数字图像的采集与处理
旧貌换新颜——《数字化图像的采集与加工》教学设计
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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。
数字图像处理技术简介
数字图像处理技术简介数字图像处理技术是指利用数字计算机技术对数字图像进行各种操作和处理的过程，它将数字图像视为信号，对其进行各种分析和处理，以达到改善图像质量、提取有用信息、识别和恢复失真等目的。
目前，数字图像处理技术已广泛应用于医学、遥感、地质勘察、环境监测、安全监控等众多领域。
一、数字图像的表示方式数字图像是以点阵形式存储在计算机中的，每个点称为像素（Pixel），每个像素有一个灰度值或彩色值。
灰度图像每个像素仅有一个数值，代表图像的亮度；彩色图像每个像素有三个数值，代表图像的红、绿、蓝三个通道的值。
数字图像的表示方式主要有以下两种：1.二值图像：每个像素只有两种取值，分别为黑和白。
二值图像常用于文字、边缘提取等领域。
2.灰度图像/彩色图像：每个像素有多种取值，分别表示亮度或颜色的不同程度。
灰度图像和彩色图像常用于人脸识别、医学图像等领域。
二、数字图像处理的基本步骤数字图像处理主要包括以下四个基本步骤：1.图像获取：通过传感器、摄像机等设备采集图像。
2.预处理：对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、几何校正等。
3.图像分析与处理：对预处理后的图像进行各种分析和处理，包括图像分割、特征提取、模式识别等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，可根据具体需求进行目标检测、修改、输出等处理。
三、常用的数字图像处理技术1.图像增强：图像增强是指改善图像质量，使其更符合人眼视觉要求的一系列操作。
包括直方图均衡化、各种滤波、彩色平衡等。
2.图像分割：图像分割是将图像分成多个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有类似的特征。
常用的分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
3.特征提取：特征提取是指从图像中识别出各种特征，用于图像分类、目标检测等。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
4.模式识别：模式识别是通过对已知图像的学习，准确地识别新图像所属的类别。
常用的模式识别方法包括神经网络、最近邻算法等。
简述数字成像的原理及应用
简述数字成像的原理及应用1. 原理概述数字成像是一种利用数字技术处理图像的方法，通过将图像转化为离散的数字表示，实现图像的存储、传输、处理和显示。
数字成像的原理主要包括以下几个步骤：1.图像采集：使用光学传感器等设备将场景中的光变换成电信号，将连续的光信号转化为离散的数字信号。
2.数字化：将模拟信号经过采样、量化和编码等处理，将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
采样表示在时间和空间上对信号进行离散的取样，量化表示将每个样本的幅值量化为离散的数值，编码表示将量化后的数值用二进制表示。
3.图像处理：利用数字信号处理的方法对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等处理，以改善图像质量或提取需要的信息。
4.图像显示：将经过处理的数字图像转化为可视的图像形式，通过显示器等设备将图像呈现给用户。
2. 数字成像的应用数字成像技术在现代社会中得到了广泛的应用，以下是几个常见领域的应用示例：医学影像学•CT扫描：数字成像技术可将人体内部的断面图像转化为数字信号，通过计算机进行重建和显示，用于检测疾病、观察人体解剖结构等。
•MRI：数字成像技术可将人体内部的多维图像转化为数字信号，通过计算机进行处理和显示，用于观察人体组织的结构、功能和病变情况。
数字摄影与视频•数码相机：数字成像技术实现了传统摄影方式的数字化，利用光学传感器将物体反射的光线转化为数字信号，通过处理和存储，将图像以数字形式保存。
•数字视频摄像机：数字成像技术可将连续的视频信号采样、量化、编码转化为数字信号，实现高清视频的存储和传输。
计算机视觉•图像识别：数字成像技术可对图像进行特征提取和模式匹配，通过计算机算法实现对图像中物体的识别、分类和定位。
•视频监控：数字成像技术可实现对图像的实时采集、处理、传输和显示，用于安防领域的视频监控。
