关于多角度下表情识别的研究——文献综述
湖州师范学院信息与工程学院（信息与工程系）070823 冯云海
摘要：本文归纳了人脸表情识别研究中的一些问题，分析了表情识别的研究现状和发展趋势。在此基础上，对人脸识别的进一步研究进行了展望。
关键词：人脸识别，表情特征提取，人脸表情库
1、引言
表情是人类用来表达情绪的一种基本方式,是非语言交流中的一种有效手段。人们可通过表情准确而微妙地表达自己的思想感情,也可通过表情辨认对方的态度和内心世界。关于表情传递信息的作用,心理学家M e h r a b i a n给出了一个公式:感情表露=7%的言词+38%的声音+55的面部表情。人脸表情识别(F E R)所要研究的就是如何自动、可靠、高效地利用人脸表情所传达的信息。人们对表情识别的研究可以追溯到20世纪70年代。
1997年,美国M I T媒体实验室得P i c a r d教授出版了一本专著“A f f e c t i v e C o m p u t i n g”[1],书中她定义了情感计算是关于、产生于和影响于情感方面的计算,而面部表情识别则是解决情感计算的一个前提。同样,1999年,北京科技大学王志良教授提出的人工心理理论[2][3]把面部表情识别作为一个重要研究内容。通过计算机进行面部表情识别是目前面临的一大挑战,它在和谐人机交换及情感机器人等方面有着广泛应用,目前,国内外学者围绕这一问题作了比较多的研究,提出了一系列面部表情识别算法,识别的面部表情种类基本上都是基于E k m a n[4][5]提出的六种基本表情或其子集,识别算法大致可分为两类:基于静态图像方法和基于动态图像方法。前者使用的是单一面部表情图像,只考虑图像的空间信息,因此计算相对简单,但识别率普遍不高;后者则采用图像序列,充分考虑了面部表情变化的时间和空间信息,因此识别率相对前者要高,但计算量要大,目前大部分面部表情识别算法属于后者。
研究面部表情其本身就具有重大的意义，它具有广大的应用前景，它可以应用在医学，军事，社会，犯罪
等多种领域，可以为人类的生活更为便捷，例如在多模式人机交互界面(M M H C I)中,表情与声音、视线、体态等结合起来可以获得更高效、更人性化的人机交流,在如面部神经瘫痪诊断,人脸图像实时传输,人脸图像合成与动画,智能机器人,智能监控等多个领域,它也有很好的表现。
现在各国都将其列入高尖新兴技术，对其投入大量资金及技术力度以开发研究，人类识别人脸信息几乎没什么困难,但对计算机来说相当不容易。由于人脸表情受不同年龄、种族性别、头发、饰物等的影响较大,因此,采用计算机对人脸表情进行自动分析与识别是一项具有挑战性的任务。其中关键在于难以建立一个理想的人脸表情模型,这主要是由于人脸是一个柔性体,而非刚体,很难用模型来精确描述。此外,表情识别还依赖于其它方面因素[6],如:(1)对人脸的熟悉程度;(2)对各种表情的体验。表情的表现有缓和的和激动的、细微的和强烈的、轻松的和紧张的等诸多形式,它的生理因素也是细微多变,所以非常复杂;(3)对脸部的注意程度;(4)非视觉因素;(5)数据来源方面。严格的试验种所引起的情绪表情状态带有突出的人为性质,这难以为实事求是的科学研究提供十分精确的依据;(6)计算机本身没有知识和经验,不能举一反三。光照和人脸姿态对识别结果影响较大。
对于对脸部研究的动机和目的，首先是对其强大的可以对社会有利的功能感到十分有趣，通过人机互通将人体有效的信息直接用利用计算机读取，这种时代的的体现是我们大家都应该去研究去探讨的，翻阅了大量文献也看出现在国家对此技术也都处于起步阶段，此技术有很深的应用前景，对以后我们的生活以及劳动都能有很好的帮助，现在对于脸部的表情识别，都在为如何有效的克服外部环境及面部角度更高效，更精准的利用计算机，识别出这些表情，我相信不久的将来，脸部表情识别就会与大家广泛接触及应用了
2、面部表情的研究现状与发展趋势
2.1研究现状
根据文献7和文献8
M a t t e w N.D a i l e y采用G a b o r小波变换与局部P C A方法进行表情图像的特征提取,然后用F i s h e r线性鉴别分析对提取后的图像进行重要特征部位的定位,最后通过集成神经网络进行识别。该方法在P O F A上取得较好识别效果。采用G a b o r变换对图像进行特征提取,然后采用P C A方法G a b o r变换后的图像进行降维,并利用单层神经网络进行表情识别,在P O F A上测试效果与文献8相当,但存在的问题是计算时间较前者稍小。
根据文献9和文献10
C h r i s t i n L.L i s e t t i等人研究微笑和中性两种不同表情,同时考虑到表情强度,他们采用神经网络来识别表情及表情强度,其试验结果表明该方法鲁棒性较强。由于神经网络的输入是图象象素,故网络结构比较庞大,导致该方法计算量大。
陈锋军针对特定人的表情识别,提出了一种基于几何特证的“三角形算法”,在实验中又加入知识规则,最终提出改进的“三角形算法”;针对表情图像库的表情识别,应用基于脸部运动编码系统(F A C S)表情活动单元(A U)的规则,结合“三角形算法”的思想,提出了检测表情活动单元的空间位置判别法。该方法关键在于特征点定位的准确性。
根据文献11
