数字图像处理_图像测量和形状分析
计算机图像处理与分析
计算机图像处理与分析计算机图像处理与分析是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的过程。
它涉及到数字图像处理、计算机视觉、图像识别等多个领域，是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向。
以下是计算机图像处理与分析的一些基本知识点：1.数字图像处理：将模拟图像转换为数字图像，并进行各种处理，如图像增强、滤波、边缘检测、图像分割、图像配准等。
2.图像分析：对图像进行量化、描述和解释，包括特征提取、目标检测、形状分析、纹理分析等。
3.计算机视觉：通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频。
包括图像识别、场景重建、视觉伺服等。
4.图像识别：识别图像中的对象、场景和个体，是计算机视觉的一个重要任务。
包括监督学习、非监督学习、深度学习等方法。
5.图像编码和压缩：为了节省存储空间和带宽，需要对图像进行编码和压缩。
包括JPEG、PNG、H.264等编码标准。
6.图像重建：从多个图像中重建三维模型或场景，应用于医学、工业等领域。
7.图像处理与分析的应用：包括图像处理软件、计算机辅助设计、机器人视觉、遥感图像处理、医学图像分析等。
8.数学基础：包括线性代数、概率论和数理统计、微积分等，这些数学工具在图像处理与分析中起到重要作用。
9.编程语言和工具：熟悉常用的编程语言，如Python、MATLAB、C++等，以及图像处理库，如OpenCV、MATLAB的Image Processing Toolbox等。
10.硬件设备：图像处理与分析需要高性能的计算机和专业的图像采集设备，如摄像头、扫描仪等。
计算机图像处理与分析是一门综合性的学科，需要掌握多个领域的知识和技能。
通过学习和实践，可以更好地理解和应用图像处理与分析的技术。
习题及方法：1.习题：图像增强的目的是什么？解题方法：回顾图像增强的定义和目的，增强图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。
答案：图像增强的目的是提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。
测绘技术中的数字图像处理与分析方法
测绘技术中的数字图像处理与分析方法近年来，随着数字技术的不断发展与应用，数字图像处理与分析成为科学研究和实践的重要工具，尤其在测绘技术领域，它发挥着举足轻重的作用。
本文将探讨测绘技术中数字图像处理与分析方法的应用。
数字图像处理与分析方法使用计算机科学的原理和方法来获取、处理、分析和显示数字图像。
在测绘技术中，它广泛应用于地理信息系统、遥感、摄影测量等领域。
下面将介绍几种常见的数字图像处理与分析方法。
首先，空间滤波是数字图像处理中常用的一种方法。
它通过在图像的像素或像素邻域上定义一个滤波模板，对图像进行平滑、增强、噪声去除等操作。
空间滤波可以改善图像的质量，使图像更清晰、更易于分析。
在测绘技术中，空间滤波常用于遥感图像的预处理，如模糊滤波可以减少图像中的噪声和细节，锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
其次，阈值分割是一种常见的图像分割方法。
它通过将图像中灰度值在某个阈值以上或以下的像素分为两个类别，实现图像的分割。
在测绘技术中，阈值分割广泛应用于地物提取和分类，如提取地表水体、森林、道路等。
通过设置不同的阈值，可以实现对不同地物的分割和提取。
此外，特征提取是数字图像处理与分析中的重要环节。
它通过对图像中的局部特征进行提取和描述，实现图像的分类、目标识别和匹配等任务。
在测绘技术中，特征提取可用于地物识别和变化检测等应用。
例如，在航空摄影测量中，可以通过提取图像中的线段、角点等几何特征，估计物体的位置、尺寸和形状。
此外，变换和重建是数字图像处理与分析中常用的方法。
它通过将图像从一个域转换到另一个域，实现图像的变换和重建。
在测绘技术中，变换和重建广泛应用于三维数据的处理和可视化。
例如，通过将二维影像转换为三维模型，可以实现对地表形态和地形变化的分析和模拟。
最后，图像融合是数字图像处理与分析中的一项重要研究课题。
它通过将多幅图像的信息融合在一起，得到一幅更具有信息量和准确性的图像。
在测绘技术中，图像融合常用于多光谱和高光谱遥感图像的融合。
数字图像 12.二值图像处理与形状分析2
建立一种基本元素循环的方式来描述上述结构。 设S和A是变量，S是起始符号，a和b是基本元素的 常数，则可建立一种描述语法，或说可确定如下重 写（替换）规则：
（l）S->aA （起始符号可用元素a和变量A来替换）； （2）A->bs （变量A可以用元素b和起始符号S来替换）； （3）A＋b （变量A可以用单个元素b来替换）。 由规则2知，如用b和S替换A则可回到规则1，整个过程可 以重复。 根据规则3，如果用b替换A则整个过程结束，因为表达式 中不再有变量。注意这些规则强制在每个a后面跟一个b，所 以a和b间的关系保持不变。
p( j ) f (i, j )
