图像旋转算法与实现

图像旋转算法与实现
图像旋转算法与实现

好吧,先下个定义,图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度,形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转,自然会有这样一个属性:旋转前和旋转后的点离中心的位置不变. 根据这个属性,我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的,所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w,高为h,(x 0,y 0)为原坐标内的一点,转换坐标后的点为(x 1,y 1)。那么不难得到: x 1 = x 0 - w/2; y 1 = -y 0 + h/2;

在新的坐标系下,假设点(x 0,y 0)距离原点的距离为r,点与原点之间的连线与x 轴的夹角为b,旋转的角度为a,旋转后的点为(x 1,y 1), 如下图所示。

那么有以下结论: x 0=rcosb ;y 0=rsinb

x 1 = rcos(b-a) = rcosbcosa+rsinbsina=x 0cosa+y 0sina ; y 1=rsin(b-a)=rsinbcosa-rcosbsina=-x 0sina+y 0cosa ;

得到了转换后的坐标,我们只需要把这些坐标再转换为原坐标系即可。这里还有一点要注意,旋转后的图像的长和宽会发生变化,因此要计算新图像的长和宽。 以下为源程序:

1 #include "stdafx.h"

2 #include

3 #include

4 #include

5 #include

6 using namespace std; 7

8 #define PI 3.1415926535 9 //角度到弧度转化

10 #define RADIAN(angle) ((angle)*PI/180.0) 11 12 void Rotation(const string& srcFile,const string& desFile,int angle) 13 {

14 BITMAPFILEHEADER bmfHeader; 15 BITMAPINFOHEADER bmiHeader; 16

17 FILE *pFile;

18 if ((pFile = fopen(srcFile.cstr(),"rb")) == NULL) 19 {

20 printf("open bmp file error."); 21 exit(-1); 22 }

23 //读取文件和Bitmap 头信息 24 fseek(pFile,0,SEEKSET);

25 fread(&bmfHeader,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,pFile); 26 fread(&bmiHeader,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,pFile); 27 //先不支持小于16位的位图

28 int bitCount = bmiHeader.biBitCount; 29 if (bitCount < 16)

30 {

31 exit(-1);

32 }

33 int srcW = bmiHeader.biWidth;

34 int srcH = bmiHeader.biHeight;

35 //原图像每一行去除偏移量的字节数

36 int lineSize = bitCount * srcW / 8;

37 //偏移量,windows系统要求每个扫描行按四字节对齐

38 int alignBytes = ((bmiHeader.biWidth * bitCount + 31) & ~31) / 8L

39 - bmiHeader.biWidth * bitCount / 8L;

40 //原图像缓存

41 int srcBufSize = lineSize * srcH;

42 BYTE* srcBuf = new BYTE[srcBufSize];

43 int i,j;

44 //读取文件中数据

45 for (i = 0; i < srcH; i++)

46 {

47 fread(&srcBuf[lineSize * i],lineSize,1,pFile);

48 fseek(pFile,alignBytes,SEEKCUR);

49 }

50 //以图像中心为原点左上角,右上角,左下角和右下角的坐标,用于计算旋转后的图像的宽和高

51 POINT pLT,pRT,pLB,pRB;

52 pLT.x = -srcW/2;pLT.y = srcH/2;

53 pRT.x = srcW/2;pRT.y = srcH/2;

54 pLB.x = -srcW/2;pLB.y = -srcH/2;

55 pRB.x = srcW/2; pRB.y = -srcH/2;

56 //旋转之后的坐标

57 POINT pLTN,pRTN,pLBN,pRBN;

58 double sina = sin(RADIAN(angle));

59 double cosa = cos(RADIAN(angle));

60 pLTN.x = pLT.x*cosa + pLT.y*sina;

61 pLTN.y = -pLT.x*sina + pLT.y*cosa;

62 pRTN.x = pRT.x*cosa + pRT.y*sina;

63 pRTN.y = -pRT.x*sina + pRT.y*cosa;

64 pLBN.x = pLB.x*cosa + pLB.y*sina;

65 pLBN.y = -pLB.x*sina + pLB.y*cosa;

66 pRBN.x = pRB.x*cosa + pRB.y*sina;

67 pRBN.y = -pRB.x*sina + pRB.y*cosa;

68 //旋转后图像宽和高

69 int desWidth = max(abs(pRBN.x - pLTN.x),abs(pRTN.x - pLBN.x));

