基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法
基于统计先验形状的水平集图像分割综述
ｅｄ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｈａｐｅ ｐｒｉｏｒ，Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｍａｘｉｍｕｍ ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ（ＭＡＰ），Ｌｅｖｅｌ ｓｅｔ
（庐７（￡）一庐（ｔ））
（７）
其中，．：Ｉ，是迭代的时间间隔，．＝【ｚ是最大后验估计信任度，Ａｚ∈
［ｏ，１］。这两个参数起平衡形状模型和梯度～曲率模型的作 用。
即使图像存在噪声，这一模型也可以使最终分割曲线鲁
棒地收敛在图像的边缘。由于演化方程中的演化对象士为距 离函数，使得选择符号距离函数来描述全局先验形状信息可
在形状描述方面，利用水平集建模呈现以下特点。首先， 它是一种隐含的和内在的表达方式，独立于轮廓的参数化，并 能自动处理拓扑结构的变化。其次，它提供一个自然的方法 来估计形状的几何特性（如曲率和法向量），而水平集函数常 常由定义在图像空间的符号距离函数来描述。最后，这种形 状表达方式与曲线演化的水平集变分模型相一致，可以自然 建融合予滔动轮瘠分割框桨ｎｊ。
１ 引言
图像目标和背景具有非常相似的灰度特征（医学图像）， 感兴趣区域受到噪声干扰或部分遮挡．很多分割方法都不能 得到期望的分割结果而失败。这是因为各自的关于图像的低 层次特性（如边界、灰度）的假设，要么是不充分的，要么是无 效的ｍ。
这样的分割问题是一个病态的问题，需要结合被分割目 标的先验信息。基于模型的分割目标是根据预先定义的特性 从一幅图像中提取感兴趣的特定区域。当使用先验信息进行 图像分割时，可以利用局部的几何特征（曲率、光滑约束）。局 部分割模型非常高效，而全局信息（先验形状）对处理有遮挡、 噪声和目标形状变化的图像更具鲁棒性。
《数字图像处理》试题及答案
一． 名词解释 1. 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元） ，各点（或像元）的灰度值经量化用离 散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2. 图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质 的信息的一种形式。 3. 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字 图像的过程。 4. 图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。 5. 无损压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。 6. 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。或：灰度 直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 7. 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 8、8-连通的定义：对于具有值 V 的像素 p 和 q ,如果 q 在集合 N8(p)中,则称这两个像素是 8-连通的。 9、中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值 作为当前像元的输出值。 10、像素的邻域： 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q 为任意整数。像素的四邻域：像素 p(x,y)的 4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 11、灰度直方图：以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就是灰度直方图。 12.无失真编码：无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。 13.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正 原图像之灰度值。
