图像处理与图像识别第1章导论(72)

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图像处理与图像识别导论

但从另一方面讲，CMOS芯片的成本较低，在这里节省的费用可转化为更低的相机价格。此外，CMOS芯片比CCD芯片吸收的能量少，所以CMOS芯片的相机换一次电池可使用更长的时间。出于图像质量的考虑，目前大多数数码相机使用CCD技术。
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七、数字图像处理的主要研究内容
前面我们已经简单提到了数字图像处理的几个热点的研究方向，其研究领域中所包含的研究内容，即处理对象与处理方法大致有下面几个方面。
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5.2 计算机图形学
用计算机将由概念所表示的物体（不是实物）图像进行处理和显示。侧重于根据给定的物体描述模型、光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图像。包括称之为 “计算机艺术”的艺术创作。
第三十页Байду номын сангаас共68页
5.3 计算机视觉
计算机视觉的目的是发展出能够理解自然景物的系统。在机器人领域中，计算机视觉为机器人提供眼睛的功能。
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7.1 图像的数字化
图像的数字化的目的是，如何将一幅图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理。主要包括的是图像的采样与量化。
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7.2 图像的增强
图像增强的目的是，加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声。
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7.3 图像的恢复
把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等等。
1）无彩色图像 2）彩色图像
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五、几个相关研究领域
图像处理所涉及到的应用领域非常广泛，其中，相关性比较强的研究领域包括了数字图像处理，计算机图形学，计算机视觉等。
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图像处理与图像识别技术研究

图像处理与图像识别技术研究随着计算机科学和人工智能的发展，图像处理与图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。

图像处理与图像识别技术是一门涉及数字以及模拟图像的处理与分析的技术，通过对图像进行处理和分析，可以获得图像的各种特征信息，并实现图像的自动识别与分类。

本文将从图像处理和图像识别两个方面进行深入探讨，并探讨其在实际应用中的一些研究进展和挑战。

1. 图像处理技术研究图像处理是指对于图像进行增强、复原、分割、压缩等操作的技术。

图像处理技术通过对图像进行预处理，以提高图像质量和增强图像特征，从而为后续的图像识别提供更好的数据基础。

在图像处理技术研究中，有一些经典的算法和方法被广泛应用，如灰度转换、滤波、边缘检测、特征提取等。

灰度转换是一种将图像从彩色转换为灰度的方法，它去除了彩色信息，只保留了图像的亮度信息，便于后续的算法处理。

滤波是图像处理中常用的一种方法，可以平滑图像、去除图像中的噪声，提高图像质量。

边缘检测是一种可以检测图像中物体边缘的方法，对于图像识别和物体检测非常重要。

特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常结合机器学习算法使用，用于训练模型和分类。

2. 图像识别技术研究图像识别是指对于图像进行自动识别、分类和检测的技术。

图像识别技术通常包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。

图像预处理包括图像的去噪、灰度转换、尺寸调整等操作，以提高后续操作的准确性和效果。

特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常使用各种特征描述子，如SIFT、HOG等。

模式识别是根据提取的特征信息，通过学习和分类器的训练，实现图像的自动识别和分类。

在图像识别技术研究中，深度学习技术是目前最热门和最具潜力的方法之一。

深度学习通过构建深度神经网络模型，可以从图像中提取更加高级和复杂的特征，大幅提高图像识别的准确性和效果。

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的一种网络结构，它模拟了人类视觉系统的处理过程，通过卷积、池化和全连接等操作，实现图像的自动分类和识别。

