍存在许多不足之处，仍在不断改进和发展。由于图像的多义性和复杂性，许多分割的工作无法依靠计算机自动完成，而手工分割又存在工作量大，定位不准确的难题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，利用各自的优势，实现目标轮廓的快速定位。相信这些交互式方法的应用，必将推动图像目标分割与提取这一既具有广阔的应用前景又具有重要的学术价值的课题的进一步研究，也必将成为一个更为独立和活跃的研究领域[1]。近年来，DSP技术的发展不断将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展，对图像处理等领域的技术发展也起到了十分重要的推动作用。基于DSP的图像处理系统也被广泛的应用于各种领域。从图像处理技术的发展来看，实时性在实际中有着广泛的应用。实时图像处理系统设计的难点是如何在有限的时间内完成大量图像数据的处理。因为要对图像进行实时处理,所以为了实现实时和快速,高效的处理,在这个系统中要求我们的图像处理速度要达到一定的速度，而图像处理的速度是由算法的执行时间、视频输入输出延迟以及外部数据存储器与DSP的数据交换效率等因素决定。算法执行时间与CPU 速度有关;图像处理的速度既图像处理所要用的时间，它主要是由算法决定的。算法执行的指令的多少决定了处理速度。而图像的处理的算法包含有大量的算法指令，为了快速的处理大数据量的多媒体信息，特别是活动图像信息，同时又能灵活的支持多种不同的应用，DSP的应用势在必行。相比于通用的DSP，用于多媒体应用的专用DSP集成了许多专用模块，这些模块用硬件加速很多通用的多媒体方面的大量算法明晰的处理、实时性强等要求.由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。各种高性能DSP不仅

图像轮廓线提取

数学实验报告实验二图像轮廓线提取技术学院专业姓名学号成绩单序号提交日期

一、实验目的 1.了解对matlab的图像处理功能，掌握基本的图像处理方式； 2.掌握imread，imshow，imwrite，subplot，title等的基本使用方法。 3.掌握图像轮廓线提取的简单方法并上机实现。 4.了解matlab自带的边界检测算子的使用，提高对复杂图像处理的能力。二、实验要求 1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析，并与MATLAB自带的边缘检测做对比。 2．提出其它的轮廓线提取方法，与简单阈值法进行比较分析。三、实验过程 1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析。 ⑴灰度图的轮廓线提取，M文件代码： function gray(pix,n) %灰度图的轮廓线提取 A=imread(pix); %读取指定的灰度图%生成与图像对应的矩阵 [a,b]=size(A); %a,b分别等于矩阵A的行数和列数 B=double(A); %将矩阵A变为双精度矩阵 D=40*sin(1/255*B); %将矩阵B进行非线性变换 T=A; %新建与A同等大小矩阵 for p=2:a-1 %处理图片边框内的像素点 for q=2:b-1 if (D(p,q)-D(p,q+1))>n|(D(p,q)-D(p,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q))>n|(D(p,q)-D(p-1,q))>n|( D(p,q)-D(p-1,q+1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p-1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q +1))>n T(p,q)=0; %置边界点为黑色%新建轮廓线矩阵 else T(p,q)=255; %置非边界点为白色 end; end; end; subplot(2,1,1); %将窗口分割为两行一列，下图显示于第一行 image(A); %显示原图像 title('灰度图原图'); %图释 axis image; %保持图片显示比例 subplot(2,1,2); %下图显示于第二行 image(T); %显示提取轮廓线后的图片

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

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

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

CCD图像的轮廓特征点提取算法

第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004 CCD图像的轮廓特征点提取算法侯学智，杨平，赵云松 (电子科技大学机械电子工程学院成都 610054) 采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十一【摘要】﹑ 点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法，来进一步确定角点和切点，并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，能准确提取出图像的特征点。关键词刀具测量; 细化; 曲率; 最小二乘拟合; 角点中图分类号TP391 文献标识码 A Contour Feature Point Detection Algorithm of CCD Image Hou Xuezhi，Yang Ping，Zhao Yunsong (School of Mechatronic Engineering, UEST of China Chengdu 610054) Abstract The image is segmented to Bi-value image with max variance algorithm, and then the edge is detected by a series of image morphology algorithm including grads, thinning and cutting. The eleven point curvature-computing method is used to locate the area of corner and point of tangency. An improved algorithm based on least square fitting is given to search corner and point of tangency. This algorithm is applied to the cutting tools measurement system based on image processing and the actual result proves it has a good noise-resisted performance and can detect feature points accurately. Key words cutting tools measurement; thinning; curvature; least square fitting; corner 目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。传统的刀具测量方式采用人眼瞄准，容易带来主观误差，使对刀精度降低。在基于图像处理的刀具测量系统中，CCD数码相机将对刀状态的图像摄入，通过USB接口输入计算机。首先提取出刀具轮廓的特征点，再对轮廓曲线进行分段，从而测量刀具的长度﹑半径﹑角度等参数。通常利用曲率信息来提取轮廓特征点，三点曲率法对噪声较敏感，十一点曲率法能较好地估算出轮廓的曲率，并能简单提取出轮廓的角点与切点区域[1, 2]。本文提出利用最小二乘法拟合角点和切点区域的曲线，根据计算的斜率和曲率的特点能有效确定角点和切点。 1 图像预处理被测刀具的图像如图1所示。CCD相机采集到刀具的彩色图像，将其转化为256色的灰度图像，如图1a 所示，采用最大方差阈值法将图像二值化。由于刀具表面存在油污，光线散射等原因，图像二值化后，在刀具部分有颗粒状噪声，而刀具以外有细小孔洞存在，所以在提取轮廓前，采用形态学算子滤波。在图像形态学中，最基本的运算是腐蚀和膨胀运算，通过腐蚀和膨胀可以构成开运算与闭运算。开闭运算都能够平滑边缘，其中开运算能够消除细小物体，闭运算能够填充物体孔洞。本文采用方形结构元素，对图像先闭运算后开运算，有效地滤除了图像的细小孔洞和噪声，而刀具的结构和面积基本保持不变。图1b所示为收稿日期：2003 ? 07 ? 24 作者简介：侯学智(1980 ? )，男，硕士生，主要从事工业测控技术方面的研究.

