光学图像的分析方法

Ⅰ 数字图像处理与分析方法有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

Ⅱ 计算机图像处理包括哪些步骤

计算机图像处理是用计算机对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示的过程。通过CCD（电荷耦合器件）等光电子器件直接接收光学信息，并进行数字化；也可以对载有光学图像信息的胶片、相片进行阅读以提取光学信息，实现数字化。一旦计算机获取了光学图像的足够信息，就可以进行图像增强、压缩、复原、分割和识别等。采用模式识别方法，对某些从远距离传送来的模糊不清的图像，可消除干扰，增强对比度，使得清晰可观。计算机图像处理技术最先用于地面卫星遥感、气象预报等领域，在医学检验图像的分析显示上发展很快，在生产自动控制、罪证辨识以至服饰发型设计中也得到愈来愈广泛的应用。

Ⅲ 光学分析法有哪些类型

主要根据物质发射，吸收电磁辐射以及物质与电磁辐射的相互作用来进行分析的一类重要的仪器分析法。

光学分析法是基于物质对光的吸收或激发后光的发射所建立起来的一类方法，比如紫外-可见分光光度法，红外及拉曼光谱法，原子发射与原子吸收光谱法，原子和分子荧光光谱法，核磁共振波谱法，质谱法等。

Ⅳ 几何光学的光学影像

如果物点在垂轴平面上移动时，其完善像点也在垂轴平面上作线性移动，则此光学系统成像是理想的。可以证明，非常靠近光轴的细小物体，其每个物点都以很细的、很靠近光轴的单色光束被光学系统成像时，像是完善的。这表明，任何实际的光学系统(包括单个球面、单个透镜)的近轴区都具有理想成像的性质。
为便于一般地了解光学系统的成像性质和规律，在研究近轴区成像规律的基础上建立起被称为理想光学系统的光学模型。这个模型完全撇开具体的光学系统结构，仅以几对基本点的位置以及一对基本量的大小来表征。
根据基本点的性质能方便地导出成像公式，从而可以了解任意位置的物体被此模型成像时，像的位置、大小、正倒和虚实等各种成像特性和规律。反过来也可以根据成像要求求得相应的光学模型。任何具体的光学系统都能与一个等效模型相对应，对于不同的系统，模型的差别仅在于基本点位置和焦距大小有所不同而已。
高斯光学的理论是进行光学系统的整体分析和计算有关光学参量的必要基础。
利用光学系统的近轴区可以获得完善成像，但没有什么实用价值。因为近轴区只有很小的孔径(即成像光束的孔径角)和很小的视场(即成像范围)，而光学系统的功能，包括对物体细节的分辨能力、对光能量的传递能力以及传递光学信息的多少等，正好是被这两个因素所决定的。要使光学系统有良好的功能，其孔径和视场要远比近轴区所限定的为大。
当光学系统的孔径和视场超出近轴区时，成像质量会逐渐下降。这是因为自然点发出的光束中，远离近轴区的那些光线在系统中的传播光路偏离理想途径，而不再相交于高斯像点(即理想象点)之故。这时，一点的像不再是一个点，而是一个模糊的弥散斑；物平面的像不再是一个平面，而是一个曲面，而且像相对于物还失去了相似性。所有这些成像缺陷，称为像差。

Ⅳ 遥感图像处理的光学处理

遥感图像的光学处理包括一般的照相处理、光学的几何纠正、分层叠加曝光、相关掩模处理、假彩色合成、电子灰度分割和物理光学处理等。光学处理有时称为模拟处理。数字处理是指用计算机图像分析处理系统进行的遥感图像处理。遥感图像的数字处理往往与多光谱扫描仪和专题制图仪图像数据的应用联系在一起。数字处理方式灵活，重复性好，处理速度快，可以得到高像质和高几何精度的图像，容易满足特殊的应用要求，因而得到广泛的应用。

Ⅵ 简述图像真实检验的主要技术

图像真实性鉴别方法
摘要 通过从图像检验的原理入手，对常见的伪造图像方法进行分析研究，介绍了照片的质量检验、照片重复区域法检验、数字图像与数码相机本底噪声一致性检验、图像内容间景深关系的检验、光照方向一致性的检验、照片中成像透视比例的检验、模拟摄影法检验和实物对照检验等方法，检验图像的真实性。
关键词 伪造图像 检验鉴定

伪造照片在其伪造过程中使用的素材、工具、材料等十客观存在的，同时拍摄过程中的构图，用光、调焦以及各种景物的透视关系和照片后期制作中的色彩矫正、反差控制等，无不反映出照片是否一体性的特征，它们为检验鉴定提供了可行性，由于科技发展变化迅速，电脑制作出鉴定计算机伪造照片的标准和数据，目前也非常困难。本文从鉴定照片原理入手，介绍照片检验的常用方法。

