图像采集与处理-C1
CCD图像采集程序
在采集图像之前，我们首先要知道摄像头输出信号的特性。
目前的模拟摄像头一般都是PAL制式的，输出的信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。
其中的视频信号才是真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。
而复合同步信号是控制电视机的电子枪对电子的偏转的，复合消隐信号是在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。
由于人眼看到的图像大于等于24Hz 时人才不会觉得图像闪烁，所以PAL制式输出的图像是25Hz，即每秒钟有25幅画面，说的专业点就是每秒25帧，其中每一帧有625行。
但由于在早期电子技术还不发达时，电源不稳定，容易对电视信号进行干扰，而交流电源是50Hz所以，为了和电网兼容，同时由于25Hz时图像不稳定，所以后来工程师们把一副图像分成两场显示，对于一幅画面，一共有625行，但是电子枪先扫描奇数场1，3，5.....，然后再扫描2,4,6.....，所以这样的话，一副图像就变成了隔行扫描，每秒钟就有50场了。
下面就说说图像采集方案，方法有多种，但我使用的方案是在行终端中读取AD采样的灰度值，在场同步中交换图像采集和处理缓存指针，并对图像进行处理，然后控制小车，在主函数中只有初始化和键盘扫描和串口输出函数。
这样做效率比较高，而且可以把调试和图像采集处理分开，变成起来比较方便。
大家遇到的还有一个很棘手的问题可能是AD采样频率该设置多大呢？建议大家先通过PLLL超频，然后把AD时钟频率设置的高点才行。
采集流程详解通过上面的内容如果你对PAL 制式信号了然于心，那么就可以开始图像的采集了，PAL 输出的信号有复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。
那么我们首先就是要从这三种信号中分理出复合同步信号，复合消隐信号和视频信号，以便我们对AD 采样到的值进行存储，从而形成一幅画面。
我们使用的是LM1881 视频同步分离器件分离出行场同步，奇偶场信号后，就把他们接到单片机的外部中断口，产生中断，在中断服务程序中对AD 采集到的数据进行图像存储，从而形成一个二维数组的数字图像。
图像处理课后答案
2.DPI、CCD、LPI、Binary Image 的中文及含义。 答：DPI：dot per inch 打印分辨率，每英寸所打印的点数或线数，用来表示打印机打印 分辨率。这是衡量打印机打印精度的主要参数之一。
//求亮度 for(g=sum=0;g<256;g++) sum+=g*hist[g]; brightness=1.0*sum/imgSize;
//求对比度 for(g=sum=0;g<256;g++) sum+=(g-brightness)*(g-brightness)*hist[g]; contrast=sqrt(sum/imgSize);
15.如何认识高斯模糊和高斯平滑以及尺度等概念？ 答：高斯模糊是指根据高斯曲线为像素加权，有选择地模糊图像。 高斯平滑是指在做滤波处理时按高斯函数来构造模板，进而除去图像噪声。 尺度，即高斯函数中所用的 ó，其意义为模板的覆盖范围。
16.图象平滑的直观依据是什么？不同的平滑方法是如何看待噪音？并使用了何种改进以尽 量降低其对边缘的模糊？对于平滑的快速性和边缘保持，你有何见解？
均值滤波 Average Filter 对于一个滑动窗口内的各象素的灰度级求平均值、用该均值 来代替窗口中心象素的原灰度级。
区别：1）中值滤波计算复杂度非常高(因为排序)，执行速度慢，滤波前后图像的亮度 发生改变(但非常接近)，不容易造成图像模糊，具有非常好的抗噪性能，中值滤波能够在 抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。2）均值滤波执行速度快，滤波前后图像的亮度不变， 容易造成图像模糊，实质上在求平均值的过程中，噪声的灰度值也代入了均值中，从而向 周围扩散，导致图像模糊，边缘不清晰。
生物医学图像处理技术的研究与应用
生物医学图像处理技术的研究与应用近年来，生物医学图像处理技术在医学领域中的应用越来越广泛。
这些技术已经成为了完美的工具，为医生提供了一个更直观，更可靠，更有效的手段，以便于进行疾病的诊断和治疗。
生物医学图像处理技术与实际临床应用之间的交流和适应问题越来越受到人们的关注。
这篇文章主要介绍了生物医学图像处理技术的研究和应用，并探讨了这些技术的未来发展潜力。
一、生物医学图像处理技术的研究生物医学图像处理技术包括了如下几个方面：图像采集、图像重建、图像分割、特征提取与处理等。
1. 图像采集图像采集是生物医学图像处理技术的开端。
目前，常规的图像采集设备主要包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像（US）、放射性核素成像（SPECT）和正电子发射断层扫描（PET）。
这些设备可以采集人体的各种器官和组织的结构和功能信息，如CT可以采集人体骨骼、肌肉和内脏器官等组织结构信息，MRI可以采集人体脑部、脊髓和大血管等组织结构和功能信息。
2. 图像重建图像重建是将采集的生物医学图像数据转化为可视化图片的过程。
常见的图像重建算法包括透视投影算法、反投影算法、傅里叶变换算法、小波变换算法等。
图像重建技术不仅能使医生更加直观地分析生物医学图像，而且还能帮助医生更准确地判断病情和规划治疗方案。
3. 图像分割图像分割是指对采集的生物医学图像进行处理，把相同或者不同部位的像素区分开来的过程。
在生物医学图像处理技术中，准确的图像分割非常重要，可以为后续特征提取和诊断提供关键性的信息。
目前，常见的生物医学图像分割技术包括了基于阈值的分割、基于区域增长算法的分割、基于边缘检测的分割、基于形态学的分割等。
4. 特征提取与处理特征提取与处理是对生物医学图像分析的重要环节，主要是通过分析图像的特征信息，提取出生物医学图像的特有的特征，如纹理、形状和灰度特征，以便于更快、更准确地识别和分析生物医学图像。
在特征提取与处理的过程中，选取适当的特征参数和合适的处理方法不仅能大大提高生物医学图像的分析效率，而且还能得到更准确的诊断结论。
