图像应用（共12篇）
图像应用 篇1
由于物理图像能形象、直观地表达物理规律、描述物理过程、清晰地反映物理量间的函数关系, 因此图像已成为一种特殊的物理语言和工具。利用各种函数图像解决物理问题是物理解题最有效的方法之一, 用图像法解题具有简明、快捷、准确等优点, 可以避免繁杂的中间运算过程, 甚至还可以解决用解析法无法解决的问题, 所以以图像及其运用为背景的命题, 已成为高考考查的热点。
一
利用图像法解决物理问题需要经历三个步骤, 那就是识图、作图和综合分析得出结论。要用图首先得识图, 识图则包括: (1) 所用图像反应哪两个物理量的关系, 它们之间的关系符合什么样的数学规律; (2) 理解所用图像两物理量间的对应关系, 还要理解图像的斜率、截距、交点坐标、极点坐标、拐点与临界点和“图线与坐标轴所围面积”等特征量的物理意义; (3) 找出所用图像中可以描述的其他物理变化规律等。所以要识图, 首先看两轴, 而后想斜率、截距、面积的含义;碰到不熟悉的图像, 根据所学知识写出两个物理量遵守的物理规律, 建立纵坐标与横坐标表示的两个物理量的数学方程, 从而得到两个物理量的函数关系。
作图时应特别注意明确相关量的变化范围及题设的其他条件, 还需要: (1) 根据需要解决的物理问题, 利用物理公式或规律找出相关两个物理量间的变化趋势, 知道图像的可能形状; (2) 根据已知条件确定图像上的几个特殊点, 然后根据物理量的变化情况和两个物理量的函数关系画出图线。
识图、作图的目的是解决问题, 所以最后应以图像为根据, 由图像所描述的变化情况, 对所要解决的物体进行综合分析, 做出正确的判断, 得出最后的结论。
二
速度-时间图像是学生进入高中, 学习的第二个图像 (第一个为速度-时间图像) , 能否正确认识这个图像及如何应用它解决物理问题, 关系到学生在以后的学习中各种物理方法的学习。下面以速度-时间图像及其“图线所围面积表示物体的位移”的应用为例说明图像法的应用。
速度-时间图像, 即以速度为纵坐标, 以时间为横坐标而建立起来的、描述物体的运动速度随时间变化的图像, 也称v-t图像。
速度-时间图像可以提供的信息有以下几点。
(一) 运动物体在各时刻对应的速度。
可以从图线上知道某一过程的速度变化情况或运动特点。如图一, 0~15s, 物体做匀加速直线运动, 15~25s, 物体做匀速直线运动, 25~40s, 物体做匀减速直线运动等。
(三) 图线在纵坐标 (即速度轴) 上的截距代表物体运动的初速度, 在横坐标, 即时间轴上的截距代表运动物体开始运动的时刻。如图三, AB两物体运动的速度-时间图像。A物体运动的初速度为5m/s, B物体在t=1s时开始运动。两图线比较, B在A运动1s后才开始运动。
(四) 可以在同一坐标上, 分别做出两个运动的图像, 对两个运动进行比较, 可以直接得到两运动物体速度相等的时刻、相遇的时刻和两个运动物体相距最大的时刻。如图四, 甲做匀速直线运动, 乙先加速后减速, t1=1s时甲乙的速度相等, t2=2s时甲乙的位移第一次相等, 甲乙相遇;t3=4s时甲乙的速度再一次相等, 这时甲乙相距最远;t4=6s时甲乙的位移第二次相等, 甲乙再次相遇。
(五) 图线与坐标轴所围的面积等于物体在这段时间内的位移。如图五,
三
根据以上v-t图像提供的信息, 不仅可以得带一些定量关系, 还可以得到一些定性关系, 在解决一些运动的定性分析问题时可以灵活应用, 直接通过图像, 直观地进行判断, 从而得出结论。当中“图线所围面积表示物体的位移”是比较深层次的应用, 下面以实例来具体说明其应用方法。
例一:甲、乙、丙三辆汽车同时以相同的速度经过某一路标, 此后甲一直做匀速直线运动;乙先加速后减速;丙先减速后加速, 它们经过下一个路标时速度仍相同, 则 (%%)
A.甲车先经过下一个路标%%%
B.乙车先经过下一个路标
C.丙车先经过下一个路标%%%
D.无法判定谁先经过下一个路标
【解析】甲乙丙三辆汽车没有相关的数据, 无法以计算的方法进行推断, 但三辆汽车初速度相同, 末速度也相同, 位移也相同, 利用v-t图像中图线与坐标轴所围得面积等于位移的特点, 在v-t坐标上画出甲乙丙的大致图像, 如图六, 很直观地可以看出乙用的时间最少, 所以应选B。
例二:如图七, 一个光滑的竖直圆轨道, AB为直径, 完全相同的ab两个小球, 从A点同时以相同的速度v出发, 分别沿着圆轨道运动到B, 则 ()
A.a先到 B.b先到 C.同时到 D.无法判断
【解析】ab两个小球没有相关的数据, 无法以计算的方法进行推断, 但两球初速度相同, 由于机械能守恒, 末速度也相同, 位移也相同, 利用v-t图像中图线与坐标轴所围得面积等于位移的特点, 在v-t坐标上画出ab两球运动的大致图像, 如图八, 很直观地可以看出b用的时间最少, 所以应选B。
例四:质量相同的甲、乙两辆汽车都在方向不变的水平合外力的作用下从静止出发沿水平方向做加速直线运动。在第一段时间间隔内, 两辆汽车所受合外力的大小不变, 汽车乙所受的合外力大小是甲的两倍;在接下来的相同时间间隔内, 汽车甲所受的合外力大小增加为原来的两倍, 汽车乙所受的合外力大小减小为原来的一半。求甲、乙两车各自在这两段时间间隔内走过的总位移之比。
【解析】设每段时间间隔为t0, 在第一段时间间隔内甲汽车的加速度为a0。则由题意可知, 在0~t0内的甲、乙两车的加速度a甲、a乙的关系为a乙=2a甲=2a0, 在t0~2t0内的甲、乙两车的加速度a甲、a乙的关系为a甲=2a乙=2a0。由题意画v-t图像如图十所示, 则四边形OBDG的面积S1与四边形OADG的面积S2的比值即为所求。
例五:如图十一所示, 质量为M=4kg的木板长L=1.4m, 静止放在光滑的水平地面上, 其右端静置一质量为m=1kg的小滑块 (可视为质点) , 小滑块与木板间的动摩擦因数μ=0.4, 今用水平力F=28N向右拉木板。要使小滑块从木板上掉下来, 力F作用的时间至少要多长? (不计空气阻力, g=10m/s
【解析】在力F作用过程中, M和m都做匀加速直线运动, 经过t1撤掉力F后, m继续做匀加速运动, M做匀减速运动, 当两者达到共同速度时, 如果m恰好滑到M的左端, 则时间为最短时间, 该状态为临界状态.本题借助v-t图像来解决。设t1时刻撤掉力F, 此时, 滑块的速度为v2, 木板的速度为v1, t2时刻达到最终速度v3, 阴影部分的面积为板长L (如图十二) 。在0~t1的过程中, 由牛顿第二定律得:对滑块:μmg=ma2, v2=a2t1对木板:F-μmg=Ma1, v1=a1t1撤去力F后, 木板的加速度变为a3, 则:μmg=Ma3由v-t图像知:L= (v1-v2) t2/2, v1-a3 (t2-t1) =v2+a2 (t2-t1) , 联立以上各式得:t1=1s。
可见, 利用图像固有的一些性质和特点, 可以将复杂的定性的物理问题形象化、直观化, 能够很好地帮助学生解决物理问题。要较好地使用图像法解决物理问题, 首先得明确所用图像的物理含义、关键“结点”所表示的物理意义、图像蕴含的特殊条件等, 然后根据题意以及题目需要解决的物理问题, 作出适当的图像, 只有这样才能真正高效地应用图像法。
摘要：图像已成为一种特殊的物理语言和工具。利用各种函数图像解决物理问题是物理解题最有效的方法之一, 用图像法解题具有简明、快捷、准确等优点, 可以避免繁杂的中间运算过程, 甚至还可以解决用解析法无法解决的问题。由于速度—时间图像是高中阶段较早接触到的图像, 能否较好地指导学生利用它来解决问题关系到学生以后的学习。本文速度以时间—图像及其应用实例, 来说明要用图像解决物理问题, 先得识图, 还要会根据解题需要作图, 最后才能根据图像所揭示的物理规律解决题设问题。
关键词：速度—时间图像,图像法,图线所围面积
图像应用 篇2
一、概述
伴随着国际通信技术的迅猛发展，COFDM调制技术也应运而生，以及TDS-OFDM技术为基础的DMB-TH国家标准推行，使得“高速运动中”和“非视通条件下”实现高质量实时图像和数据传输得到了长足的发展。无线数字图像传输系统采用了先进的OFDM调制解调技术、信道编码技术，并结合数字图像压缩MPEG2/MPEG4等多媒体网络传输技术，能够在高速移动环境下实现视频、语音、数据等宽带多媒体业务的实时、同步传输。具有覆盖范围广、灵敏度高、移动性好、抗干扰和抗衰落能力强、传输数据率高、稳定性和可靠性突出等显著优点，为指挥、抢险、侦察、野外作战等应急通信提供远距离、高质量、高速率、无线实时传输的理想解决方案，广泛应用于公安、武警、消防、野战部队等军事部门和广电、城市管理、人防、交通、海关、油田、矿山、水利、电力、地质、金融等国家相关部门。
二、系统特点和优势
无线数字图像传输系统设备采用先进的COFDM（信道编码的正交频分复用）全数字调制解调技术，具备以下特点：
1、绕射功能：在城区内车辆之间支持2-5公里移动中传输；在建筑屋顶与车车辆/人员这间支持5-30公里移动中传输。
2、移动速度：支持200公里/小时高速移动传输。
3、传输速率：支持高清晰度音视频和高速数据。
4、水面传输：在海岸与船艇这间传输距离40公里以上。
5、远距离传输：支持地面全向传输100公里以上，机载传输200公里以上。
