1 改变图像质量的几种滤波方法比较 一、概述 滤波是图像处理重要技术之一,是提高图像质量的主要手段。对输入的图像实现直方图均衡化;设计完成同态滤波器,并用之改善图象质量;对某图像加入不同类型﹑不同强度的噪声(周期﹑椒盐噪声),并分别用空间域和频率域的方法抑制噪声。 二、图像处理过程 1.直方图均衡化 输入一幅图片,统计原图直方图数组,用一个数组hf 记录hf(i);i 从0到255,令pa(i)=pa(i-1)+hf(i),其中hf(i)为灰度值为i 的像素点占总像素点的概率;一个数组F 记录新的索引值,即令F(i,j)= (pa(f(i,j)+1))*255;依次循环每一个像素,取原图的像素值作为数组F 的下标值,取该下标对应的数组值为均衡化之后的像素值。结果显示原图图像、原图直方图,均衡化后的图像和直方图,并用于对比。 其中图像中灰度级出现的概率近似为: ()n n r p k k r =,k=0,1,2,…,L -1。而变换函数为:00()(),0,1,2,,1 k k j k k r j j j n s T r p r k L n ======-∑∑ 2.巴特沃斯同态滤波器: 图像f(x,y)是由光源照度场(入射分量)fi(x,y)和场景中物体反射光(反射分量)的反射场fr(x,y)两部分乘积产生,关系式为: f(x,y)=fi(x,y)*fr(x,y); fi(x,y)的性质取决于照射源,fr(x,y)取决于成像物体的特性。一般情况下,照度场f i ( x , y) 的变化缓慢,在频谱上其能量集中于低频;而反射场f r ( x , y) 包含了所需要的图像细节信息,它在空间的变化较快,其能量集中于高频. 这样就可以根据照度—反射模型将图像理解为高频分量与低频分量乘积的结果。由于两个函数乘积的傅立叶变换是不可分的,故不能直接对照度和反射的频率部分分别进行操作。
第3章基于图像增强的去雾方法 引言 图像增强是数字图像处理技术中最为基本的内容之一。在实际应用中,无论采用何种装置采集的图像,由于噪声、光照、天气等原因,获取的图像视觉效果不理想。例如,雾天获取的图像模糊不清,难以提取细节信息;一幅户外自然风景图像色彩失真严重,视觉效果较差;夜间拍摄的图像,由于光线较暗,图像对比度低,暗处景物难以辨识等。图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式,通过相关算法的处理,使图像的动态范围扩大,拉伸图像对比度,突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息,为图像的进一步处理和分析奠定基础。 雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声,图像的灰度集中分布在某个区域,图像的对比度低,视觉效果较模糊。图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾),提高图像的对比度,从而恢复出清晰的无雾图像。 基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。 本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用,重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法,介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析,总结各算法的优势与不足。 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术 直方图是多种空间处理技术的基础。图像的直方图是图像的重要统计特征,是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法,图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,它的根本目的是改善图像的对比度。直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态范围达到图像整体对比度增强,局部直方图均衡化是针对图像内部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。直方图在软件中计算简单,而且有助于商用硬件的实现,因此已成为实时图像处理的一种流行工具。 3.2.1 直方图均衡化 直方图均衡化是把一幅已知灰度概率分布的图像经过变换,使之变成灰度概率分
图像去雾霭算法及其实现 电气工程及其自动化 学生姓名杨超程指导教师李国辉 摘要雾霭等天气条件下获得的图像,具有图像不清晰,颜色失真等等一些图像退化的现象,直接影响了视觉系统的发挥。因此,为了有效的改善雾化图像的质量,降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响,对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。 本设计提出了三种图像去雾算法,一种是基于光照分离模型的图像去雾算法;一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法;还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理,最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。 关键词:图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验
Algorithm and its implementation of image dehazing Major Electrical engineering and automation Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui Abstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog. This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed. Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey
