Kirsch算子
医学图像分割方法综述
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被 分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重 点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区 域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通 过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技 术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大 时，能有效分 割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀 很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边 缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割
立体视觉概述_王湘君
电脑知识与技术１概述客观世界是一个三维的空间世界。
用各种观测系统以不同的形式和手段观测客观世界而得来的图象是２Ｄ平面的，尽管其中包含有３Ｄ物体空间信息。
人的视觉系统具有将获取的图象信息转变为立体视图的功能。
立体视觉正是根据这个原理，探求从２Ｄ图象中恢复３Ｄ空间信息的方法，达到从图象认识世界的目的。
立体视觉主要研究如何借助（多图象）成象技术从（多幅）图象里获取场景中物体的距离（深度）信息，兴起于２０世纪６０年代中期［１］。
立体视觉的基本方法是用两个或两个以上的视点去观察同一物体目标，获得在不同视角下的一组图象，然后通过视觉成象原理推算出不同图象中对应象素间的相对位置信息，进而推断物体目标的空间位置。
２立体视觉模块一个完整的立体视觉系统可以划分图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建和后期处理六个模块［１］。
２．１图象采集采集含有立体信息图象的方式很多，主要取决于应用的场合和目的。
通常利用ＣＣＤ摄像器件或ＣＭＯＳ摄像器件并经过预处理获得景物的本征图像。
其基本方式是由不同位置的两台或者一台摄像机（ＣＣＤ）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。
２．２摄象机标定摄象机标定也称为摄像机的校准。
在立体视觉的研究中，通常需要根据摄象机获取的图象信息计算三维空间中的物体几何信息，由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图象中对应点之间的相互关系是由摄象机成象的几何模型决定的。
这些几何模型参数就是摄象机参数。
在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄象机的标定［２］。
因此，摄象机标定是为了确定摄象机的位置、属性参数（内部参数如焦距、镜头失真系数、不确定性图像因子和外部参数如旋转矩阵和平移矢量）和建立成象模型，以便确定空间坐标系中物体点同它在图象平面上象点之间的对应关系。
摄像机标定在获取立体图象时不但要满足应用要求，而且要考虑视点差异、光照条件、摄象机性能以及景物特点等因素的影响，建立一个有效的摄象机模型，这样不仅能够精确地恢复出空间景物的三维信息，还有利于解决立体匹配问题。
图像分割在高压输电线中的应用
图像分割在高压输电线中的应用作者：朱昱林来源：《美与时代·城市版》2012年第08期>摘要：图像分割是将图像里信息提取出来的重要环节，也是图像处理实际应用中的研究热点和难点。
本文重点介绍边缘检测方法，并将Kirsch边缘算子、Sobel算子和Roberts算子应用到高压输电线舞动研究上。
针对舞动监测图像的特点，选取简单背景和复杂背景两种图像，分别在未进行均值滤波和进行均值滤波的条件下用三种算子检测，并将结果图片分析比较，选择适宜的算法，为后续的舞动识别计算打下基础。
关键词：图像分割；边缘检测；Kirsch算子；Roberts算子； Sobel算子；输电线路由于高压输电线视频图像受天气和环境的特殊性，我们要充分考虑所得到的视频图像的有噪性和多变性，边缘检测是最合适的方法。
根据不同的边缘类型而选择不同的边缘检测算子才能对图像进行边缘检测和有效的分割。
常见的边缘检测算子有Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Kirsch算子，拉普拉斯算子等。
架空输电线路运行过程中会因自然条件的作用而发生多种灾害事故，“舞动”就是其中危害较为严重的一种。
由于舞动的幅度很大,持续时间长,易酿成很大危害,轻则相间闪络、损坏地线和导线、金具及部件,重则线路跳闸停电、断线倒塔等严重事故,从而造成重大经济损失[2]。
为了保证电网的安全可靠运行,要求输电线路有足够的力学方面的安全性和可靠性, 同样要求我们对输电线路舞动的监测、预警及防护。
如何对输电线进行监测已经成为一项重要的任务。
本文将输电线路的图像运用图像分割原理，对图像进行图像增强，去噪，边缘提取等操作。
并且以Kirsch算子、Roberts算子和Sobel算子为实例，分析边缘检测算子的应用。
1 基本原理图像处理的关键问题是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解，目标的分解主要根据图像中存在的边缘、纹理、形状、目标表明主方向等图像特征，把图像分解成一系列的目标或区域，这一过程被成为图像分割。
HALCON中的算子大全(中英对照)
功能：停止程序执行。 18.until 功能：继续执行主体，只要条件是不真实的。 19. while 功能：继续执行主体，只要条件是真实的。
