图像理解
数字图像处理的三个层次
数字图像处理的三个层次
数字图像处理分为三个层次：低级图像处理、中级图像处理和⾼级图像处理（狭义图像处理、图像分析和图像理解）。
狭义图像处理：对输⼊图像进⾏某种变换得到输出图像，是⼀种图像到图像的过程。
（1）低级图像处理内容(狭义图像处理)
内容：主要对图象进⾏各种加⼯以改善图象的视觉效果、或突出有⽤信息，并为⾃动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输⼊是图像，输出也是图像，即图像之间进⾏的变换。
（2）中级图像处理(图像分析)
内容：主要对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息，从⽽建⽴对图像中⽬标的描述，是⼀个从图像到数值或符号的过程。
特点：输⼊是图像，输出是数据。
（3）⾼级图像处理(图像理解)
内容：在中级图像处理的基础上，进⼀步研究图像中各⽬标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从⽽指导和规划⾏动。
特点：以客观世界为中⼼，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
“输⼊是数据，输出是理解
区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进⾏处理，处理的数据量⾮常⼤；图像分析则进⼊了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成⽐较简洁的、⾮图像形式的描述；图像理解是⾼层操作，它是对描述中抽象出来的符号进⾏推理，其处理过程和⽅法与⼈类的思维推理有许多类似之处。
图形含义
圆形代表着保护或无限。
它们限制里面的东西，同时不让外面的东西进来，代表着诚信、交流、圆满和完整。
圆形仿佛可以自由移动或滚动，他们的运动感体现了能量和动力。
圆形的完整性暗示了无限、团结、和谐，圆形也是优美的，它们的曲线常常被女性化，代表了温暖、舒适，同时给人以性感和爱慕的感觉正方形和长方形总是代表着符合、安宁、稳固、安全和平等。
它们是熟悉的和值得信任的形状，意味着诚实可信，其角度代表着秩序、数学、理性和正式。
长方形是最常见的几何形状，我们阅读的大多数文本都隐藏着长方形或正方形。
方形有时也被理解为无聊，一般不引起别人的注意，但当它们倾斜时就可以带来始料不及的感受。
三角形代表着稳定，当它旋转呈现角度时则代表了紧张、冲突、运动感和侵略性。
三角形有着无限的能量和力量，基于不同的角度，它们可以有着不同的运动感，其动态可以表现出各种冲突或稳定的感觉。
三角形是代表了男性的形状，可用于传达进展、方向和目的。
它们是平衡的，能够成为法律、科学与宗教的象征。
一方面三角形可以用来代表金字塔、箭头和锦旗等熟悉的主题，另一方面他们可以代表宗教三位一体、自我发现和启示。
十字形（Cross）是由一横一竖两条线轴交叉构成的简单造型，一般认为是基督教的标志，其实它有着更古老、更广泛的文化意义。
在古老的含义中，四面均等的十字形表示东、南、西、北四个基本方向，暗示“四位一体”；上下、左右的交汇点将各种二元性合为单一的整体，代表宇宙空间的核心；竖轴和横轴代表直立和伸出双臂的人或神，如果把交叉点包括进去，则暗示“五位一体”；圆圈中有十字形，是某种宇宙观的含义，代表一年四季，而竖轴连接的顶点和底端是世界之轴的象征；平放的十字形把正方形分为四部分，是古代城市规划建设理想的传统方案；通常所说的十字路口，往往被指代为生死之路的交叉点，成为可供选择和追求的“指南”，等等。
总之，由于十字形是一种简易的对称结构，不同地区文化的人们有可能在时空中找出自己的各种文化含义。
数学函数图像的理解与应用
数学函数图像的理解与应用在我们学习数学的过程中，函数图像是一个极其重要的概念。
它不仅能够直观地展示函数的性质和特点，还在解决实际问题中发挥着关键作用。
接下来，让我们一起深入探讨数学函数图像的理解与应用。
首先，我们要明白函数图像究竟是什么。
简单来说，函数图像就是将函数关系以图形的形式表现出来。
