专题之二:图像获取及图像预处理-2015

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遥感图像预处理ppt课件

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• 第三步:高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合
- 以SPOT PAN正射纠正结果作为基准影像,对TM影像进 行图像配准;用工程区矢量数据(河北襄樊市部分区 域)分别裁剪SPOT和TM影像,对裁剪结果进行图像融 合,得到工程区域10米的多光谱影像。
3.2基于影像自带地理定位文件几何校正
• 对于重返周期短,空间分辨率较低的卫星数据, 如AVHRR、Modis、SeaWiFS等,地面控制点的选择 有相当的难度。我们可以用卫星传感器自带地理 定位文件进行几何校正,校正精度主要受地理定 位文件的影响。
- 主菜单->Map->Orthorectification->spot-> Orthorectify SPOT with Ground Control
3.6 Landsat7影像几何校正
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的,是LPGS 格式的L1T级别格式,已经经过一定的几何校正和 DEM校正,使用UTM WGS84的坐标系统。
RapidEye
模型
文件
RPC
RPC文件(. rpc)
RPC
RPC文件(.met)
RPC
RPC


PRODUCT_RPC.TXT
Pushbroom Sensor 星 历 参 数 文 件
(METADATA.DIM)
RPC
RPC文件(_rpc.txt)
RPC
RPC文件(_metadata.pvl)
RPC
• 数据:
- 5-SPOT PAN正射纠正
练习6-2
• 内容:
- 自定义RPC参数 - 使用控制点
• 数据:
- 5(1)-自定义RPC正射纠正

《遥感图像预处理》课件

《遥感图像预处理》课件
《遥感图像预处理》PPT 课件
本课件将介绍遥感图像预处理的定义、步骤、常见方法以及应用领域。同时, 我们将探讨遥感图像预处理的优点、挑战以及未来发展趋势。
遥感图像预处理的定义
遥感图像预处理涉及对获取的遥感图像进行校正、增强和去噪等操作,以提高图像质量和可用性。
遥感图像预处理的步骤
1 图像获取
通过卫星或无人机等手段获得遥感图像。
准确性要求
遥感图像预处理要求高精度的 校正和处理结果,对算法的准 确性有很高要求。
遥感图像预处理的未来发展趋势
1
AI技术应用
人工智能技术的发展将为遥感图像预处
多源数据整合
2
理提供更高效、精确的处理方法。
将多源遥感数据进行整合和融合,提升
信息获取的质量和多样性。
3
自动化处理
自动化算法的应用将进一步提高遥感图 像预处理的效率和可靠性。
2 几何校正
对图像进行几何校正,消除地物形变和畸变。
3 辐射校正
对图像进行辐射校正,将不同波段的图像转 换为表观反射率。
4 增强和去噪
对图像进行增强和去噪处理,以提高视觉效 果和数据质量。
遥感图像预处理的常见方法
直方图均衡化
通过重新分配像素值,增强图 像对比度。
滤波处理
利用滤波器去除图像中的噪声。
遥感图像预处理的优点
1 高效性
遥感图像预处理可以大幅提高图像处理的效率和速度。
2 信息获取
遥感图像预处理可以获取大范围、多时相的地表信息。
3 非侵入性
通过遥感图像预处理,可以获取地表信息而无需实地调查。
遥感图像预处理的挑战
复杂性
遥感图像预处理面临多波段、 高分辨率等复杂图像数据处理。

图像预处理、图像特征提取、分类判决

图像预处理、图像特征提取、分类判决

图像预处理、图像特征提取、分类判决设计实现方案以及原理(一)图像预处理模块设计:本设计选用的待识别医学图片是中国图形图象网站提供的脑核磁共振图、肝超声图、肝CT图、膝关节X线图各一张,非医学图像是一张彩色海报图,分别以mr.jpg,bchao.jpg,ct.jpg,x.jpg,及color.jpg存储。

在实际应用中,我们的系统获取的原始图像并不是完美的,例如对于系统获取的原始图像,由于图像成像过程中存在各种环境因素影响,如噪声、光照等原因,,使图像成像出现了一定的失真,所以需要进行预处理,以有利于提取我们所需要的信息。

图像的预处理包括图像增强、滤波、边缘锐化等内容,它既可以在空间域实现,也可以在频域内实现。

在设计实现中,这个阶段尤为重要,如果这阶段处理不好,后面的工作就根本无法展开。

(1)直方图修正许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的。

直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的变换算法。

通过直方图均衡化的图像对二值化阈值选取十分有利.一般来说,直方图修正能够提高图像的主观质量。

以图像X.jpg为例(预处理过程中其他图像经过同样的处理变换)代码段:RGB=imread('x.jpg');i=rgb2gray(RGB);j=histeq(i);subplot(1,2,1)imshow(i);subplot(1,2,2)imshow(j);figuresubplot(1,2,1)imhist(i,64)subplot(1,2,2)imhist(j,64)(2)去除干扰噪声在实际中获得的图像一般都因为受到某种干扰而含有噪声,噪声产生的原因决定了它的分布特性及它和图像信号的关系。

图像的噪声都对应于傅立叶变换的高频部分,所以理论上能够让低频信息畅通无阻而同时又能滤掉高频分量的低通滤波器就能平滑图像,去除噪声。

但是同时,低通滤波器又会对图像造成一定程度的细节上的模糊,因此在实际中通常采用自适应滤波器(维纳滤波)来实现对噪声的自适应滤除。

图像识别预处理

图像识别预处理

图像增强技术的目的是对图像进行加工,已得到视觉效果更“好”,更“有用”的图像。

增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,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,有目的地增强图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特性,扩大图像种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,加强图像判断和识别效果,满族某些特殊分析的需要。