图像识别与处理技术

4 决策论法
匹配
最小距离分类器以蝴蝶花的例子为例：
〈1〉为多色（w1 ）和多毛（w2 ）的两种蝴蝶花，确定两个原形（或称模板）m1和m2 〈2〉对于一个未知模式向量x，判断x与m1 和m2 的距离，如果与m1的距离小于与m2的距离，则x 属于w1，否则属于w2 。
4 决策论法
x2 花瓣宽多毛的 3.0 多色的 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 x1 花瓣长 x m1 m2
（
x∈wj ∈
其中Nj是属于模式类wj的模式向量的个数。通过计算已知属于wj的模式向量的各分量的均值得到原形模式向量mj
4 决策论法
匹配
最小距离分类器
〈2〉计算x 与 mi的距离 dj(x) = || x – mj || j = 1, 2, … , M 其中 || a || = (aTa)1/2是欧几里德范式（平方和开方）〈3〉决策如果，di(x) = min(dj(x)) j = 1, 2, … , M 就说：x 属于wi
4 决策论法
x2 花瓣宽 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 x1 花瓣长多毛的多色的
4 决策论法
匹配
最小距离分类器
（
1）算法思想：对于M个模式类 wj j = 1,2,...,M 为每一个模式类确定一个原形模式向量mj 对于一个未知模式向量x，如果x与mi的距离最小，就称，x属于wi。
4 决策论法
匹配
最小距离分类器
2）最小距离分类器定义：〈1〉计算模式类wj的原形向量： mj = 1/Nj ∑ x j = 1,2, … , M
模式向量举例假设我们想描述三种蝴蝶花（多毛的、维吉尼亚、多色的）通过测量它们花瓣的宽度和长度。这里涉及一个两维的模式向量： x= x1 x2

图像识别与处理算法介绍

图像识别与处理算法介绍【第一章】图像识别与处理算法的概述图像识别与处理算法是计算机视觉领域的重要内容，它主要研究如何使用计算机对图像进行自动化处理和理解。

随着计算机性能的不断提高和深度学习的快速发展，图像识别与处理算法在各个领域都得到了广泛应用，如人脸识别、物体检测等。

【第二章】经典图像识别算法1. 模板匹配算法模板匹配算法是最基础的图像识别算法之一，它通过将待识别的图像与预先准备好的模板进行匹配，找出最相似的部分。

该算法适用于相对简单的目标识别，如二维码识别等。

2. 特征提取与匹配算法特征提取与匹配算法通过提取图像中的关键特征，并与数据库中的特征进行匹配。

常用的特征提取算法有SIFT、SURF和ORB 等。

这些算法能够从图像中提取出旋转、尺度和光照不变的特征点，并通过匹配算法找出最佳的匹配点，实现图像识别。

【第三章】深度学习在图像识别中的应用深度学习在图像识别与处理算法中发挥了重要的作用，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。

CNN通过多层神经网络进行图像特征的提取和分类，具有较强的自动学习能力。

例如，ImageNet图像识别挑战赛中使用的AlexNet、GoogLeNet和ResNet等模型，均是基于CNN的深度学习算法。

【第四章】图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波算法用于图像降噪、平滑和边缘提取等处理。

常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，它们通过对图像的像素值进行计算和调整，去除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。

2. 图像增强算法图像增强算法通过改变图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更清晰、更鲜明。

常见的图像增强算法有直方图均衡化、灰度拉伸和锐化等。

这些算法能够调整图像中像素的分布，使图像的细节更加突出。

【第五章】图像处理与识别算法的应用领域图像处理与识别算法在众多领域中都有广泛应用。

以下几个领域是其中的代表。

1. 人脸识别人脸识别算法是图像处理与识别算法的重要应用之一。

计算机图像处理与图像识别技术

计算机图像处理与图像识别技术计算机图像处理与图像识别技术是近年来快速发展的领域，它在许多应用领域中起着重要作用，包括医学诊断、安全监控、自动驾驶等。

本文将从图像处理的基本原理、常见的图像处理方法以及图像识别技术的应用等方面进行探讨。

一、图像处理基础原理图像处理是指对图像进行增强、修复、分析和识别等操作的过程。

其基本原理是将数字图像转换为计算机可以处理的数据，在此基础上进行各种图像操作，并最终输出经过处理的图像。

图像的数字化通常是通过光学传感器将光信号转换为电信号完成的。

二、图像处理方法1. 图像增强图像增强是通过改变图像的外观以改善其质量和可视化效果。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。

