图像分析论文精选(九篇)

第1篇：图像分析论文范文

[关健词]吉祥符号色彩图像元素工艺技法

图形是现代设计作品的表现形式，是设计作品中敏感和备受关注的视觉中心，其意在创造一种能够迅速传达信息的印象。在信息网络文化与其他高科技综合利用和发展的今天，传统文化和现代文化的碰撞与互融，越来越强化了我们对现实的认识。针对现代人的思维方式和人性观，对现代图形艺术规律作较为深入而系统的探究，日益成为平面艺术设计的焦点。

一、传统吉祥符号的运用

中国传统吉祥符号是人类智慧的结晶，传承与发扬它，把其精神元素融入现代平面设计之中。必定会使设计作品更具文化性与社会性。意纹、回纹、水纹、太极八卦、中国结等，这些纹样内涵丰富、意义深远。直至今日，传统吉祥图案仍具有极强的生命力。有很多吉祥图案是综合运用了象征手法的艺术成果。其最大特点是可以赋予图案更丰富的含义。使作品成熟丰满。如中国联通的标志，就是由一种回环贯通的中国传统吉祥图案“盘长”(即中国结)演变而来的，取其“源远流长，生生不息”之意，迂回往复的线条象征着现代通信网络，寓意信息社会中联通公司的通信事业井然有序，信达畅通。

二、色彩的应用

色彩在现代平面设计作品中是一个很重要的方面，色彩的对比和对视觉的引导作用对平面设计产生很大的影响，要想一个作品完整和具有视觉冲击力，色彩和图形的有机结合至关重要。学习和研究传统吉祥图案色彩并用之于现代平面设计作品，这不但是必要的，而且是十分重要的事情。传统色彩带有浓厚的中国特色，不同的民族，有不同的色彩喜好和禁忌。例如：汉族喜好红、黄、绿、青，忌讳黑色和白色，认为这是做丧事才用的；回族对黑白、蓝色、红色、绿色非常喜欢；藏族对白尤其喜好，认为它很尊贵，还有黑、红、桔黄、紫、深褐都是他们的最爱；维吾尔族喜欢红、绿、粉红、玫瑰红、紫红、青、白，而对黄色比较反感；苗族对青、深蓝、墨绿、黑、褐色情有独钟，而忌讳用白、黄、朱红；彝族喜欢天蓝；满族喜欢黄、紫、红，对白反感。在我们的设计中只有理解了各民族对色彩的喜好和禁忌，并且应用到现代平面设计中去，才会避免因为不了解各自文化差异而出现的不和谐因素，才能真正做出适合设计对象的作品来。尤其是在带有浓厚民族色彩的设计时，我们更应该注意对各个民族的用色习惯做深入的了解和研究，只有这样，我们的作品才能把自己的创意和民族的特色完美地结合，才会有闪耀着传统文化光芒的现代设计作品诞生。本篇论文由网友投稿，文档123文档只给大家提供一个交流平台，请大家参考，如有版权问题请联系我们尽快处理。

三、图像元素的应用

传统吉祥图案在经过漫长的历史凝练后，逐步形成各种具有典型文化内涵的图形和纹饰。它们包括人物、植物、动物、图腾等形式在内的图像，如果将这些富有民族形式特征的元素有机地组合到现代设计中，无疑会给单调枯燥的现代设计风格带来一股清新的空气。对图像元素的借鉴和运用，自然不是简单的照抄照搬，而是对传统造型的再创造，这种再创造是在理解的基础上，以现代的审美观念对传统造型中的一些元素加以改造、提炼和运用，使其富有时代特色，同时也体现民族个性。如：香港凤凰台台标——“双凤”，是极具中国传统文化特色的设计。凤凰具有强大的亲和力，她代表着美好事物，代表着喜庆、吉祥。代表着“惩恶扬善”，还代表着高尚的人品．在中国人心中具有独特的魅力。香港凤凰卫视台的定位是以华人为主要服务对象，它选择凤凰作为台名本身就是期望以中国传统文化为标志吸引观众。台标的设计者紧紧扣住这一主题，采用旋转的一正一反两只凤鸟组合图案加以表达，这种旋转图案具有太极图的结构因素，设计者将“双凤图”删繁就简，把凤凰图案上的翅膀、眼睛、爪子等细节统统去掉，仅余下三根羽毛代表凤凰，达到了标志设计力求简洁明了的目的。又如中国2010年申办奥运会标志，大家都不陌生，中国结的形象结合中国绘画的表达技巧，把奥运五环体现出来，用一个正在打太极的形象来突出中国的文明和对奥运会的热望，表达得非常生动，其中把中国传统的水墨画的用笔技巧和我们的创意结合得天衣无缝，充满了中国水墨画独特的魅力。

四、工艺技法的运用

中国传统吉祥图案工艺美术，是中华民族优秀的文化遗产，其独特的艺术构造、丰富的表现形式、鲜明的民族特色，反映了生活的直接性以及艺术风格的多样性，对现代平面设计产生了重要的影响。在众多的设计作品中到处都能看到传统工艺美术在现代平面设计中的作用，传统工艺美术经过几千年发展已经形成了一定的象征模式并融人社会之中。比喻暗示是传统工艺美术常用的一种象征手法，牡丹象征富贵；松鹤、桃子、灵芝象征长寿；葫芦、石榴比喻多子；竹象征平安；龙、凤象征祥瑞等。如今，传统的视觉形象不时出现在设计作品上，它们似乎成了中国传统文化的代言人。可见，传统工艺美术中比喻暗示的手法深刻影响了中国现代平面设计的表现形式。传统工艺美术在现代平面设计的应用非常广泛。陈汉民先生设计的北京王府井饭店标志，以中国传统工艺美术图案“方胜盘长”吉祥纹样为本，经穿插组合成垂直和水平的经纬直线。构成上下左右对称的正方形，传达了该饭店严格规范化管理、上下一致、同心协力、热情迎来送往客人的新理念，中间的“王”字既是饭店的字头。又寓意该饭店在同行中翘首领先、傲视群雄的王者本色。此外在细节处理上也颇具匠心，把四角处的线有意断开，构成“井”字，既突出该饭店所处王府井的地理位置，又表达了王府井饭店的客源如井水一样源源不断的吉祥美意。使我们看到这个标志时，既有中国传统文化的情节，又具备现代设计的特点。

第2篇：图像分析论文范文

图像处理 图像分析 艺术化 数字媒体技术

一、前言

浙江理工大学数字媒体技术专业旨在培养德、智、体、美全面发展，具有良好的科学艺术素养，系统地掌握数字媒体设计、制作、处理的理论知识和专业技能，精通数字媒体核心技术，具有新媒体艺术创作能力以及面向网络的、新型数字媒体综合开发能力，能够在国家机关、高等院校、电视台、电影厂、广告公司、游戏制作公司和大中型企业等从事数字媒体设计制作、兼通艺术和技术的复合型的高级人才。

“数字图像分析与艺术化处理”是一门在对传统的“数字图像处理”课程内容进行调整的基础上，针对数字媒体技术专业新开设的专业课，该课程主要讲述利用计算机对数字图像进行分析和处理的方法和技术，强调生成不同艺术效果的处理方法。

本文首先对传统“数字图像处理”课程的特点进行了分析，并结合数字媒体技术专业的需求进行了分析，提出了开设“数字图像分析与艺术化处理”课程的必要性；然后就“数字图像分析与艺术化处理”课程的课程内容、实践教学、教学方法与手段、师资队伍建设进行了讨论；也对目前存在的问题进行了分析；最后总结我们的经验与不足。

二、开设“数字图像分析与艺术化处理”课程的必要性

从教学内容上，近年来《数字图像处理》已经形成以数字图像基础、图像增强、图像复原、彩色图像处理、图像编码、形态学处理、图像分割和对象表示与描述为基本教学内容的一门信息类专业课程。而且，随着新技术在图像处理中的广泛使用，诸如小波变换、遗传算法、神经网络等新内容不断增加到课程体系中。但涉及艺术化处理的内容较少，目前，讲述图像艺术化处理的教材或者参考书基本都是讲述如何使用图像处理软件Photoshop进行制作的，而基本没有讲述对图像进行艺术化处理的理论和方法的。对旨在培养艺术和技术相结合复合型人才的数字媒体技术专业，图像作为一种重要的媒体形式，学习对图像进行艺术化处理的理论和方法是必要的，也是十分有益的。

那么，开设这门课程是否可行呢？虽然目前还没有一本数字图形艺术和处理的教材，但针对数字图像进行艺术化处理，已经有了大量的研究，特别是在图像学领域，艺术绘制的研究更是硕果累累《艺术化绘制的图形学原理与方法》一书对相关工作进行了全面地归纳总结。图形学艺术花绘制的结果基本都是以图像的形式表现出来。所以，从教学内容取材上，是完全没有问题的。

