数字图像处理基础知识PPT课件

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《数字图像处理基础》PPT课件

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精选ppt
根据阈值将图像二值化,将物体和背景置为黑白两色。 对图像扫描一遍,灰度大于阈值的点置为 255,即白色; 小于等于阈值的点置为0,即为黑色。由于物体上有高 光,所以二值化后,在黑色物体上会有小白点,如图所 示。为了使形心计算的结果准确,我们必须将这些小白 点填充为黑色。
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精选ppt
2021年1月13日
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精选ppt
图像处理系统一般使用256级灰度图像,即 8 位黑白图像,其1个
像素由 1个字节描述。0表示黑色,255为白色;其它中间灰度见图
2。一个立方形物体的照片如图1所示。通过图像采集卡后,其像
素矩阵如表1所示。
10
精选ppt
需要强调的是:
在计算机中,图像被分割成像素(Pixel),各像素的灰 度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像,其像 素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示:
图像理解:
研究图像中各目标的性质和其相互关系,理解图像的含义。 自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。
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精选ppt
图像处理、图像分析和图像理解的关系:
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精选ppt
数字图像处理系统
数字图像处理系统硬件
早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都 采用大型机。随着计算机性价比(性能价格比)日新月异的提 高,以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机, 配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系 统。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是 微型计算机的性能逐年提高,使得微型图像处理系统的性能也 不断升级,加之软件配置丰富,使其更具实用意义。
通过比较T和Sij的相似性,完成模板匹配过程。
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数字图像处理课件ppt

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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

【课件】数字图像处理01ppt

【课件】数字图像处理01ppt
通常,三元组的每个数值也是在0到255之间,0表示相应的 基色在该像素中没有,而255则代表相应的基色在该像素中 取得最大值,这种情况下每个像素可用三个字节来表示。
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵(仅列出一 部分(25x31))
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构

Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安:
银行防盗,人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量:
3 数字图像处理术语
运算
全局运算:对全幅图像所有像素做相同的处理。 点 运 算:输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。
局部运算:输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。
几何运算:…… 代数运算:…… 邻域预算:……
4 数字图像处理应用
数字图像处理:是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析:是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报,视频统计等。
计算机图形学:用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像(非实物)进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等,通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
图像数字化设备:扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等
图像处理计算机:PC、工作站等(通常将存储设备也包括在 内)
图像输出设备:打印机、绘图仪等
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件

数字图像处理(冈萨雷斯)2数字图像处理基础PPT课件

数字图像处理(冈萨雷斯)2数字图像处理基础PPT课件
人眼对不同亮度的适应和鉴别能力
亮 暗 适应慢 暗 亮 适应快
55
(1)视觉适应性
2.1.3亮度适应和鉴别
✓亮度适应范围:1010量级(10-6mL(夜视域)~104mL(强闪光));
✓与整个适应范围相比,人眼在某一时刻能鉴别的亮度级别范围很 小(以该环境的平均亮度为中心的一个小的亮度范围);
✓亮度适应级(视觉系统当前的灵敏度级别):
Bit数为:
b=M×N×k
(2.4-4)
因此,存储一幅512×512 ,有256个灰度级(k=8)的图像
需要512×512×8=2097152(Bit) 或
512×512=256K(Byte)
32 32
2.4.3 空间和灰度分辨率
空间分辨率(spatial resolution)
图像中可分辨的最小细节,主要由采样间隔值决定
0<r(x,y)<1 平均反射系数(reflectance) r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度 级 l=f(x0,y0),显然有 Lmin,l可L以ma规x 定灰度级范围为 [0,L-1]
2.1.3亮度适应和鉴别
✓当背景光保持恒定时,改变其他光源亮度,从不能察觉到可以
察觉间变化,一般观察者可以辨别12到24级不同强度的变化.
图2.5 亮度辨 别特性的基本 实验
图2.6 作为强
韦伯定理说明:
度函数
的典型
✓人眼视觉系统对亮度的对比度 敏感而非对亮度本身敏感;
韦伯比
✓低照度,韦伯比高,亮度辨别能力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨别能力强;

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第精
二选版

第一节 图象运算



• 2.1.1 算术运算

– 加法、减法
处 理
– 乘法、除法

• 2.1.2 逻辑运算

– 求反

– 异或、或

–与

3
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:算术运算


处 理
• 加法运算的定义

C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)

