基于Grabcut的图像目标提取_辛月兰

关于图像特征提取

关于图像特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。 局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特

数字图像目标分割与提取研究背景意义目的与现状

数字图像目标分割与提取研究背景意义目的与现状 1 背景 数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理的方法，加上其在计算机视觉、模式识别等领域中的广泛应用，都吸引了众多研究者的注意。相信对这一问题的深入研究不仅会不断完善对这一问题的解决，而且必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发展。图像分割和边缘检测的问题在近二十年中得到了广泛的关注和长足的发展，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同的领域取得了一定的成果。但是对于寻找一种能够普遍适用于各种复杂情况的准确率很高的分割和检测算法，还有很大的探索空间。边缘提取和分割是图像分析的经典研究课题之一，目前的理论和方法仍存在许多不足之处，仍在不断改进和发展。 由于图像的多义性和复杂性，许多分割的工作无法依靠计算机自动完成，而手工分割又存在工作量大，定位不准确的难题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，利用各自的优势，实现目标轮廓的快速定位。相信这些交互式方法的应用，必将推动图像目标分割与提取这一既具有广阔的应用前景又具有重要的学术价值的课题的进一步研究，也必将成为一个更为独立和活跃的研究领域[1]。近年来，DSP技术的发展不断将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展，对图像处理等领域的技术发展也起到了十分重要的推动作用。基于DSP的图像处理系统也被广泛的应用于各种领域。 从图像处理技术的发展来看，实时性在实际中有着广泛的应用。实时图像处理系统设计的难点是如何在有限的时间内完成大量图像数据的处理。因为要对图像进行实时处理,所以为了实现实时和快速,高效的处理,在这个系统中要求我们的图像处理速度要达到一定的速度，而图像处理的速度是由算法的执行时间、视频输入输出延迟以及外部数据存储器与DSP的数据交换效率等因素决定。算法执行时间与CPU 速度有关;图像处理的速度既图像处理所要用的时间，它主要是由算法决定的。算法执行的指令的多少决定了处理速度。而图像的处理的算法包含有大量的算法指令，为了快速的处理大数据量的多媒体信息，特别是活动图像信息，同时又能灵活的支持多种不同的应用，DSP的应用势在必行。相比于通用的DSP，用于多媒体应用的专用DSP集成了许多专用模块，这些模块用硬件加速很多通用的多媒体方面的大量算法明晰的处理、实时性强等要求.由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。各种高性能DSP不仅

图象视觉特征的提取与表示

第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说，对于不同的应用，应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有：RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准，下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误！未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个： (1)观察角度的鲁棒性

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

如何从图片中提取文字

如何从图片中提取文字？ 悬赏分：20 - 提问时间2008-9-20 10:50 因为工作原因，我需要从一些图片中，提取其中的文字，有的时候看的清楚，还没什么关系。但经常图片中的文字，很不清楚，完全没法看。以前用过尚书。但是不行，不是提不出来，就是乱码。 我想问下各位大虾，有没有什么其他的软件可以实现的。或者是有什么办法不借助软件的，也行。谢谢！ 提问者：oakwins - 一级 其他回答共 3 条 基本没有 回答者：gujin170 - 八级2008-9-20 17:49 从图片中提取文字的软件叫OCR软件 你搜索ocr软件就可以了。不借助软件就只有人眼了。 人眼看不清楚，软件就更不能了，除非是军用专业软件。 回答者：尼欧赵- 三级2008-9-24 15:41 微软在Microsoft Office 2003中的工具组件中有一个“Microsoft Office Document Imaging”的组件包，它可以直接执行光学字符识别（OCR），下面笔者就为大家介绍利用Office 2003新增的OCR功能从图片中提取文字的方法。 第一步我们需要安装“Microsoft Office Document Imaging”的组件，点“开始→程序”，在“Microsoft Office 工具” 里点“ Microsoft Office Document Imaging” 即可安装运行（如图1所示）。 图1 安装组件 第二步打开带有文字的图片或电子书籍等，找到你希望提取的页面，按下键盘上的打印屏幕键（PrintScreen）进行屏幕取图。 第三步打开Microsoft Office Word 2003 ，将刚才的屏幕截图粘贴进去；点击“文件”菜单中的“打印”，在安装Microsoft Office Document Imaging组件后，系统会自动安装一个名为“Microsoft Office Document Imaging Writer”的打印机。如图2所示，在“打印机”下拉列表框中选择“Microsoft Office Document Imaging Writer”打印机，其他选项无须额外设置，点击“确定”按钮后，设定好文件输出的路径及文件名（缺省使用源文件名），然后很快就可以自动生成一个MDI格式的文档了。