根据其处理所进行的空间不同,目前常用的增强技术可分为频率域法和空间域法两类。

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,可去掉途中的噪声;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。

后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部领域中的中坚像素值)法等,他们可用于去除或减弱噪声。

根据增强的策略,图像增强又可以分为两种:全局处理和局部处理。

根据处理的对象,图像增强还可以分为灰度图像的增强与彩色图像的增强。

图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配[8]。

在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。

图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同,可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。

基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,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。

基于空域的算法分为点运算算法和领域去噪算法。

点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目的或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度。

领域增强算法分为图像平滑和锐化两种。

平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。

常用算法有均值滤波、中值滤波。

锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓,便于目标识别。

《envi图像预处理》课件

《envi图像预处理》课件

几何校正
目的:消除图像中的几何变形 方法:使用控制点进行校正 控制点选择:选择具有明显特征的点 校正结果:得到无变形的图像
图像增强
亮度调整:提高图像亮度,使图像更清晰 对比度调整:增强图像对比度,使图像细节更明显 锐化处理:提高图像锐度,使图像边缘更清晰 色彩调整:调整图像色彩,使图像色彩更丰富
实例1:图像去噪处理,对 比处理前后的图像质量
实例4:图像融合处理,对 比处理前后的图像融合效果
Part Six
envi图像预处理的 未来发展
envi图像预处理技术的发展趋势
智能化:利用深度 学习、人工智能等 技术,实现图像的 自动预处理
高效化:提高图像 预处理的速度和效 率,降低计算成本
多样化:开发更多 类型的预处理算法, 满足不同应用场景 的需求
envi图像预处理在地理信息系统中的应用
地理信息系统(GIS):用于管理、分析和显示地理数据
Envi图像预处理:对遥感图像进行预处理,提高图像质量
应用:在GIS中,预处理后的遥感图像可以用于地形分析、土地利用分类、植被监测 等
优势:预处理后的遥感图像可以提高GIS分析的准确性和效率
envi图像预处理在环境监测中的应用
遥感图像处理:用于提取地物信息, 如土地利用、植被覆盖等
工业检测:用于产品质量检测,如 缺陷检测、尺寸测量等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
医学图像处理:用于疾病诊断和治 疗,如CT、MRI等
军事侦察:用于战场侦察和情报分 析,如目标识别、地形分析等
Part Five
envi图像预处理的 效果评估
envi图像预处理
,
汇报人:
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 e n v i 图 像 预 处 理

图像预处理

图像预处理

图像预处理
3.2图像灰度化
在前面的人脸检测阶段我们将提取到RGB图像作为目标图像,但是在进行人脸识
别阶段,我们的目标图像是灰度图像,因此我们必须将RGB图像先转化为灰度图像。

但是图像经过空间变化后,一些像素往往会挤压在一起或分散开,造成变换后图像的
部分像素坐标出现非正数的情况,因此,要采用插值的方法重新得到这些像素的值。

常用的插值方法主要有以下三种:
(1) 最邻近插值:该方法可以说是插值方法中最简单的一种,这种插值方法就是
将原图像中某个像素的灰度值用与其最近的一个像素的灰度值替代。

这种方法的优点是运算量小,但是由于它只是简单的替代,所以插值后图像像素的灰度值会出现明显
的不连续性形成和块状效应,使高频噪声增加。

(2) 双线性插值:该方法是将原图像中某个像素2x2邻域内像素的平均灰度
值作为该像素的灰度值,也就是说在x,>^两个方向分别作一次线性插值。

该方法
的优点是插值后的图像没有明显的块状效应,当然计算量也要比最近邻插值方法
大,还有会损失部分高频分量使图像模糊。

(3) 双三次插值:该方法是对像素的4x4邻域内的像素进行计算,是利用三次
多项式逼近正弦插值的一种更加复杂的插值方式。

它的优点是能使变换后的图像
更加平滑,缺点显而易见,计算过程中用到的像素灰度值多,计算量大。

图像预处理的主要方案

图像预处理的主要方案

图像预处理的主要方案1引言模拟世界的影像要为计算机系统所处理和理解一般要经过图像采集、图像预处理、特征取样、匹配分析等阶段。

由于获取图像的工具或手段的影响成像系统获取的图像即原始图像由于受到种种条件限制和随机干扰往往不能直接使用必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。

因此对图像进行预处理就显得非常重要。

预处理的目的是改善图像数据抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征。

图1图像处理的输入输出简图在图像分析中对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。

图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤。

2数字化一幅原始照片的灰度值是空间变量位置的连续值的连续函数。

在M ×N点阵上对照片灰度采样并加以量化归为2b个灰度等级之一可以得到计算机能够处理的数字图像。

为了使数字图像能重建原来的图像对M、N和b值的大小就有一定的要求。

在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内M、N和b的数值越大重建图像的质量就越好。

当取样周期等于或小于原始图像中最小细节周期的一半时重建图像的频谱等于原始图像的频谱因此重建图像与原始图像可以完全相同。

由于M、N和b三者的乘积决定一幅图像在计算机中的存储量因此在存储量一定的条件下需要根据图像的不同性质选择合适的M、N和b值以获取最好的处理效果。

3几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差所进行的变换。

对于卫星图像的系统误差如地球自转、扫描镜速度和地图投影等因素所造成的畸变可以用模型表示并通过几何变换来消除。

随机误差如飞行器姿态和高度变化引起的误差难以用模型表示出来所以一般是在系统误差被纠正后通过把被观测的图和已知正确几何位置的图相比较用图中一定数量的地面控制点解双变量多项式函数组而达到变换的目的。