• 主要应用举例

原图

求反画图
求反恢复原图




19
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:逻辑运算


处 • 异或运算的定义
理 基
g(x,y) = f(x,y) h(x,y)
础 • 主要应用举例

– 获得相交子图象

– 绘制区别于背景的、可恢复的图形



20
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:逻辑运算
变处 用齐次矩阵表示:
换理

a(x,y)
-1 0 0 x

b(x,y)
= 010 y

1
001 1


31
ppt
精第 选版二

2.2.1 几何变换: 基本变换


y
空图 域象 变处 换理





0,0

《数字图像处理基础》课件

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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。

数字图像处理入门ppt课件

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• 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

数字图像处理与分析基础课件

数字图像处理与分析基础课件
分辨率
尺寸是指图像所占的存储空间大小,通常以“字节数”表示。
尺寸
色彩空间是指图像中颜色的表示方法,常见的有RGB、CMYK、HSV等。
色彩空间
二维图像是指只有平面上的像素点的图像,常见的有照片、绘画等。
三维图像是指具有深度信息的图像,它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
三维图像
二维图像
03
CHAPTER
去噪处理
通过插值算法,对图像进行放大、缩小或旋转等操作,使图像恢复到原始大小或状态。
插值技术
采用各种算法和技术,对模糊图像进行处理,尽可能地恢复其清晰度和细节。
去模糊处理
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息,如边缘、角点、纹理等,为后续的图像处理和分析提供基础数据。
04
CHAPTER
数字图像处理的应用实例
数字图像处理技术
直方图均衡化
通过均衡化像素值的分布,提高图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果。
对比度增强
通过调整像素值的分布,提高图像的对比度,使图像更加清晰、特征突出。
去噪处理
通过滤波技术去除图像中的噪声,提高图像的质量和稳定性。
采用各种滤波技术,尽可能地恢复图像的原始状态,减少噪声和失真。
02
CHAPTER
数字图像的基本知识
灰度图像是一种只有单一颜色通道的图像,它用每个像素点的灰度值来表示该像素点的亮度。
灰度图像
彩色图像具有三个颜色通道(红、绿、蓝),每个通道对应一种基本颜色,通过组合不同比例的基本颜色可以得到各种颜色。
彩色图像
分辨率是指图像中像素的数量,通常以“水平方向像素数 x 垂直方向像素数”表示。
公共安全监控
通过交通监控图像处理和分析,实现交通拥堵预警、车辆检测与跟踪等功能,提高交通管理效率。

数字图像处理课件ppt

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几何变换
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
01
02
03
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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g(x,y) = 1/M (g1(x,y)+g2(x,y)+…+ gM(x,y))
当:噪声h(x,y)i为互不相关,且均值为0时, 上述图像均值将降低噪声的影响。
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 • 生成图像叠加效果


对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有:

g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)
处 理
推广这个公式为:

g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
础 知
其中α+β= 1

我们可以得到各种图像合成的效果,也可以
用于两张图片的衔接
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 2)减法
字 图 像
• 运算的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
处 • 主要应用举例

