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内容来自用户:杨成兆
图像处理一般步骤
提取原始图像---〉灰度---〉滤波/边缘检测/分割---〉提取特征值现在的图像处理一般步骤:提取原始图像---〉灰度---〉滤波/边缘检测/分割---〉提取特征值上述步骤为对某一类特定图像的处理,比如人脸识别、指纹识别、车牌识别等等,你采集图像可能是彩色的,而这样的图像色素太多,如果你的图像背景稍微一变化,你的图像就没法处理了,所以图像一般要先灰度,或便成二值图像,灰度完之后,就要滤波,也就是把你要处理的特定图像外的背景去掉,然后才是对你要研究的图像进行算法处理,提取特征值。想你这种不适对某一特定图像进行处理的,只有把原始图像---〉缩小像素点---〉灰度---〉图像处理不过在图像处理一步你可以做些手脚:如只是边缘检测,然后只是比较图像轮廓就可以了,其实这也是变相的提取特征值例子:
现有的实时视频处理系统一般采取以下几种方式来实现图像的处理:
一是用纯硬件方式来实现图像的编码和解码,即采用专用芯片来完成。这种方式的系统实时性好,压缩率高,图像处理的质量也较好,处理速度一般能达到25帧/s以上,缺点是软件处理的灵活性差,一旦处理的程序固定,就无法再重新对其进行更新和升级,且这种系统的造价较高,在市场的推广上也有难度。该系统由视频采集部分、帧缓存控制部分、DSP芯片处理部分和视频显示部分组成。系统框图见图1。(2)判断特征区域灰度是否大于背景灰度,把图像分为两类。若特征区域灰度>背景灰度,进
用软件啊!常用的图片处理软件有很多:
ACDSee 5.0 简体中文版、True Photo 4.1 中文正式版、MiYa数码照片边框伴侣 1.1、光影魔术手v0.14、降噪软件NeatImage4.0(汉化版)、Ulead COOL 360v1.0全景软件、数码伴侣、PhotoCap142照片处理、Dead Pixel Test (CCD坏点和噪点测试) 中文版、夜景噪点杀手BlackFrame、PHOTOSHOP自动生成图像边框、S-Spline V2.2 汉化版[无锯齿图像放大工具] 、PHOTORECOVERY、Digital Film 1.6.2数码正片(破解版)、照片修饰绘画--PhotoBrush照片刷子 v2.1 、图像拼接天衣无缝—PhotoSEAM、卡族数码全景软件中文版、ACDSee60 原厂简体中文版、降噪软件—Noiseware 2.03 、Turbo Photo 4.2 简体中文破解注册版、ACDSee 7.0 Build 61 特别汉化版、Turbo Photo 4.3 、Adobe Photoshop CS 、JPEG Imager (汉化版) (非常好的照片压缩软件)、ColorCastFX 1.0汉化版 、CleanSkinFX V1.0 汉化版 、PictureCode NoiseNinja For PS v2.1.2 Final 正式版 、OptiPix v3.0专业图像处理软件、PhotoRescue Pc 2.1 demo 、Photostitch v3.1、CleanVue v1.20b 汉化版、JPEG Resizer 2.1 汉化版、UniDream PowerBatch v2.7.0.3 多国语言版、批量图片处理小助手 V2.0 、数码照片查看管理检测和分析 DPEx 1.33、滤镜效果仿真Opanda PhotoFilter、佳能全景制作软件Photostitch 3.1、魔法转换 v3.1 简体中文版、ColorCastFX 数码照片颜色调整、友锋图像处理系统 V3.7 标准版、豪杰超级大眼睛 2.0、ColorCastFX v1.0 汉化版等等。
1、图像变换:
由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,可减少计算量,获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩:
