Python在图像处理中的应用

Python是一种面向对象、直译式的计算机语言,虽然仅有十多年的发展历史,但是因其具有丰富和强大的库,成熟且稳定,具有一次编译,处处运行的通用特性,使用越来越广泛。本文针对数字图像处理的特点,利用Python语言,探究其在灰度变换、图像直方图、直方图均衡化、图像平均及高斯模糊中的应用,相比其他语言具有简单、快捷、易于学习的特性,并实例说明Python在图像处理中的技巧和方法。     

改进Tamura纹理特征的图像检索方法

针对Tamura方向度纹理特征计算时直方图峰值难以确定的问题,本文提出了采用改造后的旋转不变边缘方向直方图代替方向度纹理特征;针对粗糙度纹理特征不能充分反映图像上纹理基元尺寸的大小分布的问题,提出了采用粗糙度直方图代替粗糙度的特征表达方式。实验表明,改进后的Tamura纹理特征易于获取,包含图像更多的信息,显著地提高了检索性能。     

探讨图像增强中直方图均衡化的应用

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像整体或局部特征。主要研究了直方图均衡化的图像增强的基本原理,并给出了相关推导公式和算法,同时以一个灰度图像为例,在VC++集成开发环境下实现了直方图均衡化的增强处理,并给出了实验结果图像及直方图。     

一种基于直方图均衡化改进的图像增强算法

本文分析了传统的灰度图像直方图均衡化算法的不足,提出了一种基于概率的灰度图像直方图均衡化的改进算法。该方法给出了较合理的变换关系,使运算结果有较大改善,而且保留了传统算法的快速、自动化的特点。     

基于探元直方图匹配的CBERS-01星CCD数据相对辐射校正方法

提出并实现了基于探元直方图匹配的相对辐射校正方法。首先以探元为单位对CBERS01星CCD0级数据进行统计,然后基于直方图匹配方法建立每个探元的直方图查找表,用直方图查找表对01星数据进行相对辐射校正。该方法较好地解决了探元的非线性响应问题,图像处理质量有很大提高,为01星CCD数据的更广泛应用奠定了基础。     

灰度直方图与K-最近邻的影像分割算法

针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性和KNN高精度的优势,避免了直方图分割最佳阈值的选取;与传统的KNN算法相比,本文算法大大提高了分类效率,且精度相当,满足实际生产应用的需求。     

图像增强技术的综合应用

本文介绍一种综合利用逐级分块直方图均衡化和多图像平滑技术进行图像增强的方法，经实际试验获得了令人满意的效果。     

基于MATLAB的图像增强初探

在实际的生产、生活中,人们直接获得的原始图像并不能直接应用到生产、生活中。因为,原始图像在获取和传输过程中会产生各种噪声,造成图形的对比度不够、图像模糊、对所需要的信息,如边缘或线状地物不够突出等影响。针对上述问题,可以采用专业的图像处理软件进行处理。本文采用在MATLAB中,根据图像中存在的具体问题,利用MATLAB自带的函数以及用户自己编写的M函数解决具体问题。给出了用MATLAB进行灰度增强、直方图增强、平滑、锐化等操作及具体示例,通过这几个实验,取得较为理想的效果,达到了图像增强的目的。     

估算查询结果大小的直方图方法之研究

空间选择率估计是空间数据库查询优化的核心问题之一。现有空间直方图方法打破了空间面对象的完整性,难以实现精确拓扑谓词的选择率估计和空间直方图的查询推演。针对以上问题,本文提出了累计环形桶（annular bucket,AB）直方图,简称为累计AB直方图。该方法通过建立容纳空间面对象的“环形桶”,保留了空间面对象的整体性,可以实现基于最小外接矩形（minimum bounding rectangle,MBR）顶点位置的精确拓扑关系查询和空间推演。介绍了累计AB直方图的生成方法及其面向空间关系谓词的选择率估算方法,并以土地利用数据为例,检验了累计AB直方图选择率估计的准确性,讨论了该方法的效率和适用范围。     

一种基于窗口查询的空间选择率估算方法

针对任意空间查询区域提出了一种基于CD直方图选择率的估计方法,确定了影响空间点(x,y)直方图估计值的相关格子,并对其中确定的部分直接引用,对于不确定的部分则充分利用格子提供的信息进行了修正,从而可以较为精确地计算出空间点(x,y)的估计值,为提高查询选择率估计值的准确性奠定了基础。     

