数字图像处理03-数学基础
《数字图像处理基础》PPT课件
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根据阈值将图像二值化,将物体和背景置为黑白两色。 对图像扫描一遍,灰度大于阈值的点置为 255,即白色; 小于等于阈值的点置为0,即为黑色。由于物体上有高 光,所以二值化后,在黑色物体上会有小白点,如图所 示。为了使形心计算的结果准确,我们必须将这些小白 点填充为黑色。
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2021年1月13日
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图像处理系统一般使用256级灰度图像,即 8 位黑白图像,其1个
像素由 1个字节描述。0表示黑色,255为白色;其它中间灰度见图
2。一个立方形物体的照片如图1所示。通过图像采集卡后,其像
素矩阵如表1所示。
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需要强调的是:
在计算机中,图像被分割成像素(Pixel),各像素的灰 度值用整数表示。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:
图像理解:
研究图像中各目标的性质和其相互关系,理解图像的含义。 自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。
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图像处理、图像分析和图像理解的关系:
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数字图像处理系统
数字图像处理系统硬件
早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都 采用大型机。随着计算机性价比(性能价格比)日新月异的提 高,以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机, 配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系 统。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是 微型计算机的性能逐年提高,使得微型图像处理系统的性能也 不断升级,加之软件配置丰富,使其更具实用意义。
通过比较T和Sij的相似性,完成模板匹配过程。
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数字图像处理的基础知识
数字图像处理的基础知识数字图像处理是一种以计算机为基础的处理图像的技术。
它的核心是数字信号处理技术,其中包括数字滤波、傅里叶变换、数字图像处理等等。
数字图像处理主要是针对图像进行数字信号处理和计算机算法处理,从而得到使图像更加美观、清晰,同时也可对其进行各种分析和处理。
数字图像处理的基础知识包括图像的获取、表示和处理。
在此,我们将分别阐述这些基础知识。
一、图像的获取图像的获取方式有很多种,包括摄影、扫描、数码相机等等。
这些方式都可以将图像转化为数字信号,以便于计算机的处理。
在数字相机中,传感器采集光线信息并将其转化为电信号,再经过模数转换后保存在内存卡中。
而在扫描仪中,可以通过光线照射样品,然后采集样品的反射信息,保存成数字图像的形式。
二、图像的表示图像可以用矩阵的形式进行表示,其中每个矩阵的元素都对应图像中的一个像素点。
这个像素值可以代表颜色、灰度和亮度等信息。
将图像信息存储成数字矩阵的方式称为栅格画。
在黑白影像中,每个像素点只有黑和白两种颜色,每个像素点都用1或0表示。
在彩色图像中,每个像素中则由红绿蓝三原色按一定比例混合而成的颜色值来表示,并用数值表示。
这些数值也可以是整数或浮点数等形式。
另外,还有图像的压缩技术。
图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩。
有损压缩会使压缩的图像失去一些细节,但能帮助减少图像的尺寸。
无损压缩则不会丢失图像的任何信息。
常见的无损压缩格式为PNG、BMP、TIFF等,常见的有损压缩格式为JPEG、GIF等。
三、图像的处理图像的处理包括预处理、增强、分割、检测和识别等等。
其中预处理指图像的去噪、灰度平衡、色彩校正等,以利用后续处理。
增强指通过调整图像的对比度、亮度等等,使图像更加清晰、唯美。
分割技术可以将图像分为多个区域,每个区域有独特的特征。
例如,我们可以用分割技术将人体和背景分开。
检测技术用于在图像中找到我们感兴趣的点,例如在医学图像中检测肿瘤。
识别技术允许计算机对图像中的对象进行分类,例如人脸识别技术和指纹识别技术等等。
数字图像处理数字图像处理基础
数字图像处理基础数字图像处理是在数字计算机上对数字图像进行操作和分析的一种技术。
它主要包括数字图像获取、数字图像处理、数字图像分析和数字图像输出等过程。
本文将介绍数字图像处理的基础知识。
