数字图像处理与机器视觉 ppt
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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
涉及数字图像处理,摄像机标定,立体视觉的计算机视觉PPT
机器人与信息自动化研究所
15/
1.3 Marr的计算视觉理论框架
视觉系统研究的三个层次
计算理论层次：回答系统各个部分的计算目的与 计算策略（各部分的输入输出，之间的关系变换， 之间的约束） 表达与算法层次：视觉系统的研究应给出各部分 (各模块)的输入、输出和内部的信息表达，以及 实现计算理论所规定的目标的算法 硬件实现层次：如何用硬件实现以上算法
12/
20世纪80年代：主动视觉(Active Vision)
机器人与信息自动化研究所
计算机视觉的困难与问题
计算机视觉是一个逆问题
输入：二维灰度图像 输出：三维物体的几何特征、位置
视觉信息多种多样，视觉知识的表达很困难 图像数据量巨大，信息存储与检索困难 对生理学、神经生物学等的研究有待深入
17/
机器人与信息自动化研究所
1.4 课程内容
绪论——计算机视觉的概念 数字图像处理
数字图像及其性质 图像预处理
摄像机标定 立体视觉
机器人与信息自动化研究所
18/
补充：matlab程序设计
Matlab中的矩阵运算
zeros/ones 利用冒号表达式：x=x0:step:xn 区分“*”和“.*”
1 1 1 0 0 0 1 1 1
136 269 132 264 -5 -6 -1 -3 -1 -2 ……
403 402 399 394 395 394 -15 -14 -12 …… -3 -3 -3 2 2 2
24/
机器人与信息自动化研究所 ……
2.1.2 傅立叶变换(Fourier Transform)
数字图像处理与机器视觉ppt课件
➢ 遥感图像分析（植被分析）
统、视频监控）
➢ 国防系统（目标自动识别与目标跟踪）
➢ 图像与视频检索（基于内容的检索）
➢ 文物保护（数字博物馆）
CMU月球探测实验车Nomad漫游者
➢ 其他（游戏、动画、体育、人机交互） …………
火星车
20
0.1 数字图像
f 21
f N1
f12 f 22
fN 2
f1N
f2N
f NN
其中 fij 代表在坐标 (i, j) 处的像素色彩或灰度值。
12
11
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰 R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜5色便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色004信0于把息各索黑28。04类0引0色 表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
10
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为
f11
8
从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的今 天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必须 结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
第十章 图像压缩数字图像处理与机器视觉PPT课件
7
3. 图像冗余
1）数据冗余的基本概念
描述信源的数据是信息量（信源熵）和信息冗余量之和。
设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中，所 携带的单位信息量。
压缩率：——描述压缩算法性能
CR = n1 / n2 其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量
相对数据冗余：
RD = 1 – 1/CR 例：CR=20; RD = 19/20
DCT整数变换与原DCT变换的结果有微小差异，但由此引 入的压缩效率下降的微乎其微，计算速度却得以大幅度 提高。
28
量化
N*N的像素块经过DCT变换后依然为N*N的块，变换本身 没有明显的压缩作用。DCT变换必须与量化配合使用才能 得到较好的压缩效果。
可以说，图像压缩的有损压缩的部分主要来自于量化， 量过程就是将每一个DCT系数除以一个固定常数，再四舍 五入取最接近的整数。由于DCT变换已经将能量集中在块 的左上角，很多高频系数非常小，经过量化后变为零， 而剩下的系数也很大程度上缩小了动态范围，减小了编 码所需的比特数。
N 1 N 1
e2(x, y)
x0 y0
N 1 N 1
g 2(x, y)
x0 y0 N 1 N 1 [ g ( x , y ) f ( x , y )] 2
x0 y0
22
(2) 主观保真度准则
图像处理的结果,大多是给人观看，由研究人员 来解释的，因此，图像质量的好坏，既与图像本身 的客观质量有关，也与视觉系统的特性有关。
erms[e2]1/2 21
如果把输入、输出图像间的误差看作是噪声，那么， 重建图像g(x,y)可由下式表示：
g (x ,y ) f(x ,y ) e (x ,y )
3. 图像冗余
1）数据冗余的基本概念
描述信源的数据是信息量（信源熵）和信息冗余量之和。
设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中，所 携带的单位信息量。
压缩率：——描述压缩算法性能
CR = n1 / n2 其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量
相对数据冗余：
RD = 1 – 1/CR 例：CR=20; RD = 19/20
DCT整数变换与原DCT变换的结果有微小差异，但由此引 入的压缩效率下降的微乎其微，计算速度却得以大幅度 提高。
28
量化
N*N的像素块经过DCT变换后依然为N*N的块，变换本身 没有明显的压缩作用。DCT变换必须与量化配合使用才能 得到较好的压缩效果。
可以说，图像压缩的有损压缩的部分主要来自于量化， 量过程就是将每一个DCT系数除以一个固定常数，再四舍 五入取最接近的整数。由于DCT变换已经将能量集中在块 的左上角，很多高频系数非常小，经过量化后变为零， 而剩下的系数也很大程度上缩小了动态范围，减小了编 码所需的比特数。
N 1 N 1
e2(x, y)
x0 y0
N 1 N 1
g 2(x, y)
x0 y0 N 1 N 1 [ g ( x , y ) f ( x , y )] 2
x0 y0
22
(2) 主观保真度准则
