万方数据
第３期王勇，等：基于图像清晰度的快速自动聚焦算法?３７１?
ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ—ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ，ｓｔｅｐ＋＋；
／
（２）若Ｎ（Ａ）与Ｎ（Ａ一。）相差较大，表明以上一次的步长
搜索对调焦效果的影响较大，搜索已经进入了聚焦点附近区域，
则保持聚焦搜索方向不变，减小搜索步长｝即
ｉｆＮ（Ａ。）＞Ｎ（ＡＨ），ａｎｄ坐等掣半生＞ｃ，ｔｈｅｎ
（ａ）模糊图像的梯度直方图
（ｂ）清晰图像的梯度直方图
图１图像的梯度直方图
１．２聚焦评价函数和峰值搜索算法
由于图像中多个目标物距不同，加之图像曝光度不够时产生的大量噪声或图像中包含高亮目标等因素的影响，直接对整
幅图像运用聚焦判据，很容易出现误聚焦。考虑到图像中心区域‘”５３通常为有用或感兴趣区域，图像聚焦窗口选取如图２所示，中心区域由窗口Ａ、Ｂ组成，其中Ａ包含Ｂ，窗口大小可根据实际情况进行调整。我们对聚焦窗口采用阈值梯度与图像边缘点判据并结合改进的Ｔｅｎｅｎｇｒａｄ聚焦评价函数的方法，不仅较好地解决了由噪声和高亮目标的影响，而且图像中心区域计算量不大，保证了聚焦实时性。改进的聚焦评价函数可表示为：
Ｇ（ｘ，ｙ）＝［晓（ｚ，ｙ）＋ｑ（ｚ，ｙ）］“２，Ｇ（ｘ，ｙ）≥Ｔ（１）
ＦＴⅫｄ＝≥：≥：Ｇ（ｘ，ｙ），Ｍ≤Ｇ（ｘ，ｊ，）≤Ｎ（２）
￡，
式（１）中，Ｔ为判断（ｚ，ｙ）是否为边缘点的阈值，Ｑ（ｚ，ｙ），ｑ（ｚ，ｙ）分别是图像每个像素灰度ｆ（ｘ，ｙ）与ｓｏｂｅｌ边缘算子的卷积Ｉ式（２）中，Ｎ、Ｍ分别为１．１中梯度阈值处理的上、下门限。为了方便可以取Ｔ＝Ｍ。
图２聚焦窗口选取
调焦搜索过程ｒ５－７］采用自适应变步长登山搜索算法，在离焦较远的位置采用图像边缘点判据和大步长进行快速粗调，而在焦点附近由改进的Ｔｅｎｅｎｇｒａｄ函数精确细调。具体步骤如下：首先。采用式（１）计算序列图像相邻两帧图像窗口区域Ａ中各点像素的Ｇ（ｘ，ｙ），比较满足阈值条件的边缘点数目。设当前图像ｉ区域Ａ的边缘点数目为Ｎ（Ａ），前一帧图像ｆ一１区域Ａ的边缘点数目为Ｎ（Ａ一），Ｃ为［ｏ，１］内给定的常数，则：（１）若Ｎ（Ａｆ）与Ｎ（Ａ。）相差不大，表明以上一次的步长进行搜索对调焦效果的影响不大，则保持聚焦搜索方向不变，可增大调焦步长，即
ｉｆＮ（Ａｆ）＞Ｎ（Ａ。～１），ａｎｄ—Ｎ—（Ａ弋ｉ）万－－ｒＮ—（ｒＡｉ－１）＜ｃ，ｔｈｅｎ硪ｒｅｃｔｉｏｎ一硪ｒｅｃｔｉｏｎ，ｓｔｅｐ一一Ｉ
（３）若Ｎ（Ａｉ）与Ｎ（Ａ一。）相比明显减少，则说明聚焦峰值已出现，应改变搜索方向，进入精确细调聚焦。
ｉｆＮ（Ａ。）＜Ｎ（Ａｐｌ），ｔｈｅｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎ—ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ＊（一１），ｓｔｅｐ————ｌ
接下来，采用式（２）所示的聚焦评价函数对相邻两帧采样图像区域Ｂ进行分析，每次过峰值之后，调整步长减为原来的一半，直至最后准确聚焦。设当前图像ｉ区域Ｂ的聚焦评价值为ｂ－Ｖ（Ｂｉ），前一帧图像ｉ一１区域Ｂ的聚焦评价值为Ｆ矿（Ｂ。－），则
（４）ｉｆⅣ（Ｂｉ）＞ＦＶ（Ｂｉ－１），ｔｈｅｎｄ／ｒｅｃｔｉｏｎ＝旅ｒｅｃｔｉｏｎ；
（５）ｉｆＦＶ（Ｂ，）＜Ｆｉｒ（Ｂ，１），ｔｈｅｎｄ／ｒｅｃｔｉｏｎ—ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ＊（一１），ｘｔｅｐ—ｓｔｅｐ／２；
（６）重复步骤（４）～（５），当聚焦搜索方向改变次数达到３次时，聚焦结束。
２实验结果与讨论
