【无标题】

图像处理中的滑动窗口与区域框选技术

1. PSNR与SSIM简介

PSNR（峰值信噪比）

PSNR是最常用的图像质量评估指标之一，公式为：

$$\text{PSNR}=10\cdot {\log }_{10}\left(\frac{{\text{MAX}}_I^2}{\text{MSE}}\right)$$

其中${\text{MAX}}_I$是图像像素的最大可能值（如8位图像为255），$\text{MSE}$是均方误差。

SSIM（结构相似性指数）

SSIM是更符合人眼视觉感知的评估指标，公式为：

$$\text{SSIM}(x,y)=\frac{(2{\mu }_x{\mu }_y+C_1)(2{\sigma }_{xy}+C_2)}{({\mu }_x^2+{\mu }_y^2+C_1)({\sigma }_x^2+{\sigma }_y^2+C_2)}$$

2. 滑动窗口实现

实现原理

滑动窗口是在图像上移动固定大小窗口的技术：

1. 定义窗口大小$w\times h$
2. 按步长滑动窗口
3. 在每个窗口内执行操作
4. 保存或可视化结果

Python代码实现

import cv2
import numpy as np

def sliding_window(image, window_size, step_size):
    for y in range(0, image.shape[0] - window_size[1], step_size[1]):
        for x in range(0, image.shape[1] - window_size[0], step_size[0]):
            yield (x, y, image[y:y + window_size[1], x:x + window_size[0]])

# 使用示例
image = cv2.imread("input.jpg")
window_size = (100, 100)
step_size = (50, 50)

for (x, y, window) in sliding_window(image, window_size, step_size):
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + window_size[0], y + window_size[1]), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Window", image)
    cv2.waitKey(100)

3. 区域框选与放大比较

实现步骤

1. 用cv2.rectangle画矩形框
2. 裁剪框选区域
3. 放大显示区域
4. 拼接对比显示

Python代码实现

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("input.jpg")
x1, y1, x2, y2 = 100, 100, 200, 200

# 画框选区域
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 提取并放大区域
roi = image[y1:y2, x1:x2]
roi_resized = cv2.resize(roi, (400, 400))

# 拼接显示
result = np.hstack((image, roi_resized))
cv2.imshow("Comparison", result)
cv2.waitKey(0)

4. 论文级可视化

高级实现方法

# 创建空白画布
result = np.zeros((max(image.shape[0], roi_resized.shape[0]), 
                  image.shape[1] + roi_resized.shape[1], 3), dtype=np.uint8)

# 放置图像
result[:image.shape[0], :image.shape[1]] = image
result[:roi_resized.shape[0], image.shape[1]:] = roi_resized

# 添加箭头标注
cv2.arrowedLine(result, (x2, y2), (image.shape[1] + 50, 50), (0, 255, 0), 2)

数学公式补充

Gamma函数定义：

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

当$n$为自然数时：

$$\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$$

总结表格

技术	用途	关键函数
滑动窗口	局部特征分析	cv2.rectangle
区域框选	细节对比	image[y1:y2, x1:x2]
放大显示	增强可视化	cv2.resize
箭头标注	论文插图	cv2.arrowedLine