第三章数字影像的特征提取
数字摄影测量课件——绪论
§1.5 当代的若干典型问题
可以利用各种传感器精确获取多种频带多时域的 辐射信息，即直接获取数字影像
也可利用影像数字化仪将像片上的影像数字化获 取数字化影像。
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§1.5 当代的若干典型问题
二、数据量
数字影像的每一个数据代表了被摄物体(或光学影 像)上一个“点”的辐射强度(或灰度)，这个“点” 称为“像元素”，通常称为“像素”。像素的灰 度值常用八位二进制表示，在计算机中为lbyte。
利用全数字摄影测量立体量测DTM速度可达100～200 点／s，甚至更高，这是人工量测无法比拟的。
精度问题，利用采样间隔50um的数字影像进行相对 定向，其残差的中误差(均方根误差)可达±3um～ ± 5um，这相当于在1台分辨率为2um的解析测图仪上进 行人工量测的结果。
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§1.5 当代的若干典型问题
像素的间隔即采样间隔根据采样定理由影像的分 辨率确定。因而“数据量大”是全数字摄影测量 的一个特点与问题，要处理这样大的数据量,必然 依赖于计算机的发展。
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§1.5 当代的若干典型问题
三、速度与精度
数字摄影测量已经获得了迅速的发展，无论在量测的 速度还是达到的精度，都大大超过了人们最初的想象。
四、影像匹配
影像匹配的理论与实践，是实现自动立体量测的 关键，也是数字摄影测量的重要研究课题之一。 影像匹配的精确性、可靠性、算法的适应性及速 度均是其重要的研究内容，特别是影像匹配的可 靠性一直是其关键之一。
近年发展起来的整体匹配是提高影像匹配可靠性 的极其重要的进展。从“单点匹配”到“整体匹 配”是数字摄影测量影像匹配理论和实践的—个 飞跃。提高了匹配结果的可靠性与结果的相容性、 一致性。
18
§1.2 模拟摄影测量
数字影像的特征提取与定位课件
实验一：小波变换特征提取实验
小波变换理论
小波变换是一种信号分析方法， 能够将时域信号转换为频域信号
，适用于分析图像的特征。
实验步骤
在小波变换理论的基础上，通过 MATLAB软件实现小波变换特征 提取实验，包括图像的多尺度分 解、小波系数计算、特征提取等
步骤。
实验结果
通过对比不同尺度下的小波系数 和提取的特征，可以观察到图像 在不同尺度下的细节和特征表现
。
实验二：傅里叶变换特征提取实验
傅里叶变换理论
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，适用于分析 图像的特征。
实验步骤
在傅里叶变换理论的基础上，通过MATLAB软件实现傅里叶变换特 征提取实验，包括图像的傅里叶变换、滤波处理、特征提取等步骤 。
实验结果
通过对比滤波处理后的傅里叶频谱和提取的特征，可以观察到图像在 不同频率下的特征表现。
实验三：机器学习特征提取实验
机器学习理论
机器学习是一种通过训练数据自动提取特征的方法，适用于分类 、回归等任务。
实验步骤
在机器学习理论的基础上，通过Python软件实现机器学习特征提 取实验，包括数据预处理、模型训练、特征提取等步骤。
实验结果
通过对比不同模型下的特征提取结果，可以观察到机器学习模型对 图像特征的提取能力。
方法
常见的图像配准方法包括 基于灰度、基于特征、基 于变换域等。
基于特征匹配的定位技术
定义
特征匹配是一种通过提取 图像中的特征信息，然后 在另一幅图像中寻找相同 或相似特征的匹配过程。
过程
特征匹配通常包括特征提 取、特征匹配、变换模型 估计、图像变换与重采样 等步骤。
人工智能技术在医学影像处理中的应用
人工智能技术在医学影像处理中的应用第一章：引言随着人工智能技术的不断进步和发展，各行各业正在逐渐探索和应用这种新兴技术，医学影像处理领域也不例外。
人工智能技术在医学影像识别、分析、处理等方面均有广泛的应用，并取得了一系列优异的成绩。
本文将重点探讨人工智能技术在医学影像处理中的应用。
第二章：医学影像处理的基础知识医学影像处理是指医学影像领域中使用计算机等技术对医学图像进行处理、管理和诊断。
医学影像处理的主要目标是通过数字图像分析和计算机辅助诊断来提高临床医生的诊断和治疗水平。
医学影像处理的基础知识包括数字图像处理、计算机视觉和人工智能等理论和技术。
第三章：人工智能技术在医学影像识别中的应用人工智能技术在医学影像识别方面的应用主要包括以下几个方面：1.医学影像分类：人工智能技术能够对不同类别的医学影像进行分类和识别，以便医生进行诊断和治疗。
2.病灶检测：人工智能技术能够自动检测医学图像中的病灶区域，辅助医生进行诊断和治疗。
3.医学图像匹配：人工智能技术能够将宿主编码和医学图像编码进行匹配，以便识别不同的疾病和治疗抗体。
4.医学影像分割：人工智能技术能够将医学图像中的组织或器官进行分割和分析，以便医生进行3D图像分析和手术设计。
第四章：人工智能技术在医学影像分析中的应用人工智能技术在医学影像分析方面的应用主要包括以下几个方面：1.医学影像特征提取：人工智能技术能够在医学图像中提取出有用的特征，以支持医生进行诊断和治疗。
2.医学影像变形分析：人工智能技术能够通过医学影像的形态分析来辅助医生判断病情，从而确定合适的治疗方案。
3.医学影像的图像配准：人工智能技术能够将不同成像模态的医学图像进行匹配，以便进行有关疾病的诊断和治疗。
4.医学影像的立体重建：人工智能技术能够通过医学影像的立体重建来辅助医生进行手术操作和治疗。