1 检验原理
1.1 摄影成像的景深
我们在拍照时要对拍摄主体进行调焦，使主体清晰成像在焦平面上，而且景物空间中位于调焦无平面前后一定距离内的景物，也能结成人眼视觉上相对清晰的影像，人们常将调焦物前后相对清晰成像的景物空间距离称为景深。景深现象的产生是由于人眼存在最小分辨角的缘故，他是一个相对的概念。从景深产生的原理可知，照片上景深范围内的物体的清晰程度是不一致的，成渐变趋势，越靠近对焦平面，影像的清晰度越高；此外，前景深小于后景深。这一成像特性对添加性伪造照片的鉴别停工了理论根据。
1.2 拍摄成像的透视原理
物体通过光学镜头成像在焦平面上时符合物体成像的透视原理。物体在照片上成像后虽然从三维空间转变到二维平面上，但照片中物体位置的关系还是符合空间中的透视规律的。物体在照片中成像的透视的规律如下：
（1） 凡是兑换面平行的直线、平面，在画面上就没有变化，仍保持它原有的方向。
（2） 不平行画面的平行直线要消失到一点，这个点叫消点。
（3） 近大远小。是因为看近的物体所用视角大，看远的物体视角小。视角大的透视图就大，是较小透视图就小。
（4） 平面要消失到一条直线上，这条直线就是消线。消线就是平面的方向，消线不同就是平面的方向不同。
透视原理为判断照片中人物身高和检验拼接伪造照片提供了依据。
1.3 用光及光照均匀性
摄影是用光成像，光在摄影中同时起到照明和造型两种作用。不同的打光角度和方向，在照片上形成各自不同的光线线条和影调。在照片检验中，光线线条和影调的一致性可以判断照片的真实性。
镜头成像时，相面照度的不均匀性决定了图像中通以色块的亮度是变化的，也就是说不管物体表面多么均匀，照片上都没有完全相同的成块空间。利用该原则可以检验通过克隆法进行伪造的照片。
1.4 数码相机的本底噪声
数码相机的成像元件（CCD或CMOS）一般有数百万个感光单元，如果其中某个感光单元损坏，不能成像，即成为坏点——DEAD PIXEL。数码摄影和传统相机不同，传统相机拍摄时很少因电子零件产生环境就复杂多了，从操作过程中机体升温效应，CCD上的残留能量一致于机身零件本身，甚至来自外界的电磁波干扰都有可能会在画面上形成杂色的斑点，此为噪点。坏点和噪点共同形成了数码相机的本底噪声，它对用该相机拍摄出的数码影像产出直接的影响。利用数码相机的本底噪声可以对数码影像的原始性进行检验。
2 计算机伪造照片的类型
计算机伪造照片的原始图像主要由数码相机拍摄、扫描仪扫描和网上下载等方式制得。在存储器中以数字形式存储实物的外在表现（事物的大小、形状、颜色、相对关系等）。由于图像的这种存储特点使得数字图像易于编辑、伪造照片的类型有：
（1） 拼接性伪造。就是通过对不同照片的不同部位进行拼接。
（2） 添加性伪造。就是在照片画面上添加某些内容。
（3） 裁减性伪造。就是在照片画面上裁切掉或删掉某些内容。
（4） 克隆法伪造。利用计算机图像处理中的克隆印章对图像的某一局部进行克隆，从而实现伪造的目的。
3 鉴别方法
3.1 图像质量的一般检验
对打印或扩印出的照片进行常规观察检验，结合拼接照片在剪切拼接和翻拍过程中可能出现的特点，如图像的清晰度、反差大小、色块大小、色调连续性，又无非正常斑块、又无影像变形等，分析其成因是否为剪切拼接过程所遗留。对照片可能编造区域的边缘采用实弹的放大倍率进行观察，查看其有无线条的错位、成像不实、图像之间的衔接是否正常又无袖描痕迹等特征。
对数码图像需要放大到像素级时才能够观察到图像的细微变化，此时可以通过灰度变化的梯级、通以色块的色彩的变化等找出图像的可疑点或处理位置。然后进入下一步进行具体确认。
3.2 影响重复区、克隆区的检验
对于局部复制或是用克隆技术进行区域查询软件进行预检，对同一影像的各个区域进行扫描，改变扫描区域大小，找出相似区块和重复区块；对不同图像则找出两个图像相近或相同的区域，为进一步检验提供线索。
对预检出的区域进行图像比队、测试，找出差异点和相同点，分析其成因、制作方式和伪装方式，从而对图像作出相应的认定。
3.3 数码图像与相机本底噪声的一致性检验
对数码图像，如果有拍摄该图像的相机，就可以利用本底噪声进行图像与数码相机拍摄关系的认定，一方面验证两者的关系，另一方面也验证了数码图像的原始性，因为经过图像处理后的图像的本底噪声会发生相应变化。具体办法是利用专门的数码相机本底噪声检测软件，检验该相机的本底噪声，得到数码相机的本底噪声分布情况，然后与图像中噪声点相比较，判断两者的一致性。
3.4 图像内容间景深关系的检验
对于添加或克隆方式伪造的照片，加入部分图像个部分的清晰度与前后景间图像的清晰度的关系大多会违背景深原理，检验图像时可以先找到图像的对焦平面，然后检验对焦平面先后物体的清晰度变化是否与景深原理相符合，从而判断的真实性。
3.5 光照方向一致性的检验
利用摄影用光时产生的光照效果的一致性来检验图像的真实性。具体方法是对图像中各个景物在摄影用光照明方向上形成的阴影的方向、大小、强度、反差等进行分析，找出可疑点或差异点，进行数值量化检验，判断成因。
3.6 照片中成像透视比例的检验
利用摄影的几何透视原理和空气透视原理，比较图像中各个成像物的大小透视、方向透视、影调透视以及物体间的比例关系，确定图像中有无违背规律的现象存在。
3.7 模拟摄影法检验和实物对照法检验
当被歼图像在景深、用光和透视等方面，出现不能确认的可疑点时，常常需要实际模拟拍摄法来检验、验证说明图像中出现的真实与否。
此外，对一致送检照片的实际拍摄人物、物体和场景检验时，可以通过模拟摄影法，按照被歼图像的位置关系实际模拟拍摄，通过比对直接检验照片中的人、物、景符合程度和差异位置，以确定相关部位的客观真实性。
综上所述，计算机伪造照片的检验既有明确的科学理论根据，又有系统的检验方法，但是矛与盾是相辅相承德两个对立面，随着科学技术，特别是应用软件的发展，图像伪造技术水平也在提高，这就需要广大技术人员共同努力，发掘、发现更多、更有效的检验手段和方法。