单目标图像的目标区域提取

西安理工大学 研究生课程论文 课程名称：数字图像分析 课程代号： 任课教师： 论文题目：单目标图像的目标区域提取完成日期：2015 年 1 月13 日学科： 姓名：

单目标图像的目标区域提取 摘要：图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，区域增长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程，分裂合并是根据一致性准则处理目标和背景之间灰度渐变图像的典型算法。本文以单目标图像为对象，通过区域增长和分裂合并的方法实现了对目标区域的提取，并对实验结果进行了分析。 关键字：图像分割；区域增长；分裂合并；二值化 Abstract：The purpose of image segmentation is to divide the image into different areas, regional growth is a kind of according to predefined criteria will become more pixels or subdomain polymerization process of large area, split the merger is processed according to the consistency criterion between target and background gray gradient image of typical algorithm. Based on the single target image as the object, through regional growth and division merge method to extract the target area is achieved, and the experiment results are analyzed. Key words：Image segmentation;Regional growth;Split the merger;binarization 1引言 数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割与测量是图像识别工作的基础。图像分割是将图像分成一些有意义的区域, 然后对这些区域进行描述, 相当于提取出某些目标区域图像的特征, 判断图像中是否有感兴趣的目标。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,在图像工程中占据重要的位置。一方面,它是目标表达的基础,对特征测量有重要的影响。另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能。 2技术分析 2.1图像分割 图像分割就是将待处理的图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，一般是通过对图像的不同特征如纹理、颜色、边缘、亮度等特征的分析，来达到图像

图像特征提取综述

图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别，下面是图像特征的一些特性： 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合，本质上是图像像素的子集，能将区域分开。边缘形状是任意的，实践中定义为大的梯度的像素点的集合，同时为了平滑，还需要一些算法进行处理。角 顾名思义，有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上，分析边缘的走向，如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测，直接计算图像梯度的高度曲率（合情合理）。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构，很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体，例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线，每个脊像素都有脊宽度，从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来，表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征：颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，但是不能很好捕捉局部特征。 优点：不受旋转和平移变化的影响，如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点：不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 适用于难以自动分割的图像，最常用的颜色空间：RGB和HSV。 匹配方法：直方图相交法（相交即交集）、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，一个示例如下图：其中有8个直方条，对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。

图像目标提取及特征计算

摘要 对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象 目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 本课设需要解决的问题是，利用阈值分割方法，对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法，而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。 关键词：阈值分割，边缘检测，像素点

1 绪论 目标的特征提取是图像处理和自动目标识别(ATR)中的一个重要的研究课题，是解决图像识别问题的难点和关键。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。

2 设计原理 2.1 常用的特征提取的方法 提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。 本课程设计是采用的第一种方法，即先对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法，而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。其中计算周长时，先需要对二值图像进行边缘检测，然后再统计其像素点。 2.2 阈值分割原理 图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。 2.2.1 阈值分割思想和原理 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)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图