我们选取了大小为５７６×７０４的序列场景作为实验图像。图３（ａ）为场景的模糊图像。实验中，选取区域Ａ、区域Ｂ长宽分别是原始图像的２／３和１／３，常系数Ｃ取０．０８～Ｏ．１，梯度阈值门限取Ｍ一１５，Ｎ一４０。分析结果表明，由于图像背景较为复杂，左边区域包含大量细节，高频成分较多，右上区域含有高亮日光灯，受上述因素的影响常用聚焦评价函数如ＳＭＤ、Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子、Ｖａｒｉａｎｃｅ的聚焦曲线呈局部多蜂特性，已无法正确聚焦，图３（ｂ）为误聚焦图像。图３（ｃ）为文中所述方法得到聚焦图像，与实际聚焦情况吻合。图３（ｄ）为几种聚焦算法的归一化聚焦曲线，横轴表示电机位置，纵轴为聚焦函数归一化值。图中可以看出，ＴｅｎｅｎＧｒａｄ函数、Ｖｏｌｌａｔｈ４函数虽计算量较大，但聚焦基本准确；ＡＣＭ和改进聚焦算法都能准确聚焦，而后者单峰特性更明显，显然在聚焦灵敏度上更优。
（ａ）模糊图像Ｃｏ）误聚焦图像（ｃ）聚焦图像
６０８０ｌ∞
（ｄ）聚焦曲线
图３聚焦算法实验结果
中华测控网
ｃｈｉｎａｒｎｃａ．ＣＯｍ 万方数据
万方数据
基于图像清晰度的快速自动聚焦算法
作者：王勇， 王典洪， Wang Yong， Wang Dianhong
作者单位：中国地质大学机电学院,湖北,武汉,430074
刊名：
计算机测量与控制
英文刊名：COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
年，卷(期)：2008，16(3)
被引用次数：1次
参考文献(7条)
1.Yao Y.Abidi B.Doggaz N Evaluation of sharpness measures and search algorithms for the auto-focusing of high magnification images 2006
2.原育凯光学系统的自动调焦方法[期刊论文]-红外 2004(06)
3.朱孔凤.姜威一种新的图像清晰度评价函数[期刊论文]-红外与激光工程 2005(04)
4.Li F.Jin H A Fast Atuo-focusing method for digital still camera 2005
5.He J.Rongzhen Zhou RZ Modified fast climbing search auto-fo-CUS algorithm with adaptive step size searching technique for digital camera 2003(02)
6.方以.郑崇勋显微镜自动聚焦算法的研究[期刊论文]-仪器仪表学报 2005(12)
7.梁耀.曹剑中测量电视的自动调焦系统实现[期刊论文]-航空计算技术 2005(03)
相似文献(10条)
1.会议论文韩柯.蒋雪梅.冯荃.朱秀昌多物距下基于自适应评价函数的自动聚焦方法2008
当求解清晰度评价函数时,基于差分算子的清晰度评价函数具有较小的计算复杂度,但当图象远离聚焦状态时,该清晰度评价函数对图象清晰度的变化不够敏感,而此时基于高频分量的清晰度评价函数具有一定的敏感性,但有较高的计算复杂度,为此该文提出了自适应评价函数的方法.当图象远离聚焦状态时,采用高频分量方法作为评价函数;当图象接近聚焦状态时,自动转换成基于差分算了的评价函数.实验结果表明,该方法在准确自动聚焦的前提下,可有效地降低计算复杂度,节省自动聚焦的时间.
2.期刊论文高赞.姜威.朱孔凤.王超.GAO Zan.JIANG Wei.ZHU Kong-feng.WANG Chao基于Roberts梯度的自动聚焦
算法-红外与激光工程2006,35(1)
如何快速有效地实现聚焦一直是图像测量中的焦点,其中图像自动聚焦评价函数的选择是关键问题.在比较、研究图像聚焦评价函数和边缘检测的基础上,提出了将Roberts梯度算子作为聚焦评价函数引入自动聚焦之中,同时为了消除噪声的影响,仔细研究阈值问题,并引入了一个阈值参数.经过大量的仿真实验,画出了几种自动聚焦算法的聚焦图形,并进行了详细的比较分析.结果表明,引入参数的Roberts算子具有无偏性好、单峰性强、灵敏度高等特点,该算子比其他评价函数更为准确、稳定、可靠.
