《数字图像处理》课件1上海交大 (全)
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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。
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
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
【课件】数字图像处理01ppt
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)）
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构
Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安：
银行防盗，人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量：
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：是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报，视频统计等。
计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像（非实物）进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等，通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
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
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一 部分(25x31)）
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构
Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安：
银行防盗，人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量：
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：是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报，视频统计等。
计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像（非实物）进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等，通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
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
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件
《数字图像处理课件》
视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。
第一章 数字图像处理基础 ppt课件
数字图像处理
2014年11月
教学安排
课堂授课、项目与实验安排
课堂授课，36学时 第一章 数字图像处理基础（5学时） 第二章 图像变换（4学时） 第三章 图像增强（9学时） 第四章 图像复原（5学时） 第五章 图像分割（5学时） 第六章 彩色图像处理（4学时） 习题分析与讨论（4学时）
14
显微成像
•Taxol 红豆杉醇 •cholesterol胆固醇 •Nickel oxide镍氧化物
•organic superconducting 有机超导
2020/12/2715Fra bibliotek多频谱成像
2020/12/27
16
光学成像
2020/12/27
•Intraocular implant: 眼内植入
首选教材：数字图像处理，自编讲义，2012 二选教材：K.R. Castleman, 数字图像处理, 电子工业出版社，2011 参考书目：(1) R.C.Gonzalez，数字图像处理（第3版），电子工业出版社，2011；(2)
W.K.Pratt，数字图像处理（原书第4版），机械工业出版社，2010
2020/12/27
5
什么是图像？
众所周知的事情正因为 众所周知而不为人所知
图像？这玩意儿，你不问我还清楚这是 什么；你要真问起来，我反倒不知道该 如何解释它了。
卡斯尔曼：一幅图像就是指某些事物的 表示，并包含关于目标的描述性信息。
你会如何定义？
2020/12/27
6
什么是图像？
图像的类型
图像以各种不同的形式出现:
2020/12/27
12
Gamma射线成像
2020/12/27
•PET(positron emission tomography): 正 电子射线层析 术 •Cygnus:天鹅座
2014年11月
教学安排
课堂授课、项目与实验安排
课堂授课，36学时 第一章 数字图像处理基础（5学时） 第二章 图像变换（4学时） 第三章 图像增强（9学时） 第四章 图像复原（5学时） 第五章 图像分割（5学时） 第六章 彩色图像处理（4学时） 习题分析与讨论（4学时）
14
显微成像
•Taxol 红豆杉醇 •cholesterol胆固醇 •Nickel oxide镍氧化物
•organic superconducting 有机超导
2020/12/2715Fra bibliotek多频谱成像
2020/12/27
16
光学成像
2020/12/27
•Intraocular implant: 眼内植入
首选教材：数字图像处理，自编讲义，2012 二选教材：K.R. Castleman, 数字图像处理, 电子工业出版社，2011 参考书目：(1) R.C.Gonzalez，数字图像处理（第3版），电子工业出版社，2011；(2)
W.K.Pratt，数字图像处理（原书第4版），机械工业出版社，2010
