计算机图像范文

计算机图像范文（精选12篇）

计算机图像 第1篇

1 自然图像和计算机图像的生成机理和主要区别

1.1 自然图像的生成机理

自然图像是指相机拍摄的图片, 相机内的传感器将收集到的光子转化为电压, 进而转换成数字信号, 然后, 不同的像素位置对所有的颜色进行过滤, 其中, 每个像素位置对应一种特定的颜色, 再根据红、绿、蓝三个基本颜色对图像进行处理, 最后, 通过图像传感器将图片文件存到数码相机的内存中。

1.2 计算机图像的生成机理

计算机生成图像可以说是对真实图像的一种模拟。图像中的场景、物体的形状以及物体所展示的纹理特征都是通过计算机来合成的。计算机生成图像首先要对场景进行构造, 并通过一些列的数学计算和复杂的模型来构成图像的拍摄背景。其次, 再利用反射技术使图像产生层次感。最后, 修正图像的颜色、纹理以及形状, 使其产生真实感。

2 自然图像和计算机生成图像检测方法

2.1 自然图像和计算机生成图像的主要区别

⑴光线传输差异。自然图像的光线是自然界的光线所投射的, 在拍摄时, 人们可以捕获到全部的光线信息。但计算机生成的图像全部都是由当前的科学技术模拟得到的, 因此, 在构建模型和反射光线方面会存在一定的缺陷, 从而使获得的图像在光线方面会有些不协调。

⑵对象模型差异。自然图像是由很多复杂的几何形状组成的, 而且在拍摄的过程中, 数码相机能够将这些不同部分的形状完美的展现出来。计算机生成图像则是对简单的几何形状进行复杂的组合而得到的, 因此, 在进行图像的组合时, 往往会存在一定的不足之处。

总之, 由于自然图像和计算机生成图像的获取途径和所获得的资源不同, 因此, 两者还是存在很大差异的。自然图像的内容多是真实的取景, 在图像组合上大都是简单的景象。而计算机生成图像要经历一系列的图像处理技术来构建虚拟的场景, 因此, 在计算机生成图像中可以看到很多复杂的景象组合。

2.2 几种图像检测方法

⑴基于图像噪声分析的计算机生成图像检测方法。由于自然图像和计算机生成图像的形成机理不同, 使两者在噪声分布上有很大的差异, 因此, 我们可以根据不同的噪声分布对两者作出区分。先构造一种自然图像模型, 然后对图像的噪声进行小波隐马尔可夫处理, 并根据图像的基本特征选择一种合适的噪声分布曲线, 最后, 根据所检测图像与自然图像之间的噪声相关差来判定是否是真实的图像。实践证明, 此方法具有较高的检测率。

⑵用图像质量评价量检测自然图像和计算机生成图像。图像质量评价方法首先要将所检测的图像分为两个部分, 一部分进行训练, 一部分进行测试。然后用训练过的分类器来处理测试部分。最后, 进行结果预测。以下是图像质量评价量的具体步骤。

图像质量评价量的提取是图像检测的重要环节。期间, 可以采用高斯滤波来对图像进行质量评价, 为了更好地鉴别两者, 可以先把图像分成很多细小的部分, 然后用高斯滤波进行过滤, 对滤波后的图像片段分别提取质量评价量。质量评价量检测采用的是64维模型算法, 通过训练和验证向量机来进行图像的检测。这种方法能够准确的识别出自然图像和计算机生成图像, 而且具有非常高的稳定性。

3 基于小波高阶特征的计算机图像检测研究

小波的高阶特性能够将图像的统计特征表现出来, 对于人脸识别和图像分类有很重要的作用。这种检测方法通过QMFs小波转换对所获取的图像进行分类, 然后测试图像的峰度和偏斜度, 并计算相应的均值和方差, 用数学的统计方法来进行鉴别。这种方法具有非常高的准确度, 但其大量的运算不免会影响整个检测效率。目前, 研究人员还在进行不断的研究和实验, 以将检测的实践缩短到最小。

参考文献

[1]张敏情, 苏光伟, 杨晓元.基于局部保持映射的图像隐密检测算法[J].计算机工程与应用, 2009 (33) .

[2]田源, 程义民, 钱振兴, 汪云路.基于PCA及SVM的图像信息隐藏检测[J].中国科学院研究生院学报, 2010 (01) .

计算机图像处理技术 第2篇

伴随着计算机技术的迅速发展，计算机在人们日常生活工作中的地位和作用日益凸显，成为不可替代的必需工具，带给人们极大的便利，应用于各个领域。

计算机的应用能够帮助人们将复杂的工作通过简单的操作处理，高标准的完成，这是信息时代发展的必然趋势。

传统的图像处理技术使用起来比较复杂，而计算机图像处理技术的问世将图像处理这一复杂的工作简单化，计算机图像处理技术在对图像进行处理时能后将具体处理的过程显示出来，便于操作者观看，并且能够在同一时间内将批量的图像一次性进行处理，完成相关的程序，是图像处理工作更加简单易行。

实际工作中，科学运用计算机图像处理技术能够提高图像处理工作效率，加快工作进度。

一、计算机图像处理常见的方法

图像处理的目的是为了更好的、更为全面的研究分析图像，要想达到这一目的，必须先对图像处理的具体步骤进行深入分析研究，计算机图像处理选用的方法比较多，但是更为常见和用途广泛的还是计算机混合光学处理技术和电学模拟处理技术等。

1.计算机混合光学处理技术

计算机混合光学处理技术顾名思义是利用光学的方式对图像进行处理的技术，再用数字技术对图像进行精确处理，这种计算机图像处理技术涵盖了图像的预处理和精确处理，两种处理模式能够将图像处理的更加合理，在一些特殊的情况下适合使用。

2.电学模式处理技术

电学模式处理技术就是将光强度信号转为电强度信号，再用电子学对信号进行综合性的处理，其中包括反差方法、浓度分割、光谱对比、色彩合成等具体操作。

这种图像处理方法最常见的用处就是在电影电视中。

随着该项技术的日趋成熟和逐步改进，根据电学模拟方法的基本特征和规律，可以细分为一下几种功能：一种是通过建立反变化将信息数据进行重组，组成新的排列形式;一种是改变时钟脉冲的变化规律，并通过模拟的方式实现;一种是将各种响应不同的处理模式看作为过滤器，完成信号的处理。

电学模拟处理方法其运行的设备以及成本的投入相对较低，具有较明显的优势，能够使计算机图像处理技术在较短的时间内完成图像的过滤处理。

二、计算机图像处理的相关技术

按照通用的叫法，计算机图像处理技术又称为影像处理技术，通过计算机中的特定程序来分析研究图像，使其达到预设的效果。

实际运用中，也可以将计算机图像处理技术成为计算机图像数字处理技术，就是借助于数字摄像机、扫描仪等计算机配套设备，通过数字化方法，获取必要的二维数组。

计算机图像处理技术包含许多方面，例如扫描、匹配、图像复原、具体图像的识别、图像压缩等方面。

1.图像识别、扫描及匹配功能

计算机图像处理最重要的目的是为了能够顺利的识别、扫描、匹配图像，进而获取图像或者构成图像的特殊符号以及包含特定意义的数据，而不仅仅局限于具有随机分布特征的计算机文件，这种方法日常生活中会经常遇到，例如指纹识别、人脸识别等关于识别模式的方式。

2.图像复原及增强功能

图像复原及增强功能主要目的是提升图像的整体质量，实现这一效果的第一步便是通过处理技术将图像进行增强处理，其中包括图像对比度的增加、图像外形的改变、图像变化程度的高低等等，图像增强处理选择的方法通常有两种，一种是频率域法，另一种是空间域法。

可以选择低通滤波处理技术消除图像中的噪点，而选择高通滤波可以增加图像的高频信号，经过上述方式处理后，图像将变得更为清晰。

3.图像数字化功能

要想获得数目较大的数据图像，首先考虑的便是图像数字化功能，此功能的主要形式为高宽像素构成图像数据，如果图像的数据为动态模式，则获得的数目将会更大。

因此，在实际运用中，人们将数据较大的图像通过压缩的方式进行传输或者存储，便利日常的.使用。

图像压缩处理技术通常选择的方法是不失真或者近似的方法，运用这些方式对图像进行压缩处理后图像基本保持原来的效果，一般不失真的方法用于静态图像的压缩，而近似的方法通常用于动态图像的压缩。

三、计算机图像处理技术在不同领域的运用

1.应用于计算机动画以及艺术的设计

我们日常所见的动画或者艺术品，其设计和创作的过程中会经常使用计算机图像处理技术，进而牵扯到计算机其他必要的软件，例如3DMAX、三维造型动画设计、二维平面设计等动画制作软件，随着经济的快速发展，社会的日益进步，类似上述的软件的使用范围将更为广阔。

又比如在公益广告、商业广告的制作以及平面设计图像中的特效文字的设计都会用到Photoshop软件，不仅如此，PS还可以为宣传设计海报、各类会展的门票以及各位报刊杂志的彩页等，在越来越多的商业领域内，计算机图像处理技术的处理效果得到了充分的运用和体现。

2.遥感图像处理技术

现如今，高新科技的不断诞生 ，计算机遥感技术也得到了巨大的提升，在社会各个行业的发展过程中计算机遥感技术的运用也十分广泛，其中更多的用于图像的处理和设计，遥感处理技术的应用离不开计算机图像处理技术，计算机图像处理技术在其中发挥的主要作用是显示遥感技术应用的程度和自动化处理的全过程，在今后的发展中必然会成为主要的图像信息获取并迅速合成图像的处理技术。

