数字图像处理应用实例

人工智能控制技术课件：图像处理案例

之为目标或前景，而图像当中的其他部分则被称为背景，例如人脸识别中的人
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

数字图像处理项目实例

图11-8 中值滤波
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。

数字图像处理技术在航空图像分析中的应用

数字图像处理技术在航空图像分析中的应用I. 前言航空图像分析是关于对航空图像进行处理与分析的学科，可以通过航空图像获取更准确的航空数据和图像信息，以便于飞行员、飞行工程师和其他行业从业人员进行决策和规划。

数字图像处理技术是对数字图像进行各种处理和分析的技术，已经广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习中。

数字图像处理技术在航空图像分析中也扮演着重要的角色。

II. 数字图像处理技术在航空图像分析中的应用1. 航空图像实时获取数字图像处理技术可以通过使用数字相机或其他图像设备实时获取航空图像。

这些设备可以将图像传输到计算机系统上进行处理。

使用数字图像处理细节技术，可以提高航空图片的质量和清晰度，改善从中提取信息的精度。

2. 航空图像的数据处理航空图片通常包含的信息和数据量很大，包括空中无人机和其他航空器的图像、地形和灾害数据。

数字图像处理技术可以处理这些数据，以获取航空图片中所需的相关信息。

例如，可以使用计算机视觉方法和模式识别技术，为航空图片的搜索和分类提供辅助。

3. 航空地图数字图像处理技术可用于航空地图的创建。

数字地图是一张在计算机屏幕上使用数字图像处理技术进行处理的地图，可用于飞行员、空管员和机场管理员的决策，并能够帮助将在飞行计划中发现的任何问题进行快速纠正。

4. 航空图像中的目标识别数字图像处理技术也用于在航空图像中进行目标检测和识别。

例如，计算机视觉算法和识别方法可以用于识别特定类型的目标，例如火灾或阵风，并将目标的位置标出来。

5. 航空图像的建模和仿真数字图像处理技术可以用于航空图像的建模和仿真。

这种方法涉及到对航空图片进行数值建模，通过数字图像处理技术来模拟不同的航空条件并生成仿真数据，以改善飞行器的性能和性质，以及更加准确地预测未来的航空路线。

6. 航空图像处理与机器学习的结合数字图像处理技术与机器学习的结合可以提高对飞行员、机场管理员和其他使用航空图片进行快速决策的人员的决策支持。

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。

数字图像处理技术的应用案例

数字图像处理技术的应用案例随着计算机科技的不断发展与应用，数字图像处理技术越来越受到人们的关注和重视，它带来的应用与发展前景也日益广泛。

数字图像处理技术主要是针对数字图像进行操作、处理、重构或改变其特征的技术，可以帮助人们更好地理解和分析图像信息，能够应用于医学、科研、安全等众多领域中，本文将重点讲述数字图像处理技术的应用案例。

一、医学领域数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛，它可以用于体成像、诊断、治疗等方面。

例如，医学影像处理技术就是数字图像处理技术在医疗领域中的一个重要应用。

医学影像处理技术可以通过对数字影像进行处理和分析，提高医生诊断率，降低错误率，提高病人的治疗效果，为人们的健康保驾护航。

二、科研领域数字图像处理技术在科研领域的应用也非常广泛，例如，在材料学领域，这种技术可以用来研究材料的结构和性质，便于人们更好地了解材料的性能优劣。

此外，在天文学、地质学等领域中，数字图像处理技术也广泛应用于图像的处理、分析及识别等方面，有助于科学家更好地探索未知领域，促进科学发展。

三、安全防护领域数字图像处理技术在安全防护领域的应用非常广泛，如在视频监控中，数字图像处理技术可以用于目标追踪、行为分析、图像识别等方面，提高安全性、管理效率，降低安全风险。

