第6章 纹理描述与识别
第6章 纹理描述与识别
第6章纹理描述与识别纹理是图像的重要视觉特征,是物体表面颜色或亮度规律性分布或变化的重要性质。
有关纹理的概念在人们心理中自然形成,但很难用确切的语言或文字描述,因而在自然语言中有较少的纹理描述词。
目前对纹理虽然没有准确的定义,但数学上的描述已有一些有效的方法,如Tamura参数、亮度共生矩阵、随机场模型、小波变换等。
这些方法试图利用统计、变换、识别等方法,描述纹理的空间、频域和结构性质,因此,纹理的描述方法可分为统计法、频谱法和结构法。
纹理识别就是利用各种纹理描述参数识别纹理结构或纹理性质。
6.1 图像纹理的描述方法6.1.1 Tamura纹理特征提取基于人类对纹理的视觉感知心理学研究,Tamura等人提出了纹理特征的6个特征参数:粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。
其中,前三项用的最多,定义如下:1.粗糙度粗糙度指图像纹理变化的粒度。
当图像的纹理变化间隔较大时,图像给人的感觉比较粗糙;当图像的纹理变化间隔很小时,图像给人的感觉比较细腻,也就是粗糙度较小。
粗糙度与图像的分辨率有关,分辨率大,纹理元尺度大,重复次数少,则图像比较粗糙。
粗糙度是纹理最本质的特性,计算方法可以按以下几个步骤进行。
(1)计算图像中每个像素在2k*2k邻域内的平均亮度,即:∑∑-+-=-+-=----=122122211112/),(),(kkkkxxiyyjkkjigyxA其中k=0,1,2,…,5,g(i,j)是图像中(i,j)点的像素亮度值。
(2)对于每个像素,在水平和垂直方向上分别计算不同尺度的互不重叠的窗口之间的平均亮度差,即:|),2(),2(|),(11,yxAyxAyxE kkkkhk----+=|)2,()2,(|),(11,----+=k k k k v k y x A y x A y x E找出使,(,)k h E x y 或,(,)k v E x y 最大的k 值,记为k best y x s 2),(=。
遥感原理与应用第6章-遥感作业(1)
第六章遥感图像辐射校正名词解释:辐射定标、绝对定标、相对定标、辐射校正、大气校正、图像增强、累积直方图、直方图匹配、NDVI、图像融合1、辐射定标:是指传感器探测值的标定过程方法,用以确定传感器入口处的准确辐射值。
2、绝对定标:建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系,对目标作定量的描述,得到目标的辐射绝对值。
3、相对定标:又称传感器探测元件归一化,是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。
最终得到的是目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。
4、辐射校正:是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
5、大气校正:是指消除大气对阳光和来自目标的辐射产生的吸收和散射影响的过程。
6、图像增强:为了特定目的,突出遥感图像中的某些信息,削弱或除去某些不需要的信息,使图像更易判读。
7、累积直方图:以累积分布函数为纵坐标,图像灰度为横坐标得到的直方图称为累积直方图。
8、直方图匹配:是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。
也称生物量指标变化,可使植9、NDVI:归一化差分植被指数。
NDVI=B7−B5B7+B5被从水和土中分离出来。
10、图像融合:是指将多源遥感图像按照一定的算法,在规定的地理坐标系,生成新的图像的过程。
问答题:1.根据辐射传输方程,指出传感器接收的能量包含哪几方面,辐射误差及辐射误差纠正内容是什么。
根据辐射传输方程,传感器接收的电磁波能量包含三部分:1)太阳经大气衰减后照射到地面,经地面发射后又经过大气的二次衰减进入传感器的能量;2)大气散射、反射和辐射的能量;3)地面本身辐射的能量经过大气后进入传感器的能量。
辐射误差包括:1)传感器本身的性能引起的辐射误差;2)大气的散射和吸收引起的辐射误差;3)地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差。
辐射误差纠正的内容是传感器辐射定标和辐射误差校正等。
工业机器人技术应用作业指导书范本1
工业技术应用作业指导书第1章工业概述 (4)1.1 工业的发展历程 (4)1.2 工业的分类与特点 (4)1.3 工业的应用领域 (4)第2章工业的结构与原理 (5)2.1 工业的机械结构 (5)2.1.1 关节 (5)2.1.2 连杆 (5)2.1.3 末端执行器 (5)2.1.4 基座 (5)2.2 工业的驱动系统 (5)2.2.1 电动驱动 (5)2.2.2 气动驱动 (5)2.2.3 液压驱动 (6)2.3 工业的控制系统 (6)2.3.1 控制器 (6)2.3.2 传感器 (6)2.3.3 驱动器 (6)2.3.4 通信接口 (6)第3章工业的关键技术与参数 (6)3.1 工业的精度与重复定位精度 (6)3.1.1 位置精度 (6)3.1.2 重复定位精度 (6)3.2 工业的负载能力与速度 (7)3.2.1 负载能力 (7)3.2.2 速度 (7)3.3 工业的自由度与坐标变换 (7)3.3.1 自由度 (7)3.3.2 坐标变换 (7)第4章工业编程与仿真 (7)4.1 工业编程语言 (7)4.1.1 编程语言的分类与特点 (7)4.1.2 常用编程语言介绍 (8)4.2 工业编程方法 (8)4.2.1 编程步骤 (8)4.2.2 编程技巧 (8)4.2.3 编程注意事项 (8)4.3 工业仿真技术 (8)4.3.1 仿真技术的意义与作用 (8)4.3.2 常用仿真软件介绍 (8)4.3.3 仿真流程与方法 (8)4.3.4 仿真与实际应用的结合 (8)第5章工业视觉系统 (9)5.1 视觉系统的基本原理 (9)5.1.1 图像获取 (9)5.1.2 图像处理 (9)5.1.3 图像分析 (9)5.2 视觉系统的硬件组成 (9)5.2.1 相机 (9)5.2.2 光源 (9)5.2.3 镜头 (9)5.2.4 图像采集卡 (10)5.3 视觉系统的软件算法 (10)5.3.1 图像预处理算法 (10)5.3.2 特征提取算法 (10)5.3.3 特征匹配算法 (10)5.3.4 目标定位与跟踪算法 (10)5.3.5 机器学习与深度学习算法 (10)第6章工业感知与认知技术 (10)6.1 工业传感器技术 (10)6.1.1 传感器概述 (10)6.1.2 传感器选型与应用 (11)6.1.3 传感器信号处理 (11)6.2 工业感知技术 (11)6.2.1 视觉感知技术 (11)6.2.2 触觉感知技术 (11)6.2.3 听觉与嗅觉感知技术 (11)6.3 工业认知技术 (11)6.3.1 认知技术概述 (11)6.3.2 机器学习与深度学习 (11)6.3.3 认知推理与决策 (11)第7章工业典型应用案例分析 (12)7.1 汽车制造领域的应用 (12)7.1.1 点焊 (12)7.1.2 喷涂 (12)7.1.3 装配 (12)7.2 电子制造领域的应用 (12)7.2.1 