图像编辑技术（精选十篇）
图像编辑技术 篇1
1.1 立体电视简介特点
随着电视技术和三维立体技术的革新, 立体视觉与立体图主要是利用了人的左右眼在面对不同距离的物体时成像存像差异的原理进行感知立体景象, 例如在水平方向有一系列重复图案, 当两个图像在两眼中出现重合时就可以生成立体影像, 重复图案的距离决定了立体影像的远近, 依据这个原理就可以生成不同。
1.2 立体电视的技术瓶颈
立体视觉与立体图主要是利用了人的左右眼在面对不同距离的物体时成像存像差异的原理进行感知立体景象, 例如在水平方向有一系列重复图案, 当两个图像在两眼中出现重合时就可以生成立体影像, 重复图案的距离决定了立体影像的远近, 依据这个原理就可以生成不同距离的重复图案。
2 立体视频图像技术与对象分割技术
2.1 立体视频图像技术
立体图像技术理论起源于美国60年代中期, 结果多人的研究与发展, 实现了二维技术向三维技术的发展, 特别在马尔提出的视觉计算理论提出, 从数学计算角度完成了立体成像理论, 为候选立体视频的发展奠定了基础, 马尔将视觉信息处理过程分为了初级视觉、中级视觉、高级视觉三类, 初级视觉主要完成了对原始图像点、边缘、纹理、边界等基本几何基元与特征信息处理;中级视觉则完成以观察者为中心描述物体表面朝向、深度、轮廓线等2.5D表达;高级视觉则利用世界坐标和以3D形式存在的坐标与特征完成物体形态表象描述。
2.2 对象分割技术
图像分割是进行计算机处理视觉领域低层次视觉数据时采用的主要方法, 通过对图像中特定目标区域的辨识、分析、提取实现对目标区域的有效利用。静态图像分割算法主要是利用图像颜色、灰度、纹理等空间信息进行图像分割, 而视频则由于包含了许多运动信息, 对视频图像进行分割时利用单通道视频分割算法对视频图像空间信息和相邻帧间的视觉信息进行分割。立体视频对象分割技术在静态图像分割算法和单通道视频分割算法基础上而发展起来, 利用空域分割和运动检测方法提取左通道运动物体与视差估计, 然后利用左通道估计方法提取右通道对象, 通过左右通道对象图像获取场景的深度信息。由于对深度图像进行分割可以获取更为精确的目标对象, 利用对象分割方法对立体图像进行深度信息提取已经成为目前主要研究的方法。
2.3 视频图像分割技术
立体视频图像的分割包括了图像的分割, 目前主要通过基于帧内和帧间分割算法完成空间信息域、变换域信息等区域分割和对运动对象重要特征的分割, 其分割方法包括空域分割法和时域分割法, 空域分割法还包括边界法、区域法, 主要用于帧内分割, 时域法包括变化检测法、光流法, 主要用于帧间分割。其对象分割算法质量主要从分割质量、计算复杂度、算法通用性、人工交互程度四个方面进行评估与衡量。
2.4 立体图像的分割技术
图像合成技术教案 篇2
——图像合成技术
授课教师：李天生
授课时间：2012年4月16日上午第三节课
授课地点：机房2
授课班级：101班
一、学情分析：
经过半年多的学习，学生对windows基本操作已比较熟悉，也已经有使用办公软件和flash软件的经验。对于图像处理软件photoshop，也有几次的使用经历。
二、教学目标：
1、知识与技能：掌握photoshop软件常见工具（移动工具、磁性套索工具等）的使用方法。
2、过程与方法：体会创作过程，初步了解图片合成技术的方法。
3、情感态度与价值观：培养学生交流与合作的能力，提高学生应用现代信息技术实现
创作的能力。
三、教学重难点：
重点：初步掌握图片合成的相关技术
难度：自学相关图片合成技术、利用图片合成技术实现创新。
四、教学方法：
任务驱动法：布置任务展开教学。
小组协作法：分成A-F六小组，每组选派一名组长，组内成员相互协作完成任务。
分层教学法：布置四个任务，任学生选择，学有余力的学生可以同时选择多个任务，使得每个学生都有进步。讲授法：
五、教学环境：多媒体机房
六、课时安排：1课时
七、教学过程：
（一）新课引入：
Flash影片引入：
（二）新课讲授
1、图片合成技术的概念：
把不同图片中的部分或者全部合成到一起形成一张新的图片的技术。
2、图片合成步骤：
3、实例视频讲解：四个实例都已经录制成视频文件，让学生选择学习其中的一个实例。其他实例的帮助文件会发送到学生机上，让学生自学。（注明：几个实例有很多相似的地方，这样也降低了学生自学的难度。）
（三）任务布置：
（四）点评与小结：
（五）课后作业：
图像复原技术研究 篇3
关键词：图像复原；分辨率；B型超声
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 08-0000-01
Image Restoration Technology Study
Duyu Junlong1,Sun Lin2
(1.Information Technology Institute,Hangzhou310015,China;2.Zhejiang Shuren University,Hangzhou310015,China)
Abstract:In image restoration based on a simple description of the image degradation,restoration process,the mathematical model of a certain paper,and on this basis,the noise of image processing and several methods to remove key Study.
