第2章 数字图像识别技术
数字图形图像技术
如直线、圆、圆弧、矩形、任意曲线和图表等；而图像（image、picture等）则是
指由摄像机或扫描仪等输入设备捕捉的实际场景画面，或是以数字化形式存储的任 意画面。 从图1中可以明显地看出图形（矢量图）与图像（位图）之间的区别。
2.1 彩色的基本概念
饱和度是指颜色的纯度，即掺入白光的程度，或者说是指颜色的深浅程度。对于同
一色调的彩色光，饱和度越深颜色越鲜明或者说越纯。例如，当红色加进白光之后 冲淡为粉红色，其基本色调还是红色，但饱和度降低；换句话说，淡色的饱和度比 鲜色要低一些。饱和度还和亮度有关，因为若在饱和的彩色光中增加白光的成分， 增加了光能，因而变得更亮了，但是它的饱和度却降低了。如果在某色调的彩色光 中，掺入别的彩色光，则会引起色调的变化，只有掺入白光时仅引起饱和度的变化。 通常把色调和饱和度通称为色度，即：亮度表示某彩色光的明亮程度，而色度则表
1）位图，又称点阵图像：是一种对视觉信号进行直接量化的媒体形式，它以数字化 的形式对构成图像的每一点上的颜色、亮度等相关信息进行描述和存储。根据量化 后使用的二进制数的位数不同，又分为二值和灰度（彩色）图像两大类。
2）矢量图形：是一种抽象化了的图像，是对图像依据某个标准进行分析而产生的结 果，它不直接描述数据的每一点，而是描述产生这些点的过程，并以指令集合的形 式存储。
5）其他：许多其他类型的信息也可转换为视觉的形式，如音乐可转换为乐谱，数值
可转换为曲线图形等。
1 视觉媒体及其特性
视觉媒体具有准确、直观、具体、生动、高效、应用广泛、信息容量大等诸多优点，
-第2章 图像处理基础
均匀量化效果示意图
非均匀量化效果示意图
注意，图像灰度值分布的概率密度函数是因图而异的，所以 不可能找到一个适用于个各种不同图像的最佳非等间隔量化方案， 实用上，一般都采用等间隔量化。
（3）空间和灰度级分辨率
采样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数，空间分辨率 是图像中可辨别的最小细节。灰度级分辨率是指在灰度级别中可 分辨的最小变化。但是，在灰度级中，测量分辨率的变化是一个 高度主观的过程。 由于硬件方面的考虑，灰度级数通常是2的整数次幂。大多 数情况该值取 8 bit，在某些特殊的灰度值增强的应用场合可能用 到 16 bit。有时，也会用到 10或 12 bit精度数字化系统，但这些 都不是常规系统。
特点:
（l）TIFF格式图像文件的扩展名是.tif。 （2）支持从单色模式到32bit真彩色模式的所有图像。
（3）不针对某一个特定的操作平台，可用于多种操作平台和应用 软件。 （4）适用多种机型，可相互转换和移植。 （5）数据结构是可变的，文件具有可改写性，使用者可向文件中 写相关信息。 （6）具有多种数据压缩方式，解压缩过程复杂。
若连续浓淡值用z来表示，则对于满足zi≦z≦zi+1的z值都量化为整数值qi。 qi称 为像素的灰度值。 黑 黑 色 灰 色 1 白 色 量化值 (整数值) (a)量化 白 色 0 254 255 255 254 0 1
qi+1 色
ZI+1
qi
ZI
灰 色
128
128
qi-1
ZI-1
连续的 灰度值
从白到黑的 灰度标度 灰度级分配 连续变化 (b)把从白到黑灰度量化为8比特
彩色图像假轮廓现象示意图
2.4 数字图像文件的存储格式
计算机图像识别技术原理和方法详解
计算机图像识别技术原理和方法详解计算机图像识别技术是一种能够通过图像处理和模式识别的方法，将数字图像转化为可理解、可操作的数据，从而实现计算机对图像内容的理解和分析。
这一技术被广泛应用于许多领域中，包括人脸识别、车辆识别、医学图像分析等。
一、计算机图像识别技术的原理图像识别技术的原理主要涉及到图像处理、特征提取和模式分类三个方面。
首先，图像处理是指将原始图像进行降噪、滤波和增强等预处理操作，以消除图像中的噪声和不必要的信息，提取出有用的特征。
其次，特征提取是将处理后的图像转化为一组能够代表图像内容的数值特征，例如颜色、纹理、形状等。
最后，模式分类是指利用这些特征，通过训练分类器对图像进行分类和识别。
图像处理的方法有很多，包括边缘检测、平滑滤波、直方图均衡化等。
边缘检测是通过识别图像中的边界信息来实现目标和背景的分割，常用的算法有Sobel、Canny等。
平滑滤波可用于减少图像中的噪声，主要有均值滤波、中值滤波等方法。
而直方图均衡化则可以对图像的灰度级分布进行调整，增强图像的对比度和亮度。
特征提取是图像识别中的关键环节，常见的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征和形状特征。
颜色直方图将图像中像素的颜色信息统计并用直方图表示，这可以用于识别具有特定颜色特征的目标。
纹理特征是通过分析图像的纹理信息，例如纹理的颗粒度、方向性等，来判断不同目标的差异。
形状特征主要研究目标的外形轮廓，通过计算目标的周长、面积等属性来区分不同的物体。
模式分类是将提取的特征输入到分类器中，进行分类和识别，常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树等。
这些分类器通过训练样本和标签，学习特征与类别之间的关系，并能够对新的图像进行分类。