实验三常用图像滤波方法 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用; 2、理解并掌握常用的图像的滤波技术。 二、实验环境 MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN7计算机 三、相关知识 1 imnoise imnoise函数用于对图像生成模拟噪声,如: i=imread('e:\w01.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声,j=imnoise(i,'salt&pepper', 0.04) 模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声 2 fspecial fspecial函数用于产生预定义滤波器,如: h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯(LoG)滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器 3 基于卷积的图像滤波函数 imfilter函数,filter2函数,二维卷积conv2滤波,都可用于图像滤波,用法类似,如: i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%产生Sobel算子的水平方向模板
j=filter2(h,i); 或者: h = fspecial(‘prewitt’) I = imread('cameraman.tif'); imshow(I); H = fspecial('prewitt‘); %预定义滤波器 M = imfilter(I,H); imshow(M) 或者: i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; h=h/9; j=conv2(i,h); 4 其他常用滤波举例 (1)中值滤波 medfilt2函数用于图像的中值滤波,如: i=imread('e:\w01.tif'); j=medfilt2(i,[M N]);对矩阵i进行二维中值滤波,领域为M*N,缺省值为3*3 (2)利用拉氏算子锐化图像, 如: i=imread('e:\w01.tif'); j=double(i); h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子 k=conv2(j,h,'same');
课程设计——图像去雾 一、设计目的 1、通过查阅文献资料,了解几种图像去雾算法,; 2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用; 3、理解和掌握图像退化的因素,设计图像复原的方法; 4、比较分析不同方法的效果。 二、设计内容 采用针对的有雾图像,完成以下工作: 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像,并比较增强前后的图像和直方图; 2、查阅文献,分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法,对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像; 3、分析实验效果; 4、写出具体的处理过程,并进行课堂交流展示。 三、设计要求 1、小组合作完成; 2、提交报告(*.doc)、课堂交流的PPT(*.ppt)和源代码。
四、设计原理 (一)图像去雾基础原理 1、雾霭的形成机理 雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶,常呈现乳白色,其底部位于地球表面,所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大,它的一种解释是轻雾,多呈现灰白色,与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在,户外图像质量降低,如果不处理,往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下,经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射,导致获取的图像质量差,细节模糊、色彩暗淡。 2、图像去雾算法 图像去雾算法可以分为两大类:一类是图像增强;另一类是图像复原。图1-1介绍了图像去雾算法的分类: 图1-1 去雾算法分类 从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑,采用增强的方法处理,即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化,同态滤波,Retinex 算法,小波算法等等。 基于物理模型的天气退化图像复原方法,从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析,实现场景复原,即图像复原。运用最广泛、
实验五图像复原处理技术 实验目的 1 了解图像降质退化的原因,并建立降质模型。 2 理解反向滤波图像复原的原理 3 理解维纳滤波图像复原的原理实验原理图像复原处理一定是建立在图像退化的数学模型基础上的,这个退化数学模型应该能够 反映图像退化的原因。图像降质过程的模型如图5-1所示,其表达式为 g(x,y)=h (x,y)*f (x,y) +n (xy) (5.1) 图5-1图像降质模型 1、 滤波图像复原 逆滤波法是最简单的图像恢复方法。对5.1式两边作二维傅立叶变换,得到 G (u , v ) =H (u ,v) F (u ,v) + N (u ,v) H (u ,v) 为成像系统的转移函数。估算得到的恢复图像的傅立叶变换F ? (u ,v) 为 ()()()()()() ,,?,,,,G u v N u v F u v F u v H u v H u v ==+ (5.2) 若知道转移函数H (),u v ,5.2式经反变换即可得到恢复图像,其退化和恢复的全过程用图5-2表示。 图5-2频域图像降质及恢复过程
