创建图像的mif和coe文件的方法

创建图像的.mif文件

一、用Image2Lcd打开一个图像，并选择输出数据类型，扫描模式，输出灰

度，最大宽度和高度等信息。这里创建一个.bin类型文件，其参数类型如下：

二、保存为.bin文件

二、打开BmpToMif软件，选择数据文件，在源文件中选择刚才新建的test.bin

文件，再根据自己的需要选择字长，这里选择8位。并点击生成Mif文件，如下所示：

三、到这里已经创建了一个.mif的文件，进而就可以在quartus中调用。

创建图像的.coe文件

一、在刚才创建的.mif的基础上，右击test1.mif的文件，在打开方式中选择用Excel打开。打开界面如下图：

二、在Excel界面中把那些生成的数据全部选中，点击菜单栏的“数据”，然后选择“分列”，在选择“分隔符号”，最后点击“下一步”，出现如下界面：

三、在上面的界面中在“其他”前打勾，在右边中填入“：”点击下一步，完成。这些就把这些数字的前面的编号分开了，如下所示：

四、按住“ctrl+H”，将全部分号替换为逗号。再把B列删掉，然后另存为.TXT的格式。如下所示替换完如下图：

五、用记事本打开刚刚保存的txt文件，把数字上方的文章都去掉，去完以后如下所示：

六、把倒数第二行的逗号换成分号，换完后再删掉最后一行的“END”。如下所示：

七、在最上面添加如下语句

MEMORY_INITIALIZATION_RADIX=2; /*2为基数，即下面的数的形式，因为这个例子里面的数据是二进制，故选择2，也可以是4,8,16等。*/

MEMORY_INITIALIZATION_VECTOR=

添加完了以后图形如下所示：

八、点击文件，再单击另存为，在文件名中填写文件名和文件类型为.coe，在保存类型中选择“所有文件(*.*)”，点击保存即可完成.coe文件的建立。

第22卷第10期2010年10月 计算机辅助设计与图形学学报 Journal o f Computer A ided Desig n &Co mputer Gr aphics V ol.22N o.10Oct.2010 收稿日期:2009-11-10;修回日期:2010-04-15.基金项目:中国博士后科学基金资助项目.王多超(1982 ),男,硕士,主要研究方向为数字图像处理;王永国(1965 ),男,学士,副教授,硕士生导师,论文通讯作者,主要研究方向为数值计算、图像处理、数据库应用(ygw ang21@https://www.sodocs.net/doc/e618240401.html,);董雪梅(1979 ),女,博士,主要研究方向为小波分析、机器学习及统计分析;胡晰远(1984 ),男,博士研究生,主要研究方向为图像与信号处理、图像配准;彭思龙(1971 ),男,博士,研究员,博士生导师,主要研究方向为小波理论及应用、模式识别、图像处理等. 贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法 王多超1),王永国 1)* ,董雪梅2),胡晰远2),彭思龙 2) 1)(安徽大学数学科学学院 合肥 230039) 2)( 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心 北京 100190) (splade2009@https://www.sodocs.net/doc/e618240401.html,) 摘要:在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不 清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯分布,然后用IRL S 方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色,噪声小,便于应用. 关键词:去雾;贝叶斯框架;稀疏先验;大气散射模型中图法分类号:T P391.41 Single Image Dehazing Based on Bayesian Framework Wang Duo chao 1),Wang Yongg uo 1)*,Dong Xuem ei 2),H u Xiy uan 2),and Peng Silo ng 2) 1)(S chool of M athematica l S cie nces ,A nhui Univ er sity ,H e f ei 230039) 2)(N ational A S IC Design Eng ineering Ce nter ,I nstitu te o f A utomation ,Chine se Ac ade my o f S cience s,Beij ing 100190) Abstract :Because o f light scattered by the suspended particles in the atm osphere,pho to graphs taken in the fo gg y day lo ok g ray and are lack of visibility.In order to unv eil the clear imag e s structures and colors,w e pr opo se a new algor ithm based o n the atm osphere scattering m odel using a single imag e and the image sparsity prior in Bayesian framewo rk.The fog remov al r esult is optimized under the constraint of the prior of the image gr adient sparsity and the noise in the fogg y imag e being the normal distributio n w ith zero mean,and then the o ptimization functio n is com puted using the IRLS alg orithm.In our ex periments,the alg orithm has a g ood effect on resto ring the clear image s co ntents and preserving the image s true co lors.T he no ise in the output im age is very w eak that has advantag e for many applicatio ns. Key words :dehazing;Bay esian framew ork;spar sity prior;atmosphere scattering m odel 对户外场景进行普通光学成像时经常会受到有雾天气的影响.在有雾天气条件下,从物体表面反射的光线到达成像设备之前,会受到大气中悬浮颗粒的影响发生散射,散射的程度和悬浮颗粒的种类、大小、形状及其在大气中的聚集程度,即雾的浓度以及光的波长有关[1] .当雾较浓时,成像设备所得到的图像的对比度较低,颜色偏向灰白色,导致图像中的物体辨认不清,直接影响到大多数基于计算机视觉算 法的自动化图像系统的正常工作,如交通运输、户外监视、地形侦测系统等.因此,图像去雾算法的研究有着现实和理论的迫切需要. 在已有的文献中,人们提出了多种去雾方法.一种方法是利用相机附带的偏振光滤波器,以及同一场景点在不同偏振光条件下获得的图像,实现多幅图像去雾[2];该方法的缺点是对动态场景处理效果不好.另一种方法是利用同一场景在不同雾强度下