分类器的性能主要取决于特征的质量和数量，以及训练样本的规模和代表性。
二、计算机图像识别技术的方法计算机图像识别技术的方法主要包括传统方法和深度学习方法。
传统方法是指利用一系列图像处理和模式分类的算法来实现图像识别。
数字图像处理基础知识
国际照明委员会(CIE)规定以 规定以700nm(红)、 国际照明委员会 规定以 红 、 546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基色。 三个色光为三基色。 绿 、 蓝 三个色光为三基色 又称为物理三基色。 又称为物理三基色。自然界的所有颜色都可以通 过选用这三基色按不同比例混合而成。 过选用这三基色按不同比例混合而成。 这三基色按不同比例混合而成 C = R(R) + G(G) + B(B)
反映了将图像信息进行离散化的程度， 反映了将图像信息进行离散化的程度，常用 灰度级来衡量
主观亮度
适应范围 夜视 昼视
－6
夜间阈值
－4
－2
0
2
4
光强的对数
人眼亮度感觉范围
总范围很宽（ ① 总范围很宽（ C = 108） 人眼适应某一环境亮度后， ② 人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下： 适当平均亮度下：C = 103 很低亮度下： 很低亮度下：C = 10
图象“ 图象“黑”/“白”（“亮”/“暗”）对比参 白 暗 数
眼睛中图像的形成
视网膜将图像反射在中央凹区域上， 视网膜将图像反射在中央凹区域上，由光接 收器的相应刺激作用产生感觉， 收器的相应刺激作用产生感觉，感觉把辐射 能转变为电脉冲， 能转变为电脉冲，最后由大脑进行解码
电信号 光信号 视觉细胞 视神经 视神经中枢 解码 图像
人眼视觉模型
每个图像由若干个像素点组成， 每个图像由若干个像素点组成，每个点均可看作一个 点光源，每个点光源就是一个冲激函数δ 点光源，每个点光源就是一个冲激函数δ(x,y)
任意一幅图像可以表示为： 任意一幅图像可以表示为：
人眼亮度感觉
闪光极限
人的视觉系统感觉到的亮度 (主观亮度 ：是进入人眼的 主观亮度)： 主观亮度 光强对数函数 人眼亮度感觉范围： 人眼亮度感觉范围：通过光 强对数衡量，一般为3－10 强对数衡量，一般为 人眼的亮度适应级： 人眼的亮度适应级：视觉系 统当前对光强的灵敏度级别
图像识别技术
图像识别技术的发展历程
早期的图像识别技术主要依赖于手工特 征提取和简单的机器学习算法，对于复 杂的图像处理任务效果不佳
随着深度学习技术的不断发展，卷积神 经网络(CNN)逐渐成为图像识别领域的 主流方法
CNN能够自动学习图像中的特征，并且 具有很好的泛化性能，使得图像识别技 术的准确率和鲁棒性得到了极大的提升
鲁棒性
Step.01
上下文信息
将上下文信息引入到 图像识别中，可以帮 助模型更好地理解图 像中的内容，提高识
别精度
Step.02
弱监督学习
利用弱监督学习算法 对大量无标签数据进 行训练，可以提高模 型的泛化性能和鲁棒
性
Step.03
可解释性
提高模型的的可解释 性，可以帮助人们更 好地理解和信任模型
的结果
传统方法主要基于手工特征提取 和机器学习算法，如SIFT、HOG 等
图像识别技术的发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，图像识 别技术也在不断进步和完善
•编辑母版文本样式
•第二级
•第三未级来，图像识别技术的发展趋势主要包
•第四级
括以下几个方面
•第五级
11
多模态融合
将不同模态的图像进 行融合，可以获得更 加丰富的信息，提高 图像识别的准确率和
图像识别技术的应用场景
图像识别技术被广泛应 用于各个领域，如人脸 识别、智能监控、智能 交通、医学影像分析、
智能制造等
其中，人脸识别是最为 常见的一种应用，它可 以应用于手机解锁、身
份验证、安防等领域
此外，医学影像分析也 是图像识别技术的重要 应用之一，通过对医学 影像进行分析，可以帮 助医生进行疾病诊断和
图像识别技术
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是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释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
图像识别技术原理
图像识别技术原理图像识别技术是一种利用计算机视觉技术对图像进行分析和识别的技术，它能够识别图像中的物体、文字、场景等内容，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
图像识别技术的原理主要包括图像采集、特征提取、特征匹配和分类识别等几个方面。
首先，图像识别技术的原理之一是图像采集。
图像采集是指利用摄像头、扫描仪等设备将现实世界中的图像转换成数字信号，这些数字信号包含了图像的像素信息、颜色信息等。
图像采集是图像识别技术的基础，其质量直接影响着后续处理和识别的准确性。
其次，图像识别技术的原理还包括特征提取。
特征提取是指从图像中提取出能够描述图像内容的特征，这些特征可以是边缘、纹理、颜色、形状等。
