光电图像处理
图像的光电转换
电视图像及其光电转换- 1 -电视系统的图像信号的处理，是立足于对图像像素的处理。
这里涉及到两个重要的设备：摄像设备和显像设备。
常用的摄像设备就是摄像机。
常用的显像设备就是电视机。
摄像机负责把光形式的图像信息转换成电形式的图像信号。
这样便于存储、编辑、传播。
电视机负责把电形式的图像信号转换成光形式的图像信息，供人眼观看。
这里主要说明有关图像的光－电转换和电一光转换过程。
首先从图像像素开始入手。
一、 电视图像 1、 黑白图像像素通俗地讲，我们可以把一幅画面看成由许多个顺序排列的小方格组成，每个方格可以看成是明暗程度不同（对于彩色画面，每个方格又有不同颜色的属性）的点，黑的表示暗，白的表示亮。
通常把画面上的点称为“像素”，它是组成图像的“最小元素”。
我们以下图所示来说明。
图1 图像像素上图包含9X9个像素，这是一个简单的例子。
一幅画面所包含的像素越多，，所表现的细节就越丰富，那么画面的清晰度就越高。
2、 电视图像清晰度为了满足视力的需要，这对图像的清晰度有一定要求。
相应地，就对图像像素的数量有一定要求。
每幅图像需要多少个像素才能达到要求呢？我们可以通过下面的例子来说明这个问题。
眼晴（a ）电视屏幕 图2 电视屏幕及清晰度见上图所示，电视屏幕的尺寸是以对角线来表示的。
单位通常为英寸。
我国电视屏幕的高宽标准比例为3：4。
电视的清晰度是用屏幕上能显示多少根线条来表示的。
在人眼距离屏幕L＝2～3米，电视屏幕为9～18英寸的条件下（这个条件是早期制定的），在规定的屏幕高度和视线距离内，垂直方向上最多可分辨600左右的线条。
如果线数少了，就能明显看出线条之间的间隙。
如果线数再多些，人眼就看不清屏幕上有多少根线条。
因此世界各国在制定电视画面标准中，把每幅图像的行数确定为525行或625行。
3、我国电视图像标准我国电视标准规定：每幅图像的行数为625行，其中有效行为575行（另有50回扫行不显示）。
这就是说，电视屏幕能显示575根水平线条。
光电图像处理答案
光电图像处理答案Chapter01 绪论1.光电成像技术可以从哪⼏个⽅⾯拓展⼈的视觉能⼒？请每个⽅⾯各举⼀例。
可以开拓⼈眼对不可见辐射的接收能⼒；变像管、红外夜视仪可以扩展⼈眼对微弱光图像的探测能⼒；像增强器可以捕捉⼈眼⽆法分辨的细节；电⼦显微镜可以将超快速现象存储下来；数码摄像机2.为什么CMOS 图像传感器的像素⼀致性要⽐CCD 差？CCD 的每个像元都通过同⼀个放⼤器及电荷/电压转换器进⾏处理，⽽CMOS 图像传感器的每个像元都有独⽴的放⼤器和转换器，由于⼯艺差别，导致像素⼀致性降低。
3.图像处理技术有哪些⽤途？为每种⽤途举出⼀个应⽤实例。
通过增强技术和变换技术来改善图像的视觉效果。
⼴告与平⾯设计；数码照⽚处理对图像进⾏分析以便从图像中⾃动提取信息。
红外成像制导；医学图像分析对图像进⾏编码、压缩、加密等处理，便于图像的存储、传输和使⽤。
图像⽔印4.举出⽣活中使⽤微显⽰技术的例⼦。
家⽤背投电视；商⽤投影仪；近眼显⽰器Chapter02 光度学与⾊度学1.⽇常⽣活中⼈们说40W 的⽇光灯⽐40W 的⽩炽灯亮，是否指⽇光灯的光亮度⽐⽩炽灯的光亮度⾼？解释此处“亮”的含义。
不是。
⼈们所说的“亮”，并⾮指光度学中的物理量－亮度，⽽是指光通量。
在相同的供电功率条件下，⽇光灯由于发光效率较⾼，发出的光通量⽐⽩炽灯要⼤，照明效果更好，主观上认为更“亮”。
2.设有⼀个光通量为2000lm 的点光源，在距点光源1m 的地⽅有⼀个半径为2cm 的圆平⾯，点光源发出的经过圆平⾯中⼼的光线与圆法线夹⾓为60 度，求圆平⾯表⾯的平均照度。
由于圆平⾯的直径远⼩于到点光源的距离，因此可作近似计算。
照度E=(φ*ω/4π)/S，其中ω=(0.02*π^2cos60)/(1^2)。
3.设有⼀台60 英⼨的投影机，幅⾯⽐为16:9，投影屏幕的反射率为80％。
已知投影光源（⾼压汞灯）向屏幕发出的总光通量为1000lm，试求屏幕亮度。
1 光电图像处理实验(图像基本操作).
