第9章 数字图像处理系统及应用实例
数字图像处理第9章-数学形态学原理(1)..
集合代表图像中物体的形状，例如：在二进 制图像中所有黑色像素点的集合就是对这幅图像 的完整描述。在二进制图像中，当前集合指二维 整形空间的成员，集合中的每个元素都是一个二
9.2 数学形态学的基本概念和运算
在数学意义上，我们用形态学来处理一些图像, 用以描述某些区域的形状如边界曲线、骨架结构和 凸形外壳等。另外,我们也用形态学技术来进行预 测和快速处理如形态过滤，形态细化，形态修饰等。 而这些处理都是基于一些基本运算实现的。
用于描述数学形态学的语言是集合论。数 学形态学最初是建立在集合论基础上的代数系 统。它提出了一套独特的变换和概念用于描述 图像的基本特征。这些数学工具是建立在积分 几何和随机集论的基础之上。这决定了它可以 得到几何常数的测量和反映图像的体视性质。
1）提出所要描述的物体几何结构模式，即 提取物体的几何结构特征；
2）根据该模式选择相应的结构元素，结构 元素应该简单而对模式具有最强的表现力；
3）用选定的结构元对图像进行击中与否（HMT）变换， 便可得到比原始图像显著突出物体特征信息的图像。 如果赋予相应的变量，则可得到该结构模式的定量 描述；
4）经过形态变换后的ຫໍສະໝຸດ 像突出了我们需要的信息， 此时，就可以方便地提取信息；
1964年，法国学者J.Serra对铁矿石的岩相 进行了定量分析，以预测铁矿石的可轧性。几乎 在同时，G.Matheron研究了多孔介质的几何结构、 渗透性及两者的关系，他们的研究成果直接导致 “数学形态学”雏形的形成。
随后，J.Serra和 G.Matheron在法国共同建立了枫 丹白露（Fontainebleau）数学形态学研究中心。在 以后的几年的研究中，他们逐步建立并进一步完善 了“数学形态学”的理论体系，此后，又研究了基 于数学形态学的图像处理系统。
计算机视觉与图像处理的应用案例
计算机视觉与图像处理的应用案例计算机视觉与图像处理是现代科技发展中的重要领域之一，其应用广泛且多样化。
本文将就计算机视觉与图像处理的应用案例进行详细介绍。
一、安全监控系统安全监控系统是计算机视觉与图像处理广泛应用的一个领域。
通过视频监控摄像头采集的图像，计算机视觉技术可以实现对人脸的识别、行为分析等功能，实现对犯罪行为的预测和防范。
例如，一些大型商场和公共场所使用计算机视觉技术对顾客的行为进行监控，及时发现异常情况并及时采取措施。
步骤：1. 安装监控摄像头以及必要的硬件设备。
2. 使用计算机视觉技术对采集的图像进行处理，比如人脸识别、目标追踪等。
3. 利用图像处理算法对人脸进行识别和分析。
4. 结合行为分析算法，监测人员的异常行为并及时报警。
二、医疗影像诊断计算机视觉与图像处理在医疗领域的应用也非常广泛。
通过对医学影像图像的处理和分析，可以实现对疾病的诊断以及辅助手术过程中的导航等功能。
例如，计算机视觉技术可以根据CT或MRI扫描的图像对肿瘤进行自动分割和测量，为医生提供更准确的诊断结果。
步骤：1. 采集医学影像数据，如CT、MRI等。
2. 使用图像处理算法进行预处理，提取出感兴趣的区域。
3. 利用目标检测和分割算法对肿瘤等病变进行自动分割和测量。
4. 将处理后的结果与医生的诊断结果进行对比，辅助医生进行病变的诊断。
三、自动驾驶技术自动驾驶技术是计算机视觉与图像处理的热门应用领域之一。
通过使用计算机视觉技术对摄像头采集到的图像进行实时处理和分析，可以实现对道路、障碍物和行人的识别以及交通状况的感知。
这为无人驾驶汽车的实现提供了技术支持。
步骤：1. 安装多个摄像头并采集实时的图像数据。
2. 利用计算机视觉技术对采集的图像进行处理和分析，例如目标检测和跟踪。
3. 根据图像处理的结果，判断道路、障碍物和行人等的位置和状态。
4. 基于图像处理的结果进行决策，控制车辆的方向和速度。
四、图像增强和美化图像处理不仅可以用于实现一些实用的功能，还可以用于图像的增强和美化。
数字图像处理的应用实例
数字图像处理的应用实例一．伽玛射线成像伽马射线成像的主要用途包括核医学和天文观测。
在核医学中，这种处理是将放射性同位素注射到病人体内，当这种物质衰变时放射出伽马射线，然后用伽马射线检测器收集到的放射物产生图像。
图1.6(a)显示了一幅利用伽马射线成像得到的骨骼扫描图像，这类图像用于骨骼病理(例如感染或肿瘤)定位。
图1.6(b)显示了另一种叫做“正电子放射断层”(PET)的核成像，其原理与1.2节提到的X射线断层术一样。