逆滤波恢复法会出现病态性,若H (),u v ,而噪声N(u,v) ≠0,则()(),,N u v H u v 比F (x,y)大很多,使恢复出来()?,f x y 与(),f x y 相差很大,甚至面目全非。一种改进的方法是在H (u , v ) =0 的频谱点及其附近,人为仔细设置()1,H u v -的值,使得在这些频 谱点附近,()(),,N u v H u v 不会对()?,F u v 产生太大影响。二种方法是考虑到降质系统的转移函数(),H u v 的带宽比噪声要窄的多,其频率特性也具有低通性质,因此可令逆滤波的转移函数()1,H u v 为 ()()()()1 222 11 2220 1,,0H u v u v D H u v u v D ?+≤?=??+>? (2)维纳滤波复原 逆滤波简单,但可能带来噪声的放大,而维纳滤波对逆滤波的噪声放大有抑制作用。 维纳滤波是寻找一个滤波器,使得复原后图像()?,f x y 与原始图像(),f x y 的方差最小,即 ()(){ }2 ?min ,,E f x y f x y ??=-?? 如果图像(),f x y 和噪声(),n x y 不相关,且(),h x y 有零均值,则可导出维纳滤波器的传递函数为 ()() () () () 2 2 ,1 ,,,,,w n f H u v H u v P u v H u v H u v P u v = ? + 式中(),n P u v 和(),f P u v 分别为噪声和原始图像的功率谱。实际上(),n P u v 和(),f P u v n 往往是未知的,这时常用常数K 来近似 () () ,,n f P u v P u v 。 【实验】产生一模糊图像,采用维纳滤波图像复原的方法对图像进行处理。 clear; %清除变量 d=15 %设定长度
目录 摘要 (i) Abstract ............................................................................................................... i i 第一章绪论 (1) 1.1 课题研究背景和意义 (1) 1.2 雾天降质图像增强的研究现状 (2) 1.2.1 非物理模型去雾方法 (2) 1.2.2 基于退化模型的去雾方法 (3) 1.2.3 基于多幅图像的去雾方法 (4) 1.2.4 基于图像融合的去雾算法 (5) 1.2.5 基于GPU的并行加速去雾算法 (5) 1.2.6 去雾图像去噪算法 (6) 1.3 雾天降质图像增强的技术难点 (6) 1.4 论文概述 (7) 1.4.1 本文主要工作和成果 (7) 1.4.2 论文结构 (7) 第二章基于多尺度图像融合的暗通道先验去雾方法 (9) 2.1 雾天图像降质机理及去雾增强原理 (10) 2.2 暗通道先验去雾方法 (12) 2.2.1 DCP理论 (12) 2.2.2 经典DCP去雾算法 (12) 2.2.3 算法处理结果分析 (14) 2.3 基于多尺度图像融合的暗通道先验去雾方法 (16) 2.3.1 基于图像融合的透射率估计修正 (17) 2.3.2 自适应透射率下界求取 (22) 2.3.3 实验结果分析 (23) 2.4 本章小结 (25) 第三章基于透射率的去雾图像去噪算法 (26) 3.1 图像空域去噪基本原理和方法 (27) 3.2 非局部均值去噪算法 (30) 3.2.1 NLM去噪机理 (30)
图像配准技术方法研究 摘要随着信息技术的迅猛发展,图像配准技术已经在军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域得到了广泛的应用。图像配准技术是图像处理的一个基本问题,它是将不同时间、传感器或视角下获取的相同场景的多幅图像进行匹配的图像处理的过程。三类图像配准的方法大致如下:基于灰度的图像配准方法。基于变换域的图像配准方法。基于特征的图像配准方法。本文将应用这三种方法对图像配准进行研究。并重点研究基于特征的图像配准方法。 关键词图像配准,特征点匹配,灰度插值,控制点的提取 Abstract The technology of image registration is being widely used in the military, remote sensing , medical, computer, visual and any other fields with the rapid development of information technology. The technology of image registration is a kind of process to match different pictures getting from different periods and different cameras but a same scene, it is a basic point to handle the pictures. There are three kinds of ways to do the image registration:According to the level of the color of gray getting from the pictures.According to transforming domains.According to the features The three kinds of ways will be used to discuss the image registration in the thesis, and the way according to the features will be discussed more in the thesis.
