图像二值化固定阀值法
一 功能
用固定阀值法对图像进行黑白二值化处理。
二 原理
图像二值化是通过设定某个阀值，把具有灰度级的图像变换成只有两个灰度级的黑白图像。设输入图像为f ( x, y ),二值化后的图像为g ( x, y ), 阀值为T, 那么图像二值化的方法为： ???<≥=T
y x f T y x f y x g ),(,0),(,255),( 三 使用说明
1） 打开CCS ，选择 C5402 Device Simulator 环境。
2） 打开工程：在 [Project] 菜单中选择 [Open] 选项，然后在打开的对话框中打开---- \ erzhi \ image912.pjt 。
3） 编译链接：在 [Project] 菜单中选择 [Rebuild All] 选项。
4） 载入程序：选择 [File] 菜单中的[Load Program] 选项，在打开的对话框中打开----\ erzhi \ Debug \ imag912.out 。
5） 将待处理的位图文件（如lena.bmp ）复制到文件夹----\ erzhi \ Debug 中。
6） 运行程序：在 [Debug] 菜单中选择Run 选项；根据output window 中的提示在弹出的第一个对话框中输入待处理的文件名（如 lena.bmp ），在第二个对话框中输入二值化阀值（如100）；在output window 中出现 ”zz ” 指示运行结束。
7） 查看结果：打开----\ erzhi \ Debug \ lena.bmp 位图文件，查看运行结果。
四 效果演示
下面左图为待处理的原图，右图为以100做为阀值处理后的二值化图像。
遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。 举例： 调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); figure, imshow(K) 调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg'); RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]); imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2) 图像处理函数详解——imadd 功能：实现图像相加运算。 用法：Z = imadd(X,Y) 例子：I = imread('rice.png'); J = imread('cameraman.tif'); K = imadd(I,J,'uint16'); %转换数据类型，然后将图像相加 imshow(K,[]) 图像处理函数详解——im2uint8 功能：将图像转换为8位无符号整型。也可将输出值限定在[0 255]内。 用法：I2 = im2uint8(I) RGB2 = im2uint8(RGB) I = im2uint8(BW) X2 = im2uint8(X,'indexed') 举例：I = reshape(uint8(linspace(0,255,255)),[5 5]) I2 = im2uint8(I) 图像处理函数详解——im2bw 功能：通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。 用法：BW = im2bw(I,level) BW = im2bw(X,map,level) BW = im2bw(RGB,level) 分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。 Level是归一化的阈值，值域为[0，1]。Level可以由函数graythresh（I）来计算。 例子：load trees BW = im2bw(X,map,0.4); imview(X,map),imview(BW) 图像处理函数详解——histeq
一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途 一神经网络算法 人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途 在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途 神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类： 第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途 第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途 例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途 二小波变换 小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
浅析Photoshop工具箱中的工具分类 及其在图像处理中的应用 学生姓名：谌章磊 学生学号： 10140102022 院系班级： 10级数学与应用数学（2）班指导老师：董卫鹏
目录 摘要 (1) 正文 (2) 1、工具箱基本工具的分类及其使用 (2) 2、选取工具 (6) 3. 裁切工具 (13) 5、笔刷工具 (20) 6、橡皮工具 (21) 7、模糊、锐化和涂抹工具 (22) 8、加深、减淡和海绵工具 (23) 9、文字工具 (24)
Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，它不仅仅限于“一个很好的图像编辑软件”，实际上，它在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有很广泛的应用，所以学会使用Photoshop对我们今后的学习和工作都有长远的意义。众所周知，学习Photoshop需要我们学习绘画的基础理论，掌握色彩原理以及颜色选取、范围选取、工具与绘图、图像编辑、色彩和色调控制、图层、路径、通道、蒙板和滤镜等的应用，而其中熟悉和掌握Photoshop中工具箱中工具的分类和使用技巧是进行整个图像处理的基础，具有重中之重的地位。现在本人通过一定的顺序借助一定的实例演示谈一谈Photoshop工具箱的工具分类以及使用技巧，这不仅有助于自己对Photoshop工具箱有一个系统的认识，还有助于Photoshop 爱好者对Photoshop有一个基础的入门学习。 关键字：实例演示分类及其使用技巧系统认识
