基于数字图像处理技术的多相流参数检测技术(周云龙,李洪伟,孙斌著)思维导图
《数字图像处理》课程教学大纲
二、课程章节主要内容及学时分配第一章、数字图像处理方法概述讲课3课时了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务；了解数字图像处理的应用；了解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(DIB)；了解调色板的基本概念和应用；了解CDIB类与程序框架结构介绍；了解位图图像处理技术。
重点：CDIB类与程序框架结构介绍。
难点：调色板的基本概念和应用。
第二章、图像的特效显示讲课3课时、实验2学时了解扫描、移动、百叶窗、栅条、马赛克、渐显与渐隐、浮雕化特效显示。
重点：渐显与渐隐。
难点：马赛克。
第三章、图像的几何变换讲课2课时了解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。
重点：镜像变换。
难点：旋转。
第四章、图像灰度变换讲课3课时、实验2学时了解非0元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换；了解灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。
重点：灰度直方图。
难点：灰度分布均衡化。
第五章、图像的平滑处理讲课3课时了解二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N 均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。
重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。
难点：有选择的局部平均化。
第六章、图像锐化处理及边缘检测讲课3课时、实验2学时了解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。
重点：Roberts边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。
难点：梯度锐化。
第七章、图像分割及测量讲课4课时了解图像域值分割、轮廓提取、轮廓跟踪、图像的测量。
重点：轮廓提取、轮廓跟踪。
难点：图像的测量。
包括：图像的区域标记、图像的面积测量及图像的周长测量。
第八章、图像的形态学处理讲课3课时了解图像腐蚀、图像的膨胀、图像开启与闭合、图像的细化、图像的粗化、中轴变化。
小波多尺度下真彩色图像边缘检测
小波多尺度下真彩色图像边缘检测肖锋;周明全;耿国华【摘要】Modern image edge detection method requires to provide more scale edge information by making full use of the color image. A wavelet multi-scale color images edge detection algorithm is put forward. To extract true color image edge information,multi-scale wavelet feature template is taken to implement the three components(R,G,B)filter polishing output and perform the polished image gradient vector extonsions(Vector Expand Gradient,VEG).Experiments show the algorithm can effectively extract the true color image edge information from fine lines to bold lines in different scales.%现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供多尺度下的边缘信息.提出了小渡多尺度下彩色图像边缘提取算法,利用小波多尺度特征模板对R、G、B三个分量滤波磨光输出,并对磨光后的图像进行向量扩展梯度(VectorExpand Gradient,VEG),提取边缘.实验结果表明:算法能有效地在不同尺度下提取真彩色图像由细到粗的轮廓边缘信息.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)015【总页数】4页(P25-28)【关键词】真彩图像;边缘检测;小波变换;向量扩展梯度;多尺度;磨光【作者】肖锋;周明全;耿国华【作者单位】西北大学,可视化技术研究所,西安,710127;西安工业大学,计算机科学与工程学院,西安,710032;北京师范大学,信息科学与技术学院,北京,100875;西北大学,可视化技术研究所,西安,710127【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像边缘是图像最基本的特征，携带着图像中重要的信息。
基于SVM决策树的自适应相数ECT图像重建算法
基于SVM决策树的自适应相数ECT图像重建算法黄星琪;何世钧;周汝雁;黄智伟【摘要】在电容层析成像(ECT)技术的实际应用中,多相流是最普遍存在的流体类型,而被测场域中存在的介质种类常常是未知的.为了解决测量时出现多相流相数未知的情况,利用支持向量机(SVM)决策树算法在分类精度和分类速度上的优点,提出采用基于SVM决策树的电容层析成像图像重建算法对未知相数进行相数预测及图像重建.仿真结果表明,该算法能够实现多相流相数自适应,并提高图像重建精度.【期刊名称】《测控技术》【年(卷),期】2019(038)003【总页数】5页(P21-25)【关键词】多相流;支持向量机决策树;电容层析成像;图像重建【作者】黄星琪;何世钧;周汝雁;黄智伟【作者单位】上海海洋大学信息学院,上海201306;上海海洋大学信息学院,上海201306;上海海洋大学信息学院,上海201306;上海海洋大学信息学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】TP391多相流辨识广泛应用于石油、动力、能源等各种领域中。
在自然界及工业检测过程中，因为多相流流动特征复杂、随机性较大，现今的数学模型都很难对其进行完整描述，而测量的精确度也不高[1]。
随着计算机技术的快速发展，电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography，ECT)在多相流流动的在线检测方面发展迅速[2]。
该技术具有测量速度快、非侵入、成本低、适用范围广等特点[3]。
但是迄今为止，多相流的在线检测成像技术只有少数已商品化，且多适用于两相流。
而ECT技术应用于在线测量与控制的过程中，经常因为被测管道中的相数未知而无法实现相数自适应的分类算法，导致无法处理多种不同物质混杂的多相流问题的情况。
目前针对以上问题，有研究者提出用遗传算法作为学习算法的RBF神经网络可以用于ECT图像重建[4-6]，也有研究者提出用基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的ECT图像重建算法来解决此类问题[7]，将ECT的图像重建问题归结为非线性软间隔问题，利用SVM四层网络的泛化性解决多相流问题。
精品课件-多传感器数据融合及其应用(杨万海)-第2章
第1章 引 论
2.1.2 线性均方估计 1.