特征提取是图像识别的关键步骤，它能够将图像中的信息转化为计算机可以理解和处理的形式，为后续的特征匹配和分类识别提供了基础。
接着，图像识别技术的原理还涉及特征匹配。
特征匹配是指将待识别图像中提取出的特征与数据库中的特征进行匹配，找出最相似的特征。
特征匹配通常会利用一些匹配算法，如最近邻算法、支持向量机等，来实现对图像特征的匹配，从而识别出图像中的内容。
最后，图像识别技术的原理还包括分类识别。
分类识别是指根据特征匹配的结果，将图像中的内容进行分类识别，如识别出物体的类别、文字的内容等。
分类识别通常会利用一些机器学习和深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，来实现对图像内容的自动识别和分类。
总的来说，图像识别技术的原理是通过图像采集、特征提取、特征匹配和分类识别等步骤，实现对图像内容的自动识别和分析。
随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，图像识别技术在人脸识别、车牌识别、智能安防、医学影像诊断等领域得到了广泛的应用，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
相信随着技术的进步，图像识别技术将会在更多的领域得到应用，并为人们创造出更多的价值。
图像识别技术在智能安全监控中的应用
图像识别技术在智能安全监控中的应用第一章：引言随着人工智能技术的逐渐探索和发展，图像识别技术在智能安全监控中得到了广泛应用。
图像识别技术通过对图像进行分析，可以从中提取出关键的信息，进而辅助人们进行决策和判断。
在安全监控领域，图像识别技术已能够实现人脸识别、车辆识别、行为分析等多项功能，并为保障人民安全作出了重要的贡献。
本文将重点阐述图像识别技术在智能安全监控中的应用。
第二章：图像识别技术的基本原理1.数字图像的基本概念数字图像是由图像中的每一个像素点的亮度信息、颜色等特征，通过数字化方式进行存储和表示的图像。
一张数字图像是一个二维矩阵，每个元素都代表着该点的亮度或者颜色信息，通常用灰度级或者RGB颜色模型进行表示。
2.图像特征提取技术图像特征提取是将原始图像转换为一组可量化的数值向量的过程。
这一过程通常包括滤波、边缘检测、形态学操作等，可以有效地提取出图像中的有用信息，为后续的分类和识别工作提供基础。
3.机器学习算法机器学习算法是图像识别技术中较为重要的一环。
通过训练数据集，机器学习可以学习到图像中不同对象之间的差异与联系，并能够对新的图像进行分类和判别。
第三章：图像识别技术在智能安全监控中的应用1.人脸识别技术人脸识别技术是指通过图像识别技术的支持，对人们的脸部信息进行识别和比对的一种技术。
安全监控需要对进出场所的人员进行管理，而通过人脸识别技术能够快速准确地实现人员的身份认证，保障企事业单位等公共场所的安全性。
2.车辆识别与追踪技术车辆识别和追踪技术是采用数字图像处理技术全自动实现对车辆目标的识别、分类和追踪的一种技术。
该技术能够快速准确地完成车辆的识别和分类，大大提高了车辆目标的自动控制和监控的效率。
3.行为分析技术行为分析技术是指通过对图像进行特征提取和机器学习算法的支持，对目标物体的行为进行分析和识别的一种技术。
通过对目标物体的行为进行分析和识别，可以判断其是否具有异常行为，进而提高安全监控的效率。
图像处理技术第2章图象采集
02 图像采集设备
扫描仪
平板扫描仪
适用于扫描反射稿，如照片、 图纸等。
馈纸式扫描仪
适用于扫描大量文件，如文档 、票据等。
胶片扫描仪
专门用于扫描胶片，如电影胶 片、幻灯片等。
鼓式扫描仪
专业级扫描仪，适用于高精度 、大幅面扫描。
数码相机
消费级数码相机
适用于普通消费者，具有便携、易用等特点。
长焦数码相机
以满足不同输出需求。
04 图像采集技术
光学字符识别（OCR）技术
01
OCR技术原理
通过扫描、拍照等方式将纸质文档转换为图像，再利用OCR技术对图像
中的文字进行识别，将其转换为可编辑和检索的文本格式。
02
OCR技术应用
广泛应用于文档数字化、数据录入、自然语言处理等领域，如将扫描的
纸质文档转换为可编辑的电子文档，方便存储、传输和编辑。
• 三维图像采集技术：近年来，三维图像采集技术得到了快速发展。通过结构光 、激光扫描等技术手段，可以获取物体的三维形状和纹理信息，为三维重建、 虚拟现实等领域提供了有力支持。
• 智能图像采集技术：随着人工智能和深度学习技术的发展，智能图像采集技术 逐渐兴起。该技术能够自适应地调整采集参数、优化图像质量，并实现自动聚 焦、曝光控制等功能，极大地提高了图像采集的效率和准确性。
特殊摄像头
如红外摄像头、夜视摄像头等，适用 于特殊环境下的图像采集。
其他图像采集设备
01
医疗影像设备
如X光机、CT机、MRI等，用于医学 诊断和治疗。
工业检测设备
如工业相机、机器视觉系统等，用 于工业自动化和质量控制。
03
02
科研图像采集设备
如显微镜、望远镜等，用于科学研 究和实验。
图像识别(信息技术)-详解
图像识别(信息技术)详解随着科技的不断发展，图像识别技术在信息技术领域的应用越来越广泛。
图像识别是指通过计算机技术对图像进行处理、分析和理解，使其能够识别图像中的物体、场景、文字等信息。