Chapter3 :Develop 1.dev_clear_obj 功能：从 HALCON 数据库中删除一个图标。 2. dev_clear_window 功能：清除活动图形窗口。 3. dev_close_inspect_ctrl 功能：关闭一个控制变量的监视窗口。 4. dev_close_window 功能：关闭活动图形窗口。 5. dev_display 功能：在现有图形窗口中显示图像目标。 6. dev_error_var 功能：定义或者不定义一个错误变量。 7. dev_get_preferences 功能：通过设计查询 HDevelop 的参数选择。 8. dev_inspect_ctrl 功能：打开一个窗口来检查一个控制变量。 9. dev_map_par 功能：打开一个对话框来指定显示参数。 10. dev_map_prog 功能：使 HDevelop 的主窗口可视化。 11. dev_map_var 功能：在屏幕上绘制可视化窗口。 12. dev_open_window 功能：打开一个图形窗口。 13. dev_set_check 功能：指定错误处理。 14. dev_set_color 功能：设置一个或更多输出颜色。 15. dev_set_colored 功能：设置混合输出颜色。 16. dev_set_draw 功能：定义区域填充模式。 17. dev_set_line_width 功能：定义区域轮廓输出的线宽。 18. dev_set_lut 功能：设置查询表(lut). 19. dev_set_paint
kirsch算法梯度方向
kirsch算法梯度方向（最新版）目录1.Kirsch 算法简介2.梯度方向的概念3.Kirsch 算法的梯度方向4.Kirsch 算法梯度方向的应用5.总结正文1.Kirsch 算法简介Kirsch 算法是一种求解最优化问题的方法，它结合了梯度下降法和牛顿法的优点，具有较快的收敛速度。
Kirsch 算法是一种二阶收敛算法，这意味着它在每一步迭代中都能够减小目标函数值。
与梯度下降法相比，Kirsch 算法利用了目标函数的二阶导数信息，从而具有更高的收敛速度。
2.梯度方向的概念在求解最优化问题时，我们通常通过计算目标函数的梯度来确定搜索方向。
梯度是目标函数在当前点处的局部最小值方向，沿着梯度方向进行搜索可以保证函数值不断下降。
然而，梯度方向只是近似的最优方向，可能存在一些局部最优解，沿着梯度方向搜索可能会陷入这些局部最优解。
3.Kirsch 算法的梯度方向Kirsch 算法的梯度方向与梯度下降法有所不同。
在 Kirsch 算法中，梯度方向是通过目标函数的二阶导数来确定的。
具体来说，Kirsch 算法利用目标函数的二阶导数来构建一个搜索方向，使得沿该方向搜索时，目标函数下降最快。
这使得 Kirsch 算法具有较快的收敛速度。
4.Kirsch 算法梯度方向的应用Kirsch 算法梯度方向在求解最优化问题中具有广泛的应用。
在实际应用中，我们可以通过 Kirsch 算法来求解各种最优化问题，例如机器学习中的参数优化、图像处理中的去噪等。
利用 Kirsch 算法梯度方向，可以使得求解过程更加高效，从而提高算法的实用性。
5.总结Kirsch 算法是一种求解最优化问题的高效方法，它通过利用目标函数的二阶导数信息来确定搜索方向，具有较快的收敛速度。
Halcon十九类算子汇总
HALCON算子一Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
2.classify_class_gmm通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
3. clear_all_class_gmm清除所有高斯混合模型。
4. clear_class_gmm清除一个高斯混合模型。
5. clear_samples_class_gmm清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10. get_sample_class_gmm从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11. get_sample_num_class_gmm返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12. read_class_gmm从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14. train_class_gmm训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset释放一个数据集的内存。
2. close_all_class_box清除所有分类器。
3. close_class_box清除分类器。
4. create_class_box创建一个新的分类器。
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。
图像增强与边缘检测
数字图像处理作业----第三次1、 什么是图像增强？常见算法有哪些？典型算法的程序实现，其优缺点？结果对比。
1.1图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。
一般情况下，图像增强是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的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程。
图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。
图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。
但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。
传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。
这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
1.2 图像增强的分类及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。
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者抑制(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。
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。
模糊算子在遥感图像特征提取中的应用