然而，与使用外部X射线源不同，它给病人注射放射性同位素，同位素衰变时放射出正电子。
当正电子遇上一个电子时两者湮没并放射出两束伽马射线。
这些射线被检测到后利用断层技术的基本原理创建断层图像。
示于图l. 6(b)的图像是构成病人三维再现图像序列的一幅样品。
这幅图像显示脑部和肺部各有一个肿瘤，即很容易看到的小白块。
大约在1500年前，天鹅星座中的星星发生大爆炸，产生了一团过热的稳定气云(即天鹅星座环)，该气云以彩色阵列形式发光。
图1.6(c)显示了在伽马射线波段成像的天鹅星座环。
与图1.6(a)和(b)不同，该图像是利用成像物体自然辐射得到的。
最后，图1.6(d)显示了一幅来自核反应器电子管的伽马辐射图像，在图像的左下部可以看到较强的辐射区。
二．X射线成像X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一。
最熟悉的X射线应用是医学诊断，但是，X射线还被广泛用于工业和其他领域，像天文学。
用X射线管产生用于医学和工业成像的X射线。
X射线管是带有阴极和阳极的真空管。
阴极加热释放自由电子，这些电子以很高的速度向阳极流动，当电子撞击一个原子核时，能量被释放并形成x射线辐射。
X射线的能量由另一边的阳极电压控制，而X射线的数量由施加于阴极灯丝的电流控制。
图1.7(a)显示了一幅位于X射线源和对X射线能量敏感的胶片之间的病人胸部图像。
X射线的强度受射线穿过病人时的吸收量调制，最终能量落在胶片上并使其感光，这与光使照相胶片感光是一样的。
数字图像处理与分析第9章 数字图像处理系统及应用实例
0,
N 0 N 0
y
y
l
(0 , q0 )
q0
(xN1, yN1) 45
o
q
o
x
o q
x
45
映射均方差特征到参数空间的示意图
9.2.2 高分辨率遥感= 图像道路提取
2. 梯度矢量均值约束的线目标检测
45
(0 , q0 )
o
q
45
梯度矢量均值映射到参数空间的示意图
边缘检测
目标定位
区域生长
细胞图像自动分割流程图
目标分割
9.2.1 生物医学图像的处理
a)
b)
c)
d)
e)
f)
免疫细胞图像自动分割的过程示意图
a)一幅免疫细胞图像 b)边缘检测的结果 c)目标定位并与b)叠加的结果
d) 计算目标中心点 e) 计算目标所在矩形 f) 在矩形框内分割图像
9.2.1 生物医学图像的处理
影视制作及特效合成系统基础框架
9.2.5 影视制作领域的增强现实技术
系统各个部分的功能介绍如下： •色键抠像系统：用于去除背景，获得角色表演部分的影 像； •摄像机跟踪系统：这是决定前后景影像融合效果的关键 部分，对真实摄像机参数的精确跟踪，决定了虚实场景 几何透视关系的一致性； •影视制作、特效合成系统：在获得前后景影像之后，如 何使虚实场景影像有效地融合而不留下合成的迹象是非 常关键的，这部分工作由影视合成系统完成。
道路检测处理流程
9.2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
路面像素分类结果
9.2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
a) 左图像
b) 右图像 立体匹配算法
数字图像处理的应用及原理
数字图像处理的应用及原理1. 应用领域数字图像处理是一种通过计算机对图像进行操作和处理的技术。
它广泛应用于以下领域：1.1 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域。
医学图像处理技术可以帮助医生和医学研究人员更好地观察和分析医学图像，从而提高医学诊断和治疗的准确性。
常见的医学图像包括X射线、MRI和CT扫描图像等。
•对医学图像进行图像增强，包括降噪、增强对比度等操作，以帮助医生更清晰地观察图像细节；•运用图像分割技术将医学图像中的组织和器官分离开来，以帮助医生定位和识别异常情况；•运用图像配准技术将多个医学图像进行对齐，以便进行比较和分析等。
1.2 机器视觉机器视觉是数字图像处理在工业及机器人领域的应用。
通过机器视觉技术，计算机可以获取并分析图像信息，从而实现自动化和智能化的控制和决策。
•使用机器视觉技术进行产品质量检测，包括缺陷检测、尺寸测量等；•运用机器视觉技术进行目标检测和跟踪，如自动驾驶车辆中的车道线检测和物体识别；•运用机器视觉技术进行图像识别和分类，如人脸识别、物体分类等。
1.3 数字图像合成与虚拟现实数字图像处理还应用于图像合成和虚拟现实等方面。