70 int desHeight = max(abs(pRBN.y - pLTN.y),abs(pRTN.y - pLBN.y));

71 //分配旋转后图像的缓存

72 int desBufSize = ((desWidth * bitCount + 31) / 32) * 4 * desHeight;

73 BYTE *desBuf = new BYTE[desBufSize];

74 //将所有像素都预置为白色

75 memset(desBuf,255,desBufSize);

76 //新图像每一行字节数,带有偏移量

77 int desLineSize = ((desWidth * bitCount + 31) / 32) * 4;

78 //通过新图像的坐标,计算对应的原图像的坐标

79 for (i = 0; i < desHeight; i++)

80 {

81 for (j = 0; j < desWidth; j++)

82 {

83 //转换到以图像为中心的坐标系,并进行逆旋转

84 int tX = (j - desWidth / 2)*cos(RADIAN(360 - angle)) + (-i + desHeight / 2)*sin(RADIAN(360 - angle));

85 int tY = -(j - desWidth / 2)*sin(RADIAN(360 - angle)) + (-i + desHeight / 2)*cos(RADIAN(360 - angle));

86 //如果这个坐标不在原图像内,则不赋值

87 if (tX > srcW / 2 || tX < -srcW / 2 || tY > srcH / 2 ||

tY < -srcH / 2)

88 {

89 continue;

90 }

91 //再转换到原坐标系下

92 int tXN = tX + srcW / 2; int tYN = abs(tY - srcH / 2);

93 //值拷贝

94 memcpy(&desBuf[i * desLineSize + j * bitCount /

8],&srcBuf[tYN * lineSize + tXN * bitCount / 8],3);

95 }

96 }

97

98 //创建目标文件

99 HFILE hfile = lcreat(desFile.cstr(),0);

100 //文件头信息

101 BITMAPFILEHEADER nbmfHeader;

102 nbmfHeader.bfType = 0x4D42;

103 nbmfHeader.bfSize = sizeof(BITMAPFILEHEADER) +

sizeof(BITMAPINFOHEADER)

104 + desWidth * desHeight * bitCount / 8;

105 nbmfHeader.bfReserved1 = 0;

106 nbmfHeader.bfReserved2 = 0;

107 nbmfHeader.bfOffBits = sizeof(BITMAPFILEHEADER) +

sizeof(BITMAPINFOHEADER);

108 //Bitmap头信息

109 BITMAPINFOHEADER bmi;

110 bmi.biSize=sizeof(BITMAPINFOHEADER);

111 bmi.biWidth=desWidth;

112 bmi.biHeight=desHeight;

113 bmi.biPlanes=1;

114 bmi.biBitCount=bitCount;

115 bmi.biCompression=BIRGB;

116 bmi.biSizeImage=0;

117 bmi.biXPelsPerMeter=0;

118 bmi.biYPelsPerMeter=0;

119 bmi.biClrUsed=0;

120 bmi.biClrImportant=0;

121

122 //写入文件头信息

123 lwrite(hfile,(LPCSTR)&nbmfHeader,sizeof(BITMAPFILEHEADER)); 124 //写入Bitmap头信息

125 lwrite(hfile,(LPCSTR)&bmi,sizeof(BITMAPINFOHEADER));

126 //写入图像数据

127 lwrite(hfile,(LPCSTR)desBuf,desBufSize);

128 lclose(hfile);

129 }

130

131 int main(int argc, char* argv[])

132 {

133 FILE *pFile;

134 if ((pFile = fopen("e://t.bmp","rb")) == NULL)

135 {

136 printf("open bmp file error.");

137 return -1;

138 }

139 string srcFile("e://t.bmp");

140 string desFile("e://Rotation.bmp");

141 Rotation(srcFile,desFile,150);

142 system("pause");

143 return 0;

144 }

测试效果如下,旋转前:

旋转后:

图像融合算法概述

图像融合算法概述 摘要:详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词:图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言: 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论

