数字图像处理z2图像基本知识72页PPT
合集下载
《数字图像处理基础》PPT课件
14
精选ppt
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。
15
精选ppt
2021年1月13日
9
精选ppt
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。
10
精选ppt
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。
4
精选ppt
图像处理、图像分析和图像理解的关系：
5
精选ppt
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。
26
数字图像处理z2图像的基本知识PPT课件
定义：彩色/多光谱图像彩色 目的：
1.把景物映射成特定的颜色，使之更引人注目； 2.形成与人眼彩色感觉灵敏度相匹配之颜色； 3.可见光之外之多光谱图像，由假彩色再现。
28
Matlab 数字图像处理
The Image Processing Toolbox is a collection of MATLAB functions (called Mfunctions or M-files) that extend the capability of the MATLAB environment for the solution of digital image processing problems.
14
➢图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
空间分辨率
1、采样点数
M N
（采样间隔
x y
）空间分辨率↑
M
2、G不变， N 图像中各细节区域边缘出现“棋盘－
马
赛克”效应，即像素粒子变粗。
15
➢图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
图 （a）原始图像(256×256)（b）采样图像1(128×128)（c） 采样图像2(64×64) （d）采样图像3(32×32) （e）采样图像4(16×16) （f） 采样图像5(8×8)16
24
➢ 彩色图像简介
由于计算机彩色监视器的输入需要RGB三 个彩色分量，通过三个分量的不同比例，
在显示器屏幕上合成所需要的任意颜色，
所以不管用什么形式的彩色空间，最后的
RGB彩色空间 输出一定要转换成RGB彩色空间。
彩色模型
HIS（色度、饱和度、亮度）彩色空间：
就人眼的彩色视觉而言，用色度、饱和度、亮度 更接近于人对彩色的解释和认识。 采用HIS彩色空间能够减少彩色图像处理的复杂 性，从而增加快速性。
1.把景物映射成特定的颜色，使之更引人注目； 2.形成与人眼彩色感觉灵敏度相匹配之颜色； 3.可见光之外之多光谱图像，由假彩色再现。
28
Matlab 数字图像处理
The Image Processing Toolbox is a collection of MATLAB functions (called Mfunctions or M-files) that extend the capability of the MATLAB environment for the solution of digital image processing problems.
14
➢图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
空间分辨率
1、采样点数
M N
（采样间隔
x y
）空间分辨率↑
M
2、G不变， N 图像中各细节区域边缘出现“棋盘－
马
赛克”效应，即像素粒子变粗。
15
➢图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
图 （a）原始图像(256×256)（b）采样图像1(128×128)（c） 采样图像2(64×64) （d）采样图像3(32×32) （e）采样图像4(16×16) （f） 采样图像5(8×8)16
24
➢ 彩色图像简介
由于计算机彩色监视器的输入需要RGB三 个彩色分量，通过三个分量的不同比例，
在显示器屏幕上合成所需要的任意颜色，
所以不管用什么形式的彩色空间，最后的
RGB彩色空间 输出一定要转换成RGB彩色空间。
彩色模型
HIS（色度、饱和度、亮度）彩色空间：
就人眼的彩色视觉而言，用色度、饱和度、亮度 更接近于人对彩色的解释和认识。 采用HIS彩色空间能够减少彩色图像处理的复杂 性，从而增加快速性。
数字图像处理-z2图像的基本知识
由于f(x,y)的值是能量的记录 故其是非负有界的实数。 由于f(x,y)的值是能量的记录，故其是非负有界的实数。 的值是能量的记录， 综上，因为人的视野有限，所以，人看到的平面图像是一个 综上，因为人的视野有限，所以， 二元、有界、非负的连续（指模拟光学图像）函数。 二元、有界、非负的连续（指模拟光学图像）函数。
14
图像获取、图像的数字化、 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
空间分辨率
1、采样点数
M M N ↑
（采样间隔 ↓ ） 空间分辨率↑ 空间分辨率↑ ∆y
∆x
2、G不变， N ↓ 图像中各细节区域边缘出现“棋盘－ 图像中各细节区域边缘出现“棋盘－ 马 赛克”效应，即像素粒子变粗。 赛克”效应，即像素粒子变粗。
图像获取、图像的数字化、 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
非均匀采样
– 灰度级变化大区域精确采样，平滑区域粗采样。 灰度级变化大区域精确采样，平滑区域粗采样。
非均匀量化
– 灰度级变化剧烈处，人眼分辨力差，边界附近 灰度级变化剧烈处，人眼分辨力差， 较少灰度级； 较少灰度级； – 平缓区域较多灰度级，避免假轮廓 平缓区域较多灰度级，
7
图像获取、图像的数字化、 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述 计算机中数字图像的表示
I = f (m, n)
是
I = f ( x, y ) 模拟光学图像的数字化
结果。 结果。 在计算机中可用一矩阵表示，其中 在计算机中可用一矩阵表示，
0 ≤ m ≤ M − 1,0 ≤ n ≤ N − 1
f(m,n)称为图像元素，简称像素 pixel） 其取值为灰度 f(m,n)称为图像元素，简称像素（pixel）,其取值为灰度 像素（ 称为图像元素 grey），一幅图像的灰度种类称为灰度级 ），一幅图像的灰度种类称为灰度级（ level）。 （grey），一幅图像的灰度种类称为灰度级（grey level）。
14
图像获取、图像的数字化、 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
