第01讲 数字图像处理的基本概念
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
(完整版)数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。
2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0<i(x，y)<∞，反射分量0<r(x，y)<1.7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式:有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.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。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，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。
但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化。
14.数字化器组成：1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
(完整word版)数字图像处理_胡学龙_许开宇_课后答案
胡学龙、许开宇编著《数字图像处理》思考题与习题参考答案第1 章概述1。
1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示.将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号,再由模拟/数字转化器(ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1。
2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1)处理精度高。
（2）重现性能好.（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果.3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1。
3 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 讨论数字图像处理系统的组成.列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统.图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图1。
8 数字图像处理系统结构图11。
5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点?答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
数字图像处理的概念
二、数字图像处理的概念 1. 什么是图像“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。
是客观和主观的结合。
2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。
将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel ）。
–每个像素包括两个属性：位置和灰度。
对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
物理图象及对应 的数字图象3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
4什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f （x ，y ）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x 方向，抽样M 行 y 方向，每行抽样N 点整个图像共抽样M ×N 个像素点一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示：f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bitNN N N f N f N f N f f f N f f f y x f ⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)1,1( )1,1( )0,1( )1,1( )1,1( )0,1( )1,0( )1,0( )0,0( ),(7 数字图像处理的三个层次8 图像处理：9建立对图像的描述；以观察者为中心研究客观世界；图像分析是一个从图像到数据的过程。
10图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）11图像处理是比较低层的操作，处理的数据量非常大。
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为: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。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
2、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。
5、数字图像1600x1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。
量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？图像分辨率；采样率；采样值8、什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。
从灰度直方图中你可可以获得：暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理ch01(MATLAB)-课件
2024/10/12
第一章 绪论
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第一章 绪论
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第一章 绪论
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第一章 绪论
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<2>几何处理
放大、缩小、旋转，配准，几何校正，面积、周长计算。
请计算台湾的陆地面积
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第一章 绪论
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<3>图象复原
由图象的退化模型，求出原始图象
图像处理是指按照一定的目标，用一系列的操 作来“改造”图像的方法.
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第一章 绪论
7
➢图象处理技术的分类(从方法上进行分类)[2]