信息技术《图像信息的采集与加工》教案
信息技术《图像信息的采集与加工》教案信息技术《图像信息的采集与加工》教案在平凡的学习、工作、生活中，大家对书信都不陌生吧，书信一般包括称呼、问候语、正文、祝语、署名、日期六个局部。
那么你知道一篇好的书信该怎么写吗？以下是为大家收集的信息技术《图像信息的采集与加工》教案，仅供参考，大家一起来看看吧。
1、能说出图像大小、色调等的修改方法，能够独立操作图层的切换、合并等。
2、通过观察教师演示、小组合作等方法，提高合作交流的能力以及能对艺术图像的客观分析和评价。
3、通过对数字化图像加工处理的操作，能运用信息技术为学习、生活和工作效劳。
【重点】图像处理的根本技能。
【难点】图层概念的理解及图层中对象的操作。
(一)导入新课教师通过多媒体展示两组图片，一组是原版的照片，另外一组是经过加工合成的图片，请学生欣赏这两组图片。
然后提问，“如果我们想要制作精美的合成图片，首先我们得有素材，那么获取素材的途径有哪些呢?”预设学生答复准确。
继续提问学生：这些图片是如何合成的呢?顺势展开本节课的学习。
(二)新课讲授任务一：剪切图像并合成作品教师引导学生操作第一步，新建空白图像;第二步，教师演示剪切图片的操作，教师边演示边讲解三种抠图的`使用，以及讲解其他抠图工具的使用，请学生三种不同工具的使用条件。
并答复：三种抠图工具的使用条件?请学生归纳总结上述问题的答案。
【矩形—一整块矩形区域，魔棒—图像和背景色色差明显，磁性套索—图像边界清晰】预设学生可能答复几乎接近正确答案，老师可以点评学生答复下列问题非常积极踊跃，归纳总结能力很强，但是不够全面。
教师进行补充讲解。
之后，请学生自行在电脑上进行操作。
教师引导对图层的命名、图像的尺寸和移动的操作，请学生同桌之间互相探讨完成，限制5分钟。
时间结束，请学生说明操作命令。
全部演示讲解完，设置任务，请学生以信息技术小组为单位，限时10分钟，使用准备好的素材完成剪切图像并合成作品。
时间结束后，利用多媒体展示学生的作品，并进行互相评价，请优秀小组代表答复具体的操作步骤。
基于DSP机器视觉的道路图像采集和处理系统设计
同 时提 出 了道路 图像 处理 算 法流 程 以及 具 体 的程 序框 架 ，最终 在软 件 集 成 开发 环 境 ＣＣＳ中生 成 应 用程 序 以及 Ｐ １ 动程序 ，在 多次试验 中取得 了不错 的效 果 。 Ｃ 驱
关 键 词 ： 图像 采 集 ； 图 像 处 理 ；ＤＳ Ｐ；Ｐ 总 线 Ｃ１
码 芯片 Ｓ Ａ １Ａ 完成 Ａ Ｄ 转换 ，Ｓ Ａ １ Ａ允许 四路 模 Ａ ７１ ／ Ａ ７１ 拟视 频 输入 ，具有 两 个 模 拟处 理 通道 ，可 以对 摄 像 头输
据 通过 Ｃ Ｄ数字 相机 输入 的模 拟 图像信 号 ，经视频 解码 Ｃ 芯 片转 换 成数 字信 号 ，由 Ｃ Ｌ （ ｏ ｌｘ Ｐ ｏｒｍｍａ ｌ Ｐ Ｄ Ｃ ｍｐｅ ｒｇａ ｂｅ Ｌ ｇｃ Ｄ ｖｃ ） 控 制 经 过 ＦＦ 输 入 Ｄ Ｐ进 行 图 像 的增 ｏ ｉ ｅｉｅ ＩＯ Ｓ 强 、去 噪 、边缘 检测 等 ，为实 现 实 时地将 原 始 图像 和 处
Ｓ Ａ ＤＡ Ｄ 和 Ｆ Ｔ Ｎ Ｒ Ｗ 两 种 工 作 模 式 。 按 照 Ｃ Ｉ ６ １格 ＣＲ ０ 式 ，Ｙ ＵＶ 图 像 分 辨 率 为 ７ ０ｘ ７ ， 当 按 行 输 出 时 ， ２ ５ ６ Ｓ Ａ １Ａ 输 出 数 据 流 大 小 为 ：７ ０ ｌ ＝ ４ ０ ｉ 因 为 Ａ ７１ ２ ｘ ６ １４ ｂｔ 。
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物理实验技术中图像处理的技巧与注意事项
物理实验技术中图像处理的技巧与注意事项在物理实验中，图像处理技术被广泛应用于数据采集、分析以及实验结果的展示中。
良好的图像处理能够提高实验数据的准确性和可靠性，并给实验结果的呈现带来更多的信息和视觉效果。
本文将介绍一些物理实验中图像处理的技巧与注意事项。
一、图像采集与处理的准备工作在进行物理实验之前，需要进行图像采集与处理的准备工作。
首先，选择合适的图像采集设备，如数码相机或高速相机等。
其次，要设置合适的摄像参数，包括曝光时间、白平衡、对焦等。
在进行图像处理时，还需要选择合适的图像处理软件，如Photoshop、ImageJ等。
二、图像采集与处理的技巧1. 标定图像尺度：在使用图像进行测量时，需要确定图像中的物理尺度。
一种简单的方法是在实验中放置一个已知尺寸的标尺或物体，通过测量标尺或物体在图像中的像素尺寸，可以得到像素与物理尺寸的转换关系。
2. 图像去噪：在一些实验条件不理想的情况下，图像中可能会存在噪声。
为了减少噪声的影响，可以使用图像处理软件中的降噪滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
对于一些特定类型的噪声，还可以采用适应性滤波算法进行去噪处理。
3. 图像增强：为了提高图像的清晰度和对比度，可以使用图像处理软件中的增强功能。
例如，可以调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，以达到更好的视觉效果。
4. 图像分割：在一些实验中，需要对图像进行分割，提取感兴趣的目标物体。
常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
通过图像分割，可以对实验结果进行精确的量化分析。
5. 图像配准：在一些需要比较差异图像的实验中，需要对图像进行配准，使得它们具有相同的尺度和方向。
常见的图像配准方法包括基于特征点匹配的配准和基于图像变换的配准。
三、图像采集与处理的注意事项1. 光照条件的控制：光照条件对图像采集有很大的影响，因此需要对实验环境的光照进行控制。
避免强烈的直射光以及背光情况，尽量保持均匀的光照条件。
2. 采样率与分辨率的选择：在进行图像采集时，需要选择适当的采样率和分辨率。
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理技术是应用于计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域的一种技术，用于改善或增强图像的质量、可视性、信息含量或拟合特定需求。
