图像分析技术(图像分析技术基础知识)

数字图像分析主要内容

遥感影像数字图像处理的内容主要有:1、图像恢复:即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变.包括辐射校正、几何校正等;2、数据压缩:以改进传输、存储和处理数据效率;3、影像增强:突出数据的某些特征,以提高影像目视质量.包括彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等;4、信息提取:从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息.包括采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类.通常利用专用数字图像处理系统来实现,且依据目的不同采用不同算法和技术.

数字图像处理方法的研究

底层的图像处理包括增强,复原,编码,压缩等;中层的图像分析包括预处理(增强,复原等),分割,特征提取,图像分类;高层的图像理解包括预处理,图像描述,图像分析,图像理解.数字图像处理的主要技术有:图像变换技术,图像增强技术,图像平滑技术,边缘锐化技术,图像分割技术,图像编码技术,图像识别技术.各种技术有具体的方法研究.

什么是图像多尺度几何分析技术

通过像小波变换这样的数学分析方法,把图像分解在不同的尺度(不同的精细程度)上,来处理的一种数学方法. 《数学分析方法》对数学分析的基本概念、基本结论、重要方法及证明、计算技巧进行了总结和归纳,对重要内容进行了全面细致的讨论.注重解题思路的讲解和规律的揭示与方法技巧的归纳,突出知识的综合运用和解题能力的训练.

图像分析的分析过程

如图为一个分级的图像分析过程的模型。图像分析基本上有四个过程。①传感器输入：把实际物景转换为适合计算机处理的表达形式，对于三维物景也是把它转换成二维平面图像进行处理和分析（见图像表示）。②分割：从物景图像中分解出物体和它的组成部分（见图像分割）。组成部分又由图像基元构成。把物景分解成这样一种分级构造，需要应用关于物景中对象的知识。一般可以把分割看成是一个决策过程，它的算法可分为像点技术和区域技术两类。像点技术是用阈值方法对各个像点进行分类，例如通过像点灰度和阈值的比较求出文字图像中的笔划。区域技术是利用纹理、局部地区灰度对比度等特征检出边界、线条、区域等，并用区域生长、合并、分解等技术求出图像的各个组成成分。此外,为了进一步考察图像整体在分割中的作用,还研究出松弛技术等方法。③识别：对图像中分割出来的物体给以相应的名称，如自然物景中的道路、桥梁、建筑物或工业自动装配线上的各种机器零件等。一般可以根据形状和灰度信息用决策理论和结构方法进行分类，也可以构造一系列已知物体的图像模型，把要识别的对象与各个图像模型进行匹配和比较。④解释：用启发式方法或人机交互技术结合识别方法建立物景的分级构造，说明物景中有些什么物体，物体之间存在什么关系。在三维物景的情况下，可以利用物景的各种已知信息和物景中各个对象相互间的制约关系的知识。例如，从二维图像中的灰度阴影、纹理变化、表面轮廓线形状等推断出三维物景的表面走向；也可根据测距资料，或从几个不同角度的二维图像进行景深的计算，得出三维物景的描述和解释。

什么是电脑图象处理?

用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。

基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

图像压缩由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大，一幅典型的数字图像通常由500×500或1000×1000个像素组成。如果是动态图像，是其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要。

有两类压缩算法，即不失真的方法和近似的方法。最常用的不失真压缩取空间或时间上相邻像素值的差，再进行编码。游程码就是这类压缩码的例子。近似压缩算法大都采用图像交换的途径，例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。著名的、已作为图像压缩国际标准的JPEG和MPEG均属于近似压缩算法。前者用于静态图像，后者用于动态图像。它们已由芯片实现。

图像增强和复原图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。

图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。

早期的数字图像复原亦来自频率域的概念。现代采取的是一种代数的方法，即通过解一个大的方程组来复原理想的图片。

图像匹配、描述和识别对图像进行比较和配准，通过分制提取图像的特征及相互关系，得到图像符号化的描述，再把它同模型比较，以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几何对应关系，度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准，例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化，找出运动物体的轨迹。

从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集，度量它们的性质和关系，最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较，以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。

以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片，用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。

以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统，如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中，往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术，图像处理更多的是作为前置处理而出现的。

多媒体应用的掀起，对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用。图像，包括录像带一类动态图像将转为数字图像，并和文字、声音、图形一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域。

PC图像处理是怎么样的一门技术，求介绍

图像处理简介

计算机数字图像处理（简称图像处理）起源于60年代中期，美国NASA用计算机技术处理卫星传回的图像信息。60年代后期，图像处理随着CT、X光机、超声波仪器等在医学领域广泛使用而转向民用。现在，图像处理技术在航空航天、军事、工业自动化检测、安全识别、娱乐等领域得到广泛应用。

