基于特征点的图像拼接算法研究指导教师：
学生姓名：学号：
专业：计算机技术
院（系）：信息工程学院
完成时间：2013年11月
摘要:
图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接的过程由图像获取，图像配准，图像合成三步骤组成。其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了基于特征图像配准算法。
利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。最后用加权平均对实现图像融合。实验证明该算法适应性较强，在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。
关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成
Abstract:
Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other,and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition,image registration,image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm．
Firstly,corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs.Then,the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light,bigger rotation and repetitive texture.At the same time,this algorithm has good effect in image registration,high accurate rate,strong robustness，higher use value．
Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion
目录
第一章绪论 (1)
1.1图像拼接的研究意义 (1)
1.2国外研究现状 (1)
第二章图像拼接基本理论 (3)
2.1成像基础 (3)
2.1图像变换模型 (3)
2.2图像拼接流程 (5)
2.3图像配准算法 (6)
2.4图像合成 (8)
第三章基于特征的图像配准 (9)
3.1基于点的特征提取 (9)
3.2基于Harris角点检测算法 (9)
3.3特征点匹配 (10)
3.3图像融合 (11)
第四章实验分析 (11)
4.1实验 (11)
实验结论 (12)
参考文献 (14)
第一章绪论
1.1图像拼接的研究意义
随着计算机技术的发展，计算机在各个学科领域得到了应用。数字图像处理随之产生。同时，图像拼接技术也得到了广泛的应用。日常生活中，要获得视野场景图像时，必须调节相机的焦距，通过缩放镜头拍摄到的照片分辨率比较低。研究图像拼接就是为了把图像的各个部分通过对齐一系列空间重叠的图像，不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的场景照片。它可以解决由于相机等成像仪器视角和范围的限制，不能一次获得大视野图片的问题。图像拼接技术主要是利用计算机进行自动匹配，构造一个无缝高清图像。
1.2国外研究现状
图像配准和拼接在计算机诞生前就已经应用，当时人们为了获得大场景图片需要专业人员手工利用有重叠区的照片来构造拼接图。随着科技的日新月异，这项工作渐渐被计算机所取代。
1992年，英国剑桥大学的Brown L.G[1]总结了图像拼接主要理论及在各个领域的应用。当时他讨论图像拼接技术主要还是着眼于医学图像处理、遥感卫星处理等领域。目前在虚拟现实、视频压缩、视频编码及图像超分辨率复原等新领域都有应用。1996年，Szeliski R和Coughlan J提出一种2D空间八参数投影变换模型来进行图像配准，用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法搜索参数空间的办法获得变换参数。这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法。Peleg S等人在此基础上作了进一步研究，于2000年提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同移动而自适应选择拼接模型。1975年，Kuglin CD和Mines D.C提出相位相关法，此后Castro E.D和Morandi C提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实现具有旋转和平移变换的图像配准[9]。随着快速傅里叶变换算法的提出，SrinivasaR.B和Chatterji B.N提出了基于FFT的图像配准方