多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合方法综述 摘要:本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块,并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词:多聚焦图像融合;空域;频域;小波变换法;评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系,数据融合可分为:信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支,是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为:“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”,其主要思想是采用一定的方法,把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合,是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像,便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中,其中,像素级的图像融合精度较高,能够提供其他融合方法所不具备的细节信息,多聚焦融合采用了像素级融合方法,它主要分为空域和频域两大块,即: (1)在空域中,主要是基于图像清晰部分的提取,有梯度差分法,分块法等,其优点是速度快、方法简单,不过融合精确度相对较低,边缘吃力粗糙; (2)在频域中,具有代表性的是分辨方法,其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等,多分辨率融合精度比较高,对位置信息的把握较好,不过算法比较复杂,处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数,对其进行处理,它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,

超分辨率算法综述

超分辨率复原技术的发展 The Development of Super2Re solution Re storation from Image Sequence s 1、引言 在图像处理技术中,有一项重要的研究内容称为图像融合。通常的成像系统由于受到成像条件和成像方式的限制,只能从场景中获取部分信息,如何有效地弥 补观测图像上的有限信息量是一个需要解决的问题。图像融合技术的含义就是把相关性和互补性很强的多幅图像上的有用信息综合在一起,产生一幅(或多幅) 携带更多信息的图像,以便能够弥补原始观测图像承载信息的局限性。 (图象融合就是根据需要把相关性和互补性很强的多幅图象上的有用信息综合在一起,以供观察或进一步处理,以弥补原始单源观测图象承载信息的局限性,它是一门综合了传感器、图象处理、信号处理、计算机和人工智能等技术的现代高新技术,于20 世纪70 年代后期形成并发展起来的。由于图象融合具有突出的探测优越性,在国际上已经受到高度重视并取得了相当进展,在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事等方面都取得了明显效益。从图象融合的目标来看,主要可将其归结为增强光谱信息的融合和增强几何信息的融合。增强光谱信息的融合是综合提取多种通道输入图象的信息,形成统一的图象或数据产品供后续处理或指导决策,目前在遥感、医学领域都得到了比较广泛的应用。增强几何信息的融合就是从一序列低分辨率图象重建出更高分辨率的图象(或图象序列) ,以提 高图象的空间分辨率。对图象空间分辨率进行增强的技术也叫超分辨率 (super2resolution) 技术,或亚像元分析技术。本文主要关注超分辨率(SR) 重建技术,对SR 技术中涉及到的相关问题进行描述。) (我们知道,在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降即退化,如 光学系统的像差、大气扰动、运动、离焦和系统噪音,它们会造成图像的模糊和变形。图像复原的目的就是对退化图像进行处理,使其复原成没有退化前的理想图像。按照傅里叶光学的观点,光学成像系统是一个低通滤波器,由于受到光学衍射的影响,其传递函数在由衍射极限分辨率所决定的某个截止频率以上值均为零。显然,普通的图像复原技术如去卷积技术等只能将物体的频率复原到衍射极

图像分割算法研究与实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师:陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:焦晶晶学号:10050644X07 学生姓名:郑晓峰学号:10050644X22 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期:2013年12月16日~2013年12月27日课程设计地点:电子信息科学与技术专业实验室指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1.设计目的: 1、通过本课程设计的学习,学生将复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力; 2、掌握Matlab使用方法,能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理; 3、通过图像处理实践的课程设计,掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): (1)编程实现分水岭算法的图像分割; (2)编程实现区域分裂合并法; (3)对比分析两种分割算法的分割效果; (4)要求每位学生进行查阅相关资料,并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重,写出自己所做的内容。 3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕: 每个同学独立完成自己的任务,每人写一份设计报告,在课程设计论文中写明自己设计的部分,给出设计结果。

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要:介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验,对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像,简要分析比较三种图像融合方式的各自特点,择出本次实验的最佳融合方式。 关键字:遥感影像;图像融合;主成分变换;乘积变换;比值变换;ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同,任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征,而不能反应出全部特征。因此,与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据既具有重要的互补性,也存在冗余性。为了能更准确地识别目标,必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来,利用融合技术,针对性地去除无用信息,消除冗余,大幅度减少数据处理量,提高数据处理效率;同时,必须将海量多源数据中的有用信息集中起来,融合在一起,从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息,进行各种信息特征的互补,发挥各自的优势,充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像,融合方法的选择取决于融合影像的应用,但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的,这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式(主成分变换融合,乘积变换融合,比值变换融合),对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ,SPOT图像,分辨率10米,有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ,SPOT图像,分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中,PCI适合用于影像制图,ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大,ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好,而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系统)集成功能,为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日,鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE,所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本,新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品,就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