空间分辨率
1、采样点数
M M N ↑
（采样间隔 ↓ ） 空间分辨率↑ 空间分辨率↑ ∆y
∆x
2、G不变， N ↓ 图像中各细节区域边缘出现“棋盘－ 图像中各细节区域边缘出现“棋盘－ 马 赛克”效应，即像素粒子变粗。 赛克”效应，即像素粒子变粗。
图像获取、图像的数字化、 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
非均匀采样
– 灰度级变化大区域精确采样，平滑区域粗采样。 灰度级变化大区域精确采样，平滑区域粗采样。
非均匀量化
– 灰度级变化剧烈处，人眼分辨力差，边界附近 灰度级变化剧烈处，人眼分辨力差， 较少灰度级； 较少灰度级； – 平缓区域较多灰度级，避免假轮廓 平缓区域较多灰度级，
7
图像获取、图像的数字化、 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述 计算机中数字图像的表示
I = f (m, n)
是
I = f ( x, y ) 模拟光学图像的数字化
结果。 结果。 在计算机中可用一矩阵表示，其中 在计算机中可用一矩阵表示，
0 ≤ m ≤ M − 1,0 ≤ n ≤ N − 1
f(m,n)称为图像元素，简称像素 pixel） 其取值为灰度 f(m,n)称为图像元素，简称像素（pixel）,其取值为灰度 像素（ 称为图像元素 grey），一幅图像的灰度种类称为灰度级 ），一幅图像的灰度种类称为灰度级（ level）。 （grey），一幅图像的灰度种类称为灰度级（grey level）。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理ppt课件
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的分布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加 工和分析，以满足各种应 用需求的技术。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度，使图像细 节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度，使图 像的明暗区域更加明显，增强图像的 视觉效果。常用的方法包括直方图均 衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节，增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量，突出显示图像中的边缘和细节，使图像看起来更加 清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。
《数字图像处理技术》课件
色彩空间
色彩空间指的是用哪种模型来 表示颜色。例如RGB即红绿蓝三 原色，CMYK即青、洋红、黄、 黑四色。
图像格式
图像格式是指标识一幅图像的 编码方案。常见的图像格式有 JPG、PNG、GIF等多种。
数字图像处理的应用领域
影像处理
数字图像处理技术在医学、 遥感、安检等领域得到广泛 应用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分析
数字图像处理技术
数字图像处理技术是数字信息处理的重要分支，涉及图像获取、数字化、存 储、处理、传输等方面，可以广泛应用于医学、电影、平面设计等领域。
数字图像基础知识
图像表示
数字图像是由像素点组成的。 每个像素点都有一个确定的亮 度值，通常用灰度等级来表示。
分辨率
分辨率是指单位尺寸内像素点 的数量，通常用每英寸像素点 数量(PPI)来表示，分辨率越高， 图像越清晰。
图像分割
4
像的特征。
根据特征将图像分成多个区域，以便针 对不同的区域进行不同的处理。
常见的数字图像处理方法
图像滤波
图像分割
用某种函数对图像进行滤波处理， 以达到平滑、锐化等效果。
根据数学和统计方法将图像划分 成多个部分，以便分别处理。
图像复原
根据已知的信息对损坏的图像进 行修复和恢复处理，以提高图像 质量。
云计算
利用云计算技术解决大规模图 像处理的问题，提高处理效率 和质量。
移动设备
将数字图像处理技术向移动设 备领域拓展，例如手机、平板 等设备，为用户提供更丰富的 使用体验。
数字图像处理技术可以用于 图像识别、目标检测、计算 机视觉等方面。
图像合成
数字图像处理技术在电影、 游戏、虚拟现实等领域得到 广泛应用。
数字图像处理第二章课件ppt课件
f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接：
p
8邻接： p
m邻接(混合邻接)：邻点q与当前像素（点）p存在4邻接前景邻点；
或
q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订，它消除了应用8邻接可能引起的模糊性 ，如图2.26b（4或8邻接共存）。
数字图像处理课件第二章数字图像基础(ppt)
▪ 人眼的视觉系统能适应的光的
亮度等级从可以看见的昏暗到 眩目相差能达到1010等级。但 是人眼并不能同时在这么大的 范围内看清物体，而只能在同 一时间内适应一个小的亮度变 化范围（106等级）。
Basic experimental setup used to characterize brightness discrimination
▪ 视觉过程
人的视觉过程的流图
视觉原理
光接收细胞：
▪ 视锥细胞（也称中央凹）：600～700万，既能感光、
又能感色、对颜色敏感。可以充分识别图像细节，每个细 胞接一个神经末端，又叫适亮视觉（photopic vision）、 白昼视觉。
l视杆细胞（杆状细胞）：7500～15000万，只能感光、
不能感色。几个杆状细胞联到同一个神经末梢，分辨率低， 提供视野的整体视象，不感受颜色，对低照度敏感。 夜视 觉。
▪ 视网膜 (retina)：如同底片。 ▪ 视网膜是视觉接收器的所在，
它本身也是一个复杂的神经 中心。
▪ 眼睛的感觉为网膜中的视杆
细胞和视锥细胞所致。视杆 细胞能够感受弱光的刺激， 但不能分辨颜色，视锥细胞 在强光下反应灵敏，具有辩 别颜色的本领。某些动物 （如鸡）因视杆细胞较少， 所以在微光下，它们的视觉 很差，成为夜盲。也有些动 物（如猫和猫头鹰）因视杆 细胞很多，所以能在夜间活 动。
▪ 在一定条件下，一个视觉系统当前的敏感
度叫做亮度适应级。这个敏感度是用实验
Hale Waihona Puke 来验证的。在实验中，逐渐增加光照射的
强度I，改变量为I，达到多个观察者能感
图2.5用于描述亮度辨 别特性的基本实验
知的程度， 当有一半的人感知增加时， I/I成为Weber ratio,作为视觉系统当前的 敏感度。在很强的光下，需要改变较强的
相关主题