SMT贴片 (12)7.2.2 焊接 (12)7.2.3 检测与测试 (12)7.3 食品饮料领域的应用 (12)7.3.1 分拣 (12)7.3.2 包装 (13)7.3.3 清洗 (13)第8章工业安全与防护 (13)8.1 工业安全标准与法规 (13)8.1.1 我国工业安全标准 (13)8.1.2 国际工业安全标准 (13)8.1.3 工业安全法规 (13)8.2 工业安全防护措施 (13)8.2.1 设计阶段安全措施 (13)8.2.2 制造与安装阶段安全措施 (14)8.2.3 运行阶段安全措施 (14)8.3 工业安全监控系统 (14)8.3.1 安全监控设备 (14)8.3.2 安全监控策略 (14)8.3.3 安全监控管理 (14)第9章工业系统集成与自动化生产线 (14)9.1 工业系统集成技术 (15)9.1.1 系统集成概述 (15)9.1.2 系统集成关键技术与流程 (15)9.1.3 系统集成案例分析 (15)9.2 工业自动化生产线设计 (15)9.2.1 自动化生产线概述 (15)9.2.2 自动化生产线设计原则与方法 (15)9.2.3 自动化生产线关键设备与组成 (15)9.2.4 自动化生产线实施与优化 (15)9.3 工业与智能物流系统的融合 (15)9.3.1 智能物流系统概述 (15)9.3.2 工业与智能物流系统的融合技术 (15)9.3.3 融合案例分析与启示 (16)9.3.4 发展趋势与挑战 (16)第10章工业发展趋势与展望 (16)10.1 工业技术的发展趋势 (16)10.1.1 市场规模持续扩大 (16)10.1.2 技术水平不断提高 (16)10.1.3 应用领域不断拓展 (16)10.1.4 产业链逐渐完善 (16)10.2 工业技术的创新与挑战 (16)10.2.1 创新方向 (16)10.2.2 挑战 (17)10.3 工业技术的未来展望 (17)10.3.1 普及化 (17)10.3.2 定制化 (17)10.3.3 网络化 (17)10.3.4 绿色化 (17)第1章工业概述1.1 工业的发展历程工业作为一种重要的自动化设备,其发展历程可追溯至20世纪中叶。
数字图像处理与摄影技术作业指导书
数字图像处理与摄影技术作业指导书第1章数字图像处理基础 (3)1.1 数字图像处理概述 (3)1.1.1 数字图像定义 (3)1.1.2 数字图像处理的目的与意义 (4)1.1.3 数字图像处理的基本流程 (4)1.2 图像处理基本操作 (4)1.2.1 图像采样与量化 (4)1.2.2 图像变换 (4)1.2.3 图像滤波 (4)1.2.4 图像增强 (4)1.2.5 图像恢复 (4)1.3 图像类型与存储格式 (4)1.3.1 二值图像 (4)1.3.2 灰度图像 (4)1.3.3 彩色图像 (4)1.3.4 图像存储格式 (5)第2章摄影技术基础 (5)2.1 摄影光学原理 (5)2.1.1 镜头 (5)2.1.2 光圈 (5)2.1.3 快门 (5)2.1.4 感光度 (5)2.2 摄影器材与拍摄技巧 (5)2.2.1 相机类型 (5)2.2.2 镜头选择 (5)2.2.3 摄影附件 (6)2.2.4 拍摄技巧 (6)2.3 摄影构图与审美 (6)2.3.1 构图原则 (6)2.3.2 画面元素 (6)2.3.3 视角与角度 (6)2.3.4 色彩运用 (6)第3章图像增强 (6)3.1 灰度变换增强 (6)3.1.1 灰度变换原理 (6)3.1.2 线性灰度变换 (6)3.1.3 对数灰度变换 (7)3.1.4 幂次灰度变换 (7)3.2 直方图增强 (7)3.2.1 直方图均衡化 (7)3.2.2 直方图规定化 (7)3.3.1 频域滤波原理 (7)3.3.2 低通滤波 (7)3.3.3 高通滤波 (7)3.3.4 带通滤波和带阻滤波 (7)第4章图像复原与重建 (8)4.1 图像退化模型 (8)4.1.1 线性退化模型 (8)4.1.2 非线性退化模型 (8)4.2 噪声分析与去除 (8)4.2.1 噪声类型 (8)4.2.2 去噪方法 (8)4.3 图像重建技术 (9)4.3.1 逆滤波 (9)4.3.2 维纳滤波 (9)4.3.3 稀疏表示与重建 (9)4.3.4 深度学习方法 (9)第5章图像分割与边缘检测 (9)5.1 阈值分割 (9)5.1.1 灰度阈值分割 (10)5.1.2 彩色图像阈值分割 (10)5.2 区域生长与合并 (10)5.2.1 区域生长 (10)5.2.2 区域合并 (10)5.3 边缘检测算法 (10)5.3.1 基于梯度的边缘检测算法 (10)5.3.2 基于二阶导数的边缘检测算法 (10)5.3.3 其他边缘检测算法 (11)第6章形态学处理 (11)6.1 形态学基本运算 (11)6.1.1 膨胀 (11)6.1.2 腐蚀 (11)6.1.3 开运算 (11)6.1.4 闭运算 (11)6.2 形态学应用实例 (11)6.2.1 骨架提取 (11)6.2.2 噪声消除 (11)6.2.3 区域填充 (12)6.3 数学形态学在图像处理中的应用 (12)6.3.1 边缘检测 (12)6.3.2 目标分割 (12)6.3.3 特征提取 (12)6.3.4 图像增强 (12)第7章图像特征提取与描述 (12)7.1.1 颜色直方图 (12)7.1.2 颜色矩 (12)7.1.3 颜色聚合向量 (12)7.2 纹理特征提取 (13)7.2.1 灰度共生矩阵 (13)7.2.2 局部二值模式 (13)7.2.3 Gabor滤波器 (13)7.3 形状特征提取 (13)7.3.1 傅里叶描述符 (13)7.3.2 Hu不变矩 (13)7.3.3 Zernike矩 (13)第8章摄影后期处理技术 (13)8.1 色彩调整与校正 (13)8.2 图像合成与特效 (13)8.3 景深与动态范围优化 (14)第9章数字摄影与计算机视觉 (14)9.1 计算机视觉概述 (14)9.2 三维重建与虚拟现实 (14)9.3 摄影测量与遥感 (14)第10章数字图像处理与摄影技术在实际应用中的案例分析 (14)10.1 数字图像处理在医学领域的应用 (14)10.1.1 X射线成像 (15)10.1.2 CT和MRI成像 (15)10.1.3 超声成像 (15)10.2 摄影技术在广告摄影中的应用 (15)10.2.1 光线控制 (15)10.2.2 摄影构图 (15)10.2.3 后期处理 (15)10.3 数字图像处理与摄影技术在人工智能领域的融合与发展趋势 (15)10.3.1 计算机视觉 (15)10.3.2 智能驾驶 (16)10.3.3 无人机航拍 (16)10.3.4 发展趋势 (16)第1章数字图像处理基础1.1 数字图像处理概述1.1.1 数字图像定义数字图像是由像素点组成的二维离散信号,每个像素点的值代表该点的亮度或颜色信息。
纹理, 频谱法
纹理, 频谱法纹理是指物体的外观和表面特征,可以通过视觉和触觉等感官来感知。
纹理的种类繁多,常见的有纹路纹理、颜色纹理、质感纹理等。
纹理感在视觉艺术、设计和工程领域中扮演着重要的角色,因为纹理可以给人带来美感、舒适感和触感体验,同时也具有传达信息和表达意义的作用。
在计算机图形学和计算机视觉领域,纹理是模拟物体表面外观的一种方式。
纹理可以通过一系列的像素信息来描述,这些像素信息称为纹理图像。
