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一种改进的图像旋转算法

一种改进的图像旋转算法
一种改进的图像旋转算法

基于图的快速图像分割算法

Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E),每个节点V i v 对应图像中一个像素点,E 是连接相邻节点的边,每个边有对应有一个权重,这个权重与像素点的特性相关。 最后,我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识: 图是由顶点集(vertices )和边集(edges )组成,表示为,顶点,在本文中即为单个的像素点,连接一对顶点的边具有权重,本文中的意义为顶点之间的不相似度,所用的是无向图。 树:特殊的图,图中任意两个顶点,都有路径相连接,但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子,只保留树中的珠子和连线,那么随便选个珠子,都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果,i 和h 这条边也保留下来,那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树(MST, minimum spanning tree ):特殊的树,给定需要连接的顶点,选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中,初始化时每一个像素点都是一个顶点,然后逐渐合并得到一个区域,确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图,棕色圆圈为顶点,线段为边,合并棕色顶点所生成的MST ,对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值: 对于孤立的两个像素点,所不同的是颜色,自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性,本文中是使用RGB 的距离,即

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要:图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有:基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究,选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字:图像分割,阈值法,迭代法,Otsu法,最大熵值法 1 研究背景 1.1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合,如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言,连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法,其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法,即区域法,其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法,其三是首先检测边缘像素,然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础,而在理论上图像分割又依赖图像理解,两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的,目前的图像分割处于图像的前期处理阶段,主要针对分割对象的技术,是与问题相关的,如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1.2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1.3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下,发现一些算法的效

多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合方法综述 摘要:本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块,并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词:多聚焦图像融合;空域;频域;小波变换法;评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系,数据融合可分为:信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支,是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为:“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”,其主要思想是采用一定的方法,把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合,是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像,便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中,其中,像素级的图像融合精度较高,能够提供其他融合方法所不具备的细节信息,多聚焦融合采用了像素级融合方法,它主要分为空域和频域两大块,即: (1)在空域中,主要是基于图像清晰部分的提取,有梯度差分法,分块法等,其优点是速度快、方法简单,不过融合精确度相对较低,边缘吃力粗糙; (2)在频域中,具有代表性的是分辨方法,其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等,多分辨率融合精度比较高,对位置信息的把握较好,不过算法比较复杂,处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数,对其进行处理,它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,