6、携带方式：发射机可单兵背负、车载、船载、机载使用。
7、电池工作：设备内置电池可工作180分钟以上。
系统优势：
1、抗多径能力，适合在城区、城郊、建筑物内等非通视和有阻挡的环境中应用，表现出卓越的“绕射”“穿透”能力
2、适合高还移动传输，可应用 于车辆、船舶、直升机/无线人机等平台
3、适合高速数据传输，满足高清晰度音视频的传输
4、在复杂电磁环境中，抗干扰能力和抗衰落能力强
5、系统设计实用性好、可靠性高
三、系统传输结构
根据系统传输结构特点，可以分为以下4类：点对点应用，点对多点应用、多点对多点应用和多点接力
1、点对点：使用一套无线数字图像传输系统，同一个前端发射系统和一个接收系统组成，这种应用最为广泛，大部分使用都是采用该结构
2、点对多点
点对多点应用一般有两种方式：
一发多收，即一点发多点收
其实这种方式为点对点应用的延伸。一个发射前端只占有一个传输通道，接收系统由多个频段接收机组成。
多发一收
采用这种结构，必须采用频分方式，由多个不同频点的发射机组成前端发射系统，而接收系统内里必须能接收到不同频段发射机传回来的信号。
3、多点对多点
多点对多点，指的是由多个不同频点的发射前端和接收系统组成的应 用网络，系统比较复杂，成本较高，一个中等以上的城市采用多点对多点的网络结构，可以将多个部门的图像共享，传输多路图像。
4、多点接力
多点接力，指的是同多个不同频点的发射前端和接收系统组成的应用网络。
适合军队、边防武警等部队训练和实战中的机动灵活特点，将前方的图像传输到指定后方接收地。
四、系统工作方式
根据系统工作方式则可以分为下列几种方式应用:人到车，车到车，车到指挥中心，人到车到转信台到指挥中心，舰船、飞机到指挥中心和全城联网覆盖（移动基站覆盖方式）
1、人到车应用
一般的，在某些部门使用无线数字图像传输系统，由工作人员携带前端设备，如军队的侦察人员、消防部门的消防和搜救队员以及公安部门的刑侦队员等，工作人员采用专用背架背负发射前端设备，将信号从各种现场（建筑物内，街道，广场，战场等）传到后方的指挥车或者直接传到指挥中心，这种应用方式主要是受到发射机功率的限制，因为人员携带设备在功耗和功率上都必须降低要求，对发射机的供电和天线的长度以及设备的体积和重量都要综合考虑，因此，传输距离较短。
背负式发射前端到指挥车
2、车到车应用
车到车方式，一般在军队和公安等部门使用比较广泛，由于发射前端安装在机动车上，从而能够保证有正常的供电系统，可以在机动车上合用大功率发射机，从而提高传输距离，在地市环境同一路面，有阻挡的情况下，最小传输距离可以达到2公里，最大传输距离可以达到4公里，在城市环境同一路面，无阻挡情况下，车到车之间的最小传输距离可以过到5公里，最大传输距离可以达到7公里。
车载接收系统可以使用带升降杆和高增益全向天线结合的方式，接收天线的高度越高，传输距离越远，因此，车载接收系统使用车载天线也要尽可能的使用高增益天线，并尽可能使用大型车辆及升挂设备。
3、车到指挥中心应用
车到指挥中心，一般指的是发射前端安装在机动车上，而接收系统安装在指挥中心，这和车到车方式类似，但由于接收系统安装在指挥中心，也就有条件安装在比较高的位置上，这样，其覆盖范围大大提高。如果安装接收天线的高度达到100M，则在有楼群阻挡的情况下，无线数字图像实时传输系统能够传输5-10公里，最远传输距离可以达到20公里。如果高度达到200米，则可以在有阻挡的情况下可以传输20公里，而在无阻 挡的情况下，一般有效距离为50公里以上（视距传输），如果传输环境理想，最大可以传输100公里远。车到指挥中心这种工作方式，适合在大、中型城市使用，也可以作为一种中继方式使用，适合公安、消防、人防、军队和城市管理指挥车等应用。
4、人到车、车到转信台、转信到指挥中心应用
人到车、车到转信台、转信到指挥中心方式，一般在军队、公安、城市管理、人防等部门使用比较广泛，工作人员携带前端设备，将信号从各种现场（建筑物内，街道，广场，战场）传到机动指挥车，利用机动车上较大功率发射机，向处安装条件更高的位置上的基地转信台传送信号，并由基地转信台将信号发送到指挥中心，从而极大的提高传输距离。
5、舰船、飞机到指挥中心应用
舰船、飞机到指挥中心和车到指挥中心类似，一般发射前端安装在舰船或飞机上，而接收系统安装在指挥中心。和车到指挥中心相比，飞机离地面较高，舰船水面空间较开阔，所以其传输环境建筑物遮挡相对较轻，同时飞机和舰船移动方向相对来说比较容易定位。所以结合定向高增益全向天线，其覆盖范围大大提高。
6、全城联网覆盖应用（移动基站覆盖方式）
地理教学中“图像系统”的应用 篇3
一、学生读图能力的调查研究
在初中地理学习中，学生的读图能力直观关系到学生学习的效果。为此，我首先对学生的读图能力做了一个调查研究。通过调查研究发现：86%的教师和88%的学生都认为读图题是学生比较难得分的题目；70%的教师和80%的学生认为男生的读图能力优于女生，但女生读图的观察细心方面优于男生。
通过分析发现学生的读图能力欠缺，那么是什么原因引起的呢？
1.学生对于地理学习的不重视。
当前部分学生只重视语数外的学习，对于地理等学科不重视。课堂学习效率低下，基本知识点不清楚，更加不用说地理的读图能力的培养了。
2.学生的读图思维能力欠缺。
部分学生对地理学习感兴趣，但欠缺相关的地理读图知识，不知道读图的基本方法，没有学习地理的地理思维。
3.教师忽视对学生地理能力的培养。
当前许多老师都不是专业地理教师，本身地理思维能力有限，在教学中讲授课本文字部分，对于图像系统的解读不到位。学生仅仅是知识的获取而地理能力的培养较少。
二、地理读图能力的培养
1.认识图像系统的基本知识
培养学生的读图能力，首先要认识图像系统的基本知识。要让学生认识构成图像系统的基本要素，会看地图，能从地图上获取一定的信息。能在地图上判断方向，计算比例尺，认识图例。只有掌握住地图的基本要素，学生才能培养良好的读图习惯，进而提高读图能力。
2.图像系统运用能力的培养
（1）“心理地图”的建立
心理地图是存在于头脑中对于地图的一种直观认识，是由个人的生活经验，感受组成的地理模型，由头脑对地理环境或图像系统进行筛选、概括、简化等形成的。每个人的心理地图是有差异的。
在地理教学中，心理地图是地理思维能力的体现，心理地图往往是对图像系统的观察、理解、运用中形成的。心理地图的形成是一个复杂的过程，有大量的感知活动和地理思维。一幅地图的形成总是围绕着各种地理参照物，我们把各种参照物和所学知识结合起来在头脑中形成地图影像能够培养学生的空间认识能力。心理地图形成后可以更好的帮助我们探究地理问题，进行图像系统的练习和改变我们的学习方式，使学生能够提高对空间的认识能力，更加自主的探究问题，形成有效的图像系统的学习经验。
（2）“一图多练”能力的培养
读图能力的培养，必须要进行适度的练习。一图多练，一方面可以提高地图的利益效率，同时由于各个知识点之间有所关联，可以帮助我们更好的梳理各知识点之间的关系，培养我们的发散性地理思维能力和综合分析问题的能力；另一方面，可以增加学生的学习兴趣，激发学生学习地理的热情，使地理教学生动，同时增强记忆效果。例如：我们进行“四大地理区域”的教学时，可以在图上练习我国主要的省份，主要的地形区，气候类型的分布，农业的分布等相关知识点。即回忆了所学知识，又能加深对四大地理区域的认识。
（3）图像系统的简化
我们在学习过程中不仅要把简单的东西复杂化，还要能把复杂的知识点简单化。巧妙的把图像系统简化是归纳地理基本规律，掌握基本解题思路的一种行之有效的方法。他不仅能帮助学生理解记忆，而且能锻炼学生的思维能力。例如：在学习等高线地形图时，我们把复杂的等高线地形图简化为基本的山峰、山脊、山谷、鞍部、陡崖等，不仅可以更清晰的阅读地图，而且对于解题也大有益处。
三、图像系统在教学中的应用
在地理教学中，引导学生围绕图像系统提出问题，学生利用图像系统探究问题，最终解决问题的学习方法我把他称为“读图导学”模式。
读图导学的基本学习思路是学生在教师的引导下，依据教学目标，结合相关图像系统和所学知识提出问题，探究问题，解决问题，从而进行新的知识构建的过程。
在学习中分布图和示意图是比较常见的图像系统。分布图阐述了地理事物的分布，具有明显的空间特征，是帮助学生树立空间概念，掌握各种事物之间分布特征的重要依据。示意图是阐述地理事物变化发展的规律，能够把复杂抽象的事物之间的联系形象的表示出来，对于学生分析事物之间的联系有重要作用。
例如：在黄河的教学中，黄河的图像系统即有分布图的特征又有示意图的特征。黄河的分布示意图上，我们可以认识黄河的发源地、注入的海洋、经过的地形区、上中下游的界限、流经的省份等知识。同时在图上我们可以通过河流含沙量的数值分析黄河泥沙来自于哪儿，在什么地方沉积以及产生的影响和解决方法。
通过对图像系统的不断探究，学生能够由浅入深，由易到难的学习地理知识，培养地理思维能力。
函数图像应用举例 篇4
一、识图型
例1 某开发区为改善居民的住房条件, 每年都新建一批住房, 人均住房面积逐年增加。
(人均住房面积undefined, 单位人:m2/人)
该开发区域2004年至2006年, 每年年底人口总数和人均住房面积的统计结果分别如下图所示, 请根据图中所提供的信息解答下面的问题:
(1) 该区划2005年和2006年两年中, 哪一年比上一年增加的住房面积多?多增加多少万平方米?
