第一章图像处理技术基础
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本原理；2. 学习并掌握常见的图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像增强、色彩调整等；3. 了解图像处理在日常生活和各领域中的应用。
技能目标：1. 能够运用所学软件（如Photoshop等）进行图像的编辑和处理；2. 培养学生独立分析图像问题，运用合适的图像处理技术解决问题的能力；3. 提高学生的实际操作能力，使学生能够独立完成图像处理任务。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理的兴趣，培养学生主动学习的态度；2. 培养学生的审美观念，提高对图像美的鉴赏能力；3. 增强学生的团队协作意识，培养学生在团队中分享、交流、互助的品质。
分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为信息技术课程，具有较强的实践性和应用性；2. 学生特点：学生为初中生，具备一定的计算机操作基础，对图像处理有较高的兴趣；3. 教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，提高学生的实际操作能力。
二、教学内容1. 图像处理基本概念：介绍图像处理的基本概念，如图像的构成、像素、分辨率等；教材章节：第一章 图像处理基础2. 图像处理软件操作：学习Photoshop等图像处理软件的基本操作，如图像打开、保存、缩放、裁剪等；教材章节：第二章 图像处理软件操作3. 图像处理技术：a. 图像滤波：介绍高斯滤波、中值滤波等；b. 边缘检测：讲解Sobel、Canny等边缘检测算法；c. 图像增强：介绍直方图均衡化、对比度增强等方法；d. 色彩调整：学习色彩平衡、色相/饱和度调整等；教材章节：第三章 图像处理技术4. 图像处理应用案例：分析图像处理在摄影、广告设计、医学等领域中的应用；教材章节：第四章 图像处理应用案例5. 实践操作：结合所学内容，进行实际操作，完成图像处理任务；教材章节：第五章 实践操作教学进度安排：1. 第一周：图像处理基本概念；2. 第二周：图像处理软件操作；3. 第三周：图像处理技术（1）；4. 第四周：图像处理技术（2）；5. 第五周：图像处理应用案例及实践操作。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
视频图像处理技术及其应用
视频图像处理技术及其应用第一章：视频图像处理技术介绍视频图像处理技术指的是对视频图像数据进行处理，以达到一定目的的技术手段。
这项技术应用广泛，比如医学影像处理、安防监控、媒体制作、艺术设计等等。
其核心技术就是图像处理技术。
图像处理技术是指对图像信息进行数字处理，包括图像增强、图像变形、目标检测、摄像头校正等等。
不同的处理方法会对图像特征进行提取、抽象和描述，分析图像内容，以满足不同应用需求。
在视频图像处理技术中，主要涉及到以下几种技术：1. 基础图像处理技术基础图像处理技术是指对图像信息进行预处理，以提高图像质量，比如去噪、增强对比度、色彩平衡等等。
2. 目标检测技术目标检测技术是指对视频图像数据中感兴趣的目标进行检测，并提取出该目标在图像中的位置信息、属性信息等，以实现目标跟踪和分析。
3. 物体识别与分类技术物体识别与分类技术是指对图像中物体进行分类和识别，以实现对物体信息的自动化处理。
第二章：视频图像处理技术的应用视频图像处理技术应用非常广泛，涉及到很多领域。
下面主要介绍其在医学影像处理、安防监控、媒体制作和艺术设计等领域的应用。
1. 医学影像处理医学影像处理是指对医学图像信息进行自动化处理，以提高医学诊断精度，减少医生的操作负担，加快诊断速度。
医学影像处理技术可以应用于不同的医学领域，如CT、MRI、X-Ray、超声等。
医学影像处理技术主要包括图像分割、特征提取、数据分析和模型建立等等。
2. 安防监控安防监控是指对室内外环境的实时监控和视频数据的处理分析。
该技术可以用于现场安防监控、车辆监控、人员监控等方面。
安防监控领域主要使用的视频图像处理技术有目标检测、人脸识别、行为检测等等。
3. 媒体制作媒体制作是指对视频、电影、电视等媒体信息进行数字化处理、编剧、编程、制作的过程。
图像处理技术在媒体制作中占有重要地位，比如增强画面的对比度、色彩饱和度、降噪等等。
4. 艺术设计艺术设计是指利用计算机技术对艺术品、图像等进行数字处理，以实现创意性、美学性的效果。
《图像处理的基础知识》教学设计_马超
《图像处理的基础知识》教学设计梅河口市杏岭乡中学马超教案背景1、面向学生：中学2、学科：信息技术3、课时：2课时教材分析本课是吉林教育出版社八年级下册第一章第一课《图像处理的基础知识》，本节课是承前启后的一节课。