基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究 摘要:暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细, 去雾效果优于大多数去雾算法。然而在暗通道求取过程中, 最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张,导致透射率扩张变 大,使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。为了 减弱光晕效应,利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理, 腐蚀掉扩张变大的透射率,然后使用容差机制修复不符合暗 原色先验的明亮区域透射率,再使用引导滤波精细化透射率, 最后利用去雾模型复原图像。实验表明,改进后的算法去雾 效果更佳、去雾速度更快,具有更强的鲁棒性。 关键词:暗通道先验去雾;腐蚀;引导滤波 DOIDOI:10.11907/rjdk.161089 中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2016)005-0030-04 0 引言 雾霾天气不仅影响人们的出行,也给视频监控、自动驾 驶等涉及室外图像应用的领域带来了很大挑战,并引起了相 关研究人员的重视,如今已出现了不少研究成果。图像去雾 的研究方法可分为两大类,基于图像增强的方法和基于物理 模型的方法。早期图像去雾研究主要利用图像处理的知识来
去雾,Kim[1]提出对雾图进行局部直方图均衡处理的方法, 这种方法根据每个像素的邻域对像素进行处理,可以突出图 像的特征,但运算量较大,算法复杂度较高。Land[2-3]基于色彩恒常性提出了Retinex即视网膜皮层理论,其后出现了 一些基于Retinex的图像增强算法[4-6],与其它图像增强算法相比,基于Retinex的图像增强算法处理的图像,局部对比 度相对较高,色彩失真较小。基于图像增强的去雾方法可以 利用成熟的图像处理算法来增强图像的对比度,突出图像中 的特征信息,但这种方法会造成图像部分信息损失,导致图 像失真。图像去雾的另一类是基于物理模型的方法,该方法 研究大气悬浮颗粒对光的散射作用,通过大气散射模型来复 原图像,恢复的图像效果更真实,图像信息能得到较好保存。Narasimhan等[7]提出了雾霾天气条件下的单色大气散射模 型,后来基于物理模型的方法几乎均建立在此模型之上。 Tan[8]基于无雾图比雾图有更高对比度的假定来最大化有雾 图像的对比度,该算法在很大程度上能复原图像结构和细节, 然而Tan的算法趋向于过度补偿降低的对比度,容易产生光 晕效应。Fattal[9]把图像场景光分解成反射和透射两部分,然后基于独立主成成分分析来估计场景光强,这种方法可以有 效去除局部的雾但不能很好恢复浓雾的图像。Kim等[10]结合局部对比度增强和去雾模型方法,能够抑制伪影的产生,但 时间复杂度较高。刘倩等[11]使用均值滤波去雾,对单幅图
实验五图像复原解决技术 实验目 1 理解图像降质退化因素,并建立降质模型。 2 理解反向滤波图像复原原理 3 理解维纳滤波图像复原原理实验原理图像复原解决一定是建立在图像退化数学模型 基本上,这个退化数学模型应当可以 反映图像退化因素。图像降质过程模型如图5-1所示,其表达式为 g(x,y)=h (x,y)*f (x,y) +n (xy) (5.1) 图5-1图像降质模型 1、 滤波图像复原 逆滤波法是最简朴图像恢复办法。对5.1式两边作二维傅立叶变换,得到 G (u ,v ) =H (u ,v) F (u ,v) + N (u ,v) H (u ,v) 为成像系统转移函数。估算得到恢复图像傅立叶变换F ? (u ,v) 为 ()()()()()() ,,?,,,,G u v N u v F u v F u v H u v H u v ==+ (5.2) 若懂得转移函数H (),u v ,5.2式经反变换即可得到恢复图像,其退化和恢复全过程用图5-2表达。
图5-2频域图像降质及恢复过程 逆滤波恢复法会浮现病态性,若H (),u v ,而噪声N(u,v) ≠0,则()(),,N u v H u v 比F (x,y)大诸多,使恢复出来()?,f x y 与(),f x y 相差很大,甚至面目全非。一种改进办法是在H (u ,v ) =0 频谱点及其附近,人为仔细设立()1,H u v -值,使得在这些频谱点附 近,()(),,N u v H u v 不会对()?,F u v 产生太大影响。二种办法是考虑到降质系统转移函数(),H u v 带宽比噪声要窄多,其频率特性也具备低通性质,因而可令逆滤波转移函数 ()1,H u v 为 ()()()()1 222 11 2220 1,,0H u v u v D H u v u v D ?+≤?=??+>? (2)维纳滤波复原 逆滤波简朴,但也许带来噪声放大,而维纳滤波对逆滤波噪声放大有抑制作用。维纳 滤波是寻找一种滤波器,使得复原后图像()?,f x y 与原始图像(),f x y 方差最小,即 ()(){ }2 ?min ,,E f x y f x y ??=-?? 如果图像(),f x y 和噪声(),n x y 不有关,且(),h x y 有零均值,则可导出维纳滤波器传递函数为 ()() ()()()() 2 2 ,1 ,,,,,w n f H u v H u v P u v H u v H u v P u v = ? + 式中(),n P u v 和(),f P u v 分别为噪声和原始图像功率谱。事实上(),n P u v 和(),f P u v n 往往是未知,这时惯用常数K 来近似 () () ,,n f P u v P u v 。
