利用梯度相位提取图像中的直线
ge磁共振的相位编码方向 -回复
ge磁共振的相位编码方向-回复ge磁共振的相位编码方向，指的是在磁共振成像中，通过改变梯度磁场的方向来实现图像的相位编码。
本文将从磁共振成像原理、相位编码方法、相位编码方向、实验设计等多个方面逐步回答这个问题。
磁共振成像是一种利用核磁共振原理进行影像学检查的方法，它通过对组织中的原子核进行激发和信号检测，从而获得人体内部的结构和功能信息。
在磁共振成像过程中，梯度磁场起到了非常重要的作用，它能够提供不同区域的空间定位信息。
为了实现图像的相位编码，可以利用梯度磁场改变磁共振信号的相位。
相位编码方法可以分为频率编码和相位编码两种。
在频率编码中，利用梯度磁场的变化来改变激发脉冲的频率，从而实现不同位置的空间编码。
而在相位编码中，改变的是梯度磁场的方向，通过调整相位编码梯度脉冲的时序和幅度，进而改变图像的相位信息。
那么，相位编码方向在ge磁共振中如何选择呢？在ge磁共振中，通常采用的是二维或三维编码方式，其中常用的相位编码方向包括x轴、y轴和z轴方向。
首先来看x轴方向的相位编码。
当相位编码梯度梯度磁场与x轴平行时，通过改变相位编码梯度脉冲的时序和幅度，可以实现x轴方向上的空间编码。
在图像重建过程中，通过对不同时间点的信号进行采样和处理，可以还原出x轴方向上的图像信息。
接着是y轴方向的相位编码。
当相位编码梯度梯度磁场与y轴平行时，同样可以实现y轴方向上的空间编码。
在图像重建过程中，通过对不同时间点的信号进行采样和处理，可以还原出y轴方向上的图像信息。
最后是z轴方向的相位编码。
当相位编码梯度磁场与z轴平行时，可以实现z轴方向上的空间编码。
在图像重建过程中，通过对不同时间点的信号进行采样和处理，可以还原出z轴方向上的图像信息。
在实际的磁共振成像实验中，如何选择适当的相位编码方向呢？一般来说，选择相位编码方向时需要考虑到多个因素，如需要观察的解剖部位、疾病的特点、成像时间等。
不同的相位编码方向可能会对图像的分辨率、对比度等方面产生影响。
傅里叶变换轮廓术中相位与梯度的关系
傅里叶变换轮廓术中相位与梯度的关系傅里叶变换轮廓术是一种中医传统疗法，它通过通过分析人体微波辐射、热红外辐射及电信号来研究人体机能状况，诊断疾病。
而在傅里叶变换轮廓术中，相位与梯度是两个比较重要的参数。
本文将围绕这两个参数展开讨论，以探究它们之间的关系。
傅里叶变换是一种数学工具，可以将信号分解成不同的频率和振幅。
傅里叶变换的结果包括实部和虚部两部分，其中相位就是实部和虚部之间的差别，用角度表示。
在傅里叶变换轮廓术中，相位可以用来描述不同部位的生物电活动的时相特征。
相位的变化情况可以反映出生物体内部的各种变化，如脏器的功能状态、神经末梢的兴奋程度等。
而梯度则是指傅里叶变换结果中频率间的差别，表示信号随着时间变化的速度。
在傅里叶变换轮廓术中，梯度可以用来观察身体各种生物波活动变化的速度和程度，以及某个部位在不同时期的活动区域变化。
梯度的变化是生物体内部变化的主要响应特征。
梯度越大，代表生物体内部的变化越剧烈，反之则越平稳。
相位与梯度之间存在一种相互关系，即相位变化快的地方，梯度就会相应变大。
相位的变化快慢会反映出生物体内部变化的速度，因此梯度的变化快慢也与生物体内部变化的速度有关。
这意味着傅里叶变换轮廓术中可以通过观察相位和梯度的变化趋势，来对生物体内部的状况进行分析和诊断。
在傅里叶变换轮廓术中，相位与梯度是非常重要的参数。
通过分析它们的关系，我们可以更好地理解生物体内部的变化趋势以及不同部位的活动状况。
这些信息可以帮助医生更准确地诊断疾病，为患者提供更有效的治疗方案。
总之，傅里叶变换轮廓术中的相位和梯度是两个十分重要的参数，它们反映出生物体内部变化的速度和时相特征。
分析它们之间的关系可以帮助我们更好地了解身体的活动情况，进而提供更有效的医疗服务。
基于岩石表面图像的特征提取和处理方法研究2
基于岩石表面图像的特征提取和处理方法研究郭强1，葛修润1，2(1.上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海 200240; 2. 中国科学院武汉岩土力学研究所，湖北武汉 430071)摘要：岩石图像节理特征提取结果往往存在线条过多或中断的情况，与实际节理裂隙分布存在较大的差异。
文中在对多种方法对比的基础上提出了系统的节理提取步骤，包括图像的前期处理、二值化、边缘提取、框架提取等。
岩体表面裂隙形状多为直线或近似直线，文中用Hough变换的方式进行特征提取。
得到的结果中，直线存在大量中断或冗余的情况，为了消除冗余数据并联接中断部分，提出了3个限制条件剔除冗余线段，并给出了处理依据和流程。
为了检验这些处理方法的实际效果，采用独立开发的软件进行了验证，得到了较为满意的结果，充分说明了方法的可靠性。
关键词：岩石表面图像，特征提取，Hough变换Character Extraction and Corresponding Processing Basing onRock Surface ImageGUO Qiang1，Gexiurun1，2(1. School of Naval Architecture，Ocean and Civil Engineering，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai200240，China; 2. State Key Laboratory of Rock and Soil Mechanics，Institute of Rock and Soil Mechanics，Chinese Academy of Sciences，Wuhan，Hubei430071，China；)Abstract: The result of joints character extracted from rock’s surface image usually includes redundant or interrupted curves, which makes the result different from the real seal-distribution. Basing on comparison of some methods, this article proposes systematic seal extraction processes, including advance process, binarization, edge extraction and frame extraction. The shapes of the most joints are line and curve close to line, so in this article the Hough transform method is used to extract the characters. Among the extracted results, there are many redundant lines. The article proposes three restrictions as well as corresponding process to erase them. In order to tests the consequence of the methods proposed, it develops the special software and get the satisfactory results, which prove the reliability of the methods proposed.Key words：Rock surface image, Character extraction, Hough Transform1 引言岩石表面节理裂是影响岩土工程的一项重要内容，而无接触测量的图像技术由于精度好、效率高，近年已经广泛地被用到了岩石节理裂隙的勘察中。
线特征的提取与定位算法
x cos y sin
图像空间
参数空间
映射
正弦 曲线
正弦曲线共线
Hough变换步骤
对影像进行预处理提取特征并计算其梯度方向. 将(，)参数平面量化，设置二维累计矩阵H(i， j).
ij
边缘细化，即在边缘点的梯度方向上保留极值 点而剔除那些非极值点. 对每一边缘点，以其梯度方向为中心，设置 一小区间[-o，+o].
