自-图像处理的流行的几种方法
人工智能控制技术课件：图像处理案例
脸、矿石分拣中矿石等都是目标或前景。目标通常对应于图像中特定的、具有
独特性质的区域。为了更好识别和分析目标，我们就需要将与目标有关的区域
分离出来，排除背景区域的干扰，以便在此基础上对目标进行特征提取或测量
等。
图像边缘能够反映图像的结构特征信息，并将图像分成不同区域，因此图像边
《人工智能控制技术》
图像优化处理实例
图像处理概述
图像处理技术属于模式识别和优化控制的交叉，许多图像处理算法都用到优化
算法，特别是处理对象特征对比不明显图像，对优化控制的要求更加提高。本
章以图像分割为例，采用遗传算法和粒子群算法对图像进行优化处理，给出了
完成的处理过程，说明进化算法在优化控制中的应用。
原始图
灰度直方图
基于阈值的分割方法
利用灰度直方图当中 [width,height]=size(I);
谷点的灰度值作为全 for i=1:width
局阈值，对图像进行 for j=1:height
分割，就可以实现分
if (I(i,j)>140)
效地改善了分割效果。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十
分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割
结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。
图像分割技术介绍
阈值分割技术是最经典和流行的图像
分割方法之一，也是最简单的一种图
像分割方法。此方法的关键在于寻找
法。
基于阈值的分割方法
基于阈值的图像分割方法，其思路在于提取物体与
背景在灰度上的差异，把图像分为具有不同灰度级
自由变形技术及其应用
计算机研究与发展ISSN 100021239ΠCN 1121777ΠTPJournal of Computer Research and Development 47(2):3442352,2010 收稿日期:2008-04-19;修回日期:2009-06-16 基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2004CB318000);国家自然科学基金项目(60773179,60803076,60904070);浙江省自然科学基金项目(Y1090718);浙江大学CAD &CG 国家重点实验室开放课题基金项目(A0804)自由变形技术及其应用徐 岗1 汪国昭2 陈小雕1,31(杭州电子科技大学计算机学院 杭州 310018)2(浙江大学数学系图形图像研究所 杭州 310027)3(浙江大学CAD &CG 国家重点实验室 杭州 310027)(xugangzju @ )Free Form Deformation and Its ApplicationXu Gang 1,Wang Guozhao 2,and Chen Xiaodiao 1,31(College of Com puter Science ,H angz hou Dianz i Universit y ,H angz hou 310018)2(I nstitute of Com puter Gra phics and I mage Processing ,De partment of M athematics ,Zhej iang Universit y ,H angz hou310027)3(S tate Key L aboratory of CA D &CG,Zhej iang Universit y ,H angz hou 310027)Abstract Research on object deformation is always t he hot point in t he area of comp uter grap hics and comp uter aided design.Free form deformation ,which is one of t he important technologies of object deformation ,has been int roduced into t he pop ular modeling software and animation software successf ully.In t his paper ,t he research on f ree form deformation in t he past twenty years has been conducted as a comprehensive survey.Firstly ,t he aut hors classify t he existing technologies into accurate free form deformation and non accurate f ree form deformatio n ,and t hen f rom t he deformation tools used in t he different met hods ,t he non accurate free form deformation is classified into four classes :volume based met hod ,surface based met hods ,curve based met hods and point based met hods.Furt hermore ,t hey also compare t he existing no n accurate met hods of f ree form deformation by listing t heir advantages and disadvantages f rom t he view of convenience of deformation tools creation ,efficiency of parameterization ,interactivity for users ,versatility and t heir application in pop ular modeling software.The int rinsic relations between t hem are also presented.Finally ,t heir applications in several p ractical fields and t heir research directions in t he f ut ure are introduced.This survey is not only valuable for t he scientific researchers in t his field but also valuable for t he p ractical users of 3D modeling software and 3D animation software.K ey w ords free form deformation ;geomet ric modeling ;animation technique ;object editing ;survey摘 要 物体变形一直是计算机图形学和辅助设计中的一个热点问题.自由变形方法作为物体变形的核心技术,已被成功集成到当今主流的造型软件及动画软件中.对20年来自由变形技术的发展作了详细的综述,对现有技术进行了系统的分类,即将其分为非精确自由变形和精确自由变形,并根据所使用的变形工具的不同,将非精确自由变形技术分为4类:基于体的变形、基于曲面的变形、基于曲线的变形、基于点的变形.进一步比较了各类技术在变形工具的创建、参数化效率、变形工具的修改、多功能性等方面的优缺点,并分析了它们之间的内在联系.最后对其应用及未来工作进行了简要的介绍.该综述不仅对于该领域的研究人员具有重要的参考价值,而且对于三维造型师及三维动画师也有一定的指导意义.关键词 自由变形;几何造型;动画技术;物体编辑;综述中图法分类号 TP391.41 随着计算机科学在硬件及软件方面的飞速发展,计算机图形学已经广泛应用到现代社会中的各个领域.计算机图形学算法大体上可以分为绘制算法、造型算法及动画设计算法.对现有的简单物体进行变形以得到复杂物体,以及通过变形技术来交互地实现动画效果更是最近图形学领域研究的热点[122].在计算机图形学领域,物体变形技术大致可以分为两类:基于物理的方法和基于几何的方法[3].基于物理的方法是将物体看成具有一定物理性质的形体而不是单纯的几何体[4],依据现实世界中的客观物理规律来对物体进行变形操作,从而能够生成逼真的变形效果,多用于游戏动画、虚拟现实等领域,其缺点是计算量和存储量大.基于几何的方法是将物体抽象为三维空间中的几何体,运用计算辅助几何设计和数字几何处理技术来实现对物体形状的编辑,该类方法简单易行,计算量小,但其逼真度不高,多用于计算机辅助设计和游戏动画领域.自由变形技术是几何变形方法的典型代表,它最早由Sederberg和Parry在1986年提出[5],并在最近20年得到了突飞猛进的发展.该方法受到人们广泛重视的原因在于:首先,在对物体进行整体和局部的形状修改时突破了传统方法的局限性;其次,其独立于物体的表示形式,非常容易集成于现有的软件造型系统.另外,该方法在产生物体的形状动画方面具有良好的交互性和可控性.自由变形技术现已广泛应用于几何造型、计算机动画、科学数据可视化等领域,并已经被成功地集成于当今流行的造型及动画软件中,如3D Max,Maya及Softimage等.本文对20多年来自由变形技术的发展进行了详细的综述,对其进行了系统分类,比较分析了各类方法的优缺点,并简要介绍了相关应用及将来的研究方向.其经过20多年的发展,已有相当数量的相关工作,但其思想精髓却是一致的,所不同的是选用的变形工具和构造的变形参数空间,这也是该综述视角选择的依据和特点所在.