一、 单项选择题 1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：D A. 0 B.255 C.6 D.8 2.图象与灰度直方图间的对应关系是： B A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不对 3. 下列算法中属于图象锐中值滤波 4.下列算法中属于点处理的是： B A.梯度锐化 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 5、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型 A A、RGB B、CMY 或 CMYK C、HSI D、HSV 6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： C A.梯度锐化 B.直方图均衡 C. 中值滤波 placian 增强 7.采用模板［-1 1］主要检测__C_方向的边缘。A.水平 B.45° C.垂直 D.135° 8.对一幅 100100 像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为 A.2:1 B.3:1 C.4:1 D.1:2 40000bit，则图象的压缩比为： A 9.维纳滤波器通常用于 C A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。 B A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 11、下列算法中属于局部处理的是：( D ) A.灰度线性变换 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 12、数字图像处理研究的内容不包括 D。 A、图像数字化 B、图像增强 C、图像分割 D、数字图像存储 13、将灰度图像转换成二值图像的命令为 C A．ind2gray B．ind2rgb C．im2bw D．ind2bw 14.像的形态学处理方法包括（ D ） A.图像增强 B.图像锐化 C 图像分割 D 腐蚀 15.一曲线的方向链码为 12345，则曲线的长度为 D a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 16.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： B a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 17.二值图象中分支点的连接数为： D a.0 b.1 c.2 d.3 二、 填空题 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在 频率域 进行。 2.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 、 亮度 。 3.依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 4.存储一幅大小为 1024×1024，256 个灰度级的图像，需要 8M bit。 5、一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模 块组成。 受到抑制而让 低频成分 顺利通过，从而实现图像平滑。 6、低通滤波法是使 高频成分 7、一般来说，采样间距越大，图像数据量 少 ，质量 差 ；反之亦然。 8、多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为 统计分析法 和结构分析法两大类。 9、直方图修正法包括 直方图均衡 和 直方图规定化 两种方法。 10、图像压缩系统是有 编码器 和 解码器 两个截然不同的结构块组成的。 和 8-邻域 。 11、图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域 12. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰 度代替（设灰度级为 256），所得到的图像将亮度增加 ，对比度减少 。 13、数字图像处理，即用计算机 对图像进行处理。
医学图像处理与分析作业指导书
医学图像处理与分析作业指导书第一章绪论 (2)1.1 医学图像处理与分析概述 (2)1.2 医学图像处理与分析的应用领域 (2)2.1 医学图像获取技术 (3)2.2 医学图像预处理方法 (4)2.3 医学图像增强与复原 (4)第三章医学图像分割技术 (4)3.1 阈值分割法 (4)3.1.1 全局阈值分割 (5)3.1.2 局部阈值分割 (5)3.2 区域生长法 (5)3.2.1 种子点选择 (5)3.2.2 相似性准则 (5)3.3 水平集方法 (5)3.3.1 曲线演化法 (6)3.3.2 区域嵌入法 (6)3.3.3 基于能量函数的方法 (6)第四章医学图像特征提取 (6)4.1 形态学特征提取 (6)4.2 纹理特征提取 (6)4.3 频域特征提取 (7)第五章医学图像分类与识别 (7)5.1 统计学习方法 (7)5.2 深度学习方法 (8)5.3 融合多特征的方法 (8)第六章医学图像配准技术 (8)6.1 医学图像配准原理 (8)6.2 医学图像配准算法 (9)6.3 医学图像配准应用 (9)第七章医学图像三维重建 (10)7.1 三维重建原理 (10)7.2 三维重建算法 (10)7.3 三维重建应用 (11)第八章医学图像可视化 (11)8.1 医学图像可视化方法 (11)8.2 医学图像可视化工具 (12)8.3 医学图像可视化应用 (12)第九章医学图像处理与分析软件 (13)9.1 常用医学图像处理软件介绍 (13)9.2 医学图像处理与分析软件操作 (13)9.3 医学图像处理与分析软件应用实例 (14)第十章医学图像处理与分析的发展趋势与展望 (14)10.1 医学图像处理与分析技术发展趋势 (14)10.2 医学图像处理与分析在临床应用中的挑战 (14)10.3 未来医学图像处理与分析的研究方向 (15)第一章绪论1.1 医学图像处理与分析概述医学图像处理与分析是医学影像学、计算机科学、数学和工程学等多个学科交叉融合的领域。
