图像处理文章
图像识别技术论文
图像识别技术论文随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
小编整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!图像识别技术论文篇一图像识别技术研究综述摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。
基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。
随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。
图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。
图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
图形图像处理
基于悬浮细胞的计数摘要：悬浮细胞计数一直是细胞培养技术的重要工具。
从悬浮细胞图像的灰度特点出发,探索并实了适合悬浮细胞图像的计数方法:通过预处理,Canny边缘检测及形态学处理这三个步骤来完成分割,对分割结果采用种子点法进行区域计数,再针对所有含有种子点的区域,计算其内部灰度均值,用于区分区域是活细胞还是死细胞。
经实验证明,该计数方法误差小,速度快,很大程度上减少了细胞计数的工作量。
悬浮细胞的培养过程需要对活细胞计数，针对人工计数方法存在的缺陷,利用图像分析技术对拍摄的细胞图片进行处理,实现活细胞自动识别及计数。
要实现细胞识别,首先要对图像进行正确分割。
对于前景和背景对比度较小且细胞很稀疏的图像,采用背景拟合设定阈值进行分割;针对前景和背景对比度较大的图像,采用一种基于局部区域直方图的方法进行分割。
对分割后的图像进行链码跟踪并测量细胞参数,最终实现细胞识别及计数。
实验结果表明上述方法能快速有效地计算出活细胞个数。
关键词：悬浮细胞链码跟踪Canny边缘检测目录摘要 (1)1、引言 (3)2、数字图像处理 (4)2.1数字图像处理概述 (4)2.2数字图像处理的基本过程 (5)2.3数字图像特征提取 (6)3、悬浮细胞的分析系统设计 (7)3.1 悬浮细胞的特点 (7)3.2 细胞图像预处理 (7)3.3细胞图像的去噪 (8)3.4细胞的轮廓跟踪 (9)3.5细胞参数的计算及细胞搜索 (9)4、悬浮细胞的计数 (11)4.1计算内部灰度均值 (11)4.2计数实验及分析 (12)5、小结 (13)6、参考文献 (14)一、引言细胞培养技术是当今生命科学各研究领域的基础技术和基本技能,它广泛应用于细胞工程、基因工程和生物医学工程和干细胞研究等方面。
其中优生和抗衰老的研究,肿瘤、感染、创伤和器官移植等问题的研究,都与细胞培养技术相关。
细胞培养是用酶消化法将组织碎块分离成单个细胞,用培养基制成细胞悬液,在体外适宜条件下,使细胞生长繁殖,并保留其一定的结构和功能特性的一种技术。
图像处理和计算机视觉中的经典论文
前言：最近由于工作的关系，接触到了很多篇以前都没有听说过的经典文章，在感叹这些文章伟大的同时，也顿感自己视野的狭小。
想在网上找找计算机视觉界的经典文章汇总，一直没有找到。
失望之余，我决定自己总结一篇，希望对 CV领域的童鞋们有所帮助。
由于自
己的视野比较狭窄，肯定也有很多疏漏，权当抛砖引玉了
1990年之前
1990年
1991年
1992年
1993年
1994年
1995年
1996年
1997年
1998年
1998年是图像处理和计算机视觉经典文章井喷的一年。
大概从这一年开始，开始有了新的趋势。
由于竞争的加剧，一些好的算法都先发在会议上了，先占个坑，等过一两年之后再扩展到会议上。
1999年
2000年
世纪之交，各种综述都出来了
2001年
2002年
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年。
基于图像处理技术的伪造检测技术研究
基于图像处理技术的伪造检测技术研究第一章：引言随着数字图像处理技术的飞速发展，图像的伪造和篡改问题也日益严重。
错误的信息传播不仅会对个人产生负面影响，还会对社会稳定和安全造成威胁。
因此，基于图像处理技术的伪造检测技术研究具有重要的现实意义。
本章将介绍文章的研究背景、选题意义、研究目的和方法以及章节安排。
第二章：图像伪造技术的分类与特点本章将对图像伪造技术进行分类与特点的概述。
根据不同的目的和方法，图像伪造技术可以分为复制粘贴、图像合成、内容替换、几何变换等多种类型。
同时，不同类型的伪造技术又具有不同的特点，例如复制粘贴技术容易被识别，而图像合成技术对图像真实性要求较高。
第三章：基于内容特征的伪造检测技术本章将介绍基于内容特征的伪造检测技术。
基于内容特征的伪造检测技术通过分析图像的内容特征，例如纹理、颜色分布、光照等，来判断图像是否遭受了伪造。
这一方法可以通过机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等，来自动化地进行图像伪造检测。
第四章：基于数字水印的伪造检测技术本章将介绍基于数字水印的伪造检测技术。
数字水印是一种在图像或视频中嵌入特定信息的技术。
通过在原始图像中嵌入水印，并随后进行数字水印的提取，可以判断图像是否经过伪造。
数字水印的嵌入和提取可以使用多种方法，例如离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等。
第五章：基于深度学习的伪造检测技术本章将介绍基于深度学习的伪造检测技术。
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现对数据的高级抽象和特征提取的人工智能技术。
通过构建深度学习模型，可以实现对图像伪造的自动检测。
深度学习模型可以通过大量的训练数据，如GAN（Generative Adversarial Networks）等，对图像进行学习和分类，从而提高伪造检测的准确性和鲁棒性。
第六章：技术评估与实验结果分析本章将介绍对以上几种伪造检测技术的评估和实验结果分析。
