基于图像的非真实感艺术绘制技术综述
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
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
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
数字隐写分析
信息隐藏理论与技术论文题目：数字隐写分析术方法研究与实现 姓名张思琪 院（系）计算机学院 专业班级2012110309 学号2012110760 指导教师杨榆 仲恺农业工程学院教务处制 摘要 本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好，鲁棒性强等特点，这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对
JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明，采用基于DCT系数对值（pair values）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写，具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大，且不能检测出Jsteg随机隐写，故引出一种改进的卡方检验方法：快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写，而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。 关键词：隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg 目录 1 绪论 (1) 1.1 引语 (1) 1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1)
1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1) 1.2.2信息隐藏技术的应用 (1) 1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2) 1.3 数字图像隐写检测技术 (2) 1.3.1隐写信息检测技术 (3) 1.3.2隐写信息的提取技术 (3) 2 基于图像统计模型的隐写分析 (4) 2.1 针对LSB替换隐写分析 (4) 2.1.1卡方检测方法 (6) 2.1.2 RS方法 (11) 2.1.3 SPA方法 (13) 2.2 针对K ±及随机调制隐写的隐写分析 (13) 2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13) 2.2.2K ±隐写信息比率估计 (14) 2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14) 3 针对JSteg隐写的检测 (14) 3.1 卡方检测方法 (14) 3.2 快速卡方检验方法 (15) 3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18) 3.2.2针对随机JSteg隐写 (18) 3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18) 4 结论 (19) 参考文献 (20) 英语摘要 (22) 附录 (22) 致谢 (29) 仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表 ....................................................错误！未定义书签。
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
人脸检测和识别技术的文献综述
人脸识别技术综述 摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得
出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon，Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征；第二个阶段是人机交互识别阶段；第三个阶段是真正的机器自动识别阶段；第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前，国外多所
多域数字图像隐写技术的实现与讨论
多域数字图像隐写技术的实现与讨 论 制作日期：2014.6.3
摘要 随着科技的发展,信息安全技术已经成为不可忽略的因素。而网络的普及及应用，让多媒体技术得到了广泛的发展，因此图像及视频的安全变得越来越重要。本文正是在这种时代背景下，介绍一种关于图像处理的信息隐藏技术。 用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。基于变换域的算法以F5为代表算法。 下面我们介绍一下变换域的算法。 关键字：隐藏嵌入信息图像
目录 一、常用的变换域的数字图像隐写方法。 (4) 1.1 JSteg隐写。 (4) 1.1.1 主要思想： (4) 1.1.2 具体嵌入过程： (4) 1.2 F5隐写。 (4) 1.2.1 具体嵌入过程： (4) 1.3 F4隐写。 (4) 1.3.1具体嵌入过程： (4) 1.4 F3隐写。 (4) 二、基于MATLAB的F3数字图像隐写技术。 (5) 2.1 F3隐写的原理。 (5) 2.2 F3隐写的算法。 (5) 2.3 运用F3隐写技术进行信息隐藏。 (5) 2.3.1 嵌入流程图。 (5) 2.3.2 实现过程。 (6) 三、讨论与分析。 (9) 3.1 对F3隐写技术的分析。 (9) 四、附录。 (9) 4.1使用的软件。 (9) 4.2软件的简介。 (9) 4.3 关键代码。 (10)