0 1 0
1 4 1
0 1 0
i, j
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核 掩膜
0 1 0
1 4 1
0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
《摄影测量学》
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取 • 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法 特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
常用方法有差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等
房屋的提取
道路的提取
线的灰度 特征
一、微分算子
1．梯度算子
G g ( x, y ) g x g y
g 2 g G ( x, y ) m agG ( ) ( ) y x
2 g 2g x
2
2g y 2
2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j ) ( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1, j g i 1, j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
磁共振成像基本原理解读之二十一：EPI读取方式（一）
磁共振成像基本原理解读之⼆⼗⼀：EPI读取⽅式（⼀）在⾃旋回波序列家族中我们讨论了快速⾃旋回波序列，事实上这是利⽤⼀连串的聚焦脉冲实现了回波链（Echo train）采集⽅式。
在FSE序列中的这种回波链采集技术⼤⼤提升了⾃旋回波序列的采集速度，使得很多基于⾃旋回波序列的临床应⽤成为可能。
当然，这⾥笔者要强调⼀下在⾃旋回波序列中对于所采集的多个回波有两种不同的“利⽤”⽅式：⼀种利⽤⽅式是多回波中各个回波⽤以填充不同的K空间平⾯，这样如果采集了四个回波最后就形成了四组不同对⽐的图像。
另⼀种处理⽅式就是所采集的回波都⽤于同⼀K空间填充，这就是FSE序列读取⽅式。
FSE序列⼤⼤提⾼了图像的采集速度，但同时也带来⼀些固有的问题。
如图像对⽐度模糊效应、J耦合效应减弱导致的脂肪信号升⾼以及相位错误导致的伪影等等，不过这些问题通过细节的改进都明显得以改善。
与FSE序列相对应，采⽤单独的梯度回波信号读取⽅法能不能也实现回波链技术采集呢？答案是肯定的，这就是我们今天要隆重介绍的EPI信号采集⽅式。
EPI不是⼀个单独的序列⽽是信号读取的⼀种⽅法，这是笔者在这⾥最想强调的⼀个概念。
虽然如此较真似乎不太必要，但我还是觉得概念越清晰对我们临床应⽤越有帮助。
EPI是采⽤连续的读出梯度场极性反转来进⾏的回波链采集⽅式，然⽽这⼀连串的梯度回波信号是在什么弛豫影响下所形成的信号包络？据此，EPI信号读取可以分为两种：⼀种是与⾃旋回波序列（SE）相结合；另⼀种是与梯度回波序列（GRE）相结合。
与SE序列相结合的EPI读取⽅式其磁敏感效应相对轻⼀些，⽽与GRE序列相结合的EPI读取⽅式则可以表现出更明显的磁敏感效应。
在临床实际⼯作中有时我们可能会有不同的选择，然⽽⽆论选择哪种主序列，⼀定要明确所要达到的临床⽬的，只有这样才能做到有的放⽮。
关于EPI信号读取有⼏个重要的概念需要深⼊了解和理解：01K空间填充⽅式：这⾥所说的EPI的K空间填充⽅式也就是EPI信号读取过程中相位编码梯度的施加⽅法。
自动对焦原理及方法
科技信息２００８年第１３期ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ１．引言自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一，在照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。
自动对焦技术从２０世纪７０年代后期发展起来，到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用。
对焦机构就是用来调节镜头和ＣＣＤ之间的距离，使得像平面落在ＣＣＤ的成像表面。
２．自动对焦的分类从基本原理来说，自动对焦可以分成两大类：一类是基于镜头与被拍摄目标之间距离测量的测距自动对焦，另一类是基于对焦屏上成像清晰的聚焦检测自动对焦。
２．１测距方法测距对焦主要有红外线测距法和超声波测距法。
（１）红外线测距法该方法的原理是由照相机主动发射红外线作为测距光源，并由红外发光二极管间构成的几何关系，然后计算出对焦距离。
（２）超声波测距法该方法是根据超声波在相机和被摄物之间传播的时间进行测距的。
相机上分别装有超声波的发射和接收装置，工作时由超声振动发生器发出持续超声波，超声波到达被摄体后，立即返回被接收器感知，然后由集成电路根据超声波的往返时间来计算确定对焦距离。
红外线式和超声波式自动对焦是利用主动发射光波或声波进行测距的，称之为主动式自动对焦。
２．２聚焦检测方法（１）对比度法该方法是通过检测图像的轮廓边缘实现自动对焦的。
图像的轮廓边缘越清晰，则它的亮度梯度就越大，或者说边缘处景物和背景之间的对比度就越大。
反之，失焦的图像，轮廓边缘模糊不清，亮度梯度或对比度下降；失焦越远，对比度越低。
利用这个原理，将两个光电检测器放在ＣＣＤ前后相等距离处，被摄影物的图像经过分光同时成在这两个检测器上，分别输出其成像的对比度。
当两个检测器所输出的对比度相差的绝对值最小时，说明对焦的像面刚好在两个检测器中间，即和ＣＣＤ的成像表面接近，于是对焦完成。
（２）相位法该方法是通过检测像的偏移量实现自动调焦的。
在感光ＣＣＤ的位置放置一个由平行线条组成的网格板，线条相继为透光和不透光。
磁共振相位编码
磁共振相位编码磁共振相位编码是一种用于医学磁共振成像（MRI）的新技术，它可以提高成像的分辨率和对比度。
本文将介绍磁共振相位编码的工作原理、优势和应用。