第五章：人工智能技术在医学影像处理中的应用案例1.神经网络在乳腺癌诊断中的应用：神经网络技术能够对医学影像进行分析处理，辅助医生进行乳腺癌的诊断和治疗。
线特征的提取与定位算法
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
Hough变换算法实现 a
由于垂直直线a,为无穷大， 我们改用极坐标形式：xcos + ysin = 参数平面为, ，对应不是 直线而是正弦曲线； 使用交点累加器，或交点 统计直方图，找出相交线 段最多的参数空间的点； 然后找出该点对应的xy平 面的直线线段。
A
b
对于影像空间直线上任一点(x，y） 变换将其映射到参数空间(，)的 一条正弦曲线上
p＋q阶原点矩与中心y）
Trinder 改进算子
算子受二值化影响，误差可达0.5像素。
1 x M 1 y M
M
n 1 m 1 i 0 j 0
ig
i 0 j 0
n 1
m 1
ij
Wij
i 0 j 0
ij
n 1
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点
x y f ( x, y ) exp( ) 2 2
2 2
高斯函数
低通滤波
G( x, y) f ( x, y) g ( x, y)
G( x, y) [ f ( x, y) * g ( x, y)]
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
数字图像处理中的特征提取技术
数字图像处理中的特征提取技术数字图像处理是一种涉及数字计算机与图像处理的技术。
它能够对图像进行一系列的处理，包括图像增强、特征提取、图像分割等。
其中，特征提取是数字图像处理中非常重要的一环，通过对图像中的关键特征进行提取和分析，可以实现图像分类、目标识别和图像检索等多种应用。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取技术。
一、特征提取的概述特征提取是数字图像处理中的一项重要技术，其主要目的是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以被用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
通常情况下，特征提取可以分为两种方式：1.直接提取图像的原始特征。
这种方式可以直接从图像中提取出像素点的信息，包括图像的颜色、灰度值等。
这些原始特征经过一些处理后可以发挥很大的作用。
2.间接提取图像的特征。
这种方法则需要将原始图像进行一些复杂的变换和处理，例如提取图像的边缘、纹理、形状等特征，再通过算法分析得出更加有价值的特征信息。
二、特征提取的算法1.边缘检测算法边缘检测是图像处理中的一项基本操作，其目的是提取出图像中的边缘信息。
实际上，边缘检测是一种间接的特征提取方法，通过提取出图像中的边缘信息，可以实现图像目标的检测和二值化操作。
常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
2.纹理特征提取算法纹理是图像中最基本、最重要的特征之一，其包含了图像中的细节信息，并能够有效地描述图像的表面纹理。
因此，通过提取纹理特征可以有效地用于图像分类和目标检测等应用中。
常见的纹理特征提取算法包括LBP算法、GLCM算法、Gabor算法等。
3.形状特征提取算法形状是图像中最基本、最重要的特征之一，其能够有效地描述图像中物体的大小和形态。
因此，通过提取形状特征可以用于目标检测和图像匹配等应用中。
常见的形状特征提取算法包括Hu不变矩算法、Zernike矩算法、Fourier描述子算法等。
三、特征提取的应用数字图像处理中的特征提取技术可以应用于多种应用领域中，例如：1.图像识别通过提取图像中的特征信息，可以建立有效的图像识别模型，实现对图像的分类和识别。
医学影像学中的图像处理技术
医学影像学中的图像处理技术随着科学技术的不断发展和进步，人们对于疾病的诊断和治疗要求也越来越高。
医学影像学作为现代医学中的一个重要分支，已经成为现代医学中不可或缺的一部分。
医学影像学不仅为医生提供了更多的诊断手段，而且为病人的治疗方案制定和治疗效果评估提供了重要的依据。
而图像处理技术在医学影像学中的应用，则进一步提高了医生对影像信息的解释、分析和利用的效率。
一、医学影像学中的图像处理技术简介医学影像学中的图像处理技术是指利用计算机技术对原始医学影像进行数字化、分析、处理和展示的技术手段。
图像处理技术主要包括数字图像处理、图像分析、特征提取、图像增强、三维重建、医学图像配准、图像分类识别等。
数字图像处理将图片转化成一组数字信号，对于这组数字信号进行处理和分析，可以得到医学影像的各种信息。
图像分析是对医学影像进行分析和识别，以帮助医生诊断和治疗疾病。
特征提取是指从医学影像中提取出相关的信息，为后续图像分析和治疗提供依据。
图像增强是指利用图像处理技术使得影像的质量更加清晰、准确，以帮助医生诊断和治疗。
二、医学影像图像处理技术的应用1、医学影像的数字化数字化是医学影像中最基本也是最重要的处理技术，是将医学影像采集的过程进行数字化，这样就可以利用计算机进行存储、传输、处理等操作。
数字化是实现其他图像处理技术的前提，也是医学影像学的数字化发展的起点。
2、医学图像的增强处理医学图像增强技术主要是为了让影像中更多的信息有效地被提取和利用。
例如，超声影像常常因为病人体壁膜的吸收和衰减而导致图像质量较差，这时候就可以使用增强技术对影像进行处理，让医生更容易诊断和治疗。
3、三维重建三维重建是指将医学影像处理成三维模型，使医生对人体器官的内部结构有更加具体和真切的认识。