Ⅶ 光学位移法除了成像大小还要考虑什么因素

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Ⅷ 光学分析的分类

光学分析可分为非光谱法及光谱法两大类方法。 分子信标技术是荧光分析方法在DNA检测领域的又一延伸。分子信标的概念是1996年由Tyagi等提出的。分子信标是一段与特定核酸互补的DNA探针，空间结构上呈“发夹”结构，其中环序列是与靶DNA互补的探针；茎的一端连接上一个荧光分子，另一端连上一个淬灭分子。当靶序列不存在时，分子信标呈“发夹”结构，茎部的荧光分子与淬灭分子非常接近（7～10nm），荧光分子发出的荧光被淬灭分子吸收，此时检测不到荧光信号；当有靶序列存在时，分子信标的环序列与靶序列特异性结合，形成稳定的双链体线性结构，此时荧光分子与淬灭分子分开，产生可被检测的荧光信号。分子信标技术具有背景信号低、灵敏度高、特异性强等优点，在DNA检测中有着广阔的应用前景。目前，分子信标技术已应用于PCR靶标的实时荧光定量检测。Perlette等在袋鼠肾细胞质中注入分子信标，实时检测了活细胞中的RNA及RNA/DNA杂交过程。通过选择不同的荧光分子-淬灭分子对，可设计出多色分子信标，荧光系统检测到不同颜色的荧光，可实现多个靶序列的同时检测。另外，可利用金表面对荧光的淬灭作用，将荧光标记的“发夹”分子固定在金表面，没有靶序列时荧光被金表面淬灭，有靶序列杂交后产生荧光。
实际上，分子信标是一种基于荧光能量转移（FRET）的技术。荧光能量转移是指当荧光给体和受体间的分子距离足够近时，发生分子间的能量转移，荧光从一个分子向另一个分子转移。因为DNA的存在可影响体系的能量转移，引起荧光强度的改变，荧光能量转移技术在DNA检测中有着广泛的应用。高峰等研究了吖啶橙-罗丹明B二聚体能量体系作为荧光探针用于DNA的测定。Bazan等在带正电的共轭聚电解质(cationicconjugatedpolymers，CCP）中加入荧光标记的肽苷酸（PNA-C*），由于PNA本身不带电，不会和共轭聚电解质发生作用。当溶液中加入和PNA互补的DNA时，DNA带有很强的负电荷，会和带正电的共轭聚电解质形成复合物，同时DNA和荧光标记的肽苷酸杂交，形成共轭聚电解质-DNA-(PNA-C*）的三元复合物，拉近了共轭聚电解质和荧光探针C*荧光强度即可判断出是否有待测DNA。 常用的比色法有两种：目视比色法和光电比色法，两种方法都是以朗伯-比尔定律（A=εbc）为基础。常用的目视比色法是标准系列法，即用不同量的待测物标准溶液在完全相同的一组比色管中，先按分析步骤显色，配成颜色逐渐递变的标准色阶。试样溶液也在完全相同条件下显色，和标准色阶作比较，目视找出色泽最相近的那一份标准，由其中所含标准溶液的量，计算确定试样中待测组分的含量。
光电比色法是在光电比色计上测量一系列标准溶液的吸光度，将吸光度对浓度作图，绘制工作曲线，然后根据待测组分溶液的吸光度在工作曲线上查得其浓度或含量。与目视比色法相比，光电比色法消除了主观误差，提高了测量准确度，而且可以通过选择滤光片来消除干扰，从而提高了选择性。但光电比色计采用钨灯光源和滤光片，只适用于可见光谱区和只能得到一定波长范围的复合光，而不是单色光束，还有其他一些局限，使它无论在测量的准确度、灵敏度和应用范围上都不如紫外-可见分光光度计。20世纪30～60年代，是比色法发展的旺盛时期，此后就逐渐为分光光度法所代替。