磁共振成像利用强磁场和无线电波来生成人体内部的详细图像。
在传统磁共振成像中，体素（体积像素）的位置信息是通过梯度磁场来编码的，这种编码方式可以实现高分辨率的成像，但同时也有一些限制。
磁共振相位编码作为一种改进的成像技术，可以突破传统编码方式的限制，提供更好的图像质量。
磁共振相位编码利用磁共振信号的相位信息来确定体素的位置。
在传统成像中，每个体素只包含一个相位值，而在相位编码中，每个体素内部包含多个不同相位的信号。
这些相位信号通过复数加权叠加，可以在频域中叠加得到更高的分辨率和对比度。
在磁共振相位编码中，使用了多个相位编码步骤，每个步骤产生不同相位的信号，这些信号通过FFT（快速傅里叶变换）转换到频域中。
通过叠加不同相位的信号，可以得到更多的频谱信息，从而提高图像的空间分辨率。
相位编码的一个主要优势是可以有效减少伪影。
在传统成像中，由于磁场不均匀性和组织运动等因素的干扰，图像中会出现伪影，干扰图像质量。
而相位编码可以通过多次编码和解码的过程来减少伪影，提高图像的准确度。
除了减少伪影，相位编码还可以提高图像的对比度。
通过加强不同组织之间的对比度，医生可以更准确地诊断疾病。
相位编码还可以应用于动态成像，通过捕捉细微的相位变化，可以观察动态过程的变化，比如心脏的收缩和舒张。
另一个应用领域是磁共振弥散成像。
弥散成像是一种用于观察水分子在组织中运动的成像技术，对于脑部疾病的诊断具有重要价值。
相位编码可以通过增加编码步骤和加权来提高弥散成像的空间分辨率和灵敏度，从而提高对脑部组织微小变化的检测能力。
总结起来，磁共振相位编码是一种用于提高磁共振成像质量的新技术。
相比传统的梯度编码方式，相位编码可以实现更高的分辨率和对比度。
它可以减少伪影、提高图像的空间分辨率，并广泛应用于临床诊断和科学研究中。
从遥感影像中快速提取直线方法的改进
｛ ｌｎ ｉｓ ／ ｏ ｇ Ｆ ｒｔ ／起 始点 Ｘ｝ ｌｎ Ｌ ｎ ｔ ／ ｏ ｇ ｅ ｇ ｈ； ／长 霞
ｄ ｕ ｌ ｒｃ ｝ ｏ ｂｅ Ｄｉｅ ｔ／／相 位
ｄｏ ｂｌ ｌ ｅ｝ ｕ ｅ Ｖａ ｕ
ｄ ｕ ｌ ｍＯ ｝ ／可 累加 的数值信息 ｏ ｂｅ Ｏ／
２数据结构
ｄ ｂｌ ｉ ０ｌ ｏｕ ｅ ｎｌ 游 码 是 算 法 中 最 重 要 的 一 个 数 据 结 ｄｏ ｂｌ ｍ ０ ｕ ｅ ２； 构 。传 统 的 游 码 是 指 在 同 一 行 上 的 相 互 连 ｄｏ ｂｌ ｍ ２ ｕ ｅ ０； 通 的 一 段 点 集 。以 游 码 作 为 基 本 的 处 理 单 ｄｏ ｂｌ ｉ ｌｉ ｕ ｅ ｎｌ 位 ，扫 描 到一 个 游 码 时 判 断 其 与 上 一 行 各 ｄｕ ｌ ｘ ｎ／ ｏ ｂ ｅ ｍｉ ／坐标 极值 ｌ 游 码 的 连 通 情况 ，并处 理 由新 的 连 通 所 产 ｄ ｕｂｌ ｏ ｅ ｘｍ ｉ ｎＹ｝ 生 的 集 合 合 并 。这 里 ，集 合 合 并 是 将 集 合 ｄ ｕｂｌ ｏ ｅ ｙｍｉ ｎｌ 的 数 值 特 征 累 加 得 到 合 并 后 的 集 合 的 数 值 ｄ ｕｂｌ ｏ ｅ ｙｍｉ ｎｘ； 特征 １ 。 １ ｄ ｂｌ ｏｕ ｅ ｘｍａ ｝ ｘ 本 文 对 游 码 这 一 数 据 结 构 进 行 了 改 ｄ ｕｂｌ ｏ ｅ ｘｍ ａ ｘｙ； 进， 使它 不 仅 具 有 传统 意 义 上 游码 的功 能 ， ｄ ｕｂｌ ｒ ａ ｏ ｅ ｙ ｆ ｘ ｌ 还 兼 备 存 储 集 合 连 通 信 息 和 支 持 集 数 值 特 ｄｏ ｕｂｌ ｅ ｙｍ ａ ｘｘ ｌ 征 的 功 能 。 游 码 信 息 主 要 由以 下 几 部 分 组 成 ： 始 点 、长 度 、相 位 、可 累加 的数 值 信 起 ｌ ｎ Ｎｏ ｅ ｍ ； ／区间大小 ｏｇ ｄ Ｎｕ ／ ｝ ＲＣＮｏ ｅ ｄ｝ 息 、坐 标 极 值 、支 持 区 大 小 。 由于 将 所 有 信 息 都 放 在 游 码 内存 储 ，避 免 了 同时 申 请 多 个 内 存 和 各 数据 结 构 之 间 互相 关联 的 复 ３算法流程 杂局面 。下面 给 出了在 ＶＣ ６ ０中数据结 ＋＋ ． 算 法 在一 次 扫 描 中 完 成 了 相 位 编 组 和 构的实现 。 ‘ 直 线 拟 和 的 全 部 操 作 ，而 且 得 到 的 直 线 是 当前 像 素 点 信 息 ： 有端点和斜率 的矢量直线 。 ｔ ｅ ｆ ｔ ｕｃ ｙｐ ｄｅ ｓｒ ｔ 由流 程 图 可 以 看 出 ，所 有特 征 均 由游 ｛ 码 体 现 ，使算 法 更 加 简单 。
简述梯度回波序列的原理
简述梯度回波序列的原理
梯度回波序列是核磁共振成像（MRI）技术中的一种成像序列。
它利用梯度磁场在空间上变化的特性，通过对采样信号进行频域分析，得到一个频域图像。
梯度回波序列的原理基于磁共振信号的产生和检测。
在MRI中，通过加入静态磁场、梯度磁场和射频脉冲等，可以使磁共振信号以特定的方式产生。
在梯度回波序列中，首先应用一个磁场梯度，使不同位置的原子核具有不同的旋进频率，然后用一个90的射频脉冲瞬间将这些原子核的磁化向量全部置为横向。
在一段时间后，再应用一个180的射频脉冲，将原子核的磁化向量反向翻转，然后让原子核在磁场梯度下重新旋转。
此时，由于不同位置的原子核旋进频率不同，它们在经过一段时间后的相位差就会不同。
最后，通过梯度磁场和接收线圈，将原子核发出的信号采集，并进行频域分析得到图像。
梯度回波序列的关键是通过控制梯度磁场和射频脉冲的参数，使原子核的旋进频率与位置成对应关系，从而实现位置信息的编码。
通过对梯度回波信号进行采样和处理，可以恢复出图像。
梯度回波序列的优点是可以提供高分辨率和对比度，并且可以获取多种图像权重，适用于不同的临床应用。
此外，梯度回波序列还可以用于运动成像、血管成像等多种MRI技术中。
MR名词解释及简答
MR．名词解释1．成像层面内的静止质子，如受到RF脉冲反复激励将趋于饱和，信号变弱；而垂直流入成像层面不曾受到激励的“新鲜”质子，在成像层面内受到激励并经历复相位后，则可产生比周围静止质子信号强度更高的信号，并在进入一组成像层面的第一层时最显着，这种现象称为进入现象。
