图像的基本运算(数字图像处理)

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《数字图像处理教学课件》第3章图像的基本运算（2）

实例
源图像
（b）双线性插值方法的结果
实例
用最近邻插值和双线性插值的方法分别将老虎放大 1.5倍。
实例
采用最近邻插值放大1.5倍采用双线性插值放大1.5倍
比例变换中对应图像的确定
比例变换中对应图像的确定
假设输出图像的宽度为W，高度为H；输入图像的宽度为w高度为h，要将输入图像的尺度拉伸或压
枕形失真
由镜头引起的画面向中间“收缩”的现象。
6.图像变形
图像变形（Image Warping）图像变形合成（Image morphing ）
参数化(全局)变形（warping)
参数化变形实例
Translation 平移
Rotation 旋转
Aspect 缩放
Affine 仿射变换
Perspective 透视变换
x' a b c x y' d e f y 1 0 0 1 1
x' ax by c
y'
dx
ey
f
将三对对应点的坐标代入上面公式，
可以求得变换的
对于内的任意一个像素点，再计算其新的坐标，然后颜色映像
三角变形实例
四边形区域的变换方法
图像变形的几何校正
用控制点及插值过程定义，通常具有较为复杂的数学变换函数
投影变换
投影变换是下列变换的组合
仿射变换投影变形
投影变换的性质:
原点无需变换至原点线变换为线比例不保持平行线无需保持平行
x' a b c x y' d e f y w' g h i w
举例:三角变形
B
源图像
?
B’ 目标图像
T(x,y)

《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲课程代码：ABJD0619课程中文名称：数字图像处理课程英文名称：Dig让a1ImageProcessing课程性质：选修课程学分数：3学分课程学时数：48学时(32理论课时+16实验学时)授课对象：电子信息工程本课程的前导课程：高等数学，概率论，线性代数，数字信号处理，信息论，程序设计等一、课程简介数字图像处理是一门新兴的跨学科的前沿高科技，在军事、工业、科研、医学等领域获得了广泛应用，是国内外高校和科研院所的研窕生教育中一个重要的研究方向。

通过本课程的学习，同学们将掌握数字图像处理的基本理论与方法，包括图像变换、图像增强、图像分割、图像恢复、图像识别、图像压缩编码、数字图像处理系统及应用等内容。

二、教学基本内容和要求(-)数字图像处理方法概述教学内容：数字图像处理的研究对象、基本应用、研究内容等，数字图像的基本概念、彩色图像的调色板等概念。

课程的重点、难点：重点：CDIB类与程序框架结构介绍。

难点：调色板的基本概念和应用。

教学要求：D了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务；2)了解数字图像处理的应用；3)理解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(D1B)；4)理解调色板的基本概念和应用；5)了解CD1B类与程序框架结构介绍；6)掌握位图图像处理技术。

(二)图像的几何变换教学内容：图像的几何变换种类以及概念，几何变换的实现原理和实施方法课程的重点、难点：重点：镜像变换。

难点：旋转。

教学要求：1）理解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。

（三）图像灰度变换教学内容：直方图的概念、灰度的点运算（包含灰度信息的线性变化、指数变换等）、直方图的均匀化和规定化课程的重点、难点：重点：灰度直方图。

难点：灰度分布均衡化。

教学要求：1）了解非O元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换；2）掌握灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。

课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。

二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。

具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。

数字图像处理-图像基本运算

数字图像处理_图像基本运算图像基本运算1点运算线性点运算是指输⼊图像的灰度级与输出图像呈线性关系。

s=ar+b（r为输⼊灰度值，s为相应点的输出灰度值）。

当a=1，b=0时，新图像与原图像相同；当a=1，b≠0时，新图像是原图像所有像素的灰度值上移或下移，是整个图像在显⽰时更亮或更暗；当a＞1时，新图像对⽐度增加；当a＜1时，新图像对⽐度降低；当a＜0时，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补；⾮线性点运算是指输⼊与输出为⾮线性关系，常见的⾮线性灰度变换为对数变换和幂次变换，对数变换⼀般形式为：s=clog（1+r）其中c为⼀常数，并假设r≥0.此变换使窄带低灰度输⼊图像映射为宽带输出值，相对的是输出灰度的⾼调整。