遥感图像处理技术主要处理的对象为数字图像，并且以此为技术推动其他功能的完善和发展。

3.计算机的制造以及辅助设计

计算机制造和辅助设计技术是一项综合性的技术，不是指计算机制造技术，而是指制造业与计算机之间进行技术融合后形成的技术，这项技术的使用范围较广、学科交叉较为复杂、知识更为密集，在我国一些科技含量较高的制造业中，计算机制造以及辅助设计技术的使用价值非常高，起到关键性的作用，这也是体现国家科技水平和现代化工业发展水平的重要标志之一。

不仅如此，计算机图像处理技术在建筑工程设计、室内设计、汽车等交通工具的外形设计、网络分析等多方面也有十分广泛的应用，效果十分显著。

四、计算机图像处理技术的发展前景

随着信息社会的逐步发展，计算机图像处理技术也日趋成熟，当前计算机图像处理技术在世界各国的发展日渐成熟。

但是，随着社会的进步各领域对计算机图像处理技术的要求也越来越高，为了适应社会的发展，满足各领域对计算机图像处理技术的需求，计算机图像处理技术的专业研究人员需要再接再厉，不断探索新的技术，逐步推动计算机图像处理技术使用范围的扩大和功能多样性发展。

随着计算机其他软件的日趋成熟，计算机图像处理技术的配置可靠性和优越性更加坚固，可以进行综合信息的多角度、多方面、多目标、多方向、多渠道的处理，在计算机图像处理技术迅速发展的过程中，不仅需要技术人员加大技术软件的开发，还需要日常生活需要的图像处理软件，从而保证在不同的领域和范围内都能进行图像处理。

为了使人们在今后的生活工作方面有丰富多彩的环境，图像处理技术人员要深入研究，研发更加全面的图像处理软件，满足不同层次群众的需要。

综上所述，随着信息时代的快速发展，各行业发展过程中技术含量的逐步提升，计算机图像处理技术的应用范围将更加宽广，因此加强计算机图像处理技术的科技研究，对于整个社会的发展进步极为有利。

参考文献

[1]温玉春.计算机图像处理技术应用研究田.现代商贸工业，，22(12)：178-179.

[2]于海春.计算机图像处理的研究及应用田.信息与电脑(理论版)，2011，12(11)：72-73.

[3]田建华.浅议计算机技术与图像处理田.信息与电脑(理论版)，2011，18(2)：99-100.

计算机图形图像处理技术分析 第3篇

关键词：计算机；图形图像；处理技术

中图分类号：TP391.41

计算机图形图像技术以计算机网络系统为平台，实现了人们主观意识中图像和真实存在的图形之间的相互结合，各种各样的计算机图形图像处理软件，为人们的主观处理和操作提供了很多的便利，随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

1 计算机图形图像处理技术概述

1.1 基本含义

计算机图形图像处理技术是指通过几何模型和数据将描述性的形象或者概念在计算机系统软件中进行存储、定稿、优化、修改和显现。计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。

1.2 基本组成

计算机图形图像处理技术的基本组成主要包括计算机硬件设备和计算机图形图像处理软件。计算机硬件设备性能的好坏对于计算机图形图像处理效果有着直接的影响，计算机图形图像处理软件将终端的显示和计算机结合在一起，由于计算机图形图像处理技术自身具有设计、存储、修改等功能，可以迅速整合图片数据，不仅可以保障计算机图形图像的处理效果，也可以有效地提高计算机中央处理器和计算机图形图像处理软件的运行效果。键盘和鼠标作为终端的输入设备，可以完成对图形的修改和定位，并且利用显示器、绘图仪、打印机等显示设备和输出设备，可以完整的保存计算机图片。

1.3 基本功能

计算机图形图像处理技术主要具有五个基本功能：对话、输入、输出、存储和计算。对话功能是指利用通讯交互设备和计算机显示器实现人机交流。输入和输出功能是指计算机图形图像处理软件可以随时输入和输出相关的图形图像。存数功能是指实时监控计算机的图形图像数据进行有效的检索和维护。计算功能是指计算机图形图像处理软件对相关的图形图像进行必要的数据交换和计算分析。

1.4 计算机图形图像处理技术的运行环境

计算机图形图像处理技术的硬件配置主要包括工作站和微型机，软件配置就是建立在工作站和微型机上的运行软件。计算机图形图像处理技术的工作站软件主要有TDI和Alias两种，工作站的软件主要负责处理计算机工作站中的各种图形图像处理。微型机上的计算机图形图像处理软件主要包括3DStudio、Winimage：morph和Photoshop等，3DStudio是微型机上的一种最主要的图形图像处理软件，被广泛的应用在多个计算机系统中；Winimage：morph是一种常用的二维图形图像处理软件，可以将一个图形或者图像制作成另外一个图形或者图像；Photoshop是一个非常专业的图形图像处理软件，其支持图形图像资料的分色制版，给人们进行图形图像处理带来很多的便利。

2 计算机图形图像处理技术的应用

2.1 用户接口

人们利用计算机系统的用户接口来操作多种计算机软件，计算机图形图像处理技术和用户接口的有效结合，借助于计算机操作系统构建友好的人机交互用户图形界面，极大地提高了计算机图形图像处理的简便性和易用性。近年来，微软公司普及和推广的图像化windows系统，充分发挥了计算机图形图像处理技术和用户接口全面融合的重要作用。

2.2 动画与艺术

随着计算机科学技术的快速发展，计算机硬件设备和计算机图形学也在蓬勃发展，静态的图形图像已经很难再满足人们对高质量、优质的、动态的图形图像的巨大需求，因此近年来，计算机动画技术蓬勃发展，特别是一些美术设计人员，多是依靠计算机图形图像处理软件来进行艺术创作。计算机图形图像处理技术的快速发展，同时推动了艺术设计技术的应用和开发，例如，3DS Studio Max三维设计软件和Photoshop二维平面设计软件[2]。

2.3 可视化科学计算

近年来，我国社会主义市场经济快速发展，各个领域的信息通信越来越频繁，计算机网络技术的广泛应用和普及，使得计算机系统数据库中的信息量日益庞大，计算机数据处理和分析技术面临着严峻的考验。相关的技术操作人员利用计算机数据处理和分析软件，很难准确、快速地从计算机的数据库系统中检索出需要的信息数据，难以总结出数据信息的共性和特征。通过将计算机数据处理技术和计算机图形图像处理技术有效的结合起来，可以通过计算机图形图像技术将大量的复杂结构的信息数据进行归类，操作人员通过计算机数据处理软件可以对有共性特征和本质特征的数据信息进行快速检索，极大地提高了计算机数据处理和分析的效率。可视化的科学计算技术最早出现在美国的科学协会研讨中，目前，可视化的科学计算技术被广泛的应用在气象分析、流体力学、医学等领域中[3]，特别是在医学领域，利用可视化的科学计算技术可以实现高精度的远程控制和操作，可以应用在远程的脑部手术中，突破医学难题。在未来的发展过程中，可视化的科学计算技术将会在更多的领域发挥更加重要的作用。

2.4 工业制造和设计

目前，计算机图形图像处理技术在工业制造和设计领域应用的最为广泛，特别是二维三维CAD和CAE等计算机图形图像处理软件，不仅在工业生产的产品制造和产品设计过程中，还有土木工程领域，甚至是集成电路、网络分析和电子线路等电子电工领域都有着广泛的应用。在高精度的工业制造和设计领域中，利用计算机图形图像处理软件，可以在很短的时间内完成高精度的图形图像设计和画图，极大地提高了技术人员的工作效率，同时，标准的计算机图形图像处理程序，提高了工业制造和设计的精确度，有效地降低了设计误差。由于工业产品多是批量化的制造和生产，利用计算机图形图像处理技术，可以极大地提高企业批量化的运行效率和生产质量，降低工业产品的质量检测投入成本，为工业企业带来了更大的经济效益。

3 结束语

计算机图形图像处理技术的广泛应用和快速发展，推动了多个领域的技术革新，充分发挥人们的想象和创造力，创造出很多独特新奇的图形图像效果，丰富人们的日常生活，同时也为企业节约了很多的图形图像处理成本，提高了产品竞争力。在未来的发展过程中，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

参考文献：

[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑，2011（10）：83-84.

[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑（理论版），2013（11）：164-165.

[3]王应荣，王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报，2012（03）：6-10.

作者简介：刘倩（1981-），女，满族，硕士，讲师，研究方向：图形图像处理与多媒体技术。

计算机图像 第4篇

尺寸测量是计算机图形处理中常见的应用方向, 本文所阐述的尺寸测量算法是基于边沿检测模式的改进, 该算法可以快速而准确地定位人们感兴趣的各个尺寸台阶边沿, 从而实现尺寸的像素级精确测量。本文算法按照以下三个步骤进行:投影、滤波、边沿确定, 最后与千分尺测量数据为参照对概算法进行精度验证。

1 投影

处理算法的速度在实时检测系统中显得尤为重要, 而在整个原始输入图像中查找边界是一件很费时的事情, 因此需要将包含边界信息的图像确定, 并从中提取出所有的边界信息, 并强调边界信息, 降低干扰噪声。

在输入图像中, 首先确定一个矩形或者平行四边形区域以及投影的方向, 这个区域指定输入图像的其中一部分, 包含需要检测的边沿。该区域必须具备以下的特征:

(1) 待检测的边沿必须平行于投影方向, 以便下一步投影能够确定方向。

(2) 将待检测的边沿封闭在指定的区域中, 以此来确定参与投影的像素, 并尽可能地越小越好, 以提高运算的速度。

投影的实质是将输入的二维灰度图像投影为一维灰度图像。通过构造二维图像的一维映射, 能够极大地减少处理时间, 节省存储开支, 还能增强二维图像中一些关键信息, 例如边沿信息。映射的规律是沿投影方向将投影矩形中的像素灰度值相加, 得到一维序列值, 如图1所示。