3.学位论文高赞自动聚焦评价函数的精确度和稳定性研究2007
自动聚焦技术是机器人视觉、数字视频系统中的关键技术，同时自动聚焦也是图像获取中的必不可少的核心技术，该技术现已广泛应用于照相机、摄像机、显微镜、扫描仪等各种精密仪器中。随着科学技术的飞速发展，人们对自动聚焦技术也越来越重视。围绕自动聚焦的问题，国内外学者已经做了大量的研究，但是传统的自动聚焦算法仍然存在许多问题，如自动聚焦算法的精确度、稳定性以及抗噪声性能等方面仍然有待进一步的提高。理想的清晰度评价函数应该具有无偏性、单峰性、能反映离焦的极性、对于不同对比度的图像要具有很好的聚焦稳定性，同时对于受到一定噪声污染的图像也能够精确的聚焦，具有较好的抗噪声性能。
本文首先在傅里叶光学理论的基础上，分别给出了点扩散函数和光学传递函数，并分析了光学成像系统中数字图像清晰的机理，为以后算法的提出打下坚实的理论基础，然后对现有的数字图像处理自动聚焦算法进行了深入研究，找出它们的不足，并且提出了相应的解决方案。
通过光学传递函数分析，离焦成像时镜头可以等效为低通滤波器，图像高频能量损失。在深入研究了各种图像梯度的分布情况后发现，边缘像素在图像中具有以下特点：①边缘像素相对其它非边缘点具有较高的梯度值；②边缘点的数量相对整幅图像的像素数具有较小的比例，一般不超过2﹪。这样的话就可以用一定的阈值去除非边缘像素的影响，使评价函数的具有更好的精确度，更准确的判断聚焦图像。因此本文提出了基于Robert梯度的自动聚焦算法(RGA)作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数，并且建立了上述评价函数的数学模型。
同时，在研究中还发现经典的聚焦算法对噪声非常敏感，经典的算法在没有噪声时，算法的灵敏度和单峰性可能还不错，但是一旦受到噪声的影响，算法很可能就会失效。由于经典的自动聚焦算法都是在原始图像或者经过一些滤波处理后的图像上进行运算的，滤波虽然可以去除一部分噪声，但是这些算法对噪声还是很敏感。为了解决聚焦函数对噪声敏感问题，提出了一种自适应的自动聚焦算法(ADPA)。
另外，在研究经典的基于梯度的自动聚焦评价函数时发现，这些经典的基于梯度的自动聚焦算法存在一些问题。首先，这些算法在计算梯度的时候，仅仅计算了一个或者二个方向上的梯度，但是，不同的图像它的梯度方向也不一样，实际的梯度方向可能与算法指定的梯度方向不一样；另外，图像经常也会受到噪声的污染，这样就存在一定的误差。为了解决以上问题，提出了一种基于最大梯度和阈值的自动聚焦算法(MGT)。
通过大量的计算机仿真试验结果表明，与以往的图像灰度方差、图像灰度梯度模和、图像灰度差的绝对值之和等评价函数相比，RGA给出的评价函数无偏性好、单峰性强，信噪比高，计算量小，在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点。ADPA和MGT对于不同的对比度和受到噪声污染的图像也具有很好的聚焦性能，具有很好的抗噪声性能和稳定性。
综上所述，本文提出的基于．Robert梯度的自动聚焦的方法、一种自适应的自动聚焦和基于最大梯度和阈值的自动聚焦都是非常有效的自动聚焦算法。
4.期刊论文姜志国.韩冬兵.袁天云.赵宇.谢凤英.陈进基于全自动控制显微镜的自动聚焦算法研究-中国图象图
形学报A辑2004,9(4)
图像自动聚焦评价函数的选择是全自动控制显微镜无源方式自动聚焦系统的关键问题.对几种主要的图像聚焦评价函数(灰度方差算子、灰度梯度算
子、能量谱方法等)进行了比较、研究,并在此基础上首次将改进的Laplacian算子作为聚焦评价函数引入自动聚焦之中,同时为了消除噪声的影响,引入了步长和阈值两个参数.实验结果表明,改进的Laplacian算子比其他评价函数更为准确、稳定和可靠,该算法已成功应用于显微镜自动调焦系统中.
5.期刊论文陈涉.孟永宏.靳刚.Chen She.Meng Yonghong.Jin Gang椭偏光学显微成像系统聚焦评价函数的研究-
光学学报2005,25(7)
自动聚焦技术在椭偏光学显微成像系统中是一项关键的技术.利用几种常用聚焦评价函数作为研究手段研究了这一过程.实验中采用硅基底表面人血纤维蛋白膜层和多元蛋白质芯片样品作为研究对象,研究了几种函数在自动聚焦过程中函数值的变化,以及噪音、样品区域选择对聚焦效果的影响.实验验证拉普拉斯评价函数和Sobel评价函数可以满足系统的要求;采用多幅图像平均的方法可以有效降低噪音,当平均次数达到9次以上,系统噪音的影响就可以被降至有效评价的程度;沿同一锐边,选择不同的调焦区域,对聚焦过程基本没有影响;利用评价函数在实验中确定了倾斜平面成像的最佳聚焦平面,并与理论像平面吻合.实验证明利用聚焦评价函数可以成功实现自动聚焦技术在椭偏光学显微成像系统中的应用.
