影像处理范例6篇

影像处理

影像处理范文1

关键词:数字图像处理;X射线;Matlab;医学影像

中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)02-0167-03

1 引言

X射线的波长短,透射力强,具有感光和荧光作用,现代医学中,X射线检查对医学诊断有重要参考价值。人体的骨骼、器官密度、厚度不同,当X射线通过人体时,在荧光屏上形成灰度不同的图像,密度大的部位图像灰度大,密度小的图像灰度小[1]。医生根据X射线影像结合患者自述症状及诊断经验即可制定治疗计划。骨骼对X射线的吸收比肌肉对X射线的吸收强得多,1895年,伦琴利用X射线拍摄出历史上第一张X光片[2-3]。

由于 X 射线曝光不均匀、环境照度低,使得经图像信息输入系统获取的源图像中含有各种各样的噪声与畸变,降低了图像的品质,大大影响图像的质量,容易造成对病变器官的漏诊与误诊。采用图像增强的方法对图像进行改善,将图像中感兴趣的特征有选择地进行突出,并衰减不需要的特征,可以突出组织间的对比度、边缘轮廓。

随着计算机技术的发展,Matlab在图像处理方面的优势逐渐显现。其在仿真模拟、图形处理、大数据计算方面的功能特别适用于医学影像处理,开放式的编程环境及扩展功能为它的发展奠定了基础。其自带的工具箱含有大量图像处理函数,避免了使用者重新设计冗杂的程序,简化了工作流程,利用其实现医学影像处理和病理分析,具有深远的医学价值。

2 图像处理方案设计

2.1 预处理

图1为待处理的原始图像,其灰度过大,边界不清晰。首先将原始彩色图像转换为黑白图像,将三维RGB彩色图像压缩为一维黑白图像,处理后的图像大小为原图像的三分之一。

对像源灰度值进行扩展可以增加动态范围、扩展对比度,从而提高图像的清晰度。对比度增强可以改变图像灰度的动态范围,改变0-0.5灰度值的像素,将其灰度值扩展为0-1。使用Matlab工具箱中的imadjust (I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])指令,将输入图像中low_in值映射到输出图像中的low_out值 、high_in值映射到输出图像中的high_out值 , 并将 low_in与high_in间的值进行线性缩放。

待处理的图像命名为“Image.jpg”存于E: \文件夹下。A为原始图像,B为黑白图像,C为经过对比度增强的图像。Matlab程序如下:

A=imread('E:\ Image.jpg');

B=rgb2gray(A);

C=imadjust(B,[0,0.5],[]);

图2为预处理后的图像。

2.2 巴特沃斯高通滤波

图像的细节、边缘主要位于其高频部分,图像的模糊主要是由于其高频成分比较弱。采用巴特沃斯高通加强滤波处理图像,提取D像中边缘灰度值变化率大的部分,对图像进行锐化处理,是为了消除模糊,突出边缘。

巴特沃斯高通加强滤波器的传递函数为:

其中,

表示频率(u,v)至滤波器中心(u0,v0)的距离[4]。

用巴特沃斯高频加强滤波处理,可以弥补高频信号,即在原传递函数上加上一个大于0小于1的常数。程序中,取特征值a=1.5,b=0.5。Matlab不支持图像无符号整型的运算,因此要先将上一步通过预处理的图像转换数据类型,每点进行傅里叶变换。计算傅里叶变换后的数据大小,并取整,便于后续传递函数的运算。选定截止频率d0和阶次n后,按照传递函数进行运算,经滤波后再进行傅里叶反变换,图3为滤波后的图像。

Matlab程序如下:

D1=double(C); % 数据类型转换

D2=fft2(D1); %采用傅里叶变换

D3=fftshift(D2); %数据局陈平衡,将FFT的DC分量移到频谱中心

[M,N]=size(D3);

n1=floor(M/2);

n2=floor(N/2);

d0=20; %截止频率为20

n=2; %阶次为2

for i=1:M %巴特沃斯高通滤波

for j=1:N

d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);

if d==0

h=0.5;

else

h=1.5/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;

end

D4(i,j)=h*D3(i,j);

end

end

D=ifftshift(D4);

D=uint8(real(ifft2(D)));

2.3 中值滤波

中值滤波的基本原理是将数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近真实值,以此消除孤立的噪声点。本文中选用3*3平滑模版滤波,使其变得均匀。

Matlab程序实现:G=filter2(fspecial('average',3),D)。

Matlab工具箱中自带的(type,para)函数用于建立预定义的滤波算子,type为滤波算子的类型,本文中选定average做均值滤波;para为参数,本文中选定3*3。将经过巴特沃斯高通加强滤波处理的图像加到进行过对比度增强的图像中后,图像变得清晰。处理后的图像再进行一次3*3平滑模版滤波,使其变得均匀,图4为处理后的图像。经过高通滤波能够提取出高频信号,削弱低频信号,将此时的图像叠加到经过预处理后的图像2中,既能获得边缘锐化的高频信号,又保留低频信号,如图5所示。

