图像处理和分析教程 (2)
Photoshop图像处理教学大纲
Photoshop 图像处理教学大纲第一讲：软件简介及图层概念一、 功能简介： 1、图像处理（本节重点学习）选择 ● 对象：位图 2、绘图 效果处理二、 界面介绍 1、菜单栏：窗口图像 图层 选择 滤镜 2、工具箱：（分为五部分）● 工具● 前景色/背景色—— ● 编辑模式 ● 图片预览模式 ● Image 插件 3、命令面板：三、基本概念（图层）●图层的概念新建、删除、复制●自由变换命令：“编辑”菜单——自由变换四、工具1、移动工具2、选区工具五、描边六、图像大小设置“图像”菜单——图像大小实例：1、倒影2、制作多图组合描边图第二讲：设置图片的文字描述及效果制作一、 画布设置：“图像”菜单——画布大小。
二、画笔工具：三、文字工具：四、效果制作1、图层蒙板————2、图层混合模式实例：1、用图层蒙板合成一张图2、用画布设置来制作一张带有文字描述的照片。
作用：合成图像实质：图层的某些区域透明 用法：结合画笔应用前景色决定画笔的颜色属性栏中设置笔尖大小，硬度等。
有新的文本图层生成可以通过属性栏改字体、字号、颜色等 可以编辑单个文字 栅格化后转为普通图层。
第三讲：调色及照片制作一、 “图像”调色：“图像”菜单——调整二、调整图层调色：三、寸照的制作1、 固定选区的绘制2、 “贴入”命令3、“图层复制”和“同层复制”实例：1、制作寸照2、自选一张照片来调色。
色彩平衡色阶曲线色相/饱和度去色变化作用：调整前面的所有图层有自带的图层蒙板，处理方法和图层蒙板一样。
贴入先要选择及复制贴入是指粘贴到选区里面，（就是说必须要有选区）。
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程随着科技的飞速发展，计算机在医学影像处理领域扮演着越来越重要的角色。
图像配准与分割技术是医学影像处理中的两个核心任务，对于医学诊断和研究具有重要意义。
本文将深入介绍医学影像处理中的图像配准与分割技术，帮助读者了解这两项技术的原理、应用和实现方法。
一、图像配准技术1. 原理概述图像配准是指将两个或多个影像进行对齐的过程，使它们在空间上在几何和灰度上保持一致。
它可以通过确定变换参数来实现，比如平移、旋转、缩放和弯曲等。
图像配准的目标是最小化配准的误差，使得对齐后的影像尽可能与真实情况一致。
2. 常见方法(1) 特征点匹配法：该方法基于图像中的特征点进行匹配，比如角点、边缘点等。
利用特征点之间的对应关系，可以求解出图像之间的变换参数。
(2) 基于区域的配准法：该方法基于图像的整体信息进行匹配，比如颜色、纹理等。
通过比较两幅图像的相似度，可以得到它们之间的变换关系。
(3) 基于图像金字塔的配准法：该方法通过建立不同尺度的图像金字塔，逐层进行匹配。
从粗到细的过程中，可以提高算法的鲁棒性和效率。
3. 应用实例(1) 医学影像配准：图像配准在医学领域中具有广泛的应用，比如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和脑电图（EEG）等。
通过图像配准，可以准确地比对不同时间点或不同受试者的医学影像，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
(2) 功能脑影像配准：功能脑影像配准是将脑功能影像与脑结构影像进行配准，可以帮助研究者探索大脑的功能区域和网络连接情况，对脑疾病的研究和诊断具有重要意义。
二、图像分割技术1. 原理概述图像分割是将图像分成若干个不重叠的区域或像素集合的过程。
其目的是根据图像的特征，将图像中的对象和背景进行分离，使得后续处理更加容易。
图像分割可以根据需求分为全局分割和局部分割，也可以根据算法分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。
2. 常见方法(1) 基于阈值的方法：该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分类为前景和背景。
京改版(2013)第五册信息技术5.3图像初级处理教案
京改版（2013）第五册信息技术 5.3 图像初级处理教案一、教材分析本课程选自京改版（2013）第五册信息技术，主要内容为图像初级处理。
图像处理是信息技术课程中的重要部分，对于培养学生对信息技术的兴趣和应用能力具有重要意义。
本节课通过介绍图像处理的基本概念和技巧，使学生能够熟练使用图像处理软件，进行简单的图像编辑和创作，培养学生的创新能力和实践能力。
本节课的内容主要包括以下几个方面：1. 图像处理的基本概念和常用工具。
2. 图像的打开、保存和格式转换。
3. 图像的裁剪、缩放和旋转。
4. 图像的调整，包括亮度、对比度和饱和度等。
5. 图像的滤镜和效果处理。
本节课的教学目标是通过讲解和示范，使学生能够掌握图像处理的基本概念和技巧，能够熟练使用图像处理软件进行简单的图像编辑和创作。
通过本节课的学习，学生将能够更好地理解信息技术在生活中的应用，提高对信息技术的兴趣和应用能力。
