数字图像处理基础知识image_process
数字图像处理基础知识
处 ―量化处理：将f 映射到Z的处理；
理
基 ―Z的最大取值，确定像素的灰度级数Q= 2b，
础 如256。
知
识
第 二 章
数
字
图
Zi+1
像
处Z
理
基 Zi-1
础
黑
Qi+1
黑 色
色
灰
Q
色
灰
白
色
色
Qi-1
白
色
255
0
254
1
128
128
1
254
0
255
知 连续的 识 灰度值
量化值 （整数值）
从白到黑的 连续变化
基
M
础
知
识
N
第
二
章
数 取样点的选取
字 图
假定一幅图像取M N个样点
像 1) M，N一般为2的整数次幂；
处 理
2) M，N可以相等，也可以不等；
基 础
3) 对于M，N数值大小确实定：
知
M N大到满足采样定理，重建图像就不会
识 产生失真。
第 二 章
数 采样定理
字
图 像
如果信号所含的最高频率成份为fN，
础 – 实验结论
知 识
• 随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高 • 对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
第
二
章 数 字
1. 灰度层次
• 灰度层次：表示灰度级的数量
图 图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。
像
处 理
256个层次的图像
数字图像处理基础知识
国际照明委员会(CIE)规定以 规定以700nm(红)、 国际照明委员会 规定以 红 、 546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基色。 三个色光为三基色。 绿 、 蓝 三个色光为三基色 又称为物理三基色。 又称为物理三基色。自然界的所有颜色都可以通 过选用这三基色按不同比例混合而成。 过选用这三基色按不同比例混合而成。 这三基色按不同比例混合而成 C = R(R) + G(G) + B(B)
反映了将图像信息进行离散化的程度， 反映了将图像信息进行离散化的程度，常用 灰度级来衡量
主观亮度
适应范围 夜视 昼视
－6
夜间阈值
－4
－2
0
2
4
光强的对数
人眼亮度感觉范围
总范围很宽（ ① 总范围很宽（ C = 108） 人眼适应某一环境亮度后， ② 人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下： 适当平均亮度下：C = 103 很低亮度下： 很低亮度下：C = 10
图象“ 图象“黑”/“白”（“亮”/“暗”）对比参 白 暗 数
眼睛中图像的形成
视网膜将图像反射在中央凹区域上， 视网膜将图像反射在中央凹区域上，由光接 收器的相应刺激作用产生感觉， 收器的相应刺激作用产生感觉，感觉把辐射 能转变为电脉冲， 能转变为电脉冲，最后由大脑进行解码
电信号 光信号 视觉细胞 视神经 视神经中枢 解码 图像
人眼视觉模型
每个图像由若干个像素点组成， 每个图像由若干个像素点组成，每个点均可看作一个 点光源，每个点光源就是一个冲激函数δ 点光源，每个点光源就是一个冲激函数δ(x,y)
任意一幅图像可以表示为： 任意一幅图像可以表示为：
人眼亮度感觉
闪光极限
人的视觉系统感觉到的亮度 (主观亮度 ：是进入人眼的 主观亮度)： 主观亮度 光强对数函数 人眼亮度感觉范围： 人眼亮度感觉范围：通过光 强对数衡量，一般为3－10 强对数衡量，一般为 人眼的亮度适应级： 人眼的亮度适应级：视觉系 统当前对光强的灵敏度级别
第一章 数字图像处理基础 ppt课件
2014年11月
教学安排
课堂授课、项目与实验安排
课堂授课，36学时 第一章 数字图像处理基础（5学时） 第二章 图像变换（4学时） 第三章 图像增强（9学时） 第四章 图像复原（5学时） 第五章 图像分割（5学时） 第六章 彩色图像处理（4学时） 习题分析与讨论（4学时）
14
显微成像
•Taxol 红豆杉醇 •cholesterol胆固醇 •Nickel oxide镍氧化物
•organic superconducting 有机超导
2020/12/2715Fra bibliotek多频谱成像
2020/12/27
16
光学成像
2020/12/27
•Intraocular implant: 眼内植入
首选教材：数字图像处理，自编讲义，2012 二选教材：K.R. Castleman, 数字图像处理, 电子工业出版社，2011 参考书目：(1) R.C.Gonzalez，数字图像处理（第3版），电子工业出版社，2011；(2)
W.K.Pratt，数字图像处理（原书第4版），机械工业出版社，2010
2020/12/27
5
什么是图像？
众所周知的事情正因为 众所周知而不为人所知
图像？这玩意儿，你不问我还清楚这是 什么；你要真问起来，我反倒不知道该 如何解释它了。
卡斯尔曼：一幅图像就是指某些事物的 表示，并包含关于目标的描述性信息。
你会如何定义？
2020/12/27
6
什么是图像？
图像的类型
图像以各种不同的形式出现:
2020/12/27
12
Gamma射线成像
2020/12/27
•PET(positron emission tomography): 正 电子射线层析 术 •Cygnus:天鹅座
数字图像处理笔记
第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。
数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式：有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，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.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
digital image processing(数字图像处理)