虚拟现实与增强现实•虚拟现实：数字成像技术结合计算机图形学和仿真技术，通过数字图像的显示和交互技术，模拟出虚拟的三维环境，使用户产生身临其境的感觉。
数字图像处理基本流程第一步
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数字测图数据采集原理
数字测图数据采集原理
数字测图数据采集是通过使用数字测图仪器和相关技术，获取并记录物体在图像中的尺寸和位置信息的过程。
具体的原理如下：
1.图像采集：通过数字相机或者扫描仪等设备，将物体的图像转换为数字图像。
数字图像通常由像素组成，每个像素代表图像上的一个点，保存有该点的颜色信息。
2.标定：在采集图像之前，需要对测图仪器进行标定。
标定是确定图像中每个像素点与实际长度的对应关系。
一般通过在相机视野中放置已知尺寸的标尺或标准物体，利用相机参数和几何计算，来建立图像像素与实际尺寸之间的映射关系。
3.图像处理：对采集到的数字图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作。
目的是提高图像质量，提取出物体的边缘和轮廓等重要特征信息。
4.特征提取：利用图像处理算法，对图像进行分析和处理，提取出物体的尺寸和位置信息。
常见的方法有边缘检测、模板匹配、形态学处理等。
5.数据记录：将提取出的物体尺寸和位置信息记录下来，并与图像进行关联。
这些数据可以保存在计算机中，以便进行后续处理和分析。
总之，数字测图数据采集是通过图像采集、标定、图像处理、
特征提取和数据记录等步骤，获取并记录物体在图像中的尺寸和位置信息的过程。
这些数据可以用于工程测量、机器视觉等领域中的精确测量和分析。
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种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理_图像的采样和量化
数字图像处理_图像的采样和量化
基础知识储备
采样;就是把⼀幅连续图像在空间上分割成M×N个⽹格，每个⽹格⽤⼀亮度值来表⽰。
⼀个⽹格称为⼀个像素。
M×N的取值满⾜采样定理。
量化;就是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。
量化后，图像就被表⽰成⼀个整数矩阵。
每个像素具有两个属性：位置和灰度。
位置由⾏、列表⽰。
灰度表⽰该像素位置上亮暗程度的整数。
此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了。
灰度级⼀般为0－255（8bit量化）。
量化⽰意图(a)为量化过程(b)为量化为8bit
在现实⽣活中，采集到的图像都需要经过离散化变成数字图像后才能被计算机识别和处理。
⼆维图像的成像过程
采样⼜可分为均匀采样和⾮均匀采样。
图像均匀采样量化——像素灰度值在⿊⽩范围较均匀分布的图像。
图像⾮均匀采样量化——对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取⼩⼀些，⽽对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取⼤⼀些。
数字图像处理算法综述
数字图像处理算法综述数字图像处理是一种基于计算机技术的图像处理方法，其目的是通过对数字图像进行处理和分析，从中提取有用的信息，实现对图像的优化、增强和识别等功能。
数字图像处理算法是数字图像处理的核心，包括图像采集、预处理、图像变换、过滤与增强、分割与识别等方面。
本文将对数字图像处理算法进行综述。
一、图像采集与预处理图像采集是数字图像处理的第一步，其目的是从现实世界中捕获数字图像，并将其转化为计算机可以处理的数字形式。
图像预处理则是在采集后对图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等。
1.1 相机成像在数字图像处理中，相机成像是最基本的图像采集方法。
相机通过镜头将物体投射成图像，并通过感光元件（例如CCD、CMOS）将光信号转化为电信号。
然后，这些电信号经过模拟数字转换，最终转化为计算机可以处理的数字信号。
1.2 图像去噪图像噪声是数字图像处理中的常见问题，影响图像质量和识别效果。
去噪算法可以大幅提高图像质量。
常见的算法包括Wiener 滤波器、中值滤波器、均值滤波器、高斯滤波器等。
1.3 图像增强图像增强是数字图像处理中最常用的技术，通过增加图像的对比度、清晰度和亮度等方面，使图像更加清晰易读。