光电图像处理实验报告学生姓名：班级：学号：指导教师：实验日期：一、实验名称：图像基本操作二、实验目的：1．掌握MATLAB的操作窗口功能；2．熟练掌握MATLAB的图像处理基本操作，熟练掌握数字图像读取、显示、保存；3．熟练掌握MATLAB各种图像格式文件的互相转换。
三、实验原理：MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB工作环境：桌面包括4个子窗口：命令窗口、工作空间窗口、当前路径窗口、历史命令窗口。
命令窗口是用户在提示符(>>)处键入MATLAB命令和表达式的地方，也是显示那些命令输出的地方。
工作空间窗口显示当前的变量名称和值。
双击可以启动数组编辑器。
当前路径窗口显示当前的工作目录。
工作目录的内容显示在当前目录窗口内。
可通过Set Path改变。
历史命令窗口包含用户已在命令窗口中输入的命令的记录。
如果要重新执行以前的MATLAB命令，可在历史命令窗口中双击该命令即可。
使用MATLAB编辑器创建M文件：MATLAB编辑器既是用于创建M文件的文本编辑器，也是调试器。
M文件用扩展符.m来表示。
可通过在命令输入窗口键入edit命令或在File菜单栏New，Blank M-File实现。
1光电图像处理实验（图像基本操作）
1光电图像处理实验（图像基本操作）光电图像处理实验报告学⽣姓名：班级：学号：指导教师：实验⽇期：⼀、实验名称：图像基本操作⼆、实验⽬的：1．掌握MATLAB的操作窗⼝功能；2．熟练掌握MATLAB的图像处理基本操作，熟练掌握数字图像读取、显⽰、保存；3．熟练掌握MATLAB各种图像格式⽂件的互相转换。
三、实验原理：MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要⾯对科学计算、可视化以及交互式程序设计的⾼科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及⾮线性动态系统的建模和仿真等诸多强⼤功能集成在⼀个易于使⽤的视窗环境中，为科学研究、⼯程设计以及必须进⾏有效数值计算的众多科学领域提供了⼀种全⾯的解决⽅案，并在很⼤程度上摆脱了传统⾮交互式程序设计语⾔（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进⽔平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三⼤数学软件。
它在数学类科技应⽤软件中在数值计算⽅⾯⾸屈⼀指。
MATLAB可以进⾏矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建⽤户界⾯、连接其他编程语⾔的程序等，主要应⽤于⼯程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、⾦融建模设计与分析等领域。
MATLAB⼯作环境：桌⾯包括4个⼦窗⼝：命令窗⼝、⼯作空间窗⼝、当前路径窗⼝、历史命令窗⼝。
命令窗⼝是⽤户在提⽰符(>>)处键⼊MATLAB命令和表达式的地⽅，也是显⽰那些命令输出的地⽅。
⼯作空间窗⼝显⽰当前的变量名称和值。
双击可以启动数组编辑器。
当前路径窗⼝显⽰当前的⼯作⽬录。
⼯作⽬录的内容显⽰在当前⽬录窗⼝内。
可通过Set Path改变。
历史命令窗⼝包含⽤户已在命令窗⼝中输⼊的命令的记录。
如果要重新执⾏以前的MATLAB命令，可在历史命令窗⼝中双击该命令即可。
使⽤MATLAB编辑器创建M⽂件：MATLAB编辑器既是⽤于创建M⽂件的⽂本编辑器，也是调试器。
光电图像处理实验报告
（2）原图傅里叶频谱图
3.结果分析
空间频率：在单位长度或单位空间范围内图像灰度（周期性）变化的次数。
3.结果分析
从右侧直方图中，可以看出，经对比加强后，图像灰度尺上灰度范围变化最为明显，灰度范围加大，这样使图片对比度加强。
而直方图均值化后的图像，从结果上看来灰度更为均匀，辨识度提高，图片亮度有所增强。
两种处理方式从不同的角度都使得图片更加清晰。
实验3 图像的平滑处理
1.实验程序
i=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\图像\图像处理\w01.tif'); subplot(2,2,1);
imshow(i);
3.结果分析
