数字图像

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数字图像处理ppt课件

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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。
04
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

数字图像处理课件ppt

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

数字图像

1图像的定义:是一个二维亮度函数;或者是视觉景物的某种形式的表示和记录;2数字图像:是将一幅画面在空间上分割成离散的点,各点的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式;用数字来记录图像上的灰度信息。

数据量大。

3数字图像处理:利用计算机对图像进行去噪,增强,复原,分割,特征提取等的理论和方法。

又称计算机图像处理。

4数字图像处理的特点:精度高;再现性好,通用性强,灵活性好5光敏细胞:锥状细胞:分辨力强,白昼视觉。

对颜色高度敏感,杆状细胞:对低照度敏感;夜视觉6视觉范围,即人眼所能感觉到的总体亮度范围,人眼所能感觉到的总体亮度范围很宽。

1010量级。

低照明时,杆状细胞工作,高照明时,锥状细胞工作8对比灵敏度:人眼辨别光强弱分辨能力韦伯比:低照明时,亮度辨别较差(韦伯比大),高照明时,亮度辨别力好(韦伯比小)11视觉错觉:填充不存在的信息或错误感知物体形状14图像的数据结构:①组合方式②比特面方式③分层结构④树结构⑤多波段图像数据存储15图像增强的处理方法:1空域方法①点处理:即灰度变换②模板处理即空间滤波:平滑滤波器、锐化滤波器2频域方法16基本灰度变换:线性变换,对数变换,幂次变换17梯度法与拉普拉斯算子检测边缘的异同点梯度算子是利用阶跃灰度变化的一阶导数特性,认为极大值点对应于边缘点,而拉普拉斯算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点;相同点都能用于检测边缘且都对噪声敏感1)线性滤波器2)统计排序滤波器:中值滤波器(去除椒盐噪声),最大滤波器(寻找最亮点,是图像变亮),最小滤波器(寻找最暗点,是图像变暗);锐化空间滤波器(突出细节);频率域平滑滤波器:理想低通滤波器、巴特沃思低通滤波器有振铃现象;高斯低通滤波器无振铃现象频域锐化滤波器:理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器;平滑空间滤波器(去噪,模糊图像);同态滤波器:消除不均匀照度的影响而又不损失图象细节。

什么是数字图像

什么是数字图像

什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用,现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储,数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。

利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理,还可以将它在网上传输,可以多次拷贝而不失真。

一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。

要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息,以便在计算机上进行处理和加工。

将模拟图像转换成数字图像的工作,通常可由扫描仪来完成。

扫描仪测量从图片发出或反射的光,依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。

这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上,如可移动式硬盘,图形CD或记录磁带等。

一旦图像被转换成数字文件,它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。

需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。

如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。

数字图像——用二进制数字处理的数据(如通和断),如用数码相机拍摄的数字照片。

扫描仪——一个数字化的输入设备,产生比特图的拷贝,用以电子化地加工处理。

二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理,如产生数字图形,修改数字图片,进行一些诸如页面设计之类的技术加工,并将一些图素组合在一个图像中。

通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类,即矢量图形和位图图像。

矢量图形经常用于线段绘图,标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。

矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度,也不会扭曲。

位图图像通常是图片或照片一类的图像,如用扫描仪得到的图像。

位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间,彩色像素填充每一个小格中,由此组成整个图像。

与矢量图形不同的是,如果没有非常好的图像质量,位图图像是不能被任意放大的。

什么是数字图像?

什么是数字图像?

