数字图像处理课件-4邻域处理
数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
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，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写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。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
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
利用图像颜色的散布信息，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锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
数字图像处理第4讲邻域平均法及中值滤波
3.2 空域增强
中值滤波：将模板区域内的象素排序，求出中值。
第3章 图像增强
3.2 空域增强
中值滤波对小于窗宽(N=5)1/2的脉冲将进行抑制，如：
阶跃
斜坡
三角
第3章 图像增强
3.2 空域增强
单脉冲
双脉冲
三脉冲
第3章 图像增强
3.2 空域增强
二维中值滤波器比一维滤波器有更好的性能。二维中值滤 波器的窗口是二维的，其形状有很多种，如直线形、方形 、圆形、十字形、圆环形、菱形等
第3章 图像增强
3.2 空域增强
g(x, y) w1s1 w2s2 w9s9
y
w1
w2
w3
O
Y
s1
s2
s3
w4
w5
w6
x
s4
s5
s6
w7
w8
w9
s7
s8
s9
X
第3章 图像增强
3.2 空域增强
0 1 0
邻域平均：
H
1 4
1
0
1
0 1 0
0 1 0
邻域加权平均：
H
1 5
1
1
1
0 1 0
0 1 0
第3章 图像增强
第4讲 邻域平均法及中值滤波
演示文稿说明： 本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅； 本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。
第3章 图像增强
3.2 空域增强
邻域平均法:是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术 。假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存 在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可 用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值， 实现图像的平滑。
数字图像处理其中的第4部分学习使用
2020年3月4日星期三
2）FDCT与IDCT 思想：人眼对低频数据比对高频数据敏感。 FDCT 为前向 离散余弦变换,JPEG标准不规定FDCT和IDCT的算法。 方法:
（1）首先把一幅图像划分成一系列的图像块，每个图像块包含8×8个 像素。如果原始图像有640×480个像素，则图片将包含80列60行的 方块。如果图像只包含灰度，那么每个像素用一个8比特的数字表示。 因此可以把每个图像块表示成一个8行8列的二维数组。数组的元素 是0～255的8比特整数。离散余弦变换就是作用在这个数组上。
（4）熵编码。使用熵编码还可以对DPCM编码后的直流DC系数和RLE编码 后的交流AC系数作进一步的压缩。 在JPEG有损压缩算法中，使用哈夫曼编码器来减少熵。
JPEG编码的最后一个步骤是把各种标记代码和编码后的图像 数据组成一帧一帧的数据，这样做的目的是为了便于传输、 存储和译码器进行译码，这样组织的数据通常称为JPEG位数
25
2020年3月4日星期三
➢ 反量化
1264 0 10 0 0 0 0 0
24
12
0
0 0 0 0 0
14 13 0 0 0 0 0 0
Fµu,
v
0 0
0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0
0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
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2020年3月4日星期三
编码过程
Z字形排序。对于量化后的二维数组，我们还要对其进行线性化，然 后再进行压缩加以传输。一个合理的线性化方法可能是一次传输Q的 一行。由于出现这么多的0，可以使用行程编码。这是可行的，但还 有更好的方法。
数字图像处理_课件_4
e jπW ]
t
A [ejπW e jπW ] AW sin(πW )
j2π
(πW )
AW sin c(πW )
sin e j e j
2j
μ
sinc(m) sin( m) ( m)
sinc函数 14
数第 字四 图章 像频 处率 理域
滤 波
➢ 通常，傅里叶变换包含复数项，且为显示目的，
f (t) ★ h(t) 1H()F()
f (t) ★ h(t) H()F() 18
卷积定理_第2部分
数 第 2. 空间域中两个函数乘积的傅里叶变换等于两
字四 图章
个函数的傅里叶变换在频率域中的卷积。
像频 处率
f (t)h(t) H () ★ F ()
理域 滤
反过来，如果有两个傅里叶变换的卷积，可
sT (t) (t nT ) n sΔT(t)
…
…
t
… -3ΔT -2ΔT -ΔT 0
ΔT 2ΔT 3ΔT …
11
4.2.4 连续变量函数的傅里叶变换
数 第
字四
{ f (t)} F ()
f (t)e j2πtdt
图章
像频
处率
理 域 滤
f (t) 1{F (u)} F ()e j2πtd
波
…
…
μ
-2/ΔT -1/ΔT
0
1/ΔT 2/ΔT
F~(μ)
欠取样条件下取样后的 函数的傅里叶变换
…
…
μ
-3/ΔT -2/ΔT -1/ΔT 0 1/ΔT 2/ΔT 3/ΔT
26
4.3.3 取样定理
数第 字四 图章 像频 处率 理域
数字图像处理精品PPT课件
