第七章-图像的空间变换
第七章 图像分割_PPT课件

– 鲁棒局部特征,抗变形能力强,适用于匹配
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 思路
– 将分割问题视为面向每一个像素的分类问题,通常使用简单的阈 值不等式判断像素的类别。
• 条件
– 待分割区域与背景区域在像素级特征上存在明显的差异,而两个 区域内部像素在统计上各自具有较强的相似性。从特征直方图上 看,具有明显的双峰分布的图像比较适合使用阈值法进行分割
• 自然图像理解
• 7.2 图像特征概述
•亮度 •直方图 •变换系数 •边缘 •纹理 •关键点
• 7.2 图像特征概述
•亮度
– 空间连续性,稠密性,直观,敏感性
•直方图
– 统计特征,抗线性几何变换
•变换系数
– 频域统计特征,提供一种完全不同的视角
•边缘
– 符合视觉习惯,是形状信息的基础
•纹理
– 局部不连续性和全局相似性的统一
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 如何确定阈值T?
–迭代法 –大津法 (OTSU) –最优阈值法 –最大熵法 –众数法 –矩不变法 ……
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 迭代阈值法
1)选取一个的初始估计值T; 2)用T分割图像。这样便会生成两组像素集合:G1由所有灰度值大 于T的像素组成,而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。 3)对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。 4)计算新的阈值:T=1/2(u1 + u2)。 重复步骤(2)到(4),直到T值更新后产生的偏差小于一个事先定 义的参数T0。
• 从优化的角度看,迭代阈值法的目标函数:
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 大津法(OTSU) – 寻找使类间离散度最大化的阈值T – 类间离散度的数学定义
第7章 图象的空间变换

计算机图像处理
第七章
图像的空间变换
%%7_3_a I=imread('flowers.tif'); subplot(331),imshow(I); %%7_3_b I=imread('flowers.tif'); scale=1.2; angle=20*pi/180; tx=0; ty=0; sc=scale*cos(angle); ss=scale*sin(angle); T=[sc ss; ss sc; tx ty]; 计算机图像处理 第七章 图像的空间变换
imshow(I_pin) %%7.5.6 orthophoto=imread('westconcordorthophoto.png'); subplot(1,2,1),imshow(orthophoto) unregistered=imread('westconcordaerial.png'); subplot(1,2,2),imshow(unregistered) %% cpselect(unregistered(:,:,1),orthophoto) %% input_points=[120.7086 93.9772 319.2222 78.9202 127.9838 291.6312 352.0729 281.1445]; %% 计算机图像处理 第七章 图像的空间变换
计算机图像处理 第七章 图像的空间变换
三.利用控制点进行变换: 利用控制点进行变换:
1)多项式卷绕 利用控制点序列为a(x,y)和 利用控制点序列为a(x,y)和 b(x,y) 找到一个近似的多项式描述.该多项式的参数能够使 找到一个近似的多项式描述. 多项式的取值与控制点及其位移量吻合. 多项式的取值与控制点及其位移量吻合.
第七讲 空间域的图像变换

q
g(x,y) = T(f(x,y)); q = T(p)
p0 p1 p2
p
2013-8-21
灰度级变换举例
• 图像求反
q
255
0
255
p
2013-8-21
• 图像求反
2013-8-21
• 对比度拉伸
q
p
2013-8-21
最终的直方图并不是理想的均衡化
原始图像
2013-8-21
直方图均衡化后的图像
假彩色变换
假彩色(Pseudo-color)变换是另一种灰度变换
灰度
编码
颜色
人眼对彩色的变化要比亮度变换敏感的多,用 假彩色可以感知更多的细节,可以发现更弱的 目标。
2013-8-21
几何变换: 基本变换
基本几何变换的定义 常用的基本几何变换
获得一个阴图像
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
获得一个子图像的补图像 255-
=
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
异或运算的定义 g(x,y) = f(x,y) h(x,y) 主要应用举例
获得相交子图像
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
获得相交子图像
=
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
2013-8-21
图像运算:算术运算
2013-8-21
图像运算:算术运算
减法的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) 主要应用举例
去除不需要的叠加性图案 检测同一场景两幅图像之间的变化 计算物体边界的梯度
图像变换原理

