数字图像处理实例集锦
人工智能控制技术课件:图像处理案例

脸、矿石分拣中矿石等都是目标或前景。目标通常对应于图像中特定的、具有
独特性质的区域。为了更好识别和分析目标,我们就需要将与目标有关的区域
分离出来,排除背景区域的干扰,以便在此基础上对目标进行特征提取或测量
等。
图像边缘能够反映图像的结构特征信息,并将图像分成不同区域,因此图像边
《人工智能控制技术》
图像优化处理实例
图像处理概述
图像处理技术属于模式识别和优化控制的交叉,许多图像处理算法都用到优化
算法,特别是处理对象特征对比不明显图像,对优化控制的要求更加提高。本
章以图像分割为例,采用遗传算法和粒子群算法对图像进行优化处理,给出了
完成的处理过程,说明进化算法在优化控制中的应用。
原始图
灰度直方图
基于阈值的分割方法
利用灰度直方图当中 [width,height]=size(I);
谷点的灰度值作为全 for i=1:width
局阈值,对图像进行 for j=1:height
分割,就可以实现分
if (I(i,j)>140)
效地改善了分割效果。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十
分重要且又十分困难的问题,是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割
结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。
图像分割技术介绍
阈值分割技术是最经典和流行的图像
分割方法之一,也是最简单的一种图
像分割方法。此方法的关键在于寻找
法。
基于阈值的分割方法
基于阈值的图像分割方法,其思路在于提取物体与
背景在灰度上的差异,把图像分为具有不同灰度级
用matlab实现数字图像处理几个简单例子

实验报告实验一图像的傅里叶变换(旋转性质)实验二图像的代数运算实验三filter2实现均值滤波实验四图像的缩放朱锦璐04085122实验一图像的傅里叶变换(旋转性质)一、实验内容对图(1.1)的图像做旋转,观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。
图(1.1)二、实验原理首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F(w,ϕ).f(x,y) <=> F(u,v)f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ,wsinϕ)经过变换得f( r,θ+θ。
)<=>F(w,ϕ+θ。
)上式表明,对f(x,y)旋转一个角度θ。
对应于将其傅里叶变换F(u,v)也旋转相同的角度θ。
F(u,v)到f(x,y)也是一样。
三、实验方法及程序选取一幅图像,进行离散傅里叶变换,在对其进行一定角度的旋转,进行离散傅里叶变换。
>> I=zeros(256,256); %构造原始图像I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256,前一值是纵向比,后一值是横向比figure(1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figure(2)imshow(J1,[5 50])J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°figure(3);imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);figure(4)imshow(J2,[5 50])四、实验结果与分析实验结果如下图所示(1.2)原图像(1.3)傅里叶频谱(1.4)旋转45°后的图像(1.5)旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图(1.6)原图像(1.7)傅里叶频谱(1.8)旋转45°后的图像(1.9)旋转后的傅里叶频谱由实验结果可知1、从旋转性质来考虑,图(1.8)是图(1.6)逆时针旋转45°后的图像,对比图(1.7)和图(1.9)可知,频域图像也逆时针旋转了45°2、从尺寸变换性质来考虑,如图(1.6)和图(1.7)、图(1.8)和图(1.9)可知,原图像和其傅里叶变换后的图像角度相差90°,由此可知,时域中的信号被压缩,到频域中的信号就被拉伸。
精品课件-HALCON数字图像处理-第10章 HALCON相关实例

2、基于表面的三维匹配 【例10.6】基于表面的三维匹配实例,如图所示。
(a)原图
(d)模型场景和关 键点的可视化
HALCON数字图像
(b)选择表面模(板c区)域待搜索图像
(e)基于表面模 板的3D匹配结果
10.5 图像拼接
图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠
字符的识别主要包含两个部分,第一个部分:将图像中的单个 字符分割出来;第二个部分:将分割出来的字符进行分类。其中 字符识别主要由字符分割、特征提取、字符分类三部分组成。
HALCON数字图像
10.1 字符分割识别
【例10.1】字符识别实例如图10-1所示。 关键点: (1) 获取单个字符的区域region(具体依据情况使用图 像增强,区域分割) (2) 选取合适的字符库,使用分类器识别字符
(a)原图 边缘映射图
HALCON数字图像
(b)3D模型 (c)匹配结果及位姿显示图
2、基于表面的三维匹配
基于表面3D模型匹配一般由下面几步组成: (1)创建表面模型所需的3D对象模型
(2)从上面的3D对象模型创建表面模型 (3)访问代表搜索数据的3D对象模型 (4)使用表面模型在搜索数据中搜索对象 (5)销毁匹配结果的句柄、所有的3D对象模型和表 面模型
(b)
二维条形码识别及实例 1.二维条码定位及解码 不同码制的二维条码具有不同的特性,彼此具有不同的 寻像图形或定位图形,因此所采用的定位方法也有所不同。 以Data Matrix条码为例,其定位图形则是由构成L形的两 条黑实线进行定位。Data Matrix二维条码如图所示。
HALCON数字图像
HALCON数字图像
10.3 去雾算法
数字图像处理第二版夏良正著