在图像处理领域，对图像的基本操作是图像变换和图像分析。前者用某种方式改变图像，后者仅仅根据图像的信息得出一定的结论。对图像的灰度调节、几何变换等操作属于图像变换；测量两个物体距离、计算物体面积等操作属于图像分析。在具体的应用中，往往先对图像进行一定的变换，使图像上的特征更加突出，然后对图像进行分析。

图像分类

计算机图像大致可以分为：二值图像、灰度图像和彩色图像三种。

二值图像中，每个像素要么是黑，要么是白。理论上，二值图像的每个像素只需要一个bit表示：0表示黑，1表示白。但是有时为了处理方便，仍然用每个像素8bit的方式存储二值图像。在图像处理中，二值图像是非常有用的，二值图像能够清晰地呈现物体的轮廓，这种非0即1的图像在很多图像处理算法中是必须的。例如，文字识别、轮廓分析等。下面的左图是原始图像，右图是它的二值图像。

把一个图像转换成二值图像的操作叫做“二值化”。“二值化”的关键是选取合适的“阈值”，低于这个阈值的像素被转换成黑色，高于这个阈值的像素被转换成白色。当然，在商品化的软件包中，二值化的时候除了阈值还考虑其他的因素。

计算机图像的另一种格式是灰度图像。灰度图像的每个像素通常用一个byte表示，分别代表256个灰度级。人眼能够识别的灰度级大约是100个。通常，最高的灰度级（255）呈现最亮的像素，最低的灰度级（0）呈现最暗的像素，在最暗和最亮的像素之间有256个不同的灰度级。

在计算机处理中，彩色图像的色彩信息可以用多种方式呈现，这些表示彩色图像的不同呈现方式叫做图像的“色彩空间”。彩色图像通常使用RGB彩色空间和HSL彩色空间。RGB彩色空间使用三原色呈现图像色彩。HSL通常使用色相、饱和度和亮度呈现图像色彩。

有时，图像的色彩信息是必要的。比如，从红苹果中挑出青苹果，就必须使用色彩信息。有的时候色彩信息是没有必要的，这时候通常把彩色图像转换成灰度图像或二值图像。比如文字识别，通常用二值图像处理即可。有些图像处理算法，只能用于灰度图像和二值图像。

有时，使用不同的色彩空间可以简化问题的处理。比如，判定两个物体颜色是否相同，如果用RGB色彩空间，就需要分别比较R、G、B值，但是如果把图像转换成HSL色彩空间，那么只要比较hue的值就可以了。

合理地运用二值图像、灰度图像、彩色图像以及彩色图像的不同色彩空间，是进行图像处理的第一步。

图像处理，图像分析与体视学有什么联系

图像处理(image processing)，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在二维信号（图像域）上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。图像分析（image analysis）和图像处理（image processing）关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。图像理解(image understanding)就是对图像的语义理解。它是以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科。图像理解属于数字图像处理的研究内容之一，属于高层操作。其重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互关系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，进而指导和规划行为。图像理解所操作的对象是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多相似之处。

什么是HR图象处理技术？

HR图象处理技术就是视频模糊图像处理技术

简介

《视频模糊图像处理系统》是中西公司凭借自身的图像处理技术实力，丰富的刑事侦察经验，经过广泛调查分析、精心设计、采用自主研发的超分辨率技术开发完成的图像处理系统。该软件面向公安局、检察院等相关技术部门，专业解决视频监控中的图像模糊问题。系统针对监控录像带和硬盘记录的视频文件进行处理，引入“向导”操作形式，使整个操作流程程序化管理，用户不遗漏、不跨越必要的操作步骤，可实现对同一检材的多次处理结果一致，是刑事技术人员侦查破案的有力工具。

功能及特点

?采集功能强大

-多路画面自动分割采集(4路、9路、16路…)

-多路图像自动分离采集(4路、9路、16路…)

-无损采集到帧、采集到场均可轻松完成

-支持各种模拟录像带、AVI、MPEG、DAT等格式的文件

?实现多幅图片动态播放，模拟图像运动轨迹，便于视觉观察；

?针对运动中物体进行算法分析，可实现非静止物体图像跟踪和拟合；

?先进的“超分辨率”技术，使低分辨率的图像得到满意改善；

?特有的图像放大算法，放大后图像不产生玛赛克效应；

?多种滤镜功能：去图像模糊、去“拉毛”效应、边缘提升、图像清晰化；

?多种去噪方式：标准中值滤波、双向多级中值滤波、单向多级中值滤波、无边缘增强联合滤波、有边缘增强联合滤波；