8第八章图像检测技术教程
8-2图像测试技术课件
3. 图像坐标变换
图像坐标变换是计算机绘图的基础，也是数字图像测试中控制输 出图像的形状、大小、位置以及使图像旋转、平移、分割等的基础， 主要通过矩阵变换来实现。
旋转反射棱镜：旋转反射棱镜的反射镜面绕镜鼓中心轴线旋转，转 摆动平面镜：摆动平面镜在一定范围内周期性地摆动，它既可用 旋转平面镜：旋转平面镜可绕三个正交轴中任一轴旋转，以达 旋转折射棱镜：多面折射棱镜绕通过其质心的轴线旋转，构成旋转折 旋转折射光楔：旋转折射光楔扫描一般用在平行光束中，因为在会聚 动连续而平稳，可以实现高速扫描，扫描效率较高（与面数有关）， 做平行光束扫描器，又可用做会聚光束扫描器。平面镜的摆动速 到不同的扫描要求。扫描器结构简单，扫描视场宽，但扫描效 射棱镜扫描器。旋转折射棱镜只用做会聚光束扫描器，焦点有轴向位 光束中会产生严重的像差。它是一种非常灵活的光机扫描器，通过改 率低，图像质量一股。 在会聚光束中会产生严重的像散，主要用于平行光束扫描。它的扫 度不能太高，而且在高速摆动的情况下，视场边缘变得不稳定， 变两个光楔的旋转方向和转速可得到许多不同的扫描图形。 移，产生明显的各种像差，对光学系统消像差要求较高。但它的运动 描视场宽，图像质量一般 。 并且要求电机的驱动功率大，不能实现高速扫描。它的扫描效率 平稳而连续，扫描视场宽，尺寸小，可提高扫描速度。 一般，扫描视场窄，图像质量不好。 常用扫描器件
新型成像技术
激光雷达：主动图像信息获取设备，通过探测激光回波实现目标图 像获取，可以给出目标的三维信息。是面阵成像光学系统和测距激 光雷达相结合的产物。
新型成像技术
波前编码：通过在光瞳面 上添加一块非旋转对称相 位掩模板，实现对入射光 波的波前调制，使系统的 光学传递函数（OTF）和 点扩散函数（PSF）在不同 离焦位置性质趋于一致， 在不用离焦位置均成一模 糊的编码像，通过图像复 原方法对编码图像进行解 码，得到较大离焦范围内 清的一种新算 法，目的是获取景 物的四维光场，最 简单做法是在探测 器前添加微透镜阵 列，捕捉四维光场， 经光场重构后，可 获得任意深度的清 晰图像。
图像检测与处理技术第8章
下：
命令: '_limits 重新设置模型空间界限: 指定右上角点 <420,297>:↙ 命令: zoom (执行命令) (信息行) (回车，确认缺省项) (回车，确认缺省项) 执行“缩放”命令)
指定左下角点或 [开(ON)/关(OFF)] <0,0>:
第8章 常见投影图的绘制
3．标注
(1) 将“标注”层置为当前层，设置“端点”捕捉。 (2) 设置“ISO-25”为当前样式，用“线性”命令标注30、40、
25、95、170；用“半径”命令标注R30、R25；用“直径”命令
标注f30；用“快速引线”命令标注10×45°。 (3) 设置“副本ISO-25”为当前样式，用“半径”命令标注
第8章 常见投影图的绘制
8.1.2 绘制对称中心线
将“点画线”层置为当前层。 1．绘制最下的横点画线和最长的竖点画线 用“直线”命令，在绘图区适当位置绘制最下的横点 画线和最长的竖点画线各一条，如图8.2所示。
第8章 常见投影图的绘制
图8.2 绘制横竖点画线
第8章 常见投影图的绘制
2．绘制其他点画线
第8章 常见投影图的绘制
图8.12 绘制水平投影
第8章 常见投影图的绘制
8.2.3 绘制正面投影
1．绘制点画线 设置“点画线”层为当前层。使用“直线”命令，利用 “对象追踪”绘制点划线。 2．绘制左侧粗实线和虚线 (1) 设置“粗实线”层为当前层。使用“直线”命令， 利用“对象追踪”绘制粗实线。 (2) 设置“虚线”层为当前层。使用“直线”命令，利 用“对象追踪”绘制虚线。结果如图8.13所示。
第八章 图像信息的光电变换2-1节
序信号；CMOS图像传感器采用顺序开通行、列开关的方式完成像
素信号的一维输出。因此，有时也称面阵CCD、CMOS图像传感 器以自扫描的方式输出一维时序电信号。
监视器或电视接收机的显像管几乎都是利用电磁场使电子束偏
转而实现行与场扫描，因此，对于行、场扫描的速度、周期等参数 进行严格的规定，以便显像管显示理想的图像。
(8-1)
式中thf为行扫描周期，而W/thf应为电子 束的行扫描速度，记为vhf，式可改写为
f=fx〃vhf
（8-2）
CCD与CMOS等图像传感器只有遵守上 述的扫描方式才能替代电子束摄像管，因
此， CCD与CMOS的设计者均使其自扫描制式与电子束摄像管相同。
8.2.2 电视制式
电视的图像发送与接收系统中，图像的采集（摄像机）与图像
当摄像管有光学图像输入时，则入射光子打到靶上。 由于本征层占有靶厚的绝大部分，入射光子大部分被本征 层吸收，产生光生载流子。且在强电场的作用下，光生载 流子一旦产生，便被内电场拉开，电子拉向N区，空穴被 拉向P区。这样，若假定把曝光前本征层两端加有强电场 看作是电容充电，则此刻由于光生载流子的漂移运动的结 果相当于电容的放电。其结果，在一帧的时间内，在靶面 上便获得了与输入图像光照分布相对应的电位分布，完成 了图像的变换和记录过程。