法，可以实现包含平移、缩放、尺度变换在内的图像配准问题。
其他还有基于图像灰度的匹配算法，基于图像特征的匹配算法等等。目前图像配准技术已经取得了许多研究成果，但是由于图像来源的多样性，以及配准的要求不同等等因素和配准的复杂性，图像配准技术还需要进一步发展。
第二章图像拼接基本理论
2.1成像基础
成像包括两个过程，一是几何过程，即场景中的点投影到摄像机的过程。二是物理过程，主要决定平面上每个像素的亮度。
图像采集需要将客观世界的3D场景投射到2D平面上，这个成像变换过程牵扯到不同坐标系的变换。下面介绍具体所涉及的坐标系系统。世界坐标系，即真实的现实世界坐标系XYZ系统。
(1)摄像机坐标，以观察者为中心的坐标XYZ系统，一般取摄像机的光轴为
Z轴。
(2)像平面坐标，在摄像机内所形成的坐标系统，表示场景在像平面上的投
影。一般像平面与摄像机坐标系统的XY平面平行。
(3)计算机图形坐标，表示图像阵列中图像像素的位置。例如[u,v]表示图像
网格中的行数和列数，即像素坐标。因为数字图像最终要输入计算机内
存放，所以像平面坐标都要转换为计算机图像坐标。
常用的成像系统是将三维场景变换成二维灰度或彩色图像。这种从二维到三维的变换被称为映射。主要的映射方法有两种：透视投影和正交投影。透视投影是最常用的而正交投影应用较少。透视投影主要利用小孔成像原理，通过投影矩阵进行变换将3D世界坐标系转换为计算机的2D坐标。
2.1图像变换模型
图像获取过程中，图像状态由摄像机的运动状态所决定。
摄像机的运动可以分为平移运动、镜头缩放、水平扫动、垂直扫动和旋转运动。摄像机的不同运动方式对成像会产生不同效果，主要会产生梯形失真和线性调频现象。梯形失真指的是原来场景中的平行线在图像中相交；线性调频指的是图像随着空间位置变化其空间频域随之增大或减小。但是拍摄环境复杂多变，摄像机的运动不能用单一某种运动描述，而是几种运动的合成。
下面是几种常用图像变换模型。
1.刚体变换：如果第一幅图像中的两点之间的距离变换到第二幅图像后仍保持不变，则这样的变换称为刚体变换。刚体变换可分解为平移、旋转和反转(镜像)。其变换矩阵M为：
在二维空间中，点（x,y）经过刚体变换到点（,）的变换公式为：
其中为旋转角度，为平移量。刚体变换具有三个自由度，理论上选择至少两对点就可确定。
2．仿射变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上仍然为直线，并且保持平行关系，则这样的变换称为仿射变换。仿射变换可以分解为线性(矩阵)变换和平移变换。
其变换矩阵M为：M=
在二维空间中，点（x,y）经过仿射变换到点（，）的变换公式为：=+
其中为实数矩阵。仿射变换矩阵具有6个自由度，理论上选择至少3对不共线的控制点可以解出所有的参数。
3.投影变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上仍然是直线但是平行关系没有保持，这样的变换称为投影变换。投影变换具有更一般的形式，可以描述摄像机的平移、水平扫动、垂直扫动、旋转、镜头缩放等运动。刚性变换和仿射变换可以看做是投影变换模型的特例。
其变换矩阵M为：M=
在高维空间中，点（x,y）经过投影变换到点（,）的变换公式为：=+
其中，为实数矩阵。投影变换矩阵有8个自由度，理论上选择至少4
对点来确定。
4.非线性变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上不再是直线，这样的变换称为非线性变换。在二维空间中，点（x,y）非线性变换到点（，）为（，）=F(x,y)。其中F表示把第一幅图像映射到第二幅图像的任意一种函数形式。多项式变换就是一种典型的非线性变换。非线性变换多适用于具有全局性形变的图像配准问题。
下图给出几种变换的例子：
图2.1
2.2图像拼接流程
图像拼接过程由拼接预处理、图像配准、图像合成三步骤组成。
图2.2
图像预处理是为了保证图像配准的精度对原始图像做一些折叠或坐标变换，例如直方图操作或图像平滑滤波、建立图像的匹配模板、傅里叶变换或小波变换以及提取图像特征集合等[4]。
图像配准的核心是寻找一个变换。即找到待拼接图像中模板或特征点在参考图像中的位置，然后根据模板或图像特征之间的对应关系从而建立两幅图像的数学模型，使图像间重叠部分对准，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中构成完整图像。
图像合成是最后一步。当准确计算出图像间转换参数后，需要根据参数把多张图像合成一张全景图。此时图像配准的结果存在误差，不可能每一点都精确匹配。图像合成的策略是要尽可能减少遗留的变形和图像之间的差异。主要的方式有光度调整混合、确定重叠区域和消除拼缝等等。