在当今信息技术快速发展的时代，图像处理技术已被越来越广泛地应用于医学、军事、安全监控、遥感、交通、广告等领域。
一、图像处理的基本流程1、获取图像首先需要获得图像，其方式很多。
例如，用专业摄像机或手机或扫描仪捕获图像。
另外，从互联网或其他共享资源中获取的图像也可以作为处理对象。
2、预处理图像在采集到图像数据后，需要对图像进行预处理。
这主要是为了去除噪声和畸变，以便更好地处理图像数据。
一些常见的操作包括滤波、均衡化、归一化和旋转等。
3、分割图像将图像分成若干个区域，通过分析这些区域来获取有用的信息。
分割可以基于颜色、亮度、纹理、图像特征、形状等进行。
4、提取特征提取图像中的特征是使用智能算法和其他技术来描述图像中重要的信息。
这些特征可以是纹理、边缘、角点或其他模式，并且可以用来判断图片是否满足特定要求。
5、抽取结构信息对于一些需要对图像进行量化和分析的应用，可以从图像中提取出具有代表性的结构信息。
应用某些算法，通过获取的特征和结构信息来分析图像。
根据分析的结果，可以识别物体、建立模型、人机交互等等。
图像滤波是一种常用的基本方法，它主要用于去除图像中的噪声。
常见的滤波方法有平均滤波、高斯滤波、中值滤波等。
图像增强技术是指通过算法将低质量的图像improved以获得更高质量的图像，例如提高对比度、清晰度、亮度等。
图像压缩是将数字图像压缩到尽可能小的空间，使其更容易存储和传输。
最常用的压缩方式是JPEG和PNG。
图像分割是将图像分割成不同的部分，每个部分对应相应的特征，这些部分组成面向目标识别和跟踪的区域。
常用而有效的算法包括K均值聚类、分水岭算法等。
特征提取是将图像中的信息抽象化作为特定可识别模式。
从图像中提取特征通常需要使用泛函分析和模式识别技术。
6、目标识别目标识别即在图像中找到和辨识特定目标，它应用于许多领域，例如医疗图像识别、移动机器人、军事目标等重要领域。
图像处理常见问题解析与解决方案
图像处理常见问题解析与解决方案图像处理是现代科技中一个重要的领域，它涉及到从图像获取、处理、分析到图像识别等多个方面。
然而，在实践中，我们经常会遇到一些常见问题，如图像噪声、图像失真、图像分割等。
本文将对几个常见的图像处理问题进行解析，并提供相应的解决方案。
1. 图像噪声图像噪声是指在图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰信号。
常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和周期性噪声等。
对于图像噪声的处理，可以采用以下解决方案：(1) 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它通过取邻域像素的平均值来减小噪声的影响。
然而，均值滤波容易导致图像细节的丢失。
(2) 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过对邻域像素进行排序并取中值来减小噪声的影响。
相比均值滤波，中值滤波能更好地保留图像细节。
(3) 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像降噪方法，它通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声的影响。
小波去噪能有效地去除图像中的噪声，并保持图像细节。
2. 图像失真图像失真是指在图像图像传输、压缩或复制等过程中导致图像质量下降的问题。
常见的图像失真类型包括模糊、锐化和颜色偏移等。
对于图像失真的处理，可以采用以下解决方案：(1) 图像复原图像复原是一种通过数学模型重建原始图像的方法，它通过对图像进行模型建立和参数估计来恢复图像的细节和清晰度。
常用的图像复原方法包括最小二乘法、马尔科夫随机场和贝叶斯推断等。
(2) 锐化滤波锐化滤波是一种用于增强图像边缘和细节的滤波方法，它通过选择合适的卷积核来加强图像的轮廓。
常用的锐化滤波方法包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等。
(3) 色彩校正色彩校正是一种用于解决图像颜色偏移问题的方法，它通过调整图像的色彩分布来改善图像的视觉效果。
常用的色彩校正方法包括直方图均衡化和灰度世界算法等。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。
它在图像识别、目标检测和目标跟踪等领域具有重要应用。
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。
CameraLink图像采集接口电路1(2)详解
CameraLink 图像采集接口电路1．Camera Link标准概述Camera Link 技术标准是基于 National Semiconductor 公司的 Channel Link 标准发展而来的，而 Channel Link 标准是一种多路并行 LVDS 传输接口标准。
低压差分信号（ LVDS ）是一种低摆幅的差分信号技术，电压摆幅在 350mV 左右，具有扰动小，跳变速率快的特点，在无失传输介质里的理论最大传输速率在 1.923Gbps 。
90 年代美国国家半导体公司（ National Semiconductor ）为了找到平板显示技术的解决方案，开发了基于 LVDS 物理层平台的 Channel Link 技术。
此技术一诞生就被进行了扩展，用来作为新的通用视频数据传输技术使用。
如图1 所示， Channel Link 由一个并转串信号发送驱动器和一个串转并信号接收器组成，其最高数据传输速率可达 2.38G 。
数据发送器含有 28 位的单端并行信号和 1 个单端时钟信号，将 28 位 CMOS/TTL 信号串行化处理后分成 4 路 LVDS 数据流，其 4 路串行数据流和 1 路发送 LVDS 时钟流在 5 路 LVDS 差分对中传输。
接收器接收从 4 路 LVDS 数据流和 1 路 LVDS 时钟流中把传来的数据和时钟信号恢复成 28 位的 CMOS/TTL 并行数据和与其相对应的同步时钟信号。
