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数字图像处理
– 空间域图像增强
» 高提升滤波效果
频率域图像增强（傅立叶变换）
Source
Gauss Filter
Added Noise
数字图像处理
– 形态学处理
主要研究方向
• 数字图像处理 • 机器视觉 • 机器学习
数字图像处理
• 什么是数字图像
– 简单地说，数字图像就是能够在计算机上显示 和处理的图像，可根据其特性分为两大类—— 位图和矢量图。位图通常使用数字阵列来表示， 常见格式有BMP、JPG、GIF 等；矢量图由矢 量数据库表示，我们接触最多的就是PNG 图形。
数字图像处理
• 数字图像处理和识别的应用实例
数字图像处理
• 3. 数字图像识别 • 数字图像识别（Digital Image Recognition）主要是研究图像中各目
标的性质和相互关系， 识别出目标对象的类别，从而理解图像的含义。 这往往囊括了使用数字图像处理技术的很多应用项目，例如光学字符 识别（OCR）、产品质量检验、人脸识别、自动驾驶、医学图像和地 貌图像的自动判读理解等。
数字图像处理
• 1. 数字图像处理 • 数字图像处理（Digital Image Processing）就是指使用电子计算机对
量化的数字图像进行处理，具体地说就是通过对图像进行各种加工来 改善图像的外观，是对图像的修改和增强。 • 图像处理的输入是从传感器或其它来源获取的原始的数字图像，输出 是经过处理后的输出图像。处理的目的可能是使输出图像具有更好的 效果，以便于人的观察；也可能是为图像分析和识别做准备，此时的 图像处理是作为一种预处理步骤，输出图像将进一步供其它图像分析、 识别算法使用。 • 2. 数字图像分析 • 数字图像分析（Digital Image Analyzing）是指对图像中感兴趣的目 标进行检测和测量以获得客观的信息。数字图像分析通常是指将一幅 图像转化为另一种非图像的抽象形式，例如图像中某物体与测量者的 距离，目标对象的计数或其尺寸等。这一概念的外延包括边缘检测和 图像分割、特征提取以及几何测量与计数等。 • 图像分析的输入是经过处理的数字图像，其输出通常不再是数字图像， 而是一系列与目标相关的图像特征（目标的描述），如目标的长度、 颜色、曲率和个数等等；
• 图像识别是图像分析的延伸，它根据从图像分析中得到的相关描述 （特征）对目标进行归类，输出我们感兴趣的目标类别标号信息（符 号）。
数字图像处理
• 数字图像处理的主要研究内容
– 点运算（灰度变换） – 几何变换 – 空间域图像增强 – 频率域图像增强（傅立叶变换） – 小波变换 – 图像复原 – 形态学处理 – 边缘检测与图像分割
• 机器视觉的主要研究内容
– 特征提取 – 分类器
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– 点运算（灰度变换0 ）
» 直方图0 均衡0化.5效果1
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– 几何变换
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» 投10影00失真校正
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数字图像处理
• 数字图像的实质
– 我们可以将一幅图像视为一 个二维函数f(x, y)，其中x 和y 是空间坐标，而在x – y 平面中的任意一对空间坐标 (x, y)上的幅值f 称为该点图 像的灰度、亮度或强度。此 时，如果f、x、y 均为非负 有限离散，则称该图像为数 字图像（位图）。
– 一个大小为M×N 数字图像 是由M 行N 列的有限元素组 成的矩阵，每个元素都有特 定的位置和幅值，代表了其 所在行列位置上的图像物理 信息，如灰度和色彩等。这 些元素称为图像元素或像素。
数字图像处理
机器视觉的主要研究内容 – 人工神经网络
机器视觉
• 机器视觉（Machine Vision），又称计算机 视觉（Computer Vision）。它是将数字图 像处理和数字图像分析、图像识别结合起 来，试图开发出一种能与人脑的部分机能 比拟，能够理解自然景物和环境的系统， 在机器人领域中为机器人提供类人视觉的 功能。计算机视觉是数字成像领域的尖端 方向，具有最综合的内容和最广泛的涵盖 面。