(2) 由于经济发展的需要, 预计到2008年底, 该区人口总数将比2006年底增加2万, 为使到2008年底该区人均住房面积达到11m2/人, 试求2006年到2008年这两年间该区住房总面积的年平均增长率应达到百分之几?
解: (1) 由图可知:2006年某开发区住房总面积为10×20=200 (万平方米) 。
2005年某开发区住房总面积为
9.6×18=172.8 (万平方米) 。
2004年某开发区住房总面积为9×17=153 (万平方米) 。
2006年比2005年住房面积增加数为:
200-172.8=27.2 (万平方米) 。
2005年比2004年住房面积增加数为:
172.8-153=19.8 (万平方米) 。
∴2006年比上一年增加的住房面积多, 多增加27.2万平方米。
(2) 设2007年至2008年这两面年住房总面积年平均增长率为x, 依题意得:200 (1+x) 2= (20+2) ×11,
解得:x=10% .
∴2007年至2008年这两面年住房总面积年平均递增率为10%.
二、综合分析型
例2 某工厂有甲乙两条生产线先后投产, 在乙生产线投产以前, 甲生产线已生产了200吨;从乙生产线投产开始, 甲、乙两条生产线每天分别生产20吨和30吨成品。
(1) 分别求出甲、乙两条生产线投产后总产量y (吨) 与从乙开始投产以来所用时间x (天) 之间的函数关系式, 并求出第几天结束时, 甲、乙两条生产线的总产量相同;
(2) 作出上述两个函数图像, 观察图像并分别指出第15天和第25天结束时, 哪条生产线的总产量高。
解: (1) 由已知, 得y甲=20x+200, y乙=30x (x≥0) ,
甲、乙两条生产总线产量相同时, 有y甲=y乙,
即 20x+200=30x .解得:x=20 (天) 。
∴第20天结束时, 甲、乙两条生产线的总产量相同。
(2) 由 (1) 的解格式列表:
如图所示, 可得两个函数在第一象限内的图像。
由图像可知, 第15天结束时, y甲>y乙, 可知甲生产线的总产量高。第25天结束时, y甲
三、猜想型
例3 对于气温, 有的地方用摄氏温度表示, 有的地方用华氏温度表示。他们之间存在着某种函数关系, 从温度计上可以看出, 摄氏温度x (℃) 与华氏温度y (°F) 有如下的关系:
(1) 通过①描点, ②猜想y (°F) 与x (℃) 的函数关系式, ③求解, ④验证等几个步骤, 确定y (°F) 与x (℃) 的函数关系式;
(2) 某天长沙的最高气温为8℃, 悉尼的最高气温为91°F,
问这一天悉尼的最高气温比长沙的最高气温高多少摄氏度。
解: (1) ①描出以下各点 (-10, 14) , (0, 32) , (10, 50, ) , (20, 68) , (30, 86) .
②观察发现描出的点在一条直线上, 可猜测y与x之间为一次函数关系。
③设y与x的函数关系式为y=kx+b将 (-10, 14) ,
(0, 32) 分别代入y=kx+b得:
undefined
undefined
④验证:任取一点 (20, 68) 代入,
得:undefined,
即点 (20, 68) 在直线undefined
(2) 当y=91时, 代入解析式undefined
得:undefined
undefined
图像应用 篇5
阐述了光导纤维图像观测系统的工作原理、主要部件及功能.利用该系统观测燃烧室内部不同工作状态下的火焰状况,对所记录下来的火焰图像进行了较为详细的`分析,并对实验过程中出现的一些问题提出了改进措施.
作 者：黎明 宋文艳 计忠瑛 LI Ming SONG Wen-yan JI Zhong-ying 作者单位：黎明,宋文艳,LI Ming,SONG Wen-yan(西北工业大学,航空动力与热力工程系,陕西,西安,710072)
计忠瑛,JI Zhong-ying(中国科学院西安光学精密机械研究所,陕西,西安,710072)
图像应用 篇6
[关键词]地理图像 自主学习 地理思维 探究学习
[中图分类号] G633.55 [文献标识码] A [文章编号] 16746058（2015）190117
地理图像能够直观、形象地展示地理事物的形态特征、数量特征、时空特征、空间结构、空间演变等，可以为学生的自主学习、合作学习和探究学习提供广阔的舞台，学生在学习过程中经历地理信息的处理、地理情感的体验、地理思维的培养、地理能力的获得，从而改变了学习方式。
在教学《地形对聚落及交通线路分布的影响》时，笔者采用了“案例—设疑—探究—建构”的教学模式，用精美的景观图、学生拍摄的图片、立体形象的三维地图、宁波的等高线图等创设引人入胜的情境，让学生在合作、探究和实践的过程中学会主动学习。
一、用地理图像的新、美激发学生学习动机，实现学生自主学习
好奇是学生的天性。在舟曲泥石流发生后不久，笔者就给学生展示了舟曲三维动态模拟图像，给学生身临其境的感受。这种直观、动态、新颖的地理图像极大地激发了学生的兴趣，满足了学生探索自然奥秘、认识社会环境、了解现代科学发展等不同的学习需要，符合了高中生探索性、社会性、求异性的心理特征。学生在课堂学习中产生积极的情绪，学习成为他们的一种享受，一种愉悦的体验。
任何美的事物都能激发人的情感，使人们在精神上得到愉悦和满足。本课教学充分挖掘地理图像的美，玉龙雪山秀丽的风光展现了自然之美、尊贵之美；丽江的图片展示古城精巧的布局和纳西族的风土人情，展现了建筑之美、风俗之美。通过地理图像，学生获得了美的享受，激发了学生内心对美的追求。所以，我们要充分发挥地理图像的新和美来满足学生的心理需求，提高他们的学习兴趣。
二、用地理图像关注时政，增强学生的社会责任感
高中生的心理具有社会性、进取性和前瞻性的特点，他们对未来与发展充满了憧憬和向往。随着年龄的增长，他们对于世界上一些令人瞩目的国家的经济发展、战略地位以及世界热点的地理背景，全球的资源、人口、环境，我国的国土整治、经济规划、城市建设、环境保护等表现出极大的兴趣。我们可利用时政搜集和制作相关的地理图像，这些直观的地理图像往往能给学生直观刺激，引起他们的共鸣、讨论和思索，潜移默化地增强学生的地理素养和社会责任感。本课教学设计利用舟曲泥石流的图像、甬台温铁路和入藏铁路的路线图来培养学生的社会责任感。舟曲县突发特大泥石流的图像具有时效性强、直观性好、情感的刺激深刻等特点，带给学生强烈的震撼，容易引起学生的关注，有利于培养学生的社会责任感；甬台温铁路的线路图让学生应用已学的知识和技能，体验地理学科在建设家乡中的重要作用；入藏铁路的路线图可以让学生憧憬祖国的发展。
三、用地理图像提升学生信息处理能力，以适应未来社会发展的要求
地理图像以特有的图形语言传递多种地理信息，它具有极强的形象性、直观性、感染性、空间性和整体性，更便于学生进行观察、记忆、分析、比较和理解。在课堂教学中引入地理图像对提高学生的注意力、观察力、思考力、判断力等有非常重要的作用，有利于提高学生处理信息的能力。
丽江案例提供了古城的图像、丽江卫星图像、丽江古城的材料等地理信息，学生把文字和图像信息落实到卫星图像时思考丽江坝子的地形、气候、河流等特点，认识到地形对气候、河流、农业、交通的影响，从显性信息中挖掘出隐性信息，分析地理信息的空间关系，最后利用这些地理图像信息进行表达和交流。同时，舟曲三维动态地图体现了地理信息处理的最前沿技术，这些地理技术的经济、环境和社会效益日益显现。
四、用地理图像促进学生探究学习
布鲁纳指出，学生的学习不是把结果记录下来，而是学生主动参与知识建构的过程。地理图像把客观世界和学生感官有机地联系起来，让学生充分感知、丰富想像、活跃思维，改变了重结论轻过程、重传授轻思考、重死记轻运用的做法。
让学生实地调查镇海四个聚落，并用地理图像展示和证明自己的观点。学生在平等、对话、交往、合作的过程中进行学习，得到了成功的体验，培养了合作意识，学会交流和分享自己的研究成果，提升了学习能力。同时在学习过程中让学生经历地理图像资料的获取和分析、问题的发现和解决、成果的交流和表达，使学习过程变成学生不断提出问题、解决问题的探索过程，这样有助于学生形成良好的学习方法、学习习惯、学习意识、学习态度和学习品质，实现做中学。
学生的学习方式能否真正转变关键在于我们教师。在地理教学中我们要充分发挥地理图像的优势，通过精选的地理图像培养学生的学习兴趣，增强学生的社会责任感，提升学生的思维。同时，在学生探究学习、自主学习、合作学生时，我们要学会倾听、学会欣赏、学会发现、学会评价，让学生学会学习。
图像应用 篇7
图像融合规则是图像融合的核心, 规则的好坏直接影响图像融合质量。目前常用的融合规则包括基于像素的图像融合规则和基于窗口的图像融合规则。基于像素的融合规则仅是以单个像素作为融合对象, 它并未考虑图像相邻像素间的相关性, 融合性能不佳。基于窗口的融合规则由于考虑相邻像素的相关性, 因此减少了系数的错误选取, 融合效果得到提高。