它即将学生以前对“图像”这一概念的认识由感性到理性化，是对本章下节课Photoshop处理图像文的学习做了很好的铺垫，因此，本节课具有十分重要的地位，在知识结构方面是一节不可或缺的一课。
对本节课的讲解是从现实生活出发，在实际中让学生了解获取图像文件的途径并感知和初步理解计算机图像文件的原理和相关概念。
学情分析现实生活中，学生对数码相机不陌生，而且也有相当一部分同学使用过，同时由于学生学习过画图软件并上网下载过图像文件，因此，学生对计算机获取图像文件的工作过程及图像文件具有不同的格式在理解上不会太困难。
而本课的重点之一也是难点就是图像文件的分类，在讲解中此处以采用举例对比并让学生运用“百度搜索”去网上主动探索知识等方式让学生理解清楚“矢量图和位图”这两个概念及异同。
教学目标知识与技能：1、了解计算机获取图像文件的方法；2、了解计算机图像文件的常见格式和分类；3、培养学生根据实际选择合适图像文件的能力。
过程与方法：1、利用身边现有的条件了解计算机获取图像文件的过程；2、利用对比等方式来理解位图和矢量图的区别；情感态度和价值观：1、激发和保持对图形图像知识的探索欲望；2、通过网络搜索，自主探究，完成任务的方式培养学生积极主动的学习态度。
教学重点、难点重点：1、计算机图像文件的常见格式；2、矢量图和位图的异同；难点：矢量图和位图的异同。
教学准备教师：1、数码相机、扫描仪、相片、对比图片（2010年南非世界杯吉祥物.cdr；2010年南非世界杯吉祥物.jpg）、演示课件2、与矢量图和位图有关的网址：如：/view/138039.htm学生：具有一定的网络搜索技能和图像文件知识。
教学方法任务驱动、实例演示、对比等方式相结合。
图像处理技术原理与应用介绍
图像处理技术原理与应用介绍第一章：图像处理技术概述图像处理技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，通过数字化处理来改善或者增强图像的质量、提取有用的信息。
这些信息可以用于医学图像诊断、安防监控、自动驾驶等领域。
图像处理技术的原理是将图像数据转换为数字信号，并应用各种算法和方法进行处理。
第二章：图像获取与采集技术图像的获取与采集是图像处理的第一步，包括摄影、扫描、摄像、雷达等方式。
在数字相机中，光经过镜头进入感光元件，通过光电转换将光信号转换为电信号。
扫描技术通过移动的感光元件逐行采集图像，如CCD和CMOS传感器。
雷达技术利用电磁波回波来获得图像信息，适用于远程目标探测等场景。
第三章：图像预处理技术图像预处理是图像处理流程中的重要环节，旨在提取和增强图像中有用信息，去除噪声和不必要的细节。
常用的预处理技术包括灰度变换、图像平滑、图像增强和边缘检测等。
灰度变换在图像中引入了灰度级别的变化，用于增强图像对比度和亮度。
图像平滑通过低通滤波器来去除图像中的高频噪声。
图像增强技术则用于增强图像的细节和边缘。
边缘检测技术可以检测出图像中物体之间的边界。
第四章：图像分割与特征提取图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，常用的算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割通过设定一个阈值，将图像中灰度值高于或低于该阈值的像素归为同一类。
区域生长是一种通过像素之间的相似性将相邻像素合并的方法。
边缘检测通过检测图像中的灰度级别变化来找到物体之间的边界。
特征提取是在图像分割的基础上，提取出图像中的有用属性，如纹理、形状、颜色等，用于后续的图像识别和分类。
第五章：图像压缩与编码图像压缩是通过减少图像中的冗余信息来减小图像的存储空间和传输带宽。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩通过对图像数据进行编码和解码来保证图像的完整性，如Huffman编码和LZW编码。
有损压缩则通过舍弃一部分信息来减小图像的大小，如JPEG和JPEG2000。
图像视频处理技术的基础原理和应用案例
图像视频处理技术的基础原理和应用案例第一章：图像/视频处理技术概述图像/视频处理技术是一种以数字图像/视频为原材料，对图像/视频进行各种操作并提取出有价值信息的技术，广泛应用于安防、医疗、娱乐等领域。
图像/视频处理技术主要由图像采集、图像预处理、特征提取、分类识别等环节构成。
其中，图像采集是将被处理的图像从外部输入到CPU中；图像预处理是对原始图像进行预处理，包括图像增强、噪声滤波等操作；特征提取则是从图像中提取出有意义的特征信息，该操作通常应用于模式识别中；分类识别则是根据提取出的特征信息进行分类识别。
第二章：图像/视频处理技术的基础原理2.1 科学数字图像处理科学数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理，使用数字技术来控制影像的可见效果和数字信息的提取。
图像数字化是对图像进行采样，使其转换为数字信号的过程，数字录制及数字处理过程中的主要差异则在于单元的广度及数字量化方法。