关于数字图像处理及其应用的研究
鞠 【术发 鞠 技研 】
关于 数 字 图像 处 理 及 其 应用 的研 究
李 伟 刘
山东
冰
枣庄 ２７０） ７５０
（ 枣庄科技职业学院
摘
要 ： 首先对数字 图像处理 的关键技 术以及 相应的处理设备进行详细 的探讨 ，然 后对数字图像处理 的应用领域 以及发展趋势进行详尽论述 。
视 频监 控等 。光 学字 符识 别 ：印刷 体 识别 （ 如：扫 描 识别软 件 ），手 写 例 体 识别 （ 如 ：手机 手写 字 符识别 ；宇宙探 测 ：星体 图片处 理 ；遥 感 ：地 例 形 、地 质 、矿藏 探查 ，森 林 、水利 、海 洋 、农 业等 资源 调查 ， 自然灾 害预 测 ，环境 污染 的监测 ，气 象云 图；生 物医学 ：Ｃ ，ＮＲ 射线 成象 ，Ｂ ， Ｔ Ｍ ，ｘ 超 红 外 图象 ，显 微 图象 ；工业 生 产 ：产 品质 量检 测 ， 生产 过程 控 制 ，ＣＤ Ａ，
关键词： 数字 图像处理 ；关键 技术；应用领域 中图分类号：Ｔ ３ 文献标 识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ７ －７ ９ ２ １ ）０ ２ ０ ０ ０ Ｐ ６ １ ５ ７（ ０ ０ ７ 图像 输 出设 备组 成 。其一 般理 想 的数字 图像 处
１采 样 孔 （ａｐ ｉｇｐ ｒｕ ｅ ；２ 图 像 扫 描 机 构 ；３光 传 感 器 ；４ 量 化 ） Ｓｍ ｌｎ ａｅ ｔｒ） ） ） ）
器 ：将传 感器输 出 的连续量 转化 为整数 值 ；５输 出存储装 置 。 ）
３ｔ 字圈● 处理 的应用锾 域研 究 Ｉ 目前 ，数 字 图像 处 理主要 被应 用在 以下 几个 方面 ：通信 ： 图象传输 ， 电视 电话 ，ＨＴ 等 ；生物特 征 识别 ：基 于生 理特 征 的身份 识别 ：指 纹 、人 Ｄｖ 脸 、虹 膜等 ，基 于行 为特 征 的身份 识 别：步 态 、语音 等 ，可 以用 于安保 、
生物医学图像处理
3.
图一 CVANN 模型 它的相关输入信号,权值,阈值和输出信号的是复数.定义神经元 n 的活性 Yn 如下:
这里 Wnm 是连系神经元 n 和神经元 m 的复值(CV)权值.Xm 是来自神经元 m 的 复值输入信号.Vn 是神经元 n 的复值阈值.为得到复值输出信号,将 Yn 写成如下实 部和虚部的形式:
在第一级与第二级使用 CVANN 以实现复制模式识别.
iii.
系统预测性能测量 在这篇论文中,我们用到了一个计算机算法以评估 CVANN 经训练后的分类输出,并检 测包含肺部及肺部边缘区域像素点..分割后的图像的正确分类像素点数可以通过一
下算法来计算:
������������ 和������������ 分别是网络的目标输出与实际输出.最后我们用以下这个公式计算这个方法的 准确度:
其中Tn(������ ) 和On(������ ) 都是复数,分别代表预想输出和实际输出.在 P 模式下,神经元 n 的实际输出值也即(4)的左边代表了实际模式与预想模式之间的误差 .N 代表输 出层的神经元总数.总的 CCVANN 模型就是两个 CVANN 的组合,如图二所显示:
图二
CCVANN 模型
图三图像肺部分离系统框图表示
其中复值反向传播算法用于训练该网络. 当(4)式表示的精确度达到时,训练就停止.在训练过程中用到了 16 副图,之后用剩下的 16 副图测试网络的性能 .计算出来的平均准确率达 99.80%.图四显示了最好准确率下四阶 CWT 和 CCVANN 分离出的图像.
图四有良性肿瘤的肺部图像(a) (B10 号图像) 有恶性肿瘤的肺部图像(b)(M 16 号图像) a 图分离后结果 (c) b 图分离后结果 (d) 为与单 CVANN 系统相比,我们将第一级 CVANN 学习效率,隐藏点数,最大相互影响点数分 别被设为 0.1 , 10 , 10 与[17]相似.第二个 CVANN 的这些参数有实验结果决定.网络结构如 下表一 表一网络结构
基于OpenCV的图像处理
基于OpenCV的图像处理Image Processing Based On OpenCV摘要：OpenCV是近年来最受欢迎的计算机视觉应用库。
在其基础上编写图像处理代码效率得到有效提高。
本文旨在对OpenCV进行一个快速全面简介，通过介绍其数据结构、HighGUI库，图像处理函数使读者能快速形成对OpenCV印象。
文章详细介绍了2.4.4版本在VS2010中的安装测试说明。
读者能够在此基础上架构自己代码。
文章最后通过自适应阈值分割实例来介绍OpenCV的具体应用。
关键词：OpenCV VS2010 图像处理KeyWords: OpenCV VS2010 image processingAbstract: OpenCV is one of the most popular computer vision library in recent years. Prepared on the basis of its image processing code efficiency improved effectively. This paper aims to OpenCV for a rapid and comprehensive introduction, through the presentation of its data structures, HighGUI libraries, image processing functions so that readers can quickly form on the OpenCV impression. Finally, version 2.4.4 introduced in detail the installation in VS2010 test instructions. On this basis, the reader can structure their own code. Finally, the paper uses adaptive thresholding examples to introduce specific application of OpenCV.OpenＣＶ诞生于Inter研究中心，采用Ｃ/C++编写，包含覆盖计算机视觉众多应用领域的五百多个函数。
