图像处理
图形图像处理基本知识
HSB 颜色模式
常 见 颜 色 模 式
基于人类对颜色的感觉，HSB 模型描述颜色的三个 基本特征：
H. 色相S. 饱和度 B. 亮度
A. 饱和度 B. 色相 C. 亮度 D. 所有色相图模式
灰度模式 灰度模式：只有灰度，而没有颜色的模式。
常
见 颜
位图模式 位图模式：黑白图像即黑白分明。所占空间较小
和
缺点：不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像，
点
所以绘制出来的图形不很逼真，无法像照片
阵
一样精确地描写自然界的景物，同时也不易
图
在不同的软件之间交换文件。
矢量式图像处理软件：
Freehand、Illustrator、CorelDraw和AutoCAD等
点阵图:图面由许多小点即像素组成，
矢
每一个像素都有自己的明确的位置和色彩数值。
色
模
式
பைடு நூலகம்
索引模式
索引模式：索引模式的图像最多只能有256种颜色 。这种模式主要用于网络上的图片传输，对图像像
素、大小等都有严格的要求
请分析练习中图片的特点
1)选择一幅图片进行格式的变换,分析变换后的不同
实
?
践
2)选择一幅图片进行颜色模式的转换,分析图片效果
环
的不同.
节
Photoshop软件应用介绍
作业：
常见的颜色模式有哪些?各有何特点? 常见的图像格式有哪些?各有何特点? 书写实验报告
谢谢！
CMYK（减色） 颜色模式
常 见 颜 色 模 式
纯青色 (C)、洋红 (M) 和黄色 (Y)黑色 (K) （ 使用 K 而不是 B 是为了避免与蓝色混淆。）
CMYK模式是最佳的打印模式，但在编辑图像时最 好不用此模式。
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理是指对数字图像进行计算机处理的一系列技术。
其目的是识别、理解和改善图像的质量、更好地表示图像中的信息。
图像处理技术通过对图像进行数字处理，对图像进行增强、去燥、去模糊、变形、特征提取等操作，使得图像可以被更好地利用。
图像处理技术的应用广泛，包括医学、航空航天、军事、计算机视觉、娱乐等诸多领域。
下面将简要介绍图像处理技术的几个关键方面。
图像增强图像增强是一种通过对图像进行计算机处理来提高其质量的技术。
增强可以包括调整图像的亮度、对比度或色彩饱和度，或应用锐化技术。
增强可以明显提高图像的质量，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像去燥图像去燥是通过对图像进行滤波以减少噪声的技术。
噪声可能是由于图像传感器、图像采集过程或图像处理造成的。
去噪可以提高图像质量，使得信息更加清晰。
图像去模糊是通过计算从模糊的图像中恢复尽可能多的信息的技术。
模糊可能是由于摄像机移动、光照不足、散焦模糊等造成的。
去模糊可以使得模糊的图像清晰化，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像变形图像变形是一种改变图像形状、大小、方向等的技术。
变形技术可以用于图像增强、建模、图像贴合等应用中。
特征提取特征提取是从图像中提取关键信息的技术。
这些信息可以包括对象形状、边缘、纹理、颜色等。
经过特征提取处理的图像可以更好地用于对象检测、跟踪、分类等应用。
特征提取是计算机视觉领域中广泛应用的一项技术。
总之，图像处理技术在很多应用领域中都具有重要的作用。
随着计算机技术的发展，图像处理技术的应用将会越来越广泛，对于提高人们的生活质量、推动人类社会进步都将有着重要的意义。
图像处理论文题目(推荐标题123个)
图像处理论文题目（推荐标题123个）图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。
下面是123个关于图像处理论文题目，供大家参考。
图像处理论文题目一：1、智能施肥机作物覆盖率测量系统设计——基于北斗导航和多媒体图像处理2、基于OpenCV的精量喷雾图像处理技术3、数字图像处理技术在木材科学中的应用4、图像处理与识别技术的发展应用5、激光超声可视化图像处理研究6、基于MATLAB软件的图像处理技术在电子元器件引脚缺陷检测的应用7、数字图像处理GUI设计及在教学中的应用8、Matlab图像处理在水稻谷粒计数中的应用9、数字图像处理的关键技术研究10、基于图像处理的公交车内人群异常情况检测11、数字图像处理技术的发展及应用12、基于图像处理的变压器呼吸器自动检测13、基于图像处理的智能小车无线远程灭火14、一种新的磁共振图像处理流水线的设计与实现15、采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别16、数字图像处理技术在扫描电化学显微镜中的应用17、基于SIFT算法的局部特征点人脸识别图像处理技术18、Matlab软件