纹理图像通常是在二维空间中表示,并且可以被应用到三维模型的表面上,以增加模型的现实感和细节。
频谱法是一种常用于分析和处理纹理的方法。
它基于信号处理理论,将纹理视为一个信号,通过对其频谱进行分析来提取和描述纹理的特征。
频谱法可以将纹理分解为一系列的频率成分,从而捕捉到纹理的结构和细节。
这些频率成分可以用于纹理分析、纹理合成和纹理识别等应用。
频谱法的基本思想是将纹理图像转换为频域,通过对频域进行分析来提取纹理的特征。
在频谱分析中,我们常用的工具是傅里叶变换。
傅里叶变换可以将一个信号在频域上的成分分解出来,将其表示为一系列的频谱分量。
在纹理分析中,我们可以将纹理图像进行傅里叶变换,得到其频谱信息,并通过频谱图像来观察纹理的特征。
频谱图像通常以灰度图像的形式表示,其中亮度表示频率成分的能量大小,而位置表示频率成分的位置。
频谱图像中的亮点表示纹理中存在某个特定频率的纹理结构。
通过分析频谱图像,我们可以得到纹理的频率成分分布情况,从而了解纹理的粗糙度、方向性和周期性等特征。
频谱法不仅可以用于纹理分析,还可以用于纹理合成和纹理识别。
纹理合成是指根据给定的纹理特征,生成新的具有相似纹理的图像。
纹理识别是指将输入的图像与已知的纹理模型进行匹配,以实现纹理特征的分类和识别。
频谱法在这些应用中发挥着重要的作用,通过对频谱图像的分析和处理,可以实现纹理合成和纹理识别的需求。
总的来说,纹理是描述物体外观和表面特征的重要属性。
频谱法是一种用于分析和处理纹理的有效方法,在计算机图形学和计算机视觉领域具有广泛的应用前景。
第六章多基因遗传病
第六章多基因遗传病重点内容提示:一、微效基因与多基因遗传人类的一些遗传性状或遗传病不是决定于一对主基因,而是受多对基因的影响,每对基因彼此之间没有显隐性的区别,呈共显性,每对基因对多基因性状形成的效应是微小的,称为微效基因。
许多微效基因的共同作用产生加性效应,表现出来的性状即多基因性状。
此外这些性状还收环境因素的影响,这种遗传方式称为多基因遗传。
微效基因的效应往往是累加的。
人类的血压、身高、肤色等性状属于多基因遗传性状。
二、质量性状与数量性状1.质量性状:单基因遗传的性状或疾病,是由一对等位基因所控制的,相对性状之间的差异显著,在一个群体中的分布是不连续的,可以明显地将变异个体分为2-3群,且个体间差异显著,这类变异在一个群体中的分布是不连续的,这种性状称为质量性状。
2.数量性状:一些遗传性状或遗传病由多对基因控制,其变异在一个群体中的分布是连续的,不同个体之间的差异只有量的不同,没有质的差异,这种变异在群体中呈正态分布,这种形状称为数量性状。
三、多基因遗传的特点1.两个极端变异的个体婚配,子1代都是中间类型,但由于环境因素的影响,也存在一定的变异范围。
2.两个中间类型的子1代个体婚配后,子2代大部分也是中间类型,但变异范围广泛,有时会出现一些极端变异的个体,除环境因素外,还有基因的分离和自由组合的作用。
3.在一个随机婚配的群体中,变异范围广泛,但是大多数个体接近中间类型,极端变异的个体很少,这些变异的产生中多基因的遗传基础和环境因素共同起作用。
四、阈值学说1.易感性:在多基因遗传病中,若干作用微小但有加性效应的致病基因是个体患病的遗传基础。
这种由遗传基础决定一个个体患某种多基因遗传病的风险,称为易感性。
2.易患性:易患性是人类患多基因遗传病的风险大小,即是否容易患某一种多基因遗传病。
易患性受遗传基础和环境因素两方面的影响。
易患性低,患病的可能性小;易患性高,患病的可能性大。
3.阈值:群体中大多数个体的易患性都接近平均值,患病风险很大和患病风险很小的个体数量都很少。
《PHOTOSHOP》教学大纲
《PHOTOSHOP》教学大纲第1章 PHOTOSHOP基础理论教学目的:本章的目的是为了使学生对PHOTOSHOP的工作方式有一个总体认识——包括学生在制作和编辑图片时,PHOTOSHOP怎样组织信息,以及学生如何与软件进行交互。
本章还会提供一些总体的指导,以使程序应用更加容易和有效。
课程教学重点、难点:矢量图、位图、PHOTOSHOP的界面介绍、快捷键。
教学内容与过程:1.PHOTOSHOP简介2.什么是PHOTOSHOP文件3.运行PHOTOSHOP的系统要求4.PHOTOSHOP的工作原理5.PHOTOSHOP的界面6.分辨率和文件格式作业:制作一个张自己的桌面壁纸图片第2章选取工具教学目的:本章的目的是学习PHOTOSHOP7三种的选择工具的使用技巧。
教学重点、难点:工具栏中的选择工具、色彩范围选取、工具选取、工具选取的调整技巧教学内容与过程:1.工具栏中的选择工具、2.色彩范围选取、3.工具选取、4.工具选取的调整技巧作业:《脸谱变色》《吉祥物》《白马寺白马套选》第3章使用图层教学目的:图层的方法是在不同的画面中分别进行,本章的目的是学习Layer 的使用方法,它是图像合成的一门重要技巧。
教学重点、难点:分层的图像操作、图层的基本操作、设置图层的属性、图层编辑教学内容与过程:1.分层的图像操作、2.图层的基本操作、3.设置图层的属性、4.图层编辑作业:“林中烟雾”“骑云的女孩”第四章色彩应用艺术教学目的:计算机描述色彩有其独特的方式,本章的目的是了解各种色彩模式及其工作原理,掌握PHOTOSHOP调整图像色彩的方法,为学习调整图层、填充图层提供技术支持。
教学重点、难点:直接色彩调整方法、图象调整方法、直接颜色填充方法、色彩模式知识教学内容与过程:1.直接色彩调整方法、2.图象调整方法、3.直接颜色填充方法、4.色彩模式知识作业“风景照片处理系列”“人物照片处理系列”第五章绘图与修图教学目的:练习绘图工具的使用方法,可以根据图片随意绘制、修改画面。
现代图像分析(高新波)章 (6)
(6.2-14)
第六章 纹理图像分析
(6) 局部均匀性(逆差矩):
L1
L(d, )
i0
L1
j0
1 1 (i j)2
p(i, j, d, )
(6.2-15)
(7) 和平均:
2L2 L1 L1
S(d, ) p(i, j,d, ) k i j
k0 i0 j0
(6.2-16)
第六章 纹理图像分析
第六章 纹理图像分析
6.1 纹理特征 6.2 纹理图像的统计方法描述 6.3 纹理能量测量 6.4 用马尔可夫随机场模型分析纹理 6.5 用分形和分维理论描述纹理 6.6 纹理的结构分析方法和纹理梯度 6.7 小结
第六章 纹理图像分析
6.1 纹 理 特 征
虽然图像纹理尚无公认的定义,但字典中对纹理的定义 是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”,这种说 法还是较为恰当的。观察图6.1.1的几幅图像,不难发现这些 图像在局部区域内呈现了不规则性,而在整体上表现出某种 规律性。显然只有采用有效描述纹理特性的方法去分析纹理 区域与纹理图像,才能真正描述与理解它们。
第六章 纹理图像分析
然而,共生矩阵PB(0°)则是主对角线上的元素值很大, 表明水平方向上灰度变化的频度较低,说明纹理粗糙。再看 PA(135°)的共生矩阵,主对角线上的元素值很大,其余元素 为0,说明该图像沿135°方向无灰度变化。但是图像B沿 135°方向,偏离主对角线的元素值较大,说明纹理较粗。
k | i j | (6.2-20)
第六章 纹理图像分析
(12) 差熵:
L1 L1 L1
L1