G w e n L i t t l e w o r t等人采用G a b o r变换对上半脸、下半脸及整个人脸分别提取表情特征,通过二分类法进行分类。即首先采用二分类S V M针对7种基本表情构建了21个S V M(一对一方法),然后各个分类器的分类结果分别采用最近邻法、投票决策法及M L R(m u l t i n o m i a l l o g i s t i c r i d g e r e g r e s s i o n)法进行融合,通过对比试验表明,采用M L R的融合方法最好,达到91.5%的识别率。
根据文献12和13
I r a C o h e n等采用多层H M M结构对视频图像进行自动分割和表情识别,考虑六种基本表情,分别训练一个H M M共六个H M M作为底层H M M组,解码底层H M M组的状
态序列,并把其作为一个新的观测序列作为高层H M M的输入信号,这个层H M M由7个状态组成,分别代表六种表情和中性表情,对高层H M M状态序列解码得到视频序列中每一帧所对应的表情。
2.2发展趋势
根据文献14
文中探讨了使用图像运动局部参数模型恢复和识别人脸运动,在时间和空间的局部区域,这些模型不仅能准确地对非严格人脸运动进行建模,而且利用较少参数对运动给出了简明的描述,这些参数直观上体现了人脸表情的运动特征,仿真实验表明采用这种参数模型甚至对出现较大头部运动的表情序列图像都具有较好识别效果。
根据文献15
文中提出了一种新的、更准确的人脸表情表示方法,通过构建人脸表情视频数据库,采用肤色和肌肉的物理模型实现对表情的面部肌肉激活程度的概率描述,从而产生了基于肌肉的人脸运动表示法,并利用其通过两种方式进行人脸表情识别:第一种方法是直接使用物理模型,通过估计的肌肉激活度的相互比较进行识别;第二种方法是对不同表情使用物理模型产生整个人脸图像的时空运动能量模板,再采用这些模板进行识别。
根据文献16
文中建立了一个基于特征点和肌肉运动人脸运动图(F M G),识别时采用连续动态规划(C D P)比较未知表情的F M G与已知表情的F M G。该文进一步分析每条边缘对表情之间局部距离的影响大小,在计算F M G相似度时,提出了一种边缘权值的估算方法,采用这种边缘权值可提高识别率和系统鲁棒性。
结束语
作为一个面部表情识别系统，对当今社会乃至世界都是研究的主要课题，研究此表情识别并有效的精准的利用计算机读取识别时有比较深远的含义的，利用自己制作的脸部表情识别系统可以有利于自己以后的学习研究方向，制作出的软件经过不断的改善和加强也可以用于多种方面，为自己也为社会做出一份贡献要做的工作比较复杂也比较繁多，首先要在各类文献的支持下，参考比较优良，比较精准的算法作为自己的
主要研究方向，各类算法各有其优缺，从中必须细心分析，参考社会类型的需要，制作出属于自己的一套方法，其次通过与指导老师的交流，得到比较明确的目标以及自己的不足而加以改善，再者，加强理论知识以奠基基础部分的扎实性，使得做出的成果更具有可靠的依据，在硬件与软件方面也需要在做好充分技术性的前提下
展开，以便在后期制作过程中遇到不必要的困难而手足无措，最后，通过自己的努力一定可以做出比较完善的成果。
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作业一红外热像检测技术综述 院（系）名称机械工程及自动化学院科目现代无损检测技术 学生姓名X X 学号XXXXXXXX 2016 年1X 月1X 日
红外热像检测技术综述 XXXX XXXX 目录 1 红外热像检测技术的原理介绍 (1) 2 红外热像检测技术的应用 (2) 2.1材料的内部制造缺陷的红外热像检测 (2) 2.3结构内部损伤及材料强度的检测 (3) 2.4在建筑节能检测中的应用 (3) 2.5建筑外外墙面饰面层粘贴质的检测 (4) 2.6在建筑物渗漏检测中的应用[13] (4) 3 红外热像检测技术国内外发展现状 (5) 3.1红外热像检测技术国外发展现状 (5) 3.2红外热像检测技术国内发展现状 (7) 4 参考文献 (10) I
1 红外热像检测技术的原理介绍 红外热成像检测技术采用主动式控制加热激发被检物内部缺陷，通过快速热图像采集和基于热波理论图像处理技术实现缺陷检测。它通过光学机械扫描系统，将物体发出的红外线辐射汇聚在红外探测器上，形成红外热图像，由此来分辨被测物体的表面温度。该技术具有检测速度快、非接触、范围广、精度高、易于实现自动化和实时观测等诸多优点，适合于裂缝、分层、积水、冲击损伤等问题的诊断。 红外线和可见光及无线电波一样是一种电磁波，红外线的波长比可见光长，比无线波短，为0.78~1000m μ，可分为近红外、中红外和远红外。任何物体只要不是绝对零度，都会因为分子的东{转和振动而发出“辐射能量”，红外辐射是其中一种。如果把物体看成是黑体，吸收所有的人射能量，则根据斯蒂芬—玻尔兹曼定律，在全波长范围内积分可得到黑体的总辐射度为: ()40 ,M M T d T λλσ∞==? (1.1) 式中:()()152121,exp 1c M T c W m m T λλμλ---??????=-???? ?????? ??? 为黑体的光谱辐射度;1c ，2c 为辐射常数，8241 3.741810c W m m μ-=???，42=1.438810c m K μ??，σ为斯蒂芬—玻尔兹曼常数，8245.6710W m K σ---=???