数字图像轮廓特征提取过程研究
一种基于轮廓的图像检索算法研究
Ｐ和 ｑ 可取所有的非负整数值 ，它产生 １ 个矩
的无 限集 ． 根据 唯 一 性定３ Ｕｎｑｅｅｓ ｈｏｅ ， ￣（ ｉｕｎｓ Ｔ ｅｒｍ）
不变矩方法 由于具有良好的平移 、 旋转 、 尺度缩放
不变性及抗干扰性 ，在研究中取得了许多重要成
ａ ， ，其矩就 需乘 以 ， ＇ Ｙ＝ Ｘ ’ ！ 其 中 因子 ，
平移 、 旋转和尺度不变性． 将Ｈ 矩特征量 ～ 和 ｕ 轮廓力矩 ｍ合并 ， 就形成了图像的全局形状特征向
量 ，即 Ｓ＝ ， ， ， ， ， ， ， ］ ｍ．
是由于尺度变化而带来的 目标面积变化所 引起
其 中 ， ＝ｍ…／ ＝ｍ…／ １ ｍｌ Ｉ １ ， ｍⅢ． 通 常矩指 的 是区域 的矩 ， 而这 里我 们要提 取 的
是边界（ 曲线） 的特征 ，即边界的矩． 区域矩的公式 不能直接用来计算曲线矩 ， 以此时必须对不变矩 所 的计算公式进行修正Ｉ． 圳 对于区域 ｆ ｘＹ 而言 ，若将它进行尺度变换 （， ）
文章 编号 ：０ １５ ３ ２ ０ ０ —４ ８０ １ ０ － １２（ ０ ７） ４０ ３ —３
一
种基于轮廓的图像检索算法研究
谢 昌平 ，孙 劲 光 ，崔 彩峰
（ 辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院 ，辽宁 葫芦岛 １５０ ） ２１ ５
摘 要 ：针 对 图像检 索存 在性 能 的不稳 定 性 、相对 平移 、旋转和 尺度 变换 的 鲁棒 性 不好 等 问题 ，
／。 ，。 ７ ，所 以可推 导 出 Ｙ＝（ ｐ＋ｑ Ｊ ＋１ ）２ ．
矩 不变量 中的每个特征元素都具有不同的物
二维 （ × 数字化图像 ｆ ｉ ） Ｍ Ｎ） （ Ｊ 规则矩为 ： ，
数字图像处理技术研究与发展方向
数字图像处理技术研究与发展方向作者：丁可来源：《经济研究导刊》2013年第18期摘要：数字图像处理是将图像由模拟信号转换为数字信号，采用计算机对图像进行处理的过程。
图像处理的目的是修改图形、改善图像的质量、从图像中提取有效信息、压缩图像体积等。
详细叙述三种数字图形处理方法，最后简述数字图像处理领域中面临的主要挑战和未来发展方向。
关键词：数字图形处理；图形处理方法；挑战；未来发展中图分类号：O1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）18-0246-02一、数字图像处理基本概述数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。
数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。
图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
数字图像处理技术发展速度快、应用范围广是因为其具有以下优点[1]：（1）再现性好。
数字图像处理不会因一系列变换操作而导致图像质量退化，能够完全保证图像的再现性。
（2）处理精度高。
数字图像处理可将模拟图像数字化为任意大小的二维数组，可以满足任意应用需求的精度。
（3）适用面宽。
图像的来源广泛，不同信息源的图像经过数字编码后均可以进行数字图像处理。
（4）灵活性高。
数字图像处理的运算范畴广泛，可以进行线性和非线性运算。
二、数字图像处理研究内容数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换。
图像阵列通常比较大，如果直接进行空间域处理，会有很大的计算量，一般采用傅立叶变换等处理技术，把空间域转换成变换域处理，可以减少计算量。
图像编码压缩。
图像编码压缩后可以减少图像数据量，从而在图像传输时减少处理时间。
图像编码是压缩技术中相对比较成熟的图像处理技术。
常见的压缩法有冗余度压缩法、熵压缩法等。
图像增强和复原。
图像增强的目标是改进图片的质量，如增加对比度、修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图恢复原图像的一种技术。
图像的数据分析
图像的数据分析图像数据分析是计算机视觉领域中的一个重要分支，它通过提取和分析图像中的数据，从而获取图像中蕴含的信息。