HD (d, ) p(i, j,d, ) p(i, j,d, )
医疗行业医疗影像与辅助诊断方案
医疗行业医疗影像与辅助诊断方案第1章医疗影像技术概述 (3)1.1 传统医疗影像技术 (3)1.1.1 X射线成像 (3)1.1.2 放射性同位素成像 (3)1.1.3 超声成像 (4)1.2 现代医疗影像技术 (4)1.2.1 计算机断层扫描(CT) (4)1.2.2 磁共振成像(MRI) (4)1.2.3 正电子发射断层成像(PET) (4)1.2.4 分子影像 (4)1.3 医疗影像技术的发展趋势 (4)第2章辅助诊断系统简介 (5)2.1 辅助诊断系统的定义 (5)2.2 辅助诊断系统的分类 (5)2.3 辅助诊断系统的应用场景 (5)第3章医疗影像数据采集与预处理 (6)3.1 医疗影像数据采集 (6)3.1.1 X射线成像 (6)3.1.2 磁共振成像(MRI) (6)3.1.3 超声成像 (6)3.1.4 核医学成像 (6)3.2 医疗影像数据预处理 (6)3.2.1 影像去噪 (6)3.2.2 影像增强 (7)3.2.3 影像配准 (7)3.3 影像数据质量评价 (7)3.3.1 空间分辨率 (7)3.3.2 密度分辨率 (7)3.3.3 信噪比(SNR) (7)3.3.4 对比度 (7)第4章医疗影像特征提取与选择 (7)4.1 影像特征提取方法 (7)4.1.1 基于像素的特征提取 (7)4.1.2 基于形状的特征提取 (8)4.1.3 基于纹理的特征提取 (8)4.1.4 基于深度学习的特征提取 (8)4.2 影像特征选择方法 (8)4.2.1 过滤式特征选择 (8)4.2.2 包裹式特征选择 (8)4.2.3 嵌入式特征选择 (8)4.3 特征提取与选择在辅助诊断中的应用 (8)4.3.1 肿瘤检测 (8)4.3.2 病理识别 (9)4.3.3 风险评估 (9)4.3.4 疗效监测 (9)第5章机器学习与深度学习在医疗影像诊断中的应用 (9)5.1 机器学习基本原理 (9)5.1.1 监督学习 (9)5.1.2 无监督学习 (9)5.1.3 半监督学习 (9)5.2 深度学习基本原理 (9)5.2.1 卷积神经网络(CNN) (10)5.2.2 递归神经网络(RNN) (10)5.2.3 对抗网络(GAN) (10)5.3 医疗影像诊断中的机器学习与深度学习方法 (10)5.3.1 影像分类 (10)5.3.2 病变检测与分割 (10)5.3.3 影像与重建 (10)5.3.4 辅助诊断系统 (10)第6章医疗影像辅助诊断系统构建与评估 (10)6.1 系统架构设计 (10)6.1.1 硬件环境 (11)6.1.2 软件框架 (11)6.1.3 数据流 (11)6.2 算法选择与模型训练 (11)6.2.1 算法选择 (11)6.2.2 模型训练 (11)6.3 辅助诊断系统功能评估 (11)6.3.1 准确性 (12)6.3.2 效率 (12)6.3.3 鲁棒性 (12)6.3.4 可扩展性 (12)第7章常见疾病的医疗影像辅助诊断 (12)7.1 肿瘤疾病辅助诊断 (12)7.1.1 肺癌 (12)7.1.2 肝癌 (12)7.2 心血管疾病辅助诊断 (12)7.2.1 冠心病 (12)7.2.2 心脏瓣膜病 (13)7.3 神经系统疾病辅助诊断 (13)7.3.1 脑梗死 (13)7.3.2 脑肿瘤 (13)第8章医疗影像辅助诊断在临床应用中的挑战与解决方案 (13)8.1 数据不足与样本不平衡问题 (13)8.2 影像噪声与伪影处理 (13)8.3 医疗影像辅助诊断的伦理与法律问题 (14)第9章医疗影像辅助诊断技术的发展趋势与展望 (14)9.1 新型医疗影像技术 (14)9.1.1 光学成像技术 (14)9.1.2 磁共振成像技术 (15)9.1.3 超声成像技术 (15)9.2 多模态影像融合 (15)9.2.1 影像数据融合方法 (15)9.2.2 多模态影像设备融合 (15)9.3 个性化医疗与精准诊断 (15)9.3.1 基于基因信息的精准诊断 (15)9.3.2 基于大数据的辅助诊断 (15)9.3.3 个性化医疗方案制定 (15)第10章医疗影像辅助诊断在我国的现状与发展策略 (16)10.1 我国医疗影像辅助诊断现状 (16)10.1.1 发展现状概述 (16)10.1.2 技术应用领域 (16)10.1.3 产业链发展 (16)10.2 我国医疗影像辅助诊断发展策略 (16)10.2.1 技术创新 (16)10.2.2 人才培养 (16)10.2.3 产业发展 (17)10.3 医疗影像辅助诊断行业的政策与监管建议 (17)10.3.1 完善政策体系 (17)10.3.2 加强监管力度 (17)10.3.3 促进产学研医协同发展 (17)第1章医疗影像技术概述1.1 传统医疗影像技术传统医疗影像技术主要包括X射线成像、放射性同位素成像和超声成像等。
基于机器视觉的自动化零件检测与分类系统设计
基于机器视觉的自动化零件检测与分类系统设计标题:基于机器视觉的自动化零件检测与分类系统设计摘要:随着工业生产规模的不断扩大和现代制造工艺的快速发展,零件检测与分类的自动化需求也日益突出。
本论文设计了一种基于机器视觉技术的自动化零件检测与分类系统,该系统能够高效准确地对不同类型的零件进行检测和分类,提高了工业生产线的工作效率和产品质量。
关键词:机器视觉、自动化、零件检测、零件分类、工业生产线第1章引言1.1 研究背景随着工业生产规模的不断扩大和现代制造工艺的快速发展,零件检测与分类的自动化需求也日益突出。
传统的人工检测方式存在劳动力成本高、工作效率低、易出错等问题,无法满足现代工业的需求。
因此,研发一种能够高效准确地对不同类型的零件进行检测和分类的自动化系统具有重要的实际意义。
1.2 研究目的和意义本论文旨在设计一种基于机器视觉技术的自动化零件检测与分类系统,能够实现高效准确地对零件进行检测和分类,提高工业生产线的工作效率和产品质量。
通过引入机器视觉技术,将传统的人工检测方式改为自动化检测,可以大大提高生产效率,降低生产成本,并提高产品质量和一致性。
1.3 文章结构本论文共分为七章,各章内容安排如下:第2章相关技术综述本章对机器视觉技术和自动化零件检测与分类技术进行综述,介绍了相关的基本理论和方法。
第3章系统设计框架本章主要介绍了设计的自动化零件检测与分类系统的整体框架,包括硬件组成和软件设计。
第4章零件检测模块设计本章详细描述了零件检测模块的设计过程,包括图像采集与预处理、特征提取与选择以及缺陷检测算法设计。
第5章零件分类模块设计本章详细描述了零件分类模块的设计过程,包括特征向量生成和分类算法设计。
第6章实验结果与分析本章介绍了实验所用的数据集、实验环境的设置,以及实验结果的展示和性能评估。
第7章结论本章对全文进行总结,并指出存在的问题和改进方向,并对未来的研究方向进行展望。
第2章相关技术综述2.1 机器视觉技术概述机器视觉是利用计算机和相应设备对视觉信息进行获取、处理和分析的技术。
小学一年级上册美术6.《美丽的印纹(共27张PPT)
印纹广泛应用于各种装饰品、纺织品、陶瓷器等物品上,增加其美感和艺术价值。
装饰美化
印纹也可以用于产品的标识和识别,比如商标、防伪标识等,提高产品的独特性和辨识度。
标识识别
一些传统的印纹还承载着特定的文化信息和历史意义,通过应用这些印纹,可以传承和弘扬相应的文化传统。