根据变形过程中是否需要对待变形物体进行采样,可将其分为非精确自由变形和精确自由变形两大类.1 非精确自由变形在非精确自由变形过程中,首先需要对待变形物体进行采样,然后对采样点或控制顶点进行变形.因此,该方法与物体的拓扑和表示形式无关.根据所使用的变形工具的不同,可将非精确自由变形技术分为4类:基于体的变形、基于曲面的变形、基于曲线的变形、基于点的变形.1.1 基于体的变形Sederberg和Parry[5]在1986年提出了基于Bézier体的变形方法,并首次提出了自由变形的概念.该方法提供了一种空间变形方法框架:首先将待变形物体嵌入到三变量张量积Bézier参数体,当参数空间的形状改变时,将变形传递给待变形物体.其主要步骤如下:1)创建变形工具.定义一个三变量张量积Bézier参数体,包括参数空间和控制顶点网格.2)将物体映射到参数空间中.在待变形物体上取一些采样点,计算每个采样点在参数空间中相应的参数坐标.3)修改变形工具.用户修改张量积Bézier体的控制顶点,使张量积Bézier体的形状发生改变.4)物体发生变形.保持每个采样点在参数空间中相应的参数坐标不变,由于张量积Bézier体的形状发生改变,故每个采样点的空间位置也会相应地发生改变,从而实现了对物体的变形操作.在早期工作中,三变量张量积Bézier体的控制顶点网格为一平行六面体,故变形的参数空间也为一平行六面体.所以该算法第2步中参数化过程实际上是坐标系统之间的一个仿射变换,参数化比较容易,但变形效果不是特别理想.如果待变形物体完全嵌入Bézier体则该变形为整体变形,如果部分嵌入Bézier体则为局部变形,但此时就要对连续性进行考虑.Davis和Burton,Kalra等人[627]分别独立提出了基于有理张量积Bézier体的自由变形方法.该变形方法由于对Bézier体的每个控制顶点都引入了543徐 岗等:自由变形技术及其应用一个权因子,因而增加了变形的自由度.为了能在不考虑连续性的情况下进行局部变形,Greissmair, Purgathofer[8]及Comninos[9]分别提出了基于均匀B 样条体的自由变形技术.Lamousin和Waggenspack[10]提出了基于非均匀有理B样条体的自由变形方法,不仅能够进行局部变形,而且引入了节点和权因子作为自由度.上述基于B样条体的方法,由于基函数的次数与控制顶点的个数无关,因而可以在不增加计算复杂度的情况下增加控制顶点,从而达到更好的用户交互.在上述算法中,初始的变形工具均为一个平行六面体.Coquillart[11]在1990年提出了一种新的自由变形方法,其初始的变形工具是对平行六面体进行一些编辑操作后的形状,可以得到如圆柱形的初始Bézier体.该方法可以使初始变形工具的形状更接近待变形物体的形状,使得控制顶点的偏移能够和变形效果更好地结合起来.但若对物体进行局部变形,仍会存在连续性问题.为克服这一缺点, Bechmann等人[12]在1996年提出了利用分段Bézier 四面体的变形方法,能够保证C1连续.由于NU RBS体在拓扑结构上仍有很大的限制,故上述变形方法都还不是基于任意拓扑的变形方法.MacCracken及Joy[13]提出了一种基于细分原则的自由变形方法,通过调整初始体网格的形状来控制变形效果.其最大优点是变形工具为任意拓扑,但这同时也增加了计算的复杂度.Song和Yang[14]提出了一种基于加权T样条体的自由变形方法.由于T样条的控制网格允许出现T字形状,更加容易逼近可变形物体的形状.笔者利用有理DMS样条体作为变形工具,提出了一种新的自由变形技术[15],该技术将现今存在的自由变形技术的大多数优点统一到同一个技术框架之中,例如局部变形、任意拓扑的控制晶格、光滑变形、多分辨率变形及直接修改等.除了上述方法外,Hua和Qin[16]及Qing等人[17]分别独立提出了基于梯度场的自由变形方法,其基本思想与Sederberg的方法类似.基于体的自由变形方法的控制顶点太多,用户无法准确预测变形效果,对变动每一个控制顶点所影响的区域也很难控制,因此不利于用户交互.通常情况下,用户只是通过调整边界面上的控制顶点来调整变形,而内部的控制顶点基本不在调整范围之列.1.2 基于曲面的变形冯结青等人[18]提出了第1个基于参数曲面的自由变形方法.其主要步骤如下:1)创建变形工具.初始变形工具为XO Y平面上的矩形网格(为准均匀的B样条曲面,记为S(u, v)).2)将物体映射到参数空间中.在待变形物体上取采样点,然后对每个采样点赋予一个参数坐标.对于待变形物体的一个点X(x,y,z),计算它沿着法向在初始矩形平面上的投影X p,然后得到它的参数值(u,v).第3个参数坐标w为X(x,y,z)与点X p 之间的距离.这样便有X=S(u,v)+w×N(u,v),其中N(u,v)是曲面S(u,v)在点X p处的法向量.3)修改变形工具.用户通过调整控制顶点修改初始曲面S(u,v),得到新曲面S～(u,v).4)物体发生变形.保持每一个采样点的参数坐标不变,采样点X(x,y,z)在物理空间中变为X～=S～(u,v)+w×N～(u,v),其中N～(u,v)是曲面S～(u,v)在点(u,v)处的法向量.在该变形方法中,用户可以方便地通过修改S(u,v)来对物体进行弯曲和扭曲操作,修改w来对物体进行Taper操作.另外,文中定义了一个额外参数H z(u,v),其为高度曲面H(u,v)的z向量.此时:X～=S～(u,v)+H z(u,v)×w×N～(u,v). 初始高度曲面为平面z=1上的矩形平面网格,也为一张准均匀张量积B样条曲面.该方法可以实现局部和整体变形,交互性强,但因为该方法中的映射不是等距的,会导致物体各个部分产生不均匀的变形,从而产生扭曲现象.冯结青等人[19]在1998年提出了一种沿着参数曲面的均匀变形方法,其主要采用了等距映射和重新参数化的方法.Chen等人[20]提出了一种沿着参数曲面的无扭曲的自由变形方法,其主要思想是采用无扭曲纹理映射的方法,并把作为变形工具的参数曲面先进行近似展开为平面,然后把待变形物体上的点投影到展开后得到的平面上,并把平面上的点投影到原参数曲面上,最后沿着参数曲面在各点的法向偏移,并进行线性插值,就得到了变形后的物体.冯结青等人利用基于参数曲面的自由变形技术及关键帧插值技术实现了物体的动态变形[21].由于上述方法的变形工具通常为正规拓扑,而不是任意拓扑,因此不便于局部变形和任意变形. K obayashi和Oot subo[22]在2003年提出了一种基于三角网格的自由变形方法,其主要思想是对三角网格中的每个三角形都建立一个局部坐标系,然后643计算机研究与发展 2010,47(2)对待变形物体上的每个采样点都在每个坐标系中赋予一个局部参数坐标,当三角网格发生变形时保持采样点的参数坐标不变,则采样点在每个坐标系中的空间位置会发生变化,得到一些新点,最终的变形结果为这些新点的线性组合.J u等人[23]在2005年的Siggrap h会议上讨论了如何计算任何封闭三角网格的平均值坐标,然后改变封闭三角网格的形状,而保持平均值坐标不变,从而实现物体的变形.Feng(冯结青)等人2006年提出了一种基于细分曲面的多分辨率自由变形方法[24].它可以看作基于参数曲面的自由变形的方法在任意拓扑下的扩展,也可以看作基于体细分的方法在曲面情形下的推广.由于其控制网格具有任意拓扑,因此该算法虽然属于变形工具为二维的一类,但可以达到三维的效果,计算和存储成本也相对较低,可实现多分辨率变形.Y oon和K im[25]在2006年的Eurograp hics会议上提出了一种基于扫掠曲面(sweep surface)的自由变形方法.其思想是先用若干个扫掠曲面逼近待变形物体,然后把待变形物体上的采样点绑定在扫掠曲面上,最后通过对扫掠曲面变形来实现物体的变形.该方法有两大优势:一是可以实现多层次的联动变形,二是物体的体积在变形过程中可保持不变.由于修改曲面的控制顶点要比修改参数体的控制顶点容易得多,因此基于曲面的自由变形方法在交互性方面有了很大提高.变形功能方面也有了很大改进,可以实现多分辨率和保体积的效果.在实际应用中常用来作整体变形.1.3 基于曲线的变形Chang和Rockwood[26]在1994年提出了一种基于Bézier曲线de Casteljau算法的自由变形方法.Bechmann及Elkouhen[27]详细给出了该算法的实现过程.该算法主要受Bézier曲线de Casteljau 算法的启发,即Bézier曲线的de Casteljau算法实际上是把线段[0,1]变形为一条Bézier曲线.在通常的变形算法中,变形工具通常有两个:初始工具及变形后的工具.但在该算法中,变形工具只有一条Bézier曲线.实际上,初始的变形工具为线段[0,1].由于三角域上的Bézier曲面及矩形域上的Bézier 曲面都有类似的de Casteljau算法,Mikita[28]及Bechmann[29]分别对此进行了推广,不同之处是在每个控制顶点处用户只需指定一个向量(手柄).实际上,如果将上述算法推广到三变量的情况,便可得到基于Bézier体的自由变形算法[5].这也体现了此3类方法在本质上的联系.Lazarus等人[30]在1994年提出了一种基于轴曲线的轴自由变形方法.其主要步骤如下:1)创建变形工具.用户给出初始曲线.2)将物体映射到参数空间中.运用细分方法将初始曲线离散成直线段的逼近,并利用旋转最小标架对每条直线段建立局部坐标系.对待变形物体上的每个采样点,采用最近点原则找到逼近曲线上的一个点,并计算该采样点在此点处的旋转最小标架的参数值.3)修改变形工具.利用调整控制顶点的方法对初始曲线进行变形.4)物体发生变形.对变形后的曲线重新细分逼近,并重新建立局部坐标系.保持采样点的原参数坐标不变,便会得到采样点新的空间位置.轴变形方法由于采用了基于最近点原则的参数化,因此计算量比较大,在连续性方面也有待提高. Singh等人[31]在1998年Siggrap h会议上提出了一种基于曲线网的自由变形方法,使得交互手段更加灵活.