数字图像处理与识别第6章 运动图像序列分析

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胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
1.7 讨论数字图像处理的主要应用。进一步查找资料,写一篇关于你感兴趣的应用方面 的短文。
答:图像处理的应用几乎渗透科学研究、工程技术和人类社会生活的各个领域。教师可 以分组对学生布置以下 6 个方面的课题,通过阅读参考文献、网络资源等手段写数字图像处 理的主要应用的短文,并安排交流机会。
1.航天和航空技术方面的应用 2.生物医学工程方面的应用 3.通信工程方面的应用 4.工业自动化和机器人视觉方面的应用 5.军事和公安方面的应用 6.生活和娱乐方面的应用
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
1.4 讨论数字图像处理系统 的组成。列举你熟悉的图像处理 系统并分析它们的组成和功能。
选择有意义图标的时间 10919×0.1 = 10918 s
可见随机图像的复杂度是非常高的。
2.2 换一幅图像,重新演算图 2.4 中实际图像量化的运行结果。
解:读者自己寻找图像并运行之。如选择 bonemarr.tif,程序如下:
W = 16;
%窗口的宽度
I = imread('bonemarr.tif');
subplot(131);imshow(I);
S = size(I);
J = I(S(1)/2-W/2:S(1)/2+W/2-1,S(2)/2-W/2:S(2)/2+W/2-1)
%取图像中央的子图像,大小为 W*W
subplot(132);imshow(J);
K = I(2*W:S(1)-W,2*W:S(2)-5*W); %裁剪:上 2W,下 W,左 2W,右 5W

图像分析与识别_课件_6

图像分析与识别_课件_6

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图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
边界长度随着图像光栅分辨率的增加而
增加。
区域面积不受更高分辨率的影响而收敛
于某个限度值。
数字化边界可以用多边形进行任意精确
第 标注算法的输入通常是二值图像或多亮 六 度级别的图像。 章 形 状 多亮度级图像常常用于表示标注的结果, 表 背景用零值表示,区域用它们的非零标 示 与 号表示。 描 述
下面是一个标注分割后图像的算法。
23
算法:4-邻域和8-邻域区域标识
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
全局描述子只能在整个物体的数据可 以用来分析时才可使用; 局部描述子使用物体的部分信息来描 述物体的局部特征,这样局部描述子 可用来描述遮挡物体。
11

图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
5.

数学的和启发式的方法:
一个典型的数学方法是基于傅立叶变 换的形状描述; 一个具有代表性的启发式方法可以是 细长形。 统计的或句法的物体描述。
第四层的图像数据表示是关系模型。 关系模型使我们能更有效地、并且在 更高的抽象层次上处理数据。
4.
6
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
在以下几节中,我们将把讨论限制在二
维形状特征,并且假设物体的描述来自 图像的分割结果。
定义物体的形状其实是非常困难的。
1.
第一层是最底层的表示,称为图标图 像,由含有原始数据的图像组成,原 始数据也就是像素亮度数据的整数矩 阵,往往需要进行预处理;

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。

(完整版)数字图像处理:部分课后习题参考答案

(完整版)数字图像处理:部分课后习题参考答案

第一章1.连续图像中,图像为一个二维平面,(x,y)图像中的任意一点,f(x,y)为图像于(x,y)于处的值。

连续图像中,(x,y)的取值是连续的,f(x,y)也是连续的数字图像中,图像为一个由有限行有限列组成的二维平面,(i,j)为平面中的任意一点,g(i,j)则为图像在(i,j)处的灰度值,数字图像中,(i,j) 的取值是不连续的,只能取整数,对应第i行j列,g(i,j) 也是不连续的,表示图像i行j列处图像灰度值。

联系:数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。

其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次,这三个层次既有联系又有区别,如下图所示。

图像处理的重点是图像之间进行的变换。

尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术,但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础,或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间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。

如果说图像处理是一个从图像到图像的过程,则图像分析是一个从图像到数据的过程。

这里的数据可以是目标特征的测量结果,或是基于测量的符号表示,它们描述了目标的特点和性质。

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。

如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界,那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。