图2表示了映射的边沿信息强化效果。

经过映射变换, 输入图像已经转换成了包含边沿信息的一维灰度图像, 供我们进行下一步的边沿检测。但是, 得到的一维图像中不但包含我们感兴趣的边沿, 而且还包含一些由于噪声干扰而产生的边沿以及来自于原始输入图像的边沿无关信息, 为此, 下一步需要引入一个滤波器, 来加强边沿减少干扰。

2 滤波

本文所提到的滤波算法需要首先设计一个滤波器算子, 将算子顺序地作用于映射得到的一维图像灰度值序列中, 产生一个新的灰度值序列, 这个新的序列就是滤波输出, 包含了边沿峰值, 且明显地去除了大量干扰。

首先, 使用一个简单的宽度为1的滤波算子:-1, 0, 1, 将它作用于投影一维灰度图灰度序列, 产生一个新的灰度序列, 其运算的实质就是新灰度序列的每一个灰度值等于其在投影灰度序列中的右相邻灰度值减去左相邻灰度值。图3表示了该算子的作用效果。

从图3中可以看到, 滤波输出图像看起来不再像输入图像。但是它确实包含了一些重要的新特性, 它的峰值反映了边沿的存在, 也能保留边沿在原始图像中的位置信息, 这对于下一步的检测尤为重要。

除了能够产生表示边沿信息的图形之外, 滤波还能去除输入图像中的噪声和虚假边沿。图3表示了这种效果。图3中的输入图像包含两个真正的边沿和几个由于像素灰度值变化带来的虚假边沿, 使用宽度为1的算子进行滤波, 如图4所示。

从滤波器的输出图形中可以看出, 尖峰不仅在真正的边沿处出现, 在那些虚假的边沿处也同样出现。为了解决这个问题, 可以加大滤波算子的宽度, 这将有效地区分哪些是真正的边沿。对图4中的输入波形再次使用宽度为2的滤波器进行滤波, 结果如图5所示。

从图4中可以很明显地看出, 大部分在图3中出现的虚假边沿已经得到了明显的抑制。

滤波算子的选择对于边沿锐化和边沿模糊的输入图像的影响也是很大的。为了在滤波图像中得到准确的边沿峰值, 选择滤波算子长度的一般原则是:使滤波算子的长度与输入图像的边沿尺寸相匹配。这里所指的边沿长度是边沿所占的像素数量。根据输入图像的质量不同, 边沿可能是锐化的, 也可能是钝化的。所谓锐化是指边沿只跨越一个或两个像素, 而边沿钝化时所跨越的像素数量要更多。当我们所使用的滤波算子长度接近边沿的像素数量时, 上文所提到的滤波算法将在滤波图像中强化边沿的峰值。如果选择的滤波器算子长度过大或者过小, 滤波输出图像则会较为平坦, 峰值较低, 滤波器算子宽度的选择对于锐化图像和钝化图像的影响如图6所示。

图6表明了滤波器算子的尺寸越接近输入图像的边沿像素数目, 在滤波图像中得到的边沿峰值越锐化, 虚假边沿也将会越少。

3 确定边沿及尺寸

得到了投影图像的滤波输出序列后, 剩下的工作相当简单了, 定义一个最低峰值阈值, 所有滤波输出的峰值中, 大于此阈值的认定为边沿, 小于的视为干扰或者非边沿。最后的边沿输出结果将不会包括低于我们定义的最小峰值, 在应用中可以根据图像的具体情况得到一个统计结果, 设计需要的峰值。得到边沿后, 根据边沿所在像素的坐标信息进行运算, 得到两个边沿之间的像素尺寸, 再通过标定即可以得到实际的物理尺寸, 完成尺寸测量。

使用本文提到的算法对一个圆形物体进行边界尺寸测量, 多次测量结果与千分尺的测量结果进行比对, 结果见表1, 表中数据单位均为mm。

4 结束语

本文提出了图像处理尺寸测量的算法实现, 从输入图像的投影、滤波和边沿确定及尺寸计算等方面全面阐述了尺寸的测量过程, 与千分尺的测量结果比对发现, 本文的算法快速有效, 可以在实时测量中进行应用。

摘要：提出了一种基于边沿的二维灰度图像尺寸测量的算法, 通过对输入二维图像的映射投影得到一维的投影图像, 对投影图像进行滤波后, 得到包含加强边沿信息的滤波图像, 最后根据坐标信息和标定得到实际尺寸, 算法速度快, 精度高。

关键词：图像处理,尺寸测量,滤波

参考文献

[1]路红, 夏庆观.图像处理方法在多孔零件尺寸测量中的应用[J].组合机床与自动化加工技术, 2004 (3) .

[2]张少军, 艾矫健, 李忠富, 等.利用数字图像处理技术测量几何尺寸[J].北京科技大学学报, 2002 (3) .

计算机图像 第5篇

1．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：（1）打开素材pic1.jpg、pic2.jpg。

（2）将pic1图像中的船只合成到pic2图像中并适当调整大小。（3）制作如样张所示的船的倒影。

（4)为船只的倒影添加水波的滤镜，样式为从中心向外，数量15，起伏20，并适当调整不透明度。（5）利用文字蒙版输入文字：海天一色（华文琥珀，72点），并制作文字的投影效果。

将结果以photo1.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

2．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：（1）打开素材pic3.jpg、pic4.jpg。（2）将pic4做半径为4的高斯模糊。

（3）将pic3图像合成到pic4图像中并适当调整大小。

（4）绘制矩形选区，制作如样张所示的小屋的阴影（阴影羽化值为10，黑色）。（5）利用文字工具输入文字：林中小屋（华文琥珀，72点），添加如样张所示的“图案叠加”和“投影”图层样式。

将结果以photo2.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

3．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：（1）打开素材pic5.jpg、pic6.jpg、pic7.jpg。

（2）将pic5合成到pic6中，并调整大小及方向，如样张所示。

（3）为花添加阴影线的滤镜，描边长度为15，锐化程度为10，强度为1。（4）将pic7图像中的水滴合成到pic6图像中并适当调整大小，如样张所示。（5）利用文字工具输入文字：清凉一夏（华文琥珀，90点，R:68 G:246 B:131），添加“外发光”图层样式：“实色混合”模式，大小为5。

将结果以photo3.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

4．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：(1）打开素材heart.jpg、beach.jpg。

(2)按样张将heart.jpg合成到beach.jpg中。

(3)给爱心所在的图层添加距离为10像素的投影图层样式，制作2个爱心。(4)书写“心心相印”，文字的RGB颜色分别设置为255，255，0，字体为幼圆，48点，并创建旗帜样式的变形文字。

(5)制作如样张所示的镜头光晕的滤镜效果。

将结果以photo4.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

5．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：(1)打开素材shengdan.jpg、mfb.jpg、bj.jpg。(2)将shengdan.jpg和mfb.jpg合成到bj.jpg中。

(3)给魔法棒所在的图层添“斜面与浮雕”图层样式，大小为10像素，样式为“枕状浮雕”。(4)给背景做大风的滤镜效果。(5)书写“心想事成”，文字的RGB颜色分别设置为0，0，255，字体为幼圆，48点，并创建拱形样式的变形文字。

将结果以photo5.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

6．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：(1)打开素材view1.jpg、view2.jpg。

(2)将view1.jpg移动到view2.jpg中，并水平翻转。(3)设置“正片叠底”的图层混合模式。

(4)合并所有图层，制作如样张所示形状的镜框，为图层添加大小为10像素的样式为枕状浮雕的斜面和浮雕图层样式。

(5)书写“心旷神怡”，文字的RGB颜色分别设置为255，255，0，字体为幼圆，48点，并创建凸起样式的变形文字。

将结果以photo6.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

7．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：（1）打开素材picture1.png、picture2.jpg。

（2）将picture1.png中的气球复制到picture2.jpg中，并根据样张进行适当的调整。（3）制作气球在海水中倒影，参考样张效果。（4）输入文字“霞光中的飞行”，字体为“隶书”、“18点”，设置文字“橙黄橙”渐变叠加的图层样式效果。

（5）设置文字投影效果，距离8像素，大小5像素。

将结果以photo7.jpg为文件名保存在KS文件夹中。结果保存时请注意文件位置、文件名及格．．．．．．．．．．．．．．．．．JPEG．．．．．式。．．

8．图像处理（12分）

在Photoshop软件中参照样张（“样张”文字除外），完成以下操作：（1）打开素材pic8.jpg、pic9.jpg。

（2）将pic8.jpg中的蝴蝶复制到pic9.jpg中合适位置，并根据样张大小适当地调整。（3）在花的右上角添加镜头光晕的滤镜效果，镜头类型为“50-300毫米变焦”，亮度为107%，参考样张。（4）输入文字“蝶恋花”，字体为“隶书”、“100点”，设置文字“透明彩虹”渐变叠加的图层样式填充效果。

（5）设置文字外发光效果，扩展27%，大小16像素。

浅谈计算机图像处理技术的应用 第6篇

关键词：计算机；图像处理技术；应用

中图分类号：TP393.08文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 06-0000-01

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 processing technology,driven by the application of computer image processing technology will permeate all spheres of society.