本文将详细介绍图像识别的基本概念、技术原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、基本概念图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和理解的过程，使其能够识别图像中的物体、场景、文字等信息。
图像识别技术主要涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域。
其中，图像处理是指对图像进行预处理、特征提取、图像分割等操作，以便后续的识别和分析。
机器学习是指通过算法让计算机从数据中学习规律，提高识别准确率。
模式识别是指根据图像中的特征，对图像进行分类和识别。
二、技术原理1. 颜色特征：通过分析图像中不同颜色区域的分布和比例，识别图像中的物体和场景。
2. 形状特征：通过分析图像中物体的形状、轮廓、边缘等信息，识别图像中的物体和场景。
3. 纹理特征：通过分析图像中物体的纹理信息，识别图像中的物体和场景。
4. 深度学习：通过构建深度神经网络，使计算机能够从大量数据中学习图像特征，提高识别准确率。
三、应用领域图像识别技术在各个领域都有广泛的应用，主要包括：1. 安全监控：通过图像识别技术，实时监控公共场合、交通要道等区域，提高安全防范能力。
2. 医学诊断：通过图像识别技术，分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。
3. 工业检测：通过图像识别技术，检测工业产品表面缺陷，提高产品质量。
4. 无人驾驶：通过图像识别技术，使无人驾驶汽车能够识别道路、行人、障碍物等，实现自动驾驶。
5. 人脸识别：通过图像识别技术，实现人脸识别，应用于门禁系统、考勤系统等。
四、未来发展趋势1. 更高的识别准确率：通过不断优化算法和模型，提高图像识别的准确率。
2. 更快的识别速度：通过提高计算速度和优化算法，实现实时图像识别。
3. 更广泛的应用领域：随着技术的不断发展，图像识别技术将应用于更多领域，如智能家居、虚拟现实等。
图像识别技术方案
图像识别技术方案简介图像识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别算法实现对图像进行分析和理解的技术。
它可以实现图像中物体、场景、文字等信息的自动识别和提取，具有广泛的应用领域，如人脸识别、目标检测、图像搜索等。
本文将介绍图像识别技术的基本原理和常用的实现方案，以及一些相关的应用案例。
基本原理图像识别技术的基本原理是将图像转换为计算机可以理解的数据格式，然后通过特定的算法对数据进行分析和判断。
其主要步骤包括图像获取、预处理、特征提取、模型训练和分类决策。
•图像获取：图像可以通过相机、扫描仪等设备获得，并经过数字化处理以得到数字图像。
•预处理：对图像进行预处理可以去除噪声、增强对比度、调整大小等，以提高后续处理的效果。
•特征提取：通过特定的算法从图像中提取有意义的特征，如边缘、纹理、颜色等。
•模型训练：通过学习一系列已知图像的特征和标签，构建一个机器学习模型，以用于后续的图像分类。
•分类决策：将待识别图像的特征输入到模型中，根据模型的训练结果进行分类决策，输出识别结果。
实现方案传统图像识别算法1.特征提取：常用的特征提取算法包括边缘检测、纹理分析、颜色直方图等。
其中，边缘检测算法可以通过Sobel算子、Canny算子等实现；纹理分析可以使用Gabor滤波器、LBP算法等；颜色直方图可以通过统计图像中像素的颜色分布得到。
2.分类算法：特征提取完成后，可以使用机器学习算法进行分类。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、决策树等。
深度学习图像识别算法随着深度学习的兴起，基于神经网络的图像识别算法取得了很大的成功。
1.卷积神经网络（CNN）：这是一种专门用于图像识别的深度学习模型。
它通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类决策。
2.循环神经网络（RNN）：RNN适用于处理序列数据，可以应用于一些图像序列的识别任务，如视频分类、手写数字识别等。
3.迁移学习：迁移学习是通过利用已经训练好的模型，在新的数据集上进行微调。
数字图像处理和分析习题及答案解析
数字图像处理和分析习题及答案解析第⼀章绪论课后4.1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多⽅⾯，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将⼀幅图像以数字的形式表⽰。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将⼀幅图像中的有⽤信息进⾏增强，同时对其⽆⽤信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
③图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
④图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。