2.3图像配准算法
图像配准是一件一些相似性度量来决定图像间的变换参数，使从不同传感器、
不同角度、不同时间取得的同一场景的两幅或多幅图像变换到同一坐标系中。
图像配准方法有很多，且有各自不同的特点。但是无论什么方法主要都由四个要素组成[1]。
1.特征空间：参与匹配的图像的特征集合。特征可以是图像的灰度特征，也可以是边界、轮廓、显著特征或统计特征等。
2.相似性度量：该度量是衡量图像特征之间的相似性。在区域相关算法中，多采用相关作为度量。而在特征匹配算法中，一般采用各种距离函数作为度量。
3.搜索空间：待估计参数组成的空间，即所有可能的变换组成的空间。因为图像配准的实质是参数的最优化估计问题。
4.搜索算法：搜索算法指用合适的方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计，使相似性度量达到最大值。搜索算法对于减少计算量有重要意义，搜索空间越复杂，对算法的要求就越高。常用的搜索算法有穷尽搜索、分层搜索、多尺度搜索、序贯判决、松弛算法、线性规划、启发式搜索、模拟退火算法、遗传算法及神经网络等。
上述四种因素是相互联系、相互影响的。设计算法时要根据实际应用来确定图像类型及成像方式，同时确定所采用的特征空间和搜索空间。然后通过搜索算法找到使相似性度量值最大的最优变换参数。
由于不同图像配准算法所用的图像信息不同，一般情况下可以把图像配准算法分为三大类：基于灰度的图像配准、基于变换域的图像配准及基于特征的图像配准。
1.基于灰度信息的图像配准方法是利用两幅图像的某种统计信息作为相似判别标准，采用适当的搜索算法得到相似性判别最大的图像转换形式。此种方法是最早出现的图像配准技术，其使用的图像全局统计信息多是基于像素灰度得到的。该方法实现比较简单，但是应用范围较窄。
1982年Rosenfeld A[2]提出的交叉相关法是最基本的基于图像灰度统计的配准方法。Barnea D.I[3]等人随后提出了序贯相似检测算法，这种算法比传统的交叉相关算法效率更高。其主要改进在两个方面：一是建立了一个计算更为简单的相似性度量准则，二是提出了与该准则相配合的序贯搜索策略。1995年，出现了基于信息论的交互信息相似性准则[]。这类方法利用交互信息的相似性作为配
准原则。
2.基于变换域的图像配准方法就是傅里叶变换。图像的旋转、平移、比例变换都能在傅里叶变换频域中反映出来，使用频域方法对噪声干扰有一定的抵抗能力，同时傅里叶变换可以采用FFT提高执行速度。
变换域配准方法在抗噪声及计算复杂度上有一定优势，但这一方法受限于傅里叶变换的不变性质，只适用于傅里叶变换中有相应定义（旋转、平移）的图像变换中。对于变换形式复杂的情况无能为力。
3.基于图像特征的方法是图像配准中最常见的方法，针对不同特性的图像，选择图像中容易提取并且能够在一定程度上代表待配准图像相似性的特征作为配准依据。基于特征的方法在图像配准方法中具有最强的适应性，而根据特征选择和特征匹配方法的不同所衍生出的具体配准方法也是多种多样的。
随着图像分割、边缘检测等技术的发展，基于边缘、轮廓和区域的图像配准方法逐渐成为配准领域的研究热点。图像分割和边缘检测技术是这类方法的基础，目前已有很多图像分割方法可以用来做图像配准需要的边缘轮廓和区域的检测，比如Canny边缘提取算子、拉普拉斯一高斯算予(LOG)、动态阂值技术和区域增长等等。
2.4图像合成
在获得待配准图像之间的空间变换关系之后，需要选择合适的图像合成策略，完成图像的拼接。图像合成指综合两个或多个图像的信息，获得对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述，实现图像的最终拼接。
在现实情况下由于拍摄时光照、环境条件(如噪声、云、烟雾、雨等)、视野、地点的差异，两幅需要拼接图像的重叠区域可能会有较大的差射，如果直接对图像进行简单的叠加拼合，得到的拼接图在拼接位置会存在明显的接缝以及重叠区域模糊和失真现象[8]。
为了获得无失真图像就要选择合适的融合策略。融合策略的选择需满足两方面的要求：一方面拼合边界过渡应平滑，实现无缝拼接；另一方面尽量保证不因拼合处理损失原始图像的信息。因此，图像的无缝合成技术是也是图像拼接领域的一个重要研究方向和关键技术。
第三章基于特征的图像配准
3.1基于点的特征提取
点特征是图像的基本特征之一，它是基于控制点匹配图像的基础。点特征相对于其他特征提取有其独有的优势，首先特征点比像素在数量上少的多，降低了计算复杂度，其次特征间的匹配度量随位置变化很尖锐，容易找到准确的匹配位置，最后特征点的提取能大大减少噪声影响，对灰度变化、形变和遮挡等有很高适应力。
角点的定义在图像处理领域还未有最终结论。不同的检测技术有不同的定义，目前关于角点的定义和描述主要有以下几种：
