第二章图像技术基础

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人工智能行业图像识别技术方案

人工智能行业图像识别技术方案第一章绪论 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 技术发展趋势 (2)第二章图像识别基础理论 (3)2.1 图像识别基本概念 (3)2.2 图像预处理方法 (3)2.3 特征提取技术 (4)第三章卷积神经网络（CNN） (4)3.1 CNN基本原理 (4)3.2 CNN结构设计 (5)3.3 CNN训练与优化 (5)第四章深度学习框架与工具 (6)4.1 TensorFlow (6)4.2 PyTorch (6)4.3 Keras (6)第五章数据增强与数据集 (7)5.1 数据增强方法 (7)5.2 数据集构建与处理 (7)5.3 数据集评估与优化 (8)第六章图像识别算法与应用 (8)6.1 目标检测算法 (8)6.1.1 基于传统图像处理的目标检测算法 (8)6.1.2 基于深度学习的目标检测算法 (9)6.2 人脸识别算法 (9)6.2.1 人脸检测 (9)6.2.2 特征提取 (9)6.2.3 特征匹配 (9)6.3 图像分割算法 (9)6.3.1 阈值分割 (10)6.3.2 区域生长 (10)6.3.3 水平集方法 (10)6.3.4 基于深度学习的图像分割 (10)第七章实时图像识别技术 (10)7.1 实时图像处理方法 (10)7.2 实时识别系统设计 (11)7.3 实时识别功能优化 (11)第八章硬件加速与边缘计算 (12)8.1 GPU加速 (12)8.1.1 概述 (12)8.1.2 GPU加速原理 (12)8.1.3 GPU加速在图像识别中的应用 (12)8.2 FPGA加速 (12)8.2.1 概述 (12)8.2.2 FPGA加速原理 (13)8.2.3 FPGA加速在图像识别中的应用 (13)8.3 边缘计算应用 (13)8.3.1 概述 (13)8.3.2 边缘计算在图像识别中的应用 (13)第九章安全与隐私保护 (14)9.1 数据加密与安全存储 (14)9.2 隐私保护技术 (14)9.3 安全认证与授权 (15)第十章发展展望与挑战 (15)10.1 技术发展展望 (15)10.2 行业应用挑战 (16)10.3 未来发展趋势 (16)第一章绪论1.1 技术背景信息技术的飞速发展，人工智能（）已逐渐成为引领未来科技发展的重要驱动力。

医学影像实用技术第2章数字图像技术基础

2.1 2.2 2.3 2.4152.5
《医学影像实用技术教程》
1）坐标单序击列结此构处:即由编图辑中线母段版某一标端题头（样非封式闭线）
或任意像素点（封闭线）的坐标开始，连续记录与之连通的像素点坐标，这种方法实际上仅记录了图像上有黑色（值为1）的像素点所在的X，Y坐标值，而隐含表示其它没有被记录的坐标点为白色，其值均为0。
《医学影像实用技术教程》
3. 模拟单图击像转此化处为数编字图辑像母的过版程标题样式
（1）抽样；（2）量化
列(N)
白 255
行(M)
灰阶
模拟图像
抽样
量化
黑0
2.1 2.2 2.3 2.4 52.5
《医学影像实用技术教程》
单击此处编辑母版标题样式
4. 分辨率与颜色数
像素表达位数与对应的颜色数
分辨率表示图像垂直与水平方向的像素点的数量。颜色数是指一幅图像最多能表达的颜色数目。
位数 1 2 4 8 12 16 24
颜色数 2 4 16 256
4096 65536 16777216
2.1 2.2 2.3 2.4 62.5
《医学影像实用技术教程》
单击2此.1.2处数编字图辑像母的分版类标及表题示样式
1.数字图像的分类数字图像的分类主要有黑白图像、灰度图像、
彩色图像、三维图像等。（1）黑白图像
255 255 255
2.1 2.2 2.3 2.4 92.5
《医学影像实用技术教程》
2.数字单图击像在此计算处机编内部辑的母表示版方标法题样式
（1）单波段数字图像; （2）多波段彩色数字图像; （3）二值图形;
2.1 2.2 2.3 2.4102.5
《医学影像实用技术教程》

多媒体技术(内容+题+答案)