常用的算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。
二、图像变换图像变换指将图像在时域或频域上的变换，以提高图像的质量或方便后续的分析和处理。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。
2.1 傅里叶变换傅里叶变换是最为常见的图像变换算法之一，能够将图像转换到频域，分析图像的频率成分。
在数字图像处理中常用于滤波、去噪、特征提取等方面，尤其是在图像识别中有广泛应用。
2.2 小波变换小波变换是一种新型的图像变换方法，它能够将图像分解成不同频率不同尺度的小波基函数。
这种方法能有效地提取图像的局部特征，利用不同的小波基函数进行图像处理，能够准确地定位图像中有用信息所在位置。
三、图像过滤与增强图像过滤和增强是数字图像处理中的重要环节，可以帮助用户强化图像质量，提高图像处理和识别效果。
电脑图像是怎么产生的原理
电脑图像是怎么产生的原理
电脑图像的产生原理主要涉及到三个方面：采集、处理和显示。
1. 采集：电脑图像的采集是通过图像传感器来实现的。
传感器可以是光电传感器、CCD（电荷耦合器件）或CMOS（互补金属氧化物半导体）等。
它们将光信号转换成电信号，然后通过模拟到数字转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
2. 处理：一旦图像被采集到电脑中，它需要经过图像处理算法进行处理。
图像处理算法可以包括去噪、增强、分割、特征提取等操作，以提高图像的质量和准确性。
3. 显示：处理后的图像通过计算机图形显示设备（如显示器）呈现给用户。
显示器接收到来自计算机的数字信号后，可以通过液晶、LED等技术将数字信号转换为可见的图像。
同时，显示器也可以根据图像的分辨率和颜色位数来设置图像的清晰度和色彩深度。
总结而言，电脑图像的产生原理是通过采集设备将光信号转换为数字信号，然后通过处理算法对图像进行处理，最后通过显示设备将数字信号转换为可见图像。
测绘技术中的数据采集和处理方法
测绘技术中的数据采集和处理方法在测绘技术中，数据采集和处理方法是不可或缺的步骤。
准确、全面地收集和处理数据，对于绘制精准的地图和进行精确的测量至关重要。
本文将介绍一些常用的数据采集和处理方法，以及它们在测绘领域中的应用。
一、GPS技术全球定位系统（GPS）是一种常用的数据采集技术，通过卫星定位和测量接收器来确定位置坐标。
在测绘中，GPS被广泛应用于土地测量、航空摄影测量和地形图绘制等方面。
通过收集卫星发出的信号，GPS可以提供高度准确的相对位置信息，为测绘工作提供了可靠的数据来源。
二、激光扫描技术激光扫描技术是一种高精度的数据采集方法，通过激光器发射连续或脉冲激光束，扫描地面或物体表面，并测量返回的激光信号的时间和位置信息。
这种技术可以实现对地形、建筑物、桥梁等对象的精确三维建模和测量。
激光扫描技术在城市规划、工程测量和环境监测等领域中得到了广泛应用。
三、卫星遥感技术卫星遥感技术是一种通过卫星获取地球表面信息的方法。
卫星搭载的传感器可以收集地球表面的光谱、热红外和雷达数据，通过对这些数据的处理和分析，可以获取到地表的高程、地物分布和土地利用等信息。
卫星遥感技术在测绘中的应用包括地理信息系统（GIS）制图、土地覆盖分类和环境监测等方面。
四、数码测量技术数码测量技术是一种基于电子设备和数字处理的现代测量方法。
它通过摄影测量、全站仪测量和雷达测距等手段获取数据，并使用计算机软件进行数据处理和分析。
数码测量技术具有高精度和高效率的特点，广泛应用于建筑、水利和交通等领域的测量工作。
五、地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）是一种将地理空间信息与属性数据相结合的专业软件系统。
它可以对地理数据进行采集、存储、管理、分析和展示，为决策和规划提供支持。
GIS在测绘中的应用包括地图制作、土地管理和环境评估等领域。
六、数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的方法。
在测绘中，数字图像处理技术可以用于图像纠正、特征提取和图像融合等方面。
如何在计算机上进行像处理
如何在计算机上进行像处理在计算机上进行图像处理是一个现代计算机应用领域的重要方向。
它不仅在各种应用领域中被广泛使用，比如医学图像、安全图像、历史文献图像等等，而且还是计算机视觉和图像分析领域中的基础。
本文将全面分析如何在计算机上进行图像处理，以及所需的工具和技术。
一、基础知识图像处理是指用计算机对数字图像进行处理的一种技术，目的是改善图像的质量、清晰度、对比度、亮度、色彩等等特性，或检测、识别、跟踪、分割等。
