结合分形特征及灰度相关的快速样本图像匹配算法

结合分形特征及灰度相关的快速样本图像匹配算法
结合分形特征及灰度相关的快速样本图像匹配算法

基于分形几何的分形图绘制与分析

基于分形几何的分形图绘制与分析 摘要:基于分形几何的分形图绘制方法源于l系统、迭代函数系统ifs、复动力系统等。在运用分形原理及算法编程绘制多种分形图的基础上,重点对ifs参数进行实验分析,ifs吸引集实现了对原图形的几何变换。分形图的演变具有渐变性。 关键词:分形几何迭代函数系统分形图绘制渐变 1 分形几何学 现代数学的一个新的分支——,它是由美籍法国数学家曼德勃罗(b.b.mandelbrot)1973年在法兰西学院讲课时,首次提出了分形几何的设想。分形(fractal)一词,是曼德勃罗创造出来的,其原意具有不规则、支离破碎等意义,分形几何学是一门以非规则几何形态为研究对象的几何学。由于不规则现象在自然界是普遍存在的,因此分形几何又称为描述大自然的几何学。分形几何的诞生无论是在理论上还是在实践上都具有重要价值。 2 分形的定义 目前分形还没有最终的科学定义,曼德勃罗曾经为分形下过两个定义: (1)分形是hausdorff-besicovitch维数严格大于拓扑维数的集合。因为它把许多hausdorff维数是整数的分形集合排除在外,例如,经典分形集合peano曲线分形维数 (2)局部与整体以某种方式自相似的形,称为分形。 然而,经过理论和应用的检验,人们发现这两个定义很难包括分形

如此丰富的内容。实际上,对于什么是分形,到目前为止还不能给出一个确切的定义,正如生物学中对“生命”也没有严格明确的定义一样,人们通常是列出生命体的一系列特征来加以说明。对分形的定义也可同样的处理。 (ⅰ) 分形集合在任意小尺度下,它总有复杂的细节,或者说它具有精细的结构。 (ⅱ) 分形集合是非常不规则的,用传统的几何语言无法来描述它的局部和整体,它既不是满足某些条件的点的轨迹,也不是某些简单方程的解集。 (ⅲ) 分形集具有某种自相似形式,可能是近似的自相似或者统计的自相似。 (ⅳ) 以某种方式定义的分形集合的“分形维数”,严格大于它相应的拓扑维数。 (ⅴ) 在大多数令人感兴趣的情形下,分形集合是以非常简单的递归的方法产生的。 3 分形研究的对象 几何学的研究对象是物体的形状,在自然界中,许多物体的形状是极不规则的,例如:弯弯曲曲的海岸线,起伏不平的山脉,变化无偿的浮云,以及令人眼花缭乱的满天繁星,等等。这些物体的形状有着共同的特点,就是极不规则,极不光滑。但是,所有的经典几何学都是以规则而光滑的形状为其研究对象的,例如:初等平面几何的主要研究对象是直线与圆;平面解析几何的主要研究对象是一

图像分割方法综述

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要:图像分割是计算计视觉研究中的经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点,本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词:图像分割;区域生长;活动边缘;聚类分析;遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中,把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说,区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术,由于问题本身的重要性和困难性,从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止,还不存在一个通用的完美的图像分割的方法,但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识,已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程,从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

