第1章图像处理与计算机视觉技术综述.ppt

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张广军,视觉测量第一章课件 ppt

什么是计算机视觉呢？
让我们先来了解一些基础概念，做好本课程学习的准备工作！
1、什么是计算机视觉
South China University of Technology
随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。
（2）高速图像采集系统：由专用视频解码器、图像缓冲器以及控制接口电路组成。主要功能是适时地将视觉传感器获取的模拟视频信号转换为数字图像信号，并将图像直接传送给计算机进行显示和处理，或者将数字图像传送给专用图像处理系统进行视觉信号的实施前段处理。随着逻辑门阵列FPGA芯片的出现，使得大多数高速图像采集系统只需由几个芯片就可以完成。图像采集系统与计算机的接口采用工业标准总线，如 ISA、VME、PCI等。
视觉测量
主讲人：全燕鸣教授博士生导师
第一章
引论
South China University of Technology
本章要点： 1.1计算机视觉的发展与系统构成 1.2生物视觉简介 1.3Marr视觉理论框架 1.4计算机视觉应用领域及面临问题 1.5视觉测量系统与关键技术
South China University of Technology
20世纪50年代开始统计模式识别，工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上。如：字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析解释
60年代，Roberts开创了以理解三维场景为目标的三维计算机视觉的研究（ Roberts提出了所谓的“积木世界”说法）
70年代，出现了一些计算机视觉应用系统
80年代，Marr教授提出了Marr视觉理论，该理论成为20世纪80年代计算机视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架

图像分析与识别ppt课件

识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分章功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第像一分章析引与言识别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分章成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与言时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第像一分章析引与言识别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第像一分章析引与言识别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法