直方图均衡化是通过调整图像亮度和对比度来增加图像的清晰度和鲜艳度。

滤波是通过对图像进行平滑处理来减少噪声和细节。

锐化是对图像进行边缘增强，使其看起来更加清晰。

2. 图像复原图像复原是指从受损的或退化的图像中恢复原始图像信息的过程。

常见的图像复原方法有去噪、去模糊和重建等。

去噪是通过滤波等方法减少图像中的噪声干扰。

去模糊是根据退化模型对模糊图像进行反卷积操作来恢复清晰图像。

重建是通过利用已知的图像信息重建被破坏的图像。

3. 特征提取特征提取是图像处理中重要的一步，它可以从图像中提取出代表图像内容的信息。

常用的特征提取方法有边缘检测、纹理分析和目标检测等。

边缘检测是通过寻找图像亮度变化的位置来提取图像边缘信息。

纹理分析是通过分析图像中的纹理特征来描述图像的细节和结构。

目标检测是在图像中寻找特定目标的位置和属性。

三、图像识别技术的应用随着计算机图像处理和机器学习算法的不断发展，图像识别技术在各个领域中得到了广泛应用。

1. 医学诊断图像识别技术在医学领域中具有巨大的潜力。

它可以帮助医生在大量的医学图像中准确地检测和诊断疾病。

例如，在癌症早期诊断中，计算机图像处理可以帮助医生发现微小的肿瘤细胞，提高诊断的准确性和敏感性。

图像识别与图像处理算法

图像识别与图像处理算法图像识别与图像处理算法在当今社会中扮演着重要的角色。

随着科技的发展，图像能够以更高的清晰度被捕捉和存储，因此，图像识别和处理算法的重要性也日益凸显。

本文将介绍图像识别与图像处理算法的基本原理和应用领域。

一、图像识别算法图像识别算法是利用计算机对图像进行分析和处理，从而辨认和识别出物体、人脸或其他特定特征的能力。

图像识别算法的基本步骤包括图像采集、图像预处理、特征提取和模式识别。

1. 图像采集图像采集是指利用摄像头、扫描仪或其他图像输入设备将现实世界中的图像转化为数字图像的过程。

在这一过程中，需要考虑图像的分辨率、角度、光线等因素，以确保获取到清晰、准确的图像。

2. 图像预处理图像预处理是为了提高图像质量和减少噪声而进行的一系列处理操作。

这些操作包括去噪、图像增强、颜色校正等，以提高后续步骤的准确度和效果。

3. 特征提取特征提取是图像识别算法的核心步骤，通过对图像进行特定区域的分析，提取出图像中的关键特征。

这些特征可以是线条、纹理、颜色等，用于区分不同的目标对象。

4. 模式识别模式识别是将已经提取出的特征与事先建立的模型进行比对和匹配的过程。

根据模型的匹配程度，可以确定图像中目标对象的类别或身份。

二、图像处理算法图像处理算法是对图像进行数字处理、改变和增强的技术，以改善图像的质量、从中提取有用信息或改变图像的外观。

图像处理算法应用广泛，包括医学图像分析、安全监控、图像压缩等。

1. 数字滤波数字滤波是指利用不同的滤波器对图像进行滤波处理，以改变图像的频谱特性和增强图像的细节。

常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。

2. 图像增强图像增强是利用算法对图像进行调整，以改善其视觉效果和可视化信息。

常用的图像增强算法包括灰度拉伸、直方图均衡化和对比度增强等。

3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。

这种分割可以基于灰度、颜色、纹理等特征进行。

常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。

《图像处理与识别》教学大纲.doc

课程学分：3《图像处理与识别》教学大纲课程名称：图像处理与识别课程英文名称： Image Processing and Image Recognition 课内学时：48大纲执笔人：双凯主讲教师：双凯师资队伍：双凯、姜珊一、课程内容简介理论讲授分别对图像变换、小波及多分辨率处理、图像压缩编码、形态图像处理、图像理解、图像识别的原理进行介绍；上机实验部分主要是针对理论讲授的部分通过MATLAB 编程加强认识。

本门课程为48学时，3学分。

二、课程目的和基本要求通过本课程的学习，要求掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生从事迅速发展的信息处理产业奠定基础。

了解现代图像处理技术主要算法的功能、原理、用途及计算方法，主要着重于理解图像变换域的概念、小波及多分辨率处理的特点、图像识别的基本过程，掌握各种图像处理算法的应用特点、MATLAB 图像处理工具箱中函数参数的设置和技术要求。

学完本课程后，应达到以下基本要求：1. 了解现代图像处理技术的发展状况；2. 能够对图像变换域的概念、小波及多分辨率处理技术、图像识别的原理有一个深入的理解。

3. 能够熟练运用MATLAB 图像处理工具箱中的基本函数，根据新的算法原理开发新的图像处理算法；三、课程主要内容1、绪论（2学时）讲授内容：什么是数字图彖处理？数字图彖处理的起源；在数字图彖处理的基本步骤；图像处理系统的组成。