原图像加高斯白噪声后，图片上明显增加了许多噪点，不再清晰，变得很粗糙。
3.结果分析。
基于光电探测器件的图像处理技术研究
基于光电探测器件的图像处理技术研究摘要：随着光电技术的不断发展，图像处理技术在各个领域得到广泛应用。
本文主要针对基于光电探测器件的图像处理技术进行研究，探讨了光电探测器件的原理、分类以及其在图像处理中的应用。
研究结果表明，基于光电探测器件的图像处理技术具有广阔的应用前景，并在军事、医学、环保等领域取得重要的成果。
一、引言图像处理技术是指通过对图像进行数字化处理以提取、改善或重构图像的技术方法。
光电探测器件是将光信号转换为电信号的重要器件，广泛应用于图像处理领域。
本文将通过对光电探测器件的原理和分类进行研究，深入探讨基于光电探测器件的图像处理技术。
二、光电探测器件的原理和分类光电探测器件是指能够将光信号转换为电信号的器件，其工作原理主要基于光电效应。
光电效应是指当光照射到物质表面时，使其电子发生激发或从物体中释放出来的现象。
光电探测器件根据其工作原理和材料特性可分为光电二极管、光电倍增管、光电导、光电晶体等几种类型。
其中，光电二极管是最早研究的光电探测器件之一，它基于光电效应将光能转换为电能。
光电倍增管是利用光电子倍增机制来放大光信号的器件，可以提高光电探测器件的灵敏度。
光电导是用于从光信号中提取图像信息的一种光电探测器件，它具有高灵敏度和低噪声的特点。
光电晶体则是通过光电效应将光信号转换为电信号的一种新型光电探测器件，具有快速响应和高信噪比的优点。
三、基于光电探测器件的图像处理技术及应用基于光电探测器件的图像处理技术在军事、医学、环保等领域具有重要的应用，主要包括光电探测、图像获取、图像增强和图像分析等方面。
1. 光电探测光电探测是光电探测器件在图像处理中最基本的应用之一。
通过光电探测器件的感光元件，可以将光信号转换为电信号并进行采集。
这一步骤是图像处理的基础，为后续的图像获取和处理提供了数据基础。
2. 图像获取图像获取是指将光电探测器件采集到的电信号转换为数字信号，并进行图像显示和存储的过程。
基于DSP实验平台的“光电图像处理”课程探索
ｈｅｐ ｓ ｕ ｎｔ ｏ ｌ ａ ｎ ｔ ｏ ｅ ｉａ ｏ ｌｄｇ ｎｄ ｔ ｅ ｌ ｈｅ ｒａ ｌｔ ｆ ｉ ｏｖ ｔｏ ｌ ｔ ｄｅ ｓｔ ｅ ｒ ｈｅ ｒ ｔｃ ｌｋｎ ｗ ｅ ｅ ａ ｏ ｄ ｖｅｏｐ ｔ ｉ ｂｉｉｙ ｏ ｎｎ ａ ｉ ｎ． Ｋｅ ｗｏ ｄｓ ｐｈ ｏｅｅ ｔ ｉ ｍ ａ ｏ ｅ ｓｎ ｙ ｒ ： ｏｔ ｌｃ ｒｃ ｉ ｇｅ ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ；ＤＳＰ ｅ ｈｎ ｏ ｔ ｃ ｏｌｇｙ；ｔ ａ ｈｉ ｇ ｒ ｆ ｒ ｅ ｃ ｎ ｅ ｏ ｍ
的 多媒 体 处 理 器 Ｄ ４ 或 Ｄ ６ ３ 图 像 经 过 ＤＳ Ｍ６ ２ Ｍ ４。 Ｐ 处 理后再 通 过 视 频 编 码 器 （ 飞利 浦 Ｓ 如 ＡＡ７ ０ １ ５芯
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的算 法 ， Ｄ Ｐ平 台上 对 比 图像 处 理 效 果 ， 而 引 在 Ｓ 进
导他 们进 行创 新 。 因此 ， 究 融 合 Ｄ Ｐ技 术 的“ 研 Ｓ 光 电图像处 理” 程 的教 学方 法有 着现 实 意义 。 课
ｌ 课 程 教 学 特 点 与 现 状
“ 电图像 处 理 ” 程 具 有 如 下 特 点［ ： 图像 光 课 ２① ］
课 程 设计 要 针对 一 个 具体 项 目提 出解 决 方 案 ，
综合 性和设计 性更 强 ， 计 命 题要 与 学 生 自主选 题 设 相结 合 。我们 提 前 向学 生 公 布课 程 设计 要 求 ， 定 拟
几个题 目大方 向 ， 出 自主选题 可 以发 挥 的空间 。 指
光电成像技术的图像处理与优化研究与探索
光电成像技术的图像处理与优化研究与探索哎呀，说起光电成像技术，这可真是个神奇又有趣的领域！你知道吗？就像我们平常拍照，手机或者相机咔嚓一下，这图像就出来了。
但这背后啊，可有着一大堆的门道，这就是光电成像技术。
咱们先来说说图像处理。
想象一下，你拍了一张美丽的风景照，可天有点阴，照片看起来暗暗的。
这时候，图像处理就派上用场啦！它就像一个神奇的魔法师，能把这暗淡的照片变得明亮清晰。