在图像数据分析中，常用的方法包括图像预处理、特征提取、特征选择、分类和聚类等。
图像预处理是图像数据分析的第一步，它包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
图像去噪是为了消除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强是为了增强图像中的某些特征，使得图像更容易被分析；图像分割是将图像分割成若干个部分，以便于分析每个部分的特征。
特征提取是图像数据分析的关键步骤，它通过提取图像中的特征，将图像转化为可分析的数字形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘，从而提取图像中的轮廓信息；纹理分析是通过分析图像中的纹理，从而提取图像中的纹理信息；形状分析是通过分析图像中的形状，从而提取图像中的形状信息。
特征选择是在特征提取的基础上，选择最有效的特征，以便于进行分类和聚类。
常用的特征选择方法包括主成分分析、线性判别分析等。
主成分分析是一种常用的特征选择方法，它通过寻找数据中的主成分，从而提取数据中的主要特征；线性判别分析是一种基于统计学的特征选择方法，它通过寻找数据中的线性判别函数，从而提取数据中的判别特征。
分类和聚类是图像数据分析的最终目的，它们通过分析图像中的特征，从而对图像进行分类和聚类。
常用的分类方法包括支持向量机、决策树、神经网络等；常用的聚类方法包括Kmeans聚类、层次聚类等。
支持向量机是一种基于统计学的分类方法，它通过寻找数据中的最优分类超平面，从而对数据进行分类；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过建立树形结构，从而对数据进行分类；神经网络是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过模拟人脑的神经元，从而对数据进行分类。
图像数据分析是一个复杂的过程，需要经过多个步骤才能完成。
通过图像数据分析，我们可以从图像中提取出有价值的信息，为图像识别、图像检索、图像等领域提供有力支持。
轮廓识别技术在人像提取中的应用
轮廓识别技术在人像提取中的应用近年来，随着计算机技术的不断发展，轮廓识别技术在人像提取中的应用也越来越广泛。
在数字图像处理中，人像提取是一项非常重要的任务。
其目的是将数字图像中的人物从背景中分割出来，并且可以在其他应用领域中得到广泛的应用。
而轮廓识别技术在人像提取中的应用，可以使得图像的提取更加准确，有效。
1. 轮廓识别技术简介轮廓识别是图像处理中的一种重要技术，可以对图像中的轮廓进行高准确度的提取。
在数字图像处理中，轮廓通常是由图像中的梯度计算或者边缘检测算法来产生的。
轮廓检测技术可以较好地提取出目标物体的轮廓，对于人像提取，这一技术可以更加准确地提取出人物的轮廓，避免一些误差的产生。
2. 轮廓识别技术在人像提取中的应用轮廓识别技术在人像提取中的应用非常广泛。
在很多情况下，图像中的背景比人物更加复杂，这时候只有通过轮廓识别来实现对人物的提取。
不仅如此，在一些场景下，人体轮廓有着不同的形状，如在各种体型的人物上或者在不同的动作下，人物的轮廓都是不同的。
这时候，轮廓识别技术可以快速准确地提取出目标人物的轮廓。
此外，在漫画、动漫、广告等领域中，人像提取也是非常常见的需求。
在这些领域中，轮廓识别技术可以实现对图像中的人物进行快速准确的提取，并且可以进行后续的图像处理操作，如图片合成，背景替换等等。
3. 轮廓识别技术的发展随着计算机技术的不断发展，轮廓识别技术也得到了很大的发展。
传统的轮廓识别技术采用图像边缘检测算法实现，主要基于梯度的计算来实现。
但是，这种方法不仅计算量大，噪声干扰也比较严重，导致提取结果有可能出现误差。
随着深度学习技术的发展，一些新的轮廓识别技术也得到了广泛的应用。
比如基于人工神经网络的方法，可以自动提取图像中的轮廓，并且可以很好地抑制图像中的干扰。
另外，也有一些基于材质或者几何特征来生成轮廓的方法，这种方法可以避免传统边缘检测算法的缺点。
4. 总结作为数字图像处理的一项重要任务，人物提取在实际应用中起着非常重要的作用。
数字图像处理技术的研究现状与发展方向.