图像处理包括很多方面，例如，图像获取、图像处理和图像分析等技术。
通常，图像处理要经过以下几个步骤：（1）图像采集：采用摄像机、扫描仪等设备将原始图像转化为数字图像。
（2）图像预处理：对图像进行去噪、灰度变换、归一化等预处理操作，为后续处理打基础。
（3）特征提取：对图像进行边缘检测、特征提取、分割等操作，提取出图像中有用的信息。
（4）目标识别：根据前面所提取的特征，对目标进行识别和定位，比如人脸识别等。
（5）后处理：对处理结果进行优化和处理，使结果更加准确和可靠。
二、图像处理工具要在计算机上进行图像处理，需要用到一些专业的工具和软件。
常用的工具有Matlab、OpenCV、Photoshop等。
Matlab和OpenCV是计算机视觉和图像处理领域中非常常用的工具和软件，Photoshop则是一个功能强大的图像处理软件。
1. MatlabMatlab是一款数学计算和科学工程软件，主要用于科学计算、数据可视化和数据分析。
Matlab中有一些图像处理工具箱，可以用于图像处理、分析和识别等操作。
Matlab具有图像处理速度快、算法多样化、具有丰富的图像处理函数库等优点，但需要一定的编程知识。
2. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于实时图像处理和计算机视觉任务。
它是一个跨平台的库，支持多种编程语言，包括C++，Python和Java等。
OpenCV具有简单易用、性能稳定等优点。
3. PhotoshopPhotoshop是一种功能强大的图像处理软件，可以用于图像调整、修复、处理、设计等。
图像信息的采集与加工
图像信息的采集与加工图像信息的采集与加工是图像处理技术中的重要环节，它涉及到如何获取图像数据以及对图像数据进行处理和分析。
本文将从图像的采集方式、图像采集设备、图像信息的加工方法等方面详细介绍图像信息的采集与加工。
一、图像信息的采集方式图像信息的采集方式可以分为直接采集和间接采集两种方式。
1. 直接采集：直接采集是指通过图像传感器等设备直接获取物体的光学信息，并将其转化为数字信号。
这种方式适用于实时采集、实时处理的应用场景。
常见的直接采集设备有摄像机、扫描仪等。
摄像机可以通过透镜来聚焦光线，然后通过光敏元件将光信号转化为电信号，再通过模数转换器转化为数字信号。
扫描仪则是通过使用光源和感光器来扫描物体表面，并将扫描结果转化为数字信号。
2. 间接采集：间接采集是指通过对已有的图像进行扫描、拍摄等方式获取图像信息。
这种方式适用于需要对已有图像进行处理和分析的应用场景。
二、图像采集设备1. 摄像机：摄像机是最常见的图像采集设备之一，它可以实时采集物体的图像信息，并输出为视频信号。
摄像机通常由透镜、感光器、电路等组成，其中透镜负责光线的聚焦，感光器负责将光信号转化为电信号，电路负责信号处理和输出。
三、图像信息的加工方法1. 图像预处理：图像预处理是指在进行图像处理前对图像进行预处理的过程，它包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。
常见的图像预处理方法有中值滤波、高斯滤波、直方图均衡化等。
2. 特征提取：特征提取是指从图像中提取出具有代表性和可区分性的特征，以便于后续对图像进行分类、识别等操作。
常见的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
3. 图像分割：图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的区域，以便于对图像的局部进行分析和处理。
常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
4. 目标检测与识别：目标检测与识别是指在图像中检测和识别出特定的目标，这在图像处理技术中是一个很重要的应用。
常见的目标检测与识别方法有模板匹配、特征匹配、神经网络等。
数字图像处理技术及其应用
数字图像处理技术及其应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术也相应的得到了极大的发展与应用。
数字图像处理技术主要是指通过计算机和相关技术对数字图像进行处理、分析和输出的一种技术体系。
数字图像处理技术可以广泛应用于医学图像、地质图像、工业检测等领域。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、图像处理的步骤和主要技术等方面来探讨数字图像处理技术的应用。
