矩陣在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用

數(shù)字圖像分割、壓縮、加密中的矩陣應(yīng)用

報(bào)告人：XXX

2015年12月28號(hào)一彩色數(shù)字圖像

彩色圖像是指每個(gè)像素由R、G、B三個(gè)分量構(gòu)成的圖像，其中R、G、B是由不同的灰度級(jí)來(lái)描述的，三者不同比例的組合形成了巨大得顏色體系；彩色圖象是多光譜圖象的一種特殊情況，對(duì)應(yīng)于人類視覺(jué)的三基色即紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段，是對(duì)人眼的光譜量化性質(zhì)的近似；彩色圖像提供了比灰度圖像更加豐富的信息所以對(duì)彩色圖像進(jìn)行處理是符合人類視覺(jué)特性的,更能逼真地描述客觀世界；右圖為一張數(shù)字圖像：

二彩色數(shù)字圖像的顏色空間

顏色空間有多種類型的定，是顏色抽象表示和數(shù)學(xué)描述的方法,是進(jìn)行顏色信息研究的理論，它是不同波長(zhǎng)的可見(jiàn)光輻射作用于人的視覺(jué)器官后所產(chǎn)生的心理感受；對(duì)人眼顏色視覺(jué)進(jìn)行定性和定量研究是彩色圖像處理的基礎(chǔ)，其中，RGB顏色空間是最基本、最常用的顏色空間。三基色原理：適當(dāng)選取三種基色(如紅、綠、藍(lán))，將它們按不同的比例進(jìn)行合成,就可以引起不同的顏色感覺(jué)，合成彩色光的亮度由三個(gè)基色的亮度之和決定，色度由三基色分量的比例決定。三基色彼此獨(dú)立,任一種基色不能由其它兩種基色配出，隨著三基色選取的不同，可以構(gòu)成任意多個(gè)顏色空間。

1.RGB顏色空間選定三基色R、G、B，一種顏色S可由r份R，g份G，b份B唯一確定出來(lái)，如圖所示：黑色：（0，0，0）白色：（255，255，255）紅色：（255，0，0）藍(lán)色：（0，0，255）綠色：（0，255，0）其他任意顏色都可在用用該立方體中的三基色組成表示出來(lái)。

2.其他顏色空間YUV顏色空間：Y為亮度信息，U、V為色差信號(hào)，U、V是構(gòu)成彩色的兩個(gè)分量。YIQ顏色空間：Y為亮度信息，I、Q為色度值，是兩個(gè)彩色分量。其中，I為橙色向量，Q為品紅。XYZ顏色空間：由于用RGB顏色空間比配等能光譜時(shí)存在負(fù)比配，為了用三基色定義出所有的顏色，國(guó)際照明委員會(huì)CIE定義了三種標(biāo)準(zhǔn)基色XYZ，這三種基色是虛擬的，使顏色比配全部為正值，稱為XYZ顏色空間，是一種設(shè)備獨(dú)立的顏色空間。HSl顏色空間：H(色調(diào))是指一種顏色在色譜中所對(duì)應(yīng)的主波長(zhǎng)，S(飽和度)相當(dāng)于顏色的純度，I(亮度)是感覺(jué)的均勻量。CIELab顏色空間：L、a、b坐標(biāo)分別表示明度、紅和黃，空間中的位置指明其對(duì)應(yīng)的顏色。3.各顏色空間比較表

三矩陣在彩色數(shù)字圖像顏色空間轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用RGB顏色空間的主要缺點(diǎn):①不直觀,從RGB值中很難看出其所表示的顏色的認(rèn)知屬性;②不均勻的,兩個(gè)色點(diǎn)之間的距離不等于兩個(gè)顏色之間的知覺(jué)差異;③對(duì)硬件設(shè)備具有依賴性。因此,RGB顏色空間是一個(gè)與設(shè)備相關(guān)的、顏色描述不完全直觀的空間。為了克服RGB顏色空間的不均勻和不直觀的缺點(diǎn),在彩色圖像處理中大多采用更加符合顏色視覺(jué)特性的顏色空間。RGB顏色空間經(jīng)常被轉(zhuǎn)變成所需要的其它任何顏色空間。

顏色空間變換提供了一種三基色顏色空間向另一種三基色顏色空間的映射方法,實(shí)現(xiàn)從一組原色向另一組原色轉(zhuǎn)換,這是由于任何原色刺激都可以由其它組原色刺激的混合來(lái)生成。假設(shè)有一顏色空間為從R'G'B'，則RGB到R'G'B'的轉(zhuǎn)換如下：