数字图像获取数字图像获取是将真实世界中的图像转换为数字信号的过程。
数字图像通常由许多像素点组成,每个像素点都有一个灰度值或颜色值。
常用的数字图像获取设备包括数码相机、扫描仪、医学影像设备等。
数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行各种操作和处理的过程。
数字图像处理可以分为图像增强、图像压缩、图像复原和图像分割等几个方面。
图像增强图像增强是改善数字图像可视化效果,使其更适合用户观察和分析。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、拉普拉斯锐化和中值滤波等。
图像压缩图像压缩是减少数字图像占用的存储空间和传输带宽的操作。
数字图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。
图像复原图像复原是对数字图像进行噪声和失真修复的过程。
图像复原常用的算法包括逆滤波、维纳滤波和均值滤波等。
图像分割图像分割是将数字图像中的不同部分分离出来的过程,常用的图像分割方法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
数字图像分析数字图像分析是对数字图像进行各种计算和分析的过程,常用的数字图像分析方法包括形态学分析、特征提取和目标检测等。
形态学分析形态学分析是研究数字图像形态特征的一种方法。
形态学分析主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作。
特征提取特征提取是从数字图像中提取出具有实际意义的信息的过程,常用的特征提取方法包括滤波、边缘检测和纹理分析等。
目标检测目标检测是在数字图像中寻找具有特定性质的目标的过程,常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测和神经网络等。
数字图像输出数字图像输出是将数字图像转换为人类可以观察的形式的过程,常用的数字图像输出设备包括彩色打印机、液晶显示器和投影仪等。
数字图像处理是一种应用广泛的技术,它已经在医学、工业、军事等领域得到了广泛的应用。
数字图像处理第三章二值图像
图 3.13a 4邻点 中轴变换举例 中轴可作为物体的一种简洁表示.
图3.13b表明少量噪声会使中轴变换结果产 生显著的差异.
图 3.13b 中轴变换举例
3.5.7 细化
细化是把区域缩成线条、逼近中心线(骨架或核线)的一种图 像处理。细化的目的是减少图像成份,直到只留下区域的最基 本信息,以便进一步分析和识别.虽然细化可以用在包含任何 区域形状的二值图像,但它主要对细长形(而不是凸圆形或水滴 状)区域有效.细化一般用于文本分析预处理阶段,以便将文本 图像中线条图画或字符笔画表示成单像素线条.
d=i-j+m-1
二值图像及其对 角线上的投影图
3.4游程长度编码 (run-length encoding)
用图像像素值连续为1的个数来描述图像,有两种方法: (1)用1的起始位置和1的游程长度; (2)仅仅使用游程长度,0:表示从0象素开始 ; 例:
1的游程:(2,2)(6,3)(13,6)(20,1) (4,6)(11,10) (1,5 )(11,1)(17,4)
洞
`S
(7) 边界
S的边界是S中与`S中有4连通关系的像素集合S '
(8) 内部
S中不属于它的边界的像素集合. S的内部等于S - S '
(9) 包围
如果从S中任意一点到图像边界的4路径必须与区域T相 交,则区域 T 包围区域 S(或S在T内)
S `S
边界
内部 包围
例:一幅二值图像
图像 边界
3.5.2 连通成分标记算法
(2) 路径
列:
[路i0径,j0 :]从[像,i1,素j1][i0 ,, j,0[]in 到,j像n]素,[[iikn
,
,
数字图像处理的理论与方法
数字图像处理的理论与方法数字图像处理(Digital Image Processing)是指利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
它涉及的理论与方法是指对图像进行数学建模和处理的一系列过程和方法。
下面将对数字图像处理的理论与方法进行详细介绍,并分点列出步骤。
一、数字图像处理的理论基础1. 数学基础:数字图像处理的理论与方法建立在一系列数学基础上,包括几何学、代数学、概率论、统计学等。
2. 图像重建理论:数字图像处理的核心目标是从原始图像中还原出最准确的信息,图像重建理论为实现这一目标提供了依据。
3. 信号处理理论:图像本质上是一个二维信号,所以信号处理理论对于数字图像处理至关重要,包括傅里叶分析、滤波器设计等。
二、数字图像处理的方法1. 图像获取:获得数字图像是数字图像处理的前提,方法包括数码相机、扫描仪、卫星遥感等。
2. 图像预处理:对原始图像进行预处理是为了去除噪声和改善图像质量。
常用的方法有平滑滤波、锐化、直方图均衡化等。
3. 图像增强:根据具体需求,对图像进行增强可以使图像更加鲜明和易于分析,常用方法有对比度增强、边缘增强等。
4. 图像恢复:通过数学模型和算法,重建被损坏的图像或以更好的方式表示图像是图像恢复的关键过程,常用方法有降噪、插值等。
