图像拼接 文献综述

1、们对图像的理解， 而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便 对图像做进一步地处理。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而图像去噪 的目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便对图像做进 一步地处理。
因此，图像去噪效果的好坏对以后进一步的图像处理有着非常重要 的意义。
2 国内外发展趋势 图像的半色调噪声主要集中在高频区域， 一般情况下去噪是通过类似低通滤 波的处理而进行的。
但是在高频区域中，半色调噪声和图像的边缘信息混合在一 起，通过低通滤波可有效地去除半色调噪声，然而这样很可能会模糊图像边缘并 破坏细节。
对于调幅加噪，一种方法是在时域选择合适的低通滤波器进行去噪； 另一种是在频域和小波域中对加噪图像进行分析，再选择合适的滤波器去噪；还 有基于神经噪络1对不同形状噪分类，再去噪的方法。
误差扩散算法23是调频加 噪的一种。
因为误差扩散算法它的像素值可能揭示出输入像素值的情况，所以一 种方法是估计出它的误差分散核值，并采取相应的去噪方法；另一种是基于边缘 保持的平滑算法，试图去除噪的同时尽可能不模糊细节，大部分的去噪算法都针 对。

2、噪声 种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。
在图像处理中，图像 去噪是一个永远不会过时的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，更高层次的处 理，必须对图像进行去噪的预处理。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而 图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便对 图像做进一步地处理。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而图像去噪的 目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便对图像做进一 步地处理。
因此，图像去噪效果的好坏对以后进一步的图像处理有着非常重要的 意义。
2 国内外发展趋势 图像的半色调噪声主要集中在高频区域， 一般情况下去噪是通过类似低通滤 波的处理而进行的。
但是在高频区域中，半色调噪声和图像的边缘信息混合在一 起，通过低通滤波可有效地去除半色调噪声，然而这样很可能会模糊图像边缘并 破坏细节。
对于调幅加噪，一种方法是在时域选择合适的低通滤波器进行去噪； 另一种是在频域和小波域中对加噪图像进行分析，再选择合适的滤波器去噪；还 有基于神经噪络1对不同形状噪分类，再去噪的方法。
误差扩散算法23是调频加 噪的一种。
因为。

3、获得广泛应用。
机器视觉系统分为基于 PC 的视觉系统和基于视觉传感器的视觉系统两大类。
基于 PC 的机器视觉系统的视 觉检测全部由 PC 完成，检测速度受限。
基于视觉传感器的机器视觉系统，由于视觉 传感器将图像处理器、 数字摄像机、 I/O 接口等高度集成， 并提供专用视觉开发软件， 因此可大大简化软件开发难度、缩短开发周期、提高识别速度和可靠性，具有更为广 阔的应用前景。
1 2.正文 2.1 机器视觉 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器 代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到 被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像 系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征， 进而根据判别的结果来控制现场的 设备动作。
2 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计 算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。
而工业应用中的 机器视觉概念与普通计算机视觉、 。

4、了几种常见的图像采集平台的设计法案，分析各自的优缺点，并在此基础上明确了 实时图像采集处理软件平台设计的现实意义和新的设计方案。
关键词关键词：图像处理；DSB/BIOS；软件平台 一、一、 背景背景 1.1 嵌入式嵌入式实时图像处理实时图像处理 随着信息社会的发展，图像采集处理系统在机器人视觉，远程控制，安全监控等 领域应用越来越广泛。
对于实时图像信息的获取对于系统分析尤为重要，因此大数据 量，实时性要求高图像处理系统设计十分重要。
现阶段，传统的基于Windows操作系 统的图像采集处理系统，其技术已相当成熟，而且系统十分可靠，稳定性高。
但是这 种系统适应性差，不能应用于各种领域，而且系统硬件体系大，不适合工业化生产。
然而嵌入式实时处理系统设计具有体积小，成本低、算法移植简单等特点。
由于图像 处理的数据量一般较大，为了提高系统的实时性，需要有高性能的硬件与高效率的软 件支持。
因此这类系统研究已经成为了主流的发展方向 1.2 实时操作系统实时操作系统(RTOS)2 在日常学习环境中，接触最多的是通用操作系统。
通用操作系统支持多用户和多 进程，设计原则是尽量缩短系统的平均响。

5、何校正有两种：一是根据卫星轨道公式将卫星的位置，姿 态，轨道，大地曲面形状及扫描特征作为时间的函数来计算每条扫描线上像元的 坐标， 这种校正往往因为对遥感传感器的位置及姿态测量精度不高而使得校正后 图像仍有不小的误差。
所以又称其为粗几何校正， 粗校正一般由遥感数据生产者， 如卫星遥感地面站或遥感公司负责进行； 二是对经过粗几何校正影像进行精几何 校正，该校正需要借助地面控制点，和多项式等校正模型进行。
一般来说，遥感 卫星使用较准确的定位技术，姿态保持相当稳定，由卫星姿态变化引起的几何误 差较小，但是成像过程中大气扰动引起的几何误差较大；而航空遥感飞机，特别 是航模飞机，其姿态变化引起的几何误差不能忽略，有时还相当大。
几何校正（Geometric Correction）是利用控制点(Grond Control Point,GCP）进行的，它 是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程， 并利用畸变的遥感图像与标准地图 之间的一些对应点（即控制点）球的这个几何畸变模型，然后利用次模型进行几何畸变的校 正，这种校正不考虑畸变的具体原因，而只考虑如何利用畸变模型来校正图像。
1 几何。

6、类与非监督分类。
非监督分 类是指在缺乏先验类别知识的情况下，只根据本身的统计特性进行分类，监督 分类是根据已知的先验知识（一般由一组样本数据提供） ，找出各类的特征，根 据这些特征对未知像素进行分类遥感技术广泛应用的重要途径之一就是遥 感图像分类，分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。
非监督分 类的方法相对简单一些，但精度差；而监督分类有先验知识做指导，精度相对 较高，但是需要地面采样，成本比较高 1 遥感图像分类原理遥感图像分类原理 通常我们所指的遥感图像是指卫星探测到的地物亮度特征，它们构成了光 谱空间，每种地物有其固有的光谱特征，它们位于光谱空间中的某一点，但由 于干扰的存在，环境条件的不同，例如：阴影，地行上的变化，扫描仪视角， 干湿条件，不同时间拍摄及测量误差等，使得测得的每类物质的光谱特征不尽 相同，同一类物质的各个样本在光谱空间是围绕某一点呈概率分布，而不是集 中到一点，但这仍然使我们可以划分边界来区分各类因此，我们就要对图 像进行分类，图像分类的任务就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参 数，将特征空间划分为不相重叠的子空间，进而。