n
j
固定i0，得到图像f(i,j)的过i0而平行于j轴的截口f(i0 ,j) 固定j0，得到图像f(i,j)的过j0而平行于i轴的截口f(i, j0)
二值图像f(i,j)的截口长度为：
s (i 0 ) f (i0 , j ) s ( j 0 ) f (i, j0 )
2)结构分析法
利用二值图像的四叉树表示边界，可以提取
如欧拉数、区域面积、矩、形心、周长等区域的
形状特征。
2.区域外形变换法 区域外形变换是指对区域的边界作各种变 换，包括区域边界的付立叶描述算子、Hough变
换和广义Hough变换、区域边界和骨架的多项式
逼近等。这样将区域的边界或骨架转换成向量
或数量，并把它们作为区域的形状特征。
个结点与其相连通结点的信息，可用一组指向这些结点的 指针来记录。
树结构的两类信息中，一类确定了图象描述中的基本模
式元，第二类确定了各基本模式元之间的物理连接关系。下
图给出一个用树结构描述关系的例子，左图的是一个组合区 域，它可以用右图所示的树借助“在„之中”关系进行描述。 其中根结点Ｒ表示整幅图；a和c是在Ｒ之中的两个区域所对 应的两个子树的根结点，其余结点是它们的子结点。由图B所 示的树可知，e在d中，d和f在c中，b在a中；a和c在R中。
数字图像处理与分析
数字图像处理与分析数字图像处理与分析是一门涉及到数字信号处理、计算机科学、数学和物理学等多个领域的交叉学科。
它使用计算机对数字图像进行处理、分析和应用，既可以改善图像的质量，也可以提取出有用的信息并进行量化分析。
随着数字摄影技术的发展和计算机技术的普及，数字图像处理与分析在生产制造、医学、航空航天、气象地理等领域里得到了广泛的应用。
一、数字图像基础数字图像是由像素点组成的二维阵列，每个像素点代表一个灰度值或颜色值。
图像的分辨率取决于像素的数量，不同的颜色模式可以用不同的方式表示图像中像素的颜色。
灰度图像中每个像素用一个8位二进制数（称为灰度值）表示图像中的亮度，颜色图像则需要三个颜色通道来表示每个像素的颜色。
在数字图像中，可以通过使用图像处理算法来改善图像质量、增强图像细节、提取图像特征以及进行图像分析等处理。
二、图像处理算法图像处理算法是指将数字图像处理任务转换为数学运算的方法。
常见的图像处理算法包括：图像平滑、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理、频域处理和特征提取等。
其中，图像平滑是为了平滑噪声和细节而进行的处理，图像锐化则是为了提高图像边缘的清晰度和对比度；边缘检测用于在图像中找到物体的边缘并提取有用信息；二值化将图像中的灰度值转换为黑白值，常用于目标检测；形态学处理可以用于填充、锐化、膨胀、腐蚀等操作；频域处理可以在频域中进行图像滤波、增强、去除噪声等处理；特征提取是从图像中提取有意义的信息，用于进一步分析和识别目标等。
三、图像分析图像分析是指使用图像处理算法自动或半自动地解释和理解图像。
图像分析的目的是将数字图像转换为可用于决策和控制的信息，常用于图像识别、目标检测和量化分析等领域。
图像识别可以通过对目标的特征进行匹配来实现，如通过比对目标的轮廓或纹理来进行分类。
目标检测可通过在图像中寻找符合目标特征的像素来实现，如寻找颜色、大小或形状等特征。
量化分析可通过对目标的特征数据进行统计和分析来实现，如测量目标大小、形状、颜色或纹理等。
如何使用数字图像处理进行测绘数据提取和分析
如何使用数字图像处理进行测绘数据提取和分析数字图像处理是指利用计算机技术，对数字图像进行操作和处理的过程。
近年来，随着数字技术的快速发展，数字图像处理在各个领域得到了广泛应用，其中之一就是测绘数据的提取和分析。
测绘数据提取是指从图像中提取出与测绘相关的数据信息。
在过去，传统的测绘工作通常需要人工测量和绘制，耗时耗力且容易出错。
而通过数字图像处理技术，可以通过对特定区域的图像进行分析和处理，提取出所需的数据信息，极大地提高了测绘工作的效率和准确性。
首先，在进行数据提取前，我们需要对数字图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、增强和几何校正等步骤。
去噪是指通过滤波器等方法去除图像中的噪声，在一定程度上提高图像的质量。
增强是指对图像的亮度、对比度和色彩进行调整，使得图像更加清晰明确。
几何校正是为了纠正图像中的几何畸变，使得图像的形状和大小符合实际测量情况。
接下来，我们可以利用数字图像处理技术进行特征提取。
特征提取是指从图像中提取出对于测绘而言具有代表性的特征信息。
在测绘数据提取中，常用的特征包括边界、角点、线段等。
边界是指图像中物体的边界线，可以通过边缘检测算法来提取。
角点是指图像中物体的拐角位置，可以通过角点检测算法来提取。
线段是指图像中具有一定长度的线条，可以通过直线检测算法来提取。
通过提取这些特征，可以进一步分析测绘数据的形态和结构。
此外，数字图像处理还可以用于测绘数据的分类和识别。
分类是指将图像数据划分为不同的类别。
在测绘中，常用的分类方法有基于像素值的阈值法和基于特征的分类方法。
阈值法是指通过设定一个阈值，将图像中大于该阈值和小于该阈值的像素分别归类。
基于特征的分类方法是指通过提取图像的特征信息，使用机器学习算法对图像进行分类。