图像处理的结果,大多是给人观看，由研究人员 来解释的，因此，图像质量的好坏，既与图像本身 的客观质量有关，也与视觉系统的特性有关。
erms[e2]1/2 21
如果把输入、输出图像间的误差看作是噪声，那么， 重建图像g(x,y)可由下式表示：
g (x ,y ) f(x ,y ) e (x ,y )
机器视觉技术及其应用--课件--模块1项目3-数字图像处理基础精选全文
➢ 假设输入为二值图像，值为1的像素为待处理前景像素集合
➢ 给定一个3x3的结构元素，中心位置为锚点，使用结构元素遍历所
有待处理像素，遍历时，锚点对齐待处理像素。结构元素覆盖的所
有点置1。
二值图像
3x3的结构元素
对二值图像的膨胀处理过程
第一个待处理像素
膨胀运算
第一个待处理像素膨胀运
算处理后结果
所有像素膨胀运算
其灰度值为f(x，y)，设置阈值为TH，则：
255 if f ( x, y) TH
g ( x, y)
0 if f ( x, y) TH
阈值的选择对于图像二值
化操作效果至关重要。选择
合理的阈值能尽可能正确的
分割前景和背景，如图所示。
图像的直方图
图像的直方图直观表达了图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种
直方图均衡化。直方图均衡化效果如图所示。
直方图均衡化处理效果图
图像的点运算：也称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换，点运算操作是对图像
的每一个像素点进行逐点运算，它将原始图像每个（a，b）点的灰度值经过各种点运
算映射为新的灰度值。
线性点运算：对比度变换、灰度变换。
非线性运算：阀值化处理、直方图均值化处理。
脑中形成的视觉认识和具体印象。在现实生活中，图像的范围非常
广泛，照片、绘画、草图、动画、影视等都属于广义的图像范畴，
可以说所有人的视觉对象都是图像。
14:46
2
数字图像处理系统组成
• 经过图像设备采集的图像为模拟图像，必须在空间和时
间上都被离散化，才能转化为数字图像，从而被计算机
识别和处理。图像的采样就是对图像进行空间上的离散
➢ 给定一个3x3的结构元素，中心位置为锚点，使用结构元素遍历所
有待处理像素，遍历时，锚点对齐待处理像素。结构元素覆盖的所
有点置1。
二值图像
3x3的结构元素
对二值图像的膨胀处理过程
第一个待处理像素
膨胀运算
第一个待处理像素膨胀运
算处理后结果
所有像素膨胀运算
其灰度值为f(x，y)，设置阈值为TH，则：
255 if f ( x, y) TH
g ( x, y)
0 if f ( x, y) TH
阈值的选择对于图像二值
化操作效果至关重要。选择
合理的阈值能尽可能正确的
分割前景和背景，如图所示。
图像的直方图
图像的直方图直观表达了图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种
直方图均衡化。直方图均衡化效果如图所示。
直方图均衡化处理效果图
图像的点运算：也称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换，点运算操作是对图像
的每一个像素点进行逐点运算，它将原始图像每个（a，b）点的灰度值经过各种点运
算映射为新的灰度值。
线性点运算：对比度变换、灰度变换。
非线性运算：阀值化处理、直方图均值化处理。
脑中形成的视觉认识和具体印象。在现实生活中，图像的范围非常
广泛，照片、绘画、草图、动画、影视等都属于广义的图像范畴，
可以说所有人的视觉对象都是图像。
14:46
2
数字图像处理系统组成
• 经过图像设备采集的图像为模拟图像，必须在空间和时
间上都被离散化，才能转化为数字图像，从而被计算机
识别和处理。图像的采样就是对图像进行空间上的离散
《机器视觉与图像处理》课件
《机器视觉与图像处理》课件一、引言机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。
它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现图像的识别、检测、分割等功能。
本课件将介绍机器视觉与图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。
二、图像的基本概念1. 图像的定义和表示图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数字数据表示。
常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。
2. 图像的特征提取图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述和区分图像。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
三、机器视觉的基本原理1. 图像获取机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信号，以便计算机进行处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。
3. 特征提取与描述机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。
4. 目标识别与跟踪目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
四、图像处理的基本技术1. 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
2. 图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。
3. 图像分割与分析图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 特征匹配与分类特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相对应的目标物体。
特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类方法有支持向量机、神经网络等。
五、机器视觉与图像处理的应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制等。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
第三讲 图像处理与机器视觉(ppt)
DB = f(DA) = aDA + b a>1: 对比度增强; 0<a<1:对比度减弱 a=1 & b0: 灰度偏移; a<0: 对比度倒向.