G
x, y
e e
x2 y 22
2
r2 222 平滑来自设计离散高斯滤波器的方法：
T2, 2f x 1,y 1
1 引言
4）相关与卷积的物理含义
相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均； 而卷积先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转后再加
权平均。 如果模板是对称的，那么相关与卷积运算结
果完全相同。 邻域运算实际上就是卷积和相关运算，用信
号分析的观点就是滤波。
2 平滑
图像平滑的目的
100 101 918 927 1010 79 96 106 1203 935 892 67 87 121 817 924 871 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
数字图像处理
第七章 邻域运算
CH7 邻域运算
一、引言 二、平滑 三、中值滤波 四、边缘检测 五、细化 上机实习
1 引言
1）邻域运算
定义 输出图像中每个像素是由对应的输入像素及其一个 邻域内的像素共同决定时的图像运算。
通常邻域是远比图像尺寸小的一规则形状。如下面 情况中，一个点的邻域定义为以该点为中心的一个 圆内部或边界上点的集合。
fx,y T*f x,y
m1 i0
m1 j0
T
i
,
j
f
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
当m 3时
f x,y T0,0f x 1,y 1 T0,1f x 1,y
T0, 2f x 1,y 1 T1,0f x,y 1
数字图像处理之邻域处理
m 1 m 1
i0
j 0
m 1 m 1 T i , j f x i ,y j 2 2
演 示
100 96 87 86 92 95 101 106 121 133 99 102 98 103 87 99 111 121 97 95 94 103 102 100 89 87 85 78 79 67 72 75 74 73 86 84 88 92 97 90 102 100 98 90 91 88
使
f r
$进一步阅读：Gonzalez, p463.
4 边缘检测
4 边缘检测
梯度最大值及其方向
f x s in f y c o s 0
ta n
1
fy 或 fx fx fy
2 2
梯度最大值
4 边缘检测
2 2 2
G x, y e
e
r
2 2
2
2 平滑
设计离散高斯滤波器的方法：
设定σ2和n，确定高斯模板权值。如σ2 =2和 n=5：
[i,j] -2 -1 0 1 2 -2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105 -1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287 0 0.135 0.779 1 0.779 0.135 1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287 2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105
111 112
111 112
111 112
100 96 1 2 87 86 1 92 95
图像处理 第七章 邻域运算
第七章 邻域运算目录1. 引言相关与卷积2. 平滑3. 中值滤波4. 边缘检测5.细化作业1.引言邻域运算是指当输出图象中每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算，通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状，如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。
信号与系统分析中的基本运算相关与卷积，在实际的图象处理中都表现为邻域运算。
邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图象处理工具。
以围绕模板（filter mask, template ）的相关与卷积运算为例，给定图象f(x,y)大小N×N，模板T(i, j)大小m ×m （m 为奇数），常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应，∑∑-=-=--+--+=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g当m=3时，)1,1())2,2(),1()1,2(),1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(++++++++++-++-+-+--=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g卷积运算定义为:∑∑-=-=-+--+-=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g 当m=3时，)1,1())2,2(),1()1,2()1,1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(--+-++-+-++++-++++++=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g可见，相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均，而卷积与相关不同的只是在于需要将模板沿中心反叠（先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转；即沿次对角线翻转）后再加权平均。
第一章 数字图像处理基础 ppt课件
2014年11月
教学安排
课堂授课、项目与实验安排
课堂授课，36学时 第一章 数字图像处理基础（5学时） 第二章 图像变换（4学时） 第三章 图像增强（9学时） 第四章 图像复原（5学时） 第五章 图像分割（5学时） 第六章 彩色图像处理（4学时） 习题分析与讨论（4学时）
14
显微成像