2．MR成像时间较长、心脏与大血管搏动、呼吸运动、血流以及脑脊液波动等引起的伪影成为降低图像质量最常见的原因。
生理性运动伪影是因生理性周期性运动的频率与相位编码频率一致，叠加的信号在傅里叶变换时使数据发生空间错位所致，于相位编码方向上产生间断的条形或半弧形阴影。
3．是指图像中频率编码方向上出现致密线状伪影，似拉链状。
原因是额外的某一频率RF 脉冲进入扫描室，并与来自病人体内的弱信号相互干扰。
4．临界温度又称转变温度，是指超导体电阻发生突变时的温度。
临界温度是物质的本征参量。
物质不同，其Tc值也不同。
值得指出的是，类似于水银和铌(Nb)这样的金属，它们在常温下电阻很大，但在液氦温度下却呈现出超导性。
5．无源屏蔽使用的是铁磁性屏蔽体，即上面所说的软磁材料罩壳，它因不使用电流源而得名。
有房屋屏蔽、定向屏蔽、铁轭屏蔽三种。
房屋屏蔽即在磁体室的四周墙壁、地基和天花板等六面体中镶入4～8mm厚的钢板，构成封闭的磁屏蔽间；定向屏蔽是若杂散磁场的分布仅在某个方向超出了规定的限度(如5高斯)，可只在对应方向的墙壁中安装屏蔽物，形成杂散磁场的定向屏蔽；铁轭屏蔽是指直接在磁体外面周围安装铁轭(导磁材料)，作这磁通的返回路径的屏蔽方法，也称自屏蔽体。
6．在EPI：中为在一次TR期间内完成全部K空间数据填充，需要读出梯度以极快的速度进行正→负→正切换，连续读取回波，这种快速切换又称为振荡。
7．指图像中某一部分信号缺失。
主要原因是使用非90°和180°脉冲，使病人体内质子受到不均激励，也可由线圈的异常负载或线圈在某一点上的耦联引起。
8．K空间是带有空间定位编码的信息的MR信号原始数据的填充空间，所有MR图像都有相对应的K空间数据。
halcon提取直线例程
halcon提取直线例程摘要：1.直线提取在Halcon中的重要性2.Halcon中的直线提取例程介绍3.例程的具体实现步骤4.结果展示与分析正文：Halcon是一种常用的机器视觉开发软件，它具有丰富的图像处理和分析功能。
在众多功能中，直线提取是一个重要的应用方向，尤其在工业自动化和机器人领域。
本文将详细介绍Halcon中直线提取的例程。
在Halcon中，直线提取可以通过以下步骤实现：(1) 读取图像并进行预处理，如灰度化、滤波等操作，以便更好地提取直线。
(2) 利用边缘检测或边缘增强算法，如Canny、Sobel等，找到图像中的边缘。
(3) 对边缘进行连接，形成直线候选区域。
(4) 对直线候选区域进行筛选，如根据角度、长度等条件进行筛选，得到最终的直线。
下面我们通过一个具体的例子来详细说明这些步骤。
假设我们使用的是一张灰度图像，首先需要对其进行预处理，以便更好地提取直线。
我们可以使用Halcon中的滤波函数，如中值滤波、高斯滤波等，来降低噪声、消除孤立像素等。
接下来，我们需要利用边缘检测算法找到图像中的边缘。
这里我们选择使用Canny边缘检测算法。
通过计算图像的梯度幅值和方向，我们可以得到图像的边缘强度和位置。
在得到边缘后，我们需要将这些边缘连接起来，形成直线候选区域。
这里我们可以使用Halcon中的查找表（LUT）来实现。
根据边缘的位置和方向，我们可以找到与这些边缘相连的其他边缘，从而形成直线。
最后，我们需要对直线候选区域进行筛选。
根据实际需求，我们可以设置一些筛选条件，如直线的角度范围、长度等。
通过这些条件，我们可以得到最终的直线。
通过以上步骤，我们就可以使用Halcon提取图像中的直线了。
直线提取在机器视觉领域具有广泛的应用，如自动检测、测量、定位等。
相位梯度自聚焦算法
相位梯度自聚焦算法1.原理图像的相位梯度是指图像中相邻像素之间的相位差。
在一张清晰的图像中，相邻像素的相位差应该较小；而在一张模糊的图像中，相位差将较大。
利用这个特性，我们可以通过计算图像的相位梯度来确定图像的清晰度，并找到最佳对焦位置。
2.步骤2.1计算图像的一阶相位梯度首先，我们需要计算图像中每个像素点的相位梯度。
一阶相位梯度可以通过以下公式进行计算：G_x = I_x * cos(θ) + I_y * sin(θ)G_y = -I_x * sin(θ) + I_y * cos(θ)其中，G_x和G_y分别表示图像在x和y方向上的一阶相位梯度，I_x和I_y分别表示图像在x和y方向上的一阶幅度梯度，θ表示图像的相位。
2.2计算图像的二阶相位梯度接下来，我们可以根据一阶相位梯度计算图像的二阶相位梯度。
二阶相位梯度可以通过以下公式进行计算：G_xx = G_x * cos(θ) + G_y * sin(θ)G_yy = -G_x * sin(θ) + G_y * cos(θ)其中，G_xx和G_yy分别表示图像在x和y方向上的二阶相位梯度。
2.3计算图像的相位梯度幅度最后，我们可以通过计算图像的相位梯度幅度来确定图像的清晰度。
相位梯度幅度可以通过以下公式进行计算：M = sqrt(G_xx^2 + G_yy^2)其中，M表示图像的相位梯度幅度。
2.4确定最佳对焦位置最佳对焦位置可以通过寻找相位梯度幅度M的极值点来确定。
当M达到极大值时，表示图像的清晰度最高，此时对焦位置即为最佳位置。
3.应用3.1高精度3.2适用性广3.3实时性强总结：相位梯度自聚焦算法是一种通过计算图像的相位梯度来确定最佳对焦位置的方法。
它的原理是通过分析图像的相位差来确定图像的清晰度，并找到最佳对焦位置。
该算法具有高精度、适用性广和实时性强等优点，在自动对焦的应用中得到广泛应用。
利用梯度相位提取图像中的直线
利用梯度相位提取图像中的直线摘要：针对基于图像梯度幅值的直线提取算法计算量大、分辨率低的不足，本文利用梯度相位信息进行直线提取。
算法首先计算图像梯度幅值和相位，按梯度相位编组直线支持区域，然后使用改进最小二乘法拟合直线，最后根据一种新的直线判定算子判定所提取出的直线是否对应直线模型。
实验证明，本文方法能够从图像中快速准确地提取出大量直线。
关键词：梯度相位编组直线提取中图分类号：tp391.4 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2012）11-0198-031、引言直线是图像中的重要特征，更是机场、建筑物以及道路最基本的组成部分，另外，在场景匹配、立体匹配、红外跟踪以及序列图像分析中，直线是一种非常重要的基元[1]。