比如，当我们有一个函数 y ＝ 2x ＋ 1 时，通过给 x 赋予不同的值，计算出对应的 y 值，然后将这些点（x, y) 在坐标系中描绘出来，连接起来所形成的线就是这个函数的图像。
那么，为什么要研究函数图像呢？因为它能帮助我们更直观地理解函数的性质。
比如，通过观察一次函数 y ＝ kx ＋ b 的图像，我们可以很容易地看出它的斜率 k 决定了函数的增减性。
当 k ＞ 0 时，函数单调递增；当 k ＜ 0 时，函数单调递减。
而 b 则决定了函数图像与 y 轴的交点。
再来看二次函数 y ＝ ax²＋ bx ＋ c 的图像。
它是一条抛物线。
当 a ＞ 0 时，抛物线开口向上；当 a ＜ 0 时，抛物线开口向下。
抛物线的对称轴为 x ＝ b ／ 2a ，顶点坐标为（b ／ 2a, （4ac b²) ／ 4a) 。
通过观察图像，我们可以清晰地了解函数的最值、零点等重要信息。
函数图像在实际生活中也有着广泛的应用。
比如，在经济学中，成本和收益可以用函数来表示，通过绘制函数图像，企业可以分析在不同产量下的利润情况，从而做出最优的生产决策。
在物理学中，运动学中的位移、速度和时间的关系，电学中的电流、电压和电阻的关系等，都可以用函数图像来描述。
例如，在研究自由落体运动时，物体下落的高度 h 与时间 t 的关系可以表示为 h ＝ 1/2gt²，通过绘制这个函数图像，我们能够直观地看到物体下落高度随时间的变化规律。
在工程学中，函数图像也经常被用到。
比如，在建筑设计中，需要考虑结构的受力情况，力与变形之间的关系可以用函数图像来表示，帮助工程师设计出更安全、合理的结构。
图像语义理解及其应用研究
图像语义理解及其应用研究随着数字图像技术的发展，图像处理和计算机视觉领域的研究越来越受到关注。
图像语义理解作为计算机视觉中重要的研究方向之一，旨在使计算机理解人类对图像的语义描述，具有广泛的应用前景，例如图像检索、视频监控、智能交通、无人驾驶等。
图像语义理解是指利用计算机算法将图像转化为语义信息的过程。
具体来说，就是将图像的像素信息转换成高层次的语义概念。
这种概念可以是物体、场景、情感等等。
由于图像中包含了大量的信息，因此图像语义理解是一个非常复杂的问题。
在这个过程中，我们需要让计算机具备识别图像中各种物体的能力，然后将它们组合起来，形成一个完整的场景，最终描述出这张图像的语义信息。
为了实现图像语义理解，需要通过以下步骤：1. 物体检测：首先需要检测出图像中包含的各种物体。
这一步是图像语义理解的基础，因为它涉及到图像中各个物体的识别和定位。
目前最流行的物体检测算法是深度学习中的目标检测算法，如Faster R-CNN，YOLO等。
2. 特征提取：在检测出物体之后，需要将每个物体提取出来，获取它们的特征向量。
这些特征向量包含了物体的各种属性，例如颜色、形状、大小等等。
目前最常用的特征提取算法是深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
3. 特征融合：将各个物体的特征向量合并起来，形成整张图像的特征向量，以便于后续的处理。
目前最常用的特征融合算法是Bag of visual words （BoVW）。
4. 语义分类：最后，需要将整张图像的特征向量输入到分类器中，以便为图像分配语义类别。
这一步通常采用支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）等分类算法。
在实际应用中，图像语义理解有很多重要的应用，以下列举了几个代表性应用：1. 图像检索图像检索是指利用计算机对海量图像进行搜索，根据用户的指令返回与之相符的图像的过程。
图像语义理解可用于图像检索中，将用户输入的文本或图像转化为语义向量，在大量的图像中进行搜索，发现最匹配的图像返回给用户。
函数图像该如何理解和记忆？
函数图像该如何理解和记忆？哎呦喂，函数图像这玩意儿，说起来容易做起来难啊！很多同学一看到一堆符号和曲线就头大了，恨不得直接把脑袋塞进书里算了。
其实，理解函数图像的关键就两个字：联想！拿我自己的经历来说吧，前几天去逛花鸟市场，看到一盆特别漂亮的多肉植物，一串串肥嘟嘟的叶子，简直萌翻了！回家后就想画个草图，结果发现这多肉的形状，简直和一个函数图像一模一样！我当时就想，要是把这个函数图像和这串多肉联系起来，是不是就更容易记住了呢？首先，我们得先搞清楚函数图像到底代表什么？它就像是一张地图，每个点都对应着函数中x和y的值。