Keywords:Image restoration;Resolution;B-mode ultrasound
一、图像复原技术概述
图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出来的，而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影响，诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等，导致图像的质量不能够达到理想要求。
图像的复原和图像的增强存在类似的地方，它也是为了提高图像的整体质量。但是与图像复原技术相比，图像增强技术重在对比度的拉伸，其主要的目的在于根据观看者得喜好来对图像进行处理，提供给观看者乐于接受的图像，而图像复原技术则是通过去模糊函数去除图像中的模糊部分，还原图像的本真。其主要采用的方式是同采用退化图像的某种所谓的先验知识来对已退化图像进行修复或者是重建，就复原过程来看可以将之视为图像退化的一个逆向过程。图像的复原，首先要对图像退化的整个过程加以适当的估计，在此基础上建立近似的退化数学模型，之后还需要对模型进行适当的修正，以对退化过程出现的失真进行补偿，以保证复原之后所得到的图像趋近于原始图像，实现图像的最优化。但是在图像退化模糊的过程中，噪声与干扰同时存在，这给图像的复原带来了诸多的不确定性。
二、图像的退化、复原过程中的数学模型
从上面对图像复原技术的概述我们可以看到，图像复原技术的基础应该是图像退化的数学模型，不同成像系统具有的图像退化模型是不相同的。图像退化、复原的一般过程模型如下图1所示。
图1图像退化、复原的一般过程模型
图像的退化主要是由系统的相关特性以及噪声两方面的因素所导致的，我们可以通过设计一个合适的复原滤波器（即实现逆滤波过程）来实现图像的复原。图1中f（x，y）表示的是一幅静止、二维的图像，它在外部噪声n（x，y）的干扰作用之下，在经过系统h（x，y）之后，退化成为g（x，y），复原后的图像为（x，y）。
针对于退化图像的复原，我们通常可以采用这样两种方式来进行：其一，当对于原始图像缺乏必需的先验知识时，我们可以采用就退化过程建立一个模型，首先对其进行一个大概的描述，然后在复原的过程根据具体的情况进行逐步合理的修正，逐步消除误差影响。这种方法建立在对图像的退化过程进行合理的估计的基础之上，从这个角度来看它是一种估计的方法；其二，当我们对原始图像具有足够的先验知识时，我们这时候则直接针对原始图像建立一个精确的数学模型，然后再对退化图像进行复原处理，这种效果更好。
三、图像噪声处理的几个关键环节与步骤
（一）图像噪声的分类。我们通常将影响图像质量的噪声分为这样四种基本的类型：其一，那些记录于感光胶片中的图像容易受到感光颗粒噪声波动的影响；其二，当图像从光学形式向电子形式进行转换的过程中，它是以一个统计的形式进行的，这主要是由于每个像素所接收到的光子的数目是随机的，而且是有限的，这样就导致了光电子噪声的产生；其三，电子放大器在对信号进行处理的过程中还会引入热噪声；其四，在获取图像的过程中，容易从电力或者是机电干扰中获取周期性的噪声。（二）根据图像的特征建立起相应的概率密度函数。在对数字图像进行处理的过程中，一般需要以概率密度函数作为根本的依据来对噪声的统计特性进行表述，建立起对应的数据模型。常见的几种典型噪声主要包括：高斯噪声；锐利噪声；伽马噪声；指数分布噪声；均匀分布噪声以及脉冲噪声六种。由于篇幅所限，这里不再对各种噪声的概率密度函数进行介绍。（三）对噪声的相关参数进行估计。在对噪声进行处理的过程中需要获得各种噪声的相关参数，这是掌握图像先验指数的一部分。例如，在用维纳滤波（即最小均方）的方法对图像进行复原处理，采用卡尔曼滤波对图像进行平滑处理、边缘检测以及图像的分割等操作等，都需要对噪声的方差进行估计。在通常的情况下，由于所拥有的主要资料就是已经退化了的图像，这是只能对噪声方差进行盲估计。噪声方差的估计主要包括这样两种：其一，首先对噪声的图像进行预滤波处理，然后再对经过滤波处理后的数据进行方差估计处理；其二，在估计前将噪声分成多个区域，主要针对其中的“平坦区”对噪声方差进行估计。通常所采用的估计方法有：平均法、中值法、分块法，散点法，金字塔法以及预滤波法等几种。（四）去除噪声。去除噪声的一个基本理论就是根据噪声的高频特性来提出低通滤波的方法，常用的去除方法有均值滤波法以及中值滤波法等。这两种方法虽然能去除噪声，但是也去除了图像的相关细节，导致图像的边界模糊。因此，现在一种基于模型的去噪算法被提出，该算法主要是基于图像本身的马尔可夫模型及不同噪声而提出来的。
四、结语
在进行退化图像的复原操作过程中，首先应分析成像系统的特点及退化图像的基本特性，然后采用有针对性的图像复原方法来对图像进行复原，这样才能得到相对较好的复原效果。
参考文献：
[1]陈德军.图像复原技术及应用研究[D].重庆大学,2005,5:1
[2]薛良峰.图像复原的逆滤波器技术探讨[J].兵工自动化,2002,5
图像编辑技术 篇4
1 线性编辑