但是图形的局部特征往往不是由单个像素或者局部窗口内的像素的图像变换系数所能表示的, 它是由某一局部区域的多个像素的图像变换系数来表示和体现的[1]。通常图像中某一局部区域内的各像素间具有较强的相关性。基于此, Zhang Z.、Piella G.[2]等人提出了基于区域的融合规则。
1 基于区域的图像融合方法
基于区域的多传感器图像融合算法结构如图1所示。图像融合处理前先对2幅待融合图像IA和IB分别进行图像分割以得到各图像的区域表示RA和RB (区域表示中不同标记表示不同区域) , 通过对两图像的区域表示RA和RB进行叠加获得2图像的共同区域表示R。对区域表示进行叠加时, 2个区域表示中重合的区域或交叉的区域作为共同区域表示中的一个区域。对2个区域表示进行叠加的示例如图2所示, 图2a的区域表示中包含2个区域, 图2b的区域表示中也包含2个区域, 通过对这2个区域表示叠加产生4个交叉区域, 从而得到图2c的共同区域表示。对输入图像进行融合处理时, 先采用方向金字塔框架变换[3]或方向可调的不可分离小波框架变换对2幅待融合图像分别进行多尺度分解, 并根据2幅图像的共用区域表示R计算2幅图像区域相似度MAB, 根据2幅图像的各自区域表示计算融合量测指标。融合决策是根据MAB进行制定:对于2图像中相似区域的融合采用系数加权平均的方法, 而对于两图像中非相似区域的融合采用系数选取的方法, 加权平均时的权值以及系数选取时的优先性由各系数的融合量测指标的大小决定[4]。
2幅待融合图像IA和IB经多尺度分解后, 令表示两图像fNA (x, y) 和fNB (x, y) 经分解后的最低频子带系数, N为多尺度分解的层数, (x, y) 表示系数坐标;令giA (x, y) 和giB (x, y) 表示两图像经分解后的各高频子带系数, i=1, 2, ⋯, NH (NH为图像经分解后的高频子带的个数) 。令giF (x, y) (i=1, 2, ⋯, NH) 、fNF (x, y) 表示经融合处理后的图像变换系数。
1.1 低频系数融合处理
对于低频图像fNA和fNB的融合处理一般采用按区域进行加权平均或直接选取的方法。
根据区域表示RA和RB计算两待融合图像经多尺度分解后的低频系数的融合量测指标, 该指标由两部分组成:区域的标准差σ和区域的突变度τ。首先根据区域突变度找出2幅图像中灰度突变程度比较大的区域:如果τA (rA) >τT (τT为阈值, 一般取0.8左右) , 则对于rA区域, 融合后的低频图像取IA的低频图像;如果τB (rB) >τT, 则对于rB区域, 融合后的低频图像取IB的低频图像。对于突变度变化不大的区域, 则对于任意区域r∈R, 如果相似性测度MAB (r) <α, 则对低频系数的融合处理采用系数选取的方法
式中, σA (r) =σA (r A) , 其中r A为RA中包含r的区域;σB (r) =σB (r B) , 其中r B为RB中包含r的区域。
如果对于任意区域r∈R有MAB (r) α, 则采用加权平均的融合策略
式中, 和为权系数, 有
1.2 高频系数融合处理
区域边界上的高频系数融合处理:图像经多尺度分解后的高频子带系数包含了图像中诸如边缘、区域轮廓等的细节信息。图像分割后的各区域边界往往对应于图像中的边缘以及区域轮廓。所以在融合处理时, 对于公共区域边界上的高频系数选取较大的高频系数, 非公共区域边界上保留各自的高频系数;对于非区域边界上的高频系数则根据相似性测度进行加权平均或系数选取, 相似性测度高的进行加权平均, 相似性测度低的做系数选取。
对组合后的图像变换系数进行图像逆变换即可得到融合后的图像IF。
2 区域分裂合并算法
在区域融合算法中, 对待融合图像的区域分割对图像融合的结果起到关键性的作用。对于图像的分割, Frank N.等人提出了基于区域生长与区域合并的方法。在这类方法中, 常需要根据图像的统计特性设定图像区域属性的一致性测度, 其中常用的测度多基于灰度统计特征, 例如同质区域中的方差 (variance within homogeneous regions, VWHR) 。算法根据VWHR的数值确定分裂和合并各个区域。
一般有代表性的, 采用图像四叉树表达方法对图像做简单分裂合并[4]。设R代表整个矩形图像区域 (见图3) , P代表逻辑谓词。从最高层开始, 把R连续地分裂成越来越小的1/4的矩形子区域Ri, 并且始终使P (Ri) =TRUE。换句话说, 如果P (R) =TRUE, 那么就将图像分成四等分。如果P (Ri) =FALSE, 就将Ri分成四等分。如此类推, 直到没有P (Ri) =FALSE。同时, 在每次分裂后允许其后继续分裂或合并。这里合并只合并那些相邻且合并后组成的新区域满足逻辑谓词P的区域。换句话说, 如果能满足条件P (Ri⋃Rj) =TRUE, 则将Ri和Rj合并起来。
利用图像四叉树表达方法可将图像以金字塔数据结构形式组织起来。理论和实验都表明, 在分割时, 从金字塔结构的中间层开始可节约计算时间, 具体计算步骤为:
(1) 初始化:从中间某层k开始, 方块的边长是n=N/2k, 求出块内最大灰度Mk和最小灰度mk。
(2) 分裂:设e为预定的允许误差值, 如果Mk-mk>2e, 则将节点分裂为4个小方块, 并计算各小方块的Mki和mki, i=1、2、3、4, 分裂最多进行到像素级。
(3) 合并:反过来, 如果4个下层节点bki, i=1、2、3、4, 有公共父节点, 且max (Mk1, Mk2, Mk3, Mk4) -min (mk1, mk2, mk3, mk4) <2e, 则将它们合并成一个新节点, 合并最多进行到图像级。
(4) 组合:在非共父节点的相接节点间进行合并。具体是先建立一个堆栈S, 初始为空;再建立一个辅助的邻接矩阵A, 开始时其元素aij=a (xk, yk) =k。然后依次检查每个像素, 如果像素fij属于节点bk所代表的方块, 对应的矩阵元素aij保持原值。组合以标记方法实现, 对结点bk的标记策略为: (1) 未标记过和未扫描到的, 用标记Fk>0表示; (2) 标记过但未扫描到, 用标记Fk<0表示, 并将结点bk放入S; (3) 既标记过也扫描到, 用标记Fk>0表示, 但结点bk不放入S中。用标记法将已标记过的结点顺序放入区域表中, 并给区域表加上一个终结标记。根据以下算法进行组合 (u和v为暂存器) :令S为空, 若Fk>0, 则压bk到S中, u←Mk, v←Mk;如果S非空, 则从S中弹出bk, 将bk装入R, 再对所有的bk∈A判断Mk-mk, 如果结果小于2e, 将bk装入S, 循环以上步骤, 最后将零装入R, 结束。
3 试验结果及评价
试验中, 运用Matlab7.4实现图像的融合。如图4、图5所示。。在融合的过程中, 采用方向可调的不可分离小波框架变换对2幅待融合图像分别进行多尺度分解, 分解为3层。
表1是对上述图像的客观数据统计, 采用基于Region的图像融合算法融合后的图像, 其熵、空间频率、平均梯度相对源图像都有提高。从视觉上也可以看出采用基于区域的方法融合后的图像融合了2幅图像的细节信息, 取得了很好的效果。这表明采用基于区域的图像融合算法能较好地综合源图像信息。
4 结束语
针对双波段红外图像的特点, 采用基于区域的图像融合算法得到的实验数据和图像都表明, 该融合算法能有效地保留图像信息。不过分裂合并算法的关键是如何对区域进行初始化划分和分裂合并准则的设计。该算法对复杂图像的分割效果较好, 但算法复杂, 计算量较大, 分裂还可能破坏区域的边界。
参考文献
[1]Piella G.A general framework for multiresolution image fusion:from pixels to regions[J].Information Fusion, 2003, 4 (4) :259-180.
[2]Zhang Z, Blum RS.A categorization of Multiscale-de-composition-based image fusion schemes with a perfor-mance study for a digital camera application[J].Proceed-ings of the IEEE, 1999, 87 (8) :1315-1326.
[3]陈浩, 王延杰.基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法研究[J].激光与红外, 2009 (4) :439-442.
[4]章毓晋.图像分割[M].北京:科学出版社, 2001:67-74.
[5]张雷, 高桦, 杨风暴.双波段红外图像辐射特性分析及在图像融合中的应用[J].光电技术应用, 2006, 21 (5) :54-57.