想要用好Photoshop，首先要了解Photoshop中最常用到的工具箱。 Photoshop的工具箱就像是一个百宝箱，它里面提供了几乎所有能够辅助我们 进行各种操作的有用的工具。图1-1- 2 1、工具箱基本工具的分类及其使用 工具箱中的工具大致可以分为：选择工具、绘图工具、路径工具、文字 工具、切片工具以及其它类的工具，此外还有一些提供独立控制功能的按钮 和选项。由于不同的工具使用起来的基本方法和原理都差不多，这里本人通 过一个简单的例子对工具箱的使用进行一个大致的阐述，在这个例子中本人 将使用“选择工具”和“绘图工具”来制作一个立体球，一起来看看怎么做 的吧！ 步骤1 新建一个图像文件 首先我们创建一个新的图像文件。执行【文件】|【新建】命令打开【新 建图像】文件对话框，在“名称”中填入图像的“名称”为“立体球”；将“宽 度”和“高度”都设置为400；分别在右边的下拉框中选择单位为“像素”； 在“模式”中选择图像的色彩“模式”为我们通常使用的“RGB 颜色”模式 （如图1-1-4所示）。其它为默认设置，单击【确定】按钮，这样一个新的图像文件就建好了。 图1-1- 4 图1-1- 5 步骤2 建立一个圆形选区 接着来制作一个圆形选区。选区的制作是Photoshop中常用到的操作，通过设定选区我们可以指定对图像处理的范围。如本例将要制作一个实心的圆形，那么先用选区来指定这个圆形的范围，下面我们就来看看怎样使用【椭圆选框工具】来制作一个正圆选区。首先要选中【椭圆选框工具】，在一般情况下，我们可以通过用鼠标点击工具箱中相应的工具图标来选中我们需要的工具，可是在Photoshop中有些工具在默认状态下是隐藏起来的，比如椭圆选框工具。我们可以在相应的工具图标上按住鼠标左键并停留一会直到弹出一个选择列表（如图1-1-6所示），这时将鼠标移动到列表中相应的工具图标上点击，我们就可以选择那些被隐藏起来的工具了，效果如图1-1-7所示。
二值图像的阈值分割方法探讨 摘要图像分割的目的是将图像划分成互不交迭区域的集合，将图像中有意义的部分提取出来。图像分割的用途非常广泛，分割通常用来时图像进行进一步的分析，识别及压缩编码等。分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。文中通过对常用的图像二值化确定阈值方法的对比，经实验验证总结了合适的二值图像的阈值分割方法。 关键词二值图，阀值分割，算法。 0引言 图像分割的目的是将图像划分成互不交迭区域的集合，将图像中有意义的部分提取出来。这些区域的划分是有意义的，它们或者代表不同的物体，或者代表物体的不同部分，是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像分割的用途非常广泛，几乎涉及图像处理的所有领域，应用于各种类型的图像。分割通常用来对图像进行进一步的分析、识别及压缩编码等，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。 按照通用的分割定义，分割出的区域需同时满足均匀性和连通性的条件。其中均匀性是指该区域中的所有像素点都满足基于灰度、纹理、颜色等特征的某种相似性准则，而连通性是指在该区域内任意两点存在相互连通的路径。完全符合上述定义的分割计算十分复杂，目前大部分研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。 阈值分割是最常见的直接检测区域的分割方法，它就是简单的用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个类。如果只需选取一个阈值称为单阈值分割，它将图像分成目标和背景两大类。如果选取多个阈值称为多阈值分割，将图像分割成多个目标和背景。在本研究从事的CCD标定研究中采用的是较为简单的单阈值分割方法，将图像二值化。为以后的目标识别、特征点提取打下基础。在阈值分割技术中较为重要的是阈值的确定，合理的阈值能有效地去除多余信息、提取出有用信息，它直接影响分割后效果，影响有效信息经提取后的保留程度，决定着标定角点的提取位置精度，对标定精度至关重要。 常用的图像二值化确定阈值方法有：迭代法，最大直方图阈值分割法(EN日，最大类间方差法(OTSU)。
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
1. 图像和图像数据 缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点 数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩 阵中每个数据占用1个字节。 在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8 与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。 从uint8到double的转换 --------------------------------------------- 图像类型MATLAB语句 --------------------------------------------- 索引色 B=double(A)+1 索引色或真彩色 B=double(A)/255 二值图像 B=double(A) --------------------------------------------- 从double到uint8的转换 --------------------------------------------- 图像类型MATLAB语句 --------------------------------------------- 索引色B=uint8(round(A-1))