线性编辑是通过磁带进行编辑的, 对素材进行顺序编辑时一般使用的是组合编辑的方式, 这样形成的画面就是全新的以及连续的, 接着同样长度的替换某一段, 这时使用的是插入编辑的方式。但是却无法对其中的某一段进行缩短、加长或者删除, 只有抹去那一段后面的所有画面然后再进行重录, 它是传统编辑方式中的一种。
1.1 线性编辑的特点
1.1.1 线性编辑系统具有较高的故障率、较高的投资和较多的连线
线性编辑系统的构成部分有很多, 具体有特技台、字幕机、遥控操作台、编辑录像机和编辑放像机等设备, 非线性设备在具有同功能的条件下与之进行比较, 不难看出, 线性编辑系统是需要较多的投资的, 同时还需要用较多的控制线、音频线和视频线等来进行连接, 故障的发生率比较高, 这样就增加了维修量。
1.1.2 需要按时间顺序搜索和录制素材, 制作节目时比较繁琐
搜索和录制素材由于都是基于时间顺序进行的, 因而在录制过程中我们就要反复地在前卷和后卷搜索素材, 这样不仅浪费时间, 还会在一定程度上磨损磁带和磁头。我们只可以按顺序来开展编辑工作, 先对前一段进行编辑, 接着对下一段进行编辑。故而, 若想要在已编好的节目中对素材实施删除、修改和插入, 则就会被长度和预留时间所严格地限制, 这样编辑节目时无形中就出现了更多的麻烦。如果没有花费大量时间在制作上, 就很难创作出精美而且艺术感强的电视节目。
1.1.3 操作简单、技术成熟
线性编辑在操作录像带的素材时, 是直接对编录机和编放机进行利用的, 这样就十分的简单、简洁和直观。然后分别对声音和图像进行编辑, 所使用的是插入编辑和组合编辑的方式。再配上特技台和字幕机等, 从而对制作需要进行满足。
2 非线性编辑
对于非线性编辑而言, 它是从计算机硬盘中直接对素材进行存取的, 所利用的是帧或者文件的方式, 可以确保准确性和迅速性。它把计算机作为平台, 是一种专用设备, 能够同时运转多种传统的制作设备。同时还可以不根据顺序的先后和制作的长短进行编辑, 可以随意的对素材的顺序进行改变, 随意地对某一段进行加长或缩短。
2.1 非线性编辑的特点
2.1.1 工作可靠性高、拓展功能方便
在实际运用集所有功能于一身的非线性编辑系统时, 可以在很大程度上减少传统编辑系统的连线, 大大降低故障率, 提高工作的可靠性。现如今, 计算机技术在快速地发展, 网路连接已经在电视台内部得到了广泛的应用, 网上编辑、审片以及在网上对节目进行传送等技术也已经日益成熟。
2.1.2 制作功能强大
当下, 对于一套非线性编辑设备而言, 其是具有多种功能的, 具体有动画、字幕、特技、编辑和录制等, 同时进行编辑时还可以不基于时间顺序, 出点、入点、设置、定位、查找和预览素材时也是非常方便的, 特技功能是比较丰富的。可以充分的把编辑人员的想象力以及创造力发挥出来。编辑节目时具有较高的精度, 可以做到前后正负0帧。无论哪一台计算机中的何种格式的文件, 例如AVI、MPG、TAG等, 都可以通过非线性编辑系统调出并使用, 有利于节目内容的相互交流与交换。
2.1.3 图像信号具有较高的质量
对于传统的编辑方式而言, 有一个问题是最棘手的, 那就是母带的磨损, 在对素材进行编辑时, 需要反复地进行搜索, 这样磁鼓和录像带之间就会发生较大的磨损, 同时视频信号在制作过程中经过字幕机和特技台等设备后, 其的信号质量就会在一定程度上发生衰减, 从而图像的质量也不会高。但是, 对于非线性编辑而言, 其是利用数字信号的形式把素材存入计算机内的, 信号基本上没有受到影响, 也就不会出现所谓的衰弱现象。
3 选择合适的编辑方式的做法
1) 在现场直播时, 通常采用的是线性编辑。对于现场直播的录制设备来说, 其需要实时的反应速度, 一旦工作开始, 就无法停止, 而且还要一次就成功。在这样的情况下, 适合采用线性编辑的方式。但是在一些特殊的现场直播中, 例如体育比赛的直播, 它需要对一些精彩的镜头进行重复, 因而就需要在利用线性设备的同时辅助使用非线性设备, 才可以更好地进行直播。
2) 在制作新闻片时, 一般每个镜头的长度是需要低于5s的, 而且新闻片中较少的使用特效, 大多数为直接对镜头进行组接, 故而, 采取线性编辑是比较合适的。对于线性编辑而言, 其通常是进行分量连接, 这样可以对传输信号过程中的损失有所减少。先利用线性编辑完成每条新闻的编辑, 接着放入非线性编辑系统内, 加入字幕和适当的特效后, 对整段片子进行串接。这样编辑的信号质量高、速度快, 效果也很好。
3) 在制作专题片、广告片和电视片头时, 采取非线性编辑是比较合适的。广告片和电视片头中需要大量的对画面的慢及快动作、字幕的特殊处理、多层画面的运动及叠加等效果进行使用, 专题片中则除了特效外还需要大量超过5s的镜头, 采取非线性编辑系统可以很容易的对这些要求进行实现。
4结论
线性编辑和非线性编辑这两种方式是目前电视节目后期制作广泛采用的, 我们应该充分认识到它们各自的优势和劣势, 合理的结合使用这两种编辑方式, 让它们成为展示创作灵感、实现创意构思的有效手段。
参考文献
[1]杨铭民.非线性编辑技术的发展及与应用[J].中国有线电视, 2006:153-154.
[2]吴强, 田莺.基于非线性编辑技术的电视教材制作[J].鞍山师范学院学报, 2005 (4) :10-11.
