9th数字图像处理 -同态滤波及综合
第九届数字图像处理国际会议ICDIP情况简介
第九届数字图像处理国际会议ICDIP情况简介第9届数字图像处理国际会议ICDIP 2017- 9th International Conference on Digital Image Processing，已于2017年5月19至22日在香港召开。
历史概况数字图像处理国际会议自2009年起，先后在泰国曼谷、新加坡、中国成都、马来西亚吉隆坡、中国北京、希腊雅典、美国洛杉矶、中国成都以及香港成功举办，为相关专业人员的提供一个重要交流平台。
多年来，数字图像处理国际会议拥有全球众多学者、机构和学校的参与和支持。
2016年大会由四川省计算机学会联合新加坡计算机科学与信息技术学会，成都亚昂教育咨询有限公司承办，并由川大视觉合成图形图像技术重点实验室和川大智胜软件公司支持，进行了参观体验活动，参会人数近230人。
2017年大会由香港科技大学支持，并参观了其工程实验室，参会人数近180人。
出版与检索第一届会议文章由IEEE出版, 此后历届会议由SPIE出版为会议论文集，截至日前，前八届会议论文集已全部EI, Scopus, CPCI 检索。
未来发展据悉，2018年ICDIP将由新加坡计算机科学与信息技术协会和上海华东师范大学联合主办，并安排学校考察。
大会委员会由众多知名学者组成：包括上海技术物理研究所、中国科学院院士薛永祺，华东师范大学信息科学技术学院院长、中国科学院院士褚君浩，亚利桑那大学Charles M. Falco教授，中科院成都信息股份有限公司、著名数学家张景中院士，四川省计算机学会执行理事长、中科院成都信息股份有限公司董事长王晓宇，成都信息工程大学校长周激流等。
大会还邀请到Changhuei Yang教授 (美国加州理工学院，Coulter Fellow, AIMBE Fellow, OSA Fellow, and SPIE Fellow)，Jenq-Neng Hwang教授（华盛顿大学），蒋旭东教授（新加坡南洋理工大学），张真诚（台湾逢甲大学），林恩斌教授（美国中央密歇根大学），JamshidDehmeshki教授（英国金斯顿大学）等担任主讲专家，将于2018年5月11-14日在上海召开。
汤国安简介
汤国安汤国安，男，1961年6月出生，浙江宁波人。
教授，博士生导师。
1982年本科毕业于西北大学地理系自然地理专业，而后获西北大学地图学与遥感专业硕士学位并留校任教，1995年赴奥地利萨尔茨堡大学留学并于1998年获该校地理信息系统专业博士学位，2001-2003年在西北大学地质学系从事博士后研究，现任南京师范大地理科学学院副院长，地理信息科学江苏省重点实验室副主任，虚拟地理环境教育部重点实验室副主任，兼任中国地理信息系统协会教育专业专业委员会主任，中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会副主任委员等学术职务。
汤国安教授的主要研究方向为GIS空间分析技术、数字地面模型及数字地形分析、空间数据不确定性以及黄土高原地形信息图谱等。
主要科研成果主要表现在：（1）基于GIS与DEM的数字地形分析。
提出了一整套利用DEM进行数字地形分析的理论、方法与技术路线；（2）空间数据不确定性研究。
对DEM 地形描述误差的形成条件、空间分布特征、数学模拟方法等一系列问题进行了深入的研究，分析了DEM 分辨率及地形复杂度对地形描述及应用精度的影响。
（3）黄土高原数字地貌研究。
提出了黄土高原地形信息图谱研究的理论方法，并以地面坡谱为切入点，深入研究黄土高原地面坡谱的组成、类型与坡谱的尺度效应，深化DEM 在地貌模式识别中的应用；汤国安教授先后主持了包括一项国家自然科学基金重点项目、多项面上项目，国家863项目在内的多项国家级的科学研究项目。
在科学出版社、Springer Press出版了7部研究著作，在国内外重要的学术刊物与高等级国际会议论文集上发表研究论文80余篇，其中SCI、EI索引20余篇。
获得包括国家教学成果奖二等奖、省部级科学技术奖在内的多项科研教学奖励，所主持的《地理信息系统课程》获国家级精品课程及国家双语教学示范课程，2009年获国家教学名师称号。
汤国安教授近5年所负责的主要科研项目如下：（1）国家自然科学基金重点项目：基于DEM的黄土高原地貌形态空间结构研究（2010-2014·）（2）国家高技术研究发展计划（863）课题：高保真数字高程模型构建关键技术研究。