2012年 12月第 4期数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋(山东水利职业学院 , 山东日照 276826摘要 :随着计算机技术的不断发展 , 数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。
本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。
关键词 :数字图像处理 ; 特征提取 ; 分割 ; 检索引言图像是指物体的描述信息 , 数字图像是一个物体的数字表示 , 图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。
数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理 , 它是一门新兴的应用学科 , 其发展速度异常迅速 , 应用领域极为广泛。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代 , 图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业 , 对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。
最初由于数字图像处理的数据量非常庞大 , 而计算机运行处理速度相对较慢 , 这就限制了数字图像处理的发展。
现在计算机的计算能力迅速提高 , 运行速度大大提高 , 价格迅速下降 , 图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机 , 为图像处理在各个领域的应用准备了条件。
第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。
据统计 , 在人类获取的信息中 , 视觉信息占 60%, 而图像正是人类获取信息的主要途径 , 因此 , 和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。
1数字图像处理的目的一般而言 , 对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的 [1]:(1提高图像的视感质量 , 以达到赏心悦目的目的。
如去除图像中的噪声 , 改变图像中的亮度和颜色 , 增强图像中的某些成分与抑制某些成分 , 对图像进行几何变换等 , 从而改善图像的质量 , 以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。
DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究方向综述
DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究⽅向综述DeepFake Detetion综述综述⼀：DeepFake⽣成与防御研究⼊门转⾃公众号【隐者联盟】DeepFake（深度伪造）是英⽂“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于⼈⼯智能的⼈体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基本定义。
⼴义⽽⾔，深度伪造包括基于深度学习的图像、⽂本、⾳视频等各种媒体的⽣成和编辑技术。
从2017年Reddit社区“DeepFake”作品引起轰动，到近期“蚂蚁呀嘿”的盛⾏，DeepFake已经在全⽹掀起了⼀次次应⽤热潮。
深度学习的发展使⼈脸伪造技术趋于⼤众化，由DeepFake技术滥⽤导致的问题也严重威胁着社会信誉、司法公正乃⾄国家安全，因此相应的防御技术也得到了快速发展。
伪造技术概述1. 基于图像域特征编码的⽅法现阶段，全智能化的⼈脸深度伪造技术发展并不完备，其中主流的伪造技术主要从⼈脸图像域的⾓度出发，通过对⼈脸图像进⾏特征编码、重构的操作⽅式实现篡改，篡改类型可以概括为⾯部替换和属性编辑两⼤类。
其中⾯部替换旨在⽤原始⼈脸⾯部替换⽬标⼈脸的⾯部区域，涉及⽬标图像⾝份属性的变化。
⽽属性编辑主要针对⽬标⼈脸⾝份信息外的各类属性进⾏编辑篡改，如使⽤表情迁移、唇形篡改等。
⾯部替换的经典算法是“Deepfakes”[1]，主体结构基于⾃动编码器实现。
对于原始⼈脸A和⽬标⼈脸B，训练权值共享的编码器⽤于编码⼈脸特征，解码端A和B各⾃训练独⽴解码器⽤于重构⼈脸。
在测试阶段，⽤训好的编码器对⽬标B进⾏编码，再⽤训好的A解码器来解码B的特征，以实现A与B之间的⼈脸替换。
为了达到更好的替换效果和更佳的可操控性，对抗损失和⼈脸解耦重构等技术也被⽤于深伪算法进⾏约束与监督，并产⽣了很多变体⽅法，如FSGAN[2]、FaceShifter[3]等，使得⽣成的伪造⼈脸质量⼤幅提⾼。
属性编辑算法的基本原理与⾯部替换类似，但该类算法以⼈脸属性为对象进⾏篡改，不涉及到⽬标⼈物⾝份信息的改变，通常⽤来进⾏⼈脸的表情迁移、唇形篡改等应⽤。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告目录1.数字图像处理简介2.实验目的3.实验内容4.实验结果及代码展示5.算法综述6.M atlab优势7.总结8.存在问题一、数字图像处理简介图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。
图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。
目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。
图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。
传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。
然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
二、实验目的巩固所学知识，提高所学能力三、实验内容利用matlab的GUI程序设计一个简单的图像处理程序，并含有如下基本功能：1. 读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题2. 对给定图像进行旋转3．对给定的图像添加噪声（椒盐噪声、高斯噪声）四、实验结果及代码展示1.软件设计界面2.