在“遥感数字图像处理”课程教学中的应用——基于成果导向教育理念19、图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法20、基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究21、基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究22、基于图像处理的田间杂草识别定位技术的研究23、一种增强细节的红外图像处理算法24、基于Zynq-7000的伪彩色图像处理系统设计与实现25、基于图像处理技术的聚合物水基钻井液微观结构分形研究图像处理论文题目二：26、研究生数字图像处理教学模式与实验改革探索27、触屏交互的图像处理实验平台设计28、卫星激光测距系统中图像处理子系统设计29、基于CS架构的煤矿井下图像处理算法研究30、一种基于先验知识的弧焊机器人图像处理方法31、电子信息图像处理与卫星遥感技术在船舶目标识别中的应用32、基于图像处理的变电站视频智能分析研究33、基于图像处理的前方行驶车辆速度测量方法34、基于图像处理的小麦叶绿素估测模型研究35、医学影像技术专业数字图像处理与MATLAB教学探索36、深度学习在图像处理领域中的应用综述37、增强图像处理算法在在线加工圆形零件轮廓识别中的应用研究38、一种计算机视觉算法的图像处理技术39、人工神经网络和图像处理技术在叶绿素含量检测中的应用40、Python在图像处理中的应用41、膜计算在图像处理领域应用研究综述42、基于数学形态学的路面裂缝图像处理技术43、SVM在高光谱图像处理中的应用综述44、基于图像处理弓网燃弧检测研究45、基于嵌入式图像处理系统的鱼类轨迹跟踪46、图像处理中处理重叠椭圆轮廓的改进算法47、计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用研究48、基于三维图像处理的虚拟人物重构改进方法49、基于图像处理技术的艺术设计系统设计与实现50、卷积神经网络在图像处理方面的应用图像处理论文题目三：51、基于机器视觉的草莓图像处理研究52、智能摄影测量和图像处理在高分辨率光学遥感影像处理中的应用——CRC-AGIP实验室的案例53、基于图像处理的数控机床运动控制系统54、基于MATLAB图像处理的高速铁路异物侵限检测技术研究55、金属断口图像处理研究进展56、一种基于图像处理的船舶水尺标志识别方法57、基于图像处理的位移测量传感器设计58、基于Matlab GUI的图像处理演示平台设计59、计算机图形学与图像处理的融合课程方案60、基于matlab和小波分析“一体化”法在医学图像处理中应用61、基于DSP6455实时红外图像处理仿真平台设计62、基于FPGA的图像处理系统设计与实现63、图像处理与识别技术的发展及应用分析64、一种基于图像处理的表面故障裂纹检测系统65、基于深度图像处理技术的类圆形重叠颗粒计数66、基于MATLAB GUI的图像处理实验系统设计67、基于图像处理的围岩分级测量实验教学系统开发68、基于Qt的数字图像处理实验演示系统69、基于图像处理的成形砂轮激光切向整形系统算法与实现70、基于数字图像处理的液位测量系统的研究与实现71、基于LabVIEW图像处理的动态拉出值检测方法72、基于稀疏分解和背景差分融合方法的图像处理技术73、基于图像处理的输电线路导线表面损伤特征研究74、基于RFID和图像处理的奶牛测产系统设计75、木质文物三维断层扫描图像处理图像处理论文题目四：76、基于DR图像处理技术的肺部异常检测概述77、基于图像处理技术的火灾识别方法的应用与研究78、基于图像处理技术的等离子体射流稳定性分析79、基于图像处理的光弹应力测量实验80、基于图像处理的轮轴探伤系统对铁路安全的控制研究81、基于HALCON的印花鞋面剪裁图像处理系统设计82、应用图像处理的纱线黑板毛羽量检测与评价83、图像处理技术在车牌识别中的研究84、基于图像处理的印刷板打孔定位与实现85、底吹过程中基于图像处理技术的气泡直径分布特性86、基于图像处理的风电叶片裂纹检测系统设计87、基于图像处理技术的房屋裂缝宽度变化实时监测研究88、智能驾驶汽车视觉图像处理技术89、基于图像处理技术的中药饮片识别研究90、计算机图形图像处理相关技术探讨91、VR全景图像处理技术研究92、人工智能算法在图像处理中的应用93、图像处理技术在激光熔池温度检测的应用94、基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量95、学术导向的图像处理课程教学改革96、基于PIV图像处理法的管内低浓度液固两相流颗粒运动特性研究97、焊接缺陷的X射线自动检测图像处理98、基于LabVIEW和MATLAB的数字图像处理实验教学研究99、基于图像处理的大蒜蒜种品质无损分级方法研究100、基于数