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现在的论文大多都要钱的,免费的很少啊。我都找了好长时间了,是关于减速器壳的工艺设计。都要钱的,郁闷!
目录 一.引言……………………………………………………………………2 二.设计方法和创意 ………………………………………………………2 三.实例制作 …………………………………………………………………3 小结 …………………………………………………………………………8 参考文献 ………………………………………………8 一.引言 近年来,计算机图像技术的飞速发展和应用使个人电脑上的美术创作进入一个新的阶段,各种图像处理软件也越来越完善,普及程度不断的提高。其中的图像软件处理工具Photoshop是目前公认的、较好的通用平面美术设计软件,它功能完善,性能稳定,使用方便。Photoshop所具有的功能包括:可以对图像进行修饰、对图形进行编辑、对图像的色彩进行处理等,此外,还有绘图和输出功能。在实际生活和工作中,人们可以将数码照相机拍摄下来的照片利用Photoshop进行编辑和修饰,还可以利用PhotoShop为图像制作特效效果,如果和其它工具软件配合使用,则可以进行高质量的广告设计、美术创意和三维动画制作。由于PhotoShop功能强大,目前,正在被越来越多的图像编排、广告和形象设计以及婚纱影楼等领域广泛使用,是一个非常受欢迎的应用软件。本毕业论文中的设计实例就采用了Photoshop这一图像处理软件。 二.设计方法和创意 利用图像处理软件制作图形,要产生一个好的作品包括三个方面的内容:创意、构图能力、计算机表达。即首先要有好的创意,然后对其进行粗略构图,最后借助计算机手段,制作出所构想的最终效果图。当然,也有一些经典的创意,只用寥寥数笔即可表现,但这种情况非常少。上述所说的三个方面的内容,其中的创意需要具备跳跃思维,灵活善变,也与创作者的美术素养相关;而构图则主要指平面构成,色彩构成和立体构成。对于平面设计来说,平面构成和色彩构成尤为重要,它需要通过合理组织各种元素,确定视觉中心,使画面美观并能引导读者的目光和兴趣;计算机表达则是利用有关的图像处理软件工具,将构思的图像效果制作出来。本毕业论文的实例制作,就是利用Photoshop来制作水滴的效果图,设计思想是利用已有的素材,制作出将一个杯子的水倒入另一个杯子后产生水滴的效果。 三.实例制作 本实例制作通过制作相关素材,并运用了Photoshop中的笔刷、扭曲/波浪滤镜、自由变形等工具,最终合成所制作的素材以得到所构思的效果图。具体制作步骤如下: 1.新建一个100x100像素图像文件,背景为蓝色; 2.新建透明图层2,建立该图层的目的是因为本设计的主要操作是在图层2中进行的; 3.利用工具面板中的椭圆选框工具在图层2中选出一个圆形区域。 4.选取工具面板画笔工具(画笔颜色选白色,画笔大小13,不透明度100%)在选区的四周绘制线条。 5.再将画笔的不透明度调节为50%,绘制如下的线条;此时可以看到,所绘制的效果已经很像一颗水珠了。 6.选中图层2,可按Ctrl+A全选,拷贝图层2;然后新建一新的图像文件,大小为200x200,背景设为蓝色;把前一图像文件中的图层2中所制作好的水珠粘贴到该新建图像文件中,多粘贴几个,并调节好大小,然后合并为图层7。 7.选中当前图层(图层7),利用菜单命令:滤镜→扭曲→波浪,调节好参数值。即可得到 8.对图层7再进行波浪变形,参数要有所不同,以产生随机效果。 9.复制粘贴图层7以得到图层8,在图层8中利用自 由变换工具调节大小和角度。 10.再粘贴一次,完成后的效果。 11.对图层8、图层9分别再使用一次波浪变形滤镜; 12.将图层7、8、9合并,并作拷贝,导入一幅图片。 13.粘贴图层,用自由变换工具调整到合适位置,到此为止,整个效果图即制作完毕。 小结 平面设计是一项相当复杂的工作,要设计一件比较理想的平面作品,设计者需要具有一定的美术知识和素养。并且需要知道色彩的构成、分类与感情的关系,以及调和与配色等一系列美术知识,需要具备一定的设计经验。还要懂得如何使用相关平面设计软件,通过这次的毕业设计通过本次毕业设计,使我对Photoshop有了很深的认识,对平面设计的布局、创意都有了一定的提高。
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目,希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