分形图像压缩

扭曲、

d = ln3 / ln2 = 1.58496 用类似的方法可以求得科和曲线的维数d = ln4 / ln3。需要指出,这种维数称为相似维数,它适用于有严格自相似的分形集合。 分形维数的定义还有许多种,它门之间不仅有性质上的差别,而且对同一形态算出的维数也可能不同。在许多定义中,豪斯多夫维数在理论上可能是最重要的,可惜这种维数的计算十分困难,目前还无法用来描述自然界的复杂形态。 建立了分形维数的概念,就可以理解为什么用传统的几何方法去度量不列颠海岸线或者科和曲线的长度时,得不到准确结果。对待这些曲线,要先计算其分形维数,只有在相同维数下度量才有意义。 2 分形图象压缩 2.1 收缩仿射变换(Contractive Affine Transformation) 如果1个平面图形上的各点经过线性变换 后,图形上各点的距离比原有的距离要小,那么就称这种变换是收缩仿射变换。这个变换的a,b,…,f是变换矩阵的系数。比如,一个变换为: 用它对图2.1(a)的图F各点进行变换,变换后得到W(F)(见图2.1(b))。其形状与原图形F相似,但各点的距离缩短。显然,如果对一个图形反复施加收缩仿射变换,即对W(F)再行变换得到W2(F),对W2(F)又施行变换得到W3(F)……,其迭代的结果将使原来图形收缩为一个点。 2.2 迭代函数系统(Iterated Function System) 人们把若干个收缩仿射变换的组合称为迭代函数系统(IFS),即:

当然,上面各个变换W的系数应保证W是收缩仿射变换。 分形几何学中有一个定理:每一个迭代函数系统都定义了一个唯一的分形图形,这个分形图形称为该迭代函数系统的吸收子(attractor)。这个定理称为收缩影射不动点原理。最典型的例子是一片蕨子叶却所对应的迭代函数系统: 它所定义的蕨子叶如图2.2所示。从这个例子可看出,要产生一个复杂的图形需要得数据并不多。蕨子叶对应的迭代函数系统只有24个系数。如果以8比特代表一个系数,那么192比特就可以代表一片蕨子叶。可见压缩比是很大的。分形图象压缩的提出者之一邦利斯曾经扬言,他实现过10000:1的压缩。是否夸大不得而知,但分形压缩很有潜力却是无疑的。 2.3 采用迭代函数系统的图像压缩方法 从蕨子叶的例子可看出,迭代函数系统用不多的系数就可以代表一幅图像,从而得到很大的压缩比。但在实用时,如何寻找一的图像的迭代函数系统呢?目前有两个办法;一是基于图像的自相似性,直接计算迭代函数系统各收缩仿射变换的系数、二是把图像分割成教小的部分,然后从迭代函数系统库中查找这些小部分所对应的迭代函数系统。前一种方法适合于那些自相似性很强的图形。此处以谢尔品斯基垫为例加以说明。图2.3(a)是一个谢尔品斯基垫,可以看出,整个垫子是由上、左下、右下3个较小的垫子组成。每个较小的垫子是由原来的垫子经收缩仿射变换得来的。如果能分别找出把原图形变成3个小图形的收缩放射变换,那么,整个迭代函数系统就定下来了。 设原来垫子3各顶点的坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)。变换所得小垫子的3个顶点坐标为(x'1,y'1),(x'2,y'2),(x'3,y'3)。图2.3(b)表示的是把原电子变为上面小垫子的坐标。把W1的变换式: 展开:

经典的分形算法 (1)

经典的分形算法 小宇宙2012-08-11 17:46:33 小宇宙 被誉为大自然的几何学的分形(Fractal)理论,是现代数学的一个新分支,但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论交叉结合,相辅相成。它承认世界的局部可能在一定条件下,在某一方面(形态,结构,信息,功能,时间,能量等)表现出与整体的相似性,它承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的,因而拓展了视野。 分形几何的概念是美籍法国数学家曼德布罗(B.B.Mandelbrot)1975年首先提出的,但最早的工作可追朔到1875年,德国数学家维尔斯特拉斯(K.Weierestrass)构造了处处连续但处处不可微的函数,集合论创始人康托(G.Cantor,德国数学家)构造了有许多奇异性质的三分康托集。1890年,意大利数学家皮亚诺(G.Peano)构造了填充空间的曲线。1904年,瑞典数学家科赫(H.von Koch)设计出类似雪花和岛屿边缘的一类曲线。1915年,波兰数学家谢尔宾斯基(W.Sierpinski)设计了象地毯和海绵一样的几何图形。这些都是为解决分析与拓朴学中的问题而提出的反例,但它们正是分形几何思想的源泉。1910年,德国数学家豪斯道夫(F.Hausdorff)开始了奇异集合性质与量的研究,提出分数维概念。1928年布利干(G.Bouligand)将闵可夫斯基容度应用于非整数维,由此能将螺线作很好的分类。1932年庞特里亚金(L.S.Pontryagin)等引入盒维数。1934年,贝塞考维奇(A.S.Besicovitch)更深刻地提示了豪斯道夫测度的性质和奇异集的分数维,他在豪斯道夫测度及其几何的研究领域中作出了主要贡献,从而产生了豪斯道夫-贝塞考维奇维数概念。以后,这一领域的研究工作没有引起更多人的注意,先驱们的工作只是作为分析与拓扑学教科书中的反例而流传开来。 真正令大众了解分形是从计算机的普及肇始,而一开始,分形图的计算机绘制也只是停留在二维平面,但这也足以使人们心驰神往。近来,一个分形体爱好者丹尼尔?怀特(英国一钢琴教师)提出一个大胆的方法,创造出令人称奇的3D分形影像,并将它们命名为芒德球(mandelbulb)。