基于旋转最小标架的轴变形方法不能通过操纵轴曲线来实现物体的扭曲,为弥补这一缺点, Hui[32]利用曲线对来控制局部坐标标架的方向,从而可方便地实现物体的弯曲和扭曲.冯结青等人[33]提出了一种基于弧长参数化的轴变形方法,可以实现物体的等长度和等体积变形.计忠平等人[34]给出了一种无局部自交的轴变形方法.该方法通过调整轴曲线的控制顶点来调整轴曲线的曲率,从而避免物体发生局部自交.基于曲线的自由变形方法,在用户交互性方面比较好,但是变形功能比较少.在实际应用中常用来作整体变形.1.4 基于点的变形Borrel和Bechmann[35]在1991年提出了一种基于约束的空间变形方法.此方法中物体的变形以物体上点的偏移量为基础.Hsu等人[36]利用最小二乘法来解决自由变形后的物体通过空间指定一点的问题.Rup recht等人[37]在1995年提出了一种利用散乱点插值技术来实现自由变形的技术.Moccozet 和Magnenat[38]在1997年提出了一种具有代表性的基于点的自由变形方法,称为Dirichlet自由变形.该方法基于计算几何中凸包、Voronoi图、Delaunay三角化的概念以及传统自由变形的思想,可以实现自由变形后的物体通过空间指定一点的效果.其算法流程为:743徐 岗等:自由变形技术及其应用1)创建变形工具.用户输入控制点集合P,但不需在控制点集合上定义特殊的拓扑结构.物体需要变形的部分必须在控制点集合所形成的凸包内.2)将物体映射到参数空间中.对物体上的每个采样点p确定其Sibson邻域集合P n={p i|0≤i≤n},并计算其Sibson坐标u i.3)修改变形工具.即移动P中的一个或多个控制点.4)物体发生变形.保持每个采样点的Sibson 坐标u i不变,计算出物体上每个采样点的位移和新位置.Hu等人[39]利用约束优化的方法解决了基于B 样条体的自由变形中变形后的物体通过空间一点的问题,给出了控制顶点的显式调整公式,该方法更加直观有效.McDonnell和Qin基于径向基函数的思想,提出了一种新的点自由变形方法(PB FFD),该方法具有自动构造变形空间、可实现多分辨率变形、具有自动修改功能等特点[40].基于点的自由变形方法操作简单,变形效果更加直观,变形的自由度更多,交互性更强.其缺点是多功能性不高,应用方面有待加强.1.5 4类方法的分析与比较上述4类非精确自由变形方法,其思想基本一致,都是首先把待变形物体嵌入一个参数空间,然后对参数空间进行变形,从而实现物体的自由变形;其基本步骤都可概括为4步:创建变形工具;将物体映射到参数空间中;修改变形工具;保持物体的参数化不变,物体发生变形.这是此4类方法的共同点,也是自由变形方法的思想精髓.由于上述4类方法所分别采用的变形工具不同,因此在变形工具的创建、参数化方法、变形工具的修改等方面都有所差异.本文将从变形工具创建的难易程度,参数化效率,变形工具修改的交互性、多功能性,应用程度4个角度来对4种方法进行比较,如表1所示.在表1中,“★”越多表示此类方法的该项指标越高.T able1 Comparisons B etw een Four Kinds of N on2Accurate F ree Form Deform ation表1 四类非精确自由变形方法的比较Performance Volume Based FFD Surface Based FFD Curve Based FFD Point Based FFD Convenience of Deformation Tools Creation★★★★★★★★★★Efficiency of Parametrization★★★★★★★★★★Interactivity of Deformation Tools Modification★★★★★★★★★★Versatility★★★★★★★★★★Application in Popular Modeling Software★★★★★★★★★★2 精确自由变形从理论上讲,只有当变形作用在物体的每一点上时变形才是精确的.如果物体的采样点比较稀疏时,用以上方法就难以得到令人满意的变形结果.冯结青等人[41]在1998年首先提出了多边形物体的精确自由变形方法.他们借助于移位算子的概念,用函数复合的方法[42]解决了多边形物体的B样条自由变形的采样问题.其算法的主要步骤如下:1)首先将B样条参数体通过节点插入算法转化为分块连续的Bézier参数体;2)根据参数体的节点向量对多边形物体进行剖分和重新参数化,使剖分和重新三角化后物体的每一个三角片严格位于某个Bézier参数体之内;3)通过函数复合三角片与相应的Bézier参数体,得到三角片的精确变形结果,即一个次数为B 样条各个方向的次数之和的三角Bézier曲面片.三角Bézier曲面片控制顶点的计算通过广义de Casteljau算法完成,该算法不仅数值稳定,而且无需用户交互,可由算法自动完成.但由于广义de Casteljau算法非常耗时,因此,上述变形算法很难达到实时的要求.Feng(冯结青)等人[43]基于Bernstein 多项式插值理论,提出了快速计算三角Bézier曲面片的控制顶点的方法,使得精确自由变形的计算量大大降低.由于目前流行的造型和绘制系统不直接支持三角Bézier曲面片,而支持张量积Bézier曲面片,并且许多图形硬件可以对张量积曲面片加速处理.因而需要将每个三角Bézier曲面片转化为3个非退化张量积Bézier曲面片或者Trimmed Bézier曲面片.其次,转化后的张量积曲面的次数一般较高,给计算、存储和交互带来很大开销.为此,Feng(冯结青)等人[44]提出了变形结果为Trimmed Bézier曲面片843计算机研究与发展 2010,47(2)的精确变形方法以解决上述问题.在该方法中,剖分后的物体是由多边形而不是大量三角片组成,共面的多边形被变形为Trimmed Bézier曲面,并且Trimmed Bézier曲面片的表示符合当前的工业标准STEP.但该方法在交互性和鲁棒性方面还存在一定问题.冯结青等人[45]在此方法基础上进行了如下改进:对空间多边形共面的判断方法进行了改进,以满足工程CAD中高数值精度的要求;提出了新的多边形物体剖分方法,使剖分算法的效率得到提高;利用翼边结构给出了一种新的空间多边形合并算法,减少了变形结果中Trimmed Bézier曲面片的数目.随后,冯结青等人[46]利用等距技术将B样条曲线或曲面所张成的变形空间近似表示为张量积B 样条参数体,结合多边形物体精确B样条自由变形方法,实现了参数曲线和曲面控制的多边形物体变形反走样.精确自由变形解决了自由变形的采样和精确性问题,具有比较广阔的应用前景,但目前还没有集成到现有造型系统.3 自由变形技术的应用几何造型和动画领域是自由变形技术的应用大户.目前,现今流行的大多数造型软件都集成了自由变形功能,比如3D Max,Maya及Softimage等.它们广泛应用于游戏角色的建模制作、CAD模型的修改与造型、虚拟现实场景的构建等领域.自由变形技术不仅广泛应用于几何造型和动画领域,而且在图像与视频处理、服装CAD、有限元分析、古人类学等领域都得到了一定程度的应用.在医学图像配准方面,Rueckert等人在1999年首先采用基于B样条体的自由变形技术来进行医学图像的配准,得到了令人满意的效果[47].随后Rohde等人[48]于2001年提出了基于自适应自由变形技术进行医学图像配准的方法.L u等人将自由变形技术与变分法相结合,提出了一种快速的图像配准方法,进一步提高了配准效率[49].为提高图像配准的灵活度和准确度,Wang和Jiang[50]提出了一种基于NU RBS的自由变形技术进行脑部MRI医学图像的非刚体配准方法.在图像和视频处理方面,Xie和Farin将自由变形的思想运用到图像变形,提高了图像变形的质量和用户交互性[51].Karantzalo s和Paragios提出了一种基于自由变形的光流场表示和计算技术[52].随后,他们又将自由变形技术与Level Set技术结合,用于视频的多帧分割及光流场的计算[53].Lee 等人利用自由变形和Snake模型提出了一种新的图像渐变方法,对已有方法进行了改进[54].在服装CAD方面,为适应服装CAD中对可展性的需求,Wang和Tang利用三角网格上高斯曲率的离散表示,提出了一种保持三角网格可展性的自由变形方法[55].Wang利用基于三角网格的自由变形方法和兼容网格技术进行服装及鞋帽CAD设计[56].4 结论及展望随着计算机硬件和软件技术的发展和社会各领域新的技术需求的涌现,计算机图形学领域呈现出新的发展方向,主要表现在动漫产业的迅猛发展为几何造型和动画技术提供了新的发展舞台,快速而高质量的几何建模研究成为热点;随着图形硬件的发展,实时绘制与建模任务相结合也成为重要的研究课题.因此,作为当今主流的造型软件及动画软件的重要模块,自由变形技术对图形学和数字娱乐产业的重要性不言而喻.各种自由变形方法的基本思想大致相同,都可以看成一个映射或函数的复合.但这些技术既有优点,又有缺点.目前还没有一种完美的自由变形方法可以把所有的优点和功能集中在一个统一的框架之内.虽然现在自由变形技术已比较成熟,但通过以上的介绍可以看出还有一系列的问题值得深入研究:1)选择更加合理有效的变形工具,使得该变形框架能有尽可能多的功能和优点;2)对于曲线Π曲面的自由变形方法,解决变形后物体过一指定约束点的问题,得到控制顶点的调整公式,这对于提高交互性具有重要意义;3)将各种自由变形方法统一到同一个应用框架中.把各种变形方法结合起来,使其能够兼顾各种方法的优点,使变形结果更加合理有效.参考文献[1]Barr A H.G lobal and local deformations of solid primitives[J].Computer Graphics,1984,18(3):21230[2]Li Lingfeng,Tan Jianrong,Chen Yuanpeng.A constraintcurve surface deformation model based on metaball[J].Journal of Computer Research and Development,2006,43(4):6882694(in Chinese)943徐 岗等:自由变形技术及其应用。
