图像处理和分析技术-01-Talk.

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图像处理与分析

图像处理和分析是数字图像处理领域中非常重要的一个分支，它涵盖了数学、计算机科学和工程学等多个学科，其主要目标是将人类所观察的物理场景转化为数字信号和图像。这些数字信号和图像可以被计算机算法和人类视觉系统进一步加工和理解。图像处理和分析的应用十分广泛，包括医学，安防，机器视觉，计算机图形学等领域。

图像处理与分析的方式

图像处理和分析的方式有很多，其中一些主要的方式包括：

1.数字滤波器：数字滤波器是一种常用的图像处理技术。其可以对图像进行平滑、边缘检测等各种滤波处理，从而提取图像中不同的特征。

2.图像分割：图像分割是将图像分割成不同区域的过程。图像分割技术可以使得图像处理变得更加简单，例如可以将背景和目标分开，从而对目标进行更加有效的处理。

3.特征提取：特征提取是从原始图像中提取出特定的信息或特征。这些特征在后续的处理中起着非常重要的作用，例如可以用于图像分类和识别。

4.匹配和跟踪：匹配和跟踪是基于已知数据中的模型来自动识

别和跟踪现实世界中的对象，例如在自动驾驶中，车辆可以通过匹配和跟踪特征来辨认出前方的行人和车辆。

图像处理与分析技术的优势

相对于传统的图像分析方法，图像处理和分析技术具有许多优势：

1.自动化：技术的自动化可有效减少人工干预的误差和延迟，提高识别和测量的精度和效率。

2.客观性：相比于手动分析，技术的客观性以及对大数据的可处理性显而易见，这有助于从大规模数据中发现潜在的隐含规律和内在依赖性。

3.标准化：各种分析技术提供了更好的方法和标准化流程，这可以帮助采集更优质的数据、更可靠的结果以及更加可控的过程。

图像处理和分析教程

图像处理和分析是计算机视觉领域中非常重要的一个研究方向。图像处理是指对图像进行各种操作和转换，从而改变图像的外观和特征。图像分析则是指对图像进行各种算法和技术的分析，以提取出图像中携带的有用信息。

图像处理和分析在各个领域中有非常广泛的应用。在医学领域中，图像处理和分析可以用于医学图像的诊断和分析。比如，利用图像处理技术可以检测出医学图像中的病变和异常区域，帮助医生做出更准确的诊断。在工业领域中，图像处理和分析可以用于生产线上的检测和质量控制。比如，利用图像处理技术可以检测出产品表面的缺陷和瑕疵，提高产品的质量和可靠性。

图像处理和分析的基本流程包括图像获取、图像预处理、图像特征提取和图像分类。首先是图像获取，即通过摄像机或者其他设备获取到需要处理和分析的图像。然后是图像预处理，即对图像进行一系列的处理和滤波操作，以去除图像中的噪声和干扰。接下来是图像特征提取，即针对特定的应用，提取图像中携带的有用信息。最后是图像分类，即根据提取到的特征，将图像划分到不同的类别中。

在图像处理和分析中，常用的技术和算法包括图像滤波、边缘检测、图像分割、特征提取和分类器设计等。图像滤波是对图像进行空间域或频域的滤波操作，以去除图像中的噪声和干扰。边缘检测是对图像中的边缘进行检测和提取，以辅助图像的分割和特征提取。图像分割是将图像划分为不同的区域或对象，

以便进行后续的处理和分析。特征提取是从图像中提取出具有辨识度的特征，以便进行图像的分类和识别。分类器设计是设计和训练一个能够将不同类别的图像正确分类的分类器。

图像处理和分析技术TIPA-04-Talk-31页精品文档

图像处理和分析技术
章毓晋
清华大学电子工程系 100084 北京
2019/11/29
ZYJ-TH-EE-IE
1
第4章图像恢复技术
4.1 图像退化及模型 4.2 噪声及其描述 4.3 空域噪声滤波器 4.4 组合滤波器 4.5 频域周期噪声滤波器 4.6 逆滤波 4.7 维纳滤波
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4.1 图像退Байду номын сангаас及模型
图像退化模型
图像退化过程被模型化为一个作用在输入图像 f (x, y)上的系统H。它与一个加性随机噪声 n(x, y)的联合作用导致产生退化图像g(x, y)
根据这个模型恢复图像就是要在给定g(x, y) 和代表退化的H的基础上得到对 f (x, y)的某个近似的过程。这里假设已知n(x, y)的统计特性
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4.1 图像退化及模型
图像恢复：图像处理中的一大类技术
认为图像质量是在某种情况/条件下退化或恶化了需要根据相应的退化模型和知识重建或恢复
原始的图像
图像退化：由场景得到的图像没能完全地
反映场景的真实内容，产生了失真等问题
模糊：在图像采集过程中产生的退化
噪声：在图像记录过程中产生的退化
2019/11/29