课程性质（学位课）开课学期：每学年第二学期教学方式：课堂讲授，上机实验考核方式：考试2、数字图象基础（2学时）讲授内容：视觉感知元；光和电磁谱；图像感知与获取；图象采样与量化; 线性和非线性的处理。

3、数字图像的正交变换（4学时）讲授内容：正交变换的一般表示；正交变换的理论基础；Fourier变换；二维Fourier 变换特性；离散Cosine 变换；Walsh-Hadamard 变换；Karhunen-Loeve 变换。

Photoshop图像处理标准教程第1章图像处理基础知识ppt课件

1.4.1
色彩构成概念
色彩构成是从人对色彩的知觉和心理效果出发，用科学分析的方法，把复杂的色彩现象还原为基本要素，利用色彩在空间、量与质上的可变幻性，按照一定的规律去组合各构成之间的相互关系，再创造出新的色彩效果的过程。色彩构成是艺术设计的基础理论之一，它与平面构成及立体构成有着不可分割的关系，色彩不能脱离形体、空间、看到浪费粮食的现象。也许你并未意识到自己在浪费，也许你认为浪费这一点点算不了什么
10
在日常生活中，随处都可以看到浪费粮食的现象。也许你并未意识到自己在浪费，也许你认为浪费这一点点算不了什么
1.2.5
Lab模式
Lab颜色是Photoshop在不同颜色模式之间转换时使用的中间颜色模式。在Lab模式中，亮度分量(L)范围可从0到100。在拾色器中，a分量 (绿色到红色轴)和b分量(蓝色到黄色轴)的范围可从-128 到+128。在“颜色”调板中，a分量和b分量的范围可从-120 到+120 。
色彩搭配方法
颜色绝不会单独存在，一个颜色的效果是由多种因素来决定的：物体的反射光、周边搭配的色彩、或是观看者的欣赏角度等。下面将介绍 6种常用的色彩搭配方法，掌握好这几种方法，能够让画面中的色彩搭配显得更具有美感。
互补设计：使用色相环上全然相反的颜色，得到强烈的视觉冲击力。
单色设计：使用同一个颜色，通过加深或减淡该颜色，来调配出不同深浅的颜色，使画面具有统一性。
16
在日常生活中，随处都可以看到浪费粮食的现象。也许你并未意识到自己在浪费，也许你认为浪费这一点点算不了什么
1.4.2
色彩三要素
色彩是由色相、饱和度、明度3个要素组成的。