数字图像处理Digital Image Processing版权所有：Mao Y.B & Xiang W.BOutline of Lecture 2•取样与量化•图像灰度直方图•光度学•色度学与彩色模型•人眼视觉特性•噪声与图像质量评价•应用举例采样与量化取样与量化•采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同取样与量化采样时注意：采样间隔的选取，以及采样保持方式的选取。
•采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生频率的混叠现象。
•采样保持，一般不做特殊说明都是采用0阶保持的方式，即一个像素的值是其局部区域亮度（颜色）的均值。
采样间隔太大分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。
单位：像素*像素（如：数码相机指标30万像素（640*480））以多大的采样间隔进行采样为好？取样与量化•点阵采样的数学描述∑∑+∞−∞=+∞−∞=∆−∆−δ=i j )y j y ,x i x ()y ,x (S ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ=⋅=j I I P )y j y ,x i x ()y ,x (f )y ,x (S )y ,x (f )y ,x (f ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ⋅∆∆=j )y j y ,x i x ()y j ,x i (fc c量化过程取样与量化•量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
一般的量化值为整数。
•充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用[0 255]描述“从黑到白”。
•量化阶太低，会出现假轮廓现象。
取样与量化量化不足，出现假轮廓取样与量化量化可分为均匀量化和非均匀量化。
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
21
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
22
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识1、数字图像：数字图像，⼜称为数码图像或数位图像，是⼆维图像⽤有限数字数值像素的表⽰。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以⽤数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
2、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3、数字图像处理系统包括部分：输⼊（采集）；存储；输出（显⽰）；通信；图像处理与分析。
4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显⽰。
5、数字图像1600x1200什么意思？灰度⼀般取值范围0~255，其含义是什么？数字图像1600x1200表⽰空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指⽰图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰⾊来来表⽰图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越⾼，还原的图像越真实。
量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，⼀幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越⼤，图像越是清晰。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？图像分辨率；采样率；采样值8、什么是灰度直⽅图？它有哪些应⽤？从灰度直⽅图中你可可以获得哪些信息？灰度直⽅图反映的是⼀幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系它可以⽤于：判断图像量化是否恰当；确定图像⼆值化的阈值；计算图像中物体的⾯积；计算图像信息量。
从灰度直⽅图中你可可以获得：暗图像对应的直⽅图组成成分⼏种在灰度值较⼩的左边⼀侧明亮的图像的直⽅图则倾向于灰度值较⼤的右边⼀侧对⽐度较低的图像对应的直⽅图窄⽽集中于灰度级的中部对⽐度⾼的图像对应的直⽅图分布范围很宽⽽且分布均匀9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
《数字图像处理》知识点汇总
《数字图像处理》知识点汇总1.什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是⼈的视觉系统对图的接受在⼤脑中形成的印象或反映。
图像是客观和主观的结合。
2.数字图像是指由被称作象素的⼩块区域组成的⼆维矩阵。
将物理图象⾏列划分后，每个⼩块区域称为像素（pixel）。
对于单⾊即灰度图像⽽⾔，每个像素包括两个属性：位置和灰度。
灰度⼜称为亮度，灰度⽤⼀个数值来表⽰，通常数值范围在0到255之间，即可⽤⼀个字节来表⽰。
0表⽰⿊、255表⽰⽩。
3.彩⾊图象可以⽤红、绿、蓝三元组的⼆维矩阵来表⽰。
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表⽰相应的基⾊在该象素中没有，⽽255则代表相应的基⾊在该象素中取得最⼤值，这种情况下每个象素可⽤三个字节来表⽰。
4.数字图像处理就是利⽤计算机系统对数字图像进⾏各种⽬的的处理。
5.对连续图像f(x,y)进⾏数字化需要在空间域和值域进⾏离散化。
空间上通过图像抽样进⾏空间离散，得到像素。
像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。
数字图像常⽤矩阵来表⽰。
