航测数字化成图的图像处理技术解析
作者：黄婧
来源：《城市建设理论研究》2013年第40期
摘要：随着近年来科技水平的提高，航测成图技术在各个行业中应用越来越广泛，比如地形测量、航空航天、生物医学工程、工业检测等。航测数字化成图技术具有成图速度快、成本低廉、误差小等优点，对城市建设与城市的发展起到非常重要的作用。
关键词：航测；图像处理；图像增强
中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：
在经济高速发展的今天，数字成像技术用于处理图形和图像信息，取得了巨大成功。通过数字化对低质量的图像进行处理，可以获得高质量的图像，应用较多的是图像增强、复原、编码、压缩等。通过对图像的处理，利用技术手段对图像的质量进行改善，还可以获得图像中所包含的一些特定区域的基本信息，比如形状特征、颜色特征、边界特征等。特别是针对一些地形相对复杂的区域，在受到气候条件和环境因素的影响，一些航拍图像清晰度不够，不能反映出该区域的实际情况，因此往往需要人工进行补测，所获得的数据既缺乏准确性，又给测量人员增加了工作的难度。为了能利用现有的航片,降低外业工作人员不必要的工作强度和难度,同时又可以生产出合格的产品,对航片进行图像处理是很必要的。
1 图像处理的基本概念
图像处理可以分为模拟图像处理和数字图像处理。我们这里主要是研究数字图像处理。所谓的数字图像处理,就是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行系列操作,从而获得某种预期结果的技术。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
2 图像处理的主要内容
1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的
目录 绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)
绪论 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计
航测成图工作流程 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
航测成图工作流程 近两年来，我国的测绘技术取得了较快的发展，特别是航空摄影测量技术的发展与完善。由于航测成图速度快，工期周期短，有效的提高了测量的水平，使测量工作效率得以大幅度的提升，测量成本得以有效的降低，同时减少了外业测量的工作量，逐渐被广大测绘单位所采纳。 一、空三加密 航测成图的质量控制主要在内业空三加密阶段，空三加密的精度影响整个成图精度。空三加密是在立体摄影测量中，根据少量的野外控制点，在室内进行控制点加密，求得加密点的高程和平面位置的测量方法，其主要目的是减少野外像控点的布设。 目前无人机的影响因素主要有两个方面： 1、无人机比较轻巧，受外界环境干扰比较大，导致无人机 的飞行姿态较差，得到的外方位元素精度较低。 2、无人机主要携带的是微单相机，相机的畸变参数比较 大，影响拍摄影像的质量。 这两个因素是空三加密精度影响的主要因素，使用单一的空三加密处理软件，很难是空三加密的精度保证在误差范围内。所以要使用多个空三软件结合处理的方式进行，才能满足空三的精度要求。 经过短期的培训学习，目前宜采用的空三加密流程是： 1、pix4d初步进行空三加密，得到相机的畸变参数和高精
度的外方位元素。 2、PixelGrid软件对原始影像进行去畸变处理。 3、用得到的高精度外方位元素和去除畸变后的影像，在 inpho 中进行最后的空三加密 空三精度的评定结果达到：sigmanaught值不大于1个像元。二、立体采集 依据空三加密数据成果，导入到全数字摄影测量工作站航天远景中，进行内定向、相对定向、绝对定向、实时核线采样，建立立体模型。空三加密成果精度在立体采集中的体现是使建立的立体模型上下视差为0，如果上下视差过大，需重新进行空三加密。 立体模型所采集的精度主要体现在模型点的采集、模型点位置判读、模型地物要素判读、模型高程点的采集。其采集精度受约与人工作业，对立体模型采集人员的技术能力要求比较高，要使立体采集的平面高程精度满足测图要求，必须对立体采集人员进行培训。 由于初期立体采集熟练度不够，且立体采集对建筑物多的地方，成图速度较慢，不如直接在正射影像上直接进行描绘。所以现阶段预计的工作模式是用正射影像图描绘建筑物、道路等对高程精度要求低的地物；用航天远景软件立体采集高程点、描绘等高线；这样才能在保证精度的前提下，提高工作效率。
数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。
名词解释 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 1.数字图像：一幅图像f(x,y)，当x,y 和幅值f 为有限的离散数值时，称该图像为数字图像。 图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。 图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。 无损压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 8、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 9、中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 10、像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 11、灰度直方图：以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就是灰度直方图。 