①:题目,不妨在百度搜索:毕业 选题 图像处理可以找到其它学校给出的参考题目。②:论文资料,最好去学校图书馆(网上)的期刊论文数据库检索。万方的学位论文,比较有参考价值不知你是否要做设计,涉及到具体问题,再去专门的论坛写论文,没必要在网上瞎搜索的……
(一)选题毕业论文(设计)题目应符合本专业的培养目标和教学要求,具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长,选择适当的论文题目,但所写论文要与本专业所学课程有关。(二)查阅资料、列出论文提纲题目选定后,要在指导教师指导下开展调研和进行实验,搜集、查阅有关资料,进行加工、提炼,然后列出详细的写作提纲。(三)完成初稿根据所列提纲,按指导教师的意见认真完成初稿。(四)定稿初稿须经指导教师审阅,并按其意见和要求进行修改,然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛,越具体越好,而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题,确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文,看看人家是怎么规划论文整体框架的;其次就是需要自己动手收集资料了,进而整理和分析资料得出自己的论文框架;最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我,希望可以帮到你,祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你,有什么不懂的可以问我
医学影像是指为了医疗或医学研究,对人体或人体某部分,以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。下面,我为大家分享关于医学影像的论文,希望对大家有所帮助!
前 言
数字图像处理技术以当前数字化发展为基础, 逐渐衍生出的一项网络处理技术, 数字图像处理技术可实现对画面更加真实的展示。 在医学中,随着数字图像处理技术的渗透,数字图像将相关的病症呈现出来, 并通过处理技术对画面上相关数据进行处理,这种医疗手段,可大幅提升相关病症的治愈率,实现更加精准治疗的疗效。 在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中,其中包括 CT(计算机 X 线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及 UI(超声波影像)。 数字图像处理技术在技术发展基础上,其应用的范围将会在逐渐得到扩展,应用成效将会进一步得到提升。
1 关键技术在数字图像处理中的应用
医学影像中对于数字图像的处理, 通常是将数字图像转化成为相关数据,并针对相关数据呈现的结果,对患者病症进行分析,在对数字图像处理中,存在一定的关键技术,这些关键技术直接影响着整个医疗治疗与检查。
图像获取
图像获取顾名思义将医患的相关数据进行整理, 在进行数字图像检测时,得出的相关图像,在获取相关图像后,经过计算机的转变,将图像以数据的形式进行处理,最后将处理结果呈现出来。 在计算机摄取图像中,通过光电的转换,以数字化的形式展现出来, 数字图像处理技术还可实现将分析的结果作为医疗诊断的依据,进行保存[1].
图像处理
在运用数字图像获取相关图像后,需对图像进行处理,如压缩处理、编码处理,将所有运行的数据进行整理,将有关的数据进行压缩,并将相关编码进行处理,如模型基编码处理、神经网络编码处理等。
图像识别与重建
在经过图像复原后,将图像进行变换,在进行图片分析后分割相关图像,测量图像的区域特征,最后实现图像设备与呈现,在重建图像后,进行图像配准。
2 医学影像中数字图像处理技术
数字图像处理技术的辅助治疗
当前医学图像其中包括计算机 X 线断层扫描、 正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声波影像,在医疗治疗中,可根据相关数据的组建,进而实现几何模式的呈现,如 3D,还原机体的各项组织中,对于细小部位可实现放大观察,可实现医生定量认识,更加细致的观察病变处,为接下来的医疗治疗提供帮助。 例如在核磁共振影像治疗中, 首先设定一定的磁场,通过无线电射频脉冲激发的'方式,对机体中氢原子核进行刺激,在运行过程中产生共振,促进机体吸收能力,帮助查找病症所在[2].