图1 camera link接口电路2．Channel Link标准的端口和端口分配2.1 ．端口定义一个端口定义为一个 8 位的字，在这个 8 位的字中，最低的 1 位（ LSB ）是 bit0 ，最高的 1 位（ MSB ）是 bit7 。
Camera Link 标准使用 8 个端口，即端口 A 至端口 H 。
2.2 ．端口分配在基本配置模式中，端口 A 、 B 和 C 被分配到唯一的 Camera Link 驱动器 / 接收器对上；在中级配置模式中，端口 D 、 E 和 F 被分配到第二个驱动器 / 接收器对上；在完整配置模式中，端口 A 、 B 和 C 被分配到第一个驱动器 / 接收器对上，端口 D 、 E 和 F 被分配到第二个驱动器 / 接收器对上，端口 G 和 H 被分配到第三个驱动器 / 接收器对上（见图2 ）。
Halcon基础知识总结（一文学会halcon基础操作，总结自超人视觉）
Halcon基础知识总结（⼀⽂学会halcon基础操作，总结⾃超⼈视觉）此⽂根据《超⼈视觉 halcon启蒙班》写成，结合图⽚和例程，直观简单地介绍halcon的最基本操作基础知识光学：⼏何光学，物理光学数学：导数为主的⾼等数学，矩阵论五种需求：1.识别定位2.符号识别：⼀⼆维码，OCR3.测量需求4.缺陷需求（最常见，难度最⼤）5.⼿眼标定和抓取（结合运动控制）图像处理⼀般思路1.采集2.预处理拉开灰度⼏何变换去噪：中值滤波，均值滤波，⾼斯滤波抠图3.图像分割⼆值化形态学特征选择ps：Halcon⾥区域和图像是不同概念4.识别显⽰5.通信三⼤数据类型图像，区域，XLD灰度直⽅图勾选“阈值”将灰度值在”绿线和红线之间”的以选定颜⾊进⾏填充将把圈定的阈值范围内的直⽅图均匀拉伸释放到整个直⽅图轴上数组语法* Simple tuple operationsTuple1 := [1,2,3,4,5]Number := |Tuple1|SingleElement := Tuple1[3]Part := Tuple1[1:3]Copy := Tuple1[0:|Tuple1| - 1]运⾏结果读取图⽚的四种⽅法1. ⽂件 -> 读取图⽚2. Image Acquisition -> ⾃动检测接⼝（刷新设备）-> Direct show，从摄像头直接读图3. Image Acquisition -> 选择⽂件，从图像⽂件中读取4. Image Acquisition -> 选择路径，结合正则表达式读取路径下的图⽚PS：⽤Image Acquisition读取时记得点击代码⽣成摄像头抓取模式：在可视化 -> 更新窗⼝中调整同步采集：实时抓取，⼀直抓取异步采集：只等图⽚处理完后，grab_image才开始抓取PS：更多信息包括双相机采集，可以在案例 -> ⽅法 -> 图像采集设备中学习ROI（感兴趣区域）特征检测PS：⼆值化之后的区域虽然不连通，但仍然认为是⼀个区域。
相片图像采集技术实施方案
相片图像采集技术实施方案一、引言。
相片图像采集技术是指利用摄影设备或者其他图像采集设备对物体、场景等进行图像采集的技术。
随着科技的不断发展，相片图像采集技术在各个领域得到了广泛的应用，如地理信息系统、遥感、医学影像等。
本文将针对相片图像采集技术进行实施方案的讨论，旨在为相关领域的从业者提供一些参考和借鉴。
二、相片图像采集技术的应用领域。
1. 地理信息系统。
在地理信息系统中，相片图像采集技术被广泛应用于地图制作、城市规划、资源调查等方面。
通过对地表进行高分辨率的图像采集，可以为地理信息系统提供丰富的数据支持，为城市规划和资源管理提供重要依据。
2. 遥感。
在遥感领域，相片图像采集技术可以通过航空摄影、卫星遥感等手段获取地球表面的图像信息，用于农业、林业、环境监测等方面。
通过对图像的分析和处理，可以获取大范围的地表信息，为资源管理和环境保护提供支持。
3. 医学影像。
在医学影像领域，相片图像采集技术可以通过X光、CT、MRI等设备获取人体内部的图像信息，用于疾病诊断、治疗规划等方面。
高质量的图像采集技术对医学影像的准确性和可靠性至关重要。
三、相片图像采集技术的实施方案。
1. 设备选择。
在进行相片图像采集技术时，首先需要选择合适的采集设备。
根据不同的应用领域和要求，可以选择相机、航空摄影设备、卫星遥感设备等。
设备的性能和参数将直接影响到图像采集的质量和效果，因此需要根据实际需求进行合理选择。
2. 采集方案设计。
在确定采集设备后，需要进行采集方案的设计。
包括采集区域的确定、采集时间的安排、采集路径的规划等。
针对不同的应用领域，采集方案可能会有所不同，需要根据实际情况进行合理设计。
3. 图像处理和分析。
采集到的图像需要进行处理和分析，以提取出有用的信息。
这包括图像的拼接、配准、校正、分类等过程。
图像处理和分析的质量将直接影响到最终的应用效果，因此需要进行精细和准确的处理。
4. 数据管理和应用。
采集到的图像数据需要进行管理和应用。
基于图像处理的自动驾驶系统设计
基于图像处理的自动驾驶系统设计第一章：引言随着科技的不断发展，自动驾驶系统逐渐成为汽车行业的一个热门话题。
这一技术的出现旨在提高驾驶的安全性和便利性，为驾驶员带来更多的舒适感。
而图像处理技术作为自动驾驶系统中非常重要的一环，能够辅助汽车感知周围环境，是实现自动驾驶的关键之一。
本文将围绕基于图像处理的自动驾驶系统设计展开探讨。
第二章：图像采集与处理首先，自动驾驶系统需要使用到各种传感器来采集车辆周围的图像。
其中最常用的传感器包括摄像头，雷达和激光雷达。
摄像头用来捕捉道路信息和感知其他车辆的行为，雷达用来检测前方的障碍物，激光雷达则可以生成高精度的三维地图。
图像采集完毕后，需要进行图像处理，将图像转化为计算机可以理解的数据。
常见的图像处理技术包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。
第三章：目标检测与识别在图像处理的基础上，自动驾驶系统需要通过目标检测与识别来识别道路上的障碍物、行人、交通信号灯等。
目标检测是指利用计算机视觉算法来定位图像中的目标物体，并给出其准确的位置信息，常用的目标检测算法有YOLO, RCNN等。