1.角点是一阶导数的局部最大值所对应的像素点；
2.角点是物体边缘变化不连续的地方；
3.角点的一阶导数最大，M阶导数为零；
4.角点处不仅梯度数值大且梯度方向变化很大。
3.2基于Harris角点检测算法
Harris算法[6]的基本思想是从局部小窗口观察图像特征，当窗口向任意方向移动时导致图像灰度发生明显变化时表明窗口内还有特征点（本实验采用3x3窗口）。其数学表述如下：
E(u,v)=
其中W（x,y）为窗口函数，f(x+u,y+v)为移动后的图像灰度，f(x,y)为移动前的图像灰度。
该式的泰勒展开式为E(u,v)M
M为2x2对称矩阵。
M==
,分别为图像X，Y方向的梯度值。
E(u,v)可近似作为局部自相关函数，M描述在这点上的形状。设、是矩阵M的两个特征值，则可表示局部自相关函数的曲率。由于Harris算子的各向同性，所以M保持旋转不变性。通过对矩阵M的特征值进行分析可以得到三种情况：
a.如果两个特征值都比较小，表示窗口所处区域灰度近似常量。任意方向
的移动函数E改变很小。
b.如果一个特征值很大而另一个特征值很小，表明成屋脊形状（例如图像
边缘，沿边缘方向移动函数E变化很小，垂直边缘移动函数E变化较大）。
c.如果两个特征值都很大，表示成尖峰状。沿着任意方向移动都使函数E
急剧增大。
通过对这三种情况分析可以进行角点检测。但在实际运行中用来计算角点的响应函数可以写为：
R=Det(M)-(M)
Det(M)=,Trace(M)=
这样避免对矩阵特征值直接求解。其判断标准为：当某区域矩阵M主对角线之和很大时，表明这是一条边；当矩阵M的行列式值很大时，表明这是一条边或一个角点。K按经验一般取值为0.04至0.06之间。
3.3特征点匹配
对两幅图像提取特征点有相当多的冗余点。如果不除去这些冗余特征点会导致匹配参数的误差甚至匹配失败。为了有效去除冗余特征点需要对它们进行匹配。本实验中取每个角点的邻域（M*M)大小的相关窗，对每个图像f中的角点，计算其相关窗和每一个图像g中的角点相关窗的相关系数，然后最大值所对应的位置点，就是其在g中的匹配点。
通过匹配的角点计算平移参量，然后根据平移参量移动g,使其能都用于直接和f 叠加。
3.3图像融合
本实验采用加权平均的方法实现图像的融合[7]。加权平均法类似于直接平均法，但重叠区域的像素值不再是简单的叠加，而是先进行加权后再叠加平均.对每帧图像来说，图像的中心区域的像素具有较高的权值，图像边缘区域的像素的权值较低，这样可以实现图像内容的平滑过渡，有效的消除图像中的拼接痕迹。
第四章实验分析
4.1实验
首先在室内拍摄的两幅具有重叠区域的图像，如图4.1所示利用Harris算法获得特征点，图中红色的点即为所得的特征点。之后得到两幅图之间的映射关系。最后后采用加权平均融合处理。由图4.2可见拼合图像平滑自然，融合效果良好。
图4.1
图4.2
接下来在室外拍摄两幅有重叠的图像，如图所示。进行同样操作可得融合后的图像如图所示。<文档由小强收集，如果喜欢电
影可以关注pplive网络电视官方下载https://www.doczj.com/doc/0f10643966.html,/
图4.3
图4.4
在此基础上拍摄大量照片继续进行试验，所得拼接后的图片都符合要求，图片没有明显失真且过度平滑无明显拼接痕迹。
实验结论
Harris算子中只用到灰度一阶差分及滤波，计算简单。Harris算子对图像中每个点都计算其兴趣值，在邻域中选取最优点。实验表明，在纹理信息丰富的区域，Harris算子可以提取大量有用特征点。在纹理信息较少区域，提取特征点较少。Harris计算过程只涉及图像一阶导数，对图像存在旋转、灰度变化、噪声影响和视点变化时的提取比较稳定。
参考文献
[1]Brown LG．A survey of image registration techniques.ACM Computing Survey．1992，12,
24(4)．326。76．
[2]Rcsenfeld A，KakA．C．Digital Picture processing．Vol1and2,AcademicPress,Orlando，FL,1982,4．169-170．
[3]Bamea D．I,Silverman H.F A class of algorithms for fast digital image regismafion．IEEE Trans．on Comptms，1972,C-21(2)．179-186．
[4]刘冬梅.图像拼接算法研究.2008
[5]王宇.王永天.刘越.基于SIFT小波变换和图像拼接算法研究.北京理工大学学报,2009.
[6]阮鹏.多图像拼接算法研究.北京:中南大学,2009.
[7]李广鑫.王珂.张立保.加权多分辨率图像融合快速算法.中国图像图形学报,2005
[8]葛西旺.一种精确的图像拼接方法.安徽建筑工业学院学报,2007.