通过分类，可以将不同的地物和目标从图像中提取出来，为后续的测绘分析提供基础。
最后，数字图像处理还可以用于测绘数据的量测和分析。
量测是指测量目标物体在图像中的大小和位置。
通过标定图像和目标物体之间的关系，可以利用数字图像处理技术计算出目标物体在实际世界中的大小和位置。
测绘技术中的数字图像处理与数字图像分析方法
测绘技术中的数字图像处理与数字图像分析方法测绘技术作为一项重要的传统技术，在现代社会起到了至关重要的作用。
随着科技的不断发展，数字图像处理与数字图像分析方法在测绘技术中的应用也变得越来越广泛和深入。
本文将介绍一些常见的数字图像处理和数字图像分析方法，并探讨它们在测绘技术中的应用。
一、数字图像处理数字图像处理是通过计算机对图像数据进行处理和改善的过程。
它可以对图像进行增强、修复、滤波等操作，以提高图像质量和清晰度。
在测绘技术中，数字图像处理是不可或缺的一环。
为了解决数字图像处理中的一些问题，如图像模糊、噪声等，常用的方法包括滤波和增强。
滤波是数字图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声和杂点。
常见的滤波方法包括平滑滤波和锐化滤波。
平滑滤波主要通过模糊图像来减少噪声，而锐化滤波则可以使图像的边缘更加清晰和鲜明。
增强是改善和提高图像质量的一种方法。
它可以使图像的亮度、对比度等属性得到改善，并使图像更加鲜艳和真实。
在测绘技术中，增强技术可以用于提高遥感图像的清晰度和分辨率，以获取更准确的地理信息。
二、数字图像分析数字图像分析是对图像数据进行量化和分析的过程。
它可以识别、分类和测量图像中的对象和特征，从而获取更多的信息和数据。
在测绘技术中，数字图像分析常用于地物分类、地形测量等方面。
数字图像分析的方法很多，其中最常见的是基于灰度级的图像分割和基于纹理信息的图像分类。
图像分割是将图像分成不同的区域或目标的过程。
它可以通过阈值分割、边缘检测等方法实现。
在测绘技术中，图像分割可以用于提取地物的边界和轮廓，从而实现自动地物识别和分类。
图像分类是将图像中的像元分为不同类别的过程。
它常用于地物的自动分类和识别。
基于纹理信息的图像分类是一种常见的方法，它可以通过提取和分析图像的纹理特征来实现地物的分类和识别。
三、应用案例数字图像处理和数字图像分析在测绘技术中有着广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用案例，以展示其在测绘技术中的作用。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式：有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象,图像质量变差，但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
如何进行数字图像处理与分析
如何进行数字图像处理与分析数字图像处理与分析是图像处理领域的一个重要分支，它通过对图像进行一系列的算法和技术处理，提取图像中的有用信息，并进一步分析和应用这些信息。
数字图像处理与分析在多个领域具有广泛的应用，如医学影像、遥感图像、安防监控等。
本文将从图像获取、预处理、特征提取和图像分割等方面探讨如何进行数字图像处理与分析。
一、图像获取与预处理图像获取是数字图像处理与分析的第一步，采集到的图像质量将直接影响后续处理的结果。
通常，我们可以使用数字相机、扫描仪等设备获取图像，并将其转化为数字形式。
在图像预处理阶段，我们需要对采集到的图像进行去噪、增强、均衡等处理操作，以提高图像的质量和视觉识别的准确性。
例如，可以利用滤波算法去除图像中的噪声，使用直方图均衡化技术增强图像的对比度。
二、特征提取与描述特征提取是数字图像处理与分析的核心环节之一，它通过对图像进行处理，提取出图像中的关键特征，用于后续的分析和应用。
常用的特征包括边缘、纹理、形状等。
在边缘提取方面，我们可以使用Canny算法、Sobel算法等经典的边缘检测算法，识别图像中的边缘信息，为后续的对象识别和分割奠定基础。
对于纹理特征，我们可以使用局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等方法，提取图像中不同区域的纹理信息，如纹理方向、纹理粗糙度等，用于纹理分类和纹理合成等应用领域。
形状特征大多应用于物体识别和目标跟踪等领域。
在形状特征提取中，我们可以利用边界轮廓信息、投影直方图等方法，描述物体的形状信息，并与已有的形状模板进行匹配和识别。
三、图像分割与识别图像分割是将图像划分为若干个具有独立意义的区域的过程。
分割可以基于不同的特征进行，如基于灰度、颜色、纹理等。
在基于灰度的分割中，常用的方法包括阈值分割、基于水平线的分割、区域生长等。
阈值分割是最简单的分割方法之一，通过设定灰度阈值，将图像分为不同的区域。
而区域生长算法则是根据像素之间的相似度，将相邻像素进行合并，从而得到若干个连通区域。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理技术的应用7图像分析课件
