数字图像Ch07-邻域运算.ppt
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《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
Roberts边缘检测结果
22
精选ppt
用这种方法处理前面的图像：
二值化结果
边缘检测结果
23
精选ppt
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
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
第三章数字图像处理基本运算
通路
像素 到像素 的一条通路，由一系列具有坐标 的独立像素组成
其中，
路长度
且
与
邻接，
为通
第三章 数字图像处理基本运算
10
像素间的基本关系
通路上的所有像素灰度值满足相似准则，即：
邻接 连通的种类
4连通 8连通 m连通
例子：像素s和t间 4连通：不存在
8连通：两条
m连通：1条 第三章 数字图像处理基本运算 11
或运算的定义
主要应用举例
获得合并子图像
=
第三章 数字图像处理基本运算
35
图像的像素级运算—逻辑运算
逻辑运算—求反、异或、或、与
与运算的定义
主要应用举例
求两个子图像的相交图像
=
第三章 数字图像处理基本运算
36
第三章 图像处理基本运算
1 像素间的基本关系
2
图像的像素级运算
3
图像的几何变换
像素间的基本关系
距离度量
距离——描述图像中两个像素之间的距离
两个像素
和
之间的距离定义为：
欧几里得距离（Euclidean distance）
小区距离（city block distance）
棋盘距离（chessboard distance）
数字图像处理课件第三章
6
第三章 数字图像处理中的基本运算
例：增加一幅图像的亮度
亮度调整属于典型的点运算，每个输出像 素的灰度值由相应位置的输入像素的灰度值加 上一个常数得到。 假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出 点的灰度值，则图（b）亮度调整算法可表示 为：
DB D A 81
7
第三章 数字图像处理中的基本运算
数字图像处理
第三章 数字图像处理中的基本运算
1
3.1 数字图像处理基本运算的分类
2
第三章 数字图像处理中的基本运算
根据图像处理算法的分类
依据图像处理运算的输入信息与输出信息
的类型，图像处理算法可分为3大类，即：
1）单幅图像―――单幅图像。
2）多幅图像―――单幅图像。
3）单幅或多幅图像―――数值／符号等。
式中，C为比例因子，用于增加比值图像的对比度。
51
第三章 数字图像处理中的基本运算
如图，比值处理前，两个波段的阴影（十字光标 附近）都非常严重，阴、阳坡无法区分，当然更无法 识别不同的地物类型。比值处理后，图像的阴影部分 基本消失，可以很明显的区分不同坡向上的地物类型。
52
第三章 数字图像处理中的基本运算
一般的图像增强处理都是对整幅图像进行操作， 而且在确定变换或转移函数时也是基于整个图像的统 计量。但在实际应用中，往往需要仅对图像的某一局 部区域进行增强，以突出某一具体的目标。要进行局 部增强的前提是能够将某一个（或几个）局部区域从 整个图像上剥离，然后单独对其进行处理，常用的剥 离方法一般是掩膜技术（Mask），这就需要用到乘法 运算。
第三章 数字图像处理中的基本运算
例：增加一幅图像的亮度
亮度调整属于典型的点运算，每个输出像 素的灰度值由相应位置的输入像素的灰度值加 上一个常数得到。 假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出 点的灰度值，则图（b）亮度调整算法可表示 为：
DB D A 81
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第三章 数字图像处理中的基本运算
数字图像处理
第三章 数字图像处理中的基本运算
1
3.1 数字图像处理基本运算的分类
2
第三章 数字图像处理中的基本运算
根据图像处理算法的分类
依据图像处理运算的输入信息与输出信息
的类型，图像处理算法可分为3大类，即：
1）单幅图像―――单幅图像。
2）多幅图像―――单幅图像。
3）单幅或多幅图像―――数值／符号等。
式中，C为比例因子，用于增加比值图像的对比度。
51
第三章 数字图像处理中的基本运算
如图，比值处理前，两个波段的阴影（十字光标 附近）都非常严重，阴、阳坡无法区分，当然更无法 识别不同的地物类型。比值处理后，图像的阴影部分 基本消失，可以很明显的区分不同坡向上的地物类型。
52
第三章 数字图像处理中的基本运算
一般的图像增强处理都是对整幅图像进行操作， 而且在确定变换或转移函数时也是基于整个图像的统 计量。但在实际应用中，往往需要仅对图像的某一局 部区域进行增强，以突出某一具体的目标。要进行局 部增强的前提是能够将某一个（或几个）局部区域从 整个图像上剥离，然后单独对其进行处理，常用的剥 离方法一般是掩膜技术（Mask），这就需要用到乘法 运算。
邻域概念ppt课件
a°
(, ) {x x }.
在微积分中常用到特殊的开区间——邻域.
设 x0, δ R, 其中δ > 0, 以 x0为中心, 以δ 为半径, 长为 2δ的 开区间. 即
( x0 , x0 ) {x x x0 , 0}
称为点 x0 的δ 邻域 , 记为U(x0 , δ ).