Keywords:Computer;Image processing technology;Application

一、计算机及图像处理技术的概念

所谓计算机图像处理（computer image processing），就是先将模拟图像信号转换成数字信号，再利用计算机对数字信号处理速度快的优势，对数字图像进行平移、旋转、去噪、平滑、增强、分割、压缩等操作的方法和技术，因此也被称为数字图像处理。

二、计算机图像处理技术

广义的计算机图像处理过程包括图像从采集到输出等一系列过程，而在计算机图像处理专业领域，图像处理技术则主要指对已采集到图像进行处理所采用的一系列技术，主要包括图像前期预处理技术（平移、旋转、裁剪、去噪等），图像中期处理技术（增强、复原、分割、重建等）以及图像后期处理技术（识别、分析、编码、压缩等）。

从上面的描述可知，计算机图像处理是一门比较复杂的学科。这里，基于重要性和简便性，主要将介绍去噪、增强和压缩技术：

（一）图像去噪：对图像进行去噪处理一直是计算机图像处理领域较为经典的一个分支。由于受到各种硬件系统的物理性质影响，图像在采集的过程中必定会引入一些不规则的噪声，如器件固有噪声和光量子噪声等，这些噪声的存在极大地影响了图像的质量，对于我们的识别和后期的图像处理将带来很大的困难，因此，对任何一幅采集到的图像首先进行去噪处理都是很有必要的。

（二）图像增强：增强处理主要是用来突出图像中的重要信息，同时减弱不需要的信息，以便于后期的进一步的分析。因此，图像增强技术是用于改善图像画质所采取的一种重要手段。目前所说的图像增强技术主要包括对比度增强、边缘增强、伪彩色增强和锐化等。图像增强的过程本身并没有增加原图像所包含的信息，仅仅是更加强调了图像某部分的特性。

（三）图像压缩：对计算机图像的压缩主要是指对图像的数据进行压缩。我们都知道典型的电视图像产生的数据率超过每秒一千万字节，还有些图像源可以产生更高的数据率，而远程医疗不仅需要将大量的图像数据从一个地方尽快地传输到另一个地方，而且对还要求对传输的图像尽量不要有较大的损失以保证图像的清晰度。这就需要有很好的图像压缩方法，以实现对数据较大程度的压缩，又能减少图像的失真。

三、计算机图像处理技术的应用

对于非图像处理专业人员来说，计算机图像处理远没有以上那么多复杂的技术。比如，当前很多非图像处理专业人员也能够应用Adobe Photoshop软件对自己的照片进行一些简单的修饰，如裁剪、旋转、缩放、增强等，稍微精通一点的人员还能应用其制作网页、动画等，这给我们的生活增添了不少乐趣。

当然，计算机图像处理技术也被大量应用于专业领域。随着计算机的普及和发展，图像处理技术已广泛应用于工农业生产，生物医学和遥感通信等各个方面。

（一）工农业生产领域的应用：工业上，在生产线上对产品及其部件进行无损检测是图像处理技术的一个重要应用领域，主要包括产品质量检测，这在印刷行业应用非常广泛，如应用图像配准技术对印刷品进行质量检测，以及大多数工业部门应用CAD技术实现工程产品的更好开发等；在农业上，已经利用计算机图像处理技术对农产品进行检测并取得良好的效果，同时，在农产品的收获中，图像处理技术也在发挥着重要的作用，已经研制出的采摘机器人，可以通过对果实等目标物体的识别和三维空间的定位为机械手的运动提供参数，从而实现农业果实的准确采摘。

（二）生物医学领域的应用：图像处理在生物医学领域的应用非常广泛，它的直观、无创、准确等优点在临床诊断上备受青睐。20世纪70年代计算机图像处理在医学上的应用取得了重大突破。70年代初，X射线断层扫描CT开始应用于临床。如今，医学图像的种类已经有超声波图像、X光图像、核磁共振图像、同位素图像以及显微图像等。对这些图像进行一定的图像处理分析，可以为临床医生对病人的病灶组织判别提供很好的依据。

（三）遥感通信领域的应用：航空遥感和卫星遥感图像需要应用计算机图像处理技术加工处理，并提取其中有用的信息。随着遥感技术的快速发展，不同波段的高质量遥感计算机图像被广泛应用于农、林、牧、渔、气象、环境、军事等部门的信息收集中。由于这些遥感图像的数据量非常大，因此寻求处理及分析这些图像的自动方法便显得极为重要；计算机图像处理技术在通信领域的应用主要包括网络图像传输、电视电话、电视会议等，主要是针对图像进行数据压缩同时尽量保证图像的不失真。

四、总结

计算机图像处理技术由于其处理的速度快、准确性高等优点，正在很多领域发挥着其无可替代的作用。相信的未来，随着计算机性能的不断提升和图像处理技术的快速发展，计算机图像处理技术一定会在更多的领域得到更广泛的应用。

参考文献：

[1]温玉春.计算机图像处理技术应用研究[J].现代商贸工业,2011,2:230-231

[2]罗俊松,唐云.计算机图形与图像处理[J].制造业自动化,2010,12:183-185

计算机图像 第7篇

1 计算机图像后期处理相关理论阐述

计算机图形与图像的处理和计算机一些软件的技术操作是密切相关的, 其中图像的风格和表现力、感染力还与制图人员有着很大的关联。这2个条件缺一不可, 如果制图人员的美感不强, 那么做出的图片也是和初衷背道而驰的。就这2个方面来说, 制图人员的审美水平是决定一个图像是否美观的重要依据, 对计算机成像有着至关重要的作用。计算机的制图操作技术在一定程度上来说是比较好掌握的, 但是由于制作人的审美理念方面自由弹性较大, 并且对于色彩的认知存在不同的主观意见, 所以后期美化的效果可能与实际情况存在一定的偏差。

1.1 计算机图形处理技术理论基础

对于简单的图形图像的处理来说, 操作技术也是比较简单的。一般常用的技术就是依托计算机相关软件完成的平移、旋转或缩放等, 这些技术虽然看起来没有十分重要的作用, 但是对于一些原有图像质量就较高的图像来说可以保证图形图像在整体视觉方面得到优化, 而提升人们的感官享受。除此之外, 可以通过计算机技术调整图形图像的颜色及颜色的明暗对比, 促进图像更加美观, 以与众不同的视觉效果吸引人的注意力。当然, 以上提及的所有图像处理的技术都是以计算机技术中的数字复原与数字转换为基础来实现的。这些基础性的图形处理相比后期图像美化而言是比较简单的。相比而言, 后期的图像美化则要复杂许多[1]。后期的图像处理主要表现以下3个方面:

(1) 对图像实行数据化操作。可以结合计算机原有的操作工具对图像进行数据化的操作, 此时图像会以数据的形式输入到计算机中, 这样就可以依托计算机来进行图像的编辑和输出, 当然, 此时最重要的就是要保证和图像处理人员的沟通, 看处理人员的设计理念是否符合要求, 如果图像处理人员不具备这方面的审美理念或者是相关技术, 那么图像的后期处理就很难顺利完成。

(2) 充分利用实物模型。很多图形之所以看起来不美观就是因为没有贴近实际, 这个时候图像处理人员可以通过相应的实物模型来掌握图像的现实特点, 使得图像更加逼真、生动, 通过实物模型, 能够更好地进行旋转、放大等计算机图像处理技术, 这样操作之后后期的图像会更加美观、自然。

(3) 点线面的结合。在后期的美化过程中, 很多综合因素都是需要考虑到的。例如怎么操作可以使得图像的色彩更加饱和鲜艳, 或者是通过怎样的点线面结合才能让层次更加丰富, 这都是能够促进图像更加美观的操作技巧[2]。

1.2 计算机后期图像处理技术的应用

根据现在计算机的发展水平, 对于后期的图像处理来说, 可以使用的软件有很多, 像是CAD, photoshop这些都可以很好地对图像进行后期处理。后期图像处理的应用不单单是在一些产片设计或是广告展示的方面, 还有很大的可能被应用在工业、电路、线路、故障图等方面中, 在这些需要精细图像的行业, 进行后期图像处理有着至关重要的作用。能在一定程度上提升图像的质量和准确率, 不管是图像的设计速度还是展示的精确度都会得到很大层次的提高。很多之前难以解决的较为复杂的图像现在都可以通过计算机来实现了, 对于整体图像感受有着很大的帮助。现在很多图像后期处理美化都有人像美化, 对于人像来说, 后期的美化可以美白、瘦脸瘦身、放大眼睛、祛除青春痘雀斑皱纹等, 让人的身体比例变得更加协调, 整个图像更有张力和活力。通过计算机数据库, 也能在图像后期处理的过程中联网找到更多的素材, 从而丰富整个图像, 带来原始图像不具备的整体效果。

2 计算机后期图像美化技术

计算机后期的图像处理都是为了让图像更加美观, 整个图像的处理也是为了让图像呈现更加饱满和深入。也可以说, 美观才是整个图像后期处理的终极目的。这符合人类历史发展过程中的认知行为, 同时这个目的也让图像处理技术更加完善。

2.1 计算机后期图像美化的基础性操作

后期的图像美化是以几何图形为基础的, 也就是整体的计算机操作都建立在几何图形的变化中。在计算机中的几何图形是数据库中的一个重要数据, 通过这种数据能够形成各种各样的图形, 可以通过这样的图形来进行基础性的后期处理。这个时候为了让图像更加好看, 可以以光源下的形式来凸显几何图形的丰富性, 这种方式能够保证图形以数字的形式真实呈现出来, 后期还需要进一步的检查, 直到最终的效果完全呈现才可以。通过实际的操作也可以发现, 计算机后期的图形美化相比其他类型来说是有很大的优势的。因为对某个图像的后期美化是具有一定的主观性的, 通过计算机的图像处理, 后期的美化如果不满意的话可以经过反复的修改直至满意为止。后期的图像美化操作一般可以分为3个不同的步骤:首先, 在图像拍摄的过程中要特别注意光线和拍摄的角度, 这关系到后期的美化是否符合最终的要求。其次, 专业的图像处理人员需要对计算机显示器的偏色方面进行校准, 使得更加符合美化图像的需要, 这个时候的颜色不需要太过鲜艳, 使用柔和的色调就能达到需要。这个后期美化的过程一般分为3个步骤:第一, 打开原始图像, 进行复制并且建立图层。第二, 选择适合图像的色彩通道, 对图像的背景图颜色进行处理, 专业处理人员一般都会先选择蓝色通道进行初步处理, 然后再选择红色通道进行下一步的处理, 最后再用蓝色通道进行调整。第三, 有些图像是需要进行羽化和模糊处理的, 这就需要专业人士进一步的处理[3]。