咱们以多肉为例，假设横轴代表多肉的生长时间，纵轴代表多肉的重量，那么函数图像上每个点，就代表某个时间点多肉的重量。
接着，我们可以用一些有趣的方式来记忆函数图像的特征。
比如，多肉开始生长的时候，重量很轻，所以图像一开始会比较平缓，就像多肉的底部一样。
随着时间推移，多肉越长越大，重量也越来越重，图像就开始逐渐向上倾斜，就像多肉的中间部分那样。
最后，多肉长到一定程度，重量基本不再增加，图像就变得平缓，就像多肉的顶部一样。
当然，不同的函数图像，对应不同的形状，我们需要根据不同的函数类型进行分析。
就像多肉的品种一样，有圆滚滚的，有长条形的，有带刺的，每个都有自己的特点。
比如，一次函数的图像是一条直线，就像一把尺子一样，平直向上；二次函数的图像是一个抛物线，就像一个笑脸一样，左右对称。
记住，不要死记硬背，要多联想、多思考，把函数图像转化成生活中的各种事物，这样理解起来就容易多了！就像我之前说的，把函数图像和多肉联系起来，每次看到多肉，就能想起对应的函数图像，是不是很有趣？哈哈，这样学习数学，再也不枯燥了！。
专题13运动图像的理解和运用
专题13运动图像的理解和运用运动图像的理解和运用是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一、它涉及到识别和理解运动的对象、运动的轨迹、运动的目标等内容。
运动图像的理解和运用在很多领域中都有广泛应用，如视频监控、运动分析、人机交互等。
运动图像的理解和运用是建立在图像序列的基础之上的。
图像序列由连续的图像帧组成，每一帧都是一个静止的图像。
通过对图像序列中的每一帧进行处理和分析，就可以得到运动图像的相关信息。
运动图像的理解和运用首先需要对图像序列进行预处理，包括去噪、图像增强、图像对齐等操作。
预处理的目标是将图像序列转换成一组清晰、准确的图像。
接下来，需要对预处理后的图像进行特征提取。
特征提取是运动图像理解和运用的关键步骤，它能够提取出图像中的关键信息，如轨迹、目标等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、光流法等。
在特征提取的基础上，可以进行运动目标的跟踪和识别。
运动目标跟踪是指在连续的图像帧中追踪一个或多个运动目标的位置和轨迹。
常用的运动目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等。
运动目标识别是指在图像序列中对运动目标进行分类和识别。
常用的运动目标识别方法包括支持向量机、深度学习等。
除了运动目标的跟踪和识别，还可以进行更进一步的运动分析。
运动分析是指对运动目标进行更深入的研究和分析，如运动目标的速度、加速度、运动轨迹等。
运动分析可以通过对图像序列中的运动目标进行数学建模和计算来实现。
常用的运动分析方法包括轨迹分析、运动规划、运动控制等。
运动图像的理解和运用还可以应用于人机交互领域。
通过对人体运动的识别和分析，可以实现自然的人机交互，如手势识别、动作捕捉等。
这些技术在虚拟现实、增强现实等应用中发挥着重要的作用。
总之，运动图像的理解和运用是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。
通过对图像序列的预处理、特征提取、运动目标跟踪和识别、运动分析等方法，可以实现对运动图像的深入理解和有效应用。
数字图像处理考题总结
数字图像处理考题总结(总5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1.数字图像处理一般分为哪三个层次？说明各层次的作用。
2.图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点它们之间有何联系和区别图像处理：图像处理的重点是图像之间进行的变换。
图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。