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。

运动图像处理与识别分析

运动图像处理与识别分析

摘要随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展,智能交通系统也得到快速的发展。

智能交通系统利用通信技术、控制技术、传感器技术、运筹学、人工智能和计算机技术的有效集成,其目的在于充分利用现有的道路基础设施资源,改善车、路、人之间的相互作用,提高系统的安全性、高效性与舒适性,从而从整体上提高交通的经济性。

自动交通事件检测系统作为智能交通系统重要的一部分,越来越受到广大学者们的关注。

一个好的自动交通事件检测系统,车辆检测是关键。

随着计算机硬件的发展,利用视频图像对车辆进行检测及跟踪越来越受到人们的关注。

在视频处理中,运动目标的分析技术运用的非常广泛,一般的运动目标分析可以分为运动目标的检测、跟踪和识别,其中最为基础的就是运动目标检测与跟踪,主要研究从一系列图像中提取感兴趣的运动目标区域、分析运动目标特征进行特征匹配与跟踪,估计运动参数等内容。

行为识别是建立在运动目标检测和跟踪基础上的分析技术,主要针对不同的事件,利用计算机语言定义目标行为,在特定的场景中识别行为。

本文以静止的单孔摄像机获取的高速公路交通场景视频作为研究对象,以检测出场景内的运动车辆为目的,对所涉及到的背景提取及自适应更新、阴影检测、车辆分割等关键技术问题进行了较深入的研究和分析,并在这些关键技术研究的基础上实现了一个视频车辆检测系统。

关键词:智能交通系统视频处理车辆检测及跟踪CamShift算法视觉测距AbstractWith the development of computer hardware and computer vision technology, Intelligent Traffic System has made great progress. Intelligent Transportation System(ITS)consists of communication technology,control technology,sensor technology,operational research,artificial intelligence and computer technology.Its aim is to make full use of the available road facilities,improving the security,high efficiency and comfortable of transportation system,and finally achieving the economical system. As an important part of ITS,the automobile incident detection system get more attention from many academicians.Vehicle detection is very important in a good automatic transport incident detection system.As the development of computer hardwre,vehicle detection and tracking based on video image is becoming very popular by step.Analysis technology of moving objects in video processing has been utilized widely nowadays. In general, analysis of moving objects can be classified as detection,tracking, recognition and behavior understanding of moving objects. Detection and tracking of moving objects is the basis of others which pay great attention to such studying contents as extracting regions of interested moving objects from series of images, analyzing character of moving objects in order to match character and track,estimating parameters of movement and so on. Behavior recognition is analysis technology which makes use of computer language to define target behaviors according to different events and recognizes behaviors in specified scenes on the basis of detection and tracking of moving objects.The thesis’s research object is a freeway video image which got from a single CCD camera.It’s aim is to detect the moving vehicle in the video image.This thesis research and analyze the most important problem related to vehichle detection,such as background extraction and update,shadow detection and vehicle segmentation etc.Based on these methods,this paper also realizes a video vehicle detection system .Keywords: Intelligent Transportation System,video processing ,vehichle detection and tracking ,CamShifl algorithm,visual Ranging目录摘要.................................................... 错误!未定义书签。

运动图像处理分析

运动图像处理分析

运动图像处理分析作者:廖颖民来源:《科学与信息化》2019年第35期摘要运动图像处理中的运动估计是将图像序列的每一帧分解成一些互不重叠的块,并假设块内像素的位移量相同,然后对每一块到参考帧某一给定搜索范围内根据相应的匹配规则找出与当前块最相似的块,即匹配块,匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。