目标识别则是指通过特征提取和模式匹配的技术来判断目标物体的类别，例如识别行人、车辆、交通信号灯等。
第四章：环境感知与路径规划基于图像处理的自动驾驶系统还需要进行环境感知与路径规划。
环境感知是指通过分析车辆周围的图像和传感器数据来感知道路、障碍物、交通标志等信息，以保证车辆的行驶安全。
路径规划则是根据感知到的环境信息，选择合适的路径和行驶策略，使得车辆能够高效安全地行驶到目的地。
环境感知和路径规划是自动驾驶系统中的核心技术，需要结合图像处理的结果和其他传感器数据进行综合分析和决策。
第五章：车道保持与自适应巡航为了实现自动驾驶的目标，车辆需要保持在正确的车道行驶，并能够根据道路状况和前车的行为自动调整车速。
图像处理技术可以帮助车辆识别道路的标线和边界，实现车道保持功能。
此外，通过分析前车的图像信息和行为，可以实现自适应巡航控制，使车辆能够自动保持与前车的安全距离，并调整车速以适应前车的行为变化。
机器视觉系统基本原理照明光源镜头工业摄像机图像采集处理
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－常见光学镜头的种类
按光学放大倍率及焦距划分 显微镜： 体视显微镜、生物显微镜、金相显微镜、测量显微镜 常规镜头：
鱼眼镜头：6-16mm 超广角：17-21mm 广角：24-35mm 标头：45-75mm 长焦：150-300mm 超长焦：300mm以上 特殊镜头： 微距镜头 远距镜头 远心镜头 红外镜头 紫外镜头
失真（Distortion
3. 镜头
机器视觉系统的基本光学参数： 视场角 工作距离 分辨率 景深
3. 镜头－镜头的理想模型
薄透镜模型，薄透镜是指透镜没有厚度，当 然这种透镜是不存在的，而且我们一般用 的镜头都是多组镜片组合在一起的。我们 通常使用中会忽略厚度对透镜的影响，在 去除透镜参数中的厚度后，可简化许多光 学计算公式。
4. 工业摄像机
CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元 尺寸小、填充率低等问题，1989年后出现 了“有源像敏单元”结构，不仅有光敏元 件和像敏单元的寻址开关，而且还有信号 放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、 减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些 参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、 尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广 泛的应用。
2. 照明光源
三原色学说：该学说认为在视网膜上分 布有三种不同的视锥细胞，分别含有对红 (700nm)、绿(546.1nm)、蓝(435.8nm) 三种光敏感的视色素；当某一定波长的光线 作用于视网膜时，以一定的比例使三种视锥 细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息 传至中枢，就产生某一种颜色的感觉。
2. 照明光源
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量 光敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两 种。杆状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠 它在低照度时辨别明暗，但它对彩色是不 敏感的；而锥状细胞既可辨别明暗，也可 辨别彩色。白天的视觉过程主要靠锥状细 胞来完成，夜晚视觉则由杆状细胞起作用。 所以在较暗处无法辨别彩色。
图像处理 课程标准
图像处理课程标准图像处理课程标准。
图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和识别等方面的技术和方法。
图像处理不仅在计算机视觉、人工智能等领域有着广泛的应用，同时也在医学影像、遥感、安防监控等领域发挥着重要作用。
因此，图像处理的课程标准对于培养学生的计算机科学与技术专业能力具有重要意义。
一、课程目标。
图像处理课程的目标是培养学生掌握图像获取、处理、分析和识别等方面的基本理论和技术，具备图像处理系统设计、开发和应用的能力，能够在计算机视觉、人工智能、医学影像等领域进行相关工作。
二、课程内容。
1. 图像获取技术，包括数字图像的获取原理、采集设备、图像采集过程中的噪声和失真处理等内容。
2. 图像预处理，包括图像去噪、增强、平滑、锐化等基本处理方法，以及图像配准、分割、特征提取等高级处理方法。
3. 图像分析与识别，包括图像特征描述、图像分类、目标检测与识别等内容，涉及到机器学习、深度学习等相关技术。
4. 图像处理系统设计与应用，包括图像处理系统的模块化设计、图像处理算法的实现、图像处理软件的开发等内容，以及图像处理在计算机视觉、医学影像、遥感等领域的应用案例分析。
三、课程教学。
图像处理课程的教学应注重理论与实践相结合，通过理论讲解、实验操作、项目设计等方式，培养学生的图像处理能力和创新意识。
教学内容应贴近实际应用，引导学生进行实际图像处理项目的设计与实施，提高他们的实际操作能力和解决问题的能力。
四、课程评价。
图像处理课程的评价应注重学生的综合能力和实际应用能力的考核，包括课堂表现、实验报告、项目设计等多个方面的评价内容。
通过多种评价手段，全面评估学生的学习成果，激发他们的学习兴趣和创新能力。
五、课程展望。
随着计算机视觉、人工智能等领域的快速发展，图像处理技术也在不断创新和拓展。
未来图像处理课程应注重前沿技术的引入，培养学生的创新精神和应对未来挑战的能力，为他们的职业发展打下坚实的基础。
数字图像处理常用方法
数字图像处理常用方法
是基于图像的性质进行计算，利用数字图像处理方法来处理和分析数字图像信息。
数字图像处理包括图像采集、图像建模、图像增强、图像分割、图像特征提取、图像修复、图像变换等。
具体数字图像处理方法有：
1、图像采集：利用摄像机采集图像，可以采用光学成像、数字成像或其他技术技术来实现；