由前面知，非递归滤波器的估计值及其估计误差可分别 表示为
m
Xˆ hi zi
i 1 m
P E[(Xˆ x)2 ] E[( hi zi x)2 ]
i 1
第1章 引 论
只要对m个参数逐一求导，并令其等于零，在均值为零的白噪声的
情况下，可得到最小均方误差和估计：
(2-1-7)
i 1
第1章 引 论
此时的信号x和估值之间只差一个噪声项。当k值较大 时， 估值的均方误差
P
E[(Xˆ k
x)2
]
1 1
a a
2 n
而一次取样的均方误差
(2-1-8)
P 1
E[( x
nk
x)2 ]
E(nk2 )
2 n
(2-1-9)
故上一结果的均方误差约为一次采样的（1-a）/（1+a）倍。
第1章 引 论
z1
z－ 1 z2
h1
h2
z－ 1 z3 h3
∑
… Xˆ
图2-1 采样平均估值器
z－ 1 hm
第1章 引 论
图中，h1, h2, …, hm是滤波器的脉冲响应hj的采样，或 称滤波器的加权系数。由图2-1可以看出，滤波器的输出
m
Xˆ hi zi
(2-1-2)
i 1
当h1=h2=…=hm=1/m时，
zk＋ 1 ＋ ∑ －
bk＋ 1
＋ ∑
＋
Xˆ k ＋1
z－ 1 (b)
图2-3 两种递归估值器
第1章 引 论
应用时要注意初始条件，即递推开始时的初始值的问题。
我们希望初始的 Xˆ 0 满足
离焦图像法颗粒多参数在线测量技术
化工进展Chemical Industry and Engineering Progress2024 年第 43 卷第 2 期离焦图像法颗粒多参数在线测量技术周骛1，2，龚文超1，2，徐日辛1，2（1 上海理工大学能源与动力工程学院，上海 200093；2上海市动力工程多相流动与传热重点实验室，上海 200093）摘要：图像法颗粒在线分析技术可以获得稀疏颗粒两相流中颗粒相的速度、粒度以及数目浓度等参数及其三维分布，具有非侵入、系统操作简便、结果直观等优点，但由于成像系统景深有限，易导致成像的离焦模糊，阻碍了其在颗粒在线测量方面的应用。
然而颗粒图像的离焦模糊程度其实蕴含了颗粒的深度位置等信息，利用离焦模糊进行颗粒关键参数测量的技术逐渐得到研究人员重视。
本文回顾了离焦图像法颗粒多参数测量的发展历史，简述了三种典型的离焦法（基于单相机的特殊光阑法和像散法，以及基于双相机的异像距法）颗粒深度位置测量原理，分析了不同方法的优劣势，指出在深度学习等先进图像处理算法的加持下，离焦图像法有望在颗粒在线测量领域得到更加广泛应用。
关键词：图像法；离焦；速度；粒度；颗粒测量中图分类号：TH89 文献标志码：A 文章编号：1000-6613（2024）02-0586-07Online measurement techniques for multi-parameters of particlesbased on defocus imagingZHOU Wu 1，2，GONG Wenchao 1，2，XU Rixin 1，2(1 School of Energy and Power Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China;2Shanghai Key Laboratory of Multiphase Flow and Heat Transfer in Power Engineering, Shanghai 200093, China)Abstract: The imaging technique for particle online analysis can obtain parameters, including velocity, particle size, number, and concentration of the particle phase in sparse two-phase flow, and their three-dimensional distribution. This technique is non-invasive, simple to operate, and provides intuitive results. However, the limited depth of field in the imaging system can lead to defocus blur, which hinders its application in online particle measurement. In fact, the degree of defocus blur of the particle image contains the depth position information of particles, and the use of defocus blur to measure key particle parameters has attracted increasing attention from researchers. This paper reviews the development history of multi-parameter measurement of particles by defocusing image method. The principle of depth measurement of 3 typical defocus methods (special diaphragm method and astigmatism method based on a single camera, and two-imaging distance method based on two cameras) is briefly described. The advantages and disadvantages of different methods are analyzed. It is pointed out that with the support of advanced image processing algorithms, such as deep learning, defocus imaging method will be more widely used in the field of online particle measurement.综述与专论DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2023-1941收稿日期：2023-11-06；修改稿日期：2023-12-29。
