数字影像特征提取
图像处理流程
图像处理流程图像处理是数字图像处理的一种形式，旨在改善或增强图像的质量，使得图像更加清晰、更鲜明，或者从图像中提取出特定的信息。
图像处理的流程一般包括以下几个步骤：1. 图像获取：首先需要采集图像，可以通过摄像机、扫描仪等设备来获取图像，或者从存储介质中读取图像文件。
2. 图像预处理：在进行下一步处理之前，需要对图像进行预处理。
预处理的目的主要是去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。
常用的预处理方法包括平滑滤波、去噪、去除伪影等。
3. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和方法来改善图像的质量，使得图像更容易被观察和分析。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波等。
4. 图像分割：图像分割是将图像中的物体或区域分离开来，通常是根据图像的某些特征进行分割。
图像分割常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 特征提取：特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于描述图像的内容。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
特征提取可以利用图像处理算法和机器学习方法来实现。
6. 物体识别和分类：特征提取之后，可以利用分类算法进行物体的识别和分类。
分类的目的是将图像中的物体归类到不同的类别中，可以通过统计、机器学习等方法来实现。
7. 结果评估和应用：最后，需要对处理结果进行评估，并根据具体的需求进行应用。
评估可以根据图像质量、识别准确率等指标来进行。
根据应用需求，可以将处理结果用于图像检索、图像分类、图像匹配等领域。
总之，图像处理流程涵盖了图像获取、预处理、增强、分割、特征提取、识别和分类等多个步骤，通过一系列的算法和方法来改善图像的质量和信息提取。
图像处理在计算机视觉、图像识别、医学影像等领域具有广泛的应用。
测绘技术中的数字正射影像处理流程讲解
测绘技术中的数字正射影像处理流程讲解测绘技术的发展为我们提供了更加精确的空间信息，其中数字正射影像处理是其中重要的一项技术。
数字正射影像处理是指将航空摄影或卫星遥感所获取的影像数据，通过一系列的处理步骤，得到与地表真实形态一致的影像，以及具有真实坐标和尺度的高精度地理信息数据。
本文将为大家详细讲解数字正射影像处理的流程。
1. 影像获取数字正射影像处理的第一步是获取航空摄影或卫星遥感影像。
航空摄影通常使用航空相机，通过高空拍摄地表影像。
卫星遥感则是利用卫星搭载的传感器获取地表影像。
这些影像数据通常包括RGB彩色影像以及多光谱影像。
在影像获取的过程中，为了保证影像的质量和准确性，需要考虑天气条件、地面分辨率、物体遮挡等因素。
2. 数据预处理获取到影像数据后，需要对其进行预处理。
这包括影像的辐射校正、几何校正等步骤。
辐射校正是将原始影像数据转换为辐射定标系列，以消除不同时间和地方的影响因素。
几何校正则是通过校正模型对影像进行几何校正，使其与地面实际形状对应。
3. 影像配准和拼接影像配准是将多个影像数据进行叠加，使其在坐标系和尺度上一致。
这个步骤通常会用到地面控制点，通过匹配控制点的坐标来进行影像的配准。
拼接则是将多个配准后的影像按照空间位置进行拼接，形成连续的影像。
4. 数字正射处理数字正射影像处理的核心步骤就是数字正射处理。
在这个步骤中，需要将影像投影到地表真实形态上，并进行栅格化处理。
投影通常采用地理坐标投影或者投影平面坐标投影，以保证影像的空间位置准确性。
栅格化处理则是将连续的影像数据转换为离散的栅格数据。
5. 地物分类和目标提取数字正射影像处理得到的影像数据可以用于地物分类和目标提取。
地物分类是将影像数据中的地物按照类别进行划分。
这一步通常需要对影像进行图像分割、特征提取等操作。
目标提取则是将影像中的某种目标进行标记和提取，例如道路、建筑物等。
6. 精度评定数字正射影像处理的最后一步是对处理结果进行精度评定。
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
医疗影像数据的自动分割和分析
医疗影像数据的自动分割和分析一、绪论医疗影像学是现代医疗中的重要组成部分，医疗影像数据的自动分割和分析对于医学诊断、治疗以及疾病预防和健康管理等方面具有极高的重要性。
随着计算机技术的不断发展，医疗影像的数字化程度不断提高，也催生了各种医学影像分析软件的出现，为医学发展和疾病诊断提供了有力的支撑。
二、医疗影像数据的自动分割医疗影像数据的自动分割是指利用计算机算法等方法将医疗图像中的不同组织结构、器官或病变区域从中分离出来的过程。
目前，医疗影像数据的自动分割技术主要包括以下几种方法：1. 基于强度值的分割方法该方法是根据图像中像素的强度值进行分割的一种方法，主要适用于CT、MRI等医学影像，能够将不同组织的灰度值范围隔离开，从而实现分割。
该方法主要有阈值法、区域生长法、Watershed算法等几种。
2. 基于形态学的分割方法该方法是通过对医疗影像中不同组织结构、器官或病变区域的形态特征进行分析和判断，从而实现分割的一种方法。