字图像处理技术的再生混凝土数值模拟图像处理论文题目五：101、基于MATLAB图像处理的中空纤维膜截面尺寸的测量102、基于图像处理的井下人员身份识别103、基于图像处理技术的隧道裂缝检测综述104、基于变形数字图像处理的土体拉伸试验装置的研发与应用105、改进Canny算法在码垛机器人视觉图像处理中的应用研究106、基于图像处理和压缩感知的鱼群低溶氧胁迫异常行为检测方法107、基于嵌入式图像处理系统的软件设计与实现108、浅析图像处理技术的实际应用109、智能数字图像处理系统的设计与实现110、基于OpenCV图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计111、机器学习在图像处理中的应用112、复合材料红外热波检测图像处理技术的研究进展113、基于数字图像处理技术的测树仪算法研究114、基于图像处理的车牌识别检测系统115、小波分析在数字图像处理中的应用116、CMOS相机采集的激光测距图像处理方法研究117、基于图像处理的四旋翼自主跟踪智能车设计118、基于图像处理和无人机的反窃电精准取证系统的设计与实现119、基于小波变换的模糊图像处理系统设计与实现120、基于图像处理的鱼群运动监测方法研究121、图像处理中拉普拉斯矩阵的稀疏化处理122、利用Cryo-SEM和图像处理技术评价老化和再生沥青低温抗裂性的新方法123、基于数字图像处理技术的多孔沥青混合料细观空隙特征规律。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理技术是应用于计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域的一种技术，用于改善或增强图像的质量、可视性、信息含量或拟合特定需求。
在当今信息技术快速发展的时代，图像处理技术已被越来越广泛地应用于医学、军事、安全监控、遥感、交通、广告等领域。
一、图像处理的基本流程1、获取图像首先需要获得图像，其方式很多。
例如，用专业摄像机或手机或扫描仪捕获图像。
另外，从互联网或其他共享资源中获取的图像也可以作为处理对象。
2、预处理图像在采集到图像数据后，需要对图像进行预处理。
这主要是为了去除噪声和畸变，以便更好地处理图像数据。
一些常见的操作包括滤波、均衡化、归一化和旋转等。
3、分割图像将图像分成若干个区域，通过分析这些区域来获取有用的信息。
分割可以基于颜色、亮度、纹理、图像特征、形状等进行。
4、提取特征提取图像中的特征是使用智能算法和其他技术来描述图像中重要的信息。
这些特征可以是纹理、边缘、角点或其他模式，并且可以用来判断图片是否满足特定要求。
5、抽取结构信息对于一些需要对图像进行量化和分析的应用，可以从图像中提取出具有代表性的结构信息。
应用某些算法，通过获取的特征和结构信息来分析图像。
根据分析的结果，可以识别物体、建立模型、人机交互等等。
图像滤波是一种常用的基本方法，它主要用于去除图像中的噪声。
常见的滤波方法有平均滤波、高斯滤波、中值滤波等。
图像增强技术是指通过算法将低质量的图像improved以获得更高质量的图像，例如提高对比度、清晰度、亮度等。
图像压缩是将数字图像压缩到尽可能小的空间，使其更容易存储和传输。
最常用的压缩方式是JPEG和PNG。
图像分割是将图像分割成不同的部分，每个部分对应相应的特征，这些部分组成面向目标识别和跟踪的区域。
常用而有效的算法包括K均值聚类、分水岭算法等。
特征提取是将图像中的信息抽象化作为特定可识别模式。
从图像中提取特征通常需要使用泛函分析和模式识别技术。
6、目标识别目标识别即在图像中找到和辨识特定目标，它应用于许多领域，例如医疗图像识别、移动机器人、军事目标等重要领域。
数字图像处理-图像基本运算
数字图像处理_图像基本运算图像基本运算1点运算线性点运算是指输⼊图像的灰度级与输出图像呈线性关系。
s=ar+b（r为输⼊灰度值，s为相应点的输出灰度值）。
当a=1，b=0时，新图像与原图像相同；当a=1，b≠0时，新图像是原图像所有像素的灰度值上移或下移，是整个图像在显⽰时更亮或更暗；当a＞1时，新图像对⽐度增加；当a＜1时，新图像对⽐度降低；当a＜0时，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补； ⾮线性点运算是指输⼊与输出为⾮线性关系，常见的⾮线性灰度变换为对数变换和幂次变换，对数变换⼀般形式为：s=clog（1+r）其中c为⼀常数，并假设r≥0.此变换使窄带低灰度输⼊图像映射为宽带输出值，相对的是输出灰度的⾼调整。