[9]张世杰.王俊杰.胡云发.一种快速全景图像拼接技术.计算机应用与软件，2004
图像处理技术近期发展及应用 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.近期发展及应用领域
长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容：
基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910162807.8 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 北京环境特性研究所 地址 100854 北京市海淀区永定路50号 (72)发明人 李海涛 闫鑫 石春雷 杨文佳 崔述金 杨桦 李伯轩 王永艳 (74)专利代理机构 北京格允知识产权代理有限 公司 11609 代理人 周娇娇 张沫 (51)Int.Cl. G06T 3/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 高速相机全景图像拼接方法 (57)摘要 本发明涉及一种高速相机全景图像拼接方 法，包括将高速相机设置在转台上，高速相机的 曝光间隔至多设置为转台转角位移等于相机横 向视场角时所经历的时间；使转台匀速旋转 360°，同时高速相机按照所述的曝光间隔对目标 成像；高速相机获取的每幅原始目标图像对应的 转台转角位移通过码盘的码盘值确定；将所有原 始目标图像依据对应的码盘值按成像的时间排 序，并采用非线性算法对相邻两幅原始目标图像 进行配准，去掉重叠区域，获得去重后的目标图 像；将所有去重后的目标图像按所述排序拼接在 一起，形成360°全景图。本发明利用码盘值对图 像进行排序，效率高，提高了图像的拼接效率，从 而能够快速获得全景图像。权利要求书2页 说明书6页 附图3页CN 109934765 A 2019.06.25 C N 109934765 A
1.一种高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，包括将高速相机设置在转台上，高速相机的曝光间隔至多设置为转台转角位移等于相机横向视场角时所经历的时间； 使转台匀速旋转360°，同时高速相机按照所述的曝光间隔对目标成像；高速相机获取的每幅原始目标图像对应的转台转角位移通过码盘的码盘值确定； 将所有原始目标图像依据对应的码盘值按成像的时间排序，并采用非线性算法对相邻两幅原始目标图像进行配准，去掉重叠区域，获得去重后的目标图像；将所有去重后的目标图像按所述排序拼接在一起，形成360°全景图。 2.根据权利要求1所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，所述对相邻两幅原始目标图像进行配准包括，估算相邻两幅原始目标图像重叠区域的大小。 3.根据权利要求2所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，所述对相邻两幅原始目标图像进行配准还包括，根据估算的相邻两幅原始目标图像重叠区域的大小计算相邻两幅原始目标图像的20个非线性相关矩阵，所述20个非线性相关矩阵分别对应不同大小的疑似重叠区域； 对每个非线性相关矩阵的两个峰值求和得到一个Sum值，由20个非线性相关矩阵获得的20个Sum值组成一维向量，计算所述一维向量梯度变化最大的点，由所述梯度变化最大的点计算出相邻两幅原始目标图像的精确重叠区域。 4.根据权利要求3所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，在原始目标图像中去掉所述精确重叠区域，获得去重后的目标图像。 5.根据权利要求1至4中任一项所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，所述高速相机的曝光间隔t为： t≤c/v s ， 式中c为相机横向视场角，v s 为转台转速。 6.根据权利要求1至5中任一项所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，第n幅原始目标图像对应的码盘值αn 为： 式中α1为第一幅原始目标图像对应的码盘值，αmax 为码盘值的最大值， n为原始目标图像的顺序数。 7.根据权利要求1至6中任一项所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，估算相邻两幅原始目标图像重叠区域的大小包括： 计算相邻两幅原始目标图像重叠区域的像素数Δpix： 式中m为高速相机的横向像素数。 8.根据权利要求7所述的高速相机全景图像拼接方法，其特征在于，根据相邻两幅原始目标图像重叠区域的像素数Δpix在Δpix ± 10的像素范围内截取20个图像对为： 权 利 要 求 书1/2页2CN 109934765 A
数字图像处理技术及其在农业中的应用研究 随着信息产业的逐渐发展以及与其他各个学科间不断结合的普及，图像识别技术已经能够深入地应用到具体目的物识别等领域中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。 1 数字图像处理的概念 1 数字图像处理的概念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。 2 数字图像处理的应用 2．1 数字图像处理技术在农产品收获中的应用 研制自动识别采摘机器是图像处理在农业收获中的主要应用，此课题目前备受关注。自动收获机器人的构成主要是收获系统、行走系统和视觉机构。基于数字图像处理的自动收获机器人主要在两个方面应用该技术: 一是，识别和 空间定位果实或其他目标物，为采摘系统的行为提供参数，提高收获果实的准确性；二是，识别障碍物体，为行走系统提供准确的目标以躲避障碍。苹果、梨、橘子、番茄等作物都是研究的对象，但是此类农作物生长环境比较复杂，自动识别的图像必然包含枝叶土壤等对目标物产生影响的背景噪声，所以在实 现上不易准确，且识别成功率较低。Slaughter 等在室外晴朗天气自然光照条件下获取照片的色度亮度等方面信息以指导果实采摘机械手，创建了利用彩 色照片的颜色信息在橘子树中“认出”橘子的模型，成功率75%，在速度方面 基本可以接受，可是准确率比较低；识别柑橘中心的错误率为 6%。 Zhang 等 利用描绘苹果照片图像的边缘线，通过神经网络测定、定位的方式达到自动采摘功能。
摘要 随着计算机技术的飞速发展，图像边缘检测已成为图像处理的重要内容，它是图像分析的基本问题，是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。 首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。 然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等的基本原理，接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。并通过理论分析和仿真计算比较了经典边缘检测算子各自的优缺点及适用性。 最后，通过matlab-GUI编程，设计出一个图形界面，整合了canny算子和log算子等的边缘检测，增加了整个程序的实用性。 关键词: 边缘检测；Canny算法；log算法；Robert算法； I
