数字图像处理案例
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。
基于数字图像处理课程内容的实践案例实施——以“自然环境下的苹
—科教导刊（电子版）·2019年第34期/12月（上）—91基于数字图像处理课程内容的实践案例实施——以“自然环境下的苹果图像的分割与定位”为例马慧敏袁涛焦俊乔焰朱诚（安徽农业大学信息与计算机学院安徽·合肥230036）摘要《数字图像处理》课程是一门实践性强，理论知识点综合应用的课程，在当下人工智能机器视觉发展的形势下，更突显了该门课程的实用性。
本文以本课程的教学目标及内容为基础，设计针对《数字图像处理》课程知识点综合应用的创新实践项目并实施，对学生综合应用《数字图像处理》课程的专业知识处理实际问题有重要的指导意义。
关键词数字图像处理创新实践苹果图像分割项目实施中图分类号：G642.4文献标识码：A 《数字图像处理》是电子信息类专业重要的专业课。
随着信息、电子技术及人工智能的快速发展，数字图像处理技术已被广泛应用于计算机视觉、模式识别、交通运输、医学和军事等各个领域，且在这些领域发挥着越来越重要的作用。
安徽农业大学（以下简称“我校”）电子信息类专业、物联网工程专业、电气工程专业都开设了“《数字图像处理》”课程。
本文为进一步提高《数字图像处理》课程的教学效果，以激发学生的兴趣，增强学生的信心，提高学生在机器视觉领域的就业竞争力，从工程应用出发，给出一项基于数字图像处理课程内容的创新实践项目的实施过程。
在《数字图像处理》课程教学中结合人工智能创新发展引入案例或项目驱动教学模式，培养学生的学习兴趣，并结合教师的科研项目和学生竞赛，对图像处理算法进行设计并实现，提高学生的实践能力。
在教学中，《数字图像处理》课程的教学内容分为三个部分：概述部分、理论基础部分和应用基础部分。
概述部分：主要介绍数字图像处理的发展历史、研究内容和基本概念，这一部分主要帮助学生了解该学科的发展方向及应用领域，整体了解数字图像处理的基础理论和解决问题的思路框架，为学生解决问题做好铺垫，激发学生的学习兴趣。
数字图像处理理论基础部分：主要介绍数字图像处理基础的概念、基本运算以及图像变换，按照空间域处理（点处理、直方图、代数运算、几何运算）、频域处理（傅里叶离散变换、滤波处理）和统计方法处理几个方面来教学。
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
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
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(冈萨雷斯)-4_fourier变换和频域介绍(dip3e)经典案例幻灯片PPT
F (u,v)
F *(u, v)
f ( x ,y ) ☆ h ( x ,y ) i f f t c o n j F ( u , v ) H ( u , v )
h(x,y):CD 周期延拓
PAC1
h:
PQ
QBD1
DFT
H (u,v)
F*(u,v)H(u,v)
IDFT
R(x,y):PQ
✓ 使用这组基函数的线性组合得到任意函数f，每个基函数的系 数就是f与该基函数的内积
图像变换的目的
✓ 使图像处理问题简化； ✓ 有利于图像特征提取； ✓ 有助于从概念上增强对图像信息的理解；
图像变换通常是一种二维正交变换。
一般要求： 1. 正交变换必须是可逆的； 2. 正变换和反变换的算法不能太复杂； 3. 正交变换的特点是在变换域中图像能量将集中分布在低频率 成分上，边缘、线状信息反映在高频率成分上，有利于图像处理
4.11 二维DFT的实现
沿着f(x,y)的一行所进 行的傅里叶变换。
F (u ,v ) F ( u , v ) (4 .6 1 9 )
复习：当两个复数实部相等,虚部互为相 反数时,这两个复数叫做互为共轭复数.