文化传承
03
CHAPTER
制作印纹
重复排列
将不同形状、色彩和大小的印纹图案进行交错组合,创造出丰富而富有变化的视觉效果。
交错组合
通过改变印纹的排列密度和方向,形成空间上的层次感,使印纹设计更具深度和立体感。
空间层次
05
CHAPTER
作品展示与评价
印章作品展示
学生们可以展示自己的印章作品,包括印章的形状、图案和颜色等方面的设计。
印刷作品展示
其他工具
准备画板、调色盘、画笔、洗笔器、抹布等辅助工具,以确保制作过程顺利进行。
印纹材料
可以选择不同纹理和形状的物品作为印纹材料,如蔬菜、水果、树叶、橡皮章等。这些物品的表面纹理丰富多样,可以印出各种美丽的图案。
颜料
选择颜色鲜艳、易于清洗的水彩颜料或者丙烯颜料。确保颜料颜色丰富,以满足印纹的色彩需求。
学生们可以展示利用自己制作的印章进行印刷的作品,比如印刷在纸上、布料上等不同材质上的效果。
学生们可以在课堂上对自己的作品进行口头描述或书面表达,阐述自己的设计思路、制作过程和成果感受,从而培养自我认知和自我反思的能力。
自我评价
学生们可以相互欣赏、交流彼此的作品,学习欣赏他人作品的方法和技巧,同时从他人的作品中汲取灵感,提升自己的创作水平。
CHAPTER
认识印纹
印纹是通过各种物体或材料在表面留下的纹理或印记。
《平面构成案例解析》电子教案 第6章
肌理、象征肌理等方面及秩序来进行演化与发展。
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6.2 肌理构成
1.自然肌理与人工肌理 按照肌理的形成因素,可以将肌理划分为自然肌理和人工肌理两大类。 (1)自然肌理 即自然界的天然肌理。自然肌理自然天成,易于被人接受。自然界中
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6.2 肌理构成
以肌理为构成的设计,就是肌理构成。我们通过视觉来感受物体表面的 质地,因此,平面构成中的肌理,既有审美的功能,也是视觉语言和表 达的一种手段,在设计作品时被广泛运用。肌理效果在日常生活中随处 可见,它在宏观和微观世界中存在及被感知,在艺术设计表现领域的运 用也是自古就有的。
①古代陶器上的纹路〔图6-38 ) 。 ②汉代画像砖和瓦当上的草编纹样(图6-39)。
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6.2 肌理构成
③宋代瓷器中,窑变裂纹(图6-40 )。 ④中国书法中的飞白(图6-41 ) 。 ⑤俯视山川鸟瞰大地时看到的肌理(图6-42 )。 ⑥城市规划、街区住宅、园林广场、建筑工地、集市人群等出现的具象
抽象形,是包合有大容量的信息,极具表现力的形态,它概括集中了 世界方物的共性,抽离出事物的本质特征,以点、线、面、体等为基本 造型要素进行表现,具有多向模拟性。抽象形显乐众多同类形态的共同 特征。抽象与具象是相对的,抽象就是事物本质特征的概括再现,是传 统具象形的单纯化、秩序化、抽象化(图6-4 )。
与抽象之间的肌理语言(图6-43 )。 ⑦近视时,局部的织物纤维(图6-44 )。 ⑧水面的涟漪(图6-45 )。 ⑨显微摄影时的影像〔图6-46 )。 不论是宏观还是微观,凡是人类所能感知到的物质,都会给我们提供丰
纹理特征——精选推荐
纹理特征第⼀章绪论1.1研究背景随着计算机技术的迅速发展以及机器视觉系统在通信、宇宙探测、遥感、⽣物医学等领域的应⽤,纹理图像分析技术越来越成为视觉领域研究的热点话题。
在⽇常⽣活中,图像随处可见,我们所接受的所有信息的80%是来⾃视觉信息,可见图像信息在我们⽇常⽣活中的重要性。
图像的特征主要包括颜⾊特征、纹理特征和形状特征。
相⽐于颜⾊特征和形状特征,图像的纹理特征包含了图像的许多信息,通过对其分析可以得到更好的宏观和微观信息,所以在图像分析中,纹理的特征分析越来越受到⼈们青睐。
因此,越来越多的国内外学者致⼒于图像纹理特征提取的研究。
纹理特征提取技术作为数字图像处理领域中的⼀种新的应⽤,在军事、医学和计算机科学等众多领域,都⼴泛地采⽤了这⼀技术。
(1). ⽆⼈飞⾏器的⾃主导航与定位利⽤存放在飞⾏器上的参考图像,与其在飞⾏过程中获得的下视或前下视、图像进⾏⽐较,从⽽判断⽆⼈飞⾏器的当前位置,确定其飞⾏⽅向和位置上的偏差[1-3]。
(2)遥感测量从20世纪90年代以来,随着遥感技术的提⾼,⾼分辨率的遥感影像越来越多,遥感可以在较⼩的空间范围内观察地表的细节变化,进⾏⼤⽐例尺遥感制图、提取⾼精度的地理信息、监测⼈为活动对环境的影响等。
借助对遥感图像的纹理分析、提取影响的纹理特征,可以推进影响解译的⾃动化[1]。
在遥感图像中,不同地形地貌对应着遥感图像中不同的纹理图像,平原、⼭地、丘陵、村庄、⽔域、⽥地等不同地貌可以通过纹理区分开来。
(3)医疗辅助诊断从严格意义上说,在引⼊线代医疗仪器前,医学基本上不能称为科、学。
传的医疗诊断靠的是经验。
事实上即使在今天中医也基本上依靠经验。
这样就带来了两⽅⾯的问题,⼀是医⽣的训练⽆法科学化,⽽是诊断的结果加⼊了较多的⼈为因素。
现代医疗仪器的使⽤在⼀定程度上解决了这两⽅⾯的问题,但仪器除了直接提供数据外,⼏乎不能进⾏任何⾃动分析⼯作,很多仪器如X-光机、CT、B 超、各种显微诊断设备等提供的都是图像,这样诊断的结论⼜⼀次依赖于读者经验。
《数字图像处理》-教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲Digital image processing一、教学目标及教学要求数字图像处理课程是智能科学与技术、数字媒体技术等专业的专业必修课。
主要目标及要求是通过该课程的学习,使学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法,了解数字图像的获取、存储、传输、显示等方面的方法、技术及应用,为学习相关的数字媒体、视频媒体和机器视觉等课程,以及今后从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。
二、本课程的重点和难点(一)课程教学重点教学重点内容包括:图像的表示,空间分辨率和灰度级分辨率,图像直方图和直方图均衡,基于空间平滑滤波的图像增强方法,基于空间锐化滤波的图像增强方法,图像的傅里叶频谱及其特性分析,图像编码模型、霍夫曼编码和变换编码,图像的边缘特征及其检测方法,彩色模型,二值形态学中的有腐蚀运算和膨胀运算。
(二)课程教学难点教学难点包括:直方图均衡,二维离散傅里叶变换的若干重要性质、图像的傅里叶频谱及其特性分析,变换编码,小波变换的概念、嵌入式零树小波编码,图像的纹理特征及其描述和提取方法,Matlab图像处理算法编程。
三、主要实践性教学环节及要求本课程的实验及实践性环节要求使用Matlab软件平台,编写程序实现相关的数字图像处理算法及功能,并进行实验验证。
课程实验与实践共10学时,分别为:实验一:图像基本运算实验(2学时)。
实验二:图像平滑滤波去噪实验(2学时)。
实验三:图像中值滤波去噪实验(2学时)。
实验四:图像边缘检测实验(2学时)。
相关图像处理算法的课堂演示验证(2学时)。
要求每个学生在总结实验准备、实验过程和收获体会的基础上,写出实验报告。