•使用图像合成技术将多个图像进行混合和合成，生成新的图像；•运用虚拟现实技术将数字图像与现实场景进行融合，实现沉浸式的交互体验。
2. 原理介绍数字图像处理的原理基于对图像的采样、量化和编码。
2.1 图像采样图像采样是将连续的图像信号转化为离散的图像数据的过程。
常见的图像采样方法包括最近邻采样和双线性插值采样。
•最近邻采样直接取离采样点最近的像素值作为采样结果；•双线性插值采样通过对相邻像素进行加权平均来计算采样结果。
2.2 图像量化图像量化是将连续的图像灰度值转化为离散的取值范围的过程。
常见的图像量化方法有均匀量化和非均匀量化。
•均匀量化将图像灰度值等间隔地划分为若干个区间，并为每个区间分配一个离散的灰度值；•非均匀量化将图像灰度值根据人眼对亮度的感知特性进行划分，使得亮度变化较大的区域有更多的灰度级。
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
数字图像处理的应用
数字图像处理的应用引言数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。
随着计算机技术的进步，数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。
医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域。
通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像进行分割和重建，可以获取人体内部组织的三维结构信息。
另外，医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。
印刷图像处理数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。
通过对印刷图像的处理，可以提高图像的质量和清晰度，使得印刷品更加美观。
例如，可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。
此外，数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。
安全监控图像处理数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。
通过对监控图像的处理和分析，可以实现对安全隐患的监测和预警。
例如，可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。
此外，还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。
遥感图像处理遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。
通过对遥感图像的处理，可以获取地表覆盖的信息，并进行环境监测和资源调查。
例如，可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析，以及植被分类和水体检测等。
艺术图像处理数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。
通过对艺术图像的处理，可以创造出各种视觉效果和艺术效果。
例如，可以通过滤镜和特效对图像进行处理，使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。
此外，数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。
结论数字图像处理在医学、印刷、安全监控、遥感和艺术等领域中都有着广泛的应用。
随着技术的不断发展，数字图像处理将在更多领域中发挥重要作用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
因此，深入理解和研究数字图像处理技术对于我们来说非常重要。
数字图像处理方法与应用
数字图像处理方法与应用数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行各种操作和改变，以获取想要的图像效果。
随着计算机技术的发展和普及，数字图像处理在各个领域得到了广泛的应用，如医学影像、遥感、安防监控等。
数字图像处理方法主要包括图像增强、图像压缩、图像分割和目标识别等几个方面。