本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。 根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。 图-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1） 实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))； 步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）； 步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）：

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910246074.6 (22)申请日 2019.03.29 (71)申请人 北京工业大学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号 申请人 思凯凌克（北京）科技有限公司 (72)发明人 赵德群　董皓辰　邓钱华　孙光民　 (74)专利代理机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 11203 代理人 沈波 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称一种基于特征学习的单幅图像去雾方法(57)摘要本发明公开了一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，该方法根据雾气图像的某些特征如暗通道特征、最大颜色对比度等预估计出透射图，然后再基于大气散射模型得到大气光强度值并恢复出无雾图像。为了提高算法的自适应性，本发明对传统的物理模型进行改进，使用深度学习方法来预测出透射图，改进了传统的基于假设的方法，得出更加真实的的透射图。图像去雾的核心是估计出透射图，而深度学习有强大的特征提取和学习能力，可以训练出雾气图像和透射图之间的映射模型。利用深度学习模型预测出雾气图像的透射图像后，再根据大气散射模型即可恢复出无雾图像，同时提高了去雾算法的自适应调整能力，获得较高的去雾质量，并有较低的复杂 度。权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 110211052 A 2019.09.06 C N 110211052 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110211052 A 1.一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，该方法的实现步骤如下： S1搭建去雾图像I的预训练模型，通过预训练模型对待去雾图像I进行特征提取； S2预训练模型利用卷积神经网络实现，其中为提高卷积神经网络在图像处理上的特征学习能力，使用三组不同尺度的卷积神经网络组来构建透射图像预测的深度学习模型； S3通过S2中的三组不同尺度的卷积神经网络逐步优化得到暗通道图像；使用Maxout非线性激活函数模拟出极值滤波器，从输入大气散射模型的图像中提取暗通道特征； 根据暗通道先验知识，利用原去雾图像I的和暗通道图像，求解出大气光A； S4使用深度学习方法来预测出透射图t：深度模型的编码阶段，使用SENet154作为基础结构；解码阶段通过修改常规FPN网络，将雾气图像的透射图像t进行分割；利用FPN融合多分辨率特征，提高小区域雾气图像的分割精度；在FPN的基础上，引入了hypercolumn模块，进一步融合大气光A的多分辨率特征；在编码器的最后加入全局平均池化层和分类头；此外，在分割网络中，引入分类辅助损失；在解码器每一分辨率的层级，引入分割辅助损失，进一步调整每一层级参数的训练，最终实现预测出透射图t； S5根据S4输出的映射模型以及S3中的大气光照值A，搭建出大气散射模型J(x)＝(I (x)-A)/t(x)+A； S6对搭建出大气散射模型进图像的暗通道特征提取后，再并行通过三组不同尺度的卷积核，然后进行池化和非线性激活，复原得到无雾图像。 2.根据权利要求1所述的一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，其特征在于：端到端的网络模型中，即输入端和输出端都是图像。 3.根据权利要求1所述的一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，其特征在于：S2.1基于Alex Net模型改进得到第一组CNN，并且改变其输出层结构，使Alex Net模型成为端到端的网络模型； S2.2增加两组不同尺度的CNN。 4.根据权利要求1所述的一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，其特征在于：图片文件来自视频，将视频接入模块获得的视频，转换为一帧帧的图片，调用去雾模块动态库，进行去雾处理；加载需要处理的图片集，连接到数据库按钮，可以直接从数据库获取数据；去雾处理完的图片通过保存图片，将处理后的图片保存； 对图片能够进行左右上下拖拽，可进行放大缩小等操作；当多张图片被选中后，通过验证，符合设计需求； 从数据库导入图片，如点击链接数据库，对数据库配置进行参数选择； 连接成功后，将导入一系列图片选中图片后，可点击图像菜单按钮，点击图像去雾按钮。 2