高中信息技术教案 编辑文档 篇5
课 时： 第 7 课时
课型： 新授
课时：1
【教学目标】 知识目标
1、了解WORD的基本功能
2、掌握WORD中的文字编辑功能 能力目标
培养学生简单操作的能力 德育目标
培养学生团结协作的能力
【教材分析】
本节课的主要内容是进一步熟悉WORD的界面，利用一些常用的命令或按钮进行一些简单的文档编辑，如：插入或改写文字，以及对文字的字体，颜色，字号，进行简单的编辑。
教学重点、难点 ：熟练掌握WORD中的编辑按钮和命令。
【教法设计】
本节课是在微机室授课，教学方式：任务驱动
小组分工协作
自主控究
【学法指导】
学生都是高一年级的新生，来自不同的学校，由于受各学校对信息技术课的重视程度不同，各学生家庭情况也不同等客观条件的影响，造成学生的信息素养水平参差不齐。但是这个年龄段的学生有着共同的特点：好奇心强、思维敏捷、有一定的独立思维能力，接受新事物能力较强。所以教师在课堂上要善于抓住学生的这些特点，对症下药，以取得较好的效果
【教学程序】 引入：
WORD是文字编辑软件，这一节课我们来学习一下怎样对文字进行一些简单的编辑。如：对文字的字形，字体，字号进行一些编辑，文字的修改，插入。
新授：
1、插入或改写文字：插入（insert）键的使用；
2、修改可能出现的错误；
3、学生自己动手，修改上节课输入的文段，在题目中“通知”二字前插入“的”，将首段“11月10日”改成“10月9日”；
二、1、选中标题，设置标题格式为：华文新魏，一号，加粗，双下划线，缩放150%，红色；
2、选中正文，设置标题格式为：仿宋，四号，绿色；
3、学生动手完成设置内容；
4、做好的同学举手示意，哪个最快完成；
课堂练习：练习WORD的文字编辑操作
作业：自主完成一段文字并进行文字编辑。
【教学特色】
Web图像检索技术综述 篇6
【关键词】基于文本图像检索 基于内容的图像检索 基于语义检索 个性化Web图像检索
一、引言
目前，Web图像检索技术和模型层出不穷，可大致分为基于文本的检索、基于内容的检索、语义图像检索和个性化的Web图像检索四种。下面分别对其进行介绍。
二、基于文本的图像检索
20世纪70年代，基于文本的图像检索技术（TBIR）得以发展。目前，该技术发展较为成熟，但需要较多人工参与，耗费大量的人力和时间，而且不同的人对同一张图像的理解也不相同，这就导致对Web图像标注没有统一标准，因而检索的结果不能很好地符合用户的需求[1]。同时在互联网环境中，Web图像数据不断动态更新，采用人工方式对图像进行广泛标注也无法实现。
三、基于内容的图像检索
上世纪90年代，基于内容的图像检索（CBIR）技术产生。它主要采用图像的视觉特征来表示图像的内容，然后通过特征匹配算法进行图像检索。
（一）图像特征提取
图像的特征主要包括底层特征和语义特征。目前的CBIR系统主要使用图像底层特征来检索图像。底层特征主要包括图像的颜色、纹理、形状等定量特征。目前，颜色特征主要有颜色直方图、颜色矩和颜色相关图等。纹理特征有Gabor变换、塔式小波变换、灰度共生矩阵等。而形状特征表示主要有基于边界表示法和基于区域表示法。此外，近些年许多学者也研究了基于文本和视觉两种信息在内的Web图像检索，如文献[2]中提出一种融合文本关键词和图像视觉内容的Web图像检索方法，在一定程度上提高了Web图像检索质量。
（二）图像相似性匹配
图像检索的匹配策略大致分为完全匹配和相似性匹配。完全匹配是指兩张图像的特征完全相同时图像匹配成功；而相似性匹配是指两张图像特征间的距离在某一阈值内匹配成功。在基于内容的图像检索中，图像底层视觉特征对比的相似性检索匹配占据着主导地位。
四、基于语义的图像检索
底层的视觉特征不能代表图像丰富的内涵，使得基于内容的图像检索效果并不理想。因此，出现了基于图像语义的检索技术，主要包括语义层次模型、语义的提取方法和语义表示方法三方面内容。
（一）语义层次模型
图像语义是有粒度的，即具有层次性，所以可采用多层结构对图像语义进行分析。
一般，根据图像内容可将图像分为特征语义、对象和空间关系语义、高层语义3个层次。特征语义利用图像的视觉特征及其组合进行检索。对象与空间关系语义，是分析图像中对象的视觉特征、空间关系、位置等信息，得到图像的语义描述。高层语义涉及到图像的场景语义、行为语义和情感语义，该层语义是根据人的知识理解而来，主观性较强，提取工作较复杂。
（二）语义提取方法
图像语义的提取是由底层特征向高层语义映射的过程，但现今的技术水平，直接根据底层的视觉特征推理出图像高层语义很困难，目前主要方法有基于知识语义提取、基于人工交互语义提取和外部信息的语义提取。
（三）语义表示方法
语义表示方法主要有文本表示法和基于人工智能知识表示法。文本表示法是用文本对图像或图像区域进行解释。基于人工智能的知识表示方法，如语义网络、数理逻辑等，该方法能够表达较为复杂的关系，具备较强的模糊匹配能力，但目前通用性的知识表示模型尚不存在。
五、个性化Web图像检索
随着多媒体技术的飞速发展，图像的数量急剧增加，为了得到更准确的符合个人需求的检索结果，个性化Web图像检索成为研究热点。个性化的实质是针对不同用户采用不同策略来提供不同的服务内容。个性化图像检索则是根据用户对检索结果的反馈主动学习和记录用户的兴趣信息，推测出用户的兴趣需求。用户兴趣模型（User Preference Profile）是个性化图像检索的核心，它用于存储和管理用户兴趣信息，通过收集用户的反馈信息，建立初始用户兴趣模型，经过长期地学习，不断更新用户兴趣模型，最终可以得到用户的兴趣倾向，针对不同用户提供个性化服务。
由于获取用户兴趣面临低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”问题，一些学者作了研究，如HE等人[3]提出了一种应用于个性化图像检索的用户兴趣模型的构建方法，以弥补语义鸿沟。QIU等 [4]提出基于用户多媒体数据管理模型的个性化图像检索，建立用户多媒体数据管理模型为用户提供个性化图像检索。文献[5]为了在个性化搜索过程中能够准确地挖掘到用户的潜在兴趣并进行相应的聚类分析，提出采用潜语义空间的Zipf分布的特性，并结合PLSA（概率潜在语义分析）来获取全文的语义。
六、总结和展望
图像检索从基于文本的检索发展到语义检索，经历了简单到复杂、低级到高级的过程。基于图像语义检索，充分利用了图像的语义信息，提高了图像检索的速度和质量，应用前景广泛，但仍存在如何改进语义提取方法以及语义描述方式等难题。目前，个性化Web图像检索成为主要研究热点，但如何更好地解决语义鸿沟，建立和改善用户兴趣模型成为一个值得深入研究的问题。