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、颜色等属性，使图像更加清晰、鲜明，以帮助人们更好地观察和理解图像内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度变换和滤波等。
直方图均衡化是一种通过重新分布图像中像素的灰度级来增强图像对比度的方法，可以有效地提高图像的细节信息。
灰度变换是一种通过改变像素的灰度级来改变图像亮度的方法，常用的灰度变换函数包括对数变换、伽马变换和指数变换等。
滤波是一种通过改变图像的频率分量来增强或抑制图像细节的方法，常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
图像压缩是指通过减少图像数据的冗余性，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。
常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩是指压缩过程中不丢失任何图像信息的压缩方法，常用的无损压缩算法有LZW算法和Huffman编码算法。
有损压缩是指在压缩过程中丢失一定的图像信息，但在人眼感知上不明显的压缩方法，常用的有损压缩算法有JPEG算法和MPEG算法。
图像压缩技术能够在保证图像质量的前提下，减小存储空间和传输带宽，提高图像处理和传输的效率。
图像分割是指将图像划分成多个具有独立意义的区域的过程。
图像分割可以通过基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等实现。
基于阈值的方法是一种简单有效的图像分割方法，通过设置阈值来将图像的亮度或颜色分成两类或多类。
基于边缘的方法是一种根据图像边缘信息进行分割的方法，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
基于区域的方法是一种通过将相邻的像素聚类成区域的方法，常用的区域生长算法有基于颜色的区域生长和基于纹理的区域生长。
数字图像处理的应用
(3)加强边缘学科的研究工作,促进图像处理技术的发展。 (4)加强理论研究,逐步形成图像处理科学自身的理论体 系。 (5)图像处理领域的标准化。
图像处理技术的未来发展动向大致可归纳为如下4点: (1)图像处理的发展将围绕实时图像处理的理论及技术 研究,向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和 标准化方向发展。 (2)图像、图形相结合,朝着三维成像或多维成像的方向 发展。 (3)硬件芯片研究。 (4)新理论与新算法研究。
志、画册中的插图,海报、广告画,X射线胶片,电影胶片和缩 微胶片,均为模拟图像。在模拟图像中,图像信息是以连续形 式存储和表现的。图1-1、图1-2、图1-3 分别为传统照相机 拍摄的照片、书籍中的插图和胸部X射线胶片,均属模拟图像。
图1-1 传统照相机拍摄的照片
图1-2 书籍中的插图
图1-3 胸部 X射线胶片
(3)对 图 像 数 据 进 行 变 换、编 码 和 压 缩,以 便 图 像 的 存 储 和 传 输。
图1-7 提取图像边界的处理
1.2.2 数字图像处理的主要内容 无论出于何种目的,进行图像处理时均需要用计算机图
像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出,因此数字图 像处理研究的内容主要有以下几个方面。
1.数字图像(DigitalImage) 计算机只能处理数字信号,因此,用计算机能够处理的图 像也只能是数字图像。先看一个例子。图1-4(a)是一幅包含 简单图形的模拟图像。
图1-4 模拟图像数字化
数字图像常用矩阵来描述。一幅 M ×N 个像素的数字 图像,其像素灰度值可以用 M行、N 列的矩阵G 表示:
2.数字图像处理(DigitalImageProcessing) 数字化后的图像是存储在计算机中的数据,用计算机对 这些数据进行各种处理,便可实现不同的图像处理任务。例 如,二维数组 T 中第i行、第j 列位置的数值,可与其上、下、 左、右位置的数值进行置换;对两个图像数组中对应位置的 数值进行加、减操作(见图1-5)。实际上,最基本的数字图像 处理其本质就是这些简单操作的组合。
数字图像处理技术及其应用
数字图像处理技术及其应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术也相应的得到了极大的发展与应用。