第3章基于图像增强的去雾方法 3.1 引言 图像增强是数字图像处理技术中最为基本的内容之一。在实际应用中,无论采用何种装置采集的图像,由于噪声、光照、天气等原因,获取的图像视觉效果不理想。例如,雾天获取的图像模糊不清,难以提取细节信息;一幅户外自然风景图像色彩失真严重,视觉效果较差;夜间拍摄的图像,由于光线较暗,图像对比度低,暗处景物难以辨识等。图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式,通过相关算法的处理,使图像的动态范围扩大,拉伸图像对比度,突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息,为图像的进一步处理和分析奠定基础。 雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声,图像的灰度集中分布在某个区域,图像的对比度低,视觉效果较模糊。图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾),提高图像的对比度,从而恢复出清晰的无雾图像。 基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。 本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用,重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法,介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析,总结各算法的优势与不足。 3.2 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术 直方图是多种空间处理技术的基础。图像的直方图是图像的重要统计特征,是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法,图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,它的根本目的是改善图像的对比度。直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态范围达到图像整体对比度增强,局部直方图均衡化是针对图像内部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。直方图在软件中计算简单,而且有助于商用硬件的实现,因此已成为实时图像处理的一种流行工具。 3.2.1 直方图均衡化 直方图均衡化是把一幅已知灰度概率分布的图像经过变换,使之变成灰度概率分
第14卷第6期2007年12月 电光与控制 EU£CTRONICSOPTICS&CONTROL V01.14№.6 Dee.2007 文章编号:1671—637X(2007)06—0099—07 图像配准技术研究进展 刘松涛,杨绍清 (海军大连舰艇学院信息与通信工程系,辽宁大连116018) 摘要:图像配堆是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提。其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域。筒要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状.重点阐述了当前的技术热点和应用趋势,最后展望了进一步的研究方向。 关键词:图像配准;信息论;非刚性配准;虚拟结构 中图分类号:V243.6文献标识码:A Progressinimageregistrationtechniques LIUSong—taa,YANGShao—qing (Oept.ofInformation&CommtmicdionEt,g泌rit,.g,DafianNavalAcademy,Dalian116018,舀白Ⅺ) Abstract:Imageregistrationisessentialforallimageanalysistaskslikeimagefusion,imagemosaicandchangedetection.Itisusedwidelyinmilitarysystem,medicalimaging,remotesensing,computervision,etc.Thehistoryandcurrentetatusofimageregistrationtechniquesfirereviewedkeflywithemphasisonitscurrenttechnicalhotspotsandapplicationtrends.Someinterestingaspectsforfurtherstudya”pointedoutintheend. Keywords:imageregistration;informationtheory;110n—rigidregistration;virtualstructUre 0引言 图像配准是许多应用问题必须的预处理步骤,比如:时序图像的变化检测或多模图像融合,这些问题遍及军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域。许多领域都需要图像配准,实际应用过程可能会有所不同,但其中关键的因素是类似的。概括地说,图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两橱或多幅图像进行最佳匹配的过程,包括像素灰度匹配和空间位置对齐。 配准方法的分类可以依据不同的准则。Bro.wn…依据变换模型的复杂程度对配准方法进行分类,并归纳了配准技术的实现步骤:特征空问、相似度测量、搜索空间和策略。Maintz”1等则提出了9 收稿日期:2006—03—09修回Et期:2006—05—15 基金项目:国防预研基金资助项目(51403030604JBl40I);国家自然科学基金资助项目(60572160) 一 作者简介:荆松涛(1978一),男,河南孟津人,博士,主要研究方向为图像融合、耳标识别、成像跟踪、DSP开发 等。条分类准则,依次为:图像维数、配准特征的来源、变换模型、坐标变换域、交互性、优化策略、成像模式、配准对象、配准目标的特点等。作者参考Brown和Mainlz的分类方法,将配准技术概括为8个方面,包括:配准对象、特征提取、特征匹配、变换模型、优化策略、坐标变换与插值、系统实现及算法评估,并考虑每项内容的技术特性进行细分,然后依据某一算法的创新点进行分类。囊括所有方法的分类准则是不存在的,所提方法侧重于从总体上对配准方法进行考察,是一种相对能反映配准方法本质特征的分类方法。依据新的分类准则,作者已对图像配准技术的8个子方向进行了系统研究uJ。 1发展史和研究现状 国外从20世纪60年代就开始在图像配准领域进行研究“】,但直到1980年代才开始引起学者们的关注。到上世纪末,单模图像配准问题已基本解决,但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性.仍需密切关注。国际上对图像配准技术曾做过调查”】,其结论是1990年代初技术文献明显增加。而