二、核心素养目标分析本节课的核心素养目标主要体现在以下几个方面：1. 信息意识：通过本节课的学习，使学生能够认识到信息技术在日常生活中的重要性和应用价值，提高对信息技术的敏感度和识别能力。
2. 数字化学习与创新：通过讲解和示范，使学生能够掌握图像处理的基本概念和技巧，培养学生的数字化学习能力和创新思维。
3. 信息社会责任：通过本节课的学习，使学生能够了解图像处理的基本伦理和规范，培养学生的信息社会责任意识，能够合理使用图像处理软件，遵守相关的法律法规。
4. 技术应用：通过本节课的学习，使学生能够熟练使用图像处理软件进行简单的图像编辑和创作，提高学生的技术应用能力和解决问题的能力。
本节课的核心素养目标旨在培养学生对信息技术的兴趣和应用能力，提高学生的信息意识、数字化学习与创新、信息社会责任和技术应用等方面的能力，使学生能够在生活中更好地运用信息技术，提高学生的生活质量。
三、教学难点与重点1. 教学重点（1）图像处理的基本概念和常用工具：使学生了解图像处理的基本概念，掌握常用工具的使用方法，如裁剪、缩放、旋转等。
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本原理和常用方法，能够运用图像处理技术解决实际问题。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解图像处理的基本概念、原理和常用算法，包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理等。
2.技能目标：学生能够熟练使用图像处理软件（如MATLAB、OpenCV等），进行图像的基本操作和处理，并能独立完成一些图像处理项目。
3.情感态度价值观目标：学生通过本课程的学习，能够培养对图像处理技术的兴趣和热情，认识到图像处理在现实生活中的应用和价值，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：包括图像的表示、图像的采样和量化、图像的格式等。
2.图像增强：包括灰度增强、色彩增强、图像锐化、图像平滑等。
3.图像滤波：包括线性滤波、非线性滤波、频率域滤波等。
4.边缘检测：包括梯度算法、Canny算法、Sobel算法等。
5.形态学处理：包括形态学的基本运算、形态学的滤波、形态学的重建等。
6.图像处理软件的使用：学习并掌握MATLAB、OpenCV等图像处理软件的基本使用方法。
三、教学方法为了达到课程目标，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握图像处理的基本概念和原理。
2.案例分析法：通过分析具体的图像处理案例，使学生了解图像处理技术的应用和效果。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握图像处理软件的使用，并能够独立完成图像处理项目。
4.讨论法：通过分组讨论，引导学生思考和探索图像处理技术的新发展和新应用。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》，作者：冈萨雷斯。
2.参考书：《数字图像处理与应用》，作者：潘晓阳。
3.多媒体资料：包括教学PPT、图像处理软件的教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、OpenCV库等。
imagej使用教程
imagej使用教程ImageJ是一款免费开源的图像处理软件，被广泛应用于生物医学图像的分析和处理中。
本教程将向您介绍如何使用ImageJ进行基本的图像处理。
1. 安装ImageJ首先，您需要从ImageJ的官方网站（https:///ij/）下载并安装ImageJ软件。
根据您的操作系统，选择适合的安装程序进行安装。
2. 打开图像在ImageJ的菜单栏上，选择"File"（文件），然后点击"Open"（打开）。
浏览您的计算机，选择要处理的图像文件并点击"Open"（打开）按钮。
3. 调整图像大小如果您需要调整图像的大小，可以在菜单栏上选择"Image"（图像），然后点击"Adjust Size"（调整尺寸）。
在弹出的对话框中，输入所需的宽度和高度，并选择插值算法。
点击"OK"（确定）按钮应用更改。
4. 调整亮度和对比度您可以在菜单栏上选择"Image"（图像），然后点击"Adjust"（调整）来调整图像的亮度和对比度。
在弹出的对话框中，拖动亮度和对比度滑块，直到您满意为止。
点击"OK"（确定）按钮应用更改。
5. 进行滤镜处理ImageJ提供了多种滤镜工具，以改变图像的外观。
在菜单栏上选择"Process"（处理），然后点击"Filters"（滤镜）来选择所需的滤镜效果。
在弹出的对话框中，您可以调整滤镜的参数，然后点击"OK"（确定）按钮应用更改。
6. 测量图像特征ImageJ允许您测量图像中的各种特征，如面积、长度、角度等。