数字图像处理的基础知识数字图像通常由一个像素阵列（Pixel Array）表示，也就是由一个个长度和宽度都为1的小方块构成的矩阵。
每个像素都代表一个灰度值或者RGB（红、绿、蓝）三元组表示颜色的数值。
数字图像的大小通常由像素数目来衡量，例如800x800。
数字图像处理的步骤数字图像处理一般包括如下步骤：采集、预处理、分割、特征提取、识别等。
采集是将光学或者电子学设备产生的信号转化为数字信号的过程。
数字摄像机和扫描仪是数字图像采集过程中经常使用的设备之一。
采集到的图像往往需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、平滑、锐化等处理。
去噪是为了消除图像采集过程中所产生的噪声，使图像更加清晰。
图像平滑处理可以在保证图像边缘清晰的情况下消除图像的细节节，使得图像更加具有可视化效果。
锐化处理可以使图像更加清晰。
分割是将图像分成多个部分的过程。
分割的目的是提取出需要处理的物体，进而进行下一步的处理。
分割的方法可以是基于阈值、基于边缘、基于区域或者基于神经网络等等。
特征提取是根据图像的特征进行处理的过程。
通常可以提取图像的边缘、灰度、形状等特征信息。
提取的特征信息是后面的识别过程的一项重要的依据。
识别是根据特征信息以及处理算法来判断图像是否符合某种条件的过程。
识别的方法可以是基于模板匹配、基于统计分析、基于人工神经网络等等。
识别的结果通常是进行分类、定量分析、计算等处理。
数字图像处理的主要技术数字图像处理技术包括基本处理、图像分析、图像增强、图像编码和压缩、图像恢复和重建等方面。
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在数字计算机上对图像进行采集、处理、分析和输出的一种技术。
它广泛应用于各个领域，如医疗影像、广告设计、电影制作等。
数字图像处理技术的发展为图像处理提供了更加灵活、高效、精确和全面的方法。
数字图像处理技术的基础是数字化图像。
在数字化图像中，图像是以数字矩阵的形式表示的。
每个矩阵元素代表图像中的一个像素点，其数值表示像素点的亮度或颜色。
通过对这些像素点进行各种运算和处理，可以得到最终的图像结果。
数字图像处理技术通过一系列的图像处理算法对图像进行处理和改善。
常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。
图像增强技术可以改善图像的视觉效果，使图像更加明亮、清晰和鲜艳。
图像滤波技术可以去除图像中的噪声、模糊和伪影等干扰，提高图像的质量和清晰度。
图像分割技术可以将图像分割成多个具有独立特征的区域，便于后续的图像分析和处理。
图像压缩技术可以减少图像文件的存储空间，提高图像传输的效率。
数字图像处理技术的实现离不开计算机软件和硬件的支持。
现代数字图像处理软件提供了丰富的图像处理算法和函数库，简化了图像处理的复杂性，提高了图像处理的效率。
计算机硬件的进步也为数字图像处理技术的发展提供了良好的基础，例如高性能的图形处理器（GPU）和专用的数字信号处理器（DSP）。
除了常见的图像处理技术，数字图像处理技术还包括一些高级的技术，如图像识别、目标跟踪和图像生成等。
图像识别技术可以通过分析图像中的特征和模式，自动识别图像中的物体、人脸或文字等。
目标跟踪技术可以实时追踪图像中的目标，并在跟踪过程中对目标进行分析和处理。
图像生成技术可以根据给定的规则和参数，生成新的图像，如电脑生成的艺术作品和虚拟现实场景等。
总之，数字图像处理技术是一门涵盖各个方面的综合性学科，它不断地更新和发展，为我们提供了丰富的工具和方法，用于处理、改善和分析图像。
在未来，随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，数字图像处理技术将在更多的领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
数字图像处理常用方法
数字图像处理常用方法
是基于图像的性质进行计算，利用数字图像处理方法来处理和分析数字图像信息。
数字图像处理包括图像采集、图像建模、图像增强、图像分割、图像特征提取、图像修复、图像变换等。
具体数字图像处理方法有：
1、图像采集：利用摄像机采集图像，可以采用光学成像、数字成像或其他技术技术来实现；
2、图像建模：利用数学模型将图像信息表达出来，有些模型可以用来确定图像的特征，而有些模型则能够捕捉图像的复杂细节；
3、图像增强：对采集的图像数据进行处理，包括图像的锐化、滤波、清晰度增强、局部像素增强等；