数字图像处理的基本步骤包括预处理、特征提取、平滑、聚类、模型的建立与选择等。
2.2 图像压缩图像压缩是通过图像编码及控制数据大小、转移时间，从而获得良好的视觉效果的一种技术。
图像压缩分为有损压缩和无损压缩两类。
无损压缩是指图像被压缩后，再解压缩回来时特征依然保留；有损压缩则是指图像压缩后不能够将所有信息完全还原，从而存在失真现象。
2.3 图像匹配图像匹配是指将两幅图像进行对齐，在计算机视觉领域的应用非常广泛。
常用方法是在图像上提取出一些特征点，对比两幅图像的特征值，从而得到匹配结果。
2.4 色彩空间转换将一种色彩空间转换成另一种色彩空间，是数字图像处理中的重要环节。
常见的色彩空间有RGB、CMYK、HSV等，其中RGB是基本色彩空间，CMYK用于印刷领域，HSV用于图像分析和处理。
第三章：图像/视频处理技术的应用案例3.1 安全监控领域在安全监控领域，人脸识别技术经常应用于公共场所人员管理，通过对视频监控摄像头采集到的图像进行处理，实现对人员的识别。
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
数字图像处理教案
3．图像文件格式及类型（图像文件格式、数字图像类型）
4．图像的视觉原理（视觉模型及特性、色度学基础、图像质量评价）（1学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
一、重点内容
1.数字图像处理的目的和主要内容
2.图像数字化技术
二、难点内容
1．自适应预测编码
2．JPEG图像压缩标准
备注
思考题：课本习题（1，3，4，6）
授课内容：第六章数学形态学及其应用
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：4学时
教学目的：
1.了解数学形态学概述
2.掌握二值形态学
3.掌握灰度形态学
主要内容及学时分配：
数学形态学概述、二值形态学（2学时）
灰度形态学（2学时）
《数字图像处理》课程教案
河北工业大学信息工程学院
授课内容：第1章图像处理的基础知识
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：2学时
教学目的：
1．了解数字图像处理概述
2．掌握图像数字化技术
3．掌握图像文件格式及类型
4．了解图像的视觉原理
主要内容及学时分配：
1．数字图像处理概述（数字图像处理及特点、数字图像处理的目的和主要内容、数字图像处理的发展与应用）
6.了解图像退化与复原
7.了解图像的几何校正
主要内容及学时分配：
1.图像增强与复原概述、灰度变换、直方图修正（2学时）
2.图像平滑（2学时）
3.图像锐化、伪彩色增强（2学时）
4．图像退化与复原、图像的几何校正（2学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
图像处理技术：基础知识和实践方法
图像处理技术：基础知识和实践方法一、图像处理基本概念1.1 图像的定义图像是指反映物体或场景在人眼或电视摄像机等光学器件上所形成的视觉信息的呈现方式。
图像可以是数字形式的，也可以是模拟形式的。
1.2 图像处理的定义图像处理是利用计算机和其他相关设备对图像进行数字化、处理、分析和显示的过程。
该过程通常包括图像的获取、预处理、特征提取和图像恢复等多个步骤。
1.3 图像处理的主要应用领域图像处理技术被广泛应用于很多领域，如医学图像分析、自动驾驶、智能安防、机器人视觉等。
当然，最广泛的是娱乐业，例如电影、游戏和虚拟现实等。
二、图像处理的基础知识2.1 数字图像的表示方法数字图像是一些离散的像素点组成的，每个像素点都有一个亮度值来表示其对应位置的颜色和灰度等信息。
这些像素点按照一定的方式排列起来，形成了一个二维的数字矩阵。
在计算机中，图像以数字的形式表示为一个二维矩阵，它的元素是像素的亮度值。
2.2 图像处理的基本过程图像处理通常可以分为四个基本过程：图像获取、图像预处理、特征提取和图像恢复等。
图像获取可以通过图像传感器或图像采集卡等设备来进行。
不同的图像采集设备有不同的工作原理和特点。
2.3 常见的图像处理算法图像处理算法是指对数字图片进行数字处理的过程，如图像增强、特征提取、图像分割和图像压缩等。
常见的图像处理算法包括：平滑滤波、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理等算法。
2.4 图像处理的评价标准图像处理的效果可通过诸如清晰度、对比度、颜色等指标进行评价。
常用的评价标准包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和标准偏差等指标。
三、图像处理的实践方法3.1 图像预处理图像预处理是图像处理的必要步骤，它可以更好地准备图像以进行后续处理。