12.无失真编码：无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。 13.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。 14.采样：对图像f(x,y)的空间位置坐标（x,y）的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。 15.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。 16.灰度图像：指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。 17.色度：通常把色调和饱和度通称为色度，它表示颜色的类别与深浅程度。 18.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。 19.直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法 20. 数据压缩：指减少表示给定信息量所需的数据量。 像素的邻域:邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域:像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 灰度直方图:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 、中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。 4.空间分辨率：是图像中可辨别的最小细节。 灰度级分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化。
航测数字化（1：500-1：2000）成图规程 编写单位（盖章）： 编写人： 年月日 审批意见： 审批人： 年月日
目录 一、接收任务 (3) 二、资料分析 (3) 三、项目设计 (3) 四、航飞摄影 (3) 五、基础控制 (4) 六、像控测量 (8) 七、调绘补测 (9) 八、空三加密 (12) 九、立体采集 (14) 十、数据编辑 (17) 十一、数字高程模型 (19) 十二、数字正射影像 (21) 十三、检查验收 (22) 十四、项目总结 (23) 十五、成果提交 (23)
一、接收任务 通过投标及市场开拓获得项目，接受客户的委托。 二、资料分析 将客户提供的资料进行整体的分析，例如已知点资料，作业范围，作业要求等。 三、项目设计 按照客户的最终目的进行整个项目作业流程的设计，流程如下：项目概况-已有资料情况分析-作业内容-作业依据-精度指标-航空摄影-基础控制-水准测量-像片控制-调绘补测-空三加密-立体采集-数据编辑-数据入库-数字高程模型-数字正射影像-检查验收-项目总结。 四、航飞摄影 1、参数的设定：地面分辨率、相机焦距、像片的要求、照片的存储和包装； 2、航空摄影的实施：航摄前准备工作、航空摄影的实施、质量控制与检查； 3、摄影质量控制措施：飞行质量控制措施、摄影质量控制措施、航摄结束飞机返场后，摄影员要采用飞行管理软件，立即对获取的摄站点GPS坐标数据作技术处理，当天评价飞行质量，若有不合格航线立即组织补飞。存储航片影像数据的介质在做妥善包装后，当天由专人护送至基地做数据后期处理，数据处理中心在第二个飞行日前将航片数据质量检验报告送交现场人员，以便及时修改作业方案； 4、成果资料的检查； 5、安全生产的风险规避；
电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期 浅谈数字图像处理中的图像分割技术 郑洪涛 朝阳广播电视大学（ 朝阳 122500 ） 摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割 技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。 关键词 数字图像处理 图像分割 阈值 数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴 图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法 图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法： 2.1 灰度阈值法实现图像分割 阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值 就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值 在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割 区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法 此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法 首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，
院系：计算机科学学院 专业：计算机科学与技术 年级： 09级 课程名称：数字图像处理 组号： 25组 指导教师：孙阳光 学号： 姓名： 2012 年 6 月 13 日
