图像测量技术论文
图像测量技术读书笔记
摘要：图像测量技术是以现代光学为基础，融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等现代科学技术为一体的综合测量技术，是将图像处理技术应用于测量领域的一种新的测量方法。图像测量该技术把图像作为信息传递的载体，依据视觉的原理和数字图像处理技术对物体的成像图像进行分析研究，得到需要测量的信息，目前已经成功应用于很多领域。图像测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息丰富等优点，受到国内外测量领域的重视。本文介绍了图像测量技术的历史背景，总结了图像测量系统的发展现状及其应用领域，并指出了图像测量技术存在的问题及今后发展的趋势。
0.引言
图像测量技术是近年来在测量领域中新兴的一种高性能测量技术。它以光学技术为基础，将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体，构成光、机、电、算综合体的测量系统。图像测量，就是把测量对象——图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用的精确测量技术。其目的是从图像中提取有用的信号，通过对获得的二维图像进行处理和分析，得到需要的三维场景的信息，最终实现测量的目的。
图像（包括视频）测量技术广泛应用于工业产品质量检测、智能交通、安防、工程变形监测、医学等各个领域，并且随着计算机技术和信息技术的发展，其实现方法和手段也日新月异。
1.研究背景
科学技术和生产活动的大规模开展及一系列重大突破催生并发展了测量学科。同时，测量器具、技术和理论的发展又促进了生产技术的发展。近代科学和工业化的发展要求测量学科一方面需要进行专业化分工；同时也要求其突破经典的测量方法，寻求新的测试原理与手段，如求助于电学、光学、计算机等，从单一学科发展为多学科间的相互借鉴和渗透，形成综合各学科研究成果的新型测量系统。
传统的几何测量方法根据测量头与被测件是否接触可分为接触式与非接触
式两大类。其中非接触式测量方法以前主要有光学式和气动式两种。目前，对测量技术的精度，测量效率以及测量自动化程度的要求越来越高，传统的检测原理和技术已经难以适应新的要求。特别是在某些特定场合，如微小尺寸，曲面轮廓等的在线测试课题，已成为传统测量方法实现的难题。因此，探索新的测量方法，具有十分重要的现实意义。
近二十余年来，随着激光技术，精密计量光栅制造技术，计算机技术以及图像获取和处理技术的迅猛发展和在高精度测量领域的应用，形成了新的测量技术—图像测量技术。图像测量技术以光学为基础、融入了光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科学技术，组成光、机、电、算和控制技术一体化的综合测量系统。
图像测量技术作为一种新兴的非接触测量方法有着独特的优越性，它通过把被测对象的图像作为检测和传递信息的手段，从图像中提取有用信息进而获得待测参数。光电摄像器件的产生和普及使图像测量技术成为可能，特别是电荷藕合器件(CCD)技术的发展，进一步促进了图像测量技术的形成和发展。
2．图像测量技术的特点
图像测量系统的高分辨率、高灵敏度、光谱响应宽、动态范围大等特性是传统测量仪所无法比拟的。图像测量技术对环境没有特殊要求，非常适合于一些传统测量手段难以实现的场合应用。
(l)与被观测的对象无接触：对观测与被观测者都不会产生损伤，安全可靠。
(2)提高测量的精度：利用各种图像目标模式定位方法，特别是亚像素定位技术，可以明显地提高图像目标的定位精度。
(3)可测量传统方法不易测量的物理量：许多肉眼无法分辨的物理量，例如与待测相位有关的干涉条纹的亮度变化量，异形区域的面积，连续变化的亮度场、色彩场、条纹方位场等，都可以利用图像测量技术来实现。另外，人无法长时间在某些恶劣环境下观察的对象，也可以通过采集图像的方式进行研究。
(4)对成像系统的高精度标定和修正：成像系定和误差修正是精密测量的重要环节之一。用数字图像处理技术可以实现对摄像系统高精度的标定和误差修正，为高精度光学测量提供坚实的基础。
(5)自动化程度高：随着计算机技术的不断发展，各类图像采集、处理硬件
为图像测量技术提供了新的方法手段，再加上处理算法自动化程度的提高，使得处理分析的自动化程度提高，极大地减少了处理的工作量和时间。
3．当前图像测量研究现状
对图像测量的研究，日本，德国，美国等国家开始的比较早，提出了许多测量原理和方法，而我国在这方面的研究则开展的较晚一些。我国是从80年代中期开始图像测量技术的研究，当时典型的应用是使用线阵电荷藕合器件(CCD)进行长度的在线测量，但由于每个像素的间距不可能太小，因此精度并不高。当时面阵CCD的价格昂贵，因而基于二维摄像图像测量系统的应用较少。
最近二十几年来，图像测量技术在国内外发展很快，已广泛应用到几何量的尺寸测量，精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测，航空遥感测量，以及光波干涉图、应力应变场状态分布图等许多方面。图像测量技术的迅速崛起和发展除了应用需求领域的不断扩展外，还得益于计算机技术的突飞猛进和数字图像处理技术的日臻完善。由于CCD制造工艺和IC技术的不断改进和提高，使基于CCD摄像的图像测量系统性能越来越高，而且成本下降，这更进一步促进了这一技术的快速发展。