索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255)) 二值图像B=logical(uint8(round(A))) --------------------------------------------- 2. 图像处理工具箱所支持的图像类型 2.1 真彩色图像 R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值， 可查看三元数据(100,50,1:3)。 真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合 习惯的存储方法是用无 符号整型存储，亮度值范围[0,255] 2.2 索引色图像 包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色 板是一个有3列和若干行 的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝 色强度的双精度数。 注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。 常用颜色的RGB值 -------------------------------------------- 颜色R G B 颜 色 R G B
图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理
的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依
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
i=imread('D:\00001.jpg'); >> j=rgb2gray(i); >> warning off >> imshow(j); >> u=edge(j,'roberts'); >> v=edge(j,'sobel'); >> w=edge(j,'canny'); >> x=edge(j,'prewitt'); >> y=edge(j,'log'); >> h=fspecial('gaussian',5); >> z=edge(j,'zerocross',[],h); >> subplot(2,4,1),imshow(j) >> subplot(2,4,2),imshow(u) >> subplot(2,4,3),imshow(v) >> subplot(2,4,4),imshow(w) >> subplot(2,4,5),imshow(x) >> subplot(2,4,6),imshow(y) >> subplot(2,4,7),imshow(z)
>> %phi:地理纬度lambda:地理经度delta：赤纬omega：时角lx 影子长，ly 杆长 >> data=xlsread('D:\附件1-3.xls','附件1'); >> X = data(:,2); >> Y = data(:,3); >> [x,y]=meshgrid(X,Y); %生成计算网格 >> fxy = sqrt(x.^2+y.^2); >> %[Dx,Dy] = gradient(fxy); >> Dx = x./fxy; >> Dy = y./fxy; >> quiver(X,Y,Dx,Dy); %用矢量绘图函数绘出梯度矢量大小分布>> hold on >> contour(X,Y,fxy); %与梯度值对应,绘出原函数的等值线图
JPG图像处理工具及使用方法 托里县铁厂沟镇第二幼儿园 赵静
目录 1.准备工作 (3) 1.1扫描文件 (3) 1.2照片电子版 (3) 1.3处理软件 (3) 2.图像的格式转换 (3) 3.图像的像素及文件大小的修改 (5) 3.1 文件像素的修改 (5) 3.2 文件大小的修改 (6)
1.准备工作 1.1扫描文件 将文件或证件扫描，保存格式为JPG格式即可（扫描仪使用方法因机器型号不同而不同，具体参照产品说明书）。 1.2照片电子版 按照系统要求，准备好JPG格式电子版照片。如照片电子版为其他图片格式（如：tiff、bmp、gif、png 等格式，可参照下文2）。如照片电子版为其他格式（如PDF）则需自行转换为上述任一格式（JPG最佳），再参照下文进行转换。 1.3处理软件 目前，常用的图像处理软件主要有Adobe的photoshop 系列；Adobe Illustrator CS AdobeIllustrator；AutoCAD等多种，大家可自行选用。本文以一款使用较为简单的软件为例，软件名称：光影魔术手；软件下载地址：https://www.doczj.com/doc/d616836776.html,/。 软件下载后，安装软件。软件成功安装后，准备工作就绪。 2.图像的格式转换 打开软件，如下图：
点击左上方的打开，在计算机文件中选取需要修改的图片，具体操作如下：
点击另存为，将文件重新保存为系统所需的JPG格式。操作如下： 输入文件名称（自行命名）后点击保存即可。 3.图像的像素及文件大小的修改 3.1 文件像素的修改 点击缩放功能，按照系统要求输入长宽比例，点击开始缩放。操作如下：
课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名湛宇峥 学号1412202-24 学院信息与电子工程学院专业电子信息工程 指导教师崔治副教授
2017年6月12日 湖南城市学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明：所呈交的课程结业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担
目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6) 2基于区域的全局阈值选取方法 (7)
2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录
基于阈值的图像分割方法 摘要：图像分割多年来一直受到人们的高度重视，至今这项技术也是趋于成熟，图像分割方法类别也是不胜枚举，近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节，是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中，人们对图片的要求也是有所提高，在对图像的应用中，人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分就对应图像中的特定的区域，为了辨识和分析目标部分，就需要将这些有关部分分离提取出来，因此就要应用到图像分割技术。 关键词：图像分割；阈值；matlab
