常用图像处理算法
图像处理之三种常见双立方插值算法

图像处理之三种常见双立方插值算法图像处理之三种常见双立方插值算法双立方插值计算涉及到16个像素点,其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标。
具体可以看下图:根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出,双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。
其中R(x)表示插值表达式,可以根据需要选择的表达式不同。
常见有基于三角取值、Bell分布表达、B样条曲线表达式。
1. 基于三角形采样数学公式为最简单的线性分布,代码实现如下:1.private double triangleInterpolation( double f )2.{3.f = f / 2.0;4.if( f < 0.0 )5.{6.return ( f + 1.0 );7.}8.else9.{10.return ( 1.0 - f );11.}12.}2.基于Bell分布采样的数学公式如下:Bell分布采样数学公式基于三次卷积计算实现。
代码实现如下:1.private double bellInterpolation( double x )2.{3.double f = ( x / 2.0 ) * 1.5;4.if( f > -1.5 && f < -0.5 )5.{6.return( 0.5 * Math.pow(f + 1.5, 2.0));7.}8.else if( f > -0.5 && f < 0.5 )9.{10.return 3.0 / 4.0 - ( f * f );11.}12.else if( ( f > 0.5 && f < 1.5 ) )13.{14.return( 0.5 * Math.pow(f - 1.5, 2.0));15.}16.return 0.0;17.}3.基于B样条曲线采样的数学公式如下:是一种基于多项式的四次卷积的采样计算,代码如下:1.private double bspLineInterpolation( double f )2.{3.if( f < 0.0 )4.{5.f = -f;6.}7.8.if( f >= 0.0 && f <= 1.0 )9.{10.return ( 2.0 / 3.0 ) + ( 0.5 ) * ( f* f * f ) - (f*f);11.}12.else if( f > 1.0 && f <= 2.0 )13.{14.return 1.0 / 6.0 * Math.pow( ( 2.0 - f ), 3.0 );15.}16.return 1.0;17.}实现图像双立方插值的完整源代码如下:1.package com.gloomyfish.zoom.study;2.3.import java.awt.image.BufferedImage;4.import java.awt.image.ColorModel;5.6.import com.gloomyfish.filter.study.AbstractBufferedImage Op;7.8.public class BicubicInterpolationFilter extends AbstractBu fferedImageOp {9.public final static int TRIANGLE__INTERPOLATION = 1;10.public final static int BELL__INTERPOLATION = 2;11.public final static int BSPLINE__INTERPOLATION = 4;12.public final static int CATMULLROOM__INTERPOLATIO N = 8;13.public final static double B = 0.0;14.public final static double C = 0.5; // constant15.private int destH; // zoom height16.private int destW; // zoom width17.private int type;18.public BicubicInterpolationFilter()19.{20.this.type = BSPLINE__INTERPOLATION;21.}22.public void setType(int type) {23.this.type = type;24.}25.public void setDestHeight(int destH) {26.this.destH = destH;27.}28.29.public void setDestWidth(int destW) {30.this.destW = destW;31.}32.33.private double bellInterpolation( double x )34.{35.double f = ( x / 2.0 ) * 1.5;36.if( f > -1.5 && f < -0.5 )37.{38.return( 0.5 * Math.pow(f + 1.5, 2.0));39.}40.else if( f > -0.5 && f < 0.5 )41.{42.return 3.0 / 4.0 - ( f * f );43.}44.else if( ( f > 0.5 && f < 1.5 ) )45.