基于灰度图像的霍夫曼编解码技术 161120058 陈琪

基于特征的图像匹配算法毕业设计论文(含源代码)

诚信声明本人声明：我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：2010 年05 月20日

毕业设计（论文）任务书设计（论文）题目：学院：专业：班级：学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容（1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。（3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。（4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．

JPEG图像的编解码实现

毕业论文论文题目（中文）JPEG图像的编解码实现论文题目（外文）Encoding and decoding of JPEG image

摘要 JPEG是一种十分先进的图像压缩技术，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像。本文设计和实现一个JPEG图像编解码器来进行图像转换，利用离散余弦变换、熵编码、Huffman编码等图像压缩技术将BMP图像转换成JPEG图像，即进行图像的压缩。验证JPEG压缩编码算法的可行性。通过比对图像压缩前后实际效果，探讨压缩比，峰值信噪比等评价图像数据压缩程度及压缩质量的关键参数，对JPEG 压缩编码算法的实用性和优越性进行研究。关键词：JPEG；编码；解码；图像压缩

Abstract JPEG is a very advanced image compression technology, it uses lossy compression to remove redundant image data, in obtaining a very high compression rate can show a very rich and vivid image. In this project, a JPEG image codec is designed and implemented to transform image, using discrete cosine transform, entropy coding, Huffman coding and other image compression techniques to convert BMP images into JPEG images. Verifies the feasibility of JPEG compression coding algorithm. Through the comparison of the actual effect of image compression, the key parameters of compression ratio, peak Snr, and the compression quality of image data are discussed, and the practicability and superiority of JPEG compression coding algorithm are researched. Key words: JPEG; encoding; decoding; image compression

基于MATLAB的彩色图像灰度化处理

目录第1章绪论............................................................................................................................ - 1 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 2 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 3 - 3.1加权平均法 .. (3) 3.2平均值法 (3) 3.3最大值法 (4) 3.4举例对比 (5) 3.5结果分析 (6) 第4章结论.......................................................................................................................... - 8 - 参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。附录............................................................................................................................................ - 9 -

图像编码技术的研究和应用

图像编码技术的研究和应用一幅二维图像可以表示为将一个二维亮度函数通过采样和量化而得到的一个二维数组。这样一个二维数组的数据量通常很大,从而对存储、处理和传输都带来了许多问题,提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量,这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据,从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行,而在这之后需要将压缩了的图像解压缩以重建原始图像或其近似图像.图像压缩和图像解压缩,通常也分别称为图像编码和图像解码。图像编码系统模型模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块 :编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号。这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器 ,解码器重建输出的图像。一般来说 ,输出图是输入图的精确复制 ,那么系统是无失真的或者信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的。现代编码方法这里介绍了几种比较热的编码方法:第二代编码方法、分形编码、模型编码、神经网络编码、小波变换编码。 1.第二代图像编码方法第二代图像编码方法是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础 ,出发点是消除图像数据的统计冗余信息 ,包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限 ,压缩比难提高。第二代图像编码方法充分利用人眼视觉系统的生理和心理视觉冗余特性以及信源的各种性质以期获得高压缩比,这类方法一般要对图像进行预处理，将图像数据根据视觉敏感性进行分割。 2．分形图像编码分形图像编码是在分形几何理论的基础上发展起来的一种编码方法。分形理论是欧氏几何相关理论的扩展,是研究不规则图形和混沌运动的一门新科学。它描述了自然界物体的自相似性,这种自相似性可以是确定的,也可以是统计意义上的。这一理论基础决定了它只有对具备明显自相似性或统计自相似性的图像,例如海岸线，云彩，大树等才有较高的编码效率。而一般图像不具有这一特性,因此编码效率与图像性质学特性有关 ,而且分形图像编码方法实质上是通过消除图像的几何冗余度来压缩数据的 ,根本没有考虑人眼视觉特性的作用。 3.基于模型的图像编码基于模型的图像编码技术是近几年发展起来的一种很有前途的编码方法。它利用了计算机视觉和计算机图形学中的方法和理论 ,其基本出发点是在编、解码两端分别建立起相同的模型 ,针对输入的图像提取模型参数或根据模型参数重建图像。模型编码方法的核心是建模和提取模型参数,其中模型的选取、描述和建立是决定模型编码质量的关键因素。为了对图像数据建模, 一般要求对输入图像要有某些先验知识。目前研究最多、进展最快的是针对可视电话应用中的图像序列编码。这类应用中的图像大多为人的头肩像。 4.神经网络图像编码