参考文献：
[1]鲁珂，赵继东，曾家智.一种适合Web图像检索的图像降维算法研究.计算机科学.2006，33（5）：255～260
[2]黄鹏，陈纯，王灿，卜佳俊，陈伟，仇光.使用加权图像标注改进Web图像检索.浙江大学学报（工学版）.2009，43（12）：2129～2135
[3]贺琳，张菁，沈兰荪.个性化图像检索中用户兴趣模型的构建方法.计算机工程与应用.2009，45（31）：168～171
[4]邱兆文，张田文.基于用户多媒体数据管理模型的个性化图像检索.电子学报.2008，36（9）：1749～1749
图像编辑技术 篇7
关键词：数字图像,空域处理,图像差异
在图像标准相同的前提下, 人的肉眼很难识别或根本无法识别图像之间的差异。基于数字图像处理的基本原理及MATLAB编程技术, 探讨如何应用数字图像空域处理技术检测图像之间的差异。空域是指图像平面本身, 空域处理方法是直接对图像的像素进行的处理。主要介绍灰度直方图观察、阈值分割、边缘检测和差异像素提取还原等四种方法, 用其中任何一种方法, 都可实现图像之间差异的检测。
1 数字图像空域差异检测方法原理
1.1 灰度直方图观察检测差异法
在数字图像处理中, 灰度直方图是图像灰度级的函数, 描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其横坐标是灰度级, 纵坐标是该灰度出现的频率 (像素的个数) 。对一幅图像, 图像的灰度统计直方图是一个1-D的离散函数:
h (k) =nk, k=0, 1, 2, …, L-1 (1)
其中, nk是f (x, y) 中具有灰度值k的像素的个数一些通过肉眼难以识别其差异的图像, 对其进行灰度直方图处理, 然后观察各对应灰度直方图形, 不同的直方图就表明它们所对应的原图像一定是不同的。
1.2 边缘检测差异法
数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状的提取等图像分析领域中十分重要的基础。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。边缘是灰度值不连续的结果, 这种不连续的结果可利用求导数的方法方便地检测到。边缘检测的基本思想首先是利用边缘增强算子, 突出图像中的局部边缘, 然后定义像素的边缘强度, 通过设置阈值的方法提取边缘点集。在空域对边缘的检测采用局部算子进行, 本文采用Canny算子, 它是一种有效的二阶导数算子, 不容易受噪声的干扰, 能够在噪声与边缘检测之间取得较好的平衡。Canny提出了判定边缘检测算子的三个准则:信噪比准则、定位精度准则和单边缘响应准则。对于图像差异检测来说, 定位精度准则检测出的差异在其真正的位置上, 比较适用。其边缘定位精度L定义为:
undefined
式中, G (x) 代表边缘函数;h (x) 代表带宽为W的滤波器的脉冲响应;σ代表高斯噪声的均方差。G′ (x) 和h′ (x) 分别代表G (x) 和h (x) 的导数。L越大表明定位精度越高。
1.3 阈值分割检测差异法
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术, 其基本原理是:通过设定不同的特征阈值, 把图像象素点分为若干类。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f (x, y) , 对灰度图像进行阈值分割以后就可以将图像中不同区域分开。首先对一幅灰度取值在gmin和gmax之间的图像确定一个灰度阈值T (gmin
undefined
若图像中有多个灰度值不同的区域, 那么可以选择一系列的阈值, 称为多阈值分割。选取相同的阈值去对两幅图像进行分割, 结果可以表明这两幅图是否存在差异。
1.4 差异像素提取及差异还原法
设有原始图像f (x, y) 和待检测图像h (x, y) 。若f (x, y) 与h (x, y) 相等, 则它们的每个像素值均相等, 即g (x, y) =f (x, y) -h (x, y) =0, 此时所提取的差异像素个数为0, 鉴定结果为“无差异”。若f (x, y) 与h (x, y) 不相等, 则在h (x, y) 中总会存在与f (x, y) 位置相对应的像素点的像素值不同。我们利用这种像素上的差异, 将h (x, y) 中与f (x, y) 相等像素值的像素点置为黑色, 只保留不同像素值的像素点, 并将其显示出来, 这就还原出了差异。
2 图像差异检测结果验证图例
对任意一对图像标准相同的实例图像进行处理, 验证以上方法的有效性。在下列实例中, 待鉴图红色框内区域为造假之处, 即预设与原图有差异的区域。图1:原图 (图1左) 与待鉴定图像 (图1右) ;图2:原图灰度图 (图2左) 与待鉴图灰度图 (图2右) ;图3:灰度直方图观察检测差异法结果验证, 原图直方图 (图3左) 与待鉴图直方图 (图3右) ;图4:边缘检测法检测差异结果验证, 两图经边缘检测后的差异显示;图5:阈值分割法检测差异结果验证, 两图经阈值分割后的差异显示;图6:差异像素提取及差异还原法结果验证, 两图差异部分的提取与将差异还原至待鉴图中只显示有差异的区域。
3 结语
运用了灰度直方图观察、阈值分割、边缘检测和差异像素提取还原等数字图像空域方法, 在图像标准相同的前提下通过上述4种方法之一均检测出了图像之间的差异。结果证明, 以上方法均有效, 可实际应用于赝品画面的识别、静态场景匹配等方面。由于受图像标准相同的限制, 在检测差异之前, 要对待检测图像进行标准化处理。
参考文献
[1]罗军辉.matlab7.0在图像处理中的应用[M].北京:机械工业出版社, 2005.
[2]王家文.matlab7.0图形图像处理[M].北京:国防工业出版社, 2006.
[3]阮秋琦.数字图像处理基础[M].北京:中国铁道出版社, 2003.
[4]高成.matlab图像处理与应用[M].北京:国防工业出版社, 2007.
[5]张德丰.MATLAB数字图像处理[M].北京:机械工业出版社, 2009.
[6]冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社, 2007.