指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现

2012年1月 内蒙古科技与经济 Januar y 2012　第1期总第251期 Inner M o ngo lia Science T echnolo gy &Economy N o .1T o tal N o .251 指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现 X 张松宇1,杨文斌2 (1.内蒙古机电职业技术学院;2.内蒙古灵奕信息技术有限责任公司,内蒙古呼和浩特　010070) 摘　要:提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景分割、方向滤波、二值化、细化4部分。特征提取采用8邻域方法提取纹线中的两种细节特征——端点和分叉点。实验结果表明,指纹图像经过预处理算法后提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息,对特征提取奠定了良好的基础。指纹图像经过特征提取后,准确有效地定位了两类特征点。 关键词:指纹;预处理;特征提取 中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)01—0083—02 自动指纹识别技术大多是依靠指纹的细节特征提取实现指纹的匹配的。准确地提取细节特征是自动指纹识别系统获得高识别率的前提和基础。指纹的细节特征主要指脊线端点和分叉点。在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度地受到各种噪声的干扰。这种干扰最终会影响系统的识别率。因此,在提取指纹特征前必须对输入的指纹图进行预处理。预处理的目的是:去除原图像中的噪声,把它变成一幅清晰的二值点线细化图,以便于提取正确的细节特征。笔者提出了一套较完善的指纹预处理算法,包括图像分割、方向滤波增强、二值化、细化等步骤,并准确有效地提取出了指纹的细节特征点。1　预处理算法 1.1　规格化和图像分割 规格化的主要目的在于消除指纹采集过程中由于传感器自身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异,将不同的指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上。图像分割是把指纹前景区与背景区分开。前景区域中指纹脊和谷的灰度差是比较大的,因而其灰度统计特性中局部灰度方差是很大的,而对于图像背景区域,这一值是很小的。基于这一特性,我们可以利用图像的局部方差对指纹图像进行分割。规格化与图像分割后的指纹图像见图1。 1.2　方向图滤波 方向图是指纹图像的一种变换表示方式,即用纹线的方向来表示该纹线。方向图有点方向图和块方向图两种,点方向图表示指纹图像中每一像素点脊线的方向,而块方向图则表示指纹图像中每一块 脊线的大致方向。 图1　原始图像的规格化与分割 方向滤波器是一系列与像素点方向有关的滤波器模板,使用时根据方向特性,从中选择一个对应的滤波器进行滤波。笔者使用的方向滤波器有8个滤波器模板组成,滤波时,指纹图中每一点的灰度值由其周围48个点的灰度值及相应的模板系数共同决定(即灰度值与相应的模板系数相乘并把结果相加,然后赋给中心像素点,作为其灰度值)。方向滤波增强后的指纹图像见图2 。 图2　方向滤波后指纹图像 1.3　二值化和细化 二值化的目的是把灰度指纹图像变成0和1的二值图像。笔者采用局部自适应阈值法中的动态阈值法对图像二值化,它可以根据局部灰度值的变化情况调整阈值大小,实验证明该方法效果较好。 二值化后的图像脊线仍具有一定的宽度,为了提高获取特征点精度,需要把脊线细化成为一个像 ? 83?X 收稿日期:2011-11-28

图像特征提取matlab程序

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好） clc; clear; Im1 = double(imread('lena.TIF')); %读取背景图片 Im2 = double(imread('lena.TIF'); %读取当前图片 [X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值 DIma = zeros(X,Y); for i = 1:X for j = 1:Y DIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值 end end figure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像 title('DIma') med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值 mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差 T = mean(med + 3*1.4826*mad) %初始阈值 Th =5*T; %调整阈值 BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理 figure,imshow(BW) %se = strel('disk',2); %膨胀处理 %BW = imopen(BW,se); %figure,imshow(BW) %title('BW') [XX YY] = find(BW==0); %寻找有效像素点的最大边框 handle = rectangle('Position',[min(YY),min(XX) ,max(YY)-min(YY),max(XX)-min(XX)]); set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]); hei = max(XX)-min(XX); %边框高度 mark = min(YY)+1; while mark < max(YY)-1 %从边框左边开始到右边物质循环，寻找各个人体边缘 left = 0;right = 0; for j = mark:max(YY)-1 ynum = 0; for i = min(XX)+1 : max(XX)-1 if BW(i,j) == 0; ynum = ynum + 1;