图像预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度、均衡化和去除背景等。
3.2 图像增强图像增强的目的是改善图像的质量，加强对图像细节的观察和分析。
常见的图像增强技术包括：直方图均衡化、灰度变换、滤波等。
[工学]第一章 PS图像处理基础
![[工学]第一章 PS图像处理基础](https://img.taocdn.com/s3/m/f020311683c4bb4cf7ecd1b1.png)
二、图像色彩模式
HSB模式 RGB模式 CMYK模式 Lab模式
二、 图像色彩模式
色彩模式决定了一幅数码图像以什么样的方式在电 脑中显示或打印输出。不同的色彩模式在Photoshop中 所定义的颜色范围也不同。除了影响图像色彩的显示， 色彩模式还影响图像的通道数和文件的大小。
常见的色彩模式包括：
模拟信号 采样 量化 编码 数字信号
0111000111000 模拟信号 采样 量化 编码成数字信号
采样 每隔一定时间间隔对模拟
振幅
T 频率 1/T 采样点 T
波形上取一个幅度值。
量化 将每个采样点得到的幅度值 以数字存储。 编码 将采样和量化后的数字数据
振幅
以一定的格式记录下来
1/T
3.数字音频的技术指标 采样频率、量化位数和声道数
数据压缩技术
数字化了的视频和音频信号的数量之大是非常惊人的。 带来的问题 占用存储容量 降低通信干线的信道传输率 影响计算机的处理速度和播放效果 问题的解决：数据压缩
数据压缩：一般可以分为有损压缩和无损压缩两种。
数据压缩技术
1. 无损压缩（解压缩后信息不失真，可逆）
这类算法主要特点是压缩比较低，为2:1～5:1，一般用来压缩文 本数据或计算机绘制的图像（色彩不丰富）。 典型的编码：
纸 胶片 照片 缩微胶片 幻灯片 录象带 磁盘 光盘 电影
一、模拟图像的数字化(A/D转换)
1、连续图象 照片、电视、录象、电影。 数学表达式： f ( x, y, t ) 是一个二维分布函数，t是时间变量。
2、数字图像 连续图象
离散化
数字图象
目的：便于计算机处理。 离散化： 空间采样： 512X512 象素 Pixel 分辨率 Resolution 幅值量化：256级, 28级, 8bit, 灰度级 Grey level
第一章 计算机图像处理基础知识
平面设计的媒介类型
平面设计主要分为平面广告设计和平面艺术设计是以一 种平面的方式进行信息的传递，通常采用印刷、喷绘与写真、 网页等作为宣传媒介。主要包括数码写真、书籍印刷类广告、 路牌喷绘广告以及网页设计等，采用不同的媒介对所广告的 信息进行传达。
平面设计中各元素的重要表现
掌握平面设计中各个元素的构成与表现，可以帮助设计 师更完善的完成平面设计作品。平面设计主要由色彩、文字、 图片3元素构成，形成具有视觉表现力的平面设计作品
测量每个取样点的 每个分量的亮度值
数字图像获取设备
(1)数字图像获取设备
是指从现实世界获得数字图像过程中所使用的设备
(2)设备的功能
将现实的景物输入到计算机内并以图像的形式表示
(3)设备的分类
• 2D图像获取设备：只能对图片或景物的2D投影进行数字化。
如扫描仪、数码相机等
• 3D图像获取设备：能获取包括深度信息在内的3D景物的信
ห้องสมุดไป่ตู้文件大小：
文件大小=像素总量*色彩深度（byte）
计算机图像的色彩模式
色彩的种类
丰富多样的颜色可以分成两个大类： 无彩色系
有彩色系
无彩色系 无彩色系是指白色、黑色和由白色黑色调合形成的各种深浅 不同的灰色。无彩色按照一定的变化规律，可以排成一个系列， 由白色渐变到浅灰、中灰、深灰到黑色，色度学上称此为黑白系 列。黑白系列中由白到黑的变化，可以用一条垂直轴表示，一端 为白，一端为黑，中间有各种过渡的灰色。纯白是理想的完全反 射的物体，纯黑是理想的完全吸收的物体。可是在现实生活中并 不存在纯白与纯黑的物体，颜料中采用的锌白和铅白只能接近纯 白，煤黑只能接近纯黑。无彩色系的颜色只有一种基本性质—— 明度。它们不具备色相和纯度的性质，也就是说它们的色相与纯 度在理论上都等于零。色彩的明度可用黑白度来表示，愈接近白 色，明度愈高；愈接近黑色，明度愈低。黑与白做为颜料，可以 调节物体色的反射率，使物体色提高明度或降低明度。
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
图像处理与计算机视觉入门教程
图像处理与计算机视觉入门教程第一章：图像处理基础图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术。
在计算机视觉领域中，图像处理是非常重要的基础知识。
本章节将介绍一些基础的图像处理概念和操作。
1.1 像素与图像图像是由许多像素组成的，像素是图像中最小的可见元素。
每个像素包含了图像的信息，通常用数字表示灰度或颜色。
了解像素和图像的基本概念是进行图像处理的前提。
1.2 图像增强图像增强是提高图像质量或使图像更易于观察和分析的过程。