5. 图像分割:将图像划分为具有特定特征的区域,常用方法有阈值分割、边缘检测、聚类等。
6. 特征提取:从分割后的图像中提取出与感兴趣的目标有关的特征,常用方法有形状分析、纹理分析等。
7. 目标识别与分类:根据提取的特征,利用模式识别算法对目标进行识别与分类,常用方法有神经网络、支持向量机等。
8. 图像压缩与编码:为了减少图像数据的存储空间和传输带宽,常使用图像压缩与编码技术,例如JPEG、PNG等。
三、数字图像处理的应用领域1. 医学影像处理:数字图像处理在医学影像诊断中起着重要作用,例如X光、磁共振成像、超声等。
2. 人脸识别:数字图像处理为人脸识别提供了基础技术,常用于安全、人机交互等领域。
数字图像处理(MATLAB版)第2章 数字图像处理的数学基础及
(2)roicolor
MATLAB图像处理工具箱提供了roicolor 函数可以对RGB图像和灰度图像实现按灰度或 亮度选择区域,其语法格式为:
∞ ∞
u(t )* h(t )
2.4 关联函数
2.4.1 关联函数的定义分析 2.4.2 关联与卷积的关系分析
2.4.1 关联函数的定义分析
1.自关联函数
2.互关联函数
2.4.2 关联与卷积的关系分析
2.5 运算类型
具有代表性的图像处理典型算法从功能 上包括以下几种: (1)单幅图像→单幅图像 (2)多幅图像→单幅图像 (3)单幅图像或多幅图像→数值/符号 等
BW= roicolor(A, low, high) BW= roicolor(A, v)
其中BW= roicolor(A, low, high)表示 按指定的灰度范围分割图像,返回二值掩模 BW,[low high]为所要选择区域的灰度范围。 如果low大于high,则返回为空矩阵; BW= roicolor(A, v)是按向量v中指定的灰度 值为选择区域。
2.6 二维系统
2.6.1 二维线性系统分析 2.6.2 二维位置不变线性系统分析 2.6.3 二维系统的梯度算子分析
2.6.1 二维线性系统分析
2.6.2 二维位置不变线性系统分析
2.6.3 二维系统的梯度算子分析
1.连续系统梯度算子
2.离散系统梯度算子
由于无论是x方向还是y方向,离散系统 的坐标值最小增量为1,因而以相邻点之差近 似表示梯度分量。
数字图像处理基础
数字图像处理基础
在当今这个数字化的时代,图像处理的研究和应用已经发展得非常成熟,广泛应用于各类领域,其中也包括医学成像、测绘文物宝藏、视觉检测技术等。
数字图像处理是一种基于计算机处理图像信息的技术,它可以针对不同的图像进行分析与处理,实现数字图像处理的基础设施和方法的有效发展。
数字图像处理的基础概念是通过一系列数学算法来描述图像的
特征。
例如,彩色图像可以用三个通道来加以描述:红色,绿色和蓝色。
在图像处理的过程中,通过对不同的像素点进行数学操作,即可对图像进行处理、增强、去噪等操作,实现更加清晰的图像。
数字图像处理以多种方式取得图像数据,如电脑扫描或数码相机采集等。
与传统的照相技术不同,这种过程不会形成胶片,而是将原有图像信息转化为数字信息,存储在电脑内存中。
在图像处理前,有必要对图像进行一系列分析与处理,如像素点的大小和分布,颜色分量,像素值等等。
根据人们的需求,可以进行不同程度的滤波和分割处理,以达到特定的目的。
图像处理也可以用来进行图像识别,通过一系列的处理,可以识别和定位图像中的物体,并且可以分析物体的特征信息。
此外,还可以根据物体的特征信息对图像进行分类识别,从而实现机器视觉技术的基本功能。
最后,数字图像处理技术可以增强图像质量,并使各种医学成像设备更好地发挥功能。
图像处理技术也可以用来研究图像中的物体,
进行视觉检测技术的改进,以及检测各种文物的宝藏等。
它在这个数字化时代中无疑是一种重要的技术,它为我们提供了更多的可能性,从而使我们能够更好地理解世界。
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法,包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章:数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术,如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法,如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用,介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程,您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧,为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章:数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理,并掌握其在各个领域中的应用。