计算机视觉技术基础知识文档

计算机视觉技术基础知识文档研究摘要本文档为新入职的科研人员提供了计算机视觉技术的基础知识，主要涵盖了图像处理、特征提取、目标检测等内容。

同时文档的适合性广泛，阅读群体可以包括希望从事计算机视觉事业的人，了解该行业的学生等。

文档结构和主要内容本文档共分为五章，包括主要方法介绍、应用领域、技术路线图、实验案例和结论等内容。

主要方法介绍计算机视觉是计算机科学的一个分支，负责让计算机从图像和视频中提取有用的信息。

计算机视觉的主要方法包括图像处理、特征提取、目标检测等。

•图像处理图像处理是计算机视觉的第一步，负责处理和清洗图像数据。

图像处理可以包括图像滤波、图像分割等任务。

•特征提取特征提取是计算机视觉的第二步，负责从图像中提取特征。

特征提取可以包括边缘检测、角点检测等任务。

•目标检测目标检测是计算机视觉的第三步，负责检测和识别图像中的目标。

目标检测可以包括物体检测、人脸检测等任务。

应用领域计算机视觉的应用领域包括图像识别、视频分析、人机交互等方面。

•图像识别图像识别是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机从图像中识别和分类对象。

计算机可以通过图像识别技术，从图像中提取有用的信息，如识别人脸、车牌号等。

•视频分析视频分析是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机从视频中提取有用的信息。

计算机可以通过视频分析技术，从视频中提取有用的信息，如识别人脸、车牌号等。

•人机交互人机交互是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机与人类进行交互。

计算机可以通过人机交互技术，让人类与计算机进行交互，如语音识别、手势识别等。

技术路线图计算机视觉的技术路线图包括以下几个步骤：1.数据收集数据收集是计算机视觉的第一步，负责收集和处理数据。

数据可以从各种来源中获取，如数据库、文件、传感器等。

2.数据预处理数据预处理是计算机视觉的第二步，负责处理和清洗数据。

数据预处理可以包括数据清洗、数据变换等任务。

3.特征提取特征提取是计算机视觉的第三步，负责从数据中提取特征。

图像处理与计算机视觉技术综述

图像处理与计算机视觉技术综述随着计算机技术的进步和发展，图像处理和计算机视觉技术也得到了极大的发展。

图像处理是指对图像进行分析、处理和解释的技术，而计算机视觉技术则是通过模拟人的视觉系统来实现对图像的理解和认知。

一、图像处理技术的发展图像处理技术起初主要集中在图像的增强和恢复上。

这些技术用于改善图像的质量，提高图像的清晰度和对比度，并去除图像中的噪声和模糊。

这些技术不仅在医学成像、无损检测和摄影等领域发挥着关键作用，还被广泛应用于数字图像处理软件中。

随着时间的推移，图像处理技术逐渐发展到了更高的水平。

人们开始研究如何通过图像处理来实现图像的分割和对象的提取。

图像分割是指将图像分成若干个不同的部分或区域，而对象提取则是从复杂的图像中提取出感兴趣的对象。

这种技术在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。

在图像处理技术的发展中，模式识别和图像理解也成为了重要的研究方向。

模式识别是通过对图像进行特征提取和分类来实现，而图像理解则是对图像内容进行解释和推理。

这些技术在人脸识别、人工智能等领域有着广泛的应用，为人们提供了更多的便利。

二、计算机视觉技术的发展计算机视觉技术是通过摄像头等设备实现对图像的感知和分析。

随着计算机硬件的不断升级，计算机视觉技术也得到了长足的发展。

计算机视觉技术主要包括目标检测、目标跟踪和目标识别等方面。

目标检测是指通过算法和模型来识别图像中的目标，目标跟踪是指实时追踪目标在序列图像中的位置和运动轨迹，而目标识别则是通过对目标进行分类和识别来实现。

计算机视觉技术在人脸识别、自动驾驶、安防监控等领域发挥着重要作用。

例如，人脸识别技术广泛应用于刷脸支付、门禁系统等场景，自动驾驶技术则利用计算机视觉技术实现对路况的识别和分析。

三、图像处理与计算机视觉技术的应用案例1. 医学影像分析：图像处理和计算机视觉技术被广泛应用于医学影像的分析和诊断。

通过对医学影像进行处理和分析，可以实现对肿瘤、器官疾病等的早期发现和诊断。

计算机视觉技术与图像处理

计算机视觉技术与图像处理第一章、计算机视觉技术的概述计算机视觉技术是一门研究如何让计算机“看”的学科，它通过模仿人类视觉系统，使计算机能够分析和理解图像或视频，进而实现在图像处理、目标检测、图像识别、三维重建等方面的应用。

计算机视觉技术的发展与计算机硬件的提升、图像处理算法的突破以及大规模图像数据的应用密切相关。

第二章、图像处理的基础技术图像处理是计算机视觉技术的基础，它包括了从图像采集、图像增强、图像恢复以及图像的压缩与编解码等一系列操作。

其中，图像增强技术可以提高图像的质量和可视性，常用的方法有直方图均衡化、滤波等。

图像恢复技术则可以从图像中消除噪声和模糊，常用的方法有逆滤波、盲复原等。

图像的压缩与编解码技术可以实现图像的无损和有损压缩，常用的方法有JPEG、PNG等。

第三章、图像分割与目标检测图像分割是指将图像分割成若干个互不重叠的区域，常用的方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。