2020/12/27
5
什么是图像？
众所周知的事情正因为 众所周知而不为人所知
图像？这玩意儿，你不问我还清楚这是 什么；你要真问起来，我反倒不知道该 如何解释它了。
卡斯尔曼：一幅图像就是指某些事物的 表示，并包含关于目标的描述性信息。
你会如何定义？
2020/12/27
6
什么是图像？
图像的类型
图像以各种不同的形式出现:
2020/12/27
12
Gamma射线成像
2020/12/27
•PET(positron emission tomography): 正 电子射线层析 术 •Cygnus:天鹅座
数字图像处理课件(上)
光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理（如频谱变换 等），而用计算机对光学处理结果（如频谱）进行分析判断等 处理。该方法是前两种方法的有机结合，它集结了二者的优 点。光电结合处理是今后图像处理的发展方向，也是一个值得 关注的研究方向。
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
Digital Image Processing
1.4 数字图像处理的主要应用
▓ 工业生产的应用: 将CAD和CAM技术应用于磨具和零件优化 设计和制造、印制板质量和缺陷的检测、无损探伤、石油 气勘测、交通管制和机场监控、纺织物的图案设计、光的 弹性场分析、运动工具的视觉反馈控制、流水线零件的自 动监测识别、邮件自动分拣和包裹的自动分拣识别等 。 ▓ 天气预报:天气云图测绘、传输，气象卫星云图的处理和 识别等 。 ▓ 考古：珍贵文物图片、名画、壁画的辅助恢复。
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB模型：
在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图 所示。 其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色 （green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta） 和黄色（yellow）。
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
◘三基色原理
人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥 状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此，红（R）、绿（G）、蓝（B）这三种颜 色被称为三基色。
根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是 三种基色按照不同比例的组合。
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
Digital Image Processing
1.4 数字图像处理的主要应用
▓ 工业生产的应用: 将CAD和CAM技术应用于磨具和零件优化 设计和制造、印制板质量和缺陷的检测、无损探伤、石油 气勘测、交通管制和机场监控、纺织物的图案设计、光的 弹性场分析、运动工具的视觉反馈控制、流水线零件的自 动监测识别、邮件自动分拣和包裹的自动分拣识别等 。 ▓ 天气预报:天气云图测绘、传输，气象卫星云图的处理和 识别等 。 ▓ 考古：珍贵文物图片、名画、壁画的辅助恢复。
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB模型：
在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图 所示。 其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色 （green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta） 和黄色（yellow）。
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
◘三基色原理
人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥 状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此，红（R）、绿（G）、蓝（B）这三种颜 色被称为三基色。
根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是 三种基色按照不同比例的组合。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
《数字图像处》课件
06
数字图像处理展望与未来 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
利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像进行自动识别和分类，提高图 像处理的准确性和效率。
生成对抗网络（GAN）在图像生成和修复中的应用
通过GAN技术，可以实现高分辨率图像的生成、图像修复和超分辨率等任务，为图像 处理提供更多可能性。
Canny算子
Canny算子是一种多阶段的边 缘检测算法，它通过非极大值 抑制和双阈值检测来准确地检 测边缘。
轮廓提取
轮廓提取是从边缘检测结果中 提取出连续的边缘像素点，形
成完整的轮廓。
图像分割与分类
图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域或对 象的过程，以便于后续的处理和分析。
区域分割
区域分割是一种基于像素邻域的分割 方法，它将像素划分为具有相似性质
的区域。
阈值分割
阈值分割是一种简单而有效的图像分 割方法，它通过设置一个或多个阈值 将像素划分为不同的类别。
分类器
分类器是一种将图像分割为不同类别 的算法或模型，常见的分类器有支持 向量机、神经网络等。
04
数字图像处理高级技术
图像增强技术
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对 比度，使暗部细节更清晰可见。