2.2 以ps为例的后期图像美化处理

根据统计可以发现, 在后期的图像美化过程中, 用的最多的软件就是photoshop了。ps因为其独特的操作和较好的处理方式能够达到后期美化的精良效果。例如, 通过ps让人物图像中的人物更加靓丽就需要进行如下操作:首先, 要打开原始图像, 将原始图像复制, 然后建立一个新的图层, 这样有效避免了后期美化不合适的时候也不会影响原始图像的展现效果。其次, 通过使用滤镜去除图像上的杂色, 这能让图像看起来颜色更加纯净, 会使得色彩更加和谐。在使用滤镜过程中, 要注意比例的协调, 如果滤镜的程度过高, 也会容易使图像显得没有那么真实和自然。在此过程中, 还可以使用RGB对图像中的颜色进行分段处理, 在去除杂色的基础上通过使用不同的色彩通道对图像中的细节色彩和小亮点进行突出和保留。有关这个方面, 不同的颜色有具体的对应通道。比如, 亚洲人的皮肤多为黄色的, 如果想要让人的皮肤变得更加光滑和靓丽就可以通过蓝色通道和绿色通道相结合的方式达到目的。并且还可以去除脸上的痘印、斑点等, 让人看起来更加清爽。如果人像上有较大的斑点, 可以通过图层取样的方式来具体的消除。完成这一步之后, 就可以再使用ps中的画笔工具勾勒出脸部的整体轮廓, 通过色彩的调试得到皮肤的真实图层。在选取图层的时候要特别注意, 不能伤害到图像中人的皮肤纹理, 如果对皮肤纹理造成危害, 那么整个人像看起来会很“虚假”。在这个过程的操作中, 可以先将人像中的五官去除, 这样能够留下更大的空间对皮肤进行美化。在进行后期美化过程中, 要充分利用模糊工具, 模糊工具能让皮肤看起来更加通透, 尤其是处理人员常常使用的高斯模糊工具, 能让皮肤的颜色呈现微微的光泽, 皮肤的细节和纹理也可以很好地展示出来, 是一个不可多得的很好的皮肤处理工具。但是使用了高斯模糊工具之后, 可能边缘部分会有“毛边”, 这就需要进一步的修复, 此时, 可以使用表面模糊的处理方式让图像的边缘变得更加光滑。在进行模糊处理的时候要把握处理的“度”, 如果处理的程度超过了图像原有的承受范围, 那么整个图像就会看起来“很假”, 后期美化的真实感就会失去。通过上述简单的介绍可以看到, 后期图像美化软件就像是一个神奇的“魔术手”, 能让处理后的图像和原始图像截然不同。不管怎样, 后期图像美化都需要图像处理人员较高的专业水平, 如果处理人员对于色彩的见解比较浅显, 那么就无法获得更好的后期图像处理体验, 这也可以看出, 后期图像美化具有一定的主观性。

3 结语

计算机后期的图像美化是基于原始图像的基础上的, 任何处理都不能超出这个范围。美化过程中还需处理人员的沟通, 这样才能保持图像处理的客观性, 只有具有专业的技术加之饱满的人类情感, 才能对后期图像进行较好的美化。

参考文献

[1]李达辉.计算机图形图像的后期处理与图像美化操作分析[J].计算机光盘软件与应用, 2014 (13) :204-205.

[2]金铁钰.计算机图形图像的后期处理与图像美化操作分析[J].电子制作, 2015 (4) :82.

计算机图像 第8篇

数字图像处理 (Digital Image Processing) 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、分割、复原、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展 (特别是离散数学理论的创立和完善) ;三是广泛的军事、工业、农牧业、林业、环境、和医学等方面的应用需求的增长。一般意义上, 对图像进行处理的主要目的有三个方面:提高图像的视感质量;提取图像中所包含的某些特征或特殊信息;图像数据的变换、编码和压缩, 以便于图像的存储和传输。遥感图像通过使用图像处理技术加工处理并提取有用的信息后, 可用于地质、水利、海洋、农业等资源的调查, 自然灾害预测预报, 环境污染监测, 气象卫星云图处理以及用于军事目的的地面目标识别等。合成孔径雷达图像是遥感图像的一种, 对SAR (Synthetic Aperture Radar, 合成孔径雷达) 图像噪声的处理有着非常重要的研究和现实意义[1]。

2 SAR图像噪声介绍

合成孔径雷达的噪声会影响图像的清晰程度, 一般意义上噪声分为加性噪声和乘性噪声。与一般雷达一样, 加性噪声主要来自接收机内部噪声。乘性噪声主要包括因距离和方位模糊重叠效应产生的噪声、信号数字化处理中产生的量化噪声和相干斑噪声。相干斑噪声又称为斑点噪声, 是分布目标所固有的, 本文重点介绍斑点噪声的产生和相关处理方法。SAR成像系统理论是基于相干原理的, 雷达系统固有的目标回波信号衰落现象引起斑点噪声的出现[2]。也就是说在雷达回波信号中, 相邻像素点的像素值会因为相干性而产生一些随机性变化, 而且这种随机变化是在某一均值范围内的, 这样就在图像中产生了斑点噪声, 并且斑点噪声是不可避免的。对于理想点目标散射电磁波, 回波为球面波, 在球面上的幅度处处相等。对于雷达观测的一个分辨单元内的任意一个散射点, 其回波信号的相位与该点与雷达的距离有关。当雷达发生位移时, 各散射点的相位发生改变, 该点与雷达的距离也相应改变, 从而引起了合成振幅的变化。所以, 在雷达产生位移的过程中连续观测同一目标区域将得到不同的合成振幅, 我们把这种合成振幅的变化称为衰落。正是这种衰落现象引起了SAR图像中的斑点噪声。

3 SAR图像斑点噪声处理方法

SAR图像斑点噪声抑制一般可以通过两个方面来进行:一是在SAR成像过程中进行多视平滑性处理, 二是对成像后的图像采用图像滤波的方法减少噪声产生的影响。早期的SAR图像处理中, 大多数采用多视平均的方法, 这也是最直接的办法, 通过降低处理器的带宽的方法形成多视子图像, 然后对多视子图像进行非相干叠加来抑制斑点噪声。多视处理虽然可以明显的去除斑点噪声, 但是这种技术严重降低了方位向图像的空间分辨率, 需要以分辨率降低N倍的代价来获得的抑制斑点效果。随着SAR图像应用的不断发展, 对SAR图像分辨力的要求不断提高, 这种传统的多视处理技术已远不能满足应用的要求。从80年代后期开始, 采用成像后的滤波技术来降低斑点噪声的干扰成为SAR图像的主要去噪技术[3]。SAR的斑点噪声滤波典型算法主要分为传统滤波算法、基于局域统计的自适应滤波算法、小波域斑点噪声滤波算法。

4 利用Lee滤波去除SAR图像斑点噪声

Lee滤波方法是1980年由Lee提出的, 它采用图像局部统计特性进行SAR图像斑点噪声去除, 其主要理论思想是利用图像的局部统计特性自适应调节滤波器的输出。该方法的理论基础和假设是斑点噪声符合乘性模型, 以及雷达后向散射系数在较小的局部范围内为一恒不变量, 也就是窗口内一像元的均值与方差等于窗口内的局部所有像元均值和方差。

Lee滤波算法核心实现如下

通过处理我们发现, 处理后的图像灰度对比度明显增加, 细节体现更好, 平均亮度要大于处理前的图像。尤其是细节的集中体现对于遥感图像的应用具有非常重要的意义。

5 总结

本文对数字图像处理技术进行了简单介绍, 并着重研究了滤波技术应用于SAR (合成孔径雷达) 图像的方法和意义。最后利用Lee滤波技术对一幅包含噪声干扰的SAR图像进行了处理, 分析处理结果发现基于噪声乘性特征的Lee滤波可以较好的抑制斑点噪声并对更好的体现图像细节。更多计算机数字图像处理技术的引入对遥感图像的实际应用有着重要意义。

摘要：本文介绍当前计算机数字图像处理技术消除图像噪声的基本情况, 并总结分析了三类滤波方法:传统滤波算法、基于局域统计的自适应滤波算法、小波域斑点噪声滤波算法。随后应用增强Lee滤波方法对SAR (合成孔径雷达) 图像进行实际处理, 并对处理结果进行总结。

关键词：Lee滤波,数字图像处理,SAR图像

参考文献

[1]http://baike.baidu.com/view/286846.htm

[2]冯倩, 多传感器卫星海面风场遥感研究[d], 青岛:中国海洋大学, 2004:62-63.

[3]MOOR R K.Radar sensing of the ocean[J].IEEE Journal of Oeeanic Engineering, 1985, OE-10 (2) :84-113.

[4]ELFOUHAIL Y T, THOMPSON D R, VANDEMARKD, et al.A new basic model for elect romagnetic scattering from perfectly conducting random surfaces.Waves in Random Media, 1999, 9:281-295.

[5]Tompson, D.and R.Beal, Mapping high-resolution wind fields using sybthetic aperture radar, Johns Hopkins APL Technical Digest, 21:58-67, 2000.