•Taxol 红豆杉醇 •cholesterol胆固醇 •Nickel oxide镍氧化物
•organic superconducting 有机超导
2020/12/2715Fra bibliotek多频谱成像
2020/12/27
16
光学成像
2020/12/27
•Intraocular implant: 眼内植入
首选教材：数字图像处理，自编讲义，2012 二选教材：K.R. Castleman, 数字图像处理, 电子工业出版社，2011 参考书目：(1) R.C.Gonzalez，数字图像处理（第3版），电子工业出版社，2011；(2)
W.K.Pratt，数字图像处理（原书第4版），机械工业出版社，2010
2020/12/27
5
什么是图像？
众所周知的事情正因为 众所周知而不为人所知
图像？这玩意儿，你不问我还清楚这是 什么；你要真问起来，我反倒不知道该 如何解释它了。
卡斯尔曼：一幅图像就是指某些事物的 表示，并包含关于目标的描述性信息。
你会如何定义？
2020/12/27
6
什么是图像？
图像的类型
图像以各种不同的形式出现:
2020/12/27
12
Gamma射线成像
2020/12/27
•PET(positron emission tomography): 正 电子射线层析 术 •Cygnus:天鹅座
图像处理(四)
上次: 二、图像运算，三、图像变换1．图像的点运算（元素群运算）2．图像的代数运算3．图像的几何运算⇒上机实验一讲：4．图像的邻域（即点的邻域）操作输出图像中的每个像素值都是由输入图像中对应的像素及其某个邻域内的像素共同决定的，这种图像运算称为邻域运算。
通常邻域是指一个远远小于图像尺寸的形状规则的像素块，例如，5⨯的正方形（或其它形状）。
一幅图像所定义的所有邻3⨯、53域应该具有相同的大小。
邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图像处理方法。
邻域操作包括两种类型：滑动邻域操作和分离邻域操作。
邻域→点，称滑动邻域操作邻域→邻域，称分离邻域操作（1）滑动邻城操作sliding-neighborhood operation滑动邻域操作一次处理一个像素，输出图像的每一个像素的像素值都是通过对输入图像对应像素的某邻域内的像素值采用某种代数运算得到的。
滑动邻域操作，经常被用于图像的非线性滤波。
例如，一个使输出图像像素值等于输入图像对应像素的各个邻域像素值标准偏差的滑动邻域操作等。
非线性滤波器help nlfilterNLFILTER Perform general sliding-neighborhood operations.B = NLFILTER(A,[M N],FUN) applies the function FUN to each M-by-N sliding block of A. FUN is a function that accepts an M-by-N matrix as input and returns a scalar:C = FUN(X)C is the output value for the center pixel in the M-by-N block X. NLFILTER calls FUN for each pixel in A. NLFILTER zero pads the M-by-N block at the edges, if necessary.B = NLFILTER(A,[M N],FUN,P1,P2,...) passes the additional parameters P1,P2,..., to FUN.B = NLFILTER(A,'indexed',...) processes A as an indexed image, padding with ones if A is of class double and zeros if A is of class uint8.ExampleFUN can be a FUNCTION_HANDLE created using @. This example produces the same result as calling MEDFILT2 with a 3-by-3 neighborhood:B = nlfilter(A,[3 3],@myfun);where MYFUN is an M-file containing:function scalar = myfun(x)scalar = median(x(:));FUN can also be an inline object. The example above can be written as:fun = inline('median(x(:))');B = nlfilter(A,[3 3],fun);讲inline 函数有时为了描述某个数学函数的方便，可以用inline 函数来直接编写该函数，形式相当于已经介绍过的且经常使用的M 函数，但无需编写一个真正的M-文件它就可以描述出某种数学关系。
数字图像处理(冈萨雷斯)-4_fourier变换和频域介绍(dip3e)经典案例幻灯片PPT
F (u,v)
F *(u, v)
f ( x ,y ) ☆ h ( x ,y ) i f f t c o n j F ( u , v ) H ( u , v )
h(x,y):CD 周期延拓
PAC1
h:
PQ
QBD1
DFT
H (u,v)
F*(u,v)H(u,v)
IDFT
R(x,y):PQ
✓ 使用这组基函数的线性组合得到任意函数f，每个基函数的系 数就是f与该基函数的内积
图像变换的目的
✓ 使图像处理问题简化； ✓ 有利于图像特征提取； ✓ 有助于从概念上增强对图像信息的理解；
图像变换通常是一种二维正交变换。
一般要求： 1. 正交变换必须是可逆的； 2. 正变换和反变换的算法不能太复杂； 3. 正交变换的特点是在变换域中图像能量将集中分布在低频率 成分上，边缘、线状信息反映在高频率成分上，有利于图像处理
4.11 二维DFT的实现
沿着f(x,y)的一行所进 行的傅里叶变换。
F (u ,v ) F ( u , v ) (4 .6 1 9 )
复习：当两个复数实部相等,虚部互为相 反数时,这两个复数叫做互为共轭复数.