11.GIMP图像处理——白平衡
GIMP图像处理——柔化肌肤 (Retouch)原文作者：“呃.....本来因为没有适当的照片，要先讲其他技巧的，但是，因为看到 sonypan 拍的高雄海洋之星外拍-風景篇，还蛮喜欢的，而且，女友很可爱，是 sonypan 太谦虚了。
在徵得 sonypan 的同意 (应该女友也有同意。
我有特别强调最好女友也要同意...) 之后，让小弟可以拿他的一张女友照片来当范例照。
非常感谢 sonypan & 女友的支援。
” 这个技巧复杂一点，步骤比较多，需要用蒙板。
最重要的是 GIMP 的使用技巧会影响处理的时间。
对新手而言，柔化肌肤的处理时间会长些。
本篇采用的方法与photoshop柔化肌肤的常规方法有所不同： 第一，不用用笔刷慢慢刷。
大多数柔肌的教学文章，都是先高斯模糊，再用历史笔刷慢慢地刷。
没错，要一笔一笔刷。
这个缺点就是，万一麻豆的脸太大，会刷到死，而且很容易刷到其他地方。
第二，不必用「印章」点掉痘痘。
有时麻豆痘痘比较多，要先用「印章」先把痘痘点掉，新手不太会用印章，也很容易点不好，不够自然。
进入主题.... 首先，打开照片，然后复制一个图层。
先用「自由选择工具」(俗称套索工具) 把脸部大致选起来，然后按左下角切换快速蒙板按钮，启用快速蒙板。
(先大致选，不用太准)把前景色设为黑色，选择「画笔工具」，稍微把上一步骤不需要处理的地方，「再大致」画起来。
比如眼睛、眉毛、嘴巴....这类不要模糊的地方选出来，也不用太准，重点是脸部要修的地方不要涂，因为后面要处理。
再按一次切换快速蒙板，取消快速蒙板。
这时就会产生脸部的选择区域。
在图层视窗中复制的图层上按右键，选择「添加图层蒙板」，设定由「选区」来添加图层蒙板。
添加图层蒙板后取消选区（快捷键C t r l+S hift+A）。
注意！此时应该是在选择蒙板的状态下 (蒙板有白框)。
接下来的模糊蒙板的动作，只是为了讲解方便，可以直接对蒙板做高斯模糊 (因为是选择蒙板的状态下)，不用显示蒙板来做，或者根本不做模糊蒙板。
数字图像处理中的二值化算法研究
数字图像处理中的二值化算法研究数字图像处理是一种将数字信号进行转换和处理的技术，其中二值化算法是数字图像处理中最基本的算法之一。
在数字图像处理中，二值化是将一张彩色或灰度图像转换成只包含黑白两种颜色的图像。
这篇文章将讨论数字图像处理中的二值化算法研究，重点探讨二值化算法的基本原理、常见的二值化算法以及它们的优缺点。
一、二值化算法的基本原理二值化算法是将一张彩色或灰度图像转换为只包含黑色和白色的图像。
这仅仅是将像素值分为两类，其中一个像素集合表示白色，另一个表示黑色。
二值化的原理是将灰度图像中亮度值相近的像素映射为同一种颜色，以达到压缩图像数据并提高图像处理速度的目的。
二、常见的二值化算法1、全局阈值法全局阈值法是通过计算整个图像的灰度平均值来确定二值化的阈值。
该算法简单易用，但它假定图像的背景和目标的亮度值之间存在一个确定的边界，这在实际应用中并不总是正确的。
2、自适应阈值法自适应阈值法是针对全局阈值法的不足，通过对每个像素周围的像素值的统计分布进行分析，自适应地确定像素的阈值。
该算法对于图像的光照变化和背景模糊有很好的鲁棒性。
3、Otsu算法Otsu算法是一种自适应的阈值算法，通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。
这个算法假设图像存在不同的颜色区域，旨在找到阈值，以最大化识别两个区域的差异。
三、二值化算法的优缺点1、全局阈值法的优点是简单易用，运算速度快，因此非常适合处理简单的图像。
但是，它不能很好地处理灰度变化较大的图像和背景复杂的图像。
2、自适应阈值法比全局阈值法更适用于处理复杂的图像，由于每个像素的阈值是基于周围像素的，具有更好的图像复杂性，然而，该算法对于图像的光照变化较大的情况也有一定的局限。
3、Otsu算法能够通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。
该算法对于事先未知的图像类型以及图像颜色区域的不均衡分布具有适应性和鲁棒性，是一种广泛应用于图像二值化中的方法。
四、二值化算法的应用二值化算法在字符识别、边缘检测等领域中有着广泛的应用。
如何利用图像处理技术进行图像边缘增强
如何利用图像处理技术进行图像边缘增强图像边缘增强是图像处理中的一个重要任务，它可以使图像中的边缘更加鲜明、清晰，以便更好地进行后续的图像分析和特征提取。
在这篇文章中，我们将探讨如何利用图像处理技术进行图像边缘增强。
图像边缘增强的目的是提升图像中物体的轮廓，使之更加清晰鲜明。
边缘是图像中像素强度发生剧烈变化的区域，例如物体的边界或纹理的边界。
边缘增强的一种常见方法是使用滤波器，通过加强图像中的边缘信息来提高图像质量。
一种常用的图像边缘增强方法是基于梯度的方法。
梯度代表图像中像素强度变化的速率。
通过计算图像的梯度，我们可以获得图像中物体边缘的位置和方向。
通过增强边缘的强度，我们可以使边缘更加清晰。
图像梯度可以使用不同的算子来计算，其中最常用的算子是Sobel算子和Prewitt算子。
这些算子通过对图像进行卷积操作，来获取图像中每个像素点的梯度信息。
在计算完梯度后，我们可以使用一些增强算法来突出显示图像中的边缘。
一种常见的增强算法是直方图均衡化。
直方图均衡化可以通过调整图像的像素强度分布来增强图像的对比度。
对图像进行直方图均衡化后，边缘区域的对比度将被增强，从而使得边缘更加清晰。
另一种常用的图像边缘增强算法是Laplacian算子。
Laplacian算子可以通过计算图像的二阶导数来提取图像中的边缘信息。
我们可以通过增加边缘强度来增强图像的边缘。
除了基于梯度的方法之外，还有一些基于频域的方法可以用于图像边缘增强。
其中一种常用的方法是使用傅里叶变换来提取图像中的高频信息。
通过滤除图像中的低频信息，我们可以突出显示图像中的边缘。
另一种基于频域的方法是使用小波变换。