第五章:数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法,如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换(SIFT)。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用, 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法, 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章:数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法,介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章:数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用,并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法,包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法, 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势,如增强现实和虚拟现实的发展。
数字信号与图像处理的数学基础知识
数字信号与图像处理的数学基础知识数字信号与图像处理是现代科技领域的关键技术之一,广泛应用于图像处理、通信、医学成像、计算机视觉等领域。
而掌握数字信号与图像处理的数学基础知识是理解和应用这一技术的基础。
本文将介绍数字信号与图像处理的数学基础知识,包括采样定理、傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
1. 采样定理在数字信号与图像处理中,采样是将连续的信号或图像转换为离散的信号或图像的过程。
采样定理是采样过程中的基本规则,它表明采样频率必须大于信号频率的两倍才能完全还原信号。
这是因为采样频率低于信号频率的两倍时,会产生混叠现象,导致信号的失真。
2. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
在数字信号与图像处理中,傅里叶变换常用于信号分析和滤波。
它可以将一个信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦函数,从而提取信号的频域特性。
3. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是傅里叶变换在离散信号上的推广,常用于数字信号的频谱分析和频域滤波。
离散傅里叶变换将时域离散信号转换为频域离散信号,可以得到信号的幅度谱和相位谱,进而实现信号的频域处理。
4. 小波变换小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的数学工具。
与傅里叶变换和离散傅里叶变换不同,小波变换能够同时提供时域和频域信息。
小波变换在图像处理中广泛应用于边缘检测、图像压缩和去噪等方面。
5. 图像处理中的数学基础知识在数字图像处理中,除了上述的信号处理技术外,还有一些常用的数学基础知识。
其中,矩阵运算是图像处理中常用的数学工具,它可以实现图像的平移、旋转和缩放等操作。
此外,概率统计和图像分割等知识也是图像处理中不可或缺的数学基础。
总结本文介绍了数字信号与图像处理的数学基础知识,包括采样定理、傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
这些数学工具在数字信号与图像处理中起到了关键作用,为实现信号与图像的分析、处理和应用提供了基础和支持。
掌握这些数学基础知识,有助于我们更好地理解和应用数字信号与图像处理技术,推进科技的发展与创新。
数字图像处理入门ppt课件
– 如何构建一个矩阵?如何取得矩阵中具体一个 元素的值,如何修改一个(块)元素的值?
– 写一个循环程序,遍历整个矩阵,把每个像素 的值做一个变换,如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算:加,减,乘,点乘 – 求一个图像的负片,用两种方法(一种是循环
遍历,一种是矩阵运算)实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异,检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像(Image): 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化, 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M,f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值?如果是彩色 图像呢? – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像,然后转换成二值 图像? – 如何得到该图像中灰度值最大(最小)的像素的位置 和取值?如何计算图像的均值? – 什么是灰度图像的直方图?如何计算灰度图像直方图, 如何显示/直方图反映图像的什么性质?