图像处理
Hale Waihona Puke 、数字图像的格式(本部分自学)• 1、位图文件格式
– (6)PNG格式(.png)
• PNG即Portable Network Graphics（可携式网络图像），是 一种新兴的网络图像格式，结合了GIF和JPEG的优点，具 有存储形式丰富的特点。PNG最大色深为48bit，采用无损 压缩方案存储。PNG可在不同系统上所显示的画面一样，例 如在苹果MAC机上制作的图像与在Windows上所显示的图 像完全相同。
一、数字图像基础
• 2、像素和分辨率
– 2）分辨率
• 图像分辨率与设备分辨率是不同的概念，设备分 辨率反映了硬件设备处理图像时的效果，图像分 辨率指标的高低反映了图像清晰度的好坏。通常 需要两者共同结合来表现图像的效果。如，一幅 图像宽8英寸、高6英寸，分辨率为300PPI，如果 要打印该图像，打印机的设备分辨率为40DPI，打 印出来的效果肯定要比较粗糙。
左图26×20像素且图像分辨 率是72ppi的一个图像.右图 是放大5倍以后的效果
分辨率和文件大小的关系
• 文件大小通常按字节来计算，图 像文件的大小是和它的像素尺寸 成正比的。例如分辨率是72ppi的 1×1英寸的图象，它的高宽为72 像素，像素大小为16KB。将分辨 率增加到一倍144ppi时，图像像素 的大小变为61KB，是之前像素大 小的4倍。所以在固定打印尺寸下， 分辨率高的图像，可以表现更丰 富的细节变化和色彩变化，但文 件会更大，所以占用的磁盘空间 也更大，在编辑和打印时的速度 分辨率为 72 ppi 和 300 ppi 的图像 相对较慢。
二、数字图像的格式(本部分自学)
• 1、位图文件格式 – （ 2）GIF格式
– GIF格式是“Graphics Interchange Format”（图形交换 格式）的缩写，具有GIF87a和GIF89a两个版本，GIF87a 于1987年推出，一个文件存储一个图像，而GIF89a于1989 年推出，一个文件能够存储多张图像，从而实现动画功能。 其图像数据用一个字节存储一像素点，采用LZW压缩格式， 尺寸较小，但GIF格式的图像最多只有256色，尤其对灰度 图像表现最佳。另外一个功能是GIF的背景或任何一种颜 色可以透明化。GIF图像有一种“interlaced”（交错）模 式，更适用于网络传输，在网络传送图像过程中，浏览者 先看到图像一个大略的轮廓然后再慢慢变清晰。
ai分割闭合的线的几种方法
ai分割闭合的线的几种方法一、引言在计算机视觉领域中，线分割是一项重要的任务。
尤其是对于闭合的线，准确地分割它们可以在图像处理、机器人导航等应用中发挥重要的作用。
近年来，随着人工智能技术的发展，使用AI进行闭合线分割的方法也逐渐得到了关注。
本文将介绍几种常见的AI分割闭合线的方法，并对它们的优缺点进行比较。
二、方法一：基于图像处理的方法1. 阈值分割法阈值分割法是一种简单直接的图像处理方法。
它根据灰度图像中像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
对于闭合的线，通过设定适当的阈值，可以将线和背景分割开来。
2. 边缘检测法边缘检测法也是一种常用的图像处理方法。
它通过检测图像中的边缘来分割对象。
对于闭合的线，可以使用Canny边缘检测算法或其他边缘检测算法来提取线的边缘信息，从而实现分割。
三、方法二：基于传统机器学习的方法1. 特征提取与分类传统机器学习方法中，通常需要先进行特征提取，然后使用分类算法进行线的分割。
对于闭合的线，可以选择合适的特征，如线的形状、长度、弯曲度等，然后使用分类算法进行线和背景的分类。
2. 全局优化全局优化方法将闭合线分割问题建模为一个能量优化问题。
通过定义能量函数，将图像分割问题转化为寻找能量最小化的问题。
通过优化算法（如动态规划、模拟退火等），可以求解出使能量最小的线的轮廓，从而实现分割。
四、方法三：基于深度学习的方法1. FCNFCN（Fully Convolutional Network）是一种常用的深度学习方法，它可以实现端到端的像素级分割。
对于闭合线分割问题，可以使用FCN进行语义分割，将线和背景分割开来。
2. U-NetU-Net是一种特殊的CNN架构，它通过编码-解码结构来实现分割任务。
对于闭合线的分割，U-Net可以通过图像编码和线的解码来实现线的分割效果。
五、比较与总结在本文中，我们介绍了几种常见的AI分割闭合线的方法，包括基于图像处理的方法、基于传统机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
人工智能在图像识别和处理方面的应用
人工智能在图像识别和处理方面的应用随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，人工智能技术逐渐得到广泛的应用。
其中，图像识别和处理是人工智能中非常重要的一部分。
人工智能在这个领域的应用，不仅可以提高图像识别的准确率和速度，还可以帮助人们更方便地处理图像信息。
本文将从多个方面介绍人工智能在图像识别和处理方面的应用。
一、图像识别在现代社会中，图像识别已经成为人们日常工作和生活中的必备技能。
比如，在物流行业中，需要对货物进行鉴别和分类；在安防领域中，需要对人脸进行识别；在医学领域中，需要对图像进行诊断分析等。
而人工智能可以通过模拟人类的视觉系统，辨识图像中的各种信息，准确快速地识别和分类图像。
其中，现代人工智能图像识别技术中最为流行的就是深度学习技术。
深度学习技术可以通过训练神经网络，从传感器采集的图像中提取出关键的特征，实现高精度的分类和识别。
这些神经网络可以通过端到端的训练方式，不断优化自身的性能，并且可以根据不同任务进行调整，具有良好的适应性。
此外，人工智能也可以通过结合机器视觉技术，实现对三维场景的识别。
比如，在智能驾驶领域中，对于交通标志和其他车辆的精准识别就需要机器视觉和图像识别技术。
人工智能可以通过深度学习，提取出车辆和标志的特征信息，并进行实时识别和分类。
这样，就可以帮助自动驾驶汽车更加精准地控制车辆，提高行驶的安全性。
二、图像处理与图像识别相比，图像处理更加侧重于对图像进行修改和优化。
在科学研究、电影处理、游戏开发等领域中，图像处理技术的应用也越来越广泛。
而人工智能在图像处理方面的应用，可以帮助人们更加轻松地实现图像的增强、去噪和修补等处理操作。
其中，最流行的人工智能图像处理算法是GAN（Generative Adversarial Network）算法。
这个算法可以通过对抗训练的方式，从大量的图像数据中学习和生成高质量的图像。
GAN算法既可以生成逼真的人脸图像，也可以生成独特的艺术风格的图像。
光源的色温计算与接口技术
光源的色温计算与接口技术引言：随着科技的发展和人们生活水平的提高，对光源的要求也越来越高。
光源的色温计算和接口技术是光源领域中的两个重要研究方向。
本文将从计算色温和光源接口技术两个方面进行详细介绍。
一、计算色温：色温是用来描述光源颜色的一个重要指标。
色温高的光源偏蓝，色温低的光源偏黄。
计算色温的主要方法有以下几种：1. Plackian物体黑体辐射定律：这是一种基于计划ckian定律的传统计算色温方法。
根据黑体辐射定律，可以通过测量光源辐射的能量谱，计算出光源的色温。
这种方法的优点是准确性高，但需要专门的仪器设备。
2.CIE色度学坐标：CIE的色度学坐标是一种用来描述光源颜色的标准方法。
根据CIE标准，可以将光源的颜色坐标转换为色温。
这种方法的优点是简便易行，但精度相对较低。
3.基于图像处理的计算方法：这是一种近年来比较流行的计算色温的方法。
通过对光源的图像进行处理，可以根据图像的色调和饱和度来计算出光源的色温。
这种方法的优点是非常方便快捷，适用于大规模的实际应用。
二、光源接口技术：光源接口技术是指光源与其他设备之间进行数据交互所采用的技术方法。
目前常用的光源接口技术有以下几种：B接口：USB接口是一种广泛应用于计算机和外设之间进行数据传输的通用技术。
通过使用USB接口，可以将光源与计算机、相机等设备进行连接，实现数据的传输和控制。
2.Wi-Fi接口：Wi-Fi接口是一种无线数据传输技术，使用Wi-Fi接口可以将光源与其他设备进行无线连接，实现数据的传输和控制。
这种技术适用于需要远距离传输数据的场景。
3.蓝牙接口：蓝牙接口是一种广泛应用于手机等移动设备之间进行数据传输的无线技术。
通过使用蓝牙接口，可以将光源与手机等设备进行连接，实现数据的传输和控制。
4. ZigBee接口：ZigBee接口是一种低功耗无线通信技术，适用于物联网和智能家居领域。
通过使用ZigBee接口，可以将光源与其他设备进行连接，实现数据的传输和控制，并可以实现多个设备之间的通信。
目标检测算法介绍
目标检测算法介绍目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在在图像或视频中准确地识别和定位多个感兴趣的目标。
目标检测算法是基于传统图像处理和深度学习的技术的发展而来的，它在许多领域有广泛的应用，例如自动驾驶、智能监控、视频分析等。
1.基于传统图像处理的方法基于传统图像处理的目标检测算法主要包括以下几个步骤：特征提取、目标分类和目标定位。
特征提取：传统的特征提取方法主要包括颜色直方图、梯度方向直方图、SIFT（尺度不变特征变换）等。
这些特征可以通过对图像进行滤波、采样、变换等操作得到，用于描述图像的局部或全局特征。
目标分类：目标分类是指将提取的特征与已知的目标模型进行比对，从而确定目标的类别。
常用的分类方法有SVM（支持向量机）、AdaBoost （自适应增强法）等。
这些方法通过训练分类器来建立目标模型，并利用特征与模型之间的相似度进行分类。