图像处理和分析技术TIPA-02-Talk

2.1 傅里叶变换
1-D傅里叶变换
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2.1 傅里叶变换
2-D傅里叶变换
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2.1 傅里叶变换
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2.2 傅里叶变换的性质
分离性平移性质周期性和共扼对称性旋转性质分配律尺度变换（缩放）平均值卷积定理
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2.2 傅里叶变换的性质
分离性
一个2-D傅里叶变换可由连续两次运用1-D傅里叶变换来实现
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2.2 傅里叶变换的性质
分离性
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2.2 傅里叶变换的性质
平移性质
不同时间-频率的盖伯变换窗尺寸相同（图2.4.2）
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2.4 盖伯变换
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2.5 小波变换基础
序列展开
缩放函数
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图像处理与分析技术

是近年来发展迅速的一项科技，它基于高科技手段，将图像的信息以数字化的

方式进行处理和分析，能够获取更加准确的图像数据，从而实现对图像的精确识别和分析。

在图像处理和分析的领域，目前最为常见的应用就是在医学领域，例如对人体

进行分类、定位和量化诊断。无论是在医院进行一般性的检查和治疗，还是在疾病的早期检测和预防中，图像处理技术都发挥了越来越重要的作用。例如，在诊断一些严重的疾病比如肺癌、癌症和心血管疾病的时候，往往需要进行医学影像的分析，以便更加准确和全面地判断病情，明确治疗方案。这种技术在医学领域中的应用也体现出了图像分析和处理技术的多样性和实用性。

图像处理技术的应用，不仅发展于医学领域，还广泛应用于生物、电子、机械、交通、材料、环保等方面。例如在机械加工中，往往需要使用光学放大镜等设备对微观图像进行精确的观察和分析，以便能够更好地进行机械加工。

此外，自动驾驶技术也是图像处理技术的延伸应用，基于精准的数据获取和反馈，利用计算机来实现人的智能判断和决策，从而实现自动驾驶。

总的来说，图像处理和分析技术在多个领域都发挥着非常重要和实用的作用。

随着社会科技的发展，这种技术也会进一步发展，使其更加实用和人性化，从而更好地为人类服务。

图像处理技术

图像处理技术是指利用计算机对图像进行各种操作和处理的一种技术。随着计算机技术和数字图像技术的不断发展，图像处理技术已经广泛应用于许多领域，如医学影像、安防监控、娱乐游戏等。本文将介绍图像处理技术的基本原理、应用领域和未来发展趋势。

一、图像处理技术的基本原理

图像处理技术主要包括图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩等几个环节。

1. 图像获取

图像获取是图像处理的起始阶段，通常通过摄像机、扫描仪等设备将现实世界的图像转化为数字信号。采集到的图像可以是二维或三维的，包括灰度图像和彩色图像。

2. 图像增强

图像增强是指通过一系列算法和方法，提高图像的质量、增强图像的细节、改善图像的对比度等。常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化等。

3. 图像分割

图像分割是将图像分成若干个互不相交的子区域，每个子区域内具有相似的属性或特征。常用的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。

4. 图像压缩

图像压缩是对图像进行编码和压缩，减少图像占用的存储空间，并

在一定程度上保持图像质量。常见的图像压缩方法有无损压缩和有损

压缩。

二、图像处理技术的应用领域

图像处理技术在各个领域都有广泛应用，下面列举几个典型的应用

领域。

1. 医学影像

医学影像是医学领域中非常重要的应用之一。通过图像处理技术，

可以对医学影像进行清晰度增强、病灶检测等，从而帮助医生准确诊

断疾病。

2. 安防监控

图像处理技术在安防监控领域也有广泛应用。通过对监控视频进行

分析和处理，可以实现行为识别、物体检测、人脸识别等功能，提高

安防系统的效果。

人工智能的图像处理和图像分析技术

随着人工智能技术的不断发展和应用，图像处理和图像分析技术在各个领域的重要性也越来越凸显。以其高效、准确的特点，已经在医疗、安防、无人驾驶、智能家居等多个领域得到广泛应用，并且被认为是未来人工智能发展的重要方向之一。

