数字图像处理与机器视觉
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出现像素呈块状的棋盘格效 应(Checkerboard Effect)；
采样间隔越小，所得图 像像素数越多，空间分辨率 高，图像质量好，但数据量 大。
.
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
5、图像的灰度级/辐射计量分辨率
➢ 概念：灰度级指图像中可分辨的灰度级数目。 量化等级越多，所得图
数字图像处理与机器视觉
.
1
内容
第0 章 数字图像处理概述 第1章 Matlab图像处理编程基础 第7章 彩色图像处理 重点： Matlab编程基础 难点：彩色图像处理
.
12
第0章 数字图像处理概述
0.1 数字图像 0.2 数字图像处理与识别 0.3 数字图像处理的预备知识
.
12
图像处理的典型示例（一）
层次越丰富，灰度分辨率高， 图像质量好，但数据量大；
量化等级越少，图像层 次欠丰富，灰度分辨率低， 会出现假轮廓现象，图像质 量变差，但数据量小。
.
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
.
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
无损压缩,有损编码等；图像编码的国际标准,图像压缩的国际标准。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
（4）图像重建：基于变换的重建，卷积法重建，代数重建，重建的优化。 （5）图像修复：平滑修复，基于总变分（TV）的修复，基于PDE的修复等。 （6）图像识别：模式识别与景物分析
Graphics—— Conference
1、Siggraph，ACM SigGraph 2、Euro Graph
Graphics—— Journal
1、IEEE(ACM) Trans. on Graphics 2、IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics
0
11228080015005000 122645005
.
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
4、图像的空间分辨率
➢ 概念：图像中每单位长度所包含的像素或点的数目，常以像素/英寸 (pixels per inch, ppi)为单位来表示。分辨率所越得一高图般，像来图像说像素，越数采越清样少晰间，，隔空越间大， 图像文件所需的磁盘空间也越大，编辑和处理所分需辨的率时低间，也质越量差长，。严重时
.
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为Leabharlann Baidu
f11
f 21
.
从CVPR2014看计算机视觉领域的最新热点
1、深度学习（Deep Learning）是当下最热门的方向之一； 2、基础模型研究—— 3D几何模型 3、Low-level Vision——主要针对图像本身及其内在属性的分析及 处理，比如判断图片拍摄时所接受的光照，反射影响以及光线方 向，进一步推断拍摄物体的几何结构；再如图片修复，如何去除 图片拍摄中所遇到的抖动和噪声等不良影响。 4、Depth Sensor（深度传感器）及深度图像相关
fN1
f1 2 f 22
fN 2
f1 N
f2 N
fNN
其中 f i j 代表在坐标 ( i , j ) 处的像素色彩或灰度值。
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12
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜色5便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色00信4于0把息各索黑28。0类40引0色 表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
(1) 去 噪 处 理 的 效 果
.
图像处理的典型示例（二）
(1)去噪处理的效果Image Denoising Based on PDE Method
.
图像处理的典型示例（三）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
.
图像处理的典型示例（四）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
.
学术研讨
CV—— Conference
1、ICCV，International Conference on Computer Vision 2、CVPR，International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 3、ECCV，European Conference on Computer Vision
.
从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的 今天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必 须结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
CV—— Journal
Best: PAMI，IEEE Trans. on Patt. Analysis and Machine Intelligence IJCV，Inter. Jour. on Comp. Vision
Good: CVIU，Computer Vision and Image Understanding PR, Pattern Reco.
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化技术。 恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像； 2）运动模糊图像、退化图像的恢复、相位恢复等。
（2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预测编码，变换编码,
采样间隔越小，所得图 像像素数越多，空间分辨率 高，图像质量好，但数据量 大。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
5、图像的灰度级/辐射计量分辨率
➢ 概念：灰度级指图像中可分辨的灰度级数目。 量化等级越多，所得图
数字图像处理与机器视觉
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内容
第0 章 数字图像处理概述 第1章 Matlab图像处理编程基础 第7章 彩色图像处理 重点： Matlab编程基础 难点：彩色图像处理
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第0章 数字图像处理概述
0.1 数字图像 0.2 数字图像处理与识别 0.3 数字图像处理的预备知识
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图像处理的典型示例（一）
层次越丰富，灰度分辨率高， 图像质量好，但数据量大；
量化等级越少，图像层 次欠丰富，灰度分辨率低， 会出现假轮廓现象，图像质 量变差，但数据量小。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
无损压缩,有损编码等；图像编码的国际标准,图像压缩的国际标准。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
（4）图像重建：基于变换的重建，卷积法重建，代数重建，重建的优化。 （5）图像修复：平滑修复，基于总变分（TV）的修复，基于PDE的修复等。 （6）图像识别：模式识别与景物分析
Graphics—— Conference
1、Siggraph，ACM SigGraph 2、Euro Graph
Graphics—— Journal
1、IEEE(ACM) Trans. on Graphics 2、IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics
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11228080015005000 122645005
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
4、图像的空间分辨率
➢ 概念：图像中每单位长度所包含的像素或点的数目，常以像素/英寸 (pixels per inch, ppi)为单位来表示。分辨率所越得一高图般，像来图像说像素，越数采越清样少晰间，，隔空越间大， 图像文件所需的磁盘空间也越大，编辑和处理所分需辨的率时低间，也质越量差长，。严重时
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为Leabharlann Baidu
f11
f 21
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从CVPR2014看计算机视觉领域的最新热点
1、深度学习（Deep Learning）是当下最热门的方向之一； 2、基础模型研究—— 3D几何模型 3、Low-level Vision——主要针对图像本身及其内在属性的分析及 处理，比如判断图片拍摄时所接受的光照，反射影响以及光线方 向，进一步推断拍摄物体的几何结构；再如图片修复，如何去除 图片拍摄中所遇到的抖动和噪声等不良影响。 4、Depth Sensor（深度传感器）及深度图像相关
fN1
f1 2 f 22
fN 2
f1 N
f2 N
fNN
其中 f i j 代表在坐标 ( i , j ) 处的像素色彩或灰度值。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜色5便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色00信4于0把息各索黑28。0类40引0色 表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
(1) 去 噪 处 理 的 效 果
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图像处理的典型示例（二）
(1)去噪处理的效果Image Denoising Based on PDE Method
.
图像处理的典型示例（三）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
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图像处理的典型示例（四）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
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学术研讨
CV—— Conference
1、ICCV，International Conference on Computer Vision 2、CVPR，International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 3、ECCV，European Conference on Computer Vision
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从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的 今天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必 须结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
CV—— Journal
Best: PAMI，IEEE Trans. on Patt. Analysis and Machine Intelligence IJCV，Inter. Jour. on Comp. Vision
Good: CVIU，Computer Vision and Image Understanding PR, Pattern Reco.
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化技术。 恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像； 2）运动模糊图像、退化图像的恢复、相位恢复等。
（2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预测编码，变换编码,