图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.图像的数字化包括采样和量化两个过程，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像，可采用哪些原则？对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊4.简述位图文件的基本组成。
位图文件头位图信息头调色板（对灰度图像和索引图像而言，真彩色图像不需要调色板，其位图信息头后直接是位图数据）位图数据（对于用到调色板的位图，位图数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图像，位图数据就是实际的R,G,B值）5.请简要说明一副256色彩色位图的文件格式，并回答256色彩色位图和256色灰度位图文件的异同。
见第5题，区别就是彩色位图没有调色板。
6.位图可分为：线画稿，灰度图像，索引颜色图像，真彩色图像。
7.面向打印机的常用模型是CMYK模型，面向显示器的彩色模型RGB模型8.在RGB颜色空间的原点上，三分量均为0，即原点为黑色。
图像分析与理解的算法与应用
图像分析与理解的算法与应用一、引言图像分析与理解是计算机视觉领域中的重要研究方向。
随着图像获取技术的发展和计算机性能的提升，图像分析与理解在人工智能、医学影像、安防监控等领域中得到了广泛的应用。
本文将从图像分析与理解的算法入手，介绍其基本原理与应用。
二、图像分析与理解的算法分类图像分析与理解的算法可分为图像预处理、特征提取和图像分类三个基本环节。
1. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的对比度等，为后续的特征提取和分类分析提供更好的输入。
常见的图像预处理算法包括灰度化、滤波和边缘检测等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，降低了图像的复杂度；滤波通过对图像进行平滑处理，去除图像中的噪声；边缘检测则可以找到图像中物体与背景之间明显的边界。
2. 特征提取特征提取是图像分析与理解的关键一步，通过提取图像中的特征信息，以便进行分类、识别等任务。
常见的特征提取方法有形状描述子、纹理特征和颜色特征等。
形状描述子可通过计算图像中物体的轮廓、边缘等几何属性来描述物体的形状；纹理特征则通过统计图像区域的灰度分布、纹理方向等来描述图像的纹理特性；颜色特征则是描述图像中物体的颜色信息，如颜色直方图、颜色矩等。
3. 图像分类图像分类是将图像分为不同的类别，使得同一类别的图像具有相似的特征。
图像分类可以使用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
这些算法通过学习样本图像的特征与类别之间的关系，从而对新的图像进行分类。
在图像分类任务中，特征的选择和提取方法十分关键，合理地选择特征可以提高分类的准确性。
三、图像分析与理解的应用领域图像分析与理解在众多应用领域都有广泛的应用。
以下将从医学影像、安防监控和人机交互三个方面介绍其应用。
1. 医学影像图像分析与理解在医学影像中发挥着重要的作用。
通过分析与理解医学影像，可以辅助医生进行疾病诊断、手术规划等。
例如，在病理图像中，利用图像分类算法可以准确地识别肿瘤细胞，有助于癌症的早期发现和治疗。
小学数学中的函数和图像的理解
小学数学中的函数和图像的理解数学作为一门抽象的学科，常常让学生感到困惑和无趣。
然而，在小学阶段，通过引入函数和图像的概念，可以使数学变得更加有趣和实用。
本文将探讨小学数学中函数和图像的理解，以及它们在实际生活中的应用。
首先，我们来了解函数的概念。
在数学中，函数是一种特殊的关系，它将一个集合中的每个元素映射到另一个集合中的唯一元素。
简单来说，函数就是一种对应关系。
在小学数学中，我们常常通过图表的形式来表示函数。
例如，给定一个函数f(x)，我们可以通过将不同的x值代入函数中，得到相应的y值，然后将这些点连接起来，就可以得到函数的图像。
理解函数的概念对于学生来说可能有些抽象，但是通过实际例子的引入，可以帮助他们更好地理解。
