【课件】数字图像处理和分析技术(清华大学)TIPA-01-Talk
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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(清华大学)
千字节（ K byte）
兆（10 6）字节（M byte）
吉（10 9）字节（G byte）
太（10 12）字节（T byte）
1.3.4 图象存储
图象存储器
(1) 处理过程中使用的快速存储器
计算机内存，帧缓存
(2) 较快重新调用的在线或联机存储器
磁盘，磁光盘
(3) 不经常使用的数据库（档案库）存储器
1.1.2 图象的表达
1.1.2 图象的表达
二值图像链码表示法
2（90°）
3（135°） 1（45°） 4（180°） 0（0°）
5（225°）
6（270°）
7（315°）
1.1.2 图象的表达
二值图像链码表示法——自然码
方向 0° 45° 90° 135° 180° 225° 270° 315° 十进制 数表示 0 1 2 3 4 5 6 7 十进制 数表示 000 001 010 011 100 101 110 111
1.3.3 图象显示打印
幅度调制（AM）
通过调整输出黑点的尺寸来显示不同的灰度
例如，早期报纸上的图片
在每个空间位置打印一个其尺寸反比于该处
灰度的黑圆点
二值点是规则的排成网格的点
点的形状并不是决定性的因素
1.3.3 图象显示打印
频率调制（FM）
输出黑点的尺寸是固定的
其在空间的分布（点间的间隔或一定区域内
图象类型 {广义}
图片，动画，绘图，文字/档，...
{狭义}
单幅 序列图象，... 静止 运动图象（视频），... 2-D 3-D，彩色，立体对， 多光谱,多视场图象，... 灰度 深度，纹理图象，...
1.1.2 图象的表达
图像处理和分析技术TIPA-01-Talk
f (x, y)和 I(r, c)
例1.1.1
像素
图像的矩阵表示和矢量表示
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1.1 图像和像素
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1.2 像素间联系
像素邻域 每个像素的由近邻像素组成的邻域 4-邻域（4-neighborhood），记为N4(p) 4个对角近邻像素
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第1章 图像技术基础
1.1 图像和像素 1.2 像素间联系 1.3 图像坐标变换 1.4 图像显示 1.5 采样和量化 1.6 图像存储与格式 1.7 图像技术及分类
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1.1 图像和像素
图像（狭义和广义）
数字图像
和图像理解
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作者联系信息
通信地址：北京清华大学电子工程系（100084）
办公地址：清华大学东主楼，9区307室
办公电话：(010)62781430
传真号码：(010)62770317
电子邮件：
个人主页：
/~zhangyujin/
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1.5 采样和量化
图像数据量
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1.5 采样和量化
图像质量与数据量
例1.5.1 图像空间分辨率变化所产生 的效果
例1.5.2 图像幅度分辨率变化所产生 的效果
数字图像处理与分析-1绪论课件
36
图像处理的起源
• 数字图象处理技术的起源
• 图像传输过程中的质量改善 • 原始图像质量不佳 • 由于传输中噪音导致质量不佳
• 模式识别中的场景数据处理 • 自动识别，要求对图像进行分析 • 人工视觉，要求对图像进行解释
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37
例: 图象质量自动调整
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38
例2 图象的自动拼接
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42
图像处理的起源
• 60年代-70年代初期， 开始在医学、地球 监测、天文学等方 面应用。
• 70年代初期,发明CT 技术
• 1895年，x射线
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43
图像处理技术分类
• 模拟图像处理：
• 光学、电信号处理，包括光学透镜处理、照相、广播电 视等
• 优点
处理速度快，一般是实时处理
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19
序言
• 图象的生成
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20
序言
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21
序言-伽马射线
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22
序言-X射线
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23
序言-紫外线
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24
序言-超声波
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序言-光学显微镜图像
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26