中公金融人：第1页中公教育学员专用资料多媒体技术第一节多媒体技术概论1、多媒体技术的概念多媒体一词来自于英文“Multimedia ”，它是一个复合词。

多媒体技术是利用计算机对文字、图像、图形、动画、音频、视频等多种信息进行综合处理、建立逻辑关系和人机交互作用的产物。

2、多媒体技术的处理对象（1）文字：采用文字编辑软件生成文本文件，或者使用图像处理软件形成图形方式的文字。

（2）图像：主要指具有23～232彩色数量的.gif 、.bmp 、.tga 、.tif 、.jpg 格式的静态图像。

图像采用位图方式，并可对其压缩，实现图像的存储和传输。

（3）图形：图形是采用算法语言或某些应用软件生成的矢量化图形，具有体积小、线条圆滑变化的特点。

（4）动画：动画有矢量动画和帧动画之分，矢量动画在单画面中展示动作的全过程；而帧动画则使用多画面来描述动作。

帧动画与传统动画的原理一致。

代表性的帧动画文件有.flc 、.fla 等动画文件。

（5）音频信号：音频通常采用.wav 或.mid 格式，是数字化音频文件。

还有.mp3压缩格式的音频文件。

（6）视频信号：视频信号是动态的图像。

具有代表性的有.avi 格式的电影文件和压缩格式的.mpg 视频文件。

3、动画制作软件分三类：（1）绘制和编辑动画软件：AnimatorPro 、AnimationStudio 、Flash 等软件用于制作各种形式的平面动画。

3DStudio 、3DStudioMax 、Cool3D 、Maya 等软件用于制作各种各样的三维动画。

（2）动画处理软件：Premiere 、GIFConstructionSet 网页动画处理软件等。

（3）计算机程序：Authorware 多媒体平台软件、VisualBasic 等计算机语言。

4、多媒体技术的应用领域1）在教育领域方面CAI计算机辅助教学、CAL计算机辅助学习、CBI计算机化教学、CBL计算机化学习CAT计算机辅助训练、CMI计算机管理教学2）在家庭娱乐方面3）在过程模拟领域方面：化学反应、火山喷发、海洋洋流、天气预报等方面。

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。

数字图像处理基础2

数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。

由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。

所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。

设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。

显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。

在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。

这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。

当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。

为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。

图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。

图像的数字化包括采样和量化两个过程。

连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。

即：空间坐标的离散化。

量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。

摄影与摄像第二章摄影基础知识

础
知 1、控制胶片的曝光时间；
识 2、阻止非曝光光线；
3、控制照片画面上景物的动（或静）感。
（黑2）快门速度（曝光时间）
即快门控制光线照射胶片的时间，单位为秒，公式为：
摄
t ＝( 1 / 2 )n ，（n=0、±1、±2、 ±3…）；
*光圈值过小的缺点：曝光不足、反差下降、衍射增多
（2）快门
快门(Shutter)是控制光线进出的闸门。
其他因素及光圈大小不变时，快门速度越高，通过镜头
摄
进入的光量就越小，反之亦然。快门速度从1/8000秒到 30秒之间不等，因相机本身的性能决定。
影
快门是控制胶片曝光时间的部件。
基
快门的作用主要有三点：
识
6.卷片、计数、
上弦机构
7.机身
数码相机三大核心硬件
1. 镜头：
采用多种特殊材料透镜（非球面镜片、UD、人造萤石、DO多层衍射光学原件）ห้องสมุดไป่ตู้合而成。
摄 2.图像感应器：
影
全称：电荷耦合元件。是将光源信号转换成电子信号的一种电子元器件。
基 3.数字影像处理器:
础
多功能专用影像处理器，集白平衡调整、图像的补正处理、数据压缩、锐度处理、JPEG
“ 单反相机 ”。
什么是单反相机？
摄影基础知识
黑
传统照相机的工作过程
传统照相机的工作是一个两步成像的过程:
摄
第一步为成像,即利用摄影镜头结成被摄景物的
影
光学影像；
基
第二步为影像记录，即利用感光胶片上卤化银
础的光化学作用，将镜头结成的景物光学影像转换知为“潜影”。
识
该潜影必须通过暗房显影、定影，才能使其转