主要包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作。
3. 基于边缘的分割方法该方法是依据医疗影像中不同组织结构、器官或病变区域之间的边界特征进行分析和判断的一种方法，主要包括Canny边缘检测、Sobel运算、Laplacian算子等方法。
三、医疗影像数据的自动分析医疗影像数据的自动分析是指基于计算机技术对医学影像进行数据分析和处理的过程，主要应用于疾病的诊断、预后判断、治疗计划制定等方面。
医疗影像数据的自动分析技术主要包括以下几种方法：1. 影像特征提取影像特征提取是指对医疗影像中患者的生理、病理、解剖特征进行统计和分析的过程。
该方法主要包括颜色、形态、纹理、灰度及密度等特征的提取。
2. 基于机器学习的分类方法机器学习是指计算机通过学习数据模式和规律来完成特定任务的一种智能计算方法。
医疗影像数据的分类主要是将医疗影像数据进行分类，本方法是目前医学诊断中最常用和最有效的方法，主要包括支持向量机、随机森林等方法。
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。
DG立体影像提取DEM-ENVI
ENVI5.1立体像对提取DEM简介数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。
建立DEM的方法有多种，从数据源及采集方式主要有：根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获；野外测量或者从现有地形图上采集高程点或者等高线，后通过内插生成DEM 等方法。
DG卫星星座有四颗星可以提供立体像对产品，IKONOS、WV1、WV2、GeoEye。
操作方法第一步：输入立体像对(1)在菜单栏，选择File/Open As/WorldView 2打开.til全色立体影像文件.(2)在Toolbox中，双击/ Terrain/DEM Extraction/DEM Extraction Wizard: New。
打开DEM提取流程工具。
(3)单击Select Stereo Image按钮，选择观测角度小的影像为Left Image，观测角度大的为Right Image。
在WV2中0525观测角度小，0630 观测角度较大。
第二步：定义地面控制点提供三种定义地面控制点方式：●不定义（No GCPs (relative DEM values only)）●交互式定义（Define GCPs Interactively）●读取控制点文件（Read GCPs From File）。
在缺少地面控制点数据时，选择不定义控制点，单击Next按钮。
第三步：定义连接点（1）定义连接点方式：●自动寻找●交互式手工定义●外部读取控制点文件（2）设置自动寻找点参数设置●连接点数目（Number of Tie Points）●搜索窗口大小（Search Windows Size）：大于或等于21的任意整数，并且必须比移动窗口大。
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。
数字影像获取与处理流程
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1. 影像获取。
使用相机或扫描仪将真实场景转换为电子信号。
摄影测量课后习题
第五章数字影像与特征提取1、什么是数字影像？其频域表达有什么作用？2、怎样确定数字影像的采样间隔？3、将采样定理的推导推广至二维影像。
4、怎样根据已知的数字影像离散灰度值精确计算其任意一点上的灰度值？5、常用影像重采样的方法有哪些？试比较它们优缺点。
6、已知g i,j=102，g i+1,j=112，g i,j+1=118，g i+1,j+1=126,k-i=Δ/4，l-j=Δ/4，Δ为采样间隔，用双线性插值计算g k,l。
7、绘出直接在原始倾斜影像上获取核线影像的程序框图，并编制相应程序。
8、试述Moravec算子及Forstner点特征提取算子的原理绘出其程序框图并编制相应程序。
9、什么是线特征？有哪些梯度算子可用于线特征的提取？10、差分算子的缺点是什么？为什么LOG算子能避免差分算子得缺点？11、什么是特征分割？它与通常的特征提取算子有什么不同？12、绘出利用Hough变换提取直线的程序框图并编制相应程序。
13、定位算子与特征提取算子有什么区别？14、绘出高精度圆点定位算子的程序框图并编制相应程序。
15、Forstner定位算子与其特征提取算子的区别与联系是什么？编制Forstner定位算子程序。
16、试述高精度直线与角点定位算子的定位过程，绘制其程序框图并编制相应程序。
17、试分析高精度角点定位算子的理论精度。
18、自动单像量测包含哪些操作？它们各利用什么理论与方法？第六章影像匹配基础理论与算法1、相关函数是怎样定义的？证明：1）自相关函数是偶函数；2）自相关函数在自变量为零时取得最大值。
2、利用相关技术进行立体相对自动量测的原理是什么？辨别简述影像的电子相关、光学相关与数字相关及它们的特点。
3、根据试验得到的最有代表性的影像自功率谱函数是什么？由此得到的影像自相关函数具有什么形式？试根据其参数分析相关处理的有关问题。