图像预处理方法

图像预处理方法

预处理就是在图像分析中,对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理;输入图像由于图像采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点;另外,距离远近,焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定;为了保证人脸图像中人脸大小,位置以及人脸图像质量的一致性,必须对图像进行预处理;图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,滤除干扰、噪声,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据,从而改进特征抽取的可靠性.人脸图像的预处理主要包括人脸扶正,人脸图像的增强,以及归一化等工作;人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像;图像增强是为了改善人脸图像的质量,不仅在视觉上更加清晰图像,而且使图像更利于计算机的处理与识别;归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像4; 2.1 几何规范化由于图像在提取过程中易受到光照、表情、姿态等扰动的影响,因此在识别之前需要对图像做归一化的预处理4,通常以眼睛坐标为基准点,通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换对人脸图像进行归一化;因为人脸虽然是柔性的三维曲面,同一人脸因表情变化会有差异,但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大,因此双眼的位置及眼距,就成为人脸图像归一化的依据;定位眼睛到预定坐标,将图像缩放至固定大小;通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换,可以对人脸图像做几何规范化处理,仿射变换的表达式为: ]100][1,,[]1,,[323122211211a a a a a a v u y x = 2-1 其中u,v 表示输入图像中像素的坐标x,y 表示输出图像中像素的坐标;将上式展开可得322212312111u a x a v a u a y a v a ++=++= 2-2平移变换就是给图像中的所有点的坐标都加上u ∆和v ∆ ,其变换表达式为]1u 01001][1,,[]1,,[v v u y x ∆∆= 2-3将图像中的所有点相对于坐标原点逆时针旋转θ角的变换表达式为]1000cos sin 0sin cos ][1,,[]1,,[θθθθ-=v u y x 2-4 缩放变换既是将图像按给定的比例r 放大或缩小,当1>r 时图像被放大,当10<<r 时图像被缩小,其变换表达式为]1000000r][1,,[]1,,[r v u y x = 2-5本论文在对人脸图像特征提取之前,首先对所有的图像进行几何规范化,将两个人眼的位置固定在同一位置上,结果如图2.1,图2.2所示;图2.1 几何规范化之前的人脸图像图2.2 几何规范化后的人脸图像2.2 灰度级插值图像经过空间变换后,变换后的空间中各像素的灰度值应该等于变换前图像对应位置的像素值;但实际情况中,图像经过几何变换后,某些像素会挤压在一起或者分散开来,使得变换后图像的一些像素对应于变换前图像上非整数坐标的位置,为此需要通过插值求出这些像素的灰度值,通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值;2.2.1 最近邻插值最近邻插值是一种最简单的插值方法,输出的像素灰度值就是输入图像中预期最邻近的像素的灰度值,这种方法的运算量非常小,但是变换后图像的灰度值有明显的不连续性,能够放大图像中的高频分量,产生明显的块状效应;2.2.2 双线性插值双线性插值输出像素的灰度值是该像素在输入图像中22领域采样点的平均值,利用周围四个相邻像素的灰度值在垂直和水平两个方向上做线性插值;这种方法和最近邻插值法相比,计算量稍有增加,变换后图像的灰度值没有明显的不连续性,但双线性插值具有低通滤波的性质,会导致高频分量信息的部分丢失,图像轮廓变得模糊不清;2.2.3 双三次插值双三次插值利用三次多项式来逼近理论上的最佳正弦插值函数,其插值邻域的大小为44,计算时用到周围16个相邻像素的灰度值,这种方法的计算量是最大的,但能克服前两种插值方法的缺点,计算精度较高;2.3 灰度规范化灰度规范化是通过图像平滑、直方图均衡化、灰度变换等图像处理方法来改善图像质量,并将其统一到给定的水平;2.3.1 图像平滑图像平滑处理的目的是为了抑制噪声,改善图像质量,可以在空间域和频域中进行;常用的方法包括:邻域平均、空域滤波和中值滤波等;邻域平均法是一种局部空间域处理的方法,它用像素邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值,实现图像的平滑;由于图像中的噪声属于高频分量,空域滤波法采用低通滤波的方法去除噪声实现图像平滑;中值滤波是一种非线性处理技术,能抑制图像中的噪声;它是基于图像的这样一种特性:噪声往往以孤立的点的形式出现,这些点对应的像素数很少,而图像则是由像素较多、面积较大的小块构成12;无论是直接获取的灰度图像,还是由彩色图像转换得到的灰度图像,里面都有噪声的存在,噪声对图像质量有很大的影响;进行中值滤波不仅可以去除孤点噪声,而且可以保持图像的边缘特性,不会使图像产生显著的模糊,比较适合于实验中的人脸图像;中值滤波的步骤:1将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某个像素位置重合;2读取模板下各对应像素的灰度值;3将这些灰度值从小到大排成一列;4找出这些值里排在中间的一个;5将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素;由以上步骤可以看出,中值滤波的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素值接近的值,所以它对孤立的噪声像素的消除能力是很强的;由于它不是简单的取均值,所以产生的模糊比较少;换句话说,中值滤波即能消除噪声又能保持图像的细节13;实例如下:图2.3 原始图像与55中值滤波后的效果图2.3.2 直方图均衡化灰度直方图反映了图像中每一灰度级与具有该灰度级的像素出现的频率之间的关系,可以表示为: Nn P k k )r ( 2-6 其中,k r 表示第k 个灰度级,k n 为第k 级灰度的像素数,N 为一幅图像的像素总数,灰度直方图是图像的重要统计特征,可以被认为是图像灰度概率密度函数的近似,直方图均衡化就是将图像的灰度分布转换为均匀分布;对于对比度较小的图像来说,其灰度直方图分布集中在某一较小的范围之内,经过均衡化处理后,图像所有灰度级出现的概率相同,此时图像的熵最大,即图像包含的信息量最大;以r 和s 分别表示归一化了的原图像灰度和直方图均衡化后的图像灰度,Tr 为变换函数,则在0,1区间内任意一个r 经变换后都对应一个s ,)(r T s =;)(r T 应满足下列条件:1.s 在0,1区间内为单调递增函数;2.在0,1区间内,反变换)(1s T r -=也存在,且为单调递增函数;条件1保证了灰度级从黑到白的次序,条件2确保了映射后的像素灰度在允许的范围内;有概率论论可知,已知随机变量r 的概率密度函数为)(r P r ,而随机变量s 是r 的函数,则随机变量s 的概率密度函数)(s P s 可由)(r P r 求出;假定随机变量s 的分布函数)(s F s ,根据分布函数的定义:dr r P ds s P s F rr s s s ⎰⎰∞-∞-==)()()( 2-7 根据概率密度函数和分布函数之间的倒数关系,将上式两边对s 求导得: )(s-1|)()(s T r r s ds dr r P s P -=∞=⎰ 2-8 从上式可以看出,通过变换函数)r (T 可以控制图像灰度的概率密度函数,因为直方图均衡化有1)(=s P s ,则:)]([)(r T d dr r P ds r == 2-9两边积分得:⎰==rr r P r T 0)()(s 2-10 上式表明变换函数为原图像直方图的累计函数;对于灰度为离散的数字图像来说,用频率代替概率,变换函数)(r T 的离散形式可以表示为: ∑∑=====k l l k l l r k k Nn r P r T s 00)()( 2-11 式中:1r 0≤≤k ,L L k ,1...2,1,0-=,L 为灰度级数目;示例如下:图2.4 直方图均衡化前后的图像由两幅图像处理前后的效果变化可以看出经过直方图均衡化后,图像的细节更加清楚,直方图各灰度等级的分布更加平衡;2.3.3 灰度变换灰度拉伸又叫对比度拉伸,它是最基本的一种灰度变换,使用的是最简单的分段线性变换函数,它是将原图像亮度值动态范围按线性关系扩展到指定的范围或整个动态范围;它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围,适用于低对比度图像的处理,一般由两个基本操作组成:⑴直方图统计,来确定对图像进行灰度拉伸的两个拐点;⑵灰度变换,根据步骤⑴确定的分段线性变换函数进行像素灰度值的映射;实例如下:图2.5 原始图像以及灰度拉伸处理后的效果由两幅图像处理前后的效果变化可以看出灰度拉伸后增强了图像的对比度,使得图像细节更加的突出;通过灰度变换,将不同图像的灰度分布参数统一调整到预定的数值,称为灰度归一化,通常是调整图像灰度分布的均值和均方差分别为0和1;设一幅尺寸为N M *的图像的灰度值分布可以用矩阵),i (j I 形式表示,N J M ≤≤≤≤1;i 1,矩阵每个元素值即为图像中该点的像素值,则图像的灰度值分布概率密度函数的均值和均方差分别为 ∑∑∑∑====-==M i N j M i N j j i I MN j i I MN 11211)),((1),(1μσμ 2-122.4本章小结本章对图像预处理技术进行了简单的介绍,包括不同方法对图像的作用区域和作用效果都做了介绍,并对其中比较常用的图像处理技术进行效果图展示,在对图像进行定位之前,图像处理的好坏也能影响到定位的精准度,选择合适的图像处理方法,有效地减少光照、图像质量等对定位的影响,也成为本文研究的一个重点。