，实际的大部分人工或天然材料都是灰体而不是黑体材料，与黑体不同，灰体材料的发射率1ε≠，灰体表面能反射一部分入射的长波()>3m λμ辐射，因此灰体表面的辐射由自身发射的和环境反射的两部分组成，用红外探测器可直接测量灰体发射和反射的总和ap M ，但无法确定各自的份额。通常假设物体表面为黑体，将ap M 称为表观辐 射度，为便于理解，一般将其转换为人们较熟悉的温度单位，称为表观温度ap T ，即: ()()()()04,,ap t l ap ap M M T M T d T λελλρλλλσ=+=? (1.2) 上述的表观温度ap T ，即为红外探测器测量所得温度。在无损检测中测量距离一般较近，可以忽瞬大气的影响，故被测物体的表面发射率。的取值是否准确是影响测量精度的关键因素。
目录 摘要....................................................................... I 1简介. (1) 1.1MATLAB 简介 (1) 1.2数字图像处理简介 (1) 2边缘检测 (3) 2.1边缘的含义 (3) 2.2边缘检测的含义 (3) 2.3边缘检测的步骤 (3) 3常用的边缘检测算子 (5) 3.1微分算子 (5) 3.1.1 Sobel算子 (5) 3.1.2 robert算子 (6) 3.1.3 prewitt算子 (6) 3.2 Laplacian算子 (6) 3.3 Log算法 (7) 3.4 Canny边缘检测法 (7) 4程序设计 (8) 5运行结果 (10) 6边缘检测结果比较 (12) 7心得体会 (13) 参考文献 (14)
摘要 边缘检测是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。本设计利用MATLAB软件分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、LoG边缘算子以及Laplacian 算子等对图像边缘检测,根据实验处理结果对几种算子进行比较。 关键词：Matlab边缘检测算子
1简介 1.1MATLAB简介 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，它起源于矩阵运算，已经发展成一种高度集成的计算机语言。有人称它为“第四代”计算机语言，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。随着Matlab语言功能越来越强大，不断适应新的要求并提出新的解决方法，可以预见，在科学运算，自动控制与科学绘图领域，Matlab语言将长期保持其独一无二的地位。 Matlab 的特点如下： (1) 高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来; (2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化; (3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握; (4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具. Matlab的优势如下： （1）友好的工作平台和编程环境 （2）简单易用的程序语言 （3）强大的科学计算机数据处理能力 （4）出色的图形处理功能 （5）应用广泛的模块集合工具箱 （6）实用的程序接口和发布平台 （7）应用软件开发（包括用户界面） 1.2数字图像处理简介 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指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过程，以提高图像的实用性，达到人们所要求的预期结果。从处理的目的来讲主要有：
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering
analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方
入侵检测技术综述 胡征兵1Shirochin V.P.2 乌克兰国立科技大学 摘要 Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文介绍现今热门的网络安全技术-入侵检测技术，本文先讲述入侵检测的概念、模型及分类，并分析了其检测方法和不足之处，最后说描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。 关键词入侵检测入侵检测系统网络安全防火墙 1 引言 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对安全解决方案的需求急剧增长。这些安全解决方案应该能够阻止入侵者同时又能保证客户及合作伙伴的安全访问。虽然防火墙及强大的身份验证能够保护系统不受未经授权访问的侵扰，但是它们对专业黑客或恶意的经授权用户却无能为力。