图像应用 篇8
车载图像由于其成像过程的复杂性,容易受到多种因素的影响。特别是在图像的采集、传输和格式转换等过程,都可能造成图像的模糊。下面对造成图像模糊的各种因素进行分类阐述。
1) 系统因素:造成图像模糊的首要因素就是系统因素,比如成像系统中的各种元器件,包括图像采集器件、传输信道、光学镜头、信号格式转换器等。这些元器件所引起的图像模糊问题,是影响图像质量的非常重要的因素。概括起来,系统因素的具体表现主要包括:成像系统的光学镜头的畸变、焦距调整不当等造成图像或者视频质量的下降;成像感光元件的灵敏度差、精确性不高等,可以降低图像采集和信号的转换质量;图像信号的格式转换、解压缩和编码过程中,都容易造成信息的细节丢失,造成图像清晰度的降低。
2) 环境因素:成像环境也能给图像质量产生影响,而环境因素也是一种不可控的因素。比如各种不良天气条件会造成严重的干扰电磁信号,给图像的采集和处理带来噪声,严重影响车载图像的清晰度。
3) 人为因素:人为因素主要是各种不适当的操作过程,给图像质量所带来的影响。可以将人为因素归入可控因素的范畴。比如在图像的获取过程中,经常会遇到的相机抖动情况;在图像的处理和运算过程中,由于采用了精度差、性能不高的算法,而导致的图像质量下降,影响到图像的视觉效果。
2 图像去模糊技术
2.1 软、硬件去模糊
1) 基于软件的图像去模糊:采用软件进行图像的去模糊,就是在没有硬件辅助的情况下,仅利用软件程序完成图像的去模糊过程,使图像呈现出更清晰的视觉效果。基于软件的图像去模糊技术成本较低、不需要硬件支持,只要所采用的算法合理,就可以在准实时的条件下完成图像的去模糊工作。可以发现,该类技术的最大特点就是成本低、速度快。
2) 基于硬件的图像去模糊技术:基于硬件的图像去模糊技术需要在算法设计的基础上,通过一种或者多种硬件设备为其提供必要的辅助,才能实现对图像去模糊过程。在此类方法中,提供辅助的硬件设备的主要作用就是估计模糊核的具体值,从而能够大幅减少软件在计算模糊核的过程中所消耗的时间。
2.2 局部与全局去模糊
在图像的去模糊过程中,由于图像中需要进行去模糊处理的区域存在差异,就需要针对实际区域进行去模糊处理,也就是说,局部与全局去模糊技术主要针对图像中的部分区域来进行。
1) 局部去模糊技术:根据实际的运动过程,车载图像所产生的局部模糊主要由运动所造成,也就是图像中的某个对象发生运动,而导致局部位置的图像模糊。在车载局部模糊图像中,这种运动主要为相对于车载相机的运动,而非图像本身的运动模糊。所以,对于图像的局部去模糊操作,需要对多种因素进行考虑,这主要是由于图像中对象的运动状态未知,从而导致局部区域与其他区域的模糊核存在差异,所以,就需要针对多个模糊核进行估算,这样就会给去模糊算法的计算过程带来影响,导致去模糊的难度增大。
2) 全局去模糊:车载图像中存在的全局模糊,通常都是由于车辆在运行过程中,由于相机的抖动而造成。所以,在基于全局的去模糊算法中,都是假设造成图像模糊的模糊核是唯一的,然后,再通过对该模糊核的估计和优化来实现图像的整体模糊去除。
2.3单幅与多幅去模糊
1) 单幅图像去模糊:对于给定的单幅模糊图像,没有其他任何信息,完全以图像本身为基础来进行处理。这其中,对于所有的去模糊场景,单幅图像的去模糊已经成为一种最常见的形式。
2) 多幅图像去模糊:为了提高单幅图像的去模糊精度,需要另外增加一些图像以提供辅助信息,比如携带噪声的图像或比较清晰的图像等。所以,在满足特定要求的情况下,基于多幅图像的去模糊的效果要由于单幅图像去模糊。
3 车载图像去模糊算法
本文中所采用的图像去模糊算法,不需要任何硬件来辅助估计模糊核,只是将图像的去模糊问题转换为图像盲处理问题来进行研究。在算法处理中,包含两个步骤,分别是模糊核估计以及图像模糊去除。该文研究中,主要采用了基于标准化稀疏度量核估计的车载图像盲去模糊算法完成整个处理过程,采用该方法,可以有效解决车载图像的失真、清晰度不高以及视觉效果受到严重影响等问题。不仅如此,通过对部分晕影效应的改进,有效改善了去模糊图像的质量。此外,此类车载图像的去模糊算法还可以有效克服MAPK核估计算法中存在的一些缺陷,比如实用性不高、计算过程较复杂等;同样,与其他类型盲去模糊算法相比,其优势在于能够利用更为简单的算法模型来实现计算过程复杂程度的降低,从而有效提高算法运行素具,是一种实用性很强的去模糊算法。
3.1算法模型
在研究过程中,将携带噪声的模糊图像表示为g ,而水平和垂直方向上的一阶求导滤波器可以表示为:▽ =[1,-1] 和▽ =[1,-1]T,经过求导处理后,可以将梯度图像表示为:y =[▽x(g),▽y(g)] ,该式子所反映的就是图像中的高频信息。以此为基础,可以将核估计模型的公式表示为:
其中,k表示模糊核,该模糊核需要满足的条件为:k≥0,∑ki= 1 ;x则表示高频空间的隐含图像。为了便于对式子(1)进行求解,可以将其拆分,从而变换成对x和y的求解问题。在具体的求解过程中,可以在固定k对x求解;然后,则可以再固定x ,对k进行求解;采用这种交替计算的方式,则可以得到比较满意的结果。当然,如果采用金字塔迭代的方法,则可以获得更加精确的结果。其实,金字塔迭代就是从顶层开始逐层求解,并将上一层获得的结果向下层传递,以此类推完成最后一层的计算。经过金字塔迭代计算得到的估计值,可以最大限度的接近真实的模糊核。
3.2模糊核估计
对于模糊核的估计算法,参考经典估计算法,具体包括两个步骤,分别是:k问题求解和x问题求解。
1) x求解过程
在对x问题进行求解的过程中,需要先将模糊核k固定下来,这样,就可以利用下面的式子对x进行求解。
其中,x1/x2会给求解过程带来麻烦,这主要是由该目标函数是一个非凸函数。
2) k求解过程
求解k的过程中,同样可以采用先固定x的方法,即根据下面的式子对k进行求解:
该算法在计算的迭代过程中,所得到的k值可能会存在负值,所以,为了简化计算过程,需要将负值设定为0,然后进行重新的归一化处理,以满足上面给出的k值的限定条件。由于原有算法的计算速度比较慢,所以,可以在迭代过程中使用上次迭代中得到的权重。
3.4算法优化
文中算法在研究过程中,为了使得获得图像质量更高,以现有研究成果为基础,对上述算法的实现过程进行了优化改进,主要思路就是通过标准化的稀疏度量估计算法对图像的模糊核继续拧估计,获得模糊核后,就可以对车载模糊图像进行快速非盲去模糊处理,进而得到较好的图像质量。优化后算法的处理过程为:
为了简化实验过程,实验中采用单个模糊核算法对其进行验证。首先,选取真实车载相机所获取的模糊图像,所选图像有具有一定的代表性;其次,利用模糊核估算算法对模糊核进行估计;最后,利用估计的模糊核恢复车载模糊图像,通过多种指标对算法进行评价。具体的实验结果如图1中所示。
通过如图1中所示的实验结果果可以看出:对于尺度较大的车载图像,该算法能够准确估计模糊核,最大程度地消除模糊影像,算法的晕影效应也得到了有效抑制。不过,对于尺寸较小的车载图像,由于所估计的模糊核的准确性不高,使得所产生的晕影效应比较明显。对于存在晕影效应的车载图像中,路标的对象的晕影最为严重,主要是由于图像中路标的比例较小,使得产生的晕影效应更明显。
4 结束语
本文在现有盲去模糊算法的基础上,设计采用基于标准化稀疏度量核估计的车载图像去模糊算法,对现有算法进行了有效改进和优化。实验结果都表名,文中所采用的优化算法能够有效解决车载图像中图像失真、清晰度较差以及视觉效果不好等缺陷,可以大幅提高车载图像的恢复质量。
摘要：文中首先对造成图像模糊的因素进行分析,介绍了现有模糊图像去模糊所采用的主要技术。接着,文中重点对车载模糊图像的去模糊问题进行研究,所设计的去模糊优化算法能够有效提高车载图像的去模糊效果。
图像应用 篇9
1、数字图像技术
数字图像技术从广义上指利用计算机和其他电子设备进行的与数字图像有关的各种技术的总称。可以从三个层次上理解数字图像技术。低层次为数字图像处理技术, 包括图像的采集、压缩、存储、显示和输出技术;图像的变换、合成、增强和复原技术;图像的数字水印技术、信息隐藏技术等。中层次为图像分析技术, 包括图像分割和边缘检测技术;图像的测量、分类和描述技术;图像和目标颜色、纹理、形状、运动等特性的分析;指纹、虹膜、人脸等人体生物特征的提取和验证技术。高层次为图像理解, 包括图像匹配与校准技术;三维场景的重建技术, 基于内容的图像检索技术;图像的感知、理解和判断决策如语义描述、专家系统、机器学习等。
2、数字图像技术在刑事图像工作中的优势
2.1 适用面广, 适用于各种来源的图像
数字图像是将图像采样量化为二维数组, 以二进制代码形式表示的计算机文件。图像可以有多种来源和不同的类型, 包括可见光形成的图像, 不可见光形成的物理图像, 感兴趣的量转化而成的数学图像等。针对不同类型的图像采取相应的图像采集方法, 均可以将其转化为数字图像, 使用数字图像技术对其进行处理。
2.2 图像采集、传输、管理的便捷
数字图像采集过程中即拍即显, 采集失误可及时补拍, 最大限度减少技术失误造成的损失。数字图像显示与输出便捷, 不用暗房冲洗, 使工作极大简化。数字图像传输快速, 不因存储、传输、复制而降低图像质量, 保证了刑事物证照片高速无损的传输, 提高了刑侦部门快速反应能力。在图像档案管理中, 使用数字图像库代替实物照片库, 具有先进的图像管理、分类、检索、查询的功能, 既降低了能耗又提高了工作效率。
2.3 图像处理精度高, 灵活性高
