图像处理

常用图像插值算法分析与比较

插值算法在图像缩放处理中是一项基本且重要的问题。插值算法有多种,最常用的有最近邻插值、双线性插值以及立方卷积插值。本文对三种插值算法进行简单分析并对它们的处理结果加以比较,最后总结了三种算法各自的优缺点。

膨胀和腐蚀操作中的不同结构元效果对比

常用的图像形态学操作包括膨胀、腐蚀、闭运算、开运算。膨胀操作会扩大(粗化)图像中物体的轮廓,可以用来弥补(填充)物体间的孔洞,强化离散点,代价是导致物体的面积比原来的面积要大。腐蚀操作会收缩(细化)图像中物体的轮廓,可以用来断开(分离)物体间的连接,消除离散点,代价是导致物体的面积比原来的面积要小。

彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像有啥区别?

彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。索引图像的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。

图像处理技术上的空间域和空间频率域

空间域与频率域为我们提供了不同的视角。在空间域中,函数自变量(x,y)被视为二维空间中的一个点,数字图像f(x,y)即为一个定义在二维空间中的矩形区域上的离散函数;换一个角度,如果将f(x,y)视为幅值变化的二维信号,则可以通过某些变换手段在频域下对图像进行处理了,因为在频率域就是一些特性比较突出,容易处理。

图像处理常用插值方法总结

常用的插值方法:最邻近元法,这是最简单的一种插值方法,不需要计算,在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。最邻近元法计算量较小,但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续,在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。

膨胀和腐蚀操作中的不同结构元效果对比

常用的图像形态学操作包括膨胀、腐蚀、闭运算、开运算。膨胀操作会扩大(粗化)图像中物体的轮廓,可以用来弥补(填充)物体间的孔洞,强化离散点,代价是导致物体的面积比原来的面积要大。腐蚀操作会收缩(细化)图像中物体的轮廓,可以用来断开(分离)物体间的连接,消除离散点,代价是导致物体的面积比原来的面积要小。

图像处理的数学方法

数字图像处理技术的研究与开发对数学基础的要求很高,一些不断涌现的新方法中,眼花缭乱的数学推导令很多期待深入研究的人望而却步。图像处理研究中所需的数学原理基础,主要涉及微积分、向量分析、场论、泛函分析、偏微分方程、复变函数、变分法等。

目标跟踪的评价指标(OTB与VOT)

目标识别的评价指标主要有ROC曲线,missrate、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个,一个是pixel error,一般是算中心距离,另一个是overlap rate,区域重叠率,用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /(A1+A2-Aoverlap),常常用pixel error绘制帧误差曲线,用重叠率绘制误差曲线。

傅里叶-梅林变换进行图像配准

图像配准方法主要分为三类:一种是灰度方法信息方法,另一种是基于特征的方法,可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等,还有一种就是基于变换域的方法,如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。