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用学院：机械电气工程学院班级： 2012级机制3班姓名：张娜学号： 20125009077

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用一、引言数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。二、数字图像处理简介（一）图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。（二）数字图像处理技术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。图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。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

基于灰度的图像配准matlab源程序

function [I_SSD,I_NCC]= template_matching(T,I) %图像配准 % [I_SSD,I_NCC]= template_matching(T,I) % 输入：T-模板 I-输入的原始图像 % I_SSD采用像素差平方和法（SSD）的匹配结果 % I_NCC采用标准化互相关匹配法的匹配结果 % 将图像转换为双精度型 T=double(T);I=double(I); if(size(T,3)==3) %如果是彩色图像，则按照彩色图像匹配方法 [I_SSD,I_NCC]= template_matching_color(T,I); else %如果是灰度图像，则按照灰度图像匹配方法进行匹配 [I_SSD,I_NCC]= template_matching_gray(T,I); end function [I_SSD,I_NCC]= template_matching_color(T,I) %子函数 %功能：对彩色图像进行匹配子函数，其核心原理是从R、G、B三个子色调进行匹配 [I_SSD_R,I_NCC_R]= template_matching_gray(T(:,:,1),I(:,:,1)); [I_SSD_G,I_NCC_G]= template_matching_gray(T(:,:,2),I(:,:,2)); [I_SSD_B,I_NCC_B]= template_matching_gray(T(:,:,3),I(:,:,3)); %融合三次匹配结果 [I_SSD]=(I_SSD_R+I_SSD_G+I_SSD_B)/3; [I_NCC]=(I_NCC_R+I_NCC_G+I_NCC_B)/3; function [I_SSD,I_NCC]= template_matching_gray(T,I) %子函数 %功能：对灰度图像进行匹配子函数 T_size=size(T);I_size=size(I); outsize=I_size + T_size -1; %在频域内进行相关计算 if(length(T_size)==2) FT=fft2(rot90(T,2),outsize(1),outsize(2)); FI=fft2(I,outsize(1),outsize(2)); Icorr=real(ifft2(F1.*FT)); else FT=fftn(rot90_3D(T),outsize); FI=fftn(I,outsize); Icorr=real(ifftn(FI.*FT)); end LocalQSumI=local_sum(I.*I,T_size);

数字视频技术及应用复习题

第一章数字视频概述 1．什么是复合视频？2页，可改为填空题例如：黑白视频信号是一个已经经过加工处理并包含扫描同步和消隐的图像信号，通常也叫做复合视频，简称视频。由于频带范围在1-6MHZ人们又把它叫做电视基带视频。 2．什么是视频技术？它主要应用在哪些领域？3页，可以改为填空题例如：在不考虑电视调制发射和接收等诸多环节时，单纯考虑和研究电视基带信号的摄取、改善、传输、记录、编辑、显示的技术就叫做视频技术。主要应用领域：广播电视的摄录编系统、安全及监控、视频通信和视频会议、远程教育及视听教学、影像医学、影音娱乐和电子广告。 3．什么是数字视频？5页广义的数字视频表述为数字视频是指依据人的视觉暂留特性，借着计算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec技术、传输存储技术等来实现的以比特流为特征的，能按照某种时基规律和标准在显示终端上再现活动影音的信息媒介。狭义的数字视频时指与具体媒体格式所对应的数字视频。第二章彩色数字视频基础 1．彩色电视系统是根据色光三基色原理来再现彩色图像的。按照此原理，任何一种色光颜色都可以用R G B三个彩色分量按一定的比例混合得到。7页 2．匹配兼容制彩色电视亮度信号的公式是：8页（2-2） 3．两个色差信号正交调制的目的是什么？10页 4．电视扫描分为逐行扫描和隔行扫描两种。 5．电视基带视频有复合视频、亮色分离视频和分量视频三种。13页 6．彩色电视制式有哪三种？制式差异主要体现在哪些方面？14页或改为填空世界上现行的彩色电视制式有NTSC制式、PAL制式和SECAM制式三大制式。制式差异主要体现在亮度合成公式、色差信号提取、色副载选取及其正交调制类型、扫描方式、同步时基确定等方面的参数。 7．彩色电视图像的数字化有信号上游数字化和信号下游数字化两种。 8．A/D转换主要包括哪些环节？量化的实质是什么？编码的实质是什么？17，18页，可改为填空 A/D转换就是指对幅值连续变化的模拟视频电信号进行脉冲抽样保持、量化、编码等环节后形成二进制码流的技术处理过程。 9．一般常用的线性D/A转换器，其输出模拟电压U和输入数字量D之间成正比关系。19页 10．YCbCr信号和YUV信号是正比关系。21页，或选择A正比B反比C非线性D平方11．CCIR601标准为NTSC、PAL、和SECAM制式规定了共同的图像采样频率是13.5MHZ。21页 12．PAL制NTSC制的现行标准数字电视有效显示分辨率（清晰度）各为720X576像素和720X480像素。公用中分辨率为352X288像素。23页第三章广义数字视频及分类 1．广义数字视频的定义？28页 2．广义的数字视频是依据人的视觉暂留特性，借助计算机或微处理器芯片的高速运算加上Codec编解码技术、传输存储技术等来实现的比特流为特征的全新的信息媒介。 3．图像序列的特点有哪些？33页特点是每帧的分辨率相同，图像内容相关、图像文件名连续编号，而且有表示开始的图像序列头和表示结束的图像终止码。