4、图像分割：根据指定的阈值将图像分成不同的区域，分割图像后可以获得更多的精确细节和信息；
5、图像特征提取：将图像信息中的有价值部分提取出来，提取的过程有多种算法，提取的结果均可以用来进行分类识别等；
6、图像修复：通过卷积神经网络，利用图像的实际内容和特征，自动修复受损图像；
7、图像变换：针对图像的数据结构，可以利用变换矩阵将图像像素坐标和分量进行变换，以获得新的图像。
图像信息的采集与加工
图像信息的采集与加工随着电子技术的不断发展，图像信息的采集与加工日益成为人类活动领域中日益重要的一环。
图像是由数字化技术生成的一种形象，它可以给人们带来视觉上的惊奇与慰藉。
图像信息的采集与加工，是指利用各种数字化技术，将实物或图形转化为数字信息，进行各种加工处理，以达到预期的目标。
图像信息的采集，通常使用的设备包括相机、扫描仪、照相机、摄像机等。
其中，相机是一种将实物转化为数字化图像的设备，主要有单反机、傻瓜机、微单等多种类型。
相机的基本组成部分包括镜头、感光元件、成像处理器等。
在使用相机采集图像信息时，必须掌握拍摄图像的要素，如光线、曝光时间、摄影角度等。
选择合适的场景和光影，能够大幅度提高图像质量。
此外，在拍摄时还应注意控制相机的抖动，可以使用三脚架等辅助工具获得更加清晰的图像。
扫描仪则是一种将实物或纸质成品转化为数字化图像的设备。
它通过将实体物品扫描成数字信号，再通过计算机软件进行处理。
扫描仪采集图像信息时，要注意控制光源的强弱和均匀度，同时也要注意扫描区域的清洁和稳定性。
图像信息的加工是将采集到的图像数据进行各种处理和优化，以达到最终预期的目标。
图像信息的加工方法主要包括图像增强、图像处理、图像合成等。
图像增强，是指使用一些特殊算法对原始图像进行处理，以达到增强图像细节、提高图像清晰度、使图像具有良好的对比度等目标。
图像增强的方式包括灰度均衡、熵值调整、直方图均衡等。
图像处理则是指使用各种算法对图像数据进行处理，如图像分割、滤波、拐角抽取、特征提取等。
这些处理方法可以用于提高图像质量、分离出图像中的对象、去除噪音、压缩图像等。
图像合成是指将两张或多张图像进行融合，创造出新的图像。
例如，图像叠加就是一种图像合成方法，在此基础上，还可以进行通道混合、差异混合等多种方法。
总之，图像信息的采集与加工是数字技术在图像处理领域综合应用的代表。
它不仅广泛运用于各种行业，而且对于数字娱乐、美术设计等方面也有着重要的应用。
数字图像采集与处理 教学大纲
数字图像采集与处理一、课程说明课程编号：090143Z10课程名称：数字图像采集与处理/Digital Image Capturing and Processing课程类别：专业课学时/学分：40/2.5 （其中实验学时：8 ）先修课程：多媒体技术基础、模拟电子技术、数字电子技术、传感器与检测技术适用专业：测控技术与仪器、自动化、电气工程及自动化教材、教学参考书：1.刘文耀. 数字图像采集与处理.北京：电子工业出版社.2007年；2.阮秋琦. 数字图像处理学. 北京：电子工业出版社. 2013年；3.章毓晋. 图像处理和分析教程. 北京：人民邮电出版社. 2009；4.冈萨雷斯(著)，阮秋琦(译).数字图像处理(第三版).北京：电子工业出版社.2011年二、课程设置的目的意义本课程是为测控技术与仪器、自动化、电气工程及其自动化专业高年级本科生开设的专业选修课。
本课程的设置目的是让学生系统学习图像信号采集、处理等方面基本概念，掌握有关图像采集器件、图像处理基础技术知识，并学习有关图像量测、压缩编码、物体识别等应用扩展知识。
使学生具备获取、处理图像、从图像中获取有用的信息的基本技能，并为学习机器视觉、模式识别等知识奠定基础。
三、课程的基本要求知识：了解图像分类与表示；掌握图像成像系统组成、成像设备的工作原理，了解人类视觉知识；掌握图像离散化、傅立叶分析基本概念；掌握图像信号采样、图像增强、几何变换、图像分割、图像压缩、二值图像处理等基本概念；掌握模式匹配、图像量测、物体识别等知识；了解图像处理在工业中的应用实例等。
能力：通过学习图像信号采集、处理等方面基本概念，要求学生了解图像采集器件及技术特点、深入掌握图像处理基础技术知识，学会必要的算法编程技术，并了解有关应用扩展知识，具备获取、处理、识别图像的基本技能。
最终具备将数字图像处理中的各种方法及实现算法用于解决实际的工程问题的能力。
素质：培养学生分析图像、发现特征、制定问题解决方案等方面的技术素质，参考人脑处理识别图像信息方式，实现到视觉处理算法机器实现的科研思维。
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数码图像的处理