三、课程的总体设计

根据数字媒体技术专业的特点，考虑到课时的限制。“数字图像分析与艺术化处理”课程的教学内容分为以下8讲：

第1讲为数字图像基本概念和图像编程，主要介绍图像概念、图像感知、获取、采样、量化，图像的基本类型和主要文件格式，以及对BMP文件的读写和DIB类介绍。

第2讲为图像信号处理基本理论，讲述几种常用变换及其应用，包括傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换和雷登变换。

第3讲是图像特征提取，主要讲颜色、形状、纹理等特征的描述、提取及分析。

第4讲为图像处理基本操作，讲述空域和变换域图像增强，二值图像和灰度图像的形态学处理。

第5讲为图像的分割、恢复与合成，讲述基于像素、区域和辩解的分割及所属；图像降质的数学模型，以及滤波法、代数法、非线性法等恢复方法；图像的合成算法。

第6讲为彩色图像处理，讲述彩色基础、彩色模型及相互转换、伪彩色变换、颜色转移。

第7讲为数字图像的艺术化处理，讲述基于像素级运算的艺术化效果生成，基于笔画绘制的艺术技法模拟，直接借鉴参考图像中的色彩搭配和纹理效果的艺术化绘制，基于绘图样例的艺术化绘制模拟。

第8讲为图像特征降维及其应用，讲述线性和非线性降维的方法和应用。

四、实践教学的设计

“数字图像分析与艺术化处理”课程具有涉及的知识面广、理论较深澳、内容不断丰富等特点。对这样一门涉及技术与艺术，既强调处理方法的理论性，又强调实践结果的艺术性的课程。仅凭教师的课堂讲述是远远不够的，必须辅以足够的实践锻炼，让学生巩固所学理论，锻炼实际动手能力，激发学习兴趣，提高综合利用所学理论，进行设计开发和研究创新的能力。

在设计图像处理实践环节时，一方面，要保留有代表性的经典内容，同时考虑到近年来彩色图像已得到广泛应用，增加彩色图像处理的内容，以满足社会发展的需求；另一方面，针对图像的艺术化处理，设计相应的实验内容，实验结果的直观艺术效果中能有效弥补理论的枯燥乏味，提高学生的学习兴趣。

根据实践内容的不同，我们把实验分为以下四种类型：基本型、设计型、创新型和综合型。基本型实验，主要是通过实验对基本理论进行实现，加深学生对基本理论的理解；设计型实验，要求学生对所学理论进行简单应用；创新型实验主要是通过学生自由分组，通过教师提示，大脑风暴等多种形式，让学生进行创新思维，不要求实验结果的完美性，关键在于创新和创意。综合型实验，要求学生完成运用多种图像分析处理理论和方法，完成一项具体的任务。而且这门课程需要进行实践的内容较多，为了解决实验内容多与学时有限之间的矛盾，我校在设计该课程的实践环节时，采用实践作业、课内上机实验、大作业和课程设计四种实践形式。考虑到学生后续学习工作的实用性和实验的效率，在实验环境和开发工具的选择上，我校采用C++和Matlab作为主要实践教学语言，在实验类型、实践形式和开发环境之间的具体操作如下：

基本型实验，安排一次课内实验，主要是如何利用C++进行数字图像的读写及直方图统计，以便学生熟悉BMP图像的格式，掌握BMP图像文件的读写，并进行像素数据的处理，为后续实验打下基础。另外，要求学生通过实践作业的形式，学习使用Matlab进行图像读取等基本操作。其他基本型实验主要以实践作业的形式进行，建议学生使用Matlab完成。

设计型实验，主要使用C++作为开发语言，安排三次课内实验，分别是图像增强、图像的特效显示、图像的艺术化处理。图像增强选择空域图像增强、变换域图像增强；图像的特效显示可以实现图像的渐隐、图像的伪彩色处理等；图像的艺术化效果可以完成Laplican素描、马赛克效果艺术化绘制。

创新型实验，以大作业的形式布置，学生自由结合成小组，可以从参考题目中选择之一进行，也可以自己确定所作内容。如在线图像艺术化处理系统、图像艺术化显示系统等。

综合型实验，以课程设计的形式完成。要求学生完成一个简单的图像处理系统，或者图像应用系统，但必须包含图像分析、艺术化处理的内容。

五、教学方法与手段

根据“数字图像分析与艺术化处理”课程的特点、数字媒体技术专业的学生的所学课程的特点，我们在常规教学教学方法和手段的基础上，还采用了下面的教学方法和手段：

1.技术与艺术相结合、操作和理论相结合。由于学过艺术类的课程，如《色彩构成》、《绘画基础》、《平面形态设计》等；并对Photoshop和Flash等软件的使用较熟悉。所以在讲述色彩相关的内容时，对于学生熟悉的内容，简单带过；对于图像处理分析的多数理论，Photoshop中都有对应的操作，可以将理论和操作相结合。

2.先修后续课程间广泛结合。由于“数字图像分析与艺术化处理”涉及计算机、艺术、信号等多个领域的知识，广泛应用于虚拟现实、网络媒体、生物医学、工业、国防等多个方面，先修和后续课程较多。同时，增加了课程的难度，同时也可以充分利用先修和后续课程之间的联系，进行课程内容的整合、实践环节的综合。我们在先修课程面向对象程序设计和可视化编程中，以图像处理为例子进行讲述，有了图像的编程基础，在“数字图像分析与艺术化处理”课程中，实验课就更容易开展。在于后续课程衔接方面，在讲到图像特征提取时，利用“数字摄影”课程的照片，结合“虚拟现实技术”课中的全景漫游图片的拼接进行讲解，不但把这些课程的内容有机的结合起来，而其可以提高学生的兴趣，达到学有所用的目的。

3.传统教学手段与现代教学手段相结合。“数字图像分析与艺术化处理”这门课，内容多，知识面广，实践性强，可时少。在讲授时，充分利用多媒体课件节省板书时间；利用视频，展示处理过程和效果，更直观；利用网络交互式图像分析处理平台，提高学生动手的积极性，便于老师和学生就实践环节进行沟通。

当然，在教学中，我们也遇到了一些问题。首先，是教材，目前还没有完全合适的教材可供选用，所以只能使用自编讲义。其次，传统的图像处理理论多针对灰度图像进行处理，如何把图像处理理论更好地应用到彩色图像的处理中。第三，对于图像的艺术效果的评价，涉及到人的主观因素，如何客观地进行分析，还需要更多的研究成果予以支撑。

六、教学队伍建设

“数字图像分析与艺术化处理”这门课，横跨技术和艺术。而同时精通数字图像分析和处理理论，又具有较好艺术功底的老师十分难得。在实践中，我们采用校内与艺术设计学院联合教学，校外积极引进具有艺术背景的教师参与到该课程的教学中来，同时针对现有教师，组织先修后续课程的任课教师，组成教师团队，进行综合教学。

七、总结

本文基于数字媒体技术专业的培养目标，分析传统的“数字图像处理”课程对于数字媒体技术专业的不足；结合学校开课实际，就数字媒体技术专业开设“数字图像分析与艺术化处理”课程进行了探讨，希望能够对数字媒体技术专业技术和艺术复合型课程的教学和建设有所促进。

参考文献：

[1]明冬萍.《数字图像处理》课程教学研究.中国科教创新导刊，2008，(25)：169-170.

[2]Michaella Janse van Vuuren and Gerhard de Jager，Art And Image Processing，2005.

[3]Henri Maitre，Francis Schmitt，15 Years of Image Processing and the Fine Arts, Image Processing，2001 Proceedings 2001 International Conference on.

[4]李杰，刘弘.基于遗传算法的分形艺术图案生成方法.山东大学学报(工学版)，2008，38(6)：33-36.

[5]耿卫东.艺术化绘制的图形学原理与方法.浙江大学出版社，2010.

[6]“数字图像处理”课程实验改革与实验系统的研究.高等理科教育，2003，(4)：100-103.

