数字影像特征提取
图像处理流程
图像处理流程图像处理是数字图像处理的一种形式，旨在改善或增强图像的质量，使得图像更加清晰、更鲜明，或者从图像中提取出特定的信息。
图像处理的流程一般包括以下几个步骤：1. 图像获取：首先需要采集图像，可以通过摄像机、扫描仪等设备来获取图像，或者从存储介质中读取图像文件。
2. 图像预处理：在进行下一步处理之前，需要对图像进行预处理。
预处理的目的主要是去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。
常用的预处理方法包括平滑滤波、去噪、去除伪影等。
3. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和方法来改善图像的质量，使得图像更容易被观察和分析。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波等。
4. 图像分割：图像分割是将图像中的物体或区域分离开来，通常是根据图像的某些特征进行分割。
图像分割常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 特征提取：特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于描述图像的内容。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
特征提取可以利用图像处理算法和机器学习方法来实现。
6. 物体识别和分类：特征提取之后，可以利用分类算法进行物体的识别和分类。
分类的目的是将图像中的物体归类到不同的类别中，可以通过统计、机器学习等方法来实现。
7. 结果评估和应用：最后，需要对处理结果进行评估，并根据具体的需求进行应用。
评估可以根据图像质量、识别准确率等指标来进行。
根据应用需求，可以将处理结果用于图像检索、图像分类、图像匹配等领域。
总之，图像处理流程涵盖了图像获取、预处理、增强、分割、特征提取、识别和分类等多个步骤，通过一系列的算法和方法来改善图像的质量和信息提取。
图像处理在计算机视觉、图像识别、医学影像等领域具有广泛的应用。
测绘技术中的数字正射影像处理流程讲解
测绘技术中的数字正射影像处理流程讲解测绘技术的发展为我们提供了更加精确的空间信息，其中数字正射影像处理是其中重要的一项技术。
数字正射影像处理是指将航空摄影或卫星遥感所获取的影像数据，通过一系列的处理步骤，得到与地表真实形态一致的影像，以及具有真实坐标和尺度的高精度地理信息数据。
本文将为大家详细讲解数字正射影像处理的流程。
1. 影像获取数字正射影像处理的第一步是获取航空摄影或卫星遥感影像。
航空摄影通常使用航空相机，通过高空拍摄地表影像。
卫星遥感则是利用卫星搭载的传感器获取地表影像。
这些影像数据通常包括RGB彩色影像以及多光谱影像。
在影像获取的过程中，为了保证影像的质量和准确性，需要考虑天气条件、地面分辨率、物体遮挡等因素。
2. 数据预处理获取到影像数据后，需要对其进行预处理。
这包括影像的辐射校正、几何校正等步骤。
辐射校正是将原始影像数据转换为辐射定标系列，以消除不同时间和地方的影响因素。
几何校正则是通过校正模型对影像进行几何校正，使其与地面实际形状对应。
3. 影像配准和拼接影像配准是将多个影像数据进行叠加，使其在坐标系和尺度上一致。
这个步骤通常会用到地面控制点，通过匹配控制点的坐标来进行影像的配准。
拼接则是将多个配准后的影像按照空间位置进行拼接，形成连续的影像。
4. 数字正射处理数字正射影像处理的核心步骤就是数字正射处理。
在这个步骤中，需要将影像投影到地表真实形态上，并进行栅格化处理。
投影通常采用地理坐标投影或者投影平面坐标投影，以保证影像的空间位置准确性。
栅格化处理则是将连续的影像数据转换为离散的栅格数据。
5. 地物分类和目标提取数字正射影像处理得到的影像数据可以用于地物分类和目标提取。
地物分类是将影像数据中的地物按照类别进行划分。
这一步通常需要对影像进行图像分割、特征提取等操作。
目标提取则是将影像中的某种目标进行标记和提取，例如道路、建筑物等。
6. 精度评定数字正射影像处理的最后一步是对处理结果进行精度评定。
线特征的提取与定位算法
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取 • 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法 特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
Hough变换算法实现 a
由于垂直直线a,为无穷大， 我们改用极坐标形式：xcos + ysin = 参数平面为, ，对应不是 直线而是正弦曲线； 使用交点累加器，或交点 统计直方图，找出相交线 段最多的参数空间的点； 然后找出该点对应的xy平 面的直线线段。
A
b
对于影像空间直线上任一点(x，y） 变换将其映射到参数空间(，)的 一条正弦曲线上