Value Engineering0引言对遥感图像特征进行提取是信息处理及提取中的一项关键技术，高精度、快速的遥感图像特征提取以及分类是实现图像处理实际应用的重要前提，遥感图像具有数据量庞大的特点，采用传统的信息提取方法仅仅能够解决信息提取的线性问题，一些方法虽然能够解决信息分类中的非线性问题，但是其技术的复杂度非常高，很难在计算效率上达到相应的要求。
将数据融合的概念充分应用到对遥感图像的特征自动提取过程中，就可以利用数据的冗余和互补特性来有效改善提取特征的性能，因为经典理论中并集与交集的外延法很难得到满意结果，也就是说相应的算子往往不是过于宽松就是过于严格，因此必须对这两种带有对立特征的算子加以折中，才能得到最终的满意结果。
1遥感图像特征提取概述遥感是一种能够远离目标，可以在不同对象目标进行直接接触的条件下，通过平台上所装载的传感器来获取特征信息并对信息进行处理加工、判定、提取和实际应用分析的一项综合性技术，也是目前唯一能够提供全球范围内动态观测数据的手段，利用遥感所提供的数据具有信息客观丰富、覆盖范围广、实时性高的特点，现在已经被广泛应用于气象预报、农作物估产、灾害动态监测、土地的利用规划、资源勘探、环境监测、灾害预报、军事侦察、航天航空等民用及军事领域，对社会经济的发展能够起到重大推动作用，其特征提取是对遥感图像进行自动提取的关键技术，所以，大力开展对遥感图像特征进行提取的研究具有广阔的应用前景和实际意义。
在对遥感的图像进行分类识别工作过程当中，图像的特征提取是其中的重要组成部分，主要分为三大部分，一个是光谱的特征提取，一个是纹理的特征提取，另外一个是形状的特征提取，其中光谱信息能够反映出地物反射过程中电磁波所具有的能量大小，它也是对图像进行目视判断的重要依据，在当前的图像处理及特征提取研究当中，大多利用的就是光谱的特征提取，随着图像分析与解译工作的不断深入以及遥感技术的快速发展，研究者发现单纯利用遥感图像中的光谱特征，渐渐已经不能有效准确地进行计算机的自动识别和分析。
边缘检测原理(内含三种算法)
边缘检测原理的论述摘要数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。
图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。
边缘作为图像的一种基本特征，在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。
目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。
图像边缘提取的手段多种多样，本文主要通过MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测，并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。
阐述了不同算子在进行图像边缘提取的特点，并在此基础上提出利用小波变换来实现静态图像的边缘检测。
【关键字】图像边缘数字图像边缘检测小波变换背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。
图像处理方法有光学方法和电子学方法。
从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。
计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。
(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。
数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。
边缘是图象最基本的特征.边缘检测在计算机视觉、图象分析等应用中起着重要的作用,是图象分析与识别的重要环节,这是因为子图象的边缘包含了用于识别的有用信息.所以边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。
所谓边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域,基元与基元之间。
HALCON算子函数整理5 Filter
HALCON算子函数——Chapter 5 : Filter 5.1 Arithmetic1. abs_image功能：计算一个图像的绝对值（模数）。
2. add_image功能：使两个图像相加。
3. div_image功能：使两个图像相除。
4. invert_image功能：使一个图像反像。
5. max_image功能：按像素计算两个图像的最大值。
6. min_image功能：按像素计算两个图像的最大小值。
7. mult_image功能：使两个图像相乘。
8. scale_image功能：为一个图像的灰度值分级。
9. sqrt_image功能：计算一个图像的平方根。
10. sub_image功能：使两个图像相减。
5.2 Bit1. bit_and功能：输入图像的所有像素的逐位与。
2. bit_lshift功能：图像的所有像素的左移。
3. bit_mask功能：使用位掩码的每个像素的逻辑与。
4. bit_not功能：对像素的所有位求补。
5. bit_or功能：输入图像的所有像素的逐位或。
6. bit_rshift功能：图像的所有像素的右移。
7. bit_slice功能：从像素中提取一位。
8. bit_xor功能：输入图像的所有像素的逐位异或。
5.3 Color1. cfa_to_rgb功能：把一个单通道颜色滤波阵列图像变成RGB图像。
2. gen_principal_comp_trans功能：计算多通道图像的主要部分分析的转换矩阵。
3. linear_trans_color功能：计算多通道图像的颜色值的一个仿射转换。
4. principal_comp功能：计算多通道图像的主要部分。
5. rgb1_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
6. rgb3_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
7. trans_from_rgb功能：把一个图像从RGB颜色空间转变成任意颜色空间。
第7章图像分割1
-1 1
Grad( x,y ) T 其它
-1
1
为了检测边缘点，选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化，则有：
1 g ( x, y ) 0
这样形成了一幅边缘二值图像g(x,y).