此外，数字图像处理技术还可以用于身份识别和信息加密等方面，保障个人隐私和社会安全。

四、娱乐艺术领域数字图像处理技术在娱乐艺术领域的应用也非常广泛，如数字图像处理技术在影视制作领域中的应用，可以通过效果制作、特技合成等手段，实现画面特效的创新与打造，为影片增色添彩。

此外，数字图像处理技术还可以用于游戏设计、动画绘制等方面，给人们带来视觉与认知上的享受。

总之，数字图像处理技术是一个极具实用性的技术，它的应用范围广泛，可以帮助人们更好地理解并加工图像信息，提高人们处理信息的精度和效率，为各领域的发展和研究奠定坚实基础。

数字图像处理技术的发展和应用将是一个长期而且具有广阔空间的领域，我们有理由相信，在不久的将来，数字图像处理技术一定会发挥更加重要的作用。

数字图像处理案例

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）

10个图像处理技术的实际应用案例

10个图像处理技术的实际应用案例图像处理技术在当今社会中已经得到了广泛的应用，无论是在科研领域、医学诊断、影视制作还是智能交通等领域都发挥着重要的作用。

以下是10个图像处理技术的实际应用案例。

人脸识别技术。

这项技术可以通过图像识别出人脸特征，并与数据库中的信息进行对比，用于安全门禁、人脸支付、社交媒体的面部标记等。

虚拟现实技术。

基于图像处理技术，虚拟现实可以模拟出逼真的虚拟世界，广泛应用于游戏制作、建筑设计、医学培训等领域。

第三，医学图像处理技术。

医学领域借助这一技术可以对CT、MRI等图像进行处理，辅助医生进行疾病诊断和手术规划，提高了医疗质量和效率。

第四，图像压缩技术。

这项技术可以减少图像的存储空间和传输带宽，广泛应用于图像和视频的传输和存储中，如图像传真、图像存储等。

第五，图像修复技术。

该技术可以通过图像处理算法修复破损、受损或补全的图像，被广泛运用于文物修复、图像恢复等领域。

第六，图像分割技术。

图像分割技术可以将图像分成若干区域，常用于图像识别、目标检测等领域，如自动驾驶、智能机器人等。

第七，图像增强技术。

该技术可以通过增加图像的对比度、亮度、锐度等来提高图像的质量和可视化效果，广泛应用于图像美化、摄影后期处理等领域。

第八，图像识别技术。

基于图像处理技术，图像识别可以识别出图像中的物体、文字等，并进行分析和识别，广泛应用于智能搜索、自动驾驶、人脸识别等领域。

第九，图像融合技术。

该技术可以将多幅图像融合成一幅图像，常用于遥感图像、医学图像等领域，如遥感影像的特征提取、多模态医学影像的融合等。

图像超分辨率技术。

该技术可以通过图像处理方法提高图像的分辨率，常用于监控视频、数字摄影等领域，如安全监控中的行人特征提取、卫星图像的解析度提升等。

综上所述，图像处理技术在多个领域中都有着广泛的应用。

随着技术的不断发展，相信图像处理技术将在未来带来更多的创新和应用案例。

数字图像处理实例集锦

通过设置一个或多个阈值，将图像的像素值进行分类，从而实现图像分割。这种方法适用于背景和前景有明显差异的图像，如黑白图像或二值化图像。
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。