四、采用的教学手段和方法利用多媒体课件梳理课程内容和讲授思路,合理运用启发式教学方式激发学生的思考力,采用讨论式教学方式增强教学过程的互动效果,理论教授与应用实例编程实践相结合,提高学生的分析和解决问题的能力。
第6章 机器人视觉PPT课件
第六章 机器人视觉
概念一
•
“机器人视觉(computer vision)”这个学
科所研究的问题领域十分广阔,不仅包括通用技
术,而且也包括为数众多的专用技术——如字符
识别、相片解释、脸谱识别、指纹识别和机器人
控制等等。
• 机器人视觉的困难主要来源于难以控制的照明、 影像和复杂而难以描述的物体,如那些室外场景 中的物体、非刚性物体或啮合其他物体的物体。 其中有些困难在人造环境中(如建筑物的室内景 观)可得以减轻,而且在这种环境中研究计算机 视觉往往更成功。
有很多把场景特性与线条画的元素相结合的策略。这 样的结合称为“解释(interpreting)”线条画。
一种解释线条画的策略
在这种策略中,已知场景仅包含平面,从而使相交于一 点的平面不超过三个(这种平面组合体称为“三面体顶点多 面体(trihedral vertex polyhedral)”)。
典型例子:它是一个由边界墙、地板、 天花板和一地板上的正方体组成的室 内场景。在这样的场景中,由两个相 交平面组成的场景的边缘只有三种。 一种边缘的两个相交平面的其中一个 遮住了另一个(即在场景中只能看见 其中的一个平面),这种边缘称为 “occlude”。箭头沿边缘的指向使 得遮住另一个平面的平面位于箭头的 右边。另两种边缘的两个相交平面在 场景中均可见。其中形成的凸边称为 “刀刃(blade)”,图中的标记为加 号(十);形成的凹边称为“折痕 (fold)”,图中的标记为减号(—)。
1)一个区域由类似的成分组成。常用的同质特性 (homogeneity property)如下:
(a)在这个区域中,像素的亮度值之间的差别不超过某 个ε。
(b)k次多项式(k的值比较低且事先指定)的表面可与此 区域内像素的亮度值以小于ε的最大误差(即表面与区域亮 度值之间的误差)拟合。
《画画叶子》教案设计(公开课)
《画画叶子》教案设计(公开课)第一章:课程导入1.1 教师展示不同种类的树叶标本,引导学生观察叶子的形状、颜色和纹理等特点。
1.2 学生分享对叶子的认识和印象。
1.3 教师阐述本节课的学习目标,即学会观察和描绘叶子,并创作出一幅叶子画作。
第二章:叶子知识的讲解2.1 教师讲解叶子的结构,包括叶柄、叶脉、叶片等部分。
2.2 学生跟随教师一起学习叶子的分类,了解不同种类的叶子特点。
2.3 教师展示叶子的艺术作品,引导学生欣赏并分析作品中的叶子形象。
第三章:绘画技巧的讲解与实践3.1 教师讲解叶子的绘画技巧,包括线条、色彩、构图等方面的知识。
3.2 学生跟随教师一起练习绘画叶子,掌握基本绘画技巧。
3.3 教师巡回指导,针对学生的作品提出建议和改进措施。
第四章:创作环节4.1 学生自由发挥,创作出一幅叶子画作。
4.2 教师引导学生从构图、色彩、线条等方面评价自己的作品,并提出改进意见。
4.3 学生根据教师的建议,对作品进行修改和完善。
第五章:作品展示与评价5.1 学生将自己的作品贴在展示墙上,向大家介绍创作思路和过程。
5.2 教师组织学生对作品进行评价,鼓励学生互相欣赏、学习和借鉴。
第六章:叶子观察与分析6.1 教师组织学生走出教室,到校园或自然环境中收集不同种类的叶子。
6.2 学生将收集到的叶子带回教室,进行观察和分析。
6.3 教师引导学生从叶子的形状、颜色、纹理等方面进行详细描述,培养学生的观察力和表达能力。
第七章:叶子绘画技巧深化7.1 教师针对叶子绘画中的难点,如叶子的纹理、光影处理等进行讲解和示范。
7.2 学生根据教师的讲解,进行叶子绘画实践。
7.3 教师巡回指导,针对学生的作品进行个别指导,帮助学生提高绘画技巧。
第八章:创意表现8.1 教师引导学生从叶子的形状、颜色、纹理等方面寻找创作灵感,鼓励学生发挥想象,进行创意表现。
8.2 学生根据教师的引导,进行创意绘画或制作,如将叶子拼贴成画面、绘制叶子的简笔画等。
虹膜识别特征提取及鉴别
摘要随着信息社会的快速发展,对安全的需求也日益增长。
虹膜识别技术作为一种身份识别,以其很高的可靠性得到人们的重视。
虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。
本文介绍了目前虹膜识别的现状,简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术,并完成识别系统。
在虹膜的定位阶段,首先对图像进行缩放,在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量,然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测,再对边缘图像,采用圆Hough定位方法,分别定位了虹膜的外边界。
接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑,阈值法除去睫毛干扰。
同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。
归一化阶段,采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型,将虹膜归一化为64512大小的矩形,以利于特征比对。
在虹膜的特征提取及编码阶段,基于信号处理中的空间/频域技术,采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息,对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码,同时也对噪声进行处理,获得相应的掩码。
训练识别阶段,采用海明距离度量虹膜之间的相似度,选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。
整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。
关键词:虹膜识别;虹膜定位;圆Hough变换;Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。
人工智能行业图像识别技术方案