2.4 同态滤波

同态滤波把灰度变换和频率过滤结合起来,将图像的照度反射率模型作为频域处理的基础,通^压缩亮度范围和增强对比度改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性,避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真[4]。

高斯型高通滤波器的传递函数为:

rh表示高频增益,rl表示低频增益,利用常数c控制滤波器函数斜面的锐化,当rl1时,减小低频并且增强高频,动态范围被压缩,对比度增强。利用Matlab实现时,首先转换数据类型,然后进行傅里叶变换,便于在频域内对高频信号和低频信号分别处理,选定高频增益为2、低频增益为0.5、常数c为4、截止频率为10,利用双重循环实现传递函数的运算,再进行傅里叶反变换。处理后的图像再进行一次3*3平滑模版滤波,使其变得均匀。图6为处理后的最终图像。

Matlab程序如下:

H=double(H);

f=fft2(H); %采用傅里叶变换

g=fftshift(f);

[M,N]=size(f);

d0=10;

rl=0.5;

rh=2;

c=4;

n1=floor(M/2);

n2=floor(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);

h=(rh-rl)*(1-exp(-c*(d.^2/d0.^2)))+rl;

g(i,j)=h*g(i,j);

end

end

g=ifftshift(g);

g=uint8(real(ifft2(g)));

3 结语

Matlab集成了多种图像处理的工具箱,将复杂变换利用自带函数得以实现。在实际使用中,应根据不同X射线光片的灰度范围、拍摄亮度、不同骨骼布局适当的调整函数参数,如高频增益、低频增益、截止频率等,同时可将此数据存入数据库,在后续研究中以调用和参考。将Matlab应用于医学影像图像处理,通过对比度增强、傅里叶变换、滤波等处理,优化了图像质量,提高了诊断效率。

参考文献

[1]汪宁宁,金奎东,季宏波,陈秀芳,李莉,姜华.浅析X射线在医学影像诊断领域的发展及应用[J].中国卫生标准管理,2015,(14):167-168.

[2]罗述谦.X射线成像技术在医学中应用[J].物理,2007,(08):602-608.

影像处理范文2

关键词:遥感影像;并行计算;密集匹配;快速处理;流程研究

引言

随着遥感影像使用范围越来越广泛,现在已经成为提供空间信息的重要数据源。遥感数据的应用范围扩大到各个社会信息服务领域,发挥着重大作用。经过定向后的遥感影像数据可为测绘、城市基础地理信息动态更新、国土资源调查、生态环境监测、灾害监测、海洋资源、农业监测、快速响应等不同的领域提供相应的地理信息数据。

传统影像处理需要高性能的计算机,并且配备多种影像数据处理软件协同作业,各工序仅对流程负责,数据处理效率低,精度差。现代遥感影像的获取频率越来越快,同时数据量也越来越大,传统的基于串行计算的处理方式已很难满足高效率的生产需求和快速响应,因此必须采用并行计算来快速地对大区域影像进行处理,提高数据处理效率。

1. 并行处理技术简介

1.1 并行技术处理种类

现代计算机并行处理技术主要有基于CPU和基于GPU这两大类处理方法,各有相应的具体处理方案,如通过CPU加速的MPI、OpenMP、PVM等,还有Intel的TBB等;基于GPU的有NVIDIA的CUDA和ATI的Stream技术。本试验根据数据特点和计算机硬件配置情况,采用基于GPU方法的软件系统进行影像的快速纠正试验。

1.2 GPU并行处理优势

1.2.1 高效的并行性

在目前主流的GPU中,配置多达16个片段处理流水线,6个顶点处理流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行,也可以独立运行。GPU的顶点处理流水线使用MIMD方式控制,片段处理流水线使用SIMD结构。相对于并行机而言,GPU提供的并行性在十分廉价的基础上,为适合于在GPU上进行处理的应用提供了一个很好的并行方案。

1.2.2 高密集的运算

GPU通常具有128位或256位的内存位宽,因此GPU在计算密集型应用方面具有很好的性能。

1.2.3 超长图形流水线

GPU超长图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标(如NVIDIA GeForce 3流水线有800个阶段),因此GPU作为数据流并行处理机,在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。

2. 遥感影像快速处理应用

2.1 应用区简介

试验区内覆盖46景P5影像,布设外业控制点68个、检查点17个,用于区域网平差的解算及精度检查;在立体模型中选取26个检测点,用于检测DEM和DOM成果精度。试验区范围及控制点分布(见图1)。

2.2 使用的软硬件

主要软硬件设备包括集群式影像处理系统PCI GXL软件及可进行图形、图像处理的高配置计算机等。

2.3 应用区生产

2.3.1 稀少控制区域网平差

(1)建立测区工程

建立测区工程,设置工程参数及投影坐标系、控制点文件、DEM格网间距及正射影像分辨率。同时根据影像之间的相互关系设置影像列表,导入卫星影像并建立模型。

(2)区域网平差

首先利用软件对所有影像自动进行连接点的量测,然后对控制点进行预测,人工辅助量测控制点,最后采用“RPC测区绝对定位”解算方法对区域网进行平差解算,剔除掉粗差点,得到满足精度的区域网平差结果,控制点平差结果见表1。