2）代数运算（Algebraic operation） C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)：降噪平均；双暴光效应等。 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)：背景消减；运动检测等。 3）几何运算（Geometric operation）
视觉信息处理的三个阶段
按视觉信息的表示，可将视觉信息处理分为三个阶段 1、初始简图（primal sketch） 检测亮度的变化，表示并分析局部的几何 结构，以及检测光源、强光部和透明度等照明 效应等，这一步得到的表示称为初始简图。 未处理的初始简图：边缘、线、点等基元图。 完全的初始简图：对原始的基元进行选择、 聚合和概括等过程来构成更大更为抽象的标记。 2、2.5维简图 建立包括表面朝向，观察者的距离，以及 朝向和距离的不连续性，表面的反射情况，以 及对主要照明情况的某种粗略的描述。初始简 图和2.5维简图都是在以观察者为中心的坐标系 中构成的。 3、三维模型 被观察形状的三维结构组织在以物体为中心的坐 标系中的表示，以及在这种坐标系下对物体表面性质的 一些描述。
§3.4 图像处理的类别和特点
★ 图像处理的类别
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化 技术。
恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像；2）运动模糊
图像、退化图像的恢复、相位恢复等。 （2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参 数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预 测编码，变换编码,无损压缩,有损编码等；图像编码的国际 标准,图像压缩的国际标准。
2）代数运算（Algebraic operation） C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)：降噪平均；双暴光效应等。 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)：背景消减；运动检测等。 3）几何运算（Geometric operation）
视觉信息处理的三个阶段
按视觉信息的表示，可将视觉信息处理分为三个阶段 1、初始简图（primal sketch） 检测亮度的变化，表示并分析局部的几何 结构，以及检测光源、强光部和透明度等照明 效应等，这一步得到的表示称为初始简图。 未处理的初始简图：边缘、线、点等基元图。 完全的初始简图：对原始的基元进行选择、 聚合和概括等过程来构成更大更为抽象的标记。 2、2.5维简图 建立包括表面朝向，观察者的距离，以及 朝向和距离的不连续性，表面的反射情况，以 及对主要照明情况的某种粗略的描述。初始简 图和2.5维简图都是在以观察者为中心的坐标系 中构成的。 3、三维模型 被观察形状的三维结构组织在以物体为中心的坐 标系中的表示，以及在这种坐标系下对物体表面性质的 一些描述。
§3.4 图像处理的类别和特点
★ 图像处理的类别
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化 技术。
恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像；2）运动模糊
图像、退化图像的恢复、相位恢复等。 （2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参 数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预 测编码，变换编码,无损压缩,有损编码等；图像编码的国际 标准,图像压缩的国际标准。
数字图像处理课件ppt
几何变换
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
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数字图像处理与机器视觉
-
1
内容
第0 章 数字图像处理概述 第1章 Matlab图像处理编程基础 第7章 彩色图像处理 重点： Matlab编程基础 难点：彩色图像处理
-
12
第0章 数字图像处理概述
0.1 数字图像 0.2 数字图像处理与识别 0.3 数字图像处理的预备知识
-
12
图像处理的典型示例（一）
出现像素呈块状的棋盘格效 应(Checkerboard Effect)；
采样间隔越小，所得图 像像素数越多，空间分辨率 高，图像质量好，但数据量 大。
-
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
5、图像的灰度级/辐射计量分辨率
➢ 概念：灰度级指图像中可分辨的灰度级数目。 量化等级越多，所得图
(1) 去 噪 处 理 的 效 果
-
图像处理的典型示例（二）
(1)去噪处理的效果Image Denoising Based on PDE Method
-
图像处理的典型示例（三）
(2) 去 模 糊 处 理模 糊 处 理 的 效 果
-
学术研讨
CV—— Conference
层次越丰富，灰度分辨率高， 图像质量好，但数据量大；
量化等级越少，图像层 次欠丰富，灰度分辨率低， 会出现假轮廓现象，图像质 量变差，但数据量小。
-
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
-
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
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从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的 今天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必 须结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为
f11
f 21
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化技术。 恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像； 2）运动模糊图像、退化图像的恢复、相位恢复等。
（2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预测编码，变换编码,
0
11228080015005000 122645005
-
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
4、图像的空间分辨率
➢ 概念：图像中每单位长度所包含的像素或点的数目，常以像素/英寸 (pixels per inch, ppi)为单位来表示。分辨率所越得一高图般，像来图像说像素，越数采越清样少晰间，，隔空越间大， 图像文件所需的磁盘空间也越大，编辑和处理所分需辨的率时低间，也质越量差长，。严重时
Graphics—— Conference
1、Siggraph，ACM SigGraph 2、Euro Graph
Graphics—— Journal
1、IEEE(ACM) Trans. on Graphics 2、IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics
无损压缩,有损编码等；图像编码的国际标准,图像压缩的国际标准。
-
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
M
fN1
f12 L f 22 L
O fN 2
f1 N
f2 N
fNN