基于AO的钻孔柱状图的绘制

本文针对传统手工绘制钻孔柱状图普遍存在的成图慢、效率低,难以满足实际生产的需要等许多不足之处而开发的一个应用程序。在ArcMap内置的VBA环境下调用AO的一些接口函数完成柱状图的绘制,然后调用岩层符号化功能模块,对柱状图进行填充处理,应用起来非常方便。     

改进Fisher判别分类的遥感影像变化检测

Fisher判别分类的好坏关键在于训练样本集选取的精度和在降维过程中样本特征信息的损失程度,基于此问题,本文根据不同时相同一地区的遥感影像的差值影像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征获得其一维和二维直方图,针对差值影像无噪和带噪两种情况,根据直方图信息选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则。实验结果表明:与基于原训练样本的Fisher判别分类和基于寻找更多的样本特征的Fisher判别分类方法生成结果相比,在差值影像无噪和带噪情况下,本文提出的方法具有更好的变化检测精度和抗噪性。     

基于MapInfo的钻孔柱状图的绘制

本文介绍了基于MapInfo的钻孔柱状图自动成图技术,阐述了钻孔数据库和岩性样式库的设计过程以及钻孔柱状图自动成图系统的实现流程、关键技术.并运用OLE技术,以VB 6.0,MapInfo 7.0和SQL Server 2000为开发环境,以实测钻孔数据资料为基础,实现了钻孔数据的管理和钻孔柱状图的自动生成,极大地提高...     

影像局部直方图匹配滤波技术用于遥感影像数据融合

本文提出了一种基于局部直方图匹配波技术的影像融合新方法。该方法分析了局部影像统计特性,应用均值或均值－方差匹配正态函数,对要融合的两幅影像局部直方图进行匹配。文中给出了３种不同的融合算法（高通滤波法,局部均值匹配法和局部均值与方差匹配法）用于ＳＰＯＴ全色影像和ＴＭ多光谱影像融合的结果,并进行了比较,质量评价结果证明了提出的方法在提高了原ＴＭ多光谱影像空间分辨率的同时,较好地保留了多光谱影像频道的光     

顾及遥感影像场景类别信息的视觉单词优化分类

传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。     

An accurate selectivity estimation method for window queries and an implementation thereof

Spatial selectivity estimation is crucial to choose the cheapest execution plan for a given query in a query optimizer. This article proposes an accurate spatial selectivity estimation method based on the cumulative density (CD) histograms, which can deal with any arbitrary spatial query window. In this method, the selectivity can be estimated in original logic of the CD histogram, after the four corner values of a query window have been accurately interpolated on the continuous surface of the elevation histogram. For the interpolation of any corner points, we first identify the cells that can affect the value of point (x, y) in the CD histogram. These cells can be categorized into two classes: ones within the range from (0, 0) to (x, y) and the other overlapping the range from (0, 0) to (x, y). The values of the former class can be used directly, whereas we revise the values of any cells falling in the latter class by the number of vertices in the corresponding cell and the area ratio covered by the range from (0, 0) to (x, y). This revision makes the estimation method more accurate. The CD histograms and estimation method have been implemented in INGRES. Experiment results show that the method can accurately estimate the selectivity of arbitrary query windows and can help the optimizer choose a cheaper query plan.     

基于ArcGIS Engine的钻孔柱状图自动生成方法

叙述了基于ArcGIS Engine的钻孔柱状图的生成方法与思想。从建立钻孔数据库入手,以面向对象的方法进行程序设计。对钻孔柱状图的设计、柱状图表格线的绘制、岩性柱的绘制及其岩性花纹的填充进行了详细的叙述。在.NET开发平台上,利用ArcGIS Engine组件进行二次开发,以某矿区钻孔数据为例,验证了该系统的正确性,能够满足实际工作的需要。     

彩色扫描地形图的分色方法

本文提出了一种新的地形图分色方法。首先去除背景像素,然后根据灰度梯度值提取主色像素,利用直方图模糊c-均值(FCM)聚类方法对主色像素进行颜色聚类,对去背景后的图像进行Canny算子的边缘检测。最后,利用加壳变换和障碍距离变换工具对符号周围的过渡像素进行聚类,从而实现黑棕兰绿四个分版图的提取。该方法效率较高,受图纸扫描质量的影响不大,分色效果较理想。