目标定位：目标定位是指确定目标在图像中的位置。
主要方法包括滑动窗口、HOG（方向梯度直方图）和图像分割等。
滑动窗口的方法通过在图像上以不同尺度和位置滑动窗口，判断窗口内是否存在目标。
而HOG方法则是通过计算图像中不同区域的梯度直方图，来确定目标的边界。
2.基于深度学习的方法随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。
基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：两阶段方法和一阶段方法。
两阶段方法：两阶段方法一般包括两个步骤：候选框生成和目标分类。
其中，候选框生成阶段通过使用一些先进的候选框生成方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，得到感兴趣的候选框。
然后，目标分类阶段使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对候选框进行分类和定位。
一阶段方法：一阶段方法是指直接从输入图像中提取目标的位置和分类信息，而不需要显式地进行候选框生成。
YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是目前比较流行的一阶段目标检测算法。
图像处理软件的高级功能和图像修复技巧
图像处理软件的高级功能和图像修复技巧第一章高级图像处理软件简介随着科技的不断进步，图像处理软件在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
高级图像处理软件可以帮助我们将草图或相片转换为高质量的图像，从而满足我们不断增长的需求。
本章将介绍几种常见的高级图像处理软件和它们的特点。
1.1 Adobe PhotoshopAdobe Photoshop是最流行和功能最强大的图像处理软件之一。
它提供了丰富的功能，包括图像编辑、色彩校正、图像合成等。
Photoshop支持多种图像格式，如JPEG、PNG、RAW等。
此外，它还提供了强大的滤镜效果和自动化工具，方便用户进行批处理操作。
1.2 GIMPGIMP（GNU Image Manipulation Program）是一款免费的开源图像处理软件。
它与Photoshop相比，功能略有不同，但同样强大。
GIMP支持多层图像编辑、色彩校正、形状绘制等功能。
它还提供了一些特殊效果和滤镜，如模糊、锐化、浮雕等。
1.3 CorelDRAWCorelDRAW是一款专业的矢量图形编辑软件。
它集成了矢量图形编辑、图像处理和页面布局等功能。
CorelDRAW可以实现高质量图像的创建和编辑，支持多种文件格式，如AI、SVG、PDF 等。
此外，它还提供了丰富的插件和扩展，帮助用户实现更高级的图像处理功能。
第二章图像处理软件的高级功能高级图像处理软件不仅仅是简单的图像编辑工具，还具备一些高级功能，帮助用户实现更加精确和复杂的图像处理任务。
本章将介绍几种高级图像处理功能。
2.1 像素级别编辑像素级别编辑是一种精确编辑图像的方式，可以单独调整每个像素的颜色和亮度。
高级图像处理软件通常提供像素级别编辑工具，用户可以使用这些工具对图像进行准确的调整，从而实现个性化的效果。
2.2 高级选择工具在处理复杂图像时，选择特定区域进行编辑是必不可少的。
高级图像处理软件提供了各种高级选择工具，如魔棒工具、快速选择工具等，帮助用户快速而准确地选择图像的特定区域，并对其进行编辑。
Java的物体识别实现智能像处理与分析
Java的物体识别实现智能像处理与分析物体识别是人工智能领域的一个重要应用，它利用计算机视觉技术和机器学习算法来识别和分类图像或视频中的物体。
Java是一种流行的编程语言，具有广泛的应用领域。
本文将介绍Java在物体识别领域的应用，以及实现智能图像处理与分析的方法。
一、物体识别的概念和应用物体识别是指通过计算机视觉算法、模式识别等技术，对图像或视频中的物体进行检测、识别和分类的过程。
它在很多领域都有广泛的应用，如智能安防监控、自动驾驶、智能医疗等。
二、Java在物体识别中的应用Java作为一种跨平台的编程语言，具有良好的可移植性和易用性，已经在物体识别领域得到了广泛的应用。
下面将介绍Java在物体识别中的几种常用方法。
1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
Java通过与OpenCV的绑定库进行结合，可以方便地使用OpenCV提供的各种物体识别算法。
例如，利用OpenCV提供的Haar级联分类器算法，可以实现人脸识别、车辆识别等功能。
2. 图像特征提取图像特征提取是物体识别的关键步骤之一，它通过提取图像的局部特征或全局特征来描述物体。
Java提供了许多图像处理库，可以方便地进行图像特征提取。
例如，利用JavaCV库可以提取SIFT、SURF等特征点，并进行匹配和分类。
3. 深度学习深度学习是近年来物体识别领域的一个重要突破，通过神经网络的多层模型，可以学习和提取图像中的高级特征。
Java提供了多个深度学习框架，如TensorFlow、DL4J等，可以方便地开发和训练深度学习模型。
三、智能图像处理与分析的实现智能图像处理与分析是物体识别的一个重要应用方向，它通过对图像进行分析和处理，实现对图像内容的理解和解释。
下面将介绍几种常见的智能图像处理与分析方法。
1. 图像分割图像分割是将图像分成若干个子区域的过程，可以通过颜色、纹理、形状等特征来实现分割。
图像增强最全的几种方法和手段
图像增强最全的几种方法和手段图像处理学院信息工程学院姓名钟佳杭班级14级物联网工程学号1440903010323、跳变性的高频分量。
但其在去除图像尖峰细节的同时也将图像边缘的跳变细节去除掉了，而使得图像较模糊。
低频滤波有理想低通滤波器、Butterworth 滤波器、指数滤波器等。
高通滤波器技术是利用高通滤波器来忽略图像中过度平缓的部分，突出细节和跳变等的高频部分，使得增强后的图像边缘信息分明清晰。
高通滤波技术进行增强处理后的图像，视觉效果不好，较适用于图像中物体的边缘提取。
高通滤波器有理想高通滤波器、梯形滤波器、指数滤波器等。
频域增强方法中还有带通和带阻滤波、同态滤波等，一般是用来解决光动态范围过大或者光照不均而引起的图像不清等情况。
3具体的图像增强算法3.1灰度拉伸算法及原理灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的最简单的分段线性变换函数，主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。
它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。
如图，所示的变换函数的运算结果是将原图在a到b之间的灰度拉伸到c到d之间。
如果一幅图像的灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率>1)物体灰度区间以改善图像；同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率<1)物体灰度区间以改善图像质量。
图2 灰度拉伸如下图所示为对一副光照不均的图像进行灰度拉伸前后的处理结果对比，明显地改善了图像的视觉效果。
原始图像灰度拉伸(斜率〉1)图3 灰度拉伸图像前后对比3.2 直方图均衡化算法及原理直方图是多种空间域处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
灰度级为]1,0[-L 范围的数字图像的直方图是离散函数k k n r h =)(，这里k r 是第k 级灰度，k n 是图像中灰度级为k r 的像素个数。
Python的图像处理库
Python的图像处理库随着计算机技术的发展，图像处理技术在各个领域得到广泛应用。
Python是一种流行的高级编程语言，其生态系统中有大量的图像处理库。
在本文中，我们将探讨Python的图像处理库及其应用。
一、Python的图像处理库1. PIL(Python Imaging Library)PIL是Python中最古老的图像处理库，可以实现图像缩放、旋转、裁剪、滤波等操作。
PIL已经停止维护，后续版本被开源社区维护的Pillow替代。
2. OpenCVOpenCV是一种跨平台的图像处理库，可以处理图像的各种操作，如过滤、特征提取、对象检测、背景分割等。
它的核心部分使用C++实现，但Python接口支持Python语言。
3. Scikit-imageScikit-image是一种基于Python的开源图像处理库，可以用来处理各种类型的图像，包括灰度图像、彩色图像和体数据。
Scikit-image中包含了许多常用的图像处理算法，例如边缘检测、形态学操作、分割、特征提取等。
4. MahotasMahotas是一个Python图像处理库，可以用于各种功能，包括图像分割、形态操作、特征提取和形态视觉等。
Mahotas是基于Python的Numpy数组实现的高效图像处理库。
二、Python图像处理库的应用1.图像增强图像增强是指通过特定技术使图像更加清晰、更加鲜明，以便更好地展示和表达图像的内容。
Python的图像处理库可以使图像获得更好的质量和效果。
2.特征提取特征提取是指“从图像中提出信息”，是机器学习中一个重要的步骤。
Python的图像处理库可以帮助提取图像中的各种重要特征，如边缘、轮廓、纹理等，以便更好地分析和使用图像信息。
3.对象检测对象检测是指在图像中寻找特定对象的过程，其应用在各种领域中，如自动驾驶、安防、医疗等领域。
Python的图像处理库可以用来检测图像中的对象，以提高图像识别的准确性和速度。
15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)
3.7 图像增强