1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 J=0.3*x+50/255;6 subplot(2,2,2);7 imshow(J);8 title('线性点变换');9 subplot(2,2,3);10 x1=im2double(x);11 H=2*log(1+x1);12 imshow(H)13 title('⾮线性点运算');%对数运算幂次变换⼀般形式：s=cr^γ幂级数γ部分值把窄带暗值映射到宽带输出值下⾯是⾮线性点运算的幂运算1 I=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1);3 imshow(I);title('原始图像','fontsize',9);4 subplot(2,2,2);5 imshow(imadjust(I,[],[],0.5));title('Gamma=0.5');7 imshow(imadjust(I,[],[],1));title('Gamma=1');8 subplot(2,2,4);9 imshow(imadjust(I,[],[],1.5));title('Gamma=1.5');2代数运算和逻辑运算加法运算去噪处理1 clear all2 i=imread('lenagray.jpg');3 imshow(i)4 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);5 [m,n]=size(i);6 k=zeros(m,n);7for l=1:1008 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);9 j1=im2double(j);10 k=k+j1;11 End12 k=k/100;13 subplot(1,3,1),imshow(i),title('原始图像')14 subplot(1,3,2),imshow(j),title('加噪图像')15 subplot(1,3,3),imshow(k),title(‘求平均后的减法运算提取噪声1 I=imread(‘lena.jpg’);2 J=imnoise (I,‘lena.jpg’,0,0.02);3 K=imsubtract(J,I);4 K1=255-K;5 figure;imshow(I);7 figure;imshow(K1);乘法运算改变图像灰度级1 I=imread('D:/picture/SunShangXiang.jpg')2 I=im2double(I);3 J=immultiply(I,1.2);4 K=immultiply(I,2);5 subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imshow(J);6 subplot(1,3,3);imshow(K);逻辑运算1 A=zeros(128);2 A(40:67,60:100)=1;3 figure(1)4 imshow(A);5 B=zeros(128);6 B(50:80,40:70)=1;7 figure(2)8 imshow(2);9 C=and(A,B);%与10 figure(3);11 imshow(3);12 D=or(A,B);%或13 figure(4);14 imshow(4);15 E=not(A);%⾮16 figure(5);17 imshow(E);3⼏何运算平移运算实现图像的平移1 I=imread('lenagray.jpg');2 subplot(1,2,1);3 imshow(I);4 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);5 a=20;b=20;6for i=1:M7for j=1:N8if((i-a>0)&(i-a<M)&(j-b>0)&(j-b<N)) 9 g(i,j)=I(i-a,j-b);10else11 g(i,j)=0;12 end13 end14 end15 subplot(1,2,2);imshow(uint8(g));⽔平镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(i,N-j+1);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));垂直镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(M-i+1,j);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));图像的旋转1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 imshow(x);3 j=imrotate(x,45,'bilinear');4 k=imrotate(x,45,'bilinear','crop');5 subplot(1,3,1),imshow(x);6 title(‘原图')7 