计算机模糊图像处理 第9篇

1 计算机模糊图像处理

模糊图像处理:虽然真正的光计算机尚未诞生, 但是激光模拟计算机却已付诸实施。通常它由激光器、透镜组、光学范波器、色散光栅、显示器及其它附件组成。激光模拟计算机可以使模糊的图像变得清晰。例如一张从飞机或人造卫星上拍摄的照片, 由于大气流动, 照相仪器的质量和照相技术等原因, 往往变得模糊不清。若用电子计算机处理需要花费几个小时的时间, 而且效果不好。用激光模拟计算机处理只需几秒钟且图像清晰。激光模拟计算机还可以改进图画质量, 使褪了色的画面重新发出鲜艳的光彩, 使沙哑的声音变得优美动听。它还可以识别各种类型的细胞, 包括对癌细胞的诊断。激光模拟计算机的关键元件是光学滤波器。最简单的光学滤波器是滤色片, 它能把随时间变化的某些频率的光滤掉。例如通过黄滤色片拍摄蓝天上的白云, 蓝光基本上都被滤掉, 使照片里的白云更加突出, 然而, 激光模拟计算机所用的光学:滤波器不是滤色片, 而是空间频率滤波器。所谓空间频率是指光信号在空间上的一系列极大、极小值的分布。这种空间频率不是电磁波本身随时间的振荡频率, 而是光信号在空间坐标上分布的“频率”特征。空间滤波器能够把某种造成图像模糊的光信号的空间频率过滤掉。

为了实现按空间滤波, 首先要对各种光信号进行空间频谱分离, 它也称为付里叶变换, 利用一块透镜就能完成这种变换。根据惠更斯菲涅尔衍射原理, 处在透镜像方的焦面上的物体光信号, 经过透镜的变换后, 在透镜像方焦面上就形成像信号的空间频率谱。根据空间滤波器的工作原理中, 例如, 电视图像实际上由电子束扫描而成的, 也即图像上分布着有一定规律的横线条, 为了消除三角形图上的横线条, 在透镜L1的像方放置一个光学滤波器 (实际上是一种布满规则小孔的光阑) , 这个光阑能阻止横线条所产生的空间频谱的光信号通过, 而三角形图像所产生的空间频谱光信号都能够顺利地从光阑的一系列小孔中通过, 经过透镜L2:又还原成电视图像 (付里叶逆变换) 横线条消失, 而三角形图像保留下来, 只是变成了倒像而已。

根据各种不同的光信息处理要求, 可以制作各种不同的复杂光学滤波器, 不但可以用来处理模糊图像, 而且可以用来识别图像。用于识别图像的光学滤波器实际上是一张标准物体全息照片, 通过和实际拍摄的图像比较可以确定相似或相异的程度, 激光模拟计算机的信息处理技术, 在速度和质量上都比电子计算机好, 它在资源勘探、高空侦察、公安司法、尖端科学的发展中起着越来越重要的作用。

2 结语

目前, 计算机图像模糊处理这一项高新技术在办案中尚未得到广泛推广和应用。用计算机处理模糊、变形图像和字迹方面将会发挥巨大的作用。例如对银行监控系统拍摄的模糊图像处理及图像检验, 对模糊字迹用图像灰度增加和伪彩色增强技术进行综合处理提高模糊字迹的清晰度等。在这方面中国刑警学院在科研和办案中取得了重大突破。在国外, x射线和光电子照相在物证检验中已应用较长时间, 解决了很多问题, 如用x射线透视, 对一些来源不明物体不必拆开进行无损检验;用x射线检验弹药、武器、锁头;检验近距离射击痕迹;用x射线揭示被涂抹或掩盖的字迹以及用某些物质密写的内容;用x射线检查邮政信件封口情况;用x射线鉴别真假钻石;纸张的x射线照片可以显示纸张的结构以及纸中的矿物填料情况, 等等。在我国, 刑事照相界尚无人涉足x射线的应用研究。

为了实现计算机图象处理, 需要对模糊图象优化处理方法进行离散化, 提取数值运算的算法, 编制计算机图象处理程序。实验表明, 模糊图象处理的关键在于建立正确的模糊图象数学模型, 选择合适的转移函数, 依据目标函数, 确定稳定的逆转移函数, 并且保证在图象处理过程中算法的收敛性。对于三种典型的模糊图象, 即光学系统散焦、物体运动和大气湍流造成的模糊图象的优化处理, 当模糊图象的成因较为复杂或模型参数不能准确得到时, 都会给处理工作带来极大困难。另外, 对于模糊图象中噪声的处理是基于噪声的统计特性, 存在着主观因素和客观因素, 也直接影响着模糊图象处理的效果。

参考文献

[1]吴魁, 任丹, 吴建华.运动模糊图像的Moore-Penrose逆法恢复[J].江西科学, 2002 (4) [1]吴魁, 任丹, 吴建华.运动模糊图像的Moore-Penrose逆法恢复[J].江西科学, 2002 (4)

计算机图形与图像处理 第10篇

计算机图形(Computer Graphics)这个术语是1962年首次提出的。从此,交互式的图形系统在许多方面得到广泛应用。与这方面相关的计算机系统,图形输入、输出设备,计算机图形软件系统及生成,控制图形的算法得到了很大的发展。其主要应用领域有CAD/CAM,科学、技术及事务管理的交互式绘图,绘制勘择、测量图形,系统模拟及动画片制作,过程控制显示,办公自动化,艺术和商业等等。

1.1 常用的图形输入翰出设备

图形输入设备是将用户的图形数据、各种命令转换成电信号送给计算机,而图形输出设备则是将处理好的结果转换成可见的图形显示出来。

图形输入设备从逻辑功能上讲有六种:1)定位方式,其基本功能是输入一个点的坐标;2)笔划方式,输入一系列点的坐标;3)送值方式,输入一个整数或实数;4)选择方式,在一些元素中进行某种选择;5)拾取方式,用拾取状态来识别一个显示的形体、图组或图素;6)字符方式,输入一串字符。实现这些功能所需的具体的设备有键盘,坐标数字化仪,光笔,图形输入板,操纵手柄或跟踪球等。

常用的图形输出设备一般可分两大类:一类是与图形输入设备相结合,构成具有交互功能的可以快速地生成和删改图形的显示系统;另一类是在纸或其它介质上输出可以长久保存的图形的绘图系统。从成图原理分,一类是以随机扫描方式产生图形;另一类是以逐行扫描方式产生图形。

为显示图形,常见的图形显示器都是基于阴板射线管CRT的原理。当然,一些显示新技术,如等离子板、液晶显示器、激光扫描器也得到了日益增多的注意和应用。绘图系统目前平板式和滚筒式两种绘图仪使用比较普遍。

1.2 计算机图形系统的组成

计算机图形系统应至少具有计算、存储、对话、输入、输出五方面的基本功能。其中计算机功能应包括形体设计、分析的方法程序库和有关描述形体的图形数据库。图形数据库中应有坐标的几何变换、曲线和曲面的形成、图形的交点和接点的计算等等。存储功能要求能在计算机内、外存中存放图形数据及相互关系,而对话、输入及输出三个功能的作用顾名思义很清楚,不再赘述。图形系统的软件大致可分为三层:底层是与设备相关的驱动程序模块;中间层是一系列功能图形生成模块;上层是各种应用程序模块。

计算机图形核心的内容首先则是如何快速、方便生成直线和直线图形,如何生成二次曲线、字符和等值线,如何生成自由曲线和曲面,如何进行图形变换。这些需要通过一系列的算法及坐标系来解决。此外,要使一个图形系统具有实用价值,还需解决几何造形技术、数据结构问题和采取优化的软件形式。计算机图形学是CAD的基础。

2 计算机图像处理

计算机图像处理在狭义上可以看成是数字图像处理。数字图像,就是灰度值的二维数组。图像处理则是对此数组进行加工处理后输出为另外的图像或识别结果,其内容可分成图像质量改善、图像分析、图像重建三大方面。

2.1 常用的输入输出设备

图像输入实质上是把连续图像变换成离散图像,为此要进行空间采样得到像素,再把像素所包含的信息进行量化得到数字量。一般的图像输入系统由同步信号产生系统、扫描系统、光电变换系统、A/D转换系统等组成。典型的有飞点扫描器,析象管,电视摄像机,固体摄像器件,平台型扫描器,扫描鼓,传真等等。

图像输出可分为显示器(又称软拷贝)与硬拷贝。显示装置是人一机之间实时会话所必不可少的接口,CRT起主要作用。这儿的CRT与图形输出设备中所提CRT是一样的。近年,专门的带有帧存储器的图像显示器和矢量显示器也日趋完善。此外,液晶显示器(LCD),等离子体显示器,场致发光显示器,发光二极管显示器等也在不同的场合得以应用。硬拷贝可提供永久性记录图像,它可分成非击打方式和击打方式两种。前者主要有光扫描、墨水喷射和热敏几种形式,后者为压力转印形式,既有单色的,也有彩色的硬拷贝。典型的物理设备有击打式打印机,光、热敏、喷墨、静电印刷机,磁记录印刷机和其它。

2.2 图像处理方法

图像处理最基本的方法之一是二值图像处理,这是因为以二值图像处理为中心构成的系统在图像处理应用中占最大成份。二值图像处理主要包含浓淡图像二值化;如何对二值图像中属于基本概念的连接性和距离加以定义;如何提取特征,探讨以增强为目的各种方法;如何进行结构分析描述以至识别理解等等。为了获得易于提取特征和识别的某种图像标准形式,有必要对原始图像进行预处理。预处理工作包含对比度的增强,除噪声,校正几何畸变。其实质是进行图像变换和改善图像质量。

图像特征提取的目的在于获得二维特征或多维特征。二维特征有边缘和区域,还有纹理特

【184】第32卷第11期2010-11(上)