数字图像处理第二版夏良正著(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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数字图像处理项目实例

工程实例 2.阈值分割 本例采用判别分析法(Otsu法)确定分割阈值为112,分割
效果如图11-9所示。
图11-9 阈值分割
工程实例 3.形态学处理 由图11-9可知,经阈值分割的图像中,还包含一些较大的
噪声。这里采用形态学方法去除这些较大的噪声。具体做法 是用3×3的结构元素对图11-9进行两次腐蚀操作,处理结果 如图11-10所示。
工程实例
(2)对数变换增强。对数变换将窄带低灰度输入图像值 映射为宽带输出值。基数越大,低灰度增强效果越好,高灰度 区域压缩能力越强。不同参数值增强结果如图11-17所示。
工程实例
图11-17 不同(1+r)值的增强结果
工程实例 不同(1+r)值的增强图像评价结果如表11-2所示。
工程实例 利用上述方法,对图11-18(a)所示的原始遥感图像进行去
工程实例
图11-14 遥感图像去雾流程图
工程实例
1.参数选择与 DCP算法处理 经过大量观测与统计,在大部分无雾图像的无天空区域, 像素中至少有一个颜色通道存在极低的亮度值。为了更好地 实现遥感图像去雾,需对参数窗口大小Ω(x)、透射因子t(x)的 下限值t0和大气光线A 进行最佳值选择。本实例优先使用 Ω(x)=5、t0=0.1和 A=215/255进行 DCP去雾,去雾前后的图像 分别如图11-15(a)、(b)所示,可见去雾后的图像比原始图像更 清晰,但存在亮度失真问题,仍需进一步处理。
工程实例 细胞计数和细胞面积统计结果如图11-12所示。
图11-12 细胞计数及面积统计
工程实例
6.小结 细胞计数是生物医学图像处理中一个重要的研究内容。 当拍摄的图像中细胞和细胞液颜色差别明显时,判别分析法 通常能估计一个好的阈值,将二者良好分开。细胞通常存在 粘连现象,通过形态学腐蚀可去掉一些粘连程度较轻的连接 细胞,但对多个粘连紧密的细胞,这种方法并不一定有效。最 后,简单将区域像素数大于1000的细胞认为是两个细胞,虽简 化了处理过程,但在一些情况下,容易造成计数错误。
数字图像处理的应用实例
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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。
数字图像处理技术的应用案例