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、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。
图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
4、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,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
5、图像描述:
图像描述是图像识别和理解的必要前提。
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。
6、图像分类:
图像分类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。
图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法模式分类。
扩展资料:
图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。
数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。
数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,
但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
参考资料来源:搜狗百科-图像处理
操作步骤:
1、用Photoshop打开原图。先观察一下照片整体,我们一般的生活照由于大多出自低端的数码相机,黑白场都不能很好地被定位,所以照片往往都会像这张一样发灰。
2、先复制一层背景(永远都是好习惯),执行:滤镜 >; 锐化 > USM锐化,数值根据照片大小而定。
3、创建色阶调整图层,数值不具备参考价值,根据画面来决定。右边为高光数量,左边为暗调数量,中间为中间调,有时候夸张的PS手法可以调的很诡异,看表达的需要。在这里我们仅仅是要用这个色阶来增加脸部的亮度,拉动最右面的一个调节杠直达脸部开始有高光溢出的现象(过亮),左面和中间的不用去动,然后按确定。
4、关键的步骤,创建色彩平衡调整图层,这样调节会让照片整体偏青色,比较衬托脸部。
5、为了加强对比度,我们新建一个黑白调整层,选择预设为“高对比度红色滤镜”,确定。
6、此刻的照片看上去非常奇怪,不要着急,让我们把混合模式改成“柔光”,并且将不透明度降低到70% (看情况而定)
7、这时候的照片已经很好看了,只是显得非常苍白,所以我们再加一个色相/饱和度调节层,并且+15的饱和度。
8、最后加上框加上文字,大功告成!影楼照就这么简单。
用Photoshop软件来做,需要学习一下! 将照片的背景进行置换,在图片处理中称为:图像的“整合”。
这种方法是数字图像处理特有的,可以将自己喜爱的部位按自己的意图进行组合,以起到不同的照片效果,不光制作出不同的照片,在制作过程中可能性充分发挥自己的想象,给生活增加无穷的乐趣。 图片处理软件很多,最常用的便是“我形我速”和"photoshop"了,这里我们用photoshop6.0中文版来进行图片的处理工作,其步如下: 1、图1是一张传统照片通过扫描后变成的数字照片,在photoshop6、0中打开,图像是一个抱着小猫的姑娘,因为背景有些零乱,觉得不够满意,想将它的背景进行变换。
在工具栏中的“曲线套索”上单击右键,弹出的子菜单中从上到下依次为:曲线套索工具、多边套索工具、磁性套索工具。我们选择“磁性套索工具”,因为“磁性套索工具”可以将颜色相近的区域智能地选取出来,比较方便、准确和快捷。
在应用磁性套索工具时应注意,虽然它号称智能,对色彩对比反差较为“敏感”,但在勾勒时一定要十分小心,不可急躁,为了确保选取的精确度,可以多设置一些定位点。 2、磁性套索工具的参数设置。
