数字图像处理基础 ppt课件

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《数字图像处理基础》PPT课件

14
精选ppt
根据阈值将图像二值化，将物体和背景置为黑白两色。对图像扫描一遍，灰度大于阈值的点置为 255，即白色；小于等于阈值的点置为0，即为黑色。由于物体上有高光，所以二值化后，在黑色物体上会有小白点，如图所示。为了使形心计算的结果准确，我们必须将这些小白点填充为黑色。
15
精选ppt
2021年1月13日
9
精选ppt
图像处理系统一般使用256级灰度图像，即 8 位黑白图像，其1个
像素由 1个字节描述。0表示黑色，255为白色；其它中间灰度见图
2。一个立方形物体的照片如图1所示。通过图像采集卡后，其像
素矩阵如表1所示。
10
精选ppt
需要强调的是：
在计算机中，图像被分割成像素（Pixel），各像素的灰度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：
图像理解：
研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义。自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。
4
精选ppt
图像处理、图像分析和图像理解的关系：
5
精选ppt
数字图像处理系统
数字图像处理系统硬件
早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都采用大型机。随着计算机性价比（性能价格比）日新月异的提高，以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机，配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系统。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是微型计算机的性能逐年提高，使得微型图像处理系统的性能也不断升级，加之软件配置丰富，使其更具实用意义。
通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。
26

数字图像处理基础知识PPT课件

g(x,y) = 1/M (g1(x,y)+g2(x,y)+…+ gM(x,y))
当：噪声h(x,y)i为互不相关，且均值为0时，上述图像均值将降低噪声的影响。
第 2.3.1 图像运算
二章
数 • 生成图像叠加效果
字
图
对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有：
像
g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)
处理
推广这个公式为：
基
g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
础知
其中α+β= 1
识
我们可以得到各种图像合成的效果，也可以
用于两张图片的衔接
第 2.3.1 图像运算
二章
数 2)减法
字图像
• 运算的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
处 • 主要应用举例
理
–去除不需要的叠加性图案
z5的模板运算公式为： R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算举例：均值变换
– 模板系数：wi = 1/9 – 计算公式：
R = 1/9(z1 + z2 + ... + z9)
2.3.2 图像处理的算法形式
3.大局处理（global operation)：
• 基于CCD光电耦器件的输入设备 – 摄像机、数字摄像机 – 数字相机 – 平板扫描仪
• 基于光电倍增管的输入设备 – 滚筒扫描仪
2.2 图像的输入
• 扫描仪分辨率与扫描图像的大小
– 分辨率：单位长度上采样的像素个数：DPI(dot/inch)

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

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

《数字图像处理基础》课件

数字图像的表示与存储方式
讨论数字图像的表示方法，包括二进制表示、向量图像和光栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方法，如灰度共生矩阵和尺度不变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用，讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法，如基于特征的方法和深度学习方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法，如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。

数字图像处理ppt课件

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
利用图像颜色的分布信息，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感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加工和分析，以满足各种应用需求的技术。
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，如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述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。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度，使图像细节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度，使图像的明暗区域更加明显，增强图像的视觉效果。常用的方法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节，增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量，突出显示图像中的边缘和细节，使图像看起来更加清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。

数字图像处理入门ppt课件

• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）：视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片传统光学照片
数码相机拍摄的图像传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样空间离坐标(x,y)的离散化，确定水平和垂直方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图，如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低对比度高
22