图像分割ppt课件
右图描述了边界跟踪的顺序。 第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为(3,5)。 第二步，反时针方向研究像素p0的8-邻接像素(3,4)，(4,4)，(4,5)，由此发现像素p1。 第三步，反时针方向从p0以前的像素，即像素(3,4)开始顺序研究p1的8-邻接像素，因此发现像素p2。这时，因为p0 ≠ p1，所以令pk= p2，返回第三步。 反复以上操作，以p0, p1,…, pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。
第9章 图像分割技术
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9.1 图像分割概述
目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据: 像素间的相似性: 灰度或纹理 非连续性:灰度跳变或纹理结构的突变
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概述
将图像分割成连续的有意义的区域
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对于用单一全局阈值无法有效分割的直方图，可以采用自适应阈值进行分割。 该类方法的基本步骤如下： 1）将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像； 2）做出每个子图像的直方图； 3）检测各个子图像的直方图是否为双峰，如果是，则采用最佳阈值法确定一个阈值，否则就不进行处理； 4）根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像的阈值；
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边缘检测的微分算子
求梯度的大小通常用求绝对值的和或求其最大值来代替。 因为，求梯度的目的是为了找边缘，所以梯度的值不重要， 重要的是梯度值的相对大小。
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几种常用的边缘检测微分算子
Roberts算子(2个模板): Sobel算子(2个模板):
标注”点”是当前像素
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Prewitt算子(2个模板) 用卷积模板为： 其中 图像中的每个点都用这两个模板进行卷积，取其绝对值和为输出，最终产生一幅边缘幅度图像。
基于CT图像变异系数的小缺陷定量不确定度评定
计算机测量与控制．２０２０．２８（１２） 犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾 ·２６２ ·收稿日期：２０２００４２０； 修回日期：２０２００５１１。
基金项目：国家自然科学基金项目（６１７０１４４６）；领域基金项目（６１４０９２３０３０５０３）；浙江省基础公益项目（ＬＧＧ２０Ｆ０１０００３）；宁波市科技服务示范项目（２０１９Ｆ１０３６）。
作者简介：齐子诚（１９８４），男，浙江宁波人，硕士，副研究员，主要从事无损检测自动化技术、图像处理等方向的研究。
文章编号：１６７１４５９８（２０２０）１２０２６２０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２０．１２．０５４ 中图分类号：ＴＧ１１５．２８文献标识码：Ａ基于犆犜图像变异系数的小缺陷定量不确定度评定齐子诚，张维国，唐盛明，郑 颖（中国兵器科学研究院宁波分院，浙江宁波 ３１５１０３）摘要：针对工业ＣＴ检测技术对小缺陷定量及不确定度评定缺乏有效手段，分析小缺陷尺寸、材料密度对ＣＴ图像局部灰度变异系数的影响规律，结果显示变异系数随小缺陷尺寸的增大而增大，变异系数幅值与小缺陷尺寸相关系数达９９％以上；建立基于变异系数的小缺陷定量及不确定度评定方法，采用不锈钢材料加工一系列不同尺寸的小缺陷参考试块开展工业ＣＴ实验；结果表明：在Ф５０ｍｍ圆形对比试样上对已知Ф０．７ｍｍ的人工通孔缺陷上进行验证，缺陷尺寸实测结果为０．３８６ｍｍ２（±０．０７３ｍｍ２）；文章介绍的方法定量精度高、测量过程简便，对金属材料内部小缺陷定量及不确定度评定有一定的参考价值。