数字图像处理技术的应用案例随着计算机科技的不断发展与应用,数字图像处理技术越来越受到人们的关注和重视,它带来的应用与发展前景也日益广泛。
数字图像处理技术主要是针对数字图像进行操作、处理、重构或改变其特征的技术,可以帮助人们更好地理解和分析图像信息,能够应用于医学、科研、安全等众多领域中,本文将重点讲述数字图像处理技术的应用案例。
一、医学领域数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛,它可以用于体成像、诊断、治疗等方面。
例如,医学影像处理技术就是数字图像处理技术在医疗领域中的一个重要应用。
医学影像处理技术可以通过对数字影像进行处理和分析,提高医生诊断率,降低错误率,提高病人的治疗效果,为人们的健康保驾护航。
二、科研领域数字图像处理技术在科研领域的应用也非常广泛,例如,在材料学领域,这种技术可以用来研究材料的结构和性质,便于人们更好地了解材料的性能优劣。
此外,在天文学、地质学等领域中,数字图像处理技术也广泛应用于图像的处理、分析及识别等方面,有助于科学家更好地探索未知领域,促进科学发展。
三、安全防护领域数字图像处理技术在安全防护领域的应用非常广泛,如在视频监控中,数字图像处理技术可以用于目标追踪、行为分析、图像识别等方面,提高安全性、管理效率,降低安全风险。
此外,数字图像处理技术还可以用于身份识别和信息加密等方面,保障个人隐私和社会安全。
四、娱乐艺术领域数字图像处理技术在娱乐艺术领域的应用也非常广泛,如数字图像处理技术在影视制作领域中的应用,可以通过效果制作、特技合成等手段,实现画面特效的创新与打造,为影片增色添彩。
此外,数字图像处理技术还可以用于游戏设计、动画绘制等方面,给人们带来视觉与认知上的享受。
总之,数字图像处理技术是一个极具实用性的技术,它的应用范围广泛,可以帮助人们更好地理解并加工图像信息,提高人们处理信息的精度和效率,为各领域的发展和研究奠定坚实基础。
数字图像处理技术的发展和应用将是一个长期而且具有广阔空间的领域,我们有理由相信,在不久的将来,数字图像处理技术一定会发挥更加重要的作用。
数字图像处理案例
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手写数字识别
手写数字识别是光学字符识别 技术的一个分支。
研究的对象:如何利用电子计 算机自动辨认人手写的阿拉伯 数字。
研究背景
手写数字识别的应用范围广泛,阿 拉伯数字组成的各种编号和统计数 据如:邮政编码、统计报表、财务 报表、银行票据等等。
在整个OCR领域中,最为困难的就 是脱机手写字符的识别。
这里我们取N=5,经实验证明能够 满足实际需要。
特征提取的具体实现
1)搜索数据区,找出手写数字的上下左 右边界。 2)将数字区域平均分为5×5的小区域。 3)计算5×5的每一个小区域中黑像素所 占比例,第一行的5个比例值保存到特 征的前5个,第二行对应着特征的6~10 个,依此类推。
构构造造样样品品特特征征库库
欧式距离
设有两个样品Xi、Xj的特征值分别为:
xi1
Xi
xi 2
xi1,
xi2 ,
xin
, xin T
x j1
X
j
x
j
2
x j1, x j2 ,
xjn
T
, x jn
若采用欧式距离法来计算的两样品之间的距离
,则两样品距离: Di2j
T
Xi X j
任务:对这个案例进一步分析
讨论一下 1)怎样找到数字的位置? 2)提取哪些特征? 3)怎样建立样品特征库? 4)采用何种识别的决策? 5)实现的流程的核心代码?
特特征征提提取取
样样品品特特征征库库的的建建立立
点击【训练样品设计】下拉列表框, 为手写的数字选择其对应的类别。
简单手写数字识别系统设计
简单手写数字识别系统主要构成:
➢ 特征提取
➢ 识别(模版匹配法)
数字图像处理实例集锦

阈值分割
基于像素的聚类算法,适用于彩色图像分割
将像素点聚类成K个类别,使得同一类别内的像素点在颜色和空间上相近。通过迭代优化,将像素点归入最接近的类别,从而实现图像分割。
数字图像处理实例集锦
CATALOGUE
目录
图像增强 图像恢复 特征提取 图像分割 图像识别 图像压缩
01
图像增强
总结词
通过拉伸图像的灰度直方图,增强图像的对比度。
详细描述
直方图均衡化通过重新分配图像像素强度,使得图像的灰度级分布更均匀,从而提高图像的对比度。这种方法尤其适用于图像整体偏暗或对比度不足的情况。
03
优缺点: 优点是能够处理复杂背景和多目标分割;缺点是计算量大,需要确定初始区域数目和生长规则。
基于区域的分割
05
图像识别
总结词
人脸识别技术利用计算机算法对输入的人脸图像或视频流进行身份识别。
实现原理
人脸识别通常包括人脸检测和人脸特征提取两个步骤。人脸检测用于确定输入图像中的人脸位置,而人脸特征提取则通过算法提取出人脸的几何特征或纹理特征,用于比对。
应用场景
人脸识别技术广泛应用于智能手机解锁、银行ATM机、机场安检等领域,提高了安全性和便利性。
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、移动支付等领域,通过比对人脸特征与数据库中存储的信息,实现快速的身份验证。
人脸识别
总结词:物体识别是计算机视觉领域的一个重要分支,旨在识别图像中的物体并对其进行分类。
优缺点: 优点是能够处理彩色图像,对噪声和光照变化有一定的鲁棒性;缺点是计算量大,需要预先确定聚类数目K。
dip应用实例