例如，在骨科医生的手术之前，医生可以对拍摄的骨科影像进行三维重建，以了解患者骨骼的情况，确定手术路径和手术方案，以保证手术的效果和成功率。
4、医学图像配准医学图像配准技术是将不同时间和不同成像方式的影像进行对齐，从而帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病。
数字摄影测量复习总结
数字摄影测量学复习总结第一章绪论1.摄影测量的三个发展阶段及其特点是什么答：P3的表1-12.什么是数字摄影测量它的组成部分有哪些，各有什么特点答：p4页组成部分：计算机辅助测图、影像数字化测图（混合数字摄影测量、全数字摄影测量（通用数字摄影测量、实时数字摄影测量））3.简述数字摄影测量的新进展与发展趋势。
答：p6的五点第二章数字影像获取的预处理基础1.什么是数字影像其频域表达有什么用处答：p12的定义频域表达的用处：（1）变换后的能量大部分都集中于低频谱段，有利于后续图像的压缩存储、快速传输，减少运算时间提高效率；（2）可对信号不同频率成分的能量的表达更直观，有利于影像分解和影像处理。
2.分析离散数字图像卷积的直观背景，并说明数字滤波的计算过程。
答：直观背景：p17数字滤波的计算过程：略3.如何确定数字影像的采样间隔答：采样定理：（由频率域推导而来）当采样间隔能使在函数g(x)中存在的最高频率中每周期取有两个样本时，根据采样数据可完全恢复原函数g（x）。
4.采样函数有哪些性质有哪些直观解释答：略5.怎样对影像的灰度进行量化答：影像的灰度概念p20怎样对影像的灰度量化p216.航空数字影像获取系统有哪些特点叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质。
答：数字航摄仪的特点p22叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质：ADS\DMC\UCD\SWDC\VisionMap A37.什么是数字影像重采样常用的数字影像重采样方法有哪些各有哪些优缺点答：（1）影像内插和重采样的概念p17（2）常用的采样方法p18（最近邻内插法、双线性内插法和双三次卷积法）（3）优缺点：p20表2-1第三章数字影像解析基础1.什么是数字影像内定向为什么要数字影像内定向答：概念及目的P383.什么是单像空间后方交会计算过程主要有哪几步答：概念：p394.什么是共面条件方程利用它可以解决摄影测量中哪些问题答：p43解决的问题有：像对的相对定向与解析空中三角测量。
遥感卫星影像处理与遥感数据应用
遥感卫星影像处理与遥感数据应用遥感卫星影像处理与遥感数据应用是一项利用遥感技术获取和处理卫星影像数据，并应用这些数据进行地理信息分析、资源评估、环境监测等方面的研究与应用任务。
遥感卫星是指运行在地球轨道上的一种卫星，它搭载有遥感传感器，可以通过感应地球表面反射、辐射的电磁波，并将其转化为数字图像数据。
这些遥感卫星影像数据可以提供高分辨率、广覆盖率的地球表面信息，对于地理空间分析具有重要意义。
遥感卫星影像处理是指基于遥感卫星获取的数字图像数据，通过一系列的图像预处理、影像纠正、特征提取、分类分类等一系列操作，将原始影像数据转化为可用于地理信息系统分析的矢量或光栅数据。
这些数据可以被用于生成地形图、土地利用分类图、植被盖度研究等目的。
首先，遥感卫星影像处理的第一步是图像预处理。
图像预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤，以确保获取到的影像数据具备一致性和可比性。
通过辐射校正，可以将原始影像数据从数值上可比较，并将其转换为反射率或亮度值。
大气校正则移除了大气对影像的影响，减少由于大气散射和吸收而引起的信息噪声。
几何校正则纠正影像中的位置、角度等几何失真，以保证影像数据准确地反映地球表面的特征。
其次，遥感卫星影像处理的下一步是影像纠正。
影像纠正是指通过对影像进行投影变换、边缘匹配、波段匹配等处理，使得图像在空间尺度和角度上比较准确地与地理实体匹配。
通过影像纠正，可以使影像数据受到形变、旋转、尺度变化等因素的影响较小，为后续的地理信息分析提供准确的基础。
第三，遥感卫星影像处理的关键步骤是特征提取。
特征提取是指从遥感卫星影像数据中提取出与地理实体相关的特征信息。
常见的特征包括植被指数、土地利用类型、水体信息等。
通过采用不同的光谱拓谱和纹理特征的计算方法，可以提取出不同类型地物的特征信息。
特征提取是遥感卫星影像处理的重要环节，为后续的分类和分析提供了基础。
最后，遥感卫星影像处理的最终目标是分类分析。
分类分析是利用遥感卫星影像数据，对地球表面的特征进行分割、分类和识别。
医学影像分析与诊断技术
医学影像分析与诊断技术一、医学影像分析技术医学影像分析技术是指利用现代计算机技术和医学影像学原理，对医学影像进行数字化处理和分析，从而获得医学影像的有效信息，提高影像在医学诊断中的应用价值。
医学影像分析技术主要包括图像预处理、特征提取、分类诊断和图像恢复等四个方面。
（一）图像预处理图像预处理是指对原始医学影像进行去噪、增强、平滑、锐化等处理，从而提高图像质量的过程。
主要方法有傅里叶变换、小波变换、自适应直方图均衡化等。
（二）特征提取特征提取是指从预处理后的医学影像中提取出与疾病相关的特征信息，包括形态学特征和纹理特征等，为后续分类诊断做准备。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图等。
（三）分类诊断分类诊断是将医学影像进行分类，实现对疾病的诊断和定量分析。
常见的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