图像滤波与平滑
图像滤波
通过滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声和细节，提高图像质量。
平滑滤波器
常用的平滑滤波器有均值滤波器、高斯滤波器等，它们通过将像素邻 域的灰度值进行加权平均来达到平滑效果。
中值滤波器
中值滤波器是一种非线性滤波器，它将像素邻域内的所有像素值按大 小排序，并将中值作为输出，能够有效地去除椒盐噪声。
《数字图像处理绪论》课件
提取图像中的特征信息， 如边缘、纹理等。
图像数字化的基本原理与方法
数字图像获取
数字相机通过光电传感器将光信 号转换为数字信号，实现图像的 数字化。
图像量化
图像量化是将连续色彩空间离散 化为有限色调的过程，常用于图 像压缩和显示。
图像采样
图像采样是将连续二维空间的图 像转换为离散的像素点，常用于 数字图像处理。
《数字图像处理绪论》 PPT课件
数字图像处理是一门研究图像获取、呈现、分析和处理的学科，本课件将介 绍其背景、概念以及常见应用场景。
数字图像处理的背景与概念
数字图像处理是处理数字图像的技术和方法，它在计算机科景
医学影像
图像处理在医学影像中用于 疾病诊断、手术规划等方面， 提高了医疗效率和准确性。
图像的基本特征提取
1
边缘检测
边缘是图像中亮度变化明显的区域，边缘检测可以找到图像中的边缘。
2
纹理分析
纹理是图像中特定区域的颜色和亮度的统计特征，纹理分析用于图像分类和分割。
3
形状描述
形状描述通过数学方法对图像中的物体形状进行表征和描述。
灰度变换以及直方图均衡化
灰度变换是对图像的灰度级进行调整，直方图均衡化是一种灰度变换方法， 用于增强图像的对比度。
基本的空域滤波算法
1
平滑滤波
平滑滤波器可以减少图像中的噪声，使图像更加清晰。
2
锐化滤波
锐化滤波器可以增强图像中的边缘和细节，使图像更加鲜明。
3
边缘检测滤波
边缘检测滤波器可以提取图像中的边缘信息，用于图像分析和处理。
安全监控
图像处理技术可以用于人脸 识别、行为分析等领域，提 升安全监控的能力。
图像检索
数字图像处理-SJTUMediaLab-上海交通大学
第七章 图像分割-3
Digital Image Processing
引言
人们观察景物时，所看到的是一个个物体。
数字图像处理设法把图像分成像素集合，每个集合代表一 个物体。
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所 第七章 图像分割-4
Digital Image Processing
引言
图像分割的目的：
数字图像处理
Digital Image Processing
主讲：张重阳
上海交通大学图像通信与网络工程研究所
Email ：sunny_zhang@ 上海交通大学图像通信研究所
Digital Image Processing
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所
第七章 图像分割-2
把图像分解成构成它的部件和对象；
有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围。
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所
第七章 图像分割-5
Digital Image Processing
本章概述
相关章节的关系：
增强/复原：输出的是“质量有提高”的数字图象，目的在于看得
“更清楚”；
压缩/变换：为了更有效地传输、存储； 分割/描述：输出的是目标的特性，是对图象的描述。
原来仅用一个特征：“灰度值”，在一维特征空间里分类。 若再加一个“特征”，根据二个特征共同来判别更好，因为二维特征空间分类，类别 可分离性↑
问题：另一维是什么特征？它和空间信息有关
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所 第七章 图像分割-11
（2）可变门限
（3）利用空间信息进行门限选择
Digital Image Processing
灰度门限
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。
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。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 应用举例：
1. 公共安全：视频监控，人脸识别与跟踪，指纹识别 2. 交通/导航：汽车牌照识别，车型识别，船型识别，电子警察等 3. 宇宙探测：神舟飞船，月球照片等 4. 遥感：气象云图，农作物产量估计，矿产探测 5. 国防：无人机，自主行走车，巡航导弹
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 概念
上海交通大学
数字图像处理（Digital Image Processing）就是用（ 数字电子）计算机对各种图像进行处理，以得到某些预期 的效果或从图像中提取有用信息。
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 数字图像处理系统构成
上海交通大学
2010年度春季
2010年度春季
上海交通大学
数字图像处理 （Digital Image Processing）
课件下载与联系方式
上海交通大学
Байду номын сангаас
Ftp: user name: zhang_rui Password: public Directory: download
Email：zhang_rui@ Tel: 34205231 (EIEE 5-317)
上海交通大学
6. 生物医学：CT，B超，血球计数仪 7. 应力分析：光弹性数据采集与分析 8. 无损探伤：增强（用12位表示） 9. 提花织物&印染CAD系统 10. 其他：
手机，数码相机，DV，DVD，VOD，MSN，…
图像压缩编码（用于图像传输/存储）是最成功的应用之一
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
1、阅读“Descriptions of the learning styles” 2、回答“ILS questionnaire”调查问卷，并打印一份报告于