作业2
图像的直方图
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不同图像的直方图反映图像的不同特点:
对比度低 对比度高
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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
数字图像处理中的数学基础
数字图像处理中的数学基础数字图像处理是一门涉及数学基础的学科,它使用数学方法和算法来处理和分析图像。
在数字图像处理中,数学基础是至关重要的,它为我们理解和应用各种图像处理技术提供了理论基础。
本文将介绍数字图像处理中的数学基础,并探讨其在图像处理中的应用。
一、离散信号和连续信号在数字图像处理中,我们处理的是离散信号,而不是连续信号。
离散信号是在时间和空间上都是离散的,而连续信号是在时间和空间上都是连续的。
离散信号可以用数学中的序列来表示,而连续信号可以用函数来表示。
在数字图像处理中,我们常常使用采样来将连续信号转换为离散信号。
采样是指在一定时间或空间间隔内对连续信号进行取样,得到一系列的离散信号点。
二、数字图像的表示在数字图像处理中,我们使用像素来表示图像。
像素是图像中最小的单位,它具有特定的位置和灰度值。
对于灰度图像,每个像素的灰度值表示图像在该位置上的亮度。
对于彩色图像,每个像素的灰度值表示图像在该位置上的颜色。
图像可以用矩阵来表示,其中每个元素表示一个像素的灰度值。
例如,一个灰度图像可以表示为一个二维矩阵,矩阵的行和列分别对应于图像的行和列,矩阵中的元素对应于每个像素的灰度值。
三、图像的变换与滤波在数字图像处理中,我们经常需要对图像进行变换和滤波来实现不同的目标。
数学基础中的线性代数和傅里叶分析等理论为我们提供了强大的工具和方法。
线性代数在图像处理中扮演着重要的角色。
例如,我们可以使用线性变换来调整图像的亮度和对比度,以及进行图像的旋转、缩放和平移等操作。
此外,线性代数还可以用于图像的压缩和编码等方面。
傅里叶分析是图像处理中常用的数学工具之一。
傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域,将图像表示为一系列的频谱分量。
通过对频谱分量的处理,我们可以实现图像的滤波、去噪和增强等操作。
四、图像的恢复与重建在数字图像处理中,我们有时需要对受损或失真的图像进行恢复和重建。
数学基础中的统计学和概率论等理论为我们提供了恢复和重建图像的方法。
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对于线性移不变系统,式( 2-15 )描述 了输入信号与输出信号之间的关系,其中H() 称为系统的传递函数。 传递函数 H() 包含了所表示系统的全部 特征。
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2.线性移不变系统对余弦信号的输出
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A()为系统的增益因子,代表系统对输入信号
cvNamedWindow( "Image", 1 ); //创建窗口
cvShowImage( "Image", pImg ); //显示图像 cvWaitKey(0); //等待按键 //释放图像 cvDestroyWindow( "Image" ); //销毁窗口 cvReleaseImage( &pImg );
3.2 调谐信号
– 3.2.1 调谐信号分析 – 3.2.2 对调谐信号的响应分析 – 3.2.3 系统传递函数分析
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3.2.1 调谐信号分析
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3.2.2 对调谐信号的响应分析
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3.2.3 系统传递函数分析
mydib.WritePixel(35,49,color);
将(35,49)坐标处的像素置为当前color的颜色值。
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(1)图像读入方法(3)
利用MFC的打开文件对话框实现打开图像文件的代码如下:
CDib mybmp; CSize sizeimage;
void CImageprocessView::OnOpen()
{
AfxMessageBox("cannot open the file"); return; }
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(2)图像显示方法(3)
CDib类的方法
在MFC的View类中加入OnDraw成员函数,利用该成员函 数在View中显示图像,假设mybmp是图像类的对象,
将屏幕设备坐标系的m_origin位置作为图像原点,绘制尺 度为sizeimage的图像为:
– C(或C++)的程序结构 – MFC的程序框架(用向导生成框架) – 用Windows的程序框架
图像处理利用类的对象,通过成员函数实现 例如: CDib m_pDibInit; if(!m_pDibInit->Read(&file)) { AfxMessageBox("cannot read the file"); return; }
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3.1.1 线性系统分析
任何一个实际系统,当给定一个输入信 号u(t),则产生相应的输出信号y(t),系统 的输入信号与输出信号之间实质上是一种数 学运算,可以采用如图3-1所示的模型表示。
图3-1 应用系统模型
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Page 25
3.1.2 移不变系统分析
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y(t ) u( )h(t )d h( )u(t )d
∞ ∞
u(t )* h(t )
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Page 40
3.4 关联函数
– 3.4.1 关联函数的定义分析
– 3.4.2 关联与卷积的关系分析
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3.4.1 关联函数的定义分析
(2) OpenCV库结合C(或C++)
Intel® 开源计算机视觉库OpenCV
图像处理