4、使用【选择】/【修改】/【羽化】命令，使图像 边缘更柔和。 5、使用【选择】/【反向】，delete删除选区内的部 分。取消选区（Ctrl+D）。
6、调整图像大小【图像】/【图像大小】（Ctrl+T）。 7、文件格式-存储为png格式。
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数码图像的处理
图片格式
PSD：Photoshop软件的专用文件格式，可进行再编辑 BMP:所占用的空间很大 JPEG：万维网上最普遍的被用来存储和传输照片的格式 PNG:图片具有高保真性、透明性及文件体积较小的特点
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数码图像的处理
去掉或者修改图片上面的文字
当图片需要个性化的文字时，可以通过PS添 加、删除和修改文字。使用仿制图章工具、渐 变工具等。
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数码图像的处理
1、打开图片，将背景图层变为普通图层。 2、使用矩形选择工具，将图中的“圣诞快乐！”选 中。单击左侧工具栏的“渐变工具”，点击左上方 “编辑渐变”处处，打开渐变编辑器。将渐变颜色 设置为从绿色到白色的渐变。 3、在选区所在的区域从下至上拖动鼠标。
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数码图像的处理
1、新建文件，导入校园风景图。 25.4厘米=960像素，19.05厘米=720像素
2、使用【编辑】/【自由变换】(CTRL+T)命令调整图片 到合适大小和位置。
3、单击图层面板下面的“添加蒙版”工具添加蒙版。
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数码图像的处理
4、选择渐变工具中的黑白渐变，在蒙版图层拖动鼠标 到合适位置，使之前的图片能与背景融合。 5、导入校徽，使用【编辑】/【自由变换】命令调整。 6、使用 “矩形选框工具”，在顶上边绘制一个矩形选 区，使用“油漆桶”工具填充。 7、合并图层
制作PPT背景图片
PPT使用的背景图片通过photoshop 工具制作。 理解图层的意义，掌握图层蒙版的 使用，会合并图层。
图层蒙版可以理解为在当前图层上面覆盖一层玻璃片， 然后用各种绘图工具在蒙版上涂色（只能涂黑白灰 色），涂黑色的地方蒙版变为透明的，看不见当前图 层的图像。涂白色则使涂色部分变为不透明可看到当 前图层上的图像。
景深：使被摄物体产生较为清晰影像的最近点至 最远点的距离就是景深。也是被摄物体能清晰 成像的空间深度。
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摄影基本知识简介
持机姿势
1、左手托住镜头下部 2、右手三指紧握相机一侧的握 手位，食指和拇指空开，以备 随时拍摄。 3、眼睛紧贴取景器 4、左臂紧贴身体，双脚宜微张， 或以前后步方式站立，以便将 整个身体的重量平放到双脚上
相机。
单镜头是指摄影曝光光路和取 景光路共用一个镜头。 反光是根据反光原理成像取景。
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摄影基本知识简介
影响拍照效果的因素
快门：快门就是相机里控 制曝光时间的装置。 光圈：光圈就是镜头里调 节进光孔大小的装置。常 见的光圈值如下：F1， F1.4，F2，F2.8，F4，F5.6，F8，F11 ，F16，F22， F32，F44，F64。F后面的数值越小，就代表光圈越 大，反之亦然。 ISO：ISO感光度是感光元件对光线的敏感程度，数字 越大越敏感（感光度越高）。
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数码图像的处理
1、打开图片，在需要情况下可先对图片用裁切工 具进行裁切，选中要保留的部分，然后双击。 2、把背景图层转换成普通的图层。双击该图层， 出现“新建图层”对话框，点击“确定”完成转换。
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3、用磁性套索或魔术棒选中主体（形成闭合区域 后单击）。 使用这两种工具的情形：背景与主体区别明显， 边缘清晰等。
数码图像的采集与处理
主要内容
摄影基本知识简介
数码图像的采集
数码图像的处理
练习及作业提交
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