图像编辑技术 篇8
1、图像类推技术
(1) 什么是图像类推技术[1]
人们通常利用类推法来对相关事物的发生和结果进行一定程度的推理, 从而对之前发生过的问题进行有效地预测, 和寻找解决相关类似问题的办法, 因此Hertzmann等人在人类类推方法的应用的启发下, 提出了解决艺术滤镜问题的图像类推法, 就是让计算机在图像处理时, 参照人类大脑的类推思维, 根据已有图像数据对其他数据修复和补充完整。为了更好地解决计算机在类推方面的问题, 人们提出了相似性度量的概念, 用以衡量两幅图像之间点和面的相似程度来实现计算机对数据的推理过程。
(2) 图像类推技术的原理
图像类推技术是基于多分辨纹理合成技术所提出的主要用以处理风格化问题的图像数据分析技术, 主要是通过对样本和待处理图像的相似度建立数学模型进行相关性分析, 从而设定参数, 让计算机仿照人类大脑的类推技术, 实现对目标图像的修复和风格化处理。
(3) 图像类推技术的算法介绍
假设有A、a、C三幅图像, 其中, A为原图像、a为风格化处理后的图像、B为待处理的图像。假设函数f (A, a, B)
第一步, 对分别建立高斯金字塔结构图, 如下图:
第二步, 利用计算机系统分别计算出A, a, B图像的特征值, 得出三幅图像的相似度特值。
第三步, 初始化结构
重复化这三部步骤, 得出最佳匹配模型和最佳匹配数据, 该方法用到的特征值主要是三幅图像素中的亮度和匹配程度, 在图像类推算法过程中, 确定采样点p的位置从而回馈到合成点位置q, 继而实现对p、q两点间的相似度计算, 从而完善对原图像的风格化处理。
(4) 基于分形维数向量的图像类推算法
A, 分形维工具使用的条件:a, 样本结构和待处理图像具有局部的相似性;b, 样本的亮度范围必须对待处理图像的亮度范围实现基本覆盖。因此, 在使用分形维数向量时要确保特征工具实现图像的统计特征和结构信息的整体反映。
B, 分形维数向量的计算方法
基于对分形维数的研究和总结, 我们得出了在分形维数向量的基础样本与待处理图像的差异程度的计算公式为:
其中, 1, 2, 3分别表示三原色红绿蓝, dλε表示在第i层的方差, di表示第i层第λ颜色的方差。假设A为一副256*256的图像, 步长为64, 得出图A的计算公式应用实例:
2、图片推类技术在图片清晰度方面的应用
由以上分析可知, 运用图片推类技术可以提高图片的像素, 从而改善图片的清晰度。而图片推类技术在图片清晰度方面的应用主要运用在超分辨率恢复技术层面。
(1) 什么是超分辨率技术
超分辨率技术就是通过计算机的处理, 提高原有图像的分辨率, 通过对一系列低分辨率的图片分析和应用得到一副高分辨率的图片的过程。其本质就是时间分辨率与空间分辨率的转换。
(2) 图片尺度推类技术在超分辨率方面的应用
经过研究, 我们可以采用图片推类技术对图片的尺度范围进行相关推类, 从而在标本图片的局部尺度不变性的基础上对尺度的相似性进行分析, 从而提高图像的分辨率, 达到图像超分辨的目的。具体步骤和方法如下:
第一步:确定图片的训练集合
首先, 确定标本图像中的不变因子, 利用公式获得高斯方程, 其次建立目标图片与原图片的关系, 从而将超分辨问题转化成为一个简单的图片推类技术问题, 最后确定目标图片的风格图像。
第二步:尺度推类[2]
(1) 确定坐标对应关系:图片推类技术要求训练集合数据有良好的横向和纵向匹配度, 因此要对目标图像和标本图像建立好点对点的对用关系, 从而建立合适的位置函数。
(2) 对领域范围进行相对程度的匹配:图片推类技术需要考虑的领域范围包括横向和纵向领域, 不同的图片在这两个领域里的尺度和颜色层次都不一样, 像素在不同的分辨层次所代表的信息量是完全不同的, 因而在不同范围内的匹配是很有必要的。
(3) 对匹配范围的搜索:因为图片类推技术在每一个分辨层次上的工作都是全局性的, 而对于图片的不变参数又是相对于整个全局范围的。故此, 搜索匹配范围, 就能缩小两个图像像素的匹配范围而提高效率。
(4) 对回馈单位的分析:用图片推类法在全局范围内搜索完成后, 最终的位置所对应的图片风格被复制到了合成的位置。然而图片不可能用一个像素来完整表达, 因此要根据搜索反馈过来的数据形成相对应的像素块。
目前, 图片类推技术提高图片数据的分辨率在医疗领域得到了广泛的应用, 图像处理在医学研究和临床应用方面都具有重要的意义, 在医疗方面, 为提高医疗水平和对疾病的控制和治疗力度, 病灶周边环境分析显得尤为重要, 因此获得病灶周边的环境, 可以更加直观地把握患者的病情选择治疗方法。因此将图片推类技术使用在医疗电子设备上, 可以提高映像的分辨率从而改善图片的清晰度, 提高医疗设备对疾病诊疗的清晰度和效果。另一方面来看, 这种处理技术不仅能够提高治疗的准确度从而提高效率, 也能够在医疗设备的改进方面节省大量的成本。
3、结束语
随着科技领域的不断扩大和人们生活水平的不断提高, 人们对图片清晰度的要求不断提高, 而对原始图片的处理则是实现提高清晰度的重要途径。图像推类技术是根据人脑的推类方式对原有图片根据一定的推类条件制定出相应的推类函数, 计算出最终的推类范围, 从而提高图片的像素, 最终实现图片清晰度的提高和改善。这种方法能够在保障图片清晰度的同时节省人力物力, 减少在图片处理过程的投入, 全程通过计算机系统经过高密度的运算获得, 具有很好的效果。
摘要：随着经济的发展和人们生活水平的提高, 以及图像科技领域的不断扩大, 人们对图像清晰度的要求也越来越高。如今提高图像分辨率的方式都依赖于对外部数据提取的集中数据对原数据结构进行相对改善而达到提高图像相对分辨率的目的, 然而这种方法对条件的要求都比较高, 局限于技术水平, 很多情况下都不能实现图像清晰度的调整和提高, 本文对图像类推技术 (image analoges, 简称IA) 的技术原理和基本算法进行了分析, 在图像清晰度方面加入图像类推技术的应用, 可以将图像的局部特性实现不同维度和深度的传递, 从而弥补传统技术在环境适应方面的不足, 从而减少对环境的依赖, 独立进行。
关键词：图像推理技术,清晰度,应用
参考文献
[1]杜华强, 范文义.Matlab自组织神经网络在遥感图像分类中的应用[J].东北林业大学学报, 2010, (7) :51-53.