第3篇：图像分析论文范文

关键词：模式识别 图像分割 识别方法 特征提取

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）07（a）-0228-01

1 图像分割

作为一种图像技术，图像分割得到了人们广泛的研究与重视，并在实践中也得到应用。在图像应用中，图像分割技术可以在需要进行图像目标提取的工作中发挥重要的作用。如生物医学图像分析、遥感图像分析、文档图像处理、生产过程控制、在线产品检验以及工业自动化中都应用了图像分割技术。应用领域的不同也让图像分割技术具有着不同的名称，如目标追踪技术、目标识别技术、阀值化技术、目标轮廓技术等，这些技术的核心或者本身等同于图像分割技术。图像分割是将某个图像分为具有自身特色的几个区域，并对感兴趣区域提取的过程与技术。这里所提出的特色包括像素的纹理、颜色、灰度等，目标经过预先定义后可以指向单个区域，也可以指向多个区域。由于在研究图像和应用图像的过程中，往往只是对图像的某个部分感兴趣，所以为了对这些部分进行分析与辨识，有必要将他们提取和分离出来，并对他们进行利用，由此可见，图像分割是对图像进行处理以及分析的重要步骤。图像分割的方法多年来一直得到了人们的重视，基于多样化的分割算法基础上，将图像进行分割与分类的方法也非常多，比较通用的分类是根据图像中相邻像素在像素值方面表现出的两个性质：相似性与不连续性。虽然区域内部中的像素都具有相似性，但是不同区域边界上却具有着不连续性，因此，分割算法可以以此为依据分为基于边界的算法和基于区域的算法两种，另外，以分割过程中所使用的处理方法的差异，分割算法可以分为串行算法与并行算法。

2 模式识别理论基础上的图像分割

一般而言，模式识别需要由设计与实现两个过程来组成，设计指的是使用样本开展分类器设计，实现指的是使用设计完成的分类器来对待识别的样本开展分类决策。随着模式识别理论以及技术的发展，模式识别方法也得到了一定程度地创新，当前的模式识别方法主要包括统计模式识别方法；以句法规则结构化模式为依据的模式识别方法以及神经元网络模式识别方法。

图像分割所具有的难点在于分割依据的确定，即难以根据具有确定性的判定标准来对需要分割的图像各个部分开展判断以确定分割对象的位置，因此，基于知识的多特征多级判别的变化域分割概念被提出。在这一概念中，需要对特征进行分析，确定分割对象之间最明显的区分特征来作为分割依据，随后可以根据特征标准来使用经典的图像分割技术分割特征空间并得到可靠的位置结构。同时以分割精确度的差异为依据，开展多特征多级的分割，即在进行特征抽取后以具体需求为依据再次开展特征抽取或者开展多次的特征抽取，每一个提取过程中所使用的特征依据都需要达到减少分析区域的效果，并在此基础上对分割范围进行进一步的确定。具体而言，基于模式识别理论对分割问题作出考虑，分割对象可以根据图像本身的结构特性和统计特性分为分割类与非分割类。每一种事物都具有某些特征来与其他事物进行区分，所以在图像分割过程中也必然能够提取出一些和分割背景具有差异的特征来当做分割依据。在对定位对象进行分割的过程中，可以选择由这些特征所构成的特征空间来开展定位识别，所以本文认为，可以将图像分割的对象当做模式识别对象，把图像分割过程当做模式识别中识别特定模式类并以特征模式类特征为依据来进行分割的过程。

基于模式识别理论的图像分割主要分为四个步骤。

一是对分割对象本身所具有的所有特性做出分析，为分割需要提供依据。在图像分割过程中，选取这些特征的原则为更好、更容易的区分分割对象。在此方面又包括以下几点内容：可靠性，属于同类对象的特征应当相似。区别性，属于不同类别的识别对象所具有的特征值应当存在差异。独立性，在分割过程中所使用的特征应当不存在紧密关联。虽然十分相似的特征可以进行组合，但是不能当做相同的特征。对数量进行控制。特征个数的增加会增大模式识别系统在进行图像分割过程中的复杂程度，其中用于结构测试的样本数量会随着特征量的增加呈现出指数关系的增长。在模式识别理论基础上的图像分割工作中，一般需要开展大量的实验、计算与分析才能够充分了解分割对象所具有的特性，同时需要在具体的图像分割过程中寻找能够区别于复杂背景且稳定、有效的特征来当做图像分割的依据。

二是通过特征空间转换将图像转换成为确定特征基础上的特征空间。在此过程中变换域方法、神经网络方法以及模糊理论等方法都可以作为变换方法。这主要是由于图像分割过程中的复杂背景会产生很多的不确定性因素，并对特征的确定产生干扰，所以在开展图像分割之前，有必要采用数学方法和一些其他的学科理论来变换图像，其目的主要在于让特征这一作为图像分割的依据更加突出。

三是根据已经明确的特征范围和特征标准，采用合理的分割技术来分割特征空间，同时以分割对象的特征标准度范围和标准度量值为依据来匹配图像中的各个区域以确定需要进行分割的区域。另外在分割图像的过程中，最底层环节为图像处理技术，分割中的工作都需要建立在图像处理技术基础上。

四是当分割精度没有达到需求和要求时，有必要进一步开展特征选择，即对以上三个部分进行重复。

综上所述，模式识别理论对于提高图像分割效果而言发挥着重要作用。无论是模式识别理论还是图像分割作为一种具有先进性和现代化特点的技术都具有着良好的应用前景，但是在此过程中，需要认识到二者的发展以及应用价值的提升都需要二者本身做出不断的完善。单从模式识别理论在图像分割中的应用于完善方面来看，首先需要对单识别器的性能进行进一步的提高；其次有必要继续强化对多分类器集成方法的谈论与研究。这对于增加模式识别理论在图像分割方面的应用价值具有重要意义。

参考文献

[1] 靳富丽.模式识别理论及其应用[J].湖北广播电视大学学报，2007（12）.

[2] 曾庆鹏，吴水秀，王明文.模式识别中的特征提取研究[J].微计算机信息，2008（1）.

[3] 林晓霞，杨晓东.二值图像的模式识别方式[J].福建电脑，2005（6）.

第4篇：图像分析论文范文

Abstract： For the wide application of remote sensing image processing technology， the paper proposes a processing method of remote sensing image that combines with the grey system theory. At first， the paper introduces the remote sensing image processing technology and the grey system theory，and analyzes in detail the combination use of the remote sensing image processing technology and the grey system theory，includes the combination of the grey decision and band selection， and the combination of grey correlation analysis and edge detection， and the image fusion. The result indicates that the combination of remote sensing image processing technology and the grey system theory has a certainly validity and feasibility.

关键词： 遥感图像；灰色系统理论；灰色关联；灰色决策

Key words： remote sensing image；grey system theory；grey connection；grey decision

中图分类号：P407.8 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）35-0012-02

0 引言

遥感图像处理是通过一定技术对遥感图像进行图像分类、特征提取、图像专题处理、图像镶嵌、投影变形、图像整饰、几何纠正、辐射校正以及各种专题处理的方法[1]。当前，灰色系统理论在遥感图像处理方面得到了一定的应用。灰色系统理论自问世以来，已成功应用在经济管理、工程控制、农业、社会等众多领域，被相关人士称为最具重大价值和发展前景的自然科学学科之一[2]。灰色系统理论与分形、神经网络、粗糙集理论、模糊数学等新方法、新理论一样，有着明显的应用特点及优势，在学术界得到了肯定。

1 遥感图像处理简介

遥感图像处理分为数字和光学两种方法，其主要内容包括：图像恢复、数据压缩、影像增强、信息提取[3]。图像恢复是对传输、记录、成像过程或者回放中的数据畸变、噪声和错误进行恢复，一般表现为几何校正、辐射校正等方面；数据压缩是指改进存储、传输及处理数据效率；影像增强是指在原有影像基础上强调数据自身的特征，以提高视觉的质量，包括去模糊、比值运算、密度分割、边缘增强、反差增强、彩色增强等；信息提取是指将有价值的遥感信息从增强处理的影像中提取出来，包括采用频谱分析、集群分析、统计分析等不同类别的自动识别。

一般情况下，主要运用数字图像处理系统完成上述信息的提取，同时根据不同的预期目标选择相应的技术和算法。

2 灰色系统理论概述

灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年创立的一种自然科学理论，该理论在实际应用中具备一定的优势，其原理是对部分已知的信息及部分未知的信息进行小范围采样分析，具有不确定性[4]。主要是对一些信息进行开发和生成，并将信息中具有价值的内容提取出来。

2.1 灰色系统理论的主要内容

历经30多年的发展，灰色系统理论已具备一定科学价值，主要内容有：①灰色数学。基于灰色理论的数学分析方法。②灰色建模。以灰色模型的建立为基础，根据一定的数列发展出来的新型建模方式。③灰色关联分析。主要是根据因素的异同程度以及因素之间的关系，对灰色系统中存在的诸多因素进行分析的一种技术。④灰色预测。基于灰色建模技术，提前预测灰色数据的大小以及数据发生的时间等。⑤灰色控制。主要是以灰色数据的控制为中心，完成灰色系统理论的实践应用。⑥灰色决策。主要是为了解决灰色系统中多层次的数据问题而制定的决策。⑦灰色评估。基于灰色系统的方法和理论，对系统在某个时期的状态或者系统本身以预期目标为向导进行分析，最终得出半定量半定性的整体描述和评价。