因此，从图像中提取直线是图像处理中基本而又重要的任务。
hough变换是提取直线特征的经典算法，是一种基于图像梯度幅值的方法，它的主要优点是抗噪性能较好，且能连接共线短直线，其主要缺点是采用穷尽式搜索模式，计算复杂，运算量大，需要的参数存储空间也比较大，对于图像目标的识别与跟踪等实时性要求比较高的领域其实用性较差。
此外，由于hough变换提取直线特征是在参数空间所有像素点进行“投票”，所以hough变换更适合于全局的直线段检测而不是局部直线段检测。
传统的直线提取方法都是基于传统的边缘检测方法，而这些边缘检测方法检测图像边缘都只利用了图像梯度的幅值信息，基本思想是认为边缘存在于灰度发生突变的地方，然而将该方法用于灰度缓慢变化的图像时，边缘提取效果不佳。
所以为了更好的提取边缘和直线，我们还要利用图像梯度的相位信息，边缘不仅仅存在于灰度发生突变的地方，而且在灰度沿着某个方向发生缓慢变化的地方同样存在边缘，brian burn j[2]就是基于这个思想提出了相位编组算法。
brian burn j最早提出的相位编组法主要分为四步：（1）将梯度方向相似的、相近的像素分组到直线支持区域，该区域不受具体尺寸限制。
自适应分区的相位编组直线提取算法
Ｃ ＯＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ Ｄ Ｕ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ｃ ｎ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ２ ４ ／ Ｓ Ｐ ． Ｊ ． １ ０ ８ ７ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ６ ９ １
自适 应 分 区的 相 位 编 组 直 线 提 取 算 法
韩 丹 ， 宋伟 东， 王 竞 雪
（ 辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学 院，辽宁 阜新 １ ２ ３ ０ ０ ０ ） （｝ 通信作者 电子 邮箱 ｈ ｄ ７ ７ ０ ５ ０ ０ ９ １ ５ ＠１ ２ ６ ． ｃ ｏ ｎ） ｒ
摘
要： 针对 目前相位编组方 法抗噪性 能差及 固定梯度 分 区方式局 限性等 问题 ， 提 出了一种基 于 自适 应分 区的
ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｂ ｓｅ ａ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｔ ｏ ｃ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｓｉ ｎ ｇ ａ ｒ ｅ ａ ；ｆ ｉ ｎ ｌｌ ａ ｙ ，ｆ ｉ ｔ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｄ ｈｅ ｔ ｌ ｉ ｎ ｅ ｓ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ｒ ｅ ａ ｋ ｇｅ ａ ａ ｎ ｄ ｍｉ ｓ ｔ ａ ｋ ｅ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｈｅ ｔ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｉ ｆ ｘ ｅ ｄ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｓ ｌ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ
磁共振检查技术复习题
磁共振成像技术复习题一、名词解释I.磁共振成像是利用处在静磁场中人体内的原子核磁化后，在外加射频磁场作用下发生共振而产生影像的一种成像技术。
2■弛豫当停止射频脉冲后，被激发的氢原子核把吸收的能量逐步释放出来，其相位和能级都恢复到激发前的平衡状态。
3■横向弛豫驰豫期间，横向磁化矢量逐渐减小直至消失的过程。
4■纵向弛豫驰豫期间，纵向磁化矢量开始恢复的过程。
5.T1WIT i加权，图像对比度主要来自组织间的T i差异。
6.T2IWT2加权，图像对比度主要来自组织间的T2差异。
7■质子密度加权像图像主要反应不同组织间氢质子在含量上的差异。
&重复时间TR脉冲序列执行一次所需要的时间，也就是从第一个RF激励脉冲出现到下一周期同一脉冲再次出现所经历的时间。
9.回波时间TERF激励脉冲的中心点到回波信号中心点的时间间隔。
10.对比度噪声比：contrance nose ratio CNR图像中相邻组织、结构间信号强度差值的绝对值与背景噪声的比值。
II.K空间空间频率K所对应的频率空间，是一个抽象的频率空间。
12.自旋回波以90°脉冲激励开始，后续以180°相位重聚焦脉冲并获得回波信号的脉冲序列。
13.化学位移在外磁场不变的情况下，相同的原子核再不同分子中具有不同的共振频率。
14.信噪比图像中感兴趣区域的平均信号强度与背景平均噪声强度的比值，是衡量图像质量最重要的指标。
二、填空题1. MR成像仪主要由以下五部分构成：磁体系统、梯度系统、射频系统、控制系统和运行保障系统。
2•受激励后核自旋与周围物质交换能量主要有两种形式，一是纵向弛豫过程；二是横向弛豫过程。
3.MRA是在MR的临床应用中较为普遍的技术，常用的技术有三种：时间飞越法、相位对比法______ 及对比增强MRA。
4.磁共振K空间的常用填充方式有循序对称填充、K空间中央优先采集技术、K空间放射状采集技术、迂回轨迹采集技术。
5.MRI患者相关的伪影有运动伪影、 _______ 金属伪影_________ 、______ 磁敏感性伪影_________ 。
利用梯度相位提取图像中的直线