序言-飓风的多光谱图像
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序言-红外线
数字图像处理内容
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48
数字图像处理内容
• 图像增强 • 图像复原 • 图像膨胀、腐蚀、细化（形态学） • 图像半色调与抖动技术 • 图像变形 • 图像合成 • 图像分析 • 图像压缩与编码 • 数字水印 • 基于内容的检索
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
《数字图像处》课件
06
数字图像处理展望与未来 发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像进行自动识别和分类，提高图 像处理的准确性和效率。
生成对抗网络（GAN）在图像生成和修复中的应用
通过GAN技术，可以实现高分辨率图像的生成、图像修复和超分辨率等任务，为图像 处理提供更多可能性。
Canny算子
Canny算子是一种多阶段的边 缘检测算法，它通过非极大值 抑制和双阈值检测来准确地检 测边缘。
轮廓提取
轮廓提取是从边缘检测结果中 提取出连续的边缘像素点，形
成完整的轮廓。
图像分割与分类
图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域或对 象的过程，以便于后续的处理和分析。
区域分割
区域分割是一种基于像素邻域的分割 方法，它将像素划分为具有相似性质
的区域。
阈值分割
阈值分割是一种简单而有效的图像分 割方法，它通过设置一个或多个阈值 将像素划分为不同的类别。
分类器
分类器是一种将图像分割为不同类别 的算法或模型，常见的分类器有支持 向量机、神经网络等。
04
数字图像处理高级技术
图像增强技术
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对 比度，使暗部细节更清晰可见。
图像滤波与平滑
图像滤波
通过滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声和细节，提高图像质量。
平滑滤波器
常用的平滑滤波器有均值滤波器、高斯滤波器等，它们通过将像素邻 域的灰度值进行加权平均来达到平滑效果。
中值滤波器
中值滤波器是一种非线性滤波器，它将像素邻域内的所有像素值按大 小排序，并将中值作为输出，能够有效地去除椒盐噪声。
图像处理和分析技术TIPA-08-Talk
2019/8/27
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8.3 边界标记
把2-D的边界用1-D的较易描述的函数形式来 表达 距离为角度的函数
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8.3 边界标记
y-s曲线 切线角为弧长的函数
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8.3 边界标记
斜率密度曲线
小波变换系数
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8.8 目标轮廓的小波描述
与傅里叶轮廓描述符对比 小波描述符在局部的波动对应原始轮廓的局
部变化；而傅里叶描述符局部的波动对应原始轮 廓全局不规则的畸变
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8.8 目标轮廓的小波描述
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8.4 目标的层次表达
二叉树表达法 在分解时
每次将图像 一分为二
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8.5 目标的骨架表达
骨架和骨架点 一种简化的目标区域表达方法 骨架点保持了其与轮廓点距离最小的性质 是用1个点与1个点集的最小距离来定义的
链码归一化 旋转归一化：利用链码的一阶差分来重新构
造1个序列，这个差分可用相邻2个方向数（按反 方向）相减得到
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8.2 轮廓线段的近似表达
多边形是一系列线段的封闭集合，它可用来 逼近大多数实用的曲线到任意的精度 最小周长多边形
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图像处理和分析技术TIPA-10-Talk
色调是与混合光谱中主要光波长相联系的
饱和度与一定色调的纯度有关，纯光谱色是 完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少
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6
10.2 颜色视觉和色度图
色度图
横轴对应红色
的色系数r，纵轴
对应绿色的色系
数g，蓝色的色系
数可由式(10.2.2) 求得， 伪彩色图像增强
从灰度到彩色的变换
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15
10.4 伪彩色图像增强
频域滤波 输入图像的傅里叶变换通过3个不同的滤波器（
常用带通或带阻滤波器）被分成不同频率分量
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16
10.5 真彩色图像增强
对真彩色图像的处理策略可分为两种：
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10.7 基于颜色的图像检索
检索原理 快速地搜索到需要的图像 借助一些视觉特征来进行
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10.7 基于颜色的图像检索