1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 J=0.3*x+50/255;6 subplot(2,2,2);7 imshow(J);8 title('线性点变换');9 subplot(2,2,3);10 x1=im2double(x);11 H=2*log(1+x1);12 imshow(H)13 title('⾮线性点运算');%对数运算幂次变换⼀般形式：s=cr^γ幂级数γ部分值把窄带暗值映射到宽带输出值下⾯是⾮线性点运算的幂运算1 I=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1);3 imshow(I);title('原始图像','fontsize',9);4 subplot(2,2,2);5 imshow(imadjust(I,[],[],0.5));title('Gamma=0.5');7 imshow(imadjust(I,[],[],1));title('Gamma=1');8 subplot(2,2,4);9 imshow(imadjust(I,[],[],1.5));title('Gamma=1.5');2代数运算和逻辑运算加法运算去噪处理1 clear all2 i=imread('lenagray.jpg');3 imshow(i)4 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);5 [m,n]=size(i);6 k=zeros(m,n);7for l=1:1008 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);9 j1=im2double(j);10 k=k+j1;11 End12 k=k/100;13 subplot(1,3,1),imshow(i),title('原始图像')14 subplot(1,3,2),imshow(j),title('加噪图像')15 subplot(1,3,3),imshow(k),title(‘求平均后的减法运算提取噪声1 I=imread(‘lena.jpg’);2 J=imnoise (I,‘lena.jpg’,0,0.02);3 K=imsubtract(J,I);4 K1=255-K;5 figure;imshow(I);7 figure;imshow(K1);乘法运算改变图像灰度级1 I=imread('D:/picture/SunShangXiang.jpg')2 I=im2double(I);3 J=immultiply(I,1.2);4 K=immultiply(I,2);5 subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imshow(J);6 subplot(1,3,3);imshow(K);逻辑运算1 A=zeros(128);2 A(40:67,60:100)=1;3 figure(1)4 imshow(A);5 B=zeros(128);6 B(50:80,40:70)=1;7 figure(2)8 imshow(2);9 C=and(A,B);%与10 figure(3);11 imshow(3);12 D=or(A,B);%或13 figure(4);14 imshow(4);15 E=not(A);%⾮16 figure(5);17 imshow(E);3⼏何运算平移运算实现图像的平移1 I=imread('lenagray.jpg');2 subplot(1,2,1);3 imshow(I);4 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);5 a=20;b=20;6for i=1:M7for j=1:N8if((i-a>0)&(i-a<M)&(j-b>0)&(j-b<N)) 9 g(i,j)=I(i-a,j-b);10else11 g(i,j)=0;12 end13 end14 end15 subplot(1,2,2);imshow(uint8(g));⽔平镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(i,N-j+1);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));垂直镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(M-i+1,j);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));图像的旋转1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 imshow(x);3 j=imrotate(x,45,'bilinear');4 k=imrotate(x,45,'bilinear','crop');5 subplot(1,3,1),imshow(x);6 title(‘原图')7 subplot(1,3,2),imshow(j);8 title(‘旋转图(显⽰全部)')9 subplot(1,3,3),imshow(k);10 title(‘旋转图(截取局部)')⼏种插值法⽐较1 i=imread('lena.jpg');2 j1=imresize(i,10,'nearest');3 j2=imresize(i,10,'bilinear');4 j3=imresize(i,10,'bicubic');5 subplot(1,4,1),imshow(i);title(‘原始图像')6 subplot(1,4,2),imshow(j1);title(‘最近邻法')7 subplot(1,4,3),imshow(j2);title(‘双线性插值法')8 subplot(1,4,4),imshow(j3);title(‘三次内插法')放缩变换1 x=imread('D:/picture/ZiXia.jpg')2 subplot(2,3,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 Large=imresize(x,1.5);6 subplot(2,3,2)7 imshow(Large);8 title('扩⼤为1.5');9 Small=imresize(x,0.1);10 subplot(2,3,3)11 imshow(Small);12 title('缩⼩为0.3');13 subplot(2,3,4)14 df=imresize(x,[600700],'nearest');15 imshow(df)16 title('600*700');17 df1=imresize(x,[300400],'nearest');18 subplot(2,3,5)19 imshow(df1)20 title('300*400');后记：（1）MATLAB基础知识回顾1：crtl+R是对选中的区域注释，ctrl+T是取消注释2：有的代码中点运算如O=a.*I+b/255 ，其中b除以255原因是：灰度数据有两种表式⽅法：⼀种是⽤unit8类型，取值0~255；另⼀种是double类型，取值0~1。

《数字图像处理》课程

《数字图像处理》课程教学大纲课程信息课程代码：课程名称：数字图像处理/Digital Image Process课程类型：专业任选课学时学分：48学时/3学分适用专业：计算机科学与技术开课部门：灾害信息工程系一、课程的地位、目的和任务本课程是计算机科学与技术本科专业任选课。