2.2 灰色决策的方案选择

灰色决策是为了解决灰色系统中多层次的数据问题而制定的决策，其实践应用价值较高，具备可操作性强、简单易用等诸多优点。在灰色决策理论中，运用最多的是灰色关联决策。相关人员可以通过灰色关联度，依据不同的方案效果评价对其进行度量，经过系统分析之后得出不同等级的方案，根据最佳选用原则挑出适合实际的方案。根据灰色决策解决多层次数据问题的应用思想，主要是围绕实际问题，选择与最合适的方案一致的效果评价向量，根据对最合适方案及不同方案之间的效果评价向量所产生灰色关联度程度进行分析，按照优劣程度进行最适合的方案选择。综上可知，关联方式及方案能否选择正确，将影响到决策的实施效果。

2.3 灰色关联分析的应用原理

灰色关联分析的基本原理是从曲线的相似度或者几何关系判断不同因素之间的关系，并且将几何关系或者序列曲线、参考序列进行分析和对比。关联度的判断要以曲线形状的相似度为基础，如果两条曲线形状比较接近，说明因素之间的关系度较大，反之，则说明因素之间的关联度较小[5]。灰色关联分析主要通过关联度来表现，即不同因素、不同事物之间不同程度的关联，可以根据时间序列不同找出关联性，进而为预测精度及分析因素提供可靠的依据，使决策得到更多参考，有助于技术人员进行问题主要因素的分析。灰色关联分析和灰色模型提出之后，已有众多国内外专家对此进行了细致研究，构建出众多的关联度模型，包括以斜率差、斜率比、距离对关联度进行定义。其中灰色绝对关联度，以其方向性、可操作性、距离无关性、关联序唯一性、对称性等优势，在边缘检测中得到了广泛应用。

3 基于灰色系统理论的遥感图像处理

3.1 灰色决策与波段选择的结合

在遥感图像的处理过程中，目视解译的作用不可忽视，其利用率非常高，无论是高光谱遥感还是多光谱遥感，都需要依靠目视解译进行工作[6]。因此，处理遥感图像需要按照类间可分性最大或者信息量最大原则进行最适合的遥感波段选择，并将具有价值的信息汇聚成彩色图像，为目视解译提供支撑。最佳波段应选择可分性好、地物光谱差异大、相关性小、信息含量多的波段。同时，应基于波段灰色标准差、影像波段间的相关性、单个波段信息量，对波段进行最佳选择。灰色决策的四大要素依次是事件、对策、目标、效果。事件是指选择最佳的波段组合；对策指的是从大量遥感图像中筛选出三个波段；目标主要是正确选择相关的系数，从而计算出与波段有关的参数；效果指的是在众多决策中最终筛选出一套最佳决策方案。其中灰色关联度与效果测度的计算是灰色决策的重要组成方式，主要分为上限、下限、适中等三种。上限效果测度是用来处置最大值的极性，下限效果测度的目的是进行最小值极性的处置，适中效果测度的目的是进行适中值极性的处置。

3.2 灰色关联分析与边缘检测的结合

在遥感图像的边缘检测中融合灰色关联分析，是一种较有新意的应用尝试，国内对这方面的应用研究正逐渐展开。在图像边缘检测的过程中，其像素分为边缘点与非边缘点。从图像的边缘点可以看出，当边缘点之间的像素点灰色值出现较大的波动时，通过灰色关联度可以看出波动变化的程度，图像中的非边缘点，表现为点的像素值与附近像素值相似[7]。可以选择图像中一个像素点与附近像素点相比较，得出比较序列，选择非边缘点的像素点与其附近的像素点相比较，形成参考序列。按照灰色关联分析的相关理论，灰色关联度与比较序列和参考序列有较高相似度，即参考序列和比较序列关联度大时，两者形成的几何形状相似度较高，由此判断这一像素点是非边缘点。两者形成的几何形状相似度较低，由此判断这一像素点是边缘点。

3.3 灰色关联分析与图像融合的结合

IHS变换融合在影像融合中较为常用，与多光谱影像相比，无论是清晰度方面还是空间分辨率方面，IHS融合后的影像质量更高[8]。但是在变换过程中的第一份量被高分辨率影像所代替，造成原始影像光谱变形，不能正确辨别影像。在IHS图像中结合灰色关联技术，能够利用加权方式及IHS变换对SAR和TM进行融合，从而有效避免光谱变形。因此，灰色关联分析在图像融合中的应用是一种快速的、有效的多源遥感信息融合新技术。

3.4 灰色系统理论与其它方面的结合

一是在图像信息融合中的应用，主要是利用多个传感器进行数据的采集与发送，结合多种灰色算法融合图像信息。二是在遥感影像增强方面的应用。灰色预测、灰色模型等相比原始图像更适合图像增强，对比这两种数列选择方式，可以得出同样像素的灰色预测值，并将得出的灰色预测值的平均值作为像素点增强之后的值。三是在图像分类中的应用。在遥感图像的分类与识别中，利用灰色关联分析理论对特征参数进行分析之后，根据特征参数与图像相似度进行图像分类[9]。

4 结语

随着科学技术的不断发展，遥感图像处理技术也在不断更新换代。灰色系统理论在遥感图像处理中的应用，目前还处于初步的探索阶段，需要更多的实践证明。但是灰色系统理论的应用范围广泛，其灰色决策与灰色关联分析，对遥感图像的波段选择与边缘检测较为适用，具备一定的有效性与可行性。灰色系统理论还在图像信息融合、遥感影像增强、图像分类中有较高的应用价值。在遥感图像技术的研究过程中，更多地结合灰色系统理论，有利于遥感图像技术的创新与发展。

参考文献：

[1]陈志国，傅毅，孙俊.群体智能算法的遥感图像处理研究[J].计算机应用研究，2013（8）：2538-2540.

[2]王伟，王辉，张潇.基于免疫和灰色系统理论的网络认知研究[J].微电子学与计算机，2013（6）：117-121.

[3]Gomez-Candon， D.Lopez-Granados， F.Caballero-Novella， J. J.Pena-Barragan， J. M.Gomez-Casero， M. T.Jurado-Exposito， M.Garcia-Torres， L.Semiautomatic Detection of Artificial Terrestrial Targets for Remotely Sensed Image Georeferencing[J].IEEE geoscience and remote sensing letters，2013，10（1）：377-384.

[4]张强，聂国强，张书会等.基于灰色系统理论的掘进机截割头可靠性稳健设计[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2013（5）：668-671.

[5]刘思峰，蔡华，杨英杰等.灰色关联分析模型研究进展[J].系统工程理论与实践，2013（8）：2041-2046.

[6]李秀梅.TM影像目视解译显示尺度的选择及尺度效应分析——以内陆河流域绿洲-荒漠过渡带为例[J].地理与地理信息科学，2012（4）：33-37.

[7]潘花.一种基于模糊理论的图像边缘检测算法[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2013（7）：53-56.

第5篇：图像分析论文范文

关键词：小波；变换；重构；图像压缩

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)24-1253-02

Improvement of Wavelet Transform in Image Compression

GUO Wei-shu,HE Yong,XU Cao-cao

(The Engineering & Technical College of Chengdu University of Technology, Leshan 614000, China)

Abstract: Recent years researching the theory of wavelet has become a new direction in applied math. As a tool of math, it has been being rapidly used in the image, the analysis of voice and so on.The article focuses on improving the efficiency of compression by further studying the distributing specialty of the energy in wavelet transform, an optimized scheme, andby changing the homogeneous of gray in sub-band.