第二章 X线成像基础

焦点面上的线量分布是不均匀的，线量呈单峰分布的焦点成像质量好。
（二）、照射野内的线量分布
1、焦点的方位特性：在平行于X线管长轴方向的照射野内，近阳极侧有效焦点小，近阴极侧有效焦点大，这一现象称为焦点的方位特性。在短轴方向上，有效焦点的大小是对称相等。
阴极端（一）
阳极靶面
阴极端（一） 10°
X线摄影虽然不能做动态观察，但它能显示人体内部的细微结构，用于诊断：并可记录、保存影像，便于会诊、复查与对比。是现代医学影像检查的重要组成部分。
正像
图 2-15
负像
X线胸片的荧光图像和照片图像
第三节 X线照片影像密度
X线照片呈现黑白不同的图像，就是因为感光并被显影的银离子在照片上分布不均之故。照片上的银离子密度是形成照片影像的基础。
5°
阳极端（+）
0°
5°
10 °
阳极端（+）
10° 5° 0° 5° 10°
图 2-5 焦点的方位特性示意图
2、焦点的阳极效应：当阳极倾角约为 20°时，进行X线量得测定，其结果是在平行于X 线管的长轴方向上，近阳极侧X线量少，近阴极侧的X线量多，最大值在110°处，分布是非对称性的。这一现象称为X线管的阳极效应。在X线管的短轴上，X线量的分布基本上对称相等。
4、屏—片系统（S／F）使用增感屏可吸收高能量X线光子，转换成低能量可见光，使胶片感光，从而提高照片的密度。
胶片本身的感光度越高，照片的密度也越高。
5、被检体厚度、密度照片密度随被检体的厚度和密度的增高而降低；
随着被检体的厚度和密度的降低而增高。 6、照片后处理技术 X线照片影像密度的变化，与照片的显影处理
二、影响照片密度值的因素

摄影与摄像基础教程余武第二章影像拍摄技术基础新

变焦镜头最大的特点是在于它实现了镜头焦距可按摄影者意愿变换的功能。
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变焦镜头的配备
在配备镜头时，如果只想配备一只变焦镜头, 通常宜选择包含广角、标准与中焦的镜头，如2870mm、24-85mm、28-135mm、35-70mm、35-135mm 等，足以应付大量的日常拍摄需要。
2020/8/7
1
第二章影像拍摄技术基础
2.1 照相机的种类、结构与保养 2.2 镜头的种类及特性 2.3 常用胶片与数字存储媒体 2.4 摄影基本附件的选配 2.5 摄像机的种类、结构与保养 2.6 摄影与摄像基本技巧 2.7 数字影像处理
2020/8/7
2
第一节照相机的种类、结构与保养
此外，专业的摄像机还保留了变焦镜头的手动开关，以满足拍摄时急推急拉镜头的特殊需要。只要把手动/电动（MANU/SER）变焦选择开关打到手动位置，转动手动变焦杆，就达到可以达到手动变焦的目的。
2020/8/7
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光圈
光圈是用来控制光线进入成像系统的机械装置。在专业摄像机中，光圈的调节环紧接着变焦环。
照相机是一种集光学、机械、化学、电子、材料于一体的仪器，大小部件很多，但其主要部件有镜头、光圈、快门、取景器、测距器、机身、闪光連动等。
2020/8/7
5
控制曝光的机构——快门和光圈
（1）光圈
光圈一般位于镜头的内部，装在镜头的透镜组之间，它由多片金属片组成，是调节照相机镜头的进光孔的大小用的。光圈越大则进光孔的直径越大，光圈越小则进光孔的直径越小（图2-2）。
面，还能在某种程度上为镜头遮挡风沙、雨雪。
2020/8/7
33
摄像机聚焦环的调整方法

PS入门学习教材第二章

PS入门学习教材第二章第二章照片癿基本调整照片癿基本调整指癿是在保持原意基础上完成照片癿癿后期调整,包括图像尺寸,裁剪,觊度矫正,色彩校正,使得照片得到进一步癿修缮。