4．技术原理
图像测量的基本原理就是通过传感器将被测对象转换成计算机可识别的图像信号，再由计算机对图像的边缘纹理等特征进行处理，提取对象的特征参数，从而达到测量的目的。因此，传感器技术和图像处理技术成为图像测量系统的基础和关键。
4.1图像测量系统的结构
图4-1 图像测量系统结构框图
如图4-1所示，图像测量系统一般由硬件和软件两部分组成，硬件系统包括：传感器、图像采集卡和计算机，软件系统视具体情况而定，主要包括控制图像卡、
采集图像和处理计算图像三大部分。
图像测量系统按照所用传感器的不同可分为红外成像、CCD成像、激光成像、声纳成像等，其中以CCD成像在光学图像测量系统中应用最为广泛。
4.2常用成像技术
（1）CCD成像
CCD（电荷耦合器件）是60年代末期由贝尔试验室发明的一种新型半导体器件，是由大量独立的光敏元件组成，这些光敏元件通常是按矩阵排列的。开始作为一种新型的PC存储电路，很快CCD具有许多其他潜在的应用，如信号和图像处理，大部分数码相机使用的感光元件是CCD。CCD近30年来发展迅速，成为近代光电成像领域中非常重要的获取图像的技术手段。基于CCD器件图像测量技术的使用范围和测试精度均比现有的机械式、光学式、电磁式的测量技术优越得多，可以满足测量速度快，精度高，非接触式及动态的自动测量的要求，它使加工、检测和控制融为一体成为可能。
（2）红外成像
红外线位于电磁波谱中的可见光谱段的红端以外，介于可见光与微波之间，波长为0.76～1000um，不能引起人眼的视觉。在实际应用中，常将其分为近红外，中红外，远红外三个波段。温度高于绝对零度的物体的分子都在不停地做无规则热运动，并产生热辐射，自然界中的物体都能辐射出不同频率的红外线。在常温下，物体辐射出的红外线位于中、远红外的光谱区，易引起物体分子的共振，有显著的热效应。因此，又称中、远红外为热红外。当物体温度升高到使原子的外层电子发生跃迁时，将会辐射出近红外。如太阳、红外灯等高温物体的辐射中就含有大量的近红外线。借助不同波段的红外线的不同物理性质，可制成不同功能的遥感器。
红外遥感是指借助对红外线敏感的探测器，不直接接触物体，来记录物体对红外线的辐射、反射、散射等信息，通过分析，揭示出物体的特征及其变化的技术。红外成像系统突破了照度和光谱响应范围对人眼的视觉限制，扩展了人眼的视觉机能。
由于红外成像系统依靠目标和背景的红外辐射差产生景物图像，不需要外界光源的照射，因此可以全天候工作。红外成像系统属于被动成像，具有良好的隐蔽性。另外，红外成像系统工作在长波段，比可见光的光辐射具有更强的烟雾透
过率。因此红外成像系统的作用距离远，抗干扰能力强。红外遥感技术中能获得图像信息的仪器有：使用红外线胶片的照相机，具有红外摄影功能的数码相机，热像仪等。
（3）激光成像
激光成像就成像方式可分为干涉仪成像、激光扫描成像和激光照明焦平面成像三种。
干涉仪成像是利用激光的相干性，在监视空域形成相干条纹。当运动目标进入条纹区域时，目标上的每一个散射点将条纹强度的空域分布特性转换成时域上的回波信号序列，不同位置散射点的信号可以由回波信号序列形式或相位加以区别。因此，对回波信号进行处理，就可以还原出目标的散射点的分布及它们各自的散射强度。激光干涉仪成像同其他的成像方法相比，分辨率不受天线孔径和激光束束宽的限制，可以在远距离上实现更高的分辨率；成像速率优于扫描成像方式，且不需要机械扫描机构；接收系统使用常规单元探测器，比激光照明焦平面成像方式更简单易行。这些优点使得在10～15km的作用距离上，用成像方式确切识别目标成为可能。
激光扫描成像[6]：主要由激光源、接收机、发射机以及视频信号存储和显示设备组成，是一种可以提供三维地形影像的机载激光成像系统。它的工作原理基于激光束对目标场景进行扫描，接收场景反射的激光辐射，产生连续的模拟信号，馈送给电视型显示器，在显示器上将连续的模拟电信号再还原成实时显示目标场景的图像。与此同时，用周期信号调制激光束，然后将地面反射的激光信号的相位与基准相位进行比较，获得至地面的斜距，斜距信息再与二维影像进行组合，得到地面场景的三维影像信息数据。
激光照明焦平面成像是将激光探测器与信号处理电路结合在一起，置于光学系统的焦平面上形成具有电路自扫描功能的激光成像器件。激光焦平面阵列构成的激光成像系统工作稳定可靠、灵敏度高、性能好，是当今国内外重点发展的新一代激光探测器。
（4）声纳成像
在太空中和陆地上，通常采用光学或电磁波成像；物体内部的探测多采用X 射线成像和超声波成像等；在水下，由于电磁波或光波受到强烈的衰减而无法用于较远距离的探测，所以水下较远距离的成像均采用水声成像技术。
水声成像设备也称为图像声纳。图像清晰、作用距离远是对图像声纳的基本和主要要求。要获得清晰的图像，要求图像声纳具有足够高的空间分辨力。图像声纳的分辨力分为距离向分辨力和方位向分辨力。距离向分辨力是指声波传播方向的距离分辨能力，方位向分辨力一般是指与声波传播方向垂直的方向的角度分辨能力。