2、图像建模：利用数学模型将图像信息表达出来，有些模型可以用来确定图像的特征，而有些模型则能够捕捉图像的复杂细节；
3、图像增强：对采集的图像数据进行处理，包括图像的锐化、滤波、清晰度增强、局部像素增强等；
4、图像分割：根据指定的阈值将图像分成不同的区域，分割图像后可以获得更多的精确细节和信息；
5、图像特征提取：将图像信息中的有价值部分提取出来，提取的过程有多种算法，提取的结果均可以用来进行分类识别等；
6、图像修复：通过卷积神经网络，利用图像的实际内容和特征，自动修复受损图像；
7、图像变换：针对图像的数据结构，可以利用变换矩阵将图像像素坐标和分量进行变换，以获得新的图像。
B超图像数据采集及其计算机图像处理技术
B超图像数据采集及其计算机图像处理技术摘要:B超是一种成本较低而且较为安全的医疗图像技术，应用非常广泛。
随着科学技术的快速发展，B超图像数据采集技术逐步强化，而且相关设备具有很强的数据和图像处理能力，本文对此进行分析，以供参考。
关键词:计算机图像处理;对比度增强;边缘检测;纹理分析1 B超图像采集B超诊断仪采集到的影像数据主要是图像数据，通过数字化处理技术能够让图像的清晰度有效提升，并且可以处理病灶边缘模糊的区域。
医生通过更清晰的图像可以明确的作出诊断，与患者其他情况症状相结合制定对应的治疗方案。
B 超诊断仪采集的图像会有目的的存入计算机对应的数据库当中，形成专业的医学影像系统。
综合化的对数据库当中的信息进行管理让B超图像的利用率提高，方便后期的诊断和治疗[1]。
B超图像采集系统的图像存储效率较高，而且数字存储技术具有较大的容量和检索能力，查询速度较快，为患者和医生带来了很大的方便，数字存储技术取代原有的打印媒介，可以让人工的成本降低。
与此同时，还能够通过网络快速传输，为远程诊断提供服务[2]。
2 B超计算机图像处理技术2.1 图像的基本操作技术在图像处理时，图像增强技术是非常重要的一项技术，有效的将原来分散的图像通过拉大对比度的方式让视觉效果提高，这样可以改变原有图像当中模糊不清、甚至无法辨认的部位，使整个图像清晰化。
伴随当前科学技术快速发展，在图像增强技术的条件下逐步延伸出B超图像前增强技术。
这种B超图像增强技术可以有效的通过明暗分布的变化加强图像的清晰度。
在对图像进行分析时，如果图像大部分区域相对较亮，而某些区域不亮，则说明该图像的对比度较低，图像整体较为模糊，无法让医生有效辨认，而如果一幅图像的明暗程度适中，分配合理，那么对比度相对较高，医生可以清晰的对图像的内容进行辨别。
B超图片处理是图像增强技术，可以有效地使图片的对比度提高，有着不可替代的作用。
技术人员处理图片时合理的进行灰度设置，对图片的相关参数进行调整，可以将视觉效果改变，而图片基本上是由灰点组成的对比度低的图像，灰度有限，像素范围较为集中，通过对项目范围进行调整就可以对图像进行有效处理，另外可以通过拉伸的方式对原始图像的动态范围进行加宽，提取出一些重要的信息。
泰山版小学信息技术三年级上册《图片的采集与处理》同步练习题附知识点归纳
泰山版小学信息技术三年级上册《图片的采集与处理》同步练习题附知识点归纳一、课文知识点归纳：1.图片的采集途径：（1）介绍图片采集的多种方式，如从互联网下载、使用数码相机拍摄、从图书或杂志中扫描等。
（2）强调在采集图片时要注意版权问题，尊重他人的知识产权。
2.图片的处理方法：（1）讲解使用图片处理软件（如画图工具、ACDSee等）进行图片处理的基本操作，如裁剪、旋转、调整亮度、对比度等。
（2）展示如何在图片中添加文字、边框、滤镜效果等，使图片更具表达力和吸引力。
3.图片的保存与分享：（1）教授如何保存处理后的图片，并选择合适的图片格式进行保存。
（2）介绍如何将处理好的图片分享到社交媒体、博客等平台，与他人分享自己的创作成果。
二、同步练习题。
（一）、填空题。
1. 在计算机中，我们通常使用________软件来采集图片。
2. 图片处理软件中，常用的工具包括裁剪、________和色彩调整等。
3. 在图片处理时，调整图片的________可以改变图片的亮度。
（二）、选择题。
1. 下列哪项不是图片采集的常见方式？（）A. 数码相机拍摄B. 扫描仪扫描C. 手机拍摄D. 音响录制2. 在图片处理软件中，我们通常使用哪种工具来删除图片中不需要的部分？（）A. 文本工具B. 裁剪工具C. 色彩工具D. 画笔工具3. 调整图片色彩时，如果想让图片色彩更加鲜艳，应该怎么做？（）A. 降低饱和度B. 提高对比度C. 提高亮度D. 提高饱和度（三）、判断题。
（正确的打“√”，错误的打“×”）1. 图片处理软件只能处理电脑中的图片，不能处理手机中的图片。
（）2. 扫描仪是一种可以将纸质文档转化为电子图片的设备。
（）3. 调整图片的亮度和对比度，不会影响图片的清晰度。
（）（四）、简答题。
1. 简述图片处理软件在日常生活和学习中的应用。
__________________________________________________________________ __________________________________________________________________ __________________________________________________________________ 2.描述在图片处理中，如何使用裁剪工具来调整图片的大小和构图。
计算机视觉技术的基本处理流程
计算机视觉技术的基本处理流程计算机视觉技术是近年来快速发展的一项前沿技术，它通过模仿人类视觉系统的原理和方法，使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
计算机视觉技术的基本处理流程主要包括图像获取与预处理、特征提取与描述、目标检测与识别以及应用与评估四个步骤。
图像获取与预处理是计算机视觉技术的首要步骤，它通过相机、摄像机等设备采集图像或视频数据。
在图像获取过程中，需要考虑光线条件、相机设置等因素，以确保获取的图像质量良好。
同时，还需要进行图像预处理工作，包括去噪、尺寸归一化、灰度化、增强等操作，以提升后续处理的准确性和效果。