4.6
二维离散傅里叶变换的性质
其他性质：
✓尺度变换〔缩放〕及线性性
a f( x ,y ) a F ( u ,v ) f( a x ,b y ) 1 F ( u a ,v b ) |a b |
域表述困难的增强任务，在频率域中变得非常普通
✓ 滤波在频率域更为直观，它可以解释空间域滤波的某些性质
✓ 给出一个问题，寻找某个滤波器解决该问题，频率域处理对 于试验、迅速而全面地控制滤波器参数是一个理想工具
✓ 一旦找到一个特殊应用的滤波器，通常在空间域用硬件实现
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。
HALCON数字图像处理(刘国华)第12章 HALCON混合编程
德国HALCON是一款具有交互式编程开发的图像处理软件，可导出VB C/C++，C#等代码，利用其自有的HDevelop编程工具，可以轻松地实 现代码从HALCON算子到C、C++、C#等程序语言的转化。利用 HDevelop进行图像分析，完成视觉处理程序的开发，程序可以分成不 同的子程序，每个子程序可以只做一件事，像初始化，计算，或是清 除。主程序用于调用其它子程序，传递图像信息或是接收显示结果。 最后，程序导出成我们要用的程序代码，接续下一步工作。
HALCON数字图像处理
案例：芯片检测系统
图12-31 头文件设置
HALCON数字图像处理
案例：芯片检测系统
4）工程设置，和console程序相同，如图12-32和图12-33。
图12-32 工程设置一
HALCON数字图像处理
案例：芯片检测系统
HALCON数字图像处理
图12-33 工程设置二
案例：芯片检测系统
案例：成捆棒材复核计数系统
介绍：成捆复核计数系统是采用机器视觉技术检测棒材端面，通 过图像处理获得棒材中心信息并进行识别计数，实现准确复检计 数的新型检测装置。棒材复核计数系统是由工控机、光源、工业 相机、镜头和HALCON与VB混合编程的成捆棒材复核计数软件组 成。现场采集的成捆棒材图像如图12-2所示。
HALCON数字图像处理
图12-11
案例：电路板缺陷检测系统
新建项目如图12-12所示，选择.NET Framework 4 运行平台，创建 Windows窗体应用程序，修改解决方案名称为“混合编程”，项目 名称为“单片机实例”，选择程序保存路径，创建Form1窗体如图 12-13所示。
数字图像处理实战案例
数字图像处理实战案例第一章：图像的预处理在数字图像处理中，图像的预处理是非常重要的一步。
预处理的目的是通过一系列的操作，提取图像中的有用信息，为后续的处理和分析做好准备。
常用的图像预处理方法包括：去噪、图像增强以及图像的分割等。
1.1 去噪图像中常常含有噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
去噪是为了减少图像中的噪声，并尽量不损失有用信息。
常用的去噪方法包括：中值滤波、均值滤波等。
以中值滤波为例，该方法通过计算像素周围邻域的中值，将该像素的值替换为中值，从而消除噪声。
1.2 图像增强图像增强是为了改善图像的质量，使图像更加清晰、易于分析。
常用的图像增强方法包括：直方图均衡化、灰度拉伸以及滤波等。
以直方图均衡化为例，该方法通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布，从而增强图像的对比度。
1.3 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，在每个区域内，具有相似性质的像素被归为一类。
图像分割常常用于目标检测、图像识别等领域。
常用的图像分割方法包括：基于阈值的分割、基于边缘检测的分割以及基于区域生长的分割等。
第二章：图像的特征提取图像的特征提取是数字图像处理中的关键步骤。
通过提取图像中的特征信息，可以对图像进行分类、检测等操作。
常用的图像特征包括：颜色特征、纹理特征以及形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，常常用于图像的分类和检索。
颜色特征的提取可以通过颜色直方图或者颜色矩来实现。
颜色直方图是对图像中不同颜色出现的频次进行统计，从而得到一维直方图表示。
颜色矩是对图像中颜色的分布进行数学建模，从而得到一组具有代表性的特征。
2.2 纹理特征纹理特征是指图像中物体表面的细节和复杂性。
纹理特征的提取可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来实现。
灰度共生矩阵是统计图像中不同像素对之间灰度值的概率分布，从而得到一组统计特征。
小波变换则是将图像进行频域分析，从而获得图像中的纹理信息。
人工智能图像处理算法改进与精度提升案例分享
人工智能图像处理算法改进与精度提升案例分享人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在图像处理领域的应用与发展日趋广泛。
随着计算机技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，图像处理算法的性能和精度得到了显著提升。