企业经常在防火墙系统上投入大量的资金，在Internet入口处部署防火墙系统来保证安全，依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性，从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。 入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性[1]。 2 入侵检测的概念、模型 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。 入侵检测的研究最早可以追溯到詹姆斯·安德森[1]在1980年为美国空军做的题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念。他提出了一种对计算机系统风险和威胁的分类方法，并将威胁分为外部渗透、内部渗透和不法行为三种，还提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想。他的理论成为入侵检测系统设计及开发的基础 , 他的工作成为基于主机的入侵检测系统和其它入侵检测系统的出发点。 Denning[2]在1987年所发表的论文中，首先对入侵检测系统模式做出定义：一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 ●信息来源（Information Source）：为检测可能的恶意攻击，IDS所检测的网络或系统必须能提供足够的信息给IDS，资料来源收集模组的任务就是要收集这些信息作为IDS分析引擎的资料输入。 ●分析引擎（Analysis Engine）：利用统计或规则的方式找出可能的入侵行为并将事件提供给响应组件。 ●响应模组（Response Component）：能够根据分析引擎的输出来采取应有的行动。通常具有自动化机制，如主动通知系统管理员、中断入侵者的连接和收集入侵信息等。 3 入侵检测系统的分类 入侵检测系统依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机（Host-Based IDS）的和基于网络（Network-Based IDS）；另外按其分析方法可分为异常检测（Anomaly Detection,AD）和误用检测（Misuse Detection,MD），其分类架构如图1所示： 图 1. 入侵检测系统分类架构图
图像边缘提取的经典算法及展望 摘要：该文对现有图像边缘提取的经典边缘检测算子方法进行了介绍，对比、分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像的原图像进行边缘提取的实验结果。最后，对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 关键词：图像处理，边缘提取，边缘检测算子 中图分类号：TP 314.7 文献标识码：A The Algorithm for I m age Edge Detection and Prospect Abstract：The representative algorithms in these days for image edge detection have been presented in this paper.After contrasting and analyzing the advantages and the disadvantages of every algorithm.In order to have a much clearer look at the effect of every algorithm,we give the results of the experiments in which the common algorithms are used to detect image edge of the same standard testing image.At last,we bring forward our viewpoint about the problems the image edge detection technology is facing and where is its developmental direction . Key words：Image manipulation ；Edge recognition ；Edge recognition arithmetic operators 1 选题背景与研究意义 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源，也是人类视觉延伸的重要手段。随着计算机和各个相关研究领域的迅速发展，科学计算的可视化、多媒体技术等研究与应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，发展成为了一种新型的科学研究和人机界面的工具。通过对人类视觉系统的研究表明，图像中的边界特别重要，往往仅凭一些粗略的轮廓线就能够识别出一个物体，而轮廓线就是图像的边缘。图像的边缘是图像区域属性(像素灰度)发生明显变化的地方，也是图像信息最集中的地方，包含了图像的大部分特征信息，这些信息足图像识别中抽取特征的蕈要属性，能勾画出目标物体，是人类判别物体的重要依据。