在菜单栏上选择"Analyze"（分析），然后点击"Measure"（测量）来测量图像的特征。
在弹出的结果窗口中，您可以查看测量结果。
总结和复习_图像处理和分析教程（第2版）_[共2页]
![总结和复习_图像处理和分析教程（第2版）_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/738c963b4afe04a1b171de9d.png)
23 【小结和参考】1.1节主要介绍了各种不同波段的图像和各种不同类型的图像，借此可对图像有一些感性认识，也可对图像的应用领域有一些了解。
更多的各类图像除可参考其他图书或文章，也可借助网络获得。
1.2节介绍图像工程的三个层次及其相关的学科。
对图像工程更全面的介绍，包括比较完整的图像技术全貌可见[章2012b]，[章2012c]，[章2012d]。
对图像工程中的各种术语概念名词的简明定义可见[章2015b]。
1.3节介绍对图像和像素的表达与显示。
有关图像和像素的基本概念的内容在所有图像处理和分析图书（如[Gonzalez 2008]，[Sonka 2008]，[章2012b]，[章2012c]，[Russ 2015]）的绪论中均有介绍。
图像显示设备是图像处理和分析系统的重要组成部分，形式和种类很多，可分别参阅有关设备的介绍材料（包括有关电视技术的图书）。
对不同类型的半调技术的讨论和比较可见[Lau 2001]。
对图像抖动技术的相关讨论还可见[Poynton 1996]。
1.4节介绍图像存储器和图像文件格式。
该节介绍的四种图像文件格式和其他一些应用比较广泛的格式可参见[董1994]，[晶1998]中的详细介绍。
GIF 格式中用到的LZW 压缩算法及其改进，JPEG 标准算法等都可见[Salomon 2000]。
1.5节介绍的对图像工程研究文献的统计综述可见[章1996a]，[章1996b]，[章1997a]，[章1998]，[章1999a]，[章2000]，[章2001a]，[章2002a]，[章2003]，[章2004a]，[章2005]，[章2006a]，[章2007]，[章2008a]，[章2009]，[章2010]，[章2011]，[章2012a]，[章2013]，[章2014a]，[章2015a]。
在学习和应用图像处理和分析技术需要的基础知识中，有许多参考书。
例如，线性代数可参考[上1982]，[数2000]；计算机编程语言可用VC 、VB 、Delphi 等（这均有对应的编程介绍图书），用MATLAB 编程实现可见[马2013]；信号处理和电路原理可分别参考[郑2006]和[蒋2014]。
Photoshop CC图像处理案例教程 第2版图形图像处理教学大纲(参考版)
《图形图像处理》课程教学大纲课程编号：030328-Z适用专业：网络、软件、维护、应用课程类型：专业基础课程性质：必修课课程学时：60 课程学分：4一、课程定位《图形图像处理》是网络技术、软件技术、计算机维护技术、计算机应用技术等专业基础课程。
根据高职高专培养高技能专业人才的办学目标，在充分社会调研的基础上，确定图形图像处理课程培养学生数码照片处理、广告图像处理、图形绘制、网页图像处理等技能，达到“会、熟、快、美”岗位要求；培养学生创新思维能力和健康的审美意识，按时交付作品的时间观念和团队合作精神，为其软件、网站界面设计奠定良好的基础。
二、课程目标1.知识目标（1）熟悉图像文件类型、色彩模式的特点及应用；（2）掌握图层的概念和功能作用；（3）掌握选区的概念及应用特点；（4）掌握通道的概念及应用特点；（5）掌握蒙版的概念及应用特点；（6）掌握选区、通道、蒙版三者之间的关系；（7）掌握路径的概念、掌握路径工具的特点；（8）熟悉图像处理工具、命令的功能及作用；（9）理解滤镜的功能和应用特点。
2.能力目标（1）能独立进行资料收集与整理能力。
（2）能独立制定、实施工作计划。
（3）具备简单的需求市场分析能力。
（4）具备用户需求的理解能力。
（5）具备检查、判断能力。
（6）具备理论知识的运用能力。
3.素质目标（1）培养学生的团队意识和团队协作精神，锻炼学生的沟通交流能力（2）通过项目教学，具有分析问题、解决问题的能力（3）通过撰写需求分析、方案设计报告，提高学生书面表达能力（4）通过课外拓展训练，锻炼学生自我学习的能力（5）具有勇于创新、敬业乐业的工作作风与质量意识三、课程设计1.设计理念以培养图像处理相关职业岗位的职业能力和职业素养为核心，以项目为载体，以典型工作过程要素为教学内容的基础，以启发学生自信心、主动性、自学能力为着力点，校企共育，实现培养学生技术能力和职业素养的教学目标，第一、以教学仿真项目和企业实际项目为载体重构和序化教学内容。
《图形图像处理》课程标准
《图形图像处理》课程标准课程名称：图形图像处理学分：4计划学时：64适用专业：摄影摄像技术1.前言1.1课程性质《图形图像处理》课程是摄影摄像技术专业的基础课程。
该课程设置在大一,面向的是大一学生。
课程主要是对平面图像的后期处理。