年 级 班号学号 专 业 姓名实 验名称MATLAB图像处理编程基础 实验 类型 设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解，进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像，叠加椒盐噪声，分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波，显示滤波后的图像，比较和分析各滤波器的效果。 选择一副图像，叠加零均值高斯噪声，设计一种处理方法，既能去噪声，又能保持边缘清晰。
实验原理（算法流程图或者含注释的源代码）二、算法原理 平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值，这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也引起了模糊，模糊程度与邻域半径成正比。 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。 三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、
研究生课程考核试卷 （适用于课程论文、提交报告） 科目：数字图像处理教师：黄鸿 姓名：潘世强学号：20110802096 专业：仪器科学与技术类别：（学术）上课时间：2011年10月至2012年01月 考生成绩： 阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制
CHONGQING UNIVERSITY 数字图像处理 ——基于内容的图像检索系统 学院：光电工程学院 姓名：潘世强 学号：20110802096 指导教师：黄鸿 时间： 2012年01月08日
基于内容的图像检索系统 摘要：随着多媒体技术的迅速发展，图像数据库也急剧膨胀起来，如何高效、快速地从像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。 本文主要针对基于内容的图像检索技术（CBIR）做了相关的介绍，对基于图像检索技术中的特征提取技术进行了较为详细的阐述，研究了图像颜色的提取方法，以及图像间相似性度量方法。本文运用的特征值提取方法为颜色直方图的方法，对图像提取颜色特征，并根据这些特征对目标图片与图片库中的图片进行了相似度排序，最后运用Matlab软件对上述方法进行验证，得到图像检索结果，从而实现基于内容的图像检索。 关键词：直方图HIS彩色空间基于内容图像检索 1．引言 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。俗话说“百闻不如一见”，“一目了然”，都反映了图像在信息传递中的独特效果。所谓基于图像内容检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。它区别于传统的图像检索手段，融合了图像理解技术，从而可以提供更有效的检索手段。 本文主要针对基于内容的图像检索技术中的特征提取方法展开论述，简要地介绍了近年来基于内容的图像检索中颜色、纹理、形状及语义特征的描述方法，并对颜色特征的描述方法以及特征相似性做了详细的论述。
试论航测数字化成图的工作流程及要点 发表时间：2015-11-17T17:14:34.497Z 来源：《基层建设》2015年14期作者：马成 [导读] 青海省第二测绘院青海西宁 810000 航测数字化测图首先在内业全数字摄影测量工作站上建立立体模型进行数据采集，然后外业调绘修补测。 青海省第二测绘院青海西宁 810000 摘要：本文主要分析了航测数字化测图的主要优势，论述了航空摄影测图的工作要点，同时提出了航测数字化成图的工作流程及要点，仅供参考和借鉴。 关键词：航测成图；数字化；工作要点；工程流程 1、航测数字化测图的主要优势 1.1 在测量的过程中使用了大量的先进技术和仪器，所以可以实现更高的自动化强度，也就能够避免传统的手工统计环节导致的信息流失和测量误差，大大的提高了测图的准确性。从工作人员的角度上看，采用先进的仪器和技术，不仅节省了外业作业的工作时间，还降低了工作强度，有利于改善工作人员的工作环境。 1.2 精度高。传统的测图的方式会受到各种因素的影响，导致测量结果存在较大的误差，尤其是各种视距误差、方向误差以及刻绘误差等，但是数字化测图的实现就克服了这些缺点，因为其测量方式的特殊性以及技术的准确性，使得在测图的过程中有效的避免了因为展点、刺点、刻绘导致的测图变形的情况，所以大大的提高了测图的精度。 1.3 信息量大。数字化测图的特点决定了其不受比例尺的限制，也就有效的扩大了其信息量的范围，并且还可以实现对所获数据的分类存放，基本上可以实现对房屋、道路、水系、电力线、通讯线、管道、植被、地貌、高程注记点、名称注记等信息的整齐分类和储存，大大的提高了测图结果的可用性。 1.4 信息存贮、传递方便。数字化测图的成果结果是可以通过多种方式储存的，不仅可以储存在磁盘、光盘中，还可以以计算机文件的形式进行灵活的传输和保管，大大的降低了图纸的保管的成本。 1.5 便于成果更新。数字化测图的成图的结果是通过点和线的方式来存储的，所以在对图纸进行更新的过程中，也只需要通过对相关的信息的编辑即可实现，提高了测图的成果的变更的灵活性。 1.6 能满足各种不同的用图需要。计算机与显示器、绘图仪联机时，可以显示或绘制各种比例尺的地形图、专题图，以满足不同用户的需要。数字地图可以直接作为内业数字编图的原始资料（只需复制一套即可用来编图），还可以作为GIS 的重要信息源。 2、航空摄影测图的工作要点 航空摄影是测绘1：500比例尺线划图和正射影像图的前提工作，考虑到成图比例尺的需要，兼顾测量区域的地形地貌条件，摄影比例尺为1：2000。 2.1 航线按图幅中心线敷设，要求一张航片覆盖一幅图，航向重叠60%-65%，旁向重叠30%-35%。 2.2 一个航摄分区，航线飞行方向为东西方向，航片最大倾角小于2°，旋偏角小于7°。 