图像处理和分析教程 (2)

Photoshop 图像处理教学大纲第一讲：软件简介及图层概念一、 功能简介： 1、图像处理（本节重点学习）选择 ● 对象：位图 2、绘图 效果处理二、 界面介绍 1、菜单栏：窗口图像 图层 选择 滤镜 2、工具箱：（分为五部分）● 工具● 前景色/背景色—— ● 编辑模式 ● 图片预览模式 ● Image 插件 3、命令面板：三、基本概念（图层）●图层的概念新建、删除、复制●自由变换命令：“编辑”菜单——自由变换四、工具1、移动工具2、选区工具五、描边六、图像大小设置“图像”菜单——图像大小实例：1、倒影2、制作多图组合描边图第二讲：设置图片的文字描述及效果制作一、 画布设置：“图像”菜单——画布大小。

二、画笔工具：三、文字工具：四、效果制作1、图层蒙板————2、图层混合模式实例：1、用图层蒙板合成一张图2、用画布设置来制作一张带有文字描述的照片。

作用：合成图像实质：图层的某些区域透明 用法：结合画笔应用前景色决定画笔的颜色属性栏中设置笔尖大小，硬度等。

有新的文本图层生成可以通过属性栏改字体、字号、颜色等 可以编辑单个文字 栅格化后转为普通图层。

第三讲：调色及照片制作一、 “图像”调色：“图像”菜单——调整二、调整图层调色：三、寸照的制作1、 固定选区的绘制2、 “贴入”命令3、“图层复制”和“同层复制”实例：1、制作寸照2、自选一张照片来调色。

色彩平衡色阶曲线色相/饱和度去色变化作用：调整前面的所有图层有自带的图层蒙板，处理方法和图层蒙板一样。

贴入先要选择及复制贴入是指粘贴到选区里面，（就是说必须要有选区）。

医学影像处理中的图像配准与分割技术教程随着科技的飞速发展，计算机在医学影像处理领域扮演着越来越重要的角色。

图像配准与分割技术是医学影像处理中的两个核心任务，对于医学诊断和研究具有重要意义。

本文将深入介绍医学影像处理中的图像配准与分割技术，帮助读者了解这两项技术的原理、应用和实现方法。

一、图像配准技术1. 原理概述图像配准是指将两个或多个影像进行对齐的过程，使它们在空间上在几何和灰度上保持一致。

它可以通过确定变换参数来实现，比如平移、旋转、缩放和弯曲等。

图像配准的目标是最小化配准的误差，使得对齐后的影像尽可能与真实情况一致。

2. 常见方法(1) 特征点匹配法：该方法基于图像中的特征点进行匹配，比如角点、边缘点等。

利用特征点之间的对应关系，可以求解出图像之间的变换参数。

(2) 基于区域的配准法：该方法基于图像的整体信息进行匹配，比如颜色、纹理等。

通过比较两幅图像的相似度，可以得到它们之间的变换关系。

(3) 基于图像金字塔的配准法：该方法通过建立不同尺度的图像金字塔，逐层进行匹配。

从粗到细的过程中，可以提高算法的鲁棒性和效率。

3. 应用实例(1) 医学影像配准：图像配准在医学领域中具有广泛的应用，比如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和脑电图（EEG）等。

通过图像配准，可以准确地比对不同时间点或不同受试者的医学影像，为医生提供准确的诊断和治疗方案。

(2) 功能脑影像配准：功能脑影像配准是将脑功能影像与脑结构影像进行配准，可以帮助研究者探索大脑的功能区域和网络连接情况，对脑疾病的研究和诊断具有重要意义。

二、图像分割技术1. 原理概述图像分割是将图像分成若干个不重叠的区域或像素集合的过程。

其目的是根据图像的特征，将图像中的对象和背景进行分离，使得后续处理更加容易。

图像分割可以根据需求分为全局分割和局部分割，也可以根据算法分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。

2. 常见方法(1) 基于阈值的方法：该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分类为前景和背景。