比如说，它能调整对比度，让亮的地方更亮，暗的地方更暗，这样照片一下子就有了层次感。
还能调整色彩，让蓝天更蓝，绿草更绿，整个画面变得鲜艳夺目。
我记得有一次，我和朋友去爬山。
那山景美极了，可我拍出来的照片却不尽人意。
天空灰蒙蒙的，山的轮廓也不清晰。
回到家，我就用图像处理软件试着调整。
一点点地增加对比度，哇塞，山峰一下子就挺拔起来了，天空也变得湛蓝湛蓝的。
那种成就感，就像自己亲手打造了一幅美丽的画作！再来说说优化。
这就像是给图像做个“瘦身操”，让它变得更小、更清晰，传输和存储起来更方便。
比如说，有一种压缩算法，能在不损失太多图像质量的前提下，把图像文件的大小大大减小。
这可太重要了，不然咱们手机里存不了几张照片，内存就满啦！还有啊，在医疗领域，光电成像技术更是大显身手。
医生们通过 X 光、CT 等设备得到的图像，都需要经过精细的处理和优化，才能更准确地诊断病情。
就像有一次，我陪家人去做体检，做了个胸部的X 光。
那片子上的图像一开始很模糊，经过医生用专业的软件处理和优化后，肺部的细节一下子清晰可见，有没有问题一目了然。
在工业检测中，光电成像技术也功不可没。
比如说检测电路板上的微小瑕疵，如果图像不清晰，那一点点的小毛病可能就被忽略了，会造成很大的损失。
所以图像处理和优化在保证产品质量方面，那可是起着至关重要的作用。
另外，在安防监控领域，清晰的图像对于保障我们的安全至关重要。
想象一下，要是监控画面模糊不清，坏人的脸都看不清，那可就麻烦了。
光电图像处理
要针对独立的像素点进行处理，通过改变原始图像数据所占
有的灰度范围而使图像在视觉上得到改观。
（直方图规定化：将一幅图像通过灰度变换，使其具有特定
的直方图形式。）
*—*
6000
4000
•
2000
0
0
100
200
100
200
4
x 10
3
2
1
0
0
图
像
处
理
prewitt算 子
*-*
程序：
*-*
clear all;
close all;
A=imread('9.png');
I=rgb2gray(A);
J=edge(I,'roberts');
k=edge(I,'sobel');
l=edge(I,'prewitt');
figure,subplot(221),imshow(I);title('原图');
主要内容：
• *灰度变换
➢�*直方图均衡化
➢�*图像二值化
➢�*图像平滑
➢�*图像锐化
➢�*图像的傅立叶变换
➢�*图像的伪彩色处理
一．灰度变换
介绍：灰度即使用黑色调表示物体。每个灰度对象都具有从
0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。灰度变换处理是图像
增强技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理方法，也
傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的
亮点，实际上是图像上某一点与领域点
差异的强弱，即梯度的大小，也即该点
的频率的大小。
光电图像处理Chapter04_P
⎡qx ⎢q ⎢ y ⎢ 1 ⎣
⎤ ⎡ a 11 ⎥ = ⎢a ⎥ ⎢ 21 ⎥ ⎢ 0 ⎦ ⎣
a 12 a 22 0
tx ty 1
⎤⎡ px⎤ ⎥⎢ p ⎥ ⎥⎢ y⎥ ⎥⎢ 1 ⎥ ⎦⎣ ⎦
⎡ A t⎤ q = H A p = ⎢ T ⎥p ⎣0 1⎦
仿射变换是一种观察方位和视角的变换
光电子科学与工程学院 光电测控技术系 刘斌昺 2010年02月
连通组元在图像分析时通常视作“区域”
光电子科学与工程学院 光电测控技术系 刘斌昺 2010年02月
像素间的距离
距离度量函数 3个象素p，q，r，坐标为(x, y)，(s, t)，(u, v)，若 (1)
( D ( p , q ) ≥ 0 ( D ( p, q ) = 0
两个象素之间的距离总是正的
当且仅当
(x0 , y 0 )
, ( x1 , y1 ) ,…,
(xn , y n )
的 独 立 象 素 组 成 的 。 这 里 1≤I≤n，n 为通
(x0 , y0 ) = (x, y ) , (xn , y n ) = (s, t ) , (xi , yi ) 与 (xi −1 , yi −1 ) 邻接，其中
像素集合的连通