常见的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
这些技术可以改善图像的对比度、亮度和清晰度。
1.3 图像滤波图像滤波是通过对图像进行卷积操作来改变图像的特性。
常用的滤波器包括平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
滤波可以去除图像中的噪声、增强图像的边缘特征。
第二章：计算机视觉基础计算机视觉是一门涉及如何让计算机“看”的学科。
本章节将介绍一些计算机视觉的基础概念和常用算法。
2.1 特征提取特征提取是计算机视觉中常用的技术，用于从图像中提取出有意义的信息。
常见的特征包括边缘、角点和纹理等。
特征提取对于物体识别、目标跟踪等任务非常重要。
2.2 物体检测与识别物体检测与识别是计算机视觉中的核心问题之一。
常用的物体检测算法包括基于特征的方法和深度学习方法。
物体识别则是根据提取出的特征对物体进行分类。
2.3 图像分割图像分割是将图像划分为一系列互不重叠的区域的过程。
图像分割在计算机视觉中有着广泛的应用，如目标定位、图像编辑等。
常见的图像分割算法包括阈值分割和基于边缘的方法。
第三章：图像处理与计算机视觉的应用图像处理和计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用。
本章节将介绍一些主要领域中的应用。
3.1 医学图像处理医学图像处理是图像处理与计算机视觉的重要应用之一。
它在医学诊断、疾病预测和治疗规划等方面起到了关键作用。
常见的应用包括医学图像分割、肿瘤检测和脑部影像分析等。
3.2 自动驾驶技术自动驾驶技术是计算机视觉在交通领域的重要应用。
初三《信息技术》知识点归纳整理
初三《信息技术》知识点归纳整理第一章图像处理第一节初识图像处理软件一、体验图像处理技术的魅力1.图像处理技术（1）绘制图像。
利用软件提供的工具, 用鼠标绘制图像。
（2）选择图像。
在图像中截取部分实行再加工和创作。
（3）加工图像。
对图像实行编辑: 缩放、旋转、调整颜色和明暗效果、滤镜效果等。
（4）合成图像。
对多幅图像实行拼接和叠加。
2.图像处理技术的应用海报、广告、装潢设计、照片处理二、Photoshop的操作环境:理解Photoshop的操作时界面及工具箱的工具名称和基本功能。
三、知识拓展:1.像素与位图:像素：就是组成图像的点, 是构成图像的最小单位。
位图: 由很多小色点组成的图像。
2、分辨率:指每单位长度上所包含的像素或点的数量。
分辨率的高低直接影响位图图像的效率。
图像分辨率单位通常是“像素/英寸（ppi）”3.图像大小:图像文件的大小以KB或MB为单位。
图像宽度、高度和分辨率越大, 图像也就越大。
第二节精彩纷呈的图像处理一、新建文件:方法: （1）启动Photoshop软件；（2）单击菜单“文件→新建”, 弹出新建对话框（3）在对话框中输入图像文件名称、设置图像大小、分辨率的大小、色彩模式、背景色等选内容。
（4）单击“好”按钮, 新建文件成功。
二、对立选区:1.选择适宜的选区工具（1）工具箱中工具的选择:单个工具按钮的, 可直接单击选择；按钮右下角有黑色三角形的工具, 表示该按钮是一组工具, 选择工具前, 首先将鼠标指向该按钮, 然后按住左键不放在按钮上停留一下, 便可显示该组工具的所有工具, 之后再选择所需按钮。
（2）规则范围的选择:A、选择工具: ①矩形选框工具；②椭圆选框工具；③单行选框工具；④单列选框工具B.规则区域的选择工具的使用方法: 在工具箱中选择所需工具, 然后在图像编辑区中拖动鼠标即可选择图像区域。
（3）不规则范围的选择A.选择工具: ①套索工具；②多边形套索工具；③磁性套索工具B.不规则区域的选择工具的使用方法:①套索工具：选择套索工具后, 在图像区域中拖动选择图像区域。
图像处理基础
保留RGB图像中的所有颜色信息，但通过有选择地
扔掉数据来压缩文件大小
21
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五、常用文件格式 1、PSD；PDD
是PhotoShop的文件格式，是新建图像的默认文件格式，而且 是唯一支持所有可用图像模式、参考线、Alpha通道、专色通
道和图层的格式
PSD格式保留所有原图像的数据信息，因而修改起来方便， 但也因此比其它格式的文件要大得多。 在编辑过程中最好使用PSD格式存储文件，但大多数排版软 件不支持PSD格式，所以图像处理完毕后，要转换成其它占
支持格式，用于显示超文本标记语言(HTML)文档中
的索引颜色图形和图像
保留索引颜色图像中的透明度，但不支持Alpha通道
20
4、JPEG
联合图片专家组格式 是在World Wide Web及其它联机服务上常用的一种 支持格式，用于显示超文本标记语言(HTML)文档中 的照片和其它连续色调图像 支持CMYK、RGB和灰度颜色信息，但不支持Alpha 通道