它集理论实践于一体,是学生将来直接用于摄影图像后期处理的基础实用技术。
与该课程前后相关联的课程有摄影基础、构成基础、数字暗房等。
《图像图像处理》是一门非常注重操作实践的课程。
目前侧重于商业人像摄影的后期处理。
面对的职业岗位精准对接商业摄影后期修图师。
通过该课程学生可以掌握商业人像修图的要求、操作步骤等知识和技能。
1.2设计思路依据教育部关于高职教育有关文件精神，按照教学过程的实践性、开放性和职业性的内在要求,在教学过程中，以岗位需求为目标,分析岗位所需职业能力、职业目标与职业要求，围绕职业工作需要的核心能力，突出课程结构模块化、课程内容综合化的特点，进行课程开发、设计、实施和考核。
因此课程结合商业摄影后期修图师的职业要求设计阶段性练习，以项目练习为依托，分阶段分步骤，递进式的方式使学生能扎实掌握每一阶段的技能操作。
本课程的学分为4,总学时为64学时，建议学时可根据学生学习情况进行调整，并相应调整课时计划。
2.课程目标2.1总体目标《图形图像处理》课程结合商业人像后期修图的职业能力需求设置课程内容。
通过该课程的学习。
学生了解商业摄影人像后期的发展概况，了解商业人像后期修图流程，掌握商业人像后期修图的实践操作技能、培养修图师的职业素养。
时代变化、技术日益陈新。
目前的软件操作从技术上已经简单化、易操作。
未来会更加“一键化”。
从过去的技术技能竞争到未来的思维创意竞争。
职业课程在使学生掌握应要的职业技能外，更要重点引导思考，未来核心的竞争力是什么？培养有创意、懂合作、会沟通、会制作的人才。
2.2具体目标2. 2.1知识目标11)了解商业人像摄影后期发展概况；22)了解商业人像后期的操作流程和技巧知识。
2024年度Photoshop2024图像处理标准教程
2024/3/23
打开Photoshop软 件并导入素材图片 。
对选区内图像进行 剪切、复制和粘贴 操作，将其放置在 海报背景图层上。
使用画笔工具添加 其他元素和装饰， 完成海报背景的制 作。
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PART 03
绘图与修图工具应用
REPORTING
2024/3/23
13
画笔工具组介绍及使用技巧
画笔工具
图层与蒙版高级应用
REPORTING
2024/3/23
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图层概念及基本操作讲解
图层概念
图层是Photoshop中的基本构成单元，可以理解为透明的画布， 可以在其上绘制、编辑图像而不影响其他图层。
图层基本操作
包括新建、复制、删除、重命名、调整顺序、链接与合并等。
2024/3/23
图层面板
介绍图层面板的功能和使用方法，如显示/隐藏图层、调整图层不 透明度等。
案例介绍
通过综合运用画笔工具组、橡皮擦工具组以及渐变和油漆桶工具，绘制一幅唯美 的风景画。
步骤详解
首先使用画笔工具绘制天空和远山轮廓，再利用渐变工具制作天空的颜色过渡效 果；接着使用铅笔工具和橡皮擦工具绘制树木和草地；最后运用油漆桶工具和混 合器画笔工具为画面添加细节和光影效果。
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PART 04
反选选区
执行“选择”菜单中 的“反选”命令可以 反选当前选区。
羽化选区
执行“选择”菜单中 的“羽化”命令可以 使选区边缘变得柔和 。
2024/3/23
10
选区内图像编辑方法
剪切、复制和粘贴选区内图像
删除选区内图像
执行“编辑”菜单中的“剪切”、“复制 ”和“粘贴”命令可以对选区内图像进行 剪切、复制和粘贴操作。
前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程
前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程前端图像识别实践：利用OpenCV进行图像处理与分析的教程导言：图像识别与处理是现代计算机科学领域的一个重要研究方向，它通过对图像进行人工智能算法的应用从而实现对图像的分析、识别与处理。
而在前端开发中，借助开源图像处理库OpenCV，我们能够实现丰富的图像处理与分析效果。
本教程将介绍如何在前端开发中使用OpenCV进行图像识别实践，并提供一些实用的处理示例。
一、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数和算法，支持多种编程语言，包括C++、Python等。
OpenCV广泛应用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域，在前端开发中，我们可以利用OpenCV实现图像的处理、特征分析等功能。
二、环境搭建在开始前端图像识别的实践之前，我们需要先搭建好相应的开发环境。
首先，确保你的计算机已经安装好了OpenCV的相关库文件，并配置好了编译环境。
