数字图像处理与机器视觉ppt课件

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
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
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
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。
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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
数字图像处理与机器视觉
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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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2
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）
(1) 去 噪 处 理 的 效 果
4
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 的 效 果
6
图像处理的典型示例（四）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
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学术研讨
CV—— Conference
所得图像像素数越少，空间
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
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
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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。
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
（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。
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.
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。分辨率越一高般，来图说像，越采清样晰间，隔越大，
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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
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Hale Waihona Puke Baidu
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
（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。
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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）图像重建：基于变换的重建，卷积法重建，代数重建，重建的优化。 （5）图像修复：平滑修复，基于总变分（TV）的修复，基于PDE的修复等。 （6）图像识别：模式识别与景物分析