遥感图象处理Ⅰ(图像预处理)

遥感图象处理Ⅰ(图像预处理)

实验二遥感图象处理Ⅰ(图像预处理)1.1 概述图像预处理包括图像几何校正,图像裁剪处理和图像镶嵌处理三个部分。

由于遥感系统空间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制,很难精确地记录复杂地表的信息,因而误差不可避免地存在于数据获取过程中。

这些误差降低了遥感数据的质量,从而影响了图像分析的精度。

因此在实际的图像分析和处理之前,有必要对遥感原始图像进行预处理。

经过预处理工作,针对遥感图像的变换、增强、分类等工作将会变得更加得心应手。

1.2 实验目的1通过本次上机实验,掌握遥感图像几何校正、裁剪与镶嵌处理的基本方法和步骤。

2深刻理解遥感图像预处理的意义。

3熟悉ERDAS数据预处理模块。

1.3 实验原理几何校正是利用地面控制点进行,用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程,并利用标准图像与畸变的遥感图像之间的一些对应点(地面控制点数据对)求得这个几何畸变模型,然后利用此模型进行几何畸变的校正,这种校正不考虑畸变的具体形成原因,而只考虑如何利用畸变模型来校正遥感图像。

步骤大致包括GCP(地面控制点)的选取、多项式纠正模型的选择、重采样,内插方法的选择三个环节。

如果工作区域较小,只要一景遥感图像中的局部就可以覆盖的话,就需要进行遥感图像裁剪处理。

同时,如果用户只关心工作区域之内的数据,而不需要工作区域之外的图像,同样需要按照工作区域边界进行图像裁剪。

于是就出现规则裁剪与任意多边形裁剪等类型。

如果工作区域较大,需要用两景或者多景遥感图像才能覆盖的话,就需要进行遥感图像镶嵌处理。

遥感图像镶嵌处理即将经过几何校正的若干相邻图像拼接成一副图像或一组图像。

注意:需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息,且必须具有相同的波段数,但是可以具有不同的投影类型,像元大小也可以不同。