1．模拟图象处理（光学图像处理等）
用光学、电子等方法对模拟信号组成的图像，用光学器 件、电子器件进行光学变换等处理得到所需结果（哈哈 镜、望远镜，放大镜，电视等）.
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第一章 绪论
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<4>图象重建[3]
[3]此图像来自罗立民，脑成像，
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第一章 绪论
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/zhlshb/ct/lx.htm
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第一章 绪论
图形用户界面，动画，网页制作等
2024/10/12象处理的基本概念，和基 本问题，以及一些典型的应用。
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第一章 绪论
33
提问
摄像头(机),扫描仪,CT成像装置,其他图象成像装置
2)图象的存储
各种图象存储压缩格式(JPEG,MPEG等),海量图象数据库技术
3)图象的传输
内部传输(DirectMemoryAccess),外部传输(主要是网络)
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
基于OpenCV的数字图像处理技术_01数字图像处理技术简介
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
数字图像处理入门ppt课件
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
第二章数字图像处理的基本概念_数字图像处理
第二章数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
模拟图像数字图像正方形点阵具体来说，就是把一幅图画分割成如上图所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。
它包括采样和量化两个过程。
小区域的位置和灰度就是像素的属性。
单波段、多波段和超波段图像2.3.1 采样将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。
关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。
2.3.2 量化经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。
一般来说，G=2∧g,g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。
一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。
二值图像的像素值为0或1。
例如灰度图像:灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。
它不包含彩色信息。
彩色图像:彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
2.3.3 量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。
所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔。
图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。
非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。
细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。
非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。
采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)
图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域，便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间，用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间，用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络（GANs）的应用
02
GANs可用于生成新的图像，修复老照片，增强图像质量，以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像（HDRI）技术
01
通过合并不同曝光级别的图像，获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效，如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中，提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 来发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
01
利用深度学习算法，对图像进行自动识别和分类，提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术，可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建， 生成三维或更高维度的图像，便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析，提取病变区域的大 小、形状、密度等信息，为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
第1章 计算机图像处理基础
1.1学习任务：图像处理相关概念
1.1.4 图像的尺寸 在前面我们提到像素的概念，但是要明白一点：像素作为 图像尺寸的一种度量方式，只是相对信息技术领域而言，例 如RGB色彩模式。像素是一种虚拟的单位，在现实生活中是 没有像素这个单位的。例如，描述一个人的身高，通常会说 他1.82米，或者182厘米等，而不是多少像素高。 这时就有一个问题出现，比如那个身高1.82米的人，在电 脑中是多少像素呢？ 在图像处理领域，图像的大小通常用像素来表示的，为了 便于设计者理解，同样存在以厘米、英寸等传统长度单位计 量图像大小的方式，以便于图像的输出打印。图像的尺寸分 为像素尺寸和打印尺寸两种。
矢量图形适用于标志设计、图案设计、版式设计、文字 设计等。常用的绘制矢量图形的软件有CorelDraw、 Illustrator、Freehand等。
1.1学习任务：图像处理相关概念
1.1.2 位图 位图又叫点阵图，是由许多不同色彩的像素组成的图像。 一个像素点是图像中最小的元素，每个像素点都有自己的位 置和颜色，因此位图图像也被称为像素图像。位图图像的优 点是色彩丰富，可以更逼真地表现自然界的景物，缺点是文 件占用存储容量较大，且放大后不够清晰。对于一幅位图图 像而言，它的分辨率是固定的，当放大位图时，像素点的颗 粒变大，点与点之间的过渡变得不平滑，边沿出现锯齿，但 这样更便于对图像进行精确编辑，如图1-2所示。 位图适用于数字摄影后期处理等需要丰富的色彩表现的 场合。基于位图的图像处理软件有Photoshop、Painter等。