可将图像看作像素的集合。单个像素也是整副图像的一个子集。可以将上 述邻接、连接和连通的概念，推广到像素集合中。 对2个图象子集 S 和 T 来说，如果S中的一个或一些象素与 T 中的一个或 一些象素邻接，则可以说2个图象子集S 和 T 是邻接的。类似的，可以推 广到连接和连通。 完全在一个图象子集中的象素组成的连接通路上的象素集合构成该图象子 集中的一个连通组元。如果 S 中只有1个连通组元，即 S 中所有象素都互 相连通，则称 S 是一个连通集。
matlab-光电图像处理实验(图像增强)
光学图像处理实验报告学生姓名：班级：学号：指导教师：日期：一、实验室名称：二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。
很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。
图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。
这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。
图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。
例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
光电信息处理中的图像识别与增强技术研究
光电信息处理中的图像识别与增强技术研究在当今科技飞速发展的时代，光电信息处理技术已经成为了众多领域中不可或缺的重要手段。
其中，图像识别与增强技术更是备受关注，它们在医疗、安防、交通、工业生产等诸多方面都发挥着关键作用。
图像识别技术，简单来说，就是让计算机或相关设备能够像人类一样理解和识别图像中的内容。
这可不是一件容易的事，需要涉及到众多复杂的步骤和算法。
首先，要获取图像，这可以通过各种光电设备，如摄像机、扫描仪等来完成。
获取到的图像往往包含大量的信息，但其中很多可能是无关或者干扰的。
所以接下来，就需要对图像进行预处理，比如去噪、平滑、裁剪等操作，以突出我们关心的部分。
在特征提取阶段，这就像是从一堆杂物中找出有价值的宝贝。
我们要从图像中提取出能够代表其独特性质的特征，这些特征可以是形状、颜色、纹理等等。
然后，利用机器学习或者深度学习的方法，对这些特征进行分析和学习，建立起模型，从而让计算机能够识别新的图像。
图像增强技术呢，则是为了让原本不太清晰、质量不高的图像变得更加易于观察和分析。
比如说，在一些低光照条件下拍摄的图像，可能会很暗，细节看不清楚。
这时候就需要通过增强技术来提高亮度、对比度，突出边缘和轮廓等。
在实际应用中，这两种技术往往是相辅相成的。
例如在医疗领域，通过 X 光、CT 等设备获取的图像，可能会因为各种原因而不够清晰。
利用图像增强技术，可以让医生更清楚地看到病变部位的细节，从而做出更准确的诊断。
而图像识别技术则可以帮助自动检测病变区域，提高诊断的效率和准确性。
在安防领域，图像识别技术可以用于人脸识别、车牌识别等，快速准确地识别出目标人物或车辆。
而图像增强技术则可以在夜间或者恶劣天气条件下，提高监控图像的质量，让安全监控更加可靠。
交通领域也是如此。
自动驾驶汽车需要依靠图像识别技术来识别道路标志、行人、其他车辆等，同时也需要图像增强技术来应对各种复杂的光照和天气条件，确保行驶的安全。
然而，要实现高效准确的图像识别和增强，并不是一帆风顺的，还面临着许多挑战。
光电图像处理 第二章 图像处理基础知识
第二章§2.1 数字图像的表示关键词图像坐标系§2.2 数字图像的空间分辨率及灰度级分辨率空间分辨率分别用1024x1024、512x512、256x256、128x128、64x64、32x32的网格对原图进行数字化的结果空间分辨率采样数目由1024×1024 逐次减至32×32 像素原图256级128级64级32级16级8级4级2级§2.3 像素间的基本关系（2）邻接性与连通性3 2 14 3 2 10 1 3 2 2 3 43 3 2 1 0 1 1（3）像素间的距离是一个度量函数，并满足：]三种距离的定义本节小结作§2.4 数字图像文件格式矢量图与位图的比较数字图像文件格式常用的图像文件格式BMP文件格式BMP文件格式详解文件信息头数据结构文件信息头数据结构调色板的数据结构BMP图像文件使用中的注意事项2、GIF格式GIF图像文件演示3、TIFF格式4、JPEG格式图像格式小结作§2.5 Matlab图像处理简介3、4Matlab5、Matlab 软件启动后的画面指令窗口(Command Window)指令历史记录窗口(Command History)工作空间窗口（Workspace ）指令窗口(Command Window)工作空间窗口（Workspace）指令历史记录窗口(Command History)Matlab二、Matlab。