⽐如要从⼀幅照⽚上确定是否包含某个犯罪分⼦的⼈脸信息，就需要先将照⽚上的⼈脸检测出来，进⽽将检测出来的⼈脸区域进⾏分析，确定其是否是该犯罪分⼦。
3. 简述图像⼏何变换与图像变换的区别。
①图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
⽐如图像的平移、旋转、放⼤、缩⼩等，这些⽅法在图像配准中使⽤较多。
②图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⽐如傅⾥叶变换、⼩波变换等。
4.⼀个数字图像处理系统由哪⼏个模块组成答：⼀个基本的数字图像处理系统由图像输⼊、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成5.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。
精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或 缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
数字图像识别技术挑战与发展前景剖析
数字图像识别技术挑战与发展前景剖析数字图像识别技术通过对图像进行处理和分析，能够从中提取特征并进行物体、人脸、手势等的识别。
随着科技的不断进步和人工智能的发展，数字图像识别技术在各个领域的应用也越来越广泛，如安防监控、医学影像、自动驾驶等。
本文将对数字图像识别技术的挑战和发展前景进行深入剖析。
首先，数字图像识别技术面临的挑战主要有以下几个方面。
第一，图像质量问题。
由于图像来源的多样性和不确定性，图像中存在噪声、模糊和失真等问题，这对于图像识别的准确性提出了很大的挑战。
第二，多样性和变化性问题。
不同的目标物体在形状、颜色、姿态等方面具有很大的差异性，而且在不同的环境和条件下，目标物体的外观也会发生变化，这就要求数字图像识别技术能够具备一定的鲁棒性和适应性。
第三，大规模数据处理问题。
现如今，数字图像数据呈指数级增长，处理这些大规模数据对于计算资源和算法的要求非常高，如何高效地进行图像处理和识别成为了一个重要的挑战。
然而，数字图像识别技术的发展前景仍然非常广阔。
首先，数字图像识别技术在安防监控领域有着重要的应用前景。
通过对监控图像进行识别分析，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施，提高安全性和防范能力。
其次，数字图像识别技术在医学影像领域也有着广泛的应用前景。
通过对医学影像的识别分析，可以辅助医生进行疾病诊断，提高疾病的早期发现和治疗效果。
此外，数字图像识别技术还具有很大的商业价值，可以应用于人脸支付、智能交通等领域，为人们的生活带来便利。
为了应对数字图像识别技术挑战，提高识别的准确性和鲁棒性，研究者们正在不断探索新的方法和技术。
首先，深度学习技术在数字图像识别中得到了广泛应用。
深度学习可以通过多层次的神经网络结构来分析和提取图像特征，极大地提高了图像识别的准确性和鲁棒性。
其次，基于特征工程的方法也在一定程度上可以提高图像识别的性能。
通过对图像的预处理和特征提取，可以将复杂的图像数据转化为易于识别的特征向量，进而进行分类和识别。
图像识别与人工智能入门教程
图像识别与人工智能入门教程第一章：图像识别的基础概念图像识别是人工智能领域中的一项重要研究方向，它旨在让计算机能够模拟人类视觉系统，通过处理和理解数字图像中的各种信息。
在图像识别的应用领域中，包括人脸识别、物体识别、车牌识别等，这些应用都需要基于图像识别技术实现。
图像识别的基础概念包括图像采集、特征提取和分类器构建等。
首先，图像采集是指通过摄像头等设备获取数字图像的过程。
其次，特征提取是指从图像中提取出有用的特征信息，常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析等。
最后，分类器构建是指通过机器学习算法构建一个能够将不同类别的图像正确分类的模型。
常用的分类方法包括支持向量机、神经网络等。
第二章：基于深度学习的图像识别深度学习是目前图像识别领域最热门的研究方向之一。
它通过建立多层次的神经网络模型，实现对图像的自动分析和识别。
深度学习的核心思想是通过大量的训练数据，通过模型自身不断学习和优化，以提高识别准确率。
在基于深度学习的图像识别中，卷积神经网络（CNN）是最常用的模型之一。
CNN通过多层卷积和池化运算，有效地提取图像的局部特征，同时也具备平移不变性和空间层次结构表示等特点。
另外，循环神经网络（RNN）也常被应用于图像识别任务，它能够捕捉图像序列之间的时空关系，例如视频识别。
第三章：图像识别的应用领域图像识别的应用领域非常广泛，涉及到医疗、安防、自动驾驶等多个领域。
在医疗领域，图像识别可以用于肿瘤检测、疾病诊断等方面，提高医生的工作效率和诊断准确率。
在安防领域，图像识别可以应用于人脸识别、行为分析等，提高监控系统的智能化程度。
在自动驾驶领域，图像识别可以用于车辆的目标检测、交通信号识别等任务。
另外，图像识别也广泛应用于互联网产品中。
例如，社交媒体平台可以通过图像识别技术识别用户上传的图片中的物体、人物等，从而为用户提供个性化的推荐服务。