dip应用实例

DIP应用实例：医学图像处理应用背景医学图像处理是数字图像处理（DIP）的一个重要应用领域。

随着医学影像技术的发展，医学图像处理在疾病诊断、治疗方案制定、手术规划等方面发挥着越来越重要的作用。

通过对医学图像进行处理，可以提取出有价值的信息，辅助医生做出准确的判断和决策。

应用过程医学图像处理的应用过程可以分为以下几个步骤：1. 图像获取和预处理首先，需要获取医学图像，如X光片、CT扫描、MRI等。

这些图像可能存在噪声、伪影等问题，需要进行预处理。

预处理的目标是提高图像质量，减少噪声和伪影的影响。

预处理的方法有很多，常用的包括图像平滑、图像增强、图像去噪等。

图像平滑可以通过平均滤波、中值滤波等方法实现，减少图像中的噪声。

图像增强可以通过直方图均衡化、对比度拉伸等方法改善图像的视觉效果。

图像去噪可以通过小波去噪、自适应滤波等方法降低图像中的噪声。

2. 特征提取和分析在预处理之后，需要对图像进行特征提取和分析。

特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，用于描述和区分不同的病变和组织结构。

特征提取的方法有很多，常用的包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。

边缘检测可以通过Canny算子、Sobel算子等方法检测出图像中的边缘信息，辅助医生判断病变的位置和形状。

纹理分析可以通过灰度共生矩阵、小波纹理等方法分析图像中的纹理特征，帮助医生识别不同组织结构之间的差异。

形状分析可以通过边界跟踪、轮廓拟合等方法分析图像中的形状特征，有助于医生判断病变的形态特征。

3. 病变检测和诊断在特征提取和分析的基础上，可以进行病变检测和诊断。

病变检测是指在医学图像中自动或半自动地检测出疾病的存在和位置。

病变诊断是指根据病变的特征和分布，对疾病进行分类和诊断。

病变检测和诊断的方法有很多，常用的包括图像分割、模式识别、机器学习等。

图像分割可以将医学图像分割成不同的区域，从而定位和分析病变的位置和形状。

模式识别可以通过构建分类器，将医学图像分为正常和异常两类，辅助医生进行病变的诊断。

AI技术在图像处理中的应用实例

AI技术在图像处理中的应用实例随着人工智能（AI）技术的不断发展，图像处理领域也迎来了巨大的变革。

AI 技术的应用使得图像处理更加高效、准确和创新。

本文将介绍一些AI技术在图像处理中的应用实例，展示其在各个领域中的重要性和潜力。

一、医疗领域在医疗领域，AI技术在图像处理中的应用已经取得了显著的成果。

例如，AI技术可以通过对医学影像进行分析和识别，帮助医生快速准确地诊断疾病。

比如，AI技术可以自动识别X光片上的肿瘤、结石等异常情况，提供快速的初步诊断结果，从而节省了医生的时间和精力。

此外，AI技术还可以通过对大量医学影像数据的分析，提供更准确的疾病预测和治疗方案。

二、交通领域在交通领域，AI技术的应用也日益广泛。

例如，智能交通监控系统利用AI技术对交通摄像头拍摄的图像进行实时分析，可以自动检测交通违法行为，如闯红灯、逆行等，并及时发出警报。

此外，AI技术还可以通过对交通流量和拥堵状况的分析，提供智能的交通优化方案，改善城市交通拥堵问题。

三、安防领域在安防领域，AI技术的应用也起到了重要的作用。

通过对监控摄像头拍摄的图像进行分析，AI技术可以自动识别人脸、车牌等关键信息，并进行实时比对和记录。

这不仅可以帮助警方快速追踪犯罪嫌疑人，还可以提供更高效的安全防护措施。