关键词：工业ＣＴ；金属材料；小缺陷；变异系数；不确定度犝狀犮犲狉狋犪犻狀狋狔犃狀犪犾狔狊犻狊狅犳犛犿犪犾犾犇犲犳犲犮狋犙狌犪狀狋犻犳犻犮犪狋犻狅狀犅犪狊犲犱狅狀犆狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋狅犳犞犪狉犻犪狋犻狅狀犻狀犆犜犐犿犪犵犲ＱｉＺｉｃｈｅｎｇ，ＺｈａｎｇＷｅｉｇｕｏ，ＴａｎｇＳｈｅｎｇｍｉｎｇ，ＺｈｅｎｇＹｉｎｇ（ＮｉｎｇｂｏＢｒａｎｃｈ，ＯｒｄｎａｎｃｅＳｃｉｅｎｃｅＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａ，Ｎｉｎｇｂｏ ３１５１０３，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｌａｃｋｏｆｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｓｉｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌＣＴｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｓｉｚｅａｎｄｍａｔｅｒｉａｌｄｅｎｓｉｔｙｏｎｔｈｅｌｏｃａｌｇｒａｙｓｃａｌｅｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＣＴｉｍａｇｅｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｉｚｅｏｆｔｈｅｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｉｓｅｘｐｌｏｒｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｌｏｃａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎｃｒｅａｓｅｓｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｔｈｅｓｉｚｅｏｆｔｈｅｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔ，ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｉｔｓａｍ ｐｌｉｔｕｄｅａｎｄｔｈｅｓｉｚｅｏｆｔｈｅｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｉｓｍｏｒｅｔｈａｎ９９％．Ｅｓｔａｂｌｉｓｈａｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｖｅｒｉｆｉｅｓｔｈｅｋｎｏｗｎｔｈｒｏｕｇｈ－ｈｏｌｅｄｅｆｅｃｔｏｆФ０．７ｍｍｏｎａФ５０ｍｍｃｉｒｃｕｌａｒｃｏｎｔｒａｓｔｓａｍｐｌｅ．Ｔｈｅａｃｔｕａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｉｓ０．３８６ｍｍ２±０．０７３ｍｍ２．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓｈｉｇｈｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｉｍｐｌｅｍｅａｓｕｒｅ ｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓ．Ｉｔｈａｓｃｅｒｔａｉｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖａｌｕｅｆｏｒｔｈｅｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｓｉｎｍｅｔａｌｍａｔｅｒｉａｌｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌＣＴ；ｍｅｔａｌｌｉｃｍａｔｅｒｉａｌ；ｓｍａｌｌｄｅｆｅｃｔｓ；ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎ；ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ０ 引言随着新材料工艺的不断发展以及产品轻量化的需求，金属材料的内部质量要求日趋严格。
阈值确定方法
阈值确定⽅法⼀、问题重述图形（或图像）在计算机⾥主要有两种存储和表⽰⽅法。
⽮量图是使⽤点、直线或多边形等基于数学⽅程的⼏何对象来描述图形，位图则使⽤像素来描述图像。
⼀般来说，照⽚等相对杂乱的图像使⽤位图格式较为合适，⽮量图则多⽤于⼯程制图、标志、字体等场合。
⽮量图可以任意放缩，图形不会有任何改变。
⽽位图⼀旦放⼤后会产⽣较为明显的模糊，线条也会出现锯齿边缘等现象。
⽮量图从本质上只是使⽤曲线⽅程对图形进⾏的精确描述，在以像素为基本显⽰单元的显⽰器或打印机上是⽆法直接表现的。
将⽮量图转换成以像素点阵来表⽰的信息，再加以显⽰或打印，这个过程称之为栅格化（Rasterization），见图1。
栅格化的逆过程相对⽐较困难。
假设有⼀个形状较为简单的图标，保存成⼀定分辨率的位图⽂件。
我们希望将其⽮量化，请你建⽴合理的数学模型，尽量准确地提取出图案的边界线条，并将其⽤⽅程表⽰出来。
⼆、问题分析本题的要求是完成位图的⽮量化，通过建⽴合理的数学模型，将⼀个有⼀定分辨率的位图⽂件尽量准确地提取出图案的边界线条，最终将位图⽤⽅程的形式表⽰出来。