什么是数字图像?数字图像从诞生以来,一直为我们提供了无止境的创意和思维空间,给人们更多可能性。

那么,什么是数字图像呢?本文将详细解释:1、数字图像是指由电脑程序捕捉到的,用0和1等计算机可理解的指令代码来创建的图片。

它采用计算机程序来存储和捕捉图像的元数据,这种图像可以被重新用于数字媒体,诸如数字照片,绘画,图库等等,这是一种更为形象的表示方式。

2、数字图像的优势(1)可以有效控制图像的曝光度,使图像变得更清晰,明亮,逼真。

(2)可以增强图像的色彩,从而提升图像效果。

(3)可以进行图像处理,比如裁剪和抠图等,从而达到您想要的效果。

(4)可以随时保存电脑中的图像,可以无限次重复使用。

(5)可以实时显示图像,更适合电脑上的编辑、分析、浏览等操作。

3、数字图像的应用(1)在印刷行业中,可以使用以数字图像格式存储的图像,进行印刷图像的编辑、设计和制作。

(2)在摄影领域,数字图像可以被用于照片处理、拍摄照片、拍摄视频及后期制作等。

(3)在视觉造型艺术领域,数字图像可以用于设计图形、动画制作等。

(4)在场景中,数字图像可以使用于特效的制作,也可以拍摄、编辑虚拟世界的影像,表现出各种艺术性的场景。

(5)在社交媒体和网站上,数字图像可以被用来展示社交媒体活动和图片,以提升网站和社交媒体平台的表现力。

以上就是有关数字图像的介绍,总的来说,数字图像可以把原本模糊不清的图像还原成精确、逼真的形态,也可以进行各种复杂和有趣的实验。

它的许多特性和优势都体现出了它所能实现的强大功能,从而给摄影师和设计者们提供了无限的想象空间,让他们更进一步发挥想象力去创造出令人惊叹的艺术作品。

数字图像处理

数字图像处理

数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。

它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。

数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息,并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。

本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。

数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组,每个像素表示图像上的一个点。

在数字图像处理中,我们通常使用灰度图像和彩色图像。

•灰度图像:每个像素仅包含一个灰度值,表示图像的亮度。

灰度图像通常表示黑白图像。

•彩色图像:每个像素包含多个颜色通道的值,通常是红、绿、蓝三个通道。

彩色图像可以表示图像中的颜色信息。

图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。

1.图像获取:通过摄像机、扫描仪等设备获取图像,并将图像转换为数字形式。

2.前处理:对图像进行预处理,包括去噪、增强、平滑等操作,以提高图像质量。

3.主要处理:应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。

常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。

4.后处理:对处理后的图像进行后处理,包括去隐私、压缩、编码等操作。

常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一,用于去除图像中的噪声或平滑图像。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

•均值滤波:用一个模板覆盖当前像素周围的像素,计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。

•中值滤波:将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序,取中值作为当前像素的值。

•高斯滤波:通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像,权重由高斯函数确定。

边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。

常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。

•Sobel算子:通过对图像进行卷积运算,提取图像中的边缘信息。

•Prewitt算子:类似于Sobel算子,也是通过卷积运算提取边缘信息,但采用了不同的卷积核。

数字图像.ppt

数字图像.ppt
• 6.部分容积效应(partial volume effect) 某像素位置上 可能有多个不同X 线吸收系数的体素存在,该处像素的灰 度值往往是多个体素灰度值依其体积所占比例而得的平均 灰度值的现象。
• 7.空间分辩力(spatial resolution) 是指图像能分辨相 邻两点的能力,常用能分辨两个点间的最小距离来表示。 又称几何分辨力。
• 8.密度分辩力(density resolution) 图像中可辨认低密 度差别的最小极限,即对细微密度差别的分辨能力(数字 图像灰度精度的范围)。又称为图像的灰度分辨力(或对 比度分辨力)。
• 9.时间分辩力(temporal resolution) 成像系统对被检 体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1.图像数据采集 是通过各种接收器件(如 成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探 头等),将曝光或扫描等形式收集到的模拟 信号转换成数字信号。数字图像的数据采集 大都经过三个步骤:
• (1)分割:是将图像分割成若干个小单元 的空间取样处理(下图a)。
• (2)采样:对一幅图像采样时该图像中像 素的每一个亮点被采样,亮点的光强度通过 光电倍增管转换成电信号(模拟信号)(下
• 4.图像分割 图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部 分,使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5.三维重建 三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息, 按照体绘制、面绘制等运算方法,重建出反映组织三维信息的三维影 像。面绘制适于重建单个脏器组织,重在显示组织外观形态和空间结 构,但不描述组织内部信息,信息利用率较小。临床常用的面绘制有 表面阴影显示(SSD)(下图a)。体绘制适于多个脏器组织的重建, 尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好,其算法充分利用图像数 据,反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影(MIP) (下图b)、容积再现(VR)等。