颜色特征的表达
2019/8/22
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10.7 基于颜色的图像检索
图像处理和分析技术
章毓晋
清华大学电子工程系 100084 北京
2019/8/22
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1
第10章 彩色图像处理和分析技术
10.1 视觉基础 10.2 颜色视觉和色度图 10.3 颜色模型 10.4 伪彩色图像增强 10.5 真彩色图像增强 10.6 彩色图像分割 10.7 基于颜色的图像检索
2019/8/22
饱和度与一定色调的纯度有关，纯光谱色是 完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少
2019/8/22
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10.2 颜色视觉和色度图
色度图
横轴对应红色
的色系数r，纵轴
对应绿色的色系
数g，蓝色的色系
数可由式(10.2.2) 求得， 伪彩色图像增强
从灰度到彩色的变换
2019/8/22
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10.4 伪彩色图像增强
频域滤波 输入图像的傅里叶变换通过3个不同的滤波器（
常用带通或带阻滤波器）被分成不同频率分量
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16
10.5 真彩色图像增强
对真彩色图像的处理策略可分为两种：
2019/8/22
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10.7 基于颜色的图像检索
检索原理 快速地搜索到需要的图像 借助一些视觉特征来进行
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10.7 基于颜色的图像检索
颜色特征的表达
2019/8/22
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10.7 基于颜色的图像检索
图像处理和分析技术
章毓晋
清华大学电子工程系 100084 北京
2019/8/22
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1
第10章 彩色图像处理和分析技术
10.1 视觉基础 10.2 颜色视觉和色度图 10.3 颜色模型 10.4 伪彩色图像增强 10.5 真彩色图像增强 10.6 彩色图像分割 10.7 基于颜色的图像检索
2019/8/22
数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
《数字图像处理技术》课件
色彩空间
色彩空间指的是用哪种模型来 表示颜色。例如RGB即红绿蓝三 原色，CMYK即青、洋红、黄、 黑四色。
图像格式
图像格式是指标识一幅图像的 编码方案。常见的图像格式有 JPG、PNG、GIF等多种。
数字图像处理的应用领域
影像处理
数字图像处理技术在医学、 遥感、安检等领域得到广泛 应用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分析
数字图像处理技术
数字图像处理技术是数字信息处理的重要分支，涉及图像获取、数字化、存 储、处理、传输等方面，可以广泛应用于医学、电影、平面设计等领域。
数字图像基础知识
图像表示
数字图像是由像素点组成的。 每个像素点都有一个确定的亮 度值，通常用灰度等级来表示。
分辨率
分辨率是指单位尺寸内像素点 的数量，通常用每英寸像素点 数量(PPI)来表示，分辨率越高， 图像越清晰。
图像分割
4
像的特征。
根据特征将图像分成多个区域，以便针 对不同的区域进行不同的处理。
常见的数字图像处理方法
图像滤波
图像分割
用某种函数对图像进行滤波处理， 以达到平滑、锐化等效果。
根据数学和统计方法将图像划分 成多个部分，以便分别处理。
图像复原
根据已知的信息对损坏的图像进 行修复和恢复处理，以提高图像 质量。
云计算
利用云计算技术解决大规模图 像处理的问题，提高处理效率 和质量。
移动设备
将数字图像处理技术向移动设 备领域拓展，例如手机、平板 等设备，为用户提供更丰富的 使用体验。
数字图像处理技术可以用于 图像识别、目标检测、计算 机视觉等方面。
图像合成
数字图像处理技术在电影、 游戏、虚拟现实等领域得到 广泛应用。
数字图像处理与分析基础ppt课件
如帧存容量为245125128bit，则表示单位帧存 的点阵数为512512，灰度分辨率8bit，共有24个 单位帧存
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。
影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表（LUT，look -up table） 重叠显示、动系统内部，图像存储体容 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512512或10241024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像 叠加处理。
４、信号输出
摄像机一般有四组输出 （1）图像输出，直接接监视器，用来观
察被摄对象； （2）复合视频图像输出； （3）复合同步信号输出； （2）、（3）同时使用，连接到图
像采集卡。 （4）用三基色RGB输出的彩色图像信号，
可连接到图像采集卡。
2.2.5扫描仪
原稿
长光管光源
光学镜头
线阵CCD
参数
PAL制式规定电视画面扫描行为625，NTSC规定为 525。而经图像板数字采样后，得到的是512512 的方阵。图像总数被称为“图像的空间分辨率”。