6 4 72 4 8
o
o
x0 x0 x0
例1 点1的2邻域 { x | | x - 1| < 2} = (-1, 3). 点−( ½ )的 ½ 邻域记为 { x | | x + ½ | < ½ } = (-1, 0).
点 x0 的去心邻域. 即
0
U( x0 , δ) {x 0 x x0 δ} ( x0 δ, x0 ) U ( x0 , x0 δ)
6.绝对值的性质
记
a, a a,
a0 a0
性质
(1) a a a , a a ;
(2) ab a b ຫໍສະໝຸດ Baidu (3) a a (b 0);
bb
(4) b a b,(b 0) a b (a b 或 a b(b 0) a b);
(5) a b a b a b ; (6) a b a b a b ;
6 4 72 4 8
o
x0
°o
x0
x0
数字图像处理第4章PPT课件
灰
度
层
次
，
d
N M
d b
[
f
(m, n)
b];
b f (m, n) M
第4页/共60页
4.1
g(m, n) d
图像的对比度增强
g(m, n)
N d
c
c
a
•
图b4 . 1 - 2
f (m, n) 灰 度 分 段 线 性 变 换a关 系 b
M
f (m, n)
•
（a）扩展感兴趣的，牺牲其它；
（b）扩展感兴趣的，压缩其它。
数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，同时压缩高灰度范围，使得图像灰度分布 均匀，与人的视觉特性相匹配。
第6页/共60页
4.1 图像的对比度增强
图4.1-4 对数变换应用示例。 （a）图像；（b）图像的傅立叶谱；（c）图（b）的对数变换效果；（d）对数变换关系（λ=1）。
第7页/共60页
4.1 图像的对比度增强
第9页/共60页
4.2 图像的直方图修正
图4.2.1 具有相同直方图的三个不同图像
(a)
(b)
(c)
(d)
图4.2.2 4种典型的图像及其对应的直方图
第10页/共60页
4.2 图像的直方图修正
•◘ 直方图均衡化
• 直方图均衡化就是通过对原始图像的灰度非线性变 换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动 态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像变清晰 的效果。
数字图像处理第3章PPT课件
2021/6/7
10
§3.1本章概述
章节说明
3.百度文库 基本的灰度变换
反转、对数、幂次、分段线性
3.3 直方图处理
均衡、均匀化、局部增强、直方图统计
3.4算术/逻辑操作
减法、平均
3.6平滑空域滤波
线性、统计排序
3.7锐化空域滤波
拉普拉斯、梯度法
3.8混合空间增强
2021/6/7
2021/6/7
1
2021/6/7
2
2021/6/7
3
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4
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5
2021/6/7
6
数字图象处理
第3 章 空间域图象增强
前章小结
人眼视觉特性与成像
人眼的视觉特性 图像的感知与获得
数字图象基础
成像变换、采样和量化 象素之间的关系、连通性、距离度量 图象运算－点运算（算术与逻辑）、区域运算
2021/6/7
28
§3.3 直方图处理
f(x,y) g(x,y)的灰度变换，以实现动态范围和对 比度的改变。 记为g = T[f]，目的是找变换关系T。
2021/6/7
16
§3.2直接灰度变换
修改灰度以期改变对比度和动态范围的简单例子
变换表和变换曲线
2021/6/7
左为值, 右为图；上为原始图，下为变换结果
DigitalImage007图像处理基础.ppt
（Approximations），另一个为高通滤波器， 通过该滤
波器可得到信号的细节值D（Detail）。
2020/4/30
engineering school of information
14
第 二
2.3.7 小波变换
章
数
S
字
图
像 处
滤 波 器组
低通
高通
理
基 础
A
D
图19 小波分解示意图
2020/4/30
图 缩放系数越小， 则小波越窄，如图14所示。
像
f (t)
处O
f (t)＝ (t)； scale＝ 1
t
理
f (t)
基 O
础 f (t)
f (t)＝ (2t)； scale＝ 0.5
t
f (t)＝ (4t)； scale＝ 0.2 5
O
t
图14 小波的缩放操作
2020/4/30
engineering school of information
分 解 树 ， 称 其 为 信 号 的 小 波 分 解 树 （ Wavelet
Decomposition Tree）。实际中， 分解的级数取决于要
分析的信号数据特征及用户的具体需要。
2020/4/30
engineering school of information
数字图像处理课件ppt
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
数字图像处理课件
目录
• 数字图像处理概述 • 数字图像处理基础知识 • 数字图像处理算法 • 数字图像处理实践 • 数字图像处理案例分析 • 数字图像处理前沿技术与发展趋势
01
数字图像处理概述
图像处理的基本概念
图像
由大量像素组成的二维矩阵，每个像素包含该 点的颜色信息。
图像处理
对图像进行各种操作，以提取有用的信息和特 征。
读取和写入图像
使用OpenCV可以轻松地读取和 写入各种图像格式，如JPG、 PNG等。
03
直方图均衡化
通过直方图均衡化可以改善图像 的对比度，使图像更加清晰。
02
图像缩放和旋转
OpenCV提供了图像缩放和旋转 的功能，可以方便地对图像进行
变换。
04
边缘检测和特征提取
OpenCV提供了多种边缘检测算 法和特征提取方法，可以用于图
数字图像处理
利用计算机对图像进行数字化处理，以实现更高效、准确的处理。
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
数字图像处理课件
目录
• 数字图像处理概述 • 数字图像处理基础知识 • 数字图像处理算法 • 数字图像处理实践 • 数字图像处理案例分析 • 数字图像处理前沿技术与发展趋势
01
数字图像处理概述
图像处理的基本概念
图像
由大量像素组成的二维矩阵，每个像素包含该 点的颜色信息。
图像处理
对图像进行各种操作，以提取有用的信息和特 征。
读取和写入图像
使用OpenCV可以轻松地读取和 写入各种图像格式，如JPG、 PNG等。
03
直方图均衡化
通过直方图均衡化可以改善图像 的对比度，使图像更加清晰。
02
