基于图像绘制(IBR)技术综述

计算机图形学学科研讨会

基于图像绘制(IBR)技术综述(A Survey on Image-based Rendering Techniques)

石教英

浙江大学计算机学院

计算机辅助设计与图形学国家重点实验室

2005年5月

目录

一、基于图像绘制(IBR)技术定义

二、典型IBR技术演示

1、Panorama Mosaics

2、Tour-Into-Picture

3、Light Field

4、Feature-based Morphing

三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton

1、An introduction

2、how to handle with plenoptic fuction

四、IBR技术发展

1、Image Matting

2、Digital PhotoMontage

3、High-Dynamic-Range Image Display

4、Plenoptic photography

五、基于图像绘制技术定义的扩展

Transform

Rasterization

(& Lighting)

?Computer Vision methods to recover models.

Image-Based Rendering

& Modeling

Rendering

& Modeling Volume

Rendering

一、基于图像绘制(IBR)技术定义

z Problems of triangle-based graphics:?Always starts from scratch.

?Millions of sub-pixel triangles.

一、基于图像绘制(IBR)技术定义

?Definition of IBR (by Sing Bing Kang)

image-based rendering techniques rely on interpolation using the original set of input images or pixel reprojection from source images onto the target image in order to produce a novel virtual view

一、基于图像绘制(IBR)技术定义

?Definition of IBR (by Cha Zhang & Tsuhan Chen of CMU) Given a continuous plenoptic function that describes a scene, image-based rendering is a process of two stages: –sampling and rendering. In the sampling stage, samples are taken from the plenoptic function for representation and storage. In the rendering stage, the continuous plenoptic

function is reconstructed with the captured samples.

二、典型IBR技术演示?Paronoma Mosaics

Demo

二、典型IBR技术演示?Tour-Into-Picture

二、典型IBR技术演示Lightfield Video

二、典型IBR技术演示Feature-based Morphing

三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton

1. An Introduction

z Two ways of describing the world:

? A source description: ——The world can be described by

geometric models, texture maps, refection models, lighting

and shading models.

?An appearance description: ——The world can be described

by the dense array of light rays filling the space, which can

be observed by posing eyes or cameras in the space. The

light rays can be represented through the Plenoptic function.

z The traditional model-based rendering approach

adopts the source description method.

z The image-based rendering approach adopots the

plenoptic function to describe the world.

三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ?IBR: An Old Story

z Plenoptic function z As pointed out by Adelson and Bergen (1991):The world is made of three -dimensional objects, but these objects do not communicate their properties directly to an observer. …The plenoptic function serves as the sole communication link between the physical objects and their corresponding retinal images. It is the intermediary between the world and the eye.

),,,,,,(t Z Y X f λφθ

三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ?7D Plenoptic Function

三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton

2. How to Handle Plenoptic Function?

z Two Stages

?sampling and reconstruction of sampled signals z Two directions for simplication

?Restrain the viewing space of the viewers

z View point

z Perceptual

?Introduce some source descriptions into IBR

z Geometry

z Depth

三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ?Restraining in View Space

z Assumption 1: Wavelength

?Constant wavelength

?RGB

?Almost all the practical representations of IBR make this assumption.

)

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三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ?Restraining in View Space

z Assumption 2: Air

?Air is translucent

?Radiances along a light ray through empty space remain constant.

)

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三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ?Restraining in View Space

z Assumption 3: Time

?Static scene

?Images captured at different time and positions can be used together to render novel views.

?Too large size for dynamic scene

)

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三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ?Restraining in View Space

z Assumption 4: Viewpoint

?The viewer is constrained to be on a surface

?Acceptable:

z

Human eyes are usually at a certain height -level z Human eyes are less sensitive to vertical parallax and lighting changes

)