传感器件通过电子束扫描或数字电路的自扫描方式将二维光学图像 转换成一维时序信号输出出来。这种代表图像信息的一维信号称为 视频信号。视频信号可通过信号放大和同步控制等处理后，通过相 应的显示设备（如监视器）还原成二维光学图像信号。 视频信号的产生、传输与还原过程中都要遵守一定的规则才能 保证图像信息不产生失真，这种规则称为制式。
第二，要求相邻两场光栅必须均匀地镶嵌，确保获得最高的清晰度。
第8章三维图像处理技术
（图8-4）
2019年3月10日
数字图象处理演示稿 纪玉波制作 (C)
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8.2.2.1距离方程 假设坐标为 的点P，被放置在摄像机前方， 并分别成像于两个摄像机平面上。那么，利用 zx 和 yz 平面中的相似三角形，可以看到从点P穿过透镜中心的 直线与 (图像）平面相交于
同样，从P穿过右摄像机的中心的直线将与图像平面相交于
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数字图象处理演示稿 纪玉波制作 (C)
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8.1.2 Fourier变换重构方法
Fourier变换重构图像所依据的原理是，一 个三维（二维）物体的二维（一维）投影的 Fourier变换是精确地等于物体的Fourier变换的 中心截面（中心直线），当投影旋转时，其 Fourier 变换的中心截面（中心直线）随之旋转。 因而重构图像的过程，首先由不同角度位置时的 投影变换构成物体完整的 Fourier 变换，然后， 通过取反Fourier变换重构物体。
从中解出Z0得到法向深度方程 (8-1)
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这个方程将距离的法向成分Z0与两幅图像偏移的像素 数联系起来。值得注意的是在方程中，Z0仅是xr和xl之差 的函数，而与他们单个值大小无关。由于Z0必须取正值， 应有 。还要注意的是分子的值与之相比可能非常 小。这就意味着对于大的Z0分母可能会非常小。因此，在 两幅图中特征定位的微小偏差可能会导致深度计算的大 误差。 同样在三维空间中，利用相似三角形，我们有
第八章 三维图像处理技术
图像检测-8二值图像处理共49页PPT
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
图像检测-8二值图像处理
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法， 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律
08第八章 前照灯检测
第八章 前照灯检测前照灯是汽车在夜间或在能见度较低的条件下，为驾驶员提供行车道路照明的重要设备，而且也是驾驶员发出警告，进行联络的灯光信号装置。
所以前照灯必须有足够的发光强度和正确的照射方向。
由于在行车过程中，汽车受到震动，可能引起前照灯部件的安装位置发生变动，从而改变光束的正确照射方向，同时，灯泡在使用过程中会逐步老化，反射镜也会受到污染而使其聚光灯性能变差，导致前照灯的亮度不足。
这些变化，都会使驾驶员对前方道路情况辨认不清，或在对面来车交会时造成对方驾驶员眩目等，从而导致事故的发生。
因此，前照灯的发光强度和光束的照射方向被列为机动车运行安全的检验项目。
8.1 前照灯检测仪的结构与工作原理8.1.1 投影式前照灯检测仪结构与工作原理仪器主体由车架和受光箱两部分构成。
受光箱用以接受被检前照灯的光束并进行检测。
受光箱安装在车架上，可沿立柱由电动机驱动(或摇动手轮)上下移动，并可在地面上沿轨道左右移动，外形结构见图8-1。
由被检前照灯发出的光束经聚光镜会聚后，由反射镜反射到屏幕上。
屏幕呈半透明状态，在屏幕上可看到光束的光分布图形。
该图形近似于在10米屏幕上观察的光分部特性。
屏幕上对称分布五个光检测器，如图8-2所示。
№1及№2用以检测垂直方向的光分布，其输出电流经转换成电压后，连接到垂直方向的指示表上。
通过旋转上下刻度盘，使反光镜移动，从而使№1及№2输出信号相等，上下指示表指示为零。
此时上下刻度盘指示出光轴偏移量的数值。
№3及№4用以检测左右方向的光分布情况，其原理同上。
由左右刻度盘指示出光轴偏移量。
№5用以检测发光强度，其输出放大后由发光强度指示表指示发光强度数值。
图8-1 投影式前照灯检测仪整体结构电源开关左右表瞄准器发光强度表 上下表 显示 上下刻度盘 聚光透镜钢卷尺转动箱 底座加油孔水平调节偏心轴前齿条立柱 左右刻度盘 后立柱 光接收箱 对准旋钮 手轮拉手图8-2 光接受箱内部结构图和硅光电池板8.1.2 自动跟踪光轴式前照灯结构与工作原理（单测远光）仪器外形如图8-3所示。