subplot(1,3,2),imshow(j);8 title(‘旋转图(显⽰全部)')9 subplot(1,3,3),imshow(k);10 title(‘旋转图(截取局部)')⼏种插值法⽐较1 i=imread('lena.jpg');2 j1=imresize(i,10,'nearest');3 j2=imresize(i,10,'bilinear');4 j3=imresize(i,10,'bicubic');5 subplot(1,4,1),imshow(i);title(‘原始图像')6 subplot(1,4,2),imshow(j1);title(‘最近邻法')7 subplot(1,4,3),imshow(j2);title(‘双线性插值法')8 subplot(1,4,4),imshow(j3);title(‘三次内插法')放缩变换1 x=imread('D:/picture/ZiXia.jpg')2 subplot(2,3,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 Large=imresize(x,1.5);6 subplot(2,3,2)7 imshow(Large);8 title('扩⼤为1.5');9 Small=imresize(x,0.1);10 subplot(2,3,3)11 imshow(Small);12 title('缩⼩为0.3');13 subplot(2,3,4)14 df=imresize(x,[600700],'nearest');15 imshow(df)16 title('600*700');17 df1=imresize(x,[300400],'nearest');18 subplot(2,3,5)19 imshow(df1)20 title('300*400');后记：（1）MATLAB基础知识回顾1：crtl+R是对选中的区域注释，ctrl+T是取消注释2：有的代码中点运算如O=a.*I+b/255 ，其中b除以255原因是：灰度数据有两种表式⽅法：⼀种是⽤unit8类型，取值0~255；另⼀种是double类型，取值0~1。
如何进行MATLAB图像处理
如何进行MATLAB图像处理一、引言图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。
而MATLAB是一种强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并探讨一些常见的图像处理技术。
二、图像处理基础在开始使用MATLAB进行图像处理之前，我们需要了解一些基础知识。
一个图像通常由像素组成，每个像素都有一个灰度值或者RGB（红绿蓝）三个通道的值。
图像的处理可以分为两个主要方面：空间域处理和频域处理。
1. 空间域处理空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作，常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。
例如，要调整图像的亮度，可以使用imadjust函数。
该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围，实现亮度的增强或者降低。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围imshow(J); % 显示图像```2. 频域处理频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理，常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。
MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。
例如，要对图像进行傅里叶变换，可以使用fft2函数。
该函数将图像转换为频率域表示，可以进一步进行滤波等处理。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像F = fft2(I); % 傅里叶变换F = fftshift(F); % 频率域中心化imshow(log(1 + abs(F)),[]); % 显示频率域图像```三、图像处理技术了解了图像处理的基础知识后，我们可以探索一些常见的图像处理技术。
以下将介绍几个常用的技术，并给出相应的MATLAB代码示例。
数字图像处理技术的应用
数字图像处理技术的应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非常重要、十分常用的技术手段。