提升放射治疗的疗效
在医疗中, 运用数字图像处理技术即可实现对患病处的观察,也可实现对病患处的治疗,这种治疗方式常见于肿瘤或癌症病变的放射性治疗。 在进行治疗前, 首先定位于病患方位,在准确定位后,借助数字图像处理技术,全方位的计划治疗方案,并在此基础上对病患处进行治疗。 例如在治疗肿瘤癌症等病变之处,利用数字图像排查病变以外机体状况,降低手术风险。
加深对脑组织以其功能认识
脑组织是人体机能运转的核心, 在脑组织中存在众多复杂的结构,因此想要实现对脑组织的功能认识,必须对脑组织进行全方位的观测,深层探析其各项组织结构。 近些年随着医疗技术的提升,数字图像处理技术被运用到医学之中,数字图像处理技术可实现透过大脑皮层对脑组织进行全方位观测,最后立体的呈现出脑组织中各项机构的运作状况[3]. 例如功能性磁共振成像即 FMRI,这种成像可对机体大脑皮层的活动状况进行检测, 还可实时跟踪信号的改变, 其高清的时间分辨率,为当代医疗提供了众多帮助。
实现了数字解剖功能
数字解剖即虚拟解剖, 这种解剖行为需以高科技为依托从力学、视觉等各方面,通过虚拟人资源得建立,透析机体各项组织结构,实现对虚拟人的解剖,增加对机体的认识,真实的还原解剖学相关知识,这种手段对于医疗教学、解剖研究具有重要的影响作用。
3 结 论
综上所述, 数字图像处理技术在医学影像中具有重要的应用价值,其技术的发展为医疗技术提供了进步的平台,也为数字图像处理技术的发展提供了应用空间, 这种结合的方式既是社会发展的要求,也是时代进步的趋势。
参考文献:
[1]张瑞兰,华 晶,安巍力,刘迎九。数字图像处理在医学影像方面的应用[J].医学信息,2012,03:400~401.
[2]刘 磊,JINChen-Lie.计算机图像处理技术在医学影像学上的应用[J].中国老年学杂志,2012,24:5642~5643.
[3]李 杨,李兴山,何常豫,孟利军。数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用研究[J].价值工程,2015,02:51~52.
张玉君
(地质矿产部航空物探遥感中心研究所北京)
摘要:本文介绍一种独特的航放数据图像复原方法。该方法的主要技术关键是:提出航放数据图像复原原理和理论基础;建立航放数据图像复原处理流程;制定重建数据网格文件的途径;进行航放数据图像复原效果及误差评价。
关键词:航放数据,大气本底,图像处理,图像复原技术。
一、引言
自20世纪70年代初期方柱形NaI晶体进入机载综合航空站以来,航放测量的灵敏度和有效性显著提高,地质及地球物理勘探界对于航空放射性测量的需求产生了根本变化。
在近20年的应用实际中,大气氡本底(简称大气本底)的改正很难准确,它始终是困扰该方法应用效果的主要难点;其后果是在图面上造成条带现象,从而严重地影响着图件的可用性及方法的效果。其原因[1]可概括为:空中所测放射性不仅仅来源于地下,而且受飞机硬件环境、宇宙射线、大气中氡及其子体的影响。后者称之为大气本底干扰,它又受气候、风力、风向、温度、季节及一天中何时测量等因素的影响。大气本底干扰的主要表现形式是架次与架次间本底水平不同。受干扰最大的是铀道,钾道次之,钍道和总道虽较小,但也不可忽视,(见彩版附图7中的图3、图4)。由于这种噪声的存在,来源于地质体的信息常常淹没于噪声之中。图3a(彩版附图7)为哈密土墩测区K(红)、Th(绿)、U(蓝)三元素复原图像,图3b为该测区航放原始数据合成图像,图4a(彩版附图7)表示各架次早、晚校准读数,图4b为总道原始数据图像。条带噪声的存在,可以形象地比喻为挂在有用信息图像前面的彩条窗帘,条带的严重性使得该工区原始航放数据无法绘制等值线图。
航放图面条带问题是一个“世界性”的问题[2]。解决得较好的是加拿大,靠星罗棋布的湖泊河流等水域上空测量结果改正本底,取得较好的效果,而且不使用向上探头[1]。美国Geometrics公司及其他航空物探公司则是靠向上探头测量,作为本底改正的依据[3]。1986年Grasty[4]提出当测区内没有湖泊时,可用测线上无异常区的平均值代替本底。
本文介绍的方法与国际上已采用的各种方法全然不同,该方法在数字图像处理学中可称之为航放图像复原技术。图像复原技术的主要目的,是要改善给定的图像。复原是一个过程,它试图利用蜕化现象的某种先验知识,把已经蜕化了的图像加以重建或恢复。因此,复原技术是把蜕化模型化,并运用相反的过程在某种程度上恢复原来的图像。
Cannon博士[5]研究了一种图像复原技术或称图案去除技术,它适用于:从规则图案(如纺织品)上提取指纹图形,改善散焦图像,消除卫片图像探测器与探测器间的噪声,使在曝光过程中相机或物体平移造成模糊的图像清晰化等。Srinivasan也报道了这类研究[6]。张玉君等研究了深海锰结核照片光照不均匀等蜕化现象的图像复原问题[7]。航放数据图像复原处理是数字图像复原技术在地学界成功应用的又一实例,但航放数据图像所存在的蜕化问题与上述各例均不相同。该方法研究成功后,曾在6个测区得到验证。
二、航放数据图像复原技术原理和理论基础