利用梯度相位提取图像中的直线梯度相位是一种在图像处理中常用的方法，它可以通过计算图像中的梯度信息来提取直线。
直线是图像中一种基本的几何形状，广泛应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。
本文将介绍利用梯度相位来提取图像中的直线的原理、方法和应用。
一、梯度相位的原理梯度相位是由图像中的梯度信息计算得来的，它可以描述图像中不同点处的灰度变化情况。
在图像处理中，梯度一般用来描述图像中像素灰度变化的速度和方向。
利用梯度相位可以获取图像中不同方向上的直线信息。
二、梯度相位的计算方法要计算图像中的梯度相位，一般需要进行以下步骤：1. 图像灰度化：将图像转化为灰度图像，方便后续的梯度计算。
2. 计算图像梯度：利用梯度算子（如Sobel算子、Prewitt算子等）计算图像中每个像素点的梯度值和方向。
3. 计算梯度相位：根据梯度的X方向和Y方向的分量，利用反正切函数求得每个像素点的梯度相位。
4. 梯度相位阈值处理：对计算得到的梯度相位进行阈值处理，以滤除噪声和非直线的信息。
5. 直线提取：利用阈值化后的梯度相位，在图像中寻找连续的直线段。
三、利用梯度相位提取图像中的直线的应用利用梯度相位提取图像中的直线在实际应用中具有广泛的应用价值，主要包括以下几个方面：1. 目标检测与识别：梯度相位可以用于提取图像中的直线特征，进而用于目标的检测和识别。
例如，在交通监控系统中，可以利用梯度相位提取道路上的车道线，用于车道线的检测和车辆的识别。
2. 图像去噪与增强：梯度相位可以用于辅助图像去噪和增强处理。
通过对梯度相位的阈值处理和滤波，可以去除图像中的噪声和非直线的信息，提高图像的质量和清晰度。
3. 边缘检测：梯度相位可以用于边缘检测，提取图像中物体的边缘轮廓。
通过计算梯度相位，可以获取图像中各个像素点的边缘强度和方向，便于边缘检测和分割。
4. 三维重建：梯度相位可以应用于三维重建和测量。
通过对图像中直线的提取和匹配，可以计算出物体在三维空间中的位置和形状。
磁共振检查技术复习题
磁共振成像技术复习题一、名词解释1．磁共振成像是利用处在静磁场中人体内的原子核磁化后，在外加射频磁场作用下发生共振而产生影像的一种成像技术。
2.弛豫当停止射频脉冲后，被激发的氢原子核把吸收的能量逐步释放出来，其相位和能级都恢复到激发前的平衡状态。
3.横向弛豫驰豫期间，横向磁化矢量逐渐减小直至消失的过程。
4.纵向弛豫驰豫期间，纵向磁化矢量开始恢复的过程。
T1加权，图像对比度主要来自组织间的T1差异。
T2加权，图像对比度主要来自组织间的T2差异。
7.质子密度加权像图像主要反应不同组织间氢质子在含量上的差异。
8.重复时间TR脉冲序列执行一次所需要的时间，也就是从第一个RF激励脉冲出现到下一周期同一脉冲再次出现所经历的时间。
9.回波时间TERF激励脉冲的中心点到回波信号中心点的时间间隔。
10.对比度噪声比：contrance nose ratio，CNR图像中相邻组织、结构间信号强度差值的绝对值与背景噪声的比值。
11．K空间空间频率K所对应的频率空间，是一个抽象的频率空间。
12.自旋回波以90°脉冲激励开始，后续以180°相位重聚焦脉冲并获得回波信号的脉冲序列。
13.化学位移在外磁场不变的情况下，相同的原子核再不同分子中具有不同的共振频率。
14.信噪比图像中感兴趣区域的平均信号强度与背景平均噪声强度的比值，是衡量图像质量最重要的指标。
二、填空题1. MR成像仪主要由以下五部分构成：磁体系统、梯度系统、射频系统、控制系统和运行保障系统。
2.受激励后核自旋与周围物质交换能量主要有两种形式，一是纵向弛豫过程；二是横向弛豫过程。
3. MRA是在MR的临床应用中较为普遍的技术，常用的技术有三种：时间飞越法、相位对比法及对比增强MRA。
4.磁共振K空间的常用填充方式有循序对称填充、K空间中央优先采集技术、K空间放射状采集技术、迂回轨迹采集技术。
患者相关的伪影有运动伪影、金属伪影、磁敏感性伪影。
6．空间编码包括频率编码、相位编码。
Matlab中的成像方法和算法
Matlab中的成像方法和算法近年来，成像技术在各个领域中得到了广泛的应用。
尤其是在医学、天文学和工业检测等领域，成像方法的发展使我们能够更清晰地观察和理解复杂的现象。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的成像方法和算法，可以帮助研究人员进行各种复杂的成像问题的解决。
本文将介绍在Matlab中常用的成像方法和算法，探讨它们的原理和应用。
一、计算机断层成像（CT）首先我们来介绍计算机断层成像（CT）这一常见的成像方法。
CT通过扫描目标物体并获取不同角度上的投影图像，然后利用逆过程重构出目标物体的三维结构。
在Matlab中，CT的主要算法是基于Radon变换和滤波反投影算法。
Radon变换可以将二维图像转换为投影角度的函数，而滤波反投影算法则是根据投影图像的数据进行反投影和滤波操作，重建出三维结构。
二、磁共振成像（MRI）磁共振成像（MRI）是一种利用核磁共振原理进行成像的方法。
它通过在静态磁场和梯度磁场的作用下，对被测物体进行激励和检测，得到图像信息。
在Matlab中，MRI的主要算法包括傅里叶变换、梯度下降等。
傅里叶变换可用于将信号从时间域转换为频率域，并对数据进行滤波和重建。
而梯度下降法则可以优化MRI图像的重建过程，提高图像质量。
三、光学相干层析成像（OCT）光学相干层析成像（OCT）是一种非侵入性的高分辨率显微成像技术，广泛应用于医学和生物领域。
它利用光学干涉原理，通过分析样品处不同深度处的反射光信号，得到高分辨率的断层图像。
在Matlab中，OCT的主要算法包括傅里叶变换、谱域相位解调等。
傅里叶变换可用于将光信号从时域转换为频域，而谱域相位解调则可提取出样品的光学路径长度信息，从而实现图像重建。
四、数字全息成像数字全息成像是一种利用光学全息原理进行三维图像重建的技术，它不仅可以记录物体的振幅信息，还可以保留物体的相位信息。