DIP应用实例:医学图像处理应用背景医学图像处理是数字图像处理(DIP)的一个重要应用领域。
随着医学影像技术的发展,医学图像处理在疾病诊断、治疗方案制定、手术规划等方面发挥着越来越重要的作用。
通过对医学图像进行处理,可以提取出有价值的信息,辅助医生做出准确的判断和决策。
应用过程医学图像处理的应用过程可以分为以下几个步骤:1. 图像获取和预处理首先,需要获取医学图像,如X光片、CT扫描、MRI等。
这些图像可能存在噪声、伪影等问题,需要进行预处理。
预处理的目标是提高图像质量,减少噪声和伪影的影响。
预处理的方法有很多,常用的包括图像平滑、图像增强、图像去噪等。
图像平滑可以通过平均滤波、中值滤波等方法实现,减少图像中的噪声。
图像增强可以通过直方图均衡化、对比度拉伸等方法改善图像的视觉效果。
图像去噪可以通过小波去噪、自适应滤波等方法降低图像中的噪声。
2. 特征提取和分析在预处理之后,需要对图像进行特征提取和分析。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征,用于描述和区分不同的病变和组织结构。
特征提取的方法有很多,常用的包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。
边缘检测可以通过Canny算子、Sobel算子等方法检测出图像中的边缘信息,辅助医生判断病变的位置和形状。
纹理分析可以通过灰度共生矩阵、小波纹理等方法分析图像中的纹理特征,帮助医生识别不同组织结构之间的差异。
形状分析可以通过边界跟踪、轮廓拟合等方法分析图像中的形状特征,有助于医生判断病变的形态特征。
3. 病变检测和诊断在特征提取和分析的基础上,可以进行病变检测和诊断。
病变检测是指在医学图像中自动或半自动地检测出疾病的存在和位置。
病变诊断是指根据病变的特征和分布,对疾病进行分类和诊断。
病变检测和诊断的方法有很多,常用的包括图像分割、模式识别、机器学习等。
图像分割可以将医学图像分割成不同的区域,从而定位和分析病变的位置和形状。
模式识别可以通过构建分类器,将医学图像分为正常和异常两类,辅助医生进行病变的诊断。
数字图像处理——图像非线性变换

数字图像处理——图像⾮线性变换
1、相关了解:由于变换往往是针对具体情况的,因此没有固定的⾮线性变换公式。
有⼏种⾮线性变换公式经常遇到,如
f(B)=A+α×A×(max(A)-A)
其中α>0,这个⾮线性变换公式的图像处理效果是:图像中间灰度的对⽐度拉⼤,两端(⾼亮和过暗区)变化很⼩。
2、相关实例:⽤函数f(x)=(x)+0.005×x×(255-x)对“⾬晴⽴⼈楼”图像进⾏⾮线性变换。
①Matlab程序代码:
function nt
%by Yuanshuai Zheng UESTC 数字视觉视频技术exercise nonlinear transformation
A=imread('UESTC_rain.bmp');
figure(1);
imshow(A);%显⽰原图像
x=1:255;
y=x+0.005*x.*(255-x);
figure(2);
plot(x,y);%显⽰函数曲线图
B=double(A)+0.005*double(A).*(255-double(A));
figure(3)
imshow(uint8(B));%显⽰⾮线性处理后图像
②处理结果
⽴⼈楼原图⾮线性处理后图像
⾮线性变换函数曲线图
③结果简析和反思
从曲线可以看出,该变换是把原图像的中间灰度拉伸,低灰度值近似保持不变,压缩⾼亮灰度。
实验过程中,通过改变α的值,可以明显看出图像的变化。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)

图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域,便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间,用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量, 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间,用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络(GANs)的应用
02
GANs可用于生成新的图像,修复老照片,增强图像质量,以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测,实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像(HDRI)技术
01
通过合并不同曝光级别的图像,获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效,如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中,提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 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
01
利用深度学习算法,对图像进行自动识别和分类,提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术,可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建, 生成三维或更高维度的图像,便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析,提取病变区域的大 小、形状、密度等信息,为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
数字图像处理方法-图像增强2