一、常用的变换域的数字图像隐写方法。 1.1 JSteg隐写。 1.1.1 主要思想： 用秘密信息比特直接替换JPEG图像量化后DCT系数的最低比特位，但不在量化后值为0或1的DCT系数中嵌入信息。 1.1.2 具体嵌入过程： （1）部分解码JPEG图像，得到二进制存储的AC系数，判断该AC系数是否等于1或0，若等于则跳过该AC系数，否则，执行下一步。 （2）判断二进制存储的AC系数的LSB是否与要嵌入的秘密信息比特相同，若相同，则不对其进行更改，否则，执行下一步。 （3）用秘密信息比特替换二进制存储的AC系数的LSB，将修改后的AC系数重新编码得到隐密的JPEG图像。 1.2 F5隐写。 1.2.1 具体嵌入过程： 1）获取载体图像，进行JPEG压缩，得到量化后的DCT系数。 2）对1）中得到的DCT系数进行混洗。 3）对可用的DCT系数计数，并根据欲嵌入的秘密信息长度计算嵌入信息所使用的三元组（1，n，k）。 4）取出n个混洗后的非0的AC DCT系数及欲嵌入的k比特信息，采用矩阵编码进行嵌入。 a）计算载体数据是否需要更改。若不需要，则继续下一组的嵌入；若需要，则更改相应的数据LSB。 b）对经过更改后的数据，判断是否产生了新的值为0的系数。若有，则此次嵌入无效，重新取出n个可用系数，执行a）；若没有，重复执行4），直 到秘密信息全部嵌入。 5）逆混洗，恢复DCT系数为原来的顺序。 6）生成隐密图像。 1.3 F4隐写。 1.3.1具体嵌入过程： 和F3过程差不多，只是用正奇系数和负偶系数代表1，正偶系数和负奇系数代表0. 1.4 F3隐写。 1）信息嵌入式，若DCT系数的LSB与要嵌入的秘密信息比特相同，则不作改动；否则，将该DCT系数的绝对值减1。 2）秘密信息嵌入在非0的DCT系数上，为0的系数不嵌入任何信息。另外，
图像识别技术综述,计算机智能前沿课程的论文
图像识别技术综述杨列 20821152 摘要 本文对图像识别的基本方法，并展望了图像识别技术所面临的问题及发展方向。 1. 前言 图像识别所研究的问题，是如何用计算机代替为人自动去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而从部分上代替人的脑力劳动。图像的含义也比较广泛，最早是指图片，后来把如声波的波形图也归为图像。具体来说，图像可以是各种图画，字符，声波信号，透视胶片，空间物体。综合来说，又可以分为直观视觉图像（图案，文字）和间接转换图像（声音，心率等）两类。 由于图像识别涉及许多学科，图像本身含义也相当广泛性和丰富性，本文只从由光学采集器获得二维灰度图像的识别的几个重要方面做一些综述。t. 2. 图像识别方法 2.1图像识别的基本方法及特点 图像识别的方法很多，可概括为三种：统计（或决策理论）法，结构（或句法）方法和神经网络法。[1] 对于一幅实际图像来说，目标和背景常常不是线性可分的，统计法是一种分类误差最小的方法。它以数学上的决策理论为基础，根据这种理论建立统计学识别模型。其基本模型是对研究的图像进行大量的统计分析，找出规律性认识，提出反映图像本质特点的特征进行识别。如Bayes模型和马尔科夫（MRF）模型。但是统计方法基本严格的数学模型，而忽略了图像中被识别对象的空间相互关系，即结构关系，所以当被识别物体的结构特征为主要特征时，用统计方法便会很难识别。 句法识别是对统计识别方法的补充，统计方法用数值来描述图像的特征，句法方法则是用符号来描述图像特征的。它模仿了语言学中句法的层次结构，采用分层描述方法，把复杂图像分解为单层或多层的简单子图像，主要突出识别对象的结构信息。模式识别是从统计方法发展起来的，而句法方法更扩大了模式识别的能力，使其不仅限于对象物的分类，而且用于景物的分析与物体结构的识别。 神经网络方法是指用神经网络的算法对图像进行识别的方法，神经网络系统是由大量简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特性，是人脑神经网络系统的简化，抽象和模拟。句法方法侧重于模拟人的逻辑思维，而神经网络侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知觉过程，形象思维，分布式记忆和自学自组织的过程，与符号处理是一种互补的关系。但神经网络具有大规模并行，分布式存储和处理，自组织，自适应和自学习的能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题。 2.2 其它图像识别方法 模糊集（Fuzzy Set）识别方法。在模式识别，自动控制等方面有广泛应用。在图像识别中，有些问题极其复杂，很难用一些确定的标准作出判断。人脑的识别精度不高，却能够用一些不够精确，也即模糊的概念准确地辨识复杂事物的特征，怎样用不太精确的方式来描述复杂的系统，怎样建立合理的数学模型来研究模糊现象，并能快速准确地进行识别，就是模糊识别法研究的目的。 标记松弛法(Relaxation Labeling) [2]是另一种采用符号来描述图像特征的识别方法，在这种方法中，处理对象一般称为目标，而描述目标的符号则称为标记，标记松弛法先对目标给定一组不确切的标记，通过迭代运算[3]逐次更新标记，最后求得这组目标的较为确切的标记集，算法的整个过程与人对某一事物的猜测推理过程相类似。由于以迭代方式进行，所以易于实现，但所缺点是计算量太大[4]，只有采用并行处理的方法，标记松弛法才能充分发挥它的作用。 此外，还有实用性很强的识别方法，就是模板匹配（Template Matching）法，模板匹配法是按