帧频为f=16Hz时，人眼就可以感到画面有连续性和 自然性。但此时画面亮度的突变会产生视觉上的 “闪烁感”。只有在f50Hz时，这种闪烁感才消除。 因此目前PAL规定f=50Hz，即每秒钟提供50幅画面； NTSC规定f=60Hz。在电视图像研究中，人眼的这 种视觉特性称为“时间平均效应”，帧频f称为“图 像的活动分辨率”。
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。
影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表（LUT，look -up table） 重叠显示、动系统内部，图像存储体容 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512512或10241024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像 叠加处理。
４、信号输出
摄像机一般有四组输出 （1）图像输出，直接接监视器，用来观
察被摄对象； （2）复合视频图像输出； （3）复合同步信号输出； （2）、（3）同时使用，连接到图
像采集卡。 （4）用三基色RGB输出的彩色图像信号，
可连接到图像采集卡。
2.2.5扫描仪
原稿
长光管光源
光学镜头
线阵CCD
参数
PAL制式规定电视画面扫描行为625，NTSC规定为 525。而经图像板数字采样后，得到的是512512 的方阵。图像总数被称为“图像的空间分辨率”。
帧频为f=16Hz时，人眼就可以感到画面有连续性和 自然性。但此时画面亮度的突变会产生视觉上的 “闪烁感”。只有在f50Hz时，这种闪烁感才消除。 因此目前PAL规定f=50Hz，即每秒钟提供50幅画面； NTSC规定f=60Hz。在电视图像研究中，人眼的这 种视觉特性称为“时间平均效应”，帧频f称为“图 像的活动分辨率”。
“数字图像处理技术”介绍概述PPT模板
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
7
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
11
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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10
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。
数字图像处理与分析基础课件
分辨率
尺寸是指图像所占的存储空间大小，通常以“字节数”表示。
尺寸
色彩空间是指图像中颜色的表示方法，常见的有RGB、CMYK、HSV等。
色彩空间
二维图像是指只有平面上的像素点的图像，常见的有照片、绘画等。
三维图像是指具有深度信息的图像，它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
三维图像
二维图像
03
CHAPTER
去噪处理
通过插值算法，对图像进行放大、缩小或旋转等操作，使图像恢复到原始大小或状态。
插值技术
采用各种算法和技术，对模糊图像进行处理，尽可能地恢复其清晰度和细节。
去模糊处理
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息，如边缘、角点、纹理等，为后续的图像处理和分析提供基础数据。
04
CHAPTER
数字图像处理的应用实例
数字图像处理技术
直方图均衡化
通过均衡化像素值的分布，提高图像的对比度和亮度，增强图像的视觉效果。
对比度增强
通过调整像素值的分布，提高图像的对比度，使图像更加清晰、特征突出。
去噪处理
通过滤波技术去除图像中的噪声，提高图像的质量和稳定性。
采用各种滤波技术，尽可能地恢复图像的原始状态，减少噪声和失真。
02
CHAPTER
数字图像的基本知识
灰度图像是一种只有单一颜色通道的图像，它用每个像素点的灰度值来表示该像素点的亮度。
灰度图像
彩色图像具有三个颜色通道（红、绿、蓝），每个通道对应一种基本颜色，通过组合不同比例的基本颜色可以得到各种颜色。
彩色图像
分辨率是指图像中像素的数量，通常以“水平方向像素数 x 垂直方向像素数”表示。
公共安全监控
通过交通监控图像处理和分析，实现交通拥堵预警、车辆检测与跟踪等功能，提高交通管理效率。
尺寸是指图像所占的存储空间大小，通常以“字节数”表示。
尺寸
色彩空间是指图像中颜色的表示方法，常见的有RGB、CMYK、HSV等。
色彩空间
二维图像是指只有平面上的像素点的图像，常见的有照片、绘画等。
三维图像是指具有深度信息的图像，它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
三维图像
二维图像
03
CHAPTER
去噪处理
通过插值算法，对图像进行放大、缩小或旋转等操作，使图像恢复到原始大小或状态。
插值技术
采用各种算法和技术，对模糊图像进行处理，尽可能地恢复其清晰度和细节。
去模糊处理
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息，如边缘、角点、纹理等，为后续的图像处理和分析提供基础数据。
04
CHAPTER
数字图像处理的应用实例
数字图像处理技术
直方图均衡化
通过均衡化像素值的分布，提高图像的对比度和亮度，增强图像的视觉效果。
对比度增强
通过调整像素值的分布，提高图像的对比度，使图像更加清晰、特征突出。
去噪处理
通过滤波技术去除图像中的噪声，提高图像的质量和稳定性。
采用各种滤波技术，尽可能地恢复图像的原始状态，减少噪声和失真。
02
CHAPTER
数字图像的基本知识
灰度图像是一种只有单一颜色通道的图像，它用每个像素点的灰度值来表示该像素点的亮度。
灰度图像
彩色图像具有三个颜色通道（红、绿、蓝），每个通道对应一种基本颜色，通过组合不同比例的基本颜色可以得到各种颜色。
彩色图像
分辨率是指图像中像素的数量，通常以“水平方向像素数 x 垂直方向像素数”表示。
公共安全监控
通过交通监控图像处理和分析，实现交通拥堵预警、车辆检测与跟踪等功能，提高交通管理效率。
