彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用 (2)
基于降维技术及空间矩的彩色图像亚像素边缘检测
基于降维技术及空间矩的彩色图像亚像素边缘检测肖锋;郭丽娜【摘要】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亚像素边缘信息.提出一种基于图像降维技术的彩色图像亚像素边缘检测方法,利用Ostu算法得到图像的像素级边缘,并在降维所得的投影图像上结合空间矩方法提取亚像素级边缘.实验结果表明,该算法定位精度可达到0.14个像素,能够有效地提取真彩色图像的边缘轮廓信息.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(031)006【总页数】4页(P204-207)【关键词】Ostu方法;降维;空间矩;彩色图像;亚像素【作者】肖锋;郭丽娜【作者单位】西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710032;西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710032【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言边缘检测在图像分析和模式识别中发挥着至关重要的作用，决定着图像分析质量的好坏以及模式识别的判别结果。
20世纪70年代，Hueckel首次提出基于灰度图像的亚像素边缘检测方法。
到目前为止，灰度图像的亚像素边缘检测算法已日渐成熟，主要包括插值法［1，3，13，14］、拟合法［5］、矩方法［6，12］等，而彩色图像的边缘检测技术仅仅主要停留在像素级别上，如输出融合法［7］、多维梯度方法［8］、向量方法［9］等。
随着科技的进步，彩色图像的像素级边缘检测技术已远远无法满足人们的精度需求。
因此，如何对彩色图像进行亚像素边缘定位日益提上研究日程。
本文对彩色图像的成像特征及降维方法［2，4，10，11，15］进行了研究，在彩色图像边缘检测中引入了图像降维技术，同时结合像素级和亚像素级边缘检测方法，充分利用彩色图像的色彩特征信息，大大提高了图像边缘的定位精度。
1 实现算法1.1 彩色图像的降维对于一幅彩色图像，每个像素值都由三个单分量组成，若直接对彩色图像进行处理，复杂度较高，并且三个分量之间往往存在很强的相关性，从而影响检测精度。
图像融合简述
图像融合简述1、图像融合：图像融合是指将多幅图像，在经过去噪、配准等预处理后，再依据某些融合规则合成⼀幅图像的过程。
融合图像对⽬标的描述更清晰和准确，更适合图像后续的处理。
（多传感器图像融合（可见光图像和红外图像融合）、单⼀传感器多聚焦图像融合）图像融合需要遵守的3个基本原则：1)融合后图像要含有所有源图像的明显突出信息；2)融合后图像不能加⼊任何的⼈为信息；3) 对源图像中不感兴趣的信息，如噪声要尽可能多地抑制其出现在融合图像中。
融合图像的作⽤①图像增强。
通过综合来⾃多传感器（或者单⼀传感器在不同时间）的图像，获得⽐原始图像清晰度更⾼的新图像。
②特征提取。
通过融合来⾃多传感器的图像更好地提取图像的特征，如线段，边缘等。
③去噪。
④⽬标识别与跟踪。
⑤三维重构。
2、图像融合应⽤领域图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应⽤领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。
3、⼏种典型的数字图像融合⽅法主成分分析法差分演化计算法（DE）遗传算法 GA粒⼦群算法（PSO）蚁群算法神经⽹络法⼩波变换法模糊图像融合。
如果按研究⽅法分类，彩⾊图像融合⼤体可以分为两类：基于⼈的视觉系统和直接基于物理光学。
基于物理光学的研究是直接在颜⾊空间RGB中对图像进⾏处理、融合。
⽽基于⼈的视觉系统的融合，更多是从感官上在⾊彩的 HI V空间对图像进⾏融合。
4、融合过程：图像融合的⽅法很多，按照信息提取的层次从低到⾼的原则可划分为 3 类：像素级图像融合、特征级图像融合和决策级图像融合。
像素级融合依据⼀定的融合规则直接对源图像基于像素的特征进⾏融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
它保留源图像的原始信息最多、融合准确性最⾼，但该类⽅法也存在着信息量最⼤、对硬件设备和配准的要求较⾼、计算时间长和实时处理差等缺点。
特征级图像融合是⾸先对源图像进⾏简单的预处理，再通过⼀定模型对源图像的⾓点、边缘、形状等特征信息进⾏提取，并通过合适的融合规则进⾏选取，再依据⼀定的融合规则对这些特征信息进⾏选取和融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