数字图像处理技术可以通过对图像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。
数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图像处理技术应用于以下几个领域。
I. 医学影像图像处理技术医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。
医学影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对人体的分析和诊断能力。
例如，数字图像处理技术通过制定影像分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类医学研究的发展。
II. 工业制造图像处理技术工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。
数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对生产线和零件的识别和检测。
例如，数字图像处理技术可以采用特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。
III. 机器人视觉图像处理技术机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中自主地完成指定任务。
数字图像处理技术是机器人视觉图像处理技术的重要支持技术。
例如，许多机器人在执行不同任务时，往往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任务的完成。
IV. 建筑监控图像处理技术现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。
数字图像处理技术可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事件检测、目标识别、物体跟踪等操作。
遥感数字图像处理：遥感数字图像处理(62页)
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
数字图像处理技术及其应用
数字图像处理技术及其应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术也相应的得到了极大的发展与应用。
数字图像处理技术主要是指通过计算机和相关技术对数字图像进行处理、分析和输出的一种技术体系。
数字图像处理技术可以广泛应用于医学图像、地质图像、工业检测等领域。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、图像处理的步骤和主要技术等方面来探讨数字图像处理技术的应用。
数字图像处理的基础知识数字图像通常由一个像素阵列（Pixel Array）表示，也就是由一个个长度和宽度都为1的小方块构成的矩阵。
每个像素都代表一个灰度值或者RGB（红、绿、蓝）三元组表示颜色的数值。
数字图像的大小通常由像素数目来衡量，例如800x800。
数字图像处理的步骤数字图像处理一般包括如下步骤：采集、预处理、分割、特征提取、识别等。
采集是将光学或者电子学设备产生的信号转化为数字信号的过程。
数字摄像机和扫描仪是数字图像采集过程中经常使用的设备之一。
采集到的图像往往需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、平滑、锐化等处理。
去噪是为了消除图像采集过程中所产生的噪声，使图像更加清晰。
图像平滑处理可以在保证图像边缘清晰的情况下消除图像的细节节，使得图像更加具有可视化效果。
锐化处理可以使图像更加清晰。
分割是将图像分成多个部分的过程。
分割的目的是提取出需要处理的物体，进而进行下一步的处理。
分割的方法可以是基于阈值、基于边缘、基于区域或者基于神经网络等等。
特征提取是根据图像的特征进行处理的过程。
通常可以提取图像的边缘、灰度、形状等特征信息。
提取的特征信息是后面的识别过程的一项重要的依据。
识别是根据特征信息以及处理算法来判断图像是否符合某种条件的过程。
识别的方法可以是基于模板匹配、基于统计分析、基于人工神经网络等等。
识别的结果通常是进行分类、定量分析、计算等处理。
数字图像处理的主要技术数字图像处理技术包括基本处理、图像分析、图像增强、图像编码和压缩、图像恢复和重建等方面。
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第34卷第2期2009年2月武汉大学学报・信息科学版GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityVol.34No.2Feb.2009