离散函数形式的数字图像矩及中心矩：
mpq
x p yq f (x, y)
xy
u pq
(x
p
x) ( y
y)q
f
( x,
y)
xy
质心：x m10 m00
y m01 m00
7.3 图像描述
中心矩是图像区域灰度相对于灰度重心分布的一种量度，可对区 域形状进行描述
If u20>u02, If u30＝0， If u03＝0，
矩阵形式：XA Y
7.3 图像描述
2）也可用直线段进行分段拟合 Step:1）连A、B,选一个离该直线最远的点，如C,连AC,BC,代替AB
2) 重复1） 优点：简便易行，缺点：对位置噪声比较敏感
7.3 图像描述
三、矩描述：若区域只给出其内部点时，希望找到另一种不随大 小、旋转及平移变化而变化的区域描述子，矩满足这一点。
方法：先将图像进行微分从而求得边缘，作出关于边缘的大小和方向
的直方图，将这些直方图和灰度直方图合并，作为纹理特征
Eg：a）粗纹理：图像单位面积内的边缘数目较少 b）细纹理：图像单位面积内的边缘数目较多
7.4.1 纹理分析
利用方向性，也可识别那些灰度直方图相同，纹理不同的图像模式
2、自相关函数特征
f(i,j)f(i+x,j+y)
3种误差 a）增加了新的区域，b）失去了原有的区域，c）区域分割 边界定位不正确
动态门限：把图像分成子图像，子图像做直方图，再定不同的门限
7.2.1 幅度分割
2)统计门限法：
设图像中目标及背景的灰度为正态分布， 其灰度分布概率密度函数分别P2(X), P1(X),
P2(X)
如何使用数字图像处理技术进行测绘
如何使用数字图像处理技术进行测绘数字图像处理技术在测绘领域有着广泛的应用。
通过将图像与地理信息系统（GIS）相结合，可以高效准确地获取地理空间数据，进而为城市规划、土地变动监测、资源管理等领域提供支持。
本文将就如何使用数字图像处理技术进行测绘展开讨论。
一、数字图像处理技术在测绘中的应用概述数字图像处理技术是以数字图像为基础，运用计算机科学、数学和电子工程等知识，对图像进行获取、处理、分析和解释的一门学科。
在测绘领域，数字图像处理技术可以通过对航空航天遥感图像、卫星图像以及无人机获取的图像进行处理和解析，提取地理空间数据，生成高精度的地图。
二、影像获取在数字图像处理技术中，影像获取是首要的一步。
常用的影像获取方式有航空摄影、卫星遥感以及无人机航拍等。
其中，航空摄影技术通过在飞机上搭载摄影设备，对地面进行连续拍摄，获取大范围的影像数据。
卫星遥感则借助卫星搭载的高分辨率传感器，通过对地面进行扫描和记录，获取全球范围的影像数据。
无人机航拍则通过无人机搭载的相机或激光雷达设备，在低空对指定区域进行拍摄，获取高分辨率的影像数据。
三、数据处理与拼接获取到的影像数据需要进行处理与拼接，才能得到完整准确的地理信息。
在航空摄影中，影像处理通常包括内定向、外定向、地形纠正以及影像拼接等过程。
内定向将摄影机与像片之间的相对位置关系转化为几何关系，并校正摄影机内部参数，去除图像的径向畸变。
外定向则根据像片与地物之间的位置精确关系确定摄影机在空间中的外部定向元素，如相机的空间姿态、位置等。
地形纠正使用数字高程模型（DEM）对地面进行纠正，纠正后的影像与实地地形一致。
最后，将拍摄得到的多幅影像拼接起来，形成完整的景观图像。
四、特征提取与解析经过处理与拼接后的影像数据，需要进行特征提取与解析，以获取更多有价值的信息。
特征提取通常包括物体识别、变化检测、边缘检测、纹理分析等。
例如，在城市规划中，可以通过对影像数据进行物体识别与分类，提取城市道路、建筑物、水域等地理要素的位置信息和属性信息。
测绘技术中的数字图像处理方法
测绘技术中的数字图像处理方法测绘技术是现代社会地理信息管理的重要组成部分，通过测量和绘制地球上的各种空间信息，为社会发展提供基础支撑。
数字图像处理方法在测绘技术中具有不可替代的作用，它通过对采集的图像进行处理和分析，提取出有价值的地理信息，并为决策提供科学依据。
数字图像处理方法的一个重要应用领域是卫星影像处理。
卫星影像具有广覆盖、高分辨率和长时间序列等特点，为测绘工作提供了强大的数据源。
通过数字图像处理方法，可以对卫星影像进行去噪、配准、纠正和提取等处理，从而提高影像的质量和可用性。
例如，在卫星影像中检测农作物生长情况可以利用几何纠正和数字图像分类等方法，精确提取农田面积、作物类型和植被覆盖度等信息，为农业决策和资源管理提供有力支持。
此外，数字图像处理方法在测绘技术中还广泛应用于地形重建和三维模型生成方面。
地形重建是指以数字图像为基础，通过对图像的处理和分析，恢复出真实世界的地貌信息。
在数字图像处理方法中，常用的技术包括立体匹配、影像配准和高程模型生成等。
通过这些技术的结合，可以基于数字图像快速准确地生成地形模型，并为城市规划、自然灾害预警和环境监测等提供数据支持。
另一个重要应用领域是专题图制作。
专题图是将特定主题的地理信息以图像的形式进行表达和展示的一种手段。
在数字图像处理方法中，常用的技术包括颜色增强、图像融合和数据分类等。
通过这些技术的运用，可以对不同类型的地理信息进行加工和整合，形成具有专题功能的地图产品。
例如，在城市规划中，可以利用数字图像处理方法将不同类型的地理信息像素分类，形成土地利用图、交通网络图和建筑物分布图等，为城市发展和管理提供决策支持。