当选取磁性套索工具后,编辑面的右侧会出现一个参数设置面板,显示的参数设置有三项: (1)套索检测宽度选项,其设置范围值在1-40之间,主要用于设置磁性套索工具在选取时所能检测的区域宽度,值越大能够检测的区域范围也越大。 (2)定位节点的设置,此选项用来设置磁性套索工具在选取过程中可以使用的节点数,范围在1-100之间,意思为允许设置的节点最低为1个,最高为100个,可以根据图像的要求选取范围的大小和自己的需要灵活设置。
这里处理这张图片将它设置为50个节点。 (3)边缘反差,此选项为边缘反差精确度的设置,它的范围在10%--100%之间,值越大,则反差的精度越高,选取的范围也会越精确,因此一般都设置为100% 3、各种参数设置好了,我们现在将鼠标移至编辑画面,首先在选取的画面边缘,即在人像的某一边缘处单鼠标左键,作为起始定位点,然后沿要选取的边缘小心翼翼的拖动鼠标,将人物肖像的轮廓勾画出来。
在拖动的过程中,注意每单击鼠标左键一次便是一个定位点,为了确保选取的精确度,可以根据需要多设置一些定位点(只要不超过前面设置的50即可)以使选取更精确。当小心的使用磁性套索勾勒回到起始点时,单击左键便完成了整个选取过程。
如图2。注意: (1)此选取过程一定要小心、细致,选取的范围越精确,做出的图片将越完美。
(2)若选取的图像不满意,可以重新进行勾勒,直到满意为止; (3)小心勾勒的轮廓满意后,选择编辑菜单的拷贝选项,便将所选的内容复制到了剪贴板上。 4、在photoshop中再打开已选择好的背景图,如图3, 在菜单栏选编辑中粘贴项,那么刚才复制到剪贴板上的人像就重新粘贴到了新的这张图片上。
如图4, 将粘贴的人像进行调整,并通过使用工具栏的移动工具将人物肖像移动到自己满意的位置。 5、调整照片方向,点击编辑――变换――水平翻转将照片变换方向,如图5。
6、调整照片大小。左击编辑菜单,在下拉菜单中选择自由变换,这时图片上出现有八个定位点的方块,拉动每一个小方块,调整图片的大小,如图6 7、调色彩。
由于两张照片出自不同的地方,色彩,色调差别很大,必须进行仔细的色彩调整,这张照片上的人物太白,显然曝光有点过了,我们用photoshop6.0中的色彩调节来进行适当色彩、色调的调整。在photoshop6.0中,设置了多种调节方式,可以根据不同的需要进行不同的调整,具体的操作方法是:点击菜单栏的图像菜单,在下拉菜单中点击调整,在这个色彩调整栏中一共分有四部分的,第一部分中有六个选项,从上至下分别是:色度(色阶)调节、自动色度调节、自动对比度调节、曲线调节、色彩平衡调节、亮度和对比度调节。
色彩调节比较复杂,这里我们只选择自动色度调节和自动对比度的调节。方法直接点选自动色度调节,photoshop6.0会自动对照片的亮度和暗部的色调进行进行智能调整,它能分析照片中最亮和最暗的像素,从而进行调整,使图像中的亮度分布更加均匀,同时消除部分部分不正常的亮度,以达到使图片色调鲜艳、明快的目的。
对比度,与传统的照片一样,是指图像中亮色和阴影区的反差比例,对比度低的照片,缺乏明暗界限,难以突出主题,看上去朦胧一片;而对比度高的照片,却缺乏过度色彩,看起来视觉反差过大,对比效果强烈,给人感觉很生硬。因此对对比度的调整可以使照片看起来更加自然、明丽、尝心悦目。
方法是点选菜单栏的“图像”,在下拉菜单中选“调整”项中的“亮度/对比度”就可以了。图7便是色度和对比度调整后的照片。
8、细节调整。调好色彩后,某些细节还不够精美,此图的头发不够流畅,有锯齿状,我们将它修复流畅一些。
首先使用photoshop6.0提供的放大镜将图片放大,使修补图片的时候在放大的情况下进行,如图8, 图像放大后,使用photoshop6.0中的橡皮图章工具进行修补,操作方法是:在左边工具栏中选择“橡皮图章”工具,并在“橡皮图。
(1)KL变换 KL变换是遥感图像增强和信息提取中用得最多的线性变换,是对原波段图像进行波谱信息的线性投影变换,在尽可能不减少信息量的前提下,将原图像的高维多光谱空间的像元亮度值投影到新的低维空间,减少特征空间维数,达到数据压缩、提高信噪比、提取相关信息、降维处理和提取原图像特征信息的目的,并能有效地提取影像信息。