结构分析 运动分析与对象跟踪 模式识别 照相机定标和三维重建
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机 视觉方面的很多通用算法
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3.3 卷积和滤波
– 3.3.1 连续卷积分析
– 3.3.2 离散卷积分析
– 3.3.3 滤波分析
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3.3.1 连续卷积分析
Page 37
3.3.2 离散卷积分析
Page 38
3.3.3 滤波分析
卷积运算在信号处理和图像处理学科中通常称 为滤波。 一个线性移不变系统输入和输出之间的关系, 既可以采用传递函数进行描述,也可以采用卷积的 形式进行描述。 也就是说,线性移不变系统的输出可通过输入 信号与系统的冲击响应函数h(t)的卷积得到,即
OpenCV 网址
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OpenCV参考手册
CxCore中文参考手册 Cv中文参考手册 CvAux中文参考手册 HighGUI中文参考手册
Page 12
OpenCV 图像处理基础
数字图像处理 Digital Image Processing
第二讲 图像的数字化
温 静
wjing@
编程方法
三种形式选一
– C++的CDIB类方法
– OpenCV库结合C(或C++) – Matlab
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(1) CDIB类方法
图像处理的功能封装为CDIB类
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第3章数字图像处理的数学基础及相关运算
3.1 线性系统 3.2 调谐信号 3.3 卷积和滤波 3.4 关联函数 3.5 运算类型 3.6 二维系统 3.7 点运算 3.8 代数运算 3.9 特定区域处理
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3.1 线性系统
– 3.1.1 线性系统分析 – 3.1.2 移不变系统分析
CDib mybmp;
CPoint m_origin;
CSize sizeimage(100,200); mybmp.Draw(pDC,m_origin,sizeimage); //在的窗口内显示图 像
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(1)图像读入方法(3)
if(!mybmp.Read(&file)) { AfxMessageBox("cannot read the file"); return; } } if (mybmp.m_lpBMIH->biCompression != BI_RGB) { AfxMessageBox("Can not read compressed file."); return ; } //取得图像的尺度 sizeimage=mybmp.GetDimensions(); Page 9 }
Gray R 0.299 G 0.587 B 0.114
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(3)彩色图像的灰度化方法
for(int x = 0; x < sizeimage.cx; x++) for(int y = 0; y < sizeimage.cy; y++) { RGBQUAD color; color = mybmp.GetPixel(x,y); //RGB图像转灰度图像 Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 double gray = color.rgbRed*0.299 + color.rgbGreen*0.587 + color.rgbBlue*0.114; color.rgbBlue = (int)gray; color.rgbGreen = (int)gray; color.rgbRed = (int)gray; graybmp.WritePixel(x, y,color); }
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(2)图像显示方法(2)
OpenCV使用cvShowImage函数显示图像,其调用方法如下:
cvShowImage( "Image", pImg ); 其中pImg表示已经定义的图像指针,Image为显示窗口的名称。 例如: IplImage* pImg; //读入图像 pImg =cvLoadImage("lena.jpg",1); //声明IplImage指针
Matlab读入图像的类型包括强度图像(即灰度图像)、二进 制图像、索引图像和RGB图像。
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(2)图像显示方法(1)
(1)Matlab方法 例如:I=imread(‘x.bmp’); imshow(I) (2)OpenCV方法
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(3)彩色图像的灰度化方法
彩色图像的灰度化处理方法如下:对于彩色图像中的任意一个 像素,如果其RGB的三个分量分别为R、G和B,该图像像素的 灰度Gray值一般用下面公式进行计算:
(2)Matlab方法
imread的使用方法
imread:读取matalab的真彩图像 图像格式转换函数:
– gray2ind 将灰度图像转换成索引图像
– grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像 im2bw 通过设 定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图 – ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像
{ //定义CFileDialog类的对象
CFileDialog FileDlg(TRUE, _T("*.bmp"), "",OFN_FILEMUSTEXIST|OFN_PATHMUSTEXIST|OFN_HIDEREA DONLY,"image files (*.bmp) |*.bmp|AVI files (*.avi) |*.avi|All Files
1、加入头文件 #include "cv.h" #include "highgui.h“ 2、使用
IplImage *img1;
img1=cvLoadImage(path,1); img11=cvLoadImage(path,0);