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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
数字图像处理课件第一章
用3个二进制位表示：
23＝8（称为8色图像
或3位图像）
2020/7/18
（a）连续图像
2020/7/18
（b）数字化结果
（c）像素
2020/7/18
（d）灰度级
1.1.4 数字图像的基本属性
在计算机中的二维阵列（网格）：二维数组
i :行 I(i,j):j :列最小单位 :象素
I :值
• 两个基本属性： • ① 几何属性：坐标
。 • （3）为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行
有效的压缩。 • （4）信息的可视化。 • （5）信息安全的需要。
2020/7/18
1.2.2 图像处理的任务
• 图像处理的主要任务：
– 图像获取与数字化 – 图像增强 – 图像恢复 – 图像重建 – 图像变换 – 图像编码与压缩 – 图像分割
2020/7/18
计算机视觉研究的特点
• 多学科交叉
计算机视觉
计算机 心理学 生理学 物理学 信号处理 数学
等等
2020/7/18
概率统计 随机过程
高度代数
线性系统
高等几何
最优化理论
计算机视觉研究的途径
• 硬件： • 第四代计算机（人工智能计算机） • 软件： • 通过研究人的视觉机理，提高计算机图像处理能力： • 传感器（眼睛）：成像机理及前期处理 • 处理机理（大脑）：人工神经网络
Ponzo错觉
2020/7/18
Hering错觉
2020/7/18
Orbison错觉
2020/7/18
Pogendoff错觉
2020/7/18
Zollnar错觉
图像表示与转换
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
《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。
数字图像处理课件ppt课件
9
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （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可能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。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 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。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （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可能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。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 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。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
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1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
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。
数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 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
– 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
数字图像处理课件 第二章 数字图像基础 ppt[可修改版ppt]
![数字图像处理课件 第二章 数字图像基础 ppt[可修改版ppt]](https://img.taocdn.com/s3/m/18f344b649649b6648d747d8.png)
▪ 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
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
人眼的构造——晶状体
▪ 晶状体，水晶体
(lens)：如同相机的镜 片。
▪ 晶状体在眼睛正面中
央，光线投射进来以 后，经过它的折射传 给视网膜。所谓近视
眼、远视眼、老花眼以 及各种色彩、形态的视 觉或错觉，大部分都是 由于水晶体的伸缩作用 所引起。
▪ 它像一种能自动调节
焦距的凸透镜一样。
人眼的构造——视网膜
电脉冲
视网膜图 像
中央凹
人脑判读
图像形成的几何关系图
2.1.2亮度适应和鉴别
(Intensity Adaption and Identification)
▪ 主观亮度和主观适应性
▪ 由于数字图象以客观亮度显示
图象，人眼以主观亮度感受取 得视觉，所以人眼的亮度适应 性影响了图象处理的结果。
光强度与主观亮度的关系曲线
实际亮度
视觉亮度
(a)
马 赫 带 效 应 示 图
(b)
Some well-know optical illusions
视觉错觉图例
optical illusions
视觉错觉图例(b)
2.1.3光度学
▪ 获取场景的图像首先要将场景通过投影转换成平面上的亮
▪ 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，
成像机器则可以覆盖几乎全部电磁波谱。
数字图像处理与机器视觉 PPT课件
10
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
f11
f 21
M
f N1
f12 L f 22 L
O fN 2
f1N
f2N
f NN
其中 fij 代表在坐标 (i, j) 处的像素色彩或灰度值。
12
11
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5色便5色，可传表2以输R还5，6表原级222只示555颜，555需颜色介要2色004信0于把息各索黑28。04类0引0色 表与25传G白6*输I色22过5005之65去*2间122，126555055的6205=1008颜2I600204色12深5B110520度002。0051005
ty)
（1）点p和q之间的欧氏（Euclidean）距离: DE p, q [ x s2 y t 2 ]1/2
（2）点p和q之间的城区（city-block）距离: D4 p, q | x s | | y t |
（3）点p和q之间的棋盘（chessboard）距离: D8 p, q max(| x s |,| y t |) q(s,t)
q(s,t)
q(s,t)
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
f11
f 21
M
f N1
f12 L f 22 L
O fN 2
f1N
f2N
f NN
其中 fij 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5色便5色，可传表2以输R还5，6表原级222只示555颜，555需颜色介要2色004信0于把息各索黑28。04类0引0色 表与25传G白6*输I色22过5005之65去*2间122，126555055的6205=1008颜2I600204色12深5B110520度002。0051005
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（1）点p和q之间的欧氏（Euclidean）距离: DE p, q [ x s2 y t 2 ]1/2
（2）点p和q之间的城区（city-block）距离: D4 p, q | x s | | y t |
（3）点p和q之间的棋盘（chessboard）距离: D8 p, q max(| x s |,| y t |) q(s,t)
q(s,t)
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