图像融合的研究背景和研究意义

图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展,图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器,相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制,任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性,具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来,相互取长补短便可以发挥各自的优势,弥补各自的不足,有可能更全面的反映目标特性,提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围,而且提高了分析精度、应用效果和使用价值,成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础,其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支,图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点,使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用,成为当前重要的信息处理技术,迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义:图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法,把

仪表显示的图像识别算法研究

仪表显示的图像识别算法研究 摘要:随着社会的逐渐发展,人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状,针对目前人们生活中人工读表的弊端,提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据,减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像,就可以利用计算机来进行计算和识别,得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法,包括图像的去噪,二值化分割,边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善,快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后,本文采用数码相机来进行图像的采集,同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统,为未来信息传递智能化提供了基础,对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词:图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And

车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文

Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计(论文)题目名称:车辆牌照图像识别算法研究与实现

车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要:近年来随着国民经济的蓬勃发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此,汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位,本文采用投影法对车牌进行定位;在字符分割方面,本文使用阈值规则进行字符分割;针对车牌图像中数字字符识别的问题,本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后,使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词:车牌定位;字符分割;BP神经网络;车牌识别;VC++

Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy,there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location,the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++

数字图像处理(matlab版)第八章 图像融合算法

第八章图像融合算法 8.1 图像融合技术的发展过程 随着科学的发展和技术的进步,采集图像数据的手段不断完善,出现了各种新的图像获取技术。如今,图像融合方法已经运用于社会的很多领域,像遥感卫星图像,光图像,红外图像,医学图像,尤其是多传感器图像融合应用以来,它已成为计算机视觉,目标识别,机器人以及军事等方面研究的重要方面。

8.2基于小波变换图像融合的基本原理 如果一个图像进行L 层小波分解,我们将得到(3L +1)层子带,其中包括低频的基带和层的高频子带。用代表源图像,记为,设尺度系数和小波函数对应的滤波器系数矩阵分别为,则二维小波分解算法可描述为: j C 3L ,h v d D D D 和(,)f x y 0C ()x Φ()x ΨH G 与11 1 j h j j v j j d j j C HC H D GC H D HC G D GC G +++′ =??′=??′=??′=?j+1(0,1, (1) j J =?(8-1)

小波重构算法为: 基于二维DWT 的融合过程如图1.1所示,ImageA 和 ImageB 代表两幅源图像A 和B ,ImageF 代表融合后的图像,具体步骤如下:(1)图像的预处理: 1h v d j j j j j C H C H G D H H D G G D G ?′′′′=+++(,1, (1) j J J =?(8-2) 图8.1 基于DWT 图像融合过程

①图像滤波 ②图像配准 (2)对ImageA和ImageB进行二维DWT分解,得到图像的低频和高频分量。 (3)根据低频和高频分量的特点,按照各自的融合算法进行融合。 (4)对以上得到的高低频分量,经过小波逆变换重构得到融合图像ImageF。 8.3 融合效果性能评价指标 8.3.1均值和标准差

基于MATLAB的图像融合算法

基于MATLAB的图像融合算法

基于MATLAB的图像融合算法 摘要 图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征,同单一信息源相比,能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差,最大限度的利用各种信息源提供的信息。 图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次,其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息,有利于图像的进一步分析、处理和理解,它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。本文的研究工作是围绕像素级图像融合展开的,针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题,研究了多种像素级图像融合方法。 本论文的主要的研究内容有: 首先介绍了图像信息融合的概念、优势、发展历史和应用领域,并介绍了图像融合的三个层次及常用的空域图像融合方法,空域融合方法有像素平均法、像素最大最小法、像素加权平均法,频域融合方法包括图像的多尺度分解、图像的小波变换、基于小波变换的 图像融合方法。图像的预处理有滤波(邻域平均滤波法、中值滤波法)和图像配准。最后,对于图像融合系统来说,融合图像质量的评价显得特别重要,本文探讨了图像融合质量的评价问题,总结了融合效果的主、客观评价标准,作为本课题性能分析的判断标准。 关键词:图像配准;图像融合;空域融合法;小波变换;评价标准