{46.return( 0.5 * Math.pow(f - 1.5, 2.0));48.return 0.0;49.}50.51.private double bspLineInterpolation( double f )52.{53.if( f < 0.0 )54.{55. f = -f;56.}57.58.if( f >= 0.0 && f <= 1.0 )59.{60.return ( 2.0 / 3.0 ) + ( 0.5 ) * ( f* f * f ) - (f*f);61.}62.else if( f > 1.0 && f <= 2.0 )63.{64.return 1.0 / 6.0 * Math.pow( ( 2.0 - f ), 3.0 );65.}66.return 1.0;67.}68.69.private double triangleInterpolation( double f )70.{71. f = f / 2.0;72.if( f < 0.0 )73.{74.return ( f + 1.0 );75.}76.else78.return ( 1.0 - f );79.}80.}81.82.private double CatMullRomInterpolation( double f )83.{84.if( f < 0.0 )85.{86. f = Math.abs(f);87.}88.if( f < 1.0 )89.{90.return ( ( 12 - 9 * B - 6 * C ) * ( f * f * f ) +91.( -18 + 12 * B + 6 *C ) * ( f * f ) +92.( 6 - 2 * B ) ) / 6.0;93.}94.else if( f >= 1.0 && f < 2.0 )95.{96.return ( ( -B - 6 * C ) * ( f * f * f )97.+ ( 6 * B + 30 * C ) * ( f *f ) +98.( - ( 12 * B ) - 48 * C ) * f +99.8 * B + 24 * C)/ 6.0;100.}101.else102.{103.return 0.0;104.}105.}106.107.@Override108.public BufferedImage filter(BufferedImage src, Buffere dImage dest) {109.int width = src.getWidth();110.int height = src.getHeight();111.112.if (dest == null)113.dest = createCompatibleDestImage(src, null);114.115.int[] inPixels = new int[width * height];116.int[] outPixels = new int[destH * destW];117.getRGB(src, 0, 0, width, height, inPixels);118.float rowRatio = ((float) height) / ((float) destH);119.float colRatio = ((float) width) / ((float) destW);120.int index = 0;121.for (int row = 0; row < destH; row++) {122.int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;123.double srcRow = ((float) row) * rowRatio;124.// 获取整数部分坐标 row Index125.double j = Math.floor(srcRow);126.// 获取行的小数部分坐标127.double t = srcRow - j;128.for (int col = 0; col < destW; col++) {129.double srcCol = ((float) col) * colRatio;130.// 获取整数部分坐标 column Index131.double k = Math.floor(srcCol);132.// 获取列的小数部分坐标133.double u = srcCol - k;134.double[] rgbData = new double[3];135.double rgbCoffeData = 0.0;136.for(int m=-1; m<3; m++)137.{138.for(int n=-1; n<3; n++)139.{140.int[] rgb = getPixel(j+m, k+n, width, height, inPixels);141.double f1 = 0.0d;142.double f2 = 0.0d;143.if(type == TRIANGLE__INTERPOLATION)144.{145.f1 = triangleInterpolation( ((double) m ) - t );146.f2 = triangleInterpolation ( -(( (double) n ) - u ) );147.}148.else if(type == BELL__INTERPOLATION)149.{150.f1 = bellInterpolation( ((double) m ) - t );151.f2 = bellInterpolation ( -(( (double) n ) - u ) );152.