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用姓名：（班级：学号：）【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。【关键字】图像处理；发展；技术应用 1 引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字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。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，这被称为图像理解或计算机视觉。从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，许多国家每天派出很多侦察飞

关于各种图像匹配方法的报告

关于各种图像匹配方法的报告图像匹配方法，大致可以分为三类：基于特征点、灰度分布和频域。本文的主要工作就是研究这三类图像匹配方法，分析各种方法的优缺点，其中重点研究了基于特征的匹配方法。注：为了控制篇幅，本报告只对相关算法进行了很简单的叙述，故附有两个文件夹，文件夹“报告相关文档”相对详细地叙述了各算法（节号相对应）。如果还不够详细、清楚，可参照文件夹“References”。 1、基于特征点匹配方法 1.1 SUSAN 特征点算法 SUSAN算法的基本原理是通过以一个点为中心的局部区域内亮度值的分布情况来判断平滑区域、边缘及角点。如图1所示，一个在图像上移动的圆形模板，模板的中心称为核心，它的位置有以下五种形式。图像一定区域的每个像素的亮度值与核心点的亮度值相比较，把比较结果相似或相同的点组成的区域叫做USAN（单值分割相似核心）。USAN区域含有图像在某个局部区域的结构信息，而大小反映了图像局部特征的强度。 SUSAN算子使用的是圆形模板来进行角点探测，一般使用模板的半径为3-4个像元，模板在图像上滑动，在每一个位置求亮度相似比较函数，并计算合计值，就得到了USAN区域的面积，而后再跟一个给定阈值进行比较。计算重心求出核

到重心的距离，对应正确角点，若重心距离核较远，就能以距离消除虚假角点的影响。最后使用非最大抑制（No Max Suppression）方法，这样就可以找出角点。 1.2 A New SUSAN Based Image Sharpness Function 对于Susan的改进，Yu Song等人提出了一种自适应阈值的检测算法，解决了SUSAN算子对灰度细节丰富的图像检测效果不佳的问题。下面是原SUSAN算法中使用的相似度函数：而这种新的SUSAN算法的与原SUAN算法的区别就在于它使用了不依赖于固定阈值的相似度函数。Yu Song等人的文章中提出了7种相似度函数，如下：

图像处理灰度变换实验

一. 实验名称：空间图像增强（一）一．实验目的 1．熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。 2．熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3．熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。 4．熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。二．实验原理（一）数字图像的灰度变换灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数，对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律（伽马）变换等。 1、线性灰度变换 1）当图像成像过程曝光不足或过度，或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清，图像缺少层次。这时，可将灰度范围进行线性的扩展或压缩，这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。 2）令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，线性变换后得到图像g(x,y)，其灰度范围为[c,d]，则线性灰度变换公式可表示为