数字图像处理技术

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一门探讨如何利用计算机对数字图像进行处理、分析、存储、传输和显示等的学科。

由于其在各个领域中的广泛应用,数字图像处理技术已经成为一个独立的学科。

本文将从数字图像处理技术的基础知识、常见应用以及未来趋势三个方面来探讨这门技术的深度和广度。

一、基础知识数字图像的基本概念图像是人类感知现实的一种方式,而数字图像是指通过数字化技术将图像转换成数字表示形式的图像。

数字图像的特点是可以被存储、传输、处理和复制等,因此具有很高的应用价值。

数字图像由像素组成,每个像素包括亮度和颜色信息。

数字图像的获取与处理数字图像的获取是通过数字相机、扫描仪等设备实现的,并通过数字化技术将图像转换成数字信号。

数字图像的处理可以通过计算机进行,处理过程包括图像增强、滤波、分割、特征提取、识别等。

其应用领域包括影像处理、医学影像、遥感图像、安防监控等。

二、常见应用数字图像处理技术的应用范围非常广泛,下面将介绍一些常见的应用领域。

医学影像数字图像处理技术在医学影像领域起着重要作用。

医学影像的处理包括去噪、增强、分割、配准等,这些处理方法可以提高医生对病情的诊断。

数字图像处理技术广泛应用于X光透视、CT、MRI、PET等医学影像的处理。

遥感图像遥感图像处理是指利用计算机处理卫星、飞机或直升机等遥感平台获取的图像数据。

数字图像处理技术可以处理海量的遥感数据,包括遥感图像的增强、滤波、特征提取、分类等等。

其应用领域包括农业、林业、城市规划等。

安防监控数字图像处理技术在安防监控领域的应用越来越广泛。

数字图像处理技术通过视频分析、图像匹配、车牌识别等手段,可以提高监控系统的检测准确率和处理能力,增强监控系统的实时性和可靠性。

三、未来趋势随着技术的不断发展,数字图像处理技术也面临着新的挑战和机遇。

人工智能数字图像处理技术与人工智能的结合将成为未来的发展趋势。

人工智能可以通过强大的计算能力和算法优势,提高数字图像处理技术的处理效率和准确性。

数字图像

数字图像

一、名词解释:1.数字图像:是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元),各点(或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。

2.图像:是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录,是以物理能量为载体,以物质为记录介质的信息的一种形式。

3.数字图像处理:采用特定的算法对数字图像进行处理,以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。

4.图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息。

5.灰度直方图:灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。

或:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。

6.细化:提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。

7.8-连通的定义:对一具有值V的像素p和q,如果q在集合N8(p})中,则称这两个像素是8-连通的。

8.中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。

9.像素的邻域:邻域是指一个像元(x, y)的邻近(周围)形成的像元集合。

像素的四邻域:像素P (x,y)的4-邻域是:(x+l,y),(x-l,y),(x,y+1), (x,y-1)。

10.直方图均衡化:直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像之灰度值。

11.采样:对图像 f (x, y})的空间位置坐标(x, y )的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。

12.量化:把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。

称之为最化,即采样点亮度的离散化。

13.灰度图像:指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,它只有亮度信息,没有颜色信息。

14.图像锐化:是增强图象的边缘或轮廓。

4. 灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图象中该灰度级的像素的个数。

即:横坐标表示灰度级,纵坐标表示图象中该灰度级出现的个数5. 图像分割为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像割。