表1 区域网平差结果(单位:m)

[类型\&个数\&平面中误差\&高程中误差\&平面最大误差\&高程最大误差\&控制点\&68\&1.385\&0.836\&2.723\&1.042\&检查点\&17\&4.667\&1.436\&6.679\&1.496\&]

2.3.2 DEM及DOM生产

首先利用区域网平差定向后的影像进行DEM密集匹配,然后利用拟合、平滑、内插、定值等工具对密集匹配结果进行编辑,得到满足精度的DEM数据,最后利用DEM数据采用并行计算的方法对影像进行批量纠正,得到DOM数据。DEM及DOM批量镶嵌结果见图2。

2.3.3 精度统计

利用立体模型量测的检测点对DEM及DOM进行精度检测,检测结果见表2。

2.3.4 效率统计

数据处理整理耗时情况见表3。

3. 结论

通过生产试验表明,利用并行处理技术对大区域遥感影像数据进行区域网平差后制作的DEM与DOM精度能够满足不同比例尺规范的相关要求,同时并行处理技术能够简化生产流程,大幅度提高运算效率并减少运算时间,特别在对大区域遥感影像进行处理时,优势明显。

参考文献:

[1] 郑福海,杨木,宋红艳等.利用IRS―P5影像制作1:500003D产品的试验研究[J].测绘与空间地理信息,2011,34(6):117―120.

[2] 肖汉,张祖勋等.基于GPGPU的并行影像匹配算法[J].测绘学报,2010,39(1):46―51.

[3] O影,郑福海,王铁军等.PixelGrid集群式系统在影像快速纠正中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2014,37(10):221―223.

[4] 李宏宽,杨晓冬,邹珍军.基于MPI并行的遥感影像系统几何校正快速处理技术研究[J].河南工程学院学报・自然科学版,2011,23(1):49―52.

[5] 陈国良,孙广中.并行计算的一体化研究现状与发展趋势[J].科学通报,2009,(8):25―27.

影像处理范文3

[关键词]基础测绘 航摄影像 正射影像图 地形图

[中图分类号] P623 [文献码] B [文章编号] 1000-405X(2015)-7-221-1

航摄影像是航摄仪在空中对地面根据中心投影原理摄成的像片。航摄影像必须经过处理方可成为基础测绘的应用成果。航摄影像的处理主要是根据地物的光谱特性、几何形状和成像规律,从像片上判释出与像片影像相应的地物、地貌的类别与特性以及某些要素等的作业。本文主要就基础测绘中航摄影像在某些方面的处理方法作一些探讨。

1正射影像图制作

因为保留了航摄像片丰富的影像信息又具有地形图的特征,因此,在实际生产中得到了越来越广泛的应用。制作正射影像图有各种各样的方法,当前一般采用的是数字微分纠正技术.对于航摄像对,可以直接通过像对解算像点的地面点高程,进而制作影像重叠区的正射影像。下面就利用单张航摄像片制作正射影像图的几种典型方法,作一些分析。

航空摄影瞬间,由行姿态不同,每张像片与地面之间的几何关系也是不同的。利用航空像片测制一定比例尺的地图,首先要恢复这种几何关系。对于单张像片来说,像点的空间位置和它相应的地面点的关系可以用一些特定的参数建立起来,确定这些参数就能恢复相互的几何关系,这些参数称为像片的方位元素。其中,确定摄影物镜(后节点)与像片关系位置的参数称为内方位元素,恢复内方位元素的目的在于恢复摄影光束;确定摄影中心与地面相互关系的参数称为外方位元素,外方位元素有六个:其中三个是摄影中心在地面辅助坐标系中的坐标,是直线元素;另外三个是航摄像片(或摄像光束)在地面辅助坐标系中的姿态,是角元素。确定外方位元素的目的在于恢复摄影像片与地面的几何关系。当这些元素都恢复后,航摄像片与地面之间的固定的几何关系也就恢复了。

对于由多张像片构成的立体模型来说,恢复或确定其与地面的几何关系,一般分为两步:相对定向和绝对定向。(1)相对定向是在仪器上恢复摄影瞬间构成像对的像片间的相对位置关系,即恢复两个摄影光束的相对位置,使同名投影光线成对相交。相对定向后,就能够观察到立体了。两张像片构成的单独像对,只要转动左右两个光束,就能完成相对定向;连续立体模型的相对走向则要保持左光束不动,依次旋转右光束即可。相对定向后,就建立了自由比例尺的、方位任意的立体模型。(2)建立立体模型的目的是为了测绘与实地相似的地图,这就要求把模型按着确定的比例尺和实际方位放置到大地坐标系当中,这个过程就是绝对定向。

2解析空中三角测量

空中三角测量是立体摄影测量中,根据少量的野外控制点,在室内进行控制点加密,求得加密点的高程和平面位置的测量方法。其主要目的是为缺少野外控制点地区测图提供绝对定向的控制点。