图像识别技术综述
图像处理与识别技术综述 摘要：本文简要介绍了图像处理与识别技术的相关知识，介绍了图像识别过程中的判别函数和判别规则，特征提取和选择的方法。设计一个基于16位处理器MC9S12XS128的图像识别系统在实际中的具体硬件实现。 关键词：图像识别特征提取MC9S12XS128 数字摄像头 An Overview of Image Recognition And Identifying Technology Abstract：This paper introduces some knowledge of image recognition and identifying technology，introduces the discriminant function discriminant rule in the image identifying progress, feature extraction and selection method. Designed an image identifying system based on 16-bit controller MC9S12XS128,and it has specific hardware implementation in fact. Key words: image identifying discriminaut rule MC9S12XS128 digital cameral
1 引言 图像是与视觉相关的最贴近生活的信息，它是客观世界的物体直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。传统的图像处理技术就是对图像进行保存、处理、压缩、传输和重现。随着信息时代的到来，用于计算机处理的各种信息的需求越来越多，多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要。人们更希望利用计算机技术处理人类视觉问题，如：人脸、指纹识别技术实现处理与个人有关的一切事物，利用视觉自动监视系统监视环境中发生的非常事件，利用字符识别技术实现文档图像的自动录入与处理。因此把传统的图像处理技术与模式识别处理技术相结合是图像处理的新趋势。 2 传统的图像处理技术 图像处理技术始于20世纪50年代，1964年美国喷射推进实验室（JPL ）使用计算机对太空船送回的大批月球照片处理后得到了清晰逼真的图像，这是这门技术发展的里程碑，此后这门技术得到了广泛的发展。 传统图像处理技术包含图像的获取、变换、增强、编码、分割等方面的内容。 2.1 图像获取 图像可以根据其形式或产生方法来分类。 照片图画 光图像连续函数 离散函数 （数字图像）不可见的 物理图像 物体图像 可见的图像图片数学函数 图1 图像的分类 图像的获取[4]是指将其变为计算机可识别的信息。通常是数字化的过程，及扫描、采样、量化三个步骤。经过数字化过程后就得到了一幅图的数字表示，即数字图像。一般这个过程由摄像头等设备完成。反过来还可将数字图像进行显示。 2.2 图像变换 图像变换[6]广泛应用于图像滤波[2]、统计滤波[5]、图像数据压缩以及图像描述等。图像变换是将N ×N 维空间图像数据变换成另外一组基向量（通常是正交向量空间）的坐标参数，我们希望这些离散图像信号坐标参数更集中代表了图像中的有效信息，或者是更便于达到某种处理目的。 通常采用的方法有：傅里叶变换、相关分析、小波变换[7]、离散余弦变换（DCT ）、正弦变
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
计算机图形学实验——真实感图形场景的生成
实验四真实感图形的生成 一、实验内容 ?创建一个简单场景 ?场景中有一个复杂的三维几何体 ?通过一系列处理使得场景和几何体具有真实感 ?可以通过变换视点观察场景 二、程序结构 创建Win32 Console Application，使用OpenGL的控制台应用程序框架。其中: ?init()函数进行场景初始化工作； ?reshape(GLsizei width, GLsizei height)函数设置窗口的视口大小，同时设置透视深度和透视角度等参数； ?display()函数构建坐标系并通过调用具体的绘制图形函数来绘制具体场景和几何图形； ?LoadBMP()函数导入纹理位图文件； ?LoadTexture()函数加载纹理到内存空间中； ?generateShadow(GLfloat shadow[4][4], const GLfloat ground[4], const GLfloat light[4])函数来计算空间中物体上任意一点的平面阴影 投射矩阵 ?keyboard(unsigned char key, int x, int y)函数处理键盘按键消息； ?mouseButton(int button, int state, int x, int y)函数处理鼠标按键消息； 最后由主函数main(int argc, char** argv)中调用OpenGL函数来显示窗口，并进行绘图和处理事件消息函数。 三、代码说明 1.加载位图纹理 首先，编写LoadBMP()函数导入位图文件，代码截图如下： 然后，编写LoadEarthTexture()函数加载导入的位图并设置相关参数，代码
图像处理综述