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图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述 简介: 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征,就会把它当作一个单元来识别,而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块,每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色,人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要,出现了另一类问题,就是不要求其结果输出是一幅完整的图像,而是将经过图像处理后的图像,再经过分割和描述提取有效的特征,进而加以判决分类,这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容,以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统,代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段:文字识别、图像处理和识别及物体识别:文字识别的研究是从1950年开始的,一般是识别字母、数字和符号,并从印刷文字识别到手写文字识别,应用非常广泛,并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究,是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究,而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声,同时还可以进行图像的增强与复原,然后进行图像的判读、解析与识别,如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等,其用途之广,不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识,它是和机器人研究有着密切关系的一个领域,在图像处理上没有特殊的难点,但必须知道距离信息,并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天,尽管机器人的研究非常盛行,还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代,随着计算机和信息科学的发展,计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系: 在研究图像时,首先要对获得的图像信息进行预处理(前处理)以滤去干扰、噪声,作几何、彩色校正等,以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码,图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说,输入是图像,输出(即经过处理后的结果)也是图像。图像处理主要用来解决两个问题:一是判断图像中有无需要的信息;二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类,确定类别名称,它可以在分割的基础上选择需要提取的特征,并对某些参数进行测量,再提取这些特征,然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像,还要对整个图像做结构上的分析,对图像进行描述,以便对图像的主要信息做一个好的解释,并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解,以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中,找出它的形状及纹理特征,以便对图像进行分类,并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说,输入是图像(经过上述处理后的图像),输出是类别和图像的结构分析,而结构分析的结果则

手势识别技术综述

手势识别技术综述 作者单位:河北工业大学计算机科学与软件学院 内容摘要: 手势识别是属于计算机科学与语言学的一个将人类手势通过数学算法针对人们所要表达的意思进行分析、判断并整合的交互技术。一般来说,手势识别技术并非针对单纯的手势,还可以对其他肢体动作进行识别,比如头部、胳臂等。

但是这其中手势占大多数。本文通过对手势识别的发展过程、使用工具、目的与市场等进行综述,梳理出手势识别发展的思路,让读者对手势识别有一个总体上的认识,同时也可以让读者在此基础上进行合理想象,对手势识别的未来有一个大体印象。 Abstract: Gesture recognition is an interactive technology using mathematical arithmetic to the analysis,judge and assembly meaning that people want to convey which belongs to computer science and Linguistics.In general, gesture recognition technology is not for simple gestures expressed by hands ,it can also aim to other body movement recognition, such as the head, arm and so on. But the gesture accounted for most of the analysis. In this paper, by describing the development process, tools used , objective and market of gesture recognition , we can sort out the ideas of the development of gesture recognition, and let readers have an overall understanding of gesture recognition. At the same time, it can let the reader imagine that on hand gesture recognition based on reason ,and have a general impression of its future. 1.定义 说到手势识别,首先要对手势识别中的手势有一个清晰的认知。手势在不同的学科中有不同含义,而在交互设计方面,手势与依赖鼠标、键盘等进行操控的区别是显而易见的,那就是手势是人们更乐意接受的、舒适而受交互设备限制小的方式,而且手势可供挖掘的信息远比依赖键盘鼠标的交互模式多。在学术界,人们试图对手势定义一个抽象、明确而简洁的概念以为手势及其应用的研究提供依据。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾发表的题为“Gestures in Human-Computer Communication”中定义:“手势为身体运动的一部分,它包括一部分信息,而且是一种能被观察到的有意义的运动。挥手道别是一种手势,而敲击键盘不是一种手势,因为手指的运动没有被观察,也不重要,它只表示键盘

图像处理综述.

图像噪声分类及去噪方法综述 2013552070 王跃洋数字图像中,噪声主要来源于图像的获取或传输过程。成像传感器的性能受各种因素的影响,如图像获取过程中的环境条件和传感元器件自身的质量。例如,在使用CCD摄像机获取图像时,光照水平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的干扰。例如,使用无线网络传输的图像可能会因为光照或其他大气因素而污染。 图像噪声的分类 图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰,是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。图像噪声是多种多样的,其性质也千差万别,所以了解噪声的分类是很有必要的。 一.按产生的原因分类 1.外部噪声, 即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备,天体放电现象等引起的噪声。 2.内部噪声,一般有四个源头: a)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合,定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声;导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声;根据光的粒子性,图像是由光量子所传输,而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。 b)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声;磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。 c)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展,这些噪声有望不断减少,但在目前来讲,还是不可避免的。