小波变换可以将图像分解为多个不同频率的子带，通过突出显示高频子带，我们可以增强图像的边缘。
除了上述方法，还有许多其他的图像边缘增强算法，如非局部均值降噪算法、结构感知滤波算法等。
这些算法都有其特定的优缺点和适用场景，具体的选择应根据具体的需求和应用进行。
图像处理理论与图像分析
图像处理理论是关于图像处理的基本原理和方法的研究。
它包括了图像获取、图像增强、图像压缩、图像复原以及图像分析等内容。
图像获取是指通过图像设备（如摄像机、扫描仪）获取到的原始图像数据。
图
像获取涉及到硬件设备的选择、参数设置等问题。
图像增强是指通过各种方法对原始图像进行改善，使得图像更加适合于后续处
理或观察。
图像增强可以通过增加图像的对比度、提高图像的清晰度等方式来实现。
图像压缩是指通过各种方法对图像数据进行压缩，以减少存储空间或传输带宽。
图像压缩方法可以分为有损压缩和无损压缩两种。
图像复原是指通过对损坏或退化的图像进行恢复，使其尽可能接近或恢复到原
始图像的状态。
图像复原涉及到图像的模型建立、退化模型的估计以及复原算法的设计等问题。
图像分析是指通过对图像进行特征提取、目标检测或目标识别等方式来获取图
像中包含的信息。
图像分析涉及到特征提取的方法、目标检测的算法以及目标识别的模型等内容。
总之，图像处理理论与图像分析是关于图像处理的基本原理和方法的研究，可
以应用于各种图像处理领域，如计算机视觉、医学影像处理、遥感图像分析等。
图像处理和计算机视觉--基础,经典以及最近发展
图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展By xdyang（杨晓冬tc@）一、绪论1.为什么要写这篇文章从2002年到现在，接触图像快十年了。
虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。
下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。
平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。
写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想，既然有这个多文献，何不整理出其中的经典，抓住重点来阅读，同时也可以共享给大家。
于是当时即兴写了一个《图像处理与计算机视觉中的经典论文》。
现在来看，那个文档写得很一般，所共享的论文也非常之有限。
就算如此，还是得到了一些网友的夸奖，心里感激不尽。
因此，一直想下定决心把这个工作给完善，力求做到尽量全面。
本文是对现有的图像处理和计算机视觉的经典书籍（后面会有推荐）的一个补充。
一般的图像处理书籍都是介绍性的介绍某个方法，在每个领域内都会引用几十上百篇参考文献。
有时候想深入研究这个领域的时候却发现文献太多，不知如何选择。
但实际上在每个领域都有那么三五篇抑或更多是非读不可的经典文献。
这些文献除了提出了很经典的算法，同时他们的Introduction和Related work 也是对所在的领域很好的总结。
读通了这几篇文献也就等于深入了解了这个领域，比单纯的看书收获要多很多。
写本文的目的就是想把自己所了解到的各个领域的经典文章整理出来,不用迷失在参考文献的汪洋大海里。
2.图像处理和计算机视觉的分类按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分：图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。
比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。
基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。
一般处理的是单幅图像。
基于图像处理的盲卷积算法研究
基于图像处理的盲卷积算法研究从图像处理的角度来看，盲卷积是一项关键性的技术，它涉及到很多领域，比如数字图像处理、通信等领域。
事实上，盲卷积技术在很多场合下被广泛应用，以求得到更好的效果。
在这篇文章中，我们将探讨一下基于图像处理的盲卷积算法的研究。
一、什么是盲卷积算法盲卷积算法是一种无需知道卷积核的算法，该算法可以使用一些特定的技术对数据进行处理，从而找到未知的卷积核。
通俗来说，就是不知道盲人摸象，只能通过摸象的结果，推断出象的真实情况。
盲卷积算法对于某些需要在其他领域中进行模糊或平滑处理的问题也是非常有用的。
二、盲卷积算法的应用盲卷积算法在很多领域都有应用，比如数字图像处理和通信等领域。
1. 数字图像处理在数字图像处理领域中，盲卷积算法被广泛用于图像复原、图像去噪等方面。
图像复原就是对被破坏的图像进行恢复，通过盲卷积算法可以还原出图像在受损前的样子；图像去噪就是去掉图像中的噪声，提升图像的质量。
盲卷积算法可以通过鲁棒性的方法去除噪声，达到减少噪声对图像影响的目的。
2. 通信在通信领域中，盲卷积算法被用于盲均衡、自适应信道均衡和信号处理等方面。
当信道的冲击响应不知道时，可以通过盲卷积算法去寻找出信道冲击响应，对于提高通信质量起到了重要的作用。
三、盲卷积算法的研究盲卷积算法的研究可以分为两类，分别是基于频域的方法和基于时域的方法。
1. 基于频域的方法基于频域的盲卷积方法一般是基于各种频域变换技术——如傅里叶变换（FFT）、卡尔曼滤波器等地展开的，并且常常都是利用快速傅里叶变换（FFT）来计算，因此，这种方法的计算速度很快。
但是，由于傅里叶变换在时域分布不规则的信号中存在逊色的表现，并且存在随机噪声，所以这种方法的精度不够高。
2. 基于时域的方法基于时域的盲卷积算法是通过对卷积核的不同估计方法来实现的，比如迭代最小二乘法、梯度算法等。
相对于基于频域的方法，基于时域的盲卷积算法所涉及的运算更加复杂，但是它在处理非线性变换和存在多个卷积核的情况下，具有更高的准确性。
图像处理方面的参考文献