（四）图像恢复图像恢复主要是针对医学影像中的伪影、噪声等进行去除和修复。
常见的方法有小波域、时域等。
二、医学影像诊断技术医学影像诊断技术是指通过医学影像，结合医学专业知识和经验，对疾病进行准确诊断和评估。
医学影像诊断技术主要包括影像学良恶鉴别和影像评估两个方面。
（一）影像学良恶鉴别影像学良恶鉴别是指借助医学影像对疾病进行良恶判定。
常见的鉴别方法有对比增强、多模态影像融合等。
（二）影像评估影像评估是指对疾病进行定量化评估，包括病灶大小、分布、数量等。
常见方法有计算机辅助诊断（CAD）系统等。
三、市场前景随着国家医疗事业改革不断深化，医学影像诊断技术的需求日益增加。
同时，计算机技术的发展和成果，为医学影像分析和诊断带来了新的机遇。
医学影像分析和诊断技术在肿瘤、心脑血管、骨科等领域的应用前景广阔，市场潜力巨大。
四、挑战与前景医学影像诊断技术发展面临着多重挑战，如医学影像数据量大、数据复杂、处理精度要求高等，需要不断提高算法的稳定性和精度，降低算法的计算复杂度。
但医学影像分析和诊断技术无疑将成为医学技术领域未来发展的重要方向，其未来市场前景广阔，具有很大的应用前景和商业价值。
图像处理中的特征提取与图像识别算法
图像处理中的特征提取与图像识别算法图像处理是一门涉及数字信号处理、计算机视觉和模式识别的多学科交叉学科。
特征提取（feature extraction）和图像识别算法（image recognition algorithms）是图像处理中两个重要的研究领域。
本文将介绍特征提取的概念、方法和常用算法，并探讨图像识别算法的原理和应用。
一、特征提取特征提取是图像处理中的一项重要任务，其目的是从原始图像中提取出有代表性、具有辨识度和可用性的特征，以实现对图像的分析、识别和理解。
常见的特征提取方法有以下几种：1. 基于形状和空间的特征提取：形状特征是基于图像中的几何形状、轮廓和边界提取的，常用的方法有Hough变换、边缘检测和轮廓分析等。
空间特征则是通过对图像的空间位置和分布进行分析，常见的方法有纹理分析、颜色直方图和尺度不变特征变换（SIFT）等。
2. 基于频域的特征提取：频域特征是通过对图像进行傅里叶变换或小波变换等频域分析方法得到的，可以用于图像的频率特征、能量特征和相位特征提取等。
常见的方法有离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。
3. 基于统计的特征提取：统计特征是通过对图像中像素值的统计分析得到的，可以用于图像的平均值、方差、熵等特征提取。
常见的方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异度（Contrast）和相关性（Correlation）等。
二、图像识别算法图像识别算法是通过特征提取和模式匹配等技术，将图像与已有的模型进行比对和匹配，从而实现对图像内容的自动识别和分类。
以下是几种常见的图像识别算法：1. 模板匹配算法：模板匹配是一种基本的图像识别算法，通过将已知的模板与待匹配图像进行比对，找出最相似或最相关的部分。
常用的方法有均方差匹配和相关性匹配等。
2. 主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将高维数据转换为低维的特征空间，从而实现对数据进行压缩和降维。
数字像处理与特征提取
数字像处理与特征提取数字图像处理是计算机领域的一个重要研究方向。
随着科技的发展和技术的进步，数字图像处理已经成为各个领域中不可或缺的工具。
本文将介绍数字图像处理中的数字像处理和特征提取的相关概念和方法。
一、数字像处理数字像处理是指对数字图像进行一系列的操作或处理，以改善图像的质量或获取有用的信息。
数字图像是由离散像素点组成的二维数组，每个像素点都有其特定的灰度值或颜色值。
数字像处理可以应用于众多领域，如医学影像、遥感图像、安防监控等。
数字像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割和图像识别等。
图像增强是通过一系列的操作，改善图像的可视效果，使图像更加清晰、明亮。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声或估计丢失的信息，来恢复原始图像的过程。
图像压缩是将图像的数据表示方式进行压缩，以减小图像存储或传输所需的空间或带宽。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，常用于目标检测和识别。
图像识别是通过训练模型，将输入图像与已知的图像进行匹配或分类。
二、特征提取特征提取是数字图像处理中的一个重要环节，它是指从图像中提取出具有代表性的特征，以用于图像的分类、识别或检索等任务。
特征是指能够描述图像或对象的局部或全局特点的可测量属性。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
特征提取的方法可以分为两大类：基于统计的方法和基于模型的方法。
基于统计的方法主要针对图像的像素分布进行分析，如颜色直方图、灰度共生矩阵等。
基于模型的方法则是根据图像的几何形状或纹理等特征，构建相应的模型来描述图像，如Gabor滤波器、小波变换等。
特征提取在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在人脸识别中，可以通过提取人脸的特定特征来将其与数据库中的人脸进行匹配；在医学影像中，可以通过提取肿瘤的特征以辅助医生进行诊断和治疗。
三、数字像处理与特征提取的应用数字图像处理和特征提取在各个领域中都有着广泛的应用。