电商平台可以通过图像识别技术识别商品图片中的属性，并自动生成商品描述和标签，提高商品搜索和推荐的准确性。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
图像识别算法基础教程
图像识别算法基础教程第一章算法简介图像识别算法是一种将图像中的物体或场景识别为特定类别的算法。
在计算机视觉领域中，图像识别是一个核心任务，被广泛应用于人脸识别、物体检测、医学图像分析等领域。
本章将介绍图像识别算法的基本概念和应用领域。
第二章特征提取特征提取是图像识别算法中的关键步骤。
在图像中，物体和场景可以通过一些特定的视觉特征进行描述。
本章将介绍常用的特征提取方法，如边缘检测、角点检测和纹理描述符等。
同时，还将介绍如何选择合适的特征来提高图像识别的准确性。
第三章分类算法分类算法是图像识别算法中用于将图像分为不同类别的核心技术。
本章将介绍一些经典的分类算法，如支持向量机（SVM）、k 近邻算法（KNN）和决策树等。
此外，还将介绍深度学习方法在图像识别中的应用，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
第四章训练和评估训练和评估是图像识别算法的重要环节。
本章将介绍如何使用训练数据来训练图像识别模型，并分析和选择适当的评估指标来评估模型的性能。
此外，还将介绍一些常用的数据增强技术和交叉验证方法，以提高图像识别算法的鲁棒性和准确性。
第五章目标检测目标检测是图像识别算法中的一个重要任务，它不仅要求识别出图像中的物体，还要确定它们的位置和边界框。
本章将介绍一些经典的目标检测算法，如滑动窗口法、区域提议法和单阶段检测器等。
同时，还将介绍目标跟踪和目标姿态估计等相关技术。
第六章图像语义分割图像语义分割是将图像划分为不同的语义区域或像素的任务。
本章将介绍常用的图像语义分割算法，如基于像素的分类、全卷积神经网络（FCN）和条件随机场（CRF）等。
同时，还将介绍一些应用领域，如医学图像分析和自动驾驶等。
第七章应用案例本章将介绍图像识别算法在实际应用中的案例。
以人脸识别为例，将介绍其在人脸认证、人脸检索和情感分析等方面的应用。
同时，还将介绍物体检测在视频监控和智能交通领域的应用案例。
通过这些案例，读者可以深入了解图像识别算法在不同领域的实际应用。
图像识别技术
图像识别技术随着数字时代的到来，图像识别技术成为了计算机视觉领域中不可或缺的一部分。
图像识别技术是指通过计算机对图像进行处理和分析，以便识别出图像中的目标物体或特征。
这项技术在许多领域，包括智能交通、医学影像、安防监控等方面都扮演着重要的角色。
本文将介绍图像识别技术的原理、应用和发展趋势。
一、图像识别技术的原理图像识别技术的原理主要包括图像获取、预处理、特征提取和分类识别四个步骤。
第一步，图像获取。
图像获取是指通过摄像头、扫描仪等设备将真实世界中的图像转换为电子信号，并存储在计算机中。
第二步，预处理。
在预处理过程中，需要对获取的图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，以提高图像质量并突出目标物体的特征。
第三步，特征提取。
特征提取是图像识别的重要一环，通过对图像进行特征提取，可以将图像中的目标物体与其他背景进行区分。
常用的特征提取方法包括色彩特征、纹理特征、形状特征等。
第四步，分类识别。
在分类识别阶段，计算机利用机器学习、深度学习等算法对提取到的特征进行分类，从而实现对图像中目标物体的自动识别。
二、图像识别技术的应用1. 智能交通领域图像识别技术在智能交通领域的应用非常广泛。
例如，交通监控摄像头可以通过图像识别技术实现车辆识别、车辆计数和车辆违规行为识别等功能，提高交通管理的效率和准确性。
2. 医学影像领域在医学影像领域，图像识别技术可以对医学影像图像进行自动分析和识别，帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗。
例如，乳腺癌的早期检测可以通过图像识别技术自动识别潜在的肿瘤区域，提高诊断的准确性和速度。
3. 安防监控领域图像识别技术在安防监控领域的应用也非常广泛。
安防摄像头可以通过图像识别技术实现人脸识别、行为识别等功能，帮助监控人员及时发现异常情况，并提供有效的安全预警。
三、图像识别技术的发展趋势1. 深度学习的应用深度学习作为图像识别技术中的一种重要方法，已经在图像识别领域取得了巨大的进展。
未来，随着深度学习算法的不断改进和发展，图像识别技术的准确性和鲁棒性将进一步提高。
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公式化表示图像使得矢量图具有两个优点：一是它的文件数据量很小；二是图 像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小了多少次，图像总是以显示设 备允许的最大清晰度显示。在计算机计算与显示一幅图像时，也往往能看到画图的过 程。但是，矢量图有一个明显的缺点，就是不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像， 而且绘出来的图像不是很逼真，同时也不易在不同的软件间交换文件。