接下来，我们将使用HTML5的Canvas元素来实现图像的显示与处理，因此，你需要了解基本的HTML5技术和Canvas的使用方法。
此外，为了方便操作图像，我们还需要使用JavaScript编程语言。
三、图像处理基础在进行图像识别实践之前，我们有必要了解一些基本的图像处理概念和算法。
例如，图像的读取与显示、图像的灰度化、图像的二值化以及滤波处理等。
这些基本的概念和算法是我们进行后续图像处理与分析的基础。
四、图像识别实践1. 图像的读取与显示- 在前端开发中，我们使用<input type="file">标签来实现图像的上传功能，通过File API可以获取到用户上传的图像文件。
接下来，我们使用Canvas元素将图像显示在页面上，代码示例如下：```javascriptvar input = document.querySelector('input[type="file"]');var canvas = document.querySelector('canvas');var ctx = canvas.getContext('2d');input.addEventListener('change', function(e) {var file = e.target.files[0];var reader = new FileReader();reader.onload = function(event) {var img = new Image();img.onload = function() {ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);}img.src = event.target.result;}reader.readAsDataURL(file);});```2. 图像的灰度化- 图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
5彩色和多光谱图像处理2教程
2. 目的：
⑴ 目标（物）之于特定彩色中，更引人注目； ⑵ 形成与人眼彩色感觉灵敏度相匹配之彩色；
1. 彩色 → 彩色
f(x,y,r)=[Rf Gf Bf] →[R G B]
三对三映射 举例：{ 红，绿，蓝} → { 绿，蓝，红} 绿，蓝，红 ⎡ Rf ⎤ R 0 0 1 ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎡ ⎤ α β γ R R ⎡ ⎤ ⎡ 1 1 1⎤ f ⎢G ⎥ = ⎢ 1 0 0 ⎥ ⎢G ⎥ ⎢G ⎥ = ⎢α β γ ⎥ ⎢G ⎥ f ⎥ ⎢ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ f 2 2 2 ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ Bf ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 0 1 0 B ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ B ⎦ ⎣α 3 β 3 γ 3 ⎦ ⎣ B f ⎦
MSS 举例
例如扫描形式成像的MSS，产生 的几何畸变主要是由于扫描镜 的非线性振动和其它一些偶然 因素引起的。在地面上影响可 达395米。
全景畸变：
2
外部因素引起的畸变
影响图像变形的外部因素包括： 1） 地球的曲率 2） 大气密度差引起的折光 3） 地形起伏 4） 地球自传 5） 遥感器轨道位置和姿态等
图象的辐射纠正方法
1）遥感器纠正：遥感器的设计 2）大气辐射纠正： 3）地形辐射纠正：需要DEM 4）地物反射模型纠正：需要和成像 时刻取得同步的地面地物光谱测量 数据。
图象的辐射纠正方法
大气纠正方法
1）以红外波段最低值校正可见光波段
(1)前提假设：大气散射的影响主要在短波波段 ，红外波段中清洁的水体几乎不受影响，反射 率值应当为0。由于散射影响，而使得水体的 反射率不等于0，推定是由于受到了天空辐射 项的影响。 (2)直方图法确定 (3)纠正方法：差值法
彩色图像复原操作步骤
非线性平滑滤波器_图像处理和分析教程（第2版）_[共3页]
![非线性平滑滤波器_图像处理和分析教程（第2版）_[共3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/bb3c2744daef5ef7bb0d3ca3.png)
65 当用这样的模板与图像卷积时，在图像灰度值是常数或变化很小的区域处，其输出为零或很小；在图像灰度值变化较大的区域处，其输出会比较大，即将原图像中的灰度变化突出，达到锐化的效果。
或者说可以锐化模糊的边缘并让模糊的景物清晰起来。
不过由于模板系数有正有负，且总平均值为零，所以输出值会有正有负，而且总平均值也为零。
在图像处理中一般限制图像的灰度值为正，所以卷积锐化后还需将输出图像灰度值范围通过变换变回到原图像的灰度范围。