图像处理方面的参考文献：由整理[1]Pratt W K. Digital image processing：3rd edition [M]. New York：Wiley Inter-science，1991.[2]HUANG Kai-qi，WANG Qiao，WU Zhen-yang，et al. Multi-Scale Color Image Enhancement AlgorithmBased on Human Visual System [J]. Journal of Image and Graphics，2003，8A(11)：1242-1247.[3]赵春燕,郑永果,王向葵.基于直方图的图像模糊增强算法[J].计算机工程,2005,31(12):185-187.[4]刘惠燕,何文章,马云飞. 基于数学形态学的雾天图像增强算法[J]. 天津工程师范学院学报, 2009.[5]Pal S K, King R A. Image enhancement using fuzzy sets[J]. Electron Lett, 1980, 16(9): 376—378.[6]Zhou S M, Gan J Q, Xu L D, et al. Interactive image enhancement by fuzzy relaxation [J]. InternationalJournal of Automation and Computing, 2007, 04(3): 229—235.[7]Mir A.H. Fuzzy entropy based interactive enhancement of radiographic images [J]. Journal of MedicalEngineering and Technology, 2007, 31(3): 220—231.[8]TAN K, OAKLEY J P. Enhancement of color images in poor visibility conditions[C] / / Proceedings ofIEEE International Conference on Image Processing. 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彩色图像处理综述
嚣 科创 论 】 § 技新坛 【
彩 色 图 像 处 理 综 述
谢斌盛 张 正 平
贵州 贵阳 ５０ ２ ） ５ ０ ５ （ 贵卅ｌ 大学 计算机 科学与信息工程 学院
摘
要： 介绍 彩色 图像处理 的研 究背 景，对 目前所提 出 的主要颜 色空 间进 行 归类分 析 ，并对各种 颜色 空间 的转换关 系进 行论述 。并且 介绍 了基于彩 色图像 的增
类是 将彩 色 图像经 过色 调空 间转 换 ，将 密 切相 关 的分量 （Ｇ ） 的空间 转变 ＲＢ
到 基本 不 相关 的 色调 空 间， 保持 色相 不 变从 而 保证 了没有 颜色 的 偏移 ， 而对 亮 度作 相应 的处 理： 另 一类算 法 从人 眼 对物 体 颜色 的感 知 特性 触 发 ，将色 彩 横 常性 应用 于彩 色图像 的 强 。
强 ，彩色 图像 的滤波 ，彩 色图像 的分 割和彩色 图像 的压缩的些处 理算法。
关键词 ： 彩色 图像 处理；彩色 图像分割 彩 色图像压缩 ；彩 色图像增 强；彩 色图像滤波 中图分类号 ：Ｔ ３ １ ４ 文献标 识码：Ａ 文章编号 ：１７ － ７ ９ ２ １ ）１ １ １ ８ １ Ｐ９ １ ５ ７（ ０ ０ ２ ０ ６ —０ ６
０引言
更好 的 去处 彩色 图像分 量 间 的冗 余 ，提高 压 缩 比，而 且在 Ｙ 子阵 技术 中提 出 ｃ 了Ｙ 三 维 子 阵 和Ｃ 三 维 子 阵 的概 念 ；量 化 方 法 采 用 了线 性 非 均匀 标 量 薰 类 类 化 ，并 定义 了 一种 新 的运 算方 法— —量 化 除 法 。此方 法在 压 缩整 体效 果方 面
已经 优于 ］ Ｅ 方法 。 ＰＧ
随着 信息 技术 的 发展 ，彩 色 图像 的处 理 已经成 为一 个 重要 的研 究领 域 ， 本 文 在 总结 了彩 色 图像 的基 本 理 论的基 础 上 ，还 介绍 了彩色 图像 中的 图像 增 强 ，滤 波 ，压缩 ， 分割 等处 理 算法 ，由于 彩色 图像 的的 研究 范 围非 常广 泛 ， 因此 ，本文 对其 中几 个范 畴给 予综 述性 的介 绍 。 １彩色 图像 增强 图像增 强 时指 针对 特 定 的需要 采用 特 定方 法突 出 图像 中的 某些 信息 ， 同 时削弱 或 取 出无 关信 息 的 图像处 理 方法 。常见 的彩 色 图像 增 强算 法有 两类 ：
图像处理的工作总结报告
图像处理的工作总结报告
在过去的一段时间里，我有幸参与了图像处理领域的工作，并在这个过程中积累了一些经验和收获。
在这篇文章中，我将对这段时间的工作进行总结和报告，分享一些我所学到的知识和经验。
首先，我所从事的图像处理工作主要包括图像的预处理、特征提取、图像识别和分类等方面。
在图像的预处理过程中，我学会了如何对图像进行去噪、锐化、边缘检测等操作，以提高后续处理的效果。
在特征提取方面，我了解了各种特征描述子的原理和应用，如HOG、SIFT、SURF等，这些特征对于图像的识别和分类起着至关重要的作用。
在图像识别和分类的过程中，我学会了如何使用机器学习和深度学习的方法，如SVM、CNN等，对图像进行分类和识别。
通过实践，我发现了不同算法在不同场景下的优劣势，也对模型的调参和优化有了更深入的了解。
除此之外，我还学会了如何利用图像处理技术进行目标检测和跟踪，这对于一些实际应用场景，如智能监控、自动驾驶等具有重要意义。
在这个过程中，我遇到了各种各样的挑战，如光照变化、遮挡、尺度变化等，但通过不断的尝试和实践，我逐渐掌握了解决这些问题的方法和技巧。
总的来说，这段时间的图像处理工作让我受益匪浅。
我不仅学会了各种图像处理技术和算法，还锻炼了自己的问题解决能力和团队合作精神。
我相信，在未来的工作中，我会继续努力，不断提升自己的技术水平，为图像处理领域的发展贡献自己的力量。
图像处理技术在军事信息化中的应用研究
图像处理技术在军事信息化中的应用研究随着现代科技的持续进步，图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。