图像变换原理图像变换是一种通过改变图像的像素值或空间关系,以得到新的视觉效果或数据表示的技术。
它在计算机图形学、计算机视觉、图像处理等领域中具有重要的应用。
图像变换可以分为两类:几何变换和像素变换。
几何变换是通过改变图像的形状、位置、大小或者方向来实现的。
常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和错切等操作。
平移是通过将图像在水平和垂直方向上的像素值进行移动来实现的,旋转是将图像绕着某个中心点旋转一定角度,缩放是通过改变图像的像素间距来改变图像的大小,而错切是通过改变图像像素之间的相对位置来改变图像的形状。
像素变换是通过改变图像的像素值来实现的。
常见的像素变换包括亮度调整、对比度调整、颜色空间转换和直方图均衡化等操作。
亮度调整是通过改变图像的亮度值来调整图像的明暗程度,对比度调整是通过改变图像的像素值范围来调整图像的清晰程度,颜色空间转换是将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,而直方图均衡化是通过改变图像的像素分布来增强图像的对比度和细节。
图像变换的原理主要包括以下几个方面:1. 像素级处理:图像变换是在图像的每个像素上进行的,通过改变每个像素的数值或颜色来实现图像的变换。
2. 空间转换:图像变换可以在图像的整个空间范围内进行,也可以只在图像的局部区域进行。
3. 插值方式:在对图像进行变换时,需要对新像素的像素值进行估计。
插值是一种常用的方法,通过对周围已知像素的像素值进行加权平均或其他数学处理来估计新像素的像素值。
4. 变换模型:不同的图像变换可以使用不同的数学模型来描述。
常见的变换模型包括仿射变换、透视变换和非线性变换等。
图像变换的原理和方法是计算机图形学和图像处理领域的基础知识,它为我们理解图像的特征提取、目标识别、图像增强和图像生成等问题提供了重要的工具和思路。
随着计算机技术的不断发展,图像变换的应用和研究也在不断深入和扩展,为我们实现更加丰富多样的图像处理和图像生成效果提供了可能。
图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换

图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换是指在处理数字图像时,通过改变图像的尺度来实现不同的视觉效果和分析需求。
尺度空间表示的是图像中各个位置和尺度上的特征。
尺度变换则是将图像在不同尺度下进行相关操作,例如图像的平滑、增强、检测等。
尺度空间是一种用于表示图像特征的多尺度表示方法。
传统的尺度空间理论中,通过使用高斯函数进行图像平滑来实现不同尺度的表示。
高斯函数具有尺度不变性,因此可以有效地提取图像中的模糊和细节信息。
通过在不同尺度下对图像进行平滑处理,可以获取到图像中不同大小的特征。
这对于形状匹配、边缘检测、纹理分析等图像处理任务是非常有用的。
图像的尺度变换是指改变图像的尺度大小,从而实现不同的视觉效果和分析需求。
尺度变换可以通过图像的缩放、放大、旋转等操作来实现。
缩放是最常见的尺度变换操作,它可以将图像从原始尺寸变为更小或更大的尺寸。
缩小图像可以提取出图像的整体特征,而放大图像可以放大细节,使得分析更加准确。
旋转操作可以改变图像的方向,使得图像在不同角度下的特征能够被分析和比较。
尺度空间和尺度变换在图像处理中有着广泛的应用。
在图像特征提取中,可以利用尺度空间来检测图像中的边缘、角点、纹理等特征。
通过在不同尺度下进行检测,可以获取到不同大小和形状的特征。
在目标检测和跟踪中,尺度变换可以用来适应不同尺度和走向的目标,提高检测的准确性和鲁棒性。
在图像增强中,可以利用尺度变换来改变图像的亮度、对比度等视觉效果,使得图像更加清晰和易于分析。
近年来,随着深度学习在图像处理领域的广泛应用,尺度空间和尺度变换的方法也得到了一定的改进和扩展。
基于深度学习的尺度空间方法可以更好地提取复杂特征和抑制噪声。
同时,借助于深度学习的强大模型拟合能力,尺度变换可以更精确地实现图像的放大、缩小和旋转操作。
总结来说,图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换是一种重要的分析工具和操作方法。
通过尺度空间可以获取到不同尺度下的图像特征,而尺度变换可以改变图像的尺度大小以适应不同的视觉效果和分析需求。
幼儿园数学核心经验 --- 第七章 空间方位