特点:仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响。
2）Roberts算子
• 公式：
f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1)
• 模板：
-1
1 1
fx’Leabharlann fy’-1• 特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度
算子略好。
3) Prewitt算子
• 公式 f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1)
1
1
1
• 特点：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响.
4）Sobel算子
• 公式
f x f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)
3 0
3 3
3 3 3
3 0
3 -5
opencv——边缘检测算法（总结）
opencv——边缘检测算法（总结）前⾔耐⼼看完⼀定会有收获的，⼤部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进⾏理解会更有效。
代码⽤opencv4.5.1（c++）版实现⼀、边缘检测算法边缘检测算法是指利⽤灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出⽬标区域。
对铝铸件表⾯进⾏成像后会产⽣⼀些带缺陷的区域，这些区域的灰度值⽐较低，与背景图像相⽐在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产⽣散射所引起的。
因此边缘检测算⼦可以⽤来对特征的提取。
1、⼀阶算⼦⼀种是基于⼀阶微分的算⼦，也称基于搜索的算⼦，⾸先通过⼀阶导数计算边缘强度，然后采⽤梯度的⽅向来对边缘的局部⽅向进⾏寻找，同时根据该⽅向来寻找出局部梯度模的最⼤值，由此定位边缘，如Roberts Cross算⼦，Prewitt算⼦Sobel算⼦，Kirsch算⼦，Canny算⼦，罗盘算⼦等；图像中的边缘区域，像素值会发⽣“跳跃”，对这些像素求导，在其⼀阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算⼦使⽤的原理——极值处就是边缘。
2、⼆阶算⼦另⼀种是基于⼆阶微分的算⼦，也称基于零交叉的算⼦，通过寻找由图像得到的⼆阶导数的过零点来定位检测边缘，如Marr-Hildreth算⼦，Laplacian算⼦，LOG算⼦等。
如果对像素值求⼆阶导数，会发现边缘处的导数值为0。
⼆、⼀阶算⼦分析⼀阶微分算⼦进⾏边缘检测的思路⼤致就是通过指定⼤⼩的核（kernal）（也称为算⼦）与图像进⾏卷积，将得到的梯度进⾏平⽅和或者最⼤值作为新的梯度赋值给对应的像素点，不同的⼀阶微分算⼦主要的不同在于其算⼦即核的元素不同以及核的⼤⼩不⼀样以下是连续函数的⼀阶导数求导公式：因为图像是⼀个⾯，就相当于是灰度值关于x,y两个⽅向的函数，要求某⼀点的导数，则是各个⽅向的偏导数的平⽅和再进⾏开⽅运算。
离散函数的⼀阶导数公式：y'=[y(x0+h)-y(x0-h)]/(2h);这是⼀维函数的⼀阶求导，h是步长，在图像处理中⼀般为1⾸先复习⼀下什么是卷积？卷积就是对应的元素相乘再进⾏累加的过程实例图⽚：1、Roberts算⼦Robert算⼦是⽤于求解对⾓线⽅向的梯度，因为根据算⼦GX和GY的元素设置可以看到，只有对⾓线上的元素⾮零，其本质就是以对⾓线作为差分的⽅向来检测。
医学图像处理期末复习
医学图像处理期末复习----13级信工1班题型：1.填空题 20题（1分/题）2.计算题 2题（5分/题）3.简答题 5题（6分/题）4.程序填空 10题（1分/题）5.程序题 3题（10分/题）一、填空题第一章1.现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的【X 线】并由此产生的成像技术。
2.传统的X线成像得到的是组织或器官的【投影】像。
3.照片上某个像素的亮度反映穿过人体到达胶片的X线的强度，它与人体对X线的吸收量成【反】比。
4.超声成像依据的是【脉冲-回波】技术。
5.超声仪使用的成像物质波源是振动频率在人的听觉范围以外的【机械振动】波。
6.超声成像是用不可见也听不到的超声波能量实现的人体成像，对人体【无】辐射伤害。
7.CT成像是通过检测人体对【X线】吸收量而获得的图像。
8.CT得到人体断层中的所有体素的X线【吸收】系数。
9.CT成像对软组织获得的图像的密度分辨率远【没有】MRI高。
10.核医学成像的特点是能反映人体内各组织器官【功能性（代谢）】的变化。