数字图像处理综述 摘要：本文主要阐述了数字图像处理的发展以及图像处理的主要方法技术，并 系统分析了数字图像处理技术的主要优缺点。综合地介绍了数字图像处理的应用以及在传统应用领域和热门应用领域的发展。并提出了图像处理未来的研究方向。 关键词：数字图像处理、图像编码、小波变换，视频压缩，矩阵，现状与展望引言 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digital Image Processing)。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。图像是指物体的描述信息。数字图像则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。 数字图像处处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。起源于20世纪20年代，20世纪60年—70年随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而迅速发展。在80年代——90年代才形成独立的科学体系。早期数字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。目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业、机器人产业、政府职能机关文化文艺等多领域。并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。 早期数字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。目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业、机器人产业、政府职能机关文化文艺等多领域。并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。 一、数字图像处理的起源及发展 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。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
表情识别技术综述
表情识别技术综述 摘要：表情识别作为一种人机交互的方式，成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析，文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法。 关键词：表情识别；特征提取；表情分类。 前言：进入21世纪，随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系，这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 正文：一、面部表情识别的国内外研究情况 面部表情识别技术是近几十年来才逐渐发展起来的，由于面部表情的多样性和复杂性，并且涉及生理学及心理学，表情识别具有较大的难度，因此，与其它生物识别技术如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等相比，发展相对较慢，应用还不广泛。但是表情识别对于人机交互却有重要的价值，因此国内外很多研究机构及学者致力于这方面的研究，并己经取得了一定的成果。 进入90年代，对面部表情识别的研究变得非常活跃，吸引了大量的研究人员和基金支持。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT的多媒体实验室的感知计算组、CMu、Ma州大学的计算机视觉实验室、Standford大学、日本城蹊大学、大阪大学、ArR研究所的贡献尤为突出。 国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、北方交通大学等都有专业人员从事人脸表情识别的研究，并取得了一定的成绩。在1999年的国家自然科学基金中的“和谐人机环境中情感计算理论研究”被列为了重点项目。同时中国科学院自动化所、心理所以及国内众多高校也在这方面取得了一定的进展。2003年，在北京举行了第一届中国情感计算与智能交互学术会议，会议期间集中展示了国内各研究机构近几年来从认知、心理、模式识别、系统集成等多种角度在情感计算领域取得的研究成果，一定程度上弥补了我国这方面的空白。国家“863”计划、“973”项目、国家自然科学基金等也都对人脸表情识别技术的研究提供了项目资助。 二、面部表情特征的提取方法 表情特征提取是表情识别系统中最重要的部分，有效的表情特征提取工作将使识别的性能大大提高，当前的研究工作也大部分是针对表情特征的提取。 目前为止的人脸面部表情特征提取方法大都是从人脸识别的特征提取方法别演变而来，所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种阎。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上，分类方向主要有三个:整体识别法和局部识别法、形变提取法和运动提取法、几何特征法和容貌特征法。 整体识别法中，无论是从脸部的变形出发还是从脸部的运动出发，都是将表情人脸作为一个整体来分析，找出各种表情下的图像差别。其中典型的方法有:基于特征脸的主成分分析(prineipalComponentAnalysis，pCA)法、独立分量分析法(Indendent ComPonent Analysis，ICA)、Fisher线性判别法(Fisher’s Linear Discriminants，FLD)、局部特征分析(LoealFeatureAnalysis，LFA)、Fishe诞动法(Fisher^ctions)、隐马尔科夫模型法(HideMarkovModel，HMM)和聚类分析法。