此外，AI技术还可以通过对异常行为的识别，及时发出警报，预防潜在的安全风险。

四、娱乐领域在娱乐领域，AI技术的应用也给用户带来了全新的体验。

例如，AI技术可以通过对用户的面部表情和动作进行分析，实现人机互动的娱乐体验。

比如，AI技术可以根据用户的表情变化，自动调整音乐的节奏和曲调，提供个性化的音乐体验。

此外，AI技术还可以通过对用户的语音和图像进行分析，实现虚拟角色的自动生成和互动，给用户带来更加丰富的娱乐体验。

五、农业领域在农业领域，AI技术的应用也发挥着重要的作用。

通过对农田图像进行分析，AI技术可以实现对作物生长状态和病虫害情况的监测和预测。

图像处理技术在人工智能中的应用案例

图像处理技术在人工智能中的应用案例随着人工智能技术的不断进步与发展，图像处理技术也在不断地得到改进和完善。

在目前的时代，图像处理技术已经被广泛应用在各个领域中，如医疗、安防、智能交通等。

在这些应用场景中，图像处理技术发挥了重要的作用，甚至成为了人工智能的重要组成部分。

接下来，我将介绍几个图像处理技术在人工智能中的应用案例。

一、医疗领域医疗领域是人工智能和图像处理技术的典型应用场景之一。

在医疗领域中，通过分析医学图片，人工智能可以协助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。

例如，针对乳腺癌的筛查，人工智能可以使用计算机辅助诊断（CAD）软件，对乳腺X线照片进行分析，确定是否存在异常病变。

此外，图像处理技术还可以对扫描仪提供的医学成像数据进行3D图像重建、分割和测量，为医生提供更全面的信息。

二、智能交通领域智能交通领域是另一个应用人工智能和图像处理技术的典型场景。

在智能交通系统中，通过使用智能监控摄像头和其他传感器，可以对车辆进行识别、追踪和计数。

利用图像处理技术，可以对路况和交通状况进行分析和预测，提高道路安全性和交通效率。

例如，交通信号灯控制系统可以利用图像处理技术来分析交通状况，从而优化交通信号灯的转换。

此外，利用图像识别技术，可以实现自动驾驶、自主泊车等新一代交通形态。

三、安防领域安防领域也是人工智能和图像处理技术的重要应用场景之一。

通过摄像头和图像识别技术，可以实现智能监控和安保措施。

例如，利用人脸识别技术，可以对陌生人和黑名单人员进行识别，并与现有数据库进行比对。

此外，通过在视频中检测和跟踪人员和车辆，可以提高公众区域和私人领域的安全性。

值得注意的是，以上这些应用案例仅仅是人工智能和图像处理技术在各个领域中的冰山一角。

未来，随着技术的不断飞跃和进步，图像处理技术和人工智能必定会在更多的场景和领域中发挥作用。

数字图像处理技术在某领域中的应用研究

数字图像处理技术在某领域中的应用研究一、引言数字图像处理技术是一种以数字计算为基础的图像处理方式。

它通过对数字图像的分析、处理和重构，可以快速地获取并处理复杂的图像信息。

数字图像处理技术在医疗、安防、工业控制等许多领域都有应用，本文将重点介绍数字图像处理技术在医学领域中的应用研究。

二、医学图像处理技术概述医学图像处理技术是指将医学检查机器如CT、MRI等获取到的图像进行数字化处理，实现对生物医学信息的提取、分析及应用过程。

医学图像处理技术可以帮助医生在疾病的诊断、治疗方案的制定等方面提供有效的支持。

三、数字图像处理技术在CT图像分割中的应用CT图像分割是医学图像处理的一项基础技术，在CT图像分割中数字图像处理技术可以帮助医生更准确地分割出肿瘤、血管等病变部分，这对于医生的诊断和治疗非常重要。