ABSTRACT The image edge detection has become one of the most important parts of image processing with the development of computer technology. Image edge detection is the first step of image analysis, also the basis of image segmentation, feature extraction and image recognition. The main content of this dissertation is described as follows. Firstly, digital image processing and its applications are introduced. Then, the background, the significance and also the development status of the image edge detection technique are introduced, next to this, some basic knowledge of the image edge detection are discussed. Secondly, introduced the classical edge detection operator, such as the Robert operator, Sobel operator, Prewitt operator, etc. The basic principle, then outlined several new edge detection methods, such as wavelet theory, mathematical morphology, fuzzy theories. And through theoretical analysis and simulation comparison of classical edge detection operator and the applicability of their advantages and disadvantages. Finally, use matlab-GUI programming, design a graphical interface, integrated operator log and canny edge detection operator, increasing the practicality of the whole process. Key words: edge detection; Canny algorithm; log algorithm;Robert algorithm II
全景拼接算法简介 罗海风 2014.12.11 目录 1.概述 (1) 2.主要步骤 (2) 2.1. 图像获取 (2) 2.2鱼眼图像矫正 (2) 2.3图片匹配 (2) 2.4 图片拼接 (2) 2.5 图像融合 (2) 2.6全景图像投射 (2) 3.算法技术点介绍 (3) 3.1图像获取 (3) 3.2鱼眼图像矫正 (4) 3.3图片匹配 (4) 3.3.1与特征无关的匹配方式 (4) 3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5) 3.4图片拼接 (5) 3.5图像融合 (6) 3.5.1 平均叠加法 (6) 3.5.2 线性法 (7) 3.5.3 加权函数法 (7) 3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7) 3.6全景图像投射 (7) 3.6.1 柱面全景图 (7) 3.6.2 球面全景图 (7) 3.6.3 多面体全景图 (8) 4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8) 4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8) 4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9) 4.3测试效果 (10) 5.小结 (10) 参考资料 (10) 1.概述 全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。 目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。鱼眼全景摄像机
最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。 本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。 2.主要步骤 2.1. 图像获取 通过相机取得图像。通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。 2.2鱼眼图像矫正 若相机镜头为鱼眼镜头，则图像需要进行特定的畸变展开处理。 2.3图片匹配 根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。主要匹配方式分两种： A．与特征无关的匹配方式。最常见的即为相关性匹配。 B．根据特征进行匹配的方式。最常见的即为根据SIFT，SURF等素材图片中局部特征点，匹配相邻图片中的特征点，估算图像间投影变换矩阵。 2.4 图片拼接 根据步骤2.3所得图片相互关系，将相邻图片拼接至一起。 2.5 图像融合 对拼接得到的全景图进行融合处理。 2.6 全景图像投射 将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点，实现全方位的视图浏览。
视频拼接全景摄像机综述 作者：上海凯视力成信息科技有限公司 随着摄像机从模拟走向网络，“高清”日渐成为市场关注的热点，它的出现让人们可以看得更清楚，获得更多的细节。但是，客户在从之前“只能看见人脸”到现在“能看清人脸”的同时，又提出了另一方面的要求，那就是“看得更广”，即在同一个场景中能看到更多的东西。对此，原来是通过用几只摄像头覆盖一个区域，或用快球来回巡航扫描去解决。但在某些场合，这些方案还不能完全满足客户的要求，比如客户需要在同一个画面里确定人的移动，或需要用同一个场景中监看到的事物去说明一些问题，这个时候就需要全景摄像机，本文试图对全景摄像机做一综述。作者：上海凯视力成信息科技有限公司 1．全景摄像机的好处 全景摄像机可以带来如下好处： （1）超宽监控视角。一枚鱼眼镜头尽收360度全景，四周的影像一次尽收眼底，完全消灭死角。 （2）降低成本。一台好的全景摄像机可以替代多台传统摄像机的应用，这种360度实时全景监控能力，使得无需为涵盖整个监控区域而安装多台摄像机，因 而节省了摄像机硬件投资。监控摄像机路数大大减少，可以节省配套设备， 如镜头、防护罩、布线、电源、录像、显示等相应配件和设备的成本，还可 降低施工布线难度，节省安装时间、人工费用以及后续维护费用。 （3）虚拟PTZ技术。采用虚拟PTZ技术，可以放大或移动监控视野内的图像区域，当转变方向观察另一个图像区域时，不会发出任何噪音，隐秘且不易察觉。 由于没有机械移动部件，不需要时刻的进行机械化运转，全景摄像机不会发 生任何磨损，产品结实耐用，使用寿命大大延长。全景环视的图像失真矫正 可对多个图像区进行，这样，与机械PTZ摄像机不同，全景摄像机能同时观 察和摄录多个不同的区域。作者：上海凯视力成信息科技有限公司
数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。
1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。
华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日
摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转
目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献
绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域，它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理，包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中，电脑人像艺术，电视中的特殊效果，自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布。
本科生毕业论文（设计） 题目: 基于数字图像处理的车牌识别设 计 姓 名: 周金鑫 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 111 学
号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制 目录 摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................