基于MATLAB的图像阈值分割技术

基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要:本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法,迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割,并且就这三种算法做了一定的分析和比较,在加椒盐的图片上同时进行三种实验,做出比较,最终得出实践结论。 关键词:图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言:图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准,图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术,已被应用于很多的领域,在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时,那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y),其灰度集范围是[0,L],在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ,则图像分割方法可由下式描述: 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 (一)原理研究 图像阈值分割的方法有很多,在这里就其中三种方法进行研究,双峰法,迭代法,以及OUTS 法。 方法一:双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

质心算法

3.1 质心检测算法 系统采用质心法进行数据处理能提高测试精度。因为质心法能使CCD 上的图像分辨率达到光敏元尺寸的1/10,那么成像亮线中心在CCD 上所对应的光敏源序号就可以是小数,而非一定是整数,这样通过计算可知,精度提高了0.1个百分点。虽然测量系统的精度有提高,但0.11%的相对误差仍不能令人满意,从误差公式可知,系统误差的改善主要取决于CCD 的像元尺寸。随着CCD 技术的不断发,像元尺寸也会不断改善,系统误差也将会有大幅度减小。 质心法图像预处理算法步骤如下[5]:(1)对图像通过灰度化和反色后阈值选择得到光斑特征区域;(2)模糊去噪(mean blur ),消除热噪声以及像素不均匀产生的噪声;(3)再次进行阈值选择,得到更清晰的光斑区域;(4)形态学处理,选择disk 中和合适的领域模板,对图像进行腐蚀和填充处理,以得到连通域的规则形状图形;(5)边缘检测得到图像边缘,反复实验证明canny 边缘检测算法最好;(6)对边缘再进行形态学strel -imerode -imclose -imfill 相关运算得到更连通的边缘曲线,调用regionprops (L ,properties )函数,根据质心法计算质心。 下面介绍几种常用的质心算法 (1)普通质心算法 (,)ij ij ij c c ij ij x I x y I =∑∑ (3-1) 其中ij I 为二维图像上每个像素点所接收到的光强,该算法适用于没有背景噪 声,背景噪声一致或信噪比较高的情况。 (2)强加权质心算法 0000000000000000,/2,/2 ,/2,/2 ,/2,/2 ,/2,/2y w y x w x i ij j y w y i x w x c y w y x w x ij j y w y i x w x x I w x I w ++=-=-++=-=-=∑∑∑∑

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

图像分割区域生长法

江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。另一方面, 因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说,图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法,以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则,直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘,获得关于各区域的边界轮廓描述,达到图像分割的目的,而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用,得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法,最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式,一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域,再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中,达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的;另一种是先将图像分割成很多的一致性较强,如区域内像素灰度值相同的小区域,再按一定的规则将小区域融合成大区域,达到分割图像的目的,典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面(facet)模型的区域生长法,区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割,即将图像分割成过多