11.核医学领域广泛使用的影像技术是SPECT和【PET】，这两种成像技术又统称为发射型计算机体层成像（ECT）。
12.核医学成像技术是以【放射性核素】示踪法为基础的。
13.ECT的本质是由在体外测量发自体内的【γ射线】来确定在体内的放射性核素的活度。
14.磁共振成像其本质是一种能级间【跃迁】的量子效应。
15.MRI现象是由于人体中的【原子核】吸收了来自外界的电磁波后产生了共振现象。
16.MRI【无】电磁辐射损伤。
第二章1.联合图像专家组的英文缩写是【JPEG】。
2.单色位图只有黑白两种颜色，一个像素仅占【1】bit。
3.矢量图是用一系列【绘图指令】来表示一幅图。
4.静态图像可分为【矢量】图和位图。
5.BMP也称【位图】格式。
6.真彩色是【RGB】颜色的另一种叫法。
7.【量化】就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值来表示的过程。
摄影测量考试总结
第一章绪论1.摄影测量的三个发展阶段及他们的特点？答：第一阶段：模拟摄影测量特点：使用的影像资料为硬拷贝像片；利用光学机械模拟装置，实现了复杂的摄影测量解算；得到的是模拟产品；摄影测量科技的发展可以说基本上是围绕着十分昂贵的立体测图仪进行的；利用几何反转原理，建立缩小模型；最直观，好理解。
第二阶段;解析摄影测量特点：使用的影像资料为硬拷贝像片；使用的是数字投影方式，用精确的数字解算代替了精度较低的模拟解算；得到的是模拟产品和数字产品；引入了半自动化的机助作业，因此，免除了定向的繁琐过程及测图过程中的许多手工作业方式。
但需要人用手去操纵仪器，同时用眼进行观测。
第三阶段：数字摄影测量特点：使用的影像资料为数字影像或数字化影像；使用的是数字影像方式，用精确的数字解算代替了精度较低的模拟解算；得到的是数字产品和模拟产品；最终是以计算机视觉代替人眼的立体观测，因而它使用的仪器最终将只是计算机及其相应的外部设备。
2.数字摄影测量的定义及主要研究的内容？答：定义一：基于数字影像与摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量的分支学科。
定义二：以数字影像为基础，用计算机分析和处理确定被摄物体的形状、大小、位置及其性质的技术，具有全数字的特点研究的内容：数字影像的获取与处理；定向理论；影像匹配；DEM 自动生成；数字空中三角测量；数字微分纠正；地物识别；数字摄影测量系统3.目前数字摄影测量面临的问题有哪些?答:辐射信息(Radiation Information)；数据量与信息量(Data Volume)；速度与精度；自动化与数字影像匹配(Digital Image Matching）；数字影像解译与理解(Image Understanding)第二章1.什么是数字影像？什么是数字化影像？答:数字影像又称为数字图像，是物体电磁波辐射能量的二位数字阵列表示，是便于计算机处理的图像形式。
数字图像复习
数字图像复习————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:一、名词解释、简答1数字图像处理 2.ＤCT变换ﻩﻩ3.图像增强技术 4.ＲGB图像５.图像平滑ﻩﻩ6.图像锐化ﻩ7．灰度直方图ﻩ８.图像直方图均衡化9.中值滤波ﻩﻩ10.均值滤波ﻩﻩ11.图像复原技术ﻩﻩ12．图像退化ﻩﻩ13．边缘检测ﻩ14.图像分析ﻩﻩ15.图像分割ﻩﻩﻩ1８.图像抖动技术19．基本图像处理系统的组成20.图像锐化与图像平滑的区别与联系21．图像复原与图像增强的区别与联系2２.伪彩色与假彩色有何区别２３图像退化模型?24.图像f(x，ｙ)频域增强的一般过程？ﻩ二、填空、判断＊1.图像数字化过程包括三个步骤: 、和。
2.直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。
３.将连续的图像变换成离散点的操作称为( )。
A、复原B、增强C、采样ﻩD、量化4.判断:同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。
( ）*5.图为量化为2５6级Lｅｎa图像。
导致其出现中间图和右图结果的原因分别为:（ )。
A、量化级数过高/采样点过多Ｂ、量化级数过低／采样点过多C、量化级数过低/采样点过少ﻩＤ、量化级数过高/采样点过少＊．三种基本因素体现颜色(色觉的三个特征量）为亮度、色调、色饱和度。
7.判断:索引图像可以不使用调色板?( 错误）8.纯彩色光的饱和度为1０0% 。
*3.彩色电视调节的三个特征量是亮度、对比度、色度。
18．选择题:在两幅图像之间进行的运算是（ D ）。