幼儿园数学核心经验 --- 第七章空间方位空间方位的认识与辨别与幼儿的日常息息相关,比如说物品的位置(书在桌子上、衣服在抽屉里),个体的空间方位(小明排在小红的后面、小猫躲在沙发下面)等。
空间方位是儿童空间与几何概念发展的基本,儿童早期的空间感的相关经验能够为日后学习几何奠定良好的基础。
一、什么是空间概念?从狭义上理解,即指空间方位概念,是指对客观物体的相互位置关系的认识。
从广义上理解,除了空间方位外,还包括对各种空间变换关系的认识,如辨识物体在空间中的移位、翻转或旋转变换等。
空间位置与方向是发展幼儿空间认知的重要基础,幼儿对空间方位的认知最初通常是借助于日常的身体运动开始的。
二、空间方位的核心经验1. 核心经验一:空间方位可以帮助我们准确、详细地表明方向、路线和位置等。
重点帮助幼儿感知空间方位的相对性、连续性和可变性。
物体位置的辨别需要一个基准,以什么为基准来确定客体的空间位置,基准不同,空间位置就截然不同。
比如主体是我,客体是汽车,我们可以说汽车在我的后面,也可以说我在汽车的前面。
一排物体从左边数是第3个,从右边数可能是第5个。
生活中,我们可以通过确定不同的物体作为主体进行比较,比如一排小动物排队买冰激凌,对于小猫来说,小狗是排在小猫的后面,但是对于小猪来说,小狗是排在小猪的前面。
通过不同的语言描述来让孩子感知到位置的相对性(小狗的前面是谁?小狗在谁的前面?看似一样的问题,答案可是完全不一样的哦~)也可以采用改变主体位置的方式让幼儿在演示性操作中感知和理解,比如妈妈和宝宝面对面的时候,妈妈和宝宝都举起右手,让幼儿观察一下为什么明明都是右手却在不同的方向,可以让宝宝转180°再来观察一下。
宝宝描述语言(直走,左转,右转,下一个路口拐弯)爸爸根据宝宝的语言操作小猪佩奇走出迷宫,需要孩子换在他人的视角(小猪佩奇的角度)来思考方位,特别是对于左右的转换,实在搞不清楚,可以跟着小猪佩奇一起挪动方位。
(数字图像处理)第七章图像重建

带通滤波器
允许一定频率范围内的信号通 过,阻止其他频率的信号通过 ,用于提取图像的特定频率成 分。
陷波滤波器
阻止特定频率的信号通过,其 他频率的信号不受影响,用于 消除图像中的周期性噪声。
傅里叶反变换实现图像恢复过程
01
傅里叶反变换定义
将频率域的信号转换回时间域或空间域的过程,是傅里叶变换的逆操作。
80%
模型评估指标
使用峰值信噪比(PSNR)、结构 相似性(SSIM)等指标,客观评 价重建图像的质量。
实例
1 2
超分辨率技术介绍
利用低分辨率图像重建出高分辨率图像的技术, 广泛应用于图像增强和修复领域。
CNN在超分辨率技术中的应用
通过设计多层的卷积神经网络,实现对低分辨率 图像的特征提取和重建,生成高分辨率图像。
频率混叠现象
当采样频率低于信号最高频率的两倍时,会出现频率混叠现象,即高频信号成 分会折叠到低频区域,导致重建出的图像出现失真和伪影。
离散信号与连续信号转换关系
离散信号到连续信号的转换
在图像重建中,需要将离散的采样点转换为连续的图像信号 。这通常通过插值算法实现,如最近邻插值、线性插值、立 方插值等,以在离散采样点之间生成平滑的过渡。
稀疏表示与字典学习的关系
稀疏表示是字典学习的目标,而字典学习是实现稀疏表示的手段。
实例:基于CS-MRI技术医学图像重建
CS-MRI技术
基于压缩感知理论的磁共振成像技术,通过减少采样数据 量和优化重建算法,实现高质量医学图像的快速重建。
实现步骤
首先,利用MRI系统的部分采样数据构建测量矩阵;然后, 通过稀疏表示和字典学习方法得到图像的稀疏系数;最后, 利用重建算法恢复出原始图像。
数字图像处理PPT——第七章 图像分割