一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
遥感软件 PCI遥感图像处理软件简介 PCI GEOMATICA是PCI公司将其旗下的四个主要产品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一个具有同一界面、同一使用规则、同一代码库、同一开发环境的一个新产品系列，该产品系列被称之为 PCI GEOMATICA。对于20多年来一直致力于向地学界提供全方位解决方案的PCI公司来说，始终坚持领先一步的原则，地理咨讯永远在变迁，而地理咨讯软件更处于变迁的前沿。在今天，随着用户需求广度与深度的不断拓宽与加深，越来越多的人希望软件是一个可以满足用户所有需求的良好的工具。由于对这一点的正确把握，经过4年努力，PCI公司将原有的四个产品系列整合在一起，产生了一个使用简单、灵巧的工作平台----PCI GEOMAITCA。该系列产品在每一级深度层次上，尽可能多的满足该层次用户对遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析、专业制图功能的需要，而且使用户可以方便地在同一个应用界面下，完成他们的工作。在这之前，用户需用多个软件来实现，并且需要面对多个软件经销商、多个软件技术支持、多次的培训、对多个软件的维护，以及不得不投入相当大的精力来在多种数据格式间，进行数据转换。产品模块功能介绍 PCI Geomatica FreeView ( PCI地理咨讯通用视窗) FreeView是PCI公司为用户提供的一个免费的影像浏览工具，用户可以从PCI的网址上直接下载。用于浏览、显示各种数据，如矢量、位图、卫星影像（如LANDSAT, SPOT, RADARSAT, ERS-1/2, NOAA A VHRR等）、航片以及与GIS矢量数据叠加显示、进行属性查询等。FreeView 还具有影像增强，任意漫游、缩放、影像灰度值矩阵显示等功能 PCI Geomatica GeoGateway （PCI通用数据转换工具）PCI Geomatica GeoGateway包含PCI Geomatica FreeView的所有功能。 PCI Geomatica Fundamentals (PCI 地理咨讯基础版) PCI Geomatica Fundamentals包含PCI Geomatica GeoGateway的所有功能。主要包括以下部件： Focus 浏览环境 OrthoEngine FLY!（演示模式）软件许可管理器 PCI Geomatica Prime （PCI地理咨讯专业版） PCI Geomatica Prime包含PCI Geomatica Fundamentals（见上一节）的所有功能。此外，增加了PCI Modeler、EASI、FLY!、算法库等模块。 Geomatica Prime 是强大的、低成本解决方案，提供的工具可用于影像几何校正、数据可视化与分析以及专业标准地图生产。 PCI Productivity Tools （PCI地理咨讯生产工具）该软件是PCI公司为了提高PCI软件的生产能力和效率而专门设计的，其主要功能是为用户提供一系列自动或批处理操作的导向功能。该软件是PCI GEOMATICA PRIME或FUNDAMENTALS功能的扩展。主要提供影像自动镶嵌功能及针对ORTHOENGINE 系列产品的航片，光学卫星影像，雷达卫星的自动同名点收集功能。同时提供影像控制点库及库管理功能。 PCI AIRPHOTO MODEL （PCI地理咨讯系统航空正射影像处理器）是一个与PCI Geomatica Fundamentals或Geomatica Prime模块一起使用的功能强大的航空照片正射校正工具。该模块运用了特殊的算法模型将已经扫描的或由数字摄像机得到的照片制作成精确的正射影像图。所生成的图像可以转化为多种文件形式，作为许多GIS/CAD/MAP软件的数据源。同时用户可选择附加的DEM自动提取、3DVIEW 和三维特征提取模块（OrthoEngine Airphoto DEM）来构造自己的数字摄影测量软件包。该软件具有如下功能：项目工程文件建立（含
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
图片处理的基本方法
《图片处理的基本方法》第1课时 —《利用ACDSee处理图片》教学设计1．教学内容分析 上一节内容讲了获取图片的方法，但获取的图片不一定能符合我们的要求，这就需要对图片进行处理。作为《图片的处理》的第1课时，选取了比较简单的图片处理软件ACDSee，ACDSee不仅有浏览图片的功能，还可以对图片进行简单的处理。本节主要让学生了解常见的图片处理软件，掌握利用ACDSee软件对图片进行色彩的调整、裁剪和旋转。 2．学习者分析 图片是学生最喜爱和最容易感知理解的信息之一，学生对图片处理的兴趣比较大，在生活中喜欢处理自己的照片，如QQ空间的个性相册，但对图片的处理都是通过模板的形式。学生对感兴趣的东西的学习积极性比较高且乐于探索，而ACDSee是一款比较简单的软件，比较适合学生自主探究。根据学生的年龄和特点，教学内容不易过深，重点是要让学生在学习中体验学习的乐趣。学生对图片的处理有探究的欲望，同时学生具备了一定的自学能力，能够通过互帮互学和自主探究较好地完成学习任务。 3．教学目标 （1）知识与技能： ①了解常见的图片处理软件及各个软件的主要功能。 ②了解什么是亮度、对比度和饱和度 ③能利用ACDSee调节图片的色彩 ④能利用ACDSee对图片进行裁剪 ⑤能利用ACDSee对图片进行旋转与翻转 （2）过程与方法：在教师的引导下，学生通过自主探究，利用ACDSee软件完成老师布置的处理图片的任务，在完成任务的过程中掌握ACDSee软件处理图片的基本方法。 （3）情感态度与价值观：体验图片处理的快乐和成就感。 4．教学重难点 重点：利用ACDSee对图片的进行曝光、旋转、裁剪等处理。