航放所测到的是一幅蜕化了的图像G(x,y)它可视为由真实图像F(x,y)与干扰图像η(x,y)叠加而成,简化了的蜕化过程,见图1。航放图像蜕化现象的先验知识来自对航放测量过程及原始图像的分析。在测量过程中,来自地质体的有用信息是不随时间为转移的。而干扰在本质上是随时间变化的,但在图像上干扰已变为(x,y)的函数,因为:
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图1航放数据图像蜕化示意图
η的变化可分为架次之间的跳变及架次之内的渐变,见图4(彩版附图7),在每一测线上此干扰大致为一个常数,如果将x(即图像上的列)表示垂直测线的方向,则η(x,y)简化为η(x),则有
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航放图像复原的目的,就在于设法近似地求出η(x),从而近似地得到F(x,y)。为此,沿测线方向对原始图像进行多次单列
多行窄长窗口褶积:
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式中W为褶积模板,是由加权因子组成的矩阵。褶积过程是一种线性运算,其算子H不随空间变化。因为算子为线性的,则两个输入之和的响应等于两个响应之和。
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由于假定了η仅与x有关,又由于褶积窗口为单列,则有:
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现在分析HF(x,y)的性质,由于沿y方向的多次滑动平均,局部异常“淹没”于近区域特征之中,这种近区域特征表现为沿测线方向的低缓变化;如果用f(x,y)表示局部异常,用L(x,y)表示近区域场,于是:
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再经如下处理
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由(9)式可见,从原始图像中减去噪声图像后,所得复原图像f(x,y),它从局部异常角度是接近真实图像的,误差取决于所减去的“近区域背景值”在测线方向起伏变化的幅度。
三、航放数据图像复原处理过程
航放数据图像复原技术的研究是以多元统计为理论基础,以图像处理为工具来完成的,并体现了图像处理快速直观的特点,其流程如图2所示。
图2航放数据图像复原处理流程
此方法假定航放噪声本底沿测线方向不变或呈线性变化。通过沿测线方向的多次滑动平均,使局部异常逐渐淹没在噪声本底之中,得出一幅与噪声本底线性相关的噪声图像。噪声图像尚需进行边缘影响补偿;对去除噪声后的图像,经中值滤波和空间变量反差增强,达到最终复原的效果。这一复原过程集中表示于图2的左半部。
图2的右半部为数据网格文件的重建过程,它是实际应用所必不可少的。经过分类分区,求得各类别在复原前后的均值向量,经最小二乘拟合求出复原图像的元素含量或计数率值,重新建立为在主计算机上绘制等值线图用的网格文件。
本研究曾试验通过沿测线方向取平均值做为噪声水平,结果不及上述方法理想。
四、效果及误差评价
1.航放数据图像复原的效果
(1)图面直观效果的改善。
可以形象地说,航放图像复原好比揭去一层条带窗帘,使原来透过此窗帘隐约可见的图像显示出了真面目,见图3a(彩版附图7)。图面直观效果的改善还表现在由于定位问题所引起的岩体边界上的锯齿状噪声得以消除,见图5(彩版附图7)。图5为总道对比图像,5a为原始数据,5b表示噪声图像,5c为去噪声后的图像,5d为复原图像。
(2)用复原数据所做等值线图真实可信。
以哈密土墩测区为例,原始资料由于条带干扰,在主计算机上,钾、钍、铀道都无法绘等值线图,仅提供了平剖图;只有总道提供了等值线图,但仍可看到条带的影响。
经图像复原、重建网格文件,反馈回主计算机后绘制了TC、K、Th和U等值线图,现以K道经复原后数据等值线图为例示于图6(彩版附图7),与地质图对比,表明异常和地质体对应良好,各类岩性的放射性趋势也都吻合,证实这些等值线图的可靠性。利用复原图像所做分类图也证实了这一点,见图7(彩版附图7),图7中数字分别为:①超基性岩;②基性岩;③花岗岩;④闪长岩;⑤变质岩;⑥混合岩;⑦第四纪沉积;⑧第三、四纪沉积;⑨第三纪沉积。
(3)有用信息增加。
本研究利用多元统计的方法,对航放图像复原的效果给出定量评价。可用一幅图像有用信息构成的变异值的大小来对它做定量评价。为此应计算全图面总变异对于一个象素的平均值,即平均变异值。用C、C´和C"分别表示原始图像中有用信息平均变异值、原始图像中干扰信息平均变异值和最终复原图像有用信息平均变异值。统计时以G´(x,y)近似代表η(x);以[G(x,y)-G´(x,y)]近似代表F(x,y);以P(x,y)表示最终复原图像,并假定它已无干扰存在。
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式中,字母上加“—”表示平均值;M、N为图像的行、列数。