SAR图像自动目标提取方法研究

SAR图像自动目标提取方法研究 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR),由于具有全天时、全天候的工作特点,成为目前一种不可或缺的遥感观测手段,在军事和民用领域得到了广泛的发展。SAR图像自动目标提取是其应用的重要方向之一,该技术的研究近年来受到国内外学者的广泛关注。 本论文以发展实用化的SAR图像自动目标提取技术为目的,结合自动目标提取相关理论和应用背景,针对其中的复杂场景SAR图像目标检测、复杂场景SAR 图像目标鉴别和面向鉴别特征提取的目标切片图像分割问题,展开系统的分析和研究,具体内容如下:第一部分,研究了多目标和杂波边界等复杂场景SAR图像中的目标检测问题。对于复杂场景中的目标检测问题,背景参考窗内均匀同质杂波像素的筛选是问题解决的关键,通常采用像素筛选或半窗筛选的策略实现。 通过比较传统像素筛选类和半窗筛选类检测算法的各自优势,在背景杂波服从G~0分布模型假设下,提出了一种基于自动区域筛选的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)目标检测算法。该算法首先将局部参考窗均匀划分成若干个区域块;然后利用变化指数统计量对局部参考窗内的参考区域进行筛选,以剔除其中具有异质像素干扰的非均匀区域;接着利用均值比统计量对参考窗内的同质均匀区域进行合并,以解决杂波边界处的背景杂波筛选问题;最后利用筛选获得的均匀同质区域内的杂波像素对背景杂波的统计模型进行参数估计,进而实现待检测区域内像素的目标检测。 第二部分,从图像超像素分割角度出发,进一步研究了复杂场景SAR图像中的目标检测问题。随着SAR图像分辨率的逐渐提高,目标在图像上的形状结构越来越清晰。

数字图像处理matlab目标提取

河北农业大学 数字图像处理课程设计 图像颜色校正 院系：信息科学与技术学院 专业班级：电子0901班 姓名：李文娟 学号：2009234020119 2011年12月9日

1.设计目标 颜色是图像的一种重要特征，对于图像分割、目标检测与识别、图像检索等领域的研究具有重要意义。物体在不同光源下呈现的颜色是不同的。不同的光照环境，将会导致采集的图像的颜色之间存在一定程度的偏差，这种偏差将会影响后续图像分析的准确度。故寻求颜色校正算法来消除或减弱光照环境等对颜色显现的影响。灰度世界算法是以灰度世界假设为基础，假设认为对于一幅有着大量色彩变化的图像R 、G 、B 三个分量的平均值趋于同一个灰度值。改良算法基于图象熵约束的灰度世界算法，利用图像的熵来约束增益系数，从而防止过校正现象。在改良的基础上可以利用灰度阶分层的方法对图像中像素值偏小的进行处理，从而增强图像的亮度。 2.设计原理 2.1灰度世界法 灰度世界算法是以灰度世界假设为基础，假设认为对于一幅有着大量色彩变化的图像R 、G 、B 三个分量的平均值趋于同一个灰度值。 （1）首先利用公式 ，， 计算出R 、G 、B 三个通道的平均值B G R 、、，（N 为图像的像素总数，Bi Gi Ri 、、分别为校正前第i 个像素的红绿蓝三个分量） 令图像的平均灰度值 )(3 1 B G R Grey ++= （2）求R 、G 、B 三个通道的增益系数，用如下公式： ，， 则对于图像中的每一个像素点C ，其校正后的三个通道为' ' ' ,,B G R ： kr Ri R *'= ，kg Gi G *'=，kb Bi B *'= （3）将图像各个像素的' ' ' ,,B G R 三个分量调整到可以显示的范围[0,255]之内，首先要求出图像中所有' ' ' ,,B G R 的最大值MAXval,令factor= MAXval/255，如果factor>1则对于图像中每个像素重新调整。其' ' ' ,,B G R 得到新的' '' '' ',,B G R ，用如下公式计算： factor R R '' '=，factor G G '''=，factor B B '' '= 2.2基于图像熵的灰度世界法 原理：利用图像熵来约束增益系数，从而防止过校正现象。 步骤：在完成灰度世界步骤2中kr 、kg 、kb 之后进行。 （1）首先对图像三个颜色通道分别计算一维离散相对熵Hr ：

数字图像处理实验报告_图像边缘检测和特征提取

华南师范大学实验报告 一、实验目的 1、.掌握边缘检测的Matlab实现方法 2、了解Matlab区域操作函数的使用方法 3、了解图像分析和理解的基本方法 4、了解纹理特征提取的matlab实现方法 二、实验平台 计算机和Matlab软件环境 三、实验内容 1、图像边缘检测 2、图像纹理特征提取 四、实验原理 1、图像边缘检测 图像理解是图像处理的一个重要分支，它研究的是为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。 导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。 一阶导数 f x ? ? 与 f y ? ? 是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率， 而方向α上的灰度变化率可以用下面式子计算：