Ａ、几何运算 B、点运算ﻩＣ、灰度插值ﻩD、代数运算22.对比度增强、对比度拉伸（或灰度变换)，对图像中的每一个像素值进行计算,从而改变图像的显示效果,这种运算叫点运算。
＊2.从增强的作用域出发，图像增强的两种方法分别为：空间域增强、频率域增强。
*３3．利用题图中那种形状的模板进行中值滤波对目标的影响最小？即该模板在消除噪声的同时造成的误差相对较小。
Kirsch算子
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%读出要处理的图象clearclcclose allbw4=imread('1.bmp');% bw4=imnoise(bw4, 'gaussian', 0, 0.001);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%画出原始图象figure(1)imshow(bw4)title('原始图象') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%提取图象边缘t=1200 ; %设定阈值%colormap(gray(256)); %设定调色板bw5=double(bw4); %把图变为十进制数[m,n]=size(bw5); %得到图像的大小（长和宽）g=zeros(m,n); %定义一个大小为S的零矩阵%利用Sobel算子进行边缘提取for i=2:m-1for j=2:n-1d1=(5*bw5(i-1,j-1)+5*bw5(i-1,j)+5*bw5(i-1,j+1)-3*bw5(i,j-1)-3*bw5(i,j+1)-3*bw5(i+1,j-1)-3*bw5(i+ 1,j)-3*bw5(i+1,j+1))^2; %Sobel算子的dx(垂直梯度)d2=((-3)*bw5(i-1,j-1)+5*bw5(i-1,j)+5*bw5(i-1,j+1)-3*bw5(i,j-1)+5*bw5(i,j+1)-3*bw5(i+1,j-1)-3*bw5( i+1,j)-3*bw5(i+1,j+1))^2; %Sobel算子的dy(水平梯度)d3=((-3)*bw5(i-1,j-1)-3*bw5(i-1,j)+5*bw5(i-1,j+1)-3*bw5(i,j-1)+5*bw5(i,j+1)-3*bw5(i+1,j-1)-3*bw5(i +1,j)+5*bw5(i+1,j+1))^2;d4=((-3)*bw5(i-1,j-1)-3*bw5(i-1,j)-3*bw5(i-1,j+1)-3*bw5(i,j-1)+5*bw5(i,j+1)-3*bw5(i+1,j-1)+5*bw5(i +1,j)+5*bw5(i+1,j+1))^2;d5=((-3)*bw5(i-1,j-1)-3*bw5(i-1,j)-3*bw5(i-1,j+1)-3*bw5(i,j-1)-3*bw5(i,j+1)+5*bw5(i+1,j-1)+5*bw5(i +1,j)+5*bw5(i+1,j+1))^2;d6=((-3)*bw5(i-1,j-1)-3*bw5(i-1,j)-3*bw5(i-1,j+1)+5*bw5(i,j-1)-3*bw5(i,j+1)+5*bw5(i+1,j-1)+5*bw5(i+1,j)-3*bw5(i+1,j+1))^2;d7=(5*bw5(i-1,j-1)-3*bw5(i-1,j)-3*bw5(i-1,j+1)+5*bw5(i,j-1)-3*bw5(i,j+1)+5*bw5(i+1,j-1)-3*bw5(i+ 1,j)-3*bw5(i+1,j+1))^2;d8=(5*bw5(i-1,j-1)+5*bw5(i-1,j)-3*bw5(i-1,j+1)+5*bw5(i,j-1)-3*bw5(i,j+1)-3*bw5(i+1,j-1)-3*bw5(i+ 1,j)-3*bw5(i+1,j+1))^2;g(i,j)=round(sqrt(d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8)); %梯度模取整% max=d1;% if max<d2% max=d2;% end% if max<d3% max=d3;% end% if max<d4% max=d4;% end% if max<d5% max=d5;% end% if max<d6% max=d6;% end% if max<d7% max=d7;% end% if max<d8% max=d8;% end% g(i,j)=max;endendfigure(4)imshow(g,[])for i=1:mfor j=1:nif g(i,j)>tbw5(i,j)=255; %将梯度值与阈值比较，大于T则把图像的灰度变为255，小于T则把图像的灰度变为0elsebw5(i,j)=0;endendend%显示边缘提取后的图象figure(5)imshow(bw5)title('kirsch边缘检测')。