表1为哈密土墩测区航放数据图像按上述各式所做定量评价的统计结果。
表1
从表1可见,K、Th、U、TC经图像复原后,有用信息都有十分显著的增长;就此工区而论,TC和K原始图像相对质量较好,Th和U较差。
2.复原图像的准确度及误差评价
复原图像的主要误差来源是“近区域背景值”L(x,y),它是在多次滑动平均时形成的。通过对干扰图像剖面数据的统计,得到以下准确度评价:
K±(绝对含量);Th+ pp m;
U± ppm;TC±计数。
五、结论
(1)本文介绍的方法是在国内外首次提出的方法独特的航放数据图像的复原技术,并在多个工区验证了其可靠性和实用性。
(2)本技术可以基本上消除由于大气本底及阈值变动所造成的图面条带现象,基本复原航放图像的真面目,为进一步图像处理(诸如:求导、增强、分类、逻辑运算等)做了准备,因此本技术也是一种快速预处理方法。
(3)本方法改善了由于飞行往返定位位移所引起的某些地质体边缘呈锯齿状的图像噪声问题。
(4)本研究建立了“有用信息平均变异值”做为定量评价航放数据图像复原效果的尺度。还讨论了图像复原做为一种预处理过程,对于元素含量值可能导入的绝对误差或称为方法的准确度。
参考文献
[1]Grasty, ., Gamma ray spectrometric methods in uranium exploration—Thcory and operational procedures, Geophysics and Geochemistry in the Search for Metallic Ores,GSC,Ottawa,147-162,1977.
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[3]Foote, ., Improvement in airborne gamma-radiation data analysis by removal of environmental and pedologic radiation changes, in the Use of Nuclear Techniques in Prospecting and Developmcnt of Mineral Resources: Energy Agency Mtg.,Buenos Aires,187-196,1968.
[4]Grasty, system for computing on-line atmospheric backgrounds,GSC paper,1-52,1987.
[5]Cannon,M.,Lehar, Preston,F.,Background pattern removal by power spectral filtering,Applied Optics,22,777-779,1983.
[6]Srinivasan,R.,Software image restoration techniques,Digital Design, 16,4,27-34, 1986.
[7]张玉君,史鉴文.深海多金属结核照片的图像复原和图像处理技术研究.物探与化探,1989,(13):435~441.
致谢林振民同志对本文提出了宝贵的意见,史鉴文同志参加了重复工区试验,张志民和谢欣同志分别编制了网格文件转换和最小二乘拟合程序,杨星虹同志拍摄了屏幕图片,水恩海同志搜集了试验工区校准资料,在此一并致谢。
A STUDY ON IMAGE RESTORATION TECHNIQUES FOR AERORADIOMETRIC DATA
Zhang Yu jun
(Research Institute, Center of Aero-Gcophysics and Remote Sensing,Ministry of Geology and Mineral Resources, Beijing)
Abstract
This paper represents a specific methodfor restoration of images of airborne radiometric main technical keys involved in this study are;the advancementof the principles and theory;the establishment of the flow-diagram for processing;the formulation of the means for reestablishment of the gridded data file;the evaluation of the restoration results and the errors, involved by the restoration processing.
Key words Aeroradiometric data, Atmospheric background, Image processing, Image restoration techniques.