解决本问题的流程图见下图。
⾸先，通过MATLAB读取位图的各个像素的像素值（0-1），得到位图各个点的灰度值，通过最⼤类间⽅差法和最⼤熵法确定阈值，完成灰度的⼆值化，使各个像素点的灰度值全部由0或1表⽰。
其次，将位图的轮廓通过合适的算法提取出来，根据特征值对轮廓进⾏拟合。
最后，根据拟合的函数完成位图的⽮量图，完成其⽮量化过程，并通过对⽐⽮量图和原始位图对应的。
三、问题假设及符号说明3.1问题假设3.2符号说明四、模型建⽴4.1模型准备本题要求将⼀个形状较为简单的图标，保存成⼀定分辨率的位图⽂件，即将位图⽮量化。
阈值：指释放⼀个⾏为反应所需要的最⼩刺激强度，本⽂指像素点灰度值⼆值化的临界值。
4.2阈值的确定⽅法 4.2.1最⼤类间⽅差法最⼤类间⽅差法的基本思想是将待分割图像看作是由两类组成的整体，⼀类是背景，⼀类是⽬标[6]。
基于改进型灰度阈值分割法的爆炸图像研究
ｐ ｐ ｒ ｈ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｇ ａ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｗ ｓ ｐ ｐ ｕ ｄ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｅ ｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ｇ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｅ ，ｔ ｍｐ ｅ ｒ ｙ ｌｖ ｌ ｈ ｅ ｈ ｌ ａ ｒ ｏ ｎ ｅ ａ ｅ ｎ ｇ ｙ ｌｖ ｌ ｔｒ ｓ ｏｄ ｎ ｏ － ｏ ｒ ｎ ｈ ｇ ｏ ￣ ｃ ｈ ｒ ｃ ｅｉｔ ｆ Ｆ ｘ ｌｓｏ ｇ ．Ｔ ｉ ｎ ｗ ｔ ｏ ｉ ｌｔ ｄ ｂ ｅ ｍｅ ａ ｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃｏ ＡＥ ｅ ｐｏ ｉｎ ｉ ｅ ｈ ｓ ｅ ｍｅ ｄ ｉ ｓｍｕ ａｅ ｙ ＭＡＴ ＡＢ， ｎ ｅ ｌ ｉ Ｓ ｍａ ｈ ｓ Ｌ ａ ｄｔ ｈ ｅ ｅ ｔ ｓｅ ａ ｕ ｔ ｄ ｂ ｏ ｎ ｃ ｉｉ ．Ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｉ ｌｔ ｎ ｓ ｏ ｓ ｔ ａ ｈ ｆ ｃ ｆ ｉ ｒｖ ｄ ｍｅｈ ｄ ｉ ｆ ｃ ｖ ａｅ ｙ ｃ ｎ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｕｔ ｆｓ ｉ ｌ ｖｙ ｍｕ ａｉ ｈ ｗ ｔｔ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓ ｏ ｈ ｍｐ
２１ ０ ０年第８ 期
中图分类号 ：Ｐ ５ Ｔ ７１ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ９— ５２ ２ １ ）８— ０ ９— ３ １０ ２ ５ （０ ０ ０ ０ １ ０
基 于 改进 型灰 度 阈值 分 割 法 的爆 炸 图像 研 究
董 玉 才 ，史宏 涛 ， 杜 健 ， 东 兴 王
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matlab 灰度质心法
matlab 灰度质心法灰度质心法（Centroid Method）是一种常用的图像处理方法，用于计算图像的质心位置。
质心是图像的灰度分布中心，可以用来表示图像的特征。
灰度质心法的基本原理是通过计算图像的灰度矩，得到图像的质心位置。
灰度矩是指图像中所有像素的灰度值乘以其对应的位置坐标的和。
具体实现灰度质心法的步骤如下：1. 读取图像：首先，需要使用MATLAB的imread函数读取待处理的图像。
读取得到的图像是一个在0到255之间的二维矩阵，每个元素表示图像的灰度值。
2. 计算灰度矩：将每个像素的灰度值乘以其对应的位置坐标，并求和。
可以使用MATLAB的meshgrid函数生成图像中每个像素的坐标，然后将图像矩阵和坐标矩阵相乘求和得到灰度矩。
3. 计算质心位置：将灰度矩除以图像的总灰度值，得到每个坐标位置对应的灰度质心值。
质心值越大表示灰度分布越偏向于该位置。
4. 可视化质心位置：使用MATLAB的plot函数将质心位置在图像上标识出来，便于观察和分析。
使用灰度质心法可以得到图像的质心位置，进而可以进行一些图像处理操作，如图像分割、边缘检测等。
此外，还可以使用质心位置来计算出图像的几何中心，从而得到图像的旋转角度和尺寸信息。
需要注意的是，灰度质心法对于图像噪声较多或者图像中存在多个物体的情况可能不适用。
在这种情况下，需要进行图像预处理，如平滑滤波和图像分割等，以提高质心的计算准确性。
在MATLAB中，还有其他更高级的图像处理方法可以实现灰度质心法。
例如，可以使用regionprops函数计算图像的灰度质心，该函数还可以计算图像的其他特征，如面积、周长等。
总之，灰度质心法是一种有效的图像处理方法，可以用来计算图像的质心位置，辅助图像的分析和处理。