本文将分享一些人工智能图像处理算法改进与精度提升的案例，并分析其创新之处和技术实现。
案例一：图像识别精度提升图像识别是人工智能图像处理的重要应用之一。
通过深度学习算法，可以让计算机学习和识别图像中的特征，从而实现自动化的图像分类和识别。
然而，在过去，图像识别算法的准确性还存在一些限制。
为了提高图像识别的精度，研究人员开发了一种新的算法，结合了传统计算机视觉和深度学习技术。
该算法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）进行特征提取和图像分类，并结合了目标检测和语义分割等技术进行多层级的特征学习和细粒度分类。
通过对大量标注数据的训练和优化，该算法在多个数据集上取得了较高的识别精度，优于传统算法。
案例二：图像去噪算法改进图像的噪声是在图像获取、传输和处理过程中产生的不良因素之一。
为了提高图像质量和减少噪声的影响，研究人员开发了一种新的图像去噪算法。
该算法利用自编码器和生成对抗网络等技术，对图像进行特征提取和重建，以减少噪声的影响。
与传统的基于统计方法的去噪算法相比，该算法可以更准确地恢复图像的细节和纹理，提高图像的清晰度和视觉效果。
此外，该算法还具有较快的处理速度和较低的计算成本，适用于实时图像处理和大规模图像数据的去噪任务。
案例三：图像超分辨率重建技术改进图像超分辨率重建技术是通过增加图像的像素数量，提升图像的清晰度和细节的一种方法。
为了提高图像超分辨率重建的效果，研究人员开发了一种新的算法，结合了卷积神经网络和局部自相似性（Local Self-Similarity）的概念。
该算法首先利用卷积神经网络进行图像特征的学习和提取，然后利用局部自相似性的特性进行图像的重构和超分辨率重建。
数字图像处理案例
1 图像恢复与去噪概述
2 基于总变差(TV)的图像恢复 PDE: Partial Differential Equations
淋巴瘤
2 基于总变差(TV)的图像恢复
TV: Total Variation,一种基于PDE的方法
有很多问题需要解决 是一个仍然大有可为的
领域和方向！
图像处理在医学中的应用
概要
1 医学影像技术的发展 2 医学影像处理的主要任务 3 心脏影像技术的应用
1 医学影像技术的发展 影像技术用于临床诊断：
1、望 闻 问 切——看不见 2、影像技术——看得见 3、分子影像——提早看见
1 医学影像技术的发展
3 总变差模型的改进 DTV 其中B2是单位圆
3 总变差模型的改进 DTV DTV: Directional Total Variation
3 总变差模型的改进 DTV DTV: Directional Total Variation
3 总变差模型的改进 DTV
3 总变差模型的改进 DTV
3 心脏影像的应用
外膜的分割 ----形状相似性
Eepi 2
1 (R(s) R ) (r(s) r ) 2 ds
0
3 心脏影像的应用
42
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
3 心脏影像的应用
总结和展望
形状能量项
Eendo
2
1 0
R(s) R
2 ds
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
Visual C++数字图像处理典型案例详解
第1章 数字图像处理软件开发概述“心有多大，舞台就有多大。
”开发数字图像处理软件，需要想象力，而要把想象变成现实，则需要得心应手的开发平台。
目前常用于开发数字图像处理软件的平台可以粗略地分为通用平台和专用平台两大类。
通用平台不是专门针对数字图像处理软件开发而打造的，但是却可以用于开发数字图像处理系统，如Visual C++、Matlab等。
为了提高开发效率，通用平台往往结合专门的软件包（如OpenCV、VTK 等）或工具箱（如Matlab中的Image Processing工具箱等）进行数字图像处理软件开发。
专用平台则是专为数字图像处理或更进一步的机器视觉系统开发量身定制的，这类开发平台中均内置了大量专门用于数字图像处理的数据结构、对象、函数或组件模块，可供开发人员方便地调用，在更高的层次上进行数字图像处理系统的开发，如Halcon、VisionPro等。
本章主要介绍本书将要用到的几种开发平台及其配置和使用方法。
本章要点Visual C++处理数字图像的基本方法在Visual C++中使用OpenCV在Visual C++中使用VTK1.1 Visual C++“工欲善其事，必先利其器。
”Visual C++便是众多开发工具中的“一把所向披靡的利器”。
Visual C++（简称VC）是Microsoft公司的Visual Studio开发工具箱中的一个C++程序开发环境。
自诞生以来，凭借着C++语言的强大威力、开发环境的良好支持，以及与Windows操作系统的“血缘”关系，一直是Windows操作系统环境下最主要的开发工具之一。
使用VC可以完成各种各样应用程序的开发，从底层软件到上层直接面向用户的软件，而且用VC开发出的产品与Windows操作系统最具“亲和力”。