而目标检测则是在图像中寻找特定对象的位置和边界框，常用的方法有基于颜色、纹理、形状和深度信息的检测方法。

图像分割和目标检测是计算机视觉中重要的任务，广泛应用于图像编辑、医学影像分析、智能监控等领域。

第四章、图像识别与分类图像识别是指通过计算机学习和理解图像的内容和属性，进而对图像进行分类和识别。

常见的图像识别任务有人脸识别、车辆识别等。

图像识别的关键在于特征的提取与分类器的设计，常用的特征提取方法有局部二值模式、方向梯度直方图等，常用的分类器有支持向量机、深度神经网络等。

图像识别的应用广泛，包括了图像检索、自动驾驶、安防监控等领域。

第五章、三维重建与虚拟现实三维重建是指通过计算机视觉技术从二维图像或者视频中恢复出三维空间中的结构和形状。

常用的三维重建方法有立体视觉、三维扫描等。

三维重建技术广泛应用于文化遗产保护、工业设计、虚拟现实等领域。

虚拟现实是指通过计算机生成的场景和环境，给用户带来一种身临其境的体验。

虚拟现实技术的基础是三维重建，它常用于游戏、教育、医疗等领域。

数字图像处理(冈萨雷斯第三版)ppt课件

.
图像数据文件主要是用光栅形式,即图像是一些图像点的集合，比较适合变化复杂的图像。它的主要缺点是缺少对象和像素点之间的联系,且在伸缩图像的过程中图像会改变。例如，常见的图象文件类型有bmp,jpg等等。图象处理的程序必须考虑图象文件的格式，否则无法正确地打开和保存图象文件。
.
图象文件的数据结构
一个完整的图象处理程序的基本功能有:打开图象文件、显示图象、对图象文件进行指定的处理、存储图象文件。由于图象文件比较大，通常需要在储存前进行压缩。所以打开和存储图象文件涉及到文件的格式。
• 图象文件的格式图像文件指包含图像数据的文件。文件内除图像数据本身以外，一般还有图像的描述信息，以便图像的读取和显示。表示图像常用矢量形式或光栅形式。矢量形式中图像用一系列线段或线段的组合体来表示，线段的灰度可以不同，组合体的各部分可用不同的灰度来填充。矢量形式文件中有一系列的命令和数据，执行的结果是画出图像来。
.
• 为什么需要数字图象(digital image )？
普通图象包含的信息量巨大，需要使用计算机对图象进行
处理。因此，需要把普通图象转变成计算机能处理的数字图象。现在的数码相机可以直接地把视觉图象变成数字图象。数字图象类似于光栅图形，由有限行和有限列组成。每个基本单元叫做一个象素(pixel)。三维图象的象素又叫做体素(voxel)。通常的二维数字图像是一个矩型，可以用一个二维数组 I(x,y) 来表示，其中 x,y是二维空间中的某坐标系的坐标，I(x,y)表示图像在该点处的灰度值等性质。彩色可以是红绿蓝三个单色的一定灰度值的合成。一般来说，这些坐标和灰度值是实数，不仅依赖于坐标系的选取，而且依赖于灰度值的度量单位。但是，数字计算机只可能表示有限字长的有限个数字。所以必须把灰度值离散化。简单地说，数字图象等同于一个整数值的有限矩阵。数字图像是数字图像处理和分析的对象。

机器视觉应用实例课件第一章

1.2生物视觉简介
South China University of Technology
1.2.1 生物视觉通路
生物视觉通路如下图所示：
可见光光学系统
物体
神经信号
杆体和锥体感光细胞
在眼底视网膜上形成物象
经视网膜中的神经节细胞加工后传出视网膜
丘脑外膝体
视束
视皮层上丘
South China University of Technology
1.4.2 计算机视觉面临的问题：
能力
计算机视觉与人的视觉能力比较
怎样在物理上实现表达和算法，什么是计算结构的具体细节
1.3.2 视觉信息处理的三个阶段
名称目的
South China University of Technology
由图像恢复形状信息的表达框架基元亮度表示图像中每一点的亮度值 3D描述图像图像早期视觉中期视觉后期视觉处理处理基元图处理表是二维图像中的重要信息，主要是图零交叉，斑点，端点和像中的亮度变化位置及其几何分布和组不连续点，边缘，有效织结构要素图线段，组合群，曲线组 2.5维图织，边界 2.5维图在以观测者为中心的坐标中，表示可见表面的方向、深度值和不连续的轮廓局部表面朝向（“针” 基元）；离观测者的距离；深度上的不连续点；表面朝向的不连续点
发展。
视觉测量广泛应用于产品在线质量监控、微电子器件的自动检测、各种磨具三维形状的测量及生产线线中机械手的定位与瞄准。在检测领域有重要地位哦！
South China University of Technology
看一些实例吧……
美国Perceptron公司研制的用于轿车车身生产的Perceptron 1000型多传感器视觉测量系统

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。

计算机视觉ppt课件

19
(2) 路径
和路48路路[径i径径0 :,从::像像互j像0 素素为]素与与邻[,i其其点1,近近j1 邻邻][到i像像 0像,,素素素j,是是0[]i48n 连连,通通jn 关关]的系系一[[个iikn像,, jj素kn]序] 列：[ik1, jk1]
，
(3)前景
图像中值为1的全部像素的集合，用S表示．
5，5，1，5，4
18
3.5 二值图像算法 3.5.1 定义（1）近邻：
4邻点(4-neighbors):有公共边关系的两个像素． 8邻点(8-neighbors):两个像素至少共享一个顶角 4连通(4-connected):一个像素与其4邻点的关系 8连通(4-connected):一个像素与其8邻点的关系
第 3章
二值图象分析 Binary Image Analysis
1
3.1 二值图象
二值图像例
2
(2) 二值图象的特点 a. 二值图像只有两个灰度级，其中物体像素值为1，背景像素值为0； b. 图象中许多的特征如边缘、轮廓可以用二值图像表示； c.二值图像处理的算法简单，所需的内存小，计算速度快； d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统。
3
(3)二值图象的获取 a. 硬件实现
敏感元二值输出或逻辑输出。敏感元模拟值输出，通过硬件电路二值化。 b. 软件实现
灰度图象可以通过阈值（threshold）分割进行二值化处理。
4
(4)灰度图象的二值化
图象二值化设一幅灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，经过阈值运算后的图
像为二值图像。
7
(1) 尺寸和位置一幅二值图像区域的面积（或零阶矩）由下式给出：
8
物体的中心位置：