在MATLAB中，通过计算灰度矩和质心位置的可视化，可以方便地实现该方法。
基于静态灰度图像人脸识别算法的功图诊断方法研究
基于静态灰度图像人脸识别算法的功图诊断方法研究作者：段泽英赵美刚张新政游莉来源：《中国管理信息化》2014年第03期[摘要] 油井示功图是判断泵工作状况好坏的一个重要依据。
目前，新疆油田数据库中已存有大量功图数据，并且经过专家审查分析后将解释成果数据入库管理，为我们后续的数据挖掘提供了宝贵的数据资源。
本文基于静态灰度图像人脸识别算法，对油井示功图诊断、分析进行应用研究，研究成果表明，利用灰度图像人脸识别算法可以有效辅助油田生产业务人员、管理人员快速、准确诊断油井示功图，及时采取措施，对提高单井生产时率有重要意义，同时也为智能新疆油田建设单井问题诊断应用研究提供了必要的技术支持。
[关键词] 智能油田；静态灰度图像；人脸识别算法；示功图；解释；参数判断doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 03. 019[中图分类号] F270.7；TP312 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）03- 0038- 041 引言目前，新疆油田数据库中已存有大量的功图数据和功图解释成果数据，这些数据是由功图仪现场测试、专家分析确认后入库的功图数据和解释成果数据，具有重要的参考价值。
为了减轻油田生产业务人员、管理人员重复解释功图的工作量，提高功图诊断的时效性，本文介绍灰度图像人脸识别算法的应用研究。
2 实测油井示功图常规分析方法所谓理论示功图是比较规则的平行四边形，而实测功图由于多种因素的影响（如：砂、蜡、气、黏度），图形变化很复杂，各不相同。
因此，要正确地分析抽油井的生产情况，必须全面掌握油井动态、静态资料以及设备的状况，结合示功图的变化找出油井的主要问题，采取适当的措施，提高油井产量和泵效。
传统分析示功图的方法是将示功图分割成4块，进行分析对比，找出泵工作不正常的原因，提出解决问题的措施。
即：左上角主要分析游动凡尔的问题，缺损为凡尔关闭不及时，多一块为出砂并卡泵现象；右上角主要分析光杆在上死点时活塞与工作筒的配合情况；右下角主要分析泵充满程度及气体影响情况；左下角主要分析光杆在下死点出现的问题，如：固定凡尔的漏失情况等。
基于Harris和最佳缝合线的图像拼接算法
基于Harris和最佳缝合线的图像拼接算法摘要：图像拼接是图像处理技术的一个重要内容，是一种将多张有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率图像的技术。
该技术广泛应用于显微图像分析、数字视频、运动分析、医学图像处理、虚拟现实技术和遥感图像处理等领域[1]。
本次方法探究是为满足不同形态的工件图像拼接要求，得到拼接影像量测工件尺寸，从而对图像拼接技术做深入探究，提出基于棋盘格标定板角点检测图像拼接的处理方法。
探究基于棋盘格标定板角点特征的图像拼接技术，利用RANSAC算法提高关键点匹配度，然后为消除拍摄角度产生的尺寸误差，对拍摄的图像进行透视变换，最后基于C++编程实验实现透视变换后两张图像拼接过程，实验结果证明了拼接方法的可行性及有效性。
关键词：特征检测匹配；RANSAC；最佳缝合线图像拼接；透视变换；0引言图像拼接是一个日益流行的研究领域，它已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点话题。
图像拼接所要解决的问题一般表现为通过对齐一系列的空间重叠图像构造一个无缝的高清晰度的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野[2]。
对于这些有重叠部分的图像，一边通过两种方法获得：一种是固定照相机的转轴，然后绕轴旋转所拍摄的照片；另一种是固定照相机的光心，水平摇动镜头所拍摄的照片[3]。
其中前者主要是用于远景或遥感图像的获取，后者主要用于显微图像的获取还有一种方法是针对于工件测量的拍摄方式，将相机放于工件上方水平移动拍摄，将拍摄的照片拼接起来。
它们共同的特点都是获得二维图像，但通常由于机械或者场景的不理想导致各衔接图像不能完全匹配，因此这给拼接图像环节带来了严重问题。
为此，本文就图像拼接出现的严重问题，为了满足不同形态的工件图像拼接要求，提高拼接的精度，提出一种基于棋盘格标定板角点检测特征匹配的拼接方法。
1 工件图像特征点检测完成高分辨率图像拼接的第一步是选择准确度较高的图片配准方法，这样才能找出图片中的关键点(即特征点)[4]。
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基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法
作者：贾志前
来源：《科技创新与应用》2016年第04期
摘要：针对基于改进SIFT的最优位置确定法存在的实时性差的问题，提出了一种基于图像灰度统计曲线的待检产品图像在标准库中最优位置确定法。
该方法采用图像灰度统计的曲线趋势分析法进行图像匹配，对比待检产品与标准库的图像灰度统计曲线趋势，从而确定待检的产品图像在标准库中的最优位置。