《数字图像处理技术》课件

《数字图像处理技术》课件

色彩空间
色彩空间指的是用哪种模型来 表示颜色。例如RGB即红绿蓝三 原色,CMYK即青、洋红、黄、 黑四色。
图像格式
图像格式是指标识一幅图像的 编码方案。常见的图像格式有 JPG、PNG、GIF等多种。
数字图像处理的应用领域
影像处理
数字图像处理技术在医学、 遥感、安检等领域得到广泛 应用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分析
数字图像处理技术
数字图像处理技术是数字信息处理的重要分支,涉及图像获取、数字化、存 储、处理、传输等方面,可以广泛应用于医学、电影、平面设计等领域。
数字图像基础知识
图像表示
数字图像是由像素点组成的。 每个像素点都有一个确定的亮 度值,通常用灰度等级来表示。
分辨率
分辨率是指单位尺寸内像素点 的数量,通常用每英寸像素点 数量(PPI)来表示,分辨率越高, 图像越清晰。
图像分割
4
像的特征。
根据特征将图像分成多个区域,以便针 对不同的区域进行不同的处理。
常见的数字图像处理方法
图像滤波
图像分割
用某种函数对图像进行滤波处理, 以达到平滑、锐化等效果。
根据数学和统计方法将图像划分 成多个部分,以便分别处理。
图像复原
根据已知的信息对损坏的图像进 行修复和恢复处理,以提高图像 质量。
云计算
利用云计算技术解决大规模图 像处理的问题,提高处理效率 和质量。
移动设备
将数字图像处理技术向移动设 备领域拓展,例如手机、平板 等设备,为用户提供更丰富的 使用体验。
数字图像处理技术可以用于 图像识别、目标检测、计算 机视觉等方面。
图像合成
数字图像处理技术在电影、 游戏、虚拟现实等领域得到 广泛应用。

数字图像处理(DigitalImageProcessing)

数字图像处理(DigitalImageProcessing)
噪效果。
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

数字图像处理课件素材

数字图像处理课件素材
详细描述如何通过降低彩色图像的色彩深度,将其转换为 灰度图像。
要点二
灰度图像的直方图均衡化
解释如何使用直方图均衡化技术增强灰度图像的对比度。
进阶实验:彩色图像增强
色彩空间的转换
介绍如何将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间,以及这 种转换在图像处理中的意义。
色彩校正与调整
阐述如何通过调整图像的色相、饱和度和亮度,改善图 像的视觉效果。
遥感影像变化检测
利用数字图像处理技术,可以对 不同时相的遥感影像进行变化检 测,发现地物变化信息,为城市 规划、环境保护等领域提供决策 依据。
CHAPTER 04
数字图像处理工具与软件
Adobe Photoshop
总结词
专业的图像处理软件,功能强大,广泛应用于创意设计和广告行业。
详细描述
Adobe Photoshop 是一款功能强大的图像处理软件,提供了广泛的工具和功能,包括裁剪、调整色彩、滤镜、 图层编辑等。它还支持插件扩展,用户可以根据需求安装各种插件来增强其功能。
深度学习在图像增强中的应用
通过训练深度神经网络,实现对图像的超分辨率重建、去噪、去模糊等处理,提高图像质 量。
深度学习在图像生成中的应用
利用生成对抗网络(GAN)等技术,生成具有高度真实感的图像,为虚拟现实、游戏设 计等领域提供有力支持。
高动态范围图像处理
01
高动态范围成像技术
通过多曝光、合成等技术,实现高动态范围成像,捕捉更丰富的色彩和
图像的存储格式
常见的数字图像存储格式包括JPEG、 PNG、BMP等,每种格式有其特点和 适用场景。
图像的色彩空间与模式
色彩空间
色彩空间描述了颜色的组织和表示方式,常见的色彩空间有RGB、CMYK和 HSV等。