因此，图像的边缘是图像的最基本特征，被应用到较高层次的特征描述、图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等图像处理和分析技术中，同时边缘提取也作为图像分析与模式识别的主要特征提取手段，应用于计算机视觉、模式识别等研究领域中IlJ。图像的边缘广泛存在于物体与背景之问、物体与物体之间，边缘检测的实质是采用某种算法提取出图像中对象与背景之间的交界线。通过边缘检测，提取出边缘才能将目标和背景区分开来，简化图像分析，突出图像的重要特征，降低后继图像分析处理的数据量，使图像理解及识别更加容易和深刻。因此，边缘提取算法是图像处理问题中经典技术之一，其优劣直接影响整个计算机视觉系统性能的好坏，它的解决对于我们进行高层次的图像特征描述、识别和理解等有着重大的影响。在数字图像处理的研究过程中，图像的边缘提取一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点，也一直是机器视觉研究领域中最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。因此，研究图像边缘提取方法具有重要的理论意义和现实意义。具有重要的意义。 2 研究现状及发展趋势 图像边缘提取的方法多种多样，但由于其本所具有的难度和深度，研究没有很大的突破性进展，至目前还没有提出一种方法或是理论，能完美地解决边缘提取问题，这也促使研究人员对此问题不断深入研究。 同时，由于目前的边缘提取评价方法都存在很大的局限性，所以对图像边缘提取评价系统的研究得到越来越多的关注。目前，用得较多的还是通过人眼进行主观判断，评价边缘提取方法的优劣。 总之，边缘提取算法主要存在两个问题：一是没有一种可以普遍使用的图像边缘提取算法；二是没有一个较好的通用的边缘提取的评价标准。因此，这两个问题也将成为今后研究解决的重点和研究趋
图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像
课程综述 08自动化（2）班 0805070124 随着大三分专业被分到自动化这个专业后，首先接触的课程就是自动化检测技术。作为一门动手能力要求比较高的课程，这门课也配套了相应的实验课程。回味这学期的自动检测技术这门课的学习，按照自己的学习计划学习起来还是比较从容的。自动检测技术是自动化科学技术的一个重要分支科学，是在仪器仪表的使用、研制、生产、的基础上发展起来的一门综合性技术。自动检测就是在测量和检验过程中完全不需要或仅需要很少的人工干预而自动进行并完成的。实现自动检测可以提高自动化水平和程度，减少人为干扰因素和人为差错，可以提高生产过程或设备的可靠性及运行效率。 对于自动检测技术这门课，我觉得很重要的就是学习计划，不管做什么事都应该有一个计划，大到自己的学习生涯规划，小到自己的一天什么时刻该做什么，这样你才能做到有的放矢。作为一门自动化专业重要的课程，学好这门课是必须的。关于学习计划，我觉得每天课后的复习工作是很重要，这有助于我们对新知识的理解和吸收。大学里要充分利用各种资源，比如说图书馆、学术论坛、网络资源等。网络这种全新的学习形式具有开放性、互动性、网络性、虚拟性的特点,为我们的自主学习，教师的教学提供了许多便利条件。目前，互联网上学习资源中，管理方面的资源极为丰富；收费、互助、免费应有尽有。当然如何有效利用这些资源，是我们必须重视的问题，不适当的选择，会浪费精力，浪费时间，我们要选择适合自己的资源进行学习，这样才能做到事半功倍。还有就是一个老师每次布置的小设计论文，每次的设计论文感觉都是对自己所学到的知识的一些升华，在原有知识的基础上进行设计，利用课本知识缩学到的东西应用到实际的设计当中去。这是一项很好的作业，让我们在学到基础知识的前提下，能够活用。 自动检测的任务：自动检测的任务主要有两种，一是将被测参数直接测量并显示出来，以告诉人们或其他系统有关被测对象的变化情况，即通常而言的自动检测或自动测试；二是用作自动控制系统的前端系统，以便根据参数的变化情况做出相应的控制决策，实施自动控制。自动检测技术主要的研究内容：自动检测技术的主要研究内容包括测量原理、测量方法、测量系统、及数据处理。测量系统：确定了被测量的测量原理和测量方法后，就要设计或选用装置组成测量系统。目前的测量系统从信息的传输形式看，主要有模拟式和数字式两种。模拟式测量系统：模拟量测试系统是由传感器，信号调理器，显示、记录装置和（或）输出装置组成。数字式测量系统：数字式测量系统目前主要是带微机的测量系统，是由传感器、信号调理器、输入接口、中央处理器组件、输出接口和显示记录等外围设备组成。检测技术的特点：实时性强、精确度高、可靠性高、通道多、功能强。 关于自动化专业而言，自动化检测技术对学生动手能力要求比较高，所以有关和自动检测技术的实验课也是尤为重要的一项。实验课的课前准备工作必须充
课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：
数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)