4、相关函数产生多峰值的原因是什么？它会给相关结果带来什么影响？5、什么是金字塔影像？基于金字塔影像进行相关有什么好处？为什么？6、什么是影像匹配，影像匹配与影像相关的关系是什么？7、有哪些影像匹配基本算法，其中哪一种算法较好，为什么？8、绘出相关系数计算程序框图，并编制相应子程序。
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。
医学影像处理技术的使用教程
医学影像处理技术的使用教程医学影像处理技术是医学领域中重要的工具，它可以为医生们提供详细的图像信息以辅助诊断与治疗。
本文将介绍医学影像处理技术的基本原理和常见的应用，帮助读者了解并正确运用这一技术。
一、医学影像处理技术的基础知识1.1 医学影像处理技术的定义医学影像处理技术是指利用数字图像处理方法对从医学检查设备中获得的原始影像进行处理、增强和分析的技术。
1.2 医学影像处理技术的基本原理医学影像处理技术主要包括以下几个基本原理：（1）数字图像获取：通过医学检查设备获得原始影像，如X 光、MRI、CT等；（2）图像预处理：对原始影像进行去噪、平滑、增强、尺度变换等操作；（3）特征提取：提取影像中的关键特征，如边缘、纹理、形状等；（4）图像分割：将影像分割成不同的区域，以便分析和识别；（5）图像配准：将不同时间、不同设备或不同模态的影像对齐，方便比较和分析；（6）图像分类与识别：根据提取的特征进行影像的分类和识别。
二、医学影像处理技术的应用2.1 医学影像处理技术在医学诊断中的应用医学影像处理技术在医学诊断中起到了至关重要的作用。
它可以对医学影像进行增强和分析，提供更全面、详细和准确的信息，帮助医生做出正确的诊断。
例如，在肿瘤检测中，医学影像处理技术可以帮助医生发现微小的肿瘤病灶，提供更精确的定位；在心脏病诊断中，医学影像处理技术可以分析心脏的功能和结构，帮助医生判断病变的程度和类型。
2.2 医学影像处理技术在医学研究中的应用医学影像处理技术不仅广泛应用于医学临床诊断，也在医学研究领域得到了广泛的应用。
通过对医学影像的分析和处理，研究人员可以深入了解疾病的发生机制、病程进展和治疗效果。
例如，在脑科学研究中，医学影像处理技术可以用于分析和量化脑部结构的变化，帮助研究人员研究神经系统功能和疾病发生的机制。
三、医学影像处理技术的使用教程3.1 选择合适的医学影像处理工具目前市面上有许多医学影像处理软件可供选择，如MATLAB、ImageJ、OsiriX等。
医学影像的自动分析技术
医学影像的自动分析技术医学影像是现代医学研究中不可或缺的一项重要技术，通过各种影像设备对人体进行成像，我们可以获取到人体内部的各种信息。
如今，医学影像的自动分析在医学学科中得到了越来越广泛的应用，为医生的诊断提供了有力的依据。
自动分析，指的是借助计算机技术，通过特定算法和软件，对医学影像进行数字化处理和分析。
医学影像的自动分析技术，主要涉及到以下几个方面。
一、图像质量控制技术医学影像的质量直接影响到分析结果的准确性，因此常常需要对图像进行质量控制。
在这个领域中，开发了一些基于人工智能的算法，可以检测和修复图像中的噪声或其他缺陷。
例如，卷积神经网络 (CNN) 可以针对影像做自动增强处理，提高影像质量。
医学影像中的骨骼、软组织缺陷、水肿以及肿瘤边界等图像的细节有时很难识别，在这种情况下，深度学习 (DL) 技术有助于改进关键细节的信息获取。
二、影像分割和特征提取技术影像分割技术就是从图像中分离出目标区域，是医学图像分析中的一个重要步骤。
影像分割为肿瘤诊断、刻画和跟踪提供了强有力的支持，从而使患者的治疗更准确和有效。
医学影像的特征提取技术是用于从医学影像中提取出有用的特征信息，包括形状、纹理和密度等。
在影像分割和特征提取技术的应用中，深度学习技术也扮演了一个重要的角色。
例如，通过深度学习算法训练网络，可以更准确地对医学影像进行诊断，提高影像的分辨率，从而提升医生对患者的诊断水平。
三、疾病判别和分类技术影像判别和分类技术是实现自动诊断的一环。
通过应用机器学习技术，可以使用训练集数据来训练分类器，从而快速、准确地对医学影像进行分类和判别。
在近年来发展过程中，深度学习技术也在医学影像分类的应用中获得了广泛的应用。
机器学习的神经网络架构被训练，以识别并分类图像特征，从而实现对不同疾病的自动诊断。
四、虚拟实验技术虚拟实验是指使用计算机技术创建和模拟实验环境，通过预测结果和进行实验分析，并不断改进实验操作和结果。
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。
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。
数字影像获取与处理流程