在进行图像镶嵌时,需要确定一副参考图像,参考图像将作为输出镶嵌图像的基准,决定镶嵌图像的对比度匹配,以及输出图像的地图投影,像元大小和数据类型。

1.4 实验过程1.4.1 遥感图像几何校正第1步:显示图像文件首先,在ERDAS图标面板中单击Viewer图标两次,打开两个视窗(Viewer#1/Viewer#2)。

5 图像预处理

5 图像预处理

图像处理 方法分类
1 空域法
按作用域可分为: ① 空间域方法; ② 频率域方法。 简称空域、频域处理方法。
——在空间域内直接对像素灰度值进行运算操作的处理方法。 常用空域处理方法:灰度变换、直方图修、空域平滑和锐化处理、
伪彩色处理等。
2. 变换域法——间接处理方法 在图像的某种变换域内,对图像的变换值进行运算,然后通过逆变 换获得图像增强效果。 常用的是频域处理方法。 根据图像的频率特性分析,一般认为整个 图像的对比度和动态范围 取决于图像信息的低频部分 (指整体图像);而图像中的边缘轮廓及局 部细节取决于高频部分。
5.3.2 直方图规定化处理
实际中有时要求突出图像中人们感兴趣的灰度范围,这时,可以变 换直方图使之成为所要求的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围 内的对比度,这种想法称为直方图规定化。直方图规定化处理方法就 是针对这一思想提出来的一种直方图修正增强方法。
5.4
图像平滑与滤波
(smoothing and filtering)
2n

H (u , v)
1 D(u , v) 1 ( 2 1) D0
2n
当 D(u, v)=0, H (u, v) 1 当 D(u, v)=D0 , H (u , v) 1 当 D(u, v)=, H (u , v) 0 2
当 D(u, v)=0, H (u, v) 1 当 D(u, v)=D0 , H (u, v) 1 当 D(u, v)=, H (u, v) 0 2
如果将一幅灰度分布如图 5-4(a) 所示的图像的直方图变换为如图 5-4(b)所示的形式,并以此具有均衡特性的直方图5-4(b)去映射修正图 像灰度分布,则修正后的图像将比原图像协调。这一过程即为直方图均 衡化。 目的和作用:增加图像的动态范围和对比度。

机器视觉实验报告书

机器视觉实验报告书

一、实验名称基于机器视觉的物体识别与跟踪系统二、实验目的1. 了解机器视觉的基本原理和常用算法。

2. 掌握图像采集、预处理、特征提取、识别和跟踪的基本方法。

3. 培养动手能力和编程能力,提高实际应用机器视觉技术解决实际问题的能力。

三、实验内容及工作原理1. 实验内容本实验主要包括以下内容:(1)图像采集:使用摄像头采集待识别物体的图像。

(2)图像预处理:对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理,提高图像质量。

(3)特征提取:提取图像中物体的特征,如颜色、形状、纹理等。

(4)物体识别:利用机器学习算法对提取的特征进行分类,实现物体识别。

(5)物体跟踪:根据识别结果,对物体进行实时跟踪。

2. 工作原理(1)图像采集:通过摄像头将物体图像转换为数字图像,然后存储到计算机中。

(2)图像预处理:对图像进行灰度化、滤波、二值化等处理,去除噪声,突出物体特征。

(3)特征提取:根据需要识别的物体类型,选择合适的特征提取方法。

如颜色特征、形状特征、纹理特征等。

(4)物体识别:利用机器学习算法对提取的特征进行分类,实现物体识别。

(5)物体跟踪:根据识别结果,实时更新物体位置,实现物体跟踪。

四、实验步骤1. 准备实验设备:摄像头、计算机、图像采集软件等。

2. 编写图像采集程序:使用OpenCV等图像处理库,实现图像采集功能。

3. 编写图像预处理程序:对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理。

4. 编写特征提取程序:根据需要识别的物体类型,选择合适的特征提取方法。

5. 编写物体识别程序:利用机器学习算法对提取的特征进行分类。

6. 编写物体跟踪程序:根据识别结果,实时更新物体位置。

7. 实验验证:使用实际物体进行实验,验证系统性能。

五、实验结果与分析1. 实验结果本实验成功实现了基于机器视觉的物体识别与跟踪系统。

通过图像采集、预处理、特征提取、识别和跟踪等步骤,系统能够准确识别和跟踪物体。

2. 实验分析(1)图像预处理:图像预处理是提高物体识别准确率的关键步骤。

数字图像处理在家庭安防系统中的应用

数字图像处理在家庭安防系统中的应用

数字图像处理在家庭安防系统中的应用蔡勇智【摘要】家庭安防系统已经逐步进入人们的生活,数字图像处理技术在该系统中有着非常重要的应用.介绍了该系统中数字图像的获取方法,对图像进行灰度降解以及图像增强的方法.家庭安防系统一般采用背景减法来进行防卫对象的识别,根据一定时间间隔来提取背景,建立背景模型库,利用更新因子对背景模型进行更新.采用了报警装置与图像目标检测的双重防卫机制,在家庭不同区域预设不同的防卫检测目标.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2015(031)002【总页数】2页(P19-20)【关键词】家庭安防;灰度降解;图像增强;背景模型;目标检测【作者】蔡勇智【作者单位】四川民族学院,康定,626001【正文语种】中文【中图分类】TP391随着人们生活节奏的提高,各种繁忙的事务导致照顾家庭的时间变的越来越少,而近年来入室盗窃、水管爆裂等影响家庭安全的事故却越发频繁,使得人们的安全防范观念日益提高。