数字图像处理技术主要是指通过计算机和相关技术对数字图像进行处理、分析和输出的一种技术体系。
数字图像处理技术可以广泛应用于医学图像、地质图像、工业检测等领域。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、图像处理的步骤和主要技术等方面来探讨数字图像处理技术的应用。
数字图像处理的基础知识数字图像通常由一个像素阵列（Pixel Array）表示，也就是由一个个长度和宽度都为1的小方块构成的矩阵。
每个像素都代表一个灰度值或者RGB（红、绿、蓝）三元组表示颜色的数值。
数字图像的大小通常由像素数目来衡量，例如800x800。
数字图像处理的步骤数字图像处理一般包括如下步骤：采集、预处理、分割、特征提取、识别等。
采集是将光学或者电子学设备产生的信号转化为数字信号的过程。
数字摄像机和扫描仪是数字图像采集过程中经常使用的设备之一。
采集到的图像往往需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、平滑、锐化等处理。
去噪是为了消除图像采集过程中所产生的噪声，使图像更加清晰。
图像平滑处理可以在保证图像边缘清晰的情况下消除图像的细节节，使得图像更加具有可视化效果。
锐化处理可以使图像更加清晰。
分割是将图像分成多个部分的过程。
分割的目的是提取出需要处理的物体，进而进行下一步的处理。
分割的方法可以是基于阈值、基于边缘、基于区域或者基于神经网络等等。
特征提取是根据图像的特征进行处理的过程。
通常可以提取图像的边缘、灰度、形状等特征信息。
提取的特征信息是后面的识别过程的一项重要的依据。
识别是根据特征信息以及处理算法来判断图像是否符合某种条件的过程。
识别的方法可以是基于模板匹配、基于统计分析、基于人工神经网络等等。
识别的结果通常是进行分类、定量分析、计算等处理。
数字图像处理的主要技术数字图像处理技术包括基本处理、图像分析、图像增强、图像编码和压缩、图像恢复和重建等方面。
数字图像处理的算法及其应用
数字图像处理的算法及其应用数字图像处理是一种计算机技术，通过对数字图像进行处理，使其变得更加清晰、精确和易于分析。
数字图像处理的算法及其应用广泛，涉及到医疗、工业、环境等多个领域。
本文将介绍数字图像处理的算法及其应用。
一、数字图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是一种数字滤波处理过程，用于去除图像噪声、增强图像边缘等。
最常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种最简单的滤波算法，它将每个像素的数值替换为其周围像素值的平均值。
中值滤波将每个像素替换为其周围像素的中位数，它比均值滤波更好地保留了图像边缘特征。
高斯滤波则是通过将每个像素替换为周围像素的加权平均值来平滑图像，权重取决于它们相对于中心像素的位置。
2. 图像分割算法图像分割是指将一副图像划分为若干个不同的区域，每个区域与其他区域有着明显的不同。
最常用的图像分割算法有阈值分割和区域生长等。
阈值分割是指将图像分成两个部分，其划分是通过将图像的灰度值与设定的阈值进行比较而得到的。
区域生长则是通过将某个种子像素与其周围的相邻像素进行比较，如果它们在阈值范围内，则将它们合并到一个区域中。
3. 图像增强算法图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，从而使图像更加清晰、明亮、有趣。
最常用的图像增强算法有直方图均衡化和灰度映射等。
直方图均衡化是一种使图像亮度均匀分布的技术，它通过对图像灰度级分布进行调整，从而扩展输入图像中低灰度值像素的范围和压缩高灰度值像素的范围。
灰度映射则是将图像灰度值映射到一定的范围内，从而调整图像的亮度和对比度。
二、数字图像处理应用1. 医学影像处理数字图像处理在医学影像处理中得到了广泛应用。
例如，医生们可以使用数字图像处理技术来增强医疗影像，从而更好地观察病人的身体情况，研究病情，制定治疗计划。
2. 工业检测数字图像处理技术还被广泛用于工业检测。
例如，在生产线上，使用数字图像处理可以检测产品表面的缺陷、确定产品质量，并将有缺陷的产品从产品流中剔除。
图像处理应用实例ppt课件
（3）图像增强 使用膨胀算法，使与白色象素连接的背景
点(黑色象素)合并到目标象素中，结果是使白象 素区域增大，空洞缩小。
（4）车牌区域检测
