【精选】数字图像处理新技术共40页文档
数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
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CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
精品文档-数字图像处理(第二版)何东建-第11章
第11章 图像编码
11.2 哈夫曼编码 11.2.1 哈夫曼编码的理论基础
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像 熵H时，总可设计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像 熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近 于(但不大于)图像熵时，称此编码方法为最佳编码，此时不会 引起图像失真； 而当平均码长大于图像熵时，压缩比较高， 但会引起图像失真。在变长编码中，如果码字长度严格按照对 应符号出现的概率大小逆序排列，则其平均码字长度为最小， 这就是变长最佳编码定理。变长最佳编码定理是哈夫曼编码的 理论基础。
第11章 图像编码
(2) 小波编码。1989年，S.G.Mallat首次将小波变换用 于图像编码。经过小波变换后的图像具有良好的空间方向选择 性，而且是多分辨率的，能够保持原图像在各种分辨率下的精 细结构，与人的视觉特性十分吻合。
(3) 模型编码。模型编码是近年发展起来的一种很有前 途的低比特率编码方法，其基本出发点是在编、解码两端分别 建立起相同的模型，编码时利用先验模型抽取图像中的主要信 息并用模型参数的形式表示，解码时则利用所接收的模型参数 重建图像。
(2) 保真度编码, 主要利用人眼的视觉特性，在允许的 失真(Lossy)条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩 图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电视 技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高的空 间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且人眼也 接收不到。因此，在编码过程中可以丢掉一些人眼不敏感的信 息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
1.18Gb/s
20～25Mb/s
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167Mb/s
4～8Mb/s
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数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机处理图像的一类技术。
把图像信息表示成像素矩阵的形式，在计算机上进行数字图像的标定、量化、存储、复原等一系列的处理，以达到图像处理的目的所使用的技术。
数字图像处理技术的发展，从磁盘存储和显示开始，矢量显示和矢量存储以及网络技术的应用，使得数字图像处理技术得以快速发展，内容和水平也有了质的飞跃。
数字图像处理技术的主要内容包括图像的分割、建模和分析。
这些技术的实现功能有：1、图像的采集，比如摄像、扫描等；2、图像的编码，把图像信息表示成一组数字；3、图像的存储，保存图像信息；4、图像的显示，将数字信息转换成图像；5、图像的滤波，用来细化图像质量；6、图像的拼接，将多个图像拼接成一张；7、图像的识别，将图像信息与标准信息进行比较；8、图像的特征提取，从图像中提取特征信息并分析，便于非低维度数据分析；9、图像的分类，将图像分成若干类，例如主题图像分割；10、图像的压缩，将图像数据压缩，减少数据量；11、图像的增强，提高图像质量，使图像更加清晰。
在数字图像处理的研究中，技术应用越来越广泛，应用场景越来越多，涉及到多个领域，有助于更好地了解大自然，更有效地处理复杂的图像信息。
随着人工智能技术的发展，数字图像处理技术也发生了巨大变化，数字图像处理技术从传统的模式分析发展到了深度学习，实现了低级特征的提取和更高维度的模式分析。
例如在机器视觉、机器人技术等方面得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的发展已经是近些年来受到社会各界共同关注的一个新兴技术领域，它与现代社会息息相关，应用于多个行业，如医学、军事、智能家居等。
同时，数字图像处理技术也为人们的生活带来了极大的方便，比如在智能识别中，人脸识别、车牌识别等，都大大减少了流程的复杂性，提升了工作的效率。
总之，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它不仅能为人们的生活带来便利，还能为企业的生产效率带来重大的改变。
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章
第1章 概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析， 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示， 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中， 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中， 不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在， 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说， 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步， 因此， 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的， 必须按照一定的 规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体 （或部分）。
第1章 概论