而在军事信息化领域中，图像处理技术更是扮演了至关重要的角色。
本篇文章就将重点探讨图像处理技术在军事信息化中的应用研究。
1. 图像处理技术的基本概念首先，我们需要了解图像处理技术的基本概念。
图像处理技术是将数字或模拟图像进行处理，以改善图像质量、提取有用信息、实现对图像的自动化分析和理解的技术。
主要包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等技术。
其中，图像增强是指通过改善图像颜色、亮度、对比度等来提高图像质量；图像恢复是指将受损图像恢复到原始状态；图像分割是将图像分成若干个不同区域以便更好地处理和分析；图像压缩则是通过数学方法将数字图像数据压缩到更小的存储空间。
2. 图像处理技术在军事信息化中的应用图像处理技术在军事信息化中的应用非常广泛，其中包括以下几个方面。
2.1. 军事侦查图像处理技术在军事侦查中得到了广泛应用。
通过对无人机、卫星等高空平台所拍摄的图像进行处理，可以帮助军方实现对目标区域的实时监测，提高侦察的效率。
同时，通过对图像进行目标识别、分类等处理，可以帮助军方更好地了解敌情，为军事行动提供更精准的信息支撑。
2.2. 外场作战在外场作战中，图像处理技术也发挥了重要作用。
通过对战场图像进行实时处理，可以帮助军方更好地识别敌人的位置、行动路线等信息，并及时作出反应。
同时，通过对敌人布阵、兵力部署等图像进行分析，可以帮助军方更好地制定作战方案，提高作战效率。
2.3. 军事训练军事训练中，通过对图像进行处理，可以帮助士兵更好地理解和掌握作战技能。
例如，在模拟实战环境中，通过对图像进行增强和恢复处理，可以让士兵更清晰地看到目标，提高射击精度。
同时，通过对作战过程录像进行分析和评估，可以帮助军方更好地了解士兵的表现，为训练提供更好的指导。
3. 图像处理技术面临的挑战和未来展望尽管图像处理技术在军事信息化领域中得到了广泛应用，但是仍然面临着很多挑战。
dip学习心得
dip学习心得在过去的一段时间里，我参与了一门关于数字图像处理（DIP）的学习课程。
通过这门课程的学习，我对DIP的理论知识和应用技巧有了更深入的了解。
在这篇文章中，我将分享我在学习过程中的心得和收获。
首先，在学习DIP的过程中，我认识到数字图像处理在现代社会中的重要性。
无论是在医学影像、工业检测还是娱乐领域，数字图像处理技术都发挥着举足轻重的作用。
它不仅可以对图像进行改进和增强，还能提取图像中的有用信息，帮助我们做出更准确的判断和决策。
对于我而言，了解并掌握这一领域的知识和技能，将对我的职业发展和个人成长有着重要的影响。
其次，在学习DIP的过程中，我接触了许多常见的图像处理算法和技术。
其中，最令我印象深刻的是图像滤波技术。
通过应用不同的滤波器，我们可以对图像进行平滑处理或者边缘增强，从而获得更清晰和更有视觉效果的图像。
此外，我还学习了图像分割、图像压缩、图像恢复等领域的基本概念和方法。
通过实践编程作业和课堂实验，我不仅巩固了自己的理论知识，还提升了自己的问题解决能力和编程技巧。
除了理论知识和技术应用，我在DIP学习过程中还意识到了合作和团队合作的重要性。
在课堂上，我们组织了小组项目，各自合作完成一个实际的图像处理任务。
通过团队合作，我们可以共同分析问题、协商解决方案，并相互监督和支持。
这不仅培养了我们的沟通和协作能力，还让我们学会了如何将理论知识应用到实际问题中。
最后，通过这门DIP课程的学习，我还发现了自己对于图像处理的兴趣和激情。
学习新的算法和尝试不同的方法，让我深入思考图像中的隐含信息，并通过创造性的方式将这些信息提取出来。
这种探索和实践的过程给我带来了巨大的乐趣和满足感，也增强了我对于进一步学习和研究DIP的动力。
综上所述，通过这段时间的DIP学习，我不仅获得了丰富的理论知识和实践经验，还意识到了DIP在现代社会中的重要性和应用前景。
我相信，将来我会继续深入学习和研究DIP，将这一领域的知识和技术应用到实际问题中，为推动科学技术的发展做出自己的贡献。
关于图像处理技术现状及发展的分析
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.25.072关于图像处理技术现状及发展的分析安丛姝(中国空空导弹研究院 河南洛阳 471000)摘 要：随着科学技术的发展和人类社会的不断进步，图像处理在各个行业得到了广泛的应用，图像处理技术的使用也变得尤为重要。
本文主要对图像处理技术国内外的研究现状、数字图像信息的特征及数字图像处理的主要内容进行了分析。
重点论述了图像处理技术理论，展望了未来图像处理理论与技术的研究热点综合分析了图像处理技术特点。
关键词：图像处理技术 数字图像处理 图像特征中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2018)09(a)-0072-021 图像信息技术简介随着近代科学技术的发展，人们通过图像信息来进行科学研究、生产加工、交通及社会治安管理、军工产业发展、临床医疗研究、考古研究及天文研究等，为人类社会的发展奠定了坚实的基础。
例如，通过治安监控及交通监控，对危害社会安定的因素进行消除；在工厂中通过图像信息，管理工厂的正常运作；在医院里，通过各种成像技术形成图像信息，对患者进行正确的治疗。
从以上方面可以看出图像信息在近代社会中是不可或缺的一部分。
2 数字图像处理技术2.1 数字图像处理技术简介随着信息化技术的发展，为增强图像信息处理的实用性，有一种处理方式叫做数字图像处理（Digital Image Processing），它是通过电脑或者其他硬件数字化处理的图像信息，其包括了图像数字化，图像的分割、复原、增强、变换、分析和描述等。
例如，在考古过程中，在文物进行扫描、拍照及建模，可以帮助学者进行文物的考察；通过对卫星图像处理，对气象、气候、地质等进行深入研究。
在数字图像处理技术飞速发展的时代，随着不断增强的计算机处理技术，如何利用获得的图像信息也变得越来越重要，根据不同领域的需求，数字图像处理技术多方面发展，以适应时代发展。
图像处理毕业设计
