图像融合

本文转自 http://www.36dsj.com/archives/24006?utm_source=open-open C-层： 卷积层（Convolutional layer ） S-层： 子采样层（Subsampling layer ） 每层包含多个特征平面（Feature Map） 其中的卷积核是需要训练的，卷积层的特点是：特征增强 （映射效果）， 降低噪声，平移不变性 CNN功能特性：局部特征提取（感受野，相对位置）（每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来，只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了）； 特征映射（共享权值、抗变形）（网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。）， 子采样（分辨率降低，变形敏感度下降）（每个卷积层跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层，由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他形式的变形的敏感度下降的作用。） 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda

ADAS 摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input： （1）4个摄像头采集的图像视频分辨率 （整型int） （2）4个摄像头采集的图像视频格式 （RGB，YUV，MP4等） （3）摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变 系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float） （4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float） Output： （1）图像融合和拼接的image/video的坐标位置（浮点型float） （2）图像融合和拼接的图像视频分辨率（整型int） （3）图像融合和拼接的图像视频格式 （RGB，YUV，MP4等） （4）车辆周围障碍物报警 （字符型char） 22.1 功能定义 1）计算图像融合和拼接的image/video的坐标位置。 2）算出图像融合和拼接的图像视频分辨率。 3）确定图像融合和拼接的图像视频格式。 4）检测车辆周围障碍物并报警。 22.2 技术路线方案 在360°全景视图泊车辅助系统中，通过安装在车辆前、后、左、右 4 个方位的广角摄像头采集车辆四周的视频影像，利用图像融合和拼接技术合成一幅车身周围的全景视图，最后在中控台的屏幕上显示，以扩大驾驶员视野。借助360°全景视图泊车辅助系统，驾驶员坐在车中即可直观地看到车辆周围是否存在障碍物以及障碍物的相对方位与距离

一、Motivation 1 磁共振（MR）和经直肠超声（TRUS）图像配准是MR-TRUS融合的关键组成部分。 2.由于图像外观之间的巨大差异以及图像对应关系的较大差异。 3 提出了对抗图像配准（AIR）框架。 通过同时训练两个深度神经网络，一个是生成器，另一个是判别器。 4 而且还有一个度量网络，可以帮助评估图像配准的质量。 5 但是，多模式图像配准是一项非常艰巨的任务，因为很难定义鲁棒的图像相似性度量。 6 由于超声图像的嘈杂外观以及MR和TRUS之间的成像分辨率不均匀，因此MR和TRUS的配准更加困难。 二、Contribution 我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）框架[9]并同时训练了CNN的多模态图像配准方法，用于 变换参数估计和配准质量评估 . 提出的AIR-net不仅可以通过G网络的有效前馈直接估计转换参数，而且可以评估D网络估计的配准质量。 AIR-net以端到端的方式进行训练，训练完成后，G和D都将可用。 三、Method 该框架包含两个部分： 1)registration generator 2)registration discriminator 配准生成器用于直接估计变换参数。 图像重采样器然后使用估计的变换参数Test或ground truth变换Tgt对moving image进行插值以获得新的重采样的moving image。 配准判别器（D

GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 高斯混合模型(CMMs)是统计学习理论的基本模型,在可视媒体领域应用广泛。近些年来,随着可视媒体信息的增长和分析技术的深入,GMMs在(纹理)图像分割、视频分析、图像配准、聚类等领域有了进一步的发展。从GMMs的基本模型出发,从理论和应用的角度讨论和分析了GMMs的求解算法,包括EM算法、变化形式等,论述了GMMs的模型选择问题:在线学习和模型约简。在视觉应用领域,介绍了GMMs在图像分段、视频分析、图像配准、图像降噪等领域的扩展模型与方法,详细地阐述了一些最新的典型模型的原理与过程,如用于图像分段的空间约束CMMs、图像配准中的关联点漂移算法。最后,讨论了一些潜在的发展方向与存在的困难问题。 GMM在视觉分析中的应用 1. 图像分段 高斯混合模型在图像分割领域应用广泛,在一般图像上经典过程是将像素映射到特征空间,然后假设特征空间的点由待定参数的GMMs生成,使用EM等算法计算最优的参数值以确定像素的类别。实际上,在图像分割应用中GMMs被看做是一个聚类模型,与特征选择、聚类分析、模型选择、EM算法设计紧密相关。 2. 视频分析 CMMs和相关的统计方法广泛应用于视频分段、目标识别和跟踪、错误消除,为手势识别

“我们的质检要做的是在厚度仅十几微米的电池隔膜上找出所有微小缺陷，如果没有检测出来，就很可能使新能源汽车的电池在使用过程中出现问题，甚至自燃。” 在大恒图像的车间里，一条设备流水线上正在检测着新能源汽车电池的重要组成部分——隔膜，基于百度飞桨的AI算法能实时发现超30%以上传统机器质检不能发现的微小缺陷。 01 AI赋能，助力企业降本增效 作为新能源汽车电池的重要组成部分，隔膜的作用是隔离电池的正负极，其在生产时不可避免地会有一些缺陷，比如绝缘材料的漏涂、异物、孔洞等问题。电池隔膜如果存在缺陷，很可能会造成电池自燃，甚至会造成新能源汽车自燃，因此隔膜检测十分必要。 隔膜产品 大恒图像隶属于上市公司大恒科技，是一家老牌高科技企业。从印钞检测业务起步，大恒图像一直致力于机器视觉在工业质检方面的应用，已经在机器视觉行业深耕26年。目前，大恒图像的很多视觉检测设备都已经成为行业标准。 电池隔膜质量检测作为大恒图像众多业务之一， 近年来随着新能源汽车行业的快速发展而变得日益重要。 传统算法主要根据缺陷特点设计特定算法来匹配缺陷特征，对比较明显的缺陷检测效果较好，但是对一些对比度低的缺陷检测能力较差。且传统算法适应性较差，膜的工艺或者厚度变化，之前的算法就要重新设计。 一套传统机检设备需要经历6到8周的安装调试与人员培训，才能在客户厂房正常使用，且需要经历严格的考验，客户会在使用中