第一节 RAW格式照片癿处理RAW格式是摄影癿基本要求,也是后期癿第一步调整。

RAW具有很强癿调整性,是调整照片癿必须掌握癿技术。

1. 佳能RAW处理软件1.1 佳能癿RAW格式处理软件,简称DPP,可以使用配机光碟安装和网上下载。

1.2 DPP界面图1-1 打开DPP癿界面菜单栏:各种功能的选择图像显示区:显示文件夹中的所有格式的图像文件夹窗口:选择图片所在的文件夹11.2.1 文件夹窗口:选择含有照片癿文件夹,图像显示区会显示所有格式癿图像。

1.2.2 图像显示区:选择要浏览癿照片,双击放大,可以做各种调整 1.2.3 浏览方式下可以对图片进行删除,注意此删除是不可恢复癿,所以要慎重。

1.3 菜单操作:以下介绍癿是常用癿菜单功能1.3.1 【文件】菜单操作:文件菜单常用癿是【转换并保存】和【批量处理】。

图一-2 打开文件菜单，1，【转换并保存】是把RAW格式转换成JPG戒TIF格式,转换质量很好。

选择好照片后,可以进行处理,也可以不用处理,直接点菜单【文件】-【转换并保存】。

选择要保存的地方输入保存文件名(也可以不用输入) 点击【保存】完成转换选择文件的格式(也可以不选择)图一-3 转换格式界面2，2，【批量处理】可以把多张RAW格式转换成JPG戒TIF格式,在转换前可以统一调整图片癿参数,主要用在使用JPG格式保存时,占用空间小点,可以把RAW格式删除。

1.3.2 【查看】菜单操作:【工具调色板】和【信息】两个子菜单。

，1，【工具调色板】是DPP图像调整癿全部功能癿集成,就是说全部调整功能就在这个菜单中了,也是要重点介绍癿。

这里介绍【进行基本图像调整】和【剪裁并旋转图像】两个卡片癿调整方法。

图1.3.2-1。

点击按钮,可做以下调整:亮度调整:直接调整照片癿曝光量,调整幅度较大,欠曝癿调整效果十分明显, 过曝癿调整效果较差。

计算机视觉技术与图像处理

计算机视觉技术与图像处理第一章、计算机视觉技术的概述计算机视觉技术是一门研究如何让计算机“看”的学科，它通过模仿人类视觉系统，使计算机能够分析和理解图像或视频，进而实现在图像处理、目标检测、图像识别、三维重建等方面的应用。

计算机视觉技术的发展与计算机硬件的提升、图像处理算法的突破以及大规模图像数据的应用密切相关。

第二章、图像处理的基础技术图像处理是计算机视觉技术的基础，它包括了从图像采集、图像增强、图像恢复以及图像的压缩与编解码等一系列操作。

其中，图像增强技术可以提高图像的质量和可视性，常用的方法有直方图均衡化、滤波等。

图像恢复技术则可以从图像中消除噪声和模糊，常用的方法有逆滤波、盲复原等。

图像的压缩与编解码技术可以实现图像的无损和有损压缩，常用的方法有JPEG、PNG等。

第三章、图像分割与目标检测图像分割是指将图像分割成若干个互不重叠的区域，常用的方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。