图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中,经常会受到各种噪声的干扰,噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波,他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声:主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声:主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声:此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生,其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等,减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法.图像频率域去噪方法
是对图像进行某种变换,将图像从空间域转换到频率域,对频率域中的变换系数进行处理,再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多,常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单,处理速度快,但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是在边缘和细节处。而且邻域越大,在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院
摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响,接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法,介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤,并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理,本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露,然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高,亮度均匀,视觉效果好的特点,不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字:图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡
Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;
基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术 王洪珏 (温州医学院,浙江,温州) 摘要:MATLAB是当今流行的科学计算软件,它具有很强的数据处理能力。在其图像处理工具箱中有四个图像复原函数,本文就这些函数的算法原理、运用和恢复处理效果结合实力效果作简要对比讨论。 0前言 图像复原时图像处理中一个重要的研究课题。图像在形成、传输和记录的过程中,由于传感器的噪声、摄像机未对好焦、摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响,使图像往往不是真实景物的完善影像。这种图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像质量下降的过程称为图像的退化。图像复原就是通过计算机处理,对质量下降的图像加以重建或恢复的过程。 图像复原过程一般为:找退化原因→建立退化模型→反向推演→图像复原 1算法产生概述 开发算法时,首先要创建图像退化的线性数学模型,接着选择准则函数,并以适当的数学形式表达,然后进行数学推演。推演过程中通常要进行表达形式(即空域形式、频域形式、矩阵-矢量形式或变换域形式)的相互转换,最后得到图像复原算式。 退化数学模型的空域、频域、矢量-矩阵表达形式分别是: g(x,y)=d(x,y)*f(x,y)+n(x,y) G(u,v)=D(u,v)〃F(u,v)+N(u,v) g=HF+n 其中:g(x,y)、d(x,y)、f(x,y)、n(x,y)分别为观测的退化图像、模糊函数、原图像、加性噪声,*为卷积运算符,(x=0,1,2,…,M-1),(y=0,1,2,…,N-1)。 2运动模糊的产生 景物与相机之间的相对运动通常会使相机所成的像存在运动模糊。对于线性移不变模糊,退化图像u0可以写成,u0=h*u+n,其中h为模糊核,*表示卷积,n为加性噪声。 由du/dt=0,文献[5]将这种运动模糊过程描述为波动方程:
图像匹配的主要方法分析 在我国的图像处理中,有很多的关键技术正在不断的发展和创新之中。这些相关技术的发展在很大程度上推动了我国图像处理事业的发展。作为图像处理过程中的关键技术,图像匹配技术正在受到越来越多的关注。文章针对图像匹配的主要方法进行详细的论述,希望通过文章的阐述和分析能够为我国的图像匹配技术的发展和创新贡献微薄力量,同时也为我国图像处理技术的发展贡献力量。 标签:图像处理;图像匹配;特征匹配;方法 在我国的图像处理技术中,图像的匹配技术不仅仅是其中的重要组成部分,同时还是很多图像技术的发展创新的技术基础。例如图像技术中的立体视觉技术;图像技术中的运动分析技术以及图像技术中的数据融合技术等。通过上述内容可以看出,在我国的图像技术中,图像匹配技术具有非常广泛的应用。随着我国的相关技术不断的创新和发展,对于图像匹配技术的要求也是越来越高。这样就要求我国的图像匹配技术有更深层次的研究和发展。我国现阶段的研究主要是针对图像匹配过程中的匹配算法进行研究,希望借助研究能够更加有效的提升在实际的工作应用中的图像质量,同时也能够在很大程度上提升图像处理的图像分别率。