MATLAB-based image fusion algorithm Abstract The same object gotten from different sensors can be registered spatially by mage fusion. The information advantages or the complements of all the image data can be combined to produce new image data using some fusion algorithms. The new data can describe the optimized information of the studied object. Compared with single information source, the new data can reduce or restrain the ambiguity, the incompleteness, the uncertainty and the error, which may appears in the explanation of the studied object or the environment, and make full use of the information provided by all kinds of resources. Image fusion consists of such three levels as the Pixel level,the feature level and the decision level,among which the Pixel level image fusion can Provide more abundant, accurate and reliable detailed information tha t doesn’t exist on the other levels and It is the most complicated in the whole image fusion techniques and also is the most difficult to implement in the fusion Processing techniques. this dissertation Progresses mainly around the Pixel level image fusion and proposes a variety of Pixel level image fusion techniques according to the key Problems in the Pixel level image fusion techniques. The major research and findings are as follows: First we introduce the concepts,advantages,developments and applications. Three levels of image fusion and image fusion techniques in common use are also reviewed. Airspace Image Fusion such as simple fusion method (pixel average, maximal or minimal pixel selection), Frequency-domain image fusion methods include the multiresolution image fusion techniques based on multi-scale pyramid decomposition, and the image fusion method based on wavelet transform Image Pre-processing like Filter processing (neighborhood average filter, median filtering method) and Image Registration. in the end, evaluation for fusion image is vital to fusion system. This dissertation probes into the image fusion quality assessment and deduces a set of indexes as the criteria to analyze the performances of this discussion. Keywords: Image Registration;Image Fusion;Airspace integration method;Wavelet Transform;Evaluation criteria

ENVI中的融合方法

ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准,才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择,取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有: ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似,下面介绍Brovey变换操作过程。 (1)打开融合的两个文件,将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 (2)选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey),在Select Input RGB对话框中,有两种选择方式:从可用波段列表中和从Display窗口中,前者要求波段必须为无符号8bit。 (3)选择Display窗口中选择RGB,单击OK。 (4) Color Normalized (Brovey)输出面板中,选择重采样方式和输入文件路径及文件名,点击OK输出结果。 对于多光谱影像,ENVI利用以下融合技术: ?Gram-Schmidt ?主成分(PC)变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中,Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性,是一种高保真的遥感影像融合方法;color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM,;Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动,比较适合高分辨率影像,如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似,下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 (1)打开融合的两个文件。

多模态图像融合算法综述

多模态图像融合算法综述 多模态图像融合能最大限度地提取各模态的图像信息,同时减少冗余信息。文章提出一种新的图像融合算法的分类体系,在分析新体系的基础上,阐述了各体系下的代表性算法,论述图像融合的研究背景及研究进展,最后提出了未来趋势的新目标。 标签:图像融合;像素级;特征级;决策级;图像融合算法 引言 不同模态传感器关于同一场景所采集到的图像数据经过相关技术处理相融合的过程称为多模态图像融合,本文站在新的角度,提出一种新的分类体系,同时阐述各体系下的代表性算法,论述图像融合领域的发展现状。 1 图像融合的体系 根据融合的对象,图像融合一般分为三个等级:像素级、特征级及决策级[1]。像素级的处理对象是像素,最简单直接,特征级建立在抽取输入源图像特征的基础上,决策级是对图像信息更高要求的抽象处理,本文在此基础上提出一种不同的的分类体系,即直接融合和间接融合。 1.1 直接图像融合算法 直接图像融合算法分基于像素点和基于特征向量的融合方法,基于像素点的融合主要针对初始图像数据而进行[2],是对各图像像素点信息的综合处理[3]。 1.2 间接图像融合算法类 间接图像融合算法是指对图像进行变换、分解重构或经神经网络处理后,通过逻辑推理来分析多幅图像的信息。 2 直接图像融合算法类 直接图像融合算法分基于像素点和基于特征向量的图像融合算法。 2.1 基于像素点的直接图像融合算法 设待融合图像X、Y,且X(i,j)、Y(i,j)为图像X、图像Y在位置(i,j)的灰度值,则融合后的图像Z(i,j)=x X(i,j)+y Y(i,j),x、y是加权系数且x+y=1。算法简单、融合速度快,但减弱了图像的对比度[4]。 2.2 基于特征向量的直接图像融合算法

基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用汇总

目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)

摘要 边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点,而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度,因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上,利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验,分析了各自的性能和算法特点,比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词:边缘检测;图像处理;MATLAB仿真

引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用,其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能,并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合,并且在实际图像中存在着不同程度的噪声,各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子,边缘检测的传统方法包括Kirsch,Prewitt,Sobel,Roberts,Robins,Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian(LOG)算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较

