FSL处理脑图像(预处理和TBSS)

1. 经过mriconvert转换之后，得到每个被试的4D数据，b值以及向量

2. fslroi data nodif 0 1

%choose a no weighted imaging,named nodif

从4D图像中选出一张需要的图像,0表示选择从第几个volume开始，1表示选择图像的个数

3. bet nodif nodif_brain -m -f 0.2

%generate binary brain mask（-m）,fractional intensity threshold is 0.2（-f）,result in the file nodif_brain_mask

去除头盖骨

4. eddy_correct data eddy_unwarped 0

%eddy_correct <4dinput><4doutput> []

Choose interp from {trilinear,spline} def - trilinear

%时间大概是10分钟

5. Dtifit

使用ctrl+alt+t调出终端，输入fsl，选择fdt*下的dtifit，在option中手动加入对应文件，包括data的输入、输出，b值文件，梯度方向（矢量）文件，共4个。运行完成后，就可以得到FA图，MD图等

------------------------------以上为预处理过程，一个人一个人的进行--------------------- --------------------%that processing is going in one subject separately----------------

6. 打开生成的FA文件所在的目录

7. tbss_1_preproc*.nii.gz

将每个人的FA图依次处理为tbss可处理的格式

Ps：可能需要新建两个文件夹（一个为FA，一个为origdata）

8. tbss_2_reg -T

将FA图抽样到1x1x1空间，空间标准化

9. tbss_3_postreg –S

把所有的FA图叠加到一起，生成4D文件mean_FA_skeleton

10. tbss_4_prestats

使骨架上包含所有的点

-------------------------------------以上为TBSS处理过程------------------------------------

图像处理的流行的几种方法

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

03第三讲 吸声处理

噪声治理课程第三讲吸声处理 一、吸声 1.1 吸声系数与降噪系数 吸声是声波撞击到材料表面后能量损失的现象，吸声可以降低室内声压级。描述吸声的指标是吸声系数α，代表被材料吸收的声能与入射声能的比值。理论上，如果某种材料完全反射声音，那么它的α=0；如果某种材料将入射声能全部吸收，那么它的α=1。事实上，所有材料的α介于0和1之间，也就是不可能全部反射，也不可能全部吸收。 不同频率上会有不同的吸声系数。人们使用吸声系数频率特性曲线描述材料在不同频率上的吸声性能。按照ISO标准和国家标准，吸声测试报告中吸声系数的频率范围是100-5KHz。将100-5KHz的吸声系数取平均得到的数值是平均吸声系数，平均吸声系数反映了材料总体的吸声性能。在工程中常使用降噪系数NRC粗略地评价在语言频率范围内的吸声性能，这一数值是材料在250、500、1K、2K四个频率的吸声系数的算术平均值，四舍五入取整到0.05。一般认为NRC小于0.2的材料是反射材料，NRC大于等0.2的材料才被认为是吸声材料。当需要吸收大量声能降低室内混响及噪声时，常常需要使用高吸声系数的材料。如离心玻璃棉、岩棉等属于高NRC吸声材料，5cm厚的24kg/m3的离心玻璃棉的NRC可达到0.95。 测量材料吸声系数的方法有两种，一种是混响室法，一种是驻波管法。混响室法测量声音无规入射时的吸声系数，即声音由四面八方射入材料时能量损失的比例，而驻波管法测量声音正入射时的吸声系数，声音入射角度仅为90度。两种方法测量的吸声系数是不同的，工程上最常使用的是混响室法测量的吸声系数，因为建筑实际应用中声音入射都是无规的。在某些测量报告中会出现吸声系数大于1的情况，这是由于测量的实验室条件等造成的，理论上任何材料吸收的声能不可能大于入射声能，吸声系数永远小于1。任何大于1的测量吸声系数值在实际声学工程计算中都不能按大于1使用，最多按1进行计算。 在房间中，声音会很快充满各个角落，因此，将吸声材料放置在房间任何表面都有吸声效果。吸声材料吸声系数越大，吸声面积越多，吸声效果越明显。可以利用吸声天花、吸声墙板、空间吸声体等进行吸声降噪。 1.2吸声原理 纤维多孔吸声材料，如离心玻璃棉、岩棉、矿棉、植物纤维喷涂等，吸声机理是材料内部有大量微小的连通的孔隙，声波沿着这些孔隙可以深入材料内部，与材料发生摩擦作用将声能转化为热能。多孔吸声材料的吸声特性是随着频率的增高吸声系数逐渐增大，这意味着低频吸收没有高频吸收好。多孔材料吸声的必要条件是：材料有大量空隙，空隙之间互相连通，孔隙深入材料内部。错误认识之一是认为表面粗糙的材料具有吸声性能，其实不然，例如拉毛水泥、表面凸凹的石才基本不具有吸声能力。错误认识之二是认为材料内部具有大量孔洞的材料，如聚苯、聚乙烯、闭孔聚氨脂等，具有良好的吸声性能，事实上，这些材料由于内部孔洞没有连通性，声波不能深入材料内部振动摩擦，因此吸声系数很小。 与墙面或天花存在空气层的穿孔板，即使材料本身吸声性能很差，这种结构也具有吸声性能，如穿孔的石膏板、木板、金属板、甚至是狭缝吸声砖等。这类吸声被称为亥姆霍兹共振吸声，吸声原理类似于暖水瓶的声共振，材料外部空间与内部腔体通过窄的瓶颈连接，声波入射时，在共振频率上，颈部的空气和内部空间之间产生剧烈的共振作用损耗了声能。亥姆霍兹共振吸收的特点是只有在共振频率上具有较大的吸声系数。 薄膜或薄板与墙体或顶棚存在空腔时也能吸声，如木板、金属板做成的天花板或墙板等，这种结构的吸声机理是薄板共振吸声。在共振频率上，由于薄板剧烈振动而大量吸收声能。薄板共振吸收大多在低频具有较好的吸声性能。 二、吸声材料及吸声结构

