《数字图像处理基础》PPT课件

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根据阈值将图像二值化，将物体和背景置为黑白两色。 对图像扫描一遍，灰度大于阈值的点置为 255，即白色； 小于等于阈值的点置为0，即为黑色。由于物体上有高 光，所以二值化后，在黑色物体上会有小白点，如图所 示。为了使形心计算的结果准确，我们必须将这些小白 点填充为黑色。
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2021年1月13日
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图像处理系统一般使用256级灰度图像，即 8 位黑白图像，其1个
像素由 1个字节描述。0表示黑色，255为白色；其它中间灰度见图
2。一个立方形物体的照片如图1所示。通过图像采集卡后，其像
素矩阵如表1所示。
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需要强调的是：
在计算机中，图像被分割成像素（Pixel），各像素的灰 度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像 素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：
图像理解：
研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义。 自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。
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图像处理、图像分析和图像理解的关系：
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数字图像处理系统
数字图像处理系统硬件
早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都 采用大型机。随着计算机性价比（性能价格比）日新月异的提 高，以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机， 配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系 统。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是 微型计算机的性能逐年提高，使得微型图像处理系统的性能也 不断升级，加之软件配置丰富，使其更具实用意义。
通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。
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衡量T和Sij相似性的公式 可用D(i,j)描述：
上式的第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都与模板匹 配无关。第二项是模板和子图的互相关，随( i, j )而改变。当模板 和子图匹配时，该项有极大值。将其归一化，得模板匹配的相关 系数，或称为匹配率：
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当模板和子图完全一样时，相关系数R( i, j ) = 1。用相关系数R( i, j ) 的公式可以做模板匹配，但运算量大。另一种算法是衡量T和Sij的 误差，其公式为：
在整个图像中，E( i, j )为最小值处即为匹配目标。
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本章总结
1.介绍图像处理的基础知识。 2.图像处理的方法：阈值分割与图像测量 3.边缘检测处理：roberts梯度法 4.一种简单图像识别方法：模板匹配
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灰度直方图：
它表示图象中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像 中每种灰度出现的频率。如图 所示，灰度直方图的横 坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，它是图 像的最基本的统计特征。最简单、有效的方法就是取双 峰间谷底的灰度值为阈值，根据该阈值对图像进行分割， 将物体与背景分离开来，然后再进行其它处理。
错。
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图像处理举例2：边缘检测
在对图像进行边缘检测前， 先对图像进行阈 值分割、 二值化。
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图像的灰度直方图
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求边缘：两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在
边缘。边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续可利用 求导数方便地检测出来。
图像在X方向灰度20 的变化及导数
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g
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g 12
g1N
G
g
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g 22
g
2பைடு நூலகம்
N
(1-1)
g M 1 g M 2 g MN
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图像与像素的关系
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例如：利用阈值分割计算一个圆形物体的形心和半径。
下图为一圆形物体照片，下面介绍将物体与背景分割 开来的方法，和计算园形物体形心及半径的方法。
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2021年1月13日
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数字图像处理的定义
图像处理：
对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。
它是图像到图像的过程。
点运算：灰度变换、阈值变换等
几何变换：移动、旋转、扭曲校正等。
图像分析：
对图像中感兴趣的目标进行检测和测量(特征提取)，以获得客观 的信息。它是图像到数据的过程。 字符识别（OCR）、产品质量检验（目检）、人脸识别、边缘检 测与提取、图像分割、模板匹配等。
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我们知道用梯度grad f可以计算函数f各点的最大变化率：
梯度的模为： Roberts边缘检测算法就是在上式的基础上变化而得：
如果g(x,y) > 255，则g(x,y) = 255 21
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例：用 Roberts 边缘检测算法对表 中的数据进 行处理，得到如下的结果。
灰度图像数据
数字图像处理基础
2021年1月13日
郏东耀
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主要内容
1.介绍图像处理系统结构及常用软件。 2.图像处理的方法：阈值分割与图像测量 3.图像处理的方法：roberts梯度法及边缘检测 4.一种简单图像识别方法：模板匹配
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数字图像处理及其特点
1. 数字图像
用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数 字格式存储， 我们把以数字格式存放的图像称之为 数字图像。常见的各种照片、 图片、海报、广告画 等均属模拟图像，要将模拟图像数字化后生成数字 图像，需要利用数字化设备。
Roberts边缘检测结果
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用这种方法处理前面的图像：
二值化结果
边缘检测结果
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一种简单的图像识别方法：模板匹配
概念：模板就是一幅已知的图像。 模板匹配就是用已知的模板图像和其它图像进行比对，若 模板图像与其它图像有相同图像特征，可通过一定的算法 确定被比对图像和模板图像之间的关系。
2021年1月11日matlab是由美国mathworks公司推出的用于数值计算的有力工具它具有相当强大的矩阵运算和操作功能并且matlab图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数灵活运用这些函数几乎可以完成所有的图像处理工作从而大大节省编写低层算法代码的时间避免程序设计中的重复劳动达到事半功倍的效果
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图像数字 化设备
输入图像
图像处理 计算机
图像输 出设备
输出图像
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图像处理系统示意图
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图像处理系统软件
微型图像处理系统既包含硬件设备，也需要一定的软件环境 支持。目前，图像处理系统平台多为Microsoft Windows或XWindows，开发的主流工具为Microsoft公司的VC++。这是因为 VC++是一种具有高度综合性能的软件开发工具，用它开发出来 的程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。
计算平面图形的形心公式如下：
将一个像素看成一个 dA，且为 1 个单位，则图像的面积 即为像素点的个数；分子上的积分则变为像素坐标的和。
得出面积再计算半径R就很容易了。
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对二值化图像上进行误差检查，最大正、负误差为0.4和 1.5个像素，分别在352、231度处。 半径的最大误差 < 0.8 %，其中包括物体本身的不圆度和测量误差。这个 结果说明用以上方法进行阈值分割、形心计算的效果不
2021年1月13日
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MATLAB的图像处理工具箱
MATLAB是由美国MathWorks公司推出的用于数值计算的有 力工具，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，并且 MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运 用这些函数几乎可以完成所有的图像处理工作，从而大大节省 编写低层算法代码的时间，避免程序设计中的重复劳动，达到 事 半 功 倍 的 效 果 。 但 是 ， MATLAB 强 大 的 功 能 只 能 在 安 装 有 MATLAB系统的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m文件来实现，实际应用极为不便，且MATLAB使用行解释方 式执行代码， 执行速度很慢。
问题： 确定一幅小图像是否是一幅大图像的局部？ 模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要 找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像， 通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
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模板匹配的过程：
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模板匹配的过程：
以256级灰度图为例，模板T( M x N个像素)叠放在被搜索图S( W x H个像素)上平移， 模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。 i， j为子图左下角在被搜索图 S上的坐标。搜索范围是：