6.从计算机处理的⾓度可以由⾼到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应⽤领域。
(1). 图像处理指对图像进⾏各种加⼯，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进⾏的变换。
图像处理是⼀个从图像到图像的过程。
(2). 图像分析指对图像中感兴趣的⽬标进⾏提取和分割，获得⽬标的客观信息（特点或性质），建⽴对图像的描述；图像分析以观察者为中⼼研究客观世界，它是⼀个从图像到数据的过程。
(3). 图像理解指研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中⼼，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于⾼层操作（符号运算）。
7.图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是⽐较低层的操作，它主要在图像像素级上进⾏处理，处理的数据量⾮常⼤。
image-process使用方法
image-process使用方法1. 介绍image-process(图像处理)是一种基于计算机技术的图像处理方法，广泛应用于数字摄影、医学影像、人工智能等领域。
本文将对image-process的使用方法进行深入探讨，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
2. 图像处理的基本概念图像处理是指利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
它主要包括图像获取、预处理、特征提取和图像识别等步骤。
在图像处理中，常用的工具包括OpenCV、PIL、Matplotlib等，这些工具提供了丰富的图像处理函数和算法，可用于实现图像的滤波、边缘检测、分割、特征提取等操作。
3. 图像处理的应用领域图像处理技术在许多领域都有着重要的应用价值。
在数字摄影领域，图像处理可以用于图像增强、去噪、图像融合等操作，从而提高图像的质量和清晰度。
在医学影像领域，图像处理可以帮助医生对影像进行分析和诊断，提高疾病的诊断准确度。
在人工智能领域，图像处理可以用于目标检测、图像识别、图像分割等任务，为机器学习和深度学习提供数据支持。
4. 图像处理的基本方法图像处理的基本方法包括线性滤波、非线性滤波、边缘检测、图像分割、特征提取和图像识别等。
其中，线性滤波包括均值滤波、高斯滤波等，用于去除图像中的噪声和平滑图像。
非线性滤波包括中值滤波、双边滤波等，能够更好地保留图像的细节信息。
边缘检测可以帮助找出图像中的边缘信息，用于物体检测和识别。
图像分割可以将图像分成若干个区域，用于识别和分析不同的物体。
特征提取和图像识别则是更高级的图像处理方法，用于从图像中提取特征信息，并对物体进行识别和分类。
5. image-process的使用方法在使用image-process进行图像处理时，首先需要导入相应的图像处理库，如OpenCV或PIL。
可以利用这些库提供的函数和算法对图像进行处理和分析。
可以利用OpenCV进行图像的读取、显示、保存等操作，同时还可以利用OpenCV进行图像的滤波、边缘检测、图像分割等高级处理操作。
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
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
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
数字图像处理 数字图像基础
数字图像处理数字图像基础数字图像处理是将数字图像进行分析、处理和理解的过程，它的目标是提高数字图像的质量、抽取图像的特征、提取图像的信息和实现图像的应用。
数字图像处理技术已经渗透到几乎所有领域，如医学、电影、远程通讯、安全监控等。
数字图像处理基础知识包括采集、压缩、存储、预处理、增强、分割、特征提取、分类和应用。
图像采集采集是数字图像处理中最基础的环节，它将物理光学信号转化为数字信号。
常见的图像采集设备包括CCD、CMOS和磁介质等。
图像压缩图像压缩是将图像文件从原始大小减小，并通过各种手段来减少文件大小和传输时间的过程。
图像压缩通常有两种方式，一种是有损压缩，一种是无损压缩。
图像存储图像存储是将数字图像保存在计算机或外部储存设备中。
常用的图像存储格式包括BMP、PNG、JPEG和GIF。
图像预处理图像预处理是在进行其他数字图像处理操作之前，对原始图像进行预处理以去除噪声、平滑、增强、锐化等。
常见的预处理方法包括空间域滤波、频率域滤波、直方图均衡化、形态学操作等。
图像增强图像增强是为了改善图像的质量、提高图像的视觉效果和增强图像的细节而进行的操作。
常见的图像增强方法包括灰度拉伸、对数变换、伽马变换、直方图规定化等。
图像分割图像分割是将数字图像分成不同的区域并对这些区域进行分析和理解的过程。
图像分割可以有多种方法，包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
特征提取图像特征提取是从原始图像中提取一些相关的特征以便于后续的分类和识别。
特征提取的常见方法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
图像分类图像分类是将数字图像按照其特征划分为不同的类别。
常见的图像分类算法有SVM、KNN、神经网络等。
应用数字图像处理在很多领域都有广泛的应用，如医学影像处理、智能交通、虚拟现实等。
最近，随着深度学习的兴起，数字图像处理技术也被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
以上是数字图像处理的基础知识，数字图像处理应用广泛，研究数字图像处理可以掌握现代图像处理的基本技能，有利于提高计算机视觉，图像识别和其他领域的研究水平。
最新数字图像处理的应用-Digital-Image-Processing教学讲义ppt课件
12 of