其中 f i j 代表在坐标 ( i , j ) 处的像素色彩或灰度值。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜色5便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色00信4于0把息各索黑28。0类40引0色 表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
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从CVPR2014看计算机视觉领域的最新热点
1、深度学习（Deep Learning）是当下最热门的方向之一； 2、基础模型研究—— 3D几何模型 3、Low-level Vision——主要针对图像本身及其内在属性的分析及 处理，比如判断图片拍摄时所接受的光照，反射影响以及光线方 向，进一步推断拍摄物体的几何结构；再如图片修复，如何去除 图片拍摄中所遇到的抖动和噪声等不良影响。 4、Depth Sensor（深度传感器）及深度图像相关
1、ICCV，International Conference on Computer Vision 2、CVPR，International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 3、ECCV，European Conference on Computer Vision
CV—— Journal
Best: PAMI，IEEE Trans. on Patt. Analysis and Machine Intelligence IJCV，Inter. Jour. on Comp. Vision
Good: CVIU，Computer Vision and Image Understanding PR, Pattern Reco.
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内容
第0 章 数字图像处理概述 第1章 Matlab图像处理编程基础 第7章 彩色图像处理 重点： Matlab编程基础 难点：彩色图像处理
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第0章 数字图像处理概述
0.1 数字图像 0.2 数字图像处理与识别 0.3 数字图像处理的预备知识
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图像处理的典型示例（一）
出现像素呈块状的棋盘格效 应(Checkerboard Effect)；
采样间隔越小，所得图 像像素数越多，空间分辨率 高，图像质量好，但数据量 大。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
5、图像的灰度级/辐射计量分辨率
➢ 概念：灰度级指图像中可分辨的灰度级数目。 量化等级越多，所得图
(1) 去 噪 处 理 的 效 果
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图像处理的典型示例（二）
(1)去噪处理的效果Image Denoising Based on PDE Method
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图像处理的典型示例（三）
(2) 去 模 糊 处 理模 糊 处 理 的 效 果
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学术研讨
CV—— Conference
层次越丰富，灰度分辨率高， 图像质量好，但数据量大；
量化等级越少，图像层 次欠丰富，灰度分辨率低， 会出现假轮廓现象，图像质 量变差，但数据量小。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
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从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的 今天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必 须结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为
f11
f 21
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化技术。 恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像； 2）运动模糊图像、退化图像的恢复、相位恢复等。
（2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预测编码，变换编码,
0
11228080015005000 122645005
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
4、图像的空间分辨率
➢ 概念：图像中每单位长度所包含的像素或点的数目，常以像素/英寸 (pixels per inch, ppi)为单位来表示。分辨率所越得一高图般，像来图像说像素，越数采越清样少晰间，，隔空越间大， 图像文件所需的磁盘空间也越大，编辑和处理所分需辨的率时低间，也质越量差长，。严重时
Graphics—— Conference
1、Siggraph，ACM SigGraph 2、Euro Graph
Graphics—— Journal
1、IEEE(ACM) Trans. on Graphics 2、IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics
无损压缩,有损编码等；图像编码的国际标准,图像压缩的国际标准。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
M
fN1
f12 L f 22 L
O fN 2
f1 N
f2 N
fNN
其中 f i j 代表在坐标 ( i , j ) 处的像素色彩或灰度值。
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜色5便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色00信4于0把息各索黑28。0类40引0色 表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
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从CVPR2014看计算机视觉领域的最新热点
1、深度学习（Deep Learning）是当下最热门的方向之一； 2、基础模型研究—— 3D几何模型 3、Low-level Vision——主要针对图像本身及其内在属性的分析及 处理，比如判断图片拍摄时所接受的光照，反射影响以及光线方 向，进一步推断拍摄物体的几何结构；再如图片修复，如何去除 图片拍摄中所遇到的抖动和噪声等不良影响。 4、Depth Sensor（深度传感器）及深度图像相关
1、ICCV，International Conference on Computer Vision 2、CVPR，International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 3、ECCV，European Conference on Computer Vision
CV—— Journal
Best: PAMI，IEEE Trans. on Patt. Analysis and Machine Intelligence IJCV，Inter. Jour. on Comp. Vision
Good: CVIU，Computer Vision and Image Understanding PR, Pattern Reco.