寫(xiě)成：P'=TPT為變換矩陣，T=P,P'為不同的顏色空間，P=

P'=即不同顏色空間的轉(zhuǎn)變是通過(guò)矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的。

例子：

1.YUV與RGB的空間變換

2.YIQ與RGB的空間變換3.XYZ與RGB顏色空間的轉(zhuǎn)換

以上所舉例子歸根到數(shù)學(xué)問(wèn)題上，都是簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算。

四矩陣在彩色數(shù)字圖像分割中的應(yīng)用

圖像分割指的是把一幅圖像分割成不同的區(qū)域，這些區(qū)域在某些圖像特征如：邊緣、紋理、顏色、亮度等是一致的或相似的。主要是基于聚類的圖像分割主要思想：首先把圖像中的第一個(gè)未被分配到相應(yīng)顏色類別的像素作為標(biāo)準(zhǔn)像素,取該像素的顏色值作為標(biāo)準(zhǔn)顏色，并定義為一新的顏色類；在圖像中,按從上到下，從左到右的順序，搜索未被分配顏色類別的像素，如果與剛定義的新類顏色相似，則對(duì)該像素標(biāo)示為該顏色類，重新計(jì)算該類顏色的均值，最新像素顏色值參與計(jì)算，以保證顏色標(biāo)準(zhǔn)值的可靠性；如果不相似，則繼續(xù)搜索下一個(gè)未被分配顏色類的像素；重復(fù)進(jìn)行該過(guò)程,直到圖像中所有的像素均被分配到相應(yīng)的顏色類中。具體步驟：1.建立與彩色圖像維數(shù)大小相等的像素顏色類別標(biāo)識(shí)矩陣和分別表示彩色圖像中的像素行數(shù)和列數(shù)；和分別表示彩色圖像中的最大像素行數(shù)和列數(shù)；為整數(shù),表示像素在圖像中所屬的顏色類別序號(hào)。圖像中的顏色類別序號(hào)用，表示,為圖像中的顏色類別數(shù)量。2.定義另一矩陣

矩陣中的每一行表示一種顏色類別的統(tǒng)計(jì)信息,其前三列表示顏色類別的顏色的RGB數(shù)值,第4列表示屬于該顏色類別的像素?cái)?shù)量。

(1)按從上到下、從左向右的搜索順序,搜索到在圖像中第一個(gè)沒(méi)有被分配到相應(yīng)顏色類的像素作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)像素，其顏色數(shù)值賦給(2)以顏色矢量為基準(zhǔn)，在圖像中按(1)的搜索方式，找到第一個(gè)未被分類到相應(yīng)顏色類的像素，，根據(jù)顏色相似判別準(zhǔn)則來(lái)判斷該類顏色的像素是否與是一類；若相似，該點(diǎn)歸類為該色類中，并在矩陣S中相應(yīng)位置做標(biāo)記：(3)不斷重復(fù)步驟（2）過(guò)程，知道圖像中的所有未被歸類的像素均得到比較，結(jié)束第一類顏色的分類過(guò)程，完成一下賦值：

(4)對(duì)圖像中屬于該顏色類的像素顏色利用重新賦值(5)回到步驟（1）繼續(xù)下一類像素顏色分類過(guò)程整個(gè)圖像分割中，聚類的過(guò)程都是通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)字矩陣運(yùn)算來(lái)完成的。這是一幅古代書(shū)畫(huà)作品通過(guò)模糊均值聚類分割后的圖像

原始圖像C=4時(shí)，輸出分割后的結(jié)果：

第一類：背景色第三類：漢字色

第二類：紙質(zhì)色

第四類：印章色

五矩陣在彩色數(shù)字圖像壓縮中的應(yīng)用圖像的壓縮：1.一副圖像的信息存在很大的冗余度，對(duì)圖像進(jìn)行壓縮，去除圖像攜帶的的冗余信息，有助于減少后續(xù)對(duì)圖像的處理過(guò)程中的工作量；