用虚拟的孔径代替真实的孔径，既能解决孔径尺寸的问题，又能解决远距离方位向分辨力的问题，这就出现了合成孔径技术，相应的声纳就是合成孔径声纳。与普通成像声纳相比，合成孔径声纳的主要优点就是它可以得到很高的方位向空间分辨能力，因此合成孔径声纳研究受到了充分重视。
合成孔径声纳的基本原理是利用小尺寸基阵沿空间匀速直线运动来虚拟大孔径基阵，在运动轨迹的顺序位置发射并接收回波信号，根据空间位置和相位关系对不同位置的回波信号进行相干叠加处理，从而形成等效的大孔径，获得沿运动方向(方位向)的高分辨力。图4-2为合成孔径声纳原理示意图。
图4-2 合成孔径声纳原理示意图 设基阵的实际孔径为D ，经过数学推导可得距离R 处的方位向空间分辨力为： /2D ρ=（1）
根据 (1) 式，从原理上来说，合成孔径声纳的方位向空间分辨能力与声纳的工作频率和作用距离都没有关系，而仅与基阵的实际声学孔径有关。由于分辨力与距离无关，因而可对远距离目标实现高分辨率成像，而且远距离与近距离空间分辨率一样，所以可以获得比较均匀的空间分辨力。换句话说，就是成像的保真度比较高。由于分辨力与工作频率无关，故可以采用较低工作频率，特别适合掩埋物和底质探测。由于合成孔径声纳对目标的探测是采用多次照射和相干积累处理实现的，所以点目标信噪比改善较大，适合于漫散射背景下孤立目标的检测（如混响背景下水雷的探测）。
声纳图像是三维空间物体形状（由反射系数描述）向二维图像空间的映射。
基阵孔径D
成像声纳根据回波信号解算出声纳图像（反射系数矩阵）的过程是图像重建过程，相应的计算方法称为成像算法或图像重建算法。在合成孔径雷达方面，已经研究出了多种成像算法，许多算法可以移植到合成孔径声纳中来。但是由于合成孔径声纳常采用宽带信号，使得合成孔径雷达中的一些窄带信号处理方法在合成孔径声纳中不再适用，需要对已有的成像算法进行改进或者研究新的成像算法。（5）X线成像
X线影像的形成基于三个条件：首先，X线具有一定的穿透力，能穿透人体的组织结构；第二，被穿透的组织结构，存在这密度和厚度的差异，X线在穿透过程中被吸收的量不同，以致剩余下来的X线量有差别；第三，这个有差别的剩余X线，是不可见的，经过显像过程，例如经过X线片的现实，就能获得具有黑白对比、层次差异的X线图像。
影像接收器采用屏胶结构形式已100多年的历史了，随着CR、DR、DDR的先后出现，屏胶结构形式的影像接收器已逐渐由CR的IP板、IDDR与DDR的平板接收器及DDR的线扫描接收器所取代，从而使常规X线成像在向数字化方向发展[6]。
广义的DR成像系统包括间接转换型DR和直接转换型DR。间接转换型DR系统是最近几年开发研制出来的新的数字X线摄影系统，应用到临床仅仅只有三四年的时间，其发展速度非常之快。IDR成像系统的关键部件是获取图像的平板探测器，主要由X线转换层与非晶硅光电二极管、薄膜晶体管、信号储存基本像素单元及信号放大与信号读取等组成。早期的像素尺寸为143×143μm，现有127×127μm像素尺寸的平板探测器，平板探测器现在有17×17英寸的了，可以用于各种部位的普通X线数字摄影。生产这种平板探测器厂家有V ARINA、GE、TRIXELL、CANON等，但在国内用得较多的是V ARINA生产的，图像处理软件也在日趋完善。这种平板探测器已有许多厂家采用，作为普通X线数字摄影。
直接转换型DR系统也是最近几年开发研制出来的新的直接数字X线摄影系统，应用到临床不到三年的时间，有很好的推广应用价值。DR系统目前有两种，一种为线扫描，一种为平板面成像探测器。线扫描成像探测器有两种形式，一种为多丝正比室，一种是电离室。线扫描的动态范围与系统的探测灵敏度和密度分辨率有关，线扫描独特的大动态范围，当显示器质量很高时可以观察到120倍以上的动态对比图像，比传统X线机更好，可以清晰地在一次拍片中同时再现密度
悬殊的软、硬组织。线扫描成像技术X线被严格限制在很窄的缝隙中，克服了散射线造成的干扰，本底噪声为“0”，探测灵敏度高，使原本被本底噪声淹没的微弱的X线也能被检测出来，能够分辨出面成像不能看到的人体组织更加细微的密度差别，密度分辨率高。
5．图像测量技术应用
随着各种新型传感器的发明与推广，图像测量技术的应用范围越来越广，对环境的要求也越来越低。从国防、安防、医疗、工业到地质测量，无论是天空、陆地还是海洋，不管是白天黑夜，利用合适的传感器和图像处理技术，都能实现目标的图像测量。
CCD成像技术应用于智能交通系统中车牌的检测与跟踪、近海视频测量、工业产品质量的在线检测、人脸识别、大楼监控、路灯监控等。红外热成像技术应用于钢套炉窑中的在线监测、石化装置中的在线监测、锅炉监测、航空遥感等。激光成像技术应用于夜间侦察、敌我识别、地形测绘、夜间搜寻与救援以及环境的保护与监视等。声纳成像技术应用于卫星遥感、导弹成像制导、农作物监测、矿物资源勘探、海底底质分类、医学诊断、工业监测等。X线成像技术应用于综合性医院门诊、大量胸部拍片、体检，儿童的拍片、体检、透视，胸部、肺部、肿瘤专科，育龄妇女计划生育检查，婚前体检。
以几个工程方面的实例来说明一下该方法的具体应用。
（1）在桥梁变形监测中的应用：
胡朝辉[1]等人在桥梁变形监测中，使用数字图像的缩放功能，放大图像边缘，增加了桥梁边缘变形检测的可靠性。数字图像边缘检测技术与传统检测方法相比有2大优势: 一是可以完成结构表面全域的覆盖性检测，不需要先设定检测部位；二是视觉检测为非接触式，可以完成传统手段难以实现的检测。