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。

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求反画图
求反恢复原图
一
节
图
象
运
算
2020/11/29
21
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
象处
• 异或运算的定义
理基
பைடு நூலகம்g(x,y) = f(x,y) h(x,y)
础 • 主要应用举例
第一
– 获得相交子图象
节
– 绘制区别于背景的、可恢复的图形
图
象
运
算
2020/11/29
22
第
二
章数
数字图象处理
2020/11/29
1
第
二章
第二章数字图像处理基础
数
字
图 • 2.1 图像运算 • 2.3 频域变换
象处
– 算术运算
– 傅立叶变换导言
理基
– 逻辑运算
– 傅立叶变换的特性
础 • 2.2 空域变换 – 快速傅立叶变换
– 几何变换
– 非几何变换
2020/11/29
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
象处
• 求反的定义
理基
g(x,y) = 255 - f(x,y)
础 • 主要应用举例
第一
– 获得一个阴图象
节图
– 获得一个子图像的补图像
象
– 绘制区别于背景的、可恢复的图形
运
算
2020/11/29
18
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
基础第
时间2的图象为T2(x,y)
g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
一
节
图象
=
-
运
算
2020/11/29
12
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象处
• 计算物体边界的梯度
理
在一个图象内，寻找边缘时，梯度幅度（描
基础
绘变化陡峭程度的量）的近似计算
第
|Vf(x,y)| = max(f(x,y)–f(x+1,y) ,f(x,y)–f(x,y+1))
第一
g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
节
其中α+β= 1
图象
我们可以得到各种图象合成的效果，也可以
运用于两张图片的衔接
算
2020/11/29
8
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处
理
基
础
第
一
节
图
象
运
算
2020/11/29
9
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
象处
• 获得一个阴图象
理
基
础
第
一
节
图
象
运
算
2020/11/29
19
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
象处
• 获得一个子图像的补图像
理 255-
基
础
第
一
节
=
图
象
运
算
2020/11/29
20
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
象
处
理 • 绘制区别于背景的、可恢复的图形
基
础
第
原图
象
运
算
2020/11/29
6
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象 • 去除“叠加性”噪音
处
理
对于原图象f(x,y),有一个噪音图象集
基础
{ gi(x,y) } i =1,2,...M
第
其中：gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)i
一
M个图象的均值定义为：
节图象
g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ gM(x,y))
理基
– 加法、减法
础
– 乘法、除法
第
• 2.1.2 逻辑运算
一节
– 求反
图
– 异或、或
象运
–与
算
2020/11/29
5
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处理
• 加法运算的定义
基
C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)
础第
• 主要应用举例
一
– 去除“叠加性”噪音
节图
– 生成图象叠加效果
字
图
象 • 减法的定义
处
理
C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
基础
• 主要应用举例
第
– 去除不需要的叠加性图案
一
– 检测同一场景两幅图象之间的变化
节图
– 计算物体边界的梯度
象
运
算
2020/11/29
10
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处 • 去除不需要的叠加性图案
理基
当：噪音h(x,y)i为互不相关，且均值为0时，
运
上述图象均值将降低噪音的影响。
算
2020/11/29
7
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象 • 生成图象叠加效果
处理
对于两个图象f(x,y)和h(x,y)的均值有：
基
g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)
础
会得到二次暴光的效果。推广这个公式为：
节
用二值蒙板图象与原图象做乘法
图
象
运
算
2020/11/29
15
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处
理
基
础
第
一
节
图
象
运
算
2020/11/29
16
第
二
章数
2.1.2 图象运算：逻辑运算
字
图
象
处理
• 2.1.2 逻辑运算
基础
– 求反
第
– 异或、或
一
节
–与
图
象
运
算
2020/11/29
17
一以后还会讲到
节
图
象
运
算
2020/11/29
13
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处
理
基
础
第
一
节
图
象
运
算
2020/11/29
14
第
二
章数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处理
• 乘法的定义
基
C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)
础
• 主要应用举例
第一
– 图象的局部显示
字
图
象
• 或运算的定义
处理
g(x,y) = f(x,y) v h(x,y)
基础
• 主要应用举例
第
– 合并子图像
一
节
图
象
=
运
算
2020/11/29
25
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
象 • 获得相交子图象
处
理
基
础
第一
节
图
象
运
算
2020/11/29
=
23
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
字
图
象
处理
• 绘制区别于背景的、可恢复的图形
基
础
原图
第
异或画图
异或恢复原图
一
节
图
象
运
算
2020/11/29
24
第
二
章数
2.1.1 图象运算：逻辑运算
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
2020/11/29
4
第
二
章数
第一节图象运算
字
图
象
处
• 2.1.1 算术运算
设：背景图象b(x,y)，前景背景混合图象f(x,y)
础
g(x,y) = f(x,y) – b(x,y)
第一
g(x,y) 为去除了背景的图象。
节
图象
电视制作的蓝屏技术就基于此
运
算
2020/11/29

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