}153.else if(type == BSPLINE__INTERPOLATION)154.{155.f1 = bspLineInterpolation( ((double) m ) - t );156.f2 = bspLineInterpolation ( -(( (double) n ) - u ) );157.}158.else159.{160.f1 = CatMullRomInterpolation( ((double) m ) - t );161.f2 = CatMullRomInterpolation ( -(( (double) n ) - u ) );162.}163.// sum of weight164.rgbCoffeData += f2*f1;165.// sum of the RGB values166.rgbData[0] += rgb[0] * f2 * f1;167.rgbData[1] += rgb[1] * f2 * f1;168.rgbData[2] += rgb[2] * f2 * f1;169.}170.}171.ta = 255;172.// get Red/green/blue value for sample pixel173.tr = (int) (rgbData[0]/rgbCoffeData);174.tg = (int) (rgbData[1]/rgbCoffeData);175.tb = (int) (rgbData[2]/rgbCoffeData);176.index = row * destW + col;177.outPixels[index] = (ta << 24) | (clamp(tr) << 16)178.| (clamp(tg) << 8) | clamp(tb);179.}180.}181.setRGB(dest, 0, 0, destW, destH, outPixels);182.return dest;183.}184.185.public int clamp(int value) {186.return value > 255 ? 255 :187.(value < 0 ? 0 : value);188.}189.190.private int[] getPixel(double j, double k, int width, int height,191.int[] inPixels) {192.int row = (int) j;193.int col = (int) k;194.if (row >= height) {195.row = height - 1;196.}197.if (row < 0) {198.row = 0;199.}200.if (col < 0) {201.col = 0;202.}203.if (col >= width) {204.col = width - 1;205.}206.int index = row * width + col;207.int[] rgb = new int[3];208.rgb[0] = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;209.rgb[1] = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;210.rgb[2] = inPixels[index] & 0xff;211.return rgb;212.}213.public BufferedImage createCompatibleDestImage( 214.BufferedImage src, ColorModel dstCM) {215.if ( dstCM == null )216.dstCM = src.getColorModel();217.return new BufferedImage(dstCM,218.dstCM.createCompatibleWritableRaster(destW, destH) ,219.dstCM.isAlphaPremultiplied(), null);220.}221.}运行效果:原图双立方插值放大以后:总结:基于这里三种方法实现的双立方插值以后图片跟原图像相比,都有一定模糊这里时候可以通过后续处理实现图像锐化与对比度提升即可得到Sharpen版本当然也可以通过寻找更加合适的R(x)函数来实现双立方卷积插值过程时保留图像边缘与对比度。
生物医学图像处理的算法实现与优化技巧

生物医学图像处理的算法实现与优化技巧生物医学图像处理在近年来已成为医学领域中的一个重要研究方向,主要用于辅助医生进行疾病诊断、治疗选择和手术规划等方面。
而在生物医学图像处理中,算法的实现和优化是关键步骤,它们直接影响着图像处理结果的准确性和处理速度。
1.算法实现:在生物医学图像处理中,常用的算法实现包括图像增强、图像分割和图像分类等。
首先,图像增强是指通过一系列的操作来改善图像的质量和可视化效果。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波器和锐化等。
其次,图像分割是将图像分割成不同的区域或物体的过程,它可以用于提取感兴趣的区域和辅助疾病诊断。
常用的图像分割算法包括阈值方法、区域生长和边缘检测等。
最后,图像分类是根据图像特征将图像分为不同的类别的过程,它可以用于判断病变的类型和预测病情。