在Matlab中，数字全息成像的主要算法包括菲涅尔全息和Fresnel-Kirchhoff全息。
pb 相位梯度
pb 相位梯度
PB（Phase Gradient or Phase Boundary）相位梯度是一种用于图像处理和计算机视觉领域的概念，用于描述图像中的相位信息变化或边界。
它通常与图像分析、特征提取和物体识别相关。
在图像处理中，相位通常指的是图像上不同位置的亮度或颜色的周期性变化。
PB相位梯度是指相位在图像中的变化速度，可以用来表示图像中物体的边界或纹理。
PB相位梯度通常可以通过以下方式计算：
1. 对图像进行频域变换，例如傅里叶变换，以获得图像的频谱信息。
2. 在频谱中，相位信息通常对应于频率分量的相位角度。
计算不同频率分量的相位角度差，可以得到相位梯度。
3. 相位梯度可以用来检测图像中不同物体或区域之间的边界或纹理特征。
PB相位梯度在图像处理中有多种应用，包括物体识别、纹理分析、图像分割等。
它可以帮助算法和计算机视觉系统更好地理解图像中的结构和特征，从而实现各种图像处理任务。
这个概念通常与其他图像处理技术一起使用，以提高图像分析和识别的准确性和效率。
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cos sin 和 ， 令 nDX a , nDY c , n 为直线支持区域旋转的角度， sin cos
Z
L2 R N
(a)原图
(b)Z=0
式中L为直线长度， 可以通过直线端点和斜率直接求得， N为直 线支持区域包含点的数目， R为直线支持区域中点与外接矩形面积 的比值。 一般R>0.5时我们认为其为候选直线， 由于我们没有求取 直线支持区域外接矩形， 在此我们把R取为定值 Rth 。 如果判定算子 Z大于一定的阈值 Zth ， 我们认为该直线支持区域对应直线特征， 一 般情况下阈值 Z th 要大于4， 我们也可以通过增大阈值来减少图像中 提取出直线的数目。
1 I 2 - I1 L/2 x L/2 x L I0 x I 0 I2 2 I 2 I1 L L 式中 I1 、 I 0 I1 I 2 是总的光电流， I 2 是电极收集到的光电流， L是电极间的距离。
I1
3、一维 PSD 转换电路
由于一般PSD传感器件接收到的光信号都很微弱， 产生的两极 光电流 I1 、 因为在转换电路当中首先应该将应对PSD输 I 2 也很小， 出的光电流进行电流电压转换且将转换后的电压信号进行放大， 再 根据光点位置计算公式， 通过加、 减法运算放大器进行相加和相减 运算， 最后再通过模拟除法器相除， 得到一个与光照强度大小无关 的位置信号。 根据这个对PSD转换电路的设计理念， 在虚拟仿真工
arctan( f x f y )
实际计算中， 梯度的水平分量和垂直分量由两次卷积计算而 得， 定义式中相当于利用了1×2的模板进行卷积， 尺寸过大的模板 对图像有平滑作用， 可以减小噪声的影响， 但是不利于低对比度直 线的提取， 所以一般选取较小的模板。 传统的直线提取算法是在基 于梯度幅值的边缘检测算法检测出的边缘点中提取直线， 基于梯度 幅值的边缘检测算法认为边缘存在于灰度发生突变的地方， 认为梯 度幅值大于一定阈值的点即为边缘点， 然而将该方法用于灰度缓慢 变化的图像时， 边缘提取效果不佳。 而利用梯度相位信息提取直线 克服了传统方法只依据图像梯度的幅度信息来提取直线的缺点， 且 在对直线作局部决策之前， 先作支持区域上下文关系的全局组织， 因而在提取低对比度直线时有明显优势。
Detecting Lines of Image Based on Gradient Phase
Abstract： For the large amount of calculation and low resolution of line detection method based on gradient magnitude, this paper uses the gradient phase information for line detection. The algorithm first calculates the the image gradient magnitude and phase, organizes line support regions by gradient phase and then use improved least squares method fitting lines.Finally determine whether the detected lines corresponding to line model according to a new line operator. The experiments illustrate that the proposed method can detect a large number of lines quickly and accurately from the image. Key Words： gradient phase grouping line detection
f x ( x, y ) f ( x , y ) f ( x 1, y )
f y ( x, y ) f ( x, y ) f ( x, y 1)
则梯度幅值和相位分别为：
图 2 改进相位编组算法流程图
M
f x2 f y 2
198
数字技术 与应用
学术论坛
最小， 而更为精确地做法应该是使得所有点到在y方向上到直线的 距离的平方和最小。 要避免这个误差， 需要将直线支持区域旋转， 使 y轴与区域内像素的平均梯度方向一致， 然后用最小二乘法计算直 线方程的系数。 下面求取在这种情况下的直线参数， 设整个直线支 持区域共有 n 个点， 则所有点的坐标分别为 ( xi , yi )(i 1, n) ， 所有 点的方差为DX， DY， 协方差为 Cov ( X , Y ) ， 则在此情况下的离差矩 阵为：
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数字技术 与应用