图像处理和分析技术TIPA-08-Talk-精选文档
8.1 轮廓的链码表达
链码表达
4-方向和8-方向链码
2019/3/18
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4
8.1 轮廓的链码表达
链码归一化
起点归一化：把链码看作由方向数构成的自然数 ，将这些方向数循环以使它们所构成的自然数的 值最小
2019/3/18
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5
8.1 轮廓的链码表达
8.7 目标轮廓的傅里叶描述
傅里叶描述随轮廓的变化
参考傅里叶变换的性质
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8.8 目标轮廓的小波描述
小波轮廓描述符
基于小波变换的轮廓描述符
小波函数族
小波变换系数
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8.8 目标轮廓的小波描述
与傅里叶轮廓描述符对比
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8.6 运动表达
全局运动
常采用参数模型的方法来描述
6参数仿射模型
运动矢量场表示
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8.6 运动表达
局部运动
常对应场景中目标的运动
比较复杂多样，可采用紧凑表达方式
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22
8.7 目标轮廓的傅里叶描述
小波描述符在局部的波动对应原始轮廓的局 部变化；而傅里叶描述符局部的波动对应原始轮 廓全局不规则的畸变
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8.8 目标轮廓的小波描述
2019/3/18
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传真号码：(010)62770317
电子邮件：zhangyj@
个人主页： /~zhangyujin/
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2013-6-28
教学进度(1/2)
第 1次课：1.1，1.2，1.3，1.4 第 2次课：1.5，1.6，1.7 第 3次课：2.1，2.2，2.3 第 4次课：2.4，2.5，2.6， 第 5次课：3.1，3.2，3.3，3.4 第 6次课：3.5，3.6，3.7，复习(1) 第 7次课：4.1，4.2，4.3，4.4 第 8次课：4.5，4.6，4.7 第 9次课：5.1，5.2，5.3 第10次课：5.4，5.5，小测验/期中考试
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第1章
图像技术基础
1.1 图像和像素
1.2 像素间联系
1.3 图像坐标变换
1.4 图像显示
1.5 采样和量化
1.6 图像存储与格式 1.7 图像技术及分类
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1.1 图像和像素
图像（狭义和广义） 数字图像 f (x, y)和 I(r, c) 例1.1.1 像素 图像的矩阵表示和矢量表示
图像处理和分析技术
章毓晋
清华大学电子工程系
2013-6-28 ZYJ-TH-EE-IE
100084
北京
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课程介绍
教材和进度
“图像处理和分析技术”
高等教育出版社，2008
教学进度：见下
进一步参考资料：见下
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课程介绍
2013-6-28 ZYJ-TH-EE-IE 4 / 29
课程介绍
参考资料
章毓晋。图像工程(上册) —— 图像处理。 北京：清华大学出版社，2006。 章毓晋。图像工程(中册) —— 图像分析。 北京：清华大学出版社，2005。 章毓晋。图像工程(下册) —— 图像理解。 北京：清华大学出版社，2007。
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课程介绍
进度(2/2)
第11次课：6.1，6.2，6.3，6.4 第12次课：6.5，6.6，6.7，6.8，6.9 第13次课：7.1，7.2，7.3，7.4 第14次课：7.5，7.6，7.7，7.8，7.9 第15次课：8.1，8.2，8.3，8.4 第16次课：8.5，8.6，8.7，8.8，复习(2) 第17次课：9.1，9.2，9.3 第18次课：9.4，9.5，9.6，9.7 第19次课：10.1，10.2，10.3，总复习(1) 第20次课：10.4，10.5，10.6，10.7，总复习(2)
图像存储器件
图像文件格式
(1) BMP（BitMaP）格式
(2) GIF（Graphics Interchange Format）格式
(3) TIFF（Tagged Image Format File）格式
(4) JPEG（Joint Photographic Expert Group）格式
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1.6节 图像存储器和图像文件格式
1.7节 图像技术的三个层次：图像处理、图像分析 和图像理解
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作者联系信息
通信地址：北京清华大学电子工程系（100084）
办公地址：清华大学东主楼，9区307室
办公电话：(010)62781430
1.3 图像坐标变换
统一的矩阵表达形式
平移变换
尺度（放缩）变换