数字影像获取与处理流程English Answer:Digital Image Acquisition and Processing Workflow.The digital image acquisition and processing workflow involves a series of steps that transform raw image data into meaningful visual information. This workflow typically includes the following stages:1. Image Acquisition: This step involves capturing an image using a digital camera or scanner. The camera or scanner converts the optical signal into an electrical signal that is stored as a digital file.2. Preprocessing: Before processing the image, it may undergo preprocessing operations such as noise removal, contrast enhancement, and color correction. These operations improve the image quality and prepare it for subsequent processing.3. Image Segmentation: Image segmentation is the process of dividing an image into different regions or segments based on their visual properties. This technique helps identify objects, regions of interest, and other features in the image.4. Image Representation and Description: This step involves representing the image in a form that facilitates further processing and analysis. Common image representations include histograms, edge maps, and Fourier transforms.5. Feature Extraction: Feature extraction algorithms extract relevant information from the image. These features can be used to classify objects, recognize patterns, and perform other image analysis tasks.6. Image Classification: Image classification algorithms assign labels or categories to images based on their features. This technique is used in applications such as object recognition, scene understanding, and medicaldiagnosis.7. Image Analysis and Interpretation: The final step involves analyzing and interpreting the processed image data. This may involve extracting quantitative measurements, identifying patterns, and making inferences about the scene or objects in the image.Chinese Answer:数字影像获取与处理流程。
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。
【遥感专题系列】影像信息提取之——DEM提取
【遥感专题系列】影像信息提取之——DEM提取(2013-04-23 08:47:35)转载▼标签：分类：遥感技术dem提取立体像对insar立体成像杂谈DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。
在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。
在遥感应用中可作为分类的辅助数据。
它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。
在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。
本文主要包括：∙几个概念∙表示模型∙DEM获取途径∙立体像对DEM提取数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
1.几个概念数字地形模型（DTM, Digital Terrain Model）DTM利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。
最初是为了高速公路的自动设计提出来的（Miller，1956）。