解析空中三角测量指用计算的方法,根据遥感像片上量测的像点坐标和少量地面控制点,采用较严密数学公式,按最小二乘法原理,用数字电子计算机解算待定点的平面坐标和高程。解析空中三角测量目前常用的方法是区域网平差。按照构网的方法和平差单元的划分,区域网平差的基本方法有:航线法、独立模型法和光束法。

3基础测绘航摄中航摄影像处理应用实例

以某县规划区建设用地约30平方公里进行1:1000航测数字化地形图测绘为例,要求制作50平方公里县区航摄正射影像图一幅,30平方公里1:1000线划图159幅。

3.1空三部分

采用Virtuozo全数字摄影测量工作站,加密软件采用自动空中三角测量(AAT)及光束法平差软件(PAT-B)。

(1)相对定向:由计算机自动完成定向,人工干预剔除粗差。当森林地区匹配点稀少时,手工增加匹配点。标准点残余上下视差q不大于±0.005mm,检查点残余上下视差q不大于±0.008mm。

(2)整体平差:基本定向点平面残余误差一般0.100 m,最大0.195 m。

高程残余误差一般0.160 m,最大0.245 m。区域网间公共点平面接边一般0.250m,最大0.336m;高程接边一般0.260m,最大0.407m。

本测区加密共分3个区域网进行平差计算,野外平高程点全部作为模型的定向点。区域网内部平差精度良好,区域网之间进行严格的接边,限差满足设计要求。

3.2航测数字化内业测图

在数字摄影测量工作站上将加密成果直接导入建模。内业立体采集时根据影像上地物构像所形成的各自的几何特性和物理特性, 如形状、大小、色调、阴影和相互位置关系等,来识别地物对象范围和性质内容,确定所有地物的轮廓特征。对立体判读有疑问的地物影像加注符号说明,供外业调绘时修改。在最后提交的采集初编图中,测定的点状地物要在其几何位置中心,线状地物连续,面状地物的边线连续且使图斑封闭。

本项目采用VirtuoZo全数字摄影测量工作站进行数据采集,生成*.XYZ文件,共完成159幅图。

利用CAD对地形图进行编辑,按照该测区的设计要求对地形图进行层色处理,按照调绘底图处理图面。在CAD中进行159幅地形图编辑。

3.4数字正射影像图的制作

当DEM生产后,可进行正射影像的制作。

(1)在批处理中生成多个像对的DOM。并对生成的DOM进行检查(变形、拉丝、重叠、划痕)。(2)DOM拼接。DOM的拼接我们采用适普软件公司的ImageXuite,因为它有很好的影像镶嵌功能,可以生成无缝镶嵌的影像,大大提高了影像(原始影像和正射影像)拼接的质量。(3)DOM修饰、调色。成图后用PHOTOSHOP对图幅有划痕、变形的进行修饰、调色。(4)图例整饰。在整个区域内,主要道路、河流用0.2mm的实线画出并标注名称;重要单位(如县委、县政府等)在其实地位置进行注记表示。(5)DOM图廓整饰。根据项目技术要求不同的数据格式,采用不同的软件进行整饰。即在拼接好的图幅上加图名、地名、图廓、结合表及图内说明文字。(6)DOM数据输出以及打印成图。

4结论与总结

基础测绘中,航空摄影图像必须经过进一步的加工处理后方能形成基础测绘的应用成果。本文主要就航摄影片加工处理的应用方法作了一些探讨,实际测绘工作中,对加工处理后的图像仍需进一步做质量检验,经检验合格后方可形成最终的成果,加以应用。

影像处理范文4

论文关键词:人像摄影,技巧,后期处理

 

人像摄影是所有摄影类型中最难掌握的一种。摄影家们凭借着敏锐的艺术触觉,通过对人物姿态的安排、表情的选择,对光线、影调的处理来让人物的性格说话,让摄者坦露内心世界。被拍摄者的姿态、情绪、状态、与摄影师的互动状况、外部光线等等都会影响到最终的拍摄结果。拍摄人像可以移动位置、使用外闪,并且可以更换衣服或者做些姿势,这里唯一能限制你的就是你的想像力,想像力就是拍出人像大片的关键所在了。学习拍摄人像最佳的办法之一就是向专业人士们学习,这里有一些像专业人士一样思考的技巧能帮助你拍出令人惊艳的人像照片,可以使观众从画面中的人物身上看到了更为生动有力、栩栩如生的形象,更能体验到时代的氛围,感受到丰富多彩的人生。

人像摄影的技巧

1. 与你的模特建立和谐的沟通

这是所有技巧里最重要的一条,掌握这一条,你就在人像摄影专家路上了。尽量让她们放松点,开心点,如果你做到这一条,好照片将会随之而来。如果你还在寻找模特,你的女朋友或男朋友将是你拍摄人像照片的最佳起点。

2.人摄像影的构图

拍人像,无论特写、近景、半身全身,除了模特姿态与神态外,最重要的就是要求摄影对构图的判断,人像的特写最好是用中长焦距的镜头拍摄。那样,照相机到被摄者的距离就可以稍远一些,避免透视变形。拍摄近景人像,要仔细选择拍摄角度、“光线的投射方向、光线性质的软硬,并注意观察被摄者的神态,掌握适当的拍摄瞬间。半身人像因为能够拍摄到人物的腰部或腰部以下,被摄者姿态的变化就丰富多了,给画面的构图带来很大的方便,使我们有可能把被摄者拍得更生动一些。拍摄全身人像,在构图上要特别注意人物和背景的结合,以及被摄者姿态的处理。