[整理版]华晨宝马面试笔试
![[整理版]华晨宝马面试笔试](https://img.taocdn.com/s3/m/bfa5730f974bcf84b9d528ea81c758f5f71f2951.png)
1自我介绍afternoon, everyone!It is really my honor to have an opportunity for this interview. My name is××born in shenyang .I got my bachaelor’s degree from Shenyang University of Technology.The major is Electronic information。
I will get my master degree in the major([meiZUER]) test measurement technology and instru(出)ment of this university.I have intern in the analysis center about four weeks. I think that I learn new things from the analys我在BMW应聘的职务是高级电子电气专员(Senior Specialist, Electric / Electronic)。
之所以想得到这个职务出于三个原因，第一，我在学生期间学习的是关于电子方面的知识，有软件编程思想，和硬件的基础。
曾在中科院自动化研究所实习并学习过C软件算法方面的知识。
现在做的课题是软硬件都有。
这个职位的要求是，负责着电子电器软件硬件维护和更新。
我自身的条件加上在贵公司实习期间的学习我是能胜任此工作的。
The position I want to obtain in BMW is Senior Electronic Specialist.There are three reasons I want to obtain it.First,I have been studying the knowledge on Electric during my student career,so I have the basis on software coding thinking and Electronic hardware.when I interned in Shenyang institute of automation of CAS,I researched a lot of algorithms。
第九届数字图像处理国际会议ICDIP情况简介
第九届数字图像处理国际会议ICDIP情况简介第9届数字图像处理国际会议ICDIP 2017- 9th International Conference on Digital Image Processing，已于2017年5月19至22日在香港召开。
历史概况数字图像处理国际会议自2009年起，先后在泰国曼谷、新加坡、中国成都、马来西亚吉隆坡、中国北京、希腊雅典、美国洛杉矶、中国成都以及香港成功举办，为相关专业人员的提供一个重要交流平台。
多年来，数字图像处理国际会议拥有全球众多学者、机构和学校的参与和支持。
2016年大会由四川省计算机学会联合新加坡计算机科学与信息技术学会，成都亚昂教育咨询有限公司承办，并由川大视觉合成图形图像技术重点实验室和川大智胜软件公司支持，进行了参观体验活动，参会人数近230人。
2017年大会由香港科技大学支持，并参观了其工程实验室，参会人数近180人。
出版与检索第一届会议文章由IEEE出版, 此后历届会议由SPIE出版为会议论文集，截至日前，前八届会议论文集已全部EI, Scopus, CPCI 检索。
未来发展据悉，2018年ICDIP将由新加坡计算机科学与信息技术协会和上海华东师范大学联合主办，并安排学校考察。
大会委员会由众多知名学者组成：包括上海技术物理研究所、中国科学院院士薛永祺，华东师范大学信息科学技术学院院长、中国科学院院士褚君浩，亚利桑那大学Charles M. Falco教授，中科院成都信息股份有限公司、著名数学家张景中院士，四川省计算机学会执行理事长、中科院成都信息股份有限公司董事长王晓宇，成都信息工程大学校长周激流等。