车牌区域检测就是利用车牌字符垂直边缘紧 密连接的特征来检测的。
（5）颜色分析 颜色分析就是根据待定车牌区域的颜色信息判断车牌
Him=0如果Im
e e e d d 0 i (0 ) (r0 )2 / 2 (0 )2 / 2
不同尺寸；256－Byte
(4) 匹配
1 2048
HD 2048
Aj Bj
j 1
循环策略：旋转校正
☆ 国际上影响最大、识别率很高
2、多通道Gabor滤波器方法
特点：用多通道Gabor滤波器或小波滤波器形成多幅不同频 率的图像；计算每幅图像的均值与方差；由欧氏距离进行 判决识别。
4. 易接受性。
可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉察的情况 下把虹膜图像拍摄下来。
虹膜识别技术的基本原理
图
虹
特
像
膜
征
获
定
提
取
位
取
特 征 数 据 库
识
别
识别 或
认
认证
证 结
果
虹膜定位
1. Daugman定位方法
max (r,x0, y0)
G
(r)
*
r
r,
x0
,
y0
I(x, y) ds
2r
缺点：最优化求解易陷于局部极值点； 如果全空间搜索，时间开销很大
缺点：阈值选取；耗时长 优点：对瞳孔定位时，稳定性较好
尺度校正
x(r, ) (1 r)xp ( ) rxs ( ) y(r, ) (1 r) yp ( ) rys ( )
数字图像处理与应用
数字图像处理与应用数字图像处理已经成为了现代科学和技术的一个重要分支，涉及到众多领域的应用，包括医学影像、军事、机器人、航空航天、人脸识别、无人驾驶等等。
随着计算机技术和算法的不断提高和完善，数字图像处理正日益发挥着重要的作用。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、算法和应用，并探讨数字图像处理的未来发展方向。
一、数字图像处理的基本概念数字图像处理是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的过程。
数字图像可以从各种传感器中获得，如照相机、摄像机、雷达、卫星等，也可以通过扫描和数字化现有的纸质图像得到。
数字图像由离散的像素点组成，在计算机中，每个像素点都有一个数字来代表其亮度或颜色。
数字图像处理的主要任务是对这些像素点进行各种算法的处理，如增强图像的对比度、降噪、平滑、锐化、形态学处理等，以获取更多的图像信息或者更好的视觉效果。
二、数字图像处理的算法数字图像处理的算法主要包括以下几类：1、灰度变换灰度变换是指将图像中的像素点的灰度值进行变换，以达到增强图像对比度、调整图像亮度和对比度、滤波等目的。
灰度变换的常见算法包括线性变换、对数变换、伽马变换等。
2、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑、锐化、降噪等处理的过程。
图像滤波的常见算法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等。
3、形态学处理形态学处理是指通过对像素点周围邻域的运算来改变像素点值的一种图像处理方法，如腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等。
4、分割算法分割算法是指对图像进行区域划分，将图像划分为不同的部分，便于人们进行视觉理解、目标检测和识别。
分割算法的常见方法包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
5、图像处理在机器学习中的应用图像处理在机器学习中的应用越来越广泛。
其中，深度学习技术已经成为图像识别领域的主流方法。
深度学习通过对庞大数据集的训练，提取出图像的特征，实现基于图像的自动分类、识别和检测。
目前，深度学习在人脸识别、智能交通、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。
数字图像处理的应用---ct 共59页
空间频率处理
• （1）RN对空间分辨力的 范围分级：
• （0-3）低频率等级，用于 增强大结构，软组织、肾 脏和其他内部器官的轮廓 。
• （4-5）中频等级，用于增 强普通结构，肺部和骨骼 轮廓线。
• （6-9）高频等级，用于增 强小结构，比如微细结构 、肾小区等。
空间频率处理
• （2）RE边缘增强系 数：
• 用来控制频率的增强 程度。在CR系统中， 其值0-16，RE=0，改 变RT、RN；RE>1,会 明显增加图像的噪声.