（4） 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息， 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是， 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素（Pixel ）组成的， 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示， 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像， 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)， 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率， 数据量 将大幅度增加。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。
随着计算机技术的不断发展和图像获取设备的普及，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的原理是对图像进行采集、传输、存储、显示和输出等一系列操作，通过对图像中的像素进行处理和分析，以实现特定的目标。
数字图像处理技术的应用非常广泛，涉及到很多领域。
在医学上，数字图像处理技术可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生进行疾病的检测和治疗。
在工业上，数字图像处理技术可以应用于产品质量检测、表面缺陷检测等领域，提高产品的质量和生产效率。
在安全监控领域，数字图像处理技术可以用于视频监控和图像识别，实现对公共场所和个人安全的监控和保护。
在娱乐和游戏领域，数字图像处理技术可以用于人脸识别、虚拟现实和增强现实等技术，提供更加丰富和真实的娱乐游戏体验。
数字图像处理技术的核心是图像的处理和分析。
图像的处理包括图像的增强、恢复、压缩和编码等操作。
图像的增强是指通过对图像的亮度、对比度和色彩等进行调整，使图像更加清晰和鲜明。
图像的恢复是指对受损图像进行修复和重建，使其恢复到原始状态。
图像的压缩和编码是指对图像进行压缩和编码，减少图像数据的存储和传输量，提高图像的处理和传输效率。
图像的分析包括图像的特征提取、目标检测和图像识别等操作。
图像的特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用于图像的分类和识别。
目标检测是指在图像中检测出特定的目标物体，如人脸、车辆等。
图像识别是指通过对图像进行分析和比对，确定图像所代表的物体或场景。
数字图像处理技术的实现离不开计算机和图像处理算法的支持。
计算机的计算和存储能力可以提供实时和高效的图像处理操作。
而图像处理算法是实现图像处理和分析的关键，包括图像滤波、边缘检测、形态学处理、变换和模式识别等操作。
这些算法可以通过编程语言来实现，如C、C++、Python等。
数字图像处理技术的发展还面临一些挑战和问题。
图像处理新技术
摘要：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。
对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。
本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结。
首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法。
然后，对现在较新的三种图像分割方法进行了详细的论述。
最后，对图像分割方法的发展趋势进行了展望。
关键词：图像分割模糊聚类Gabor小波图割方法1.引言在计算机视觉理论中，图像分割、特征提取与目标识别构成了由低层到高层的三大任务。
目标识别与特征提取都以图像分割作为基础，图像分割结果的好坏将直接影响到后续的特征提取与目标识别[1]。
图像分割是将图像中有意义的特征或区域提取出来的过程。
这些特征可以是图像的原始特征，如像素的灰度值、物体轮廓、颜色、反射特征和纹理等，也可以是空间频谱等，如直方图特征。
图像分割的目的是把图像划分成若干互不相交的区域，使各区域具有一致性，而相邻区域间的属性特征有明显的差别。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域并涉及各种类型。
图像分割作为前沿学科充满了挑战，吸引了众多学者从事这一领域研究。
2.传统的图像分割方法传统的图像分割方法包括基于区域的，基于边缘的和两者结合的图像分割方法。
基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，具体算法有区域生长和区域分离与合并算法。
基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。
在实际中使用的通常是这两种基本形式的结合。
该类算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或者对某些自然景物的分割等类似先验知识不足的图像分割，效果较理想。
基于边缘检测的分割方法试图通过检测不同区域的边缘来解决问题，通常不同的区域之间的边缘上灰度值的变化往往比较大，这是边缘检测方法得以实现的主要假设之一。
数字图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术是现代信息技术中重要的一项技术，它主要应用于数字图像的处理。
数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理，包括图像获取，恢复，改变，增强以及分析等，其基本目的是将图像有效、准确地表达出来，以获取重要信息并辅助相应的应用。
数字图像处理技术可以用来增强或改变数字图像的质量，可以使用特定的软件来进行增强。
常用的增强方法有图像增强、图像压缩、图像补偿和图像滤波。
图像增强是指改变图像的对比度和亮度，以便更清楚地显示图像的详细信息；图像压缩是指压缩图像，以减少图像文件的大小；图像补偿是指改变图像的颜色和饱和度，以丰富图像的视觉效果；至于图像滤波，它将去除图像中的噪声，使其变得更清晰。
另外，数字图像处理技术还可以用于图像分析，通过分析可以获取有用的信息，以改善相关的应用。
图像分析技术可以用来进行计算机辅助诊断、物体跟踪和识别等。
例如，医学图像处理技术可以用来分析CT或MRI图像，便于医生诊断疾病；可以用安全监控图像处理
技术来识别图像中的行人或车辆，以便进行安全检查等。
此外，数字图像处理技术还可以用于图像合成，将两幅或多幅图像合并成一张图像。
该技术在图像融合、图像拼接、图像混合等方面有广泛的应用。