此后，它被用于各种线路选线（铁路、公路、输电线）的设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算，任意两点间的通视判断及任意断面图绘制。
●数字高程模型（DEM, Digital Elevation Model）DEM是高程Z关于平面坐标X，Y两个自变量的连续函数， DEM只是它的一个有限的离散表示。
高程模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度，或某个参考平面的相对高度。
●数字表面模型（DSM，Digital Surface Model）DSM是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。
和DEM相比，DEM只包含了地形的高程信息，并未包含其它地表信息，DSM是在DEM的基础上，进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。
数字图像处理技术在医学影像中的应用
数字图像处理技术在医学影像中的应用数字图像处理技术是一种通过计算机和数字信号处理方法对图像进行处理和分析的技术。
在医学影像中，数字图像处理技术的应用已经成为医学诊断、研究和治疗的重要手段。
本文将探讨数字图像处理技术在医学影像中的应用，并介绍其中的一些重要技术和应用领域。
1. 图像增强与恢复图像增强和恢复是数字图像处理技术在医学影像中应用最常见的领域之一。
通过去噪、增强图像的对比度和边缘，可以提取出更多有用的信息，提高医生对影像的识别和判断能力。
例如，在X光片和MRI图像中，通过数字图像处理技术可以去除噪点和伪影，使图像更加清晰，帮助医生准确地诊断疾病。
2. 医学图像分割医学图像分割是指将医学影像中的结构分割出来，如肿瘤、器官等。
通过数字图像处理技术，可以根据图像中的不同像素值、纹理、强度等特征，对图像进行自动或半自动分割，从而获取有关器官或病变的准确信息。
这对于诊断和治疗中的手术规划和定位非常重要。
3. 医学图像配准与融合医学图像配准和融合是将不同时间、不同模态的医学图像进行准确的对齐和叠加。
通过数字图像处理技术，可以将多张图像进行配准并融合，从而提供更全面、更准确的信息供医生分析和诊断。
例如，在放射学检查中，结合CT和MRI图像可以显著提高疾病的准确诊断率。
4. 医学图像分析与特征提取医学图像分析和特征提取是数字图像处理技术在医学影像中应用的重要组成部分。
通过分析图像中的像素值、形状、纹理等特征，可以提取出对疾病诊断和评估具有关联性的信息。
例如，在癌症诊断中，通过计算病变的形状和纹理特征，可以帮助医生判断肿瘤的性质，并预测其生长和转移趋势。
5. 三维重建与可视化三维重建与可视化是将医学影像中的二维信息转化为三维形式，以便更好地理解病变的空间结构和位置关系。
通过数字图像处理技术，可以将CT、MRI等二维图像转化为三维模型，并进行可视化展示。
这对于手术规划、解剖学教学和疾病研究具有重要意义。
除了上述应用，数字图像处理技术在医学影像中的其他领域也得到了广泛应用，如基于机器学习和人工智能的图像识别和分类、图像压缩和存储、医学影像的自动化检测和诊断等。
ENVI提取地形特征要素
ENVI提取地形特征要素ENVI是一款专门用于遥感图像处理和分析的软件。
它提供了丰富的工具和功能，可以用于从卫星图像中提取地形特征要素。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用ENVI进行地形特征要素提取。
首先，ENVI可以用来生成数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），也就是地形表面的三维模型。
生成DEM是提取地形特征要素的第一步。
ENVI提供了多种算法来生成DEM，包括基于光学影像的立体匹配算法、雷达影像的合成孔径雷达干涉测量等。
通过生成DEM，可以获得地形的高程信息，为后续的地形特征要素提取提供基础。
接下来，ENVI可以通过一系列的工具和算法来提取地形特征要素。
其中一种常用的特征要素是地表的山脊和河流。
ENVI提供了边缘检测算法，可以用来检测山脊和河流的边界。
通过对DEM进行边缘检测，可以得到地表上的山脊和河流的特征信息。
此外，ENVI还可以用来提取地表的斜坡和坡向。
斜坡是地表的倾斜程度，坡向是地表的倾斜方向。
这些信息对于地形分析和规划非常重要。
ENVI提供了坡度计算和坡向计算工具，可以通过DEM计算出地表的斜坡和坡向信息。
除了山脊、河流、斜坡和坡向之外，ENVI还可以提取其他地形特征要素，如谷底、高原和陡坡等。
通过结合上述的工具和算法，可以提取出更多的地形特征要素信息。
最后，ENVI还可以进行地形特征要素的可视化和分析。
提取出的地形特征要素可以通过ENVI的渲染和可视化功能进行展示和分析。
此外，ENVI还提供了一些其他的地形分析工具，如流动性分析、坡面指数计算和地形湿度指数计算等，可以进一步深入地进行地形特征要素的分析和研究。
总之，ENVI是一款强大的软件，可以用于提取地形特征要素。
通过生成DEM和使用一系列的工具和算法，可以从卫星图像中提取出地表的各种特征要素信息。
这些信息对于地理信息系统、土地利用规划和环境监测等领域都有着重要的应用价值。