图像处理毕业设计图像处理是计算机科学中的重要研究方向之一，也是目前计算机视觉技术最为基础的理论和技术之一。
图像处理技术在多个领域具有广泛的应用，如医学影像处理、安防监控、数字娱乐、远程遥感等。
本篇文章将介绍一个基于图像处理的毕业设计课题，该课题思路创新、内容丰富，具有较高的实践和研究价值。
该毕业设计的主要内容是基于深度学习的图像识别与分类。
随着深度学习技术的发展，图像识别和分类已经在很多领域得到了广泛应用。
本课题将通过研究图像识别和分类的相关理论和算法，设计并实现一个高效、准确的图像分类系统。
首先，需要对深度学习中的卷积神经网络进行深入研究。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是当前图像处理和计算机视觉领域最为主要的模型之一，具有较强的特征提取和图像分类能力。
通过学习CNN的结构和原理，可以掌握图像处理中的特征提取和图像分类算法。
其次，需要选择并标注合适的图像数据集。
数据集的选择决定了图像分类系统的性能和效果，因此需要选择具有代表性和多样性的数据集。
同时，对数据集进行标注，即为每个图像打上正确的标签，以便后续的训练和评估。
然后，需要设计和训练一个合适的卷积神经网络模型。
通过将图像数据输入到卷积神经网络中，并通过反向传播算法对网络参数进行优化，可以得到一个具有较好分类效果的模型。
最后，需要对训练好的卷积神经网络进行测试和评估。
通过将测试集中的图像输入到训练好的模型中，并对预测结果进行比对和评估，可以得到图像分类系统的准确率、召回率等性能指标。
通过图像处理的毕业设计，可以掌握深度学习算法在图像处理中的应用，进一步提高对计算机视觉领域的理解和实践能力。
同时，通过独立完成一个复杂的实际项目，也可以培养出较强的问题解决能力和团队协作能力。
综上所述，基于深度学习的图像识别与分类是一个具有挑战性和研究价值的毕业设计课题。
通过对卷积神经网络的研究、图像数据集的选择与标注、卷积神经网络模型的设计与训练以及测试与评估，可以完成一个高效、准确的图像分类系统。
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基金项目 : 国家自然科学基金 ( 60875025/ f030410) ; 中央高校基本科研业务费专项资金资助课题 作者简介 : 肖易寒 ( 1980 ) , 女 , 讲师 , 博士研究生 , 主要研究方向为图像处理。 E m ail: yi han9999@ s ohu. com
肖易寒, 席志红 , 海 涛 , 郭 亮
( 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001)
摘 要: 非下采样 contour let 变换( nonsubsampled contour let transform, NSCT ) 由于其平移不变性使得检测 出的边缘定位准确。但是传统的基于非下采样 contour let 变换的边缘检测结果中仍存在伪边缘, 这是固定阈值选 取不当所致。采用双阈值对高频子带中的模极大值进行筛选 , 用得到的两个矩阵进行补偿链接可以减少伪边缘。 由于 NSCT 系数的结构特点 , 低频子带中也存在丰富的边缘信息, 再用 Canny 算子对低频子带进行检测 。仿真结 果表明 , 基于双阈值的模极大值方法检测的高频子带细节丰富、 定位准确 、 纹理清晰, Canny 算子检测的低频图像 边缘, 轮廓完整连续, 融合后的图像有效地抑制了噪声, 消除了伪边缘。 关键词: 边缘检测 ; 非下采样 contour let 变换; 模极大值; 双阈值 ; Canny 算子 中图分类号 : T N 911. 73 文献标志码: A DOI: 10. 3969/ j. issn. 1001 506X. 2011. 07. 45
[ 6]
图像的边缘定义为周围像素灰度强度不连续的像素点 的集合, 也就是图像中具有奇异性的像素点的集合。1992 年 Mallat 用多尺度思想提出了基于奇异点检测的多尺度边 缘检测方法 , 多尺度检测边缘的方法蓬勃发展起来 , 成为边 缘检测研究的一个研究热点。而由一维小波张量积直接生 成的二维可分离小波 , 其基函数是各向同性的 , 只能检测点 奇异性, 不能有效检测线奇异, 且只具有有限的方向, 不能 很好地捕获二维图像中的线和面奇异[ 1] 。 文献[ 2 3] 提出的 contour let 变换作是一种 真正 的图
图2 非下采样分级滤波器示意图
1
非下采样 contourlet 变换
为了保留 cont our let 变换的频率分割结构同时实现平
非下采样方向滤波器组 非下采样 cont ourlet 在基 本扇形滤波器 组[ 7 ] 的基础 上, 通过对滤波器的操作来得到需要的象限滤波器组、 平行 滤波器组 , 避免了对图像的采样操作。方向滤波器的前 2 级如图 3 所示。
Image edge detection based on nonsubsampled contourlet transform
XIA O Yi han, XI Z hi ho ng , H AI T ao, GUO L iang
( College of I nf or mation and Communication Engineering, H ar bin Engineer ing Univer sity , H ar bin 150001 , China)
1 i i j, k i j ,k i j, k i
4
边缘检测评价标准
在经典的边缘检测评价方法中, 最著名的是 Canny 提
出 3 条准则[ 10] 和 Prat t 等人提出的品质因数的方法[ 11] 。 Canny 的 3 个准则偏重于理论上的分析, 虽然有明确的数 学表达式 , 但是很难定量计算。Abdou 和 Pr att 提出的品 质因数综合考虑了边缘检测性能, 但是实测图像中边缘的 实际位置并不可知, 这也限制了它的应用。目前, 图像边缘 检测评价系统还处于不断的探索和研究阶段。本文通过客 观检测与主观判断评价边缘检测方法的优劣。 ( 1) 客观检测 比较检测出的边缘总数, 检测出的边缘细节越多, 边缘 总数必然增加, 即是用边缘像素点总数来比较检测算法的 敏感程度。 ( 2) 主观判断 边缘连续性是检测算法的一项重要指标, 如果检测出 的边缘存在大量的断裂现象 , 那么必然要影响到检测的质 量。边缘的定位精度和光滑程度也是重要的衡量指标。