空间频率处理
• （3）RT频率类型,用于 调整增强系数,以控制每 一种组织密度,共设有F 、Z等12种类型：
• Q/R/S:软组织轮廓曲线. • U/T/P:高分辨率曲线. • V:高噪声显示曲线. • F:整个范围和谐一致的
轮廓增强. • X/W:特殊应用曲线.
空间频率处理
浮雕处理显示细节
X线数字图像
• 通常，UM（调节对比度）和SFP（调节锐利度）是结合使用 的，对图像协调处理后，在对低对比度区域进行强空间频域 处理，能提供较大的层次范围和实现边缘增强，利于显示低 密度区域的图像信息。
• K~L线：非线性高对比曲线，用于减影技术。 • M线：线性黑白反转。 • N线：为胃肠造影专门设定的曲线（密度区别大）。 • O线：主要用于优化骨骼的曲线，用于骨骼嚗光。 • P线：主要用于优化胸部肺视野区域产生的微小密度变化的
影响。
灰度变换曲线介绍
• （1）GT（gamma type）伽马曲线基本形态如图所示：
数字图像处理技术与应用
数字图像处理技术与应用数字图像处理亦称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机进行处理的过程。
这项技术最早出现于20世纪50年代，当时的数字计算机已经发展到一定的水平，人们开始利用计算机来处理图像信息。
而数字图像处理作为一门科学则可追溯到20世纪60年代初期。
]964年，美国喷气推进实验室(JetPropulsionLaboratory)利用计算机对太空船发回的月球图像信息进行处理，收到明显的效果。
不久，一门称为“数字图像处理”的新学科便从信息处理、自动控制、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，成为专门研究图像信息的崭新学科。
数字图像处理的主要内容数字图像处理技术涉及数学、计算机科学、模式识别、人工智能、信息论、生物医学等多种学科，是一门多半科交叉应用技术。
图像技术内容十分丰富，例如图像获取、图像编码压缩、图像存储与传输、图像变换、图像合成、图像增强、图像复原与重建、图像分割、目标检测、图像表示与描述、图像配准、图像分类与识别、图像理解、场景分析与理解、图像数据库的建立、索引与检索以及综合利用等。
(1)图像获取在数字图像处理中，图像获取就是把一幅模拟图像(如照片、画片等)转换成适合计算机或数字设备处理的数字信号。
这一过程主要包括摄取图像、光电转换、数字化等步骤。
(2)图像变换图像变换就是对原始图像执行某种正交变换，如离散傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、哈达玛变换、霍特林变换等，将图像的特征在变换域中表现出来，以便在变换域中对图像进行各种相关处理，特别是一些用空间法无法完成的特殊处理。
(3)图像增强图像增强主要是突出图像中感兴趣的信息，衰减或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到增强，便于目标区分或对象解释。
图像增强的主要方法有直方图增强、空域增强、频域增强、伪彩色增强等技术。
(4)图像复原图像复原的主要目的是去除噪声干扰和模糊，恢复图像的本来面目。
图像噪声包括随机噪声和相干噪声。
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9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取
该变换的原理如图所示
y
q0
y
l
( x N −1 , y N −1 )
θ
45°
(θ0 , q0 )
o
q
q
o
x
o q
θ
−45°
a)图像空间
b) 在方向上投影
c)映射方差特征到参数空间
9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取
2．梯度矢量均值约束的线目标检测
对原始图像进行梯度变换，对梯度矢量进行统计，用梯度矢量均 值来代替上一节 (θ , q) 处的值，就得到了梯度矢量在参数空间中 的统计特性。
椭圆目标的位置检测过程示意图
9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系统
1．DSP实现目标检测识别的基本框图