Key words:wavelet; transform; reconstruction; image compression

1引言

图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天己经有五十多年的历史。20世纪50年代和20世纪60年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约，仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究，还很不成熟。1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。

2 小波概述

小波（wavelet）是定义在有限间隔且平均值为0的函数，小波函数多以开发者名字命名，如图1所示：

众所周知，傅立叶分析是把一个信号分解成各种不同频率的正弦波，因此正弦波是傅立叶变换的基函数。同样，小波分析是把一个信号分解成由原始小波经过移位和缩放后的一系列小波，因此小波是小波变换的基函数，即小波可用作表示一些函数的基函数。

小波是近十几年才发展并迅速应用到图像和语音分析等众多领域的数学工具，是继110多年前建立傅立叶（Joseph Fourier）分析之后的一个重大突破。经过十几年的努力，小波理论基础已经基本建立并成为应用数学的一个新领域，引起了众多数学家和工程技术人员的极大关注，是国际上科技学术界高度关注的前沿领域。本文试图从工程和实验角度出发，较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用。

3 小波理论在图像编码中的作用

小波编码放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换(DCT)为主的区块编码方式，而改用了离散小波变换。

离散小波变换(Discrete Wavelet Transform)是现代谱分析工具，在包括压缩在内的图像处理与图像分析领域正得到越来越广泛的应用。这种算法对于时域或频域的考察都采取局部的方式，所以对于非平稳过程也一样十分有效。小波在信号分析中对高频成分采用由粗到细渐进的时空域上的取样间隔，所以能够像自动调焦一样看清远近不同的景物，并放大任意细节，是构造图像多分辨率的有力工具。

4 小波变换的优化

在图像小波编码中，小波基的选择与评估是人们关注的焦点。经过几十年的研究，人们已经构造了许多适合与图像压缩的小波基，但是在现有的小波基中，并不存在对所有图像都有较高压缩性能的“最优”小波，只能根据不同的应用领域和图像特点，选择其中相对较优的小波。

4.1 正交滤波算子的优化

本文由正交镜像滤波实现小波变换，分级计算方法可由下式表示

其中Δ表示2折抽样算子，g和h为两个相互正交的滤波算子，g为小波分解算子，h为多分辨尺度算子。本方法采用6级分解，各级的滤波算子由图2和图3给出。时间采样间隔取0.001秒时，分别求出滤波算子g和h的频谱特征，如图4和图5所示。从图中看出，两个滤波器均具有优越的低频分解能力，特别是在小尺度情况下更加突出。采用这种算子可以有效提高小波变换图像分解的子带灰度分布均匀性，以下分别为6种不同尺度的滤波算子。

5 试验结果与分析

用report('jimm')对jimm_org.png真彩图像文件计算阈值分别为0，5，10和20的情况下进行3级非标准haar小波变换和重构后，系数为“0"的数目和以PNG格式存储的重构图像文件大小，实验结果得到图像测试表如表2所示：

从图像测试表和观察不同阈值下的重构图像可得出以下结论：

1) 可利用小波变换与重构对图像文件进行压缩。

2) 通常在给定小波基函数条件下，阀值越大，系数为0的数目就越多，重构图像文件压缩率也越高，重构的图像失真程度随之增加。

3) 阀值>0时，利用小波变换与重构进行图像压缩是一种有损压缩方法，可以根据实际需要在图像失真度允许的范围内选择适当的阀值来确定压缩率。

参考文献：

[1] 黄紧德.JPEG2000图像压缩原理及实现[J].广西教育学院学报.2006,86(6):81-83.

[2] Taubman D. High Performance Scalable Image Compression With EBCOT[C]. Proc. IEEE Int. Conference Image Processing.1994：572-578.

[3] 程正兴.小波分析算法与应用[M].西安：西安交通大学出版社.1998：3-35,40-102.

第6篇：图像分析论文范文

【关键词】图像识别；主成分分析；二维主成分分析；特征矩阵

随着计算机处理性能的提高和实际应用的需要，人们对数字图像处理[1]的要求越来越高，纹理识别[2]作为纹理分析的一个重要分支，在工业自动化、医学图像分析、文件处理、生物信息学等领域有重要的应用。纹理识别在遥感应用、显微分析、质量检测及目标跟踪等方面有很重要的研究价值。例如建筑纹理分析可以应用在目标跟踪及遥感应用等方面上，基于纹理图像分析[3]的自动监测系统应用在成品检验和质量控制，远程监控运用在智能交通领域，便于有效的管理交通。

主成分分析法在很多方面如人脸识别、车牌识别和质量检测中都有重要的应用，但关于主成分分析法在建筑图像方面上的应用较少。本文分析了前期把PCA法应用于建筑图像识别中出现的问题，考虑运用2DPCA方法进行建筑图像识别，并通过建模准确的识别出建筑图像，最后分析了此方法相对于PCA算法的优势，并分析了2DPCA法的不足，便于以后改进。

1.2DPCA法的思路及算法描述

1.1 PCA法与2DPCA法的思路

主成分分析法是在包含绝大多数信息的前提下，把众多相关的原始变量重新组合成少数几个独立的新变量，达到降维效果的多元统计方法，它是一种基于K-L变换的简单、有效的方法。使用PCA方法对原始数据进行处理，一方面是可以对原数据进行降维，从而降低数据复杂程度；另一方面，可以尽可能多地保留数据主要信息，有助于对数据更好的把握。

在图像识别的过程中，首先得对每一幅图像进行数字化表示，而数字化表示的图像可以看成一个二维矩阵，矩阵中的每一个元素代表图像上的一个像素，矩阵元素值代表图像在该点像素的亮度。运用PCA法进行图像识别就是要提取图像集的主成分，也即对图像数据降维的过程。而这一过程要通过K-L变换来实现，也就是要求出训练样本图像集合的协方差矩阵的特征向量，并选择其中对应的特征值较大的特征向量作为特征子空间。但在这之前，要把每幅图像的二维矩阵表示转化为一个高维的向量。也即把一幅大小的图像按行列相连构成一个维向量，这样其相关的协方差矩阵就是（是一副图像的像素点），其计算量是相当惊人的。二维主成分分析是在主成分分析的理论基础上建立起来的，它与主成分分析不同之处主要在于它直接用原始的二维图像矩阵构造图像的协方差矩阵而无需先将二维图像转化为一维向量。用这种2DPCA技术得到的协方差矩阵比传统PCA技术得到的矩阵要小很多，计算量也相对来说较少，从何节省了计算时间，提高了效率。

1.2 2DPCA法的步骤

3.总结

本文考虑到用PCA法对建筑纹理图像进行识别时，由于将图像转化成一维向量时图像的维数过高，使得在进行PCA降维时所费时间较长，因此考虑把2DPCA法运用到建筑纹理识别上，直接利用二维图像矩阵来构建协方差矩阵的，然后求出主成分的特征向量，同PCA法相比，2DPCA能简单地评价协方差矩阵，找出特征向量所用的时间也更少。但是本文也存在着不足，由于本文所采用的图像样本少，且差异性较大，所以识别率较高。未来可以研究当样本容量较大时，运用此种方法的识别率和效率。

参考文献：

[1]章毓晋.图像处理和分析[M].北京：清华大学出版社，2000.

第7篇：图像分析论文范文

由於在现今资讯流通普遍的社会中，影像的需求量越来越大，影像的数位化是必然的趋势。然而在数位化过的影像所占的资料量又相当庞大，在传输与处理上皆有所不便。将资料压缩是最好的方法。如今有一新的模式，在压缩率及还原度皆有不错的表现，为其尚未有一标准的格式，故在应用上尚未普及。但在不久的未来，其潜力不可限量。而影像之於印刷有密不可分的关系。故以此篇文章介绍小波（WAVELET）转换的历史渊源。小波转换的基础原理。现今的发展对印刷业界的冲击。影像压缩的未来的发展。

壹、前言

由於科技日新月异，印刷已由传统印刷走向数位印刷。在数位化的过程中，影像的资料一直有档案过大的问题，占用记忆体过多，使资料在传输上、处理上都相当的费时，现今个人拥有TrueColor的视讯卡、24-bit的全彩印表机与扫描器已不再是天方夜谭了，而使用者对影像图形的要求，不仅要色彩繁多、真实自然，更要搭配多媒体或动画。但是相对的高画质视觉享受，所要付出的代价是大量的储存空间，使用者往往只能眼睁睁地看着体积庞大的图档占掉硬碟、磁带和光碟片的空间；美丽的图档在亲朋好友之间互通有无，是天经地义的事，但是用网路传个640X480TrueColor图形得花3分多钟，常使人哈欠连连，大家不禁心生疑虑，难道图档不能压缩得更小些吗？如此报业在传版时也可更快速。所以一种好的压缩格式是不可或缺的，可以使影像所占的记忆体更小、更容易处理。但是目前市场上所用的压缩模式，在压缩的比率上并不理想，失去压缩的意义。不然就是压缩比例过大而造成影像失真，即使数学家与资讯理论学者日以继夜，卯尽全力地为lossless编码法找出更快速、更精彩的演算法，都无可避免一个尴尬的事实：压缩率还是不够好。再说用来印刷的话就造成影像模糊不清，或是影像出现锯齿状的现象。皆会造成印刷输出的问题。影像压缩技术是否真的穷途末路？请相信人类解决难题的潜力是无限的。既然旧有编码法不够管用，山不转路转，科学家便将注意力移转到WAVELET转换法，结果不但发现了满意的解答，还开拓出一条光明的坦途。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论。小波分析，无论是作为数学理论的连续小波变换，还是作为分析工具和方法的离散小波变换，仍有许多可被研究的地方，它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利叶（Fourier）分析的重要发展，他保留了傅氏理论的优点，又能克服其不足之处。可达到完全不失真，压缩的比率也令人可以接受。由於其数学理论早在1960年代中叶就有人提出了，而到现在才有人将其应用於实际上，其理论仍有相当大的发展空间，而其实际运用也属刚起步，其後续发展可说是不可限量。故研究的动机便由此而生。