本文为技术简介，详细算法可以参考后面的参考资料。 1.概述 全景图像(Panorama)通常是指大于双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览），乃至360度完整场景范围拍摄的照片。 生成全景图的方法，通常有三种：一是利用专用照相设备，例如全景相机，带鱼眼透镜的广角相机等。其优点是容易得到全景图像且不需要复杂的建模过程，但是由于这些专用设备价格昂贵，不宜普遍适用。二是计算机绘制方法，该方法利用计算机图形学技术建立场景模型，然后绘制虚拟环境的全景图。其优点是绘制全景图的过程不需要实时控制，而且可以绘制出复杂的场景和真实感较强的光照模型，但缺点是建模过程相当繁琐和费时。三是利用普通数码相机和固定三脚架拍摄一系列的相互重叠的照片，并利用一定的算法将这些照片拼接起来，从而生成全景图。 近年来随着图像处理技术的研究和发展，图像拼接技术已经成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。目前出现的关于图像拼接的商业软件主要有Ptgui、Ulead Cool 360及ArcSoft Panorama Maker等，这些商业软件多是半自动过程，需要排列好图像顺序，或手动点取特征点。 2.全景图类型： 1)柱面全景图 柱面全景图技术较为简单，发展也较为成熟，成为大多数构建全景图虚拟场景的基础。这种方式是将全景图像投影到一个以相机视点为中心的圆柱体内表面，
视线的旋转运动即转化为柱面上的坐标平移运动。这种全景图可以实现水平方向360度连续旋转，而垂直方向的俯仰角度则由于圆柱体的限制要小于180度。柱面全景图有两个显著优点：一是圆柱面可以展开成一个矩形平面，所以可以把柱面全景图展开成一个矩形图像，而且直接利用其在计算机内的图像格式进行存取；二是数据的采集要比立方体和球体都简单。在大多数实际应用中，360度的环视环境即可较好地表达出空间信息，所以柱面全景图模型是较为理想的一种选择。 2)立方体全景图 立方体全景图由六个平面投影图像组成，即将全景图投影到一个立方体的内表面上。这种方式下图像的采集和相机的标定难度较大，需要使用特殊的拍摄装置，依次在水平、垂直方向每隔90度拍摄一张照片，获得六张可以无缝拼接于一个立方体的六个面上的照片。这种方法可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。 3)球面全景图 球面全景图是指将源图像拼接成一个球体的形状，以相机视点为球心，将图像投影到球体的内表面。与立方体全景图类似，球面全景图也可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。球面全景图的拼接过程及存储方式较柱面全景图大为复杂，这是因为生成球面全景图的过程中需要将平面图像投影成球面图像，而球面为不可展曲面。因此这是一个平面图像水平和垂直方向的非线性投影过程，同时也很难找到与球面对应且易于存取的数据结构来存放球面图像。目前国内外在这方面提出的研究算法较其他类型全景图少，而且在可靠性和效率方面也存在一些问题。 3.主要内容
计算机论文图像处理技术论文 摘要：随着人类正加快步入信息时代，使得计算机技术得到了飞速发展。计算机技术的广泛应用，使人们越来越多地开始将将先进的计算机技术应用到我们捕捉到的图像上，并希望通过计算机图像处理技术的应用，获得理想的效果并提取我们想要的信息。相信在先进图像处理技术发展的推动下，计算机图像处理技术的应用也将渗透到社会的各个领域。 关键词：计算机；图像处理技术；应用 the application of computer image processing technology wang chenxu (hainan normal university,haikou570102,china) abstract:as human being accelerated into the information age,making computer technology has been rapid development.extensive application of computer technology,more and more people began to be advanced computer technology to our captured image,and that through computer image processing technology,to obtain the desired results and extract the information we want.i believe the development of advanced image
图形图像技术在印刷上的最新应用 学号姓名 (湖南工业大学包装与材料工程学院印刷工程专业, 湖南株洲, 412008) 摘要：本文主要阐述了图像技术和数字图像技术在印刷检测中的广泛应用，并分析他们各自的优点，同时还介绍了图形图像用在印刷方面的各种软件，从印刷行的角度出发，指明了数字图像技术在印刷行业中前景将会越来越好。 