人们不再满足于传统的家庭安防措施,如防盗门、防盗网、楼宇对讲、可视门铃等,智能化的家庭安防系统逐步进入人们的生活[1]。

家庭安防系统是基于家庭安全的一种防范措施,利用物理方法或电子技术,自动探测发生在布防监测区域内的侵入行为,产生报警信号,并提示家庭主人发生报警的区域部位,显示可能采取对策的系统。

家庭安防系统的安全防范主要包括家庭入室盗窃报警、烟火报警、煤气泄漏报警以及水管破裂报警等方面。

随着集成电路和计算机技术的迅速发展,智能家庭安防系统的市场需求日益加大,如何利用数字图像处理、计算机视觉等技术与传统监控相结合,设计出同时具有目标检测、目标跟踪、目标分类和目标理解等功能的高智能化家庭安防系统是当前国内外关注的热点。

一个完整的智能家庭安防系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。

系统的数字图像来源于在家庭各个部位布控的监控摄像头。

根据前文提到的安全防范主要包括的方面,我们在各入室口、厨房、厕所均安置摄像头,以防入室盗窃、煤气泄漏、水管破裂等。

《数字图像处理》课后作业2015

《数字图像处理》课后作业2015

《数字图像处理》课后作业(2015)第2章2.5一个14mm⨯14mm的CCD摄像机成像芯片有2048⨯2048个像素,将它聚焦到相距0.5m远的一个方形平坦区域。

该摄像机每毫米能分辨多少线对?摄像机配备了一个35mm镜头。

(提示:成像处理模型见教材图2.3,但使用摄像机镜头的焦距替代眼睛的焦距。

)2.10高清电视(HDTV, High Definition TV )使用1080条水平电视线(TV Line)隔行扫描来产生图像(每隔一行在显像管表面画出一条水平线,每两场形成一帧,每场用时1/60秒,此种扫描方式称为1080i,即1080 interlace scan;对应的有1080p,即1080 progressive scan,逐行扫描)。

图像的宽高比是16:9。

水平电视线数(水平行数)决定了图像的垂直分辨率,即一幅图像从上到下由多少条水平线组成;相应的水平分辨率则定义为一幅图像从左到右由多少条垂直线组成,水平分辨率通常正比于图像的宽高比。

一家公司已经设计了一种图像获取系统,该系统由HDTV图像生成数字图像,彩色图像的每个像素都有24比特的灰度分辨率(红、绿、蓝分量各8比特)。

请计算不压缩时存储90分钟的一部HDTV电影所需要的存储容量。

2.22图像相减常用于在产品装配线上检测缺失的元件。

方法是事先存储一幅对应于正确装配的产品图像,称为“金”图像(“golden” image),即模板图像。

然后,在同类型产品的装配过程中,采集每一装配后的产品图像,从中减去上述模板图像。

理想情况下,如果产品装配正确,则两幅图像的差值应为零。

而对于缺失元件的产品,其图像与模板图像在缺失元件区域不同,两幅图像的差值在这些区域就不为零。

在实际应用中,您认为需要满足哪些条件这种方法才可行?第3章3.5在位平面分层中,(a)如果将低阶位平面的一半设为零值,对一幅图像的直方图大体上有何影响?(b)如果将高阶位平面的一半设为零值,对一幅图像的直方图又有何影响?3.6试解释为什么离散直方图均衡化技术一般不能得到平坦的输出直方图。

计算机视觉技术中的图像预处理方法

计算机视觉技术中的图像预处理方法

计算机视觉技术中的图像预处理方法在计算机视觉领域中,图像预处理是一个至关重要的步骤。

它可以帮助我们提高图像的质量、减少图像的噪声、增强图像的细节等,从而为后续的图像分析和处理任务打下良好的基础。

本文将介绍一些常用的图像预处理方法。

图像去噪是图像预处理中最常见的任务之一。

噪声是图像中不需要的、无用的信息,它们可能来自于图像采集过程中的传感器噪声、电磁干扰、信号传输中的干扰等。

为了去除这些噪声,我们可以使用滤波器来平滑图像。

常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。

均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来消除噪声,适用于轻度的噪声;中值滤波器通过计算邻域像素的中值来消除噪声,适用于椒盐噪声等突发噪声;高斯滤波器通过将每个像素的值与周围像素的加权平均值相乘来消除噪声,适用于正态分布的噪声。

图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数,使图像的观感更加清晰和美观。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化。

直方图均衡化通过重新分布图像的像素值,使得图像的亮度分布更加均匀,从而增强图像的对比度和细节。

对比度拉伸是通过重新调整图像的像素值的范围,使得图像的动态范围更广,从而增加图像的对比度。

锐化是通过增加图像的边缘和细节来增强图像的清晰度,常用的锐化方法包括拉普拉斯锐化和边缘增强。

图像缩放是指改变图像的尺寸大小。

在某些场景下,我们需要将图像缩放到固定的尺寸,以便进行后续的图像处理和分析。

常用的图像缩放方法包括最邻近插值、双线性插值和双三次插值。

最邻近插值是指根据邻近的像素点的值来确定新像素点的值,适用于图像放大时的缩放;双线性插值是指根据邻近的四个像素点的值来确定新像素点的值,适用于图像缩小和放大时的缩放;双三次插值是指根据邻近的16个像素点的值来确定新像素点的值,适用于图像缩小时的缩放。