6.学位论文张乐自动聚焦系统精确性和实时性的研究2008
自动聚焦是数字图像处理中的一项关键技术。随着相机、摄像机等数码产品的流行，电子扫描仪、医学显微镜等精密仪器的发展，以及卫星导航、计算机视觉等高端技术的需要，自动聚焦技术已经越来越受到重视。
自动聚焦技术的主要原理如下：首先，利用成像设备取得待聚焦场景的一系列不同聚焦程度的图像，进行模拟-数字信号转换后，将图像序列传送到计算机中去。第二，计算机通过特定的聚焦评价函数计算该图像序列的聚焦程度评价值，按照极点搜索算法对这一系列评价值进行排序。第三，聚焦评价函数的特性说明图像序列中评价函数值最高的那幅图像的聚焦程度最高，成像设备拍摄并保存该图像。
因此，自动聚焦的过程主要包括三个模块：聚焦区域选择，聚焦评价函数，极点搜索算法。聚焦区域选择模块是选择对图像的哪些部分做聚焦评价。理论上，对整个图像上的所有像素(即整幅图像)做评价是最精确的。但是考虑到某些图像具有很高的像素值，所有像素都参与计算非常浪费时间，仅考虑对视觉效果起主要作用的像素即可，这就是聚焦区域选择模块所关心的问题。聚焦评价函数模块，旨在评价图像的聚焦或离焦程度，为成像设备控制镜头提供参考依据。因此，聚焦处的评价函数值与离焦处的评价函数值的区别越明显，成像设备找到聚焦点的成功率越高，聚焦效果越好。爬山搜索算法模块的目的是快速准确的为一系列评价函数值排序，并找到该序列中的最大值(即聚焦点的评价函数值)，其性能直接影响到聚焦的速度和准确性。 在聚焦区域选择方面，传统的算法有一个隐含的前提，即几乎所有的主体景物都位于图像中心。因此，传统算法对主体景物偏移中心的情况不具有自适应性。本文沿袭非均匀采样的思想，提出一种基于图像灰度、梯度和边缘一阶矩的聚焦区域选择算法，尽可能选择主体景物作为聚焦区域。无论主体景物位于图像的哪个部分，聚焦区域都能主动追踪。算法具有自适应性，聚焦精确度得到了很大提高。
在聚焦评价函数方面，本文提出了一种具有良好的抗噪声性能的高频分量自动聚焦评价函数。该函数通过小波变换提取高频分量，根据信号各个子带的小波系数具有一定的相关性，而噪声信号不具有这样的相关性这一特点，设定高频子带阈值。认为高于阈值的系数是有效信号的贡献，而低于该阈值的系数是噪声的贡献，以此大致分离图像信号与噪声信号，进而滤除噪声。
对以上区域选择算法和评价函数进行计算机仿真实验以及在课题组白搭建的自动聚焦算法验证平台上验证，证明提出的区域选择算法具有较高的主体景物覆盖率和较快的聚焦速度；提出的评价函数单峰性好、灵敏度高，特别是在抗噪声性能方面有很大提高。平台验证过程中采集到的数据在论文中以表格进行了总结。
7.期刊论文祝良荣.邹华东.王选择.陶文勇.石小利.Zhu Liangrong.Zou Huadong.Wang Xuanze.Tao Wenyong.Shi
Xiaoli快速自动聚焦算法在影像精密测高中的应用-计算机测量与控制2009,17(9)
快速、有效地实现聚焦是图像法测高的焦点,选择合适的焦点评价函数和设计高效的图像自动聚焦算法是其中的关键问题.在比较研究图像评价函数的基础上,选择灰度方差作为焦点评价函数,研究了一种粗略试探和微步距精确搜索相结合的自动聚焦算法,并分析了影像聚焦精度和速度的影响因素.该聚焦算法应用于自动影像测量仪,通过对各种材质的表面在变倍镜头的不同倍率下做聚焦和测高试验,获得结果并进行了详细的比较分析.结果表明,该算法稳定、可靠、高效,测量结果精确.
8.期刊论文张文爱.李逢磊.程永强.ZHANG Wen Ai.LI Feng Lei.CHENG Yong Qiang基于FPGA的步进电机驱动及自
动聚焦的实现-电子技术应用2008,34(5)
基于Xilinx公司的Spartan-IIE系列FPGA XC2S300E-6-PQ208C完成了一种聚焦马达驱动及自动聚焦的完整设计.该设计接收CCD图像传感器套件输出的图像信号,采用一种改进的灰度差分法作为聚焦评价函数,即将一场图像的所有像素的亮度值与周围像素的亮度值差的绝对值的和作为聚焦评价函数,根据相邻同场的聚焦评价函数的比较结果,配合相应的搜索策略来控制步进电机的转动方向,实现图像的自动聚焦.实际实现的聚焦效果优于改进前的聚焦算法.
9.学位论文任四刚图像式自动聚焦系统及其测量技术的研究2002
随着科学技术的飞速发展，数字成像系统中的精确自动聚焦及其测量问题受到人们的普遍关注，自动聚焦及其测量技术的应用显得越来越重要，这对进一步提高测量精度，测量速度及自动化程度，减轻操作人员的劳动强度具有重要的现实意义。
本论文根据目前国内外现状和发展水平，针对自动聚焦和端面跳动测量的关键点和难点，在普通光学仪器的基础上提出了一种基于CCD图像处理技术的图像式自动聚焦及其测量系统，该系统具有速度快、精度高、动态范围大、体积小等优点，实现了快速、精确、大范围的自动聚焦和对工件端面跳动进行非接触、在线测量的要求。聚焦范围可达几十上百毫米，聚焦时间为5秒钟，重复精度为7μm。
在自动聚焦过程中，本论文采用了图像的灰度差分的平方和作为焦距评价函数，解决了自动聚焦过程中是否正确聚焦的判断问题；提出了一种行之有效的基于阈值和曲线拟合的自动聚焦搜索方式，使聚焦速度和精度都得到了很大的提高。对由于光照不均以及安装等存在的系统线性误差，采用最小二乘法线性拟合加以消除；对由于图像采集、传输、量化过程中产生的热电子噪声，利用了邻域平均和加权中值滤波方法来有效地减小。减小系统误差，是进一步提高自动聚焦测量系统的灵敏度和可靠性的保证。
该系统在工件端面跳动测量过程中，采用了基于可分性的最大类间方差法和形态学边缘提取以及基于边界分割的Marr算法，使图像分割和边缘提取的准确性得到了很大的提高；用压缩矩形的最小二乘法拟合工件端面图像的边缘以及用DFT变换对工件端面的跳动量进行测量，使端面跳动测量的准确性得到了很大的提高。
10.期刊论文韩柯.朱秀昌.冯荃.HAN Ke.ZHU Xiu-chang.FENG Quan不同物距下的自动聚焦方法研究-南京邮电大
学学报（自然科学版）2007,27(6)
目前对不同物距情况下的自动聚焦问题研究较少,为此提出了解决这一问题的自动聚焦方法.首先分析了不同物距的多个物体之间的成像关系和在不同物距情况下的图像清晰度评价函数的性质,然后提出了一种图像中心窗口的方法和用作图像清晰度评价函数的二维加权DCT系数的方法,最后采用一种改进的搜索策略对图像进行自动聚焦.实验结果表明,该方法可有效地对不同物距的图像进行自动聚焦.