特征提取与描述是计算机视觉技术的核心步骤，它通过从图像中提取与目标相关的特征，将图像数据转化为可用于后续分析的数值或向量表示。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
特征描述则是对提取到的特征进行描述和表示，常用的描述方法有局部二值模式（LBP）、尺度不变特征变换（SIFT）等。
特征提取与描述的目标是从图像中提取出不受光线、旋转、尺度等因素影响的稳定特征，以便于后续的目标检测与识别过程。
目标检测与识别是计算机视觉技术的重要应用领域，它旨在从图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标。
目标检测是指在图像中确定目标的位置和边界框，常用的方法有基于排列不变性建模的卷积神经网络（CNN）、基于区域提案的方法（R-CNN）等。
目标识别则是为检测到的目标分配相应的类别标签，常用的方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
目标检测与识别的应用范围广泛，包括人脸识别、车牌识别、行人检测等。
最后一步是应用与评估，即将计算机视觉技术应用于实际场景中，并评估其性能和效果。
应用包括图像检索、视频监控、自动驾驶等领域，评估则是通过指标如准确率、召回率、误报率等对算法进行性能评估和比较。
评估结果可用于优化算法和改进系统设计，进一步提升计算机视觉技术的性能和应用效果。
综上所述，计算机视觉技术的基本处理流程主要包括图像获取与预处理、特征提取与描述、目标检测与识别以及应用与评估四个步骤。
CCD图像采集解决方案
CCD图像采集解决方案简介：CCD（Charge-Coupled Device）是一种常见的图像传感器，广泛应用于数码相机、摄像机、显微镜等领域。
CCD图像采集解决方案是指利用CCD传感器采集图像数据的技术和方法，以实现高质量图像的获取和处理。
一、CCD图像采集原理CCD图像传感器由大量的光敏元件组成，每个光敏元件称为像素。
当光照射到CCD传感器上时，光敏元件将光能转化为电荷，并逐行逐列地传输到图像处理芯片中进行转换和处理。
最终，我们可以得到一个完整的图像。
二、CCD图像采集解决方案的组成1. CCD传感器：选择合适的CCD传感器是实现高质量图像采集的关键。
根据不同的应用需求，可选择具有不同分辨率、灵敏度和动态范围的CCD传感器。
2. 镜头系统：镜头系统用于对光线进行聚焦，以确保图像的清晰度和质量。
根据实际需求，可选择不同焦距和光圈的镜头。
3. 机械结构：机械结构是固定和保护CCD传感器和镜头系统的框架。
它应具备稳定性、防震性和适应不同环境的能力。
4. 图像处理芯片：图像处理芯片负责将CCD传感器采集到的电荷转换为数字信号，并进行图像增强、去噪等处理。
常见的图像处理芯片有DSP（Digital Signal Processor）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）等。
5. 控制系统：控制系统用于对CCD图像采集系统进行参数设置和控制。
它可以通过软件或硬件的方式实现，提供用户友好的界面和操作方式。
三、CCD图像采集解决方案的应用1. 工业检测和自动化：CCD图像采集解决方案可以应用于工业检测和自动化领域，如产品质量检测、缺陷检测、尺寸测量等。
通过采集高分辨率的图像，可以实现快速、准确的检测和分析。
2. 医学影像：CCD图像采集解决方案在医学影像领域有着广泛的应用，如X光透视、CT扫描、内窥镜等。
通过采集高质量的图像，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 生物科学：CCD图像采集解决方案可以应用于生物科学研究中，如细胞观察、显微镜图像采集等。
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联系方式
选课学生发送下列信息给老师： 780117@ 姓名： 学号： 联系方式： Email, QQ，电话 导师： 研究方向：
QQ群：74523960
图像处理与计算机视觉概述
基本概念 图像处理和计算机视觉的应用 图像处理和计算机视觉系统的体系结构
图像采集与处理
主讲：于元隆 副教授
Email: 780117@ QQ群：74523960
课程介绍
本课程主要讲授图像处理和计算机视觉领域的基本理论 和技术，包括图像预处理、视觉特征提取、图像分割、 目标检测、物体识别、目标跟踪、3D视觉等；同时， 介绍目前国际上该领域前沿的研究方向和成果。
什么是数字图像？
数字图像是由二维像素组成，每一个像素具有一个特 定的位置(x,y)和幅值f(x,y)。 数字图像在计算机中通常用矩阵来表达。
图像与视频
静态图像：用图像函数f(x,y)来表示，即一张静止的 图片。 动态图像（视频）：用图像函数f(x,y,t)来表示，即 沿着时间序列产生的一组图片。
水稻种子自动分析系统：计算粒重、粒形、杂质等
图像处理、计算机视觉和机器视觉的关系
本课程将主要讲授图像处理和计算机视觉领域的基础 理论和技术。
图像处理与计算机视觉概述
基本概念 图像处理和计算机视觉的应用 图像处理和计算机视觉系统的体系结构
图像处理和计算机视觉的应用
1. 图像增强
图像处理和计算机视觉的应用
所需背景知识： （1）数学：高等数学、线性代数、概率统计与随机过程 （2）编程：Visual C++, Matlab
课程考核方式
项目 平时作业 (Assignments) 百分比 40%
内容
内容：4次；编程作业。 要求：个人完成。
文献综述 (Term paper)
课程项目 (Project)
20%
采样间隔 (Sampling Interval)
图像采样与图像质量的关系
图像采样与图像质量的关系
图像量化
图像量化：给每一个像素的图像数值f(x,y) 用一个离 散的数字（灰度值）来表示。
图像量化
大部分数字图像处理设备都采用K个等间隔的量化方式。 对于灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表 示，该数值范围通常在0到255之间，0表示黑，255表 示白，其它值表示处于黑白之间的灰度。 彩色图像可以用红、绿、蓝(RGB)三元组二维矩阵来 表示。通常三元组的每个数值也是0到255之间，0表 示相应的基色在该像素中没有，而255表示相应的基色 在该像素中取得最大值。
