数字图像处理概述 PPT课件

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《数字图像处理基础》PPT课件

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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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2021年1月13日
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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。
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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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图像处理、图像分析和图像理解的关系:
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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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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

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between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容:
使用Photoshop观察数字图像增强的效果; 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3,比较原始图像、

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• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1.具有数字信号处理技术共有的特点。如: • (1)处理精度高。 • (2)重现性能好。 • (3)灵活性高。 • 2.数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的,也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3.数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3.图像处理开发工具
– (1)VC++面向对象可视化集成工具 – (2)MATLAB的图像处理工具箱 – (3)图像应用软件:Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
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1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1.航天和航空技术方面的应用 • 2.生物医学工程方面的应用 • 3.通信工程方面的应用 • 4.工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5.军事和公安方面的应用 • 6.生活和娱乐方面的应用
– 像素(picture element,简称pixel)
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
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图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤:离散和量化
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• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国

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数字图像处理技术概述
数字图像处理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。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容,图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代,图像处理的技术开始得到较为科学的应用, 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
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数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比,不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途;径获得数据源, 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的,图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级,因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容;,几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
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过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展,人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统,这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
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2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究,而改革开 放以来,我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的,甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。

《数字图像处理应用》PPT课件

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(四)扫描分辨率 指在扫描一幅图象之前所设定的分辨率,它将影响所生成 的图象文件的质量和使用性能,它决定图象将以何种方式 显示或打印,扫描仪的分辨率又分光学分辨率和插值分辨 率,光学分辨率是指扫描仪的实际分辨率。
常规概念和名词
(五)显示分辨率
显示分辨率是指显示屏上能够显示出的像素数目。例如, 显示分辨率为640×480表示显示屏分成480行,每行显示 640个像素,整个显示屏就含有307200个显像点。屏幕能够 显示的像素越多,说明显示设备的分辨率越高,显示的图 像质量也就越高。在计算机上,显示分辨率可人为设定。
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计算机图像的文件格式
计算机图形应用的发展历史
(一)辅助设计阶段
80年代中期,计算机在图形方面的运用开始推广, 此时主要用于工程制图和数学线性图,
此时的处理特点,是以线和点为主的图形,而色 彩等参数常常被忽略,只需要满足客户在准确度方面的要 求就行。
操作者主要是一些工程计算机专业人员,在设计 过程中需要相当的计算机硬件方面的知识,需要编制程序, 熟悉图形学,熟悉数学,实现复杂,也不方便。
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计算机图像的色彩模式
四、色彩空间模型
LAB色彩模型,是由国际照明委员会(CIE)制定的,它与 设备无关,色调成分的某一值既可描述打印、又可描述显 示色调。Lab的颜色光谱囊括了RGB和CMYK的颜色光谱。 Lab模型由照明发光率(Luminance)和两个颜色轴通道组 成。L指发光率和亮度值;a表示从绿到红的颜色轴通道;b 表示从蓝到黄的颜色轴通道。 Lab模型能表达的色彩空间比RGB、CMYK模型所表达颜色范 围大。
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计算机图像的文件格式
常用图像文件格式及特点 psd格式:是Photoshop内部固有的文件格式,其采用无损 压缩,支持Photoshop可处理的任何内容,包括图层、蒙版、 样通道、路径、切片以及注解等。在作业尚未完成时应采 用该格式 。

“数字图像处理技术”介绍概述PPT模板

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之后十年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展,人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统,这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状 ppt模板下载
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2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究,而改革开 放以来,我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的,甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理技术
Digital Image Processing
多媒体计算机技术
目录页
CONTENTS PAGE
01 图像处理技术概述 02 图像处理技术发展现状 03 图像处理技术的利用
过渡页
TRANSITION PAGE
0011 图图像像处处理理技技术术概概述述 02 图像处理技术发展现状 03 图像处理技术的利用
第三章 图像处理技术的利用
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谢谢
的比特量,这种技术现在的发展内容包括变换编码等,未来
可能发挥作用的还有小波变换图像压缩编码、分行编码等。
第三章 图像处理技术的利用
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3.2 图像处理技术的发展趋势
计算机数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发 挥的重要作用早已被人们看到,对于计算机图像技术的发 展道路,大致可以归结出3个原则性内容:
①未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处 理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。
②未来数字图像处理技术强调操作、运用的方便性,图像处 理功能的集中化趋势是必然会存在的。
③更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面, 已经是现代科学的特点,未来数字图像处理技术的实际运用 要取得更多的发展,必然离不开理论和研究方法的更新。

数字图像处理概述精选ppt课件

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图像处理计算机:PC、工作站等 图像存储设备:磁盘、光盘、硬盘等 图像输出设备:显示器、打印机等
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第一章 数字图像处理概论
图像输入系统
图像处理与 分析系统
图像输出系统
图像存储系统
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第一章 数字图像处理概论
采集:x光透视成像仪、扫描仪、数码相机等 处理和分析:主要是利用计算机运算,还可
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第一章 数字图像处理概论
Anonymous
精选编辑ppt 3
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt 4
第一章 数字图像处理概论
第一章 数字图像处理概论
• 图像的基本概念 • 数字图像的基本类型 • 数字图像处理系统 • 数字图像处理的发展及特点 • 数字图像处理的主要内容及应用 • 图像的统计特征
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第一章 数字图像处理概论
--图像复原和图像增强的研究和发展。
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第一章 数字图像处理概论
1964 年 : 美 国 喷 气 推 进 实 验 室 (JPL) 用计算机对“徘徊者七号”太空船发回 的大批月球照片进行处理。
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第一章 数字图像处理概论
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美国航天器传 送的第一张月 球照片,“旅 行者7号”卫 星1964年7月 31日9点09分 (东部白天时 间)在光线影 响月球表面17 分钟时摄取的 图像
1922年在信号两次穿 越大西洋后,从穿孔 精选编辑p纸pt 带得到的数字图像
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第一章 数字图像处理概论
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1929年从伦敦 到纽约用15级 色调设备传送 的照片
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第一章 数字图像处理概论

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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
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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。
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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
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使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
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03
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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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