图像模式识别 5-8章-PPT
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
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利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
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区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
8-遥感图像目视解译及人机交互解译
上次课主要内容6.3 混合像元和像元分解Ø了解混合像元，并理解混合像元分解的意义；Ø传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别；Ø理解植被覆盖度的二分模型及其计算方法；6.4 遥感图像多阶抽样估算地物面积Ø重点理解多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法①直接判读法；②对比分析法；③地理相关分析法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：①直接判读法根据解译对象在影像中表现出来的形状和色彩等解译标志直接解译出目标类别。
如图所示，通过云层色彩和形状可以判断台风的位置和移动情况等信息。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法由于地物在不同时相、不同波段、不同传感器的影像中的表现形式不同（形状、色彩等解译标志的不同），可以通过比较分析这些影像解译出目标类别。
Ø通过对比多光谱遥感影像在灾害发生前后的形状和色彩，可以判读出山体滑坡的情况。
Ø通过对比火灾前后遥感影像上的色彩变化可以判读出火灾受灾程度和面积等信息。
Ø通过对比SAR影像上色彩和形状的差异可以判读出干旱受灾面积和程度。
Ø通过多波段影像上河流的形状和色彩等解译标志，可以判读出河流的属性和位置。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多光谱遥感影像，台湾新竹区林区灾害前后对比补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法2006年香港大揽郊野公园火灾（左-灾前，右-灾后）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法通过形状和色彩对比解译出干旱受灾区补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多波段影像对比解译河流（左为绿色通道、右为近红外通道，右图黑色线条为河流）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：③地理相关分析法通过地物之间的位置、大小、形状和邻接关系等信息解译目标。
计算机视觉中的图像检测技术(八)
计算机视觉中的图像检测技术随着计算机技术的不断发展，图像检测技术在计算机视觉领域占据着重要的地位。
图像检测技术是指利用计算机对图像进行分析和识别，识别图像中的目标并进行定位。
这一技术在人工智能、无人驾驶、安防监控等领域都有着广泛的应用，因此越来越受到人们的关注。
一、图像检测的基本原理图像检测的基本原理是利用计算机对图像进行特征提取和分析，从而识别图像中的目标。
首先，计算机会对图像进行预处理，包括去噪、边缘检测等操作，以提高图像的质量和准确度。
然后，利用图像处理算法对图像进行特征提取，找出图像中的关键特征点和区域。
最后，利用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别，从而实现图像目标的检测和定位。
二、图像检测的技术方法图像检测技术主要包括传统方法和深度学习方法两种。
传统方法主要包括Haar特征分类器、HOG特征分类器、SIFT特征检测器等，这些方法利用图像的局部特征进行目标检测，虽然准确度较低但是速度快。
而深度学习方法则是近年来兴起的一种新技术，利用卷积神经网络进行特征提取和图像分类，由于能够自动学习图像的特征和规律，因此在图像检测技术中表现出了极高的准确度和稳定性。
三、图像检测的应用领域图像检测技术在各个领域都有着广泛的应用。
在人工智能领域，图像检测技术被用于人脸识别、物体识别、场景理解等方面，为智能机器人、智能监控系统等提供了重要支持。
在无人驾驶领域，图像检测技术可以用于车辆和行人的检测识别，帮助自动驾驶系统做出正确的决策。
