关键词：
net
图像分割
图像变换
图像描述
摘要：
21世纪是信息社会,图像中包含丰富的信息,人类感知和交换信息的主要载体之一就是图像,图像处理也广泛应用到了人类生活和工作中,而且应用的范围也随科技的发展而扩大。数字图像处理相比于模拟图像处理,优越性明显：(1)数字图像在存储或传输的过程中,能保持质量的一贯性；(2)我们对数字图像处理能达到更好效果,可以把模拟图像数字化为二维数组,且图像处理程序具有通用性,可以针对不同的数组大小和不同的像素的位数；(3)普遍适用,可以有多种图像来源,即有可见光波段的成像,也有不可见光谱的成像,例如X射线成像、超声波成像和红外成像等,尽管成像的方法不同,但是它们在计算机中都可以以二维数组形式进行存储和处理；(4)具有很高的灵活性,可以通过线性运算完成图像处理,也可以通过非线性运算进行图像处理。因此,本文主要工作在于基于.net框架实现了图像处理领域中的部分经典算法,具体如下：(1)实现了直方图均衡化、局部平滑法、超限像素平滑法等图像处理基础算法。这些算法对图像进行各种加工以改善图像效果,为图像处理做准备。实验结果表明,当图像背景和前景都太亮或者太暗的时候,使用直方图均衡化就有明显的效果,特别是有X光图像中更好的显示骨骼结构,还有就是对曝光不足的照片中细节有更完善的呈现。(2)实现了canny边缘检测、Roberts算子、Sobel算子和Priwwit算子等图像分割相关算法。该类算法可以将图像中的相关特征提取出来,是图像识别和分析的基本组成部份,是图像处理中的重要技术。实验结果表明,以上算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘,检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近,检测点与边缘点一一对应。(3)实现了霍夫变换、边界提取等图像描述算法。该类算法在图像分割为区域后,对分割区域加以表示与描述,以便使“自然状态的”像素更适合计算机处理。实验结果表明,图像描述时并不会被图形旋转影响,且可高效变换图形。根据需要,可以用目标的外部表示它的形状特征,也可以用目标的内部表示区域的颜色或纹理等属性。(4)实现了傅里叶变换等图像变换算法。该类算法可以大大简化或加速图象处理过程,也有可能看到图像在空域中不易看到的某些“东西”。实验结果表明,经过傅里叶变换得到图像的幅度图像和相位图像显示,图像的频率表征了图像中灰度变化剧烈程度的指标,图像频谱的低频部分决定了大体上的灰度变化,而图像频谱的高频部分决定了图像中的细节变化。图像频谱的相位决定了图像的样子,如果将另一幅图像的幅度和本图像的相位结合,还能够看出本图像的样子,只不过灰度变化发生了改变,这是因为相位决定的是幅度变化的方向,决定了图像大概的样子。综合以上算法,本文基于.net搭建了一个数字图像处理平台,提供简单直观的操作界面。通过实验结果显示,本文设计和实现的平台具有较好的易用性、直观性、扩展性和可维护性。该平台方便了后续的图像处理研究工作,也可直接应用于教学方面的对比实验。除此之外,我们还可以进行二次开发,有很好的应用前景。
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