数字图像概念整理

数字图像概念整理

数字图像: 指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术.伽马射线成像(核医学和天文观测,PET(正电子放射断层)) X 射线成像(医学诊断,天文学) 紫外波段成像(平板印刷技术,“荧光显微镜”技术) 可见光及红外波段成像微波波段成像(雷达) 无线电波成像(医学诊断,天文学) 其他图像成像模式(主要是声波) 3-D 图像 深度图像 彩色图像 纹理图像 多光谱图像 投影重建图像 立体图像 合成图像 序列图像医学工业生产和质量控制图像信息通讯公共安全数据安全科学研究在信息技术中的应用图像处理,图像分析,图像理解“图”依结构特点可分为图像和图形图像:主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成图形:主要特点为由一组数学公式描述1.数字图像处理与计算机图形学是两个相关的学科,但不论从概念上看,还是从应用角度看,是各自独立发展起来的;2.计算机图形学研究用给定的描述用计算机来生成相应的图形或图像,这里提到的图像主要是指颜色的变化,很少有层次的变化,它们是计算机画出来的,并不是从客观世界直接得来的;3.数字图像处理研究以二维数组形式给出的图像数据,按特定的目的,用计算机对数据进行加工处理,达到预期的目的. 抖动技术:通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量.半调输出:将一个区域分成3 ⨯ 3个单元以输出10种不同的灰度.处理和分析过程中使用的快速存储器.用于比较快地重新调用的在线或联机存储器.不经常使用的数据库存储器.光通量是由光源向各个方向射出的光功率.光强度是光源在单位立体角内辐射的光通量.光照度是从光源照射到单位面积上的光通量,以E 表示.光亮度是指一个表面的明亮程度,以L 表示。

数字化:在图像“像场”里取一个直角坐标原点O , 建立直角坐标系xOy ,则图像可以用一个二元函数来表示:z=f (x,y )。

z 表示像场里(x ,y )点的“图像属性值”。

数字图像的基本原理

数字图像的基本原理

数字图像的基本原理
数字图像的基本原理包括图像的采集、表示和处理。

图像的采集是指通过光学传感器或其他设备将物体的光信息转化为数字信号。

光信息首先被分为像素,每个像素包含有关该位置的亮度和颜色信息。

图像的表示是指将图像数据转化为计算机可理解的数字形式。

最常见的表示方法是使用二维矩阵或数组,每个元素表示一个像素的属性。

常见的属性包括灰度值、RGB值或其他颜色模型的数值。

图像的处理指对图像数据进行操作以改变图像的外观或提取有用信息。

常见的图像处理操作包括图像滤波、增强、颜色空间转换、几何变换、图像分割和特征提取等。

通过这些操作,可以改善图像的质量、减少噪声、增强边缘和纹理等细节。

此外,数字图像的基本原理还包括图像的压缩和存储。

图像压缩是指通过编码技术减少图像数据的存储空间和传输带宽,如JPEG、PNG等压缩算法。

图像存储是将图像数据保存在计算机存储介质中,如硬盘、光盘或闪存等。

总之,数字图像的基本原理涉及图像的采集、表示、处理、压缩和存储。

这些原理在计算机视觉、图像处理和计算机图形学等领域起着重要作用。

数字图像处理的概念

数字图像处理的概念

数字图像处理的概念数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。

数字图像处理广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域。

本文将详细介绍数字图像处理的概念、原理、方法和应用。

一、概念数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程。

数字图像是由离散的像素点组成的,每个像素点都有自己的亮度值或颜色值。

数字图像处理通过对这些像素点进行操作,改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等特征,从而达到图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。

二、原理数字图像处理的原理基于图像的数字化表示和计算机的处理能力。

首先,将模拟图像通过采样和量化的方式转换为数字图像。

然后,利用计算机的算法和技术对数字图像进行处理。

常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。

最后,将处理后的数字图像重新转换为模拟图像,以便显示和输出。

三、方法1. 图像增强图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征,使图像更加清晰、鲜明和易于观察。