它可使原来多波段图像经变换后提供出一组不相关的图像变量,最前面的主分量具有较大的方差,包含了原始影像的主要信息,所以要集中表达信息,突出图像的某些细部特征,可采用主分量变换来完成。 (2)去相关拉伸变换 通过去相关拉伸变换把相关性很高的波段进行去相关拉伸处理,减弱它们之间的相关性,然后进行拉伸,从而使深色区域的地物差异界线反映得更加清楚。
(3)纹理特征提取变换 纹理特征的提取方法比较简单,它是用一个活动的窗口在图像上连续滑动,分别计算出窗口中的方差、均值、最大值、最小值及二者之差和信息熵等,形成相应的纹理图像,当目标的光谱特性比较接近时,纹理特征对于区分目标可以起到积极的作用。选取适当的数据动态变化范围,进行纹理特征提取后,使影像的纹理特征得到突出,有利于提取构造信息。
(4)锐化增强 调整图像的锐化程度使地物在图像上的差别便于人眼识别,可达到信息增强的目的。对图像进行锐化增强实际上是利用变换函数把原图像进行灰度级转换,增大相邻像元的灰度值之差,从而达到突出图像细节的目的。
(5)定向滤波 利用定向滤波对TM图像频率特征进行筛选,将图像中的线与边缘特征信息增强,突出给定方向的线性影像信息,抑制其他方向的无用信息。采用45°方向滤波,滤波背景值用100%,滤波核设为3。
滤波后突出了断裂的线性影像,断裂两侧的色调影像花纹明显不同,断裂造成的山脊错断等特征在影像上非常明显。 (6)缨帽变换 采用缨帽变换可以将TM图像除热红外波段的6个波段压缩成3个分量,其中的土壤亮度指数分量是6个波段的加权和,反映了总体的反射值;绿色植被指数分量反映了绿色生物量的特征;土壤特征分量反映了可见光和近红外与较长的红外的差值,它对土壤湿度和植物湿度最为敏感。
这样的三个分量就是TM数据进行缨帽变换后的新空间,它可以对植被、土壤等地面景物作更为细致、准确的分析,应用这种处理方法可增强影像上深色区域的信息。 (7)芒塞尔彩色空间变换 在计算机内定量处理色彩时通常采用RGB(Red、Green、Blue)表色系统,但在视觉上定性的描述色彩时,采用HSV显色系统更直观些。
Munsell HSV变换就是对标准处理彩色合成图像在红(R)、绿(G)、蓝(B)编码赋色方面的一种彩色图像增强方法,它是借助改变彩色合成过程中的光学参数的变化来扩展图像色调差异,将图像彩色坐标系中红、绿、蓝三原色组成的彩色空间(RGB)变换为由Hue(色度),Saturation (饱和度),value(纯度)三个变量构成的HSV色彩模型。其目的是为了更有效地抑制地形效应和增强岩石单元的波段差异,并通过彩色编码增强处理达到最佳的图像显示效果。
HSV色彩模型能够准确、定量地描述颜色特征。 (8)非监督分类 遥感图像分类是将图像的所有像元按其性质分为若干个类别的技术过程,多光谱遥感图像分类是以每个像元的多光谱矢量数据为基础进行的,分类算法的核心是确定判别函数和相应的判别准则,如果我们事先没有类别的先验知识,在这种情况下对未知类别的样本进行分类的方法称之为非监督分类(Unsupervised Classification),非监督分类只能把样本区分为若干类别,而不能给出样本的描述。
本次对中甸幅的小中甸盆地子区应用非监督分类中的K-均值算法,其基本思想是通过迭代,逐次移动各类的中心,直至得到最好的聚类结果为止,这种算法是一个迭代算法,迭代过程中类别中心按最小二程误差的原则进行移动,因此类别中心的移动是合理的。其缺点是要事先已知类别数,在实际中类别数通常根据实验的方法来确定。
(9)波段彩色合成 对两个波段的图像进行比值运算,可减弱背景而突出类别或目标信息,消除山影、云影等的影响,区分易混淆的地物。 (10)对数变换对数变换的主要功能是压缩图像亮区的灰阶值,拉伸暗区的灰阶值,从而突出暗区的构造形迹。
子区的色彩更加丰富,影纹更加清晰,有利于岩性的识别。 (11)比值处理 比值处理采用高质量比值功能,使比值图像得到拉伸,有效地消除了地形影响,使阴影区的结构得到显示。
处理出来的图像色彩丰富,既保留了原有地貌特征,又突出了线环构造,为盆地的研究提供了更为直观可靠的资料,立体感得到增强,阴影区结构清楚。
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