求出:k1和k2 求出:l1和l2
第五章 图像增强
23
空域处理—彩色图像增强
彩色平衡实现的算法
9 分别对R、G、B图像实施变换:
*=
+
R(x, y) k1*R(x, y) k 2
B(x, y)* = l1*B(x, y) + l2
G(x, y)* = G(x, y)
9 得到彩色平衡图像
第五章 图像增强
直方图均衡化的技术要点:
公理:直方图p(rk ),为常数的图像对比度最好
目标:寻找一个灰度变换函数T(r),使结果图像 的直方图p(sk )为一个常数
第五章 图像增强
3
空域处理—直方图增强
直方图均衡—灰度变换函数
1) 求出原图 f 的灰度直方图,设为h。h为一个256维的向 量。
2) 求出图像 f 的总体像素个数, Nf=m ×n
第五章 图像增强
32
空域处理—彩色图像增强
伪彩色增强
人类可以分辨比灰度层次更多的颜色种类 将灰度图像变换为彩色图像——伪彩色图像 方法:伪彩色变换,密度分割
伪彩色变换法—独立映射表变换法
9对灰度图像 f(x, y),建立颜色映射表:
IR
=
T (I ) R
IG
=
T (I ) G
I = T (I )
B
B
9形成RGB图像各分量为: R (x , y ) = T R ( f (x , y
))
第五章 图像增强
G (x, y ) = TG( f (x, y ))
B(x, y) = TB( f (x, y
33
))
空域处理—彩色图像增强
伪彩色变换流程
数字图像处理第二版MatLab代码大全

4.3
空域滤波增强
Matlab 实现的邻域平均法抑制噪声的程序: I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper', 0.02); subplot(231),imshow(I);title('原图像'); subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像') k1=filter2(fspecial('average',3),J); %进行 3×3 模板平滑滤波 k2=filter2(fspecial('average',5),J); %进行 5×5 模板平滑滤波 k3=filter2(fspecial('average',7),J); %进行 7×7 模板平滑滤波 k4=filter2(fspecial('average',9),J); %进行 9×9 模板平滑滤波 subplot(233),imshow(uint8(k1));title('3×3 模板平滑滤波'); subplot(234),imshow(uint8(k2));title('5×5 模板平滑滤波'); subplot(235),imshow(uint8(k3));title('7×7 模板平滑滤波'); subplot(236),imshow(uint8(k4));title('9×9 模板平滑滤波') 例 4.10:使用中值滤波降低图像噪声
9
xlabel(‘\theta (degrees)’); ylabel(‘X\prime’); set(gca,’Xtick’,0:20:180); colormap(hot); colorbar;
数字图像处理应用实例ppt课件

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5、公安交通
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5、公安交通
公共安全
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数字图像处理应用实例 谢谢观看!
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数字图像处理应用实例
1、医疗诊断 2、航空及遥感 3、工业检测 4、军事应用 5、公安交通
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1、医疗诊断
胸部X射线成像 血管造影图像 头部CT图像
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1、医疗诊断
超声波成像的例子
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不同角度的胎 儿成像
甲状腺;受损 肌肉层
1、医疗诊断
三维彩色CT技术
多器官伪彩显示
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1、医疗诊断
(观察角度变化)
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2、航天及遥感
月球图像
火星图像
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2、航天及遥感
飓风的多光谱图像
西藏东南山区雷达图像
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3、工业检测
电路板; 封装丸剂; 瓶装液体;塑料中气泡; 谷物; 目镜搀杂物
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3、工业检测
公路损害检测
网裂
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龟裂
4、军事应用
军事侦察、高精度制导
(夜视红外传感;智能火炮/图像制导视频跟踪;毫米波成像)
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4、军事应用
数字图像处理在测绘中的应用案例