第一章 图像处理基础
1
掌握像素的概念 了解位图图像与矢量图形的概念 掌握图像大小分辨率的概念 掌握图像的色彩模式的概念 掌握图像常用文件格式
2
一、像 素
像素是图像的基本单位，是一个个有颜色的小方块。 是整个图像中不可分割的单元或元素。
图 像 放 大 为 显 示 效 果
图 像 显 示 效 果
状
位图图像是连续色调图像（如照片或数字绘画）最常用的电 子媒介，因为它们可以表现阴影和颜色的细微层次。 位图图像与分辨率有关，即：它们包含固定数量的像素，如 以低于创建时的分辨率打印会丢失细节。
5
2、矢量图形
也称为向量图形，由被称为矢量的数学对象定义的
图像处理算法与应用指南
图像处理算法与应用指南第一章：图像处理算法的基本概念与原理图像处理算法是指对图像进行数字化处理、分析和解释的方法和技术。
它涉及到图像的获取、预处理、特征提取、目标识别等多个方面。
本章将介绍图像处理算法的基本概念和原理。
1.1 图像处理算法的定义图像处理算法是一种将输入图像映射为输出图像的计算方法。
它根据图像的特征和要求，通过一系列的数学操作和计算，对图像进行处理和分析，从而提取出所需要的信息。
1.2 图像处理算法的流程图像处理算法的流程一般包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标识别等步骤。
首先需要获取待处理的原始图像，然后对图像进行去噪、增强、滤波等预处理操作，接着提取图像的特征，通过特征匹配、边缘检测等方法实现目标的识别和分析。
1.3 常见的图像处理算法常见的图像处理算法包括二值化算法、灰度变换算法、直方图均衡化算法、边缘检测算法、形态学运算算法等。
二值化算法将图像转换为黑白两色，灰度变换算法用于调整图像的亮度和对比度，直方图均衡化算法用于优化图像的亮度分布，边缘检测算法用于提取图像中的轮廓和边缘特征，形态学运算算法用于图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作。
第二章：图像处理算法在图像增强中的应用图像增强是图像处理的一个重要领域，通过改善图像的质量和视觉效果，提高图像在后续处理和分析中的可用性。
本章将介绍图像处理算法在图像增强中的应用。
2.1 图像去噪算法图像去噪算法旨在消除图像中的噪声，提高图像的清晰度和细节保留能力。
常见的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波算法通过计算像素周围区域的均值来平滑图像，中值滤波算法通过计算像素周围区域像素的中值来去除孤立的噪点，高斯滤波算法则通过卷积运算来模拟图像的模糊效果。
2.2 图像增强算法图像增强算法旨在提高图像的对比度、亮度和细节等方面的视觉效果。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化算法、对比度拉伸算法、小波变换算法等。
直方图均衡化算法通过调整图像的像素值分布来增强图像的对比度，对比度拉伸算法通过调整图像的像素值范围来增强图像的亮度和对比度，小波变换算法将图像分解为多个频带进行增强。
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医学图像处理讲义
1.1.1 图像分类
按照图像的光谱特性分
“可见光图像”； “红外光图像”； “雷达图像”； “声呐图像”。
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1.1.1 图像分类
按照图像的时间特性分
“动态图像”
随时间变化的图像，如电视和电影画面。 不随时间变化的图像，如各类图片。
距离与起终点的选择无关
(3) D( p, r) ≤ D( p, q) D(q, r)
最短距离是沿直线的
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像素距离度量函数表达
距离量度函数
(1) 欧氏（Euclidean）距离—模2距离
DE ( p, q) [( x s)2 ( y t )2 ] 1 / 2
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1.3 图像表示
图像表示
M*N矩阵
f11 f 21 F f M1 f12 f 22 f 1N f 2N f MN
fM 2
列矢量
行矢量
f i f1i
F f1
图像信息——(3)情绪信息
依赖于观察者，如艺术图片的效果就与观看者本 身的生理、心理、修养有很大的关系，此类信息 无法刻画。
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1.1.3图像处理的基本方法 图像处理（image processing）
对图像加工的各种技术方法的统称，它已被广泛地应 用于许多领域。 模拟图像处理 数字图像处理
基本方法