掌握了VC，就等于进入了Windows编程的自由王国。
VC在数字图像处理软件开发中也占据着极其重要的地位。
第1章Visual C++1.1.1 Visual C++概述VC是一个面向对象的可视化集成开发系统，它不但具有程序框架自动生成、灵活方便的类管理、代码编写和界面设计集成交互操作、可开发多种程序等优点，而且通过简单的设置就可使其生成的程序框架支持数据库接口、OLE2、WinSock网络、3D控制界面。
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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）
具体流程图：
特征库
手写输入或 初步处理 记录边界 提取
打开图片 点阵坐标
特征 25维
特征
识别 结果
特征提取和选择
在模式识别中特征选择是个重要问题。 直接从样品得到的数据量往往是相当 大的。例如从一个图像中可以有几十 万个数据，而一个卫星云图的数据量 更多。为了对样品进行准确的识别， 需要进行特征选择或特征压缩。
什么是监督 学习？
分类器的设计方法属于监督学习法， 在监督学习过程中，为了能够对未知 事物进行分类，必须输入一定数量的 样本来构建训练集，而且这些样本的 类别已知，提取这些样本的特征，构 造分类器，然后对任何未知类别进行 模式识别。
机机器器学学习习
监督学习:给定训练数据集,从中学习出一个 函数，当新的数据到来时，可以根据这个函 数预测结果。输入和输出对应特征和目标。 无监督学习：无训练集，采用聚类法。 半监督学习：介于监督与无监督学习之间。 增强学习：通过观察来学习，根据观察到的 周围环境的反馈来做出判断。
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。
手写数字识别
模式识别有多种方法如：模板匹配、判 别函数、神经网络、规则推理等。 模板匹配法：将训练样品集中的每个样 品都作为模板，用测试样品与每个模板 比较，看与哪个模板最相似,就按最近 似的模板的类别作为自己的类别。
研究理论意义
阿拉伯数字是唯一的被世界各国 通用的符号。
目前为止机器的识别本领还无法 与人的认知能力相比，这仍是一 个有难度的开放性问题。
手写数字的识别方法扩展范围广 。
研究难点
➢不同数字之间字形相差不大，使得 准确区分某些数字相当困难；
➢数字虽然只有十种，笔划简单，但 同一数字写法千差万别，全世界各 地区的人都用，书写上带有明显的 区域特性，很难做到完全兼顾世界 各种写法的极高识别率系统。
最近邻法
最近邻法：将与测试样本最近邻样本的 类别作为决策的结果。
对一个C类别问题，每类有 Ni个样本，
i＝1,……,C,则第i类的判别函数为：
决策规则
最近邻法在原理上最直观，方法上也 十分简单，明显的缺点就是计算量大 ，存储量大。
‖·‖表示某种距离（相似性）度量 ，常用欧氏距离作为相似性度量。
特征提取
特征提取：是模式识别的关键，直接影 响其识别的分类效果。两种方法：
1)以框架的左边框到数字之间的距离变 化。
2)将每个数字分成N×N等份，对每一份 内的像素个数进行统计，除以每一份 的面积总数。
特特征征提提取取
模模版板特特征征提提取取
分成N×N等份的好处是： 针对同一形状、不同大小的样品得到 的特征值相差不大。有能力对同一形 状、不同大小的样品视为同类，因此 这里要求物体至少在宽度和长度上大 于N个像素，否则太小无法正确分类。
特征提取和选择
一个重要而困难的环节： ➢ 分析特征的有效性，选出最有代表 性的特征是模式识别的关键一步。 ➢ 降低特征维数。
特征选择
特征形成：根据被识别的对象产生出来的一 组基本特征。 特征选择：对原始数据进行抽取，抽取那些 对区别不同类别最为重要的特征，而舍去那 些对分类并无多大贡献的特征，得到能反映 分类本质的特征。
数字图像处理综合实验
案例分析一
手写数字识别
本章要点：
➢ OCR光学字符识别 ➢ 研究背景及意义 ➢ 特征选择和提取 ➢ 构建样品特征库 ➢ 手写数字识别
OCR光学字符识别
OCR （Optical Character Recognition ，光学字符识别）是对文本资料进行 扫描，然后对图像文件进
2
Xi X j
n
2
xik x jk
k 1
距离越小，两个样品越相似。
手写数字识别过程
1)待测样品与训练集里每个样品的距离采用
d ( X , Xi ) | X Xi |2
2)循环计算待测样品和训练集中各已知样品之间的距 离，距离最近的已知样品的类别就是待测样品的类 别。
3)若样品未被识别，则可将样品加入样品特征库。
特N征值数选目择选择
Kanal.L曾经总结过经验：样品数 与特征数之比应足够大，通常样本 数是特征数的5～10倍左右。
取N=5，特征数N×N=25；每一种数 字就需要至少125个标准样本，10 个数字需要1250个标准样本。
NN值值选选择择
N值越大，模板也越大，特征越多 ，区分不同的物体能力越强，但同 时计算量增加，运行等候的时间增 长，所需要的样本库也成倍增加。 因此，需要选择合适的N值。