数字图像处理方法还广泛应用于地理空间分析和决策支持系统等领域。
地理空间分析是指利用数字图像处理方法对地理信息进行获取、整理和分析，从而揭示出地理现象之间的空间关系和规律。
在数字图像处理方法中，常用的技术包括数据融合、特征提取和空间统计等。
通过这些技术的应用，可以对不同类型的地理信息进行整合和分析，提取出空间关系和规律，并为决策制定和问题解决提供科学依据。
数字图像处理与分析2篇
数字图像处理与分析2篇数字图像处理与分析是数字图像处理领域中最为基础的知识之一，它涉及到了数字信号处理、计算机视觉、图像增强、模式识别等众多学科的知识。
本文将对数字图像处理与分析进行深入的讨论，包括图像处理的基本概念、图像的特征提取和分类算法等内容。
一、图像处理的基本概念图像处理是指通过对图像进行一系列的数学运算和转换，来获取图像信息并实现对图像的处理和分析的过程。
图像处理涉及到图像的获取、存储、传输等过程，需要掌握一定的图像处理基础知识。
1. 图像获取图像获取是指通过各种不同的方式获取到数字图像的过程，比如数码相机、扫描仪、数字化仪等都可用来获取图像。
图像获取需要注意光线、角度、距离等因素，以保证图像质量。
图像获取的分辨率和色深对于图像处理和分析具有重要的影响。
2. 图像存储图像存储是指将数字化的图像信息存储在计算机系统中的过程。
在图像存储过程中，需要商量好图像的格式、分辨率、色深等参数。
不同的计算机系统支持的图像格式也各不相同，如bmp、jpeg、png、gif等。
图像存储过程中要考虑存储大小、读取速度等因素。
3. 图像传输图像传输是指将图像信息从一个计算机系统传输到另一个计算机系统的过程。
图像传输的方式包括局域网、广域网、无线通信等方式。
在图像传输过程中，最关键的是保证传输的实时性和准确性，避免图像质量的损失和数据丢失。
二、图像的特征提取在数字图像处理和分析的过程中，需要对图像进行特征提取，以便判断和分类。
常见的图像特征包括颜色、梯度、纹理、形状等。
1. 颜色特征颜色特征是指图像中不同颜色分布的统计特征。
颜色特征对于图像分析和检索具有重要作用。
比如在图像分类识别中，通过对图像中不同颜色的出现频率进行统计，可以实现对图像的分类。
2. 梯度特征梯度特征是指图像中像素值的梯度信息。
梯度特征有助于分析图像中物体的边界和轮廓，进而实现对图像的分割和检测等操作。
梯度特征的常见算法包括Sobel算法、Laplacian算法等。
23887 《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。
答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可以看成是静态的图像。
图形是人工或计算机生成的图案，而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再用摄影机连续拍摄成一系列画面，给视觉造成连续变化的图画。
数字图像处理技术的使用方法与图像质量评估
数字图像处理技术的使用方法与图像质量评估数字图像处理技术在当今信息社会中扮演着重要的角色。
它不仅应用于各种领域，包括医学影像、无人驾驶、人工智能等，还广泛应用于日常生活中的照片编辑、美颜、图像增强等方面。
在数字图像处理的实际应用中，对图像质量的评估至关重要。
一、数字图像处理技术的使用方法数字图像处理技术是通过计算机对数字图像进行算法处理和图像变换，从而改善图像质量或提取图像特征。
下面是几种常见的数字图像处理技术及其使用方法。
1. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法。
它通过改变图像的频率特性，去除噪声、平滑图像、增强图像细节等。
常见的图像滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
使用这些滤波方法可以在一定程度上提高图像质量。
2. 图像增强图像增强是通过改变图像的亮度、对比度、色调等特性，使其更具观赏性或可读性。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸和锐化等。
这些方法可以调整图像的亮度和对比度，改善图像的视觉效果。
3. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个互不重叠的区域，常用于物体检测、目标跟踪等应用。
图像分割方法有基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。
使用图像分割技术可以在图像中提取出感兴趣的目标和区域。
4. 图像识别图像识别是一种基于机器学习和人工智能的图像处理技术，旨在将图像分类成不同的类别或识别图像中的特定目标。
常见的图像识别方法包括卷积神经网络、支持向量机和随机森林等。
这些方法可以通过训练模型来实现图像分类和目标识别。
二、图像质量评估图像质量评估是用于评价数字图像处理结果的重要手段。
良好的图像质量评估方法可以帮助我们判断图像处理的效果，并作出相应的调整和改进。
下面介绍几种常见的图像质量评估方法。