例如，我们可以以小明每天走路的速度为例。
假设小明每天都以相同的速度走路，我们可以将他每天走的距离作为函数的自变量，而他走路所花费的时间作为函数的因变量。
通过绘制这个函数的图像，我们可以看到小明走路的速度是否始终保持不变。
除了函数，图像也是小学数学中重要的概念之一。
图像是函数的可视化表示，它可以帮助学生更好地理解函数的性质和变化。
例如，我们可以通过绘制一个简单的线性函数的图像来展示函数的增减性。
线性函数的图像是一条直线，它的斜率表明了函数的增减趋势。
如果斜率为正，那么函数是递增的；如果斜率为负，那么函数是递减的。
图像还可以帮助学生理解函数的对称性和周期性。
例如，正弦函数是一个周期函数，它的图像在一个周期内重复出现。
通过绘制正弦函数的图像，学生可以观察到图像的对称性和周期性。
这种直观的观察有助于学生更好地理解函数的特性。
除了在数学课堂上的学习，函数和图像在实际生活中也有许多应用。
例如，在物理学中，函数和图像常常用于描述物体的运动和变化。
通过绘制物体的运动图像，我们可以分析物体的速度和加速度，从而更好地理解物体的运动规律。
另一个实际应用是金融领域。
在投资中，我们常常使用函数和图像来分析股票的走势和趋势。
图像语义理解技术在智能图像识别技术中的应用
图像语义理解技术在智能图像识别技术中的应用一、引言随着计算机和网络技术的迅猛发展，图像处理和图像识别技术也日益成熟。
图像语义理解技术作为图像处理领域的重要分支，在智能图像识别中发挥着重要作用。
本文将从相关概念、技术原理和应用实例等角度，分析图像语义理解技术在智能图像识别技术中的应用。
二、相关概念1、智能图像识别技术智能图像识别技术是指计算机通过处理数字图像的时空特征和色彩信息，对图片中的对象、场景、特征进行识别和分析。
它主要应用于监控安全、智能交通、医学影像、机器人视觉、智能家居、虚拟现实等领域。
2、图像语义理解技术图像语义理解技术是指对图像中的对象、场景、特征进行基于语义的分类、识别、理解和描述。
通过深度学习、神经网络等技术，将图像特征提取、特征降维、分类识别、语义理解等过程进行自动化、智能化。
三、技术原理图像语义理解技术主要基于深度学习、神经网络等技术实现。
其原理包括：1、图像预处理图像预处理包括图像特征提取、特征降维和图像增强等过程。
其中，特征提取是指从图像中提取有用的特征或者特征组合，突出图像的关键特征；特征降维是指将高维的图像特征降低到低维，提高特征提取的效率；图像增强是指对图像进行滤波、锐化、去噪等处理，提高图像质量。
2、深度学习深度学习是指通过搭建多层神经网络，实现对大量数据的自动表示和分析。
在图像语义理解技术中，深度学习主要应用于图像特征的表示和分类识别。
3、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像识别。
它通过卷积、池化、全连接等操作，实现图像信息的自动提取和特征学习。
在图像语义理解技术中，卷积神经网络主要用于图像特征提取和表征学习。
4、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络。
在图像语义理解技术中，循环神经网络主要用于图像中的文本信息提取、自然语言理解和图像描述等任务。
四、应用实例1、视觉qa视觉qa是指通过问答的形式，向计算机提问关于图像内容的问题，计算机通过对图像的语义理解和自然语言处理对问题进行回答。
图像理解——颜色认知计算
图像理解——颜色认知计算
随着信息技术的不断发展，人工智能技术已经被广泛应用于各个领域。
传统的人工智能主要集中在语言处理，但随着计算机视觉技术的发展，计算机可以通过识别图像中的特征来建立对象和关系的模型，从而真正实现对视觉环境的理解。
在图像处理的应用领域中，颜色处理技术则成为计算机实现图像理解的重要工具。
颜色是人类视觉信息的重要组成部分，而颜色的认知则是人类从图像中提取信息的重要组成部分。
近年来，计算机视觉技术的发展使得在计算机系统中开展图像理解活动变得更加容易。
颜色认知计算是一种有助于提高人工智能图像处理技术的技术，它可以帮助计算机更好地理解图像，从而更好地识别物体的表面。
