基于曲线信息的图像编辑研究

基于曲线信息的图像编辑研究

论文摘要

图像处理问题在日常生活中有着广泛的应用。图像的处理可以简单地分为基于像素颜色的方法和基于图像空间构造的方法。比较而言,基于图像空间构造的方法更加稳定准确,但实施较为困难。图像的空间构造中,图像的边缘信息是一个很重要的组成部分。这些边缘一般呈曲线或折线,能将之提取出来并加以分析应用,可以为图像编辑及识别提供良好的参考。传统的几何设计领域利用曲率这一数据衡量曲线的相似程度,但由于曲率对等比例缩放变换敏感,故不能很好地判定某些经过等比例缩放变换后的曲线的相似程度,这在很大程度上降低了其适用范围。针对这一问题,本文提出了一种新的类曲率的概念,并以其作为判定曲线相似程度的依据。类曲率与曲率相似,都可以反映曲线的弯曲程度。基于类曲率的判定方法对基于曲率的方法进行了改进,在旋转、平移及等比例缩放变换下均有效。同时本文还提出了一种利用类曲率计算样条曲线匹配段落参数的方法,并应用于图像拼接、图像对齐、图像中的物体检索等。例子表明了新方法的有效性和效率。在利用类曲率相关的方法对图像进行编辑处理的过程中,需要首先对图像进行曲线要素的提取操作,而一种经常使用的曲线要素就是图像的边缘曲线。为了更加清晰的提取图像的边缘就需要得到对比度更高的灰度图像。由于传统的多项式灰度化方法是一种静态的方法,虽然可以人工的调节多项式的各项参数,但一旦参数确定所有像素点的灰度值也就一并确定,不能根据图像的内容自动调节相关的系数。针对这个情况,本文提出了一种新的图像灰度化方法,该方法根据图像中各个像素在RGB三维颜色空间中的相对位置来求解相应的灰度,能够充分的利用整个灰度空间,有效地提高结果灰度图像的对比度,从而使其加清晰,容易辨识,在后续的边缘提取操作中可以取得更好的效果。对于新提出的灰度化方法,本文还做出了相关的改进,单独或结合使用两种改进的方法可以使得得到的灰度结果更加清晰。在提出了两种新的方案后,本文结合两种方案进行了应用。对于图像进行了诸如拼接,修复等尝试,取得了良好的效果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景和意义
  • 1.2 国内外研究成果
  • 1.3 本文主要研究内容
  • 1.4 本文的组织结构
  • 第二章 类曲率的提出及应用
  • 2.1 曲率简介
  • 2.2 类曲率
  • 2.3 利用类曲率判定曲线相似性
  • 2.4 计算曲线相似段落的起止参数
  • 2.5 类曲率的简单应用
  • 2.5.1 曲线修补
  • 2.5.2 碎片组合
  • 2.6 类曲率方法的总结
  • 第三章 3DGray灰度化方法
  • 3.1 灰度化基本原理介绍
  • 3.2 3DGray基本原理
  • 3.3 3DGray灰度化算法及实现
  • 3.4 3DGray灰度化方法与其他方法的比较
  • 3.5 进一步的讨论和优化
  • 3.5.1 直方图调整
  • 3.5.2 分块灰度化
  • 3.6 3DGray灰度化方法总结
  • 第四章 灰度化及类曲率的结合应用
  • 4.1 利用3DGray和类曲率方法进行图像的相似度鉴定
  • 4.2 利用3DGray和类曲率方法进行图像部分匹配
  • 4.3 利用3DGray和类曲率方法进行碎片拼合
  • 4.4 利用3DGray和类曲率方法进行图像对齐
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 详细摘要
  • 相关论文文献

    • [1].2007图像处理国际研讨会[J]. 国际学术动态 2008(03)
    • [2].探讨图像处理软件在平面设计中的应用[J]. 科学技术创新 2019(34)
    • [3].图像处理技术的车牌识别系统研究[J]. 电子测试 2020(03)
    • [4].图像处理技术及其应用研究[J]. 无线互联科技 2020(01)
    • [5].基于图像处理技术的小麦识别技术研究[J]. 中外企业家 2020(04)
    • [6].图像处理技术及应用分析[J]. 造纸装备及材料 2020(01)
    • [7].图像处理技术在平面设计中的应用研究[J]. 计算机产品与流通 2020(03)
    • [8].图像处理与识别技术的发展及应用[J]. 无线互联科技 2020(10)
    • [9].应用型本科课程考核模式改革研究——以光电图像处理为例[J]. 科技风 2020(21)
    • [10].深度学习的图像处理在农业领域的应用实践[J]. 内江科技 2020(09)
    • [11].基于期望与方差的拓展在图像处理中的快速算法的研究[J]. 科技风 2020(30)
    • [12].大数据图像处理技术在无人船运行自动监测中的应用[J]. 舰船科学技术 2020(18)
    • [13].关于图像处理技术现状及发展的分析[J]. 科技资讯 2018(25)
    • [14].探究图像处理的关键技术[J]. 计算机产品与流通 2018(11)
    • [15].图像处理中颜色模式的探究[J]. 电脑编程技巧与维护 2019(01)
    • [16].计算机图像处理技术的特点与应用研究[J]. 信息记录材料 2019(03)
    • [17].基于云服务器图像处理的物体辨别系统[J]. 计算机产品与流通 2019(09)
    • [18].计算机图形图像处理技术在文物保护领域的应用分析[J]. 计算机产品与流通 2019(12)
    • [19].图像处理技术在信息农业中的应用现状及发展趋势[J]. 江苏农业科学 2017(22)
    • [20].基于形态学图像检测的机械手移栽穴苗识别技术[J]. 农机化研究 2018(05)
    • [21].计算机技术在图像处理中的应用分析[J]. 才智 2018(16)
    • [22].计算机图像处理技术的发展趋势[J]. 信息与电脑(理论版) 2016(18)
    • [23].以应用为引导的教学在光电图像处理中的应用[J]. 实验室科学 2016(06)
    • [24].微课在“图像处理基础”教学中的应用研究[J]. 计算机时代 2017(02)
    • [25].探究数字多媒体图像处理技术[J]. 信息与电脑(理论版) 2016(20)
    • [26].浅析图像处理软件入门案例[J]. 广东印刷 2017(01)
    • [27].图像处理智能化的发展方向[J]. 电子技术与软件工程 2017(09)
    • [28].智能交通中图像处理技术应用综述[J]. 科技风 2017(11)
    • [29].基于网络平台应用的图像处理技术探讨[J]. 农村经济与科技 2017(14)
    • [30].图像处理技术在网页制作中的应用分析[J]. 无线互联科技 2017(19)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于曲线信息的图像编辑研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