一种图像置乱算法及其在数字电视中的应用研究

通讯作者:JongWeon KIM ,jwkim@smu.ac.kr 基金项目:2009年度MCST&韩国著作权委员会技术开发项目结果 一种图像置乱算法及其在数字电视中的应用研究 崔基哲 1 张波1 JongWeon KIM 2 1 (延边大学经济管理学院 信息管理与信息系统 延吉 133002) 2 (韩国祥明大学 著作权保护专业 教授 Seoul, KOREA 100080) (cuijizhe@https://www.docsj.com/doc/7712031638.html, ;zhangbo0037@https://www.docsj.com/doc/7712031638.html,; jwkim@smu.ac.kr ) 【摘要】 本文阐述了数字电视加解密原理,并介绍了图像置乱算法及其它在数字电视行业中的应用。我国的数字电视行业已经迈入高清时代,但收费节目的管理、卫星传播与有线传播的协调等问题上,还需要成熟的解决方案。本文提出了基于离散余弦变换的图像置乱算法,可适用于收费电视节目的安全管理。 通过本算法可以简化原数字电视加解密系统的两端间的交互流程,增加CA 共享所带来的安全性。经测试发现,提出的图像置乱算法抑制了其他置乱算法中存在的块效应,算法基本满足数字电视的管理及播放要求,无需增加硬件费用。 【关键词】 图像加密;置乱算法;数字电视;条件接收系统;离散余弦变换 【中图分类号】TN05 【文献标识码】A 【文章登记号】7-16 An Image Scrambling Algorithm and The Application in Digital TV Cui Jizhe 1, JongWeon KIM 2, Zhang Bo 1 1 (College of Economic and Management, Yanbian University , Yanji 133002) 2 (Dept. of Copyright Protection Sangmyung University, Seoul, 110743) Abstract This paper elaborates the theory of encryption and decryption about digital television, then gives an introduction of the image scrambling algorithm and the application in digital television industry. In china, the digital TV has stepped into the high definition age, while there also need the mature solution in the management of fee programmers, as well as the balance of satellite transmission and cable transmission. This paper puts forward to the image scrambling based on the Discrete Cosine Transform (DCT), it can be used in managing the security of fee-TV programmers. By means of this algorithm, it can simplify the Interactive process between original digital TV encryption and decryption, and increase the security bringing by CA share. By test, it is founded that the image scrambling algorithm promoted by this paper restrain blocking effects existing in other scrambling algorithm. The algorithm can content the demand of managing and playing of digital TV , dispense with increasing the hardware costs. Keywords Image encryption; Image Scrambling; Digital TV; CAS ;Discrete Cosine Transform 1 引言 2009年8月,广电总局发布促进高清电视发展的《通知》,要求现阶段要采取高清、标清同播过度发射,并要求卫星传输的高清节目必须进行加密[1] 。相继CCTV1等九套高清同播节目上星播出,标志着我国电视播出进入高清时代[2]。 数字电视是将传统的模拟信号经过采样、量化和编码等过程转化为数字信号,然后进行各种 功能的端到端的系统。数字电视不仅包括数字电视接收机、电视台,还包括信号的产生、处理、传输、接收和重现的全过程。在数字电视网上还可以接入电视会议、可视电话、视频点播、按次付费、网络游戏等传统业务外的增值业务。为了确保增值业务的实现,除安全可控的综合管理业务平台之外还需要条件接收系统,简称为CAS(Conditional Access System)。 为防止未授权的用户违法窃取业务,在数字电视传播过程中需要对数据进行加密。图像或视频信息的

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 (福州大学物理与信息工程学院 福州 350001) 摘要:图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视,也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功,但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手,深入介绍了目前各种经典的图像分割算法,并在此基础比较了各种算法的优缺点,总结了当前图像分割技术中所面临的挑战,最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词:图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键,也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的分析和理解成为可能,因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合,也就是根据目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]:令有序集合表示图像区域(像素点集),H 表示为具有相同性质的谓词,图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ,i=1,2,…,n ,满足: (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠,条件(2)表明每个区域都具有相同性质,条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起,图像分割一直受到人们的高度重视,其应用领域非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图像。主要表现在: 1)医学影像分析:通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域,以便更好的

图像融合的研究背景和研究意义

图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展,图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器,相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制,任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性,具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来,相互取长补短便可以发挥各自的优势,弥补各自的不足,有可能更全面的反映目标特性,提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围,而且提高了分析精度、应用效果和使用价值,成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础,其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支,图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点,使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用,成为当前重要的信息处理技术,迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义:图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法,把

图像置乱

数字图像置乱技术研究 6.3.1图像置乱原理 图像置乱技术属于图像加密技术,它通过对图像像素矩阵的重排,破坏了图像矩阵的相关性,以此实现信息的加密,达到安全传输图像的目的。 图像置乱的实质是破坏相邻像素点间的相关性,使图像“面目全非”,看上去如同一幅没有意义的噪声图像。单纯使用位置空间的变换来置乱图像,像素的灰度值不会改变,直方图不变,只是几何位置发生了变换。置乱算法的实现过程可以看做是构造映射的过程,该映射是原图的置乱图像的一一映射,如果重复使用此映射,就构成了多次迭代置乱。 我们假设原始图像为0A ,映射关系用字母σ表示,得到的置乱图像为1A ,则原图到置乱图像的关系,可简单的表示为: 1 0A A ?→?σ 例如:原始图像用矩阵0A 表示,置乱后的图像为1A , ij a 代表坐标为(),x y 的像素点的灰度: ? ? ?? ?? ??????=3332 31 30 2322212013121110 03020100 0a a a a a a a a a a a a a a a a A ???? ? ???????=1200 21 33 112010 023******* 312322131a a a a a a a a a a a a a a a a A (6.3.1) 置乱映射σ的元素存在两种形式:一种是序号形式,用()j width i +*表示图像中像素的排列序号;一种是坐标形式,()j i ,表示第i 行第j 列。则相应的置乱映射σ可表示如下: ? ? ??? ???????=1253720131011511948614σ或者() () ()()() ()()()()()()()()()() ()????? ????? ??0,31,13,03,12,00,01,32,21,03,33,21,20,10,22,12,3 (6.3.2) 映射τ中的元素表示:原图中该点元素在置乱后图像中的位置。比如坐标为(0,1)的像素点最后变换到(1,2)这个位置上。因此使用置乱映射σ进行迭代置乱,原图0A 应用映射τ迭代适当的次数后,能够得到理想置乱图像。对1A 应用逆置乱映射,还原得到原始图像0A :