数字图像压缩编码

数字图像处理 ——图像压缩编码概述 数据编码的目的各异,信息保密、信息的压缩存储与传输等。数据压缩是以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息,其目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。这些概念对于静态的文字、图像,动态的音频、视频都适用。 各种数据压缩的方法不尽相同,但是系统的组成框架如图1所示 图1 图中信源编码主要解决压缩的有效性问题,而信道编码主要解决编码的可靠性问题。从原理上看,压缩主要依靠前者,而后者是可靠实现压缩过程的可靠保证。 若信源编码的熵大于信源的实际熵,则信源中的数据一定存在冗余度。冗余数据的去除并不会减少信息量。一般图像中存在着以下数据冗余因素:编码冗余;像素间的相关性形成的冗余;视觉特性和显示设备引起的冗余。 常用的图像压缩技术指标:图像熵与平均码长;图像冗余度与编码效率;压缩比;客观评价(信噪比);主观评价(参与测试组的全体组员的平均判分)。 传统数据压缩方法的分类:无损压缩包括统计编码(Huffman编码,Shannon编码,游程编码,算术编码等)和轮廓编码;有损压缩包括预测编码(脉冲编码调制PCM,Differential PCM,AdaptiveDPCM等)、变换编码(DFT,DCT,KLT,WHT,小波变换等)和混合编码。 统计编码是根据信源的概率分布特性,分配具有惟一可译性的可变长码字,降低平均码字长度,以提高信息的传输速度,节省存储空间。其基本原理是在信号概率分布情况已知的基础上,概率大的信号对应的码字短,概率小的信号对应的码字长,这样就降低了平均码字长度。 Huffman(哈夫曼)编码算法如下①将图像的灰度等级按概率大小进行升序排序。②在灰度级集合中取两个最小概率相加,合成一个概率。③新合成的概率与其他的概率成员组成新的概率集合。④在新的概率集合中,仍然按照步骤②~③的规则,直至新的概率集合中只有一个概率为1的成员。这样的归并过程可以用二叉树描述。⑤从根节点按前缀码的编码规则进行二进制编码。优点:实现Huffman编码的基础是统计源数据集中各信号的概率分布。Huffman编码在无失真的编码方法中效率优于其他编码方法,是一种最佳变长码,其平均码长接近于熵值。

图像压缩综述

图像压缩综述 摘要:随着信息时代的不断发展,数字图像处理技术得到了广泛的应用,而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩,也得到了迅猛的发展。本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。 引言 在当前这个信息化社会中,新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一,发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间,这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。其中,数据量最大的是数字视频数据。未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源,以主流高清视频为例,在分辨率为1280×720,帧率为30帧每秒的视频应用中,存储一分钟的视频信息,需要约18.5G(以常4:2:0视频,每像素12比特)比特存储空间,一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。可见未经处理的视频信息量非常大,为了满足存储和传输需求,视频信息的压缩是十分必要的。在同等的通信容量下,如果图像数据可以压缩之后再传输,就可以使传输的数据量变得很小,也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等,都使用到了图像或视频的压缩技术。 数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术,图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息,提高传输速率,节省存储空间。 1图像压缩的发展历史 自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究,到现在已有60多年的历史。20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”,标志着图像编码作为一门独立学科的诞生。到了七八十年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上, 矢量量化编码技术也有较大的发展。80年代末,小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论、视觉仿真理论建立,人们开始突破传统的信源编码理论, 图像压缩编码向着更高的压缩率和更好的压缩质量的方向发展,进入了一个崭新的发展时期。 2图像压缩的可能性 图像之所以能够进行压缩有以下几个方面的原因: 一是原始图像数据是高度相关的,存在很大的数据冗余。如图像内相邻像素之间的空间冗余度、系列图像前后帧之间的时间冗余度、多光谱遥感图像各频谱间的频率域冗余度等,它们造成了大量的比特数浪费,消除这些冗余就可以节约码字,大大减少数据量,达到数据压 缩的目的。 二是信源符号出现的概率不同,若用相同码长表示不同出现概率的符号,就会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术,对出现概率高的符号用短码字,对出现概率低的符号用长码字表示,就可以消除符号冗余度,从而节约码字。 三是人眼具有视觉冗余,允许图像编码有一定的失真。人类视觉系统(HVS)是有缺陷的,人眼对于某些失真不敏感难以察觉。在许多场合中,并不要求经压缩及复原以后的图像和原始图像完全相同,可以允许有少量的失真,只要这些失真并不被人眼所察觉即可。这就为压缩比的提高提供了十分有利的条件,这种有失真的编码称为限失真编码。在多数应用中,人眼往