在模拟图像光学方法处理中, 只能对图像的全局或局部区域进行处理, 难以达到对刑事图像处理的需求。而对数字图像的处理可以精确到像素级, 即精确到每一个像素点进行处理, 灵活性高。同时, 从理论上来讲, 采样频率与每一个像素点的量化级别可以达到无限, 处理精度非常高。
2.4 图像处理功能强大, 自动化、高效率
光学处理方法只能进行线性处理, 而数字图像处理还能进行非线性的变换, 例如图像的变形、融合等。数字图像处理技术本质上是数学处理方法, 只要是能够用数学公式与逻辑公式能够表达出来的一切运算, 都可以运用到数字图像处理中, 因此能够实现的功能非常强大。且借助于计算机的高速运算性能, 数字图像处理具有高度自动化和高效率的优势。模拟图像处理方法很难实现的变形图像校正、复杂背景痕迹的分离、物证的标注测量等均可用数字图像技术轻松实现。
3、数字图像技术在刑事图像工作中的应用
3.1 图像采集、传输技术在刑事照相中的应用
3.1.1 应用于现场照相
传统的刑事照相使用胶片照相, 只有经过拍照、暗房冲洗和印放的过程才能看到最终结果, 工作中任何一个环节出现问题就会带来不可挽回的损失。数码照相的方法可以即时显示结果, 又无需化学冲洗等繁琐过程, 极大简化了工作。现场照相完成之后, 可以将照片输入计算机, 可使用图像处理软件对数字照片进行编辑、裁切、标注、打印, 按照刑事照相制卷质量标准制作成卷。现场照相获取的各类物证图像信息可借助各类公安图像管理系统, 如指纹自动识别系统、足迹查询系统、人相识别系统等, 进行方便的归档、管理、查询、传报;也可借助于网络传输发送到异地进行移动办案或进行网上发布, 网上追逃等。
3.1.2 应用于物证照相
物证照相中的分色照相技术根据物质对不同色光的反射与吸收的特性不同, 借助滤光镜来加强被摄物体之间的色彩反差, 从而分离物证与背景。如今数字图像处理利用颜色模式与通道可以方便有效的实现数字图像的分色, 基本淘汰了分色照相的方法。目前普通数码相机感光范围基本达到350-1100nm, 而物证摄影专用的全波段CCD系统感光范围达到200-1200nm, 对远红外、可见光、紫外光谱都有很好的响应, 可以方便的进行长波紫外照相和红外照相, 以进行文件字迹、体液、弹药残留、足迹等的显见和检验。
3.1.3 应用于辨认照相
利用数字图像存储与管理技术, 对采集到的海量人犯面貌辨认照片、尸体照片、物证辨认照片进行有效管理, 可快速的进行登记、查询、比对等。对于一些面貌不易辨识的尸体照片, 可以进行适当修复, 改善辨认条件。对于高度腐烂甚至白骨化的尸体可以使用颅像重合技术来辨认尸源。计算机人像组合技术使得没有专业绘画功底的人员也能方便快速的组合出嫌疑人像, 增加效率并降低由手工模拟画像带来的主观性, 使画像的辨识度大幅提高。
3.2 图像增强技术在改善低质量刑事图像中的应用
图像增强是指根据人或机器分析的需求对图像进行处理, 以突出和加强感兴趣的那部分信息, 主要包括对比度增强、图像的平滑与锐化、彩色增强方法等。数字图像技术可以弥补人眼视野小、分辨力低、感光范围狭窄、时间鉴别力低、识别灰度能力低的缺陷。对低质量的刑事图像进行图像增强, 将人眼不易观察到的图像隐含的信息显现出来, 可以大大增加物证图像的使用价值。
(1) 在获取刑事图像时, 因曝光不足、曝光过度、光照不均等使图像的对比度低于人眼识别的限度, 会引起物证细节特征无法辨识。使用对比度增强的方法将像素灰度重新分布, 动态范围扩展至人眼能够感知, 图像的细节就能够清晰可辨了。
(2) 在对物证图像进行判读时, 最感兴趣的往往是物证的轮廓与纹线特征, 低质量的图像纹线细节模糊影响判断, 可以使用图像锐化技术增加图像的清晰度。
(3) 与灰度差别相比, 人的眼睛对色彩的差异区分更为敏感。在痕迹检验中, 可以将复杂背景中的指纹、鞋底痕迹等灰度图像进行伪彩色增强, 使细节更易辨认。在视频监控中, 对红外图像可使用假彩色增强, 使目标对象更引人注目。
(4) 在刑事案件现场类物证, 往往遗留在复杂色彩与花纹的背景上, 如花色纺织品上提取的手印足迹、钱币证券上的指纹等, 复杂背景严重的干扰了物证的辨认和检验。利用通道进行数字分色、以及把图像从空间域变换为频率域再进行处理等方式均能很好地进行复杂背景分离。
3.3 图像复原技术在刑事模糊图像处理中的应用。
图像在采集、传输的过程中, 由于成像设备、外界条件、传输介质、人为等各种因素而引起图像质量降低从而形成模糊图像。图像复原技术分析图像退化的原因, 试图建立起精确的图像退化模型, 并对退化过程逆转从而将退化图像恢复本来面目。在刑事图像拍照时所用光圈过小, 景物光点变成圆斑形成散焦模糊图像;错误曝光可能引起图像失去暗部或亮部的细节;对焦不准, 拍摄主体对象模糊不清形成离焦模糊。如果图像获取过程中采集设备与拍摄对象产生相对运动, 则会产生运动模糊, 如监控中运动车辆的车牌号码识别是当前刑事图像复原的一个研究热点。另外, 由成像设备、传输介质引入的噪声随机加在图像中形成噪声模糊。针对不同类型的退化图像, 图像复原技术建立相应的退化模型, 运用维纳滤波、逆滤波等方法去除干扰和模糊。
3.4 图像几何矫正、标注、测量技术为物证对比鉴定提供辅助工具
图像几何变换可实现对图像进行坐标变换、缩放、旋转、变形、配准等, 是对图像预处理的常规方法。在物证检验经常出现存在于非平面客体上的痕迹, 例如圆柱圆锥、弯曲物体的转弯处、不规则弧面上的手印、文字等。由于摄影镜头的光学特性也会形成影像的变形, 如鱼眼镜头的强烈桶形畸变。变形的痕迹给检验鉴定带来极大的困难, 可以预先运用数字图像处理的几何变换方法矫正, 降低工作难度。
图像测量技术以数学和度量学为基础, 通过二维平面的图像信息获取三维立体相关信息, 包括对长度、高度、角度、周长、面积的测量等。常见的图像测量应用为从照片或视频信息中测量嫌疑人的身高、物品的尺寸、纸币的厚度等。图像的标注和测量在物证鉴定中应用最广, 传统人工测量检验操作复杂且误差较大, 而使用数字图像测量比对技术, 测量精确操作简单。如对印章印文进行测量比对、拼接比对;人相鉴定;笔迹分析鉴定;指纹对比鉴定;工具痕迹鉴定等工作均可以用数字图像处理工具进行辅助检验。
3.5 图像识别、比对、分析技术在刑事图像内容辨认与分析中的作用
图像识别与分析技术是建立在图像测量的基础之上自动识别场景中的目标特征, 包括形状、颜色、纹理、运动、空间等特征, 从图像信息得出数据和判断等结论。这项技术在刑事图像理解中有很重要的应用价值。如在影像资料中对人物衣着、毒品毒物等的识别;基于几何形状对比根据面部器官形态符合程度进行自动的人像识别与检验;和法医人类学相结合的通过比较无名颅骨与失踪人照片的形态特征的颅骨与人相重合鉴定等。目前结合数据库管理的指纹自动识别系统, 人像自动识别比对, DNA图谱自动检索等广泛应用于刑事技术实战中, 极大提高工作效率和减轻工作强度。
近年来随着视频的大量应用与视频侦查的兴起, 图像运动分析也随之受到大量关注。运动分析技术可以检测场景中目标的运动情况、运动特征、运动规律等, 在刑事图像分析中典型的应用是人体移动的步态分析。
3.6 数字图像取证技术在刑事图像鉴定中的应用
随着数字图像技术的发展与图像处理工具的广泛普及, 数字图像的编辑修改变得异常简单, 伪造图像的大量出现给社会安全稳定带来隐患, 因此数字图像取证技术成为当前图像处理与信息安全的研究热点。数字图像盲取证技术根据图像自身的成像原理、场景特征、设备引入噪声、篡改留痕的特征对可疑图像运用数学方法计算分析从而对图像真伪做出量化的鉴定结论。图像取证技术在刑事图像领域主要应用于数字图像真实性与原始性的检验。具体内容包括:确认图像的内容是否是真实的, 如果被篡改过, 使用了什么样的手段在图像的哪个区域进行篡改;进行照片与相机的同一性检验, 即确认某照片是否出自某一嫌疑相机, 再进一步分析拍摄时间地点参数信息等。
3.7 数字图像合成重建技术在刑事影像合成演示中的应用
数字图像合成技术是利用计算机绘图技术来形成图像。数字图像重建技术则利用输入的空间、形态、时间等数据信息生成二维或三维图像。目前这两项技术在现场勘查、法医人类学中已成功应用。计算机人像组合技术可以根据目击者的描述用数据库中的面部器官部件组成人面部像, 用于排查犯罪嫌疑人。计算机颅骨复原系统可以根据无名颅骨还原其生前的二维或三维头像。在犯罪现场获取的平面图像与空间测量信息可利用计算机图形学进行影像与事件的三维重建, 例如对现场三维图像自动生成, 对犯罪事件进行案情模拟演示等。
摘要：本文在分析数字图像技术优势的基础上, 详细讨论了其在刑事图像工作中的应用, 包括在刑事照相、低质量与模糊刑事图像增强、辅助物证检验、刑事图像分析与鉴定以及刑事图像重建演示中的应用。
关键词：数字图像技术,刑事图像,图像处理,图像分析,图像重建
参考文献
[1]章毓晋.机器视觉和图像技术[M].自动化博览, 2009, (2) 20-25
[2]任玉苓.试析数字图像处理在刑侦技术工作中的应用[M].云南警官学院学报, 2004, (3) 64-65
[3]张颜华.数码影像技术在刑事照相中的全程应用[M].江苏警官学院学报, 2007, (1) 174-177
波的图像及其应用 篇10
一、根据波的传播方向确定各质点的振动方向
已知t时刻波的图象和波的传播方向时,先将波沿着传播方向向前平移△x,得到t+△t时刻的波的图象.根据波传播过程中每个质点都在自己的平衡位置附近振动,物质本身并不发生位移的特点,画出某质点t到t+Δt时刻的位移,即为该质点的振动方向.反之,也可根据t时刻某质点的振动方向画出下一时刻的波形,从而判断出波的传播方向.