颜色认知计算的基本思想是使用分析和统计方法来研究颜色，以便为计算机系统提供更加准确的颜色描述。
基于角度来描述颜色，一方面，它可以使计算机系统更有效地辨认图像中的色彩；另一方面，它还可以用于实现跨“特定颜色空间”的图像处理技术，从而更好地区分目标模型中的不同元素。
与传统的“灰度”图像技术相比，颜色认知计算技术可以更好地模仿人的视觉系统，更准确地捕获图像中包含信息的内容，从而更快更准确地分析图像，从而为人工智能提供更多有用的信息。
除了图像理解，颜色认知计算还可以用于实现颜色平衡和颜色调整等技术，使图像色彩更加自然和逼真，从而更好地为人们提供更加身临其境的视觉体验。
如今，随着计算机视觉技术的发展，颜色认知计算已经成为图像理解的重要组成部分，它为计算机提供了强大的能力，使计算机能够从图像中理解肉眼可见的东西，从而实现真正的人工智能。
未来，颜色认知计算技术将成为人工智能图像处理技术的重要组成部分，可望为计算机提供更加实用的应用。
数字图像
图像理解（image understanding,IU）就是对图像的语义理解。
图像理解属于数字图像处理的研究内容之一，属于高层操作。
其重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互关系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，进而指导和规划行为。
图像理解所操作的对象是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多相似之处。
图像数字化将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程图像增强的目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
数字图像的基本类型二值图像、灰度图像、彩色图像、伪彩色图像、立体图像，三维图像图像增强的方法图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
空间滤波（spatial filtering）一种采用滤波处理的影像增强方法。
其理论基础是空间卷积。
目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。
分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。
处理方法有计算机处理（数字滤波）和光学信息处理两种。
图像的对比度增强原理增强图像对比度实际是增强原图的各部分的反差。
实际中往往是通过增强原图里某两个灰度值间的动态范围来实现的图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
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图像特征对图像理解的效果有重要的影响
4.2图像信息表示
4.21图像数据结构
选择一个适合的信息表示和存储方式，可以表示具体结构 关系，节省存储空间，快速存取数据和执行运算，因此合 理的数据结构是视觉数据信息表示的关键。 常用的图像数据结构包括：线性表，金字塔结构，图结构 以及复杂循环结构
金字塔结构
处理和分析多分辨率图像时图像数据存储的一种 有效方式。 底层为原图像，每层像素尺寸大小不变，图像尺 寸改变，因此，各层有不同分辨率。
图结构
图结构表述了图像中点，线，面之间的更为复杂的连接关系和空间 关系。 为了表示和控制可视模型，可以采用RSE结构，即区域，线段和端点 组成的图
或局域结构与整体相似。
尺度不变性 在分形上任选一个局部区域，对它进行放大，放大的图显 现原图的形态特性，同时它的形态、复杂程度等特性都不 会发生变化。
对图像4-11（c）进行不同程度的缩放 ，对应产生不同形式的分形 维数.分形维数反映了复杂形体占有空间的有效性，它是复杂形体不 规则性的量度。
4.313纹理特征
纹理特征是从纹理图像中计算相应统计分布值，对纹理 内部灰度级变化的特征进行量化，反映图像本身灰度变 化。
1统计法