综上所述，数字图像处理技术在现代信息技术领域中显得越来越重要，它有效地将数字图像处理，增强和分析。
数字图像处理技术可以改善图像的质量、提高图像的准确性和逼真度，从而有效地满足用
户对图像的各种应用。
数字图像处理技术详解
数字图像处理技术详解数字图像处理是指将数字图像进行数字化处理，以获取所需的信息，有很广泛的应用，如医学图像的处理、安全识别、数字印刷等。
数字图像处理涉及的技术领域很广泛，包括数字图像获取、数字图像处理、图像识别及分析、图像压缩等等。
本篇文章将讲解数字图像处理技术的一些细节和应用场景。
数字图像获取数字图像获取是数字图像处理的第一步，它的质量将直接影响后续处理结果的准确性。
数字图像获取的主要方式有两种：光学拍摄和数码扫描。
光学拍摄的原理是利用相机将物体照射在底片、CCD等感光物质上，然后将照片转为数字图像，再进行处理。
拍摄时需要注意光线、距离、角度等因素，以获得更好的拍摄效果。
数码扫描是将纸质或胶片图像扫描成数字图像，其优点在于能够扫描各类图像，如书籍、绘画等，但需要注意扫描分辨率和扫描质量对后续处理的影响。
数字图像处理数字图像处理是将数字图像采用计算机等电子设备进行图像处理、变换和计算等操作，包括图像去噪、增强、分割、重构、变换等。
这些图像处理技术广泛应用于如医学影像、人脸识别、图像搜索等领域。
除非色彩空间转换等通用技术，大多数字图像处理技术都需要针对具体应用做出优化。
例如常用的卷积神经网络（CNN）用于图像分类、定位等场景，条件随机场（CRF）用于图像分割等场景。
图像识别及分析图像识别及分析的应用范围广泛，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别、图像搜索等。
这些场景下对于数字图像的预处理和特征提取、分类等要求较高。
在图像识别中，预处理包括了噪声去除、图像增强等处理，特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向感知的Haar小波变换、伽马校正等方法。
分类方法包括了支持向量机（SVM）、分类树等方法。
图像压缩图像压缩是指用尽可能少的存储空间来存储图像信息。
常用的图像压缩算法包括了基于无损压缩的JPEG2000等方法和基于有损压缩的JPEG、PNG等方法。
无损压缩算法的原理是在保持图像质量的前提下减少存储空间。
【精选】数字图像处理新技术
颜色布局匹配
色彩空间匹配
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颜色比率匹配
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颜色比率匹配举例2：从1万张图片中检索的结果
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颜色比率匹配
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颜色比率匹配举例2：从1万张图片中检索的结果
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颜色布局匹配
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颜色布局匹配举例1：从1万张图片中检索的结果
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颜色布局匹配
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颜色布局匹配举例2：从901张图片中检索的结果
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解决问题
数字图像水印解决了数字图像版权问题
1. 空域水印 2. 频域水印
基于内容图像检索解决了网络如何在海量数据中 检索需要的图像
1. 利用图片样本检索（Query By Example） 2. 利用草图检索 3. 利用图像特征模板检索
• 如颜色特征模板，指定各种颜色的比率等。 4. 以上方式结合
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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结构
图片 输入模块
特征匹配模块 特征提取模块
查询 处理模…块
数字图像库 特征索引库
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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流程
基于内容的检索通过与用户交互的方式 ,对查询结果逐 步求精 ,检索经历了一个特征调整、重新匹配的循环过 程
例：图像元数据
宽度/高度：210/172 内容：6个有草的玻璃瓶、3个瓶有红色液体、3个瓶有 透明液体 主题：玻璃瓶与草 背景：淡灰
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传统的图像检索方法
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标引文字的检索的局限性是：
图片的标引文字主要靠人工输入。对大数据量的场合 （如Web资源、数字图书馆等）应用困难 标引文字无法精确完整的刻画图片内容
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术⼀．数字图像处理概述数字图像处理是指⼈们为了获得⼀定的预期结果和相关数据利⽤计算机处理系统对获得的数字图像进⾏⼀系列有⽬的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。
数字图像处理⾸次获得成功的应⽤是在航空航天领域，即1964年使⽤计算机对⼏千⽉球照⽚使⽤了图像处理技术，并成功的绘制了⽉球表⾯地图，取得了数字图像处理应⽤中⾥程碑式的成功。
最近⼏⼗年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加⼴泛的应⽤和关注。
许多学者在图像处理的技术中投⼊了⼤量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的⾼度，并且发展迅猛。
⼆．数字图象处理研究的容⼀般的数字图像处理的主要⽬的集中在图像的存储和传输，提⾼图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等⽅⾯。