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

第16卷第4期2011年4月 中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raphics V o.l 16,N o .4 A pr .,2011 中图法分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(201104-0516-06 论文索引信息:郭璠,蔡自兴,谢斌唐琎.单幅图像自动去雾新算法[J].中国图象图形学报,2011,16(4:516-521 收稿日期:2010-01-06;修回日期:2010-02-10基金项目:国家自然科学基金项目(。 第一作者简介:郭璠(1982 ,女。中南大学计算机应用技术专业博士研究生,主要研究方向为数字图像处理、虚拟实验环境等。E-m ai:l guofancs m 。 单幅图像自动去雾新算法 郭璠,蔡自兴,谢斌,唐琎 (中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083 摘要:针对雾天拍摄图像的退化现象,提出一种针对单幅图像的自动去雾新算法。该算法先将有雾图像从RGB 转换到Y CbC r 颜色空间后,再在亮度分量上进行多尺度R eti nex 处理,所得的亮度图在图像清晰度评价指标的调控下经过反色变换和中值滤波即可求得传播图,并进一步得到清晰化后的复原图像。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。 关键词:雾;清晰化;亮度分量;R e ti nex 算法;图像清晰度评价指标 New algorith m of auto m atic haze re moval for single image Guo Fan ,Ca i Zi x ing ,X i e B i n ,Tang Ji n

I=imread('1.jpg'); R = I(:, :, 1); G = I(:, :, 2); B = I(:, :, 3); R0 = double(R); G0 = double(G); B0 = double(B); [N1, M1] = size(R); Rlog = log(R0+1); Rfft2 = fft2(R0); sigma1 = 128; F1 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma1); Efft1 = fft2(double(F1)); sigma2 = 256; F2 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma2); Efft2 = fft2(double(F2)); sigma3 = 512; F3 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma3); Efft3 = fft2(double(F3)); DR0 = Rfft2.* Efft1; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr1 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft2; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr2 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft3; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr3 = Rlog - DRlog; Rr = (Rr1 + Rr2 +Rr3)/3; a = 125; II = imadd(R0, G0); II = imadd(II, B0); Ir = immultiply(R0, a); C = imdivide(Ir, II); C = log(C+1); Rr = immultiply(C, Rr); EXPRr = exp(Rr); MIN = min(min(EXPRr)); MAX = max(max(EXPRr)); EXPRr = (EXPRr - MIN)/(MAX - MIN); EXPRr = adapthisteq(EXPRr); Glog = log(G0+1); Gfft2 = fft2(G0); DG0 = Gfft2.* Efft1;