3）空域滤波增强 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成，根 据其特点可分成线性滤波和非线性滤波两类。各种空域滤波 器根据功能可分成平滑和锐化滤波器。平滑滤波器可用低通 滤波实现。平滑的目的又可分为两类，一类是模糊化，目的 是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小断点 连接起来。另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波实现，锐 化的目的是为了增强模糊的细节。
可以证明，图像直方图的累积分布函数满足上述两 个条件并能将变换后的灰度值均匀地分布在灰度级范围 内
3.7 图像增强
直方图均衡化的实现步骤为: ➢ 统计图像各灰度值的计数，即得到图像的直方图。 ➢ 计算图像各灰度值的累积分布函数值。 ➢ 遍历原图像，对于图像中每个像素，都用该像素灰 度值对应的累积分布函数值与最大灰度值(如8位灰度图 像，这个最大值为5)的乘积来替换它。
3.7 图像增强
锐化(高通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的低 频分量，但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中 灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特性，如整 体对比度和平均灰度值等有关，高通滤波器将这些分量 滤去可使图像锐化。
3.7 图像增强
① 平滑滤波器
图6、平滑滤波
a、均值滤波
3.7 图像增强
3.7 图像增强
图2、空域滤波与频域滤波的比较
3.7 图像增强
1、空域图像增强 空域法是直接对图像中的像素进行处理，从根本上说是 以图像的灰度映射变换为基础的。 以下将主要从空域变换、图像代数、空域滤波二个方面 进行展开，使读者对于使用空域点对点变换和直方图修正变 换来增强图像有一个系统深人的了解。其中空域变换包括直 接灰度变换和直方图处理，前者属于点对点变换，后者属于 直方图修正变换；图像代数是一种点对点变换；空域滤波实 际是一种频率域处理转化为空间域点对点模板预算的增强算 法。
计算机视觉中的图像生成技术综述
计算机视觉中的图像生成技术综述计算机视觉（Computer Vision）作为人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，致力于使计算机能够对视觉数据进行理解和处理。
而图像生成技术（Image Generation）是计算机视觉中的一个重要方向，旨在让计算机能够生成逼真的图像。
本文将对计算机视觉中的图像生成技术进行综述，并介绍其中的一些主要方法和应用。
图像生成技术在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，如计算机辅助设计、虚拟现实、增强现实、电影特效等。
在图像生成技术的发展过程中，深度学习技术的兴起极大地推动了该领域的进步。
深度学习通过建立具有多个隐藏层的神经网络模型，可以学习到图像背后的高层次表达和潜在规律。
下面将介绍几种常见的图像生成技术。
首先，基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的图像生成技术是目前非常流行的方法之一。
GANs由一个生成器模型和一个判别器模型组成，通过对抗的方式进行训练，使得生成器能够生成更逼真的图像，而判别器则能够判断生成的图像与真实图像的差异。
GANs的核心思想是通过两个模型之间的对抗与合作来提高生成图像的质量，近年来在图像生成领域取得了显著的成果。
其次，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）也是一种常用的图像生成技术。
VAE是一种无监督学习的模型，在生成图像的过程中引入了隐变量，通过学习样本的潜在分布来生成新的图像样本。
VAE通过最大化推理近似的下界来进行训练，能够学习到图像的低维表示。
它不仅可以生成逼真的图像，还可以实现图像的语义分析和重构。
除了GANs和VAE，还有一种常用的图像生成技术是基于变换网络（Transformation Networks）的方法。
这种方法通过学习输入图像与目标图像之间的映射关系，从而将输入图像转换成目标图像。
变换网络可以通过训练数据学习到输入和目标图像之间的非线性变换，从而生成逼真的图像。
图像增强最全的几种方法和手段
图像增强最全的几种方法和手段图像处理学院信息工程学院姓名钟佳杭班级14级物联网工程学号1440903010321、图像增强的原理及应用前景图象增强是图像处理的基本内容之一，图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。
增强图象中的有用信息，它是一个失真的过程，其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。
近年来，随着消费型和专业型数码相机的日益普及，海量的图像数据正在被产生．但由于场景条件的影响，很多在高动态范围场景、昏暗环境或特殊光线条件下拍摄的图像视觉效果不佳，需要进行后期增强处理调整动态范围或提取一致色感才能满足显示和印刷的要求。
人类视觉系统具有强烈的全局和区域的自适应性和非线性，在多种不同的光照条件下都能清晰地辨识细节，具有电子设备所不可比拟的优势。
因此，图像增强引起了广泛的关注，很多图像增强方法在设计时考虑描述和模仿人类视觉系统的特性，以期获得符合人类视觉系统特性的增强效果。
2图像增强的算法分类图像增强算法可分成两大类：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。
基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
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。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，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。
基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。
常用数码照片处理软件
常用数码照片处理软件1、光影魔术手光影魔术手nEO iMAGING 简单、易用,不需要任何专业的图像技术,就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果。
2、Turbo PhotoTurbo Photo是一个以数码摄影为背景，面向数码相机普通用户和准专业用户而设计的一套集图片管理，浏览，处理增强以及输出为一身的国产软件系统。
她能完成数码摄影相关的大部分后期工作，拓展数码摄影的创作手段，从而深化数码相机的应用，给您的生活带来无穷乐趣，给您的工作带来更多方便。
特色功能精选问题门诊部和全自动处理等向导能引导你一步步获得完美图片。
.提供全面的，从简单到专业的对曝光和色彩进行控制的工具，特别推荐手动曝光调整,HSB曲线,色调大师以及胶片视角调整支持利用模版或者手工添加边框,文字, logo,签名去除噪声,雾气,暗角,紫边,红眼,斑点等各种照片瑕疵向导形式或者手动形式数字美容，磨皮去斑调整肤色，美化人像首选从正片模拟到LOMO,多种特殊效果全面控制旋转、裁剪等几何变形，纠正广角,透视失真；自由控制脸型体形。
3、Google Picasa一款可帮助您在计算机上立即找到、修改和共享所有图片的软件.每次打开Picasa 时,它都会自动查找所有图片(甚至是那些您已经遗忘的图片),并将它们按日期顺序放在可见的相册中,同时以您易于识别的名称命名文件夹.您可以通过拖放操作来排列相册,还可以添加标签来创建新组.Picasa 原为独立收费的图像管理,处理软件, 其界面美观华丽, 功能实用丰富. 但是现在已被Google 收购, 并改为免费软件了, 成为了Google 的一部分.只需拥有Picasa, 你就可以随心所欲地体验你的数码相片了:- 自动将你的相片从你的数码相机传输到你的电脑上.- 管理图片并让你能在几秒中内查找到所需的图片.- 让你轻松地编辑, 打印以及共享相片- 创建幻灯片, 定购打印以及其它更多4、ACDSee Photo ManagerACDSee Pro Photo Manager是目前最流行的数字图象处理软件，它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览、优化甚至和他人的分享！使用ACDSee，你可以从数码相机和扫描仪高效获取图片，并进行便捷的查找、组织和预览。
图像处理和计算机视觉--基础,经典以及最近发展
图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展By xdyang（杨晓冬tc@）一、绪论1.为什么要写这篇文章从2002年到现在，接触图像快十年了。
虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。
下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。
平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。
写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想，既然有这个多文献，何不整理出其中的经典，抓住重点来阅读，同时也可以共享给大家。
于是当时即兴写了一个《图像处理与计算机视觉中的经典论文》。
现在来看，那个文档写得很一般，所共享的论文也非常之有限。
就算如此，还是得到了一些网友的夸奖，心里感激不尽。
因此，一直想下定决心把这个工作给完善，力求做到尽量全面。