移不变性, 将原 contourlet 变换中对图像采样的步骤去掉, 构造相应的分级和各种方向滤波器。NSCT 的滤波器具有 更好的频域选择性和规则性, 相比早期提出的 contour let 变换, 对滤波设计的限制减少了 , 这使得可以使用具有更 好频域选择性的滤波器, 进而得到更好的子带分解。 图 1 为 NSCT 总体结构图, 由两个具有平移不变性的 部分组成: 器组。 非下采样金字塔分解; 非下采样方向滤波
第7 期
肖易寒等: 基于非下采样 cont ourlet 变换的图像边缘检测新方法
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位的过程。传统的基于 NSCT 的边缘检测结果中存在伪边 缘, 这是固定阈值选取不当所致。用单阈值对高频子带中 的模极大值进行筛选 , 若阈值设置高, 则一些细节和边缘信 息可能被滤除, 阈值设置低则又会保留大量的噪声和伪边 缘, 而用双阈值法可以避免这个问题。由于 NSCT 系数的 结构特点, 低频子带中也存在丰富的边缘信息, 再用 Canny 算子对低频子带进行检测。最后将高频子带与低频子带边 缘图像进行融合, 得到了一种边缘连续、 定位准确的边缘检 测新算法, 抑制了噪声, 减少了伪边缘。 1. 2
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引
言
像二维表示方法, 它不仅具有小波变换的多分辨率时频分 析特征, 还具有高度的多方向性和各向异性尺度关系。但 是由于变换过程中引入了下采样, 导致该变换不具备平移 不变性, 信号方向频谱会产生一定的混叠, 这样不可避免的 会引起伪吉布斯现象。文献[ 4 5] 提出的变换结构基于一 个非下采样的塔型结构和非下采样的方向滤波分解 , 即非 下采样的 contourlet 变换( nonsubsampled contourlet tr ans for m, NSCT) , 它利用 tr ous 算法实现并生成一种灵活 的多尺度、 多方向且平移不变的图像分解方法, 能够得到更 好的子带分解。 图像的边缘检测就是一个去除噪声、 增强边缘、 准确定
第 33 卷 第 7 期 2011 年 7 月
文章编号 : 1001 506X( 2011) 07 1668 05
系统工程与电子技术 Systems Engineer ing and Electr onics
Vol. 33 No. 7 July 2011
基于非下采样 contourlet 变换的图像边缘检测新方法
模极大值算法 具有消失矩的小波只有少数在奇异点附近的小波基函 [ 8] 数能够 感觉 到这些点的奇异性, 并产生重要系数 。基 于小波的模极大值检测方法 , 需要通过模的相位角来确定 边缘曲线梯度的方向 , 检测出的模极大值点还需要沿着边 缘的模极大值曲线而进行的连接操作。 而 contourlet 变换的滤波器组是不可分离的, 各方向 子带的系数矩阵已经包含足够的方向信息, 即特定的子带 中包含有特定方向上的模极大值点。根据文献[ 9 ] 对高频 图像进行模极大值处理。
Abstract: Due t o t he shift invariance, nonsubsampled contourlet transform ( NS CT ) can accurately detect
t he edge orientat ion. H ow ever, t raditional NSCT st ill reflect s on pseudo edge in the test result because of the improper select ed fixed threshold. T he dual threshold is adopted to filt er t he modulus maximum in the high f requency sub band, and tw o mat rices are obtained as link com pensation in order to decrease the pseudo edge. Ow ing to the structural characterist ics of NSCT coefficient, there is also ample edge informቤተ መጻሕፍቲ ባይዱation in low f requency sub band, and t hen a Canny operat or is used to det ect the low frequency sub band. T he simulat ion results show t hat there are abundant high frequency sub band det ails, accurat ed edge orient ation, and clear tex t ure, based on the m ethod of modulus m axim a of dual threshold, and the Canny operator det ects low frequency image edge stability, figure integrit y and continuation, and t he fused im age can control noise eff ectively and avoid pseudo edge. Keywords: image edge detect ion; nonsubsampled contourlet transform ( N SCT ) ; modulus maxim um ; dual t hreshold; Canny operator