基于Matlab基本图像处理程序

图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像

图像处理课后习题

第一章绪论 1. 模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？ （什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？） 图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。 灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做 “黑白照片”。 模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。（优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度, 并可同时并行处理。缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力） 数字图像处理（称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程）是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术.（优点：精度高，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通能力，一只要改变软件就可以改变处理内容） 2. 图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？ 数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。 图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。 图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。 区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 3. 图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？ 数字图像处理，是指有计算机及其它有关的数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预期的目的，而计算机图形学是研究采用计算机生成，处理和显示图形的一门科学。 二者区别：研究对象不同，计算机图形学研究的研究对象是能在人的视觉系统中产生视觉印象的事物，包括自然景物，拍摄的图片，用数学方法描述的图形等，而数字图像处理研究对象是图像；研究内容不同，计算机图像学研究内容为图像生成，透视，消阴等，而数字图像处理研究内容为图像处理，图像分割，图像透析等；过程不同，计算机图像学是由数学公式生成仿真图形或图像，而数字图像处理是由原始图像处理出分析结果，计算机图形与图像处理是逆过程。 结合每个人的本专业学科、工作应用，谈谈数字图像处理的关系或在本专业学科中的应用。 检测技术与自动化装置是把自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理、机械等多种

进行识别前图像预处理

进行识别前图像预处理 //BP神经网络字符识别函数定义 #include "dibapi.h" #include <iostream> #include <deque> #include <math.h> using namespace std; typedef deque<CRect> CRectLink; typedef deque<HDIB> HDIBLink; //声明一些必要的全局变量 int w_sample=8; int h_sample=16; bool fileloaded; bool gyhinfoinput; bool gyhfinished; int digicount; int m_lianXuShu; CRectLink m_charRectCopy; CRectLink m_charRect; HDIBLink m_dibRect; HDIBLink m_dibRectCopy;

HDIB m_hDIB; CString strPathName; CString strPathNameSave; /********************************function declaration*************************************/ //清楚屏幕 void ClearAll(CDC* pDC); //在屏幕上显示位图 void DisplayDIB(CDC* pDC,HDIB hDIB); //对分割后的位图进行尺寸标准归一化 void StdDIBbyRect(HDIB hDIB, int tarWidth, int tarHeight); //整体斜率调整 void SlopeAdjust(HDIB hDIB); //去除离散噪声点 void RemoveScatterNoise(HDIB hDIB); //梯度锐化 void GradientSharp(HDIB hDIB); //画框 void DrawFrame(CDC* pDC,HDIB hDIB, CRectLink charRect,unsigned int linewidth,COLORREF color); //将灰度图二值化 void ConvertGrayToWhiteBlack(HDIB hDIB);

图像处理基本方法

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

GIS遥感图像的基本处理教程

实验一遥感图像的基本处理 一、实验要求 1.学会使用Erdas软件打开不同格式的图像

2.认识遥感图 以沈阳农业大学2011年高分辨率Quickbird遥感影像为底图， 识别操场位置形状大小颜色阴影 所住宿舍、位置形状大小颜色阴影 教学楼位置形状大小颜色阴影