p＋q阶原点矩与中心y）
Trinder 改进算子
算子受二值化影响，误差可达0.5像素。
1 x M 1 y M
M
n 1 m 1 i 0 j 0
ig
i 0 j 0
n 1
m 1
ij
Wij
i 0 j 0
ij
n 1
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点
x y f ( x, y ) exp( ) 2 2
2 2
高斯函数
低通滤波
G( x, y) f ( x, y) g ( x, y)
G( x, y) [ f ( x, y) * g ( x, y)]
2 g 2g x
2
2g y 2
2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j ) ( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1, j g i 1, j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
医疗影像数据的自动分割和分析
医疗影像数据的自动分割和分析一、绪论医疗影像学是现代医疗中的重要组成部分，医疗影像数据的自动分割和分析对于医学诊断、治疗以及疾病预防和健康管理等方面具有极高的重要性。
随着计算机技术的不断发展，医疗影像的数字化程度不断提高，也催生了各种医学影像分析软件的出现，为医学发展和疾病诊断提供了有力的支撑。
二、医疗影像数据的自动分割医疗影像数据的自动分割是指利用计算机算法等方法将医疗图像中的不同组织结构、器官或病变区域从中分离出来的过程。
目前，医疗影像数据的自动分割技术主要包括以下几种方法：1. 基于强度值的分割方法该方法是根据图像中像素的强度值进行分割的一种方法，主要适用于CT、MRI等医学影像，能够将不同组织的灰度值范围隔离开，从而实现分割。
该方法主要有阈值法、区域生长法、Watershed算法等几种。
2. 基于形态学的分割方法该方法是通过对医疗影像中不同组织结构、器官或病变区域的形态特征进行分析和判断，从而实现分割的一种方法。
主要包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作。
3. 基于边缘的分割方法该方法是依据医疗影像中不同组织结构、器官或病变区域之间的边界特征进行分析和判断的一种方法，主要包括Canny边缘检测、Sobel运算、Laplacian算子等方法。
三、医疗影像数据的自动分析医疗影像数据的自动分析是指基于计算机技术对医学影像进行数据分析和处理的过程，主要应用于疾病的诊断、预后判断、治疗计划制定等方面。
医疗影像数据的自动分析技术主要包括以下几种方法：1. 影像特征提取影像特征提取是指对医疗影像中患者的生理、病理、解剖特征进行统计和分析的过程。
该方法主要包括颜色、形态、纹理、灰度及密度等特征的提取。
2. 基于机器学习的分类方法机器学习是指计算机通过学习数据模式和规律来完成特定任务的一种智能计算方法。
医疗影像数据的分类主要是将医疗影像数据进行分类，本方法是目前医学诊断中最常用和最有效的方法，主要包括支持向量机、随机森林等方法。
数字图像处理中的特征提取技术
数字图像处理中的特征提取技术数字图像处理是一种涉及数字计算机与图像处理的技术。
它能够对图像进行一系列的处理，包括图像增强、特征提取、图像分割等。
其中，特征提取是数字图像处理中非常重要的一环，通过对图像中的关键特征进行提取和分析，可以实现图像分类、目标识别和图像检索等多种应用。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取技术。
一、特征提取的概述特征提取是数字图像处理中的一项重要技术，其主要目的是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以被用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
通常情况下，特征提取可以分为两种方式：1.直接提取图像的原始特征。
这种方式可以直接从图像中提取出像素点的信息，包括图像的颜色、灰度值等。
这些原始特征经过一些处理后可以发挥很大的作用。
2.间接提取图像的特征。
这种方法则需要将原始图像进行一些复杂的变换和处理，例如提取图像的边缘、纹理、形状等特征，再通过算法分析得出更加有价值的特征信息。
二、特征提取的算法1.边缘检测算法边缘检测是图像处理中的一项基本操作，其目的是提取出图像中的边缘信息。
实际上，边缘检测是一种间接的特征提取方法，通过提取出图像中的边缘信息，可以实现图像目标的检测和二值化操作。
常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
2.纹理特征提取算法纹理是图像中最基本、最重要的特征之一，其包含了图像中的细节信息，并能够有效地描述图像的表面纹理。
因此，通过提取纹理特征可以有效地用于图像分类和目标检测等应用中。