基于阈值的灰度图像分割

对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录: 第一章:绪论 第二章:图像的预处理 第三章:图像分割概述 第四章:灰度阈值化图像分割方法 第五章:CPT算法及其对它的改进 第六章:编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章:实验结果与分析 第一章:绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉占60%,其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%。所以,作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理,即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片,它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片,这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后,数字图像处理技术发展迅速,目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力,数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去,并且每产生一种新方法,人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时,数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域,是数字图像处理中的重要问题,是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题,同时它也是一个经典的难题。几十年来,很多图像分割的方法被人们提出来,但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多,有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法,但确是一种十分简单而有效的方法,近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索,取得了显著的成就,使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中,本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨,并对其存在的不足加以改进,从而作出性能优良的计算机算法;由于目前很多方法各有其特点,所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去,并对其加以评价。 第二章:图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响,所采集的医学图

三种不同灰度图像增强算法对比

三种不同灰度图像增强算法对比 一、摘要 本文主要是运用直方图均衡化、平滑、锐化三种常见的图像增强算法对图像进行处理,并在此基础上分别用这 3 种算法处理的灰度图像进行比较,比对它们对图像的处理效果, 分析3 种方法在图像增强处理能力的优劣之处。 结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级, 经过直方图的均衡化,图像的细节更加清楚了,但是由于直方图均衡化没有考虑图像的内容,只是简单的将图像进行直方图均衡,提高图像的对比度,使图像看起来亮度过高,使图像细节受到损失; 图像平滑的目的是减少或消除图像的噪声, 图像平滑可以使图像突兀的地方变得不明显, 但是会使图像模糊,这也是图像平滑后不可避免的后果,只能尽量减轻,尽量的平滑掉图像的噪声又尽量保持图像细节,这也是图像平滑研究的主要问题; 图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰,并使其细节清晰,常对图像进行微分处理,但是图像的信噪比有所下降。 关键词: 图像增强灰度图直方图平滑锐化 二、三种图像增强算法 图像预处理是相对图像识别、图像理解而言的一种前期处理,主要是指按需要进行适当的变换突出某些有用的信息,去除或削弱无用的信息,在对图像进行分析之前, 通常要对图像质量进行改善,改善的目的就是要使处理后的图像比原始图像更适合特定的应用。影响图像清晰度的因素很多,主要有光照不足、线路传输收到干扰等。 现存的图像增强技术主要分为空间域法和频率域法两类,其中的增强方法主要有直方图的修正、灰度变换、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色处理等。下面主要采用直方图均衡化、图像平滑、图像线性锐化对图像进行增强处理, 对比他们的处理效果,分析 3 种方法的在图像增强处理方面的优劣。 1、直方图均衡化 直方图均衡化也称为直方图均匀化,是一种常见的灰度增强算法,是将原图像的直方图经过变换函数修整为均匀直方图,然后按均衡后的直方图修整原图像。 为方便研究,先将直方图归一化,然后图像增强变换函数需要满足2个条件。 假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量,设其中任一灰度级别Z归一化为r,变换后图像的任一灰度级Z'归一化为s,显然r,s应当满足:0<=r<=1,0<=s<=1 因此直方图修正就是对下列公式的计算过程:s=T(r)或r=T'(s) 式中T(r)为变换函数,它必须满足下列条件: a在0<=r<=1区间内是单值单调增加函数; b对于0<=r<=1,有T(r)在[0,1]内。 条件a 保证灰度级从黑到白的次序,而条件b确保映射后的像素灰度在允许的范围内,避免整个图像明显变亮或者变暗。 从S 到r的反变换关系为r=T'(s) ;T'(s)对r同样满足上述条件。 灰度变换是对图像上各个像素点的灰度值x 按某个函数T 变换到y ,将图像的灰度级整个范围或其中某一段( A, B)扩展或压缩到( A, B)。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法, 可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。一幅图像灰度级r k 出现的概率近似为 其中n 是图像中像素的总和, nk 是灰度级为r k 的像素个数, L 为图像中灰度级总数。若