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BOOL Kirsch(BYTE *pData,int Width,int Height)
{//定义实现Kirsch算法的8个模板；
int i,j,s,t,k,max,sum[8];
static a[3][3]={{+5,+5,+5},{-3,0,-3},{-3,-3,-3}};
static a1[3][3]={{-3,+5,+5},{-3,0,+5},{-3,-3,-3}};
static a2[3][3]={{-3,-3,+5},{-3,0,+5},{-3,-3,+5}};
static a3[3][3]={{-3,-3,-3},{-3,0,+5},{-3,+5,+5}};
static a4[3][3]={{-3,-3,-3},{-3,0,-3},{+5,+5,+5}};
BYTE *pData1;
if(pData==NULL)
{
AfxMessageBox("图像数据为空，请读取图像数据!");
return FALSE;
}
pData1=(BYTE*)new char[Width*Height];
if(pData1==NULL)
{
AfxMessageBox("图像缓冲数据区申请失败，请重新申请图像数据缓冲区!");
}
}
//取最大方向的导数；
for(k=0;k<8;k++)
{
max=0;
if(max<sum[k])
max=sum[k];
}
if(max<0)
max=0;
if(max>255)
max=255;
*(pData1+ Width*8*i+j)=max;
}
memcpy(pData,pData1, Width*8*Height);
delete pData1;
return TRUE;
}
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：/ywywcy/archive/2007/07/24/1704576.aspx
static a5[3][3]={{-3,-3,-3},{+5,0,-3},{+5,+5,-3}};
static a6[3][3]={{+5,-3,-3},{+5,0,-3},{+5,-3,-3}};
static a7[3][3]={{+5,+5,-3},{+5,0,-3},{-3,-3,-3}};
for(t=-1;t<2;ts=-1;s<2;s++)
{ sum[1]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a[1+t][1+s];
sum[2]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a1[1+t][1+s]; sum[3]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a2[1+t][1+s]; sum[4]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a3[1+t][1+s]; sum[5]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a4[1+t][1+s]; sum[6]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a5[1+t][1+s]; sum[7]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a6[1+t][1+s]; sum[8]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a7[1+t][1+s];
图像二值化阀值Kirsch算子
Kirsch算子实现起来相对来说稍微麻烦一些，它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算中取最大值作为图像的边缘输出（上述算法中用到的8个模板在下面的实现代码中给出）。为了便于读者理解该算法的实现，这里我们给出实现该算法的函数代码，可以稍加改动应用到自己的项目中去。
return FALSE ;
}
memcpy(pData1,pData, Width*8*Height);
//kirsch算子处理，对每一像素点求取八个方向的导数；；
for(i=1;i<Height-1;i++)
for(j=1;j<Width-1;j++)
{
sum[1]=sum[2]=sum[3]=sum[4]=sum[5]=sum[6]=sum[7]=sum[8]=0;