本文链接：https://www.doczj.com/doc/042326462.html,/Periodical_jsjzdclykz200803027.aspx
授权使用：燕山大学(ysdx)，授权号：7d241145-afa7-4b17-b9e9-9e9a01186ace
下载时间：2011年3月2日
如何提高照片像素[数码拍摄提高照片像素的方法] 初玩摄影的朋友，是否为照片的像素不高而烦恼?以下是小编为你精心整理的数码拍摄提高照片像素的方法，希望你喜欢。 数码拍摄提高照片像素的方法 1. 尽量使用三脚架 很多情况下，照片图像模糊、不清晰的原因，是拍摄者在按动快门时产生“手振”或相机反光板抬升产生“机振”所造成的。如果使用了三脚架，无论快门速度设定到如何的“慢”，甚至长时间的曝光，即可防止图像由于“抖动”而产生的图像模糊。但要注意，使用三脚架时，要尽可能地使用快门线，忽视这一点，仍有可能在手指接触快门时产生的震动而影响清晰度。 2. 尽可能地使用高速快门 在手持照相机拍照的情况下，尽可能采用高速快门来拍摄。没有经验的拍摄者，快门速度设定在1/30s以下时，照片拍虚的概率较大。即使专业摄影工作者，也不能保证在低速快门拍摄时有百分之百的把握。提高快门速度，会相应提高照片清晰度的概率。当然，在手持照相机提高快门速度的情况下，势必开大光圈，因而会失去“大景深”，但为保证照片的清晰度，放弃景深是不得已的办法。 3. 尽可能使用“最佳光圈” 任何镜头都存在不同程度的成像误差，这些成像误差将使镜头的成像质量受到不同程度的影响。由于镜头球面的曲率不同，光线经过透镜中心和边缘时因折射率不同而不能聚焦于同一焦点，从而导致清晰度下降。如使用镜头的最大光圈拍摄，将导致该镜头像差缺陷的最大暴露，导致图像清晰度下降，而使用镜头的最小光圈拍摄，会产生光的衍射，也会导致图像清晰度下降。为改善像差而引起的清晰度下降问题，通常采用缩小光圈的办法来提高成像的质量。一般来说镜头的最佳光圈为该镜头最大光圈缩小2~3档左右，拍摄者可对某个镜头的最佳光圈进行比较。 4. 尽可能采用手动对焦 目前大多数相机具有自动对焦功能。然而，在景深特别小的情况下，自动对焦往往会聚焦不准确，特别是在向主体近距离对焦，使用长焦距镜头，采用大光圈拍摄人像特写的情况下，要特别小心。如果此时采用自动对焦，“靶子”非要对在人物的眼睛上，如果没有十分的把握，宁可放弃自动对焦，而采用手动对焦。人们不希望照片上人物的耳朵或鼻子是清晰的，而传神的眼睛是模糊的。 5. 尽量使用遮光罩 遮光罩的使用，很多人并不在意。在用正面光、前侧光或侧光时，遮光罩的作用并不明显。但是在逆光或侧逆光拍摄时，必须使用遮光罩，有时即便使用了遮光罩，阳光仍会直射到镜头上，造成画面“冲光”，产生雾翳，影响被摄体的色彩饱和度和清晰度。这时，应调整镜头角度，避开直射到镜头上的光线。此外，遮光罩还有助于防止镜头镜面损伤，同时避免手指接触到镜面。 6. 合理利用景深 景深的大小是根据拍摄者拍摄的目的来决定。如果是拍摄风光摄影，景深就要求大，目的是为让照片上景物的清晰范围从近至远都表现得很清楚。如果是拍摄特写，景深就要求小，目的是让照片上主体的背景虚化，突出被摄主体。用小景深来表现风光题材，或用大景深去表现被摄体特写，从摄影表现手法上来说适得其反。如何合理运用景深呢?请记住：采用小光圈、短焦距镜头、远距离对焦拍摄三种方法，景深就大。采用大光圈、长焦距镜头、近距离对焦拍摄三种方法，景深就小。采用其中一种或两种拍摄方法也行，但效果没有三
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。
图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：
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
Photoshop提高照片清晰度方法 Photoshop 2008-09-16 16:49:52 阅读497 评论0 字号：大中小订阅 这幅照片的表情抓拍得非常到位。体现了作者熟练的抓拍技术和瞬间的把握。 作为摄影，还应当从摄影技术角度进一步提高，以达到精益求精。这幅照片不足之处是焦点没有集中在人物面部而集中在了胸部和左手，多少有些影响了主题充分展现。能不能把人物面部的清晰度进一步加强呢？ 我们可以利用Photoshop技术轻松地增加面部的清晰度或模糊不需要清晰的地方，当然偶介绍的这种加强清晰度的方法不是那种一一般情况下的直接锐化，整个制作过程相对复杂一些，但效果显著，并加强动态感，把这幅优秀的照片做得更好。 第一步：用Phostshop打开原图; 图1 原图 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本";
图2 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白；
图3 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。仍需要继续哦
图4 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。
图5 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
图6 滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。
如何利用PS增强人物照片的清晰度 最近经常发现网友发的自拍作品有点对焦不清的感觉，照片有少量的重影。总体感觉不是很清晰。如果要让照片清晰，单纯用锐化是不行的，个人总结了以下两种方法，供大家参考。 第一种方法针对灰度较大的照片调清晰，主要用调色工具和蒙版来控制需要清晰的部分，方法非常简单实用。 以这种图片为例吧 先看看经过ps后的效果