2.3 航线两端过渡片的像主点应落在成图图幅的图廓线和测区的边界线之外，过渡片与中心片应具有正常的航向重叠。 2.4 航摄分区的平均高度平面，按分区的高点平均高度加低点平均高度的1/2求得。 2.5 同一条航线相邻航片的航高差不得超过20m，最大航高与最小航高差不得大于30m，摄影分区内实际航高与设计航高之差不得大于50m。 2.6 实际航迹线偏离图幅中心线或设计航迹线不得大于1/5图廓长度，航线弯曲度应小于3%。 3、航测数字化成图的工作流程及要点 数字化地形图的作业过程包括航空摄影、野外等级控制测量、像片控制点空三加密、地形图数据采集、地形图外业调绘、地形图数据编辑等。 3.1 航空摄影、野外等级控制测量、像片控制点空三加密工作要点 ①航空摄影在专用飞机上安装航空摄影机，通过对该测区的连续摄影，以获取航空摄影像片资料。②影像扫描完成以后开始像控点的布点，采用平高区域网布点，在受限制的地形处应采用不规则区域网布点。③像控点的选刺，为使布设的控制点尽量公用，左右相邻区域控制网间公用点的点位距像片边缘距离不小于1.5cm，离方位线不小于5cm，当旁向重叠较小使相邻航向点不能公用时，分别布点，像控点应选在影像清晰的明显地物点，接近政教的线状地物交点，地物拐角或固定的点状地物上，并选择最清晰的一张作主刺片。④像控点联测，像片控制测量的实施工作至关重要，直接影响着内业加密和立体测量的精度，像片联测可采用GPS全球定位系统及RTK方法进行施测，这样所有的平面点和高程点都可作为平高点使用。提高航测测图数学精度，最重要的是保证像控点的测算精度。 3.2 数据立体采集要点 ①能快速在大范围内进行点位三维坐标测定；②不受地面通视条件约束来进行方便的观测；③大量减少了野外的工作量；④能顾及大气折光差，地球曲率及底片变形等系统误差的影响。随着解析空中三角测量的不断研究、发展、改善，它不仅在测绘部门，而且在国民经济和科研领域都将成为点位坐标测定的重要手段。数字化成图内容：一般包括居民地、工矿设施、交通、管线、河流、境界、地貌、植被等地的采集。全数字化摄影测量必须依据立体模型、全方位、全要素采集数据，城市测量由于有较高等建筑物遮挡，给内业测图带来一定的困难，为了减少外业工作量，应尽量测定可见建筑物的外轮廓线，以便外业补测。高程测量因立体模型和摄影季节不同，有的采集并不理想，因此应采用外业测定各地块代表性高程并结合内业采集高程加以修正，保证图面高程注记的精度。 3.3 地形图的调绘要点 外业调绘对地形图的精度和属性有着最直接的关系，调绘人员持初编图到实地按规范、图示、技术设计书的要求，对图上地物逐一定性，对摄影后新增地物进行补测，其中包括对电信及相关设施的调查，其设施的定位可采用GPS定位或全站仪定位。另一部分包括对地名、小区名称、单位名称、道路名称、河流名称及流向、管线性质及输送方向、境界归属、独立地物、的判定、植被种类的区分等加以补调。房檐的改正时关系到整图精度的一项硬指标，因采集时所测房屋的外轮廓，所以要求调绘人员对每一房屋的房檐都要到实地量测，确
信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理 实验项目名称：数字图像处理的基础实验时间：班级：姓名：学号： 实验目的: 1.通过本次实验熟悉matlab语言 2.学会对图像的放大缩小处理 实验环境: Matlab软件 实验内容及过程: 1.数字图像采样过程 （1）实现图像4倍、16倍的减采样（缩小） 最简单的是减小一半，这样只需取原图的偶（奇）数行和偶（奇）数列构成新的图像。 （2）实现图像4倍、16倍的增采样（放大） 如果需要将原图像放大k*k倍，则将一个像素值添在新图像的k*k的子块中。 注意：减采样或者增采样过程可以使用灰度图像或者彩色图像。编程时候要特别注意灰度图像的数据是2维的，彩色图像的数据是3维的。 2. 数字图像灰度级变换过程 （1）将一幅彩色图像转换为256级灰度图像； （2）将一幅256级灰度图像分别转换为64级、16级、8级、2级灰度图像。 实验结果及分析：
1.数字图像采样过程 （1）实现图像4倍、16倍的减采样（缩小）设计程序 function Iw = resample(I,m) [a,b] = size(I); aa = floor(a/m); bb = floor(b/m); Iw=zeros(aa,bb); for i=1:aa for j=1:bb Iw(i,j)=I(m*(i-1)+1,m*(j-1)+1); end end Iw=uint8(Iw); clc;clear; close all; I=imread('cameraman.tif'); m=4; Iw=resample(I,m); imshow(I); imshow(Iw); n=16; Iw2=resample(I,n); figure:imshow(Iw2); figure:imshow(I); 实验结果 （2）实现图像4倍、16倍的增采样（放大） function Iw = resample2(I,m) [a,b] = size(I); for i=1:a for j=1:b Iw(m*i,m*j)=I(i,j); end end Iw=uint8(Iw);clc; clear; close all; I=imread('cameraman.tif'); m=4; Iw=resample2(I,m); imshow(I); imshow(Iw); figure:imshow(I);
数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技