视频压缩的时候,只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。

本文对运动图像处理进行了分析。

关键词运动图像;视频编码;运动估计;块匹配引言人们希望看到的是清晰、流畅的视频,而不是模糊、卡顿的。

如何对视频进行优化,一直是人们探索的热点。

在对运动图像视频处理中耗时最多的,就是运动估计这一环节,通常要占到整个过程一半以上的时间。

本文将对图像处理的运动估计进行研究。

1 基于块的运动估计基础运动图像处理中的运动估计及运动补偿由于能有效减少视频序列图像在时间上的相关性,从而在视频压缩编码上得到了广泛使用。

运动估计是通过对物体进行估计来获得物体的运动矢量;而运动补偿是通过运动估计得到的运动矢量,对前一帧中由于运动而产生的位移进行调整,獲得与当前帧较为接近的预测图像帧,再通过残差帧对预测帧补偿,可很好复原当前帧[1]。

2 块运动估计原理运动估计在视频压缩编码及视频图像处理得到普遍使用,其原理是先对每一图像帧分割成一定数量且不重叠的宏块,同时假定这些宏块内的全部像素点具有同等位移量,然后对每个宏块到参考帧的搜索窗口进行搜索,依算法选择的匹配准则搜索出当前块的最佳匹配块,匹配块与当前块所产生的位移量就是所需求的运动矢量。

块匹配运动估计算法中所得到的预测块,与当前块的所有像素点之间的差值构成了残差块。

而块匹配的误差,则是通过预测块与当前块之间的匹配准则函数计算而得到的[2]。

3 块运动估计技术指标块运动估计的效率通常由三个方面表现出来,一是图像的预测质量,二是视频的压缩编码码率之和,三是算法的搜索速度。

运动估计的准确性越高,则预测补偿所获得的图像质量越好,补偿所需的残差越小,从而使得补偿编码所需位数越少,比特率也就越小。

数字图像处理06章04与07章

数字图像处理06章04与07章
u
边、噪音、变化陡峭部分
变化平缓部分
v
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
➢ 低通滤波器 ➢ 高通滤波器 ➢ 带通、带阻滤波器
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
第6章 图像增强
常见的图像中的信息冗余
视觉冗余: 一些信息在一般视觉处理中比其它信
息的相对重要程度要小,这种信息就被称为 视觉冗余。
第6章 图像增强
空间冗余(像素冗余):
由于任何给定的像素值,原理上都可以 通过它的邻居预测到,单个像素携带的信息 相对是小的。
对于一个图像,很多单个像素对视觉的 贡献是冗余的。这是建立在对邻居值预测的 基础上。
原始图像越有规则,各像素之间的相关 性越强,它可能压缩的数据就越多。
时间冗余:
以视频图像为代表,视频图像序列中存在 的关联性产生的信息冗余。
第6章 图像增强
信息熵冗余(编码冗余): 如果一个图像的灰度级编码,使
用了多于实际需要的编码符号,就称该图 像包含了编码冗余。
例:如果用8位表示该图像的像素,我们就说 该图像存在着编码冗余,因为该图像的像素 只有两个灰度,用一位即可表示。
第6章 图像增强
图像编码的分类
图像压缩技术
无损压缩
哈夫曼编码 行程编码 算术编码
有损压缩
有损预测编码 变换编码 其他编码
第6章 图像增强
※ 无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗 余的信息,因此在解压缩时能精确恢复原图像。常 用于要求高的场合。

图像序列分析

图像序列分析

1 图像序列分析1.1 运动估计图像序列时空变化的一个重要起因为运动,包括摄像机运动和场景中的物体运动。

这种三维运动通过投影到图像平面,形成二维运动,常常称为表观运动(apparent motion ),有时也称为光流(optical flow )。

如何从视频序列的图像灰度和颜色信息估计出这个二维运动,即基于图像序列的运动建模和计算,是图像序列分析的重要内容之一。

在视频处理与压缩以及计算机视觉中都有着重要的应用,例如在视频处理中,运动信息广泛用于运动补偿(motion-compensated )采样(制式转换)、滤波(去噪)、复原(去模糊)等。

首先,我们必须确定有关运动估计问题中的三个方面:1. 模型选择:运动的表示及其支撑域(region of support )、观测模型,以及运动边缘与遮挡等建模。

运动表示的核心为运动场的模型参数化,这些模型及其参数的选择往往与应用及场景对象有关2. 估计准则:即运动估计中模型参数的优化准则,其形式多样,如最简单的为关于块的均方误差,更为复杂的包括贝叶斯准则或框架、马尔可夫随机场模型等3. 搜索策略:即优化过程或方法,可以是确定性的或随机的。