图像编辑技术 篇9
随着网络通信和信息交换的日趋频繁,怎样保护用户信息,尤其是国家重要部门的敏感信息在传输、存储和使用过程中不被非法者盗取,成为亟需解决的问题[1]。因此,研究用于敏感图像快速加密的图像注入技术非常有意义,为保障敏感图像的安全传输提供重要技术支持[2⁃3],已经变成有关学者探讨的重要话题,受到越来越普遍的关注[4]。
现在,相关图像注入的研究有很多,相关研究也取得了一定的成果。文献[5]将人眼感兴趣区视觉特性与渐进传输结合在一起,提出一种基于感兴趣区渐进的图像注入技术。该技术依据小波编码的特点,利用码流结构,在进行图像注入时先渐进注入图像中的感兴趣区,然后注入图像背景区,该方法保证了感兴趣区的优先注入,但注入图像所需的时间较长。文献[6]设计了一种图像注入系统,介绍了图像传输、时序控制的实现过程,该系统基本能够达到图像注入速度的要求;但该系统不稳定,无法为不同平台提供真实的图像,适应性不高。文献[7]提出一种复杂度相对较低的双正交变换图像注入技术,该技术首先对图像进行压缩,在此基础上通过零树编码完成图像注入,提高了图像质量,但该方法所耗费的网络能耗较高,而且实现过程过于复杂。本文提出一种用于敏感图像快速加密的图像注入技术。给出敏感图像快速加密的原理图,介绍了图像注入技术的结构,详细分析了网络流量的控制过程。在进行仿真实验时,对一幅涉及军事的敏感图像进行加密,依次进行了丢包率分析实验和注入图像质量分析实验,给出分析结论。
1 一种用于敏感图像快速加密的图像注入技术
1.1 敏感图像快速加密原理
图像类信息数据量大,同时临界数据间的相关性较高,对其加密具有更高的要求,为了快速实现敏感图像的加密,本节引入图像注入技术,将发送端信息直接传输至接收端。敏感图像快速加密的原理图如图1所示。
1.2 图像注入技术分析
1.2.1 加密敏感图形注入技术设计
为了安全快速地实现加密敏感图像的注入,本节提出一种TCP和UDP协议结合使用的图像注入技术。如图2所示,图像注入技术构造区分为以下三层:顶层是逻辑控制层,其重要用在完成加密敏感图像的分包重组、流量管制和丢包恢复,该层是图像注入技术的重点;中间层是前向图像注入层,主要负责控制输送端向接收端输送大量的图像数据,该层主要根据UDP协议实现,以保障数据包的快速传输;底层是后向形状信息输送层,主要负责管理接收端向发送端反馈状态信息,这层根据TCP协议达成,以保障状态信息可靠、准确的传输。逻辑控制层经过从TCP层接收到的接收端反馈信息对目前的网络流量状况进行解析,通过调整UDP数据包的打包大小与注入时间,使UDP层可以安全、快速地注入加密敏感图像包。根据上述进程,经过三层之间有机协作就能实现加密敏感图像的注入。
1.2.2 图像注入过程中的网络流量控制
通过1.2.1节分析的过程可知,逻辑控制层对网络流量的控制情况对加密敏感图像的注入起到了至关重要的作用。因此,本节重点对网络流量的控制进行分析。加密敏感图像注入过程中的流量控制是通过发送端与接收端共同实现的,下面给出流量控制协议的数学模型。
流量控制把网络划分为以下三个情况分别进行治理:
(1)网络状况差。发送端不能接收来自接收端的反馈信息,说明当前网络无法进行图像注入,停止注入加密敏感图像。
(2)网络状况好。这时图像注入速度就可以达到设置的网络可靠带宽,无需对网络流量实行调节管理,维持注入速度,直到单帧图像不能完整接收,再次使用调节策略。
(3)网络状况在上述两种情况之间。这时可采用下述过程对网络流量进行控制:注入第n帧加密敏感图像时的平均速度可通过下式求出:
式中:αn,βn,μn用于描述注入第n帧敏感加密图像的速度调整因子,其值可经过网络数据帧帧长可变长度设定;DSi和DTi分别用来表示注入第i帧加密敏感图像时的数据包大小和数据包注入时间;NCn用来表示第n帧敏感加密图像的注入状况,成功注入则取1,反之取0;NFn用于描述第n帧加密名图像中丢失数据包的数量。传输第n帧加密敏感图像的瞬时速度可通过式(2)求出:
式中:αn及βn是加速因子;μn是减速因子,它们的取值关键取决于网络的稳定水平。瞬时速度的值主要取决于调节因子、丢包情况和前一帧加密敏感图像注入的速度。在网络状态较好时,加速因子αn和βn的取值要让图像注入速度平稳提高,同时禁止注入速度到达网络的稳定带宽后产生频繁震荡;减速因子μn的取值要适合下述要求:当网络产生瞬间抖动使得少量丢包的状况下需小幅度的减少流量;当网络产生较大水平的拥塞时需立即减少流量。最终,让流量快速地跟随网络带宽的改变而改变。
根据反馈信息,接收端及发送端一起完成流量管理。当接收端完整地接收到一帧图像时,通过调整UDP数据包的打包大小和注入时间,让UDP层可以安全、快速地注入加密敏感图像包。
2 用于敏感图像快速加密的图像注入技术仿真实验
2.1 加密敏感图像
在进行仿真实验时,首先对一幅数据是320×240的涉及军事的敏感图像进行加密,图像深度是18,帧频为150 f/s,敏感图像和加密后图像如图3所示。
2.2 丢包率分析