以下是其中几个典型的应用领域：1. 医学影像分析：通过对医学影像进行数字像处理和特征提取，可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
测绘技术中的数字影像处理方法介绍
测绘技术中的数字影像处理方法介绍数字影像处理是测绘技术中一个重要的方向，广泛应用于地理信息系统、遥感技术和测绘图像处理等领域。
本文将介绍数字影像处理的基本原理和常用方法，涵盖图像预处理、特征提取和分类识别等方面。
1. 图像预处理图像预处理是数字影像处理的第一步，主要目的是对原始图像进行噪声去除、增强、几何校正等处理，提高后续处理的效果。
常用的图像预处理方法包括滤波、图像增强和几何校正。
滤波是一种常用的图像预处理方法，它通过对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算图像窗口内像素的平均值来滤波，适用于较小的噪声；中值滤波则通过计算图像窗口内像素的中位数来滤波，对于斑点噪声效果较好；而高斯滤波则采用高斯函数对像素进行加权平均，适用于高斯噪声。
图像增强是通过对图像的亮度、对比度、颜色和清晰度等进行调整，提高图像质量。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和图像锐化等。
直方图均衡化通过重新分配像素的灰度级，使得图像的像素值在整个灰度范围内均匀分布，提高图像对比度；对比度拉伸则通过扩展图像的灰度范围，增加图像的亮度差异；而图像锐化则通过增强图像的边缘、纹理和细节来提高图像清晰度。
几何校正是对图像进行变换，使得图像中的线段和角度恢复到真实的地理坐标。
常用的几何校正方法有刚性变换和非刚性变换。
刚性变换适用于与地面坐标存在固定比例关系的图像，如正射影像；而非刚性变换适用于需要考虑地形起伏、变形等因素的图像，如航空影像。
2. 特征提取特征提取是数字影像处理的关键环节，主要目的是从图像中提取出能够描述和表达地物特征的信息。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和频谱特征等。
几何特征是指从图像中提取出的形状和几何结构等特征。
常见的几何特征有面积、周长、中心点、形状和方向等。
几何特征在地物分类和目标提取等方面有广泛应用，如用于提取建筑物、道路和水域等地物。
数字图像处理中的特征提取及其应用
数字图像处理中的特征提取及其应用数字图像处理是一门关注如何使用计算机科学、数学等学科知识在数字图像中提取有用信息的学科。
在数字图像处理过程中，特征提取是至关重要的一步，它有利于我们从众多的图像数据中较为准确地提取出需要的信息。
在数字图像处理中的特征提取方法有很多种，本文将介绍几种常见的特征提取方法及其应用。
一、边缘检测边缘提取是图像处理中最重要的一个子问题，其中最流行的算法是Canny边缘检测算法。
它是一种基于图像梯度的算法。
边缘反映的是图像灰度的变化，所以，它是图像信息中最丰富的一部分。
Canny算法的基本思想是，通过预处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割等步骤，找到图像中所有的边缘。
Canny算法的应用场景非常广泛，例如在拍摄纹理繁杂的地方上，借助边缘检测的结果，我们可以更清晰地认识到物体的表面纹理，帮助我们理解和感受环境中的事物。
二、特征点检测在许多计算机视觉领域中，通常通过进行特征点提取和描述，来描述场景或分类对象。
特征点检测是计算机视觉领域的一项核心问题。
它的目的是找到图像中的关键点，称为特征点。
特征点通常会在图像比较重要、比较容易被检测到的位置出现，这些点是在计算机自动识别物体时非常重要的参考点。
特征点检测有很多种方法，其中最为常见的是SIFT，SURF和ORB。
SIFT算法采用高斯差分金字塔计算图像的特征点，SURF 算法采用速度快的旋转不变的特征，而ORB算法则是基于FAST 特征的二进制算法。
特征点检测的应用非常广泛，例如在拍摄移动物体时，我们可以通过对特定的移动轨迹跟踪，来确定目标的位置和动作。
在物体识别领域，我们可以利用特征点检测来实现物体识别。
三、纹理分析纹理是图像中的一种重要的视觉特征，而纹理分析通常用于分析图像数据集中的有效信息。
纹理分析的目的是提取图像中存在的规律性和随机性的分布特征，以便在计算机视觉、图像识别、医学图像处理、文本分析和机器人视觉等领域中发挥作用。
第三章-DEM数据获取
（5）地貌单元类型
➢不同行业对地貌类型的划分标准不一样，如地貌学中根据地貌成因将地 形划分成黄土地貌、风成地貌、喀斯特地貌、丹霞地貌等类型。
➢不同的地貌类型划分对DEM数据采集有一定的指导意义，如黄土地貌破 碎，要分布较多的采样点，而平原地区高程数据的精度要求比较高（对坡 向、流域网络影响比其他地区要大）。
非特征要素：是分布在各个地形单元上的点和线，是为满足 采样点密度要求而加测的点，这些点线主要是用来辅助地形 重建（地形测图中的辅助等高线勾绘等）。
（实线为山脊线，虚线为山谷线，三角形表示山顶，小圆为 鞍部，正方形为方向变化点和坡度变化点）
（4）地形的复杂程度
地形曲面的复杂程度是地形数据采样时必须考虑的又一个因素。
理论上：点—0维，无大小，地表全部几何信息包含无数个 点，不可能获取地表全部信息。
实践上：不需要DEM表达全部信息，测量表达相应地表所需 要的数据点，达到地形表面精度和可信度即可。
DEM采样的实质是如何用有限的地面高程点来表达完整的地 形表面。
3.2.2 基于不同观点的采样
（1）统计学观点：DEM表面可以看作是点的特定集合（采样 空间）有随机采样和系统采样两种方法。因此，对特定集合 的研究可以转化为对采样数据的研究。