分形之Julia集及其算法实现

成绩:课程名称:智能信息处理概论 分形之Julia集及其算法实现 摘要:本文从自然界的几何现象引出分形的概念,再从其定义、几何特征和分形维的计算这三个方面来加以介绍。以Julia集和Mandelbort集为例来具体描述分形。本文主要从Julia集的特点和算法实现来描述分形以及其实现的方法。 关键词:分形、分数维、Julia集、Mandelbort集、算法实现 引言 大自然是个很伟大的造物者,它留给我们一大笔美丽景观:蜿蜒曲折的海岸线、起伏不定的山脉,变幻无常的浮云,粗糙不堪的断面,袅袅上升的烟柱,九曲回肠的河流,纵横交错的血管,令人眼花缭乱的满天繁星……那么,我们又能从这些美妙的自然现象中得到什么有趣的结论呢? 正文 分形概述 分形的英文单词为fractal,是由美籍法国数学家曼德勃罗(Benoit Mandelbrot)创造出来的。其取自拉丁文词frangere(破碎、产生无规则碎片)之头,撷英文之尾所合成,本意是不规则的、破碎的、分数的。他曾说:分形就是通过将光滑的形状弄成多个小块,反复的碎弄。1975年,曼德勃罗出版了他的法文专著《分形对象:形、机遇与维数》,标志着分形理论正式诞生。【1】 两种定义 其一:具有自相似性结构的叫做分形; 其二:数学定义:豪斯道夫维Df>=拓扑维Dt。 若一有界集合,包含N个不相重叠的子集,当其放大或缩小r倍后,仍与原集合叠合,则称为自相似集合。自相似集合是分形集。具有相似性的系统叫做分形。 当放大或缩小的倍数r不是一个常数,而必须是r(r1,r2,….)的各种不同放大倍数去放大或缩小各子集,才能与原集合重合时,称为自仿射集合。具有自仿射性的系统叫做分形。【2】 特征 1.自相似性:局部与整体的相似,是局部到整体在各个方向上的等比例变换的结果; 2.自仿射性:是自相似性的一种拓展,是局部到整体在不同方向上的不等比例变换的结果; 3.精细结构:即使对该分形图放大无穷多倍,还是能看到与整体相似的结构,表现出无休止的重复; 4.分形集无法用传统几何语言来描述,它不是某些简单方程的解集,也不是满足某些条件的点的轨 迹; 5.分形集一般可以用简单的方法定义和产生,如递归、迭代;分形其实是由一些简单的图形,经过 递归或者迭代产生的复杂、精细的结构; 6.无确定的标度且具有分数维数。【3】

基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法

中北大学 毕业设计(论文)任务书 学院、系: 专业: 学生姓名:车永健学号: 设计(论文)题目:基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日

任务书填写要求 1.毕业设计(论文)任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写,经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计(论文)开始前一周内填好并发给学生; 2.任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,不得随便涂改或潦草书写,禁止打印在其它纸上后剪贴; 3.任务书内填写的内容,必须和学生毕业设计(论文)完成的情况相一致,若有变更,应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写; 4.任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写,应写中文全称,不能写数字代码。学生的“学号”要写全号(如020*******,为10位数),不能只写最后2位或1位数字; 5.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计(论文)任务书

毕业设计(论文)任务书 3.对毕业设计(论文)课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等): 1、论文一份; 2、程序代码及图像结果; 3、英文翻译一份。 4.毕业设计(论文)课题工作进度计划: 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料,完成开题报告; 学习有关知识,方案确定,完成中期报告;完善算法并仿真验证; 撰写、修改、评阅毕业论文; 论文答辩 学生所在系审查意见: 系主任: 年月日