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现(一) 来源:中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者:陈挺编辑:studa090420 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

一种基于HLS的快速图像分割算法

一种基于HLS的快速图像分割算法 【摘要】本文提出了一种新的基于HLS的快速图像分割算法。通过分析HLS 颜色空间特性,提出一种新的图像相似性的定义方法,可以快速选择出相似的颜色区域。在图像的预分割过程中起到了快速定位的作用。与基于MEANSHIFT 的图像分割算法,分水岭算法对比,通过实验结果表明,本论文提出的分割算法具有快速的,良好的的特性。 【关键词】预分割;图像分割;HLS颜色空间 1.分割的意义与现状 图像分割是计算机图像处理与机器视觉研究领域中的基本问题之一。随着计算机硬件和计算机理论的不断取得突破进展,数字图像处理技术和计算机视觉技术得到了广泛的应用。在对图像进行研究和应用中,前景提取或前景分割是一个重要的研究组成部分。在应用的过程中,往往只对图像中某些部分某些区域感兴趣,这些部分通常称之为前景。前景是图像中特定的,具有某些特性的区域,或者说是具有更高层次语义的区域。例如人,桌子等等自然物体,也可能是人身体的一部分,如头发,脸等等。为了进一步的研究分析,需要把前景区域单独提取出来,作为下一步的算法的输入。所以说图像分割算法是指将某些特定区域从背景中分割出来的算法。图像分割是数字图像处理与计算机视觉研究领域中的基本问题之一,也是热点之一。 在每一次交互式的过程中,我们并不需要对整幅图像进行处理,只需要对交互处周围的像素点进行分析即可。这样不仅仅是因为处理的像素点减少,从而可以节省大量的处理时间,同时在处理过程中,可以去掉不相似点的干扰,在处理速度上,在收敛性上,也可以节省大量的时间。所以如果能明确处理的区域,可以提高处理速度,从而保证算法的实时性。 如果定义一个固定的矩形或者圆形等形状的话,对于不同的物体显然具有不同的效果。如果物体比所定义的矩形框大,则不能一次性的分割出相邻的区域。如果物体比所定义的矩形框小很多的时候,不仅仅是处理速度上变慢,分割效果会降低。所以使用简单的分割算法进行粗定位,确定下一步的处理范围,对整个交互式过程来说是一个非常重要的步骤。 在过去二十多年中,人们对前景图像提取问题做了大量的研究。最简单的方法是,能过选取满足用户指定图像的颜色值的所有像素来提取前景。Photoshop 的智能剪刀和魔杖工具就是采用了这种方法。但是这种方法需要大量的用户交互,使用起来极其不方便。 近十年来,研究者提出了很多精确提取前景区域的系统,同时使用户的交互尽可能少。比如智能画布[1]和基于对象的图像编辑系统[2]等,通过将图像分割成区域,然后用户选取一些区域产生最后的前景对象的方法。Grab cut系统[3]