原载《地球物理学报》,1990,。
话说我们去年也写的这个。。。不过我是直接去百度文库搜的,里面很多文献,可以做做参考。。。
中北大学2012届毕业论文 第1页 共47页 1 引言 1 课题的提出以及研究意义 使计算器具有人类的感知的能力,能够识图认字,能听话和说话,能与人们自然的进行信息交互,是人们长期以来的梦想。经过二十余年的奋斗,这些梦想已逐渐部分成真。赋予计算机识图认字的智能,能够解脱人们将汉字输入计算机的繁重劳动,克服计算机汉语信息的汉字输入困难的问题,对我国信息化发展更具有特殊重要的价值。随着计算机技术、通信技术、多媒体技术以及Internet的迅速发展,人们越来越深刻地感受到了计算机处理事情的便捷。提取并识别图像中的文字,在图像数据库的组织与管理、视频索引、公交、交通、旅游、摄影等方面将有着极其广泛的应用。随着电力系统的规模增大,电力设备也越来越多,且设备分布具有跨地域性的特点,因此怎样管理维护这些设备,并可随时查看这些设备的信息成为一个急需解决的问题。 图像中往往包含着丰富的文字信息,若能将图像中的文字进行自动检测、分割、提取和识别,则对图像高层语义内容的自动理解、索引和检索非常有价值。因此,90年代,随着多媒体技术的发展以及对基于内容的多媒体检索的需求,图像中的文字获取又逐渐成为研究热点之一。电力设备标牌图像中的文字获取对图像识别、检索有重要意义。从电力设备标牌图像中提取文字需要首先定位包含文字的图像区域,由于电力设备标牌中的文字在字体、大小、对齐方式和排列上变化多端,文字背景复杂,而许多应用场合还要求算法具有一定处理速度,这些都使得从其图像中有效地提取文字变得困难,对其深入研究很有意义。电力设备标牌图像中有丰富的文字信息,对图像中的文字信息的提取将是图像处理方面研究的一个重要方向。在电力系统中,电力设备种类繁多,通过对设备图像的采集,识别出电力设备标牌的文字信息,建立设备信息图文库,对电力设备的年检、统计等工作更加便捷、高效,对提高电力系统的设备管理水平非常重要。在电力管理上的技术需求越来越引起人们的关注和期待,而在此方向的技术研究目前还是一个空白点,因此,研究设备图片中的字符识别技术具有广泛的实际应用价值和重要的学术意义。 2 相关技术研究现状 中北大学2012届毕业论文 第2页 共47页 目前电力设备标牌识别的研究还是一个空白点。其相关技术包括车牌识别技术和对图像中的文字识别技术[1]。电气标牌字符的识别研究还很滞后,目前仍没有相对成熟的系统。随着电力系统的规模增大,电力设备也越来越多,怎样管理维护这些设备,是我们现在需要努力研究并有待应用的一门技术。 当前,图像作为一种重要的可视化信息媒体,已被应用到几乎所有的科学技术领域和日常生活的各个方面。随着图像信息的快速增长,从海量的图像资源中快速高效地提取并识别信息已成为人们迫切的需求。因此,20世纪90年代,基于内容的图像检索(CBIR)[2]技术应运而生,从可视化角度开辟了一条更为直观 、准确的途径,并很快成为智能信息处理领域的研究热点。 如今牌照定位是从一张图片中找到标牌的位置,将包括牌照的子图像从这张图片中切割出来。主要有边缘特征法[3]、神经网络法[4,5]、基于灰度的检测方法、基于数学形态学法、基于颜色的分割方法、基于区域特征的方法、小波变换的方法等。 文字识别技术已经广泛应用到了各个领域中,它作为计算机智能接口的重要组成部分,在信息处理领域中可以大大提高计算机的使用效率。字符识别的对象是汉字、字母和数字。我国牌照的独有的特点是包括汉字的识别。汉字因为其结构复杂,使得识别过程有别于数字和字母。目前主要的字符识别方法有:模板匹配法、统计特征字符识别法、结构特征字符识别法、人工神经网络法。模板匹配对噪声比较敏感,并对字符的字体变化具有不适应的特点。基于统计特征的字符识别法对于形近字符区分能力弱,而且需要寻找特征,特征有时随图像变化而失效。结构特征的描述和比较要占用大量的存储和计算资源,因此算法在实现上相对复杂、识别速度慢。神经网络法也存在找寻特征和计算量大的问题。光学字符识别(OCR)技术是计算机自动、高速地辨别纸上的文字,并将其转化为可编辑的文本的一项实用技术。它是新一代计算器智能接口的一个重要组成部分,也是模式识别领域的一个重要分支。因此,在电力标牌的字符识别中,OCR技术也得到了广泛的应用,是其进行识别不可或缺的技术力量。Lienhart等[6,7]先后开发出两个视频中的文字检测、分割和识别系统。这两个系统都是利用文字的单色性相对于背景的高对比度和视频字幕的简单纹理来进行图像分割。 