文章的主要陈述点是通过图像匹配技术的具体方法进行优点和缺点的分析,通过分析优点和缺点来论述我国图像处理技术中的图像匹配技术的发展方向以及改进措施。近些年出现了很多的图像匹配方法,针对现阶段的新方法以及新的研究思路我们在实际的应用过程中要有一个非常清醒的选择。文章针对这一问题主要有三个内容的阐述。第一个是图像匹配技术的算法融合;第二个是图像匹配技术中的局部特征算法;最后一个是图像匹配技术中的模型匹配具体算法。 1 现阶段在世界范围内较为经典的图像匹配技术的算法 关于现阶段在世界范围内的较为经典的图像匹配技术的算法的阐述,文章主要从两个方面进行分析。第一个方面是ABS图像匹配算法。第二个方面是归一化相互关图像匹配算法。下面进行详细的论述和分析。 (1)算法一:ABS图像匹配算法。ABS图像匹配算法最主要的原理就是要使用模板的图像以及相应的匹配图像的搜索用窗口之间的转换差别来显示两者之间的关联性。图像匹配的大小在数值上等同于模板图像的窗口滑动顺序。窗口的每一次滑动都会引起模板图像的匹配计算。现阶段ABS的算法主要有三个,如下: 在选择上述三种计算方法的过程中要根据实际情况社情相应的阀值,否则会出现很高的失误率。上述的三种算法使用范围较狭窄。只使用与等待匹配的图像在模板影像的计算。 (2)算法二:归一化相互关图像匹配算法。归一化相互关的图像匹配算法在现阶段是较为经典的算法。通常专业的称法为NC算法。此计算方法主要是采
第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像,又称数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常,像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像,这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成,例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等,也可以从任意的非图像数据合成得到,例如数学函数或者三维几何模型,三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像配准研究工作,产生了不少图像配准方法。总的来说,各种方法都是面向一定范围的应用领域,也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配,依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位,根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理,而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单,但应用范围较窄,不能直接用于校正图像的非线性形变,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展,人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法,大致可以分为三类:互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法,基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用,而作为一个辅助
研究生课程论 文 基于滤波的图像降噪算法的研究 课程名称专业文献阅读与综述 姓名张志化 学号1200214006 专业模式识别与智能系统 任课教师钟必能 开课时间2018.9——2018.11 教师评阅意见: 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间:2018 年11月11日
基于滤波的图像降噪算法的研究 摘要:图像在获取和传输过程中,往往受到噪声的干扰,而降噪的目的是尽可能保持原始信号主要特征的同时除去信号中的噪声。目前的图像去噪方法可以将图像的高频成分滤除,虽然能够达到降低噪声的效果,但同时破坏了图像细节。边缘特性是图像最为有用的细节信息,本文对邻域平均法、中值滤波法及维纳滤波法的图像去噪算法进行了研究分析和讨论。 关键词:滤波;图像噪声;图像降噪算法;评价方法; 1 引言 数字图像处理,就是利用数字计算机或其他数字硬件,对图像信息转换而来的电信号进行某种数字运算,以提高图像的实用性,进而达到人们所要求的某种预期效果[1]。数字图像处理已经广泛应用于遥感、工业检测、医学、气象、侦查、通信、智能机器人等众多学科与工程领域中。 数字图像处理技术的优点主要有:<1)再现性好。数字图像处理不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。 <2)处理精度高。按目前的技术,几乎可以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,意味着图像的数字化精度可以满足应用需求。 (3>适用面宽。图像可以来自多种信息源。从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电了显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的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,均可用计算机来处理。 (4>灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算,极大地限制了光学图像处理能实现的目标;而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,即凡是可以用数字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。 (5>信息压缩的潜力大。数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。在图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言,同一