征。更多的特征还可来自于彩色信息和三维数据。此外,随时间变化的信息也可提供重要特征。为得到边缘特征可采用边缘检测或线检测方法。区域分割和纹理分析则提供区域与纹理特征。多维信息(如多光谱信息),深度信息,运动图像分析可提供更多的目标特征。利用这些特征可对图像加以描述,进行识别和理解。这在计算机视觉、模式识别与人工智能中都是有力的处理手段。

2.3 图像处理系统

一个图像处理系统与一般计算机系统的区别在于它含有图像输入设备、图像处理及存储、图像输出设备。图像处理如果在通用计算机上进行,关键在于开发图像处理软件包,提高速度和存储容量。而为了提高速度,经常使用可进行矩阵与向量计算的阵列处理器。另外也可采用专用的图像处理装置,以便可以实施并行存取、并行处理。在算法上,尤其对一维,乃至多维的卷积,付立叶变换等重要算法实行优化,提高运算效率。

数字图像处理系统软件由系统管理、图像数据管理、输入输出设备控制,基本程序包(预处理、特征提取、分类判别等)、应用程序构成。

3 计算机图形学与图像处理

3.1 计算机图形学与图像处理的共同点与区别

这两门学科虽是在概念上、实用上都各自独立发展起来的不同学科,但又难于分清,有许多相互依赖之处。它们都同样处理图,即“图形和图像”,只不过表现形式不一样。两系统中的输入输出设备有其明显的共性,尤其是基于CRT的高分辨率显示器、数字化仪、光学印刷、绘图仪等在两个系统中都可用作输入输出设备。

计算机图形学与图像处理最大的区别表现在计算机软件的数据结构上。前者的数据表现形式随图形的复杂程度而变化,而后者的数据量很大,与被描述的内容几乎无关。用通俗的话来说,图形是由点、线、面等基本元素构成,因而其图形如果简单,所需数据结构也简单,数据量也就少。而图像处理是对一幅图像用一个二维数组表示,每一个像素都是该数组的一个元素,数据量大。

3.2 计算机图形与图像处理的交叉

因为处理图形和图像的一些共性和相互依赖性,所以跨这两学科的应用领域也在急剧增加。在图形领域中应用图像处理技术方面,目前最受人注意的是作为CAD的输入,即如何把手工交互式输入改用图纸识别技术以及如何直接用图像输入产生图形数据以实现图形输入自动化。此外在光栅图形处理中,正在采用二维数组的图像处理方法,计算机动画等就是一个典型例子。

反之,在图像处理应用图形技术方面,则主要表现在处理物体模型的表现形式方面如何应用图形技术来进行物体图像的重建。

3.2.1 CAD自动输入

CAD/CAM技术希望将手工输入线画一类工作加以自动化,即图纸的自动读取。这在学科上是图形学应用图像处理技术的一个例子。

由读取装置,如CCD传感型扫描器或扫描鼓,将图纸读入,然后进行预处理、图形元素分离、识别处理、线段处理和综合编辑处理。预处理的目的在于将输入的图像数据转换成易于后续处理的形式。它的功能有:1)校正为无变形的图像,主要是几何畸变与灰度畸变的校正;2)变换成易处理的图像,即进行二值化、噪声抑制、断口的校正、细线化和连接成分的检测。接下来对图纸的三种图形元素文字、符号和线进行分离。目前通用的分离方法还没有,而只能针对每个具体对象,采用某种有效的分离方法。比如符号分离时,就可以根据不同情况采用网格方式、样板方式、反转孤立图形方式或部分图解方式。识别处理则完成文字与符号的识别工作,这里可采用的成熟的方法在模式识别领域中是比较多的。线段处理可用矢量化或网格化方法进行。分离成符号、线段、文字后又进行了识别的图形信息、,最终还必须作为图纸信息加以多个目的的综合处理,并将综合处理所发现的矛盾与错误,反馈到相应的处理中再做。现在,还不可能做到没有错误读取或拒读,所以还需进行订正处理,这是编辑处理的第一个功能。编辑处理的第二个功能是把读取结果数据变换成与利用数字化仪的会话输入所形成的数据格式相同形式的数据,即向CAD格式转化。从此以后,CAD系统的一系列功能都可对这转换了的数据作用。

另一种自动输入方式是直接从一物体的二维图像、或者再辅之以深度信息(双目系统、激光测距等)入手。从图像信息中提取物体的边缘信息,曲面信息。在敏感器、物体几何定位系统的帮助下,将图像元素信息转变成带尺寸的线框数据,且以CAD格式出现。这个方法既可读入一不注尺寸的几何图纸(纯二维图),也可读入一个实物,即进行实物测绘。

3.2.2 图像的重建

计算机图像重建时有两种方式,一是图像像素的重新再组合;二是由图像信息中提取主要图形信息,用计算机图形技术重现;再或者是这两者的结合。后二者都是在图像处理中应用图形技术的例子。具体来说,一幅图像,如屏慕上的一幅二维图。它实际_l井七表着客观世界的一个三维物体,但视觉效果往往不好。尽管可采用图像处理中的勾边等技术加以突出,但由于噪声影响,效果也还不理想,这时若把一些有关数据变成图形格式,用图形技术重现该图,则视觉效果就会大大增加。又如一幅纹理特征明显的遥感图,如用图像元素存储将会占很大容量,但在周域处理后,把周域变成图形数据,容量会很小,又不失信息。对于三维物体,重建显示时,可用向量的线框图显示,或者用带阴影的浓淡图像显示。而实际_L在计算机图形学领域中所开发的各种方法也能够利用于这重建。

4 结论

计算机图形与图像,相互独立又相互交叉。一方面,图像处理技术可有效地利用于几何图形的放大、缩小、旋转、移动等线性坐标变换,多张图形的重合,部分图形的切出嵌入,闭合曲线内填色。引用图像技术对CAD的输入自动化影响极大。反之,计算机图形学的技术在图像处理的三维信息显示方面发挥巨大作用。如果我们有效地综合应用这两学科的技术,将对我们的CAD/CAM、图像处理、计算机视觉、人工智能等研究提供极大的帮助。

参考文献

[1]孙家广,许隆文.计算机图形学[M].清华大学出版社,1987.

[2]田村秀行,等著.赫荣威,等编译.计算机图像处理技术[M].北师大出版社,1988.

浅谈计算机图形图像处理技术的应用 第11篇

【关键字】计算机；图形图像；应用

一、计算机图形图像处理概述

计算机图形学是利用计算机设备来完成我们日常生活中所需图形图像的生成、处理和显示的一门重要学科，它主要应用于摄影摄像、地理信息系统、建筑工业设计等多方面领域，其用途之广泛得到了很大程度上的开发和改进，其涉及到的图形处理软件也非常多，这里仅介绍计算机辅助图形设计和地理信息系统Arc Map的原理及其应用。

二、计算机辅助图形设计及其应用

计算机辅助图形设计（Computer Aided Design，简称 CAD）是基于工程图纸的三维形体建模。三维形体建模就是从二维信息中提取三维信息，通过对这些信息进行分类、综合等一系列处理，在三维空间中重新构造出二维信息所对应的三维形体，恢复形体的点、线、面及拓扑关系，从而实现形体的重建。在工业与民用建筑产业中，CAD 是应用领域最广泛和应用最活跃的计算机图形图像处理技术。例如在土建工程项目、车床等的设计以及网络分析、集成电路等领域运用 CAD具有相当大的优势，在遇到设计工作量很大的建筑工程、电路设计时，依靠人工设计的成本及时间都会较大，而利用 CAD 就可以很大程度上减少设计的难度、设计的成本和时间。随着计算机技术的进步，CAD 不仅能完成平面的设计需要更能满足三维的立面设计需要。

三、地理信息系统Arc Map中的具体应用

1.地理信息系统的概念。地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一门集计算机科学、地理学、信息学等多门科学为一体的新兴学科。它是在计算机硬件和软件支持下，运用信息科学和系统工程的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统。GIS可以通过分析、管理、通讯进行复杂图案识别以及空间建模和空间数据挖掘。

2. Arc Map空间数据可视化与制图方法

（1）空间数据可视化。空间数据的可视化表关系到计算机图形窗口的管理、图形窗口的空间坐标变换、符号库管理、色彩管理、窗口句柄、窗口的放大缩小、漫游操作以及绘图设备的连接等。窗口管理、窗口句柄以及窗口的放大、缩小漫游等属于计算机方面的技术，而且不同的软件，实现机制不完全相同。地图制图通常分普通地图制图和专题地图制图。

（2）地图符号。地图符号是地图的语言，是用来表示人文现象或自然的各种图形，它是表达地理现象与发展的基本手段。空间数据的可视化是要把地理空间要素表达出来，产生视觉的效果。地理空间要素，可以根据要素的属性特征采取不同的符号来表达显示。

Arc Map拥有完整的符号系统，其自带各式各样的符号，基本上可以满足任何点、线和面等空间要素的表现。这些符号可以帮助用户便捷地制作地图表达空间数据。

（3）制图元素。制图元素是指在绘制地图过程中显示在地图中的必不可少的要素，包括比例尺、图例、图名、经纬网（方里网）和指北针等。要添加这些要素到地图中，必须先进入版面视图，然后再添加。