而目标检测则是在图像中寻找特定对象的位置和边界框，常用的方法有基于颜色、纹理、形状和深度信息的检测方法。

图像分割和目标检测是计算机视觉中重要的任务，广泛应用于图像编辑、医学影像分析、智能监控等领域。

第四章、图像识别与分类图像识别是指通过计算机学习和理解图像的内容和属性，进而对图像进行分类和识别。

常见的图像识别任务有人脸识别、车辆识别等。

图像识别的关键在于特征的提取与分类器的设计，常用的特征提取方法有局部二值模式、方向梯度直方图等，常用的分类器有支持向量机、深度神经网络等。

图像识别的应用广泛，包括了图像检索、自动驾驶、安防监控等领域。

第五章、三维重建与虚拟现实三维重建是指通过计算机视觉技术从二维图像或者视频中恢复出三维空间中的结构和形状。

常用的三维重建方法有立体视觉、三维扫描等。

三维重建技术广泛应用于文化遗产保护、工业设计、虚拟现实等领域。

虚拟现实是指通过计算机生成的场景和环境，给用户带来一种身临其境的体验。

虚拟现实技术的基础是三维重建，它常用于游戏、教育、医疗等领域。

数字图像处理与分析基础整理ppt

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、动态显示等。
指标3
帧存容量：图像硬件系统内部，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。
优于46db
1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO
带稳压直流DC12V±10%
-20℃～+50℃ 自动AUTO 自动AUTO 380公克 60(宽)×50（高）×102（深）
摄像管
摄像机中利用电子束扫描把景物的光学图像转换成电信号的一种真空电子管。
摄像管类别
氧化铅摄像管
具有良好的光电特性，灵敏度和分辨率高，靶面的均匀性好。
图像存储
压缩、存储
压缩由系统内置的微处理器来完成。压缩处理与存储图像所用的时间不可忽略，
因此在使用数码相机时可以明显感到较长的等待时间。图像格式的种类繁多，JPEG格式。
存储器
内置存储器
半导体存储器，安装在相机内部，用于临时存储图像，接口传送。
可移动存储器
CompactFlash卡（CF） SmartMedia卡（SSFDC） ATA Flash
2.2.2图像数字化器的性能
像素大小图像大小被测对象的局部特征线性度灰度级噪声

图像处理技术的基础知识

图像处理技术的基础知识随着计算机技术的不断进步，图像处理技术也得到了飞速发展。

图像处理技术可以将数字图像进行分析、处理和改进，从而实现更加生动、清晰的图像展现。

图像处理技术的应用场景非常广泛，包括电影、游戏、医学、机器人等领域。

学习图像处理技术的基础知识，将帮助我们更好地理解这一领域。

图像的基本概念在学习图像处理技术之前，我们需要了解图像的一些基本概念。

图像是由像素点组成的，每个像素点有其特定的颜色值。

这些颜色值形成了图像的整个外观。

通常情况下，图像是由红、绿、蓝三种颜色组成的，这种颜色模式被称为RGB模式。

此外，图像还可以使用灰度模式进行表示，即每个像素点只有一个颜色值，表示图像的亮度。

在图像处理中，我们通常使用的是RGB模式。

图像的处理方法图像处理可以分为有损和无损处理。

有损处理指的是在对图像进行一定处理的同时，丢失一些图像的信息，从而降低图像的质量。

例如，压缩图像、降低图像的分辨率等都是有损处理。

而无损处理则是在处理图像的同时，不丢失任何信息。

例如，对图像进行旋转、缩放等操作，都属于无损处理。

图像处理基础算法1、图像的旋转图像旋转算法是图像处理的基础操作之一。

旋转算法可以将一个图像按照一定的角度旋转，得到一个新的图像。

旋转算法根据旋转的角度不同，可以分为正常旋转和镜像旋转。

正常旋转表示将图像按照逆时针方向旋转一定角度，而镜像旋转则表示将图像沿着某一轴进行翻转。

2、图像的缩放图像缩放算法也是图像处理中的一项基础操作。

图像的缩放主要是为了使图像适应不同大小的屏幕。

缩放算法可以按照一定比例对图像进行放大或缩小。

缩放算法中最常用的是双立方插值算法和双线性插值算法。

3、图像的滤波图像滤波算法可以对图像进行降噪处理，使图像更加清晰。

图像滤波算法的基本原理是在图像的每个像素点上，使用一个滤波器对周围的像素点进行计算，从而得到一个新的像素值。

常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波和均值滤波。

4、图像的分割图像分割算法可以将图像按照不同区域进行分割，得到不同的图像部分。

数字图像处理第2章采样量化图像格式

3）打印机分辨率
又称输出分辨率，是指打印机输出图像时每英寸的点数(dp i)。打印机分辨率也决定了输出图像的质量，打印机分辨率越高，可以减少打印的锯齿边缘，在灰度的半色调表现上也会较为平滑。打印机的分辨率可达300－1200 dpi。
4）扫描仪分辨率
单位长度上采样的像素个数。台式扫描仪的分辨率可以分
• 曲线3：
质量
细节较多的球赛观众图像 k
5
4 32 64 128 256 N
总结
一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可采用如下原则：
（1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。
（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊。对于彩色图像，是按照颜色成分——红、绿、蓝分别采样和量
2.3.3 用传感器阵列获取图像
传感器阵列
2．4 图像数字化技术
图像的数字化包括采样和量化两个过程。设连续图像f(x, y) 经数字化后，可以用一个离散量组成的矩阵g(i, j)（即二维数组）来表示。
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1)
g(i,
j)
g(1,0)
z 蓝 (Blu e) 品红 (Magenta )
青 (Cyan ) O 红 (Red) x
绿 (Gre en) 黄 (Yello w) y
（2）数字化采样一般是按正方形点阵取样的，除此之外还有三角形点阵、正六角形点阵取样。
（3）以上是用g (i, j)的数值来表示(i, j)位置点上灰度级值的
大小，即只反映了黑白灰度的关系，如果是一幅彩色图像，各点
的数值还应当反映色彩的变化，可用g (i, j, λ)表示，其中λ是波长。如果图像是运动的，还应是时间t的函数，即可表示为g (i, j, λ, t)。

