图像处理文献综述
【图像复原技术研究文献综述2000字】
图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。
实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。
所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。
我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及不考虑PSF的图像盲解卷积算法等。
其中，去卷积方法主要包括功率谱均衡、Wiener滤波和几何平均滤波等，然而这些方法需要许多预信息和噪声稳定假设，这在现实当中我们不可能利用计算机去做到的的事情，因此它们只适用于线性空间不变的理想系统，仅当噪声与信号无关时才能达到很好的效果。
但是在一些条件恶化的情况下，就不能满足图像修复的效果了。
在图像恢复领域当中，另一个重要且常见的方法是盲去卷积复原法。
它的优势是在没有预先了解退化函数和实际信号的知识前提下，可以根据劣化图像直接估计劣化函数和初始信号。
实际上，现在有几个算法通过不充分的预测信息来恢复劣化图像。
由于我们需要对图像和点扩展函数的一些相关信息进行假设和推导，所以这就导致图像恢复的解通常并不存在唯一性，并且我们已知的初始条件和对附加图像假设的选择也会对解的优劣产生很大的关系。
与此同时，由于信道中不可避免的加性噪声的影响，会进一步导致盲图像的复原变差，给图像复原造成许多困难。
也就是说，如果我们直接利用点扩展函数进行去卷积再现初始图像，则一般会导致高频噪声放大，导致算法的性能恶化，恢复不出清晰的图像。
因此，我们要尽可能的提高图像的信噪比，从而提高图像复原的效果。
基于已知的降质算子和加性噪声的某些统计性质从而恢复清晰的图像，我们将这种方法叫做线性代数恢复方法，并且这种线性代数恢复方法在一定程度上提出了用于恢复滤波器的数值计算从而使得模糊图像恢复到与清晰图像一致的新的设计思想。
图像压缩文献综述
《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。
图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。
利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。
这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。
另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。
根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。
这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。
由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。
2 图像编码研究现状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,到今天己经有五十多年的历史。
五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。
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的学科诞生了。
到了70年代和80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发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。
自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,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。
基于UNet结构改进的医学影像分割技术综述
2、UNet模型改进的技术原理和 实现方法
2.1增加网络深度
增加网络深度是提高UNet模型性能的一种有效方法。通过增加编码器和解码 器的层数，可以使得模型具有更强的特征提取能力和更细致的空间信息捕捉能力。 然而，增加网络深度也会带来计算量和参数量增加的问题。一些研究通过使用轻 量级的网络结构（如MobileNetV2、ShuffleNetV2等）来平衡网络深度和计算效 率。
然而，UNet结构仍存在一些问题和不足，需要进一步改进和完善。因此，本 次演示将综述基于UNet结构改进的医学影像分割技术，以期为相关研究提供参考 和借鉴。
文献综述
UNet结构是一种全卷积网络架构，最早由Jens Petersen等人提出，并广泛 应用于医学影像分割任务。UNet结构由编码器和解码器两部分组成，通过跳跃连 接的方式将编码器中的低级特征图传递给解码器中的相应位置，从而保留更多的 空间信息。然而，传统的UNet结构仍存在一些问题和不足，如上下采样过程中的 信息丢失、梯度消失等问题。针对这些问题，研究者们提出了许多改进方法。
总之，U-Net是医学图像分割领域的一种强大工具，其表现出的特性和性能 在许多医学图像处理任务中取得了显著的成功。尽管仍存在一些挑战，如鲁棒性 和资源限制问题，但随着新技术的不断发展，我们有理由相信这些问题会被逐步 解决。未来对于U-Net及其变体的进一步研究，将为医学图像分割提供更准确、 更有效的方法。