p-参数法
针对已知目标物在画面中所占比例的情况。 基本设计思想 选择一个值Th,使前景目标物所占的比例 为p,背景所占比例为1-p。 基本方法 先试探性地给出一个阈值,统计目标物的 像素点数在整幅图中所占的比例是否满足 要求,是则阈值合适;否则,阈值则偏大 或者偏小,再进行调整,直到满足要求。
p-参数法算法步骤
⎧ σ b2 ⎫ η | Th* = max ⎨ 2 ⎬ ⎩σ in ⎭
局部阈值方法
提出的原因 阈值方法对于较为简单的图像(目标 与背景差别大,容易区分的图像)简 单有效,对于较为复杂的图像,分割 效果不稳定。 方法 把图像分成子块,在每个子块上再采 样前述阈值分割方法
灰度-局部灰度均值散布图法
σ 12 =
f ( x , y )∈C 1
∑
( f ( x, y ) − μ1 )2
2 σ2 =
f ( x , y )∈C 22 )2
1 μ1 = N C1
f ( x , y )∈C 1
∑
f ( x, y )
1 μ2 = NC 2
f ( x , y )∈C 2
∑
f ( x, y )
参数空间的一条直线对应xy空间的一 个点
Hough变换提取直线原理
Xy空间一条直线上的n个点,对应kb 空间经过一个公共点的n条直线 Kb空间一条直线上的n点对应于xy空 间中过一公共点的n条直线
Hough变换提取直线算法
假设原图像为二值图像,扫描图中的每一 个像素点: 背景点,不作任何处理 目标点,确定直线: b = − xk + y 参数空间上的对应直线上所有的值累加1 循环扫描所有点 参数空间上累计值为最大的点(k*,b*)为所求 直线参数 按照该参数与原图像同等大小的空白图像 上绘制直线
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计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
t_proj=maketform('projective',T); I_projective=imtransform(I,t_proj,'FillValues',.3); %%subplot(334),imshow(I_projective) iptsetpref('ImshowTruesize','manual'); imshow(I_projective); %%7_3_e I=imread('flowers.tif'); xybase=reshape(randn(12,1),6,2); t_poly=cp2tform(xybase,xybase,'polynomial',2); T=[0 0;1 0;0 1;0.001 0;0.02 0;0.01 0]; t_poly.tdata=T; I_polynomial=imtransform(I,t_poly,'FillValues',.3); %%subplot(335),imshow(I_polynomial); iptsetpref('ImshowTruesize','manual');
ss sc; tx ty];
计算机图像处理
第七章 图ห้องสมุดไป่ตู้的空间变换
t_lc=maketform('affine',T); I_linearconformal=imtransform(I,t_lc,'FillValues',.3); %%subplot(332),imshow(I_linearconformal); imshow(I_linearconformal); %%7_3_c I=imread('flowers.tif'); T=[1 0.1 ;1 1;0 0 ]; t_aff=maketform('affine',T); I_affine=imtransform(I,t_aff,'FillValues',.3); %%subplot(333),imshow(I_affine) imshow(I_affine); %%7_3_d I=imread('flowers.tif'); T=[1 0 0.008; 1 1 0.01; 0 0 1];
通常采用的栅格插值方法是双线性空间 变换方法,其一般表达式为:
G(x,y)=F(ax+by+cxy+d,e+fy+gxy+h)
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
%%7_3_a I=imread('flowers.tif'); subplot(331),imshow(I); %%7_3_b I=imread('flowers.tif'); scale=1.2; angle=20*pi/180; tx=0; ty=0; sc=scale*cos(angle); ss=scale*sin(angle); T=[sc ss;
1)多项式卷绕 利用控制点序列为a(x,y)和 b(x,y) 找到一个近似的多项式描述。该多项式的参数能够使 多项式的取值与控制点及其位移量吻合。
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
2)图像分割卷绕 将控制点形成一个矩形输入栅格,通过映
射将栅格变换为输出图像中连同的水平输出 栅格,控制点为每一个输出栅格对应的顶 点,输入栅格内的各点影射为相应输出栅格 内的点。
2)旋转变换
b(x,y)=y+y0 a(x,y)=xcosθ-ysinθ
b(x,y)=xsinθ+ycosθ
3)平移放大 水平变换
a(x,y)=xcosθ-ysinθ b(x,y)=y
垂直变换 a(x,y)=x b(x,y)=(xsinθ+y)/cosθ
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
三.利用控制点进行变换:
大家好
1
第七章 图像的空间变换
•空间变换 •MATLAB空间变换方法 •MATLAB的图像匹配 •MATLAB的图像投影
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
§7.1 空间变换
一.空间变换 空间变换主要是用来保持图像中的连续性和物
体的连通性,一般都用数学函数形式来描述输入输 出图像相应像素间的空间关系。空间变换的一般表 达式为:
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
imshow(I_polynomial); %%7_3_f I=imread('flowers.tif'); imid=round(size(I,2)/2); I_left=I(:,1:imid); stretch=1.5; size_right=[size(I,1)round(stretch*imid)]; I_right=I(:,imid+1:end); I_right_stretched=imresize(I_right,size_right); I_piecewiselinear=[I_left I_right_stretched]; %%subplot(336),imshow(I_piecewiselinear); iptsetpref('ImshowTruesize','manual'); imshow(I_piecewiselinear); %%7_3_g
g(x,y)=f(x’,y’)=f[a(x’,y’),b(x,y)]
g(x,y) (x’,y’) a(x’,y’),b(x,y)
输出图像 空间变换后的坐标
空间变换函数
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
二.简单变换
简单变换用来实现图像的平移、旋转、剪切等
简单操作。如:
1)平移变换 a(x,y)=x+x0
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
I=imread('flowers.tif'); [nrows,ncols]=size(I); [xi,yi]=meshgrid(1:ncols,1:nrows); a1=5; a2=3; u=xi+a1*sin(pi*xi/imid); v=yi-a2*sin(pi*yi/imid); tmap_B=cat(3,u,v); resamp=makeresampler('linear','fill'); I_sinusoid=tformarray(I,[ ],resamp,[2 1],[1 2],[ ],tmap_B,.3); %%subplot(337),imshow(I_sinusoid); iptsetpref('ImshowTruesize','manual'); imshow(I_sinusoid); %%7_3_h