图像序列运动估计技术综述
图像识别技术的研究现状论文
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。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则
基于图像增强的去雾方法
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
手势识别技术综述
手势识别技术综述 作者单位：河北工业大学计算机科学与软件学院 内容摘要： 手势识别是属于计算机科学与语言学的一个将人类手势通过数学算法针对人们所要表达的意思进行分析、判断并整合的交互技术。一般来说，手势识别技术并非针对单纯的手势，还可以对其他肢体动作进行识别，比如头部、胳臂等。
但是这其中手势占大多数。本文通过对手势识别的发展过程、使用工具、目的与市场等进行综述，梳理出手势识别发展的思路，让读者对手势识别有一个总体上的认识，同时也可以让读者在此基础上进行合理想象，对手势识别的未来有一个大体印象。 Abstract: Gesture recognition is an interactive technology using mathematical arithmetic to the analysis,judge and assembly meaning that people want to convey which belongs to computer science and Linguistics.In general, gesture recognition technology is not for simple gestures expressed by hands ,it can also aim to other body movement recognition, such as the head, arm and so on. But the gesture accounted for most of the analysis. In this paper, by describing the development process, tools used , objective and market of gesture recognition , we can sort out the ideas of the development of gesture recognition, and let readers have an overall understanding of gesture recognition. At the same time, it can let the reader imagine that on hand gesture recognition based on reason ,and have a general impression of its future. 1.定义 说到手势识别，首先要对手势识别中的手势有一个清晰的认知。手势在不同的学科中有不同含义，而在交互设计方面，手势与依赖鼠标、键盘等进行操控的区别是显而易见的，那就是手势是人们更乐意接受的、舒适而受交互设备限制小的方式，而且手势可供挖掘的信息远比依赖键盘鼠标的交互模式多。在学术界，人们试图对手势定义一个抽象、明确而简洁的概念以为手势及其应用的研究提供依据。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾发表的题为“Gestures in Human-Computer Communication”中定义：“手势为身体运动的一部分，它包括一部分信息，而且是一种能被观察到的有意义的运动。挥手道别是一种手势，而敲击键盘不是一种手势，因为手指的运动没有被观察，也不重要，它只表示键盘
图像增强算法综述
图像增强算法研究综述 刘璐璐 宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100) E-mail:375212239@https://www.sodocs.net/doc/e211738503.html, 摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。 关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。 1.图像增强概念及现实应用 1.1 图像增强技术 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 1.2图像增强技术的现实应用 目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用主要体现以下方面。 1
图像识别技术发展状况及前景
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
图像去雾设计报告
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、
基于matlab的图像预处理技术研究文献综述
毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动
基于手势识别的智能电视交互专利技术综述
基于手势识别的智能电视交互专利技术综述 智能电视具有操作系统，支持第三方应用资源实现功能扩展，支持多网络接入功能，具备人机交互、与其他智能设备进行交互等。随着计算机视觉的发展和人机交互的需要，手势识别研究取得了蓬勃的发展，通过手势识别对智能电视进行控制和操作，能够更轻松、高效地使用电视设备。文章利用专利数据库对智能电视手势识别技术进行了数据统计和分析，对该领域的专利申请趋势等情况做了归纳总结。 标签：智能电视；手势识别；发展状况；专利 Abstract：Intelligent TV has the operating system，which supports the third party application resources to realize the function expansion，supports the multi-network access function，has the man-machine interaction，and carries on the interaction with other intelligent devices. With the development of computer vision and the need of human-computer interaction，the research of gesture recognition has made great progress. By controlling and operating intelligent TV through gesture recognition，one can more easily and more efficiently use TV equipment. This paper makes use of patent database to analyze the data of intelligent TV gesture recognition technology，and summarizes the trend of patent application in this field. Keywords：intelligent TV；gesture recognition；development status；patent 引言 电视是家庭娱乐休闲必不可少的家用电器。如今，电视依然是最为普及的信息传播载体，用户在观看普通节目的同时，还可以上网、娱乐等。从用户的角度出发，通过自然简单、人性化的方式完成交互，无疑是用户完成电视操作的最佳方式。而手势具有直观、自然、丰富的特点，是一种符合人们日常习惯的交互手段，是表達信息和特定意图的良好载体，由于手势具有上述特性，因此在对智能电视进行操控中得到了良好的运用，实现了对智能电视自然灵活地操作。 1 基于手势识别的智能电视控制技术发展状态分析 1.1 技术分解 本文通过检索获得的专利申请进行统计分析，对基于手势识别的智能电视控制所涉及的具体技术和应用领域进行分解。 根据手势采集设备可以将手势识别系统大致分为基于数据手套和基于视觉的两种手势识别系统。其中，数据手套通过多个传感器反馈各关节的数据，并通过位置跟踪器返回人手所在的三维坐标，从而获取手势在三维空间中的位置信息和手指的运动信息。通过数据手套可以直接获取人手在三维空间中的位置和运动