U-Net在医学图像分割任务中表现出极佳的性能。例如，在分割CT图像中的 肺组织、MRI图像中的脑组织、X光图像中的骨骼等任务中，U-Net都能够取得超 越传统图像处理算法的性能。同时，通过引入不同的改进策略，如残差连接、注 意力机制、多尺度特征融合等，可以进一步增强U-Net的性能。
基于改进直方图的分割研究——文献综述
基于改进直方图的分割研究文献综述（电子信息工程学系指导教师：吴晓）图像处理已经逐渐成为一门比较成熟的学科，图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
将图像分割的相关知识与MATLAB相结合，运用有效的、简单的分割方法快速而准确地分割出图中的某些感兴趣的部分，为爱好者提供方便。
一、研究背景及动态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英国伦敦到美国纽约传输了一张照片，它采用数字压缩的技术。
1964年在美国喷气推进实验室中，科学家处理了由“徘徊者七号”太空船发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世以后数字图像处理的概念开始得到运用。
现在，数字图像处理随着计算机科学的发展形成了诸如：图像分割、模式识别、图像复原、图像增强、图像压缩、图像传输等众多分支，在人们的生活中起着日益重要的作用。
图像分割是一种重要的图像分析技术。
在对图像的应用和研究中，人们往往仅对图中的某些部分感兴趣。
这些部分常称为前景或目标，为了辨识和分析目标，就需要将人们所感兴趣的部分分割出来，这样人们才有可能对图像进行利用。
图像分割后，对图像的分析才成为可能。
图像分割运用广泛像人工智能、物体识别、遥感器视觉、计算机视觉、气象预测、生物医学、军事上的导航制导等诸多领域的图像处理中，图像分割有着举足轻重的作用。
虽然对于图像分割的研究已经取得了一定的成果，但是研究人员还是正在努力寻找更方便、更有效地分割方法，以实现更好地分割。
近20年来，图像分割得到了广泛而持续的关注和研究，图像分割也是数字图像处理和研究的热点和难点之一。
图像分割是一种重要的图像处理技术，多年来一直得到人们的高度重视，至今已提出了上千种各种类型的分割方法。
主要分为阀值分割方法和边缘检测等方法；其中，阀值分割方法是提出的最早的一种方法。
在过去的几十年里，人们为图像灰度阀值的自动选择付出了巨大的努力，提出了诸如迭代式阀值选择、otsu法阀值选择、最小误差阀值选择等方法。
低光照增强文献综述
低光照增强文献综述低光照增强是图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是提高低光照条件下图像的视觉质量，从而获取更多的有用信息。
在自动驾驶、安防等人工智能相关行业中，低光照增强技术具有广泛的应用前景。
近年来，低光照增强技术逐渐成为研究热点，许多学者和研究人员致力于提出新的算法和方法以提高低光照图像的质量。
本文将从低光照增强技术的算法分类、现有算法性能评估和未来发展趋势等方面进行综述。
1. 低光照增强技术算法分类低光照增强技术主要包括传统方法和深度学习方法。
（1）传统低光照增强方法：传统方法主要采用基于偏微分方程、基于Retinex和基于直方图均衡等技术。
① 基于偏微分方程的方法：偏微分方程方法通过求解偏微分方程，实现低光照图像的增强。
这类方法在处理低光照图像时，能够有效地保持图像的边缘和细节。
② 基于Retinex的方法：Retinex理论提出了一种基于物理模型进行图像增强的方法。
Retinex算法通过分离环境光和反射光，实现低光照图像的增强。
③ 基于直方图均衡的方法：直方图均衡方法通过对图像直方图进行均衡化处理，提高低光照图像的对比度和亮度。
（2）基于深度学习的低光照增强方法：深度学习方法在低光照增强领域取得了显著的性能提升。
这类方法主要采用基于神经网络、基于生成对抗网络 （GAN）和基于自编码器等技术。
① 基于神经网络的方法：神经网络方法通过学习大量低光照图像数据，实现低光照图像的增强。
这类方法在提高图像质量的同时，能够有效地保持图像的细节和结构。
② 基于GAN的方法：GAN方法在低光照增强领域取得了显著的性能提升。
通过引入对抗训练，GAN方法能够生成高质量、高亮度的低光照图像。
③ 基于自编码器的方法：自编码器方法通过学习低光照图像的潜在特征，实现低光照图像的增强。
这类方法在提高图像质量的同时，能够有效地保持图像的细节和结构。
2. 现有算法性能评估为了评估低光照增强算法的性能，许多学者和研究人员构建了大量的低光照图像数据集，并采用各种评估指标对算法进行评估。
图像超分辨率重建文献综述
n+ 1
x , y + g k m, n - g k m, n
x , y= f
n
H
BP
m, n; x , y
该方法的特点是：直观、简单、收敛快；但没有惟一的解，难以 利用先验知识，而且选择投影算子HBP是困难的
2012-12-19
2012-12-19
武汉大学图像处理与智能系统实验室
7
图像失真的数学描述
降采样 观 测 模 型 （ 退 化 模 型 ） 模糊
移动
2012-12-19
武汉大学图像处理与智能系统实验室
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超分辨率重建的方法