1.图像的梯度——定义（百度百科） 根据图像梯度可以把图像看成二维离散函数f(x,y)，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导(即f(x,y)的求导得G(x,y))： 图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j); dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j); dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j); 其中，I是图像像素的值(如：RGB值)，(i,j)为像素的坐标。 图像梯度一般也可以用中值差分： dx(i,j) = [I(i+1,j) - I(i-1,j)]/2; dy(i,j) = [I(i,j+1) - I(i,j-1)]/2; 梯度的方向是图像函数f(x,y)变化最快的方向，当图像中存在边缘时，一定有较大的梯度值，相反，当图像中有比较平滑的部分时，灰度值变化较小，则相应的梯度也较小，图像处理中把梯度的模简称为梯度， 由图像梯度构成的图像成为梯度图像 。 2.图像梯度作用 a.通过图像的梯度提取边缘信息，可用于边缘检测； b.通过图像的梯度计算灰度变化情况，增强图像质量。 3.python3实现图像梯度提取 class Image_Gradent(): def __init__(self,image_name): self.img = image_name; #Sobel算子 def sobel_demo(self): grad

4.1.1 最近邻插值 最简单图像缩放方法，原理：提取源数据图像中与其邻域最近像素值来作为目标图像相对应点的像素值。 目标各像素点的灰度值-->源图像中与其最邻近像素的灰度值。 OpenCV中提供3个将浮点型数转换成整数的函数：cvRound/cvFloor/cvCeil 1 ////////https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78593724 2 ////////https://blog.csdn.net/qq_22424571/article/details/80918549 3 #include<opencv2\core\core.hpp> 4 #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> 5 #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> 6 #include<iostream> 7 using namespace cv; 8 //最近邻插值 9 //基于等间隔提取图像的缩放 10 Mat imageReduction1(Mat &srcImage, float kx, float ky)//原始图形以及缩放比例 11 { 12 //获取输出图像分辨率 13 int nRows = cvRound(srcImage.rows * kx);/

1、图像融合： 图像融合，将两张图片进行融合在一起，体现为每张图片都有不同的透明度。 #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkJPEGReader.h> //#include <vtkImageCast.h> #include <vtkImageData.h> #include <vtkImageCanvasSource2D.h> #include <vtkImageBlend.h> #include <vtkImageActor.h> #include <vtkRenderer.h> #include <vtkRenderWindow.h> #include <vtkRenderWindowInteractor.h> #include <vtkInteractorStyleImage.h> int main(int argc, char* argv[]) { // 图片数据 vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> reader = vtkSmartPointer<vtkJPEGReader>::New(); reader->SetFileName("flower.jpg"); reader->Update(); vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> source =

放上引用：Latif, Afshan and Rasheed, Aqsa and Sajid, Umer and Jameel, Ahmed and Ali, Nouman and Ratyal, Naeem Iqbal and Zafar, Bushra and Dar, Saadat and Sajid, Muhammad and Khalil, Tehmina：Content-Based Image Retrieval and Feature Extraction: A Comprehensive Review，Mathematical Problems in Engineering，Mathematical Problems in Engineering 这是巴基斯坦的一个团队的研究论文，因为无意中看到其实还挺全面且详细的。一切论文都不是完全正确且最新的，这里就当和大家一起基于这篇论文重新整理一下关于Content-Based 图像检索和特征抽取的种种。然后也是为了跟着这篇文章的参考文献思路，各取所需。以下内容仅代表个人观点，有问题欢迎交流。 关于什么叫 content-based，参考以下论文： Gudivada, Venkat N., and Vijay V. Raghavan. "Content-based image retrieval systems."

文章目录 深度学习-图像识别 人脸定位 手工提取特征的图像分类 识图认物 传统分类系统的特征提取 计算机眼中的图像 什么是图像特征？ 卷积运算 利用卷积提取图像特征 基于神经网络的图像分类 传统图像分类系统和深度神经网络 深度神经网络的架构 卷积层 池化层 全连接层 归一化指数层 非线性激活层 Sigmoid函数 双曲正切函数 ReLU函数 深度神经网络的训练 反向传播算法 图像分类应用——人脸识别 人脸识别的流程 人脸识别应用场景 小结 深度学习-图像识别 人脸定位   相信你们外出游玩的时候，都不会带上你的牛逼plus诺基亚手机出门，而是带上你的智能手机给自己美美的拍上一张。当你用手机镜头对准人脸的时候，都会出现一个矩形框，如下图所示（前方高能），那么这个技术是怎么做到的呢？   相机中的人脸定位技术用的是二分类技术。该技术流程如下图所示。   如上图所示，相机首先会将照片分割成一块块的图像块，一张照片往往会有成千上万的图像块被切割出来。   然后每一个图像块都会经过人脸分类器去判别是否是人脸。人脸分类器是预先训练好的分类器，类似于我们之前讲的手写数字识别应用程序中的支持向量机分类器。如果人脸分类器预测该图像块为人脸，相机则会在这个图像块中显示出框的位置。   在人脸定位中，为了解决由于手机离人的距离不同，导致手机上显示的人脸大小不一致的问题。手机在切割图像的时候