最简单的确定性方法有穷举方法和松弛迭代方法,另外还有条件迭代(iterated conditional modes – ICM )和最高置信优先(highest confidence first - HCF )方法;典型的随机方法为模拟退火(simulated annealing – SA )等下面我们按问题的这三个方面进行探讨。

1.1.1 模型选择1.1.1.1 运动的表示考虑一个物体点在三维空间中运动,设其在时刻t 的位置(摄像机坐标系)为X (t )=(X (t ),Y (t ),Z (t ))∈ℜ3,三维运动轨迹为一条四维时空曲线(X (t ),t ),对于任意两个时刻t 和τ的物体点三维位移为D t ,τ(X )= X (τ)- X (t )。

数字图像处理技术的应用7图像分析课件

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)

第6章图像增强60数字图像处理与分析基础国防科技大学

第6章图像增强60数字图像处理与分析基础国防科技大学

6.1.1频域低通滤波
1.ILP:FH(u,v)10,,iiffD D((uu,,vv))D D00;. D(u,v) u2 v2
图6-3理想低通滤波器(a)变换函数透视图;(b)图像方式 显示的滤波器(c)滤波器的剖面图
截止频率与所保留能量的关系
N1N1
ET E(u,v) u0 v0
E (u ,v)R 2(u ,v)I2(u ,v)
10 [ 0 E (u,v)/E T]
uv
图6-4低通滤波器的能量与D0的关系(a)尺寸为500500像素的图像 (b)图像的Fourier谱。叠加的圆环分别具有5、15、30、80、230像 素的半径,分别包含的能量为90.0%、94.6%、96.4%、98.0%、99.55
IHPF的图像处理效果
6.1频域滤波
g (x,y)F 1 { H (u ,v)F (u ,v)}
FFT
H(u,v)
f(x,y)
F(u,v) H(u,v)F(u,v)
FFT-1
G(u,v)
G(x,y)
需保留的频率分量:H(u,v)=1; 需抑制的频率分量:H(u,v)=0。
频域滤波流程
(1)对输入图像进行中心移位变换: 用(-1)x+y乘以原始图像f(x,y);
(a)
(b)
(c)
图6-5 图像6-3(a)经过理想低通滤波器的结果, 对应的半径分别为15、30、80Байду номын сангаас滤去的能量为5.4%、3.6%、2%。
振铃效应
G(u,v)=H(u,v)F(u,v)
g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)
图6-6(a)半径为5的脉冲图像 (b)相应的空间滤波器 (c)空域的5个脉冲(d)滤波结果

第6章 图像的特征分析

第6章 图像的特征分析

4 边界分段
(1)基本概念
A、一个任意集合S(区域)的凸起外缘H是:包 含S 的最小凸起的集合。
B、H-S的差的集合被称为集合S的凸起补集D。
S
S D
S+D=H
(2)分段算法:
给进入和离开凸起补集D的变换点打标记来划分边 界段。 S
(3)优点:不依赖于方向和比例的变化
(4)存在问题 噪音的影响,导致出现零碎的划分。 (5)改进措施 先平滑边界,或用多边形逼近边界,然后再分段。
2)如果误差R小于预先设置的阈值T。去掉中间点, 选新点对与下一相邻点对,重复1);否则,存 储线段的参数,置误差为0,选被存储线段的终 点为起点,重复1)2)。 3)当程序的第一个起点被遇到,程序结束。
R
R < T
B、聚合算法存在的问题:
顶点一般不对应于边界的拐点(如拐角)。因为 新的线段直到超过误差的阈值才开始。
数字图像技术
(Digital Image Processing Technology)
李鹤喜 2009
本课程的主要内容
1、图像的获取 2、图像变换 3、图像的增强与滤波 4、图像的边缘检测 5、图像的分割 6、图像形态学 7、图像的特征提取与分析 8、图像识别与应用 9、计算机视觉初步
第6章 图像的表示一个平面区域结构形状的一种重要方法是 把它削减成图形。这种削减可以通过细化(也称 为抽骨架)算法,获取区域的骨架来实现。 (2)Blum的中轴变换方法(MAT) 设:R是一个区域,B为R的边界点,对于R中 的点p,找p在B上“最近”的邻居。如果p有多于 一个的邻居,称它属于R的中轴(骨架)
序号为4、6、8的形状数举例: 序号4 序号6 序号8
链码:0321 差分:3333 形状:3333