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

图像预处理方法

预处理就是在图像分析中，对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理。输入图像 由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声， 对比度不够等缺点。另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和 位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对 图像进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，滤除干扰、噪声, 恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征 抽取的可靠性? 人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸 扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅 在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是 取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像 ⑷。 2.1几何规范化 由于图像在提取过程中易受到光照、 表情、姿态等扰动的影响，因此在识别之前需要 对图像做归一化的预处理⑷，通常以眼睛坐标为基准点，通过平移、旋转、缩放等几何仿射 变换对人脸图像进行归一化。因为人脸虽然是柔性的三维曲面，同一人脸因表情变化会有 差异，但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大，因此双眼的位置及眼距，就成为人脸 图像归一化的依据。 定位眼睛到预定坐标，将图像缩放至固定大小。通过平移、旋转、缩放等几何仿射变 换，可以对人脸图像做几何规范化处理，仿射变换的表达式为： 其中(u,v)表示输入图像中像素的坐标(x,y)表示输出图像中像素的坐标。将上式展开 可得 x a^u a ?1v a 31 y a^u a ?2v a 32 平移变换就是给图像中的所有点的坐标都加上 u 和v ，其变换表达式为 a ii a 12 0 [x,y,1] [u,v,1][a 2i a 31 a 22 0] a 32 1 (2-1) (2-2)

学会这2种方法轻松提取图片中的文字

当我们在网上搜索一些资料，很多内容是不能复制粘贴的。有的小伙伴的打字速度挺快的，就一点一点将搜索到的内容手动输入下来了。而对于我们这些职场新手来说，打字那是不可能的，这时我们只要学会图片转文字的操作就可以将需要的资料保存下来了。接下来小编给大家分享两种可以轻松提取图片文字的两种方法。 方法一：使用OCR软件 软件介绍： 迅捷OCR文字识别软件是我们在办公中常用的一种办公工具，该软件支持极速识别、OCR文字识别、票证识别、语音识别、文档翻译。 具体图片转换文字的操作一起看看： 打开电脑上的OCR文字识别软件之后，在极速识别和OCR文字识别都是可以完成图片转换文字的操作的，我们选择其中一个即可。如选择OCR文字识别功能。 在OCR文字识别功能的页面中，我们就选择截图识别功能了，页面中有截图的快捷方式，先打开要截图的页面，返回到OCR文字识别的页面中按下快捷键就可以进行截图了。

截取的图片在OCR文字识别的页面中有显示，我们对导出格式和导出目录进行一个简单的调整，点击页面右下角的“开始识别”就搞定啦。 方法二：使用在线网站 网站介绍： 该网站是一个PDF转换器的网站，支持多种PDF文件的转换。具备文档转换，文档处理，文档文本翻译，音视频转换，图片文字识别，语音识别等功能。以下给大家看看详细的操作： 当进入到PDF转换器在线网站后，选择点击“图片文字识别”功能中。

在跳转出的图片文字识别页面，需要添加一下图片文件，这个需要我们提前保存一下图片了。需要转换的图片上传成功后，该网站就会自动进行识别了。识别好的文件点击立即下载即可。 图片转换文字怎么转？这下大家学会了吧！简单的两种操作，可以帮助我们实现图片转换文字的操作，以后提取图片中的文字再也不用手动码字了，有需要的小伙伴们可以学学哈！

图像目标提取及特征计算

武汉理工大学《专业综合》课程设计说明书 摘要 对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象 目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 本课设需要解决的问题是，利用阈值分割方法，对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法，而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。 关键词：阈值分割，边缘检测，像素点

目录 摘要 ..................................................................................................... I 1 绪论 (1) 2 设计原理 (2) 2.1 常用的特征提取的方法 (2) 2.2阈值分割原理 (2) 2.2.1 阈值分割思想和原理 (2) 2.2.2 全局阈值分割 (3) 2.2.3 自适应阈值 (4) 2.3 边缘检测原理 (4) 2.4 图像物体中心位置的确定 (6) 3 设计程序与仿真结果 (7) 3.1 提取目标的二值图像 (7) 3.2 计算目标的面积 (8) 3.3 计算目标的周长 (9) 3.4 计算目标的中心坐标 (9) 4 心得体会 (11) 参考文献 (12)

1 绪论 目标的特征提取是图像处理和自动目标识别(ATR)中的一个重要的研究课题，是解决图像识别问题的难点和关键。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。