近几年,国内学者也开始关注并积极投身到电力设备标牌的字符检测领域来,但中北大学2012届毕业论文 第3页 共47页 是都仅限于在进行基于内容的多媒体检索的研究时,附带地介绍了图像和视频中的文字获取,并没有进行系统深入的研究,也没有开发出相应可行的系统。如何识别图像中的文字仍然是一个有待研究解决的问题。 3 本课题主要内容 电力设备标牌字符识别涉及到的技术和车牌识别技术有些相似处,车牌识别技术已经较为成熟,但是,电力设备标牌识别与之有很多不同之处。主要包括: (1)图像的预处理技术。标牌中有很多钢印信息,通过二值化[8,9]提取标牌特征时,需要完整的提取其特征量。而车牌上的信息在提取时不存在上述问题。 (2)电力设备标牌中的信息识别技术。标牌中的字符很多,尤其是所涉及的汉字比较丰富,而车牌中字符构成比较简单。 本文对电力系统中设备标牌中的字符识别技术进行了研究,对设备标牌中的字符识别系统的每一个模块进行了研究及实现。电力设备图片在识别前首先需要对图像进行预处理,以更好的提取标牌中的信息。其次,分割图像。最后进行标牌上的字符识别。因此,本课题主要研究内容为: (一)电力设备标牌的图像预处理方法的研究。采集到的设备图片不可避免的会受到噪声的污染,需要对设备图片进行处理以及修正,突出图片中的标牌信息,增强图像,以便更好的进行字符识别。 (二)分析电力设备标牌特点,结合设备标牌特点研究适合标牌图像的二值化方法。 (三)研究边缘检测算子并对图像进行边缘检测处理,分析实验结果,并进行图像的分割。 (四)应用光学字符识别(OCR)[12,13,14,15]技术和字符识别技术进行电力设备标牌的识别[16,17,18,19]。 在拟采用的研究手段上分别从设备图像预处理、标牌的二值化算法以及标牌图像的分割和字符的识别四个方面进行阐述: 1)进行图像的滤波处理、经灰度直方图灰度修正以及灰度图像对比处理把我们感兴趣的部分突出出来。 2)为了进行有效的识别,采用阈值法进行标牌图像的二值化。通过对其标牌二值化,提取标牌图像中的钢印信息。 中北大学2012届毕业论文 第4页 共47页 3)进行标牌图像的边缘检测和分割。 4)采用基于光学字符识别(OCR)的技术以及MATLAB软件算法完成对标牌字符的识别。 中北大学2012届毕业论文 第5页 共47页 2 电力设备标牌图像预处理 电力设备标牌图像由于背景的灰度值介于标头字符的灰度值和钢印灰度值之间,所以用单一的一个阈值无法将标头字符和钢印同时提取出来。为了进行有效的识别,首先需要对数字图像进行处理。 二维物理图像被栅格划分成小的区域,这些小的区域称为数据元素(Picture Element),简称像素。对每个像素进行采样和量化,得到相应的整数值。这个值代表像素的明暗程度和颜色深浅等信息。 每个引入噪声。图像可以分为二值图像、灰度图像、彩色图像。灰度图像只含亮度信息,不含彩色信息。灰度值用8位(Bit)表示,从0到255,一共256级,从黑(0)到白(255)。二值图像就只有代表黑白两色的两个灰度值,归一化后灰度值是黑(0)到白(1)。彩色图像每个像素值都有三个分量,分别表示红色(R),绿色(G)和蓝色(B)。每个分量又按各分量的灰度分为0到255共256级。根据RGB的不同组合就可以表示256 ×256×256种颜色,也就是常说的24位真彩色。 图像的读取 clear; close all; I=imread(''); imshow(I);(结果见图2(a)) 去噪 在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异(称为降质或退化)。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。图像增强技术正是在此意义上提出的,目的就是为了改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术突出图像中的某些信息,削弱或消除无关信息,达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有统一的理论方法。 利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理:
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就是 自适应直方图均衡化, 你是直接百度一下这个术语的意思呢?还是继续求翻译及概括?