1、打开图片，观察直方图：图中红圈出，说明亮部和暗部匀无细节。 2、创建色阶调整层（此处也可用自动色阶，自动色阶对好多图片会起到很好的作用）．方法如图所示：按住红圈中的滑块向箭头方向移动。
3、创建色彩平衡调整层：对阴影高光分别进行调整。 4、用曲线来提亮皮肤，添加蒙板后察出不需提亮部分。 5、盖印图层，进行适当的磨皮修饰，再创建色相/饱和度调整图层参数设置如下图，确定后完成最终效果。
如果要让照片清晰，单纯按照上面的方法还是是不行的，个人认为需要慢慢把五官的轮廓找出来，慢慢修正，这样照片的效果会好很多。 以这种图片为例，看起来比较随意比较模糊的一种自拍照 先看看经过ps后的效果
1、首先磨皮，打开原图，按Ctrl + J把背景图层复制一层，执行：滤镜 > 模糊 > 高斯模糊，数值为4，确定后按住Alt键加上图层蒙版，然后用白色画笔在人物脸部有杂点的部位涂抹。 新建一个图层，按Ctrl + Alt + Shift + E盖印图层，然后把图层混合模式改为“滤色”，图层不透明度改为：30%。 3、新建一个图层，盖印图层，下面开始处理五官之一眼睛，先用钢笔工具把眼睛主体部分抠出来，转为选区，选择加深工具曝光度为：10%左右，贴着边缘线把边缘部分稍微加深一点。 4、双眼皮部分的处理，用钢笔工具勾出双眼皮的区域，转为选区如图4，选择减淡工具，曝光度为：10%，涂抹下图箭头位置，稍微涂白一点，制作出下眼皮的高光部分，涂好后不要取消选区。 5、按Ctrl + Shift + I反选，选择加深工具涂抹，下图箭头所示位置，稍微加深一点即可，加深的时候要贴住边缘线，用力摇均匀。
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++
一分钟教会你图片文件怎么保持清晰度压缩的方法图片怎么保持清晰度压缩呢？在很多的时候，我们想要将图片进行保持清晰度压缩，但是找不到好的方法，图片保持清晰度压缩的方法很简单，下面教给大家保持清晰度的图片压缩的方法。 操作选用工具：迅捷压缩软件 迅捷压缩软件：https://https://www.doczj.com/doc/042326462.html,/compress 具体操作步骤如下： 1：先在浏览器搜索图片压缩，找到在线压缩图片的网站，进入到网站的首页。 2：在网站的首页可以找到文档处理，鼠标移动到文档处理，就会看到图片压缩，点击图片压缩进入到压缩的页面。
3：在压缩的页面找到选择文件，点击选择文件选择需要进行压缩的图片文件，最多可以选择四张。 4：添加文件后，在下面会看到压缩的选项，将选项调整到清晰度优先的格式，点击开始压缩，你需要进行压缩的文件就会在压缩的过程中。
在线网站进行压缩图片可以添加的图片少，可以使用下面方法进行多张图片压缩 1：找到一款压缩软件，将压缩软件下载到指定的电脑位置中。打开软件，找到图片压缩，进入到压缩的页面。 2：在压缩的页面可以看到添加文件以及添加文件夹，将需要压
缩的图片文件添加到压缩的页面中。 3：在下面会看到压缩的选项以及输出的格式，将压缩选项调整到清晰度优先即可。 4：在底部可以看到保存至，设置好自己文件需要保存的路径，
最好是可以随时找到的文件夹。 5：点击开始压缩，需要进行压缩的图片文件就会在压缩的过程中，请耐心等待。压缩完成的文件会直接保存带指定的文件夹中。
希望以上的操作对您有所帮助。按照上面的方法操作会比较简单。
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
作为摄影，还应当从摄影技术角度进一步提高，以达到精益求精。这幅照片不足之处是焦点没有集中在人物面部而集中在了胸部和左手，多少有些影响了主题充分展现。能不能把人物面部的清晰度进一步加强呢？ 当然可以，确实要感谢现代科学技术，Photoshop软件是世界上最强大的图像处理和编辑软件，为我们后期制作带来极大自由空间的快捷方便，我们可以利用PS技术轻松地增加面部的清晰度或模糊不需要清晰的地方，当然偶介绍的这种加强清晰度的方法不是那种一一般情况下的直接锐化，整个制作过程相对复杂一些，但效果显著，并加强动态感，把这幅优秀的照片做得更好。 图1 原图 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本";
图2 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白；
图3 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。仍需要继续革命哦
图4 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。
图5 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：，控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
图6 滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。