各模块功能展示以及程序代码（1）读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题效果展示：代码：a = imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图像\舞美.JPG');i = rgb2gray(a);I = im2bw(a,0.5);subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像')subplot(3,1,3);imshow(I);title('二值图像')（2）图像旋转原图效果展示：代码：clc;clear all;close all;Img=imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG'); Img=double(Img);[h w]=size(Img);alpha=pi/4;wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);hnew=ceil(hnew); u0=w*sin(alpha);T=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)]; Imgnew2=zeros(hnew,wnew);Imgnew1=zeros(hnew,wnew); for u=1:hnewfor v=1:wnewtem=T*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);if x>=1&&x<=h&&y>=1&&y<=wx_low=floor(x);x_up=ceil(x);y_low=floor(y);y_up=ceil(y);if (x-x_low)<=(x_up-x)x=x_low;elsex=x_up;endif (y-y_low)<=(y_up-y)y=y_low;elsey=y_up;endp1=Img(x_low,y_low);p2=Img(x_up,y_low);p3=Img(x_low,y_low);p4=Img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;Imgnew1(u,v)=Img(x,y);Imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;endendendfigure;imshow(Imgnew2,[]);B=imrotate(Img,alpha/pi*180);figure;imshow(B,[]);（3）对给定的图像添加噪声（斑点噪声、高斯噪声）效果展示：代码：I= imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG');figure,subplot(211);imshow(I);title('原图');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(223);imshow(J);title('添加高斯噪声');J=imnoise(I,'speckle',0.04);subplot(224);imshow(J);title('添加斑点噪声');五、算法综述灰度图像：一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。
数字图像相关方法及其应用研究
数字图像相关方法及其应用研究一、本文概述随着信息技术的快速发展，数字图像处理技术已经广泛应用于各个领域，如医学影像、安全监控、卫星遥感、自动驾驶等。
其中，数字图像相关方法作为一种重要的图像处理技术，其在图像匹配、目标跟踪、三维重建等方面发挥着关键作用。
本文旨在深入探讨数字图像相关方法的理论基础、算法实现以及其在各个领域的实际应用，以期能为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
本文将概述数字图像相关方法的基本概念、发展历程以及主要特点。
本文将详细介绍数字图像相关方法的算法原理，包括基于灰度的方法、基于特征的方法和深度学习方法等，并分析各自的优缺点。
本文还将探讨数字图像相关方法在医学影像处理、安全监控、卫星遥感、自动驾驶等领域的应用案例，并分析其在实际应用中的效果和挑战。
本文将总结数字图像相关方法的研究现状和发展趋势，并提出一些可能的研究方向和建议。
本文希望通过系统介绍数字图像相关方法及其应用研究，为相关领域的研究人员提供全面的理论支持和实践指导，推动数字图像处理技术的进一步发展和应用。
二、数字图像相关方法的基本理论数字图像相关方法（Digital Image Correlation, DIC）是一种通过分析和比较图像序列中像素灰度值的变化来测量物体表面位移和形变的非接触式光学测量技术。
其基本理论主要建立在灰度不变性假设和变形函数的基础上。
灰度不变性假设是数字图像相关方法的核心前提。
它假设物体表面在发生形变时，像素的灰度值保持不变。
这意味着，通过比较不同时刻或不同状态下的图像，我们可以确定像素之间的对应关系，从而计算出物体的位移和形变。
变形函数用于描述物体表面的形变。
在数字图像相关方法中，通常假设物体的形变是连续的，并且可以用一个光滑的变形函数来描述。
这个变形函数可以是线性的，也可以是非线性的，具体取决于物体形变的复杂程度。
通过求解变形函数，我们可以得到物体表面各点的位移和形变信息。
数字图像相关方法的基本流程包括图像预处理、图像匹配和位移场计算等步骤。
基于数字图像处理的人员运动参数提取方法研究
疏散 时 问 、 人员 运 动速度 和 密度 、 行人 通 过疏 散通 道 的流量 、 间隔 时间分 布 等疏 散行 为 的特征 参数 ， 究 研 它们之 间的相互 关 系 。结 果 表 明 发 展疏 散 模 型 ， 并 利用计 算 机进行 模 拟 为 我 们 认 识 疏 散行 为 规律 、 设
以反映行 人 运动 宏 观 和微 观 特性 的基 础 数 据 ， 而 进
进 而借 助 轨 迹 来 考 察 疏 散 特 性 。 Ｈｏ ｇｎ ｏ ｒ ｏ ｅ ｄｏｎ等 针对 常 用 的视觉 跟 踪技 术存 在 缺点 Ｅ－７的事 实 ， ３３ ３ ￣ 为
简 化分 割 视频 中行 人 目标 的难 度 ， 实验 者 戴 上 红 让
性 的范 围有 限 ， 而且 数 据 的 准确 度 低 等 缺 点 。而运
用 数 字 图像处 理技 术 ， 可 以实 现 自动 准确 地 提 取 则 疏 散过 程 中每 个行 人 目标 ， 自动 跟踪 其运 动轨 迹 ， 并
整、 准确 地反 映疏 散 过 程 中人 的行 为 规律 必 须通 过 实验 加 以验 证 。 因此 ， 展 疏 散 实 验［ 。 ］ 开 ５ 。收集 可
基 于 数 字 图像 处 理 的 人 员 运 动 参 数 提 取 方 法 研 究
刘 轩， 卫国， 宋 马 剑 ， 张 俊
（ 中国科学技术大学 火灾科学 国家重点 实验 室 ， 安徽合肥 ， ３０ ６ ２０ ２）
摘要 ： 针对人 员疏散研 究 中提取疏散场 景行人 运动参数的 需要 ， 采用数 字图像 处理技 术对记 录行人 运动 的视 频进 行 了处理 。首先对 背景进行 混合 高斯 建模 并提取前景 ， 然后采 用 ｍｅｎ ｈｆ 算法对视频 中彼此相 连的 多个行人 ａ —ｓｉ ｔ
图像特征提取三大法宝
图像特征提取三大法宝（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
（1）主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。
（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
（2）具体的实现方法是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。
最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。
（3）提高性能：把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
（4）优点：与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。
首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。
其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。
因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。