超分辨率的概念，最早于上个世纪60年代由Harris提出用于单张影像 的复原，并奠定了超分辨率的数学基础。 1984年，Tsai和Huang首次 提出了利用多帧低分辨率退化图像进行超分辨率重建的问题，随后许 多学者对图像超分辨率重建进行了研究，不仅在理论上说明了超分辨 率重建的可能性，而且还提出和发展了很多具有实用价值的方法。从 目前的研究和应用成果来看，超分辨率重建算法主要分为频域方法、 传统空域重建方法、基于学习（ leaning-Based ）的方法。早期的研 究工作主要集中在频域中进行，但考虑到更一般的退化模型，后期的 研究工作几乎都集中在空域中进行。基于学习的超分辨率重建方法是 最近十年发展起来的，不仅克服了基于重建的方法在分辨率提高倍数 方面的局限性，而且可以实现单幅图像的超分辨率重建。 基于重建的方法 基于学习的方法
2012-12-19
武汉大学图像处理与智能系统实验室
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SRR分类
Image Class Method Image Number
三维动画场景文献综述范文模板例文
三维动画场景文献综述范文模板例文在本文综述中，我们对三维动画场景进行了详细的研究和文献综述。
我们主要关注了三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面的研究。
我们选择了以下几篇相关文献进行综述，并对它们的研究方法、实验结果和创新点进行了详细的描述和分析。
1. 文献1：《基于虚拟场景的三维模型重建方法研究》这篇文献主要介绍了一种基于虚拟场景的三维模型重建方法。
作者首先对场景进行了拍摄和扫描，然后使用计算机视觉和图像处理技术对这些数据进行处理，最终生成了高质量的三维模型。
文章中提到了一些关键技术，如点云配准、表面重建和纹理映射等。
实验结果表明，该方法能够有效地重建复杂的三维场景，并获得真实感和逼真度较高的模型。
2. 文献2：《基于物理模拟的三维动画场景设计方法研究》这篇文献介绍了一种基于物理模拟的三维动画场景设计方法。
作者通过使用物理引擎和动力学模拟技术，可以模拟真实世界中的物理效应，如重力、碰撞和流体动力学等。
文中对于如何使用物理模拟来设计复杂的场景进行了详细的描述，并提供了一些实际案例和实验结果。
结果表明，该方法能够有效地改善三维动画场景的真实感和逼真度。
3. 文献3：《基于光线追踪的三维动画场景渲染方法研究》这篇文献提出了一种基于光线追踪的三维动画场景渲染方法。
作者通过模拟光线在场景中的传播和反射，可以模拟真实世界中的光照效果和阴影效果。
文中详细介绍了光线追踪算法的原理和实现方法，并给出了一些实验结果和比较分析。
实验结果表明，该方法具有较高的渲染质量和真实感，能够有效地提高三维动画场景的视觉效果。
综上所述，以上三篇文献对于三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面进行了重要的研究。
它们提供了一些创新的方法和技术，能够有效地提高三维动画场景的真实感和逼真度。
未来的研究可以进一步探索和改进这些方法，并将其应用于实际的三维动画制作中。
遥感图像分类方法_文献综述
遥感图像分类方法研究综述摘要本文概述了遥感图像分类的概念和原理，详细探讨了传统的遥感分类方法，对各种方法的进行了定性的比较与分析。
然后介绍了分别基于GPU、计算机集群和刀片机服务器的三种加快分类速度的途径，最后展望了遥感图像分类方法的发展方向和研究热点。
关键词：遥感；图像分类；监督分类；非监督分类；GPU；机群系统；刀片机1．引言在遥感图像处理的研究中，无论是专业信息提取，地物变化预测，还是专题地图制作等都离不开分类。
遥感图像分类有类别多，混合度大和计算量大的特点，分类方法的优劣直接关系到分类的精度和速度。
由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”和“异物同谱”现象的存在，往往出现较多的错分、漏分现象，导致分类精度不高[1]，如何实现图像分类识别并满足一定的分类精度，是当前遥感图像研究中的一个关键问题, 也是研究的焦点[2]。
2．遥感图像分类原理遥感图像通过亮度值或像素值的高低差异及空间变化表示不同地物的差异，如不同类型的植被、土壤、建筑物及水体等，这也是区分不同地物的理论依据。
利用光谱特征（地物电磁波辐射的多波段测量值）或纹理等空间结构特征，按照某种规则就能对地物在遥感图像上的信息进行识别与分类。
图像分类的目标就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参数，将特征空间划分为不相重叠的子空间，进而把影像诸像元划分到各子空间去，从而实现分类[3]。
3．传统分类方法遥感影像的计算机分类方法可分为两种：统计判决分类和句法模式识别。
前者通过对研究对象进行大量的统计分析, 抽出反映模式的本质特点、特征而进行识别。
后者则需要了解图像结构信息, 从而对其进行分类。
传统的分类方法一般为统计判决分类, 如最大似然法、K均值法等。
近年来发展的分类新方法则多采用句法方法, 如专家系统法和决策树分类法等。
根据是否已知训练样本的分类数据，统计模式方法可分为监督分类、非监督分类。
下面将具体介绍监督分类、非监督分类以及其它分类（如模糊分类和人工神经网络分类）的典型算法及其主要步骤。