利用数字图像的边缘检测技术对桥梁图像进行边缘识别，通过检测桥梁各变形状态图像中特征区域的边缘，由边缘像素的位移值得到对应部位的结构变形。可以利用数字图像缩放技术对桥梁结构变形的灰度图像进行插值运算，并采用图像边缘检测技术检测图像的像素位移。
（2）在三维重建中的应用：
詹总谦等人[3]介绍了一种从多目视觉理论演化而来的多基线立体匹配技术。
该技术短基线多影像的特点可以大大提高匹配的自动化和可靠性，从而快速实现物体表面三维重建。
整个重建过程包括短基线相片获取、相片参数解算、多基线立体匹配数据预处理和三维重建。原理是利用手持量测数码相机获取一序列具有短基线且多度重叠的相片，然后通过多基线立体匹配技术以及多片光束法平差计算获取可靠性较高的模型点数据。这种技术适用于室内和室外大小不同物体的表面重建，而且整个过程既简单快速和高度自动化，又解决了近景摄影测量中由于变形造成的近景和远景不能同时兼顾的问题。
（3）在三维电视上的应用：
伍春洪等人[4]提出了一种基于Integral Imaging（II）和多基线立体匹配算法的深度测量方法。II是一种能够记录和显示全真三维场景的图像技术。该技术采用微透镜阵列记录空间场景，空间任意一点的深度信息只需通过一次成像即可直接获得。研究结合多基线立体匹配算法采用II直接获取物体空间信息的方法，其结果既可为下一代基于II的三维电视图像的数据处理提供应用基础，同时也可望应用于开发新型的深度测量工具。
诸如此类的应用在不同行业不同领域还有很多。
6．图像测量的发展趋势
随着时代对制造技术和测量技术提出要求的不断提高，专家们预计，21世纪图像测量技术的发展趋势大致如下:
(1)测量精度由微米级向纳米级发展，进一步提高测量分辨率；
(2)由点测量向面测量过渡，提高整体测量精度；
(3)采用在线测量以逐步替代线外测量，采用实时测量并将测量信息反馈用于过程控制，构造高精度、智能化动态系统；
(4)微电子技术、微型计算机技术、现场总线技术与仪器仪表和传感器的结合，构成新一代智能化图像测量系统，使测量精度、自动化水平进一步提高。
总之，图像测量技术必须实现高精度化，高速化和高效化。
7．小结
图像测量技术目前已经广泛地参与到国计民生的各个领域。本文简要的介绍
了图像测量技术的背景，并阐述了其发展现状，总结了该技术存在的问题及发展趋势。图像测量技术突破了人眼视觉的限制，扩展了人眼的视觉机能；实现了工业产品质量的自动检测，解决了人工检测的繁重和成本大等重大问题。作为一种新兴的非接触的无损检测技术，有效的采用不仅可以在工业生产中获得直接经济效益，而且可以在防止事故发生及保障安全等方面获得间接经济效益和社会效益。
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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
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工作的动力核心。 随着信息技术的发展，信息技术设备遍布大江南北，从发达的中心城市至偏远山区，为人与人之间的沟通交流及信息传输提供了极大的便利。由于城乡间的差异，通信设备的供电网既有稳定的大电网供电方式，也有独立的小水电供电方式。在小水电站供电方式下，因水量的变化、用户用电量的变化较大及发电设备工作的不稳定，造成电网波形失真严重及电压波动大，同时因配电系统的接线不规范，对通信用开关电源形成了严峻的考验。 铁路通信及电力通信正在发展壮大。由于电力机车经过之处，产生很强的感应电压，使地线电压产生很大的波动，从而引起电网电压的很大波动，强大的电场容易引起开关电源设备工作的瞬时不稳定。在高压电网附近运行的通信开关电源，虽然电网电压稳定，但容易受电网负载变化等引起的强电磁场的干扰影响。 用于基站的通信开关电源，由于多安装在较高的建筑物上或山顶，更易受到雷电的袭击。 因此，通信开关电源要有很强的抗电磁干扰能力，特别是对雷击、浪涌、电网电压波动的适应能力，而对静电干扰、电场、磁场及电磁波等也要有足够的抗干扰能力，保证自身能够正常工作以及对通信设备供电的稳定性。 另一方面，因通信开关电源内部的功率开关管、整流或续流二极管及主功率变压器，是在高压、大电流及高频开关的方式下工作，其电压电流波形多为方波。在高压大电流的方波切换过程中，将产生严重的谐波电压及电流。这些谐波电压及电流一方面通过电源输入线或开关电源的输出线传出，对与通信电源在同一电网上供电的其它设备及电网产生干扰，同时对由通信电源供电的设备如程控交换设备、无线基站、光传输设备及有线电视设备等产生干扰，使设备不能正常工作；另一方面严重的谐波电压电流在开关电源内部产生电磁干扰，从而造成开关电源内部工作的不稳定，使电源的性能降低。还有部分电磁场通过开关电源机壳的缝隙，向周围空间辐射，与通过电源线、直流输出线产生的辐射电磁场，一起通过空间传播的方式，对其它高频设备及对电磁场比较敏感的设备造成干扰，引起其它设备工作异常。 因此，对通信开关电源，要限制由负载线、电源线产生的传导干扰及由辐射传播的电磁场干扰，使处于同一电磁环境中的电信设备均能够正常工作，互不干扰。 2国内外电磁兼容性标准 电磁兼容性是指设备或系统在其电磁环境中能正常工作且不对该环境中的任何事物构成不能承受的电磁干扰的能力。 要彻底消除设备的电磁干扰及对外部一切电磁干扰信号不敏感是不可能的。只能通过系统地制订设备与设备之间的相互允许产生的电磁干扰大小及抵抗电磁干扰的能力的标准，才能使电气设备及系统间达到电磁兼容性的要求。国内外大量的电磁兼容性标准，为系统内的设备相互达到电磁兼容性制订了约束条件。 国际无线电干扰特别委员会（CISPR）是国际电工委员会（IEC）下属的一个电磁兼容标准化组织，早在1934年就开展EMC标准的研究，下设六个分会。其中第六分会（SCC）主要负责制订关于干扰测量接收机及测量方法的标准。CISPR16《无线电干扰和抗扰度测量设备规