常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。

2. 图像复原图像复原是指通过消除图像受到的噪声和失真,恢复图像的原始信息。

常用的图像复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。

3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个区域,每个区域具有相似的特征。

常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

4. 图像压缩图像压缩是通过减少图像的数据量,以达到减小存储空间和传输带宽的目的。

常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。

5. 图像识别图像识别是指通过计算机对图像中的目标进行自动识别和分类。

常用的图像识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。

四、应用数字图像处理在各个领域都有广泛的应用。

1. 医学影像数字图像处理在医学影像领域中起到了重要的作用。

它可以帮助医生对病人进行诊断和治疗,如CT扫描、MRI、X光等。

2. 遥感图像数字图像处理在遥感图像领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。

数字图像

数字图像

一、名词解释:1、数字图像:数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。

将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。

2、数字图像处理:指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术.3、像素:数字图像最基本的单位是像素,像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元,每个像素具有特定的空间位置和属性特征。

4. 图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息。

5、图像变换:通过数学映射的方法(比如傅里叶变换、小波变换等),将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

6. 灰度直方图:灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。

或 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。

7、图像复原:图像复原,即利用退化过程的先验知识,去恢复已被退化图像的本来面目。

9、图像分割的目的:理解图像中的内容,提取出我们感兴趣的对象或目标。

图像分割的任务:按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。

10、霍夫变换是一种边界跟踪方法,它利用图像的全局特性直接检测目标轮廓。

最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。

11、形态学图像处理的基本思想:利用结构元素作为“探针”在图像中不断移动,在此过程中收集图像的信息,分析图像各部分间的相互关系,从而了解图像的结构特征。

12、最基本的形态学运算有:膨胀、腐蚀、开、闭。

二、选择题:(A)(A)1.色调、色饱和度、亮度2.Huffmam编码、Shannon编码与Pano 编码、算术编码三、判断题:1、(错)2、(对)3、(错)三、简答题:1、伪彩色增强与假彩色增强有何异同点?前者使用的数据是单色波段图像,后者使用的数据是多波段图像伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像;假彩色增强是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像;主要差异在于处理对象不同。