2种：基于图像灰度直方图的特征提取（没利用空间位置信 息）、基于图像灰度共生矩阵的特征提取（算法复杂）。
2结构法
通过粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度
3分形法 自相似性：某种结构或过程的特征从不同的空间尺度 或时间尺度来看都是相似的或者某系统或结构的局域性质
具体步骤：
2线特征提取算法 canny算子、sobel算子、prewitt算子等
3面特征提取算子（区域特征提取)
略
Thank You
4.3图像特征提取
图像特征提取是图像理解中从图像获得数据信息并进行 相关分析的前提条件和关键环节 图像的特征提取策略1基本特征提取方法
2常用特征提取方法
4.3.1基本图像特征提取
图像特征指的是图像的原始特征或属性，而基本图像特 征就是指那些视觉能够直接感受到的自然特征，属于像 素级特征，如区域亮度、边缘轮廓、纹理或色彩。
结构分为3层，分别为区域，线段，和节点。
复杂空间数据结构
通用结构，用于表示任何目标和关系集
4.22知识表示
仅仅依靠输入图像提供的信息还不能完全理解图像中的 内容因此还需要将人类的知识引入计算机系统，用于对 图像的理解和解释。
人工智能中常用的知识表述方法包括基于规则的产生式 表示、框架结构表示、语义网络表示
相似度
相似度是实体间视觉相似度的度量，既有可能是目标之 间，又有可能是场景之间。 任何目标和场景的信息均存储在反应视觉特征的结构单 元中。 可采用特征共享编码矩阵表示实体间的相似关系
因果关系，位置关系
因果关系式认知体系中最常见的关系 位置关系主要包括特征线面间和目标实体间的位置关系。 “场景→目标→区域→线段→像素点”逐层认知包含关系。
八链码原理图
八链码例子
其中偶数码为水平或垂直方向的链码，码长为1；奇数码为对角线方向 的链码，码长为根号2。八链码例子图为一条封闭曲线，若以s为起始 点，按逆时针的方向编码，所构成的链码为556570700122333，若按顺 时针方向编码，则得到链码与逆时针方向的编码不同。
边界链码具有行进的方向性，在具体使用时必须加以注意。
4.3.1.2形状特征
形状可看做是目标轮廓，能刻画物体边缘的本质特征。 形状特征表达的一条重要准则是要求对目标的位移、旋 转及尺度缩放具有不变性。
形状特征主要包括：全局几何特征和形状域几何特征。
全局几何特征是指周长、面积、长轴、短轴等
小波描绘子
将原始图像分解为一幅低频图和三幅高频图，完成小波 一级分解，然后将一级小波分解中的低频图转化为一幅 低频图和三幅高频图完成小波二级分解。
图像理解理论和方法论
第四章
图像信息表示和特征提取
4.1引言
信息和特征是图像理解最基本的处理和分析对象，是完 成目标识别，场景分类以及语义分析推理等任务的先决 条件。
图像信息表示的基本形式独立于图像内容本身，他主要 表示的是图像的基本信息和以何种数据类型存储于计算 机中。（通过一些对应关系，使得知识指导图像理解）
harrir算子
Harris算法的感性认识 下图是理想的角点、边缘和平坦地区示例
角点、边缘的直观概念
角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化 均较大的点，即Ix、Iy都较大 边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量， 即Ix和Iy只有其一较大 平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy 都较小
HIS颜色空间：由灰度、强度、饱和度构成。
L*a*b颜色空间：由RGB三基色转化而来，其中L是指发光 率。 L=0.299R+0.587G+0.114B
颜色统计特性：颜色特征是图像最直观、最明显的特征、 一般用直方图描述，除了直方图，还可以用颜色矩、和颜 色集表示。
一阶是颜色的均值，二阶是颜色的标准差，三阶是颜色的偏差
V1
V3
i k
(g
k 1 i k
k 1
r i ,c
g r i 1,c )
2
V2
i k
2 ( g g ) r i,ci r i1,ci1
k 1
2 ( g g ) r ,c i r ,c i 1 V 4
