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猿学- 数字图像处理-算法学习

发布时间:2019-05-14 05:12 来源:未知 编辑:admin

  效果:将x1---x2的像素拉伸 到y1---y2段,如图像较暗,可将图像拉伸到较亮处。。

  原理:分三步走,第一步 将原点移动到旋转中心位置(原点在图像左上角),第二步 旋转 y=r*sin(A-B),x=r*cos(A-B),第三步 将中心点重新移回 到新的原点上(新的图像的左上角)

  对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v),其中i、j均为非 负整数,u、v为[0,1)区间的浮点数,则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定,即:

  这就是双线性内插值法。双线性内插值法计算量大,但缩放后图像质量高,不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质,使高频分量受损,所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊

  最邻近插值(近邻取样法)、双线性内插值、三次卷积法 等插值算法对于旋转变换、错切变换、一般线性变换 和 非线性变换 都适用。

  (一).模板操作,当前点的像素近似等于周围几个像素点运算后相加(右边,下边都得相应减模板的宽度,高度各减一,这里的保留相等)常用的模板有高斯模板(1,2,1,2,4,2,1,2,1)*(1/16) ,(0,1,0,1,1,1,0,1,0)*(1/4)

  (二).中值滤波,采用模板中中间值作为当前点的灰度;它不影响阶跃函数,斜坡函数;它可以有效的消除单脉冲,双脉冲,使三角函数的顶尖平滑。

  明显这个值在图像变化弱的地方小,而图像变化明显的地方大,达到锐化的效果,该算法也可用在边缘检测当中

  (三).高通滤波器(理想高通滤波器,巴特沃夫高通滤波器,指数高通滤波器,梯形高通滤波器)

  水平投影,垂直投影。(一般只对二值图像有用,水平上每行不为零的像素个数----)

  分层搜索排序法:图像由粗化到细化的一一对比(先确定大致位置,后逐步细化。。)。

  Monte Carlo复原方法:将图像分成很多细胞,灰度为带有能量的颗粒,逐步将颗粒放于细胞中(假设第一颗放于X处,而后形成初步图像,后面的颗粒是否放入XX位置,看是否满足建立在初步图像基础之上的条件),计算速度快,在噪声小效果非常好。

  几何校正:根据原图和现图中像素的位置建立函数关系。(这里边没有噪声,只有位移的改变)

  盲目图像复原:在没有图像退化的先验知识的前提下,直接测量法(通过图像某些特征,了解退化),间接测量法(必须没有噪声,才能用)。

  如果PSF先前不知道,则需要手段去获取(通过测试靶,图像识别系统,退化图像频谱确定等---)

  九.图像的压缩编码(压缩就是去掉信息中的冗余,即保留不确定的信息,去掉确定的信息(可推知的))

  压缩编码的方法有很多,主要分成以下四大类:(1)象素编码;(2)预测编码;(3)变换编码;(4)其它方法。

  所谓预测编码是指,去除相邻象素之间的相关性和冗余性,只对新的信息进行编码。举个简单的例子,因为象素的灰度是连续的,所以在一片区域中,相邻象素之间灰度值的差别可能很小。如果我们只记录第一个象素的灰度,其它象素的灰度都用它与前一个象素灰度之差来表示,就能起到压缩的目的。如248,2,1,0,1,3,实际上这6个象素的灰度是248,250,251,251,252,255。表示250需要8个比特,而表示2只需要两个比特,这样就实现了压缩。

  其它的编码方法也有很多,如混合编码(Hybird Coding)、矢量量化(Vector Quantize,VQ) 、LZW算法。在这里,我们只介绍LZW算法的大体思想。

  值得注意的是,近些年来出现了很多新的压缩编码方法,如使用人工神经元网络(Artificial Neural Network,简称ANN)的压缩编码算法、分形(Fractl)、小波(Wavelet) 、基于对象(Object Based)的压缩编码算法、基于模型(Model –Based)的压缩编码算法(应用在MPEG4及未来的视频压缩编码标准中)。这些都超出了本书的范围。

  行程编码(Run Length Coding)的原理也很简单:将一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替然而,该算法也导致了一个致命弱点,如果图象中每两个相邻点的颜色都不同,用这种算法不但不能压缩,反而数据量增加一倍。所以现在单纯采用行程编码的压缩算法用得并不多,PCX文件(大面积非连续色调的图像)算是其中的一种。

  LZW把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码,在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串,LZW是无损的。GIF文件采用了这种压缩算法

  JPEG处理的颜色只有真彩和灰度图.HTML语法中选用的图象格式之一就是JPEG(另一种是GIF)

  满足正交,完备(这个函数既要有奇函数,又要有偶函数(任意的奇函数相加还是奇函数))的矩阵才能进行图像分析

  z(t)=x(t)*y(t)= ∫x(m)y(t-m)dm.(当前信号输入后的对应输出和以前的一部分残留的信号是相关的)

  相关运算是将摸板当权重矩阵做加权平均,而卷积与相关不同的是需要将摸板沿中心反叠后再加权平均.当摸板对称的时候,两者完全相同.

  卷积很大的一个作用就是滤波(平滑),另外一个就是针对图像的某个物体进行定位

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