数字图像处理_胡学龙等_第06章_图像复原0702

数字图像处理_胡学龙等_第06章_图像复原0702
(3)预测编码 • 基本原理是
– 利用当前像素与邻近像素的位置关系计算预测信号, 系统所传递的是误差信号,这种差值的概率分布集中 在小数值上,大差值的概率极小,有利于用可变码长 编码以减少传送的信息量。
• 按利用的邻近像素的不同,可以是
• • • • 前值预测 一维预测 二维预测 三维预测等。
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导致图像复原的病态性的原因
• (1)最佳估计问题不一定有解。
–由于图像复原中可能遇到奇异问题;
• (2)逆问题可能存在多个解。
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点扩展函数PSF(Point-spread Function)
• 在退化算子H表示线性和空间不变系统的情况下,输 入图像f(x, y)经退化后的输出为g(x, y):
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第6章 图像复原
内容提要:
6.1 图像退化原因与复原技术分类 6.2 逆滤波复原 6.3 约束复原 6.4 非线性复原方法 6.5 盲图像复原 6.6 几何失真校正 本章小结
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知识要点
– – – – – – – 图像退化的常见原因 图像退化模型 图像退化与图像增强的关系 线性代数复原 非线性复原 几何失真校正 盲图像复原
• 缺点:
– 具体求解的计算量很大,需要根据循环分块矩阵条件进行简化。
– 当H等于0或接近于0时,还原的图像将变得无意义。
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• H(u,v)=0:无法确定F(u,v) • H(u,v)接近0:放大噪声 • 若噪声为零,则采用逆滤波复原法能完全 再现原图像。 • 若噪声存在,而H(u,v)很小或为0时,则噪 声被放大,这意味着退化图像中小噪声的 干扰在H(u,v)较小时,会对逆滤波复原的图 像产生很大的影响,有可能是恢复的图像 和f(x,y)相差很大,甚至面目全非。

数字图像处理课后参考答案

数字图像处理课后参考答案

数字图像处理第一章1.1解释术语(2)数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。

(3)图像处理:是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。

1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。

彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。

1.8基本思路是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。

1.9基本思路是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。

1.10基本思路是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储和实时传输的应用需求。

1.11基本思路是,通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。

1.12基本目的是,找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。

第二章2.1解释下列术语(18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。

(19)灰度分辨率:是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。

(20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,他们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。

数字图像处理第六章

数字图像处理第六章

L 1
平均码长
B

i 0
L 1
i
pi
i
是灰度值为i的编码长度
B 冗余度为 r H 1
编码效率为
H 1 B 1 r
6.3 统计编码方法
6.3.2 霍夫曼编码 Huffman编码是1952年由Huffman提出的一种编码方法。 这种编码方法是根据信源数据符号发生的概率进行编码的。 思想:在信源数据中出现概率越大的符号,编码以后相应 的码长越短;出现概率越小的符号,其码长越长,从而达 到用尽可能少的码符表示信源数据。它在无损变长编码方 法中是最佳的。下面通过实例来说明这种编码方法。 设输入编码为 X x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 ,其频率 分布分别为P(x1)=0.4 ,P(x2)=0.3,P(x3)=0.1,P(x4) =0.1,P(x5)=0.06,P(x6)=0.04。求其最佳霍夫曼编码
图像数据的特点之一是信息量大。海量数据 需要巨大的存储空间。如多媒体中的海量图像数 据,不进行编码压缩处理,一张600M字节的光盘, 能存放20秒左右的640× 480像素的图像,没有 编码压缩多媒体信息保存有多么困难是可想而知 的。 在现代通信中,图像传输已成为重要内容之 一。采用编码压缩技术,减少传输数据量,是提 高通信速度的重要手段。 可见,没有图像编码与压缩技术的发展,大 容量图像信息的存储与传输是难以实现的,多媒 体、信息高速公路等新技术在实际中的应用会遇 到很大困难。
行程编码:4a3b2c1d5e7f (共(8+3)*6=66Bits )
Huffman编码: f=0 e=10 a=110 b=1111 c=11100 d=11101
110110110110111111111111111001110011101101010101000000 00 (共 4*3+3*4+ 2*5+1*5+5*2+7*1=56 bits) 176 66 56