粒子群优化算法在图像边缘检测中的研究应用
5 , 0 . 5 ] , 即 V max = 0 . 5 , 其余子种群类似 。
对于 各 个 种 群 , Plbest 记 录 当 前 粒 子 自 身 最 优 ,
X lbest 记录其模板算子 ; Pgbest 记录种群全局最优 , X gbest
( 1) x id
( t +1)
= x i d + v id
Abstract : Image edge detection has an important position in image processing which strongly affects t he image analysis and processing re2 sults. But Sobel operator and Prewitt operator existed losing t he tiny image edge. Applies t he PSO met hod to gradient operator to select t he best edge detection met hod. The results of several tests show t hat t he met hod is a good way to solve t he problem of lost t he tiny edge , and wort hy of in - dept h study. Key words :image edge detection ; particle swarm optimization algorit hm ; gradient operator ; image processing
( t)
( t +1 )
常用的遥感卫星影像数据处理方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司常用的遥感卫星影像数据处理方法1、常用遥感图像处理软件⏹ENVI:美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品⏹PCI GEOMATICA：加拿大PCI公司旗下的四个主要产品系列之一⏹EDRAS imagine2、白色的光可以分解为系列单色的可见光；三种原色：红、绿、蓝；三种补色：黄、品、青黄=红+绿品=红+蓝青=绿+蓝任何一种颜色都可以用3原色或者3补色来组合3、常用的波段组合特点红绿蓝321真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观察习惯。
对于水体和人工地物表现突出。
432假彩色：城市地区，植被种类。
543假彩色：增强对植被的识别743假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类别的区分。
4、共15个主功能模块，其中一般的遥感数字图像处理经常用到的是Viewer、Import、DataPrep、Interpreter、Classifier、Modeler等。
5、功能模块介绍：①该模块主要实现图形图像的显示，是人机对话的关键。
②数据输入输出模块，主要实现外部数据的导入、外部数据与ERDAS支持数据的转换及ERDAS内部数据的导出。
③数据预处理模块，主要实现图像拼接、校正、投影变换、分幅裁剪、重采样等功能。
④专题制图模块，主要实现专题地图的制作。
⑤启动图像解译模块，主要实现图像增强、傅里叶变换、地形分析及地理信息系统分析等功能。
⑥图像库管理模块，实现入库图像的统一管理，可方便地进行图像的存档与恢复。
⑦图像分类模块，实现监督分类、非监督分类及专家分类等功能。
⑧空间建模模块，主要是通过一组可以自行编制的指令集来实现地理信息和图像处理的操作功能。
⑨矢量功能模块，主要包括内置矢量模块及扩展矢量模块，该模块是基于ESRI的数据模型开发的，所以它直接支持coverage、shapfile、vector layer等格式数据。
⑩雷达图像处理模块，主要针对雷达影像进行图像处理、图像校正等操作。
工业自动化中的图像处理与识别技术考核试卷
4.在目标检测算法中，______是一种单阶段检测器，能够实现端到端的训练。
答案：______
5.图像分割方法中，基于______的方法利用图像的局部特性将图像分割成多个区域。
答案：______
6.在图像增强中，直方图______化可以改善图像的全局对比度。
答案：______
7.机器视觉系统中，______是用于获取图像信息的设备。
A.中值滤波
B.高斯滤波
C.双边滤波
D.以上都对
5.关于边缘检测算子，以下哪个说法正确？（）
A. Sobel算子对噪声敏感
C. Prewitt算子对边缘定位不准确
B. Canny算子具有较好的边缘检测性能
D. Roberts算子对细节边缘检测效果较好
6.以下哪种特征提取方法在图像识别中应用广泛？（）