本文是对现有的图像处理和计算机视觉的经典书籍（后面会有推荐）的一个补充。
一般的图像处理书籍都是介绍性的介绍某个方法，在每个领域内都会引用几十上百篇参考文献。
有时候想深入研究这个领域的时候却发现文献太多，不知如何选择。
但实际上在每个领域都有那么三五篇抑或更多是非读不可的经典文献。
这些文献除了提出了很经典的算法，同时他们的Introduction和Related work 也是对所在的领域很好的总结。
读通了这几篇文献也就等于深入了解了这个领域，比单纯的看书收获要多很多。
写本文的目的就是想把自己所了解到的各个领域的经典文章整理出来,不用迷失在参考文献的汪洋大海里。
2.图像处理和计算机视觉的分类按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分：图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。
比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。
基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。
一般处理的是单幅图像。
（转）C#进行图像处理的几种方法（Bitmap,BitmapData,IntPtr）
（转）C#进⾏图像处理的⼏种⽅法（Bitmap,BitmapData,IntPtr）转⾃C#进⾏图像处理的⼏种⽅法本⽂讨论了C#图像处理中Bitmap类、BitmapData类和unsafe代码的使⽤以及字节对齐问题。
Bitmap类命名空间:System.Drawing封装 GDI+ 位图，此位图由图形图像及其属性的像素数据组成。
Bitmap 是⽤于处理由像素数据定义的图像的对象。
利⽤C#类进⾏图像处理,最⽅便的是使⽤Bitmap类，使⽤该类的GetPixel()与SetPixel()来访问图像的每个像素点。
下⾯是MSDN中的⽰例代码：public void GetPixel_Example(PaintEventArgs e){// Create a Bitmap object from an image file.Bitmap myBitmap = new Bitmap("Grapes.jpg");// Get the color of a pixel within myBitmap.Color pixelColor = myBitmap.GetPixel(50, 50);// Fill a rectangle with pixelColor.SolidBrush pixelBrush = new SolidBrush(pixelColor);e.Graphics.FillRectangle(pixelBrush, 0, 0, 100, 100);}可见，Bitmap类使⽤⼀种优雅的⽅式来操作图像，但是带来的性能的降低却是不可忽略的。
⽐如对⼀个800*600的彩⾊图像灰度化，其耗费的时间都要以秒为单位来计算。
在实际项⽬中进⾏图像处理，这种速度是决对不可忍受的。
BitmapData类命名空间:System.Drawing.Imaging指定位图图像的属性。
BitmapData 类由 Bitmap 类的 LockBits 和 UnlockBits ⽅法使⽤。
拟合图像的算法及其在数字图像处理中的应用
拟合图像的算法及其在数字图像处理中的应用数字图像处理是一项基础领域、核心技术和重要应用的集合体，涵盖了图像采集、图像处理、图像识别、图像分析和图像编码等多个方面。
其中，图像处理是数字图像处理领域中最为基础的环节，是通过对数字图像进行预处理、特征提取、分割、拟合、重建等一系列处理操作，以解决诸如图像增强、图像复原、图像恢复、图像分析、图像识别、图像理解等实际问题的一项技术。
在数字图像处理中，拟合图像是一种常见的操作，它通过将已知的像素点变形、旋转、平移、缩放等一系列操作，以逼近目标图像的过程中，来实现对目标图像的拟合。
而实现拟合图像的基本方法就是图像配准和变换。
本文将介绍图像的拟合算法及其在数字图像处理中的应用。
第一部分：图像配准图像配准是图像的拟合过程中最为基础的部分，它是指将两个或多个不同角度、不同尺度、不同型态的图像进行对齐的过程。
图像配准技术是数字图像处理中的一项重要技术，在医学影像诊断和分析、地学遥感、军事及工程领域等都得到了广泛应用。
图像配准的实现方式有两种，一是基于特征的配准，二是基于全局或局部匹配的配准。
基于特征的配准方法是以图像的几何特征点（如角点、线段端点等）或频域特征（如傅里叶变换等）为基础进行图像配准。
该方法能够克服图像缩放、旋转和平移等变换的影响，但是对于灰度变化较大或噪声较多的图像，其配准精度会有所下降。
基于全局或局部匹配的配准方法是以像素点或图像块为基础进行图像配准，该方法适用于各种图像类型，但是对于图像尺度差异较大的情况下精度会明显下降。
图像配准实现的核心是寻找两幅图像之间的像素点的对应关系，常用的方法包括相关模板匹配、最小均方误差匹配、互信息匹配等。
其中，互信息匹配是近年来配准方法中最为流行的一种方法，它通过比较两幅图像的相位一致性和空域相似性，能够更准确地找到像素点的对应关系。
第二部分：图像变换图像变换是数字图像处理中另一项非常重要的技术，它是通过对图像的像素点进行一系列的变换操作，来实现对目标图像的拟合。
Adobe Photoshop中的图像修复和去除瑕疵技巧
Adobe Photoshop中的图像修复和去除瑕疵技巧Adobe Photoshop是目前最流行的图像处理软件之一，其强大的功能使得许多摄影师和设计师喜爱使用。
在日常图像处理中，图像修复和去除瑕疵是一个重要的环节。
本文将介绍几种在Adobe Photoshop中常用的图像修复和去除瑕疵技巧，希望对读者有所帮助。
第一种技巧是使用克隆工具。
克隆工具是Photoshop中一种非常实用的工具，可以通过复制源区域的像素来修复图像中的缺陷。
使用该工具时，先选择目标修复区域然后按住“ALT”键点击要克隆的源区域，接着单击鼠标左键将源区域的像素复制到目标修复区域，以此完成修复。
第二种技巧是使用划痕修复工具。
划痕修复工具是一种专门用于修复图像中划痕瑕疵的工具。
该工具使用起来非常简单，只需选择划痕瑕疵区域然后单击鼠标左键，在划痕区域上快速划过，Photoshop会自动将划痕修复掉。
第三种技巧是使用修复画笔工具。
修复画笔工具可以将图片中的瑕疵和污渍进行修复，使其看起来更加干净和完美。
使用该工具时，只需选择修复画笔工具，然后点击要修复的区域，Photoshop会根据周围的像素进行修复。
第四种技巧是使用内容感知填充工具。
内容感知填充工具可以快速去除图片中的多余元素，如电线、杂物等。
通过选择内容感知填充工具，然后使用画笔选中要去除的元素，点击填充，Photoshop会根据周围的内容智能地填充选中区域，使其看起来自然且无缺。
除了上述技巧外，还有一些其他的高级修复技巧可以在Photoshop中实现。
比如，如果需要对人像进行修复，可以使用频率分离技术来消除皮肤瑕疵和斑点，使人像更加完美。
此外，通过使用图层蒙版和渐变工具，可以实现去除照片中的光晕和阴影，增强整体画面的效果。
当然，Photoshop中的图像修复和去除瑕疵技巧远不止这些，不同的修复需求需要不同的方法和技巧。
掌握这些技巧不仅可以提高图像修复的效果，还可以节省大量的工作时间。
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图像识别的流行的几种方法一般来说，图像识别就是按照图像的外貌特征，把图像进行分类。
图像识别的研究首先要考虑的当然是图像的预处理，随着小波变换的发展，其已经成为图像识别中非常重要的图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用。
现流行的算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换。
神经网络的方法，利用神经网络进行图像的分类，而且可以跟其他的技术相互融合。
一神经网络算法人工神经网络（ArtifiｃialNｅuralNeｔworｋs,简写为ANＮs）也简称为神经网络（NNs)或称作连接模型（ConnectionistＭodeｌ），它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
在神经网络理论的基础上形成了神经网络算法，其基本的原理就是利用神经网络的学习和记忆功能,让神经网络学习各个模式识别中大量的训练样本,用以记住各个模式类别中的样本特征,然后在识别待识样本时,神经网络回忆起之前记住的各个模式类别的特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属的模式类别。
他不需要给出有关模式的经验知识和判别函数,通过自身的学习机制形成决策区域，网络的特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态的信息逐一训练获得某种映射, 但该方法过分依赖特征向量的选取。
许多神经网络都可用于数字识别,如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像的特征,从很多不同的角度抽取相应的特征,如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量的维数往往又不能过高。
但如果所选取的特征去抽取向量的各分量不具备足够的代表性,将很难取得较好的识别效果。
因此神经网络的设计是识别的关键。
神经网络在图像识别的应用跟图像分割一样,可以分为两大类:第一类是基于像素数据的神经网络算法，基于像素的神经网络算法是用高维的原始图像数据作为神经网络训练样本。
目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割的,Hopfield神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、RAM神经网络、Ｓ0FM神经网络、细胞神经网络等。