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1.3 图像坐标变换
旋转变换
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级联 例1.3.1
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1.3 图像坐标变换
反变换
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1.7 图像技术及分类
图像工程
图1.7.1，表1.7.1
图像处理，图像分析，图像理解
相关学科
计算机图形学，模式识别，计算机视觉
图1.7.2，例1.7.2
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1.7 图像技术及分类
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14 / 29
1.4 图像显示
半调输出
在两级灰度输出设备上输出灰度图像
例1.4.2
抖动技术 改善量化过粗图像的显示质量 例1.4.3
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1.4 图像显示
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1.4 图像显示
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1.7 图像技术及分类
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1.7 图像技术及分类
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本章要点
1.1节 有关图像和像素的基本概念
1.2节 像素邻域和像素间距离的概念 1.3节 基本的图像坐标变换公式 1.4节 图像显示设备和技术 1.5节 图像存储器和图像文件格式
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1.1 图像和像素
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1.2 像素间联系
像素邻域
每个像素的由近邻像素组成的邻域
4-邻域（4-neighborhood），记为N4(p)
4个对角近邻像素 8-邻域：4个4-邻域近邻像素加上4个对角 邻域像素合起来构成p的
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1.2 像素间联系
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1.2 像素间联系
像素间距离
欧氏（Euclidean）距离 城区（city-block）距离 棋盘（chessboard）距离
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1.5 采样和量化
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1.5 采样和量化
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1.5 采样和量化
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1.6 图像存储与格式
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1.5 采样和量化
图像数据量
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1.5 采样和量化
图像质量与数据量
例1.5.1 图像空间分辨率变化所产生 的效果 例1.5.2 图像幅度分辨率变化所产生 的效果 例1.5.3 图像空间和幅度分辨率同时 变化所产生的效果
电子邮件：zhangyj@
个人主页： /~zhangyujin/
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教学进度(1/2)
第 1次课：1.1，1.2，1.3，1.4 第 2次课：1.5，1.6，1.7 第 3次课：2.1，2.2，2.3 第 4次课：2.4，2.5，2.6， 第 5次课：3.1，3.2，3.3，3.4 第 6次课：3.5，3.6，3.7，复习(1) 第 7次课：4.1，4.2，4.3，4.4 第 8次课：4.5，4.6，4.7 第 9次课：5.1，5.2，5.3 第10次课：5.4，5.5，小测验/期中考试
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第1章
图像技术基础
1.1 图像和像素
1.2 像素间联系
1.3 图像坐标变换
1.4 图像显示
1.5 采样和量化
1.6 图像存储与格式 1.7 图像技术及分类
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1.1 图像和像素
图像（狭义和广义） 数字图像 f (x, y)和 I(r, c) 例1.1.1 像素 图像的矩阵表示和矢量表示
图像处理和分析技术
章毓晋
清华大学电子工程系
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100084
北京
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课程介绍
教材和进度
“图像处理和分析技术”
高等教育出版社，2008
教学进度：见下
进一步参考资料：见下
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课程介绍
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课程介绍