数字水印技术的技术特性
36
自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
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自恢复性
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
18 of
数字水印的典型算法
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压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
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基于内容的图像检索系统
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基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
数字图像处理的应用-DigitalImage-Processing
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数字图像处理的应用
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本节课我们学习：
图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
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图像处理的主要应用领域
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航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
数字图像处理课件ppt
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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数字图像处理概论
五. 边缘检测、直线检测
5.1. 边缘检测
在对图像进行边缘检测前， 先对图像进行阈值分割、 二值化。 结果见图 5.1 至图 5.3。
图 5.1 HGA 图像
图 5.2
HGA 图像的灰度直方图， 阈值设为 155
图 5.3
二值化结果
图 5.4
边缘检测结果
两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。边缘是灰度值不连续的结果，这 种不连续可利用求导数方便地检测出来，如图 5.5 所示。 我们知道用梯度 grad f 可以计算函数 f 各点的最大变化率， 即 grad
E (i , j ) = ∑
M
m =1
∑| S
n =1
N
ij
( m, n ) − T ( m, n ) |
在整个图像中，E( i, j )为最小值处即为匹配目标。
2．加速匹配速度的方法 二次匹配 第一次：粗略匹配
a. 取模板的隔行隔列数据， 即四分之一的模板数据，在被搜索图上进行隔行隔列扫 描匹配， 即在原图的四分之一范围内匹配。 由于数据量大幅度减少， 匹配速度显著提高。 b. 取一个误差阈值 E0， 当 E( i, j )> E0 时，就说明误差太大，可以停止该点的计算， 继续下一点计算。 为了合理的给出一个误差阈值 E0，我设计了一个确定误差阈值 E0 的准则：
2
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数字图像处理概论
三. 阈值分割、形心计算
图 3.1 为一园形物体照片，下面介绍将物体与背景分割开来的方法，和计算园形物 体形心及半径的方法。
图 3.1
一园形物体的图像
图 3.2
图 3.1 的灰度直方图（线性坐标）
0
图2
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。 图像的大小、分辨率 和测量精度有关 NTSC 制： 768 ×576 像素 PAL 制： 640 ×480 像素 注：一个 8 位二进制数为 1 个字节。其最小值为 0，最大值为 255。
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数字图像处理概论
二. 图像的采集、格式
图像处理系统硬件
模拟信号
图像采集卡
数字信号
NTSC 制、PAL 制 视频信号
内存
像素矩阵
0 0 0 图1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
R (i , j ) =
∑ ∑S
m =1 n =1
M
N
ij
( m, n ) × T ( m , n )
∑ ∑ [S
m =1 n =1
M
N
ij
( m , n )] 2
∑ ∑ [T ( m, n )]
m =1 n =1
M
N
2
当模板和子图完全一样时，相关系数 R( i, j ) = 1。 用相关系数 R( i, j )的公式可以做模板匹配，但运算量大。 另一种算法是衡量 T 和 Sij 的误差，其公式为：
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数字图像处理概论
四．图像的模板匹配
1．模板匹配的概念
模板就是一幅已知的小图像。 模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模 板有相同的尺寸、 方向和图像， 通过一定的算法可以在图中找到目标， 确定其坐标位置。
3
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图 3.3
对数坐标直方图，平滑前
图 3.4
对数坐标直方图，两次平滑后，阈值 = 104