数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业:1.简述数字图像处理的研究内容?答:数字图像处理的主要研究内容,根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面,将这几个方面展开,具体有以下的研究方向:1.图像数字化,2.图像增强,3.图像几何变换,4.图像恢复,5.图像重建,6.图像隐藏,7.图像变换,8.图像编码,9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?答:图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同,图像工程可分为三个层次:图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理,处理的数据量非常大。

图像分析则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。

图像分析处于中层,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描述。

图像理解的重点是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,从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作,基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策,其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时,如果量化级比较小时会出现什么现象?为什么?答:当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时,采用比较低的量化级数,则这类图像会在画面上产生伪轮廓(即原始场景中不存在的轮廓)。

图像的量化等级反映了采样的质量,数字图像的量化级数随图像的内容及处理的目的差别而不同,低的量化级数只满足于处理简单的线条而对于图像,若线条不明显时,则会产生伪轮廓。

数字图像处理技术的应用第6章 图像编码

数字图像处理技术的应用第6章 图像编码

6.2 图像压缩概述
2、平均码字长度:
Assume:
kis第k个码字Ck的长度二进制代码的位数出现的概率pk
码字平均长度R:
M
R= k pk bit
R1
3、编码效率:
H 100%
R
6.2 图像压缩概述
4、冗余度:
r 1 r 可压缩的余地越小
6.2 图像压缩概述
1)数据冗余:将图像信息的描述方式改变之后,压缩 掉这些冗余。
2)主观视觉冗余:忽略一些视觉不太明显的微小差异, 可以进行所谓的“有损”压缩。
6.2 图像压缩概述
图像数字化关键是编码 compression code:在满足一定图像质量前提下,能获得减少数
据量的编码
一.Compression code及分类 研究处理的对象: 数据的物理容量
图像序列(x、y、t)50~200倍
6.2 图像压缩概述
3、从图像的光谱特征出发: 单色image coding; color image coding; 多光谱image coding。
4、从图像的灰度层次上: 多灰度编码; 二值图像code
5、从处理图像的维数出发;
行内coding; 帧内coding; 帧间code。
图像一大特点是数据量大,为其存贮、传输带来困难,需压缩。
eg:电话线传输速率一般为56Kbits/s(波特率) 一幅彩色图像512×512×24bit = 6M bits大小。传一幅图像需2分钟左右。 实时传送:512×512×24bits×25帧/秒=150Mbits/S 如压缩20倍,传一幅图6秒左右,可以接受,实用。 实时,要专用信道(卫星、微波网、专线网等技术)。 另外,大量资料需存贮遥感、故宫、医学CT、MR。
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b0 2 nx1 V1 , nx2 V2 ,...,nxN VN T

2 4 2
2
2

b1 2 ny1 V1 , ny2 V2 ,...,nyN VN T
第6章 运动图像序列分析
第6章 运动图像序列分析
6.1图像序列的概念 6.2运动基础知识 6.3基于光流场的运动分析 6.4基于匹配的运动分析 6.5变形模型技术
6.1 图像序列的概念
6.1.1 图像序列
图像的数学表示
I xi , yi ,tk , l
(i, j=0,1,…,N-1,k=0,1,…,n-1,l=1,2,…,m) 时间图像序列的数学表示
P′
三维物体的实际运动在图像
P
平面上的投影
y
z
S 光源 x
6.3 基于光流场的运动分析
6.3.1 光流的概念
③ 光流场和运动场的关系: 理想情况下二者互相吻合 特殊情况
Barber’s pole
Barber’s pole Motion field
Optical flow
Uniform sphere
血管中心线可以用二维图像点的有序集合 (xi , yi )
表示,需要确定的是连续两帧之间骨架点的运动
速度 ViN
定义函数:
N