分形图形与分形的产生

分形图形 分形理论是非线性科学的主要分支之一,它在计算机科学、化学、生物学、天文学、地理学等众多自然科学和经济学等社会科学中都有广泛的应用。分形的基本特征是具有标度不变性。其研究的图形是非常不规则和不光滑的已失去了通常的几何对称性;但是,在不同的尺度下进行观测时,分形几何学却具有尺度上的对称性,或称标度不变性。研究图形在标度变换群作用下不变性质和不变量对计算机图形技术的发展有重大的意义。 说到分形(fractal),先来看看分形的定义。分形这个词最早是分形的创始人曼德尔布诺特提来的,他给分形下的定义就是:一个集合形状,可以细分为若干部分,而每一部分都是整体的精确或不精确的相似形。分形这个词也是他创造的,含有“不规则”和“支离破碎”的意思。分形的概念出现很早,从十九世纪末维尔斯特拉斯构造的处处连续但处处不可微的函数,到上个世纪初的康托三分集,科赫曲线和谢尔宾斯基海绵。但是分形作为一个独立的学科被人开始研究,是一直到七十年代曼德尔布诺特提出分形的概念开始。而一直到八十年代,对于分形的研究才真正被大家所关注。 分形通常跟分数维,自相似,自组织,非线性系统,混沌等联系起来出现。它是数学的一个分支。我之前说过很多次,数学就是美。而分形的美,更能够被大众所接受,因为它可以通过图形化的方式表达出来。而更由于它美的直观性,被很多艺术家索青睐。分形在自然界里面也经常可以看到,最多被举出来当作分形的例子,就是海岸线,源自于曼德尔布诺特的著名论文《英国的海岸线有多长》。而在生物界,分形的例子也比比皆是。 近20年来,分形的研究受到非常广泛的重视,其原因在于分形既有深刻的理论意义,又有巨大的实用价值。分形向人们展示了一类具有标度不变对称性的新世界,吸引着人们寻求其中可能存在着的新规律和新特征;分形提供了描述自然形态的几何学方法,使得在计算机上可以从少量数据出发,对复杂的自然景物进行逼真的模拟,并启发人们利用分形技术对信息作大幅度的数据压缩。它以其独特的手段来解决整体与部分的关系问题,利用空间结构的对称性和自相似性,采用各种模拟真实图形的模型,使整个生成的景物呈现出细节的无穷回归的性质,丰富多彩,具有奇妙的艺术魅力。分形对像没有放大极限,无论如何放大,总会看到更详细的结构。借助于分形的计算机生成,从少量的数据生成复杂的自然景物图形,使我们在仿真模拟方面前进了一大步。在分形的诸多研究课题中,分形的计算机生成问题具有明显的挑战性,它使传统数学中无法表达的形态(如山脉、花草等)得以表达,还能生成一个根本“不存在”的图形世界。分形在制造以假乱真的景物方面的进展和潜在的前途,使得无论怎样估计它的影响也不过分。可以肯定,分形图案在自然界真实物体模拟、仿真形体生成、计算机动画、艺术装饰纹理、图案设计和创意制作等具有广泛的应用价值。 分形图形简介一、关于分形与混沌 关于分形的起源,要非常准确的找出来是非常困难的。研究动态系统、非线形数学、函数分析的科学家,已数不胜数。尽管分形的早期线索已非常古老,但这一学科却还很年轻。比如关于动态系统和细胞自动机的大部分工作可以追溯到冯-诺依曼;但是,直到Mandelbrot 才如此清楚地将自然现象和人工现象中的混沌及分形同自相似性联系在一起。大家如果对此感兴趣,可进一步查阅有关资料。下面我们看一看分形的概念。 什么是分形呢?考虑到此文的意图,我们无意给出它严格的定义,就我们的目的而言,一个分形就是一个图象,但这个图象有一个特性,就是无穷自相似性。什么又是自相似呢?在自然和人工现象中,自相似性指的是整体的结构被反映在其中的每一部分中。比如海岸线,常举的例子,你看它10公里的图象(曲线),和一寸的景象(曲线)是相似的,这就是自相似性。 与分形有着千差万屡的关系的,就是混沌。混沌一词来源与希腊词汇,原意即“张开咀”,但是在社会意义上,它又老爱和无序联系在一起。解释分形和混沌的联系,要注意到分形是