下周三上课前交
2010年度春季
上海交通大学
图像通信与信息处理研究所
电子信息与电气工程学院 电子工程系
2010年度春季
• 高层处理
- 图像分析、识别、理解 - 通常在模式识别和计算机视觉中介绍 - 难点：机器缺乏智能
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
章毓晋. 《图像处理和分析（图像工程上册）》. 北京：清华大学出版社，1999 2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
作业（1）
上海交通大学
• 作业描述：
通过回答调查问卷来了解自己的学习类型
• 作业要求：
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• 合作交流能力培养
• 通过与同学间的相互讨论来解答给定问题
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 课程考核方式
• 课堂练习 40% • 课后作业 40% • 期末考试 20%
• 课程纪律要求
• 最多允许一次请假 • 旷课三次则没有课程成绩 • 作业迟交则不计该次成绩
• 教材
《数字图像处理》，余松煜，周源华，张瑞，上海交通大学出版
社，2007年
• 参考书
1. 冈萨雷斯著，阮秋琦等译，《数字图像处理》（第二版），电子工业出版社， 2003年
2. Kenneth.R.Castleman著，《数字图像处理》，电子工业出版社，1998年 3. 章毓晋，《图像处理和分析》（图像工程上册），清华大学出版社，1999年 4. 阮秋琦，《数字图像处理学》，电子工业出版社，2001年 5. 赵荣椿，《数字图像处理导论》，西北工业大学出版社，1996年 6.Yao Wang等著，侯正信等译，《视频处理与通信》电子工业出版社，2003年 7. Ed. Al Bovik，《Handbook of Image and Video Processing》，Academic Press
• 数字信号处理 • 随机过程
• 与其他课程的关系
• 模式识别、计算机视觉、人工智能等 • 小波与分形、人工神经元网络、数字信号处理、信息论等 • 计算机图形学 • 本科“数字图像处理”课程 • 图像通信等课程
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
相关的 5.图像复原与重建（图像复原，由投影重建截面图像）
6学时
应用技术 6.图像压缩编码（原理，算法，标准简介）
9学时
与识别理 解相关的 7.图像分割 应用技术 8.图像描述
6学时 3学时
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
• 前期课程要求
2010年度春季
上海交通大学
数字图像处理 （Digital Image Processing）
C.数字图像处理
• 低层处理 & (中)高层处理
上海交通大学
• 低层处理
- 一般指直接在像素级进行处理 - 本课程主要讨论低层处理（给人眼看&为机器视觉打基础） - 难点：
¾ 像素点多，受速度、容量限制（实时处理更难） ¾ 每个像素含的信息量少
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
A.数字
1.图像数字化（采集/获取）是数字图像处理的第一步
• 模拟图像→采样、量化→“数据”（数字图像） • 数字图像处理是相对于模拟图像处理和混合图像处理而言
主流
2.不同应用对空间分辨率、量化精度等参数有不同的要求
• 若图像采集时丢失大量有用信息，则后续处理效果将很差 • 空间分辨率：数字电影，HDTV，SDTV，CIF，QCIF • 量化精度：8bit/10bit/12bit
上海交通大学
图像通信与信息处理研究所
电子信息与电气工程学院 电子工程系
上海交通大学
图像通信与信息处理研究所
2010年度春季
电子信息与电气工程学院 电子工程系
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
• “现在几乎没有什么应用领域不用到图像处理技术” ——冈萨雷斯
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
B.数字图像
• 不同种类及来源的数字图像
• 9种数字图像及其表示方法
① 静止黑白图像 ② 二值图 ③ 彩色图像 ④ 不可见光成的像 ⑤ 多光谱图像 ⑥ 活动图像 ⑦ 立体视觉图像 ⑧ 3D物体的断层表示图像 ⑨ 带有水印的图像
上海交通大学
• 课程内容和课时安排
• 系统介绍数字图像处理的基本理论和主要应用技术 • 三大部分，八章，共51学时
基础 部分
1.绪论
3学时
2.DIP基础（图像数字化，光度学、色度学基础，视觉特性等） 6学时
3.图像变换（2D正交变换，DFT，DCT，KLT，WHT，DWT等） 9学时
与HVS 4.图像增强（灰度变换，图像平滑，图像锐化，去噪，伪彩色等）9学时
基本方法
• 思考与分析能力培养
• 分析比较不同算法/参数的处理效果 • 选择适当的图像处理方法用于解决实际应用问题
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
• 动手能力培养
• 用MATLAB来进行各种图像处理实验
• 创新能力培养
• 在理解掌握基本原理的基础上设计新的图像处理算法
，2000年 8. A.Murat Tekalp，《Digital Video Processing》，Prentice Hall，1995年 9. Ed. H.R.Wu，K.R.Rao，《Digital Video Image Quality and Perceptual
Coding》，CRC Tayler & Francis，2006年
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
上海交通大学
• 课程学习目标 （在课程学习结束后，每位同学将能够…？）
• 知识与理解能力培养
• 对数字图像处理领域有全面、初步的了解 • 理解掌握各种图像处理技术的基本原理 • 掌握图像变换、增强、复原、重建、编码、分割和描述的