uint 8:无符号的8位（8bit）整型数据（unit 都是存储型） int ：整型数据 1、在MATLAB中，数值一般都采用double型（64位）存储和运算. 2、为了节省存储空间，MATLAB为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称为8位型像。 3、函数image能够直接显示8位图像，但8位型数据和double型数据在image中意义不一样， 4、对于索引图像，数据矩阵中的值指定该像素的颜色种类在色图矩阵中的行数。当数据矩阵中的值为0时，表示用色图矩阵中第一行表示的颜色绘制；当数据矩阵中的值为1时，表示用色图矩阵中的第二行表示的颜色绘制该像素，数据与色图矩阵中的行数总是相差1。所以，索引图像double型和uint8型在显示方法上没有什么不同，只是8位数据矩阵的值和颜色种类之间有一个偏差1。调用格式均为image(x); colormap(map); 5、对于灰度图像，uint8表示范围[0，255]，double型表示范围[0，1]。可见，double型和uint8型灰度图像不一样，二者转换格式为： I8=uint8 (round (I64*255)); ！！double转换成uint 8 I64=double (I8)/255; ！！！uint转换成double 反之，imread根据文件中的图像种类作不同的处理。当文件中的图像为灰度图像时，imread 把图像存入一个8位矩阵中，把色图矩阵转换为双精度矩阵，矩阵中每个元素值在[0，1]内；当为RGB图像时，imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double 因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型； 如果不转换，在对uint8进行加减时会产生溢出 图像数据类型转换函数 默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 默认情况下，matlab将图像中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 但是，问题的真正的解释其实应该是这样的。首先是在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所有其他值乘以255。 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精

图像去雾霭算法及其实现 电气工程及其自动化 学生姓名杨超程指导教师李国辉 摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。 本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。 关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验

Algorithm and its implementation of image dehazing Major Electrical engineering and automation Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui Abstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog. This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed. Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey

第五讲M A T L A B可视化(三) 图像显示 M a t l a b进行图像处理的步骤如下： ↓ ↓ ↓↓ 【目录】 一、图像文件格式 (2) 1、调色板 (2) 2、图像类型 (2) 3、图像文件格式 (3) 二、读图像和图像信息 (3) 1、读取图像 (3) 2、读取图像信息 (4) 三、图像类别与数据格式 (6) 四、图像显示 (8) 1、i m s h o w(I,n) (8) 2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (9) 3、i m s h o w(B W) (10) 4、i m s h o w(X,M A P) (14) 5、i m s h o w(R G B) (15) 6、i m s h o w f i l e n a m e (16)

7、s u b i m a g e (17) 五、保存图像 (18) 1、i m w r i t e函数 (18) 六、图像数据格式转换 (18) 1、索引图像 (19) 2、灰度图像 (19) 3、真彩色图像 (19) 4、二值图像 (20) 【正文】 一、图像文件格式 1、调色板 调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红、绿、蓝三种颜色的组合来表示，图像的每一个像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色。 调色板的单元个数是与图像的颜色数相对应的，256色图像的调色板就有256个单元。 真彩图像的每个像素直接用R、G、B三个字节来表示颜色，因此不需要调色板。 2、图像类型