2.對(duì)圖像的壓縮，降低其在傳輸過(guò)程中的傳輸帶寬，節(jié)省資源；

3.對(duì)圖像進(jìn)行壓縮，在加密過(guò)程中能降低計(jì)算的時(shí)間，節(jié)省存儲(chǔ)空間；

DCT（K-L變換）

二維DCT定義如下：設(shè)f(x,y)為M×N的數(shù)字圖像矩陣，則

式中：x,u=0,1,2,…,M－1；y,v=0,1,2,…,N－1。二維DCT逆變換定義如下：式中：x,u=0,1,2,…,M－1；

y,v=0,1,2,…,N－1。DCT的矩陣形式如下：

F=GfGT展開(kāi)形式如下：

對(duì)大小為M×N的數(shù)字圖像矩陣進(jìn)行壓縮后，得到大小為M×N的數(shù)字圖像矩陣，隨后對(duì)其進(jìn)行加密處理。cs(compressedsensing)cs——compressedsensing(壓縮感知)定義：又稱壓縮采樣，壓縮傳感，是2004年提出的一種新的采樣理論，通過(guò)開(kāi)發(fā)信號(hào)的稀疏特性，在遠(yuǎn)小于Nyquist采樣的條件下，用隨機(jī)采樣獲取信號(hào)的離散樣本，然后通過(guò)非線性重建算法完美的重建信號(hào)；優(yōu)點(diǎn)：1.使得采集很少一部分?jǐn)?shù)據(jù)并且從這些少量數(shù)據(jù)中重構(gòu)出更大量信息的想法變成可能，突破了奈奎-斯特采樣定理的限制；

2.拋棄了當(dāng)前信號(hào)采樣中的冗余信息，直接從連續(xù)時(shí)間信號(hào)變換成壓縮樣本，恢復(fù)信號(hào)所需要的優(yōu)化算法常常是一個(gè)已知稀疏信號(hào)的欠定線性逆問(wèn)題A：CS理論的架構(gòu)測(cè)量矩陣A對(duì)信號(hào)x進(jìn)行“測(cè)量”，得到測(cè)量向量y，x為離散信號(hào)，為測(cè)量矩陣，且，y=A.x，y的長(zhǎng)度為m，x的長(zhǎng)度為n，這樣實(shí)現(xiàn)了對(duì)信號(hào)x的壓縮

CS的概要圖

1.信號(hào)可以進(jìn)行壓縮的條件

K-稀疏：長(zhǎng)度為n的離散信號(hào)x，若x中含有k個(gè)不為零的分量，并且有

，則信號(hào)x為K-稀疏；近似稀疏：信號(hào)y偏離信號(hào)x很小的常數(shù)，即，y是近似稀疏；生活中很難找到在時(shí)域具有稀疏性的信號(hào)，例如聲音信號(hào)，圖像信號(hào)，既不是近似稀疏更不是K-稀疏，就需要把待處理的普通信號(hào)通過(guò)變換域重新表示。信號(hào)可壓縮條件：信號(hào)x若存在一個(gè)基（框架，字典），使得x在

上的投影結(jié)果為近似稀疏，則x可壓縮。

是K-稀疏向量且保持了

的絕大部分能量。

信號(hào)的稀疏表示是CS理論應(yīng)用的前提和基礎(chǔ)，也是保證其恢復(fù)精度的條件之一。2.信號(hào)可以重構(gòu)的條件

設(shè)，x在基上K-稀疏，，在另一組基中等概率的隨機(jī)抽取m行，得到一個(gè)的矩陣，如果：那么，x會(huì)以很大的概率從y中恢復(fù)B：CS理論在圖像處理中的應(yīng)用

成像系統(tǒng)圖像融合目標(biāo)識(shí)別目標(biāo)跟蹤

圖像加密經(jīng)DCT壓縮后的效果經(jīng)小波變換后的圖像六矩陣在數(shù)字圖像加密中的應(yīng)用

圖像信息安全的兩種方法：圖像信息的加密：是指將圖像經(jīng)過(guò)一系列數(shù)學(xué)變換，得到不容易辨別的模糊圖像，且經(jīng)過(guò)特定的變換后又可以恢復(fù)成原始圖像的技術(shù)；圖像信息的隱藏：把機(jī)密信息隱藏在大量信息中使其不易被發(fā)覺(jué)的一種方法，主要方法有隱寫(xiě)術(shù)"數(shù)字水印技術(shù)"可視密碼"潛信道"隱匿協(xié)議等，主要分為時(shí)空域下的信息隱藏和變換域下的信息隱藏；

產(chǎn)生混沌序列此處采用logstic-sine復(fù)合混沌系統(tǒng)映射，提高加密安全系數(shù)

當(dāng)，先令