在安防监控领域，图像检测技术可以用于监控摄像头的行人检测、交通流量统计等，提高了监控系统的准确性和效率。
四、图像检测的挑战和未来发展图像检测技术虽然取得了很大的进展，但仍然面临着一些挑战。
首先，对于复杂场景和光照条件的适应性还不足，导致检测的准确度有待提高。
其次，对于小目标和遮挡目标的检测能力有限，需要进一步加强。
未来，随着深度学习技术的不断发展和算法的不断优化，图像检测技术将迎来更大的突破和发展。
《数字图像处理入门》第8章(无水印)
第8章 图象的检测及模板匹配图象的分割与检测(识别)实际上是一项非常困难的工作。
很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。
人类的视觉系统是非常优越的，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力地跟上每秒好几十帧变化的图象。
举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性。
图8.1 单词THE图8.2 看不见的三角 图8.1是单词THE ，这一点很容易看出来，但仔细观察一下，就会发现，图中少了很多线条。
在我们人类看来很简单的一件事，让计算机来做就很困难了。
图8.2中尽管没有任何线条，但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。
计算机却很难发现。
由于人类在观察图象时适用了大量的知识，所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图象时，能达到人类视觉系统的水平。
正因为如此，对于大部分图象应用来说，自动分割与检测还是一个将来时。
目前只有少数的几个领域(如印刷体识别OCR)自动识别达到了实用的水平。
也许算是题外话，我们可以憧憬这样一种应用：基于内容的搜索。
在一场足球比赛的录象中，用户可以输入命令，由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上。
目前，我们能从一幅图象中获得的信息只是每个象素的颜色或灰度值，除此以外别无其它，完成上述功能实在是太困难了。
所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码(成象)时就给予考虑。
这也正是MPEG4及未来的视频压缩编码标准的主要工作。
正因为有上述的困难，所以我们今天要介绍的只是一些最基本，最简单的算法和思想，针对也只能是一些具体(而不是通用)的应用。
算法共有三个：投影法、差影法和模板匹配。
8.1 投影法在介绍投影法之前，我先出一道题目，下面的这幅照片是著名的华盛顿纪念碑(我记得在“阿甘正传”中曾经看到过它)，怎样从图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。
仔细观察，不难发现，纪念碑上象素的灰度都差不多而且与众不同，如果我们选取合适的阈值，做削波处理(这里选175到220)，将该图二值化，如图8.3所示：图8.3 华盛顿纪念碑图8.4 削波处理，将图8.3二值化 由于纪念碑所在的那几列的白色点比起其他列多很多，如果把该图在垂直方向做投影，如图8.5所示。
8第八章图像检测技术教程
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数字图像处理的发展历程
改善视觉效果：
增强人类分析判断时采用的图像信息
生物视觉系统仿生：
计算机技术、人工智能技术 处理自动装置感受的景物数据（计算机视 觉、模式识别（Pattern Recognition） 等）
机械工程学院 机械装备及控制系22改善视觉效果用15种色调的设备，从伦敦到纽约，用电缆进行传 送的Perihing 和Fozh两将军未经修饰的图片
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1.按照图像的存在形式分
（1）“物理图像” (physical images)
物质或能量的实际分布
“可见的图像”(visible image)
“图片” (picture)，包括“照片” (photograph)、“图” (drawings指用线条画成的)和“画” (paintings)， “图片” 等价于“图像”，也就是说“picture”经常和“image”一词混 用； “光图像” (optical images)，即用透镜、光栅和全息术产 生的图像，如荧幕、屏幕上出现的影像。光(学)图像是光 强度的空间分布。
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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。
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图像信息——(2)景物信息