3、图像文件格式 二、读图像和图像信息 1、读取图像

函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。格式为： [X,M A P]=i m r e a d(F I L E N A M E,'F M T')，其中： F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。 【例】图像读取演示 [X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f'); [X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f'); [X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f'); [X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f'); [X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f'); [X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f'); w h o s N a m e S i z e B y t e s C l a s s M A P10x00d o u b l e a r r a y M A P20x00d o u b l e a r r a y M A P3256x36144d o u b l e a r r a y M A P40x00d o u b l e a r r a y M A P50x00d o u b l e a r r a y M A P60x00d o u b l e a r r a y X1427x427182329l o g i c a l a r r a y X2427x427182329u i n t8a r r a y X3427x427182329u i n t8a r r a y X4427x427364658u i n t16a r r a y X5427x427x3546987u i n t8a r r a y X6427x427x31093974u i n t16a r r a y G r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s 2、读取图像信息

基于ｍaｔｌab的图像去雾算法详细讲解与实现-附ｍaｔｌａb 实现源代码

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本文主要介绍基于Retiｎex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1Rentinex理论 Retinex(视网膜“Ｒｅｔina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Hｕman Viｓual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Ｅdｗin Ｌand(埃德温?兰德）于1９7１年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Ｒeｔｉnex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波（绿）和短波（蓝)光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retｉｎex理论是以色感一致性（颜色恒常性)为基础的。 根据Eｄwin Lanｄ提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3－1所示。 图-1 Retinｅx理论示意图 对于观察图像S中的每个点(ｘ,y）,用公式可以表示为:? S(ｘ,y）＝R(x，y)×Ｌ(x，y) （1.3．1）实际上，Retinｅx理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光Ｌ的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Reｔｉｎｅｘ理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即: S'(x，ｙ)=r(ｘ，y)+ｌ(ｘ, ｙ)＝ｌog(Ｒ(ｘ，y))+lｏｇ(Ｌ(x, ｙ))； 步骤二:用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波,得到低通滤波后的图像D（x,y）,F(x, y）表示高斯滤波函数： Ｄ（ｘ，y)＝Ｓ(x, y) *F（x, y)； 步骤三:在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x,ｙ）: G(ｘ,y)=S＇(ｘ, y)－log(D(ｘ, ｙ)) ;

Java 图片处理（包括 Jmagick 的应用） 图片处理（ 的应用）
作者: 佚名, 出处:IT 专家网,
2010-10-29 08:30
责任编辑: 谢妍妍,
近期有使用到图片的压缩处理，由于在之前用 Java 处理时，在低像素的情况下， Java 处理的效果确实很差，然后尝试了用网上推荐的免费开源的第三方软件，利用 Java 的 jni 调用 dll 文件进行处理，效果还可以。在此记录下，方便以后继续积累。
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1、纯 Java 类处理图片代码
Java 代码
以下是代码片段： 以下是代码片段： /** * 转换图片大小，不变形 * * @param img * 图片文件 * @param width * 图片宽 * @param height * 图片高 */ public static void changeImge(File img, int width, int height) { try { Image image = ImageIO.read(img); //图片尺寸的大小处理， 如果长宽都小于规定大小， 则返回， 如果有一个大于规定大小， 则等比例缩放 int srcH = image.getHeight(null); int srcW = image.getWidth(null); if (srcH <= height && srcW <= width) { return;

指纹的特征提取与识别 摘要 随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。 本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。 关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配

第1章绪论 1.1 指纹识别系统的结构 本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。 图1-1指纹识别系统的基本结构 1.1.1指纹的预处理 由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。本文预处理过程主要步骤如下: 图1-2指纹预处理的基本结构 指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。细化时应保持纹线的连接性、方向性以及特征点位置不变，还应保持纹线的中心基本不变。 1.1.2特征提取 由于指纹通常是用按压的方式得到的，按压位置和方向的不同、手指的状况以及皮肤的形变等都会导致指纹图像不理想。因此，采集到的指纹灰度图像不宜直接用来匹配，