新世纪以来，信息技术取得了长⾜的发展和进步，⼩波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产⽣了新的图像处理⽅法和理论。
⽐如，数学形态学与神经⽹络相结合⽤于图像去噪。
这些新的⽅法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展⽽来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采⽤的⼀种⽅法。
其⽬的是改善视觉效果或者便于⼈和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善⽅法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原，其⽬的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来⾯貌，从⽽改善图像质量，以提⾼视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的⽬的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，⽽图像增强不⽤考虑处理后的图像是否失真，适应⼈眼视觉和⼼理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找⼀个合适变换的数学问题，每个图像变换⽅法都存在⾃⼰的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同⽽形成不同的变换。
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
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过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理技术(1)
● 8位图像 ● 16位图像 ● 24位图像
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⑴图像分辨率
● 分辨率的单位
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数 ● dpi的数值越大，图像越清晰
清晰度
绝对清晰度
视觉效果
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi 15
像点组成图像示意
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例3-1 计算图像的像素数
• 光波是一种具有一定频率范围的电磁波
– 颜色的实质是一种光波 – 物体表面的光滑程度或物质成分不同，对于光反射、
折射、散射和吸收的情况也有所不同，因而所呈现的 颜色就有不同 – 纯颜色通常使用光的波长来定义，用波长定义的颜色 叫做光谱色 – 用不同波长的光进行组合可以产生相同的颜色感觉
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5
• 每个网格上只能用一个确定的亮度值表示。每一个采样的小方块内的灰度值 相同。把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为有限个特定数的过程，称 之为量化，即样点亮度的离散化。
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7
图像数字化实例
原图
量化
00000000000012244222...0000000000
..........
.......
11
– 对于那些在扫描时采用低分辨率得到的图像，不能通过提高分辨率的方 法来提高图像的质量，因为这种方法仅仅是将一个像素的信息扩展成了 几个像素的信息，并没有从根本上增加像素的数量。
12
什么是图像 图像与图形的区别
● 图像是自然界中多姿多彩的景物和生物 通过视觉感官在大脑中留下的印记。
● 数字图像：直接量化的原始信号 ●图形：运算形成的抽象化产物
40
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。
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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
“数字图像处理技术”介绍概述PPT模板
之后十年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状 ppt模板下载
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理技术
Digital Image Processing
多媒体计算机技术
目录页
CONTENTS PAGE
01 图像处理技术概述 02 图像处理技术发展现状 03 图像处理技术的利用
过渡页
TRANSITION PAGE
0011 图图像像处处理理技技术术概概述述 02 图像处理技术发展现状 03 图像处理技术的利用
第三章 图像处理技术的利用
11
谢谢
的比特量，这种技术现在的发展内容包括变换编码等，未来
可能发挥作用的还有小波变换图像压缩编码、分行编码等。
第三章 图像处理技术的利用
ppt模板下载
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3.2 图像处理技术的发展趋势
计算机数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发 挥的重要作用早已被人们看到，对于计算机图像技术的发 展道路，大致可以归结出3个原则性内容：
①未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处 理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。
②未来数字图像处理技术强调操作、运用的方便性，图像处 理功能的集中化趋势是必然会存在的。
③更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面， 已经是现代科学的特点，未来数字图像处理技术的实际运用 要取得更多的发展，必然离不开理论和研究方法的更新。
【精选】数字图像处理新技术PPT40页
END
【精选】数字图像处理新技术
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