雷达站位置大小颜色 水塔、位置形状大小颜色阴影 煤堆位置形状大小颜色 植物园广场间接

农田形状大小颜色 东陵陵园，位置形状大小颜色阴影在Erdas中调整遥感图像波段。 在工具栏上点击raster选择band combinations,在弹出来的对话框中对波段进行编辑，然后点击OK 3.学会使用Erdas软件的import/export文件导入功能 导出 在总的工具栏上点击第二个按钮import,在对话框中选择Export，选择

好输出文件类型，找到要输入的文件，并且新建要输出的文件名和确定存储位置，即可点击OK键输出文件 导入 勾选INport，选择输入文件类型，找到输入文件，新建输出文件名称及储存位置，即可点击OK 实验材料：2002年Landsat ETM+ 30m辽宁省沈阳市图像。 4.为图像添加aoi图层，并对遥感影像进行裁切 分别对Quickbird和Landsat ETM+影像进行处理，高分辨率影像要求裁切出沈阳农业大学校区，低分辨率影像要求裁切出沈阳市及周边郊区，aoi比要求实验区稍大，以方便进行后期处理。高分辨率影像适于纵向输出，低分辨率影像适于横向输出。 添加AOI图层

在工具栏点击AOI选项下的tools，选择一个工具对图片中想要创建图层的位置进行框选。 对框选的区域进行保存，存为AOI文件 裁剪

数字图像处理第三版第五章答案

第五章 一个带通滤波通过从相应的带阻滤波而获得： 然后： （a）理想带通滤波： （b）巴特带通滤波： （c）高斯带通滤波：

带阻滤波器公式可以通过带通滤波器的公式得到。两者的和为1. ),(1),(v u H v u H np nr -= 然后： (a) 理想带阻滤波： { 01),(= v u H 2.巴特带阻滤波： 我不想输这个公式了，这个就是下面的巴特带通滤波的公式中1减的后面那个式子 (b) 巴特带通滤波： 3.高斯带阻滤波： 我不想输这个公式了，这个就是下面的高斯带通滤波的公式中1减的后面中括号那个式子 (c)高斯带通滤波：

二维连续余弦函数的傅里叶变换 dxdy e y v x u A dxdy e v u f v u F vy ux j vy ux j )(200)(2)cos(),(),(+-+-????+==ππ 余弦的变换 )(2 1cos θθ θj i e e -+= 带入得到 ] [2][2][2 ),()(2)2/2/(2)(2)2/2/(2) (2)()(00000000??????+-+-+-++-+-+--=+- =dxdy e e A dxdy e e A dxdy e e e A v u F vy ux j y v x u j vy ux j y v x u j vy ux j y v x u j y v x u j πππππππππ 这些都是傅里叶变换的功能 并且 结果变换成 )]2,2()2,2([2),(0000π πδππδv v u u v v u u A v u F ++---- =即可

图像处理基础知识

网络域名及其管理 【教材分析】 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有：像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念；“位图和矢量图，图形和图像”重在要求学生分清这两组概念；“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理，学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见，本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析，为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时，这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接，在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然，在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路，都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。 【学情分析】 本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习，他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现，对于具体的图像在计算机市如何表示的，学生还只是有一个大概的了解，知道是用二进制表示的。作为必修课的学习，学生对于信息技术不仅要“知其然”，更重要的是“知其所以然”，也即要理解相关技术原理，技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活，更好的的应用。基于上述分析，引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。 【课时安排】一课时 【教学目标】 （一）知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图，图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。 （二）过程与方法 通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践，掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式，进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。 （三）情感态度与价值观 结合ps图像的讲解训练，培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。 【教学重点】 分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用；。 【教学难点】 数字图像颜色的表示及存储方法 【教学策略】

图像预处理的一般方法

图像预处理的一般方法 （一）空域图像增强技术 1．灰度线性变换 addpath('C:\'); I = imread('C:\lzs.jpeg'); imshow(I); I = double(I); [M,N] = size(I); for i = 1:M for j = 1:N if I(i,j)<=30 I(i,j)=I(i,j); else if I(i,j)<=150 I(i,j)=(210-30)/(160-30)*(I(i,j)-30)+30; else I(i,j)=(256-210)/(256-160)*(I(i,j)-160)+210; end end end end figure(2); imshow(uint8(I)); 2.直方图均衡化 addpath('C:\'); I=imread('C:\lzs.jpeg'); figure subplot(221); imshow(I);

subplot(222); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(221); imshow(I1); subplot(222); imhist(I1) 3.均值滤波 function test1 I = imread('C:\lzs.jpeg'); [M,N]=size(I); II1=zeros(M,N); for i=1:16; II(:,:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01); II1=II1+double(II(:,:,i)); if or(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16)); figure;imshow(uint8(II1/i)); end end 4.梯度锐化操作 addpath('C:\'); I = imread('C:\lzs.jpeg'); subplot(131); imshow(I); H=fspecial('Sobel'); H=H'; TH=filter2(H,I); subplot(132)； imshow(TH,[]);