实验二图像处理和图像文件格式转换 图形图像作为一种视觉媒体，很久以前就已成为人类信息传输、思想表达的重要方式之一。计算机图形技术实际上是绘画技术与计算机技术相结合而形成的。在计算机出现以前，图像处理主要是依靠光学、照相、像片处理和视频信号处理等模拟的处理。随着多媒体计算机的产生与发展，数字图像代替了传统的模拟图像技术，形成了独立的“数字图像处理技术”。多媒体技术借助数字图像处理技术得到迅猛发展，同时又为数字图像处理技术的应用开拓了更为广阔的前景。 图像又有静态和动态之分，在此我们主要介绍静态图像处理。用于静态图像处理的软件有很多,常见的有Photoshop、PhotoStyler、PaintBrush、Corel Draw等等。其中Photoshop以其直观的界面，全面的功能成为最流行的图像处理软件，是我们学习的首选软件。 一、实验目的和要求 1．学会使用PHOTOWORKS进行简单的照片处理。 2．学会使用PHOTOSHOP的以下功能。 1）用选择工具等选取工具选取图像区域 2）学会运用图层选项 3）学会制作立体效果，添加阴影 4）掌握制作艺术字的途径和方法 5）了解如何存储图像并将其压缩为所需格式。 二、PHOTOWORK预备知识 1．载入文件： PHOTOWORKS 的运行界面如下。 使用“打开文件”或“打开目录”命令，打开需要处理的图片

2．调整尺寸 调整长轴的长度（建议800象素或1024象素），图片会按比例缩小成设置的大小 3．调整输出质量，将画质设置成60%~80%不等，文件大小会发生变化

三、PHOTOSHOP预备知识 1.Photoshop的窗口组成 Photoshop的窗口由标题栏、菜单栏、工具箱、工作窗口、控制面板、状态栏等六部分组成，如图2.1所示。 工具箱中存放着各种编辑工具，使用方便。控制面板的主要作用是辅助工具栏，更改工具的设置。一些对图层、通道、历史纪录的操作也要在此完成。在菜单栏里的窗口选项中可以设置此栏中各项的显示与否，也可用鼠标拖动控制面板中的选项，按自己的习惯组合控制面板。状态栏则是用来显示当前图像的有关状态及一些简要说明和提示。 图2.1 Photoshop的窗口 2．工具箱的使用 Photoshop的基本工具存放在工具箱中,一般置于Photoshop界面的左侧。当工具的图标右

编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院

摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡

Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;

课程设计报告 设计题目：指纹图像的增强 学院：电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： 电子邮件： 日期： 2013 年 9 月 成绩： 指导教师：

一、设计概述 1.课程设计题目：指纹图像的增强方法 2.基本要求：读取初始指纹图像，设计程序，实现指纹图像的增强，使指纹的 纹理更加清晰，便于识别。 3.指纹图像增强的意义： 指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二。由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，罪犯在犯案现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯的重要线索，使得指纹识别技术得到了飞快的发展，指纹图像的识别也就变得非常具有意义，但是通过传感器等方式获取到的指纹图像往往是比较模糊的，识别率相对较低，此时，指纹图像增强就孕育而生，通过对指纹图像的增强处理，得出了具有较清晰的图像，是识别率更高。 二．设计思路：指纹图像增强的主要步骤及方法 ①读取指纹图像 ②指纹图像灰度化处理 ③指纹图像平滑处理 ④指纹图像的腐蚀处理 ⑤指纹图像的锐化处理 ⑥指纹图像二值化

⑦指纹图像纹理的细化处理 三．具体的处理流程及其分析 1.指纹图像的读取 将通过传感器或者别的方式获取到的指纹图像读取到matlab中；如 .bmp .jpg 等格式的图片文件。 通过matlab实现： I=imread(‘文件路径+图像名.jpg'); 2. 指纹图像灰度化处理 数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理，可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化；灰度化就是使彩色的R，G，B分量值相等的过程 I=rbg2gray（I） 3.指纹图像平滑处理（此处我们使用的是中值滤波的方法处理） 图像平滑的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声、电器机械运动而产生的抖动噪声等内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而含有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频率域中则运用低通滤波技术。