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关于“图像检索”的查析报告 图像检索 定义: 在图像集合中查找具有指定特征或包含指定内容的图像的技术。 何为图像检索 在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。 基于文本的图像检索 基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像。图像所在页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的链接地址等都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析结果推断其中图像的特征。 在基于文本的图像检索系统中，需要先对所有的图像进行关键字标注，然后才能使用全文检索技术对图像进行搜索。这种方法存在两个方面的问题：一是这种方法需要较多的人工参与，而且随着图像数目的增加，这种方法很难实现； 二是由于图像所包含的信息量庞大，不同的人对于同一张图像的理解也不相同，这就导致对图像的标注没有一个统一的标准，因而检索的结果不能很好地符合用户的需求。 因此，利用图像本身的内容进行检索势在必行。 基于内容的图像检索 基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。 工作流程 基于CBIR 技术的图像检索系统，在建立图像数据库时，系统对输入的图像进行分析并分类统一建模，然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，同时对特征库建立索引以提高查找效率。而用户在通过用户接口设置查询条件时，可以采用一种或几种的特征组合来表示，然后系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度，然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度，选择是否修改查询条件，
机器视觉技术发展现状文献综述 (2)
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
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。
电子测量与仪器论文11
电子测量原理论文 模拟式万用表在电子测量中的应用 班级：电子信息工程 学号：20114075163 姓名：于运佳 日期：2014.4.5
模拟式万用表与数字万用表的比较，数字式万用表为何不能取代模拟表。本文重点介绍模拟式万用表在的电工电子测量中的相关应用和原理。 万用表是身边必备的测量器具之一。在电工测量仪表中，最大众化的万用表是一种集元器件的检验、电路的导通试验、电源电压检验等多功能于一体的仪表，应用起来十分便利。万用表具有直流电压、直流电流、交流电压、交流电流（模拟万用表中没有）以及电阻等五种基本测量功能。还可以具有蓄电池检验、温度测量和晶体三极管hFE特性检验等测量功能。 万用表中，有指针型的模拟式万用表和数字显示的数字式万用表。 １指针表和数字表 1.1指针表和数字表的比较和选用 （1）指针表读取精度较差，但指针摆动的过程比较直观，其摆动速度幅度有时也能比较客观地反映了被测量的大小；数字表读数直观，但数字变化的过程看起来很杂乱，不太容易观看。 （2）指针表内一般有两块电池，一块低电压的 1.5V，一块是高电压的9V 或15V，其黑表笔相对红表笔来说是正端。数字表则常用一块6V或9V的电池。在电阻档，指针表的表笔输出电流相对数字表来说要大很多，用R×1Ω档可以使扬声器发出响亮的“哒”声，用R×10kΩ档甚至可以点亮发光二极管（LED）。 （3）指针表内阻一般在20KΩ/V左右，相对数字表来说比较小，测量精度相比较差。某些高电压微电流的场合甚至无法测准，因为其内阻会对被测电路造成影响。数字表电压档的内阻很大，一般在11M，使流入仪表的电流近似为零，其电池内阻引起的电压降可以忽略。但极高的输出阻抗使其易受感应电压的影响，在一些电磁干扰比较强的场合测出的数据可能是虚的。 （4）模拟式指针表的标尺盘上很多，使用时也要注意档位转换和测量量程的切换，使用复杂。数字式表使用简单，即使没有电学知识亦可以放心使用总之，在相对来说大电流高电压的模拟电路测量中适用指针表，比如电视机、音响功放。在低电压小电流的数字电路测量中适用数字表，比如BP机、手机等。不是绝对的，可根据情况选用指针表和数字表。图片如下：