常见的纹理特征提取算法包括LBP算法、GLCM算法、Gabor算法等。
3.形状特征提取算法形状是图像中最基本、最重要的特征之一，其能够有效地描述图像中物体的大小和形态。
因此，通过提取形状特征可以用于目标检测和图像匹配等应用中。
常见的形状特征提取算法包括Hu不变矩算法、Zernike矩算法、Fourier描述子算法等。
三、特征提取的应用数字图像处理中的特征提取技术可以应用于多种应用领域中，例如：1.图像识别通过提取图像中的特征信息，可以建立有效的图像识别模型，实现对图像的分类和识别。
DG立体影像提取DEM-ENVI
ENVI5.1立体像对提取DEM简介数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。
建立DEM的方法有多种，从数据源及采集方式主要有：根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获；野外测量或者从现有地形图上采集高程点或者等高线，后通过内插生成DEM 等方法。
DG卫星星座有四颗星可以提供立体像对产品，IKONOS、WV1、WV2、GeoEye。
操作方法第一步：输入立体像对(1)在菜单栏，选择File/Open As/WorldView 2打开.til全色立体影像文件.(2)在Toolbox中，双击/ Terrain/DEM Extraction/DEM Extraction Wizard: New。
打开DEM提取流程工具。
(3)单击Select Stereo Image按钮，选择观测角度小的影像为Left Image，观测角度大的为Right Image。
在WV2中0525观测角度小，0630 观测角度较大。
第二步：定义地面控制点提供三种定义地面控制点方式：●不定义（No GCPs (relative DEM values only)）●交互式定义（Define GCPs Interactively）●读取控制点文件（Read GCPs From File）。
在缺少地面控制点数据时，选择不定义控制点，单击Next按钮。
第三步：定义连接点（1）定义连接点方式：●自动寻找●交互式手工定义●外部读取控制点文件（2）设置自动寻找点参数设置●连接点数目（Number of Tie Points）●搜索窗口大小（Search Windows Size）：大于或等于21的任意整数，并且必须比移动窗口大。
医学影像分析与诊断技术
医学影像分析与诊断技术一、医学影像分析技术医学影像分析技术是指利用现代计算机技术和医学影像学原理，对医学影像进行数字化处理和分析，从而获得医学影像的有效信息，提高影像在医学诊断中的应用价值。
医学影像分析技术主要包括图像预处理、特征提取、分类诊断和图像恢复等四个方面。
（一）图像预处理图像预处理是指对原始医学影像进行去噪、增强、平滑、锐化等处理，从而提高图像质量的过程。
主要方法有傅里叶变换、小波变换、自适应直方图均衡化等。
（二）特征提取特征提取是指从预处理后的医学影像中提取出与疾病相关的特征信息，包括形态学特征和纹理特征等，为后续分类诊断做准备。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图等。
（三）分类诊断分类诊断是将医学影像进行分类，实现对疾病的诊断和定量分析。
常见的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
（四）图像恢复图像恢复主要是针对医学影像中的伪影、噪声等进行去除和修复。
常见的方法有小波域、时域等。
二、医学影像诊断技术医学影像诊断技术是指通过医学影像，结合医学专业知识和经验，对疾病进行准确诊断和评估。
医学影像诊断技术主要包括影像学良恶鉴别和影像评估两个方面。
（一）影像学良恶鉴别影像学良恶鉴别是指借助医学影像对疾病进行良恶判定。
常见的鉴别方法有对比增强、多模态影像融合等。
（二）影像评估影像评估是指对疾病进行定量化评估，包括病灶大小、分布、数量等。
常见方法有计算机辅助诊断（CAD）系统等。
三、市场前景随着国家医疗事业改革不断深化，医学影像诊断技术的需求日益增加。
同时，计算机技术的发展和成果，为医学影像分析和诊断带来了新的机遇。
医学影像分析和诊断技术在肿瘤、心脑血管、骨科等领域的应用前景广阔，市场潜力巨大。
四、挑战与前景医学影像诊断技术发展面临着多重挑战，如医学影像数据量大、数据复杂、处理精度要求高等，需要不断提高算法的稳定性和精度，降低算法的计算复杂度。
但医学影像分析和诊断技术无疑将成为医学技术领域未来发展的重要方向，其未来市场前景广阔，具有很大的应用前景和商业价值。
数字影像获取与处理流程
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1. 影像获取。
使用相机或扫描仪将真实场景转换为电子信号。
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数字摄影测量
主要内容