光电信息处理中的图像处理技术
光电信息处理中的图像处理技术咱先来说说啥是光电信息处理中的图像处理技术哈。
这东西听起来好像挺高深莫测的，其实啊，它就在咱们身边，而且还特别有用！就说我前几天遇到的一件事儿吧。
我去参加一个朋友的聚会，大家都拿着手机拍照留念。
有个朋友拍了一张大合影，结果因为光线不好，照片看起来特别暗，人脸都看不清楚。
这时候，我就想到了图像处理技术。
图像处理技术呢，就像是给照片或者图像来一场魔法变身。
它能把那些不清晰、不好看的图像变得清晰、漂亮。
比如说，它可以调整图像的亮度、对比度，让暗的地方变亮，让亮的地方不至于太刺眼。
还能把模糊的图像变清晰，就好像给图像戴上了一副清晰的眼镜。
就拿刚才说的那张合影来说，通过图像处理技术，把亮度调高，对比度增强，哇塞，大家的笑脸一下子就清晰可见了！这就是图像处理技术的厉害之处。
在光电信息处理中，图像处理技术的应用那可太广泛了。
比如说医疗领域，医生们用的 X 光片、CT 图像，都得靠图像处理技术来帮忙，才能更准确地诊断病情。
想象一下，如果没有图像处理技术，那些片子看起来模模糊糊的，医生怎么能准确判断咱们身体里哪里出了问题呢？还有安防监控领域，大街小巷的摄像头拍下来的画面，也得经过图像处理，才能让警察叔叔们更清楚地看到有没有坏人在捣乱。
比如说，在一个黑漆漆的夜晚，摄像头拍到一个可疑的身影，通过图像处理技术把图像提亮、增强清晰度，说不定就能抓住坏人的蛛丝马迹。
在工业生产中，图像处理技术也大显身手。
检查产品的质量，比如说检查手机屏幕有没有瑕疵，汽车零件有没有缺陷，靠人眼一个个去看，那得多累啊，而且还容易出错。
这时候图像处理技术就派上用场了，它能快速又准确地找出有问题的地方，提高生产效率和产品质量。
再说说咱们平常看的电影、电视剧。
那些特效画面，什么飞天遁地、神奇魔法，很多都是通过图像处理技术做出来的。
让咱们观众看得是眼花缭乱，沉浸在精彩的剧情里。
图像处理技术的实现，可不是一件简单的事儿。
它背后有好多复杂的算法和数学原理呢。
特殊环境下的光电图像获取与处理技术
特殊环境下的光电图像获取与处理技术特殊环境下的光电图像获取与处理技术随着科技的不断进步和社会的不断发展，越来越多的光电图像获取与处理技术被应用于特殊环境中。
特殊环境是指那些由于特殊的物理条件、化学条件或其他因素而使得图像获取和处理变得更加困难的环境。
光电图像获取与处理技术的发展为我们解决特殊环境下的问题带来了新的可能性。
在极端天气条件下，如暴雨、暴雪等恶劣环境中，光电图像获取与处理技术可以起到至关重要的作用。
传统的图像处理技术在这样的条件下往往无法正常使用，图像质量下降、图像识别准确率下降等问题频发。
而光电图像获取与处理技术则可以通过各种传感器和设备，以更加敏感的方式捕捉环境中的图像信息，并采用适当的算法进行预处理，提高图像质量和识别准确率。
例如，在暴雨天气中，我们可以利用红外传感器和雷达传感器来获取目标物体的红外图像和雷达图像，通过图像处理技术去除雨滴的干扰，从而得到清晰的目标图像，提高图像识别的准确性。
此外，在特殊的照明条件下，如低光环境或夜晚，光电图像获取与处理技术也发挥着重要的作用。
传统的相机往往对光线非常敏感，光线不足时图像质量下降严重，难以获取清晰的图像。
而光电图像获取与处理技术则可以通过增强光敏度，提高图像的亮度和对比度，使得在低光环境下也能够获取清晰的图像。
在夜间拍摄中，可以利用红外成像技术来获取目标物体的红外图像，通过图像处理技术增强图像的细节，使得图像更加清晰，便于识别和分析。
在高温、低温等极端温度条件下，光电图像获取与处理技术也具备独特的优势。
在高温环境中，传统的相机往往无法正常工作，图像质量下降严重，甚至可能损坏设备。
而光电图像获取与处理技术可以通过选择具有高温抗性和抗辐射性能的传感器和设备，以及采用适当的工艺和保护措施，使得设备能够在高温环境下正常工作，并获取清晰的图像。