人工智能的图像处理技术可以简单理解为对图像进行增强、去噪、分割、特征提取等操作，以提高图像的质量和内容。而图像分析技术则是通过对图像进行识别、分类、定位等操作，以从图像中获取有用的信息。这两类技术相辅相成，共同构成了人工智能的图像处理和图像分析系统。

在医疗行业中，被广泛应用于医学影像诊断。通过对医学影像的处理和分析，可以提高医生的诊断准确性和效率。例如，在CT和MRI 等医学影像中，人工智能的图像处理技术可以通过增强对比度、去除噪声等操作，使医生更容易地观察到病灶和异常区域。而图像分析技术则可以通过自动识别病灶和异常区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

在安防领域，可以帮助监控摄像头识别和分析人物和物体。通过对监控画面的处理和分析，可以实现人脸识别、行为分析、目标跟踪等功能，从而提升监控系统的智能化和自动化水平。例如，当监控系统检测到异常行为或可疑人员时，可以自动发送报警信息，以及将相关信息交予安全人员进行处理。

在无人驾驶领域，被广泛应用于自动驾驶车辆的场景感知。通过对摄像头、雷达等传感器采集到的图像进行处理和分析，可以实现自动驾驶车辆对周围环境的识别和理解。例如，通过对交通标志、道路线条、行人和车辆等进行实时识别和跟踪，自动驾驶车辆可以做出准确和安全的驾驶决策。

图像处理和分析技术TIPA-01-Talk

图像存储器件
图像文件格式
பைடு நூலகம்
(1) BMP（BitMaP）格式
(2) GIF（Graphics Interchange Format）格式
(3) TIFF（Tagged Image Format File）格式
(4) JPEG（Joint Photographic Expert Group）格式
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1.1 图像和像素
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1.2 像素间联系
像素邻域
每个像素的由近邻像素组成的邻域
4-邻域（4-neighborhood），记为N4(p)
4个对角近邻像素 8-邻域：4个4-邻域近邻像素加上4个对角邻域像素合起来构成p的
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1.4 图像显示
半调输出
在两级灰度输出设备上输出灰度图像
例1.4.2
抖动技术改善量化过粗图像的显示质量例1.4.3
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1.4 图像显示
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1.4 图像显示

无人机图像处理与分析技术

无人机图像处理与分析技术是一种广泛应用于无人机领域的技术，它通过对无人机拍摄的图像进行识别、分析和处理，实现对无人机拍摄场景的智能化理解和应用。

一、图像处理技术

1. 图像增强：无人机拍摄的图像往往受到光照、角度、环境等因素的影响，导致图像质量下降。图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度、色彩等参数，提高图像的清晰度和可读性。

2. 图像滤波：无人机拍摄的图像中可能存在噪声和干扰，影响图像的质量。图像滤波技术通过应用不同的滤波算法，如中值滤波、边缘检测等，去除噪声和干扰，提高图像的质量。

3. 图像分割：无人机拍摄的图像中可能包含多个物体和场景，需要通过图像分割技术将它们分离出来。图像分割技术通过阈值设定、区域生长、边缘检测等方法，将图像中的不同物体和场景分割开来。

二、图像分析技术

1. 目标识别：无人机拍摄的图像中可能包含多种目标，如人脸、车辆、建筑物等。目标识别技术通过训练模型和特征提取等方法，实现对目标类型的识别和分类。

2. 场景理解：无人机拍摄的图像中可能包含多个场景和物体，需要通过场景理解技术对它们进行理解和解释。场景理解技术通过分析图像中的纹理、颜色、形状等信息，实现对场景的理解和解释。

3. 行为分析：无人机拍摄的图像中可能包含多个物体的运动轨迹和行为，需要通过行为分析技术对它们进行分析和理解。行为分析技术通过分析物体的运动轨迹、速度、方向等信息，实现对物体行为的预测和分析。

三、应用场景

无人机图像处理与分析技术广泛应用于各个领域，如农业、环保、安防、测绘等。在农业领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助农民识别作物病虫害、监测作物生长情况；在环保领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助监测环境污染、识别野生动物活动；在安防领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助监控犯罪行为、识别火灾隐患；在测绘领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助快速获取地形地貌信息、提高测绘效率。