贰、WAVELET的历史起源

WAVELET源起於JosephFourier的热力学公式。傅利叶方程式在十九世纪初期由JosephFourier(1768-1830)所提出，为现代信号分析奠定了基础。在十九到二十世纪的基础数学研究领域也占了极重要的地位。Fourier提出了任一方程式，甚至是画出不连续图形的方程式，都可以有一单纯的分析式来表示。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论为傅利叶方程式的延伸。

小波分析方法的提出可追溯到1910年Haar提出的小波规范正交基。其後1984年，法国地球物理学J.Morlet在分析地震波的局部性质时，发现传统的傅利叶转换，难以达到其要求，因此引进小波概念於信号分析中，对信号进行分解。随後理论物理学家A.Grossman对Morlet的这种信号根据一个确定函数的伸缩，平移系{a-1/2Ψ[(x-b)/a]；a,b?R,a≠0}展开的可行性进行了研究，为小波分析的形成开了先河。

1986年，Y.Meyer建构出具有一定衰减性的光滑函数Ψj,k(x)，其二进制伸缩与平移系{Ψj,k(x)=√2jΨ(2jx-k)；j,k?Z}构成L2（R）的规范正交基。1987年，Mallat巧妙的将多分辨分析的思想引入到小波分析中，建构了小波函数的构造及信号按小波转换的分解及重构。1988年Daubechies建构了具有正交性（Orthonormal）及紧支集（CompactlySupported）；及只有在一有限区域中是非零的小波，如此，小波分析的系统理论得到了初步建立。

三、WAVELET影像压缩简介及基础理论介绍

一、WAVELET的压缩概念

WAVELET架在三个主要的基础理论之上，分别是阶层式边码(pyramidcoding)、滤波器组理论(filterbanktheory)、以及次旁带编码(subbandcoding)，可以说wavelettransform统合了此三项技术。小波转换能将各种交织在一起的不同频率组成的信号，分解成不相同频率的信号，因此能有效的应用於编码、解码、检测边缘、压缩数据，及将非线性问题线性化。良好的分析局部的时间区域与频率区域的信号，弥补傅利叶转换中的缺失，也因此小波转换被誉为数学显微镜。

WAVELET并不会保留所有的原始资料，而是选择性的保留了必要的部份，以便经由数学公式推算出其原始资料，可能不是非常完整，但是可以非常接近原始资料。至於影像中什度要保留，什麽要舍弃，端看能量的大小储存（跟波长与频率有关）。以较少的资料代替原来的资料，达到压缩资料的目的，这种经由取舍资料而达到压缩目地的作法，是近代数位影像编码技术的一项突破。即是WAVELET的概念引入编码技术中。

WAVELET转换在数位影像转换技术上算是新秀，然而在太空科技早已行之有年，像探测卫星和哈柏望远镜传输影像回地球，和医学上的光纤影像，早就开始用WAVELET的原理压缩/还原影像资料，而且有压缩率极佳与原影重现的效果。

以往lossless的编码法只着重压缩演算法的表现，将数位化的影像资料一丝不漏的送去压缩，所以还原回来的资料和原始资料分毫无差，但是此种压缩法的压缩率不佳。将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态，控制解码後影像的品质，选择适当的编码法，而且还在撷取图形资料时，先帮资料「减肥。如此才是WAVELET编码法主要的观念。

二、影像压缩过程

原始图形资料色彩模式转换&n

bsp;DCT转换量化器编码器编码结束

三、编码的基本要素有三点

（一）一种压缩/还原的转换可表现在影像上的。

（二）其转换的系数是可以量化的。

（三）其量化的系数是可以用函数编码的。

四、现有WAVELET影像压缩工具主要的部份

（一）WaveletTransform（WAVELET转换）：将图形均衡的分割成任何大小，最少压缩二分之一。

（二）Filters（滤镜）：这部份包含WaveletTransform，和一些着名的压缩方法。

（三）Quantizers（量化器）：包含两种格式的量化，一种是平均量化，一种是内插量化，对编码的架构有一定的影响。

（四）EntropyCoding（熵编码器）：有两种格式，一种是使其减少，一种为内插。

（五）ArithmeticCoder（数学公式）：这是建立在AlistairMoffat''''slineartimecodinghistogram的基础上。

（六）BitAllocation（资料分布）：这个过程是用整除法有效率的分配任何一种量化。

肆、WAVELET影像压缩未来的发展趋势

一、在其结构上加强完备性。

二、修改程式，使其可以处理不同模式比率的影像。

三、支援更多的色彩。可以处理RGB的色彩，像是YIQ、HUV的色彩定义都可以分别的处理。

四、加强运算的能力，使其可支援更多的影像格式。

五、使用WAVELET转换藉由消除高频率资料增加速率。

六、增加多种的WAVELET。如：离散、零元树等。

七、修改其数学编码器，使资料能在数学公式和电脑的位元之间转换。

八、增加8X8格的DCT模式，使其能做JPEG的压缩。

九、增加8X8格的DCT模式，使其能重叠。

十、增加trelliscoding。

十一、增加零元树。

现今已有由中研院委托国内学术单位研究，也有不少的研究所的硕士。国外更是如火如荼的展开研究。相信实际应用於实务上的日子指日可待。

伍、影像压缩研究的方向

1.输入装置如何捕捉真实的影像而将其数位化。

2.如何将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态。

3.如何控制解码影像的品质。

4.如何选择适当的编码法。

5.人的视觉系统对影像的反应机制。

小波分析，无论是作为数学理论的连续小波变换，还是作为分析工具和方法的离散小波变换，仍有许多可被研究的地方，它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利叶（Fourier）分析的重要发展，他保留了傅氏理论的优点，又能克服其不足之处。

陆、在印刷输出的应用

WAVELET影像压缩格式尚未成熟的情况下，作为印刷输出还嫌太早。但是後续发展潜力无穷，尤其在网路出版方面，其利用价值更高，WAVELET的出现就犹如当时的JPEG出现，在影像的领域中掀起一股旋风，但是WAVELET却有JPEG没有的优点，JPEG乃是失真压缩，且解码後复原程度有限，能在网路应用，乃是由於电脑的解析度并不需要太高，就可辨识其图形。而印刷所需的解析度却需一定的程度。WAVELET虽然也是失真压缩，但是解码後却可以还原资料到几乎完整还原，如此的压缩才有存在的价值。

有一点必须要提出的就是，并不是只要资料还原就可以用在印刷上，还需要有解读其档案的RIP，才能用於数位印刷上。等到WAVELET的应用成熟，再发展其适用的RIP，又是一段时间以後的事了。

在网路出版上已经有浏览器可以外挂读取WAVELET档案的软体了，不过还是测试版，可是以後会在网路上大量使用，应该是未来的趋势。对於网路出版应该是一阵不小的冲击。

图像压缩的好处是在於资料传输快速，减少网路的使用费用，增加企业的利润，由於传版的时间减少，也使印刷品在当地印刷的可能性增高，减少运费，减少开支，提高时效性，创造新的商机。

柒、结论

WAVELET的理论并不是相当完备，但是据现有的研究报告显现，到普及应用的阶段，还有一段距离。但小波分析在信号处理、影像处理、量子物理及非线性科学领域上，均有其应用价值。国内已有正式论文研究此一压缩模式。但有许多名词尚未有正式的翻译，各自有各自的翻译，故研究起来倍感辛苦。但相信不久即会有正式的定名出现。这也显示国内的研究速度，远落在外国的後面，国外已成立不少相关的网站，国内仅有少数的相关论文。如此一来国内要使这种压缩模式普及还有的等。正式使用於印刷业更是要相当时间。不过对於网路出版仍是有相当大的契机，国内仍是可以朝这一方面发展的。站在一个使用其成果的角度，印刷业界也许并不需要去了解其高深的数理理论。但是在运用上，为了要使用方便，和预估其发展趋势，影像压缩的基本概念却不能没有。本篇文章单纯的介绍其中的一种影像压缩模式，目的在为了使後进者有一参考的依据，也许在不久的将来此一模式会成为主流，到时才不会手足无措。