数字图像处理系统毕业设计论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)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。
多特征检测耦合混沌映射的红外图像加密算法
多特征检测耦合混沌映射的红外图像加密算法彭英杰;陈豪颉【摘要】To solve these defects such as leaking the target shape of cipher and difficult to be used for infrared target encryption of the current image selective encryption algorithm,the infrared image selective encryption algorithm based on multi-feature detection model and low dimensional compound chaotic map was proposed.The contrast between the real target and the background was increased using morphological gradient.The Top-Hat transform was improved by considering the difference between the infrared target and the background for separating the infrared target from the background.The multi-feature detection model was constructed for obtaining the region of interest of the infrared target.The complex mapping was designed by taking one-dimensional Logistic mapping as trigger and combining with the sine mapping,Tent mapping for outputting random sequence.The encryption function was designed based on the new random sequence induced using the new initial condition for outputting the diffusion cipher.Test results show that the proposed algorithm can be better used for the encryption of infrared target with higher security and key sensitivity compared with the current selective encryption technology.%为克服当前选择性加密技术易外泄密文目标的形状,导致其不能有效实现红外图像的安全传输的问题,设计基于多特征检测模型与低维复合映射的红外目标选择加密算法.引入形态学梯度,增大真实目标与背景的对比度差异;考虑红外目标与背景的灰度差异,改进Top-Hat变换,对其完成检测;构建多特征检测模型,获取包含红外目标的感兴趣区域;将一雏Logistic映射作为触发器,联合sine映射、Tent映射,设计复合映射,改变感兴趣区域内的像素位置;改变复合映射的初值,输出新的混沌数组,设计加密函数,输出扩散密文.测试结果表明,与当前选择性加密技术相比,该算法能够更好地用于红外目标的加密,且其安全性更高.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)011【总页数】7页(P3099-3105)【关键词】红外图像;选择性加密;低维复合映射;Top-Hat变换;多特征检测模型;感兴趣区域;形态学梯度【作者】彭英杰;陈豪颉【作者单位】青海民族大学计算机学院,青海西宁810007;兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP391.4传统的数据保密技术没有考虑图像的大数据容量与高的冗余度等特性，导致其难以确保加密图像进行安全传输[1-5]。
5遥感数字图像处理-第五章
☞ 邻域处理
针对一个像元点周围一个小邻域的所有像元而进行，输出 值大小除与像元点在原图像中的灰度值大小有关，还决定于它 邻近像元点灰度值大小。如卷积运算、中值滤波、滑动平均等。
②
图像增强的分类
点处理
点处理
邻域处理
邻域处理
2. 遥感图像的对比度增强
对比度增强的基本原理
人眼对图像的识别主要是基于图像中不同像元的亮度(灰度、
差别为有选择的滑动平均是一种带门限值的滑 动平均处理。
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法实现步骤：
1. 2. 3. 4. 给定一个判定阈值T 计算模板窗口内像元DN值的均值X 计算窗口中心目标像元的DN值与X的绝对差值D 比较D与T的大小
如D＞T，则窗口中心像元输出DN值等于X
如D＜T，则窗口中心像元DN值保持不变 优点：边缘信息损失减少，减轻输出图像的模糊效应。
中值滤波是一种非线性变换。其优势在于可在平滑的基 础上较大程度地防止边缘模糊。
③
中值滤波
中值滤波窗口可选用模板的不同形式：
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 方形窗口：对线性噪声抑制效果好
○ ○ ○ ○ ○ 十字形窗口：对点性噪声抑制效果好
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法—其实质为一种滑动平均平滑法。与滑动平均法的
其中，x—原始图像的亮度值
X—线性扩展增强后的亮度值
②
非线性扩展
Ⅱ 对数变换法
X d
c a b x
②
非线性扩展
Ⅲ 三角函数扩展
假定原始图像的灰度范围是（a，b），将原始图像灰度范围扩展为 （c，d），其中c ＜ a，d ＞ b，其正切函数计算公式为：