人工智能行业图像识别技术方案第一章绪论 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 技术发展趋势 (2)第二章图像识别基础理论 (3)2.1 图像识别基本概念 (3)2.2 图像预处理方法 (3)2.3 特征提取技术 (4)第三章卷积神经网络(CNN) (4)3.1 CNN基本原理 (4)3.2 CNN结构设计 (5)3.3 CNN训练与优化 (5)第四章深度学习框架与工具 (6)4.1 TensorFlow (6)4.2 PyTorch (6)4.3 Keras (6)第五章数据增强与数据集 (7)5.1 数据增强方法 (7)5.2 数据集构建与处理 (7)5.3 数据集评估与优化 (8)第六章图像识别算法与应用 (8)6.1 目标检测算法 (8)6.1.1 基于传统图像处理的目标检测算法 (8)6.1.2 基于深度学习的目标检测算法 (9)6.2 人脸识别算法 (9)6.2.1 人脸检测 (9)6.2.2 特征提取 (9)6.2.3 特征匹配 (9)6.3 图像分割算法 (9)6.3.1 阈值分割 (10)6.3.2 区域生长 (10)6.3.3 水平集方法 (10)6.3.4 基于深度学习的图像分割 (10)第七章实时图像识别技术 (10)7.1 实时图像处理方法 (10)7.2 实时识别系统设计 (11)7.3 实时识别功能优化 (11)第八章硬件加速与边缘计算 (12)8.1 GPU加速 (12)8.1.1 概述 (12)8.1.2 GPU加速原理 (12)8.1.3 GPU加速在图像识别中的应用 (12)8.2 FPGA加速 (12)8.2.1 概述 (12)8.2.2 FPGA加速原理 (13)8.2.3 FPGA加速在图像识别中的应用 (13)8.3 边缘计算应用 (13)8.3.1 概述 (13)8.3.2 边缘计算在图像识别中的应用 (13)第九章安全与隐私保护 (14)9.1 数据加密与安全存储 (14)9.2 隐私保护技术 (14)9.3 安全认证与授权 (15)第十章发展展望与挑战 (15)10.1 技术发展展望 (15)10.2 行业应用挑战 (16)10.3 未来发展趋势 (16)第一章绪论1.1 技术背景信息技术的飞速发展,人工智能()已逐渐成为引领未来科技发展的重要驱动力。
纹理特征简介(转)
纹理特征简介(转)纹理的定义:纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征,它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。
纹理具有三大标志:某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。
纹理不同于灰度、颜色等图像特征,它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现,即:局部纹理信息。
局部纹理信息不同程度的重复性,即全局纹理信息。
纹理的分类:纹理特征可以分为四种类型:(1)统计型纹理特征:基于像元及其邻域内的灰度属性,研究纹理区域中的统计特征,或者像元及其邻域内灰度的一阶、二阶或者高阶统计特征。
统计型纹理特征中以GLCM(灰度共生矩阵)为主,它是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度基础上的一种方法。
GLCM主要描述在theta方向上,相隔d个像元距离的一对像元分别具有灰度值i和j的出现的概率。
尽管GLCM提取的纹理特征具有较好的鉴别能力,但是这个方法在计算上是昂贵的,尤其是对于像素级的纹理分类更具有局限性。
并且,GLCM的计算较为耗时,好在不断有研究人员对其提出改进。
(2)模型型纹理特征:假设纹理是以某种参数控制的分布模型方式形成的,从纹理图像的实现来估计计算模型参数,以参数为特征或采用某种策略进行图像分割,因此,模型参数的估计是这种方法的核心问题。
模型型纹理特征提取方法以随机场方法和分形方法为主。
随机场模型方法:试图以概率模型来描述纹理的随机过程,它们对随机数据或随机特征进行统计运算,进而估计纹理模型的参数,然后对一系列的模型参数进行聚类,形成和纹理类型数一致的模型参数。
由估计的模型参数来对灰度图像进行逐点的最大后验概率估计,确定像素及其邻域情况下该像素点最可能归属的概率。
随机场模型实际上描述了图像中像素对邻域像素的统计依赖关系。
分形模型方法:分数维作为分形的重要特征和度量,把图像的空间信息和灰度信息简单而又有机的结合起来,因而在图像处理中备受人们的关注。
分数维在图像处理中的应用时以两点为基础:(a)自然界中不同种类的形态物质一般具有不同的分形维;(b)由于研究人员的假设,自然界中的分形与图像的灰度表示之间存在着一定的对应关系。
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第6章 纹理描述与识别纹理是图像的重要视觉特征,是物体表面颜色或亮度规律性分布或变化的重要性质。
有关纹理的概念在人们心理中自然形成,但很难用确切的语言或文字描述,因而在自然语言中有较少的纹理描述词。
目前对纹理虽然没有准确的定义,但数学上的描述已有一些有效的方法,如Tamura 参数、亮度共生矩阵、随机场模型、小波变换等。
这些方法试图利用统计、变换、识别等方法,描述纹理的空间、频域和结构性质,因此,纹理的描述方法可分为统计法、频谱法和结构法。
纹理识别就是利用各种纹理描述参数识别纹理结构或纹理性质。
6.1 图像纹理的描述方法6.1.1 Tamura 纹理特征提取基于人类对纹理的视觉感知心理学研究,Tamura 等人提出了纹理特征的6个特征参数:粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。
其中,前三项用的最多,定义如下:1.粗糙度粗糙度指图像纹理变化的粒度。
当图像的纹理变化间隔较大时,图像给人的感觉比较粗糙;当图像的纹理变化间隔很小时,图像给人的感觉比较细腻,也就是粗糙度较小。
粗糙度与图像的分辨率有关,分辨率大,纹理元尺度大,重复次数少,则图像比较粗糙。
粗糙度是纹理最本质的特性,计算方法可以按以下几个步骤进行。
(1)计算图像中每个像素在2k *2k邻域内的平均亮度,即:∑∑-+-=-+-=----=122122211112/),(),(k k k k x x i y y j kk j i g y x A 其中k=0,1,2,…,5,g(i,j)是图像中(i,j)点的像素亮度值。
(2)对于每个像素,在水平和垂直方向上分别计算不同尺度的互不重叠的窗口之间的平均亮度差,即:|),2(),2(|),(11,y x A y x A y x E k k k k h k ----+=|)2,()2,(|),(11,----+=k k k k v k y x A y x A y x E找出使,(,)k h E x y 或,(,)k v E x y 最大的k 值,记为k best y x s 2),(=。
(3)计算整幅图像中best s 的平均值,作为图像的粗糙度,即:111(,)*m nbest i j Coarseness s i j m n ===∑∑ (5-1)2.对比度对比度指图像中像素亮度的分布情况,可以表示图像中局部的亮度变化,也可以表示图像整体感知的亮度变化。
一般来说,图像的对比度与图像亮度的动态范围及图像中边沿的尖锐程度都有关。
定义为:1/44Contrast δμ=(5-2)其中μ4是亮度直方图的四次中心矩,δ是方差。
3.方向度方向度指图像中颜色或亮度变化的方向性,与纹理元的形状及其排列规则有关。
方向度可以根据图像边沿的方向性计算,方法如下:(1)计算每个像素处的梯度向量。
该向量的模和方向角分别定义为:||||||G H V ∆=∆+∆2/)/arctan(πθ+∆∆=H V其中△H 和△V 分别代表图像像素在水平和垂直方向的亮度变化量。
(2)对梯度幅度大于一定阈值的方向角做直方图H (k ),即:1()()()N i N k H k N i -==∑ k =0,1,…,N -1其中,()N k 为满足下列两个条件的像素个数:k N π ≤ θ<1k N+π和|△G|≥T (T 为梯度幅度的阈值)。