20
大于25度
大于600
3.2.3 采样数据的属性
采样：确定在何处需要测量点的过程，这个过程有三个参数。 决定：点的分布、点的密度和点的精度。
（1）采样数据的分布：由数据位置和结构来确定，指数据 点的分布形态。
➢位置由地理坐标系统中经纬度或格网坐标系统中坐标决定。 ➢结构（分布）的形式很多，因地形特征、设备、应用的不 同而不同。
测绘学中一般根据地表坡度和高差对地形进行分类，并根 据这种分类确定地形图的等高距（表）
数字图像处理 数字图像基础
数字图像处理数字图像基础数字图像处理是将数字图像进行分析、处理和理解的过程，它的目标是提高数字图像的质量、抽取图像的特征、提取图像的信息和实现图像的应用。
数字图像处理技术已经渗透到几乎所有领域，如医学、电影、远程通讯、安全监控等。
数字图像处理基础知识包括采集、压缩、存储、预处理、增强、分割、特征提取、分类和应用。
图像采集采集是数字图像处理中最基础的环节，它将物理光学信号转化为数字信号。
常见的图像采集设备包括CCD、CMOS和磁介质等。
图像压缩图像压缩是将图像文件从原始大小减小，并通过各种手段来减少文件大小和传输时间的过程。
图像压缩通常有两种方式，一种是有损压缩，一种是无损压缩。
图像存储图像存储是将数字图像保存在计算机或外部储存设备中。
常用的图像存储格式包括BMP、PNG、JPEG和GIF。
图像预处理图像预处理是在进行其他数字图像处理操作之前，对原始图像进行预处理以去除噪声、平滑、增强、锐化等。
常见的预处理方法包括空间域滤波、频率域滤波、直方图均衡化、形态学操作等。
图像增强图像增强是为了改善图像的质量、提高图像的视觉效果和增强图像的细节而进行的操作。
常见的图像增强方法包括灰度拉伸、对数变换、伽马变换、直方图规定化等。
图像分割图像分割是将数字图像分成不同的区域并对这些区域进行分析和理解的过程。
图像分割可以有多种方法，包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
特征提取图像特征提取是从原始图像中提取一些相关的特征以便于后续的分类和识别。
特征提取的常见方法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
图像分类图像分类是将数字图像按照其特征划分为不同的类别。
常见的图像分类算法有SVM、KNN、神经网络等。
应用数字图像处理在很多领域都有广泛的应用，如医学影像处理、智能交通、虚拟现实等。
最近，随着深度学习的兴起，数字图像处理技术也被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
以上是数字图像处理的基础知识，数字图像处理应用广泛，研究数字图像处理可以掌握现代图像处理的基本技能，有利于提高计算机视觉，图像识别和其他领域的研究水平。
影像处理流程
影像处理流程影像处理是指利用计算机技术对图像进行处理和分析的过程，它广泛应用于医学影像、遥感图像、数字摄影等领域。
影像处理流程是指对图像进行处理时所遵循的一系列步骤和方法。
下面将介绍影像处理的一般流程及其具体步骤。
1. 图像获取。
图像获取是影像处理的第一步，它是指利用相机、扫描仪或其他设备将现实世界中的图像转换为数字图像的过程。
在图像获取阶段，需要注意光照、曝光时间、焦距等因素，以获得高质量的数字图像。
2. 图像预处理。
图像预处理是指在进行后续处理之前对图像进行的一系列预处理操作。
这些操作包括去噪、增强对比度、调整亮度和色彩平衡等。
图像预处理的目的是使图像更适合后续处理和分析，提高图像质量和信息的可用性。
3. 特征提取。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以是边缘、纹理、颜色、形状等。
特征提取是图像处理的关键步骤，它为后续的图像分类、识别和分析提供了基础。
4. 图像分割。
图像分割是将图像分成若干个区域或物体的过程。
图像分割可以基于灰度、颜色、纹理等特征进行，常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 物体识别与识别。
物体识别与识别是对图像中的物体进行识别和分类的过程。
这一步通常需要借助机器学习、模式识别等技术，对图像中的物体进行识别和分类。
6. 图像后处理。
图像后处理是指在进行图像处理的基础上对图像进行进一步的处理，以满足特定的应用需求。
这些处理包括图像合成、图像修复、图像重建等。
7. 结果评估。
结果评估是对图像处理结果进行定性和定量的评估，以验证图像处理方法的有效性和可靠性。
结果评估可以包括视觉评估、定量分析、对比实验等。
总结。
影像处理流程包括图像获取、图像预处理、特征提取、图像分割、物体识别与识别、图像后处理和结果评估等步骤。
在进行影像处理时，需要根据具体的应用需求和图像特点选择合适的处理方法和工具，以获得满足需求的处理结果。
影像处理在医学影像、遥感图像、数字摄影等领域具有广泛的应用前景，对于提高图像质量、获取有用信息、辅助决策具有重要意义。
第三章数字影像的特征提取
核
1 1 1
东 1 2 1 北 1 1 1
1 1
东南 1
1 2 1
1 1 1
1
西1 南 1
1 2 1
1 1 1
1 1 1
西1 2 1 北1 1 1
二． 线特征提取算子
卷积核（模板）
特性： 沿边缘走向的灰度变化平缓，而垂直于边缘
走向的灰度变化剧烈。 边缘（线）是具有幅值（强度）（magnitude)
和方向（direction)的矢量。
两种类型：阶跃型和房顶型。
二． 线特征提取算子
线的灰度特征
二． 线特征提取算子