1. 主观评估法主观评估法是一种通过人眼视觉感知的评估方法。
通过请人们观看图像，并要求他们给图像质量打分或给出对图像的主观感受来评估图像质量。
这种方法直观、可靠，但需要大量的人力和时间。
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。
数字图像处理课程第八章_二值图像处理与形状分析
遥感信息工程学院
3
概述:
灰度图像
二值化
连接成分的变形
图形特征测量
结构分析描述
分类•测量
识别•理解
二值图像处理流程
遥感信息工程学院
4
8.1 二值图像的连接性和距离
• 一. 邻域和邻接
– 1. 邻域：
–
对于任意像素(i，j)，把像素的集合{(i+p，
j+q)}
–
(p，q是一对适当的整数)叫做像素(i,j)的邻域。
细化线被缩短了，失去了重要信息。因此，有关象素连接
数应用于可删除操作时，应慎重进行。
遥感信息工程学院
16
质心型区域生长
与简单区域增长不同，它是比较单个像素的特征与 其相邻区域的特征，若相似则将像素归并到区域中。 质心型链接操作步骤类似简单区域扩张法，唯一不同 的是在上述（2）的操作中，改为比较已存在区域的 像素灰度平均值与该区域邻接的像素灰度值。若差值 小于阈值，则合并。
数字图像处理
第八章 二值图像处理与形状分析
陈震中 武汉大学遥感信息工程学院
2016-2017学年上学期
• §8.1 二值图像的连接性和距离 • §8.2 二值图像连接成分的变形操作 • §8.3 形状特征提取与分析
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2
概述:
• 1．定义: • 仅含有两级灰度(一般为0,1)的数字图像. • 2．特点: • ⑴数据量小; • ⑵处理速度快,成本低,实时性强; • ⑶能定义几何学的各种概念. • 3．二值图像处理的流程:
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22
8.２二值图像连接成分的变形操作
• 一. 标记
• 1．定义
• 连接成分的标记：
(完整版)数字图像处理简答题及答案
1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①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。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
4、简述数字图像处理的至少4种应用。
①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。
②在医学中，比如B超、CT 机等方面。
③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。
④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。
⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。
量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。
经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。
7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。
测绘技术中的数字图像处理方法介绍
测绘技术中的数字图像处理方法介绍在现代化的测绘技术中，数字图像处理扮演着重要的角色。
数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行分析、处理和改善的一门学科。
它在测绘领域中有着广泛的应用，为地理信息系统（GIS）、遥感以及地形测量提供了有力的支持。
本文将介绍测绘技术中常用的数字图像处理方法。
一、图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、增强和校正的过程。
去噪是针对图像中的噪声进行处理，以提高图像的质量和准确性。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
增强是对图像的对比度、亮度和色彩进行调整，以提高图像的可视性和识别性。
校正是将图像进行几何形变矫正，消除图像中的形变和畸变。
二、图像分割图像分割是指将图像中的目标与背景进行分离的过程。
在测绘技术中，图像分割常用于提取目标物体的轮廓或边界，以用于后续的测量和建模。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是将图像根据像素的灰度值进行二值化，将像素分为目标和背景两类。
边缘检测是寻找图像中灰度值变化较大的像素，以得到目标的边界。
区域生长是从已知的种子点开始，根据像素的相似性逐渐扩展区域，直到达到预设的停止条件。
三、图像配准图像配准是指将多幅图像进行几何变换，使它们在同一坐标系统下对齐。
在测绘技术中，图像配准常用于不同时间、不同角度或不同传感器获取的多幅图像的融合。