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1.2 图像技术及分类 图像处理技术目的在于解决图像采集、存储、传 输、使用图像信息问题 图像技术在广义上是各种与图像有关的技术的总 称
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1.2图像技术及分类 伴随计算机技术发展而来，成型于登月竞赛时代
1946年第一台电子计算机 60年代，第三代计算机 JPL 图像增强和图像复原 70年代 遥感和医学图片 Rosenfeld ，1976 80年代 3D图像获取设备以及分析系统 90年代 人类生活和社会发展的各个方面
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图像工程与相关学科和领域的联系和区别处理应用
应用领域示例
视频通信：可视电话，电视会议，按需电视，远程教育； 文字档案：文字识别，过期档案复原，邮件分捡，支票，签名 辫伪，办公自动化； 生物医学：红白学球计数，染色体分析、X光、CT、MRI、 PET图像分析，医学手术模拟规划，远程医疗； 遥感测绘：巡航导弹制导，无人驾驶飞机飞行，精确制导，矿 藏勘探，资源探测，气象预报，自然灾害监测； 工业生产：工业检测，工业探伤，自动生产流水线监控，移动机器人， 无损探测，金相分析，印刷板质量检验，精细印刷品缺陷检测； 军事公安：雷达图像分析、巡航导弹路径规划 / 制导，罪犯脸 形合成、识别，指纹、印章的鉴定识别； 交通管理：太空探测、航天飞行、公路交通管理。
“静止图像”
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1.1.2图像信息的分类
三类
符号信息 景物信息 情绪信息
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图像信息——(1)符号信息
一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或抽 象的事物。
电路图、机械图、打印的文件等，一般用二值图像表 示。 地图中也包含大量符号，但需要关注颜色信息，因为 它们都有确定的物理含义，如蓝色一般表示湿地。
图像分析
图像理解
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图像工程相关学科
主要相关学科：
图形学：原指用图形、图表、绘图等形式表达 数据信息的科学，而计算机图形学研究的就是如 何利用计算机技术来产生这些形式 图像模式识别：试图把图像分解成可用符号较 抽象地描述的类别
计算机视觉：主要强调用计算机实现人的视觉 功能，目前的研究内容主要与图像理解相结合
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图像工程的三个层次
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图像工程的三个层次
3个层次 图像处理 图像技术分类及名称 图像采集、获取及存储 图像重建 图像变换、滤波、增强、恢复、拼接 图像压缩编码等 边缘检测、图像分割 目标表达、描述、测量 目标颜色、形状、纹理、空间、运动分 析 目标检测、跟踪、提取、识别、分类等 图像解释、推理 序列图像配准、融合 图像建模等
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美国航天器传送的第一张月球照片，“旅行者7号”1964年7月31日9 点09分在光线影响月球前17分钟前摄取的图像
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1.2图像技术及分类 图像处理指所有涉及与图像信息加工相关的技术 主要功能包括： 对图像的各种加工 基于加工结果的判断决策和行为规划 为此进行的硬件设计及制作
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1.2图像技术及分类 分为三个层次
图像处理（图像 ——> 图像）
对图像的增强、传输、储存等，改善人眼获得的视觉 信息
图像分析（图像 ——> 数据）
从视觉信息中发掘表达信息特征的抽象数据 图像理解（图像 ——> 解释） 对图像特征的理解，主观感受信息
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2 2 5 种灰度
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半调输出
调制模板
3 3 10 种灰度
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半调输出
半调技术
牺牲图像的空间点数而增加图像的灰度级数
要保持细节，灰度级数就有限