像素级图像融合

毕业设计(论文)设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名:李桂楠 学号: 2 学院:机电与信息工程学院 专业:自动化 年级2011级 指导教师:孙甲冰

目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)

第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞.................................. 错误!未定义书签。

摘要 近些年,随着科学技术的飞速发展,各种各样的图像传感器出现在人们的视野前,这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现,图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次,而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、

数据隐藏课程设计论文——图像的信息隐藏检测算法和实现

中国科学技术大学继续教育学院课程设计 论文报告 论文题目:图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名:黄琳 学号:TB04202130 专业:计算机科学与技术 指导教师: 日期:2007年1月20日

图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术,并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。 数字图像可分为静止图像和动态图像两种,后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像,但是这些静止图像之间并不是相互孤立的,而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素(Pixel)的集合,相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同,数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛,人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样,依赖于人的视觉系统(Human Visual System,HVS)的不完善性,就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。 信息隐藏与信息加密是不尽相同的,信息加密是隐藏信息的内容,而信息隐藏是隐藏信息的存在性,信息隐藏比信息加密更为安全,因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介 信息隐藏(Information Hiding),也称作数据隐藏(Data Hiding),或称作数字水印(Digital Watermarking)。简单来讲,信息隐藏是指将某一信号(一般称之为签字信号,Signature Signal)嵌入(embedding)另一信号(一般称之为主信号,Host Signal,或称之为掩护媒体,cover-media)的过程,掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体(stegano-media)。这一嵌入过程需要满足下列条件:

基于MATLAB的图像融合算法

基于MATLAB的图像融合算法 摘要 图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征,同单一信息源相比,能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差,最大限度的利用各种信息源提供的信息。 图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次,其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息,有利于图像的进一步分析、处理和理解,它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。本文的研究工作是围绕像素级图像融合展开的,针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题,研究了多种像素级图像融合方法。 本论文的主要的研究内容有: 首先介绍了图像信息融合的概念、优势、发展历史和应用领域,并介绍了图像融合的三个层次及常用的空域图像融合方法,空域融合方法有像素平均法、像素最大最小法、像素加权平均法,频域融合方法包括图像的多尺度分解、图像的小波变换、基于小波变换的图像融合方法。图像的预处理有滤波(邻域平均滤波法、中值滤波法)和图像配准。最后,对于图像融合系统来说,融合图像质量的评价显得特别重要,本文探讨了图像融合质量的评价问题,总结了融合效果的主、客观评价标准,作为本课题性能分析的判断标准。 关键词:图像配准;图像融合;空域融合法;小波变换;评价标准

MATLAB-based image fusion algorithm Abstract The same object gotten from different sensors can be registered spatially by mage fusion. The information advantages or the complements of all the image data can be combined to produce new image data using some fusion algorithms. The new data can describe the optimized information of the studied object. Compared with single information source, the new data can reduce or restrain the ambiguity, the incompleteness, the uncertainty and the error, which may appears in the explanation of the studied object or the environment, and make full use of the information provided by all kinds of resources. Image fusion consists of such three levels as the Pixel level,the feature level and the decision level,among which the Pixel level image fusion can Provide more abundant, accurate and reliable detailed information that doesn’t exist o n the other levels and It is the most complicated in the whole image fusion techniques and also is the most difficult to implement in the fusion Processing techniques. this dissertation Progresses mainly around the Pixel level image fusion and proposes a variety of Pixel level image fusion techniques according to the key Problems in the Pixel level image fusion techniques. The major research and findings are as follows: First we introduce the concepts,advantages,developments and applications. Three levels of image fusion and image fusion techniques in common use are also reviewed. Airspace Image Fusion such as simple fusion method (pixel average, maximal or minimal pixel selection), Frequency-domain image fusion methods include the multiresolution image fusion techniques based on multi-scale pyramid decomposition, and the image fusion method based on wavelet transform Image Pre-processing like Filter processing (neighborhood average filter, median filtering method) and Image Registration. in the end, evaluation for fusion image is vital to fusion system. This dissertation probes into the image fusion quality assessment and deduces a set of indexes as the criteria to analyze the performances of this discussion. Keywords: Image Registration;Image Fusion;Airspace integration method;Wavelet Transform;Evaluation criteria

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