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。

精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章数字图像

j 1
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式；其二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作有多种方式；
2.4 图像文件格式数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开发所支持。文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录，它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型、文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。

《图像技术基础》PPT课件

主题1：黑白图像描述方法
❖ 只有黑白两种颜色的图象，图象的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡。
❖ 像素值只能为0和1，每个像素值用1bit存储。
❖ 例一幅640*480像素的黑白图像，占据 640*480*1bit=37.5KB存储空间
6
2
主题2：灰度图像描述方法
❖ 指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述，只有亮度信息，没有颜色信息。
(2) 如果是用波特率为750kbps的信道来传输上述图像，所需时间又是多少？
(3) 如果要传输的图像是512×512的真彩色图像(颜色数目是32bit)，那么分别在上面两种信道下传输，各需要多长时间？
练习题答案
❖ (1) 1024×1024×8b÷8×(1+8+1) ÷56kb ❖ (2) 1024×1024×8b÷8×(1+8+1) ÷750kb ❖ (3) 512×512×32b÷8×(1+8+1) ÷56kb ❖ (4) 512×512×32b÷8×(1+8+1) ÷750kb
[f(i,j)M ]Nf1,0
f1,1
fM1,0
fM1,N1
编程读取一幅图像的数据
练习题
在串行通信中，常用波特率描述传输的速率，它被定义为每秒传输的数据比特数。串行通信中，数据传输的单位是帧，也称字符。假设一帧数据由一个起始比特位、8 个信息比特位和一个完毕比特位构成，请问：
(1) 如果要利用一个波特率为56kbps的信道来传输一幅大小为1024×1024、256级灰度的数字图像需要多长时间？
离最短。
主题6：像素间的距离计算方法
模1(街区)距离：

图像识别算法基础教程

图像识别算法基础教程第一章算法简介图像识别算法是一种将图像中的物体或场景识别为特定类别的算法。

在计算机视觉领域中，图像识别是一个核心任务，被广泛应用于人脸识别、物体检测、医学图像分析等领域。

本章将介绍图像识别算法的基本概念和应用领域。

第二章特征提取特征提取是图像识别算法中的关键步骤。

在图像中，物体和场景可以通过一些特定的视觉特征进行描述。

本章将介绍常用的特征提取方法，如边缘检测、角点检测和纹理描述符等。

同时，还将介绍如何选择合适的特征来提高图像识别的准确性。

第三章分类算法分类算法是图像识别算法中用于将图像分为不同类别的核心技术。

本章将介绍一些经典的分类算法，如支持向量机（SVM）、k 近邻算法（KNN）和决策树等。

此外，还将介绍深度学习方法在图像识别中的应用，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

第四章训练和评估训练和评估是图像识别算法的重要环节。

本章将介绍如何使用训练数据来训练图像识别模型，并分析和选择适当的评估指标来评估模型的性能。

此外，还将介绍一些常用的数据增强技术和交叉验证方法，以提高图像识别算法的鲁棒性和准确性。

第五章目标检测目标检测是图像识别算法中的一个重要任务，它不仅要求识别出图像中的物体，还要确定它们的位置和边界框。

本章将介绍一些经典的目标检测算法，如滑动窗口法、区域提议法和单阶段检测器等。

同时，还将介绍目标跟踪和目标姿态估计等相关技术。

第六章图像语义分割图像语义分割是将图像划分为不同的语义区域或像素的任务。

本章将介绍常用的图像语义分割算法，如基于像素的分类、全卷积神经网络（FCN）和条件随机场（CRF）等。

同时，还将介绍一些应用领域，如医学图像分析和自动驾驶等。

第七章应用案例本章将介绍图像识别算法在实际应用中的案例。

以人脸识别为例，将介绍其在人脸认证、人脸检索和情感分析等方面的应用。

同时，还将介绍物体检测在视频监控和智能交通领域的应用案例。

通过这些案例，读者可以深入了解图像识别算法在不同领域的实际应用。