ENVI中的融合方法

ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准,才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择,取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有: ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似,下面介绍Brovey变换操作过程。 (1)打开融合的两个文件,将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 (2)选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey),在Select Input RGB对话框中,有两种选择方式:从可用波段列表中和从Display窗口中,前者要求波段必须为无符号8bit。 (3)选择Display窗口中选择RGB,单击OK。 (4) Color Normalized (Brovey)输出面板中,选择重采样方式和输入文件路径及文件名,点击OK输出结果。 对于多光谱影像,ENVI利用以下融合技术: ?Gram-Schmidt ?主成分(PC)变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中,Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性,是一种高保真的遥感影像融合方法;color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM,;Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动,比较适合高分辨率影像,如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似,下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 (1)打开融合的两个文件。

基于比值法图像拼接的等比例改进算法

收稿日期:2009-06-26;修回日期:2009-09-10 作者简介:冉柯柯(1982-),女,河南人,硕士研究生,研究方向为数字图像处理和模式识别;王继成,教授,研究员,研究方向为模式识别与智能系统、数字图像和语音处理。 基于比值法图像拼接的等比例改进算法 冉柯柯,王继成 (同济大学电子与信息工程学院,上海201804) 摘 要:图像拼接技术是通过将一组具有部分重叠的图像或视频图像进行无缝拼接后而得到的具有高分辨率的图像或全景图,是图像处理技术的一个重要内容。主要介绍了图像拼接技术的主要步骤、比值匹配法的基本原理和优缺点,然后针对此算法容易出现误匹配的问题,提出了一种改进的算法。通过引用等比例数列的思想增加区域像素信息,与传统方法相比,这种方法可以更快更准地找到最佳匹配位置,从而提高了算法的准确性。实验结果证明了此算法可以有效的消除误匹配。 关键词:图像拼接;图像匹配;比值匹配法;图像融合 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2010)02-0005-04 An Improved Mosaic Algorithm B ased on R atio Matching Using G eometric Proportion RAN Ke 2ke ,WAN G Ji 2cheng (Department of Electronics and Information Engineering ,Tongji University ,Shanghai 201804,China ) Abstract :Image stitching is normally used to make up a seamless and high resolution with a set of the overlap parts of images and videos.It is one of important technologies for image processing.Presented the main step of the image mosaics ,basic principle and advantages and disadvantages of the ration matching algorithm ,based on the ratio matching algorithm ,an improved algorithm of image stitching is pre 2sented in order to resolve the pseudo https://www.docsj.com/doc/7712031638.html,ing the theory of geometric proportion ,comparing with traditional methods ,the algo 2rithm can find the optimal position more quickly and more exactly.The experiments show that this method can eliminate false matches validly. K ey w ords :image stitching ;image registration ;ratio matching ;image fusion 0 引 言 随着数码照相设备的广泛普及,越来越多的数码图像被应用于各个方面的研究中。在实际的科学研究和工程项目中,经常会用到超过人眼视角的高分辨率图像。为了得到大视角的高分辨率图像,人们往往利用广角镜头和扫描式相机来解决部分问题。但这些设备都有价格昂贵和使用复杂等缺点,另外,在一幅低分辨率的图像中得到超宽视角会损失景物中物体的分辨率,而且,广角镜头的图像边缘会产生难以避免的扭曲变形。所以为了在不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的场景照片,人们采用了图像拼接技术来将多幅照片拼接成一幅大的照片。 研究图像拼接技术的目的就是利用计算机进行自 动匹配,将具有重叠区域的多幅图片合成为一幅宽角度图片,以此来扩大视区的范围。现在图像拼接技术已经成为数字图像处理领域的一个研究热点,被广泛应用于虚拟现实、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学、视频的索引和检索以及数字视频压缩等领域。 图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两个关键环节。图像配准是图像拼接的核心部分,它直接关系到图像拼接算法的成功率和执行速度。图像配准算法大体可分为基于特征的图像配准和基于区域的图像配准两类[1]。基于特征的图像拼接是利用图像的明显特征(角点或轮廓等)来估算图像之间的变换,从而确定匹配位置。基于区域的方法是利用图像的像素值之间的相关性来寻找最佳匹配点的。常用的方法[2]有点匹配法、线匹配法、面积匹配法[3]、网格匹配法[4]和比值匹配法[5]。比值匹配法具有计算速度快等特点,广泛应用于图像拼接技术中。但是这种方法由于其自 第20卷 第2期2010年2月 计算机技术与发展COMPU TER TECHNOLO GY AND DEV ELOPMEN T Vol.20 No.2Feb. 2010