常见的图像配准方法包括相似性变换、仿射变换和投影变换等。
相似性变换包括平移、旋转和比例变换，用于实现简单的位置和尺度的匹配。
仿射变换在相似性变换的基础上增加了错切变换，适用于更复杂的图像对齐。
投影变换是一种非线性变换，适用于具有弯曲形变的图像。
四、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信息的过程。
在测绘技术中，特征提取常用于识别和分类地物对象。
常见的特征提取方法包括形状特征、纹理特征和光谱特征等。
形状特征是根据目标物体的几何形状进行提取，如边界长度、面积和周长。
(完整版)数字图像处理简答题
1. 图像处理的主要方法分几大类?答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。
空域法：直接对获取的数字图像进行处理。
频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。
图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。
图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。
图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。
图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。
图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。
图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。
图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。
3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。
答：灰度:使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像.像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。
通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。
单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。
图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。
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exp
j2
x0 N
– 中轴变换
2 形状分析
• 寻找物体中满足以下条件的点及其参数：
• 以该点为圆心，存在一个包含在物体内的圆盘且与物体的边界相切与 两点。该点参数就是圆盘的半径。
数字图像处理
图像测量和形状分析
物体测量和形状分析
• 一、尺寸测量 • 二、形状分析 • 三、纹理分析 • 四、曲线和表面拟合 • 要点总结
1 尺寸测量
– 目的
• 当分割出物体后，进一步测量物体的尺寸和几何特征，以进行图像识 别和分类。
– 主要物体的尺寸属性
• 面积 • 周长 • 长度和宽度 • 物体的综合光密度
2 形状分析
– 通过一类物体的形状将它从其他物体中分离出来。
• 2.1 矩形度
– 矩形拟合因子
R AO AR • Ao是物体的面积， AR是物体外接矩形的面积 • R反应物体对其外接矩形的填充程度 • 对矩形物体R取最大值1，对纤细物体R取较小值，
对圆形物体R取值为π/4。
2 形状分析
– 长宽比
2 形状分析
K(p)=1/r(p)
p
r(p)
Start Point
• 单位边界长度的平均能量
E 1
P
K
p
2
dp
P0
对于固定面积值，圆具有最小边界能量
Eo
2
P
2
1 R2
2 形状分析
– 利用物体内1点到N 最近边界点的平均距离
d N i1 xi
g
A
• 显然对于二值函数，零阶矩等于物体的面积
• 中心矩M是00以质心为原点f 进x行, 计y 算dxdy
j
k
jk x x y y f x, y dxdy
x M10 , y M 01
M 00
M 00
面积：A Na Nb 2 1
1 尺寸测量
3
2
1
4
0
5
6
7
边界方向码
– Ne走偶步的数目，No走奇步的数目； – Na物体包含的像素数目（包括边界上的像素）； – Nb边界上的像素数目；
• 为什么要多减去一个像素？ • 因为总假定物体是凸的，包含了4个角。
– 多边形遍历法
1 尺寸测量
• 1.1 面积和周长
– 面积和边界关系：边界像素是全部还是部分包含在 物体中？或物体的实际边界是由边界像素的中心还 是外边缘构成？
– 像素计数法：统计边界内部以及边界上像素的数目 即面积。周长是外边界的长度。缺点：包含了边界 像素。
– 多边形测量法：将物体边界定义为以各边界像素中 心为周顶长点：的p 多 N边e 形 。2No
......