常用的图像分类算法包括支持向量机、人工神经网络和深度学习等。
为了实现这些算法,可以使用编程语言如Python和MATLAB 等。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言,已成为生物医学图像处理领域的热门选择。
而MATLAB作为一种专为数值计算和科学数据可视化而设计的编程语言,也广泛应用于生物医学图像处理领域。
2.算法优化:在实际应用中,生物医学图像处理的算法需要考虑到处理速度和效果的平衡。
因此,对算法进行优化是必要的。
以下是一些常用的算法优化技巧:首先,可以通过并行计算来加快算法的处理速度。
并行计算是指将任务分配给多个处理单元同时进行计算的方法,可以大大提高算法的运行效率。
在生物医学图像处理中,常用的并行计算技术包括多线程计算和GPU计算等。
其次,可以采用图像预处理技术来简化图像的计算量。
图像预处理是指在算法处理之前对图像进行一些预处理操作,如降噪、图像尺寸调整和边缘检测等,可以减少图像的复杂度和计算量,从而提高算法的处理速度。
另外,可以使用特定的数据结构来存储和处理图像数据。
常用的图像数据结构包括数组、矩阵和图等。
中值和均值滤波算法

中值和均值滤波算法中值滤波和均值滤波是常用的图像处理算法,用于降低图像噪声的影响。
它们都属于非线性滤波算法,即输出像素值不仅取决于输入像素值,还取决于输入像素值周围的像素值。
中值滤波算法通过将像素值排序并选择中间值作为输出值来实现图像平滑。
具体步骤如下:1.对于图像中的每个像素点,确定一个窗口大小,该窗口覆盖了该像素点及其邻域像素点。
2.将这些像素值排序,并选择排序后的中间值作为输出像素值。
3.重复上述步骤,直到对所有像素点进行操作。
中值滤波算法的优点是可以有效地去除椒盐噪声等脉冲噪声,但会对图像的细节进行模糊处理,从而使图像失去一些细节信息。
均值滤波算法则是将窗口内所有像素值的平均值作为输出像素值。
具体步骤如下:1.对于图像中的每个像素点,确定一个窗口大小。
2.将窗口内所有像素值求和,并除以窗口中像素点的数量,得到均值作为输出像素值。
3.重复上述步骤,直到对所有像素点进行操作。
均值滤波算法的优点是能够在平滑图像的同时保留图像的细节信息,但对于噪声的去除效果相对较差。
在中值滤波和均值滤波算法中,窗口大小是一个重要的参数。
较小的窗口大小可较好地保留图像的细节信息,但噪声去除效果相对较差;而较大的窗口大小可以更好地去除噪声,但会导致图像模糊。
中值滤波和均值滤波算法都有一些改进方法。
例如,自适应中值滤波算法可以根据像素值的分布动态调整窗口大小,从而更好地去除噪声。
另外,加权平均滤波算法可以根据像素点的重要性赋予不同的权重,从而更好地平衡去噪和保留细节的效果。
总之,中值滤波和均值滤波是两种常用的图像处理算法,可以有效地去除噪声,平滑图像。
选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。
图像处理中的图像去噪算法使用方法

图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向,它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声,提高图像的视觉质量和信息可读性。
图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致,例如传感器噪声、电磁干扰等,使图像中的细节模糊,影响图像的清晰度和准确性。
因此,图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义,如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。
现在,我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。
1. 中值滤波算法:中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序,然后取中间值作为该像素点的输出值。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声,它能够保持图像的边缘和细节信息。
使用中值滤波算法时,需要设置一个邻域大小,根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。
较小的邻域大小可以去除小型噪声,但可能会丢失一些细节信息,较大的邻域大小可以减少噪声,但可能会使图像模糊。
2. 均值滤波算法:均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术,它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值,并将平均值作为该像素点的输出值。
均值滤波算法简单易实现,适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。
使用均值滤波算法时,同样需要设置邻域大小。
相较于中值滤波算法,均值滤波算法会对图像进行平滑处理,减弱图像的高频细节。
3. 降噪自编码器算法:降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。
它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示,并借助重建误差来去除图像中的噪声。
降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力,可以处理复杂的图像噪声。