图像处理与分析

字号：大中小

第一章

数字图像处理：就是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。

主要目的：一、为了便于分析而对图像信息进行改进；二、为使计算机自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。

图像处理的内容相当丰富，包括狭义的图像处理、图像分析与图像理解。

1.从人眼的视觉特点看，图像分为可见图像和不可见图像。其中可见图像又包括生成图和光图像两类。

图形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，生成一幅图或像的过程。

光图像侧重于用透镜、光栅和全息技术产生的图像。通常所指的图像是后一类图像。

2.图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。

利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。目前，许多军用、宇航的处理仍采用光学模拟处理。

利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术称为数字图像处理，又称计算机图像处理。通常，也简称为图像处理。

3.根据对图像作用域的不同，数字图像处理方法大致可分为两大类，即：空域算法和变换域算法。

空域处理法主要有两大类：

(1)邻域处理法

(2)点处理法

4.图像变换是图像处理和图像分析的一个重要分支，它将图像从空间域变换到另一个域，然后在变换域对图像进行处理和分析。

5.图像复原也叫图像恢复。其目的是找出图像降质的起因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。

6.图像编码就是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学和心理学特性对图像信号进行高效编码，以解决数据量大的矛盾。

图像编码的目的有三个：①尽量减少表示数字图像时需要的数据量。②降低数据率以减少传输带宽；③压缩信息量,便于特征抽取，为识别作准备。

人工智能的图像处理和图像分析技术

引言：

人工智能（Artificial Intelligence）是模拟并实现智能的理论和技术，它利用计算机和数学的方法对复杂问题进行处理和解决。在现代社会中，人工智能无处不在，它的应用涉及到各个领域，其中之一就是图像处理（Image Processing）和图像分析（Image Analysis）技术。图像处理和图像分析技术是人工智能技术在图像领域的应用，其广泛应用于医学影像、计算机视觉、安防监控等领域。本文将详细介绍人工智能的图像处理和图像分析技术，包括其基础概念、原理和应用。

一、图像处理技术概述

图像处理是指对图像进行处理、改变或增强的技术。在人工智能领域中，图像处理技术作为一项基础技术，为其他图像分析和图像识别等技术提供了重要的支持。常见的图像处理技术包括图像滤波、图像增强、图像压缩等。

1. 图像滤波

图像滤波是通过滤波操作改变图像的频谱特性，以达到去噪、平滑或锐化等目的。在图像处理中，常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波。低通滤波器可以减小图像中的高频成分，从而实现图像的平滑和去噪。高通滤波器则可以增强图像中的细节和边缘。

2. 图像增强

图像增强是指通过调整图像的对比度、亮度和颜色，使图像的特征更加明显和突出。常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度增强和颜色增强等。

3. 图像压缩

图像压缩是指通过减少图像数据的存储量来实现压缩和传输的技术。图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩。有损压缩是通过牺牲图像的一些细节信息来实现压缩比的提高，而无损压缩则是保留图像的全部信息，但压缩比相对较低。

Lesson_1数字图像处理第一张(高教版)

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Term Project上交程序的规范要求(1)上交程序的规范要求(2)Schedule

Teaching Assistant

图像处理和分析技术TIPA-10-Talk

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10.7 基于颜色的图像检索
检索原理快速地搜索到需要的图像借助一些视觉特征来进行
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10.7 基于颜色的图像检索
颜色特征的表达
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10.7 基于颜色的图像检索
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作者联系信息
通信地址：北京清华大学电子工程系（100084）
办公地址：清华大学东主楼，9区307室
办公电话：(010)62781430
传真号码：(010)62770317
电子邮件：zhangyjee.tsinghua.edu
个人主页：
方式紧密相连
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10.3 颜色模型
从RGB转换到HSI
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10.3 颜色模型
从HSI转换到RGB 设S，I的值在[0, 1]之间，R，G，B的值也在
[0, 1]之间根据对称性分三段当H在[0°, 120°]之间
色调是与混合光谱中主要光波长相联系的
饱和度与一定色调的纯度有关，纯光谱色是完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少