利用梯度相位提取图像中的直线
韩辉
(国防科技大学机电工程与自动化学院 湖南长沙 410073)
摘要： 针对基于图像梯度幅值的直线提取算法计算量大、 分辨率低的不足， 本文利用梯度相位信息进行直线提取。 算法首先计算图像梯度 幅值和相位， 按梯度相位编组直线支持区域， 然后使用改进最小二乘法拟合直线， 最后根据一种新的直线判定算子判定所提取出的直线是否对 应直线模型。 实验证明， 本文方法能够从图像中快速准确地提取出大量直线。 关键词： 梯度 相位编组 直线提取 中图分类号： TP39 1.4 文献标识码： A 文章编号： 1007-9416(2012)11-0198-03
Cov( X , Y ) DX SS T =n Cov ( X , Y ) DY
可以证明 SS T 的特征值 1 , 2 ( 1 2 ) 对应的特征向量分别 为
2.2 相位编组
若两像素点的梯度方向之差小于 2 n ， 则可认为在方向准确 nDX a, nDY c, nCov( X , Y ) b ， 由特征值定义解得： 度为n是两像素的梯度方向一致， n太大， 分组数太多容易造成过度 2 ac ( a c) ac ( a c) 2 分割， 将一条直线分到多个直线支持区域中去； n太小， 分组数太少 1 b 2 , 2 b2 2 4 2 4 则容易过度融合。 实验中n取8-16比较合适， 本文中n取8。 1 a c 2 这样分组存在一个问题， 即如果某条直线边缘像素点梯度方向 则直线斜率 k 。 b b 恰好在分组边界附近， 例如某条直线梯度方向范围在40° 到50° ， 如 采用此种方法求取直线参数可以使拟合的直线精度更高。 果按照上述固定分组方法， 本属于一条直线边缘的像素点被强制分 2.4 直线判定 组到两个不同的直线支持区域， 得到两条直线， 这显然是错误的。 我 由于并不是所有的直线支持区域都对应直线模型， 对提取出得 们可以进行重叠分组解决上述问题， 按图方式进行第二次分组， 在 直线支持区域利用最小二乘法拟合直线， 会检测出许多错误的直 两次分组中， 通过投票的方式， 将两次分组方式中， 相同的组号中对 线。 所以我们要增加一些判定条件滤掉提取出的并不是直线模型的 应直线最长的像素点划分到同一组， 这种方法可以大大减少直线过 直线。 度分割的问题。 文献[3]中使用Helmholtz Principle判定直线段， 这需要很大 2.3 直线拟合 计算量， 文献[4]中采用直线支持区域外界矩形的长轴与短轴的比作 在确定直线支持区域之后， 将面临如何在区域内进行直线提 为判别条件， 可以大大简化计算， 但是这个方法也存在一个问题， 求 取。 每个直线支持区域都是一条直线的候选区域， 其灰度表面可以 取直线外接矩形的长轴和短轴时， 认为长轴的一半为直线支持区域 认为是一个斜面。 由此， 可以用最小二乘法对该灰度斜面进行拟合。 中所有点到短轴距离的最大值， 同样短轴的一半为直线支持区域中 一种简单的定位直线的方式是， 将该斜面与该直线支持区域的平均 所有点到长轴距离的最大值， 由于对于真正的直线模型来说， 长轴 灰度水平平面进行相交， 即可得直线的具体定位。 在实际应用时， 我 距离 （也就是直线长度） 一般比较大， 这样求取误差不会太大， 但是 们可以选择直接进行最小二乘法拟合直线。 直接用上式拟合直线会 对于相对比较小的短轴来说， 这样求取就会造成比较大的误差。 此 出现误差， 因为， 上式使得所有点在y方向上到直线的距离的平方和 外， 这样求取需要求取直线支持区域中所有点到外接矩形长轴和短 轴的距离， 而且还要求所有距离的最大值， 这都增大了算法的计算 量。 本文采用了一种新的直线判定算子：
3、改进相位编组算法流程
改进相位编组算法流程如图2所示：
3.1 输入图像
(c)Z=4 图 3 直线提取图 (d)Z=8 输入图像后可以对图像进行适当的预处理， 但是滤波去噪可能
· · · · · · 下转第201页 199
数字技术 与应用
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具Multisim界面中搭建了一维PSD传感器的简易等效电路和其转 换电路， 如图3所示， 其中PSD简易等效电路用恒流源I1和电位器R1 代替， U1、 U2是用来实现电流电压和放大功能， 其中Rf之取决于输 入电平的大小， U3、 U4则是分别对转换放大后的两电压信号进行 加、 减法运算， 最后将模拟计算结果显示在虚拟示波器上。
图 1 相位编组分组图
数存储空间也比较大， 对于图像目标的识别与跟踪等实时性要求比 较高的领域其实用性较差。 此外， 由于Hough变换提取直线特征是 在参数空间所有像素点进行 “投票” ， 所以Hough变换更适合于全局 的直线段检测而不是局部直线段检测。 传统的直线提取方法都是基于传统的边缘检测方法， 而这些边 缘检测方法检测图像边缘都只利用了图像梯度的幅值信息， 基本思 想是认为边缘存在于灰度发生突变的地方， 然而将该方法用于灰度 缓慢变化的图像时， 边缘提取效果不佳。 所以为了更好的提取边缘 和直线， 我们还要利用图像梯度的相位信息， 边缘不仅仅存在于灰 度发生突变的地方， 而且在灰度沿着某个方向发生缓慢变化的地方 同样存在边缘， Brian Burn J[2]就是基于这个思想提出了相位编组 算法。 Brian Burn J最早提出的相位编组法主要分为四步： (1)将 梯度方向相似的、 相近的像素分组到直线支持区域， 该区域不受具 体尺寸限制。 (2)通过平面拟合近似灰度平面。 用有关像素的梯度幅 度值对其拟合加权， 以使边缘最陡的部分起主导作用。 (3)从直线支 持区域和拟合平面提取属性， 这些属性包括： 直线的表达及其长度、 对比度、 宽度、 位置和方向等。 (4)根据属性滤出各种不同的图像事 件， 诸如长直线、 高对比度直线(强纹理)、 低对比度短直线 （弱纹理） 以及在特定方向和位置上 图像 梯度 幅值 和相 位 按梯 度相 位编 组直 线支 持区 域 使用 改进 最小 二乘 法拟 合直 线 提取 有效 的直 线 输出 直线