分形图像压缩的算法

大学本科学生毕业设计 —分形图像压缩的算法 二零一二年六月 中文摘要 分形图像编码方法是近十年来诞生并发展起来的一种新型图像压缩方法,它将图像编码为一组收缩映射,由这组收缩映射的不动点近似待编码对象。借助自

可变换性特征有效地消除了图像表达上的数据冗余,具有编码效率高、与分辨率无关、解码算法简单等潜在优势,已成为当今国际上图像编码领域中令人瞩目的研究方向。 本课题旨在以分块迭代函数系统为基础,研究分形图像编码的理论、方法和实现技术,探讨其工作机理,评价其能力,弥补其缺陷,设计并实现高效的图像压缩/解压算法,为多媒体智能软件系统提供有效的工具。 本文阐述了分形理论应用在图像压缩领域的基本原理和实现该算法的关键技术,介绍了具有代表性的各种图像压缩的新方法,阐明了各个方法的优劣,最后简要总结了分形图像压缩的改进方法以及未来的发展趋势 关键词:图像压缩,分形,算法

ABSTRACT Fractal image coding, which is also called attractor image coding, is a emergent method of image compression during the last decade. It codes images as contraction maps of which the fixed points approximate to the images. Redundancy in images are efficiently exploited via the self-transformability on the blockwise basis. Owing to its high compression ratio, good image quality, and resolution-independence of the decoded image, fractal image coding has been attracting much attention, and being considered to be promising in the realm of image compression This paper aims at giving a compreheresearch on the theory, methodology, and implementation techniques of fractal image coding under the iterated function systems, developing a set of efficient coding/decoding algorithms to support multimedia software applications. This paper expounds the basic principle of the application of fractal in the image compression field theory and key technology of this

灰度图像分割算法的研究

安徽建筑工业学院 毕业设计 (论文) 课题灰度图像分割算法的研究 专业电气工程及其自动化 班级 07城建电气3班 学生姓名郑鹏 学号 指导教师栾庆磊 2011 年 04 月 16 日

摘要 边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征,是图像的基本特征之一,广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。因此,图像边缘的检测方法,一直是图像处理与分析技术中的研究热点。然而,至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处,比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。本次毕业设计针对边缘检测中存在的问题,在对一些传统和新兴的边缘检测方法进行归纳的基础上,围绕灰度图像的边缘检测拟开展以下创新性和探索性工作:拟研究和分析常用的图像滤波方法,拟设计一种将改进中值滤波方法,拟研究Sobel算子和Laplacian算子在边缘检测中的特点,并根据这些特点对比分析这两类算法优缺点等,给出理论研究成果和仿真实例。 关键词:灰度图像分割算子

Abstract Edge detection is an image processing and analysis of one of the most basic,Is also still not been satisfactorily resolved a class of problems。Edges of the image that contains an image of the location, contour and other characteristics, is one of the basic characteristics of the image, widely used in description, image segmentation, image enhancement, pattern recognition, image analysis and processing。Therefore, the image edge detection methods, image processing and analysis has been the research focus in technology. However, so far published on the theory and methods of edge detection there are still many shortcomings, such as denoising in terms of detection accuracy and difficult to achieve satisfactory results。The graduation design for edge detection, problems existing in traditional and new to some in the edge detection method based on the summarized, around gray image edge detection intends to carry out the following innovative and exploratory work: intends to study and analysis of common image filtering method, which intends to design a will improve median filtering method, Sobel operator and to study the Laplacian operator in edge detection, and according to these characteristics, characteristics of the two kinds of comparison and analysis of the advantages and disadvantages, given algorithm theory research and simulation examples。 Keywords: grayscale image segmentation operator

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