数字图像处理与分析-1绪论

序言
“勇气”号和“机遇”号两个火星探测器在拍摄这些图片时，使用的是绿色、蓝色及红外线滤光镜头，没有使用绿色、蓝色和标准红色过滤镜头。
这种镜头拍摄出的照片还是很精确的，但颜色会显得特别突出，所以
人们看上去觉得有些怪。
序言
序言
序言
彩信是中国移动对多媒体信息服务（Multimedia Messaging Service）的“昵称”。
序言
虚拟博物馆
什么是图？像？
序言
序言
什么是数字图像
一个被采样和量化后的二维函数采用等距离矩形网格采样对幅度进行等间隔量化是离散的
什么是处理
让某个事物受到一个过程的作用
什么是过程
导致某个所期望的目标的一系列操作
序言
什么是数字图像处理
亦称计算机图像处理,指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行一系列的操作, 以得到所期望的结果是一个图像到图像的过程是一新兴学科，涉及多学科知识：
(a) 没有树叶
(b) 有树叶
与其它相关学科的关系
计算机视觉（模式识别、图像理解）
图
像
处
图像与信号数据
理
计
算
几
数据与几何模型
何
图形学、可视化摄像机扫描仪数码相机
交互设备
图像处理的起源

计算机视觉基础：图像处理与分析

计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的学科。图像处理与分析是计算机视觉的基础，它涉及到对图像进行预处理、特征提取、对象检测和图像分割等一系列的技术。在本文中，我将详细介绍计算机视觉基础中的图像处理与分析，包括步骤、方法和应用。

一、图像处理与分析的步骤

1. 图像获取：首先需要获取待处理的图像。图像可以通过摄像机、扫描仪或者其他图像采集设备来获取。在获取图像的过程中，要注意光照条件和图像清晰度等因素。

2. 图像预处理：在进行后续的图像处理与分析之前，通常需要对图像进行预处理。预处理包括去噪、调整亮度和对比度、去除无用信息等步骤。预处理的目的是提高图像质量和减少后续处理的复杂性。

3. 特征提取：特征提取是图像处理与分析中的核心步骤。通过特征提取，可以将图像中的有用信息提取出来，并用数学模型进行表征。常用的特征包括颜色、纹理、形状等。特征提取可以使用传统的方法，如灰度共生矩阵、局部二值模式等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络等。

4. 对象检测：对象检测是指在图像中找出感兴趣的对象，并标记出其位置。对象检测可以通过基于特征的方法，如Haar特征和级联分类器等；也可以通过深度学习方法，如目标检测网络（如Faster R-CNN、YOLO等）来实现。

5. 图像分割：图像分割是将图像中的像素分为不同的区域，每个区域具有相似的属性。图像分割常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。分割后的图像可以用于图像理解、图像编辑和图像检索等任务。

二、图像处理与分析的方法

图像分析与处理技术的研究

一、绪论

图像分析与处理技术在计算机视觉领域中扮演了至关重要的角色。随着现代技术的发展，图像处理技术也得以不断提高，并被

广泛应用于多个行业领域，如医疗、农业、安防、航空航天等。

本文将从图像处理技术的基础理论、图像处理方法、图像分析算

法和图像处理应用四个方面进行研究，并探讨先进的技术在未来

的发展趋势。

二、图像处理技术的基础理论

图像处理技术的基础理论主要是数字信号处理（DSP）和数学

理论。在数字图像处理中，图像被表示为由数字矩阵组成的信号，通过对这些数字进行操作可以实现图像的增强、去噪、分析等功能。而在数学理论方面，主要涉及到统计学、计算几何学、线性

代数等领域，例如矩阵分解算法、傅里叶变换、小波变换等都是

常见的处理图像时使用的数学方法。

三、图像处理方法

1. 基础图像处理方法

基础图像处理方法主要包括灰度变换、滤波、空间域增强、频

域增强、边缘检测等。其中，灰度变换是将图像从彩色或黑白状

态转换为灰度状态的过程，滤波是改善图像质量的方式，空间域

增强是通过像素级别的处理来增强图像的对比度和亮度，频域增

强是将图像从时域转换到频域进行操作，边缘检测则是提取出图

像的轮廓信息。

2. 基于机器学习的图像处理方法

随着机器学习技术的不断发展，其应用于图像处理领域也变得

越来越受欢迎。常见的机器学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。这些方法通过

训练模型，可以在不需要手动编写复杂算法的情况下，实现对图

像的分类、识别、分割等操作。

四、图像分析算法

1. 特征提取