例3.4.2 线线线线线线线线图3.4.6所示是两个线性锐化滤波的效果示例。
图3.4.6（a ）和图3.4.6（b ）分别为用图3.4.5的两个线性锐化滤波器模板对图3.4.2（e ）进行卷积得到的结果（已通过灰度平移使其灰度变回到原图像的灰度范围）。
图3.4.6（c ）和图3.4.6（d ）分别为将两个卷积结果图与原图3.4.2（e ）相加得到的结果。
将图3.4.6（c ）和图3.4.6（d ）与图3.4.2（e ）相比，可见图像中的轮廓得到了增强，人物更为清晰，而且图3.4.6（d ）要更明显些。
（a ） （b ） （c ） （d ）图3.4.6 线性高通滤波与高频增强滤波比较3.4.4 非线性平滑滤波器线性平滑滤波器在消除图像中噪声的同时也会模糊图像中的细节。
利用非线性平滑滤波器可在消除图像中噪声的同时较好地保持图像中的细节。
最常用的非线性平滑滤波器是中值滤波器。
1．1-D 中值滤波原理中值滤波是一种非线性滤波方式，它也依靠模板来实现。
先考虑1-D 中值滤波。
设模板尺寸为M ，M = 2r + 1，r 为模板半径，给定1-D 信号序列{f i }，i = 1, 2, …, N ，则中值滤波输出为1median ,,,,,j j r j r j j r g f f f f −−++⎡⎤=⎣⎦"" （3.4.2）式（3.4.2）中median 代表取中值，即对模板覆盖的信号序列按数值大小进行排序，并取排序后处在中间位置的值，且有1 < j – r < j + r < N 。
Photoshop cs6中文版标准实例教程第2章PhotoshopCS6图像操作与编辑基础
“检测人脸”：在“选择”下拉列表中选中“肤色”后，选中“检测人脸” 选项，Photoshop将自动识别图像中符合“人脸”标准的区域，而排除无关 区域，使得对人脸的选择更加准确。
“本地化颜色簇”：在图像中选择多个颜色范围时，选中该项可以构建更加 精确的蒙版。
“颜色容差”：在使用样本色选取时指定颜色范围。
收缩选区效果
（3）选区的变换。有时，用各种工具制作的选区并不完全符合要求， 需要对其进行调整，Photoshop提供了变换选区命令，使用户能自由 变换选区。
要调整选区，执行“选择”∣“变换选区”命令，选区即进入自由变 换状态。若此时在图像中右击鼠标，将打开一个快捷菜单，可选择其 他的变换方式。各种变换方式的特点如图所示。
“容差”文本框：设置颜色选取范围，其值可为0～255。值越小，选 取的颜色越接近。
“连续”复选框：选中该复选框，表示仅选取连续的区域；取消该复 选框，系统将对整个图像进行分析，然后选取与单击点颜色相近的全 部区域，这与选取了一小部分区域后执行“选择”∣“选取相似”命 令的作用相同。
“对所有图层取样”复选框：确定是否对当前显示的所有图层统一进 行分析。
定义画笔
新定义的画笔的使用方法和系统自带画笔的使用方法相同。
使用自定义画笔绘画
2.1.4 调整画布
执行“图像”∣“画布大小”命令，将打开如图所示“画布大小”对 话框。
对话框的上面部分显示当前画布的尺寸及文件大小，下面部分为调整 区，用户在“宽度”和“高度”文本框中输入变化后的画布大小，单 位可在右侧的下拉列表中进行选择，如果选中“相对”复选框，在 “宽度”和“高度”文本框中输入的数值将表示画布的变化量，如图 所示。在“定位”区域中可设置画布扩展或缩小的方向。
第 2 章 Photoshop CS6图像操作与编辑基础
第2讲遥感影像及统计分析
（三）影像数据的分辨率
（2）空间分辨率
是指遥感器所能分辨的最小的目标大 小，或指影像中一个像元点所表示的地面 面积。空间分辨率越高，则目标和面积值 越小。
（三）影像数据的分辨率
（2）空间分辨率
（一）四种数据源
（4）SAR数据源 合成孔径雷达数据源，航天飞机也可载合 成孔径雷达。
返回
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
（一）单波段统计特征
（1）影像灰度均值 均值指的是一幅影像中所有像元灰度值的 算术平均值，它反映的是影像中地物的平均 反射强度，大小由一级波谱信息决定。
（一）单波段统计特征
（2）影像灰度中值
指影像所有灰度级中处于中间的值。当灰 度级数为偶数时，则取中间两灰度值的平均 值。由于一般遥感影像的灰度级都是连续变 化的，因而中间值可通过最大灰度值和最小 灰度值获得。
中心像素周围的行列称为该像素的邻域，4 邻域与8邻域如下：
（三）卷积
（2）卷积运算
卷积运算是空间域上针对特定窗口进行的运算。设窗口大 小为m×n，（i，j）是中心像素，f(x,y)是图像像素值，h（ x，y）是窗口模板（或卷积核），g(x,y)是运算结果，那么 卷积的运算公式定义为：
（四）地图数据
常用的地图数据：
（四）地图数据
数字高程模型（Digital Elevation Model 简 称DEM）是在高斯投影平面上规则格网点平 面坐标（x,y）及其高程（z）的数据集。 Dem的水平间隔可随地貌类型不同而改变。 根据不同的高程精度，可分为不同等级产品 。