指运用某种算法使图像中的“线”更为突出的 算子，通常也称边缘检测算子。 常用方法有:差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等
一． 点特征提取算子
点特征的灰度特征
理想情况：灰度从一常 数突然跳跃； 实际情况：有一个缓慢 变化趋势；
理想情况
实际情况
一． 点特征提取算子
Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点 特征的算子。
r
w
c
一． 点特征提取算子
（1）计算各像元的兴趣值IV
k 1
V (g g )2
1
卷积核（模板）
i
+1 -1 +1
（一）梯度算子
j
-1
在数字影像中，导数的计算通常用差分予以近 似，则梯度算子即差分算子为:
1
Gi, j [(gi, j gi1, j )2 (gi, j gi, j1 )2 ]2
为简化运算，通常用差分绝对值之和进一步近似为 ：
Gi, j | g i, j g i1, j | | g i, j g i, j1 |
特征提取在医学诊断中的应用(四)
特征提取在医学诊断中的应用医学诊断一直是医学领域的核心问题之一，而特征提取作为数字信号处理的重要环节，近年来在医学诊断中的应用也逐渐受到人们的重视。
本文将从医学诊断的需求出发，探讨特征提取在医学诊断中的应用现状和未来发展方向。
一、需求背景随着医学影像学、生物信息学等领域的不断发展，医学数据采集的手段和数量不断增加，给医学诊断带来了更大的挑战和机遇。
传统的医学诊断主要依靠医生的临床经验和专业知识，但随着医学数据的复杂性和多样性增加，传统方法已经无法满足对医学数据进行快速、准确、全面分析的需求。
因此，需要借助高效的数字信号处理技术，从复杂的医学数据中提取出有用的特征信息，为医学诊断提供更可靠的依据。
二、特征提取的方法和技术特征提取是指从原始数据中提取出对目标问题有用的信息，通常包括信号处理、图像处理、模式识别等领域的技术。
在医学诊断中，特征提取的方法主要包括时域特征提取、频域特征提取、时频域特征提取等。
时域特征提取主要利用信号的幅度、均值、方差等统计特征；频域特征提取则是通过傅立叶变换等方法将信号转换到频域进行分析；时频域特征提取结合了时域和频域的特征，能更全面地描述信号的特性。
另外，随着人工智能和深度学习技术的发展，基于神经网络的特征提取方法也日益成熟。
通过构建卷积神经网络等模型，可以学习到更高级、抽象的特征，提高医学数据处理的效率和准确性。
三、特征提取在医学影像诊断中的应用医学影像是医学诊断中重要的数据来源之一，而特征提取在医学影像诊断中的应用已经取得了显著的成就。
以医学影像中的肿瘤诊断为例，传统的方法主要依赖医生对影像的直观判断，容易受主观因素影响。
而基于特征提取的肿瘤诊断方法，可以从影像中提取出肿瘤的形状、纹理、密度等特征，通过计算机算法进行分析，提高了对肿瘤的检测和诊断准确性。
另外，特征提取在医学影像分割、病灶检测、疾病分型等方面也有广泛的应用。
通过将医学影像数据转换成特征向量，可以更好地利用机器学习和深度学习算法进行分析和处理，为医生提供更准确、全面的医学诊断信息。
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二． 线特征提取算子
拉普拉斯(Laplace)算子定义为: 2g 2g 2g x2 y 2
若g(x,y)的傅立叶变换为G(u,v)，则 2 g 的傅
立叶变换为： (2 )2 (u 2 v2 )G(u, v)
c k 1 r k 1
gu 2
( gi1, j 1 gi, j )2
ick jrk
c k 1 r k 1
gv2
( gi, j 1 gi1, j )2
ick jrk
c k 1 r k 1
gu gv
2
1
4
1
1 0 1 0
再加上两个对角方向同时检测的二维算子为:
0 1 0
1 1
D 1
1
4
1
2
2
0 1 0 1
1
1 1 1 1 8 1
(a2 b2 )2
其中a与b为椭圆之长、短半轴。 为该像元的权。
一． 点特征提取算子
（4）确定待选点
若兴趣值大于给定的阈值，则该像元为待选点。 阈值为经验值，可参考下列值：
T 0.5 ~ 0.75 q
其中
f ( f 0.5 ~ 1.5)
为T权 平c均值c ；c
(c 5) 为权的中值。
兴趣值是判定所检测像元是否为感兴趣的特征的基本依据。
（2）阈值的选定
阈值是判定所检测像元是否为感兴趣的特征的标准。
（3）特征提取策略 （4）特征提取的基本过程
补充内容结束
一． 点特征提取算子
点特征主要指明显点， 如角点、圆点等。
点特征提取算子是指运用某 种算法使图像中独立像点更为 突出的算子，它又被称为兴趣 算子或有利算子，主要用于提 取我们感兴趣的点（如角点、 圆点等）。
一． 点特征提取算子
点特征的灰度特征
理想情况：灰度从一常 数突然跳跃； 实际情况：有一个缓慢 变化趋势；
理想情况
实际情况
一． 点特征提取算子
Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点 特征的算子。
r
w
c
一． 点特征提取算子
（1）计算各像元的兴趣值IV
k 1
V (g g )2
1
gu
g u
g i 1,
j 1
gi,
j
gv
g v
gi,
j 1
g i 1,
j
一． 点特征提取算子
（2）计算 l l（如5×5或更大）窗口中灰
度的协方差矩阵
Q N 1
gu 2
g
u
g
v
1
gv gu
gv
2
其中:
1
1 1 1
边缘走向水平
二． 线特征提取算子
（三）方向差分算子
1 1 1
卷 北
1
2
1
1 1 1
积
东