图像分割算法研究及实现

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。

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要:介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验,对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像,简要分析比较三种图像融合方式的各自特点,择出本次实验的最佳融合方式。 关键字:遥感影像;图像融合;主成分变换;乘积变换;比值变换;ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同,任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征,而不能反应出全部特征。因此,与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据既具有重要的互补性,也存在冗余性。为了能更准确地识别目标,必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来,利用融合技术,针对性地去除无用信息,消除冗余,大幅度减少数据处理量,提高数据处理效率;同时,必须将海量多源数据中的有用信息集中起来,融合在一起,从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息,进行各种信息特征的互补,发挥各自的优势,充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像,融合方法的选择取决于融合影像的应用,但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的,这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式(主成分变换融合,乘积变换融合,比值变换融合),对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ,SPOT图像,分辨率10米,有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ,SPOT图像,分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中,PCI适合用于影像制图,ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大,ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好,而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系统)集成功能,为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日,鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE,所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本,新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品,就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

基于混沌理论的图像置乱算法

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/7712031638.html, 基于混沌理论的图像置乱算法 作者:杨勃葛学锋解海燕 来源:《电子技术与软件工程》2017年第23期 摘要图像置乱技术作为一种图像加密处理的方法,越来越多的应用于图像在网络的传播当中。本文分析了置乱算法的研究现状,对Logistic混沌算法进行了研究,并通过MATLAB 仿真实验对该算法进行了验证分析。 【关键词】图像加密图像置乱 Logistic混沌算法 1 引言 随着“互联网+”时代的来临,越来越多的图像信息在网络中进行着传播。这些图像信息有可能涉及到个人隐私或者是商业机密甚至是国家安全问题,所以如何保证这些信息的安全,越来越多的受到了人们的关注。图像置乱技术作为一种有效的保护图像安全传输的方法被专家学者们所研究。 2 图像置乱技术研究现状 图像置乱技术是通过相关算法将图像的空间域或频率域进行改变,从而达到图像加密目的的一种有效的加密方式。目前经过专家学者们的研究,图像置乱技术主要为基于空间域的置乱和基于频率域的置乱。基于空间域的置乱方法是通过某种算法将图像的像素坐标位置进行改变,从而改变图像的样貌,达到置乱的效果。此方法只是将图像的像素坐标位置进行了打乱,并没有改变图像的信息(直方图),所以容易被破解,安全性低。常见的算法有Arnold 变换、Hilbert 曲线变换和Fibonacci变换等。基于频率域的置乱方法是通过相关算法将图像的像素值进行改变,从而达到置乱效果。该方法不仅改变了图像的样子,还改变了图像的信息,所以加密效果更好,安全性更高。常见的算法有混沌变换、Gray 码变换。 3 混沌理论 混沌是曲线性稳定运动中的一类看似没有稳定运动轨迹可循的、看似随机的现象。混沌理论具有非线性特性、不确定性、不可重复、不可预测、对初始条件敏感等特性,对于需要加密文件的处理有很好的应用,所以混沌理论被越来越多的运用到图像置乱算法中。由于混沌理论的复杂性和不确定性,所以至今还没有一个标准的定义被所有人所公认,每位专家学者都有自己对于混沌的定义。Logistic混沌映射定义是由R·May于1976年提出的,因其表达式简单且 性能优良,被广泛运用到混沌映射中。Logistic混沌映射定义为: f(x)=μx(1-x),x∈[0,1] (1) 公式(1)中μ是分支参数,取值范围:0≤μ≤4,x为初始值,取值范围0≤x≤1。

图像融合算法概述

图像融合算法概述 摘要:详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词:图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言: 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论

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