1.1学习任务：图像处理相关概念
图1-5 在Photos1学习任务：图像处理相关概念
展开“像素大小”内的下拉菜单，可以看到像素尺寸的计 量单位是百分比和像素，如图 1-7 所示；展开“文档大小” 内的下拉菜单，可以看到打印尺寸的计量单位是百分比和英 寸等，如图1-8所示。
数字图像处理-数字化与基本图像处理方法
人脸识别技术涉及到多个学科领域，如计算机视觉、机器学习、深度学 习等，其发展受到人工智能技术的推动。
遥感图像处理
遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星、飞机、无人机等平台上搭载的传感器所获取的图像信息 ，通过计算机算法进行加工处理和分析，提取有用的地理信息。
遥感图像处理涉及多个学科领域，如地理信息系统、计算机视觉、信号处理等，其应用范围广泛，包 括环境监测、城市规划、资源调查等方面。
滤波处理
滤波处理是一种常用的数字图像处理技术，用于消除图像中的噪声和干扰。通过 应用不同的滤波器，可以减少图像中的噪声，同时保留图像的边缘和细节。
常见的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器和边缘保持滤波器等。这些滤波器可 以根据不同的需求选择使用，以达到最佳的滤波效果。
边缘检测
边缘检测是数字图像处理中的一项重 要技术，用于识别图像中的边缘和轮 廓。通过检测边缘，可以提取出图像 中的重要特征，以便进一步分析和处 理。
利用数字图像处理技术实现机器视觉，使 计算机能够识别和理解图像内容，应用于 机器人导航、智能交通等领域。
数字图像处理的基本流程
图像采集
将现实世界中的图像转换为数字信号 ，通过相机、扫描仪等设备获取原始 图像数据。
01
02
图像预处理
对原始图像进行必要的调整和变换， 包括灰度化、噪声去除、对比度增强 等操作，以提高图像质量。
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数字图像处理的应用领域
医学影像分析
安全监控
利用数字图像处理技术对医学影像进行预 处理、分割、特征提取和诊断分析，提高 医学诊断的准确性和效率。
通过数字图像处理技术对监控视频进行分 析，实现目标检测、跟踪和识别，为安全 监控提供技术支持。
数字图像处理课件ppt
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
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04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
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。
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制下，所进行并实现种种要求的处理。计算机处理按特点
主要分两大类： (1) 以最终恢复原图像为前提的信息压缩处理和用原 图像相异的形式有效地表现和提示图像的图像变换处理。 其中处理尽可能地不丢失图像的信息。 (2) 主要是对图像进行特征抽取。其处理的最终目的 是为了识别。这一类属于数字模式识别范畴。
第一讲 图像处理的基本概念
背景的“摄取”。这里指的“摄取”即意味着一种“记
录”过程，如照相、摄象、扫描等，这是图像和图形的主 要区别。 图形：图形是用数学规则产生的或具有一定规则的图 案。往往图形是用一组符号或线条来表示性质的。例如房 屋设计图，我们是用线条来表现房屋的结构。 图像和图形在一定条件下可向另一方转化。
第一讲 图像处理的基本概念
常处理象素数的例子： 汉字：识别汉字16×16、识别字体24×24，艺术字体 128×128；电视图像512×512；卫星图像：3240×2340； 合成孔径雷达：8000×8000；图形显示器：512×512。
第一讲 图像处理的基本概念
《数字图像处理》
廖朝阳
引言 图像的灰度 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 一幅图像中不同位置的亮度是不一样的，可用f(x,y)
07 图像压缩 讲 08 图像变换 讲 09 图像运算 讲 10 图像运算 讲
第一讲 图像处理的基本概念 两个学时
引言
一、图像处理概述 二、数字图像表示
三、图像处理内容
四、图像处理系统 五、图像处理应用
《数字图像处理》 电子信息教研室 廖朝阳 二Ｏ一Ｏ年九月
第一讲 图像处理的基本概念
引言 教学目的和要求
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引言 光学－计算机混合处理 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 混合处理是先用光学的办法对图像作预处理，再用数 二、图像处理分类 字的方法作精处理。因而兼备了两者的优点，在某些场合 得到应用。
第一讲 图像处理的基本概念
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引言 图像类别 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 图像按其表现形式可分为： 二、图像处理分类 §2 数字图像表示 从活动的角度ｔ: 活动图像、静止图像； 一、图像模型 从波长的角度λ：彩色图像、单色图像、黑白图像； 从高度的角度ｚ：立体图像、平面图像；
第一讲 图像处理的基本概念
《数字图像处理》
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引言 光学模拟处理 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 也称光信息处理。它是建立在傅立叶光学的基础上， 二、图像处理分类 进行光学滤波、相关运算、频谱分析等，可以实现图像像 质的改善、图像识别、图像的几何畸变和光度的校正、光 信息的编码和存储、图像的伪彩色化、三维图像显示、对
第一讲 图像处理的基本概念
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引言 信息量大 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 以数目较少的电视图像为例，它一般是由512×512个 二、图像处理分类 §2 数字图像表示 象素、8比特组成，其总数据量为512×512×8＝2097152 一、图像模型 二、表示方法 比特＝262144字节＝256K。 §3 图像处理内容 这样大的数据量必须由计算机处理才易胜任，且计算 一、数字图像特点
各个领域越来越多地用图像信息来认识和判断事物，解决
实际问题。 获取图像信息固然重要，但我们的目的更主要的是将 信息进行处理，在大量复杂的图像信息中找出我们感兴趣 的信息。所谓图像处理，就是对图像信息进行加工处理， 以满足视觉或应用上的需要。因此，从某种意义上来说， 对图像信息的处理对图像本身更为重要。
《数字图像处理》
廖朝阳
A(1, j ) A(2, j ) ... A(i, j ) ...
... ... ... ... ...
A(1, N ) A(2, N ) ... A(i, N ) ...