例1一列沿x正方向传播的横波,t时刻的波形如图1所示,判断此时刻波中A、B、C、D四个质点的振动方向.
分析:将波向右平移画出下一时刻的波形,如图1中虚线所示,由图可知,该时刻A、B两质点向上振动,C、D两点向下振动.
二、波的图象与振动图象相结合确定波的传播方向
已知t时刻波的图象和波中某一质点的振动图象,可通过振动图象确定出波中某时刻某质点的振动方向,然后确定波的传播方向.
例2图2(a)是波2 s时的波形,波中A质点的振动图象如图2(b)所示,试确定波传播速度的大小和方向.
解析:由图2(b)可知,波中A质点在2 s时向上振动,则由波的图象可知,波向右传播,其速度的大小为:
三、波速多解问题的求解
在给定波两时刻波形的情况下,由于波传播方向的双向性和波的周期性,造成了波传播速度的多解问题.解答这类问题的思路是:先列出波长(或波传播距离)和周期(或时间)的一般表达式,再根据公式v=λ/T(或v=S/t)列出波速的一般表达式,最后讨论并求解.
例3一列横波在x轴线上传播,t1=0,t2=0.005 s的波形如图3所示.
(1)计算波的可能速度;
(2)设周期大于(t2-t1),如果波向右传播波速多大?如果波向左传播波速又是多大?
(3)设波速v=6000 m/s,求波的方向?
解析:(1)波向右传播时,波速的一般表达式为:(n=0,1,2…)
波向左传播时,波速的一般表达式为:v左=[(n+3/4)λ]/(t2-t1)=400(4n+3)(n=0,1,2…)
(2)(t2-t1)
四、波源的起振向反映波中各质点的起振方向
在波传播过程中,每个质点都在自己的平衡位置附近做简谐振动,波传播的是波源的运动形式、波源的能量,物质本身并不发生迁移;因此各质点的起振方向与波源的起振的方向相同,波中最前面质点的起振的方向反映了波源的起振的方向.
例4一列沿x轴正方向传播的简谐横波,某时刻的波形如图4所示,其波速为v=1 m/s,以下说法中正确的是()
(A)波源的起振的方向沿y轴正方向
(B)波源的起振的方向沿x轴正方向
(C)距波源1.5 m的质点P经1 s第一次到达平衡位置
(D)在经6 s距源7 m的质点第一次到达波峰点
解析:由图5知:λ=4 m,v=1m/s,则T=4 s;波沿x轴正方向传播,波中最前面质点的起振的方向沿y轴负方向振动,则波源的起振的方向沿y轴负方向.故(A)(B)选项错.
距波源1.5 m的质点P正沿y轴正方向运动,经到达波峰位置,在经过T/4第一次到达平衡,故(C)选项错.
距波源7 m的质点第一次到达平衡位置的所用的时间为t=(s2-s1)/v=6 s,故(D)选项正确.
例5在均匀介质中各质点的平衡位置在同一直线上,相邻两质点的距离为s,振动从第1个质点开始时先竖直向上振动,形成的波水平向右传播,从第1个质点开始振动经过时间t前13个质点第1次形成图5所示的波形,关于波的周期和速度,下列说法中正确的是()
(A)这列波的周期T=2t/3
(B)这列波的周期T=t/2
(C)这列波的传播速度v=12 s/t
(D)这列波的传播速度v=16 s/t
浅析计算机图像处理技术的应用 篇11
关键词：计算机图像处理技术；内容；应用
中图分类号：TP391.41
所谓的计算机图像处理技术，就是利用计算机进行数据和图像的处理。由于计算机在处理数据的时候有很多的有点，比如准确、速度快、易于读取和保存等等，因此，计算机图像处理技术有着很广泛的应用，在工农业、工程、广告等方面，都可以见到利用计算机技术来进行图像处理的例子，本文就计算机图像处理在现实中的应用进行了探讨分析。
1 技术及图像处理技术的内容
在我们的生产生活当中，我们人类都是通过我们的各个感觉器官来接收外来的信息的，比如利用听觉、视觉、嗅觉来接收声音、图像、味道等信息，在我们每天接触到的信息当中，绝大多是的都是通过视觉采集来的图像信息，我们很多反应都是由接收到的视觉信息通过大脑的处理而完成的。在当今的世界，信息高速发达，我们生活的方方面面都离不开信息的传播和处理，信息的获取和处理直接决定了我们的思维和决策。我们每天接收的信息有80%左右都是图像信息，对图像信息进行处理可以让我们获得很多有价值的信息，通过分析这些信息，从而让我们做出正确决策。在计算机技术的发展下，图像处理也跟随计算机技术发展的步伐得到了很大的进步。
我国近些年来，计算机技术也得到了飞速的发展，与世界领先技术的差距逐渐的缩小，无论是在信息的采集方面还是对信息的处理方面，都取得了一些成果。比如，我国发射了很多的卫星，通过这些卫星，我们获得了很多的影像数据，对于全球的海洋、陆地等都有涉及，同时组件了相关的研究团队来对这些获取的数据进行分析，取得了一定的成绩。
计算机图像处理技术是在上世纪后期产生的，当时这项技术比较前沿，因此在航天事业中首次得到了应用。这项技术离不开计算机，它利用计算机来对图像进行分析处理，可以对图像进行修复、加强，也可以把图像中包含的信息进行转换，还能够对图像的色彩进行改变，这在计算机动画中应用比较广泛。计算机图像处理技术在农业、军事、科研等方面都有深入的研究和应用，也取得了很多的成果。
计算机图像处理技术的广泛应用对于我们的日常生活和各行各业的运作都有很大的影响，随着这项技术的不断发展，在每个行业中的应用还会更加深入。由于利用计算机进行图像处理有很多的计算机的优势，所以它的应用前景也非常的广泛。在农业、工业、交通等领域中，这项技术已经发挥了非常巨大的作用。
2 计算机分图像处理技术在实际中的应用
2.1 农产品加工中计算机图像处理技术的应用
在农业中，计算机图像处理技术主要是应用在了农业采摘机器人方面，在对图像进行识别的时候，首先要识别要采摘的对象，对其空间的位置进行定位，把数据反馈给机械手，从而实现采摘的动作；其次，还要在运行过程中对于道路中的障碍物进行识别，保证能够顺利的行动。
在农业方面，我国已经研究出了很多的采摘机器人，都是基于这项技术而实现的。利用这些机器人进行采摘，不仅能够提高采摘的效率，而且能够实现自动化操作，降低了人工操作的负担。比如我国自行研制的蘑菇自动采摘系统，就是利用计算机图像处理技术，来完成蘑菇的采摘，这套采摘系统不仅能够使蘑菇采摘的速度提高，同时还能够设定采摘时对蘑菇的损伤程度，使采摘的蘑菇较为完整。在其他的农业领域，计算机图像处理技术也得到了很广泛的应用。
2.2 计算机图像处理技术在工业生产中的应用
工业生产的发展趋势就是实现生产的自动化和智能化，要实现这一目标，就脱离不了计算机技术。在工业自动化生产的发展中，计算机图像处理技术也是一种得到广泛应用的技术。例如，在工业生产中，对于所生产的零件进行图像识别，再讲信息传送给机器人或机械手，就能实现加工的一些动作，从而实现自动化的生产。
2.3 计算机图像处理技术在交通方面的应用
计算机处理技术在交通上的应用可以说在我们的日常生活中最为常见，也是我们熟知的一种应用。我们经常可以见到的交通监控系统，红绿灯摄像头，超速检测摄像头等都是对这项技术的应用，利用这种手段可以监控人们交通方面的秩序，可以对一些违章行为进行拍摄记录，从而维护交通秩序的安全稳定。交通上计算机图像处理技术的应用可以说是必不可少的，因为通过人工去完成这些任务是不可能的，只有采用计算机技术，才能准确、快速的对交通状况进行监督，保证交通环境的秩序。
2.4 遥感技术中计算机图像处理技术的应用
遥感技术中，计算机图像处理技术是最为关键的技术，占有很重要的位置。遥感技术对于农林牧渔、军事等方面的发展，有重要的作用。在具体的应用过程中，要对采集到的图像信息进行快速的图像生成，如果是基于数字图像处理的，还要对其信息进行提取。遥感技术和计算机技术是分不开的，遥感技术可以对信息进行收集，在对信息进行处理的时候，还是要靠计算机来完成，因此，二者是相互合作的关系。
2.5 计算机图像处理技术在图纸读取方面的应用
在企业的日常生产过程中，经过长年累月的发展，积累了大量的设计图纸，这些图纸如何通过电子的形式储存起来对于技术的保存和发展来说具有重要的作用，不仅利于查找，也可以进行进一步的编辑和修改。利用计算机图像识别技术，可以将纸质的图纸，通过人工智能、模式识别等技术，将其转变为计算机图形文件，可以对图纸进行分析，更加方便了相关技术人员的工作。另外，这项技术在阅卷当中的应用也被我们熟知，很多考试当中都利用了机读卡来收集学生的答题情况，然后通过扫描识别来判断正误，加快了阅卷过程。
3 计算机图像处理技术的发展趋势
计算机图像处理技术根据目前在实际运用程度广泛来看，计算机图像处理技术的发展趋势在未来的发展前景是可观的，未来计算机图像处理技术的发展中，从程度上来讲，计算机图像处理技术会在传输率、真实度或者还在其他图像因素的技术手法上表现的越来越成熟，还会在图像的分辨率、多维成像做出成就。而且，计算机图像处理技术不仅在技术自身装置的简化、工业工程制图都会越来越精准，各方面的发展都会越来越全面。各方面都可能会应用到计算机图像處理技术，在某种程度上不仅提高人们生活的质量，而且，也会从整体上促进综合国力的提高。
4 结束语
在本文所列举的领域中，计算机图像处理技术的应用已经非常的广泛，而且发展的也比较完善了，极大的方便了人们的生活。在未来，这项技术将会参与到更多的领域中，使我们的生产生活更加智能化。
参考文献：
[1]瞿宁厚，李晓勇，谭晓琳.膝关节半月板显示的计算机图像处理技术的实验研究[J].成都体育学院学报，1993（04）：72-75.