图像配准是指将多幅图像从不同的视角或者不同的传感器中获得的图像进行对齐。

对于配准问题,常用的方法包括特征提取和特征匹配。

图像处理流程

图像处理流程

图像处理流程图像处理是指对图像进行获取、存储、传输、显示和输出等操作的过程。

在图像处理的过程中,需要经历一系列的步骤和流程,以确保最终得到满足需求的图像结果。

本文将介绍图像处理的基本流程,包括图像获取、预处理、特征提取、图像识别和输出等环节。

首先,图像获取是图像处理的第一步,它可以通过相机、扫描仪、传感器等设备获取图像数据。

在图像获取的过程中,需要考虑光照条件、拍摄角度、分辨率等因素,以确保获取到的图像质量良好。

接着,预处理是对获取到的图像进行初步处理,以便为后续的特征提取和识别做准备。

预处理的步骤包括图像去噪、灰度化、边缘检测、图像增强等操作,通过这些处理,可以使图像更加清晰、准确。

然后,特征提取是图像处理的关键步骤之一,它通过提取图像的特征信息,来描述和表征图像的内容。

特征提取的方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等,通过这些方法可以获取到图像的关键特征,为后续的图像识别做准备。

随后,图像识别是基于特征提取的结果,对图像进行识别和分类的过程。

图像识别可以通过机器学习、深度学习、模式识别等方法来实现,通过对图像的特征进行匹配和比对,来识别图像中的目标物体或场景。

最后,输出是图像处理的最后一步,它将经过处理的图像结果输出到显示器、打印机、存储设备等终端设备上。

输出的图像结果需要符合用户的需求和要求,以满足用户的实际应用场景。

综上所述,图像处理流程包括图像获取、预处理、特征提取、图像识别和输出等环节,每个环节都有其特定的处理方法和技术。

通过对图像处理流程的深入理解和掌握,可以更好地应用图像处理技术,满足不同领域的需求,如医学影像、遥感图像、安防监控等领域,为人们的生产和生活带来更多便利和效益。

计算机图像处理与特征提取方法

计算机图像处理与特征提取方法

计算机图像处理与特征提取方法随着计算机科学的不断发展,计算机图像处理成为了一个重要的领域。

图像处理技术可以应用于各种领域,例如医学影像分析、人脸识别、机器视觉等。

而在图像处理的过程中,特征提取是一个关键的步骤,它能够帮助我们从图像中提取出具有代表性的特征信息。

在计算机图像处理中,最常见的特征提取方法是基于灰度图像的方法。

灰度图像是一种只包含黑白两种颜色的图像,通过对图像进行灰度处理,即将彩色图像转化为灰度图像,可以简化图像的复杂性。

在灰度图像中,我们可以通过对图像的像素点进行分析,提取出一些重要的特征信息。

一种常见的特征提取方法是使用滤波器。

滤波器可以对图像进行一系列的变换,通过改变图像的频率、相位、幅度等属性来提取图像的特征。

常用的滤波器有边缘检测滤波器、纹理滤波器、模糊滤波器等。

这些滤波器可以帮助我们提取出图像中的边缘、纹理和轮廓等特征信息。

除了滤波器外,还有一种常见的特征提取方法是使用统计方法。

统计方法可以通过对图像像素的分布进行统计分析,提取出图像中的一些特征信息。

常用的统计方法有直方图、均值、标准差等。

这些统计方法可以帮助我们了解图像中的灰度分布情况、图像的平均亮度和对比度等特征。

除了基于灰度图像的特征提取方法外,还有一种常见的特征提取方法是基于颜色的方法。

颜色特征是图像中的一个重要特征,可以用于识别、分类和检索图像。

在基于颜色的特征提取方法中,常用的方法有色度直方图、颜色矩、颜色量化等。

这些方法可以帮助我们提取出图像中的颜色分布和颜色内容等特征信息。

在图像处理的过程中,特征提取是一个复杂而关键的步骤。

它需要根据具体的应用场景选择适当的特征提取方法,以提取出与问题相关的特征信息。

同时,特征提取还需要考虑到图像的噪声、光照变化等因素对特征提取的影响,以提高特征提取的准确性和稳定性。

总结一下,计算机图像处理与特征提取方法是一个复杂而关键的领域。

在图像处理过程中,特征提取是一个重要的步骤,它可以帮助我们从图像中提取出具有代表性的特征信息。

图像预处理

图像预处理

图像预处理(image preprocessing)对原始资料进行遥感器效应和几何及辐射效应等的应用前期处理。

图像,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。

灰度级变换的定义灰度级变换(点运算)的定义★对于输入图象f(x,y),灰度级变换T将产生一个输出图像g(x,y),且g(x,y)的每一个像素值都是由f(x,y)的对应输入像素点的值决定的,g(x,y)=T(f(x,y))。

★对于原图象f(x,y)和灰度值变换函数T(f(x,y)),由于灰度值总是有限个(如:O~2 5 5),非几何变换可定义为:R=T(r),其LlJ R、r(O.255)。