i k
2 ( g g ) r i,cபைடு நூலகம் r i1,ci1
k 1
其中k INT (w / 2)
取其中最小者作为该像素的兴趣值： V= min{V1，V2，V3，V4}
给定一经验阈值，将兴趣值大于该阈值的点（即窗口的中心点）作 为候选点。阈值的选择应以候选点中包括所需要的主要特征点而又 不含过多的非特征点为原则。
取候选点中的极值点作为特征点。在一定大小的窗口内,将候选点中 兴趣值不是最大者均去掉，仅留下一个兴趣值最大者，该像素即为 一个特征点。
如果两个特征点之间的距离过短，则去掉其中一个。否则，在影像
校正时，三角形边长过短将使解算出来的仿射变换参数出现错误
SUSAN 算子
SUSAN 算法是由英国牛津大学的S. M. Smith , J . M. Brady 首先 提出的,它主要是用来计算图像中的角点特征的。SUSAN 算法的特点: 1. 对角点的检测比对边缘检测的效果要好,适用于基于角点匹配的 图像配准; 2. 无需梯度运算,保证了算法的效率; 3. 具有积分特性(在一个模板内计算SUSAN 面积),这样就使得SUSAN
（a）,(b)分形维数较小，（c）,(d)分形维数较大
凹凸量 凹凸量是对纹理几何的一种二阶统计，较大的值代表较大 的颗粒，较小的值代表较小的颗粒。
4.3.2常用图像特征提取
分别为点特征提取、线特征提取、面特征提取 Moravec算子
1点特征提取算法
Moravec算子是利用灰度方差提取特征点的算子，它在四个主要方向 上，选择具有最大-最小灰度方差的点作为特征点。其步骤为： 1 计算各像元的兴趣值（Interest Value）。在以像素为中心w×w 的影像窗口中（如3×3的窗口），计算图中所示四个方向相邻像素 灰度差的平方和：
算法在抗噪和计算速度方面有较大的改进
用一个一定半径(3或4个像素)的圆模板放置在图像上（如图）。如 果模板上存在一区域，使该区域上对应图像的每一像素处的灰度值 与圆心的灰度值相同（或相近），那么就定义该区域为核值相似区， 即USAN，其中像素的个数定义为这个模板的面积。
图像上每一点都有一个邻近的具有相似灰度值的局部区域是SUSAN 算法的基础。这个局部区域或USAN 包含了许多关于图像结构的信息。 SUSAN 算法的基本原理是：在每个像素移动一个小的圆形模板以检 测局部信息，并利用预先设定的亮度阈值比较模板核及其周围像素 的亮度值，亮度值相同或相近的为一个USAN，最后通过面积最小的 USAN 检测角点。
图像特征的提取的结果就是给出某一图像与其他图像相 区别的特征。颜色、形状、纹理是场景中目标的基本特 征。
4.3.1.1颜色特征
一颜色空间：又叫彩色空间，是用来表示颜色的三个参 数所构成的3D空间，是颜色抽象表示和描述的方法.
RGB颜色空间：红、绿、蓝三基色构成。空间中的其他 颜色都是由着三色线性或非线性构成。 XYZ颜色空间：由虚拟的三种基色构成，能够表示所有的 颜色。
4.23数据与知识的融合
图像中的数据和人类知识构成了图像理解的信息流，处 理和分析这些信息流需要建立两类信息之间的统一对应 关系，体现“数据”和“知识”的融合.
保证视觉信息的存储方式和知识信息处理方式的一致连 贯性，选择合适的计算机特征表示方法实现人类的知识 表示。
在图像理解中，人对图像场景理解所需的知识是以语句 概念为基本实体的若干关系下的网络壮结构认知体系。 实体关系则具体包括相似关系，因果关系、位置关系、 包含关系等。
线性表 1. 链码描述 线性表是有序性偏序元素集，而平面曲线链码常用于数据信息的线性 表示 通过边界的搜索等算法的处理，所获得的输出最直接的方式是各边界 点像素的坐标，也可以用一组被称为链码的代码来表示，这种链码组 合的表示既利于有关形状特征的计算，也利于节省存储空间。 用于描述曲线的方向链码法是由Freeman提出的，该方法采用曲线起 始点的坐标和斜率 (方向)来表示曲线。对于离散的数字图像而言， 区域的边界轮廓可理解为相邻边界像素之间的单元连线逐段相连而 成。对于图像某像素的8-邻域，把该像素和其8-邻域的各像素连线 方向按八链码原理图所示进行编码，用0，1，2，3，4， 5，6，7表 示8个方向，这种代码称为方向码。