基于图像的绘制技术综述

图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。

在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。

只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。

图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。

在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。

对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。

这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。

图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。

随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。

它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。

图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。

图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。

过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。

计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。

物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。

目录目录 01.绪论 (3)1.1 引言 (3)1.2 选题背景及意义 (3)1.2.1 选题背景 (3)1.2.2 选题意义 (4)1.3 本文结构及主要内容 (4)2 相关知识 (5)2.1 OpenGL编程基础 (5)2.1.1 OpenGL简介 (5)2.1.2 OpenGL的主要功能 (5)2.1.3 OpenGL体系结构及工作流程 (6)2.2 MFC编程技术 (8)2.3 虚拟场景建模技术 (9)2.3.1 三维几何建模技术 (9)2.3.2 基于图像建模技术 (9)2.3.3 基于几何和图像的混合虚拟场景建模技术 (10)3 全景漫游系统的设计 (12)3.1 系统整体设计 (12)3.1.1 系统功能概述 (12)3.1.2 系统基本设计方案 (12)3.1.3 系统基本框架 (12)3.2 系统详细设计 (13)3.2.1 全景图的生成 (13)3.2.2 纹理贴图 (17)4 系统实现与测试 (21)4.1 主界面的实现 (21)4.2 交互漫游的控制 (21)4.3 系统相关测试 (25)5 应用前景 (28)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)基于图像的风景旅游模拟漫游系统[摘要]虚拟现实技术能够逼真再现现实环境，用户在虚拟环境中通过自然的交互式操作能获得与真实环境相似的感受和体验。

全景漫游是虚拟现实技术的一种典型应用。

本文旨在设计和开发一个虚拟风景全景漫游系统，该系统不仅能以三维形式逼真再现虚拟图像环境，同时支持用户交互地漫游。

论文首先详细分析了各种建模理论和技术，特别全景图像合成技术和三维环境贴图技术。

在此基础上，确定了全景漫游系统实现算法和系统框架。

最后，利用OpenGL开放图形库和VC++编程工具开发了虚拟图像全景漫游原型系统，实验表明该系统不仅能绘制视觉效果良好且逼真的旅游环境，而且支持用户流畅的交互式漫游操作。

此外，就该系统在景点再现，商品房展示等应用领域进行了尝试并取得良好视觉效果。

医学影像的图像处理技术一、前言医学影像学是一门应用广泛而又不断发展的学科，医学影像的图像处理技术应用十分广泛，它们不仅可以为临床医生诊疗提供重要的辅助手段，而且也可以用于多领域的研究。

在医学影像学的实践中，图像处理技术已经成为一项不可或缺的技术。

二、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的技术，它将数字图像转换为数字信号，再利用数字信号处理技术对图像进行处理和分析。

数字图像处理技术可分为以下几类：1. 信号处理技术信号处理技术是数字图像处理的基础，主要用于处理图像的亮度、对比度、平滑度等特征。

常用的信号处理技术有空域滤波、频域滤波等。

2. 图像压缩技术图像压缩技术是将数字图像经过压缩算法处理，达到减小文件大小的目的。

常见的图像压缩技术有JPEG、PNG、GIF等。

3. 形态学图像处理技术形态学图像处理技术是用于提取图像的形态学特征的一种处理技术，常用于边缘检测、形态学滤波等。

4. 分割图像处理技术分割图像处理技术是将图像分成不同的部分或区域的处理技术，常用于医学影像中对人体组织、器官的分割。

5. 三维图像处理技术三维图像处理技术是处理医学影像中三维模型的技术，其主要方法包括体绘制、表面绘制、投影法等。

6. 人工智能技术人工智能技术在医学影像处理中也越来越常见，主要包括机器学习、深度学习两种方法。

三、医学影像的处理在医学影像学中，可以应用以上数字图像处理技术，包括形态学处理、直方图均衡化、二值化、边缘检测、基于特征的分析等方法，实现对图像的增强、分割和分析。

以下是介绍几种较为常见的处理方法：1. 直方图均衡化直方图均衡化是医学影像中应用较广泛的一种图像增强技术。

图像直方图是指统计图像中各像素强度的数量分布情况。

通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰，更易于观察和分析。

2. 空域滤波空域滤波技术是医学影像处理中最基础的滤波方法之一。

常用的空域滤波方法包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测滤波等。

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。

方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。

结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。

高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。

结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。

经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。

关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。

生物医学工程中的图像处理技术方法总结生物医学工程是一门综合学科，通过应用工程技术和生物医学的原理，致力于发展用于诊断、监测和治疗的医疗设备和技术。

其中，图像处理技术在生物医学工程中扮演着重要的角色。

本文将对生物医学工程中常用的图像处理技术方法进行总结。

1. 图像预处理图像预处理是指在进行后续处理之前，对原始图像进行降噪、增强和几何校正等操作。

其中，降噪是常用的预处理步骤，包括中值滤波、高斯滤波和小波去噪等方法。

增强可以通过直方图均衡化、对比度增强和锐化等技术来改善图像的质量。

几何校正主要涉及到图像的旋转、缩放和校正等操作，用于纠正图像中的畸变。

2. 图像分割图像分割是将图像划分为具有相似特征的区域的过程。

在生物医学工程中，图像分割常用于提取感兴趣的区域，如病灶、组织器官等。

传统的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

近年来，基于机器学习和深度学习的图像分割方法也得到了广泛应用，如基于像素级分类的卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）等。