图像处理技术的研究现状和发展趋势
图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向
关于计算机视觉的手势识别综述
关于计算机视觉的手势识别综述 蒋指挥 （江苏科技大学江苏镇江 213022） 摘要：计算机技术的高速发展也产生了许多新领域，在此对以计算机视觉为基础的手势检测识别技术展开综述。主要阐述该技术的发展历程、实现方法、研究现状以及其存在的不足之处和发展方向。结果表明简单的可穿戴设备的手势识别和深度视觉传感器的手势识别和多方法交叉融合的手势识别是未来该领域的发展方向。 关键词：计算机视觉；手势识别；人机交互 A survey of gesture recognition in computer vision//Jiang Zhi Hui Abstract;With the rapid development of computer technology, a lot of new fields have been developed. In this paper, the technology of gesture detection and recognition based on computer vision is reviewed. This paper describes the development of the technology, the realization method, the research status and its shortcomings and development direction. The results show that the simple wearable device for hand gesture recognition and depth vision sensor for hand gesture recognition and multi method cross fusion for gesture recognition is the future direction of the development of the field. Key words:Computer vision; gesture recognition; human-computer interaction 计算机在我们的生活中越来越不可或缺，我们同时也对计算机提出了更高的要求，计算机视觉的手势识别正是对计算机应用拓展的重要途径，例如现在的VR技术，就是应用了手势识别才实现的。ABIResearch公司高级分析师约书亚·弗拉德（JoshuaFlood）指出：“免提操作或手势识别很快将成为高端旗舰智能手机、媒体平板电脑和智能眼镜区别于其他同类产品的一个关键因素。三星电子最新推出银河S4已经将这项技术用于其手机中，并以其全新的用户体验获得用户交口称赞。此外，在一系列新型智能眼镜产品即将发布之时，不难想象这类技术将被采用。”其实手势识别技术涵盖了许多领域，比如物理学、生物学等，实现手势识别的方式有很多种从一开始的二维手型识别、二维手势识别到后来的三维手势识别，正是计算机视觉技术的发展使得手势识别的实现方式更加多样。但目前的技术仍然很繁琐，冗杂的可穿戴设备就直接影响了使用者的舒适感，其还有很大的发展空间。 1、手势识别的发展历程及其实现方法
图像增强技术要点
数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日
图像增强技术综述 内容摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords:Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening 1 图像增强概述 1.1 图像增强背景及意义 在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚
图像去雾技术研究
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;
数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,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。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，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,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；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,即凡是可以用数学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。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、
基于暗通道的图像去雾处理方法
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/e211738503.html, 基于暗通道的图像去雾处理方法 作者：张澳博 来源：《山东工业技术》2017年第20期 摘要：随着信息技术的发展，运用图像传输信息的方式也越来越普遍。对于传统的图像 来说，传输已经不是问题。但是近些年的雾天出现增多，给室外的雾天图像中包含的信息的有效获取带来很大的困扰。本文主要是以暗通道优先法为原理，讨论实现图像的有效去雾算法。 关键词：图像处理；去雾；暗通道优先法 DOI：10.16640/https://www.sodocs.net/doc/e211738503.html,ki.37-1222/t.2017.20.139 1 研究背景 相对湿度达到百分之百、水汽充足且大气层稳定时，视野模糊和能见度降低的天气现象，被称为雾。在人口较为密集的地区，大雾的出现对当地的人们出行和当天的经济生产造成了巨大的影响。因此，对雾天图像的处理是不可或缺的。 在数字图像处理大雾天气下的图像中，可以分为两大类，一种为图像增强（image enhancement）技术，另一类是图像修复技术（image restoration）。图像增强是一个相对主观 的判断，其最大的标准就是将图片中的图像增强到符合人眼对真实实物的认知。在这一过程中，可能会出现部分细节的丢失。但最终还是能大大的提高图像主体的辨识度。图像复原是需要对已得到的退化图像进行抽象，通过已有的经验建立其退化过程的模型，依照此模型将图像复原到未退化之前。 2 基本原理 2.1 图像的定义 图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说，图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。图像是写实的，能够很清晰的表达出客观对象的。 2.2 数字图像概念 图像可以分为模拟图像和数字图像。模拟图像是对真实的情况的记录，其可根据某种物理量的强弱变换来记录图像的具体信息，一般情况下比数字图像的记录更加精确；数字图像是运用在电子产品中的存储方式和模拟图像不一样的图像，其将一副图像看成一个二维数组，记录下每一个点的像素信息。
数字图像处理技术的研究现状与发展方向
数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技
关于人工智能中的图像识别技术的研究
１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）