数字图像处理应用实例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

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

数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。

（四）扫描分辨率 指在扫描一幅图象之前所设定的分辨率，它将影响所生成 的图象文件的质量和使用性能，它决定图象将以何种方式 显示或打印，扫描仪的分辨率又分光学分辨率和插值分辨 率,光学分辨率是指扫描仪的实际分辨率。
常规概念和名词
（五）显示分辨率
显示分辨率是指显示屏上能够显示出的像素数目。例如， 显示分辨率为640×480表示显示屏分成480行，每行显示 640个像素，整个显示屏就含有307200个显像点。屏幕能够 显示的像素越多，说明显示设备的分辨率越高，显示的图 像质量也就越高。在计算机上，显示分辨率可人为设定。
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计算机图像的文件格式
计算机图形应用的发展历史
（一）辅助设计阶段
80年代中期，计算机在图形方面的运用开始推广， 此时主要用于工程制图和数学线性图，
此时的处理特点，是以线和点为主的图形，而色 彩等参数常常被忽略，只需要满足客户在准确度方面的要 求就行。
操作者主要是一些工程计算机专业人员，在设计 过程中需要相当的计算机硬件方面的知识，需要编制程序， 熟悉图形学，熟悉数学，实现复杂，也不方便。
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计算机图像的色彩模式
四、色彩空间模型
LAB色彩模型，是由国际照明委员会（CIE）制定的，它与 设备无关，色调成分的某一值既可描述打印、又可描述显 示色调。Lab的颜色光谱囊括了RGB和CMYK的颜色光谱。 Lab模型由照明发光率（Luminance）和两个颜色轴通道组 成。L指发光率和亮度值；a表示从绿到红的颜色轴通道；b 表示从蓝到黄的颜色轴通道。 Lab模型能表达的色彩空间比RGB、CMYK模型所表达颜色范 围大。
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计算机图像的文件格式
常用图像文件格式及特点 psd格式：是Photoshop内部固有的文件格式，其采用无损 压缩，支持Photoshop可处理的任何内容，包括图层、蒙版、 样通道、路径、切片以及注解等。在作业尚未完成时应采 用该格式 。

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课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。

指隐藏算法有较强的抗攻击能力，隐藏信息不易破坏
12 of
数字水印技术的技术特性
36
自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
13 of 36
自恢复性
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
18 of
数字水印的典型算法
36
压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
25 of
基于内容的图像检索系统
36
基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
数字图像处理的应用-DigitalImage-Processing
2 of
数字图像处理的应用
36
本节课我们学习：
图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
3 of
图像处理的主要应用领域
36
航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的

数字图像处理应用实例
月球图像
火星图像
数字图像处理应用实例
飓风的多光谱电路板； 封装丸剂； 瓶装液体；塑料中气泡； 谷物； 目镜搀杂物
数字图像处理应用实例
公路损害检测
网裂
龟裂
数字图像处理应用实例
军事侦察、高精度制导
（夜视红外传感；智能火炮/图像制导视频跟踪；毫米波成像）
数字图像处理应用实例
军事演习
数字图像处理应用实例
数字图像处理应用实例
公共安全
数字图像处理应用实例
1、医疗诊断 2、航空及遥感 3、工业检测 4、军事应用 5、公安交通
数字图像处理应用实例
胸部X射线成像 血管造影图像 头部CT图像
数字图像处理应用实例
超声波成像的例子
不同角度的胎 儿成像
甲状腺；受损 肌肉层
数字图像处理应用实例
三维彩色CT技术
多器官伪彩显示
数字图像处理应用实例 （观察角度变化）

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。

13
2.3 高分辨率遥感影像道路提取
1．用灰度级标准差检测直线
假设图像空间中的一条角度为 、截距为 的q 直线 y tg(， )映x q
射其灰度级标准方差到参数空间上的一点 ，(该, q点) 的值
可由w以(下, q公) 式, 求得

-
w(
,
q)





1
N
N -1
第11章 数字图像处理系统及应用实例
1 数字图像处理系统 2 应用实例
1
1 数字图像处理系统
监视器
图像通信接口
通信网络
输入设备 摄像机 扫描仪 CD-ROM ……
医学图像 卫星遥感图像
雷达图像
高档微机系统 图像采集 图像处理
A/D 图像数据库
输出设备 激光打印机
绘图仪 显示器
……
硬盘、光盘、磁带机 存储设备
36
4、字符分割 5、字符识别
37

i0
fi (x,
y) - M
2
255，N
0
0,
N 0
其中，M＝ 1
N
N -1 i0
fi (x, y)，fi (x,
y)是图像上所有满足y = tg(θ)x + q的点
14
2.3 高分辨率遥感影像道路提取
该变换的原理如图所示
y
y
l
(0 , q0 )
q0
45
(xN 1, yN 1)
25
2、条形码技术 通过在车辆的侧面印刷条形码(其中包括地区、车
型、车牌号码等基本信息)，当条形码扫描器阅读出这 些信息后，就可以完成识别任务。
缺点：（1）条形码识别技术对于扫描器要求很高； （3）须在全国范围有统一的标准，推广起来也很困难。