2 形状分析
• 2.4 形状描述子
– 微分链码
• 微分链码反映了边b界的曲率，峰值处显示了凹凸性
c
a
2
0
0
ef
d
g
6 4 2
a b c def g
• 通过傅立叶展3开的2三次1 谐波与四次谐波幅边值界链比码区分三角形和四边形。
4
0
56 7
a b c d ef g 微分链码
2 形状分析
– 最小外接矩形法（MER）
• 以等间隔使物体在90°范围内旋转，每次旋转后用 一个水平的外接矩形拟合其边界。记录下最小面积 外接矩形的参数，旋转角度即物体主轴方向。
1 尺寸测量
– 矩（moments）计算方法
• 参见下一小节。
• 1.3 综合和平均光密度
– 综合光密度等价于面积乘以物体内部的平均灰度级。
– 傅立叶描述子
p 起点
B(p)=x(p)+jy(p) 起点
• 对周期函极 数坐进标行边离界函散数傅立叶变换复，数保边界留函频数域中低频部分的少数级项称 为傅立叶描述子。
2 形状分析
• 傅立叶描述子的缺点时对于位置、大小、方向的依赖性，因此需要做 进一步处理。
• 首先：将大小规格化。将F(u)所有系数被F(0)除后作为描述子； • 其次：物体旋转θ 角，根据傅立叶性质，频域乘以常数ejθ； • 最后：傅立叶描述子域起点相关，根据傅立叶性质空域中起点移动x0，
时保持不变。 • 这些矩的幅值及其组合反映了物体的形状并可以用于模式识别。
1 20 02
2 20 02 2 4121 3 30 312 2 321 03 2 4 30 12 2 21 03 2
2 形状分析
• 规格化中心矩
jk
jk r
00
,r
jk 2
• 中心矩具有位置无关性
• 主轴 • 使二阶中心矩
变得最小11 的旋转角θ ，称为物体的主轴。
tan 2 211 20 02
2 形状分析
• 不变矩 • 相对于主轴计算并用面积规范化的中心矩，在物体放大、平移、旋转
ydx
1 Nb
1 Nb
A 2 i1 xi yi1 yi yi xi1 xi 2 i1 xi yi1 yi xi1
• 相应周长等于多边形各边长之和。
1 尺寸测量
• 1.2 长度和宽度
– 简单物体的长度和宽度测量
• 对于水平和垂直物体，通过计算物体像素的最大/ 最小行/列号测量。
2
d
N3
N i1
xi
2
• xi是物体内第i个点与其最近边界点的距离 • 对于圆和规则多边形，等价于周长平方与面积比。
2 形状分析
• 2.3 不变矩
– 矩的定义
• 对于二M元jk有界函数f(xx,yi )y，j 其f （xj,+yk）dx阶d矩y 是 j, k 0,1, 2,
1 尺寸测量
x2y2
x1y1
dA
x0y0
y1 y2
0
x1
x2
dA
1 2
x2
y2
1 2
x2
x1
y2
y1
dA 1 2
x1 y2 x2 y1
A 1 Nb 2 i1
xi yi1 xi1 yi
1 尺寸测量
A
1 2
Ñ
xdy
AW L
• 等于外接矩形MER的宽与长的比值 • 这个特征可以将纤细物体与方形或圆形物体区分开来。
2 形状分析
• 2.2 圆形度
– 圆形度指标在物体为圆形形状时取最小值。 – 周长平方与C面积P比2 A
• 对于圆形物体C取最小值4 π ，而越复杂物体C取值越大。
– 边界能量
• 普通物体的曲率可以通过链码求出