视频字幕识别
举例：图像识别
图5-12 美国警方采用图像识别系统辨别罪犯， 该系统每分钟以1500万画面的速率进行面部匹配
举例：人脸识别
2.1.5数字图像处理的基本特点
• • • •
信息量大 数字图像处理占用的频带较宽 数字图像中各个像素相关性大 主观性
2.1.6数字图像处理的优点
• • • •
(a) 453 ×374， 256灰度级图像； (b)~(d) 保持空 间分辨率不变， 以灰度级为128， 64和32显示的 图像
பைடு நூலகம்
（续） (e)~(h) 以16， 8，4和2 灰度 级显示的图像
3 . 索引图像
在介绍索引图像之前，我们首先了解 PC 机是如何处理颜色的。大多 数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样，用这种方式获得的颜色通常称为 RGB颜色。颜色深度为每像素24位的数字图像是目前所能获取、浏览和保存 的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它所表达的颜色远远超出了人眼所能辨 别的范围，故将其称为“真彩色”。
左图：原始图像，细节不清晰，偏色 右图：增强后的图像
图像复原举例
(a) 被正弦噪声污染的图像； (b)图(a)的频谱； (c)巴特沃斯带阻滤波器； (d)滤波效果。
图像复原
（4）图像分割 图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有 意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图 像识别、分析和理解的基础。
4. 真彩色图像
真彩色图像将像素的色彩能力推向了顶峰。“真彩色”是 RGB 颜色的另一
种流行的叫法。从技术角度考虑， 真彩色是指写到磁盘上的图像类型， 而RGB
颜色是指显示器的显示模式。 RGB 图像的颜色是非映射的，它可以从系统的 “颜色表”里自由获取所需的颜色，这种图像文件里的颜色直接与 PC机上的显
首先说明样点和点的概念。扫描一幅图像时，需设置扫描仪的分辨率 （Resolution）， 分辨率决定了扫描仪从源图像里每英寸取多少个样点。扫 描仪将源图像看成由大量的网格组成，然后在每一个网格里取出一点，用该 点的颜色值来代表这一网格里所有点的颜色值，这些被选中的点就是样点。 扫描仪的分辨率单位为 dpi（每英寸点数），但激光打印机的dpi与扫描仪的 dpi（样点）是不同的。实际上，以150 dpi分辨率扫描的图像，它的效果相 当于激光打印机的1200 dpi的效果。
VR的相关设备
2.1.3数字图像处理的应用
故宫VR——《紫禁城•天子的宫殿》中的一景
2.1.3数字图像处理的应用
电脑游戏中的建筑场景漫游
2.1.4数字图像处理主要研究的内容
• • • • • •
图像变换 图像编码压缩 图像增强和复原 图像分割 图像描述 图像分类（识别）
（1）图像变换
傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，
第二章数字图像识别技术
2.1数字图像信息的基本知识
2.1.1图像 人类传递信息渠道： • 语言 • 文字 • 图:“图”是物体透射或反射光的分布， “像”是人的视觉系统对图的接收在大脑 中形成的印象或认识。
特性:
• 客观存在的，像是人的感觉，图像则是二 者的结合，因此，是客观实体的原型. • 包含了巨大的信息量 • 图像的传播虽然比语言文字的传播要复杂 得多，但它能提供比较直观的模型，这不 是语言文字的描述所能达到的。
气象卫星云图
云南省大理州森 林火灾的遥感图 土地变化监测图
2.1.3数字图像处理的应用
生物医学领域应用 主要应用如X射线层析摄影(CT)、核磁共振(MRI)、超 声成像、血管造影、细胞和染色体自动分类等。这些技术和 设备大大提高了治疗诊断水平，减轻了病人的痛苦。
2
三维快速血管造影成像
头部CT
2.1.3数字图像处理的应用
导弹制导
指纹门锁
2.1.3数字图像处理的应用 二、数字图像处理的应用
虹膜识别系统框图
2.1.3数字图像处理的应用 二、数字图像处理的应用
生物识别技术的重要分支――自动指纹识别系统
下图是指纹图像预处理各阶段的结果：
指纹原始图像
滤波后图像
二值化图像
细化图像
2.1.3数字图像处理的应用 6
机器视觉
机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器 人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人，装配线工件 识别、定位，太空机器人的自动操作等。
医学图像处理—锐化
影视图像处理
—由黑白图像转换的伪彩色图像
（5）图像描述
图像描述是图像识别和理解的必要前提。一般图像的描
述方法采用二维描述，他有边界描述和区域描述。
（6）图像识别
图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是 图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征提取，从而 进行判决分类。