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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，而大尺度检测则与之相反。
1983年Witkin首次提出尺度空间的思想，为边缘检测开辟了更为宽广的空间，繁衍出了很多可贵的成果。
随着小波理论的发展，它在边缘检测技术中也开始得到重要的应用。
MALLAT造性地将多尺度思想与小波理论相结合，并与LoG, Canny算子相统一，有效地应用在图像分解与重构等许多领域中。
这些算子现在依然应用于计算几何各个现实领域中，如遥感技术、生物医学工程、机器人与生产自动化中的视觉检验、零部件选取及过程控制等流程、军事及通信等。
在图像边缘检测的过程中老算法也出现了许多的问题。
经过多年的发展，现在已经出现了一批新的图像边缘检测算法。
如小波变换和小波包的边缘检测、基于形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测等，这些算法扩展了图像边缘检测技术在原有领域中的运用空间，同时也使它能够适应更多的运用需要。
1.3国内外研究现状分析
数字图像边缘检测技术在二十世纪六十年代因客观需要而兴起，到二十一世纪初期，它已经处于发展的全盛时期。
图像边缘检测技术进一步发展的另一个原因是计算机硬件的开发与软件系统的进一步完善，导致数字图像技术的精度更高、成本更低、速度更快及灵活性更好。
由于数字图像边缘检测包括很多方面，所以该文主要针对图像边缘检测进行研究和分析。
图像的边缘检测是图像最基本的特征，精度的提取出图像边缘可以对图像进行更多方面的研究。
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。
经典的边缘检测算法是对原始图像中像素的某小领域来构造边缘检测算子，常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算子、Canny算子等。
虽然这些算法已经提出并应用了很多年，不过任然有其发展空间。
近年来随着数学理论以及人工智能的发展，又涌现出了许多新的边缘检测的方法，如小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法。
小波变换和小波包的边缘检测方法：在数字图像边缘检测中，需要分析的图像往往结构复杂、形态各异，提取的图像边缘不仅要反应目标的整体轮廓，目标的局部细节也不能忽视，这就需要更多尺度的边缘检测，而小波变换具有天然的多尺度特征，通过伸缩平移运算对信号进行细化分析，达到高频处时间细分，低频出频率细分。
所以，小波变换非常适合复杂图像的边缘检测。
在Coifman、Meyer、Wickhauser引入小波理论后，小波包分解则更是为精细的一种图像分解方法，可以满足不同分辨率下对局部细节进行边缘检测提取的需要，尤其是含噪图像，提
取图像边缘对抑制图像噪声更好。
基于数学形态学的边缘检测方法：数学形态学是
图像边缘检测和模式识别领域中一门新兴的学科，具有严格的数学理论基础，现已在图像工程中得到广泛的运用。
基本思想是用具有一定形态学的结构元素去度量和提取图像中的对应形状已达到对图像分析和识别的目的。
获得的图像结构信息与结构元素的尺寸和形状都有关系，构造不同的结构元素，便可完成不同的图像分析。
数学形态学包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学，基本变换包括膨胀、腐蚀、开启、闭合四种运算，并由这四种运算演化出开、闭、薄化、厚化等，从而完成复杂的形态变换。
目前随着二值形态学的运用越来越成熟，灰度和彩色形态学在边缘检测中的运用也越来越引起人们的关注并逐渐走向成熟。
由于边缘本身检测本身所具有的难度，使研究没有多大的突破性的进展。
仍然存在的问题主要有两个:其一是没有一种普遍使用的检测算法；其二没有一个好的通用的检测评价标准。
从边缘检测研究的历史来看，可以看到对边缘检测的研究有几个明显对策趋势：一是对原有算法的不断改进；二是新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合利用。
人们逐渐认识到现有的任何一种单独的边缘检测算法都难以从一般图像中检测到令人满意的边缘图像，因而很多人在把新方法和新概念不断的引入边缘检测领域的同时也更加重视把各种方法总和起来运用。
在新出现的边缘检测算法中，基于小波变换的边缘检测算法是一种很好的方法。
三是交互式检测研究的深入。
由于很多场合需要对目标图像进行边缘检测分析，例如对医学图像的分析，因此需要进行交互式检测研究。
事实证明交互式检测技术有着广泛的应用。
四是对特殊图像边缘检测的研究越来越得到重视。
目前有很多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像以及多视场图像分割的研究，也有对运动图像及视频图像中目标分割的研究，还有对深度图像、纹理（Texture）图像、计算机断层扫描（CT）、
磁共振图、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔径雷达图像等特殊图像的边缘检测技术的研究。
五是对图像边缘检测评价的研究和对评价系数的研究越来越得到关注。
相信随着研究的不断深入，存在的问题会很快得到圆满的解决。
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