3. 特征提取特征提取是从图像中提取与目标有关的信息的过程。

在生物医学工程中，特征提取可用于识别病理特征、分析组织结构等。

传统的特征提取方法包括形态学处理、纹理特征提取和形状描述等。

近年来，基于深度学习的特征提取方法也取得了重大突破，如卷积神经网络的卷积层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归。

4. 图像配准图像配准是将多幅图像根据一个参考图像进行对齐的过程。

在生物医学工程中，图像配准可用于融合多模态图像、纠正运动伪影等。

常用的图像配准方法包括基于特征的配准、基于相似度度量的配准和基于变换模型的配准等。

其中，基于特征的配准方法利用特征点或特征描述子进行匹配和对齐；基于相似度度量的配准方法通过最小化图像间的差异度量来实现对齐；基于变换模型的配准方法通过拟合变换模型实现对齐。

5. 目标检测与识别目标检测与识别是在图像中寻找和识别特定目标的过程。

在生物医学工程中，目标检测与识别广泛应用于医学影像分析、肿瘤检测、细胞分析等领域。

基于图像增强技术的直方图算法探析摘要：虽然目前运用高速图像采集系统对图像进行拍摄技术已经取得一定的发展，但然仍存在着一些缺陷，主要表现在在所拍摄的图像中，很难对电器触头进行详细的观察。

造成这一现象的原因主要有两个，即开关电弧所具有的发光特性以及触头系统和灭弧室所具有的反光特性。

因此，需要采取相关措施对电弧强度作增强处理，本文介绍的是直方图或者局部直方图的图像关键词：低压电器开关电弧图像增强直方图算法中图分类号：tn948 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2012）09（a）-0004-011 图像增强技术简析对于图像增强来说，它其实是数字图像处理当中的一项基本内容。