图像处理理论与图像分析

图像处理理论是关于图像处理的基本原理和方法的研究。

它包括了图像获取、图像增强、图像压缩、图像复原以及图像分析等内容。

图像获取是指通过图像设备（如摄像机、扫描仪）获取到的原始图像数据。

图
像获取涉及到硬件设备的选择、参数设置等问题。

图像增强是指通过各种方法对原始图像进行改善，使得图像更加适合于后续处
理或观察。

图像增强可以通过增加图像的对比度、提高图像的清晰度等方式来实现。

图像压缩是指通过各种方法对图像数据进行压缩，以减少存储空间或传输带宽。

图像压缩方法可以分为有损压缩和无损压缩两种。

图像复原是指通过对损坏或退化的图像进行恢复，使其尽可能接近或恢复到原
始图像的状态。

图像复原涉及到图像的模型建立、退化模型的估计以及复原算法的设计等问题。

图像分析是指通过对图像进行特征提取、目标检测或目标识别等方式来获取图
像中包含的信息。

图像分析涉及到特征提取的方法、目标检测的算法以及目标识别的模型等内容。

总之，图像处理理论与图像分析是关于图像处理的基本原理和方法的研究，可
以应用于各种图像处理领域，如计算机视觉、医学影像处理、遥感图像分析等。

第一章导论

可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm 435.8nm 546.1nm 700nm
红外光
780nm
按波段输图像可以分为单波段、多波段和超波段图像
彩色与非彩色图像
•光与色
按图像空间坐标和亮度的连续性可分为：模拟图像和数字图像
1)模拟图像
模拟图像可用连续函数来描述。
I F ( x, y )
数字图像处理迅速发展的主要因素是：(1)数字图像处理符合人类视觉感观；(2)图像处理所需的大容量、高速度的计算机不断降价；(3)图像数字化、视频处理新技术的不断涌现，人们对音、视频信号的广播、传输、通信的新要求，科学家对音、视频信号处理技术的深入研究，出现了对信息高速公路全球性的渴求，需求刺激了技术的发展。大容量、低成本的新存储技术，低价位的微处理器支撑的并行处理技术，图像数字化的低成本电荷藕合器件(CCD)，低成本、高分辨率的彩色显示系统以及静、动态图像处理技术的国际标准化协议(JPEG，MPEG)等均是促进数字图像处理技术发展的几个主要的技术因素。
f ( x, y )
第一章导论
1.1 何谓数字图像处理
1.1.1 图像的概念
视觉是人类最高级的感知器官，然而，人类的
感知仅限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆
盖几乎全部电磁波谱，从伽玛射线到无线电波。它
们可以对非人类习惯的那些图像员进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的领域。
狭义图像处理、图像分析和图像理解是相互联系又是相互区别的。狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层。经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。随着抽象程度的提高，数据量逐渐减少。

图像处理知识图谱

图像处理知识图谱灰度图像分割点，线，边缘检测孤⽴立点检测线检测边缘模型基本边缘检测先进边缘检测边缘链接和边缘检测阈值处理基本全局阈值OTSU算法改善阈值处理结果图像平滑后阈值利⽴用边缘改进结果多阈值可变阈值多变量阈值基于区域分割区域⽴生⽴长区域分裂与聚合形态学分⽴水岭运动物体分割空间域频率域形态学腐蚀膨胀开操作闭操作灰度级形态学重建其他灰度形态学算法增强锐化空间滤波器⽴二阶微分算⽴子⽴一阶微分算⽴子⽴非锐化遮蔽⽴高提升滤波灰度变换图像反转对数变换伽⽴马变换分段线性变换平滑空间滤波器线性滤波模板⽴非线性滤波模板直⽴方图直⽴方图均衡直⽴方图匹配局部直⽴方图滤波空域卷积相关卷积卷积定理滤波器线性均值滤波⽴非线性统计排序⽴自适应滤波频域⽴小波背景图像⽴金字塔⽴子带编码哈尔变换多分辨率级数展开尺度函数⽴小波函数快速⽴小波⽴二维傅⽴里叶取样，取样函数的傅⽴里叶变换图像混淆取样函数取样函数傅⽴里叶变换取样定理性质空间与频率的关系平移与旋转周期性，对称性傅⽴里叶谱，相⽴角⽴二维卷积定理频域滤波平滑理想低通布特沃斯低通⽴高斯低通其他低通锐化理想⽴高通布特沃斯⽴高通⽴高斯⽴高通频率域拉普拉斯钝化模板⽴高提升滤波⽴高频强调滤波通态滤波选择性滤波带通带阻DFT，FFT ；IDFT，IFFT公式推导FFT算法思想图像复原周期噪声带阻带通陷波最佳陷波概率模型概率密度噪声模型估计频率域特性空间特性噪声参数估计退化函数估计观察估计建模估计试验估计常⽴用⽴方法维纳滤波约束最⽴小⽴二乘⽴方滤波⽴几何均值滤波彩⽴色图像彩⽴色模型RGB CMY HSI 其他CMYK 新建节点伪彩灰度分层灰度到彩⽴色的变换彩⽴色变换补⽴色彩⽴色分层⽴色调和彩⽴色校正直⽴方图平滑，锐化平滑锐化分割HSI彩⽴色分割RGB彩⽴色分割彩⽴色图像噪声压缩全彩图像处理⽴二值图形态学处理腐蚀和膨胀腐蚀膨胀对偶性开操作与闭操作命中与不命中基本形态学算法边界提取连通分量提取空洞填充凸壳细化粗化⽴骨架裁剪形态学重建表⽴示与描述表⽴示边界追踪链码标记图边界线段⽴骨架多边形近似边界描绘⽴子简单描述⽴子形状数傅⽴里叶描述⽴子统计矩区域描绘⽴子简单描述⽴子拓扑描述纹理不变矩主分量描述关系描述⽴子⽴⽴目标识别决策理论结构⽴方法图像压缩新建节点新建节点新建节点新建节点。