d)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声;偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。 这种分类方法有助于理解噪声产生的源头,有助于对噪声位置定位,对于降噪算法只能起到原理上的帮助。 二.按噪声频谱分类 频谱均匀分布的噪声称为白噪声; 频谱与频率成反比的称为1/f噪声;而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。 三.按噪声与信号的关系分类 1.加性噪声:加性嗓声和图像信号强度是不相关的,如运算放大器, 信道噪声电视摄像机扫描图像的噪声的,这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和; 2.乘性噪声: 乘性嗓声和图像信号是相关的,往往随图像信号的变化而变化,如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等,由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。在某些情况下,如信号变化很小,噪声也不大。 为了分析处理方便,常常将乘性噪声近似认为是加性噪声,而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。 四.按概率密度函数(PDF)分类 1.高斯噪声:在空间域和频域中,由于高斯噪声(也称为正态噪声)在数学上的易处理性,这种噪声模型经常被用于实践中。 高斯随机变量z 的PDF有下式给出: 其中,z表示灰度值,表示z的均值,σ表示z的标准差。标准差的平方成为z的方差。 2.瑞利噪声:瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。 瑞利噪声的PDF由下式给出:

图像处理论文

图像处理技术近期发展及应用 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.近期发展及应用领域

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述 题目:基于matlab的图像预处理技术研究 专业:电子信息工程 1前言部分 众所周知,MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途,特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像,并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱,会大大简化具体的编程工作,充分体现在图像处理和分析中的优越性。 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。 图像存在方式多种多样,可以是可视的或者非可视的,抽象的或者实际的,适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 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。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。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

基于手势识别的智能电视交互专利技术综述

基于手势识别的智能电视交互专利技术综述 智能电视具有操作系统,支持第三方应用资源实现功能扩展,支持多网络接入功能,具备人机交互、与其他智能设备进行交互等。随着计算机视觉的发展和人机交互的需要,手势识别研究取得了蓬勃的发展,通过手势识别对智能电视进行控制和操作,能够更轻松、高效地使用电视设备。文章利用专利数据库对智能电视手势识别技术进行了数据统计和分析,对该领域的专利申请趋势等情况做了归纳总结。 标签:智能电视;手势识别;发展状况;专利 Abstract:Intelligent TV has the operating system,which supports the third party application resources to realize the function expansion,supports the multi-network access function,has the man-machine interaction,and carries on the interaction with other intelligent devices. With the development of computer vision and the need of human-computer interaction,the research of gesture recognition has made great progress. By controlling and operating intelligent TV through gesture recognition,one can more easily and more efficiently use TV equipment. This paper makes use of patent database to analyze the data of intelligent TV gesture recognition technology,and summarizes the trend of patent application in this field. Keywords:intelligent TV;gesture recognition;development status;patent 引言 电视是家庭娱乐休闲必不可少的家用电器。如今,电视依然是最为普及的信息传播载体,用户在观看普通节目的同时,还可以上网、娱乐等。从用户的角度出发,通过自然简单、人性化的方式完成交互,无疑是用户完成电视操作的最佳方式。而手势具有直观、自然、丰富的特点,是一种符合人们日常习惯的交互手段,是表達信息和特定意图的良好载体,由于手势具有上述特性,因此在对智能电视进行操控中得到了良好的运用,实现了对智能电视自然灵活地操作。 1 基于手势识别的智能电视控制技术发展状态分析 1.1 技术分解 本文通过检索获得的专利申请进行统计分析,对基于手势识别的智能电视控制所涉及的具体技术和应用领域进行分解。 根据手势采集设备可以将手势识别系统大致分为基于数据手套和基于视觉的两种手势识别系统。其中,数据手套通过多个传感器反馈各关节的数据,并通过位置跟踪器返回人手所在的三维坐标,从而获取手势在三维空间中的位置信息和手指的运动信息。通过数据手套可以直接获取人手在三维空间中的位置和运动

图像处理文献综述

文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显着的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科,随着计算机硬件、软件的高度发展,数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位,但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究,我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快,图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术,Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究,从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法,如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算,然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷,导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代,Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法,逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入,人们开始注意到边缘具有多分辨性,即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下,小尺度检测能得到更多的边缘细节,但对噪声更为敏感,而大尺度检测

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

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科,随着计算机硬件、软件的高度发展,数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位,但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究,我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快,图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术,Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究,从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法,如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算,然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷,导致其检测结果并不