使用降噪自编码器算法时,首先需要训练一个自编码器网络,然后将噪声图像输入网络,通过网络进行反向传播,优化网络参数,最终得到去噪后的图像。
4. 小波变换去噪算法:小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。
它将图像分解为不同尺度下的频域子带,通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。
深度解读AI技术中的图像处理算法

深度解读AI技术中的图像处理算法一、引言图像处理是人工智能(AI)领域中非常重要的分支之一。
随着计算机视觉的发展,图像处理算法成为实现自动识别、分类和分析图像的关键技术之一。
本文将深入探讨AI技术中的图像处理算法,并介绍其中最常见和重要的几种算法。
二、特征提取在图像处理过程中,特征提取是第一步,它旨在从原始图像数据中提取出最具代表性或有用的信息。
常见的特征提取算法包括SIFT、SURF和HOG等。
SIFT (尺度不变特征变换)通过检测局部特征点并计算其局部描述子来捕获关键点。
SURF(加速稳健特征)则通过对原始图像进行快速滤波操作来获得稳定且抗干扰能力强的局部特征。
而HOG(方向梯度直方图)则从每个小区域内提取局部梯度信息,将其组合成全局描述子。
三、目标检测与识别目标检测与识别是图像处理算法中应用广泛且发展迅速的领域。
其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是使用最广泛的算法之一。
CNN 能够通过多层结构和卷积操作进行特征学习和模式识别,其在对象检测和分类任务上取得了巨大成功。
另外,基于深度学习的目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO 和SSD等也成为热门研究方向。
这些算法通过引入候选框、锚点或边界盒等策略实现精确而快速的目标定位与识别。
四、图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性或特征的区域的过程。
常用的图像分割算法包括阈值化、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
阈值化是一种简单且常用的图像二值化处理方法,它根据灰度值大小将图像中不同部分进行分类。
基于区域的分割算法将图像块划分为具有相似属性或特征的区域,并优化划分结果以提高准确性。
边缘检测则通过识别亮度或色彩变化较大处来确定图像中的边缘。
五、图像增强图像增强是指通过各种算法和技术改善图像质量或突出其中的一些特征。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波处理等。
直方图均衡化能够提高整体亮度分布并增强图像细节,对于灰度变化范围较窄或局部对比度低的图像效果明显。
图像处理算法的实现和优化策略

图像处理算法的实现和优化策略图像处理算法是一种用于对图像进行改变和改善的计算方法。
这些算法可以应用于各种领域,如医学影像分析、图像识别、计算机视觉和增强现实等。
在本文中,我们将讨论图像处理算法的实现和优化策略,并介绍一些常见的算法和技术。
图像处理算法的实现通常涉及以下几个步骤:图像获取、预处理、特征提取和后处理。
在图像获取阶段,我们需要从传感器或相机中获取图像数据。
预处理阶段包括消除噪声、调整亮度和对比度等。
特征提取阶段则是从图像中提取出感兴趣的特征,如边缘、纹理、颜色等。
最后,在后处理阶段,我们进行图像增强、滤波和分割等操作,以得到最终的结果。
在实现图像处理算法时,我们可以使用多种编程语言和工具。
最常见的编程语言包括Python、C++和MATLAB等。
这些语言都提供了强大的图像处理库和函数,可以方便地实现各种算法。
此外,还有一些开源图像处理库,如OpenCV和PIL等,它们提供了丰富的图像处理函数和工具。
然而,仅仅实现算法可能无法满足实际应用的需求。
为了提高算法的效率和准确性,我们需要进行算法的优化。
以下是一些常用的图像处理算法优化策略:1. 并行计算:图像处理算法通常需要对图像的每个像素进行操作,这导致算法的计算量很大。
通过使用并行计算技术,如GPU加速和多线程处理,可以加快算法的运行速度。
2. 基于硬件的优化:利用专用硬件对图像处理算法进行加速。
例如,使用图形处理器(GPU)进行并行计算,或者使用ASIC(特定应用集成电路)进行特定算法的加速。
3. 空间和时间复杂度优化:优化算法的空间复杂度和时间复杂度,减少算法的计算和存储成本。
例如,使用空间换时间的技术,如哈希表或空间压缩算法,来减少数据存储的需求。
4. 特定领域的优化策略:针对特定的应用领域,设计适用于该领域的优化策略。
例如,在医学影像处理中,可以利用医学知识和图像特性来优化算法。
5. 算法改进和优化:不断改进和优化图像处理算法,以提高算法的准确性和稳定性。
图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较
图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较图像分割是图像处理领域中的重要任务之一,它的目标是将图像中的不同区域划分开来,以便进一步进行图像分析、目标识别、图像重建等操作。
图像分割算法的准确性和效率是评估一个算法性能的重要指标。
本文将对几种常见的图像分割算法进行准确性和效率的比较。
一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和常用的一种方法。