本文N 取6,T 取0.4。
(3)计算直方图的离散性。
本文用直方图的相对离散性表示图像的方向性,即:1mDirection σσ=-(5-3)其中()()122N k k k H k σ-==-∑是方向角的均方差,2112m N σ-=是方向角均匀分布时的最大均方差。
6.1.2 亮度共生矩阵Haralick 于1973年提出的亮度共生矩阵方法是一个重要而有效的像素亮度相关性描述方法。
亮度共生矩阵P 定义为:1212#{(,)|(,),(cos,sin)}(,)#x y f x y g f x d y d gP g gSθθ=++==(5-4)式中等号右边的分子表示满足条件12(,),(cos,sin)f x yg f x d y d gθθ=++=的像素个数,分母为像素对的总个数(#代表数量),d为位移距离,θ为位移角度。
下两组图分别给出原始图像及其共生矩阵图。
由于左组图像中的亮度沿水平方向和垂直方向均有较高频率的变化,所以其共生矩阵图中大部分项均不为零。
右组图中的亮度在较大范围内变化缓慢,所以其共生矩阵图中仅有主对角线上的元素取较大的值。
亮度共生矩阵反映了像素亮度相对位置的空间信息。
基于亮度共生矩阵P可定义和计算几个常用的纹理描述符,如纹理的二阶矩W M、熵W E、对比度W C和均匀度W H。
12212(,)Mg gW P g g=∑∑(5-5)121212(,)log(,)Eg gW P g g P g g=-∑∑(5-6)121212||(,)Cg gW g g P g g=-∑∑(5-7)121212(,)1||Hg gP g gWg g=+-∑∑(5-8)其中,W M反映了图像亮度的均匀性或平滑性,W E反映了图像亮度的随机性,W C是亮度共生矩阵中元素亮度值差的一阶矩,W H在一定程度上可看作是Wc的倒数。
利用亮度共生矩阵可以描述细纹理的特性,但对粗纹理,确定d、θ值很困难,因而不适合粗纹理的表示和识别。
6.1.3 利用小波变换提取纹理特征纹理的一个重要特性就是尺度性,采用不同的尺度可以发现不同的纹理结构。
心理视觉理论指出,人类视觉系统处理图像的过程是一个多尺度方式,视觉皮层分布着的各种独立细胞对应不同的频率和方向。
人类这种对纹理理解的多尺度性,提示研究人员对纹理解析的多分辨率方法。
Gabor变换,小波变换、子带滤波等正是利用多尺度方式进行信号分析的,因此很适合图像的纹理分析。
小波包分析(Wavelet Packet Analysis)能够为信号提供一种更加精细的分析方法,它将频带进行多层次划分,对多分辨率分析没有细分的高频部分进一步分解,并能够根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时-频分辨率。
关于小波包分析的理解,我们这里以一个三层分解来说明,其小波包分解树如图所示。
对于纹理图像,其纹理特征主要表现在图像的高频分量上,经过比较我们采用haar树型小波包对图像进行三层分解。
如图是对斑纹图像进行三层小波包分解的示意图。
对一幅纹理图像进行三层分解后,可以得到64个结点图像。
我们对这些结点图像可以提取相应的参数作为纹理图像的特征值。
6.1.4 利用Gabor滤波器提取纹理特征二维Gabor函数很好地描述了哺乳动物初级视觉系统中一对简单视觉神经元的感受野特性。
视觉系统中这对简单细胞具有相同的空间取向和调谐频率,但对于相同模式的光刺激,其相应大约有π/2的相位差,Gabor函数可以较好地描述这种感受野特性。
二维Gabor函数是二维高斯函数在两个频率轴上都发生了平移之后的结果。
二维高斯函数是一个二维平滑函数,而二维Gabor函数则是一个二维带通滤波器。
采用二进制尺度2γ-伸缩、均匀角度lθ旋转的Gabor函数为:()()222222,011(,)2exp22cos sin22l l lx y j x yyG xγγγγπωθθδδ---⎛⎫=⨯-⨯+++⎪⎪⎝⎭其中,γ=0,1,2,…;2llLπθ=,l=0,1,…,L/2-1。
(a)原图(b)二级树型小波分解图(c)二级塔型小波分解图图小波包分解图像示例SA1 D1AA2 DA2 AD1 DD2DAA3AAA3 ADA3 DDA3 DAD3AAD3 ADD3 DDD3图小波包分解树示意图二维富里叶变换为:()()()222,02(,)exp sin cos 0222l ll G γγγδγμννμωθωθ-⎛⎫⎛⎫- ⎪=-+- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭-可见,经过伸缩和旋转的Gabor 函数相当于带宽和中心频率都随尺度因子变化的带通滤波器,但带宽和中心频率比不变,如图。
带宽和中心频率比:022222γγγδωδωωω--∆==表6-1列出采用尺度2γ-、旋转角度θ的Gabor 滤波器对花斑图像滤波的效果(左上角为花斑图像原图)。
(a )(b )图(a )Gabor 滤波器的纵切面(b )Gabor 滤波器在幅度为0.5处的横切面表6-1:不同尺度和旋转角度的Gabor滤波器滤波效果。
θ=00θ=450θ=900θ=1350γ=0γ=1γ=2γ=3γ=4二维Gabor函数很好地描述了哺乳动物初级视觉系统中一对简单视觉神经元的感受野特性。
视觉系统中这对简单细胞具有相同的空间取向和调谐频率,但对于相同模式的光刺激,其相应大约有π/2的相位差,Gabor函数可以较好地描述这种感受野特性。
二维Gabor 函数是二维高斯函数在两个频率轴上都发生了平移之后的结果。
二维高斯函数是一个二维平滑函数,而二维Gabor函数则是一个二维带通滤波器。
6.2 图像纹理的分类和识别6.2.1 图像纹理的分类人们对图像纹理的心理感知很复杂,对纹理概念的形成过程还不清楚,也没有通用、合理的数学模型。
由于图像纹理千变万化,在人们的心理中没有准确的描述模式,对纹理的分类也没有恰当的标准。
Brodatz 分析了一些典型纹理的特性,给出的纹理图像具有代表性,但人们难以用语言描述。
在自然语言中有一些描述图像纹理的概念词,如中文的花纹、条纹、网纹、波纹、斑纹、木纹等。
这些纹理概念词反映了在人们心理中对图像纹理的概念分类。
本文基于这些纹理概念描述词,对图像纹理进行概念分类,如图6-4所示。
表6-1示出10类纹理图案的典型图例。
首先,根据图像的平均边沿密度(图像中边沿的像素数与图像面积之比)确定图像为纹理图像(平均边沿密度大于0.25)或非纹理图像;然后,在纹理图像中,利用SVM 进行二分类。
有的纹理概念很模糊,有的带有很强的主观性。
例如,花纹应该指以自然花或人造花为纹理元做有规律或无规律排列而形成的图案,但花的图案各种各样,而且不同的尺度和视角感觉的纹理可能不一样。
有些纹理可能包括几种类型,如裂纹包括干旱裂纹、树皮裂纹和龟纹等,斑纹包括豹斑纹、蝴蝶斑纹、长颈鹿斑纹等。
对于这类纹理可以进行二级分类,这里暂不考虑。
表6-1:10类纹理图案示例条纹 木纹图6-4基于概念的纹理分类斑 纹 波纹纹理图像 裂纹颗粒绒鱼鳞 花纹乱纹非纹理图像图像纹理分类利用6.2.3识别SVM图像纹理对条纹、鱼鳞、颗粒、绒毛、木纹、波纹、斑纹、裂纹等8类纹理,每类选用40幅训练样本,20幅测试样本;对花纹类纹理,由于纹理图案比较多,选用80幅训练样本和40幅测试样本。