3.选择最佳拍摄方向:

大家都有这样的生活经验:同是一个人,从不同的角度去观察,得到的视觉印象并不完全一样,有的角度显得更美,更有神韵。在拍摄人像的时候也是这样,我们要力求找准被摄者最美、最动人的角度。拍摄角度的少量变化,都能对被援者形象的表现产生明显的影响。拍摄方向的选择,是以被摄者为中心照相机左右位置的变化。拍摄方向大体上分作正面人像、七分面人像、三分面人像、侧面人像这几种拍摄。正面人像,适合于那些五官端正、脸型匀称而漂亮的人。如果脸围太胖、太宽、太瘦。两侧不均,或者两眼大小不一,鼻子、嘴形不正的人,一般说来不宜从正面拍摄。

4. 使用长焦端

你镜头的焦距也是相当重要的因素之一。你需要充分了解镜头的特性及如何发挥它的优势。如果你拥有一台数码相机和一支标准变焦(典型的就是在18-55左右的焦距)的装备的话,那么你已经拥有拍摄人像的不错的器材。如果焦距超过100mm或更多,那当然更好。使用变焦的镜头的长焦端来拍人像是比较理想的。长焦镜头能产生压缩感,使脸部更平并变得讨人喜欢。

5. 拍低饱和度照片

低饱和度照片通常是艺术化的,充满创意。一些当今最好的时尚与人像摄影师喜欢拍摄低饱和度照片。所以你不应忽略这种技巧。此类照片主要是关于锐度、质地、光线和构图方面的事情。此外,低饱和度照片通过后期处理也能给观者不同的、特殊的心情。

6. 学习有关光线的一切知识

就拍摄人像而言,多云的天空和下午下半段的太阳光是不错的光线。直射的阳光会使人像非常糟糕,它将在人像上投射刺眼的阴影并使模特斜视或眯着眼;逆光则是令人兴奋的,虽然你可能看刺眼的阳光,并且可能需要反光板或外闪将光线打到模特的脸上。

什么是反光板?就是任何能将光反射到你拍摄对象上的物体,能削弱光线投射的阴影不是那么强烈。你可以买反光板或者用一块白板、白床单什么的代替。反光板的作用就是让你控制好光线。

7. 了解相机的设置

相机设置能帮助你拍摄好人像照片。其中有些设置在你用人像模式拍摄时需要启动。其中最有用的一些设置是:

图像模式:如果你用的是佳能EOS系列相机,可以设置到肖像模式,它可以优化对比度和饱和度;尼康的叫法则不一样,叫图片控制设置,所以需要看下说明书。

白平衡:将你相机的白平衡设置为阴天模式,这将让你的模特皮肤显得比较暖。

ISO:如果你在晴朗天气拍摄,可以设为ISO100;如果是在多云天气的话,设为ISO400,这样的话,不会因为快门太慢而抖动相机。

画面质量:如果你喜欢JPG格式,确保用的是最高画质的JPG。但是图片格式越大,你后期能处理的空间就越大。

8. 把握好人物的神情姿态

人像摄影讲的就是神形兼备,如何在瞬间捕捉到人物最佳亮点,是人像作品成败的关键。在拍摄前应该将构思告诉模特,引导模特进入你预先设计好的拍摄情节里,让模特在这个范围里展示她对拍摄内涵的理解。在此抓取顺间,拍摄的成功率就会大大提高。你也可以鼓励模特转着你的相机转而获得更好的结果,让她们开心点,自然点,自发地摆出一些姿势,这些拍出来的人像会更充满生活的气息。尝试一些创意。让你的模特在周围人群在走动时保持静默;将你的相机在三角架上进行拍摄最好的时光。

9. 人像摄影的糖水片

“糖水片”是“新新人类”喜爱的一种摄影风格。比较典型的说法是:“视觉感受良好,心理感受平淡”。人像摄影的糖水风格主体突出,能使人留下很深的印象,比如模特的造型,神态,气质等等。糖水风格通常背景为风光名胜,山水草木,亭台楼阁等。光线多是明媚亮丽,或者阴柔妩媚,细腻温和。摄影技法上多是以大景深,小光比,视觉传统,构图规整,色彩过渡自然。

10.研究大师的作品

需要研究一些人像大师的作品。观察他们是如何拍摄的?姿势、光线、服饰、背景、质地、形状和色彩等等.人像摄影按环境可分为户外与室内影棚。

对于户外摄影爱好者来说,无疑是一种莫大的享受,也是一个广阔的摄影创作空间,值得大家去了解和掌握一些相关的拍摄技法。

外景地的选择,有两种方式可以借鉴,一是先将外景地确定下来,最好是有过亲临实地的经历。如果没有去过,事先一定要查找相关的资料,做到心中有数。确定外景地后,可根据外景地的特点构思设计一套拍摄方案。另外一种方式可先决定户外人像拍摄主题,再根据拍摄的需要去寻找服务于主题的外景地。