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抖动技术
抖动（dithering）输出技术 引入随机运算，误差传递到邻近像素（抖动）提 高灰度等级
(2) 城区（city-block）距离—模1距离
D4 ( p, q) x s y t
(3) 棋盘（chessboard）距离—模无穷距离
D8 ( p, q) max ( x s , y t )
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像素间距离
等距离轮廓图案
D4距离
2 2 2 1 2 1 0 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2
s r s
8-邻域——N8(p)：
s
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像素邻域
邻域表达了两重意义：
像素间的空间排列关系 像素间的关系
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像素间的邻接，连接和连通
连接和连通
两个像素是否连接：
(1) 是否邻接
(2) 灰度值是否满足某个特定的相似准 则，如灰度值具有相似性。
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显示设备
打印设备
转换到幻灯片、照片或透明胶片上
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半调输出
一般打印设备仅能直接显示输出二值图
半调技术：利用人眼的集成特性，通过控制二值
点模式的形式（包括数量，尺寸，形状等）来获
得视觉上不同的灰度感觉 一种将灰度图像转化为二值图像的技术输出二值 图像，看到灰度图像
图像上的每个点有多于一个的局部特征。 彩色电视中重现的三基色图像，每个像素点就 需要有红、绿、蓝三个基色的三个亮度值表示。 遥感图像可以提供多达7个不同通道的信息。
黑白图像，又称“灰度图像”、“亮度图 像”、“单色图像”等，
每个像素点只有一个亮度值。 黑白照片 黑白电视画面。
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1.1图像和像素 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客 观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并 进而产生视知觉的实体。 简而言之，图像可简单表述为人眼对于客观世界 的视觉响应。 人类从外界获得的信息约有75％来自视觉系统
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1.1.1 图像分类
素都互相连通，则称 S 是一个连通集
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像素间距离
距离量度函数
3个像素p，q，r，坐标(x, y)，(s, t)，(u, v)
(1) ( D( p, q) 0 ( D( p, q) 0 当且仅当
两个像素之间的距离总是正的
p q)
(2) D( p, q) D(q, p)
(3) m-连接（混合连接）：
2类像素 p 和 r 在V 中取值 且满足下列条件之一
① r 在N4(p)中 ② r 在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集 （这个集合是由 p 和 r 的在V中取值的 4-连接像素组成的）
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混合连接
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f 2i
f2
f Mi
T
fN
i 1, 2, , N
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1.3 图像表示
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章毓晋 (TH-EE-IE)
像素空间排列——邻域
像素的邻域
4-邻域——N4(p)： 对角邻域——ND(p)：
s
r r p r
s p s s
r
s r
r p r
D8距离
2 1 1 1 2 2 1 0 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2
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像素距离
像素距离计算示意 DE = 5 D4 = 7 D8 = 4