京改版（2013）第五册信息技术 5.3 图像初级处理教案一、教材分析本课程选自京改版（2013）第五册信息技术，主要内容为图像初级处理。

图像处理是信息技术课程中的重要部分，对于培养学生对信息技术的兴趣和应用能力具有重要意义。

本节课通过介绍图像处理的基本概念和技巧，使学生能够熟练使用图像处理软件，进行简单的图像编辑和创作，培养学生的创新能力和实践能力。

本节课的内容主要包括以下几个方面：1. 图像处理的基本概念和常用工具。

2. 图像的打开、保存和格式转换。

3. 图像的裁剪、缩放和旋转。

4. 图像的调整，包括亮度、对比度和饱和度等。

5. 图像的滤镜和效果处理。

本节课的教学目标是通过讲解和示范，使学生能够掌握图像处理的基本概念和技巧，能够熟练使用图像处理软件进行简单的图像编辑和创作。

通过本节课的学习，学生将能够更好地理解信息技术在生活中的应用，提高对信息技术的兴趣和应用能力。

二、核心素养目标分析本节课的核心素养目标主要体现在以下几个方面：1. 信息意识：通过本节课的学习，使学生能够认识到信息技术在日常生活中的重要性和应用价值，提高对信息技术的敏感度和识别能力。

2. 数字化学习与创新：通过讲解和示范，使学生能够掌握图像处理的基本概念和技巧，培养学生的数字化学习能力和创新思维。

3. 信息社会责任：通过本节课的学习，使学生能够了解图像处理的基本伦理和规范，培养学生的信息社会责任意识，能够合理使用图像处理软件，遵守相关的法律法规。

4. 技术应用：通过本节课的学习，使学生能够熟练使用图像处理软件进行简单的图像编辑和创作，提高学生的技术应用能力和解决问题的能力。

本节课的核心素养目标旨在培养学生对信息技术的兴趣和应用能力，提高学生的信息意识、数字化学习与创新、信息社会责任和技术应用等方面的能力，使学生能够在生活中更好地运用信息技术，提高学生的生活质量。

三、教学难点与重点1. 教学重点（1）图像处理的基本概念和常用工具：使学生了解图像处理的基本概念，掌握常用工具的使用方法，如裁剪、缩放、旋转等。

《图像处理》课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本原理和常用方法，能够运用图像处理技术解决实际问题。

具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解图像处理的基本概念、原理和常用算法，包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理等。

2.技能目标：学生能够熟练使用图像处理软件（如MATLAB、OpenCV等），进行图像的基本操作和处理，并能独立完成一些图像处理项目。

3.情感态度价值观目标：学生通过本课程的学习，能够培养对图像处理技术的兴趣和热情，认识到图像处理在现实生活中的应用和价值，提高解决实际问题的能力。

二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：包括图像的表示、图像的采样和量化、图像的格式等。

2.图像增强：包括灰度增强、色彩增强、图像锐化、图像平滑等。

3.图像滤波：包括线性滤波、非线性滤波、频率域滤波等。

4.边缘检测：包括梯度算法、Canny算法、Sobel算法等。

5.形态学处理：包括形态学的基本运算、形态学的滤波、形态学的重建等。

6.图像处理软件的使用：学习并掌握MATLAB、OpenCV等图像处理软件的基本使用方法。

三、教学方法为了达到课程目标，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握图像处理的基本概念和原理。

2.案例分析法：通过分析具体的图像处理案例，使学生了解图像处理技术的应用和效果。

3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握图像处理软件的使用，并能够独立完成图像处理项目。

4.讨论法：通过分组讨论，引导学生思考和探索图像处理技术的新发展和新应用。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》，作者：冈萨雷斯。