Ⅸ 光学分析法可分为光谱法与非光谱法,两者的本质区别是

我是学分析化学的.
光谱法是辐射光子与物质作用,引起物质电子或原子结构发生变化,产生发射或吸收光子的现象,这类光谱发最终获得的数据也通常是直观的波长—强度图谱.
光谱法有紫外-可见吸收、分子荧光磷光光谱、红外吸收光谱、拉曼光谱、核磁共振.
非光谱法是光子与物质作用,物质本身并没有太大改变,只是光的辐射方向与物理性质的变化.
通常这类有折射法、旋光色散法、偏振法.

你的答案可以填：紫外-可见、红外、荧光.折射、旋光色散、偏振.

Ⅹ 光学变换处理简介

采用近代光学信息处理技术,是当前遥感图像处理的重要发展方向之一。

光学信息处理通常是利用薄透镜的二维傅里叶变换本领,以相干光(激光)或部分相干光(白光),在光学信息处理系统中,对胶片图像作光学傅里叶变换,将空间域的图像转换成频率域的信息,然后通过“修改”频谱——滤波来达到图像的增强。故光信息处理的实质就是以傅里叶光学理论为基础的光学变换处理。其原理如图4-6。

图4-5 光学比值图像光学原理示意图

图4-6 光学变换技术原理图

图中P₁为原图像,P₂为经单色光源S照射后产生的傅里叶频谱,P₃为P₂的反变换。如果对P₂的频谱不作修改,P₃仅为P₁的倒像;当在P2处置不同透过特性的透镜,令一部分频谱通过,而其他谱不通过,则P₃处生成的图像即为经滤波变换的像。按滤波透镜(图4-7)的性质及其增强效果,可分为:

图4-7 空间滤波器

1.低通滤波 其滤波器为一圆孔(图4-7a),能阻挡远离光轴的高频成分,使光轴附近的低频成份通过。它具有平抑细微结构,增强原图像中主干构造的作用。

2.高通滤波 其滤波器(图4-7b)只对零频作适当衰减,以削弱背景、突出光密度突变的高频成份,起到增强边缘和细微构造的作用,也有助于隐伏构造的显示。

3.带通滤波 不少地物有特定的空间频率,制作相应的带通滤波器(图4-7c),只让这部分频带通过,从而达到增强的目的。

4.方向滤波 选用扇形(图4-7d₁)或狭缝(图4-7d₂)滤波器,只让垂直扇形中轴或狭缝方向的频谱通过,以抽取该方向的线性信息;改变扇形中轴或狭缝方向,便能增强不同方向的线性影像。故可用作线性构造增强。

以上四种均以改变频谱面上的振幅分布实施光信息变换,故称振幅滤波,或简单空间滤波。另外,还可以设置位相滤波器、光栅滤波器、匹配滤波器等。其中,光栅滤波既可增强不同方向的线性构造,也可实现图像加、减等数学运算,获得多种增强效果;匹配滤波主要用于图像识别,检测特定的目标信息。

此外,以白光(部分相干光)替代单色光源,改用彩色滤波器(半色调屏胶片——一种能将物平面上黑白图像的影像密度转换为空间频谱分布的光栅),经光学傅里叶变换后,在像平面得到的则是按原图像密度等级编码的彩色图像。这也称为光学编码,或光学假彩色频率编码,也是目前常用的光学变换处理方法之一。

光学信息处理具有容量大、能够进行二维平行处理和快速实现图像变换、卷积、相关等优点,在实际应用中已取得很好的效果,显示出有很大的潜力。但它也有自身的局限性,比如,不及数字图像处理灵活,处理系统本身不能作控制、分析、判断等。将光学信息处理的快速、大容量和数字图像处理的灵活、精度高结合在一起的光机混合处理,将是今后遥感图像处理的发展方向。