参考文献：

1.Geoff&nb

sp;Davis，1997，WaveletImageCompressionConstructionKit，。

2.张维谷.小宇宙工作室，初版1994，影像档宝典.WINDOWS实作（上），峰资讯股份有限公司。

3.张维谷.小宇宙工作室，初版1994，影像档宝典.WINDOWS实作（下），峰资讯股份有限公司。

4.施威铭研究室，1994，PC影像处理技术（二）图档压缩续篇，旗标出版有限公司。

5.卢永成，民八十七年，使用小波转换及其在影像与视讯编码之应用，私立中原大学电机工程学系硕士学位论文。

6.江俊明，民八十六年，小波分析简介，私立淡江大学物理学系硕士论文。

7.曾泓瑜、陈曜州，民八十三年，最新数位讯号处理技术（语音、影像处理实务），全欣资讯图书。

附录：

嵌入式零元树小波转换、阶层式嵌入式零元树小波转换、阶层式影像传送及渐进式影像传送

目前网路最常用的静态影像压缩模式为JPEG格式或是GIF格式等。但是利用这些格式编码完成的影像，其资料量是不变的，其接受端必须完整地接受所有的资料量後才可以显示出编码端所传送的完整影像。这个现象最常发生在利用网路连结WWW网站时，我们常常都是先接收到文字後，其网页上的图形才，慢慢的一小部份一小部份显示出来，有时网路严重塞车，图形只显示一点点後就要再等非常久的时间才再有一点点显示出来，甚至可能断线了，使得使用者完全不知道在接收什麽图案的图形，无形中造成网路资源的浪费。此缺点之改善，可以使用嵌入式零元树小波转换(EZW)来完成。

阶层式影像传送系统的主要功能为允许不同规格之显示装置或解码器可以从同一编码器中获得符合其要求之讯号，如此不需要对於不同的解码器设计不同的编码器配合利用之，进而增加了其应用的范围，及减低了所架设系统的复杂度，也可以节省更多的设备费用。利用Shapiro所提出的嵌入式零元树小波转换(EZW)技术来设计阶层式影像传送系统时，其编码的效果不是很好。主要的原因是，利用(EZW)技术所设计的编码器是根据影像的全解析度来加以编码的，这使得拥有不同解析度与码率要求的解码器，无法同时分享由编码器所送出来的位元流。虽然可以利用同时播放(Simulcast)技术来加以克服之，但是该技术对於同一影像以不同解析度独立编码时，将使得共同的低通次频带(LowpassSubband)被重复的编码与传送，而产生了相当高的累赘(Redundancy)。

基於上述情况，有人将嵌入式零元树小波转换(EZW)技术加以修改之，完成了一个新式的阶层式影像传送系统。该技术为阶层式嵌入的零元树小波转换(LayeredEmbeddedZerotreeWavelet，简称LEZW技术。这个技术使我们所设计出来的阶层式影像传送系统，可以在编码传送前预先指定图层数目、每层影像的解析度与码率。

LEZW技术是将EZW技术中的连续近似量化(SAQ)加以延伸应用之，而EZW传统的做法是将SAQ应用於全部的小波转换系数上。然而在LEZW技术中，从基层(BaseLayer)开始SAQ一次仅用於一个图层(Layer)的编码，直到最高阶析度的图层为止。当编码的那一图层码率利用完时，即表示该图层编码完毕可以再往下一图层编码之。为了改善LEZW的效率，在较低图层的SAQ结果应用於较高图层的SAQ过程中，基於这种编码的程序，LEZW演算法则可以在每一图层平均码率的限制下，重建出不同解析度的影像。因此，LEZW非常适合用於设计阶层式影像传送系统。

LEZW技术也可以应用於渐进式传送，对於一个渐进式影像传送系统而言，控制其解析度将可以改善重建影像的视觉品质。而常用的渐进式传送方法有使用向量量化器或零元树资料结构编码演算法则。但是向量量化器需要较大的记忆体及对与传送中的错误敏威，而利用EZW技术所设计的渐进式影像传送系统，可以改善这些缺点，所以享有较好的效能。但是它也有缺点就是，应用於渐进式传送时是根据全解析度来做编码及传送，因此在低码率的限制之下时，若用全解析度来显示影像将使得影像模糊不清。所以在低码率传送时的影像以较低的解析度来显示时，则可以使影像的清晰度有所改善。

第8篇：图像分析论文范文

关键词：地理图像；高中地理；教学方法；应用探讨

地理作为一门比较抽象的学科，尤其是对于自然地理部分，学生学习起来比较抽象，如果教师还是采用传统的教学方法，长期这样的状态下学生会逐渐失去学习地理的信心，严重时会降低他们学习质量。因此教师在教学时应该要积极转变教学方法，从学生的实际状况出发，制定出比较科学的教学方案，让学生感受到地理知识的魅力，带着兴趣去学习地理，这样才能够更好的达到教学目标。地理图像教学作为一种比较新直观的教学方法，它可以降低学生对地理的理解难度，能够在一种动态状况下来探索地理，让他们掌握学习地理知识的技巧。

1.地理图像教学的重要作用

地理图像教学能够将地理信息文字含义转化为图像，学生在学习过程中会更加轻松，降低他们学习地理的难度，从而为今后地理知识的学习奠定基础。但是在实际的教学中我们发现，许多教师由于受到传统应试教育观念的影响，在地理课堂上过于重视理论知识的讲解，从而忽视了对地理图像的应用，许多学生在学习过程中不能够将文字知识转化为地理图像，这样会影响到他们的做题质量，不能够更好的适应新课程改革的考试要求。通过地理图像教学，教师也可以减少教学压力，帮助学生更深刻的学习和认识地理，让学生掌握相应的学习方法，更好的满足学生学习需求。地理图像教学作为教师教学的有力工具，它可以激发学生的学习兴趣，让地理知识不再仅仅局限于课本，可以将不同地域的地理图像结合起来，综合分析其气候、地貌、水纹等环境，让学生掌握住地理事物的规律。而且通过该种方式教学，也可以增强课堂的教学效率，让学生积极参与到教学中来，与教师共同学习地理，在降低地理知识学习难度的同时也可以提高地理课堂教学效率，加深学生对地理知识的记忆。

2.地理图像在高中地理教学中的应用策略

2.1提高学生的读图分析能力

地理图像教学主要是利用地理图像来帮助学生学习地理知识，可以将一些比较抽象的理论知识转变为容易理解的图像，让学生在分析图像的过程中找到解题思路和学习方法，增强他们学习地理知识的能力。提高学生的读图分析能力，教师可以让学生自己去分析图形中所包含的地理信息，然后通过文字表达出来，这样不仅可以让学生更好的掌握分析技巧，同时也可以增强他们的语言表达能力，将地理知识理论与图像进行相互转换，从而达到高中地理教师图像教学目标，让学生学习到地理解题思路。比如在讲解比较典型的地理图像时，教师首先可以将自己所分析出的地理信息用文字表达出来，然后再结合书本中的知识来进行相关知识的学习。除此之外，教师也可以带领学生多做一些图文转化的习题，帮助学生掌握做题技巧，提高学生学习地理的积极性和主动个性。

2.2掌握科学的读图技巧

地理图像教学中最重要的就是要学生掌握科学的读图技巧，这样才能够保证分析出的地理信息的准确性，才能够保证答题正确率。但是在实际的教学中，地理知识相对琐碎，尤其是在一些地理图像中，虽然图像相似，但是一点点的变动就会导致整个图像信息的改变，如果学生不能够掌握这些准确的读图技巧，将会影响到他们学习质量，不利于地理知识的后续学习。因此教师在教学过程中，首先需要让学生掌握相应的读图要点和读图知识，比如看图例、比例尺、标注等内容，然后再结合自身学习到的地理知识来对图像进行分析。其次在读图时，还要按照一定的顺序进行，这样可以保证读图的完整性，分析的全面性。读图过程中可以让学生按照从上到下，从左到右的顺序来进行，对于图像上一些关键词和名称，学生要特别注意，这些词语可能会包含重要的地理信息。最后教师在让学生联系读图时应该要遵循循序渐进的原则，增强学生的视图能力，在训练过程中逐渐发现学生的问题，及时调整教学方案，从而更好的满足学生的地理学习需求。

2.3教师要科学选择图像

高中地理教学与其他科目教学有所不同，它不仅会涉及理论知识分析，同时也会有图像分析，因此教师在教学时应该要进行科学的图像选择，让教学内容与图像信息充分结合在一起，帮助学生把握教师讲解的地理知识，降低他们学习地理的难度，为学生今后地理知识的学习提供良好帮助。教师教学时所选择的地理图像不仅要有深度，同时还要有宽度，能够让学生充分发散自己的思维，学习和掌握更多地理知识，并将这些知识应用到解题中，找到科学解题技巧，提高学生的学习成绩。教师还要注重培养学生的用图意识，结合题型能够认识到图形重要性，在相应的思考空间中找到科学的答案，提升学生的地理图形信息处理能力。