图像处理文献综述

文献综述 近年来,随着计算机视觉技术的日益发展,图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。在现在的日常生活中,由于通信设备低廉的价格和便捷的操作,人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享,消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍,例如移动手机和数码相机等等。在这个纷繁多变的世界,每天都有数以万计的图像产生,同时信息冗余问题也随之而来。尽管在一定的程度上,内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题,但是智能的图像检索和有效的数据存储,以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。 视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程,也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。人类在观察一个场景时,他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域,例如拥有鲜艳的颜色,光滑的亮度,特殊的形状以及有趣的方位的区域。传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理,均匀的分配计算机资源;然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域,统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源,减少处理的效率 [1,2]。因此,在计算机视觉领域,建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。受高效的视觉信息处理机制的启发,计算机视觉领域的显著性检测应运而生。图像显著性检测是通过建立一定的数学模型,让计算机来模拟人类的视觉系统,使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。 一般来说,一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性,使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描,显著的目标会自动从环境中凸显出来。另外,一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的,基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性,而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。基于当前场景的视觉显著性机制是低级的,慢速的。而基于先验知识的显著性机制通常是和高层次的任务关联在一起的,其效率通常低于由视觉信号驱动的显著性机制。人眼视觉系统通过显著性原理来处理复杂的视觉感知是不争的事实,这种显著性的处理机制使得复杂背景下的目标检测、识别有了很大程度的提升。 在模式识别、计算机视觉等领域,越来越多的计算机工作者致力于开发显著性计算模型,用以简单的表达图像的主要信息。这些显著性模型的检测结果是一个显著性灰度图,其每个像素点的灰度值表示了该像素的显著性,灰度值越大,表明该像素越显著。从信息处理的方式看,显著性模型大致可以分为两类:自顶向下(任务驱动)和自底向上(数据驱动)的方法。 自顶向下的显著性检测方法之所以是任务驱动,这是因为该类模型通常是和某一特定的任务相关。在同样的场景或模式下,检测到的结果因任务的不同而不同是自顶向下模型最突出的特点。例如在目标检测中,检测者需要首先告诉需要检测的目标是什么,检测到的显著性图则表示目标可能出现的位置。自顶向下的显著性检测方法的依据是:如果研究者事先知道需要检测目标的颜色、形状或者方向等特征,那么该检测算法自然会高效的检测到需要检测的目标。因此,自顶向下的算法通常需要人工标记,或是从大量的包含某种特定目标的图像中学习该类目标的特征信息,这些学习方法一般是监督的;然后求测试图像对于训练学习得到的信息的响应,从而得到测试图像的显著性图。现存的一些自顶向下的算法在某些特定的目标上取得了一定的效果,不过这些算法往往只对某些特定的目标有效,对于复杂多变的自然图像,该类算法存在很大的缺陷。自顶向下的模型是慢速的、任务驱动的,有意识的,以及封闭回路的。由于自顶向下模型的特点,其应用受到了很大的限制。

关于计算机视觉的手势识别综述

关于计算机视觉的手势识别综述 蒋指挥 (江苏科技大学江苏镇江 213022) 摘要:计算机技术的高速发展也产生了许多新领域,在此对以计算机视觉为基础的手势检测识别技术展开综述。主要阐述该技术的发展历程、实现方法、研究现状以及其存在的不足之处和发展方向。结果表明简单的可穿戴设备的手势识别和深度视觉传感器的手势识别和多方法交叉融合的手势识别是未来该领域的发展方向。 关键词:计算机视觉;手势识别;人机交互 A survey of gesture recognition in computer vision//Jiang Zhi Hui Abstract;With the rapid development of computer technology, a lot of new fields have been developed. In this paper, the technology of gesture detection and recognition based on computer vision is reviewed. This paper describes the development of the technology, the realization method, the research status and its shortcomings and development direction. The results show that the simple wearable device for hand gesture recognition and depth vision sensor for hand gesture recognition and multi method cross fusion for gesture recognition is the future direction of the development of the field. Key words:Computer vision; gesture recognition; human-computer interaction 计算机在我们的生活中越来越不可或缺,我们同时也对计算机提出了更高的要求,计算机视觉的手势识别正是对计算机应用拓展的重要途径,例如现在的VR技术,就是应用了手势识别才实现的。ABIResearch公司高级分析师约书亚·弗拉德(JoshuaFlood)指出:“免提操作或手势识别很快将成为高端旗舰智能手机、媒体平板电脑和智能眼镜区别于其他同类产品的一个关键因素。三星电子最新推出银河S4已经将这项技术用于其手机中,并以其全新的用户体验获得用户交口称赞。此外,在一系列新型智能眼镜产品即将发布之时,不难想象这类技术将被采用。”其实手势识别技术涵盖了许多领域,比如物理学、生物学等,实现手势识别的方式有很多种从一开始的二维手型识别、二维手势识别到后来的三维手势识别,正是计算机视觉技术的发展使得手势识别的实现方式更加多样。但目前的技术仍然很繁琐,冗杂的可穿戴设备就直接影响了使用者的舒适感,其还有很大的发展空间。 1、手势识别的发展历程及其实现方法