1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 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。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 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。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日
计算机科学与技术系信息科学与工程学院
目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
既有建筑检测技术综述 摘要：建筑检测对建筑结构的安全性有着重要影响，因此在对建筑结构进行检测时必须要认真。建筑构件的检测工作与建筑的现在有着密切关系，因此相关部门需要对建筑工程的质量进行检测工作进行紧密监督，同时需要对建筑结构中的构建进行检测，本文在对既有建筑检测管理进行简单叙述的基础上，对既有建筑检测技术进行了详细分析，希望对相关工作人员能够有所帮助。 关键词：建筑检测;技术分析;建筑结构 经济的快速发展，使得我国的建筑行业得到了飞速发展，在建筑行业飞速发展的过程中，检测技术显得尤为重要。从目前情况来看，我国的建筑检测技术处于平稳发展阶段，前景一片大好。 一、建筑检测的管理 （一）单位资质 建筑检测单位必须具有相应的检测资质，只有具备检测资质的建筑单位才可以对建筑机构进行检测。检测单位需要应当为专门单位，其工作范畴只能是工程质量检测，不能建筑其它工作，确保建筑检测部门具有检测资质。 （二）检测人员的专业水平
从目前情况来看，我国的许多技术检测人员都通过了专业的技术培训，具有检测资格，但是仍然存在技术检测人员只是通过了简单的技术培训，并没有深入的了解建筑检测工作的评定标准和规范，因此在检测工作中难免会出现一些错误，这也导致了既有建筑检测技术无法在建筑检测中发挥应有的作用，因此必须要加强管理，通过技能培训提高建筑检测人员的专业素养，使既有检测检测技术在建筑检测中能够起到应有的作用。 （三）检测人员的职业素养 建筑检测人员的职业道德必须过关，建筑检测人员在进行建筑检测工作是，必须要公平、公正，不能盲目。但在实际工作中，有少数的检测人员在工作中为了实现某种目的或个人利益，人为的对检测结果进行修改，最终使检测结果出现偏差，这使得检测技术成为了口壳子，在建筑检测过程中并没有得到合理应用，影响了建筑检测结果。 二、既有建筑检测技术 （一）砌体检测技术 目前针对砂浆、砌体的检测方法较多，其中主要的检测方法有回弹法、贯入法、推出发等。但实际建筑中因为砂浆和砌体强度离散性大，因此在检测上的优劣势差异较为明显，因此在检测上经常会因为选用不同的检测方法而得到不同 的检测结构。下面重点分析贯入法，贯入法在检测过程中对
内蒙古科技大学 本科毕业论文 题目：灰度图像边缘提取方法综述学生姓名： 学院：物理科学与技术学院 专业：应用物理学 学号：0809810054 班级：08级 指导教师： 二〇一二年 4 月
摘要 本文先介绍了一般边缘检测的步骤和灰度图像形态学的主要操作。着重讨论基于细胞神经网络的一般灰度图像的边缘提取和图像分割。先陈述了几种传统算法，并比较了各算法的优劣。通过例举介绍CNN 基本知识，详细描述了用CNN 提取图像边缘的过程，给出算法流程，阐述算法实现中的关键步骤。对二值图像和灰度图像，分别采用基于CNN 的算法和传统算子(prewitt、sobel、canny)进行边缘提取，给出提取效果图，定性比较两类算法在性能上的优劣。来直接的了解灰度图像边缘提取的方法。 关键字：灰度图像，边缘提取，分割，CNN算法，传统算子
Abstract This paper first introduces the general steps of gray image edge detection and morphology of the main operation. Focuses on the cellular neural network based general gray image edge extracting and image segmentation. Through the examples of introduction of basic knowledge of CNN, a detailed description of the CNN image edge extraction process, the algorithm process, the key step in the algorithm implementation. On two value image and the gray scale image, which are based on CNN algorithm and the traditional operator ( Prewitt, Sobel, canny ) edge extraction, given the extraction effect chart, qualitative comparison of two algorithms in performance on the quality of. To direct understanding of gray image edge extraction method. Keywords: image, edge detection, segmentation, CNN algorithm, the traditional operator