为了验证所分析图像注入技术的可靠性,将双正交变换方法作为对比,将图像丢包率作为衡量标准进行分析。在对加密的敏感图像进行注入的过程中,为了能够观察敏感图像数据包总数,同时区别敏感图像每包数据,需在每包数据之前添加2个字节。第一个字节代表加密敏感图像的总包数;第二个字节代表每包数据的ID号。将图像总包数、每包ID号和每包图像数据打印出来,从而直观地分析出每幅图像的数据丢失状态,打印结果如图4所示。
依据打印的图像数据,通过观察每包数据的ID号来对丢包数量进行统计,从而求出该图像的丢包率。为了避免偶然误差,分别连续打印10幅采用本文方法和双正交变换方法注入的加密敏感图像数据,得到的测试结果如图5所示。
分析图5可知,采用本文方法的最高丢包率为0.16%左右,而采用双正交变换方法的最高丢包率为0.72%左右,最低丢包率也在0.1%左右,说明采用本文方法进行图像注入得到的结果具有较高的可靠性。
2.3 注入图像质量分析
为了验证注入图像的质量,本文将相邻像素相关系数作为衡量指标进行实验分析,图像像素相关系数越大,说明注入图像质量越高,像素(x,y)相关系数的计算公式如下:
式中,COV(x,y)用于描述x,y之间的协方差,公式如下:
式中:E(x)为x的数学期望;D(x)为x的方差。
公式描述如下:
为了更加直观地验证本文方法的有效性,引入敏感图像加密速度指标,将其和相关系数指标共同作为衡量注入图像质量的标准。分别采用本文方法和双正交变换方法对如图6所示的像素关系进行相邻像素相关系数及加密所需时间进行比较,得到的结果如表1所示。
由表1可知,本文方法和双正交变换法从总体上看有显著的提高,从相邻像素相关系数指标进行分析,本文方法注入图像和原始图像的相似性更高,像素相关系数趋近于1,而双正交变换法注入图像却和原始图像相差较多,像素相关系数趋近于0。从加密时间的角度分析,本文方法的加密耗时明显低于双正交变换法,且一直低于双正交变换法。因此,采用本文方法进行图像注入的图像质量更改,最终所需的加密时间更少。为了更加直观地看出本文方法、双正交变换方法下注入图像与原图的相关性,给出原图灰度直方图和两种方法下注入图像的灰度直方图,如图7~图9所示。
分析图7~图9可以看出,本文方法下注入图像的灰度直方图和原图灰度直方图基本相同,而双正交变换方法下的注入图像灰度直方图与原图相差较大,说明本文方法的图像注入性能更高。
3 结论
在进行丢包率分析实验时,采用本文方法的最高丢包率为0.16%左右,而采用双正交变换方法的最高丢包率为0.72%左右,最低丢包率也在0.1%左右,说明采用本文方法进行图像注入得到的结果具有较高的可靠性。在进行注入图像质量分析实验时,从相邻像素相关系数指标进行分析,本文方法注入图像和原始图像的相似性更高,而双正交变换法注入图像却和原始图像相差较多。从加密时间的角度分析,本文方法的加密耗时明显低于双正交变换法,且一直低于双正交变换法。因此,采用本文方法进行图像注入的图像质量更改,最终所需的加密时间更少。本文方法下注入图像的灰度直方图和原图灰度直方图基本相同,而双正交变换方法下的注入图像灰度直方图与原图相差较大,说明本文方法的图像注入性能更高。
摘要：为了提高敏感图像的加密速度,保证敏感图像的安全传输,提出一种用于敏感图像快速加密的图像注入技术。给出敏感图像快速加密的原理图,介绍图像注入技术的结构,逻辑控制层通过从TCP层接收到的接收端反馈信息对当前的网络流量情况进行分析,通过调整UDP数据包的打包大小与注入时间,使UDP层能够安全、快速地注入加密敏感图像包。详细分析了网络流量的控制过程。在进行仿真实验时,对一幅涉及军事的敏感图像进行加密,依次进行丢包率分析实验和注入图像质量分析实验。实验结果表明,该文方法丢包率低于双正交变换方法,采用该文方法进行图像注入得到的结果具有较高的可靠性;该文方法的像素相关系数和加密耗时均优于双正交变换法,灰度直方图和原图灰度直方图基本相同,注入图像质量更佳。
关键词：敏感图像,快速加密,图像注入技术,网络流量
参考文献
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视频图像检测技术 篇10
与传统火灾探测系统相比, VID技术不使用传统形式的烟、热或火焰探测装置, 而是通过自动分析来自闭路电视摄像机的图像, 寻找出能表明烟雾或火焰存在的图片迹象特征。
通过使用VID技术, 从闭路电视摄像机中获得的图像可用于建立安全机制, 用于火灾探测, 从而不再需要安装单独的闭路电视。此外, 一台摄像机可以覆盖广泛区域, 与传统的火灾探测器相比需要更少的摄像机。
VID系统的主要优势还包括其技术有效性。传统的烟雾探测器是获取防火保护的核心机制, 当火焰触发探测器时, 传统烟雾探测器才能做出反应。在高层楼宇天花板处, 从发生火灾到探测器做出反应需要很长时间。然而在某些情况下, 探测器不会识别出火灾烟雾, 因此传统的烟雾探测器不能有效地做出火灾早期响应。与此相反, VID系统的技术十分有效。由于不需要烟雾触发, 闭路电视摄像机系统就会探测到火灾, 所有摄像机均可观察到烟雾。
李艳艳 供稿