收稿日期:2008212201。文章编号:167128860(2009)0220127204文献标志码:A
论基于实景影像的城市空间信息服务———以影像城市・武汉为例
李德仁1 沈 欣1(1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)摘 要:从市民的衣食住行对城市地理信息服务的需求、下一代互联网与Web2.0可能提供的机遇出发,提出了一种基于实景影像的城市空间信息服务新模式。重点介绍了已在中国电信网上运行的影像城市・武汉网站,介绍了基于实景影像的城市空间信息服务的各种功能,阐述了产业化发展的可行性。关键词:基于位置的服务;实景影像;可量测实景影像;空间信息服务中图法分类号:P208
随着信息技术的飞速发展,基于位置的服务(locationbasedservices,LBS)已经成为当今空间信息服务的重要途径,而以网格技术为代表的第三次Internet浪潮为空间信息服务的社会化提供了机遇。本文引入可量测实景影像(digitalmeasurableimage,DMI)[1,2],提出一种新的空间信息服务模式,以在中国电信网上发布的影像城市・武汉(map.wuhan.net.cn)为例,介绍了基于实景影像的空间信息服务的功能和特色,并对其产业化发展提出了建议。1 什么是LBSLBS,全称是locationbasedservices,就是基于位置的服务[325],是指通过通信网络的配合,确定用户的实际地理位置,从而提供用户所需要的与位置相关的信息。LBS是空间信息服务社会化的一种重要形式。据联合国科学家统计,人类80%以上的信息与空间信息有关。长期以来,人类主要依赖地图获取需要的空间位置信息,但地图难以对普通大众提供个性化的位置服务;另一方面,定位技术、移动通信技术、GIS技术和互联网技术等信息技术的飞速发展,为位置信息服务提供了有效的技术支撑。在市场和技术的双重驱动之下,一种能更好地承载丰富信息、提供人性化服务的载体———LBS迅速发展起来。LBS可为各种用户提供丰富的位置信息,已广泛应用到应急响应、物流管理、人员及设备调度中。近年来,LBS的发展十分迅猛,与传统GIS
相比,其市场规模的增长呈二次抛物线发展,LBS
将成为SMS短信之后增值应用的杀手锏。
2 下一代互联网和Web2.0给空间信息服务带来的机遇
网络(第三代互联网)、通信(3G)技术的快速发展以及GoogleEarth的问世使得原本只有专业用户才能使用的地理信息和3S技术走入寻常百姓的生活,互联网用户都能够在一套统一的空间信息服务框架下开展各种工作,共享空间信息服务带来的便利。这种公众化的空间信息服务将大大促进地理信息的应用和普及,大幅减少应用过程的资金投入,从而拉动整个空间信息产业链的增长。第三次Internet浪潮下的Web2.0以及相应技术体系为空间信息服务带来全新的理念。Web2.0为用户提供的各种服务具备体验性、沟通性、差异性、创造性和关联性等。对空间信息服务而言,可视是体验性的基础(如GoogleEarth、武汉大学学报・信息科学版2009年2月MicrosoftVirtualEarth),按需可量测是创造性和差异性的保障,时空可挖掘则为关联性的专业应用提供技术保障。基于空间信息网格的服务平台可有效融合集成Web2.0技术(如Ajax)[6],为用户提供互动的信息服务。在3G和Web2.0为代表的通信、互联网技术飞速发展的背景下,空间信息服务的发展面临巨大机遇。可以预见,空间信息服务将利用这些先进技术,通过可查询、可视化、可量测和可挖掘等手段为人们的日常生活提供更多便利。3 DMI及其特点3.1 基于4D产品的空间信息服务的不足当前,空间信息服务平台主要依赖于传统的4D产品,即数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)、数字线划地图(DLG)和数字栅格地图(DRG)作为数据源。这些产品是由测绘作业员根据规范从原始航空/航天影像上采集、加工制成的。4D产品是有限的基础信息集,称为基础地理信息,难以满足不同行业和大众对空间信息的需求。空间信息服务的对象往往需要满足其特定需求的信息,如电力部门的电力设施、市政城管的市政设施、公安部门的重点布防设施(消防栓、门牌号码)、交通部门的交通信息、个性化的位置需求(如商场最近的肯德基位置),这些均无法涵盖在传统的4D产品中。3.2 可量测实景影像的特点如何克服传统4D产品所导致的空间信息服务的缺陷?笔者认为,可引入DMI,利用DMI所提供信息的现实性、完整性、可判读和可量测性,结合传统的4D产品(5D产品的集成),就能够弥补4D产品在空间信息服务实用化和大众化中的不足。DMI[1,2,7]是指一体化集成、融合、管理的时空序列上的具有像片绝对方位元素的航空、航天、地面立体影像的统称。通过相应的应用软件、插件和API,能够让用户按照其需要在其专业应用系统上,利用DMI进行直接浏览、相对测量(高度、坡度等)、绝对定位解析测量和属性注记信息挖掘。