–去除不需要的叠加性图案
z5的模板运算公式为: R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算举例:均值变换
– 模板系数:wi = 1/9 – 计算公式:
R = 1/9(z1 + z2 + ... + z9)
2.3.2 图像处理的算法形式
3.大局处理(global operation):
• 基于CCD光电耦器件的输入设备 – 摄像机、数字摄像机 – 数字相机 – 平板扫描仪
• 基于光电倍增管的输入设备 – 滚筒扫描仪
2.2 图像的输入
• 扫描仪分辨率与扫描图像的大小
– 分辨率:单位长度上采样的像素个数:DPI(dot/inch)
原稿
1000DPI
1600DPI
1英寸
1000象素
1600象素
2.2 基本系统
• 基本图像处理系统的结构
图像输入
主机
(图像运算处理)
图像输出
图像存储设备
(大容量图像存储)
2.2.1 图像的输入
输入设备
摄像机(可见、不可见(红外、紫外、X光、 超声)、CCD固态摄像器件)
飞点扫描器(照片、文件资料,底片)
鼓形扫描器(照片、文件资料、底片)
2.2.1 图像的输入
1.直方图定义
对应于每个灰度值、求出在图像中具有该灰度值的像素 数的图形叫做灰度值直方图(GRAY LEVEL HISTOGRAM), 或者简单地称作直方图。用横轴代表灰度值,纵轴代表像 素数(或者产生概率:对整个画面上的像素数的比率)的 棒图来表示。 像素数
g(x,y) = f(x,y) h(x,y) • 主要应用举例
–获得相交子图像
2.3.1 图像运算
• 获得相交子图像
=
2.3.1 图像运算
3)或运算 • 定义
g(x,y) = f(x,y) h(x,y) • 主要应用举例
–合并子图像
=
2.3.1 图像运算
4)与运算 • 定义
g(x,y) = f(x,y) h(x,y)
JP(I,J)
邻域处理
2.3.2 图像处理的算法形式
模板运算
– 所谓模板就是一个系数矩阵 – 模板大小:经常是奇数,如:
33 55 77 – 模板系数: 矩阵的元素
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算的定义
对于某图像的子图像: z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9
2.3.1 图像运算
2.逻辑运算 1)求反运算 • 定义
g(x,y) = 255 - f(x,y) • 主要应用举例
–获得一个阴图像 –获得一个子图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ补图像
2.3.1 图像运算
• 获得一个阴图像
2.3.1 图像运算
• 获得一个子图像的补图像
255-
=
2.3.1 图像运算
2)异或运算 • 定义
基 础 知 识
–显示两幅图像的差异,检测同一场景两幅图 像之间的变化
如:视频中镜头边界的检测
–图像分割:如分割运动的车辆,减法去掉静
止部分,剩余的是运动像素和噪声
第 2.3.1 图像运算
二 章

字 • 去除不需要的叠加性图案
图 像 处
设 : 背 景 图 像 b(x,y) , 前 景 背 景 混 合 图 像 f(x,y)
大局处理:JP(I,J)
IP(I,J)
的值由图像内 大范围内的像 输入图像
素值(有时也
IP
使用输入图像
全部像素的值) 或者
来计算。
输入图像 IP (I,J)
A(IP(I,J)(输入图像中的大范围) 输出图像JP
JP(I,J) JP(I,J)= G(IP(I,J)))
输入图像全体
大局处理
2.3.3 直方图

g(x,y) = f(x,y) – b(x,y)
基 础
g(x,y) 为去除了背景的图像。

识 电视制作的蓝屏技术就基于此
2.3.1 图像运算
3)乘法 • 运算的定义
C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)
• 主要应用举例 – 图像的局部显示
用二值蒙板图像与原图像做乘法
2.3.1 图像运算
点处理
2.3.2 图像处理的算法形式
2.邻域处理(Neighborhood Operation)
• 定义:输出图像的像素JP(I,J)的值和位于(I,J)
附近的邻域里的像素点的特征有关,即:
JP(I,J)=N(N(IP(I,J))
输入图像IP
输出图像JP
IP(I,J)
邻域处理
N(IP(I,J) (IP(I,J)的邻域)
2.2.2 图像的输出
输出设备
显示器、打印机、印刷照像
例如
• 喷墨打印机 • 激光打印机 • 热升华打印机 • 热蜡打印机
2.2.2 图像的输出
• 印刷机 – 数字印刷机 – 传统印刷机:平印、 凹印、丝印
2.2.3 图像的存储
图像存储 内存存储:处理时使用 硬盘存储:处理、备份时用(在线) 备份存储:光盘、磁带等
• 主要应用举例
–求两个子图像的相交子图
=
2.3.2 图像处理的算法形式(空间域)
1.点处理(Point Operation)
• 定义:这种运算的处理结果JP(I,J)只和像素点 IP(I,J)的特征有关,即
JP(I,J)=P(IP(I,J))
输入图像 IP
输出图像 JP
IP (I,J)
点处理
JP (I,J)
2.3 数字图像处理基础 2.3.1 图像运算
1.算术运算 1)加法 • 运算的定义
C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)
• 主要应用举例
– 去除“叠加性”噪声 – 生成图像叠加效果
2.3.1 图像运算
• 去除“叠加性”噪声
对于原图像f(x,y),有一个噪声图像集 { gi(x,y) } i =1,2,...M 其中:gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为:
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