数字图像原理

数字图像原理

数字图像原理数字图像原理是数字图像处理领域的基础知识,它涉及到数字图像的获取、表示、存储、传输和处理等方面。

数字图像是用数字方式表示的图像,它由像素组成,每个像素都有自己的亮度和颜色信息。

数字图像原理的学习对于理解数字图像处理算法和技术具有重要意义,下面将从数字图像的获取、表示、存储、传输和处理等方面进行介绍。

首先,数字图像的获取是指通过摄像机、扫描仪等设备,将现实世界中的图像转换为数字形式。

在数字图像的获取过程中,需要考虑到图像的分辨率、色彩深度、采样率等参数。

分辨率决定了图像的清晰度,色彩深度决定了图像的色彩表现能力,采样率决定了图像的细节表现能力。

数字图像的表示是指将图像转换为数字矩阵的形式,其中每个元素表示一个像素的亮度和颜色信息。

常见的表示方式包括灰度图像和彩色图像,灰度图像中每个像素只有亮度信息,而彩色图像中每个像素包含红、绿、蓝三个颜色通道的信息。

其次,数字图像的存储是指将数字图像保存在计算机或其他存储设备中,以便后续的访问和处理。

在数字图像的存储过程中,需要考虑到图像的压缩和格式选择。

图像压缩可以减小图像的存储空间,常见的压缩算法包括JPEG、PNG等。

格式选择则决定了图像在计算机中的存储方式,常见的格式包括BMP、JPG、PNG等。

数字图像的传输是指将数字图像从一个地方传输到另一个地方,常见的传输方式包括网络传输、存储介质传输等。

在数字图像的传输过程中,需要考虑到图像的压缩和传输速率等因素,以保证图像的传输质量和速度。

最后,数字图像的处理是指对数字图像进行各种算法和技术的操作,以实现图像的增强、分割、识别等功能。

数字图像处理涉及到很多领域,如图像滤波、边缘检测、图像分割、目标识别等。

这些技术可以帮助我们改善图像质量、提取图像特征、识别图像内容等。

数字图像处理技术在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有着广泛的应用。

综上所述,数字图像原理涉及到数字图像的获取、表示、存储、传输和处理等方面,对于理解数字图像处理算法和技术具有重要意义。

数字图像处理课件ppt

数字图像处理课件ppt
几何变换
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。

2.1数字图像的性质与特点

2.1数字图像的性质与特点

2.2.2 概率分布及直方图
即每个波段中所有不同亮度值的概率(频 率)分布。
• 频数直方图:即依次显示每个亮度值的 像元数所占比例数。
f
0
255
• 累积直方图:把各个亮度值的频数逐次 累加而构成的直方图。
100%
0
255
• 正态分布:由于图像数据具有随机性, 在图像像元数目相当大而地物类型差异 不很悬殊的情况下,概率密度分布应接 近于正态分布:
点 像中提取小的子 取和处理
运算和分类;
区,因为一个子
② 便于作多维波
区往往在一、二
谱向量的处理运算
个条带之内。②
和样式识别及分类
便于作多维波谱

向量的处理运算
和样式识别及分
类。
• 专题制图仪(TM)图像的CCT格式可分 为CCT-AT及CCT-PT两类.
在BSQ格式中,一个图像文件是一 个波段。第一盘磁带上是第一、二波段, 第二盘磁带上为第三、四波段,第三盘 包括第五、六、七波段。
相关系数是反映图像数据和信息内容的 重要标志。
2.3 遥感图像的数据结构
• HDT—高密度磁带(在卫星和遥感飞机上 或卫星地面站接收的数据),后用专用图 像处理系统(EDIPS和 TMIPS系统)转导 到计算机兼容带(CCT)或光盘上。
图像数据磁带的格式
• 有两种规格:
– 部分处理(未做几何校正)—A→
2.1 数字图像的性质与特点
2.1 数字图像的性质与特点
像素的属性特征采用亮度值来表达,在不同 波段上,相同地点的亮度值可能是不同的,这 是因为地物在不同波段上辐射电磁波的特征不 同造成的。
遥感数字图像中像素的数值是由传感器所探 测到的地面目标地物的电磁辐射强度决定的。 入射到传感器中的电磁波被探测器元件转化为 电信号,经过模/数转换,成为绝对辐射亮度值 R。为便于应用,R又被转换为能够表征地物辐 射亮度的相对值。
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2 数字图像处理系统的基本结构

数字图像处理的本质

数字图像处理:digital image process


处理数字图像:processing digital images
图像的数字化处理:digital processing of images
2 基本组成结构

数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图 像输出设备组成。

图像数字化设备:扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等

图像处理计算机:PC、工作站等(通常将存储设备也包括在 内)
图像输出设备:打印机、绘图仪等

SAN网络
图像显示
计算机
大规模存储
硬拷贝
特殊图像处理硬件
图像处理软件
图像传感器
问题域
3 数字图像处理术语

由于数字图像处理是多学科交叉领域,因此充斥着相互 矛盾和不准确的定义。
(210,179,172) (224,137,124) (230,170,154) (236,187,171) (231,138,123) (207,137,120) (227,151,136) (237,159,135) (236,187,171) (227,133,118) (204,109,113) (160, 56, 75) (227,151,136)
(215,169,161) (226,144,133) (226,159,142) (231,178,163) (240,205,187) (216,179,170) (216,111,110) (226,159,142) (231,178,163) (239,195,176) (221,184,170) (159, 60, 78) (226,159,142)
1 什么是数字图像

彩色图像可以用红、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 基色在该像素中没有,而255则代表相应的基色在该像素中 取得最大值,这种情况下每个像素可用三个字节来表示。

彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵(仅列出一
部分(25x31))
(210,179,172) (226,144,133) (227,151,136) (236,187,171) (239,195,176) (216,179,170) (217,124,121) (237,159,135) (236,187,171) (236,187,171) (190, 89, 89) (136, 38, 65) (237,159,135)
1 什么是数字图像
(207,137,130) (207,154,146) (227,151,136) (231,178,163) (239,195,176) (217,124,121) (159, 51, 71) (227,151,136) (231,178,163) (236,187,171) (213,142,135) (204,115,118) (204,109,113)
(220,179,163) (217,124,121) (227,151,136) (231,178,163) (239,195,176) (215,169,161) (189, 89,101) (226,159,142) (236,187,171) (239,195,176) (216,179,170) (189, 85, 97) (227,151,136)
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,1 75,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69,




链码优点:减少信息存储量。
5 基本方法和数据结构
3 2 1
4
0
5
6
7
八向链码图示
5 基本方法和数据结构

链码及其编码
方向
0
。 。 。 。 。 。 。
十进制数 表示
0
1 2 3 4 5 6
二进制自 然码
000
001 010 011 100 101 110
不等长码
0
01 011 0111 01111 011111 0111111

每个像素包括两个属性:位置和亮度(或色彩)。

对灰度图像而言,每个像素的亮度用一个数值(即灰度 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,而其它表示灰度级 别。
1 什么是数字图像

物理图像及对应的数字图像
1921年,通过字符模拟电 报打印机产生的数字图像
5 基本方法和数据结构

此外还常用分层表示的数据结构,如金字塔和四叉树 (pyramids and quadtrees)结构。
6 小结

数字图像的像素和灰度概念 数字图像处理系统的三个基本结构
数字图像处理、数字图像分析、计算机图像学、计算机 视觉等异同。
扫描、采样、量化、噪声、灰度分辨率、对比度等概念。

连续分析和离散方法 数字图像处理中常用的数据结构包括矩阵、链码、属性 图等; 二值图像表示的数据结构——链码


二值图像:只有黑白两种灰度,如文字识别,边界轮
廓等;

链码:通过规定链的起点坐标和链的斜率序列,就可
以完全描述曲线和直线;

链码分类:根据斜率是45 ,60 ,90 的倍数,分为
八向链码,六向链码和四向链码等。
1 什么是数字图像

Benchmark: Lena or Lenna

0 dear Lena, your beauty is so vast. It is hard sometimes to describe it fast. I thought the entire world I would impress if only your portrait I could compress. Alas! First when I tried to use VQ I found that your cheeks belong to only you. Your silky hair contains a thousand lines Hard to match with sums of discrete cosines. And for your lips, sensual and tactual thirteen Crays found not the proper fractal. And while these setbacks are all quite severe I might have fixed them with hacks here or there But when wavelets took sparkle from your eyes I said, "Skip this stuff. I'll just digitize."
对比度:图像中灰度反差的大小。
噪声:通常在数字化过程中引入的误差。
3 数字图像处理术语

运算

全局运算:对全幅图像所有像素做相同的处理。

点 运 算:输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。

局部运算:输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。

几何运算:……
代数运算:……
邻域预算:……
4 数字图像处理应用

数字图像处理日益普及

数字化设备,光电耦合设备CCD;


计算机处理能力;
存储设备的发展; 显示技术。
4 数字图像处理应用_遥感

遥感:美国JPL实验室(Jet Propulsion Laboratory)



探索者月球图像 勇气号火星图像 再如农作物产量计算要的纸厚度为
1000000 80
5.22 101225
D 5.22 101225 0.01 5.22 1223
习题

P.9 No8 解:总共能有N种不同的图像
N 40200200
总共能有NA种可识别的图像

NA N

需要花的时间为
45 90
135 180 225 270
315

7
111
01111111
5 基本方法和数据结构
1 1 2 2 2 1 1 5
0
0
7 6 6
4
5
7
0

十进制链码:11222110076654570 二进制自然码:00100101001001000100
1000000111110110101100101111000

计算机视觉:用计算机技术发展能够理解自然景物的系
统。如机器人足球等。
3 数字图像处理术语

数字化和显示:将一幅图像从原有形式转换为数字
形式。显示是数字化的逆过程。
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