它根据像素灰度值与设定的阈值进行比较,将图像分成两个或多个区域。
这种方法的准确性和效率都相对较低。
当图像具有类似灰度的不同物体时,阈值选择变得困难,并且难以处理复杂的图像背景。
二、基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法是将具有相似特征的像素划分到同一个区域的方法。
常用的算法有区域生长、分水岭算法等。
这种方法通常从种子点开始,根据像素之间的相似性逐步扩展区域。
区域生长算法在处理较小的目标时准确性较高,但在处理大型目标时可能会出现过分合并的情况。
分水岭算法通过模拟水流从最低处开始填充,直到达到分水岭为止。
该算法能够处理复杂的图像背景,但在处理具有重叠目标时准确性较低。
三、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测物体边缘将图像分割成不同的区域。
常见的算法有Canny边缘检测、Sobel算子等。
边缘检测算法能够准确地检测物体边界,但在处理噪声较多的图像时效果较差。
四、基于聚类的图像分割算法基于聚类的图像分割算法是将图像像素划分为多个类别的方法。
常见的算法有K-means聚类算法、Mean-Shift算法等。
这种方法可以根据像素之间的相似性将图像分割成不同的区域,准确性较高。
然而,聚类算法的计算复杂度较高,处理大尺寸图像时可能效率较低。
五、基于深度学习的图像分割算法近年来,基于深度学习的图像分割算法取得了显著的进展。
使用卷积神经网络(CNN)等技术,可以对图像进行端到端的像素级别分割。
这种方法的准确性相对较高,并且能够处理复杂的图像场景。
然而,这种方法在计算复杂度和计算资源消耗方面较高,需要较大的训练集和计算设备支持。
图像处理-拉普拉斯算法
图像处理-拉普拉斯算法⼀、引⾔图像锐化处理的作⽤是使灰度反差增强,从⽽使模糊图像变得更加清晰。
图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算,因此可以对图像进⾏逆运算,如微分运算能够突出图像细节,使图像变得更为清晰。
由于拉普拉斯是⼀种微分算⼦,它的应⽤可增强图像中灰度突变的区域,减弱灰度的缓慢变化区域。
⼆、卷积算法2.1卷积原理因此,锐化处理可选择拉普拉斯算⼦对原图像进⾏处理,产⽣描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图像与原始图像叠加⽽产⽣锐化图像。
此原理实际为卷积操作,也可以理解为⼀种图像变换,最常见的图像变换(image transform,即将⼀幅图像转变成图像数据)就是傅⾥叶变换(Fourier transform),即将图像转换成源图像数据的另⼀种表⽰,⽽卷积是⼤多数变换的基础。
我们可以⽤⽅程来表⽰这个过程。
我们⾸先定义图像为I(x,y),核为G(x,y),参考点位于相应核的(ai,aj)坐标上,则卷积H(x,y)定义如下:边缘部分使⽤复制处理,计算⽅法如下图所⽰:2 .2 opencv卷积函数说明void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel, CvPoint chor=cvPoint(-1,-1));src:输⼊图像dst:输出图像kernel:卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应⽤不同的核于不同的通道,先⽤ cvSplit 函数分解图像到单个⾊彩通道上,然后单独处理。
anchor:核的锚点表⽰⼀个被滤波的点在核内的位置。
锚点应该处于核内部。
缺省值 (-1,-1) 表⽰锚点在核中⼼。
其实在利⽤此卷积函数是,根据核的不同可以产⽣各种的图像处理,⽐如:#include <iostream>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv/cv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){string picName="lena.jpg";Mat A=imread (picName,CV_LOAD_IMAGE_COLOR);Mat mask=(Mat_<char>(3,3)<<0,-1,0, -1,5,-1, 0,-1,0);Mat B;filter2D (A,B,A.depth (),mask);imshow("A的图像",A);imshow("B的图像",B);waitKey ();return0;}三、拉普拉斯算法3.1 拉普拉斯原理说明普拉斯算⼦是最简单的各向同性微分算⼦,具有旋转不变性。
常用图像去模糊算法分析与对比
数字图像处理课程设计题目常用图像去模糊算法分析与对比由于光学系统的装配、拍摄对焦不准或拍摄时的移动等均会使图像模糊,对诸如红外成像系统等离散成像系统,探测单元的非点元性质是图像模糊的重要原因之一,这些模糊图像一般可以用卷积过程描述。
图像复原的基本问题是去模糊,即依据某种模糊和噪声降质的观测来估计原来的图像。
反卷积是使模糊的图像复原的基本方法,如果成像系统的模糊函数已知,则去模糊成为常规的反卷积问题,否则,是盲解卷积问题。
一般的,模糊函数是一个低通滤波器,使输入图像的高频成分收到抑制甚至丧失。
反卷积是逆过程,需要恢复低频信息并找回丢失的高频成分。
噪声的存在将可能使反卷积的结果偏离真实的解,因此需要在图像信号复原和噪声放大之间做出适当的折中。
图像退化/复原可以用图o所示的模型来表示(g = Hf+n:图01. 盲目解卷积算法(Blind Deconvolution Algorithm )图像恢复是一种改善图像质量的处理技术,将降质了的图像恢复成原来的图像。