它主要指的是根据相关的需求对一幅图像当中的某些重点信息进行一定程度上的突出。

同时，它还能够做到对信息的有效选择，将一些不必要的信息进行削弱或者去除。

这样一来，就可以对图像的质量进行一定的改善，同时也对图像信息的有效性进行了增强。

2 直方图概况2.1 直方图的原理对于一幅数字图像来说，如果它对应于每一灰度值，就可以对具备这一灰度值的象素数进行相应的统计。

并由此实现对于象素数-灰度值图形的绘制。

那么，我们就将这一图形称作为相关图像的灰度直方图，简称为直方图。

对于直方图来说，它分别将灰度值以及象素数作为其横坐标以及纵坐标。

2.2 直方图的性质直方图具有一系列的性质，下面我们对其进行一一阐述，主要如以下几点。

（1）它主要是一幅图像之中各个像素灰度出现频率次数的统计结果。

因此，它只对图像中不同灰度值出现的次数进行一定程度上的反映，而对其所在的位置却不进行处理。

（2）直方图与图像之间存在一定的对应关系。

通常情况下，一幅图像只有一个确定的直方图与之相对应；然而，对于不同的图像来说，它们可能存在着相同的直方图。

（3）一幅图像各个子区的直方图之和等于该图像全图的直方图。

3 低压电器开关电弧图像采集系统概述对于低压电器来说，其触头间电弧的燃烧需要的时间往往较为短暂，一般情况下仅仅在10ms以内。

自然图像抠图技术综述 1 自然图像抠像技术概述 抠像技术, 也称为数字抠像技术, 是在数字图像上进行的一种处理技术. 抠像技术最初是从影视行业中发展来的, 目前, 它已经成为视觉特效制作中至关重要的一个部分. 利用抠像技术, 电影导演可以将任何一个需要的物体无缝插入到一个指定的背景中, 当然也可以将电影演员融入到计算机所绘制的虚拟场景中去. 目前, 几乎所有的电影都用到了数字抠像技术, 尤其是科幻片, 如“变形金刚”, “后天”, “2012”, “盗梦空间”, “阿凡达”, “哈利波特”等等. 另外数字抠像技术在媒体制作中也有相当广泛的应用, 如视频, 杂志, 广告, 电视以及多媒体标题的制作等等. 而随着计算机技术的发展, 用户对于能从一幅自然图像中抠取感兴趣的物体的需求也越来越强烈, 对于抠像质量的要求也越来越高, 因此, 自然图像抠像技术具有一定的理论意义和应用价值. 抠像是一种从数字图像中将用户感兴趣的部分（这个感兴趣的部分在本文中称为前景部分）从图像其他部分中分离出来的一种数字图像处理技术. 早期的抠像主要是针对背景受限的图片, 例如著名的蓝屏抠像[1], 它需要将那些待抠取的物体置于蓝色或者绿色背景前面, 因此具有很大的局限性, 而且所需的硬件器材价值也比较昂贵. 随着计算机计算速度的提高, 用户对于从自然背景中抠取出感兴趣物体的需求越来越迫切, 因此带动了自然图像抠像的发展, 对于自然图像抠像的研究已经有20多年历史了, 发展到现在, 主要分为三类：基于采样的方法, 基于传播的方法以及采样与传播相结合的方法. 基于采样的方法需要用户给出较为精确的三分图, 然后对于未知区域的像素的一些抠像参数, 通过利用附近的样本来近似求得. 该方法的优点是计算速度快, 缺点是需要较为精确的三分图, 并且当采样不准确时会得到较差的抠像结果, 因此鲁棒性不强. 基于传播的方法一般只需要用户给出简单的前景和背景指示线条, 然后通过某种方式将信息传播到附近的像素. 该方法的优点是只需要用户提供粗糙的三分图, 并且该方法对大部分的图片均能获得较好的抠像效果, 因此具有较强的鲁棒性. 缺点是部分先验信息浪费, 好的传播方法的设计较为困难, 计算速度慢. 采样与传播相结合的方法是目前研究的热点, 它能够有效结合前两类方法的优点, 但当采用的采样方法以及传播方法不好时, 它也会遗传前两类方法的缺点. 自然图像抠像实际上是已知图像像素的颜色iC, 计算像素的不透明度值i, 前景颜色iF以及背景颜色iB的问题. iC, i, iF和iB的关系可以通过如下式子描述： (1),iiiiiCFB (1.1) 式(1.1)中的i表示图像像素的索引. 方程(1.1)通常也称为合成方程, 该方程实际上是一个欠定方程, 以彩色图像为例, 由于iC, iF和iB均为三维向量, 所以实际上方程(1.1)是一个拥有三个方程七个未知量的方程组, 这个问题是一个非适定问题, 具有无穷多组解, 因此, 需要通过给出一些限制条件以及适当的假设, 以使得原问题具有唯一解. 由此, 自然图像抠像可以分为基于采样的抠像, 基于传播的抠像和采样传播相结合的抠像. 1.1 基于采样的抠像方法 这类方法需要用户给出图像的三分图：确定的前景区域, 确定的背景区域以及未知区域. 如下图：

虚拟现实及相关技术1 虚拟现实技术与虚拟现实系统虚拟现实(Virtual Reality)是一种可以创建和体验虚拟世界(Virtual World)的计算机系统。

它的基本特征：· 沉浸感(Iimmersion)是指用户作为主角存在于虚拟环境中的真实程度。

理想的虚拟环境应该达到使用户难以分辨真假的程度(例如可视场景应随着视点的变化而变化)，甚至超越真实，如实现比现实更逼真的照明和音响效果等。

· 交互性(Iinteraction)是指用户对虚拟环境内的物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度(包括实时性)。

例如，用户可以用手直接抓取虚拟环境中的物体，这时手有触摸感，并可以感觉物体的重量，场景中被抓的物体也立刻随着手的移动而移动。

· 想象力(Imagination )是指用户沉浸在多维信息空间中，依靠自己的感知和认知能力全方位地获取知识，发挥主观能动性，寻求解答，形成新的概念。

虚拟现实是一门直接来自于应用的涉及众多学科的新的实用技术，是集先进的计算机技术、传感与测量技术、仿真技术、微电子技术等为一体的综合集成技术。

在计算机技术中，虚拟现实技术的发展又特别依赖于人工智能、图形学、网络、面向对象、Client/Server、人机交互和高性能计算机技术。

虚拟现实是多种技术的综合，其关键技术和研究内容包括以下几个方面：· 环境建模技术。

虚拟环境的建立是虚拟现实技术的核心内容，环境建模的目的是获取实际三维环境的三维数据，并根据应用的需要，利用获取的三维数据建立相应的虚拟环境模型。

· 立体声合成和立体显示技术。

在虚拟现实系统中，如何消除声音的方向与用户头部运动的相关性已成为声学专家们研究的热点。

同时，虽然三维图形生成和立体图形生成技术已经较为成熟，但复杂场景的实时显示一直是计算机图形学的重要研究内容。

· 触觉反馈。

在虚拟现实系统中，产生深临其境效果的关键因素之一是让用户能够直接操作虚拟物体并感觉到虚拟物体的反作用力。