在低温环境中，光电图像获取与处理技术可以采用降噪算法和增强算法，提高图像在低温下的质量，减少图像噪声，使得图像更加清晰。
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光
电
图
像
处
理
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一、论述光电图像处理的概念、内容及意义。
概念：光电图像处理是指计算机系统通过光学系统和光电图像传感器，对图像采集和对原始图像的加工，将自然界中的模拟图像转换为计算机中的数字图像，进而对图像进行处理和分析，使之能具备更好的视觉效果或能满足某些应用的特定要求。
内容：光电图像处理是一门多学科的综合学科，它会聚了光学、电子学、数学、摄影技术和计算机技术等众多学科方面。
主要内容包括两方面的，一是光电成像技术，它是为弥补人类视觉缺陷和扩展人类自身的视觉功能；二是数字图像处理技术，它为改善图像的视觉效果，使计算机具有与人类一样的视觉功能。
意义：图像处理的目的是改善图像质量，提取有用信息，识别预定目标等，以此极大改变，方便人们的生活。
二．车牌识别技术
1.引言
近年来，随着全球经济化形式的不断发展人们的物质生活需要日益提高，私人拥有机动车辆的数量呈几何增长态势，车辆的普及成为了目前的必然趋势。
在此情况下仅仅依靠大力发展交通设施已不能解决现在已经存在的交通拥挤，环境污染加剧，交通事故频发等问题。
汽车数量的增加日益成为制约城市发展的重要因素之一，由于城市空间的严格限制，修建新道路所需的巨额资金以及环境的压力，相比于建设更多的道路基础设施，建立完善的道路网络缓解道路交通增长的需求，大力发展智能交通系统，才有可能真正解决日益严重的交通问题。
2.车牌识别技术简介
随着模式识别技术的发展，车牌字符识别已成为智能交通系统的重要组成部分它可以从复杂的背景中准确地提取，识别汽车牌照，车辆类型等信息，在交通控制和监视中占有很重要的地位，具有广泛的应用前景。
所以汽车牌照的识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
由于受环境待识别车辆的车型复杂和车牌位置不固定等的影响，给车牌定位方法的选择带来一定的困难。
车牌本身的污染，缺损也会影响识别率。
一些车辆由于天气或是路况不好使得车牌被灰尘，泥土沾染，另外还有一些车辆行驶时间较长车牌上的字符已经部分缺损了，严重的时候，人眼也很难辨别车牌上的字符，这些情况都会影响系统的识
别工作，导致误识别。
可见要提高车牌定位系统和字符分割系统的正确率将碰到很多困难。
无疑，如果车牌字符识别系统有较高的自适应性和鲁棒性，即对有一定噪声或变形的字符图像仍能正确识别，则会极大的减轻车牌定位系统和字符分割系统的压力。
因此，设计一个抗干扰性能良好的车牌字符识别系统对整个车牌自动识别系统都是有益的。
同时字符在某种程度上反映了图形的一般特点，是一类特别的图形，其自动识别一直受到人们的极大关注，因为它的解决对于人们的生产和生活具有非常现实的意义。
3.车牌识别技术的研究现状
自20世纪80年代提出车牌识别技术以来，人们己经对其进行了广泛的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。
这个阶段的研究并没有形成完整的系统体系，而是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常是采用简单的图像处理技术来解决。
识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像然后交给计算机进行简单处理，并且最终仍需要人工干预。
进入20世90纪年代后，随着计算机视觉（ComputerVisionTechnology）的发展和计算机性能的提高,开始出现车牌识别的系统化研究。
中国，美国，日本，法国等国家相继投入大量的人力，物力进行应用研究。
近几年以来计算机及其相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术和遗传算法解决车牌的自
动识别问题。
同时开始研究车牌识别的实时性要求，使得车牌识别系
统进入实用化阶段。
汽车牌照识别技术（Lieense Plate Recognition,LRP）在国外起步较早,一些实用的系统也开始应用于车流监控,出入控制,电子收费等场合。