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数字图像处理的几个基本术语
数字化(digitizing)
“采样”与“量化” 采样(sampling) :在一幅图像的每个像素位置上测量 灰度值。
计算机视觉中的图像检测技巧(八)
计算机视觉中的图像检测技巧随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在图像处理领域取得了显著的进展。
图像检测作为计算机视觉的重要应用之一，对于识别图像中的物体和场景起到了至关重要的作用。
本文将探讨计算机视觉中的图像检测技巧，包括常见的检测算法、模型训练和优化等内容。
一、图像检测算法1. 基于传统机器学习的图像检测算法传统的图像检测算法主要包括Haar特征检测、HOG特征检测和SIFT特征检测等。
这些算法通过提取图像中的特征并使用机器学习模型进行训练，来实现对目标物体的检测。
虽然这些算法在一定程度上能够实现图像检测的功能，但是在处理复杂场景和大尺寸图像时表现不佳。
2. 基于深度学习的图像检测算法随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的图像检测算法如YOLO、Faster R-CNN和SSD等开始成为主流。
这些算法通过构建卷积神经网络来提取图像特征，并使用目标检测模型对物体进行定位和识别。
相比传统算法，基于深度学习的图像检测算法在准确性和处理速度上都有了显著的提升。
二、模型训练与优化1. 数据准备在进行图像检测模型训练之前，需要准备大量的标注数据集。
数据集的质量和多样性对于模型的性能和泛化能力具有重要影响。
此外，数据增强技术也可以通过对原始数据进行旋转、缩放和平移等操作，来扩充数据集，提升模型的鲁棒性。
2. 模型训练在模型训练阶段，需要选择合适的损失函数和优化器，对模型进行迭代训练。
同时，为了提高训练效率和模型性能，可以使用预训练模型进行迁移学习，将已经在大规模数据集上训练好的模型参数作为初始化参数，对目标数据集进行微调。
3. 模型优化对于图像检测模型的优化，可以采用一些技巧来提高模型的性能。
比如使用不同的网络结构、调整超参数、应用正则化技术和使用集成学习等方法，来提升模型的准确性和泛化能力。
三、应用场景和发展趋势1. 应用场景图像检测技术在各个领域都有着广泛的应用，如智能安防、自动驾驶、医疗影像、工业质检等。
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图像的概念 数字图像处理技术 数字图像主要应用
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图像的分类
“图像”(image)
一幅图像就是一个东西的一个表示，它包含 了所表示物体的相关描述信息，出现形式多种 多样
可视的和不可视的； 抽象的和实际的； 适于和不适于计算机处理的。
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两种基本的图像数学模型
连续模型
一般的图像都是能量的连续分布
离散模型
就是把数字图像看成离散采样点的集合，每个点 具有其各自的属性。 处理运算就是对这些离散单元的操作。 这种模型不能反映出图像的整体状态以及图像内 容间的联系。 图像及其内容由连续函数来描述会更好。
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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。
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图像信息——(2)景物信息
黑白照片 黑白电视画面。
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3.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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4.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。
“静止图像”
不随时间变化的图像，如 各类图片。
狭义的数字图像处理仅指其中对图像信息进行处理。
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计算机图像处理技术
几何处理
坐标变换：图像的放大与缩小、旋转、移动 图像畸变校正 几何特征计算等。
算术与逻辑运算
图像的加减乘除，与或非等运算
图像增强
根据任务目标突出图像中感兴趣的信息，消除干扰，改善 图像的视觉效果或增强便于机器识别的信息