[2]陶劲松，陈港，刘松坡.计算机图像处理技术在造纸工业纤维分析中的应用 第一部分：基本理论和木质纤维的分析[J].造纸科学与技术，2002（06）：51-55.
[3]宰松梅，温季，郭冬冬.基于支持向量机模型和图像处理技术的甜椒叶面积测定[J].农业工程学报，2011（03）：237-241.
[4]郝葆青，尹光福，郑昌琼.应用计算机图像处理技术研究血液贮藏期红细胞形态的变化[J].中国输血杂志，2001（03）：143-145.
作者简介：何宁（1978-），女，广西人，助教，本科，研究方向：计算机应用。
图像纹理合成的研究应用 篇12
纹理合成是近几年计算机图形学的研究热点之一,在基于图像的真实感绘制中占据重要的地位。
在计算机图形学领域中,纹理指包含任何图形表面上的表现。但是在计算机视觉和图像处理领域中,人们对纹理的概念更倾向于一种狭义的定义,Jain认为:纹理一般指基本纹理元素即纹元的重复[1]。
纹理合成基本思想是:基于给定小样图的纹理特征,生成大面积的曲面纹理,并保证纹理结构的连续性和相似性。纹理合成的目标是,合成的新纹理在视觉上使人们觉得是用与原有纹理相同的基本过程生成的。
1常见纹理合成算法
根据表面纹理生成方法的不同,纹理合成技术可以分为3类:纹理映射,过程纹理合成,基于样图的纹理合成。在纹理合成技术中,需要解决以下2个关键问题[2,3]:首先建模,如何从给定的有限纹理样本中设计纹理生成过程,设计的过程既要能建模输入纹理的过程部分,又要能建模随机部分,合成纹理相对于给定采样在视觉上的逼真性直接决定建模的成功,其次是采样,如何开发有效的采样过程从给定模型生成新的纹理,采样过程的有效性直接决定纹理合成的计算量。
1.1 纹理映射
纹理映射是指通过对三维物体表面进行二维参数化,再将该参数值对应为纹理平面上的坐标值,从而得到相应的纹理值,即在物体表面生成了纹理图案。
1.2 过程纹理合成
针对纹理映射的不足[4],图1方法提出一种在曲面上直接生成纹理的方法,也就是过程纹理合成的方法,又称为物理仿真。这种方法可以看作是用一段代码或算法产生计算机生成的模型或效果的某些特性。
1.3 基于样图的纹理合成
基于样图的纹理合成基本思想是:基于给定小样图的纹理特征,生成大面积的曲面纹理,并保证纹理结构的连续性和相似性,如图2基于样图的纹理合成算法可分为基于点纹理合成算法和基于块纹理合成算法。基于点的合成方法每次只合成一个像素,因此需要花费大量的时间;基于块的合成方法在时间上具有一定的优越性,但如果接缝处理不好,效果往往不理想。
1.3.1 基于点匹配的方法
采用某种搜索策略在输入样本纹理中进行搜索寻找匹配点,在符合条件的点中随机选取进行填充,要一个像素点一个像素点的填充,虽然合成质量都有了很大的提高,对合成时间也有了一定的考虑,计算一个很小块的纹理仍然需要耗费数小时。
1.3.2 基于块匹配的方法
基于块拼贴的样图纹理合成方法的出现,不仅改变了逐点合成方法速度慢的缺点,大大加快了合成速度,而且利用纹理的邻域相关性得到了更好的合成效果,扩大了可处理纹理的范围,越来越成为纹理合成技术发展的方向。该方法采用随机块拼接的方法来快速合成纹理,首先将样本纹理进行重复映射,然后通过混沌变换得到合成纹理,使样本纹理中局部特征具有本质规律但视觉随机分布。纹理合成的合成速度与合成质量都有了很大的提高,但是合成带有结构性纹理时,会产生比较明显的接缝。
2纹理合成应用实例
2.1 相位相关法
在相机拍摄过程中并不能保证所得图像在同一水平视角,这就需要用一种方法将它们转换成同一水平视角。相邻两幅图像间的位移、旋转和比例的变换,可以通过对图像进行傅里叶变换的特性得到 。假设两幅图像为 f1,f2,它们的傅里叶变换分别为F1,F2,则有F1=|F1|·eij,F2 =|F2| ·ejβ,f1,f2之间的位移为(x0,y0),那么F1, F2之间的对应关系是F2(ξ,η) = ej2π(ξx0 + ηy*0)F1(ξ,η)相邻两幅图像的互能量谱Cross-power Spectrum是:
式里:F2(ξ,η)*是F2的复共轭阵;ej2π(ξx0 + ηy0)傅里叶逆变换是一个冲击函数。找出函数最大值的位置,即得到两幅图像的大致相对位移。
2.2 接缝处理
由于通过相位相关法得到的图像相对位移并不是精确的,所以在用块拼接纹理合成的方法拼接后会有一定的缝隙,通常用图像融合进行处理。图像融合是把来自不同时间或不同成像设备对同一目标检测的多幅图像数据采用某种方法进行处理,生成一幅能够有效表示出该图像的检测信息。虽说现在的很多数码摄像机都有此功能,但需要很严格的手动操作,再加上外界条件的影响,拼接出来的效果往往不是很理想。并且简单的融合技术只是淡化拼接区域的像素值,会引起接缝的模糊现象出现。这里采用给利用最优路径得到的像素点加权值的方法进行优化。
当人们从视觉角度观察图像时,每个像素对人眼和心理的刺激是不同的,人往往对图像中变化尖锐的地方反应敏感,而对图像中变化平缓的地方反应相对迟钝[5]。基于这一点,可以通过对接缝处像素增加相应的权值来进行边界处理。在这里,先选取一个窗口,窗口的大小根据边界点的位置进行变化,以保证边界点在窗口中所处位置的均衡性,假设边界点的取值范围为0 ≤P ≤h(图像的高度),那么窗口的选取为:
在每个窗口中,边界上的点定义为P点,相对于 P点的窗口内的其他点定义为Q点,则 P,Q的颜色误差定义为:
P,Q的距离定义为:
据以上两公式,P点的权值可按如下公式定义:
式中:N是除P点外的窗口内像素个数;Y是控制像素点的权值受周围像素影响程度的因子。当确定了接缝处像素点的权值后,可以根据权值利用如下公式对边界进行融合处理:
3实验结果
在台式机PC133,256 MB内存,Windows XP上使用VC 6.0实现了本文算法。其中本文算法中数值的选取如下:图像f1到图像f2的距离(x0,y0)取5 cm,边界点的取值范围为0 ≤P ≤3 cm,P点的RP,GP,BP分别为0.1,0.1,0.2,Q点的RQ,GQ,BQ分别为0.5,0.6, 0.8,P点的坐标(xP,yP)为(1,1.5),Q点的坐标为(xQ,yQ)为(3,5),N取36,Y取18,系数α取2。图3为用数码摄像机在不同方位拍摄的两幅图像本文算法进行拼接的结果,在不考虑光照等因素的情况下实验结果还是让人满意的。
4结语
文中从图像拼接的要求出发,结合纹理合成的方法,对块拼接纹理合成算法进行了改进,并将其拼接原理应用到图像拼接。实验结果表明,本方法简单实用在不要求光照条的情况下,对不同方位拍摄的图像可以实现较好的拼接。
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