合理运用好户外光线,户外光线在任何情形下都可以拍摄出好照片,问题只是采用光线的手法是不是得当。所谓光角度,包括太阳位置,被摄者位置及相机位置。阳光是户外摄影的惟一光源,在户外人像摄影中所起的作用是至关重要的。阳光,不仅起到照明物体塑造形象的作用还可以渲染气氛,表达人物情感。只有了解阳光在十二小时不同时期的光照,色温变化,才能准确合理地运用于人像摄影之中。除此之外,还要掌握运用好顺光的整体性,侧光的立体感,逆光的生动及散射光的柔和等不同特点。当然这一切都应该服从于主题创作的需要。

摄影棚是一般人像摄影时最为快速与便捷的场所,既不用浪费时间东奔西跑,也因为摄影棚内的灯光、背景、道具等拍照器材一应俱全,所以可以在不受任何限制与干扰的情形下,既快速又便捷地拍好照片。

室内摄影棚的拍摄类型,以公式构图类的七分身以内特写照片为最多,风格变化上,则需依靠人像造型多变化或是背景素雅或花俏的改变,来使作品呈现较有变化性的高阶色调或低阶色调照片,或者是重复曝光等照片。

在摄影棚的拍摄技法中,最重要的是打光技法。只要掌握好基本的打光技术,就可以利用其简易又快速的工作环境拍出美丽的婚纱摄影与艺术照。室内摄影棚最大的优点之一是光源充足,具有复灯打光法的简便性与完美性,利用复灯式的打光组合,可以拍出比外景摄影更完美的特写照片。

所以说,室内摄影棚最适合拍摄完美的特写照片,也是每一位专业摄影师最能快速发挥的拍照环境

人像摄影后期处理

现在用数码相机的朋友越来越多,除了立拍立显、不用胶卷等优点以外,数码摄影还给了大家很大的自由处理空间。没有暗室有什么关系?只要有电脑和合适的软件,每个人都能对照片进行进一步的处理甚至艺术加工。

拥有好的摄影技术,同时兼备一款好相机,可对照片的后期处理操作环节提高很高的效率,并且能更充分的发挥你的想象力与创造力。那么你若只有一款很廉价的卡片数码相机怎么办?完全没有关系,通过后期处理,你依然能在有限的空间里发挥最大的优势。

在人像摄影中,我们会遇到各种各样不完美的情况。比如拍摄的模特左右眼大小不一,嘴巴不正,皮肤粗糙,身材过胖或过瘦;构图主题不突出,不美观;人物与背景色调不搭配等等现象,我们都可以通过后期处理来解决这样的缺陷。若是一张前期比较优秀的作品,我们也可以通过后期进行修饰,创作,以达到更高的艺术境界。总之人像摄影后期处理流程与技巧和归纳三点:

1.照片的基本润饰技巧。包括裁切、换背景、细节修正、合成等。

2.调整片子的影调和色调。包括各种命令(如色阶、曲线)的运用。3.照片的艺术化处理。包括制作绘画效果、糖水片、lome风格、海报等。

[参考文献]

[1]新知互动.人像摄影技巧.清华大学出版社.2009-7-1[2]何方,何传真编著.摄影技艺40例.合肥安徽科学技术出版社,2003.4.

[3]彭国平,张宗寿主编.大学摄影基础教程.浙江摄影出版社,2005.8.

[4]宿志刚,崔畅编著.人像摄影.浙江摄影出版社,2004.11.

[5]刘半农.半农谈影.北京:中国摄影出版社,2000.

[6]中国摄影家协会,浙江丽水市人民政府.中国国际艺术摄影高级论坛论文集.北京:中国摄影出版社,2005.

[7]中国摄影家协会理论研究部.视觉维度.北京:中国摄影出版社,2005.

影像处理范文5

1图像处理过程

在图像处理过程中首先用工业相机采集图像信息,将得到的数字图像经过灰度处理,阈值分割,区域标记,边缘检测,线性滤波等操作,提取目标信息。使机器视觉不能识别的信息转变为可被机器读取的信号,从而指导采棉机器人进行工作。图像处理流程如图3所示。图像采集传感器有CMOS和CCD两种,基于采集的速度和采集质量,一般选用CCD传感器。摄像机采集的图像都是基于RGB颜色空间模型的,由于RGB模型种种弊端不能使图像的某些特征信息突出,要进行色彩空间转换。现在已有多种空间模型根据实际要提取的目标信息选取合适的模型。经过初步的图像处理一般都不能突出所要的信息,还要进行特殊化处理,提取区域的特征参数以及根据特征参数提取原始图像的目标信息。