2.1.3数字图像处理的应用
汽车牌照识别系统图
2.1.3数字图像处理的应用
服务器 摄像机 网络 视频主机 交通路口1 电视墙
网络
摄像机 网络 视频主机 交通路口1
数字矩阵主机
计算机
计算机
交通视频监控系统图
2.1.3数字图像处理的应用
5
军事公安
军事目标的侦察、制导和警戒系统、自动灭火器的 控制及反伪装等等都需要用到图像处理技术； 公安部门的现场照片、指纹、虹膜、面部、手迹、 印章等的处理和辨识也要借助图像处理。
在真彩色出现之前， 由于技术上的原因，计算机在处理时并没有达到 每像素24位的真彩色水平，为此人们创造了索引颜色。索引颜色通常也称为 映射颜色， 在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色 也很有限， 索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。一幅索引颜色图像在 图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入 程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。
将空间域的处理变换为变换域处理。
将空间域的图像通过变换转换到频率域
（2）图像编码压缩 图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图 像传输、处理时间和减少所占用的存储器空间。
（3）图像增强和复原
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省 图像传输、处理时间和减少所占用的存储器空间。
彩色图像增强举例
生物医学领域应用 以下是一个将图像处理应用于临床医学的例子 ――CT脑血管医学图像三维重建。
2
加入对比剂脑血管扫描图像 依次为第1层,第2层,第3层脑血管 脑血管边缘提取 依次为第1层,第2层,第3层脑血管
重建的脑血管三维图像
2.1.3数字图像处理的应用 3
通信工程
常见的数字图像和数字视频设备如可视电话、会议电 视、卫星电视、数字电视、高清晰度电视、VCD、DVD等
2. 灰度图像 在灰度图像中，像素灰度级用8 bit表示，所以每个像素都是介于黑色和白色之
间的256（28=256）种灰度中的一种。灰度图像只有灰度颜色而没有彩色。我们通常
所说的黑白照片，其实包含了黑白之间的所有灰度色调。从技术上来说，就是具有 从黑到白的256种灰度色域的单色图像。
不同空间分辨率图像（灰度级为8比特） (a) 1024×1024；(b)~(f)的原始空间分辨率依次为512 × 512， 256 × 256，128 × 128，64 × 64，32×32像素。
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。
2.发展
• 最早出现于20世纪50年代:计算机来处理图形
• 学科大约形成于20世纪60年代初期。
• 首次获得实际成功应用是美国喷气推进实验室 • 1972年英国EMI公司用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影 装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）--- 1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺 贝尔奖 .
1. 线画稿 线画稿只有黑白两种颜色，这种形式通常也称为“黑白艺术”、 “位图艺术”、 “一位元艺术”。用扫描仪扫描图像，当设置成LineArt格式时， 扫描仪以一位颜色 模式来看待图像。若样点颜色为黑，则扫描仪将相应的像素位元置为 0， 否则置为1。 线画稿适合于由黑白两色构成而没有灰度阴影的图像。
位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。位 图可以从传统的相片、幻灯片上制作出来或使用数字相机得到， 也可以利用
Windows 的画笔(Painbrush) 用颜色点填充网格单元来创建位图。位图又可以分成如
下四种： 线画稿(LineArt)、灰度图像(GrayScale)、索引颜色图像(Index Color)和真 彩色图像（True Color）。
再现性好 处理精度高 适用面宽 灵活性高
2.2数字图像处理基础
为了方便地处理数字图像，根据数字图像的特性将其分成不 同的类型。静态图像可分为矢量(Vector)图和位图（Bitmap）， 位图也称为栅格图像。 矢量图是用一系列绘图指令来表示一幅图，如AutoCAD 中 的绘图语句。这种方法的本质是用数学(更准确地说是几何学)公 式描述一幅图像。图像中每一个形状都是一个完整的公式，称为 一个对象。对象是一个封闭的整体，所以定义图像上对象的变化 和对象与其他对象的关系对计算机来说是简单的， 所有这些变 化都不会影响到图像中的其他对象。
像素并不像“克”和“厘米”那样是绝对的度量单位，而是可大可小的。 如果获取图像时的分辨率较低（如50 dpi），则显示该图像时，每英寸所显 示的像素个数也很少，这样就会使像素变得较大。