图像缩放和旋转
OpenCV提供了图像缩放和旋转 的功能，可以方便地对图像进行
变换。
04
边缘检测和特征提取
OpenCV提供了多种边缘检测算 法和特征提取方法，可以用于图
数字图像处理
利用计算机对图像进行数字化处理，以实现更高效、准确的处理。
相关主题
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86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
12
1
23
2
12
1
1010 1021 918 97 100 79 926 1036 1203 95 89 67 817 1221 817 94 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
100 101 98 97 100 791 96 106 103 95 89 672 87 121 87 94 87 721 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
826 1012 834 1020 828 981 92 90 97 91 90 88
100 101 98 97 100 79 916 1026 1103 95 89 67 827 1231 827 94 87 72 816 1323 919 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
100 1011 928 971 100 79 96 1026 1033 952 89 67 87 1211 827 941 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
x
f
a
g
x
a
da
两个连续函数f(x)和g(x)的卷积定义为：
f
x
*
g
x
f
a
g
x
a
da
1 引言
3）模板（template，filter mask）的相关与 卷积运算
给定图像f(x,y)大小N*N，模板T(i,j)大小m*m （m为奇数）。
常用的相关运算定义为：使模板中心T((m1)/2,(m-1)/2) 与f(x,y)对应。
T2,0f x 1, y 1 T2,1f x 1, y
T2, 2f x 1, y 1
1 引言
4）相关与卷积的物理含义
相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均； 而卷积先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转后再加
fx,y T f x,y
m1 i0
m1 j0
Ti,
j
f
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
演示
100 101 98 97 100 79 96 106 103 95 89 67 87 121 87 94 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
861 102 842 100 881 98 92 90 97 91 90 88
100 101 918 927 1010 79 96 106 1203 935 892 67 87 121 817 924 871 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
邻域运算与点运算一起构成最基本、最重要的图像处理方法。
1 引言
点+的邻域
点+的邻域
f
x,
y
1 5
f
x,
y
1
f
x
1,
y
f
x,
y
f
x
1,
y
f
x, y
1
1 引言
举例
f
x,
y
1 5
f
x,
y
1
f
x 1,
y
f
x,
y
f
x
1,
y
f
x,
y
1
另一种表达
f
x,
y
1 5
1
f
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱx,
y
1
1
f
x
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
100 101 98 97 1010 792 96 106 103 95 892 673 87 121 87 94 871 722 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
1,
y
1 f x, y 1
1 5
T1
f
x,
y
1
T2
f
x
1,
y
T5 f x, y 1
F T, f
$进一步阅读：Gonzalez, p91.
1 引言
2）相关与卷积
信号与系统分析中基本运算相关与卷积，在实际图 像处理中都表现为邻域运算。
两个连续函数f(x)和g(x)的相关记作：
f x
g
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
1 引言
•相关运算的定义为
fx,y T f x,y
m1 i0
m1 j0
T
i,
j
f
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
当m 3时
f x, y T0,0f x 1, y 1 T0,1f x 1, y T0, 2 f x 1, y 1 T1,0f x, y 1 T1,1 f x, y T1, 2f x, y 1 T2,0f x 1, y T2,1f x 1, y T2, 2 f x 1, y 1
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
100 101 98 917 1020 791 96 106 103 925 839 672 87 121 87 914 827 721 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
1 引言
卷积运算定义为：
fx,y T*f x,y
m1 i0
m1 j0
T
i,
j
f
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
当m 3时
f x, y T0,0f x 1, y 1 T0,1f x 1, y
T0, 2f x 1, y 1 T1,0f x, y 1
T1,1f x,y T1,2f x,y 1
数字图像处理
第七章 邻域运算
CH7 邻域运算
一、引言 二、平滑 三、中值滤波 四、边缘检测 五、细化 上机实习
1 引言
1）邻域运算
定义 输出图像中每个像素是由对应的输入像素及其一个 邻域内的像素共同决定时的图像运算。
通常邻域是远比图像尺寸小的一规则形状。如下面 情况中，一个点的邻域定义为以该点为中心的一个 圆内部或边界上点的集合。