2图像处理在棉花采摘中的应用

2.1棉絮的识别及提取对于采棉机器人来说主要的难点是对棉絮的识别及确定棉絮的三维空间位置,然后指导机械手进行采摘。要准确识别棉花的棉絮需要对棉花图像进行分割处理,图像处理一直受到学者们的重视。棉絮的识别就是从复杂的背景中分割出目标物。自然场景中棉花田中棉絮是白色的,背景几乎都是绿色的枝叶和处于绿色和黄色之间的枯萎枝叶,将这一重要特征信息作为棉花分割的依据。在图像处理空间模型中算法是多种多样的,目前常用的颜色空间有RGB、HSI、YCb-Cr、YUV、HSV和CMY等。彩色图像处理过程中没有一种颜色空间和算法适合于所有彩色图像的处理。研究中选用不同的颜色空间将会影响到棉花图像的分割效果。自然环境下棉花的生长千态万化,存在相互遮挡、枝叶遮挡等问题,这就需要用特定的处理模式处理棉絮与棉叶的边界、棉絮与棉叶的遮挡、棉花的成熟度等问题。

2.2棉絮的空间定位确定棉絮的三维空间位置是进行棉花采摘的前提。获取待采摘棉絮三维坐标的方法有以下4种。(1)双目立体视觉系统:由两个摄像机从不同角度同时采集同一目标物分别获得目标特征,进行特征点匹配再结合相机的内外参数得到目标物三维坐标。(2)时差法:利用同一台摄像机获得多幅连续图像,实现“从运动得到结构”,由特征点的匹配计算得到特征点的三维坐标。(3)传感器融合:首先由视觉传感器获得目标物的平面图像,计算其质心坐标,再利用测距传感器测得目标的坐标[6]。(4)结构光法:选择激光作为光源,利用光栅法、移动投光法获取距离图像和反色图像,联合得到目标物的形状和三维坐标[7]。目前通常利用双目立体视觉系统进行目标定位,此种方法模拟人眼的构造,利用左右目标物特征点的匹配进行,定位目标准确。定位流程如图4所示。

3图像处理在视觉导航中的应用

视觉导航是采棉机器人中自动导航的一个重要部分,对以后复杂环境下自主行走平台的研究具有重要意义[8]。在采棉机器人的视觉导航中,首先由摄像机采集场景图像并进行处理分析识别出导航路径,然后确定采棉机器人相对于导航路径的位姿,最后由控制电机根据位姿实时调节地轮的导向角实现采棉机器人的自主导航。获取导航路径的方法有以下两种:①单目视觉系统:用一个相机采集场景图像,可以识别出简单的直线行走路线,对于复杂的路线不能达到理想的效果。②双目视觉系统:用两个相机同时采集场景图像,基于视差,匹配特征点可以实时调节路径,此种方法可以实现曲线路径的实时调控。在路径识别过程中,关键的问题还是导航路径的算法和实际运用。虽然现在图像处理技术发展迅速,但是视觉导航中算法的耗时对实际的影响还是不能忽视的,而且新疆棉花的种植模式以及棉花的生长状态都增加了对导航路径的判断难度,最终导致不能快速地获取路径信号以及对电机发出指令进行位姿调节,从而影响采棉机器人的工作效率。国外视觉导航的研究开始于20世纪60年代并取得了一定的成就[9]。最初的研究应用于军事上,随着技术的日益成熟,视觉导航逐渐运用到了农业领域。美国纽荷兰农业机械公司基于视觉导航系统发明了一种自主行走的自动化联合收割机器人。由于社会老龄化的日益严重,农业劳动力不足,日本基于视觉导航发明了喷雾机器人、收割机器人和除草机器人等。我国在农业机器人的视觉导航领域研究起步较晚,但发展迅速也取得许多研究成果。蔡健荣等[10]通过恢复障碍物的三维信息,对于采摘机器人的路径进行了研究;刘兆祥等[11]对苹果采摘机器人三维视觉传感器设计方面进行了研究。

4主要问题和关键技术

4.1主要问题虽然图像处理的研究已经取得了很大的进展,但是在农业上的应用还有很大的差距。目前图像处理在采棉机中的应用主要存在以下几个问题:①棉絮的识别率不高和识别精度较低,目前,主要采用灰度处理、阈值分割和形态等方法;②棉絮的空间定位计算速度较慢及误差较大;③行走路线确定复杂度较大,主要因为新疆棉花的种植模式比较密集,行间较小,相邻绵株的棉叶交叉生长。

4.2关键技术关键技术主要是改进图像处理的算法。目前普遍的图像处理都不能精确、快速地提取棉花图像边缘信息,通过改进算法消除干扰,提高识别能力。采用主动光源的多维视觉系统。为了改变外界环境,精确快速定位棉絮,可以采用外部光源在一定程度上提高图像的采集质量。

5结束语

影像处理范文6

飞思卡尔亚太区微控制器业务拓展与市场经理王维先生描绘了物联网(IoT)和作为一个关键节点的家庭网关的未来开发趋势。

王维表示,对思卡尔公司来说,物联网不完全是原来意义上的M2M,更多的是把这个概念提升到设备和几种设施的互联,设备和环境的互联。另外还有设备和人体的保健互联,把整个市场应用的方向扩大了。

智能家居是物联网大概念下的一种应用场景,其他还包括楼宇自动化、智慧城市、智能照明、智能电网、智能健康、工业自动化,这些领域也正无时无刻不被卷入物联网的整个发展浪潮里。