航测数字化成图的图像处理技术解析 作者：黄婧 来源：《城市建设理论研究》2013年第40期 摘要：随着近年来科技水平的提高，航测成图技术在各个行业中应用越来越广泛，比如地形测量、航空航天、生物医学工程、工业检测等。航测数字化成图技术具有成图速度快、成本低廉、误差小等优点，对城市建设与城市的发展起到非常重要的作用。 关键词：航测；图像处理；图像增强 中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号： 在经济高速发展的今天，数字成像技术用于处理图形和图像信息，取得了巨大成功。通过数字化对低质量的图像进行处理，可以获得高质量的图像，应用较多的是图像增强、复原、编码、压缩等。通过对图像的处理，利用技术手段对图像的质量进行改善，还可以获得图像中所包含的一些特定区域的基本信息，比如形状特征、颜色特征、边界特征等。特别是针对一些地形相对复杂的区域，在受到气候条件和环境因素的影响，一些航拍图像清晰度不够，不能反映出该区域的实际情况，因此往往需要人工进行补测，所获得的数据既缺乏准确性，又给测量人员增加了工作的难度。为了能利用现有的航片,降低外业工作人员不必要的工作强度和难度,同时又可以生产出合格的产品,对航片进行图像处理是很必要的。 1 图像处理的基本概念 图像处理可以分为模拟图像处理和数字图像处理。我们这里主要是研究数字图像处理。所谓的数字图像处理,就是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行系列操作,从而获得某种预期结果的技术。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 2 图像处理的主要内容 1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的
数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程
浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进:其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而,在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理(即低级、中级和高级处理)来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作,如降低噪声的图像预处理,对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割(把图像分为不同区域或目标物)以及缩减对目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中级图像处理是以输入为图像,但输出是从这些图像中提取的特征(如边缘、轮廓及不同物体的标识等)为特点的。最后,高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解,以及执行与视觉相关的识别函数(处在连续统一体边缘)等。 图像获取是第一步处理。注意到获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常,图像获取包括如设置比例尺等预处理。 图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。基本上,增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节,或简单地突出一幅图像中感兴趣的特征。一个图像增强的例子是增强图像的对比度,使其看起来好一些。应记住,增强是图像处理中非常主观的领域。 图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域。然而,不像增强,图像增强是主观的,而图像复原是客观的。在某种意义上说,复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。另一方面,增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。 彩色图像处理已经成为一个重要领域,因为基于互联网的图像处理应用在不断增长。就使得在彩色模型、数字域的彩色处理方面涵盖了大量基本概念。在后续发展,彩色还是图像中感兴趣特征被提取的基础。 小波是在各种分辨率下描述图像的基础。特别是在应用中,这些理论被用于
数字图像处理技术 一．数字图像处理概述 数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。 二．数字图象处理研究的内容 一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。数字图像处理技术主要包括： ⑴图像增强 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。其目的是改善视觉效
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加强特征的措施就称为图像增强。 ⑵图像恢复 图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。 ⑶图像变换 图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。 ⑷图像压缩 数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进行有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。 ⑸图像分割 图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。 ⑹边缘检测 边缘检测技术用于检测图像中的线状局部结构。边缘是图像中具有不同平均