3. Arc Map的符号化及色彩应用

（1）地图数据的符号化。在Arc Map中加载了地图数据后，就要开始根据数据的属性、地图的性质和制图因素等方面综合考虑，以确定数据表达方式，即地图数据的符号化。

Arc Map中数据符号化设置可以根据要素的属性特征采取单一符号、分组色彩、分类符号、分级符号、比例符号、组合符号和统计图形等多种表示方法实现数据的符号化，编制符合要求的各种地图。

a.单一符号，用单一符号来表示同一要素类型的数据，不管数据是什么属性的，其表达方式均为统一颜色、大小以及形状的符号。

b.唯一值符号，唯一值图（Unique Value）是对各要素相同字段中每个不同的值赋予唯一的颜色，各颜色之间没有渐变等关系。

c.等级色彩，等级色彩图（Graduated Colors）是用一种或多种渐变的颜色来表示现象的数量特征及变化特征。往往深色表示的数量特征较浅色大。

d.等级符号，等级符号图（Graduated Symbols）用大小渐变、形状相同的符号（如圆）来表示现象的数量特征及变化特征。

e.比例符号，比例符号图（Proportional Symbols）也是用大小按比例变化、形状相同的符号（如圆）来表示现象的数量特征及变化特征。与等级符号图不同的是比例符号图中的符号大小呈比率变化，比等级符号图更精确化。

f. 组合符号，组合符号图（Multiple Attributes）将两种专题图表示方法相组合，显示在一张图中。如将等级色彩图和比例符号图相组合表示各要素两种不同的属性。

g.统计图，统计图（Charts）以饼图、直方图和累积直方图等统计图的方式表示各要素单个或多个数量字段间的多寡。

h.点密度，点密度图（Dot Density）用形状相同、一定大小的点表示现象分布范围、分布密度和数量特征的方法。点的大小以及所代表的数值是由地图的内容决定的。

（2）色彩应用。色彩是所有地图符号和地图要素的基本特性，色彩的基本特征及属性是进行地图色彩设计与应用的基础。

地图作为描述、研究人类生存环境的一种信息载体，其融艺术、科学于一体。随着地图的广泛运用和人们对地图审美能力的不断提高，地图美学也越来越受到重视。地图色彩设计作为地图美学的重要组成部分，起着美化地图的作用。

四、总结

随着现代科技的发展，计算机的普及和应用技术的不断提高，计算机图形图像设计也在一定程度上得到了不断的优化和扩展。现代科技发达的今天，计算机图形图像技术已经在医疗、城建、气象等多个领域，未来计算机图形图像的发展前景广阔，它将以其形象直观、可视化等优势在各个领域都有很好的发展前景。

参考文献：

[1]常学洲.朱之红. 计算机图像处理技术研究[J]，网友世界，2014（1）：4.

[2]丁倩.计算机图形图像处理技术的相互结合[J]，电子测试，2014（11）：117-119.

[3]陈敏雅.金旭东.浅谈计算机图形学与与图形图像处理技术[J]，长春理工大学学报，2011（1）：138-139.

医学图像的计算机处理——边缘检测 第12篇

图像最基本的特征是边缘, 即图像周围灰度变化比较大的像素的集合, 是进行图像分割所依赖的重要特征, 也是形状分析的重要基础。特别是在医学图像中, 由于各种噪声以及人体各器官组织的密度接近等因素影响, 图像的边缘往往不清晰, 而医学图像的边缘清晰与否在医学诊断上是尤为重要的, 边缘信息的有效提取可以确定病灶的大小位置等重要信息。因此对医学图像的边缘提取, 具有很重要的实际意义。

边缘在图像中都表现为强度的非连续性, 故而找出所有这些非连续的过程就可视为是边缘提取, 因此, 边缘提取技术必须既能检测到图像强度的非连续性, 又能确定它们的精确位置。

图像的边缘具有方向和幅度两个特征。通常, 沿边缘走向的像素变化平缓, 而垂直于边缘走向的像素变化剧烈, 由此可把边缘粗略分为两种:一种是阶跃性边缘, 即相邻的两个像素不在同一亮度区域内的边缘;另一种是屋顶状边缘, 它是指从左到右灰度值单调递增然后经过某点后单调递减, 边缘就存在于灰度值从递增到递减的转折点处, 它还可以分为屋顶型和凸缘型两种, 如图1所示。

2 医学图像边缘提取的几种算法

2.1 梯度算子

对于图像函数f (x, y) , 其x方向和y方向的一阶方向导数和二阶方向导数分别为:

在数字图像中, 上述的微分运算都用差分运算来代替, 成为沿各方向的差分:

由此可得到数字图像f (x, y) 的每个像素的梯度模值和幅角:

由于梯度值都和相邻像素之间的灰度差分成比例, 我们可以利用它来增强图像中的边界信息。因为这些边界点的灰度变化比较大, 因而其梯度值也较大, 而那些灰度变化平缓的区域, 梯度值相应较小, 对于灰度值相同的区域, 梯度值将为零。如果选取适当的门限 TH 对图像进行阈值化, 那么, 满足Mf (i, j) TH 的点为物体和背景内部的点, 而满足Mf (i, j) >TH的点, 大多为阶跃状边缘点。

2.2 拉普拉斯算子

二阶微分算子称为拉普拉斯算子, 它是一个与边缘点方向无关的边缘点提取算子, 即对二维函数进行运算的二阶导数标量算子。在数字图像中的形式为:

很明显, 一个像素的拉普拉斯算子是它与上下左右 4 个像素之差的总合。对于孤立点或那些局部灰度值“最大”或“最小”的地方, 拉普拉斯值可得到最大的幅值, 而对于灰度为线性变化的像素处∇2x为 0, 在边缘地带由于像素突变可得到较大的值。它通常可以以数字化方式用下面两个卷积核之一来实现:

拉普拉斯算子不仅对于边缘, 而且对于边角线条的端点处也有较大的提取能力, 但是对于孤立点得到的幅值最大, 这样在有噪声的图像中, 噪声点也被作为边缘点提取出来。因此, 拉普拉斯算子对噪声比较敏感, 在处理结果中会出现零散的边缘像素点, 但对边缘定位还比较准确。

2.3 Sobel 算子

Sobel 算子是一阶微分算子, 它利用像素邻近区域的梯度值来计算 1 个像素的梯度, 然后根据一定的阈值来取舍, 其表达式为:s= (dx2+dy2) 1/2。对于数字图像 f (x, y) , 该式可简化为:G (i, j) =|Δxf (i, j) |+|Δyf (i, j) |。Sobel 算子是加权平均算子, 对于某个像素点, 考察其上、下、左、右邻点灰度的加权差, 与之接近的邻点的权大。Sobel 边缘算子是33算子模板, 由下面两个卷积核形成, 一个核对通常的垂直边缘响应最大而另一个对水平边缘响应最大, 两个卷积的最大值作为该点的输出值。其运算结果就是一幅边缘幅度图像。

由于 Sobel 算子中, 邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的, 所以距离不同的像素具有不同的权值, 对算子结果产生的影响也不同, 一般来说, 距离越大, 产生的影响越小。因此, Sobel 算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好, 但不适用于边缘定位要求很高的应用。

2.4 Prewitt 算子

Prewitt 算子类似于 Sobel 算子, 是平均滤波, 其表达式为:

其两个卷积核如下:

2.5 Roberts 算子

Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子, 其表达式如下:

其中f (x, y) 是输入图像, g (x, y) 是输出值。Roberts 算子是22算子模板, 其卷

积核为:

从卷积核的形式可以看出, Roberts 计算时利用的像素数一共有 4 个, Roberts 算子边缘定位准确, 但是对噪声敏感。对边缘明显且噪声较少的图像效果较好。

2.6 Canny 算子

Canny 算子是一阶算子, 其方法是寻找图像梯度的局部极大值, 梯度是用高斯滤波器的导数计算而得, 实质上就是用 1 个准高斯函数作平滑运算然后以带方向的一阶微分算子定位导数最大值。平滑后的fs (x, y) 的梯度可以使用22一阶有限差分近似式:

在这个22正方形内求有限差分的均值, 便于在图像中的同一点计算x和y的偏导数梯度。幅值和方向角可用直角坐标到极坐标的坐标转化来计算:

其中M (i, j) 反映了图像的边缘强度, θ (i, j) 反映了边缘的方向。就算法本身来讲, 包括边缘的初始点选取、阈值设置和可能的边缘点选取及边缘连接3个部分。Canny 方法使用两个阈值来分别检测强边缘和弱边缘, 而且仅当弱边缘与强边缘相连时, 弱边缘才会包含在输出中。

图2图5为经过边缘提取的图像。通过边缘检测使医学图像手的轮廓非常明了地展现在我们面前, 这对于我们医疗机构进行手术的边界界定有重要的意义。通过边缘提取后再界定医疗手术的切入点, 能增加诊断治疗的精确性。上述这些边缘算子都有其优缺点, 在实际应用中, 我们需要根据图像的特点来选取算子。个别算子之间的性能比较, 如表1所示。

3结束语

在医学的诊断和治疗过程中, 医学图像有着举足轻重的作用, 医生对图像信息的理解及接受程度直接关系到诊断的准确性。为了提高诊断的精确性, 治疗的有效性, 就要求医学图像必须轮廓清晰、界限分明, 组织纹理信息尽可能少的丢失。

本文对医学图像进行了边缘提取, 使医学图像中器官的边界分明、组织纹理清晰, 使得医务人员可以有效地分辨出人体器官内病灶的大小和细节, 对医疗手术的精确度有很大的意义。

摘要：用Laplacian、Prewitt、Sobel等几个算子对医学图像进行边缘检测, 对边缘检测的结果进行对比, 适当选择算子对医学水准的提高有特别的含义。

关键词：边缘检测,梯度,灰度

参考文献

[1]沈庭芝, 方子文.数字图像处理及模式识别[M].北京:北京理工大学出版社, 1998.

[2]张德干.小波变换在数字图像处理中的应用研究[D].沈阳:东北大学, 2000.

[3]田捷, 包尚联, 周明全.医学影像处理与分析[M].北京:电子工业出版社, 2003.

[4]孙兆林.MATLAB6.x图像处理[M].北京:清华大学出版社, 2002.