数字图像处理技术在CT图像分割中的应用主要包括以下几个方面：1. 阈值分割：利用阈值将图像中的病变和健康组织分离出来。

2. 区域生长分割：以一个种子点为基础，生长出相同属性的像素区域。

3. 特征分割：根据图像的局部和全局特征将病变部分分割出来。

以上三种方法可以单独使用，也可以结合使用，通过数字图像处理技术的手段可以提高CT图像分割的准确度。

四、数字图像处理技术在MRI图像配准中的应用MRI图像配准是将两个或多个MRI图像进行对准，以便有更好的诊断效果。

数字图像处理技术在MRI图像配准中的应用主要包括以下两个方面：1. 基于特征的方法：利用图像的特征进行配准，如角点、线段等。

2. 基于图像互信息的方法：利用两幅图像之间互信息的度量值来进行配准。

数字图像处理技术在MRI图像配准中的应用可以大大提高MRI图像的质量和准确度，从而更好地辅助医生做出诊断和治疗方案。

五、数字图像处理技术在三维重建中的应用三维重建技术可以将多幅医学图像进行拼接，形成三维的立体图像。

数字图像处理技术在三维重建中的应用主要包括以下两个方面：1. 体素重建：将医学图像拆分为一固定大小的立方体，通过对立方体的组合形成三维图像。

结合自己的实际工作和生活说明数字图像处理的应用

1-1、结合自己的实际工作和生活说明数字图像处理的应用。

答：数字图像处理技术的应用几乎无处不在，例如有的U盘和电脑安装了指纹识别系统，气象中心对云图变化的分析系统，上网视频聊天室的图像传输系统，计算机阅卷系统，车牌识别系统，邮编识别系统等等，都是实际工作和生活中对数字图像处理的应用。

1-2、除前面介绍的例子之外，试举一些其它的图像应用的工程例子。

答：在工程中的应用也很广泛，而且有十分大的发展前景，这里举两个例子：制烟厂里检查香烟数量的系统，有效的保证了没盒烟中香烟的数量，而且大大提高了效率；地下资源的勘测系统，可以对地下资源进行不同光谱分析，较为可观的得到地下资源信息。

1-3、图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？。

opencv工业应用实例

opencv工业应用实例基于计算机视觉技术的OpenCV库，已经成为了工业自动化全球领先的数字图像处理方案。

OpenCV的成功应用，延伸到了各个领域。

以下是几个OpenCV在工业应用中的实例：1、质检领域在工业自动化的最前沿领域，质检一直是非常重要的环节。

OpenCV的计算机视觉技术可以在工业自动化过程中发现缺陷，同时可以检测产品是否完美无缺。

其中最通用的应用为光学字符读取（OCR），它可以判断字符处于何种角度，在纯文本文档中执行这一操作，可以相对简单地执行这项任务。

在其他领域，如印刷和制造业，OCR技术被用于计算文本中的数据和条形码。

2、物流领域由于物流领域是每日处理数万到数百万件包裹的行业，因此自动识别技术就显得尤为重要。

当包裹被送往分拣站时，OpenCV可以通过设置高分辨率摄像头来拍摄包裹的外观，然后进行分析，以决定它要去往何处。

3、汽车制造业OpenCV也可应用于汽车制造业。

当车辆在制造流水线上通过时，摄像头可以捕捉到车辆的运动和轮廓。

OpenCV并不能确定车辆是否被装配成完整的状态，但它可以识别车辆上的问题，并将其发送到质检站台。

如果存在问题，工人将会对问题区域进行检查。

4、安全和监控领域OpenCV还可用于实现视频监控方案。

OpenCV库配备了强大的目标识别工具，可以迅速扫描视频画面，并标识出任何的身份证件以及面部特征。

在这方面，OpenCV开发人员已经成功地创建了一些路口监控系统解决方案，用于监控交通情况，并帮助向附近的警署发送有关违规驾驶的违法记录。

5、医学领域OpenCV同样在医学领域有大量的应用。

其中最常见的应用为图像处理。

医学图像可以是相当复杂的，需要精确制定和处理，以便进行分析。

OpenCV提供了在医学应用中使用各种算法的工具，用于处理如计算机断层扫描和磁共振成像等成像技术。

除了上述应用场景，OpenCV还可以用于其他一些领域，如教育、游戏、社交媒体、图形处理等领域。

总之，OpenCV在工业应用中已经展现出了它的实用性和实用性。

图像处理介绍与应用实例ppt课件

色度空间转换
为更好地进行肤色匹配，在人脸检测系统中常用到YCrCb(YCC)色度模型，因此要进行色度空间的转换。
人脸颜色建模
建模就是根据已经知道的特征为对象建立一个模型，借此对对象实现判断、检测、绘制、控制等功能。人脸建模一般可以分为几何建模和色彩建模，两种方式各有优缺点。相对而言，几何建模实现起来比较复杂，而且匹配速度较慢，但精度相对较高。色彩建模比较简单，其建模公式如下：
像（逆问题，需要降质模型）
• 图像压缩编码—（图像传输与存储需要）
• 图像分析—包括特征提取、图像分割、图像描述、图像
理解（模式识别）
• 图像重建—由多幅二维图像恢复物体的三维结构
• 图像变换（数学方法） — 离散付氏变换、余弦变换、
沃尔什（哈达玛）变换、K-L变换、小波变换等
• 航6天数及字遥感图像处理应用
(xN 1, yN 1)
o
q
q
o
xo
q