Photoshop cs2基础教程
中文版Photoshop CS2基础
(1)图像文件的基本操作
➢新建图像文件 ➢打开图像文件 ➢保存图像文件 ➢使用文件浏览器
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(2)改变尺寸与分辨率
由于图像尺寸是影响图像文件大小、显示分辨 率、打印分辨率等图像属性的重要因素因此，在 图像处理过程中，用户常常通过改变图像尺寸来增 大或者缩小图像文件的大小和分辨率等。
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(1)选区的创建
Photoshop CS2提供的多种选取工具，为精确创建选区 提供了极大的方便。用户可以把需要编辑的局部图像提取出 来，对其进行移动、复制、描绘或者调整颜色等操作。
❖规则形状选区的创建 ❖不规则形状选区的创建 ❖其他创建选区的方法 ❖选区的运算
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7.高级图像处理
Photoshop CS2提供了强大的图像处理功能，用户熟练使 用图片处理工具，可以将图片中感觉不满意的地方重新修改 和修复。比如擦除图像中多余的部分，修正图像的锐化度， 改变图像的曝光度以及修复图中出现的瑕疵等，从而达到理 想的效果。
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(1)图像擦除工具
Photoshop CS2提供了用于擦除图像的擦除工具，这 些工具位于工具箱中的“橡皮擦”工具组中。
❖使用“橡皮擦”工具 ❖使用“背景橡皮擦”工具 ❖使用“魔术橡皮擦”工具
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(2)图像画面处理工具
在图像处理过程中，需要对画面的局部进行细微处理， 通常会涉及到锐化度的问题。Photoshop CS2提供了锐化 度修正工具，这些工具位于工具箱中的“模糊”工具组中。 其中，“模糊”工具用于打散图像中色彩突出的部分，使图 像或局部图像的锐化度降低；“锐化”工具则用于突出图像 的色彩，提高锐化度；而“涂抹”工具则可使图像生成一种 在湿颜料中拖移手指后的效果。
总结和复习_图像处理和分析教程（第2版）_[共3页]
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336 3．高帽变换和低帽变换高帽变换名称的来源是由于它使用上部平坦的柱体或平行六面体（像一顶高帽）作为结构元素。
将对一幅图像f 用结构元素b 进行高帽变换得到的结果记为T h ，则h ()T f f b =− （15.5.3）即从原图像中减去对原图像开启的结果。
这个变换适用于图像中有亮目标在暗背景上的情况，能加强图像中亮区的细节。
与高帽变换对应的是低帽变换，它从名称上讲要使用下部平坦的柱体或平行六面体（类似将一顶高帽的帽顶冲下放置）作为结构元素。
实际应用中，仍可使用上部平坦的柱体或平行六面体（与高帽变换相同）作为结构元素，但将操作改为先用结构元素对原图像进行闭合，再从结果中减去原图像。
将一幅图像f 用结构元素b 进行低帽变换得到的结果记为T b ，则b ()T f b f =•− （15.5.4）这个变换适用于图像中有暗目标在亮背景上的情况，能加强图像中暗区的细节（还可见13.4节）。
例15.5.4 高帽变换实例设用8-邻域构成的灰度结构元素作为高帽，用它对图1.3.1中两幅图像进行高帽变换而得到的结果如图15.5.4所示。
图15.5.4 高帽变换实例下面对本章各节给予简单小结，并有针对性地介绍一些可供深入学习的参考文献。
进一步的复习还可通过思考题和练习题进行，标有星号（*）的题在书末提供了参考解答。
【小结和参考】15.1节介绍了二值数学形态学的四种基本运算，其中开启和闭合是借助膨胀和腐蚀来定义的。
开启和闭合具有从图像中提取与其结构元素相匹配的形状的能力，这可分别由开启特性定理和闭合特性定理得到[Haralick 1992]。
一些基本运算的示例可见[章2012c]。
15.2节介绍了也称为基本运算的击中-击不中变换以及一些基于击中-击不中变换的二值数学形态学的组合运算。
更多的内容和细节还可见[Mahdavieh 1992]，[Gonsalez 2008]。
15.3节介绍了几个典型的二值数学形态学的基本算法。
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2.3 采样和量化
图像质量与采样
2.3 采样和量化
图像质量与量化
2.4 像素间联系
像素邻域
4-邻域，记为N4(p) 对角邻域，记为ND(p)
8-邻域，记为N8(p)
2.4 像素间联系
像素间距离
欧氏距离（也是范数为2的距离）
城区距离（也是范数为1的距离）
棋盘距离（也是范数为 的距离）
2.4 像素间联系