在实际情况下，图像常受到噪声等因素的影响，为了便于判定谷底位置，必须对直 方图进行平滑。采用低通滤波算法对直方图进行两次平滑，这样可以保证峰值位置误差 较小。图 3.4 为滤波后的结果。 图 3.5 是根据图 3.4 的阈值对图 3.1 进行阈值分割的结果。 即： 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 3.5 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。结果见图 3.6。
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数字图像处理概论
图 3.5
物体的二值化图像
为了能理解计算形心的公式，先看一个简单的力平衡的问题。如图 3.6 所示，一个 质量忽略不计的刚性杆下有一支点，在支点两边分别在杆上放有 6 个质量均匀、尺寸相 同、边长为 L 的正方体。设正方体的重量为 W，当杆平衡时，X = ？
数字图像处理基础知识
左 力
一．数字图像处理的定义
图像处理：对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。它是图像到图 像的过程。 点运算：灰度变换、阈值变换、灰度均衡等 几何变换：移动、旋转、扭曲校正等。 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量(特征提取)，以获得客观的信息。它 是图像到数据的过程。 边缘检测与提取、图像分割、几何测量、模板匹配等。 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。 字符识别（OCR） 、产品质量检验（目检） 、人脸识别、自动驾驶、医学图像 和地貌图像的自动判读理解等。 图像处理、图像分析和图像理解的关系：
灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具。它表示图象中具有每种 灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。如图 3.2 所示，灰度直方图的 横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，它是图像的最基本的统计特征。 最简单、有效的方法就是取双峰间谷底的灰度值为阈值，根据该阈值对图像进行分 割，将物体与背景分离开来，然后再进行其它处理。
相关法 时间 0.94 秒 0.55 秒 1.16 秒 4.12 秒 3.41 秒
误差法 时间 0.55 秒 0.38 秒 0.44 秒 2.30 秒 2.20 秒
二次匹配 误差法时间 0.06 秒 0.03 秒 0.05 秒 0.22 秒 0.16 秒
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图 3.7
测量结果 1
图 3.7、图 3.8 给出了计算结果，形心位置用十字符号标出。
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数字图像处理概论
图 3.8
测量结果 2
得出面积再计算半径 R 就很容易了。因为
R=
A /π
。
图 3.8 是在物体上用白点根据形心和半径画了一个圆，该圆和物体吻合，半径 R = 188.7 个像素。 用图 3.7 的二值化图像上进行误差检查，最大正、负误差为 0.4 和 1.5 个像素，分别 在 352、231 度处。 半径的最大误差 < 0.8 %，其中包括物体本身的不圆度和测量误差。这个结果说明 用以上方法进行阈值分割、形心计算的效果不错。
X
图 3.6 力矩平衡图 力矩平衡方程为： 6 × W × X = W × 0.5 L + 2 × W × 1.5 L + 3 × W × 2.5 L W × 0.5 L + 2 × W × 1.5 L + 3 × W × 2.5 L X = -------------------------------------------------------- = 1.83 L 6×W
E0 = e0 * (m+1) / 2 * (n+1) / 2
式中：e0 为各点平均的最大误差，一般取 40~50 即可； m, n 为模板的长和宽。
第二次：精确匹配
在第一次误差最小点( imin, jmin )的邻域内， 即在对角点为( imin-1, jmin-1), ( imin+1, jmin+1)的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。 下表是相关法、误差法、二次匹配误差法这三种模板匹配算法对两幅图像进行模板 匹配的结果比较。
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被搜索图 尺寸 256*256 640*480
模板名称 corner eye hell finger nose
模板 大小 16*16 13*11 15*22 13*17 11*17
f =
∂f ∂f i+ j ∂x ∂y
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数字图像处理概论
图像 f 255 0 f’ 灰度的 一阶导数 0 x f 255 0 f’ 0 x
灰度
x
x
图 5.5
图像在 X 方向灰度的变化及导数
2 2
梯度的模为：
∂f ∂f grad f = + ∂x ∂y
Roberts 边缘检测算法就是在上式的基础上变化而得：
g ( x, y ) =
( f ( x, y) − f ( x + 1, y + 1))2 + ( f ( x + 1, y ) − f ( x, y + 1))2
模板
以 256 级灰度图为例， 模板 T( m × n 个像素)叠放在被搜索图 S( W × H 个像素)上平 移， 模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图 Sij。 i， j 为子图左下角在被搜索图 S 上的坐标。 搜索范围是： 1≤i≤W–M 1≤j≤H–N 通过比较 T 和 Sij 的相似性，完成模板匹配过程。