此外,航空、航天立体影像的垂直摄影与人类的视觉习惯差异较大,而且它不包含垂直于地面的第三维街景信息,要实现可视、可量测、可挖掘需要进行专门训练。DMI中的地面实景立体像对符合近地面人类活动的视觉习惯,可提供给公众符合习惯的信息(如店面实景图)。因此,DMI是满足Web2.0的新型数字化产品,体现了从专业人员按规范量测到广大用户按需要量测的跨越,体现了地理信息系统到空间信息服务的发展趋势。在充分利用DMI可量测、可挖掘特性的基础上,高效集成传统4D产品,就能够为各行业提供专业化的空间信息服务,搭建满足信息化社会需求的“数字地球”空间信息平台。3.3 基于实景影像的空间信息服务空间信息服务较之地理信息系统的一个重要进步就是从简单地提供数据到提供服务,为不同需求的用户提供个性化的解决方案。基于实景影像的空间信息服务的优势主要有以下3个方面。1)提升空间信息服务的信息量。可量测实
景影像上可提供城市景观的立面图像信息,这些可视、可量测和可挖掘的自然和社会信息能够弥补4D影像中不能包含的大量细节信息。2)满足聚焦服务、按需测量的要求。能满足
不同行业用户对空间信息的需求,可在传统的4D
产品与用户需求之间起到桥梁作用。3)提高空间信息服务的准确性。实景影像
采集工期短,现势性强,数据更新快。
4 基于实景影像的空间信息服务的实例———影像城市・武汉网站
笔者以2007年12月开通的影像城市・武汉网站[7]为例,对基于实景影像的空间信息服务进行介绍。作为中国第一个覆盖城市面积最大、最完整的城市地图公共信息平台,其数据量达到2
TB以上,并创建了30万个兴趣点,可为个人、企业和政府等应用提供基于实景影像的空间信息服务,网站主页见图1。
图1 影像城市・武汉首页Fig.1 HomepageofCityImage・Wuhan
基于实景影像,影像城市・武汉为互联网用户提供了诸多便捷的空间信息服务。该系统的主要特色如下。
821 第34卷第2期李德仁等:论基于实景影像的城市空间信息服务———以影像城市・武汉为例1)丰富的地图搜索信息。与传统的电子地
图搜索功能相比,该网站提供了按类别、地区搜索目标的实景影像。对于主要商业区和景点还可进行全景图片的展现,大大提高了用户的沉浸感。公众还可利用实景图片了解查询地点周边环境的相关信息。图2为查询景点后360°全景图片展示的界面。图2 地图搜索界面Fig.2 FrameofLocationSearching2)街景视频导航功能。该网站的导航功能除提供传统电子地图导航外,还增加了基于实景影像的街景导航功能。只要输入或在地图上选中起点和终点,便可获得街景影像辅助的导航服务(见图3)。图3 视频导航界面Fig.3 FrameofVideoNavigation从图中可以看出,网页左上方导航窗口中显示的就是电子地图中导航标所在位置的道路实景视频,网页右方详细指明了行进路线与转弯次数、里程及路口处实景图像,这种新的导航模式可提高导航服务的实用性。3)基于影像/地图的标注和虚拟广告。利用Web2.0技术提供的便利,企业用户可以在注册付费后,利用标注功能对企业和品牌进行标注。目前该网站提供了地图、影像等多种形式的标注,注册企业可动态地发布商业信息(如文字信息、图片、实景影像等,见图4);公众也可以利用标注功能免费发布与空间位置相关的图像、文字信息,分享空间信息服务带来的便利。
图4 用户进行地图标注Fig.4 AnnotationbyUser
随着3G时代的到来,影像城市・武汉网站将会支持通过3G移动终端(手机、PDA等)的空间信息服务发布,最终实现为移动和固定终端提供基于实景影像的空间信息服务。
5 基于实景影像的城市空间信息服务的产业化道路
影像城市・武汉网站就是在空间信息服务社会化这一背景下的一种有益尝试。网站运行以来,已取得了良好的社会效益和经济效益。广大市民能够通过免费使用网站提供的地图服务方便地获得有用信息,提高物质文化生活质量;企业也可以通过注册交费使用标注功能,对其品牌进行宣传推广。目前,该网站已经将30万商家作为兴趣点,可为其提供各种图形、影像标注和广告发布,从而为企业创造更多的商机;另一方面,随着企业的更多标注,又为广大市民提供了愈来愈多的有关衣食住行的信息。基于实景影像的城市空间信息服务的发布,大大丰富了通信增值服务的内容,可成为通信产业新的增长点。该系统运行模式是公众用户免费,发布信息和标注的企业支付很少的费用(如每年数百元的广告费),但一个大城市可由此得到数千万乃至上亿元的广告收入,达到经济效益和社会效益的“双赢”。由此可见,基于实景影像的空间信息服务已具备了产业化发展的条件。随着空间信息社会化的不断深入,基于实景影像的空间信息服务必将走上一条快车道,未来会有更多的城市推出更多更新的空间信息服务。笔者认为,基于实景影像的空间信息服务产业化
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