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数字图像处理
– 空间域图像增强
» 高提升滤波效果
频率域图像增强（傅立叶变换）
Source
Gauss Filter
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数字图像处理
– 形态学处理
主要研究方向
• 数字图像处理 • 机器视觉 • 机器学习
数字图像处理
• 什么是数字图像
– 简单地说，数字图像就是能够在计算机上显示 和处理的图像，可根据其特性分为两大类—— 位图和矢量图。位图通常使用数字阵列来表示， 常见格式有BMP、JPG、GIF 等；矢量图由矢 量数据库表示，我们接触最多的就是PNG 图形。
数字图像处理
• 数字图像处理和识别的应用实例
数字图像处理
• 3. 数字图像识别 • 数字图像识别（Digital Image Recognition）主要是研究图像中各目
标的性质和相互关系， 识别出目标对象的类别，从而理解图像的含义。 这往往囊括了使用数字图像处理技术的很多应用项目，例如光学字符 识别（OCR）、产品质量检验、人脸识别、自动驾驶、医学图像和地 貌图像的自动判读理解等。
数字图像处理
• 1. 数字图像处理 • 数字图像处理（Digital Image Processing）就是指使用电子计算机对
量化的数字图像进行处理，具体地说就是通过对图像进行各种加工来 改善图像的外观，是对图像的修改和增强。 • 图像处理的输入是从传感器或其它来源获取的原始的数字图像，输出 是经过处理后的输出图像。处理的目的可能是使输出图像具有更好的 效果，以便于人的观察；也可能是为图像分析和识别做准备，此时的 图像处理是作为一种预处理步骤，输出图像将进一步供其它图像分析、 识别算法使用。 • 2. 数字图像分析 • 数字图像分析（Digital Image Analyzing）是指对图像中感兴趣的目 标进行检测和测量以获得客观的信息。数字图像分析通常是指将一幅 图像转化为另一种非图像的抽象形式，例如图像中某物体与测量者的 距离，目标对象的计数或其尺寸等。这一概念的外延包括边缘检测和 图像分割、特征提取以及几何测量与计数等。 • 图像分析的输入是经过处理的数字图像，其输出通常不再是数字图像， 而是一系列与目标相关的图像特征（目标的描述），如目标的长度、 颜色、曲率和个数等等；
• 图像识别是图像分析的延伸，它根据从图像分析中得到的相关描述 （特征）对目标进行归类，输出我们感兴趣的目标类别标号信息（符 号）。
数字图像处理
• 数字图像处理的主要研究内容
– 点运算（灰度变换） – 几何变换 – 空间域图像增强 – 频率域图像增强（傅立叶变换） – 小波变换 – 图像复原 – 形态学处理 – 边缘检测与图像分割
• 机器视觉的主要研究内容
– 特征提取 – 分类器
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– 点运算（灰度变换0 ）
» 直方图0 均衡0化.5效果1
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– 几何变换
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数字图像处理
• 数字图像的实质
– 我们可以将一幅图像视为一 个二维函数f(x, y)，其中x 和y 是空间坐标，而在x – y 平面中的任意一对空间坐标 (x, y)上的幅值f 称为该点图 像的灰度、亮度或强度。此 时，如果f、x、y 均为非负 有限离散，则称该图像为数 字图像（位图）。
– 一个大小为M×N 数字图像 是由M 行N 列的有限元素组 成的矩阵，每个元素都有特 定的位置和幅值，代表了其 所在行列位置上的图像物理 信息，如灰度和色彩等。这 些元素称为图像元素或像素。
数字图像处理
机器视觉的主要研究内容 – 人工神经网络
机器视觉
• 机器视觉（Machine Vision），又称计算机 视觉（Computer Vision）。它是将数字图 像处理和数字图像分析、图像识别结合起 来，试图开发出一种能与人脑的部分机能 比拟，能够理解自然景物和环境的系统， 在机器人领域中为机器人提供类人视觉的 功能。计算机视觉是数字成像领域的尖端 方向，具有最综合的内容和最广泛的涵盖 面。