數(shù)字圖像結(jié)課論文——飛機(jī)邊界提取與疊加-文庫(kù)吧
2025-05-18 13:53 本頁(yè)面
【正文】 數(shù)字圖像文件的類型 靜態(tài)圖像可分為矢量圖和位圖。 矢 量圖用數(shù)學(xué)公式描述的圖像。矢量圖形指由代數(shù)方程定義的線條或曲線構(gòu)成的圖形。如 :表示一個(gè)圓形，矢量圖像保存了一個(gè)畫(huà)圓的命令、圓心的坐標(biāo)、半徑的長(zhǎng)度等等。欲顯示該圓，矢量繪圖軟件則根據(jù)圓的坐標(biāo)、半徑等信息，經(jīng)過(guò)方程式計(jì)算，將圓“畫(huà)”在屏幕上。優(yōu)點(diǎn)：文件數(shù)據(jù)量很小；圖像質(zhì)量與分辨率無(wú)關(guān)，這意味著無(wú)論將圖像放大或縮小了多少次，圖像總是以顯示設(shè)備允許的最大清晰度顯示。缺點(diǎn)：不易制作色調(diào)豐富或色彩變化太?????????????????????)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(nmfmfmfnfffnfffjig?????? (a) 正方形網(wǎng)格 。 (b) 正六角 網(wǎng) 格 ( a ) ( b )多的圖像，而且繪出來(lái)的圖像不是很逼真，同時(shí)也不易在不同的軟件間交換文件。 數(shù)字圖像類型 位圖（點(diǎn)位圖） 的基本構(gòu)圖單位是像素。位圖是通過(guò)許多像素點(diǎn)表示一幅圖像，每個(gè)像素具有顏色屬性和位置屬性。包含不同色彩信息的像素的矩陣組合構(gòu)成了千變?nèi)f化的圖像。位圖可以從傳統(tǒng)的相片、幻燈片上制作出來(lái)或使用數(shù)字相機(jī)得到。 位圖分成如下四種： 單色圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色圖像。 2 邊緣檢測(cè) 原理及算子 邊緣是圖像最基本的特征。圖像的邊緣是指圖像信號(hào)強(qiáng)度發(fā)生急劇變化的位置，即在灰度級(jí)上發(fā)生急劇變化的區(qū)域。圖像的邊緣點(diǎn)主要有三種（如圖 11）：第一種是階梯型邊緣，該邊緣兩側(cè)的灰度值有明顯的變化；第二種是屋脊型邊緣，該 邊緣中間的灰度值與兩邊的灰度值有明顯的差異。第三種是線性型邊緣，該邊緣中間的灰度值與兩邊得灰度值差異很大，它與屋脊邊緣的差別在于，屋脊邊緣從側(cè)邊到中間灰度值的變化是逐漸變化的，而線性邊緣從側(cè)邊到中間灰度值的變化是瞬間變化的。 邊緣檢測(cè)是數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一，邊緣提取與檢測(cè)在數(shù)字圖像處理中占有很重要的地位，其算法的優(yōu)劣直接影響所研究產(chǎn)品的性能。它的主要內(nèi)容就是對(duì)圖像灰度值的度量、檢測(cè)和定位?，F(xiàn)在，局部技術(shù)邊緣檢測(cè)的方法主要有一次微分（ Roberts算子、 Sobel算子、 Prewitt算子、 Kirsch算子等）和 MarrHildre 算子（也稱拉普拉斯高斯算子）和 canny邊緣檢測(cè)算子。同時(shí)，近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的小波理論，其中，小波變換是檢測(cè)灰度值變化強(qiáng)有力的工具，能很好的判斷灰度變化的位置。 邊緣與導(dǎo)數(shù)的關(guān)系 邊緣的一階導(dǎo)數(shù)在圖像由暗變亮的突變位置有一個(gè)正的峰值，而在圖像由亮變暗的位置有一個(gè)負(fù)的峰值，而在其他位置都為零。這表明可用一階導(dǎo)數(shù)的幅值來(lái)檢測(cè)邊緣的存在，幅度峰值對(duì)應(yīng)的一 般就是邊緣的位置。同理，可用二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)圖像邊緣的存在。 邊緣檢測(cè)可基本上分為兩步： 對(duì)圖像中的每一個(gè)像素施以檢測(cè)算子； 根據(jù)事先確定的準(zhǔn)則對(duì)檢測(cè)算子的輸出進(jìn)行判定，確定該像素點(diǎn)是否為邊緣點(diǎn)。 圖 21 邊緣與導(dǎo)數(shù)（微分）的關(guān)系 梯度的概念 在圖像處理中，一階導(dǎo)數(shù)是通過(guò)梯度來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此，利用一階導(dǎo)數(shù)檢測(cè)邊緣點(diǎn)的方法就成為梯度算子法。 連續(xù)函數(shù) f(x,y)在 (x,y)處的梯度是通過(guò)一個(gè)二維向量來(lái)定義的： ?????????????????????????yfxfGGyxfyx),( （ 21） 這個(gè)向量的幅值和方向角分別為： 2122 )(),( yx GGyxG ?? （ 22） )a rc ta n(),(yxGGyx ?? （ 23） 梯度的幅度代表邊緣的強(qiáng)度，梯度方向 ? (x,y)與邊緣的方 向垂直。 ]7[ 在離散空間，微分用差分實(shí)現(xiàn)，兩個(gè)差分模板如下： ?????????? ??????????????000010010000011000vh WW （ 24） 其中 hW 、 vW 分別代表水平及垂直方向上的梯度模板。 利用模板對(duì)圖像處理相當(dāng)于模板與圖像的卷積，因此，水平和垂直方向的梯度為： ??? ?? ??vvhh WjifjiG WjifjiG ),(),( ),(),( （ 25） 故水平和垂直方向的梯度可以定義為： ??? ??? ??? ),1(),(),( )1,(),(),( jifjifjiG jifjifjiGvh （ 26） 實(shí)際濾波中常只用 ),( yxf? 的幅度（即矢量的模），矢量的?？杀硎救缦拢? ? ?2122 ),(),(),( jiGjiGjiG vh ?? （ 27） ),(),(),( jiGjiGjiG vh ?? （ 28） ? ?),(,),(m a x),( jiGjiGjiG vh? （ 29） 根據(jù)不同圖像需要來(lái)選用上述三種梯度幅度公式，所得結(jié)果即為梯度圖像。 Robert算子 Robert算子是一種局部差分算子，它采用的是 2 2模板對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行檢測(cè)（如圖 22）。Robert 算子采用的是對(duì)角相鄰的兩個(gè)像素之差來(lái)尋找邊緣，找到邊緣之后，計(jì)算出每一個(gè)像素的向量，然后求絕對(duì)值。其水平 方向和垂直方向的梯度定義為： ??? ???? ???? ),1()1,(),( )1,1(),(),( jifjifjiG jifjifjiGvh （ 210） 根據(jù)梯度幅度公式（ 28）得到表達(dá)式為： ）（ 1,),1()1,1(),(),( ?????
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