CCD图像处理基本过程

麻省理工学院 地球、大气和行星科学系 12.409 观测恒星和行星，2002年春 第9讲 2002年4月1日Copyright?1999 S. Slivan 编著 A. Rivkin 和 J. Thomas-Osip 校对 CCD图像处理基本过程 CCD到底是什么？ (1) 信号组成成分 (1) 颜色表和对比度拉伸 (2) 保存你的工作 (2) 一些细节 (3) 十字准线 (3) 叠加图像 (3) 去除暗流 (3) 其他的命令 (4) CCD到底是什么？ 我们非常高兴你问了这个问题。我们要给出的答案十有八九你已经想到了，CCD基本上就是一台数码相机。实际上，你在商场购买的数码相机中的探测器就是由CCD做的。天文用的CCD比普通的CCD能探测到更弱的信号，但是它们的原理是一样的：CCD芯片是由一个个的像素组成，当光子落到每个像素上后，光信号就转化成了电子信号。我们通常称这种信号为CCD计数。得到的图像可以以多种文件格式输出，并且可以使用一系列图像处理程序来处理。 信号组成成分 每个像素上的读数都是由很多源共同产生的。理论上讲，目标源应是信号的主要贡献者，当然这部分信号是我们所最感兴趣的。天空背景将不可避免地产生一些信号，它影响的程度取决于夜天光的亮度和所观测的天体与月亮的距离（还有当天的月相）。就像第8讲中所提到的，非光子产生的信号也会存在于你的图像中：即使没有光进入CCD，零秒曝光也会出现的读出噪声；与光子无关并随时间累积，由仪器自身的电子潜像而形成的暗流；由于芯片不同部位灵敏度的不同而导致的所谓平场效应。 此外，在第8讲中已经提到，进行定标帧的观测对于帮助我们获得高质量的数据图像是十分重要的，虽然在这节课上你不必拍摄这些对科学研究来说是必不可少的各种各样的定标数图像。我们仅仅对图像进行暗流的处理就可以了。我们将会把暗流从观测图像中减去，与此同时读出噪声也会被减掉。

图像预处理的主要方案

图像预处理的主要方案 1引言模拟世界的影像要为计算机系统所处理和理解一般要经过图像采集、图像预处理、特征取样、匹配分析等阶段。由于获取图像的工具或手段的影响成像系统获取的图像即原始图像由于受到种种条件限制和随机干扰往往不能直接使用必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。因此对图像进行预处理就显得非常重要。预处理的目的是改善图像数据抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征。 图1图像处理的输入输出简图在图像分析中对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤。 2数字化一幅原始照片的灰度值是空间变量位置的连续值的连续函数。在M ×N点阵上对照片灰度采样并加以量化归为2b个灰度等级之一可以得到计算机能够处理的数字图像。为了使数字图像能重建原来的图像对M、N和b值的大小就有一定的要求。在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内M、N和b的数值越大重建图像的质量就越好。当取样周期等于或小于原始图像中最小细节周期的一半时重建图像的频谱等于原始图像的频谱因此重建图像与原始图像可以完全相同。由于M、N和b三者的乘积决定一幅图像在计算机中的存储量因此在存储量一定的条件下需要根据图像的不同性质选择合适的M、N和b值以获取最好的处理效果。 3几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差所进行的变换。对于卫星图像的系统误差如地球自转、扫描镜速度和地图投影等因素所造成的畸变可以用模型表示并通过几何变换来消除。随机误差如飞行器姿态和高度变化引起的误差难以用模型表示出来所以一般是在系统误差被纠正后通过把被观测的图和已知正确几何位置的图相比较用图中一定数量的地面控制点解双变量多项式函数组而达到变换的目的。 4归一化使图像的某些特征在给定变换下具有不变性质的一种图像标准形式。图像的某些性质例如物体的面积和周长本来对于坐标旋转来说就具有不变的性质。在一般情况下某些因素或变换对图像一些性质的影响可通过归一化处理得到消除或减弱从而可以被选作测量图像的依据。例如对于光照不可控的遥感图片灰度直方图的归一化对于图像分析是十分必要的。灰度归一化、几何归一化和变换归一化是获取图像不变性质的三种归一化方法。 5平滑消除图像中随机噪声的技术。对平滑技术的基本要求是在消去噪声的同时不使图像轮廓或线条变得模糊不清。常用的平滑方法有中值法、局部求平均法和k近邻平均法。局部区域大小可以是固定的也可以是逐点随灰度值大小变化的。此外有时应用空间频率域带通滤波方法。 6复原校正各种原因所造成的图像退化使重建或估计得到的图像尽可能逼近于理想无退化的像场。在实际应用中常常发生图像退化现象。例如大气流的扰动光学系统的像差相机和物体的相对运动都会使遥感图像发生退化。基本的复原技术是把获取的退化图像gxy看成是退化函数hxy和理想图像fxy的卷积。它们的傅里叶变换存在关系GuvHuvFuv。根据退化机理确定退化函数后就可从此关系式求出Fuv再用傅里叶反变换求出fxy。通常把称为反向滤波器。实际应用时由