A( N ,2) ... A( N , j ) ... A( N , N )
在C语言中，可以这样描述： unsigned char A[256,256];int i,j,N=256; for (j=1,j<N,j++) { for (i=1,i<N,i++) {对A(i,j)进行处理、运算} }
第一讲 图像处理的基本概念
《数字图像处理》
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引言 图像中的比特 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 在计算机处理中，为便于处理，通常将象素取成等边
长，且象素数与灰度级取成2的幂次方。如512×512象素，
灰度级[0,2N]。这里N称为比特，对于8比特的图像，共有 256个灰度级。（比特来源于计算机中的位）
机内存容量要大。为了运算方便常需要几倍的内存。
第一讲 图像处理的基本概念
引言 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 二、图像处理分类 §2 数字图像表示 一、图像模型 二、表示方法 §3 图像处理内容 一、数字图像特点 占用频带宽
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引言 计算机数字处理 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 图像的计算机数字处理是在以计算机为中心的包括各 二、图像处理分类 种输入、输出及显示设备在内的数字图像处理系统上进行 的，是将连续的模拟图像变换成离散的数字图像后，用建 立在特定的物理模型和数学模型的基础上而编制的程序控
对于平面图像，则表示为f(x,y,λ)；
对于单色图像，则表示为f(x,y)。 有时，在传播或传送图像时，常把图像扫描成一维信 号，如视频信号，这时图像便成了一维函数f(t)，称之为 图像信号，而前面几个式子称为图像，以示区别。
第一讲 图像处理的基本概念
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引言 矩阵表示法 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 对于N×N象素组成的图像，可以用矩阵来表示： 二、图像处理分类 §2 数字图像表示 一、图像模型 二、表示方法 j f11 f12 ... f1 j ... f1N f f 22 ... f 2 j ... f 2 N 21 ... ... ... ... ... ... i FN N f i1 f i 2 ... f ij ... f iN ... ... ... ... ... ... f N 1 f N 2 ... f Nj ... f NN 若对于N×N象素的彩色图像，可以用三个矩阵表示： [FR]N×N、[FG]N×N、[FB]N×N。
第一讲 图像处理的基本概念
引言 数字图像处理发展概述
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20世纪20年代，图像处理技术首次应用于改善伦敦到
纽约之间的海底电缆传送图片的质量。
1964年，美国喷气推动实验室用计算机成功地对4000 多张月球照片进行处理。
70年代中期，随着离散数学理论的创立和完善，数字
图像处理技术得到了迅猛的发展，理论和方法不断完善。 90年代，随着个人计算机进入家庭，硬件价格不断下 降，数字世界逐渐进入人们的生活。
非光学信号进行光学处理等。
第一讲 图像处理的基本概念
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引言 电学模拟处理 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 把光强度信号转换成电信号，然后用电子学的方法， 二、图像处理分类 对信号进行加、减、乘、除、进行浓度分割、反差放大、 彩色合成、光谱对比等。在电视视频信号处理中常应用 它。近期发展较快的CCD模拟处理方法，有三种处理功
能：
(1) 模拟延迟，改变时钟脉冲频率就能实现模拟延 迟；(2) 多路调制把并列输入的信号转换成串行的时序信 号，或者建立他们的反变换，可实现数据信息的重新排 列；(3) 它能作成各种相应的滤波器，而滤波器就是一个 信号处理装置。 CCD在设备和成本有优点，滤波较计算机易实现。
第一讲 图像处理的基本概念
从停留的角度ｔ：瞬时图像、长时图像。
第一讲 图像处理的基本概念
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引言 图像表达式 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 完整描述图像，可以用式子： 二、图像处理分类 §2 数字图像表示 I=f(x,y,z,λ,t) 一、图像模型 表示一个立体的、彩色的活动图像。还有： 对于静止图像，则表示为f(x,y,z,λ)；
第一讲 图像处理的基本概念
讲 次 01 讲 02 讲 03 讲 04 讲 05 讲 06 讲 题 目 内
《数字图像处理》 容
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图像处理的基本 数字图像处理的模型、表示、内容和构成 概念 数据结构及表达式、运算和函数、矩阵的产生和操作、 MATLAB语言 矩阵运算、多项式运算、字符串运算、符号运算 绘制二维图和绘制三维图的步骤，掌握绘图命令，绘 MATLAB绘图 制各种高质量的函数图形 图像的类型和格式，图像显示和保存的方法、图像数 MATLAB图像显示 据格式转换 图像类型与转换 图像类型的转换 、彩色模型的转换 、纹理映射 图像数字化 图像数字化的取样、量化过程。取样定理和量化、重 建的概念 信息的度量及其概念，图像信息的意义、应用，熵编 码的概念、哈夫曼编码的压缩、解压方法，其它熵编 码，LZW编码的方法、预测编码的概念、JPEG图像图像 的压缩方法 变换的条件及通用变换公式，离散的傅立叶变换的概 念及性质、图像的正交变换、空间周期，傅立叶变换 的应用、快速傅立叶变换算法，余弦变换的概念 图像的点运算和代数运算 坐标系统及简单的空间变换，领域操作
第一讲 图像处理的基本概念Leabharlann 《数字图像处理》廖朝阳
引言 图像与图形 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 图像：图像是对客观世界的反映。“图”是指物体透
射光或反射光的分布，“象”是人的视觉对“图”的认
识。“图像”是两者的结合。图像既是一种光的分布，也 包含人的视觉心理因素。图像的最初取得是通过对物体和
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引言 图像的象素 §1 图像处理概述 一、有关图像术语 任意一幅数字图像粗看起来似乎是连续的，实际上是