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摄影基本知识简介
构图
突出主体 对角线构图 九宫格构图 三分法构图 三角形构图
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数码图像的处理
用“仿制图章”工具对图像进行修复。 使用方法：选择工具箱中的“仿制图章”工 具，按住Alt键用光标单击被复制的区域进行取样， 再释放Alt键，把鼠标移到修复区域，拖动鼠标涂 抹。
用“文字工具” 添加文字。设置文字工具的属性， 选择“创建文字变形”工具选择样式。
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数码图像的处理
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数码图像的处理
1、快捷键 CTRL+D CTRL+T 2、背景解锁 3、调整完，应用ENTER 4、工作窗口调整 5、保存格式 6、历史记录 7、注意所操作的图层选择
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知识导图
图层蒙版 制作PPT背景图片 图层合并 仿制图章工具 数码图像 的处理 制作图片文字 渐变工具
文字工具
磁性套索工具
景别
特写：人体肩部以上 近景：人体胸部以上 中景：人体膝部以上 全景：人体的全部和周围背景 远景：被摄体所处环境
光
顺光：表现受光面的形状，不利于表现物体的轮 廓形式和立体感 逆光：在被摄体上形成生动醒目的轮廓光带，突 出形状；适合拍摄剪影效果
取景照
数码图像 的采集与 处理
数码图像 的采集 38
制作背景透明的图片
魔术棒工具 Photoshop界面 摄影知识简介
数码相机基本知识
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数码图像的处理
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数码图像的处理
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数码图像的处理
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数码图像的处理
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界面介绍
工具选项条 菜单栏
当前操作图像
工具箱
状态栏
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工具展开图
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数码图像的处理
制作背景透明的图片
在制作PowerPoint中，插入的图片由于有背景而影 响整个ppt页面的效果。可以使用photoshop中的磁性 套索工具或魔术棒工具进行处理。
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摄影基本知识简介
影响拍照效果的因素
曝光：简单来说就是感光元件接 受从镜头进来的光而形成影像的 过程。
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摄影基本知识简介
影响拍照效果的因素
调焦环决定被拍摄物清楚与否。 变焦环决定拍摄画面的广与窄。
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摄影基本知识简介
影响拍照效果的因素
白平衡:物体颜色会因投射光线颜色产生改变，在 不同光线的场合下拍摄出的照片会有不同的色 温。室内钨丝灯光下偏黄，日光阴影处偏蓝。
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数码图像的采集
调整相机
1．相机能够开机，查看电量； 2．设为自动挡；试拍，查看照片； 3．拍摄时要保护镜头，不可用 蛮力。
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数码图像的采集
拍照流程
1、将镜头对焦模式开关置于AF； 2．将电源开关置于ON ； 3．将模式转盘设为全自动； 4、对焦；5、拍摄照片；6、查看照片。
拍摄任务
1．拍一张校园风景 ； 2．拍不同景别的人或物； 3．其他照片随意，不做要求。 注意：2:40回到实验室，并任意挑选两张相片上交