a y x f b y x f a b y x f c c a y x f a b c d d y x g <≤≤>?????+---=),(),(),(, ,]),([,),( (1) 由(1)式可知，对于介于原图像f (x,y )的最大和最小灰度值之间的灰度值，可通过线性变换公式，一一对应到灰度范围[c,d]之间，其斜率为(d-c)/(b-a)；对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值，令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。变换示意图如图1所示。图1 线性灰度变换示意图当斜率大于一时，变换后的灰度值范围得到拉伸，图像对比度得到提高；当斜率小于一时，变换后的灰度值范围被压缩，最小与最大灰度值的差变小，图像对比度降低；当斜率等于一时，相当于对图像不做变换。 3）由上述性质可知，线性灰度变换能选择性地加强或降低特定灰度值范围内的对比度，故线性灰度变换同样也可做分段处理：对于有价值的灰度范围，将斜率调整为大于一，用于图像细节；对于不重要的灰度范围，将图像压缩，降低对比度，减轻无用信息的干扰。最常用的分段线性变换的方法是分三段进行线性变换。在原图像灰度值的最大值和最小值之间设置两个拐点，在拐点处，原图像的灰度值分别为r 1，r 2，该拐点对应的变换后的图像的灰度值分别为s 1，s 2，另外，取原图像灰度的最小值为r 0,最大值为r m ，对应的变换后的灰度值分别为s 0，s m 。

关于图像匹配的综述

关于图像匹配的综述 1.图像匹配的背景及定义 1.1图像匹配的背景及意义图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。 1.2图像匹配的定义所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。图像匹配的具体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。 2.图像匹配算法的分类图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。 1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。常见的基于图像灰度的匹配方法有：（1）归一化灰度相关匹配、（2）最小二乘影像匹配、和（3）序贯相似性检测法匹配等。该类算法直接利用整幅图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法，寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。在灰度及几何畸变

基于图像灰度的模板匹配方法

基于图像灰度的模板匹配方法图像匹配技术是数字图像信息处理和计算机视觉领域中的—个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、武器投射系统的末制导和寻的、光学和雷达的图像目标跟踪、地球资源分析与检测、气象预报、医疗诊断、文字读取以及景物分析中的变化检测等许多领域中得到广泛应用㈣。一般来说，由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异，图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。图像匹配算法主要分为两类口：一类是基于灰度匹配的方法；另一类是基于特征匹配的方法。前者主要用空间的一维或二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要在模板及相关准则的选择方面，这类方法一般匹配率高，但计算量大，速度较慢；后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作为匹配基元，进而用于特征匹配，一般匹配速度较陕，但匹配精度不一定高。 1.概念解释： ①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。一般把图像分成3种形式：单色图像，灰度图像和彩色图像。 ②像素：表示图像颜色的最小单位 ③灰度图像：灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。 ④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成. 并且从几何位置看, 所用这些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光,

图像编解码技术及应用

图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论：在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可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，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。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。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

图像灰度化

图像灰度化颜色可分为黑白色和彩色。黑白色指颜色中不包含任何的色彩成分，仅由黑色和白色组成。在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色（R, G, B）表示一种黑白颜色；其中R=G=B的值叫做灰度值，所以黑白色又叫做灰度颜色。彩色和灰度之间可以互相转化，由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理；由灰度化转为彩色的过程称为伪彩色处理。相应地，数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理，可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化。灰度化就是使彩色的R，G，B分量值相等的过程。由于R，G，B的取值范围是0 ~ 255，所以灰度的级别只有256级，即灰度图像仅能表现256种颜色（灰度）。灰度化的处理方法主要有如下3种[6]：（1）最大值法：使R，G，B的值等于3值中最大的一个，即 R=G=B=max(R，G,，B) (2-3 ) 最大值法会形成亮度很高的灰度图像。（2）平均值法：使R，G，B的值求出平均值，即 R=G=B=(R+G+B)/3 (2-4 )平均值法会形成比较柔和的灰度图像。（3）加权平均值法：根据重要性或其他指标给R，G，B赋予不同的权值，并使R，G，B的值加权平均，即 R=G=B=（W r R + W g G + W b B）/3 (2-5 )其中W r，W g，W b分别为R，G，B的权值。W r，W g，W b取不同的值，加权平均值法就形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最高，红色次之，对蓝色最低，因此使W g>W r>W b将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导证明，但W r= 0.30，W g =0.59，W b=0.11时，即当 V gray=0.30R + 0.59G + 0.11B R=G=B= V gray(2-6 )时，能得到最合理的灰度图像。本文采用方法(3)实现灰度转化，有比较好的效果，结果如图所示。