大会还邀请到Changhuei Yang教授 (美国加州理工学院，Coulter Fellow, AIMBE Fellow, OSA Fellow, and SPIE Fellow)，Jenq-Neng Hwang教授（华盛顿大学），蒋旭东教授（新加坡南洋理工大学），张真诚（台湾逢甲大学），林恩斌教授（美国中央密歇根大学），JamshidDehmeshki教授（英国金斯顿大学）等担任主讲专家，将于2018年5月11-14日在上海召开。
C57小鼠生后肾小体面密度变化
数字医学基础研究Basic Research of Digital MedicineC57小鼠生后肾小体面密度变化国医科大学医学伦理委员会审核。
本研究采用中国医科大学实验动物中心提供的C57/BL/6J小鼠。
同窝饲养时，以观察到阴道栓脱落的最早图像配准与切片形变校正是对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。
连续切片图像往往有局部形变，此时需要采用基于形变的配准模型，在配准同时对切片上的轻微形变进行校正。
本研究的配准过程主要包括三部分：两图片间的刚性配准；连续切片配准；局部形变校正。
2.2.1 两图片间的刚性配准配准前，，设图像，需要进当两幅图像配准时，的值为全局最小值；特别的，当两图像完全相=0。
采用Levenberg-Marquardt算但是，切片制作由手工完成，然后再对应网格内使用双三次插值算法对图像进行形变校正处理。
以上算法在计算机（I n t e l i7720QM，16G RAM）上使用C#语言积参照空间内特征物的表面积密度等数字医学基础研究Basic Research of Digital Medicine参考文献对不同时间点的皮质区、髓质区外侧和中部的肾单位面密度进行统计（见表2）。
A BC DE F图1 C57小鼠生后10天内肾脏连续切片中典型切片（A. E17 d；B. P1 d；C. P3 d；D. P5 d；E. P7d；F. P10d）表2 各时间点肾小体累计面密度（个/mm 2）4 讨论肾小体的面密度是指在任一断层上，单位面积（mm 2）内肾小体的数量。
肾小体面密度可以直接反映肾小体发生和发育的数量状态，也可以反映单位体积内肾脏的代谢能力。
通过结合切片厚度，可以估算单位体积内数量和体积同时增加，并首先以数量增加为主，随后转向体积增加（见图2）。
图2 生后10天内C57小鼠肾单位面密度变化在位置上，P1 d时间点，皮质区肾小体所占比例最大，可以推测出生后大量的肾小体最早在皮质区部分形成，随后向髓质去扩展。
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分的影响，这些部分对应频域中的高频分量，所 以可用频域低通滤波来实现。
•空间锐化滤波器 消除或减弱图像中灰度值缓慢变化的部分，这
些部分对应频域中的低频分量，所以可用频域高 通滤波来实现 。
25
空间域滤波和频域滤波之间的对应关系
关注的焦点在幅度谱|F(u,v)|，因为相位谱 φ(u,v)是随机的，且没有特征。
同态滤波
频域滤波可以灵活地解决加性噪声问题，但无法 消减乘性或卷积性噪声。
同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围进
行压缩和将图像对比度进行增强的方法，是基于图像
成像模型进行的。
1幅图 f(x,y)可以表示成照度分量 i(x,y)与反射分量 r(x,y)的乘积。
14
同态滤波器效果
同态滤波
可见,增强后的图像是由分别对应照度分量与反射分量 的两部分叠加而成。
因为一般照度分量是在空间缓慢变化的，而反 射分量在不同物体的交界处是急剧变化的
g(x, y) exp h f (x, y) exp hi (x, y) exp hr (x, y)
所以，图像对数傅里叶变换中的低频部分主要对应 照度分量，而高频部分主要对应反射分量。
带通和带阻滤波
带阻滤波器——阻止一定频率范围内的信号通过而允 许其它频率范围内的信号通过。
H (u,v)
1
W
0
D0
D (u,v)
u
H (u,v) v
带通滤波器——与带阻滤波器互补，允许一定频 率范围（阻止其它频率范围）
HP(u,v) 1 HR (u,v)
H (u,v)
1
W
0
D0
D (u,v) u