课程的主要内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。

（2）介绍二维傅氏变换、离散余弦变换、离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。

（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。

（4）图像恢复和重建基本原理与方法。

（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。

（6）图像的分析和模式识别基本原理。

通过本课程的学习使学生掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。

要求学生通过该课程学习，具备通过程序解决智能化检测与应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。

二、课程与相关课程的联系与分工要求学生先修课程为：《C语言程序设计》、《数据结构》、《线性代数》、《高等数学》、《概率与数理统计》后继课程：生产实习三、教学内容与基本要求第一章概述1.教学内容1.1 数字图像的发展历史1.2 图像工程的概述1.3 数字图像处理的应用及其发展趋势1.4 VC++ 运行环境的介绍1.5 BMP文件的基本介绍2.重点难点VC运行环境；BMP文件格式；3.基本要求了解图像工程的概念；熟悉数字图像的应用领域；熟悉VC运行环境；掌握BMP文件结构形式；能够在vc环境下，从内存显示BMP图像。

第二章图像采集1.教学内容2.1.视觉过程2.2.成像中的空间关系2.3.光度学和亮度学2.4.采样和量化2.重点成像中的空间关系。

3.难点采样和量化。

4.基本要求了解视觉过程及其原理；掌握几何投影和齐次坐标下的成像变换；熟悉光强度、照度、景深等概念；了解成像模型；理解采样和量化的原理；掌握图像数字化的原理好过程。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。

包括：采样和量化。

2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。

（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。

一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。

二值图像是灰度级只有两级的。

（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。

采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。

2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。

量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。

2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。

2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。

（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。

2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。

（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。

（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。

《数字图像处理》-教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲Digital image processing一、教学目标及教学要求数字图像处理课程是智能科学与技术、数字媒体技术等专业的专业必修课。

主要目标及要求是通过该课程的学习，使学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法，了解数字图像的获取、存储、传输、显示等方面的方法、技术及应用，为学习相关的数字媒体、视频媒体和机器视觉等课程，以及今后从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。

二、本课程的重点和难点（一）课程教学重点教学重点内容包括：图像的表示，空间分辨率和灰度级分辨率，图像直方图和直方图均衡，基于空间平滑滤波的图像增强方法，基于空间锐化滤波的图像增强方法，图像的傅里叶频谱及其特性分析，图像编码模型、霍夫曼编码和变换编码，图像的边缘特征及其检测方法，彩色模型，二值形态学中的有腐蚀运算和膨胀运算。

（二）课程教学难点教学难点包括：直方图均衡，二维离散傅里叶变换的若干重要性质、图像的傅里叶频谱及其特性分析，变换编码，小波变换的概念、嵌入式零树小波编码，图像的纹理特征及其描述和提取方法，Matlab图像处理算法编程。

三、主要实践性教学环节及要求本课程的实验及实践性环节要求使用Matlab软件平台，编写程序实现相关的数字图像处理算法及功能，并进行实验验证。

课程实验与实践共10学时，分别为：实验一：图像基本运算实验（2学时）。

实验二：图像平滑滤波去噪实验（2学时）。

实验三：图像中值滤波去噪实验（2学时）。

实验四：图像边缘检测实验（2学时）。

相关图像处理算法的课堂演示验证（2学时）。

要求每个学生在总结实验准备、实验过程和收获体会的基础上，写出实验报告。

四、采用的教学手段和方法利用多媒体课件梳理课程内容和讲授思路，合理运用启发式教学方式激发学生的思考力，采用讨论式教学方式增强教学过程的互动效果，理论教授与应用实例编程实践相结合，提高学生的分析和解决问题的能力。