45
a)图像空间
b) 在方向上投影 c)映射方差特征到参数空间
2．梯度矢量均值约束的线目标检测
对原始图像进行梯度变换，对梯度矢量进行统计，用梯度矢
量均值来代替上一节
处(的,q值) ，就得到了梯度矢量在参
数空间中的统计特性。
数字图像处理应用
• 工业检测
(x ecx )2 a2

( y ecx )2 b2
1

x y

cos sin
sin cos

CCbr''

cx cy

膨胀、腐蚀、闭操作
膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。

数字图像处理应用实例ppt课件

军事演习
.
5、公安交通
.
5、公安交通
公共安全
.
数字图像处理应用实例谢谢观看！
.
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
.
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
.
1、医疗诊断
超声波成像的例子
.
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
.
1、医疗诊断
（观察角度变化）
.
2、航天及遥感
月球图像
火星图像
.
2、航天及遥感
飓风的多光谱图像
西藏东南山区雷达图像
.
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
.
3、工业检测
公路损害检测
网裂
.
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）
.
4、军事应用

数字图像处理在测绘中的应用案例

数字图像处理在测绘中的应用案例概述随着技术的不断发展，数字图像处理在测绘领域的应用越来越广泛。

数字图像处理技术可以对图像进行增强、分割、配准等操作，提高测绘数据的准确性和清晰度。

本文将介绍数字图像处理在测绘中的应用案例，包括遥感影像分析、地理信息系统（GIS）建设、地形测量等方面。

遥感影像分析遥感影像分析是数字图像处理在测绘中最为常见的应用之一。

通过对遥感影像进行处理，可以提取出地表特征信息，包括植被覆盖、建筑轮廓、水域分布等。

这些信息可以作为土地利用规划、环境监测、灾害评估等方面的依据。

以城市规划为例，通过对遥感影像进行分类和分割，可以获取城市发展的空间分布情况。

通过识别出不同类型的地物，如道路、建筑物、绿地等，可以评估城市的用地结构和城市化程度。

这些信息有助于规划部门进行合理的土地使用规划，提高城市建设的效益。

地理信息系统（GIS）建设地理信息系统（GIS）是数字图像处理在测绘中的又一个重要应用领域。

在GIS系统中，数字图像处理技术可以用于地图标注、地物提取、地图配准等操作。

通过使用数字图像处理技术，可以提高地图质量，减少错误，提高工作效率。

例如，通过对高分辨率卫星影像进行配准操作，可以将不同时间或不同分辨率的地图数据融合起来，构建出更新更准确的地图。

这对于城市更新规划、物流路线选择等方面都有重要意义。

此外，通过数字图像处理技术，还可以自动提取地理元素，如河流、湖泊、道路等，快速构建地理信息数据库。

地形测量数字图像处理技术在地形测量方面也有广泛应用。

数字高程模型（DEM）是一种能够反映地表高程分布的数学模型。

通过对高分辨率卫星影像进行数字图像处理，可以提取出DEM数据，用于地形刻画和地形分析。

地形测量在地质勘探、城市规划等方面都起着重要作用。

例如，在地质勘探中，通过对地表高程数据进行分析，可以找到地下地质构造，预测矿产资源的分布。

在城市规划中，通过对地形数据的分析，可以评估区域地势特点，选择合适的区域作为建设用地，确保工程的安全性和可持续性。