第二类是基于特征数据的神经网络算法。
此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用,如BP神经网络、模糊神经网络、SO Ｍ神经网络、ＲＡM自适应神经网络、细胞神经网络和Ｈｏｐｆielｄ神经网络。
例如神经网络的方法在人脸识别上比其他类别的方法有独到的优势,它具有自学习、自适应能力，特别是它的自学能力在模式识别方面表现尤为突出。
神经网络方法可以通过学习的过程来获得其他方法难以实现的关于人脸识别规律和规则的隐性表达。
但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢的缺点。
二小波变换小波理论兴起于上世纪８0年代中期,并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科的重要分析工具之一;其具有良好的时、频局域分析能力,对一维有界变差函数类的“最优”逼近性能,多分辨分析概念的引入以及快速算法的存在，是小波理论迅猛发展的重要原因。
小波分析的巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域。
小波变换是一种非常优秀的、具有较强时、频局部分析功能的非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大的发展,并取得了较好的应用效果。
在频域里提取信号里的相关信息，通过伸缩和平移算法,对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解的要求。
小波变换在图像识别的应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等。
小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用,部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于PCA、ICA、傅里叶变换等方法。
对于含有“点奇异”的一维信号，小波能达到最优的非线性逼近阶。
而在处理二维或者更高含“线奇异”的信号时，不能达到理想的最优逼近阶。
小波变换的不足使人们开始寻求更好的非线性逼近工具。
脊波分析可以理解为radｏｎ域上的小波分析，而radon 变换把空域的直线奇异映射为ｒadｏn 域上的点奇异，小波又能有效表示点奇异,所以脊波可以有效表示含有直线奇异的二维信号。
自然图像中包含有大量的纹理特征信息，线奇异性和曲线奇异性表现非常突出。
小波变换无法实现最优逼近。
脊波(Ｒidg ｅｌｅt)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析具有直线或超平面奇异性的信号,而且具有较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.将脊波变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息，在融合过程中抑制噪声的能力也比小波变换更强.因此，提出了基于脊波变换的SＡR 与可见光图像融合方法，并采用偏差指数与等效视数指标对融合效果进行评价。
实验结果表明,该方法在保留合成孔径雷达ＳAR(syntheｔic apertｕｒe raｄar)与可见光图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法。
但脊波变换的数字实现十分困难,脊波变换是基于rａdoｎ变换实现的,而ｒadoｎ变换的关键步骤是笛卡尔坐标与极坐标之间的转换,与连续域不同,数字图像进行这种转换十分困难,为了解决这个问题，人们也提出了不同的插值方法，各种方法都是以提高计算复杂度或冗余度为代价来提成变换精度的。
例字:对图像处理领域准确提取出指纹纹理的问题，将小波变换应用于图象指纹纹理提取处理。
小波变换在用于图像处理时,具有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能,能够很方便地产生各种分辨率的图像。
同时,由于小波变换可以将图像分层，按小波基展开,我们可以有效地控制计算量,满足实时处理的需要。
三霍夫变换Houｇh变换于1９６2年由Paul Ｈoｕgh提出,并在美国作为专利被发表。
它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。
它是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。
最基本的Hough 变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
Ｈougｈ变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。
这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。
也即把检测整体特性转化为检测局部特性。
比如直线、椭圆、圆、弧线等。
１、Houｇh变换的基本思想:设已知一黑白图像上画了一条直线,要求出这条直线所在的位置。
我们知道，直线的方程可以用y＝k＊ｘ+b 来表示,其中k和b是参数,分别是斜率和截距。
过某一点(ｘ0,y0）的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。
即点(x0,y0)确定了一族直线。
方程y0=ｋx0+ｂ在参数k--b平面上是一条直线，(也可以是方程b=－x0*k+ｙ0对应的直线)。
这样，图像ｘ--ｙ平面上的一个前景像素点就对应到参数平面上的一条直线。
我们举个例子说明解决前面那个问题的原理。
设图像上的直线是ｙ=x, 我们先取上面的三个点:A(0,０), B（1,１), C(22)。
可以求出，过A点的直线的参数要满足方程ｂ=0, 过B点的直线的参数要满足方程1＝k＋b, 过Ｃ点的直线的参数要满足方程２=2k+b, 这三个方程就对应着参数平面上的三条直线,而这三条直线会相交于一点（k=１，ｂ=０)。
同理,原图像上直线ｙ=x上的其它点(如（3，3),(4,4)等) 对应参数平面上的直线也会通过点(k=1，ｂ=０)。
这个性质就为我们解决问题提供了方法,就是把图像平面上的点对应到参数平面上的线，最后通过统计特性来解决问题。
假如图像平面上有两条直线,那么最终在参数平面上就会看到两个峰值点，依此类推。
简而言之,Hｏugｈ变换思想为：在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中的一条直线,同样参数坐标系的一条直线对应了原始坐标系下的一个点,然后，原始坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的,所以它们在参数坐标系下对应于同一个点。
这样在将原始坐标系下的各个点投影到参数坐标系下之后，看参数坐标系下有没有聚集点,这样的聚集点就对应了原始坐标系下的直线。
在实际应用中,y=k＊x+b形式的直线方程没有办法表示x=c形式的直线(这时候,直线的斜率为无穷大）。
所以实际应用中,是采用参数方程p=ｘ*cｏｓ（the ｔa)＋y*sin（theta）。
这样,图像平面上的一个点就对应到参数p---theta平面上的一条曲线上,其它的还是一样。
２、Hｏugh变换推广：对于已知半径的圆:Ｈｏuｇh变换可以检测任意的已知表达形式的曲线,关键是看其参数空间的选择，参数空间的选择可以根据它的表达形式而定。
比如圆的表达形式为,所以当检测某一半径的圆的时候，可以选择与原图像空间同样的空间作为参数空间。
那么圆图像空间中的一个圆对应了参数空间中的一个点，参数空间中的一个点对应了图像空间中的一个圆,圆图像空间中在同一个圆上的点，它们的参数相同即ａ，b相同,那么它们在参数空间中的对应的圆就会过同一个点(a，b）,所以,将原图像空间中的所有点变换到参数空间后,根据参数空间中点的聚集程度就可以判断出图像空间中有没有近似于圆的图形。
如果有的话,这个参数就是圆的参数。
3、Hough变换总结图像空间中的在同一个圆，直线,椭圆上的点，每一个点都对应了参数空间中的一个图形,在图像空间中这些点都满足它们的方程这一个条件，所以这些点，每个投影后得到的图像都会经过这个参数空间中的点。
也就是在参数空间中它们会相交于一点。
所以，当参数空间中的这个相交点的越大的话，那么说明元图像空间中满足这个参数的图形越饱满。
越像我们要检测的东西。
例子：视频扫描表头识别,对指针式仪表,利用霍夫变换识别出指针的偏转角度，再根据可读和角度的关系确定读书。
四其他自然图像的稀疏编码（sparseｃoｄiｎg,SC)算法（即神经稀疏表示法)是一种模拟哺乳动物视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的人工神经网络方法,这种方法可以成功模拟Ｖ1区简单细胞神经元感受野的三个特性：空间的局部性、方向性和频域的带通性(在不同的空间尺度上具有选择性)。
而且，这种方法编码方式的实现仅依靠外界感知信息的统计特性,并不依赖于输入数据的性质，因而是一种自适应的信号统计方法。
目前,稀疏编码技术已被广泛应用于语音信号分离、视觉图像处理、生物DＮA微阵列数据分类和模式识别等诸多领域。
但是，由于神经生理学家目前对主视皮层V1区的了解仍然知之甚少,所以稀疏编码技术尚处于发展阶段,其在理论和应用方面的研究还有待于进一步深化和完善。
在国外,Tan和Ｂａker描述了一种图像定位和识别的方法,在一个小窗口内，该方法依据图像梯度进行。
利用地面约束以及大部分图像外形受两条直线约束的事实,可得到图像的姿态。
Fuｎ等人利用高精度摄像机观察图像的运动来估计图像的形状,通过估计特征点得到图像轮廓。