遥感数字图像处理基础知识点

遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。

3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。

；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。

量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。

4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。

5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。

2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。

图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。

(数字图像处理)第三章图像的基本运算

非线性点运算相对于线性点运算来说计算较为复杂，但能够实现更加灵活和多样的图像处理效果。
点运算的应用场景
点运算在图像处理中具有广泛的应用，例如在医学影像处理中，可以通过点运算来调整图像的对比度和亮度，提高医学影像的清晰度和可读性。
在遥感图像处理中，点运算可以用于校正和增强遥感图像，提高遥感数据的准确性和可靠性。
图像基本运算的重要性
01
图像基本运算是图像处理的基础，是实现复杂图像处理算法的基石。
02
掌握基本运算有助于深入理解图像处理原理，提高图像处理技能。
02
图像的点运算
线性点运算
线性点运算是指通过线性变换对图像的像素值进行操作，常见的线性点运算包括加法、减法、乘法和除法等。
线性点运算可以用于增强图像的对比度、调整图像的亮度、改变图像的色彩等。
总结词
旋转操作用于将图像围绕一个点旋转一定角度，同时改变像素的位置。
详细描述
旋转操作用于将图像中的像素按照指定的角度进行旋转，同时像素值保持不变。这种操作常用于纠正倾斜的图像、实现特定视角的观察等。
图像的剪切
总结词
剪切操作用于从图像中删除一部分区域，只保留所需部分。
详细描述
剪切操作用于从图像中删除指定的区域，只保留所需的像素部分。这种操作常用于裁剪照片、去除背景等。剪切操作可以快速有效地去除不需要的区域，突出显示所需的细节或主题。
图像的缩放
总结词
缩放操作用于改变图像的大小，可以通过放大或缩小像素值来实现。
详细描述
缩放操作用于改变图像的尺寸，可以通过放大或缩小像素值来实现。放大图像时，像素值会被插值计算以填充新的像素空间；缩小图像时，像素值可能会被平均或选择性地丢弃。这种操作常用于调整图像大小、视窗变换等。

图像的几何变换-数字图像处理

图像的几何变换
图像的几何变换
几何变换基础图像比例缩放图像平移图像镜像图像旋转图像复合变换透视变换应用实例——几何畸变的
校正
图像的几何变换
4.1 几何变换基础
4.1.1 概述图像的几何变换是指对原始图像按照需要产生大小、形
状和位置的变化。从图像类型来分,图像的几何变换有二维平面图像的几何变换和三维图像的几何变换以及由三维向二维平面的投影变换等。从变换的性质来分,有平移、比例缩放、旋转、反射和错切等基本变换,透视变换等复合变换,以及插值运算等。
图4-24-图像旋转之前进行的平移
图像的几何变换
按照上述行插值或列插值方法,原像素点(x=1,y=2)经旋转30°后得到变换后的点(x'=2,y'=2),其后的空洞点(x',y'+1)可以填充为(x',y'),即空洞点(2,3)可以用(2,2)点的值来代替。当然,采用不同的插值方法所得到的空洞点的值是不同的,也可以采用其他方法处理得到不同的空洞点填充效果。图 4-23 中的图像处理后的效果如图4-25 所示。
其逆运算为
图像的几何变换
图4-22 图像旋转θ角
图像的几何变换用式(4-18)可以计算旋转后图像上像素的坐标。例如,对
图4-23所示大小为3×3的图像进行旋转,当θ=30°时,式(4-18) 为
变换后x、y 可能取的最小、最大值分别为
其变换过程如图4-23所示。
图像的几何变换
图4-23 图像旋转θ角度(30°)
2×3阶变换矩阵,其形式为
图像的几何变换
图像的几何变换下面再验证点P(x,y)按照3×3的变换矩阵T 平移变换的
结果

3.数字图像基本运算

3.数字图像基本运算计算机视觉主要分为三个层次：1.数字图像处理；2.数字图像分析；3.数字图像识别。数字图像处理：通过对图像进行加工来改善图像外观，是对图像的修改和增强。数字图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获取客观的信息。数字图像分析通常是将一幅图像转化为另一种非图像的抽象形式。数字图像识别：主要是研究图像中各目标的性质和相互关系，识别出目标对象的类别，从而理解对象的含义。图像识别是图像分析的延伸，它更具图像分析中得到的相关描述（特征）对目标进行归类，输出我们感兴趣的目标类别标号信息（符号）。总而言之，从图像处理到图像分析再到图像识别的过程，是一个将所含信息抽象化，尝试降低信息熵，提炼有效数据的过程。
C x, y = A x, y /B(x, y) OpenCV 函数表示： void cvDiv(constCvArr* src1, constCvArr* src2, CvArr* dst, doublescale=1);//scale*src1(i)/src2(i)，如果 src1=NULL，则计算 scale/src2(i)。主要用法： 1. 去除数字化器灵敏度随空间变化造成的影响； 2. 用于产生对多光谱分析十分有用的比率图像。
dst,doublescale=1);//一个简单的乘法函数。它将 src1 中的元素与 src2 中相对应的元素相乘，然后把结果赋给 dst。如果 mask 是空，那么与其中 0 元素相对应的 dst 元素都不会因此操作而改变； double cvGEMM(constCvArr* src1，constCvArr* src2，double alpha， constCvArr* src3， double beta， CvArr* dst， inttABC = 0)；//广义矩阵乘法(generalized matrix multiplicatipm， GEMM)在 OpenCV 中是由 cvGEMM()来实现的，可实现矩阵乘法、转置后相乘、比例缩放等； void cvMatMul(constCvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst);//用于矩阵乘法。主要用法： 1. 得到一个局部图像； 2. 去除图像的某些部分 d)图像除法