关键词：数字图像处理、印刷检测、计算机技术 The latest application of image technology in pritnting Abstract：T his article mainly expounds the image technology and digital image technology is widely used in printing detection, and analyzes their respective advantages, at the same time also introduces the image used in printing all kinds of software, from the Angle of the printing line, pointed out the digital image technology in printing industry in the future will be better and better. Key Words：Digital image processing , Computer technology , Press Test 通过这几天查看一些书籍，让我对图形图像在印刷方面的应用有了初步的了解。在印前处理领域常用的图形处理软件包括：Corel公司的CorelDraw、Adobe 公司的Illustrator、Macromedia公司的Freehand、三维动画制作软件3Dmax ，此外，在计算机辅助设计与制造等工程领域，常用的图形处理软件还AutoCAD，GHCAD，Pro/E，UG，CATIA，MDT，CAXA电子图版等等。 在印前领域最为常用的图像处理软件是Adobe公司的Photoshop软件，该软件广泛地应用于各领域的图像处理工作中，几乎占据了计算机图像处理软件的统治地位。1、凹印色彩图像质量的因素 灰色平衡时评价凹印彩色图像复制质量的重要指标，它是衡量凹版图像质量和凹印打样质量、印刷中网点与墨量变化的尺度。阶调，就是层次，在印刷上，称为：图像上从最亮到最暗部分的密度等级，也是指原稿或复制图像上最亮到最暗部分层次演变，是图像中视觉可分辨的在、差别。阶调复制是凹印图像复制中的重要指标，只有阶调设定和调整正确、合理，才能再现图像颜色层次所需的全部部信息，就能保证印刷图像阶调层次整体框架的完整性，使亮、中、暗调层次丰富，否则就会损失一部分图像层次信息。凹印图像复制，其实就是色彩的复制，色彩复制是凹印彩色图像复制的灵魂锐度也是清晰度，是原稿和印刷图像上轮廓清晰的程度，以及细微层次，物象质感的尖锐度，是视觉识别印刷图像质量的一个主要指标，由于凹印制版机印刷过程中，图像的清晰度会受到各种因素的影响而变差。因此，电分机机调色时，必须对图像进行锐化增强处理，达到在屏幕上观察有些过分为佳，从而逼真地表现凹印图像的清晰度。 2、利用图像软件增强印刷效果 把专色加入到一个Photoshop图像上时，可能就需要自己动手镂空图像的区域了，这是因为专色通道总是叠印在其它颜色通道之上，可能会产生不满意的印刷效果。是否需要将图像中出现专色的部位镂空，取决于图像、选择的专色和所需的印刷效果。为了不让专色区域叠印在图像上，需将图像上与专色区域对应的部位镂空。此外，为了便于印刷时的套印精确，镂空部位的面积应稍微收缩一点，即比专色区域稍小一点。如果不做这样的补偿工作，印刷时只要有一点点套印不准，那么在专色区域的边缘上将会出现明显的漏白。
安徽工程大学 论文题目：数字图像处理图像增强算法的研究 学院：计算机与信息学院 班级：软件141 姓名：程健 学号：3140704135 指导老师：卢桂馥 2017年6月9日
摘要 在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。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信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。 本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB 编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。 关键字：图像增强；图像；算法；空域增强；频率增强
Abstract In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality. Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image. This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification. Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement
数字图像处理结课作业 --数字图像频域增强方法 及在matlab中的实现 学生姓名： 学号： 学院：理学院 班级：电科班 指导教师：
摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一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，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。 关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波
目录： 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强 3.1 背景知识 3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系 3.3 锐化滤波 3.4 平滑滤波 4、结论 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。 MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。