简单使用PS的高级锐化（一）—提高锐化精度 锐化水平：只要你明白点Photoshop图层，能找到“编辑”、“滤镜”菜单，会把PS的图像存储为JPG格式就行。 锐化注意：一定在其他后期处理都整完了再进行。 锐化要点：宁可不那么锐，也不要锐过。 锐化参数：各值只作参考，图的大小决定参数的大小。俺示例用图为1024×768像素。 锐化，对那些PS高手来说是不值一提的，但对一用PS就觉得头疼的影友来说就要费一翻周折，什么高反差保留、边缘锐化、什么USM锐化，进一步锐化......。当然有很多小的数码图片处理软件有锐化功能，但我告诉你，那能和PHOTOSHOP相比吗，要不它整那么多锐化干啥，用PS锐化就是来提高锐化精度。当然有很多大师在杂志或论坛上讲解PS 的锐化方法，但那是大师级的，说的是术语并长篇大论（是不是为了稿费我就说不清了），他还告诉你PS是咋实现锐化的，有时你需翻来覆去地看才能整明白。咱们用不着知道咋就能够锐，咱们知道咋锐就行了。今天俺就总结大师们的经验，照虎画猫，用白话帮你整整锐化，让不咋敢用PS锐的影友努力把片子秀出精彩。 锐化的目的是让片子更清楚些，但如果拍时整虚了，那是错位了，也想用锐化弄清晰，我看不易。它是用在相机动态范围小啦、锐度低啦、图片缩小后什么的。下面介绍两招俺认为作用大的，较精确的锐法，大师们可别笑，俺是和初学者共同学招，而且您发现哪不对赶快砸我，免得误导。开始！ 一、USM锐化。
USM，啥意思？我也说不太清，反正它是PS滤镜里带的一种锐化法，你就记住肯定比小软件锐的精就行了。 USM锐化拢共分五步。 第一步，把要锐的图像打开。 第二步，复制一层，把原图层的小眼睛关上，把图放大到100％。 第三步，在【滤镜】菜单中找到【锐化】——“USM锐化”，开。
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：
图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中
用photoshop提高照片清晰度的方法 第一步:启动Photoshop 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本"; 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白； 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。 仍需要继续革命哦 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0 ，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：，控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新 的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。 继续加强清晰度 增加清晰度的方法已经完成，但照片整体都增加的清晰度，显然并不符合此照片想要表达的创作主题 ，要做到虚实结合才是最好的效果。下面就是如何制造爆炸动态效果(有PS基础的可以省略不看了)。 首先用"椭圆选框工具"在照片人物面部拉出一个圆圈，再打开"选择"→"反选"，把面部中心保护起来 。目的是保持面部的清晰度不受下一步效果的影响。 这是最后完成后的效果图，和原片相比，人物表情更加突出，强烈的动态感，充分地展现了人民警察 威武不屈。勇猛必胜的精神！ 把面部中心保护起来
摄像头的工作原理 一、摄像头的工作原理 摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。 注1：图像传感器(SENSOR)是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。 注2：数字信号处理芯片DSP(DIGITAL SIGNAL PROCESSING)功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB 等接口传到PC等设备。 （DSP结构框架: 1. ISP(image signal processor)(镜像信号处理器) 2. JPEG encoder(JPEG图像解码器) 3. USB device controller(USB设备控制器) ) 二、摄像头的主要结构和组件 从摄像头的工作原理就可以列出摄像头的主要结构和组件： 1、主控芯片 2、感光芯片 3、镜头 4、电源（摄像头内部需要两种工作电压：3.3V和2.5V，因此好的摄像头内部电源也是保证摄像头稳定工作的一个因素） 三、摄像头的一些技术指标 1、图像解析度/分辨率(Resolution)： 2、图像格式(image Format/ Color space) RGB24,I420是目前最常用的两种图像格式。 ●RGB24：表示R、G、B三种颜色各8bit，最多可表现256级浓淡， 从而可以再现256*256*256种颜色。 ●I420：YUV格式之一。 ●其它格式有: RGB565，RGB444，YUV4:2:2等。 3、自动白平衡调整(AWB)
ps怎么提高清晰度案例和总结ps调整图像 清晰度方法 内容提要：文章总结ps调整图像清晰度的方法，通常使用锐化和高反差保留命令实现。本文用一个模糊美女的案例介绍ps怎么提高清晰度的操作流程。 ps调整图像清晰度通常会用到锐化滤镜或者高反差保留滤镜结合图层混合模式实现。 锐化滤镜调整图像清晰度通常是对图像整体而言，高反差保留滤镜调整图像清晰度主要是以图像边缘为主。 下面我们使用高反差保留的使用来介绍ps怎么提高清晰度。 如下左图，人像呈现一定程度的模糊，右边是PS调整图像清晰度后的效果。 接下来一起动手练习结合理解ps怎么提高清晰度的操作过程。步骤： 1.打开左边模糊的美女图像。 2.按下CTRL+J复制图层，并按下Ctrl+Shift+U，将图像颜色去掉，成为灰色图像。 3.执行“滤镜——其它——高反差保留”，弹出“高反差保留”对话框，半径值输入1.5。