g ( x' , y' ) ( y ' j )[ g ( F ) g ( E )] g ( E )
第 2章
图像采集
与图像 f (x, y) 表达的两部分内容对应，图 像的采集涉及到两方面的内容 (1) 几何学：要解决从图像中的什么地方 可找到场景中目标的投影位置(x, y)
(2) 辐射度学（也有人用光度学）：要解 决图像中的目标有多“亮”，以及这个亮度与 目标的光学性质和成像系统的关系，这确定了 在(x, y)处的 f
2.2 亮度成像模型
一个简单的图像亮度成像模型
2-D亮度函数
照度函数 反射函数 单色图像f(· )在坐标(x, y)处的亮度值称做图像 在该点的灰度值：Gmin≤ g ≤Gmax
2.3 采样和量化
空间分辨率
图像的尺寸，在成像时采了MN个样
幅度分辨率
在成像时量化成了G个灰度级
存储一幅图像所需的位数b（单位是bit）
(3) 像平面坐标系统
(4) 计算机图像坐标系统
2.1 几何成像模型
投影成像几何
齐次坐标 将坐标系统用齐次坐标来表达，就可将坐标 系统之间的转换表示成线性矩阵形式 空间一个点的对应笛卡尔坐标XYZ的齐次坐标 定义为(kX, kY, kZ, k)，其中k是一个任意的非零常 数。将齐次坐标变回笛卡尔坐标可用第4个坐标量 去除前3个坐标量得到
基本模型
逆投影变换 根据2-D图像坐标来确定3-D客观景物的坐标
逆投影变换矩阵
轾 1 犏 犏 0 - 1 犏 P = 犏 0 犏 犏 0 犏 臌
0 1 0
0 0 1
0 0 0
0 1 1
要利用逆投影变换将3-D空间点从其图像中恢 复出来需要知道该点的至少一个世界坐标
2.1 几何成像模型
一般成像模型
Z
摄像机坐标系统
与世界坐标系统 分开，但摄像机 坐标系统与像平 面坐标系统重合
O X Dy x,x' o,o' D
y,y' f
W( X,Y,Z ) C ( x,y,z ) z
I( x',y' ) Dz Dx
Y
2.1 几何成像模型
一般成像模型
平移矩阵
旋转矩阵
2.1 几何成像模型
一般成像模型
上述模型可通过以下一系列步骤转换为世界坐标系统 与摄像机坐标系统重合时的摄像机模型：① 将像平面原点 按矢量 D 移出世界坐标系统的原点；② 以某个 角（绕 z 轴）扫视 x轴；③ 以某个 角将z轴倾斜（绕 x轴旋转）
2.1 几何成像模型
基本成像模型
摄像机坐标系统 xyz 中的图像平面与 xy平面重 合而光学轴（由镜头中心给出）沿z轴
2.1 几何成像模型
基本模型
投影变换 3-D点投影后的图像平面坐标： 投影变换矩阵
2.1 几何成像模型
基本模型
齐次形式的摄像机坐标
用ch的第4项去除前3项转换成笛卡儿形式
2.1 几何成像模型
平移变换矩阵
平移变换的逆矩阵
2.5 图像坐标变换
基本坐标变换
尺度变换矩阵
尺度变换的逆矩阵
2.5 图像坐标变换
基本坐标变换
旋转变换矩阵
旋转变换的逆矩阵
2.5 图像坐标变换
仿射变换
一个平面上的仿射变换有6个自由度
2.5 图像坐标变换
仿射变换
仿射变换的一种特例是欧氏变换
2.5 图像坐标变换
仿射变换
2.5 图像坐标变换
几何失真校正
双线性插值：利用(x', y' )点的4个最近邻像素 的灰度值来计算(x', y' )点处的灰度值
g ( E ) ( x ' i )[ g ( B) g ( A)] g ( A) g ( F ) ( x ' i )[ g ( D) g (C )] g (C )
在获取可被计算机处理的数字图像时，前 者与采样有关而后者与量化有关
第 2章
图像采集
2.1 几何成像模型 2.2 亮度成像模型
2.3 采样和量化
2.4 像素间联系 2.5 图像坐标变换和应用
2.1 几何成像模型
投影成像几何
投影成像涉及在不同坐标系统之间的转换
坐标系统（对3-D空间景物成像时）
(1) 世界坐标系统 (2) 摄像机坐标系统
相似变换也是仿射变换的一种特例
2.5 图像坐标变换
几何失真校正
空间变换：对图像平面上的像素进行重新排 列以恢复像素原空间关系
2.5 图像坐标变换
几何失真校正
一个在失真图 上的四边形区域和 在校正图上与其对 应的四边形区域的 顶点可作为对应点
2.5 图像坐标变换
几何失真校正
灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的 灰度值以恢复原位置的灰度值
2.2 亮度成像模型
光度学
光源沿某个方向的亮度是用在该方向上的单 位投影面积在单位立体角（其单位是球面度，sr） 内发出的光通量来衡量，单位是 cd/m2 （坎 [ 德拉 ] 每平方米），其中cd是发光强度的单位，1cd = 1 lm/sr
被光线照射的表lux的），1 lx = 1 lm/m2
距离计算示例
在图2.4.3中，两个像素p和q之间的DE距离为5 （见图 2.4.3(a) ）， D4 距离为 7 （见图 2.4.3(b) ），
D8距离为4（见图2.4.3(c)）
2.5 图像坐标变换
基本坐标变换
坐标变换可借助矩阵写为：
变换前坐标矢量
变换矩阵
变换后坐标矢量
2.5 图像坐标变换
基本坐标变换