图像分割和特征提取技术研究

毕业设计图像分割和特征提取技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、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，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation

数字图像处理技术的研究现状及其发展方向

目录绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)

绪论图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。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。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1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，因此对计

基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取

收稿日期:2007-11-22;修回日期:2008-01-15。作者简介:庞池海(1982-),男,浙江天台人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 李光耀(1965-)男,安徽安庆人,研究员,博士生导师,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 赵洁(1983-),女,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理;朱恒晔(1978-),男,江苏镇江人,博士,主要研究方向:系统仿真、虚拟样机。文章编号:1001-9081(2008)S1-0190-03 基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取庞池海,李光耀,赵洁,朱恒晔 (同济大学CAD 研究中心,上海201804) (tcp ch @sohu .com ) 摘要:提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物。介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价。建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距。关键词:建筑物检测;直线检测;Canny 算子;霍夫变换;边缘检测中图分类号:T P391.41 文献标志码:A Buildi ng figure extracti on i n satellite i m ages based on li ne detecti on algorithm PANG Ch-i ha,i LI Guang -yao ,Z HAO Jie ,ZHU H eng -ye (CAD Re se a rch C e n te r,T ongji Universit y,S hangha i 201804,C hina ) Abstract :In o rder to g enerate t he 3D-model of constructi on ,usi ng t he m ethod based on i m ag e pro cessi ng,au t om ated techn i ques w ere proposed to replace the curren t manua l work .A n approach for auto m atic bu ildi ng detection w as put for w ard from sate llite i m agery .F irstl y,the algo rith m s o f li ne ex tracti on and li ne m erg i ng w ere presen ted .T hen ,t he i m p l ementation of the m e t hod and resu lt quantitative qua lity assess m ent we re discussed respecti ve l y .The resu lt of bu il d i ng detecti on prov i des the vector i a l and t w o -di m ens i on cand i date data ,w hich sho rten the d ifference be t w een or i g i na l i m ag e data and fi nal understandi ng . K ey words :buil d i ng detection ;li ne de tecti on ;C anny opera t o r ;H ough transf o r m;edge detection 0 引言从城市航空影像中提取关键地物的研究主要集中于建筑物和道路两个方面。已有的匹配的方法,对于现代城市中具有重要意义且形状复杂的高层建筑物和主干道,还不能形成有效的提取。然而人类却能几乎在瞬间辨识出这些物体的存在和位置[1] 。航空影像的复杂性使目标检测变得十分困难。以往对建筑的检测方法可以分为以下3类:1)使用立体影像匹配的方法,这种方法可以提供建筑物准确的空间信息,使建筑物通过空间信息被检测出来[2]。不过这种方法需要额外的信息,如DE M 信息。2)使用直线分析。首先从图片中检测出直线,将它们归类并且建模出矩形,推算出候选的建筑物[3]。直线可以通过使用感知的视觉数据组织的方法分类,许多报告已经使用这种方法进行了建筑物检测实验[4]。不过该方法对于大规模的检测效果不是很好。3)辅助信息的方法。如阴影或直线的透视效果,也可作为建筑物检测的重要手段。作为一种低层次视觉技术,线段提取是一项很基本的任务。它的处理对象是边缘图像,输出是线段。其输出经常作为更高层处理(形状描述、目标识别、立体匹配等)的输入。由于线段提取的重要性,很多研究者在这方面做了大量工作。归纳起来,可分为3类:1)传统的H ough 变换;2)首先提取基本线段(e l ementary li ne segm ent ,ELS),再进行线段合并;3)利用梯度信息将边缘像素组成线段[3]。本文结合前两种方法,利用局部的H ough 变换,先抽取出直线,然后利用附有信息的直线分析图像中的对象,构建直线图的数据结构,并利用这些信息生成建筑物的候选集。 1 主要准则通常将图像理解系统划分成几个阶段从而简化整个问题的难度。主要流程包括图像预处理,图像分割,特征提取,特征描述和识别。至今,对于各类应用还没有一个统一的方法。对于不同的项目的方法大相径庭。本文着眼于卫星图片中的建筑物检测。首先定义一些策略或思想准则作为解决这个问题的指导。层次化图像数据在计算机中以孤立点的信息形式存在。图像处理的目的是要对这些点尽可能地按照图像的原意进行分类,最后抽象出同类点集的含义。所有工作,包括前处理、图像分割、特征提取等,都是为了实现这一目标。在本文的研究中,首先将点归类成线,然后将线组合成几何形状。称之为点线面的变换。整合方法一些信息,比如颜色和方向,对图像中的元素来说是非常重要的,但不少方法忽略了这些信息的利用。在本文的研究中,将取得的颜色信息作为线和面对象的附属信息,或者称之为权重。这些信息可以帮助改善的检测过程。局部化假设假设物体,包括颜色、线的位置、面的位置以及图像中的所有元素,只和其一定范围内的邻域元素存在相应的关系。这个假说可以减少处理所花费的时间,从而得出各种可行的统计(现在的图像分析方法主要是基于数学统计的)。这个假设使得分治的方法能够得以实施,从而降低计算难度。 2 建筑物检测算法整个检测算法主要分为以下4个阶段。第28卷2008年6月计算机应用 C o mpu ter App lications Vo.l 28June 2008

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

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。