目前, 图像恢复的方法很多, 然而在图像恢复过程中, 最难解决的问题之一是如何获得恢复算法中PSF勺恰当估计,那些不以PSF知识为基础的图像恢复方法统称为盲去卷积算法。
盲去卷积的方法已经受到了人们的极大重视, 对于给定的原图像, 使其退化, 得到退化图像, 再利用盲去卷积的方法使其恢复, 得到视觉质量上更好的图像。
盲解卷积的方法是以最大似然估计(MLE )为基础的,即一种用被随机噪声所干扰的量进行估计的最优化策略。
似然函数用g ( x, y ) f ( x, y )和h( x, y来加以表达, 然后问题就变成了寻求最大似然函数。
在盲解卷积中, 最优化问题用规定的约束条件并假定收敛时通过迭代来求解,得到的最大f( x, y 和 h (x, y就是还原的图像和PSF。
【函数】deconvblind【功能】使用盲解卷积算法对图像进行去模糊[J,PSF] = DECONVBLIND(I,INITPSF) deconvolves image I using maximum likelihood algorithm, returning both deblurred image J and a restoredpoint-spread function PSF. The resulting PSF is a positive array of the same size as the INITPSF, normalized so its sum adds to 1. The PSF restoration is affected strongly by the size of its initial guess, INITPSF, and less by its values (an array of ones is a safer guess).使用盲解卷积对图像I进行去模糊,得到去模糊后的图像J和重建点扩散函数矩阵PSF参量INITPS为矩阵,表示重建点扩散函数矩阵的初始值。
信息光学中的光学图像处理算法及应用
信息光学中的光学图像处理算法及应用信息光学是利用光学原理和技术处理和传输信息的学科。
在信息光学中,光学图像处理算法被广泛应用于各种场景,如数字图像处理、计算机视觉、医学图像处理等领域。
本文将介绍信息光学中常见的光学图像处理算法及其应用。
一、光学图像处理算法1. 图像去噪算法图像去噪算法是光学图像处理中的基础算法之一。
常用的图像去噪算法有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
均值滤波是将每个像素点与其周围像素值的平均值进行替代,从而降低图像中的噪声。
中值滤波通过将每个像素点的值替换为周围像素值的中值,可以有效地去除椒盐噪声等干扰。
小波去噪算法则通过在小波域内对图像进行分解和重建,实现图像去噪的目的。
2. 图像增强算法图像增强算法用于提高图像的质量,使其更适合于人眼观察和分析。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波增强等。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布,增强图像的对比度和亮度。
灰度拉伸则是将图像的像素值线性映射到更广泛的范围,从而扩展图像的动态范围。
滤波增强使用滤波器对图像进行滤波操作,以增强图像的细节和清晰度。
3. 图像分割算法图像分割算法将图像划分为不同的区域或对象,为后续的图像分析和识别提供基础。
常用的图像分割算法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较,将像素归入不同的类别。
边缘检测算法可以检测并提取图像中的边缘信息,以便于进一步的分析和处理。
区域生长算法则通过将邻近像素相似的像素归为一类,实现图像的分割。
二、光学图像处理的应用1. 医学图像处理光学图像处理在医学领域有着重要的应用。
例如,通过图像去噪算法和图像增强算法,可以提高医学图像的质量和清晰度,便于医生进行病灶的观察和诊断。
图像分割算法可以将医学图像中的不同组织或病变区域分割出来,为医生的诊断提供参考。
2. 计算机视觉计算机视觉是指通过计算机对图像进行处理和分析,实现对图像中目标物体的识别和理解。
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8种常用图像处理算法(函数) ------以下所有函数均放在CimageProcessingView.ccp下 1.图像镜像 void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用VertMirror函数镜像图象 if (VertMirror(lpDIB)) { //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象镜像失败!"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * 函数名称: * * VertMirror() * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL //镜像成功返回TRUE,否则返回FALSE。 * * 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。 * BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //平移后剩余图像在源图像中的位置(矩形区域) CRect rectSrc; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向复制图像像素的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; //内存句柄 HLOCAL h; //循环变量 LONG i; //图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存,以保存新图像 h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes); // 分配内存失败,直接返回 if (!h) return FALSE; // 锁定内存 lpNewDIBBits = (LPBYTE)LocalLock(h); //如果是256色位图或真彩色位图 if(wNumColors==256||wNumColors==0) { //平移图像,每次移动一行 for(i = 0; i{ //指向原图象倒数第i行像素起点的指针 lpSrc =(LPBYTE)lpDIBBits + lLineBytes * i; //目标区域同样要注意上下倒置的问题 lpDst =(LPBYTE)lpDIBBits+lLineBytes * (lHeight-i-1) ; //备份一行 memcpy(lpNewDIBBits, lpDst, lLineBytes); //将倒数第i行像素复制到第i行 memcpy(lpDst, lpSrc, lLineBytes); //将第i行像素复制到第i行 memcpy(lpSrc, lpNewDIBBits, lLineBytes); } } else { AfxMessageBox("只支持256色和真彩色位图"); // 释放内存 LocalUnlock(h); LocalFree(h); return false; } // 释放内存 LocalUnlock(h); LocalFree(h); // 返回 return TRUE; } 2.旋转图像(含对话框 这里对话框需要自己建立) void CCimageProcessingView::OnGeomRota() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 缩放比率 int iRotaAngle; // 创建对话框 CDlgGeoRota dlgPara; // 初始化变量值 dlgPara.m_iRotaAngle = 90; // 显示对话框,提示用户设定旋转角度 if (dlgPara.DoModal() != IDOK) { // 返回 return; } // 获取用户设定的平移量 iRotaAngle = dlgPara.m_iRotaAngle; // 删除对话框 delete dlgPara; //创建新DIB HDIB hNewDIB=NULL; //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用RotateDIB函数旋转DIB图象 hNewDIB=(HDIB)::RotateDIB(lpDIB,iRotaAngle); //旋转成功 if (hNewDIB) { //替换原来的DIB图象为新的DIB pDoc->ReplaceHDIB(hNewDIB); //更新DIB图象的大小和调色板 pDoc->InitDIBData(); //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //调节滚动视图大小 SetScrollSizes(MM_TEXT,pDoc->GetDocSize()); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象旋转失败!"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * * 函数名称: * * RotateDIB () * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * int iAngle * 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的旋转。 * ************************************************************************/ HGLOBAL WINAPI RotateDIB(LPSTR lpDIB,int iAngle) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //旋转后图象宽度 LONG lNewWidth; //旋转后图象高度 LONG lNewHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi,lpbmi0; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向旋转后图像(像素)的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; LPSTR lpNewDIB; //旋转后新的DIB句柄 HDIB hDIB; //循环变量 LONG i,j,i0,j0; //原图像每行的字节数 LONG lLineBytes;