图像哈希检索背景综述(一)
慌乱挣扎的第一个学期终于马上就要结束。 差不多忙活了一个学期，最近终于开始慢慢理清楚这个思路，也准备开始使用一些benchmark的数据集来对某一篇paper的算法做一下实验，实现一下。 感觉自己的思路有时候不太清晰，因此现在开始想写一点东西，把自己做的事情和思路一步步记录下来，包括以后每次看的paper的理解，也能够成为见证自己学习的一个过程。现在从最开始的背景综述开始写起。 现在的图像检索技术基本上还是分为两类，基于文本的图像检索（Text-based Image Retrieval,TBIR）和基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval, CBIR）。 基于文本的图像检索也就是主要利用文本描述的方式对一幅图像进行特征的描述，建立相应的描述子或者key words，比如图像的年代、作者、尺寸、编码、名称等一些关键性的信息，将它们进行自动或者人工采集标注，产生图像的索引数据库，然后将用户输入的关键字，进行匹配查找，再返回结果的一种图像检索方式。它易于实现，查准率也较高，但是存在文本描述有限，有些图像特征不好描述甚至无法描述，而且存在不同描述人的较大的主观性，并且需要人工标注，在海量数据的处理中越来越失去应用价值，进而也不能满足检索的要求。 基于内容的检索技术是由计算机对图像的特征进行分析，提取特征，如颜色、纹理和形状等，将提取的特征作为向量存入图像数据库，对于输入的检索图片做相同的处理，利用相似性准则计算该查询图片与图像特征库中的每一个特征向量的相似度，根据相似度排序后，输出给定阈值下的检索结果。其优点在于使用机器对图像的内容进行判别性的信息提取，得到特征的描述子，不需要人为地对图像进行文本标注；并且，该过程作为一个近似匹配的过程，对于检索效率的提升也有了很大的贡献，但是对于图像特征的提取上，复杂的算法需要实现从最底层图像特征到高层的语义信息的联系显得有点困难，因此检索准确性上不是很高。 随着CBIR成为研究热点，目前国内外有了许多以图搜图的图像搜索引擎系统。总结了一下目前以图搜图的一些搜索引擎有以下： picitup,Google的按图搜索，图想，百度试图，TinEye，千视惠搜，搜鞋客等。 在海量数字图像数据再互联网上泛滥之后，对于图像的快速和有效检索就显得日益重要。传统的方法有基于树的索引结构，如k-d树，但它仅仅在处理低维数据时可以有效提高检索速度，当数据维度超过20维时，其检索效率就接近于穷举的搜索方式。因此，目前针对高维数据的快速检索问题，图像哈希技术在上世纪九十年代末诞生。
图像纹理检测与特征提取技术研究综述
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3d14981805.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述 作者：李秀怡 来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理 检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言 随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性 目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。 尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识： （1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期
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
电子测量技术的发展及应用
电子测量技术的发展及 应用 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
电子测量论文
电子测量技术的发展及应用 摘要：近年来，以信息技术为代表的新技术促进了电子行业的飞速增长，也极大的促进了测量仪器和设备的快速发展。中国电子测量仪器经过40多年的发展，为我国国民经济、科学教育、特别是国防军事的发展做出了巨大贡献。随着世界高科技发展的潮流，中国电子测量仪器也步入了高科技发展的道路，特别是经过“九五”期间的发展，我国电子测量仪器在若干重大科技领域取得了突破性进展，为我国电子测量仪器走向世界水平奠定了良好的基础。 英国科学家A ? H ? 库克（cook ）说：“测量是技术生命的神经系统。我们通过测量认识周围的，通过测量把这些知识变成，然后用数学方法把它整理成合乎逻辑的系统；通过测量，可使这种系统性知识借助于工程技术用来改造物质；世界精密的测量是精确的知识和经济的设计所必需，方便的测量是敏捷的通讯和有效的组织所必需。”这一段话深刻地揭示出了测量对于我们人类社会的重要性。人类社会从发展到物质文明和梢神文明都高度发达的今天，没有测量技术的作用是不可想象的。一、测量的意义 所谓测量就是借助于专用的技术工具通过实验和（或）计算，对被测对象收集信息的过程。在自然界中，对于任何被研究的对象，若要定量地进行评价，必须通过测量来实现。在电子技术领域中，中肯的分析只能来自正确的测量。通过测量，我们对大自然认识才由感性世界跨入了理性世界，才逐步对大自然有了理性的分析，通过分析和归纳，我们才能