同态滤波基本思想： 将非线性问题转化成线性问题处理,即先对非 线性混杂信号作某种数学运算,变换成加性的, 然后用线性滤波方法处理,最后作反变换运算, 恢复处理后图像。
f (x, y) i(x, y)r(x, y)
同态滤波流程图
f(x,y)
z(x,y)
S(u,v)
g(x,y)
ln
FFT
H(u,v)
ge(x, y) = g(x, y) + c f (x, y)
增强图中既包含了高通滤波的结果, 也包含了一 部分原始的图像。或者说,在原始图的基础上叠加了一 些高频成分, 因而增强中高频分量更多了。
频域高通滤波增强示例 1
频域高通滤波增强示例 2
频率域高通滤波器——总结
空间域高通滤波器h(x,y) 及相应的灰度剖面图
f(x,y)
z(x,y)
S(u,v)
g(x,y)
ln
FFT
H(u,v)
IFFT
exp
Z(u,v)
s(x,y)
（4）反变换到空域 hf (x, y) hi (x, y) hr (x, y)
（5）两边取指数
g(x, y) exp h f (x, y) exp hi (x, y) exp hr (x, y)
在频率域中，可以利用频率成分和图像特 征之间的关系：
低频部分(接近(0,0)区域)对应图像缓慢变化、 或平坦的分量。
高频部分(接近（±M/2, ±N/2）区域)对应图 像边缘、灰度突变或噪声等部分。
空域中的平滑滤波器在频域里对应低通滤波器 频域越宽，空域越窄，平滑作用越弱 频域越窄，空域越宽，模糊作用越强
IFFT
exp
Z(u,v)
s, y) ln i(x, y) ln r(x, y) （2）两边取付氏变换 F(u, v) I (u, v) R(u, v)
（3）用一频域函数 H(u, v)处理 F(u, v) H(u,v)是同态滤波函数
H(u,v)F(u,v) H(u,v)I (u,v) H(u,v)R(u,v)
我们可以设计1个对傅里叶变换的高频分量和低 频分量影响不同的滤波函数H(u,v)。
H(u,v) HH
1
HL
D(u,v)
0
图 同态滤波器的剖面图
如果选取 HL<1, HH>1，滤波器函数将减弱低频 部分，扩大高频部分，最后的结果将同时压缩了图像 的动态范围，又增加了图像各部分之间的对比度。
例 同态滤波的增强效果
不同带通滤波的效果比较
不同带通滤波的效果比较
图(f) 最中心的低频部分通不过, 周围一定范围高频部分可通 过, 但更远的高频部分又通不过
频域高通、低通滤波器
应用频域高通或低通滤波器传递函数H(u,v)，减
少F(u,v)的低频或高频分量，实现增强；
带通滤波器 主要用途：删除特定频率, 增强中很少用。
H (u,v) v
H (u,v)
带通 1
W
H (u,v)
D (u,v)
0
D0
u
v
如果其频率范围下限是0(上限不为∞), 则带阻滤
波器为高通滤波器。
如果其频率范围上限为∞(下限不为0), 则带阻滤
波器为低通滤波器。
带通滤波器和带阻滤波器是互补的。
H (u,v)
1
W
带阻
0
D0
D (u,v)
u
10
H (u,v) v
4、高频增强滤波器
一般图像中的大部分能量集中在低频分量里,高 通滤波会将很多低频分量(特别是直流分量)滤除, 导致增强图像中边缘得到加强, 但光滑区域灰度减 弱变暗甚至接近黑色。
设原始模糊图的傅里叶变换为F(u,v)，高通滤波所用 的转移函数为H(u,v)，则输出图像的傅里叶变换为：
G(u, v) = H(u, v)F(u,v)
特点：能消除乘性噪声，能同时压缩图像的整体 动态范围，并增加图像中相邻区域间的对比度
例 同态滤波的增强效果
22
陷波滤波器
陷波滤波器：希望图像的平均值为零
设置F(0,0)=0，保留其它频率成分不变 除原点有凹陷外其它均是常量函数
频域技术与空域技术对比
空间滤波器的工作原理可借助频域进行分析
现对转移函数加1个常数c 得到高频增强转移函数: He(u, v) = H(u, v) + c c为[0,1]间常数
这样高频增强输出图的傅里叶变换为:
Ge(u, v) = G(u, v) + c F(u, v) 在高通的基础上, 又保留了一定的低频分量 cF(u,v)。
如果将高频增强输出图的傅里叶变换再反变换回去 ，则可得
F (u) 0
f (x)
1 2 1
H2
1 16
2
4
2
1 2 1
u
x
0
空域中的锐化滤波器在频域里对应高通滤波器