实验结果表明采用基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法比基于改进SIFT的最优位置确定法平均可节省4.38s。
关键词：图像灰度统计曲线；最优方位的确定；图像匹配；SIFT算法
引言
因为机器视觉技术[1]具有损坏小、成本低、速度快、正确率高、时间工作长等优势，所以其在现代工业自动检测领域中被普遍使用。
对于各种工业产品，使用机器视觉技术检测，因为在测试阶段产品是随机放置的，所以它应该是在一个随机的方向，以实现产品测试的检测，故首先要确定待检物品图像在合格产品的图像标准库中最优方位信息。
因此，需研究一种快速准确确定待检测图在标准库中位置的方法。
确定最优位置过程就是图像的匹配过程，一般的图像匹配方法有： Harris-Affine、Edge-Based Regions 、Hessian-Based Affine 、MSER、ASIFT算法和SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[2]。
改进的SIFT算法不仅具备SIFT的尺度、旋转、平移的不变性等优点，而且还拥有比SIFT更高更可靠的准确度，故其被普遍应用，但是它在匹配速度方面有所不足，不能满足工业检测的实时性。
文章提出一种基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法在实时性方面有很大的突破。
1 基于改进SIFT的最优位置确定法
采用SIFT算法结合RANSAC对待匹配图像与标准库中图像进行一一匹配，可以增强图像匹配的准确度，从而确定待匹配图像在合格产品标准库中的最优位置，其步骤如下：
Step1.以3°为采样步长对合格产品进行采样，获得120幅图像，对每幅图像进行SIFT特征点提取[3]，为每个特征点建立特征向量，得合格产品标准库。
Step2.获取随机方位下的待检产品图像，对其进行SIFT特征点提取，并建立特征向量。
Step3.取随机方位下待检图的一个特征点，从合格产品标准库中找出距离这个待检特征点最近的两个特征点，若在这两个标准库特征点中最近距离比上次近距离的值小于0.65，则将其判断成一对匹配点。
对随机方位下待检图的所有特征点进行一一匹配。
Step4.利用RANSAN算法[4]去除误配点，统计合格产品标准库中每幅图像含有的匹配点数，将匹配点数最多的图像判为待检图像在标准库中的最优位置。
2 基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法
若产品待识别尺寸非常小，则采用步长就非常小，获取的合格产品标准库图像数量非常多。
选择将待配图和标准库的图像进行一一匹配的话，将需要较长时间，则工业的实时性要求就得不到满足。
而采用基于图像灰度的统计曲线趋势分析法的查找速度较快，可以满足工业的实时性要求。
2.1 灰度统计曲线法的步骤
Step1.分别对合格产品和待检产品以3°为采样步长获取120幅图
像，对每幅图像进行灰度平均值计算，以每幅图像的灰度平均值分别建立合格品灰度统计曲线和待检品灰度统计曲线。
Step2.比对合格品灰度统计曲线和待检品灰度统计曲线，确定待检产品图像在标准库的最优位置。
2.2 灰度平均值法
3 实验结果及分析
文章以产品内部多个待检测零件为检测目标，实验中图片是来自X射线图像，实验环境是，Intel（R） Core（TM） i5-2450M CPU @ 2.5GHZ 2.50GHZ的处理器，4.00GB内存，仿真品台Matlab2010b，操作系统Windows7。
采用基于改进SIFT的最优位置确定法，将待检图与标准库中图像一一匹配，得到待检图与标准库中24°位置图像的匹配点数最多[3]，故位置相对应，如图2所示，耗时间为8.4s。
采用基于图像灰度的统计曲线趋势分析法，如图3所示，由于待检产品序列图的像灰度统计曲线与合格产品序列图像的灰度统计曲线大体趋势一致，确定在随机摆放下的待检产品第一幅图像与标准库中第9幅位置图像对应，即对应24°位置图像，识别过程用时4.02s。
上述的检测时间，均是在保证准确率的情况下经40次实测统计作平均值得出。
实验结果表明，基于图像灰度的统计曲线趋势分析法在实时性方面明显优于基于SIFT 的最优位置确定法。
4 结束语
文章提出了一种基于灰度统计曲线的最优位置确定法，仅以两条灰度统计曲线对比为依据，确定两个序列图之间的对应关系，大大的减小了图像匹配的运算量，极大的提高了图像匹配的速度。
实验结果表明本方法匹配速度较快，适用于实时性要求高的工业批量生产领域。
参考文献
[1]韩芳芳.表面缺陷视觉在线检测关键技术研究[D].天津大学，2011：3-15.
[2]Matas J，Chum O，Urban M，et al. Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions[J].Image and VisionComputing
（S2628-8856），2004，22（10）：761-767.
[3]徐青，韩跃平，杨志刚.SIFT算法与折半查找法在产品表面缺陷检测中的应用[J].计算机测量与控制，2014，22（1）.
[4]邱亚辉，李长青，崔有帧.RANSAC算法在剔除图像配准中误匹配点的应用[J].影像技术，2014，26（4）.。