2.目前在目标检测领域中，有哪些主流的深度学习方法？请分别介绍它们的特点。
答案：______
3.请阐述图像分割在工业自动化中的应用，并介绍至少两种常见的图像分割方法。
答案：______
4.在图像处理与识别任务中，如何评估模型的性能？请列举至少三种评估指标及其作用。
答案：______
标准答案
一、单项选择题
B. ResNet模型引入了残差学习
C. Inception模型采用了多尺度卷积
D.以上都对
19.以下哪种方法在图像识别中常用于降低过拟合风险？（）
A.数据增强
B.正则化
C.模型剪枝
D.以上都对
20.在工业自动化中，以下哪种技术主要用于提高图像处理速度？（）
A.并行计算
B.分布式计算
C.异构计算
D.以上都对
信息融合_第6章 图像融合
6.3 图像匹配
• 特征匹配：匹配图像的相似性度量 – 即确定待匹配特征之间的相似性，通常定义为 某种代价函数或距离函数的形式。 – 经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距 离，近年来还有Hausdorff距离、互信息作为匹 配度量。 – Hausdorff距离对噪声非常敏感，分数 Hausdorff距离能处理当目标存在遮挡的情况， 但计算费时； – 互信息方法对照明的改变不敏感，在医学等图 像的匹配中得到了广泛应用，但计算量大，且 要求图像之间有较大的重叠区域。
6.2 图像融合分类
• 特征级图像融合： – 属于中间层次，先对来自不同传感器的原始信 息进行特征抽取，然后再对从多传感器获得的 多个特征信息进行综合分析和处理，以实现对 多传感器数据的分类、汇集和综合。 – 一般来说，提取的特征信息应是像素信息的充 分表示量或充分统计量，包括目标的边缘、方 向以及运动速度等； – 特征级图像融合可分为两大类，即目标状态数 据融合和目标特性融合；
• •
佘二永.多源图像融合方法研究[D]. 国防科技大学，2005 刘贵喜. 多传感器图像融合方法研究[D]. 西安电子科技大学， 2001
6.1 图像融合概论
• 图像融合： 将不同传感器获得的同一景物的图像或同一传感 器在不同时刻获得的同一景物的图像，经过去噪、 时间配准、空间配准和重采样后，再运用某种融 合技术得到一幅合成图像的过程。 通过对多幅传感器图像的融合，可克服单一传感 器图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存在的 局限性和差异性，提高图像的质量，有利于对物 理现象和事件进行定位、识别和解释．
•
信号级融合： – 合成一组传感器信号，提供与原始信号形式相 同但品质更高的信号。
6.2 图像融合分类
matlab数字图像处理实验报告
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。
融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法
＝√ Ｃ 由此 可 写 出增 强 Ｌ ｅ ＝ ３ Ｎ， ＝ ｅ
式 中 ： 示 观察 到 的 图像 强 度 （ 相 干 斑 污染 ） Ｘ ｙ表 被 ， 表 示 随机 的地 面 目标 雷 达 散 射 特性 （ 被 相 干 斑 污 未 染 ） Ｎ 表示 相 干斑 的随 机过 程 ， 且 满 足 Ｅ（ 一 ， 并 Ｎ）
理．
第２ 期
张
祥， ： 等 融合 Ｃ ｎ ｙ ａ ｎ 边缘检测技术 的 Ｓ Ｒ图像改进滤波方法 Ａ
边 缘 纹理 信息 。
１ Ｓ ＡＲ 图像 相干斑 噪声
Ｓ ＡＲ图像 相 干斑 噪声 是 由合 成 孔 径 雷 达 的 相
此 ， ｅ 滤 波方法在保持边缘纹理信息方面不是 十 Ｌｅ 分 理想 ， 仅在 同质 区 比较有 效 。
波 是 多个 散射 点 的 回波相 干叠 加 的结果 ， 因此 ， 幅 振
可以用均值滤波平滑掉 ； 第二类是不均匀 区域 ， 在去
除 噪声 时应 尽可 能地 保 留纹理 信息 ， 应用 Ｌ ｅ 波 ； ｅ滤 第 三类 是包 含分 离 点 目标 的 区域 ， 波 器 应尽 可 能 滤
和 相位 产生 随机衰 落 ， Ｓ 图像上 表 现为或 明或 在 ＡＲ
ｏ ｉ ｉ ｇ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ，Ｘｕ ｈ ｕ ２ １ １ ，Ｃｈ ｎ ） ｆＭ ｎ ｎ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｚｏ ２ １ ６ ｉａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｅｎ ａ ｃ ｄ Ｌｅ ｉ ｅ ｉｇ ｍ ｅｈ ｄ ｗｉｈ ５ ５ ｗｉｄ ｗ ａ ｆｅ ｔ ｅｙ ｓ ｐ ｒ ｓ ｐ ｃ ｌ ｏ ｓ ，ｂ ｔｔ ｅ ｓｒ ｃ ： ｈ ｎ ｅ ｅｆｌ ｒｎ ｔ ｏ ｔ × ｎ ｏ ｃ ｎ ｅｆｃｉ ｌ ｕ ｐ ｅ ｓｓ ｅ ｋ ｅｎ ｉｅ ｕ ｈ ｔ ｖ ｅ ｇ ｅａｌ ｎ ｅ ｔ ｒ ｎ ｏ ｍ ａｉｎ ｌｓ ｅ ｉｕ ｌ．Ａｇ ｉ ｓ ｈ ｈ ｒｃ ｍｉ ｇｏ ｈ ｎ ａ ｃ ｄ Ｌｅ ｉ ｅ ，ａ — ｄ ｅ ｄ ｔｉ ａ ｄ ｔｘ ｕ ｅｉｆ ｒ ｔ ｏ ｓｓ ｒｏ ｓｙ ｓ ｏ ａｎ ｔｔ ｅｓ ｏ ｔ ｏ ｎ ｆｔ ｅｅ ｈ ｎ ｅ ｅｆ ｔ ｒ ｃ ｌ