得到规律性的知识来改造世界，科学技术才能得以高速发展。开创的早期自然科学的工作方法可归纳为“观察、实验、理论”，可见，人们是通过观测试验的结果和已经掌握的规律，进行概括、推理，再对所研究的事物取得定量的概念和发现它的规律性，然后上升到理论。因此，测量技术的水平在相当程度上影响着科学技术的发展速度和深度，科学技术上有一些突破是以测试技术的突破为基础的。 这种例子在科学发展史上是不胜枚举的。 在没有显微镜时，人眼只能看清大小为—毫米的东西，这大大限制了人类对自然界中的认识，在这种情况下，绝对不会有等技术的产生。16 世纪出现了，它的分辨率可达2000埃，相应的放大率约为1500倍，大大扩展了人的眼力。在显微镜的帮助下，人类发现了构成生物基础的细胞（大小约为10-100微米），使人类对生物界的认识有了一个极大的飞跃，这一发现对推动生物学各方面的研究作出了重要贡献，被誉为19世纪三大发现之一。20 世纪30 年代出现了，它的分辨本42领高达2一3 埃，又比提高了约三个数量级。由此可见电子技术引入测量领域的巨大的推动作用。在下，可以洞察小小细胞内的超微机构，连细胞膜也可清晰地辨出是由三个薄层组成的，并发现了致病的病毒、形成了的又一次飞跃。现代科学技术、生产和国防的重要特点之一，就是要进行大量的观测和统计。现代工业大生产，用到测量上的工时和费用约占整个生产所用的20％一30％。提高测量水平，降低测量成本，减少测量误差，提高测量效率，对国民经济各个领域都是至关重要的。
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究 学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程 〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。 关键词：图像检索、内容、语义 引言 随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。 2 基于内容的图像检索技术 基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次基本可分为三层： （1 ）基于原始数据的查询。这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。 （2 ）基于特征的查询。这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。（3 ）基于语义的查询。这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。 2.1 基于颜色特征 颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 2.2 基于形状特征 形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立
图像局部特征点检测算法综述
图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：
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
电子测量技术的现状及发展趋势
电子测量技术的现状及 发展趋势 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
电子测量论文 题目：电子测量技术现状及发展趋势姓名： 班级： 学号：
摘要:本文综合论述了电子测量技术的现状和总体发展趋势,分析了电子测量仪器的研究开发，阐述了我国电子测量技术与国际先进技术水平的差距，进而提出了发展电子测量仪器技术的对策。特别是由于测试技术的突破带来的电子测量仪器的革命性变化.同时,针对业界自动测试系统的发展历史和现状提出了作者的一些看法,并介绍了业界的最新进展和最新标准.近年来，以信息技术为代表的新技术促进了电子行业的飞速增长，也极大地推动了测试测量仪器和设备的快速发展。鉴于中国在全球制造链和设计链的重要地位，使得这里成为全球各大测量仪器厂商的大战场，同时，也带动了中国本土测试测量技术研发与测试技术应用的迅速发展。 关键词: LXI ATE 自动测试系统智能化虚拟技术总线接口技术VXI
目录 摘要................................................................................................I 前言 (1) 第一章测试技术现状及其存在的问题 (2) 第二章电子测量技术的发展方向 (2) （一）总线接口技 术 (2) （二）软件平台技 术 (3) （三）专家系统技 术 (3) （四）虚拟测试技 术 (3) 第三章展望未来 (4) 参考文献 (5)