2.参考书：《数字图像处理与应用》，作者：潘晓阳。

3.多媒体资料：包括教学PPT、图像处理软件的教程等。

4.实验设备：计算机、MATLAB软件、OpenCV库等。

imagej使用教程ImageJ是一款免费开源的图像处理软件，被广泛应用于生物医学图像的分析和处理中。

本教程将向您介绍如何使用ImageJ进行基本的图像处理。

1. 安装ImageJ首先，您需要从ImageJ的官方网站（https:///ij/）下载并安装ImageJ软件。

根据您的操作系统，选择适合的安装程序进行安装。

2. 打开图像在ImageJ的菜单栏上，选择"File"（文件），然后点击"Open"（打开）。

浏览您的计算机，选择要处理的图像文件并点击"Open"（打开）按钮。

3. 调整图像大小如果您需要调整图像的大小，可以在菜单栏上选择"Image"（图像），然后点击"Adjust Size"（调整尺寸）。

在弹出的对话框中，输入所需的宽度和高度，并选择插值算法。

点击"OK"（确定）按钮应用更改。

4. 调整亮度和对比度您可以在菜单栏上选择"Image"（图像），然后点击"Adjust"（调整）来调整图像的亮度和对比度。

在弹出的对话框中，拖动亮度和对比度滑块，直到您满意为止。

点击"OK"（确定）按钮应用更改。

5. 进行滤镜处理ImageJ提供了多种滤镜工具，以改变图像的外观。

在菜单栏上选择"Process"（处理），然后点击"Filters"（滤镜）来选择所需的滤镜效果。

在弹出的对话框中，您可以调整滤镜的参数，然后点击"OK"（确定）按钮应用更改。

6. 测量图像特征ImageJ允许您测量图像中的各种特征，如面积、长度、角度等。

在菜单栏上选择"Analyze"（分析），然后点击"Measure"（测量）来测量图像的特征。

在弹出的结果窗口中，您可以查看测量结果。

23 【小结和参考】1.1节主要介绍了各种不同波段的图像和各种不同类型的图像，借此可对图像有一些感性认识，也可对图像的应用领域有一些了解。

更多的各类图像除可参考其他图书或文章，也可借助网络获得。

1.2节介绍图像工程的三个层次及其相关的学科。

对图像工程更全面的介绍，包括比较完整的图像技术全貌可见[章2012b]，[章2012c]，[章2012d]。

对图像工程中的各种术语概念名词的简明定义可见[章2015b]。

1.3节介绍对图像和像素的表达与显示。

有关图像和像素的基本概念的内容在所有图像处理和分析图书（如[Gonzalez 2008]，[Sonka 2008]，[章2012b]，[章2012c]，[Russ 2015]）的绪论中均有介绍。

图像显示设备是图像处理和分析系统的重要组成部分，形式和种类很多，可分别参阅有关设备的介绍材料（包括有关电视技术的图书）。

对不同类型的半调技术的讨论和比较可见[Lau 2001]。

对图像抖动技术的相关讨论还可见[Poynton 1996]。

1.4节介绍图像存储器和图像文件格式。

该节介绍的四种图像文件格式和其他一些应用比较广泛的格式可参见[董1994]，[晶1998]中的详细介绍。

GIF 格式中用到的LZW 压缩算法及其改进，JPEG 标准算法等都可见[Salomon 2000]。

1.5节介绍的对图像工程研究文献的统计综述可见[章1996a]，[章1996b]，[章1997a]，[章1998]，[章1999a]，[章2000]，[章2001a]，[章2002a]，[章2003]，[章2004a]，[章2005]，[章2006a]，[章2007]，[章2008a]，[章2009]，[章2010]，[章2011]，[章2012a]，[章2013]，[章2014a]，[章2015a]。

在学习和应用图像处理和分析技术需要的基础知识中，有许多参考书。

例如，线性代数可参考[上1982]，[数2000]；计算机编程语言可用VC 、VB 、Delphi 等（这均有对应的编程介绍图书），用MATLAB 编程实现可见[马2013]；信号处理和电路原理可分别参考[郑2006]和[蒋2014]。

《图形图像处理》课程教学大纲课程编号：030328-Z适用专业：网络、软件、维护、应用课程类型：专业基础课程性质：必修课课程学时：60 课程学分：4一、课程定位《图形图像处理》是网络技术、软件技术、计算机维护技术、计算机应用技术等专业基础课程。

根据高职高专培养高技能专业人才的办学目标，在充分社会调研的基础上，确定图形图像处理课程培养学生数码照片处理、广告图像处理、图形绘制、网页图像处理等技能，达到“会、熟、快、美”岗位要求；培养学生创新思维能力和健康的审美意识，按时交付作品的时间观念和团队合作精神，为其软件、网站界面设计奠定良好的基础。

二、课程目标1.知识目标（1）熟悉图像文件类型、色彩模式的特点及应用；（2）掌握图层的概念和功能作用；（3）掌握选区的概念及应用特点；（4）掌握通道的概念及应用特点；（5）掌握蒙版的概念及应用特点；（6）掌握选区、通道、蒙版三者之间的关系；（7）掌握路径的概念、掌握路径工具的特点；（8）熟悉图像处理工具、命令的功能及作用；（9）理解滤镜的功能和应用特点。

2.能力目标（1）能独立进行资料收集与整理能力。

（2）能独立制定、实施工作计划。

（3）具备简单的需求市场分析能力。

（4）具备用户需求的理解能力。

（5）具备检查、判断能力。

（6）具备理论知识的运用能力。

3.素质目标（1）培养学生的团队意识和团队协作精神，锻炼学生的沟通交流能力（2）通过项目教学，具有分析问题、解决问题的能力（3）通过撰写需求分析、方案设计报告，提高学生书面表达能力（4）通过课外拓展训练，锻炼学生自我学习的能力（5）具有勇于创新、敬业乐业的工作作风与质量意识三、课程设计1.设计理念以培养图像处理相关职业岗位的职业能力和职业素养为核心，以项目为载体，以典型工作过程要素为教学内容的基础，以启发学生自信心、主动性、自学能力为着力点，校企共育，实现培养学生技术能力和职业素养的教学目标，第一、以教学仿真项目和企业实际项目为载体重构和序化教学内容。