机器视觉工程师招聘面试题与参考回答(某大型集团公司)
招聘机器视觉工程师面试题与参考回答(某大型集团公司)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简述机器视觉系统的基本组成及其在各行各业中的应用场景。
答案：1.机器视觉系统的基本组成：•光源：提供照明，确保图像的清晰度和对比度。
•摄像头：捕捉图像，将现实世界的图像转换为数字信号。
•图像处理单元：对捕获的图像进行处理，包括图像预处理、特征提取、图像识别等。
•控制单元：根据图像处理结果，发出相应的控制指令。
•输出设备：如显示器、打印机等，用于展示处理结果或输出控制指令。
2.机器视觉在各行各业中的应用场景：•制造业：用于产品检测、缺陷识别、尺寸测量、装配线监控等。
•食品行业：用于食品的质量检测、包装检测、生产过程监控等。
•医疗领域：用于医学影像分析、手术导航、疾病诊断等。
•交通行业：用于车辆检测、交通流量监控、无人驾驶技术等。
•服务业：如零售业中的自助结账系统、超市货架监控等。
解析：这道题目考察应聘者对机器视觉系统的基本概念和应用的掌握程度。
正确的回答应该包含机器视觉系统的基本组成部分，并且能够列举出至少两个或以上的应用场景，以及简要说明这些应用如何解决实际问题。
应聘者需要展现出对机器视觉技术的深入理解和实际应用的能力。
第二题题目：请描述一次您在项目中遇到的技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
答案：在最近参与的一个智能安防项目中，我遇到了一个技术难题：由于夜间光线条件差，传统的人脸识别算法在夜间环境下的识别准确率明显下降。
客户对项目的需求是在任何光线条件下都能实现高精度的人脸识别。
解决过程：1.问题分析：首先，我对夜间人脸识别准确率下降的原因进行了分析，发现主要原因是光照不足导致图像质量差，人脸特征不明显。
2.方案制定：针对这个问题，我提出了以下解决方案：a.采用自适应曝光算法，提高夜间图像的亮度；b.利用深度学习方法，对夜间图像进行预处理，增强人脸特征；c.结合多模态信息，如人脸姿态、光照强度等，提高识别准确率。
机器视觉的解决方案(3篇)
第1篇随着科技的不断发展，机器视觉技术在工业、医疗、安防、农业等多个领域得到了广泛应用。
机器视觉是指利用图像处理、计算机视觉和模式识别等技术，使计算机能够“看”到图像，并从中提取有用信息的过程。
本文将探讨机器视觉的解决方案，包括系统设计、关键技术、应用场景及发展趋势。
一、系统设计1. 系统架构机器视觉系统一般由以下几部分组成：（1）图像采集：通过摄像头、扫描仪等设备获取待处理图像。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，以提高图像质量。
（3）特征提取：从预处理后的图像中提取关键特征，如边缘、纹理、形状等。
（4）目标检测：根据提取的特征，识别图像中的目标物体。
（5）图像识别：对检测到的目标物体进行分类、识别等操作。
（6）结果输出：将识别结果输出到控制单元或其他设备。
2. 硬件设备（1）图像采集设备：包括摄像头、扫描仪、激光雷达等。
（2）图像处理设备：包括计算机、GPU、FPGA等。
（3）控制单元：负责协调各个模块的工作，实现系统的整体控制。
二、关键技术1. 图像预处理图像预处理是机器视觉系统的第一步，主要包括以下技术：（1）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度。
（2）滤波：去除图像噪声，提高图像质量。
（3）二值化：将图像转换为黑白两种颜色，便于后续处理。
2. 特征提取特征提取是机器视觉系统的核心，以下是一些常用的特征提取方法：（1）边缘检测：检测图像中的边缘信息，如Sobel算子、Canny算子等。
（2）纹理分析：分析图像纹理特征，如LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）等。
（3）形状分析：分析图像中的形状特征，如Hu矩、Snake算法等。
3. 目标检测目标检测是机器视觉系统的重要环节，以下是一些常用的目标检测方法：（1）传统方法：如基于模板匹配、特征匹配等。
（2）深度学习方法：如基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。