2.4培养学生的空间想象能力

地理知识中既包含自然地理知识，又包含人文地理知识，教师在教学过程中需要结合不同地理知识的内容来增强学生的视图能力，这样才能够帮助学生更好的学习地理，增强他们的图形应用水平。培养学生的空间想象力，这主要是针对自然地理部门来说的，如果学生没有较强的想象能力，将会影响到他们分析图形的质量。比如教师在讲解地球的运动相关知识时，地球公转和自传产生的影响是不一样的，公转导致一年四季的形成，而自传则形成昼夜的交替。但是这样的理论讲解会让学生感到疑惑和迷茫，从而增加学生学习地理的难度，进而会影响到他们学习的积极性和主动性。所以教师就要利用相应动态图形，帮助学生更好的进行该知识的理解，在图形中了解自传与公转，加深他们的印象，然后在今后做题过程中利用想象来提升正确率。

3.总结

综上所述，高中地理教师在进行教学时，应该要调整自身的教学方法，利用地理图像来降低学生学习地理的难度，帮助他们找到更加科学的学习技巧，为今后地理知识的学习奠定良好基础。同时教师也要加强与学生交流，掌握地理图像教学技巧，充分发挥该种教学模式的优势作用，提高学生地理学习兴趣，最终达到地理教学目标。

参考文献

[1]郭艳玲.地理比较法在高中地理教学中的应用探析[J]. 读与写（教育学刊），2013，04：74-77.

第9篇：图像分析论文范文

关键字:图像融合;小波变换;融合质量评价

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)35-10075-02

Image Fusion Based on Wavelet Transform Method

WANG Chen,QI De-ning,CHU Bin-bin,PANG Lu-lu

(Artillery Academy of PLA Information Engineering Teaching and Research,Hefei 230031,China)

Abstract: This paper introduces the basic principles of image fusion, the structure models and applications, the brief image of the Mallat wavelet decomposition and reconstruction algorithms. The Matlab7.0 environment, the use of Daubechies wavelet (dB4) filter treatment of fusion images of the three orthogonal wavelet decomposition, using edge-preserving low-frequency coefficients, high-frequency coefficients of the largest energy, based on the rules of regional integration, and integration of image quality evaluation.

Key words: image fusion; wavelet transform; integration of quality assessment

20世纪90年代以来,随着图像传感器技术的迅猛发展,多传感器图像融合技术引起了人们越来越多的关注。特别是近年来,数字图像处理技术、数据融合技术及小波变换等理论的发展,使图像融合技术研究更加成为众多研究者的研究热点。图像融合在遥感、自动目标识别、计算机视觉、机器人智能、网络安全、工业检测、等领域都起着重要的作用,尤其在军事指挥领域,以多传感器图像融合为核心内容的战场感知技术已成为现代战争中最具影响力的军事高科技技术[1-2]。

图像融合就是根据某一算法,将来自不同传感器(或同一传感器在不同时间或不同观测角度)对同一目标或场景观测得到的多幅图像进行处理,从而得到一幅新的、达到某种要求的、对目标或场景的描述更加准确、更加全面、更加可靠的图像。数字图像融合充分利用了多个被融合图像包含的互补信息,大大增加了融合图像包含的信息量,同时也将多幅被融合图像中的冗余信息去除掉,提高了系统的可靠性,从而高效利用由多传感器获取的图像信息。数字图像融合系统结构模型如图1所示。该模型将图像融合评价的信息加入到融合规则的选取和参数的选择过程中,可以更充分地利用信息源提供的信息[1-3]。

1 图像的小波分解与重构[1,4]

对二维图像信号进行小波分解与重构,即在空间L2(R2)对信号进行二维可分离正交多分辨率分析,Mallat算法的实现使得小波在图像处理领域的应用成为可能。图像Mallat算法一层小波分解即对图像矩阵先进行行小波变换,再进行列小波变换得到图像的四个频带――低频近似部分子图LL,高频细节部分水平方向子图HL、垂直方向子图LH和对角线方向子图HH,如图2所示,下一层分解仅在LL子图上进行。

设{Vj}j∈Z 是L2(R)的一个多分辨率分析,?准为尺度函数,?鬃为小波函数,{hk}k∈Z 为对应尺度函数的低通滤波器系数,{gk}k∈Z 为对应小波函数的高通滤波器系数,图像小波分解的Mallat算法如下:

图像小波重构的Mallat算法如下:

2 基于小波变换的图像融合

2.1 融合规则的确定[1,5]

图像融合过程中,融合规则的选择对于最终的融合图像的质量是至关重要,设计图像融合的融合规则的理论基础是小波变换后低频子带表征的是图像近似部分,而高频子带表征的是图像的细节信息。高频子带的系数在零值左右波动,绝对值越大的系数表示该处灰度变化越剧烈,即包含图像的重要信息,如图像的边缘、线条以及区域的边界。另外,同一场景经过不同的传感器得到的图像,其低频近似部分的系数值差别不大,而高频细节部分却存在显著差异。因此,本文采用小波域低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则。

2.2 图像融合步骤[3,6]

对二维图像进行N层小波分解,最终有(3N+1)个不同频带,其中包含3N个高频带和一个低频带。基于小波多尺度分解图像融合方案如图3所示,图像融合的基本步骤为:

1)将待融合图像进行小波塔式分解;

2)按融合规则对各频带层分别进行融合,得到融合后各高频带和低频带小波系数;

3)将融合后各高频带和低频带小波系数进行图像重构,得到融合后的图像。

2.3 图像融合实验

待融合图像如图4(a)(b)所示,在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,对两个分解后的图像以小波域低频系数取平均、高频系数模值取大的融合规则进行融合,经过小波逆变换,重建图像,实验结果如图4(d)所示。图4(c)为对应像素灰度值取大的空域直接融合结果,从视觉感受而言,小波域融合能够取得较好的效果。

2.4 融合图像质量评价

融合后图像效果的质量评价研究,对于在实际应用中选择适当的融合算法,以及对现有融合算法的改进和研究新的融合算法都具有十分重要的意义[2,4],一般有主观评价和客观评价两类。主观评价是由专家进行诸如好、较好、一般、不好等定性的等级评分,主观因素造成评价标准的不同一,具有很大局限性;从信息理论与图像处理的角度出发,依据评定方法所需条件的不同,图像融合效果的客观质量评价分为基于标准参考图像的质量评价和无参考质量评价[2,3]。通常情况下,不存在标准参考图像,因此无参考质量评价更具有实际意义,本文在无标准参考图像的情况下,根据图像自身统计特性对其进行评价,选取以下四个常用评价指标(设融合图像用F表示,L表示图像F的总灰度级数,行数M、列数为N)。本文实验选取各图像的客观评价指标见表1。

1)灰度均值:指图像中所有像素灰度值的算术平均,对人眼反映为平均亮度,其定义为:

2)标准差(Standard Error):反映灰度相对于灰度均值的离散情况,即图像反差的大小,标准差越大,则图像灰度级分布越分散,包含更多的信息。其定义为:

3)图像信息熵(Entropy):反映其包含的信息量的多少,熵值越大,信息量越多,定义为:

其中,p(i)表示灰度值为i的像素数目与图像总像素数之比。

4)清晰度,又称为平均梯度,反映图像细节反差程度和纹理变化特征,一般来说,平均梯度值越大,表明图像越清晰。定义如下:

其中,ΔFx ΔFy分别为融合图像F在X与Y方向上的差分。

3 结束语

根据图像多分辨率分析理论,在小波域采用低频系数取平均、高频系数模值取大的融合规则进行融合实验,相对于空域直接融合,取得了较好的效果,但基于区域特性的融合规则大大增加了运算量。近年来,多尺度几何分析开始应用于图像处理领域[7],该理论的发展将为图像融合技术提供新的思路和解决方案。

参考文献:

[1] 敬忠良,肖刚,李振华.图像融合―理论与应用[M].北京:高等教育出版社,2007:10.

[2] Shi Wenzhong, Zhu ChangQing, Tian Yan.Wavelet-based Image Fusion and Quality Assessment[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2005(6):241-251.

[3] 李伟.像素级图像融合方法及应用研究[D].华南理工大学博士论文,2006.

[4] 孙延奎著,小波分析及其应用[M].北京:机械工业出版社,2005.

[5] 胥妍.基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用[D].山东师范大学硕士论文,2008.