1 1 1 1 2 1 1 1 1
南
1 1 1
1
2
1
1 1 1
西
1 1 1 1 2 1 1 1 1
]
1
其模为：
Gr (x,
y)
( g u2
g
2 v
)
2
v
+1
用差分近似表示导数，则有:
-1
1
Gi, j [(gi1, j1 gi, j ) 2 (gi, j1 gi1, j ) 2 ] 2
+1
Gi, j | gi1, j1 gi, j | | gi, j1 gi1, j |
ci ,r
ci1,r
i k
k 1
V (g g ) r2
2
ci ,ri
ci1,r i1
w
i k
k 1
V (g g )2
3
c ,ri
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
c ,r i1
i k k 1
c
V (g g )2
4
ci ,r i
ci1,r i1
其中 k INT(w/ 2)
特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声
-1
给敏定感一，阈但值效T，果当较G梯i, j 度 T算时子，略则好认。为像素（i,j）是边缘上的点。
二． 线特征提取算子
（三）方向差分算子
如果仅对某一方向的边缘感兴趣，可利用以 下所示的方向差分算子进行边缘检测：
卷积核（模板）
北
1 1 1
1
2
1 1 1
Gy
0
0
0
1 1 1
g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7 g8 g9
G特(x点, y)： 在G 检测G边或缘G的(同x, 时y) ， 能G抑2 止G噪2 声或的G影(x响, y)。 max( G , G )
x
y
x
y
x
y
二． 线特征提取算子
由于各种差分算子均对噪声较 敏感（即提取的特征并非真正 的特征，而是噪声），因此一 般应先作低通滤波，尽量排除 噪声影响，再利用差分算子提 取边缘。 LOG算子就是这种将低通滤波 与边缘提取综合考虑的算子。
二． 线特征提取算子
（一）梯度算子
对一个灰度函数g(x,y)，其梯度定义为一个向量：
g
卷积核（模板）
i
+1 -1 +1
（一）梯度算子
j
-1
在数字影像中，导数的计算通常用差分予以近 似，则梯度算子即差分算子为:
1
Gi, j [(gi, j gi1, j )2 (gi, j gi, j1 )2 ]2
为简化运算，通常用差分绝对值之和进一步近似为 ：
Gi, j | g i, j g i1, j | | g i, j g i, j1 |
它的两个重要的特性是：
（1）向量G[g(x,y)]的方向是函数g(x,y)
G[g(x, y)]
x g
在（x,y）处最大增加率的方向；
y
（2）G[g(x,y)]的模为
G(x,
y)
mag[G]
[(g
)2
( g
1
)2 ]2
就等于最大增加率。
x y
二． 线特征提取算子
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，也就是 距离很小的一对边缘构成一条线。
二． 线特征提取算子
重要性： 线特征存在于目标与背景、目标与目标、
区域与区域之间．因此它是图像分割所依赖 的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和 形状特征的基础。
二． 线特征提取算子
1 0 1
（四）Prewitt算子
Gx 1 0 1 1 0 1
对每个像素，考察它上
下、左右邻点灰度之差。
G (i, j) g g g g g g
x
1
3
4
6
7
9
G (i, j) g g g g g g
y
7
8
9
1
2
3
则梯度的幅值：
二． 线特征提取算子
（一）方向二阶差分算子
g (g g ) (g g )
ij
i1, j
i, j
i, j
i1, j
1
i, j
[g i1, j
g i, j
gi1, j ]
2
1
g [1 2 1] ij
此时二阶差分算子为 : 1 2 1
特点: 在四个主要方向上，选取具有最大-最
小灰度方差的点作为特征点。
一． 点特征提取算子
计算各像素的Robert’s梯度和像素（c，r）为中心的一个 窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽可能小而接 近圆的误差椭圆的点作为特征点。
gu gv
一． 点特征提取算子
（l）计算各像素的Robert’s梯度
特性： 沿边缘走向的灰度变化平缓，而垂直于边缘
走向的灰度变化剧烈。 边缘（线）是具有幅值（强度）（magnitude)
和方向（direction)的矢量。
两种类型：阶跃型和房顶型。
二． 线特征提取算子
线的灰度特征
二． 线特征提取算子
指运用某种算法使图像中的“线”更为突出的 算子，通常也称边缘检测算子。 常用方法有:差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等
当q>Tq同时 T 时，该像元为待选点。
一． 点特征提取算子
（5）选取极值点
即在一个适当窗口中选择权值 最大的待选
点（极值点）作为特征点 。
特点:
能给出特征点的类型且精度较高，但较复杂。
返回
二． 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，
为什么要进行特征提取？ 对一幅数字影像，我们最感兴趣的是那些非常明 显的目标，而要识别这些目标，就要进行特征提取。 特征提取是影像分析和影像匹配的基础，也是单 张影像处理的最重要的任务。
影像信息量与特征
3）特征提取
特征提取的针对性和图像特征的多样性及近似性，