4.6
二维离散傅里叶变换的性质
其他性质：
✓尺度变换〔缩放〕及线性性
a f( x ,y ) a F ( u ,v ) f( a x ,b y ) 1 F ( u a ,v b ) |a b |
域表述困难的增强任务，在频率域中变得非常普通
✓ 滤波在频率域更为直观，它可以解释空间域滤波的某些性质
✓ 给出一个问题，寻找某个滤波器解决该问题，频率域处理对 于试验、迅速而全面地控制滤波器参数是一个理想工具
✓ 一旦找到一个特殊应用的滤波器，通常在空间域用硬件实现
数字图像处理之邻域处理
98 1 103 2 87 1 99 111 121 98 103 87 99 111 121
97 2 95 3 94 2 103 102
100 1 89 2 87 1 85 78
79 67 72 75 74 73 79 1 67 2 72 1 75 74 73
86 84 88 92 97 90 86 2 84 3 88 2 92 97 90
f x, y T f x, y m 1 m 1 T i, j f x i ,y j 2 2 i 0 j0
m 1 m 1
演 示
100 96 87 86 92 95 101 106 121 133 99 102 98 103 87 99 111 121 97 95 94 103 102 100 89 87 85 78 79 67 72 75 74 73 86 84 88 92 97 90 102 100 98 90 91 88
f x * g x f a g x a da
1 引言
3）模板（template，filter mask）的相关与 卷积运算
给定图像f(x,y)大小N*N，模板T(i,j)大小m*m （m为奇数）。
常用的相关运算定义为：使模板中心T((m1)/2,(m-1)/2) 与f(x,y)对应。
102 100 98 90 91 88 102 1 100 2 98 1 90 91 88
111 112 97 1 95 2 94 1 103 102 100 2 89 3 87 2 85 78
111 112 97 95 94 103 102 100 1 89 2 87 1 85 78
4、图像空域处理与邻域操作(4 图像膨胀与图像腐蚀)
• 发展：
– 数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上 的学科，其基本思想和方法对图像处理的理论 和技术产生了重大的影响。目前，形态学图像 处理已成为数字图像处理的一个主要研究领域。 在文字识别、显微图像分析、医学图像、工业 检测、机器人视觉都有很成功的应用。
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
数字图像处理
• 开-闭运算
– 2）闭运算 先膨胀连在 一起，成一 – 思路：先膨胀、再腐蚀 个物体了。 – 定义： A B ( A B)B – 含义： A B 的边界通过B在A的边界外转动时， B中的点所能达到的A的边界的最远点 – 等价表示： A B {( B)z | ( B)z A } – 结果：
先腐蚀断了， 再膨胀就连 不通了。
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 开运算的边界是由这样一些点组成的，就 是当B沿A的内部边界滚动时，B中所能达 到的A的内部边界的最远的点。
例：
0 1 0 1 0 S 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0
数字图像处理
A
B
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
•
形态学图像分析的基本步骤：
1. 提出所要描述的物体几何结构模式，即提取 几何结构特征； 2. 根据结构模式选择相应的结构元素（简单又 有最强的表现力）； 3. 用选定的结构元对图像实行击中与否（HMT） 变换，便得到比原始图像更显著突出物体特 征信息的图像。如赋予相应变量，还可得到 定量描述； 4. 经过形态学变换后的图像突出我们所需的信 息，从而可以方便提取信息。
数字图像处理
0 1 0 1 0 S 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0
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几何运算的用途 图像几何变换的基本原理 坐标变换 灰度插值
© 2003.10 CVL Shanghai Jiao Tong University
• 一般的中值滤波 • 二维中值滤波 • MWMF算法（多窗口中值滤波）
© 2003.10 CVL Shanghai Jiao Tong University
Computer Vision Laboratory
数字图像处理 Digit Image Processing 第四章 图像的邻域处理
Computer Vision Laboratory
数字图像处理 Digit Image Processing 第四章 图像的邻域处理
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§1 图像的平滑(Image Smoothing) §2 中值滤波（Median Filtering） §3 图像的锐化(Image Sharpening) §4 几何运算(Geometric Operation)
§3 图像的锐化
• 梯度算子 • Robert算子 • Laplacian算子
© 2003.10 CVL Shanghai Jiao Tong University
Computer Vision Laboratory
数字图像处理 Digit Image Processing 第四章 图像的邻域处理
© 2003.10 CVL Shanghai Jiao Tong UnLaboratory
数字图像处理 Digit Image Processing 第四章 图像的邻域处理
§2 中值滤波（Median Filtering)
© 2003.10 CVL Shanghai Jiao Tong University
Computer Vision Laboratory
数字图像处理 Digit Image Processing 第四章 图像的邻域处理
§1 图像的平滑
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邻域的定义 邻域平均法 带门限的邻域平均 半邻域法 门限可变的邻域统计的平均法