9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系统
2．图像算法的处理流程
图像 预处理 目标 分割 目标 识别 目标 跟踪 视频 合成
图像处理流程
9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系统
3．算法中的关键技术
1） 空域高通滤波将小目标进行增强，提高它的信噪比。 。 2） 自适应门限分割技术。 3） 图像特征匹配，通过多帧检测，识别出真正的目标。
9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取
1．用灰度级标准差检测直线
假设图像空间中的一条角度为θ 、截距为 q 的直线 y = tg (θ ) x + q ，映射其灰度级标准方差到参数空间上的一点 (θ , q ) ，该点的
9.2 应用实例
9.2.1 生物医学图像的处理 9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系统 9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取 9.2.4 立体视觉系统
9.2.1 生物医学图像的处理
边缘检测
目标定位
区域生长
目标分割
细胞图像自动分割流程图
9.2.1 生物医学图像的处理
a)
b)
c)
d)
免疫细胞图像自动分割的过程示意图
9.1.1 数字图像处理系统的分类
高、中、低档
高速信号处理芯片设计而成，采用多CPU或多机结构， 具有适合图像和信号处理特有规律的并行阵列图像处 理器 中档系统以小型机或工作站为主控计算机，加上图像 处理器构成。这类系统具有较强的交互处理能力，同 时，由于用通用机做主控机，因而在系统环境下，具 有较好的再开发能力 低档的计算机图像处理系统由计算机加上图像采集卡 构成，其结构简单，是一种便于普及和推广的图像处 理系统
e) 计算目标所在矩形
e)
f)
a)一幅免疫细胞图像 b)边缘检测的结果 d) 计算目标中心点
c)目标定位并与b)叠加的结果 f) 在矩形框内分割图像
9.2.1 生物医学图像的处理
a)原图
b)边缘检测的结果
c)从边缘点沿梯度 c) 方向做扇形
d)累加器累加的结果
e)对d取阈值并与b叠加
f)计算中心点
第9章 数字图像处理系统及应用实例
9.1 数字图像处理系统 9.2 应用实例
9.1 数字图像处理系统
数字图像处理系统结构框图
9.1.1 数字图像处理系统的分类
通用和专用:
通用系统主要用于方法研究、大型计算、多媒体技 术研究、视频制作等 专用型处理系统一般用于特殊用途，处理任务单一 ，但对系统体积、重量、处理速度、功耗、成本等 有特定的要求，数字信号处理器（DSP）
, 值 w(θ , q ) 可由以下公式求得
1 N -1 2 ( fi ( x, y) - M ) + 255，N > 0 ∑ N i =0 w(θ , q) = 0, N =0 1 N -1 其中，M＝ ∑ fi ( x, y )，fi ( x, y )是图像上所有满足y = tg(θ)x + q的点 N i =0
9.2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
智能视觉导航越野车
9.2.4 立体视觉系统
立体视觉系统的硬件结构
边缘检测
特征融合
计算视差
计算距离
障碍物检测流程
9.2.4 立体视觉系统
2）利用立体视觉原理进行地图绘制
边缘检测 轮廓匹配 精细匹配
地图绘制算法流程
计算视差
Hale Waihona Puke 计算距离9.2.4 立体视觉系统
轮廓匹配结果
9.1.1 数字图像处理系统的分类
从图像传感器的敏感区看
可分成可见光、红外、近红外、X射线、雷达、伽玛射线、 超声波等图像处理系统
从采集部件与景物的距离上来分
可分为遥感、宏观和微观图像处理系统
9.1.2 计算机图像处理系统的基本构成
1．图像采集部件 2．图像处理部件 3．识别结果的输出部件
一种是根据图像处理的结果做出判断 另一种则是以图像为输出形式 。输出方式有屏幕 输出、打印输出和视频硬拷贝输出
9.2.4 立体视觉系统
边缘精细匹配结果
9.2.4 立体视觉系统
带纹理的重建三维建筑图像
9.2.4 立体视觉系统
结合GIS系统的三维建筑重建图像