文献综述 理论背景 数字图像中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。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测
图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066
青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日
题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。
无损检测技术原理与应用 安全工程1401班 2014074201 1无损检测技术的定义及发展概况 随着中国科学和工业技术的发展，高温、高压、高速度和高负荷已成为现代化工业的重要标志。但它的实现是建立在材料高质量的基础之上的。必须采用不破坏产品原来的形状，不改变使用性能的检测方法，以确保产品的安全可靠性，这种技术就是无损检测技术。无损检测技术不损害被检测对象的使用性能，应用多种物理原理和化学现象，对各种工程材料，零部件，结构进行有效地检验和测试，借以评价它们的连续性、完整性、安全可靠性及某些物理信息。目的是为了评价构件的允许负荷、寿命或剩余寿命，检测设备在制造和使用过程中产生的结构不完整性及缺陷情况，以便及时发现问题，保障设备安全[1]。 无损检测技术是机械工业的重要支柱，也是一项典型的具有低投入、高产出的工程应用技术。可能很难找到其他任何一个应用学科分支，其涵盖的技术知识之渊博、覆盖的基本研究领域之众多、所涉及的应用领域之广泛能与无损检测相比。美国前总统里根在发给美国无损检测学会成立20周年的贺电中曾说过，(无损检测)能给飞机和空间飞行器、发电厂、船舶、汽车和建筑物等带来更高的可靠性，没有无损检测(美国)就不可能享有目前在飞机、船舶和汽车等众多领域和其他领域的领先地位。作为一门应用性极强的技术，只有与国家大型工程项目结合，解决国家大型和重点工程项目中急需解决的安全保障问题，无损检测技术才能有用武之地和广阔的发展空间[2]。 我国无损检测技术的快速发展得益于经济的快速发展和国家综合实力的快速增强。近十年来，我国经济一直处于快速发展期，无损检测事业也处于蒸蒸日上的局面，其总体形势和水平已是十年前无法比拟。在我国各工业部门和国防单位，我国无损检测工作者取得了令世人瞩目的成绩[2]。 2无损检测技术的基本类型及其原理 目前常用的无损检测类型主要有超声检测技术、射线检测技术、磁粉检测技术、渗透检测和红外检测技术五种，本文选取其中3种检测技术对其基本原理和应用进行简单的讲述，选取超声波检测技术和红外检测技术这两种检测技术进行
1.几种算子图像边缘提取: 程序代码如下: 运行结果: 原图为一堆苹果(彩图),各算子处理后的边缘提取图:
分水岭算法实现: a.直接对图像进行分水岭算法处理 代码如下：（原图还是上题一堆苹果） 运行结果如右图： 很明显，属于过度分割了。下面有改进算法： b.改进算法代码如下： 实现包括下列步骤： (1)读图像。读入图像 (2)对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的 不同大小的对象。为使通过watershed变换找到的低 谷数目最小，我们使感兴趣的对象的对比度达到最 大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top— hat和bottom—hat变换。 top—hat变换定义为原图像和它的开之差。图像的 开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合。 bottom—hat变换定义为在原图像和它的闭之间的 差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景 的集合。 通用的结构元素是正方形，长方形，圆盘，菱 形，球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看 起来像圆盘，我们用strel函数建立一个半径为15个 像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的 目标对象的平均半径的一个估计。 (3)图像相加减。为使目标对象与分隔它们的间隙之 间的对比达到最大，用“原图top—hat图像+bottom —hat图像”得到增强的结果图。 ( 4)转换感兴趣的对象。调用watershed变换找出图像 的亮度”低谷”，把imcomplement作用 增强过的图像上，将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷，得到增强图的补图。 (5)检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。