灰度级变换的实现灰度级变换(点运算)的实现R=T(r)定义了输入像素值与输出像素之间的映射关系,通常通过查表来实现。

灰度级变换实例1、图象求反2、对比度拉伸3、动态范围压缩4、灰度级切片图像的灰度直方图总述灰度直方图(histogram)统计了图象中各个灰度级的象素的个数。

灰度直方图的计算若图象具有L级灰度(通常L=256,即8位灰度级),则大小为m(n的灰度图象f(x,Y)的灰度直方图H[k],k=0…L-1,可按如下步骤计算获得:1)初始化:for(k=O;k<L;k++)H[k]=O;2)统计:for(x=O;x<m;x++)for(y=O;y<n;y++)H[f(x,y)]++;3)规格化:flOr(x=O;x<m;x++)for(y=O;y<n;y++)H[f(x,y)]/=float(m(n);直方图均衡化直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数,它将输入图象Ii(x,y)转换为输出图象Io(x,y),输入图象的直方图为Hi(r),输出图象的直方图为Ho(s),则根据直方图的含义,经过灰度变换后对应的小面积元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr 变换函数f(r)必须满足下列2个条件:★(1)f(r) (O(r(1)是单值函数、且单调增加;★(2)O(f(r) (1,(O(r(1)。

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Step 2: Retrieve Hardware Information In this step, we get several pieces of information that the toolbox needs to uniquely identify the image acquisition device you want to access. The imaqhwinfo function is used to retrieve each item. e.g: dev_info = imaqhwinfo('winvideohot(vid);%get a frame image imshow(frame); stop(vid) Step 7: Clean Up When you finish using your image acquisition objects, you can remove them from memory and clear the MATLAB workspace of the variables associated with these objects. delete(vid) Clear close(gcf)
专题之二:图像获取及图像预处理
•图像获取:利用相机或其它成像设备产生 2D或3D场景的数字图像以及对图像的表示。 •图像预处理:改善图像质量的处理称为图 像预处理,主要是指按需要对图像进行适 当的变换突出其有用的信息,去除或消弱 无用的信息,如改变图像对比度、去除噪 声或强调边缘的处理以及将观测到的不同 图像在同一约束条件下进行校正处理等。
Step 3: Create a Video Input Object In this step we create the video input object that the toolbox uses to represent the connection between MATLAB and an image acquisition device. Using the properties of a video input object, we can control many aspects of the image acquisition process. To create a video input object, we use the videoinput function. e.g: vid = videoinput('winvideo',1,'YUY2_320x240')
Running an Example: % Create video input object. vid = videoinput('winvideo',1,'YUY2_320x240') % Set video input object properties for this application. set(vid,'TriggerRepeat',Inf); vid.FrameGrabInterval = 5; % Set value of a video source object property. vid_src = getselectedsource(vid); preview(vid) figure; % Create a figure window. start(vid) % Start acquiring frames.
Step 5: Configure Object Properties (Optional) After creating the video input object and previewing the video stream, you might want to modify characteristics of the image or other aspects of the acquisition process. You accomplish this by setting the values of image acquisition object properties. This section Describes the types of image acquisition objects used by the toolbox Describes how to view all the properties supported by these objects, with their current values. E.g: get(vid) or get(getselectedsource(vid)) Describes how to set the values of object properties e.g: To implement continuous image acquisition, set(vid,'TriggerRepeat',Inf) To help the application keep up with the incoming video stream while processing data: vid.FrameGrabInterval = 5;
视觉系统开发的软件环境
视觉系统的主要工作是图像采集之后的后期处理,包 括从图像预处理、图像分割、形态学处理、特征提取、目 标识别和3D定位的一系列内容。 本课程涉及的各种算法是基于MATLAB实现的。之所 以选择MATLAB是因为MATLAB可以加速创新与算法开发。 MATLAB是由Math Works公司开发的著名数学软件。世界 上很多科研人员使用MATLAB来缩短数据分析和算法开发 的时间,研发出更加先进的产品和技术。MATLAB 作为科 学计算的基础平台,提供了强大的科学计算能力和丰富的 数据可视化功能,并且还提供了一种易学易用的科学算法 开发语言。目前, MATLAB 产品已经被广泛认可为科学计 算领域内的标准软件工具之一。选择MATLAB的另外一个 原因就是MATLAB的开放性、可扩展性强,能够与 C, C++ 以及 Excel 集成使用。
Basic Image Acquisition Procedure:
This section illustrates the basic steps required to create an image acquisition application by implementing a simple motion detection application. The application detects movement in a scene by performing a pixel-to-pixel comparison in pairs of incoming image frames. If nothing moves in the scene, pixel values remain the same in each frame. When something moves in the image, the application displays the pixels that have changed values.
Basic Image Acquisition Procedure
Step 1: Install Your Image Acquisition Device Step 2: Retrieve Hardware Information Step 3: Create a Video Input Object Step 4: Preview the Video Stream (Optional) Step 5: Configure Object Properties (Optional) Step 6: Acquire Image Data Step 7: Clean Up
Step 4: Preview the Video Stream (Optional) After you create the video input object, MATLAB is able to access the image acquisition device and is ready to acquire data. However, before you begin, you might want to see a preview of the video stream to make sure that the image is satisfactory. For example, you might want to change the position of the camera, change the lighting, correct the focus, or make some other change to your image acquisition setup. The preview function is used to preview the video stream. e.g: preview(vid) closepreview(vid)
Step 6: Acquire Image Data After you create the video input object and configure its properties, you can acquire data. This is typically the core of any image acquisition application, and it involves these steps: Starting the video input object — You start an object by calling the start function. Triggering the acquisition — To acquire data, a video input object must execute a trigger. Bringing data into the MATLAB workspace — The toolbox stores acquired data in a memory buffer, a disk file, or both, depending on the value of the video input object LoggingMode property. To bring multiple frames into the workspace, use the getdata function.
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