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数字摄影测量
主要内容
§4.1 数字影像采样和重采样 §4.2 点特征提取算法 §4.3 线特征提取算法 §4.4 定位算子
★
§4.1数字影像采样和重采样
主要内容
数字影像采样 影像重采样理论 核线的重排列（重采样）
§4.1 数字影像采样和重采样
数字摄影测量处理的原始资料是 数字影像 因此，影像的采样与重采样以及获取所 需要的影像特征是数字摄影测量最基础 的工作。 数字影像中，最明显的就是影像的特征， 是影像分析和影像匹配的基础。 特征提取
sin 2f l ( x kx) g (kx) 2f l ( x kx) k
数字影像
采样函数
双线性插值法
W ( x) 1 ( x), 0 x 1
卷积核是一个三角形函数
双线性插值法示意图
y1 x1
11 y a x p 1- x
y2
12
像元混 淆
混淆现象：进行反傅立叶变换时，导致 样本无法正确分离。截至频率固定不变， 即波形大小不变。消除混淆只能改变采 样间隔大小。
采样定理
1 x 2 fl
fl为截止频率
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，则根据采样数据可以完 全恢复原函数g(x)
x x0 i x y y0 j y (i 0,1,n 1) ( j 0,1,m 1)
傅立叶 变化
频率域
数字影像表达形式
数字影像一般表达为空间的灰度函数， g（i，j）构成的矩阵形式的阵列，此 表达方式跟真实影像很相似； 可通过变换把影像的表达由“空间域” 变换到“频率域”； 空间域表示不同位置的灰度值，频率 域表达不同频率中的振幅谱。
数字影像采样
影像采样通常是等（√）或不等（×） 间隔进行； 采样间隔如何确定？ 答：采样定理
采样定理(一维影像）
灰度函数的特征：g（x）--G（f）
G( f )
g ( x)e
j 2fx
dx
采样函数
灰度函数和采样函数
当频率f超出区间[-f1,f1]之外都等于零，变换对 于任何有限的f1值有这种性质，称之为有限带宽 函数 。 f： 截止频率
Y
1- y
x2
X
22 21 b
双线性插值法
I ( P)
I(i, j) W(i, j)
i 1 j 1
2
2
卷积核
灰度
I 11 I I 21
I 12 I 22
W11 W W21
W12 W22
W11 W ( x1 )W ( y1 ) ; W12 W ( x1 )W ( y2 )
傅立叶变换
灰度函数表达影像的空间域，傅立叶函数 表示影像的频率域；（灰度值，振幅谱）； 变化的原因：
（1）压缩了数据，利于存储和传递（变换 后矩阵数目不变，但数值很多为零值和很小 的数值）； （2）影像的分析和处理，用频率域更利于 计算（空域卷积计算转化为频域乘积计算）。
数字影像采样
数字影像或数字化影像
数字影像或数字化影像
灰度值和灰度级
影像的灰度值范围：0.3－1.8mm，人 眼的分辨率：0.2mm； 为了便于分辨放大倍数，用0～255级 别来表示；
数字影像：为空间的灰度函数g（i， j），构成为矩阵形式的阵列。
数字影像表达形式
g 0,0 g 0,1 g 0,n1 g g g 1 , 0 1 , 1 1, n 1 g g g g m 1 , 0 m 1 , 1 m 1, n 1
加权平均值
双三次卷积法
0 x 1 3 2 W2 ( x ) 4 8 x 5 x x , 1 x 2 W3 ( x) 0, 2 x W1 ( x) 1 2 x x ,
双线性插值法
W ( x1 ) 1 x ; W ( x2 ) x ; W ( y1 ) 1 y ; W ( y2 ) y
x x INT( x) y y INT( y)
I ( P) W11I11 W12 I12 W21I 21 W22 I 22 (1 x)(1 y) I11 (1 x)yI12 x(1 y) I 21 xyI22
采样定理
Shannon采样定理经验值：采样间隔 最好是使在原函数g（x）中存在的最 高频率每周期至少取有三个样本。
影像重采样理论
为什么进行影像重采样？
对影像进行旋转，核线重排列与数字纠正 时，需要的点可能并不是采样点，需要根 据采样点内插出新的点。
核线重排列的原因：同名像点均位于 同名核线上，进行影像相关计算。
采样函数采样函数乘以 函数g（x） 采样函数的傅里叶变换为△f=1/△X 脉冲串的函 数
采样 过程
采样过程在空域表现为：灰度函数与采样的相乘：
s( x) g ( x) g ( x) ( x kx)
k
k
g (kx) ( x kx)
采样的原因：
数字影像或者数字化影像信息量巨大，但 不能对理论上每个点都获取其灰度值；只 能将实际灰度函数离散化，对相隔一定间 隔的“点”量测其灰度值。
数字影像采样
采样
对实际连续函数模型离散化的量测过程
样点
被量测的“点” 称为样点 小的区域--像 素
采样间隔
样点之间的距离（矩形的长与宽通常称为 像素的大小）
影像重采样理论
当欲知不位于矩阵（采样）点上的原始函数g(x,y)的 数值时就需进行内插，此时称为重采样（resampling）
不 在 采 样 点
影像重采样方法
1 x 2 fl
sin 2f l x g ( x) g (kx) ( x kx) 2f l x k