智能数字图像处理-原理与技术第3章图像的基本运算与变形处理

逻辑运算 ➢ 逻辑运算主要是针对两幅二值图像进行逻辑与、或、非等。 ➢ 运用这种方法可以获得某种特殊的效果。
几何运算 ➢ 几何运算就是改变图像中物体对象（像素）之间的空间关系,几何变换可以分为位置变换（平移、镜像、旋转）、形状变换（放大、缩小）等。
5
代数与逻辑运算作用
降低或消除噪声检测两幅图像之间的变化图像叠加或合成确定物体边界位置处的梯度
4. 图像的几何运算
2. 图像的代数运算
5. 图像的缩放及插值
3. 图像的逻辑运算
6. 图像变形技术
3
1.图像的基本运算
根据运算基本数学特征，常用的图像基本运算有： ➢ 代数运算 ➢ 逻辑运算 ➢ 几何运算 ➢ 图像缩放 ➢ 图像插值运算
4
代数、逻辑、几何运算基本简介
代数运算 ➢ 代数运算是指将两幅图像通过对应像素之间的加、减、乘、除运算得到输出图像的方法。 ➢ 可以通过适当的组合，构成复合代数运算
6
2. 图像的代数运算
四种基本的代数运算：
运算规则：像素位置不变，A和B对应位置的像素灰度（或者颜色）进行计算代数运算作用：
迭加：合成图像相减：运动物体检测相乘：提取或删掉图像某部分相除：遥感多光谱图像相除，抵消一些入射分量
7
加运算
加法运算：两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加
否则置为0 。
12
乘运算实例
乘运算实例1：扣取水流区域
乘运算实例2：扣取前景目标
13
相除运算
除法运算：就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相除。简单的除法运算可用于改变图像的灰度级。
如果除数为0，结果置为0.
两个图像相除实例运算规则：像素位置不变，A和B对应位置的像素灰度（或者颜色）进行相除运算主要用途：除法运算可用于校正非线性畸变的成像设备。

《数字图像处理》实验教案

《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 理解数字图像处理的基本概念和原理；2. 掌握常用的数字图像处理方法和技术；3. 培养实际操作数字图像处理工具的能力；4. 提高对数字图像处理问题的分析和解决能力。

二、实验内容1. 图像读取与显示：使用图像处理软件，读取、显示和保存不同格式的图像文件；2. 图像基本运算：进行图像的加、减、乘、除等基本运算；3. 图像滤波：使用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等对图像进行滤波处理；4. 图像增强：采用直方图均衡化、对比度增强等方法改善图像质量；5. 边缘检测：使用Sobel算子、Canny算子等方法检测图像边缘。

三、实验原理1. 图像读取与显示：介绍图像处理软件的基本操作，掌握图像文件格式的转换；2. 图像基本运算：介绍图像像素的运算规则，理解图像基本运算的原理；3. 图像滤波：介绍滤波器的原理和应用，掌握滤波器的设计和实现方法；4. 图像增强：介绍图像增强的目的和方法，理解直方图均衡化和对比度增强的原理；5. 边缘检测：介绍边缘检测的原理和算法，掌握不同边缘检测方法的特点和应用。

四、实验步骤1. 图像读取与显示：打开图像处理软件，选择合适的图像文件，进行读取、显示和保存操作；2. 图像基本运算：打开一幅图像，进行加、减、乘、除等基本运算，观察结果；3. 图像滤波：打开一幅图像，选择合适的滤波器，进行滤波处理，观察效果；4. 图像增强：打开一幅图像，选择合适的增强方法，进行增强处理，观察质量改善；5. 边缘检测：打开一幅图像，选择合适的边缘检测方法，进行边缘检测，观察边缘效果。

五、实验要求1. 熟练掌握图像处理软件的基本操作；2. 能够正确进行图像的基本运算；3. 能够合理选择和应用不同类型的滤波器；5. 能够根据图像特点选择合适的边缘检测方法。

六、实验环境1. 操作系统：Windows 10或更高版本；2. 图像处理软件：MATLAB或OpenCV；3. 编程环境：MATLAB或C++；4. 硬件要求：普通计算机或服务器。