前言 中国电子测量技术经过40多年的发展，为我国国民经济、科学教育、特别是国防军事的发展做出了巨大贡献。随着世界高科技发展的潮流，中国电子测量仪器也步入了高科技发展的道路，特别是经过“九五”期间的发展，我国电子测量技术在若干重大科技领域取得了突破性进展，为我国电子测量仪器走向世界水平奠定了良好的基础。进入21世纪以来,科学技术的发展已难以用日新月异来描述。新工艺、新材料、新的制造技术催生了新的一代电子元器件,同时也促使电子测量技术和电子测量仪器产生了新概念和新发展趋势。本文拟从现代电子测量技术发展的三个明显特点入手,进而介绍下一代自动测试系统的概念和基本技术,引入合成仪器的概念，面向21世纪的我国电子测量技术的发展趋势和方向是：测量数据采集和处理的自动化、实时化、数字化；测量数据管理的科学化、标准化、规格化；测量数据传播与应用的网络化、多样化、社会化。GPS技术、RS技术、GIS技术、数字化测绘技术以及先进地面测量仪器等将广泛应用于工程测量中，并发挥其主导作用。
电子测量技术结课论文
《电子测量技术》课程实验 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 日期：
简单一阶电路频率响应的测量 一、 实验目的 1) 学习并熟练掌握各种仪器的操作使用方法。 2) 简单一阶电路频率响应的测试及特征阻抗的测量。 3) 《电子测量技术》课程考试，对课本知识的综合运用与考查。 二、 实验器材 信号发生器、示波器、万用表、电阻、电容、混合模拟示波器、PC 机一台。 三、 实验原理 1、系统的频率响应特性是指系统在正弦信号激励下系统的稳态响应随激励信号频率变化的情况。用矢量形式表示： 其中：｜H(j ω)｜为幅频特性，表示输出信号与输入信号的幅度比随输入信号频率的变化关系；φ(ω)为相频特性，表示输出信号与输入信号的相位差随输入信号频率的变化关系。在本次实验中，由于输入信号的幅度都是一样的，故利用的是输出信号幅度与输入信号频率的关系来反映电路的幅度频率响应。 2、频响特性的测量可分别测量幅频特性和相频特性，幅频特性的测试采用改变激励信号的频率逐点测出响应的幅度，然后用描图法描出幅频特性曲线；相频特性的测量方法亦可改变激励信号的频率用双踪示波器逐点测出输出信号与输入信号的延时τ，根椐下面的公式推算出相位差()?ω。 当响应超前激励时为正，当响应落后激励时为负。频响特性的测量可分别测量幅频特性 和相频特性，幅频特性的测试采激励信号的频率逐点测出响应的幅度，然后用描图法描出幅频特性曲线；相频特性的测量方法亦可改变激励信号的频率用双踪示波器逐点测出输出信号与输入信号的延时τ，根椐下面的公式推算出相位差()?ω。 2T τ π? 当响应超前激励时为()?ω正，当响应落后激励时为()?ω负。但本次实验由于条件的 限制，并没有测量电路的相频特性，重点放在了幅频特性上。 3、特性阻抗：又称“特征阻抗”，它不是直流电阻，属于长线传输中的概念。在高频范围内，信号传输过程中，信号沿到达的地方，信号线和参考平面（电源或地平面）间由于电场的建立，会产生一个瞬间电流，如果传输线是各向同性的，那么只要信号在传输，就始终存在一个电流I ，而如果信号的输出电平为V ，在信号传输过程中，传输线就会等效成一个电 () ()()j H j H j e ?ωωω=()()()Y j H j X j ωωω=
图像边缘检测技术综述
第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述 王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3 (1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044； 2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016； 3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044) 摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。 关键词：数字图像；边缘检测；综述 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。 图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3?4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检 测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12?13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、 收稿日期：2011?04?15；修回日期：2011?06?15 基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 010-51468132； E-mail: wangminjie1118@https://www.360docs.net/doc/3d14981805.html,