除了将IoT的概念扩展以外,飞思卡尔还对IoT 的典型网络构架做了解释。王维表示:“在网络模型中加入网关(盒子)的概念,就是飞思卡尔所认为的网络模型。在整个系统中,WiFi会和低带宽、低功耗的其他通信方式共存。除了现有的基础设施蜂窝网络之外,我们以后更多的会在每个家庭里面有一个网关(BOX)的概念,我们将其称之为‘一体化盒子’”。

飞思卡尔一体化盒子解决方案完美结合端到端软件和融合的网关设计,也称“应用盒子”平台,为安全的物联网服务交付和管理建立一个通用开放的框架。内置在平台中的“盒子”(或服务网关)可将多个物联网服务提供商的盒子融合到一个统一的设备中。应用盒子平台将有助于简化和确保家庭、公司或其他位置的最终用户物联网服务的交付,支持大量创新的物联网服务的快速部署。

定制化图像处理器解决方案将成为手机厂商首选

随着魅族MX3高调宣布其手机相机配置了独立的富士通四通道图像信号处理器(ISP)以来,富士通半导体及其旗下Milbeaut图像信号处理器产品逐渐从幕后走向前台,为更多的工程师和手机用户所熟悉。

富士通半导体公司市场部高级经理沈弘人表示,随着智能手机的数码相机功能日益强大,特别是当分辨率超过5M像素后,近年来手机相机替代卡片式相机的趋势日益增强,独立ISP解决方案获得越来越多的手机厂商青睐。

“对相机的图像效果要求很多时候是因人而异的,不同的手机厂商在对图像信号处理解决方案的要求上会有不同的侧重甚至倾向性,因此图像信号处理器解决方案并不是标准化的产品,而是需要根据厂商的差异化需求进行定制化设计和复杂的调校工作。”沈弘人表示。事实上,用户对相机功能的要求本身就非常复杂,因此定制化的设计适合厂商满足不同市场定位的需求。

在演讲中,沈弘人强调了富士通半导体相机图像处理器解决方案的高度可定制化――硬件和固件可根据客户需求配置,解决方案可以根据客户的传感器模块充分调校。

“这种定制化的设计需求也是富士通半导体公司图像信号处理解决方案获得众多手机厂商青睐的原因吧。”沈弘人说,“定制化设计需要强大的设计服务能力,需要非常专业的Knowhow支持以及强大的设计支持团队,而这是我们的独特优势。”

Zigbee Light Link标准打通智能照明最后一关

“LED智能照明中通信芯片采用的无线传输标准有Zigbee、WiFi以及蓝牙等。为什么主流厂商都选择Zigbee作为L E D智能无线传感控制技术呢?”Marvell绿色产品部的技术销售总监Lance Zheng在现场解析道,“蓝牙的传输距离较短,且传输通道少;WiFi的功耗大,且成本较高;因此对于家居照明来讲,Zigbee更具有技术和成本两方面的综合优势,ZigBee更有望成为主流的规范。”

在2012年,由LED照明巨头Philips、GE、Osram以及半导体方案供应商共同成立的Connected Lighting Alliance了一个新的应用规范Zigbee Light Link(ZigBee灯光连接),实现了开放的互通标准协议,基于这一规范应用ZigBee网络控制灯光将更简单易用。Marvell借势发力,开发了88MZ100 ZigBee微控制器单芯片系统(SoC),该芯片是业界集成度最高、RF传输性能最佳、BOM成本最低的SoC,省掉了PA、balun以及外置闪存,适用于家庭自动化和LED照明控制应用。

Lance Zheng表示,智能照明系统不同于传统的LED照明,其包含了灯、网关、云端、UI以及相应的软件支持。Marvell作为全套方案供应商,可以提供业内最佳性能、最低物料成本、最小空间尺寸的LED驱动和Zigbee/WiFi网关方案,并积极致力于搭建涵盖智能LED灯、无线模块、网关、云端/UI以及软件各个环节的整个智能照明产业生态系统,为智能照明品牌商或者渠道商提供端到端的整体产品方案和技术支持,快速推出成本可接受并具有极佳用户体验的智能照明系统,引领智能照明产业腾飞。

触控技术未来着眼于被动笔、简约手势和指纹识别

由于薄型触控方案中LCD直接贴合触控模组,由此带来的影响则是显示面板以及充电器的干扰问题越来越严重。充电器干扰是目前终端最棘手而又不能规避的问题,相较于其它主流触控IC的固定频率段跳频或是以2KHz为单位的非动态跳频方式,采用以1KHz为单位的动态跳频方式是唯一有实际意义的。

对于用户触控习惯的变化趋势,集创北方陈馗副总裁认为被动笔将是必然的趋势。因为被动笔具有易获得性,钥匙、小刀等这些小物品可随时用来作为操作屏幕的“笔”,用户不再局限于手指操作,而且智能手机的大屏趋势也让屏幕书写的需求越来越明显,如何让消费者在手机/平板电脑上获得像在真实的纸上一样的书写体验成为触控IC厂商重点研究的课题。