参考资料
章毓晋。图像工程(上册) —— 图像处理。 北京：清华大学出版社，2006。 章毓晋。图像工程(中册) —— 图像分析。 北京：清华大学出版社，2005。 章毓晋。图像工程(下册) —— 图像理解。 北京：清华大学出版社，2007。
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课程介绍
进度(2/2)
第11次课：6.1，6.2，6.3，6.4 第12次课：6.5，6.6，6.7，6.8，6.9 第13次课：7.1，7.2，7.3，7.4 第14次课：7.5，7.6，7.7，7.8，7.9 第15次课：8.1，8.2，8.3，8.4 第16次课：8.5，8.6，8.7，8.8，复习(2) 第17次课：9.1，9.2，9.3 第18次课：9.4，9.5，9.6，9.7 第19次课：10.1，10.2，10.3，总复习(1) 第20次课：10.4，10.5，10.6，10.7，总复习(2)
图像存储器件
图像文件格式
(1) BMP（BitMaP）格式
(2) GIF（Graphics Interchange Format）格式
(3) TIFF（Tagged Image Format File）格式
(4) JPEG（Joint Photographic Expert Group）格式
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1.6节 图像存储器和图像文件格式
1.7节 图像技术的三个层次：图像处理、图像分析 和图像理解
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作者联系信息
通信地址：北京清华大学电子工程系（100084）
办公地址：清华大学东主楼，9区307室
办公电话：(010)62781430
1.3 图像坐标变换
统一的矩阵表达形式
平移变换
尺度（放缩）变换
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1.3 图像坐标变换
旋转变换
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级联 例1.3.1
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1.3 图像坐标变换
反变换
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1.7 图像技术及分类
图像工程
图1.7.1，表1.7.1
图像处理，图像分析，图像理解
相关学科
计算机图形学，模式识别，计算机视觉
图1.7.2，例1.7.2
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1.7 图像技术及分类
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1.4 图像显示
半调输出
在两级灰度输出设备上输出灰度图像
例1.4.2
抖动技术 改善量化过粗图像的显示质量 例1.4.3
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1.4 图像显示
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1.4 图像显示
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1.7 图像技术及分类
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1.7 图像技术及分类
2013-6-28
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本章要点
1.1节 有关图像和像素的基本概念
1.2节 像素邻域和像素间距离的概念 1.3节 基本的图像坐标变换公式 1.4节 图像显示设备和技术 1.5节 图像存储器和图像文件格式
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1.1 图像和像素
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1.2 像素间联系
像素邻域
每个像素的由近邻像素组成的邻域
4-邻域（4-neighborhood），记为N4(p)
4个对角近邻像素 8-邻域：4个4-邻域近邻像素加上4个对角 邻域像素合起来构成p的
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1.2 像素间联系
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1.2 像素间联系
像素间距离
欧氏（Euclidean）距离 城区（city-block）距离 棋盘（chessboard）距离
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1.5 采样和量化
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1.5 采样和量化
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1.5 采样和量化
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1.6 图像存储与格式
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1.5 采样和量化
图像数据量
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1.5 采样和量化
图像质量与数据量
例1.5.1 图像空间分辨率变化所产生 的效果 例1.5.2 图像幅度分辨率变化所产生 的效果 例1.5.3 图像空间和幅度分辨率同时 变化所产生的效果