数字图像处理知识点与考点(经典)

答： Laplacian 算子进行检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，根据边缘点是零交叉点来检测图像边缘位置。它对应的模板为 -1 -1 -4 1 -1
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1）存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？（2）一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？解：（1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。说明：（也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑：由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器：采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。（2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。（3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身，故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。

计算机图形处理与图像识别

计算机图形处理与图像识别计算机图形处理与图像识别是计算机科学领域中的重要研究方向，它涉及到对图形和图像进行处理、分析和识别的技术与方法。

本文将详细介绍计算机图形处理与图像识别的定义、应用领域、基本原理和常用算法，以及实施步骤和具体的案例。

一、定义计算机图形处理和图像识别是指利用计算机技术对图形和图像进行处理、分析和识别的科学与技术。

图形处理是指对二维图形进行修改、变换、增强等操作，而图像识别是指利用计算机技术对图像进行模式识别、目标检测等操作。

二、应用领域1.医学图像处理：通过对医学图像进行处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

2.计算机游戏开发：图形处理技术可以用于游戏画面的渲染和特效的添加，提高游戏的视觉效果和体验。

3.安防监控系统：利用图像识别技术对监控摄像头拍摄到的图像进行人脸识别和目标检测，提高系统的安全性和效率。

4.虚拟现实技术：图形处理和图像识别技术可以帮助实现虚拟现实环境中的虚拟场景的渲染和交互。

三、基本原理与常用算法1.图形处理的基本原理：（1）坐标变换：将图形从一个坐标系变换到另一个坐标系，通常用于图形的平移、旋转和缩放。

（2）颜色处理：对图形的颜色进行调整、加深、变换等操作。

（3）图像增强：对图形进行噪声消除、边缘检测、亮度调整等操作，提高图像质量。

（4）几何形状处理：对图形进行形状的提取、分析和变换。

2.图像识别的基本原理：（1）特征提取：从图像中提取出具有区分度的特征，如纹理特征、颜色特征等。

（2）模式匹配：将图像中的特征与已知的模式进行匹配，从而实现目标检测和识别。

（3）分类器设计：设计适用于图像识别的分类算法和模型，如支持向量机、人工神经网络等。

四、实施步骤1.数据采集：收集需要处理和识别的图形和图像，可以通过摄像头、扫描仪等设备进行采集。

2.预处理：对采集到的图形和图像进行去噪、亮度调整、色彩校正等预处理操作。

3.特征提取：使用合适的特征提取方法，从预处理后的图像中提取出具有区分度的特征。

[课件]图像处理与模式识别-第一章PPT

2018/12/7 图像处理与模式识别 7
1.1 基本概念
2、模式识别的基本概念

模式：我们把通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类（或简称为类），也有人将模式类称为模式。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类。
2018/12/7
图像处理与模式识别
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1.3 数字图像处理的主要应用

宇宙探测中的应用：主要是星体图片的获取、传送和处理。通信方面的应用：图像信息传输、电视电话、卫星通信、数字电话等。主要是压缩图像数据和动态图像（序列）传送。遥感方面的应用：（航空遥感和卫星遥感），地形、地质、资源的勘测，自然灾害监测、预报和调查，环境监测、调查等。生物医学方面的应用：细胞分析、染色体分类、放射图像处理、血球分类、各种CT、核磁共振图像分析、DNA显示分析、显微图像处理、癌细胞识别、心脏活动的动态分析、超声图像成像、生物进化的图像分析等等。天气预报:天气云图测绘、传输，气象卫星云图的处理和识别等.
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1.5 图像的数字化
图像数字化的几点补充说明：

由于 f ( x , y ) 代表该点图像的光强度，而光是能量的一种形式，故其值必须大于零，且为有限。以上数字化抽样是按正方形取样的，除此之外还有三角形点阵、正六边形点阵取样。以上用 f ( x , y ) 的数值来表示 ( x , y ) 位置点上灰度值的大小，只反映了黑白灰度的关系，如果是一幅彩色图像，各点的值还应反映出彩色的变化，即可用 f (x, y, ) 来表示，其中为波长。如果是一幅活动的彩色图像，图像还应是时间 t 的函数，即可表示为 f (x, y,,t) 。