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2.数字图像处理
就是将图像转换成一个数据矩阵存放在图像存储器 中，然后再利用数字计算机，或其它的大规模集成数 字器件，对图像信息进行数字运算或处理。 优点：精度高、处理内容丰富、可以进行复杂的非线 性处理，处理方式灵活，同样的图像硬件系统，在改 变软件之后何以用于其它完全不同的任务。 缺点：由于目前计算机性能的限制，数字图像处理的 速度有限，对于一些有实时性要求的任务，必须利用 DSP加速或构建专用系统。
是一种能够使人产生主观感觉，但不取决于人本身的 客观场景中包含的信息。景物信息内容丰富，较难以 表达，只有在明确目标的前提下，才能得到正确处理
如卫星云图中蕴含着气旋信息，气旋的位置与强度 是一种客观存在。
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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。
“不可见的图像”
如温度、压力、高度以及人口密度等的分布图。
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缺陷图、应力图
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图像类型
（2）抽象图像
即“数学图像”，包括连续函数和离散函数。 离散函数图像就是计算机可以处理的形式。 物理图像必须要变成离散函数才能被计算机处理。
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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。
基本方法
模拟图像处理 数字图像处理
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1.模拟图像处理
包括光学图像处理和电子图像处理（电子光学处理） 光学方法是图像处理发展的起源 光学处理具有处理速度快、信息量大、分辨率高、经 济等优点。 模拟图像处理的缺点是精度差、灵活性差，器件具有 专用性，并且缺乏判断分析能力，不具备非线性处理 能力。 趋势：将光学处理和计算机相结合的方法，如利用光 学方法对图像进行傅立叶变换，再用计算机对频谱分 析。
将采样时测量的灰度值转化成整数表示。 模数转换器(ADC)
将电压值转化成一个整数。 一幅图像的数字表示，即数字图像f(x,y), f(x,y)以及x、y都是整数
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数字图像处理技术
广义的数字图像处理是指从图像获取到图像信息输出 的全过程，即图像处理系统
与计算机应用相关的设备 图像处理相关的方法 有效软件的实现 图像处理软件的应用 图像信息在计算机中的表示 图像数据库及检索 图像信息应用等。
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1.按照图像的存在形式分
（1）“物理图像” (physical images)
物质或能量的实际分布
“可见的图像”(visible image)
“图片” (picture)，包括“照片” (photograph)、“图” (drawings指用线条画成的)和“画” (paintings)， “图片” 等价于“图像”，也就是说“picture”经常和“image”一词混 用； “光图像” (optical images)，即用透镜、光栅和全息术产 生的图像，如荧幕、屏幕上出现的影像。光(学)图像是光 强度的空间分布。
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数字图像处理的几个基本术语
数字化(digitizing)
“采样”与“量化” 采样(sampling) :在一幅图像的每个像素位置上测量 灰度值。
图像传感
电压值/电流 图像空间的数字化 感光单元
采样定理:图像采样的频率必须大于或等于源图 像最高频率分量的两倍。
机械工程学院 机械装ation)
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2.按照图像的色彩特性分
彩色图像，又称为“多光谱图像”
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。
此三项是图像预处理中常涉及的内容。
机械工程学院 机械装备及控制系
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计算机图像处理技术
图像复原
根据图像退化模型，消除退化因素，恢复原始的图像 散焦，散焦模型，逆滤波