数字图像处理主题综述汇总

数字图像处理主题综述 姓名: 学号: 201203284 班级: 计科11202 序号: 31 院系: 计算机科学学院 主题: 医学图片处理

目录 1.引言 (3) 2.医学图像三维可视化技术 (3) 3.医学图像分割 (4) 4.医学图像配准和融合 (6) 5.医学图像纹理分析 (8) 6.应用 (9) 7.总结 (10) 8.参考文献 (10)

1.引言 近20 多年来,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。20 世纪70 年代初,X-CT 的发明 曾引发了医学影像领域的一场革命,与此同时,核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。 本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。 2.医学图像三维可视化技术 2.1 三维可视化概述 医学图像的三维可视化的方法很多,但基本步骤大体相同,如图.。从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像,然后需要将图像格式(如0(#1&)转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波,减少图像的噪声影响,提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法,对医学关键部位进行各向同性处理,获得体数据。经过三维滤波后,不同组织器官需要进行分割和归类,对同一部位的不同图像进行配准和融合,以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力,选择不同的方法进行三维体绘制,实现三维重构。 2.2关键技术: 图像分割是三维重构的基础,分割效果直接影像三维重构的精确度。图像分割是将图像分割成有意义的子区域,由于医学图像的各区域没有清楚的边界,为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题,引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状,自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。在实际应用中有聚类法、统计学模型、

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、

数字图像处理文献综述

数字图像处理技术综述 摘要:随着计算机的普及,数字图像处理技术也获得了迅速发展,逐渐走进社会生产生活的各个方面。本文是对数字图像处理技术的一个总体概述,包括其内涵、优势、主要方法及应用,最后对其发展做了简单的总结。 关键词:数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域 Overview of digital image processing technology Abstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development. Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field

前言: 图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理,因此也称之为计算机图像处理[1]。而时至今日,随着计算机的迅速普及,数字图像处理技术也飞速发展着,因为其用途的多样性,可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。 一、数字图像处理技术的概念内涵 数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号,经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理,而高精准的还原到显示器的过程[2]。在数字图像处理中,图像被分割成像素(每英寸的像素的数目取决于图像的分辨率) [7].可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算,一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。我国常用的数字图像处理技术主要有两种,一种是光学处理法,一种是数字(电子)处理法。当前,数字图像处理技术已经逐步完善。数字图像处理技术与人们的生活紧密相关,如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像,即数字像处理技术的成果。目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科,成为了信息处理的一个重要的学科分支,并与相关学科相互联系、相互交叉。如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关,所以,它们之间各有侧重而又相互补充,并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展[3]。 数字图像处理最早出现于20世纪70年代,当时是以人为对象的,为了改善图像的视觉效果。到目前为止,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,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科[4]。而它发展至今,在原有的基础上又有了新的技术支持,已经逐渐覆盖至方方面面,在各个学科都有着难以忽视的作用。 二、数字图像处理技术的优势 数字图像处理技术之所以发展如此迅速,是因为它具有许多的优点,可以带来极大便利,而这些优点也使得数字图像处理的应用越来越广泛。 第一,再现性好。数字图像处理技术不会因对图像进行的变换操作而导致图像质量退化,数字图像能始终保持图像的再现[3]; 第二,处理精度高。数字图像处理的是由计算机进行的,因而可以处理极高精度的数据,而且精度可以随着计算机计算能力的增强而增加。可以快速准确地拍摄照片,可以精确测量数百万像素的强度[8];

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