Argus英国Alphatech公司的图像部于80年代中期开始研制名为RGUS的车牌自动识别系统。
可处理黑白或彩色图像，ARGUS的车牌识别时约为100毫秒，通过ARGUS的车速可达每小时100英里；新加坡的Optasia公司研制的VLPRS系统，适合于新加坡的车牌；香港的亚洲视觉公司的车牌识别产品VECON适用于香港制式的车牌。
另外日本，加拿大，德国，意大利，英国等发达国家也都有适用本国车牌的车牌识别系统。
从识别原理上有模板匹配，支持向量机的分类器，基于特征的分类器，人工神经网络分类器，粗糙集分类器，聚类分析等方法。
国内不少学者也在进行车牌识别方面的研究，实验室方面，西安交通大学的图像处理和识别研究室，上海交通大学的计算机科学和工程系，清华大学人工智能国家重点实验室，浙江大学的自动化系等在车牌识别方面有各自独立的研究，并取得了一定的成绩。
中国科学院自动化所的刘智勇等发表文章，他们在一个3180的样本集中，车牌定位准确率为99.4%，切分准确率为94.5%，北航的胡爱明等利用模板匹配技术开发了一种应用于收费站的车牌识别系统其识别正确率能达到97%以上。
华南理工大学的骆雪超，刘桂雄等提出了一种基于车牌特征信息的二值化方法，该系统对效果较好的车牌的识别率能够达到96%。
清华大学的冯文毅等利用一种光电混合系统进行车牌识
别，系统能够通过硬件来完成车牌识别的全过程。
黄志斌等将基于串行分类器的字符识别应用于车牌识别系统中，对车牌识别系统中的分类器进行了详细的研究。
4.车牌识别系统的构成
车牌识别系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理，牌照区域的定位和提取牌照字符的分割和识别等几个部分组成。
其基本工作过程如下：
（1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方，后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；
（2）由摄像机或CCD摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换，图像增强，滤波和水平较正等；
（3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字
符号码的矩形区域；
（4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。
5.车牌识别系统的发展
车牌识别技术产生于上世纪末开始的智能交通革命，智能交通系统经过近十多年的推广，试行和发展，目前已成功地应用于若干经济发达及较为发达国家的都市及城市高速公路系统中。
而车牌识别
系统正是在这种应用背景下研制出来的，能够自动实时检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。
在经历了上个世纪末的起步阶段之后，车牌识别技术已日趋走向成熟，并开始在交通，公安，路政，停车场，安防，门禁，智能小区等许多领域得到了广泛的应用。
车牌识别系统简单地说是一种以特定目标为对象的专用视觉系统，它能够从一幅图像中提取分割并识别出车辆牌照，运用先进的图像处理，模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理完成车辆牌照的自动识别识别，结果可按需求分别包括车牌的字符，数字，牌照图像，以至牌照颜色，坐标，字体颜色等。
目前，车牌识别系统己经最广泛应用到包括智能交通违章监视管理（电子普察），高速公路不停车收费，车辆检测停车场监控与管理等应用中，一方面，车牌识别系统本身是一个全数字化的智能系统，在它上面只要做不多的扩充，就可以衍生出一些其他功能。
另一方面，即使是世界上很多研究机构和公司专门从事这方面的研发工作，高可靠性，高性能和高识别率的车牌识别系统还待开发，LPR系统发展迅速，出现了一些较为实用的产品。
参考文献
[1] 杨大力,刘舒. 基于神经网络的车牌汉字识别方法[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 20 09
[2] 李少军. 汽车牌照识别研究与应用[D]. 武汉理工大学. 2006
[3] 刘滨. 基于神经网络的车牌字符识别研究[D]. 武汉大学. 2004。