ui ui1 2 vi vi1 2 N Vi ni Vi 2
6.2.2 非刚性运动
蛇形体变形
局部变形:如手风琴式的褶皱变形
6.2 运动基础知识
6.2.2 非刚性运动
X射线左心室造影图像序列
6.3 基于光流场的运动分析
6.3.1 光流的概念
① 光流场
Image V Plane
图像中亮度图案的表观运动(apparent
motion)
p′ O pU
② 二维运动场
A1 2 diag nx1 2, nx2 2,..., nxN 2 T
2 2 2 4 2


A2 2 diag ny1 2, ny2 2,..., nyN 2 T
T

. .. ... .. .
{I xi , yi ,t0 ,, I xi , yi ,t1,,..., I xi , yi ,tk , ,..., I xi , yi ,tn1, } (i, j=0,1,…,N-1)
运动图像序列——LCA血管造影序列
6.1 图像序列的概念
6.1.2 运动图像序列分析
6.2.2 非刚性运动
尖化

X Y

fx (z)x f y (z)y
Z z
弯曲

X x
Y

cos

y

1 kb


1 kb
Z

sin

y

1 kb

弯曲角 kb z(180 )
弯曲参数:kb
6.2 运动基础知识
从二维图像序列中检测目标运动,提取运 动参数,分析运动规律。
光流法(optical flow) 匹配法(match) 变形模型(deformable model)
6.2 运动基础知识
6.2.1 刚性运动
物体作刚性运动时,其形状和大小都保持 不变。任何刚性运动都可以分解为平移和旋转:
X Y Z T R x y zT T
运动场不为零 光流场为零
光流场不为零 运动场为零
6.3 基于光流场的运动分析
6.3.2 光流约束方程
Ixu I yv It 0
u dx dt v dy dt 光流 V (u,v)
I x I x I y I y I t I t
6.3 基于光流场的运动分析
i2
i 1
令 ui 0 and vi 0 得到方程组

A1 A0
A0 A2

u v



b0 b1

u u1,u2 ,...,uN T v v1,v2 ,...,vN T
A0 2 diag nx1 ny1, nx2 ny 2 ,...,nxN ny N T
Traffic tracking
Tracking ball
6.2 运动基础知识
6.2.2 非刚性运动
物体发生非刚性运动时,除了可能发生 位置的改变之外,还会发生形状的变化。可 以采用平移向量和仿射矩阵来描述:
X Y Z T A x y zT T
T tx ty tz T
T tx ty tz T
R Rz Ry Rx
cos sin 0cos 0 sin 1 0
0
sin
cos
0

0
1
0
0
cos
sin


0
0 1sin 0 cos 0 sin cos
孔径问题(Aperture Problem):
根据OFCE仅能求出光流 V (u,v) 在灰度梯度 (Ix, Iy)方向的分量 V It I x2 I y2
6.3 基于光流场的运动分析
6.3.3 如何计算光流——附加约束条件
最经典的约束——全局平滑约束
同一物体上相邻点的速度是相似的,那么
A RD
6.2 运动基础知识
6.2.2 非刚性运动
膨胀/收缩
X axx Y ay y Z az z
沿z轴的扭转
Z
Z
K z X x cos y sin Y x sin y cos
Z z
Y
X
X
Y
6.2 运动基础知识
其投影到图像上的光流变化也是平滑的。

6.3 基于光流场的运动分析
6.3.3 如何计算光流
例子——X射线血管造影图像序列中冠状动脉血管的 运动估计
6.3 基于光流场的运动分析
6.3.3 如何计算光流
step1: 提取中心线—减少计算量
step2: 计算中心线上点的光流,将整体平
滑性约束应用于中心线
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