基于灰度的图像匹配研究

基于灰度的图像匹配研究李涛（P1*******）摘要：众所周知，可以说视觉对环境的感知效率是很高的，人类对外部世界的感知80%是由视觉完成的。我们所介绍的计算机视觉，用通俗的话说就是一门研究如何让机器来“看”的科学。具体说来，就是用计算机和摄像头来代替人眼的功能，实现对目标的识别、测量或者是跟踪并且相应的做出图像处理，甚至能够最终做出对目标的判断或者做出反应。当然，计算机视觉和其它的技术一样，经历了长期的发展过程。而是在近数十年计算机技术突飞猛进的背景下，它才真正得到关注和发展。图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要且难度很高的工作。它主要用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配。图像匹配是多种图像处理及应用的基础，匹配的效果直接影响到其后续图像的处理工作。正因为其应用的广泛性，需求的增多，大大推动了图像匹配技术的研究向前发展。但同时，我们也要认识到图像匹配也是一个难点问题。因此，对现有的图像匹配算法展开分析对于实际工程提高图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。本文作为一篇综述性的文章，我们主要向大家介绍图像匹配问题的由来，其中包含的主要内容，以及该问题所包含的主要技术和算法。关键字：图像匹配；灰度；特征；算法。 The Research of Image Matching Based On The Gray Li Tao Abstract:As we all know, we can say the efficiency of visual perceiving the environment is very high, 80% of the human perceiving outside world is completed by the visual. The so called computer vision, is a kind of science that about how to make machines to "see" in simple words. Specifically, is using computers and cameras to replace the function of the human eyes, to achieve the target recognition, measurement or make a track and the corresponding image processing, and even be able to make the final judgment on the target. Of course, computer vision has been gone through a long process of development. And it really gets attention in recent decades occurred in the context of rapid development of computer technology. Image matching is a very important and hard job in computer vision and image processing field. It mainly used in a kind of situation that we obtain two or more images to match in different times, different sensors, different perspectives and different shooting conditions. Image matching is the base of a variety of image processing and application, result of the matching directly impact on the effectiveness of subsequent image processing. Because of the large of its extensive application, demand for many new applications and new

数字图像处理图像匹配

摘要图像匹配是图像处理技术中的重要研究内容。文本介绍了图像匹配技术的要素，对匹配算法的分类以及匹配性能评价指标，并且将各方法进行了分析比较，指出其各自的优势与不足。同时，进一步探讨了图像匹配算法中有待研究的方向。图像匹配是将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配融合。图像匹配是多种图像处理及应用如物体辨识、变化检测、三维建模等的基础。图像匹配的方法有很多种,其中基于图像特征的图像匹配是匹配中最常见的方法。基于特征的图像匹配中,特征主要针对点特征。基于点特征的图像匹配,特征点的提取是图像匹配的关键步骤，从提取效率、算子稳定性、定位准确性、抗噪性、计算效率上对提取算子进行分析比对,用测试图像对各个提取算子进行实验分析,得出实验结论。通过特征点匹配算法需满足的三个原则对基于奇异值分解的角点匹配法进行了分析,得出了实验结论。关键词：图像匹配；传感器；特征；过特征点匹配

目录 1.设计的要求与目的 ..................................................................................................................................... I I 1.1题目 (1) 1.2 设计要求 (1) 1.3设计目的: (1) 1.4性能、接口： (1) 2.设计原理 (2) 2.1概念解释： (2) 2.2数字图像匹配算法设计 (2) 2.2.1基于灰度的摸版匹配算法 (3) 2.2.2局部灰度特征的编码与计算 (4) 3. 设计方案 (6) 3.1设计思想 (6) 3.2设计流程 (6) 4.应用程序设计 (7) 4.1程序代码 (7) 4.1.1读取原图像过程 (7) 4.1.2取特征点 (8) 4.1.3映射函数 (8) 4.1.4图像匹配 (8) 4.1.5输出匹配后图像 (9) 4.2界面设计 (10) 5.仿真与结果分析 (10) 5.1仿真分析 (10) 5.2结果分析 (10) 结论 (12) 参考文献 (13)