就是将目标特征从背景中分割出来。医学图像分割,可以查看感兴趣的区域,从而忽略不需要的区域的干扰。如看骨折,只需要将骨头所表示的特征图像(一般是一定会度值的一块区域)从背景(如肌肉,另一种灰度值)分割出来,而其它的肌肉等则不显示(为黑色)。可以更有利于医生分析病情而减少误判。
在数字图像处理的大部分领域中,图像分割有着广泛的应用,如工业自动化、生产过程控制、在线产品检验、图像编码、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、保安监视,以及军事、体育等方面。在医学图像的处理与分析中,图像分割对于人们身体中发生病变的器官的三维显示或者对病变位置的确定与分析都起着有效地辅导作用;在对路面交通情况的分析应用中,可用图像分割技术从监控或航拍等模糊复杂背景中分出要提取的目标车辆;遥感图像分割在军事领域的应用也非常广泛,如战略战术的侦查、军事海洋领域的测绘等,高分辨率的遥感图像分割数据可以为自然灾况的监测与评估、地图的绘制与更新、森林资源及环境的监测与管理、农产品的长势的检测与产量估计、城乡的建设与规划、海岸区域的环境的监测、考古和旅游资源的开发等提供详细的地面信息,目标房屋、道路的分割在城市建设、土地规划中都扮演着不可或缺的角色,在实现数据转化为信息过程中,遥感图像的分割都起着非常重要的作用。
图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文,欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词:图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号: 文献标识码: A
1引言
随着图像分割技术研究的深入,其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题,是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,到目前为止还不存在一个通用的方法,也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此,对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系,使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation),简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域,在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质,如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一,它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分,认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种:
(1)单阈值法,用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时,选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法,用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值,以防单阈值设置阈值过高或过低,把目标像素误归为背景像素,或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法,当存在照明不均,突发噪声等因素或背景灰度变化较大时,整幅图像不存在合适的单一阈值,单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况,这时可将图像分块处理,对每一块设一个阈值。
边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有:差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况,其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割,效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的,这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素,在每个区域中,通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征,作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数,即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查,如果给定边界两侧的特征值差异明显,那么这个边界很强,反之则弱。强边界允许继续存在,而弱边界被消除,相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时,区域合并过程结束,图像分割也就完成。
结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来,随着一些特殊理论的出现及其成熟,如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等,大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割,有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中,将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形,高灰度值处被认为是山脊,底灰度值处被认为是山谷,将一滴水从任一点流下,它会朝地势底的地方流动,最终聚于某一局部最底点,最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地,由此,相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良,能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息,对噪声较敏感。
基于模糊数学的分割算法
目前,模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合,形成一系列的集成模糊分割技术,例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理,使真正的边缘处于较低灰度级,但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中,虽然算法的计算简明,且边缘细腻,但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述,通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值,后用阈值法处理图像得到边界。
基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法,它使用参数编码集而不是参数本身,通过模拟进化,以适者生存的策略搜索函数的解空间,它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作,它唯一需要的信息是适应值,通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索,且可以降低搜索空间维数,降低算法对模板初始位置的敏感,计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力,适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题,因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲,大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚,只有多层前馈NN,多层误差反传(BP)NN,自组织NN,Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割,输入层神经元的数目取决于输入特征数,而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法,有关图像分割方法和文献很多,新方法不断产生,这些方法有的只对特定的情形有效,有的综合了几种方法,放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法,这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示,用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号,标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法,基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割,由于新的数学工具的引入,纹理分割技术取得了一些进展,张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法,直接建立在先验知识的基础上,使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容:一是研究各分割算法在不同情况下的表现,掌握如何选择和控制其参数设置,以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能,比较优劣,以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能,而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣,由于缺乏可靠理论依据,并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的,不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面,每一种分割算法的性能是由多种因素决定的,因此,有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用,图像分割技术呈现出以下的发展趋势:(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
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[2] 章毓晋.图像分割[M].北京:科学出版社,2001.
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[4] 杨晖,曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005,18(3):21-23.
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