图像预处理流程

图像预处理流程： 系统功能的实现方法 系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下： 1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像； 2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰； 3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮； 4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符； 5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。 2.3.1 MATLA B简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB 和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以

直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 2.3.2 MATLAB的优势和特点 1、MATLAB的优势 (1)友好的工作平台和编程环境 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。 (2)简单易用的程序语言 MATLAB是一种高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。 (3)强大的科学计算机数据处理能力 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、

图像处理简答题

1.数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 1像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 2②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。 3③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 4④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 5⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。2.什么是图像识别与理解？ 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制， 提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空 间上进行分析。 4简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩 小等，这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空 间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 5.图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。6.图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。 7.简述二值图像与彩色图像的区别。 二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1，要么是0，具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 8.简述二值图像与灰度图像的区别。 二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像

图像预处理技术

图像预处理 一般情况下，成像系统获取的图像(即原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理．对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像．这类图像预处理方法统称为图像增强．图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域法．空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理．频率域方法就是在图像的某种变换域，对图像的变换值进行运算，如先对图像进行付立叶变换，再对图像的频谱进行某种计算(如滤波等)，最后将计算后的图像逆变换到空间域．本章首先讨论直方图修正方法，然后介绍各种滤波技术，其中，高斯平滑滤波器将作比较深入的讨论． 5．1直方图修正 许多图像的灰度值是非均匀分布的，其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的（图5．2（a ）所示的对比度很弱的图像）．直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法．经过直方图均衡化的图像对二值化阈值选取十分有利．一般来说，直方图修正能提高图像的主观质量，因此在处理艺术图像时非常有用． 直方图修正的一个简单例子是图像尺度变换：把在灰度区间],[b a 内的像素点映射到 [,]z z k 1区间． 一般情况下，由于曝光不充分，原始图像灰度区间],[b a 常常为空间[,]z z k 1的子空间，此时，将原区间内的像素点z 映射成新区间内像素点'z 的函数表示为 z z z b a z a z k '()= ---+1 1 (5．1) 上述函数的曲线形状见图5．1(a)．上述映射关系实际上将],[b a 区间扩展到区间[,]z z k 1上，使曝光不充分的图像黑的更黑，白的更白． 如果图像的大多数像素灰度值分布在区间],[b a ，则可以使用图5．1(b)所示的映射函数： ??? ????><≤≤+---='b z z a z z b z a z a z a b z z z k k 1 11 )( (5．2) 若要突出图像中具有某些灰度值物体的细节，而又不牺牲其它灰度上的细节，可以采用分段灰度变换，使需要的细节灰度值区间得到拉伸，不需要的细节得到压缩，以增强对比度，如图5．1(c)所示．当然也可以采用连续平滑函数进行灰度变换，见图5．1(d)． 这一方法存在的问题是，当直方图被延伸后，所得到的新直方图并不均匀，也就是说，各灰度值所对应的像素数并不相等．因此，更好的方法应该是既能扩展直方图，又能使直方图真正地呈现均匀性．

图片处理的基本方法

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。

数字图像处理简答题及答案..

数字图像处理简答题及答案 简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解？ 3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？ 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么？ 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？ 31、DCT变换编码的主要思想是什么？ 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码？简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码？简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码？请举例说明。 37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高？ 38、连续图像和数字图像如何相互转换？