《图形图像处理》课程标准课程名称：图形图像处理学分：4计划学时：64适用专业：摄影摄像技术1.前言1.1课程性质《图形图像处理》课程是摄影摄像技术专业的基础课程。

该课程设置在大一,面向的是大一学生。

课程主要是对平面图像的后期处理。

它集理论实践于一体,是学生将来直接用于摄影图像后期处理的基础实用技术。

与该课程前后相关联的课程有摄影基础、构成基础、数字暗房等。

《图像图像处理》是一门非常注重操作实践的课程。

目前侧重于商业人像摄影的后期处理。

面对的职业岗位精准对接商业摄影后期修图师。

通过该课程学生可以掌握商业人像修图的要求、操作步骤等知识和技能。

1.2设计思路依据教育部关于高职教育有关文件精神，按照教学过程的实践性、开放性和职业性的内在要求,在教学过程中，以岗位需求为目标,分析岗位所需职业能力、职业目标与职业要求，围绕职业工作需要的核心能力，突出课程结构模块化、课程内容综合化的特点，进行课程开发、设计、实施和考核。

因此课程结合商业摄影后期修图师的职业要求设计阶段性练习，以项目练习为依托，分阶段分步骤，递进式的方式使学生能扎实掌握每一阶段的技能操作。

本课程的学分为4,总学时为64学时，建议学时可根据学生学习情况进行调整，并相应调整课时计划。

2.课程目标2.1总体目标《图形图像处理》课程结合商业人像后期修图的职业能力需求设置课程内容。

通过该课程的学习。

学生了解商业摄影人像后期的发展概况，了解商业人像后期修图流程，掌握商业人像后期修图的实践操作技能、培养修图师的职业素养。

时代变化、技术日益陈新。

目前的软件操作从技术上已经简单化、易操作。

未来会更加“一键化”。

从过去的技术技能竞争到未来的思维创意竞争。

职业课程在使学生掌握应要的职业技能外，更要重点引导思考，未来核心的竞争力是什么？培养有创意、懂合作、会沟通、会制作的人才。

2.2具体目标2. 2.1知识目标11)了解商业人像摄影后期发展概况；22)了解商业人像后期的操作流程和技巧知识。

前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程前端图像识别实践：利用OpenCV进行图像处理与分析的教程导言：图像识别与处理是现代计算机科学领域的一个重要研究方向，它通过对图像进行人工智能算法的应用从而实现对图像的分析、识别与处理。

而在前端开发中，借助开源图像处理库OpenCV，我们能够实现丰富的图像处理与分析效果。

本教程将介绍如何在前端开发中使用OpenCV进行图像识别实践，并提供一些实用的处理示例。

一、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数和算法，支持多种编程语言，包括C++、Python等。

OpenCV广泛应用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域，在前端开发中，我们可以利用OpenCV实现图像的处理、特征分析等功能。

二、环境搭建在开始前端图像识别的实践之前，我们需要先搭建好相应的开发环境。

首先，确保你的计算机已经安装好了OpenCV的相关库文件，并配置好了编译环境。

接下来，我们将使用HTML5的Canvas元素来实现图像的显示与处理，因此，你需要了解基本的HTML5技术和Canvas的使用方法。

此外，为了方便操作图像，我们还需要使用JavaScript编程语言。

三、图像处理基础在进行图像识别实践之前，我们有必要了解一些基本的图像处理概念和算法。

例如，图像的读取与显示、图像的灰度化、图像的二值化以及滤波处理等。

这些基本的概念和算法是我们进行后续图像处理与分析的基础。

四、图像识别实践1. 图像的读取与显示- 在前端开发中，我们使用<input type="file">标签来实现图像的上传功能，通过File API可以获取到用户上传的图像文件。

接下来，我们使用Canvas元素将图像显示在页面上，代码示例如下：```javascriptvar input = document.querySelector('input[type="file"]');var canvas = document.querySelector('canvas');var ctx = canvas.getContext('2d');input.addEventListener('change', function(e) {var file = e.target.files[0];var reader = new FileReader();reader.onload = function(event) {var img = new Image();img.onload = function() {ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);}img.src = event.target.result;}reader.readAsDataURL(file);});```2. 图像的灰度化- 图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。