图像处理与计算机视觉的相关领域
图像处理与计算机视觉的系统组成
1. 图像采集系统： 模拟信号：模拟摄像机+图像采集卡
数字信号：数字摄像机（接口：USB，1394，网络）
图像处理与计算机视觉的系统组成
2. 信息处理与分析系统：
数字图像处理基础知识
图像采样与量化 数字图像的表示和存储 数字图像的质量 像素间的一些基本关系
2. 人脸检测
图像处理和计算机视觉的应用
2. 人脸检测
图像处理和计算机视觉的应用
3. 视频字幕识别
图像处理和计算机视觉的应用
4. 姿态与动作识别
图像处理和计算机视觉的应用
5. 基于图像的互联网搜索 (Google)
图像处理和计算机视觉的应用
5. 基于图像的互联网搜索 (Google)
计算机视觉是指用摄像机和计算机来复制人类感知和 理解视觉信息的能力。 主要目的：通过对于视觉信息的获取、处理、分析理 解，从而产生相应的行为决策。 视觉信息：由一幅静止图像、多幅静止图像、或者一 组视频提供的信息。
机器人视觉导航
什么是机器视觉？
机器视觉用来泛指实现基于图像的自动检测、控制和 分析的相关技术和方法。 主要目的：实现工业生产过程中基于图像的自动化和 智能化。
数字图像的质量：层次
数字图像的质量：对比度
对比度：是指一幅图像中灰度反差的大小
对比度＝最大亮度 / 最小亮度
数字图像的质量：清晰度
与清晰度相关的因素：
亮度 对比度 尺寸大小 颜色饱和度
影响清晰度的因素：亮度
影响清晰度的因素：对比度
影响清晰度的因素：尺寸大小
影响清晰度的因素：颜色饱和度
数字图像处理基础知识
图像采样与量化 数字图像的质量 数字图像的表示和存储 像素间的一些基本关系
数字图像的表示
二维离散的亮度函数：f(x,y) (x,y)说明图像像素的空间坐标 函数值 f 代表了在点 (x,y) 处的像素灰度值。
二维矩阵： A[m,n] m,n 代表图像的宽和高 矩阵元素 a(i, j) 的值表示图像在第 i 行、第 j 列的像 素灰度值。 RGB彩色图像的矩阵表示： 三维矩阵A[m,n,3]
基本概念
什么是图像、数字图像？ 什么是数字图像处理？ 什么是计算机视觉？ 什么是机器视觉？ 图像处理、计算机视觉和机器视觉的关系
什么是图像？
定义：二维函数f(x,y)，其中，x，y是空间坐标， f(x,y) 是点(x,y)的幅值。 灰度图像是一个二维灰度（亮度）函数 f(x,y)。 彩色图像由三个（如RGB，HSV）二维灰度（亮度） 函数 f(x,y) 组成。
参考资料
重要的国际期刊：
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) International Journal of Computer Vision IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology Vision Research IEEE Transactions on Medical Imaging IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, Part B IEEE Transactions on Autonomous Mental Development IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, Part A IEEE Transactions on Robotics Pattern Recognition
自选一个领域，阅读该领域国际上成熟的、 以及最新的研究文献，写一篇综述文章。 要求：主要参考英文文献。个人完成。
自选一个课题，设计并且编程实现。 内容：项目题目与摘要 (Topic & Abstract) 项目实施 (Design & Programming) 项目最终设计报告撰写 (Final Report) 项目演示与宣讲 (Presentation) 要求：个人或者2人团队完成。
参考资料
重要的国际会议：
IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) International Conference on Computer Vision (ICCV) European Conference on Computer Vision (ECCV) IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
什么是数字图像处理？
数字图像处理是将模拟的图像信号转换为数字的图像 信号并用计算机对其进行处理的过程。 主要目的： （1）改善图像质量，例如，去除噪声、图像增强。 （2）提取图像中的特征信息，例如，边界、纹理。 （3）进行图像编码和压缩，以便图像的存储和传输。
什么是计算机视觉？
256×256×256种颜色
图像量化与图像质量的关系
伪轮廓 (False Contour)
伪轮廓 (False Contour)
数字图像处理基础知识
图像采样与量化 数字图像的质量 数字图像的表示和存储 像素间的一些基本关系
数字图像的质量：层次
灰度级：表示像素明暗程度的整数量。 例如：像素的量化范围为0～255，就称该图像为256个 灰度级的图像。 层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量。 图像数据的实际层次越多，视觉效果就越好。
图像的采样和量化
大多数传感器的输出是连续电压 为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转化 为数字形式 包括两种处理：取样和量化 取样：图像空间坐标(x,y)的数字化 量化：图像函数值f(x,y)的数字化
图像采样
图像采样：一个连续图像在每个采样点处被数字化。 每个采样点对应于数字化图像的一个像素。 确定水平和垂直方向上的像素个数N和M。
数字图像的存储格式来自 图像描述信息：如图像的高度和宽度等信息 图像数据：顺序存放的连续数据 BMP（Bitmap）格式 1. 位图文件头 2. 位图信息头 3. 调色板 4. 图像数据