§4.1 数字影像采样和重采样 §4.2 点特征提取算法 §4.3 线特征提取算法 §4.4 定位算子
★
§4.1数字影像采样和重采样
主要内容
数字影像采样 影像重采样理论 核线的重排列（重采样）
§4.1 数字影像采样和重采样
数字摄影测量处理的原始资料是 数字影像 因此，影像的采样与重采样以及获取所 需要的影像特征是数字摄影测量最基础 的工作。 数字影像中，最明显的就是影像的特征， 是影像分析和影像匹配的基础。 特征提取
sin 2f l ( x kx) g (kx) 2f l ( x kx) k
数字影像
采样函数
双线性插值法
W ( x) 1 ( x), 0 x 1
卷积核是一个三角形函数
双线性插值法示意图
y1 x1
11 y a x p 1- x
y2
12
像元混 淆
混淆现象：进行反傅立叶变换时，导致 样本无法正确分离。截至频率固定不变， 即波形大小不变。消除混淆只能改变采 样间隔大小。
采样定理
1 x 2 fl
fl为截止频率
当采样间隔能使在函数g(x)中存 在的最高频率中每周期取有两个 样本时，则根据采样数据可以完 全恢复原函数g(x)
x x0 i x y y0 j y (i 0,1,n 1) ( j 0,1,m 1)
傅立叶 变化
频率域
数字影像表达形式
数字影像一般表达为空间的灰度函数， g（i，j）构成的矩阵形式的阵列，此 表达方式跟真实影像很相似； 可通过变换把影像的表达由“空间域” 变换到“频率域”； 空间域表示不同位置的灰度值，频率 域表达不同频率中的振幅谱。
数字影像采样
影像采样通常是等（√）或不等（×） 间隔进行； 采样间隔如何确定？ 答：采样定理
采样定理(一维影像）
灰度函数的特征：g（x）--G（f）
G( f )
g ( x)e
j 2fx
dx
采样函数
灰度函数和采样函数
当频率f超出区间[-f1,f1]之外都等于零，变换对 于任何有限的f1值有这种性质，称之为有限带宽 函数 。 f： 截止频率
Y
1- y
x2
X
22 21 b
双线性插值法
I ( P)
I(i, j) W(i, j)
i 1 j 1
2
2
卷积核
灰度
I 11 I I 21
I 12 I 22
W11 W W21
W12 W22
W11 W ( x1 )W ( y1 ) ; W12 W ( x1 )W ( y2 )
傅立叶变换
灰度函数表达影像的空间域，傅立叶函数 表示影像的频率域；（灰度值，振幅谱）； 变化的原因：
（1）压缩了数据，利于存储和传递（变换 后矩阵数目不变，但数值很多为零值和很小 的数值）； （2）影像的分析和处理，用频率域更利于 计算（空域卷积计算转化为频域乘积计算）。
数字影像采样
数字影像或数字化影像
数字影像或数字化影像
灰度值和灰度级
影像的灰度值范围：0.3－1.8mm，人 眼的分辨率：0.2mm； 为了便于分辨放大倍数，用0～255级 别来表示；
数字影像：为空间的灰度函数g（i， j），构成为矩阵形式的阵列。
数字影像表达形式
g 0,0 g 0,1 g 0,n1 g g g 1 , 0 1 , 1 1, n 1 g g g g m 1 , 0 m 1 , 1 m 1, n 1
加权平均值
双三次卷积法
0 x 1 3 2 W2 ( x ) 4 8 x 5 x x , 1 x 2 W3 ( x) 0, 2 x W1 ( x) 1 2 x x ,
双线性插值法
W ( x1 ) 1 x ; W ( x2 ) x ; W ( y1 ) 1 y ; W ( y2 ) y
x x INT( x) y y INT( y)
I ( P) W11I11 W12 I12 W21I 21 W22 I 22 (1 x)(1 y) I11 (1 x)yI12 x(1 y) I 21 xyI22
采样定理
Shannon采样定理经验值：采样间隔 最好是使在原函数g（x）中存在的最 高频率每周期至少取有三个样本。
影像重采样理论
为什么进行影像重采样？
对影像进行旋转，核线重排列与数字纠正 时，需要的点可能并不是采样点，需要根 据采样点内插出新的点。
核线重排列的原因：同名像点均位于 同名核线上，进行影像相关计算。
采样函数采样函数乘以 函数g（x） 采样函数的傅里叶变换为△f=1/△X 脉冲串的函 数
采样 过程
采样过程在空域表现为：灰度函数与采样的相乘：
s( x) g ( x) g ( x) ( x kx)
k
k
g (kx) ( x kx)
采样的原因：
数字影像或者数字化影像信息量巨大，但 不能对理论上每个点都获取其灰度值；只 能将实际灰度函数离散化，对相隔一定间 隔的“点”量测其灰度值。
数字影像采样
采样
对实际连续函数模型离散化的量测过程
样点
被量测的“点” 称为样点 小的区域--像 素
采样间隔
样点之间的距离（矩形的长与宽通常称为 像素的大小）
影像重采样理论
当欲知不位于矩阵（采样）点上的原始函数g(x,y)的 数值时就需进行内插，此时称为重采样（resampling）
不 在 采 样 点
影像重采样方法
1 x 2 fl
sin 2f l x g ( x) g (kx) ( x kx) 2f l x k