数字图像处理在测绘中的应用案例概述随着技术的不断发展,数字图像处理在测绘领域的应用越来越广泛。
数字图像处理技术可以对图像进行增强、分割、配准等操作,提高测绘数据的准确性和清晰度。
本文将介绍数字图像处理在测绘中的应用案例,包括遥感影像分析、地理信息系统(GIS)建设、地形测量等方面。
遥感影像分析遥感影像分析是数字图像处理在测绘中最为常见的应用之一。
通过对遥感影像进行处理,可以提取出地表特征信息,包括植被覆盖、建筑轮廓、水域分布等。
这些信息可以作为土地利用规划、环境监测、灾害评估等方面的依据。
以城市规划为例,通过对遥感影像进行分类和分割,可以获取城市发展的空间分布情况。
通过识别出不同类型的地物,如道路、建筑物、绿地等,可以评估城市的用地结构和城市化程度。
这些信息有助于规划部门进行合理的土地使用规划,提高城市建设的效益。
地理信息系统(GIS)建设地理信息系统(GIS)是数字图像处理在测绘中的又一个重要应用领域。
在GIS系统中,数字图像处理技术可以用于地图标注、地物提取、地图配准等操作。
通过使用数字图像处理技术,可以提高地图质量,减少错误,提高工作效率。
例如,通过对高分辨率卫星影像进行配准操作,可以将不同时间或不同分辨率的地图数据融合起来,构建出更新更准确的地图。
这对于城市更新规划、物流路线选择等方面都有重要意义。
此外,通过数字图像处理技术,还可以自动提取地理元素,如河流、湖泊、道路等,快速构建地理信息数据库。
地形测量数字图像处理技术在地形测量方面也有广泛应用。
数字高程模型(DEM)是一种能够反映地表高程分布的数学模型。
通过对高分辨率卫星影像进行数字图像处理,可以提取出DEM数据,用于地形刻画和地形分析。
地形测量在地质勘探、城市规划等方面都起着重要作用。
例如,在地质勘探中,通过对地表高程数据进行分析,可以找到地下地质构造,预测矿产资源的分布。
在城市规划中,通过对地形数据的分析,可以评估区域地势特点,选择合适的区域作为建设用地,确保工程的安全性和可持续性。
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Fourier变换的频率特性
返回
Fourier变换的低通滤波
返回
Fourier变换的高通滤波
返回
8.3 二维Fourier变换的应用
2. Fourier变换在图像压缩中的应用
变换系数刚好表现的是各个频率点上的 幅值。在小波变换没有提出时,用来进行压 缩编码。考虑到高频反映细节、低频反映景 物概貌的特性。往往认为可将高频系数置为 0,骗过人眼。
实例集锦
实 例 钝化
中值滤波去除噪声
中值滤波去除噪声
中值滤波去除噪声
中值滤波去除噪声
中值滤波去除噪声
中值滤波去除噪声
中值滤波 去雀斑
中值滤波 去雀斑
中值滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
局部中值滤波 去雀斑
局部中值滤波 去雀斑
对比度增强
直方图均衡化
图像锐化
实 例 锐化
USM
USM
USM
USM
USM
USM
查找边缘
查找边缘
查找边缘
查找边缘
查找边缘
照亮边缘
照亮边缘
照亮边缘
照亮边缘
照亮边缘
4 边缘检测
的
Lenna Sobel
4 边缘检测
j 2 u0 N v0 N
F u, v
N N F u , v F u 2 2
7 数字图像处理和傅立叶变换
7 数字图像处理和傅立叶变换
8.3 二维Fourier变换的应用
1.Fourier变换在图像滤波中的应用
首先,我们来看Fourier变换后的图像, 中间部分为低频部分,越靠外边频率越高。 因此,我们可以在Fourier变换图中,选择 所需要的高频或是低频滤波。
v 0, 1, , N 1
N 1 x 0
F ( x, v) exp[ j2ux / N ]
u , v 0, 1, , N 1
例:分离性
f(x,y)
F(u,y)
F(x,v)
F(u,v)
空间域与频率域
空间域与频率域
7 数字图像处理和傅立叶变换
7 数字图像处理和傅立叶变换
采样数减少一半
7 数字图像处理和傅立叶变换
7 数字图像处理和傅立叶变换
7 数字图像处理和傅立叶变换
7 数字图像处理和傅立叶变换
• 2)频谱的频域移中
傅立叶变换以零点为中心,导致谱图象最亮点 在图象的左上角。 为符合正常习惯,将F u , v 的原零点从左上角 移到显示屏的中心。 F u u0 , v v0 e
边 界
的
Lenna Prewitt
4 边缘检测
边 界
的
Lenna Roberts
4 边缘检测
边 界
实 例 FFT
空间域与频率域
实际图像的傅立叶变换
下图给出两幅实际图像和他们的傅里叶频谱图。图(a)的图像反 差比较柔和,反映在傅里叶频谱上低频分量较多,频谱图中心 值较大(中心为频域原点)。图(b)的图像中有较规则的线状物, 反映在傅里叶频谱上也有比较明显的射线状条带。
(a)
(b)
二维傅立叶变换性质
• 分离性 对二维函数作傅立叶变换可以分为两步进行:首先视某一 个方向变量为常数,对另一个方向作一维傅立叶变换,然 后再对得到的变换结果作另一个方向上的一维傅立叶变换:
1 F ( x, v) N N
1 F (u , v) N
N 1
f ( x, y) exp[ j2vy / N ] y 0
Fourier变换的压缩原理
压缩率为:3.3:1 压缩率为:2.24:1 压缩率为:1.7:1
另一幅图像效果
ห้องสมุดไป่ตู้
Fourier变换的压缩原理
压缩率为:16.1:1 压缩率为:10.77:1 压缩率为:8.1:1
返回
实 例 同态滤波