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• 图像处理主要是低级处理及部分中级处理
3.数字图像处理
– 低级处理：输入输出都是图像 – 中级处理：图像分割及目标的描述，输出是目标的特征数据 – 高级处理：目标物体及相互关系的理解，输出是更抽象的数据
4.图像处理与计算机视觉的区别与联系
• 图像处理主要集中在二维图像分析、识别和理解，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释等。 • 计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析，图像可以由单个或多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析是对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。 • 机器视觉：计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。
• 图像实例
IKONOS卫星光学图像
光学图像 Lenna
423mile 高 16000miles/h 1m分辨率 EP－3, 海南陵水,01-4-4
大脑断层图像
遥感图像
2.数字图像
– 数字化：对 x，y 和 f 进行离散化 -其中的每个点称为图像元素，即像素。
– 分类（根据 f 的性质）
• 灰度图像（特殊：二值图像） • 彩色图像
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像复原
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：形态学处理
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像压缩
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
对象识别
问题域彩色图像处理图像压缩
表示&描述
数字图像处理的关键步骤：彩色图像处理
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
对象识别
问题域彩色图像处理图像压缩
4. 20世纪70年代末：人工智能兴起，开始计算机视觉研究，由2D获取3D空间信息
5. 80年代末到今：多媒体技术 – 高速计算机和大规模集成电路的发展：图像压缩和多媒体技术；文本图像的分析和理解，文字的识别取得重大的进展；图像通讯和传输等的广泛应用
1.1.3 图像处理与计算机视觉的系统构成
对象识别
数字图像处理的关键步骤：分割
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集问题域彩色图像处理图像压缩
表示&描述
对象识别
数字图像处理的关键步骤：表示&描述
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：对象识别
图像复原形态学处理分割
• 美国JPL（喷气推进）实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片应用图像畸变的校正、灰度变换、去除噪声
3. 20世纪70年代：遥感卫星和医学 – 图像增强和图像识别
• 利用遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产，水文气象监测等
– 图像重构
• X光断层图像重构技术，英国G.N.Hounsfield 第一台脑断层摄像仪应用
数字图像处理的关键步骤
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像采集
图像复原形态学处理分割
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域彩色图像处理图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像增强
图像复原形态学处理分割
主要学科
– 图像处理、计算机视觉和模式识别
计算机图形学
1.1
图像处理与计算机视觉的发展及系统构成
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1.1.1 图像处理与计算机视觉的概念
1.图像（Image）
– 可以看作是对物体或场景的一种表现形式 – 抽象定义：二维函数f (x, y) • (x, y): 点的空间坐标（实数） Lenna • f : 点(x, y)的幅度（亮度、强度或灰度） – 英文单词 • Image：一般指用镜头等科技手段得到的视觉形象 • Picture：强调手工描绘的人物或景物画 • Drawings：人工绘制的工程图
3.数字图像处理
– DIP（Digital Image Processing） – 广义：与图像相关的处理（图像分析、理解和计算机视觉等） – 狭义（从输入和输出内容）：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，强调图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程 – 广义上分为三种类型：低、中、高级处理
表示&描述
• 存储
– 数据量度单位
• • • • • 比特（bit），字节（byte = 8 bit）千字节（ K byte）兆（106）字节（M byte）吉（109）字节（G byte）太（1012）字节（T byte）
1.1.2 图像处理与计算机视觉的发展 1. 20世纪20年代：报纸业 – 图像的编码与重构技术
• Bartlane电缆图片传输系统：从伦敦到纽约传送一幅图片从1周减少到3小时 • 色调质量和分辨率改善
1921年，电报打印机，5个灰度级
1922年，穿孔纸带，5个灰度级
1929年，15级灰度
2. 1964年：航天技术 – 60年代初作为一门学科，主要目的是改善图像质量，采取的方法有图像增强和复原技术
• 系统构成框图
• 采集
– 装置：两部分
(1) 传感器：能产生与所接受到的电磁能量成正比的模拟电信号（CCD，CMOS） (2) 高速图像采集系统：它能将上述（模拟）电信号转化为数字（离散）的形式
– 输入设备
• 具备上述两种装置 • 如：数码相机，数码摄像机，扫描仪
• 处理
– 装置：两部分
(1) 专用图像处理系统：是计算机的辅助处理器，主要采用专用集成芯片（ASIC)、数字信号处理器(DSP)或者FPGA等设计的全硬件处理器。 (2) 计算机：是整个系统的核心，除了控制整个系统的各个模块的正常运行外，还承担最后结果运算和输出。