说明：锐化人像，半径值通常控制在1-2之间。从画面中稍微能看到人像边缘轮廓即可。 4.将图层1的混合模式设置为“叠加”。 说明：图层混合模式中第四组对比度组：叠加、线性光等等，这些模式的特性是：本图层和下面图层混合之后，本图层中的黑、白能保留下来，灰色将过滤掉。结合本案例，图层1中执行高反差之后有大量灰需要去除，因此将模式设置为叠加就达到效果了。 5.此时，可以在图层面板中，将图层1前面的眼睛图标隐藏和显示之间切换，可以看到PS调整图像清晰度前后的对比。如果觉得对比还不够明显，可以再按CTRL+J复制图层1，复制多个图层1，清晰度会逐渐提高。 OK，关于ps怎么提高清晰度就介绍这些。遇到有些模糊的图像，不妨试试本例的方法，从上面的截图看到PS调整图像清晰度之后，背景也随之明显了，我们可以再次将背景绘制为选区，然后进行模糊，以强调人像主体的目的。
基于特征编码与深度学习的图像识别算法图像识别是计算机视觉和模式识别领域重要的研究课题之一,同时也是未来实现智能化社会的一个重要工具。常见的图像识别模型可以分为图像特征提取,图像特征变换,特征池化和训练分类器这4个重要的步骤。 特征编码方法是一种重要的图像识别模型,在图像分类,目标检索以及视频动作识别等领域有着广泛的应用,并且优异的特征编码方法能够有效地提升图像识别的性能。特征编码模型在上述的4个步骤中,主要用于图像特征变换或者是最后端的分类器。 尽管基于特征编码的图像识别模型已经展现出了出色的分类性能,但是在判决移不变特征编码,时间和性能上的权衡以及端到端训练的特征编码等方面还存在着一些不完善的问题。针对已有模型的不足,本论文分别从分类器和图像特征变换两个方面出发,提出了新颖和有效的特征编码模型用于提高图像识别性能。 本论文的创新性成果如下:1.针对传统的卷积稀疏编码模型是无监督的,不适用于分类任务,本文提出了监督训练的卷积稀疏编码分类器。卷积稀疏编码分类模型结合了卷积稀疏编码和相关的分类策略,学习得到了移不变的和具有类别信息的卷积滤波器。 本文给出了卷积稀疏编码分类模型的优化问题,对应的优化算法以及分类策略。通过监督方式学习得到的卷积字典比稀疏表示分类器中的移变字典更具有图像表达能力。 本文在MNIST数据集和CIFAR10数据集上做了相关的图像识别实验,实验结果表明卷积稀疏编码分类器比稀疏表示分类器提升了2-3%的分类性能。相比于其他的字典学习分类算法,卷积稀疏编码分类器也有1%左右的分类性能提升。
2.现有的稀疏表示和字典学习分类算法大多需要求解耗时的l0范数或l1范数最小化问题。针对耗时的稀疏编码最小化问题,本文提出了一个基于可导支持向量函数的字典对学习模型。 该模型利用投影字典对来求解编码系数能够有效减少训练和测试时间。在训练阶段,所提出的模型联合训练一个合成字典,一个分析字典以及一个支持向量判决项,通过支持向量判决项可以增加字典对表示系数的区分度,从而增强整个模型的判决性能。 在测试阶段,所提出的模型利用重建残差,投影判决项和支持向量函数来确定测试样本的最终标签。图像识别实验证明所提出的方法比基于l0范数或l1范数的字典学习分类算法有较高的图像识别率和较低的时间复杂度。 在较大的图像数据集上,所提出的模型比原始的字典对学习模型提升了3%左右的识别率。3.针对稀疏编码空间金字塔配准(Sc SPM)模型只能无监督地学习稀疏字典,本文提出一种端到端训练的具有空间金字塔池化层的稀疏编码网络。 为了可端到端训练稀疏编码模型,该网络将求解稀疏最小化问题的优化过程当做是一个递归网络层,并且将这个稀疏编码网络层和空间金字塔池化层以及一个深度卷积神经网络一起进行端到端的训练。通过这样的监督训练,所学习得到的字典将会含有最终的标签信息,通过卷积神经网络特征,稀疏编码网络可以得到表示性能更强的稀疏编码。 本文在物体图像数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果证明稀疏编码网络要比Sc SPM模型有4-5%的分类性能提升,相比于其他性能先进的卷积神经网络模型,稀疏编码网络也有一定的性能提升。4.为了设计判决性能更强的特征编码网络,本文提出了一个局部相关和二阶的VLAD特征编码网络
2020年数字图像处理算法实现精编版
数字图像处理算法实现 ------------编程心得(1) 2001414班朱伟 20014123 摘要: 关于空间域图像处理算法框架，直方图处理，空间域滤波器算法框架的编程心得，使用GDI+(C++) 一，图像文件的读取 初学数字图像处理时，图像文件的读取往往是一件麻烦的事情，我们要面对各种各样的图像文件格式，如果仅用C++的fstream库那就必须了解各种图像编码格式，这对于初学图像处理是不太现实的，需要一个能帮助轻松读取各类图像文件的库。在Win32平台上GDI+(C++)是不错的选择，不光使用上相对于Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平台上的GDI+。 Gdiplus::Bitmap类为我们提供了读取各类图像文件的接口， Bitmap::LockBits方法产生的BitmapData类也为我们提供了高速访问图像文件流的途径。这样我们就可以将精力集中于图像处理算法的实现，而不用关心各种图像编码。具体使用方式请参考MSDN中GDI+文档中关于Bitmap类和BitmapData类的说明。另外GDI+仅在Windows XP/2003上获得直接支持，对于Windows 2000必须安装相关DLL，或者安装有Office 2003，Visual Studio 2003 .Net等软件。 二，空间域图像处理算法框架 (1) 在空间域图像处理中，对于一个图像我们往往需要对其逐个像素的进行处理，对每个像素的处理使用相同的算法（或者是图像中的某个矩形部分）。即，对于图像f(x,y),其中0≤x≤M,0≤y≤N,图像为M*N大小，使用算法