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数字图像处理课件第3篇

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数字图像处理ppt课件

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 第三章 图像变换PPT课件

数字图像处理 第三章 图像变换PPT课件

【例3.1】求图3.1所示函数的傅里叶变换。
A, xX, yY
f(x,y) 0,
其他
解：F (u,v)∞∞ f(x,y)ej2π(u x vy)d xd yAXej2π u xd xYej2π vyd y
∞ ∞
0
0
A X Ysin (π u X )ejπ u xsin (π vY)ejπ vy
D [ f( x F ,y ) 1 ( ) T x y ] F ( u M /2 ,v N /2 )
原点F(0,0)被设置在 u = M/2和v = N/2上。
如果是一幅图像，在原点的傅里叶变换 F(0,0)等于图像的平均灰度级，也称作频率 谱的直流成分。
.
Slide 14
3．离散卷积定理
② 幅度谱|F(u, v)|关于原点对称。 ③ 图像f (x, y)平移后，幅度谱不发生变化
，仅有相位发生变化。
.
Slide 9
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质
1．变换可分离性
二维DFT可以用两个可分离的一维DFT之积表示：
F (u,v)M 1M x 0 1ej2π u x/MN 1N y 0 1f(x,y)ej2π vy/NM 1 M x01F(x,v)ej2πux/M
.
Slide 37
(2) 对偶节点的计算
在流程图中把标有 xl (k ) 的点称为节点。其中下标 l 为列数，也就是第几次迭代，例如，x1(k) 则说明它
是第一次迭代的结果。 k代表流程图中的行数，也
就是序列的序号数。其中每一节点的值均是用前一 节点对计算得来的。
.
Slide 38
在蝶式流程图中，把具有相同来源的一对节
x2(1) x1(1)W80x1(3)

3-数字图像处理基础教学课件

3-数字图像处理基础教学课件
2、可以同时存储若干幅静止图像进而形成连续的动 画。公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件。
3、GIF图像文件格式已经成为网络图像传输的通用 格式，速度要比传输其他图像文件格式快得多，所 以经常用于动画、透明图像等。
4、只能处理256种色彩，故不能存储真彩色的图像 文件。
数字图像的格式 • TIFF格式
8邻域
数字图像的性质 • 图像的连通域
1、图像的连通域通常体现在二值图像，这种图像只 有黑白两个灰度级。
2、彼此连通的像素点形成了一个区域，所有的点彼 此连通点构成的集合，称为一个连通区域。图像的 连通域是对图像进行一系列图像算法处理的结果。
数字图像的性质 • 像素之间的距离
1、图像中的距离常用来衡量两幅图像的相似度。
数字图像的性质 • 像素之间的距离
（3）契比雪夫距离
假设从一个像素点到其8邻域中的任意一个点的距离 为1，契比雪夫距离即为按照这种方式计算的从一个 像素点到另一个像素点的最短距离。
D(P 1,P 2) max( x1 x2 , y1 y 2 )
P2
契比雪夫距离为4
P1
数字图像的性质 • 图像直方图
数字图像的性质 • 图像的通道
1、图像的通道数是指图像中一个像素采用多少个数 字进行表示。
例：灰度图每个像素只采用一个数字来表示，因此， 灰度图的的通道数是1，称为单通道图像；
RGB图像中每个像素采用三个数字进行表示，所以 RGB图像是三通道图像。
数字图像的性质 • 图像的分辨率
图像的分辨率有几种表示方式。
图像的表示
数字图像经过采样和量化得到。在采样和量化过程 中，采样间隔的大小，量化的等级决定了数字图像 所保留的信息数量。采样和量化的过程也是得到离 散的数字图像的过程。

《数字图像处理课件》

《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。

数字图像处理课件全册完整课件

数字图像处理课件全册完整课件

2.1.2 数字化原理
• 二维采样定理：采样频率大于图像信号最高频率的2
例倍：f (x, y) 2 cos 2π(3x 4 y), x y 0.2
F (u, v) 2 cos 2π(3x 4 y)e j2π(xuyv)dxdy (u 3, v 4) (u 3, v 4)
1.4.1 数字图像处理的主要应用 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城 市
规划、环境保护等 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射 线、
染色体分析等 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智 能机 器人等
• 数字图像
由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基 本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
• 像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。 • 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1.1 图像的基本概念
• 图像是一种语言 • 表达方法直观 • 表现力强
• 图像信息是人类信息获取和交流的主要方式 • 视、听、触、嗅、味等
1.3.2 计算机图形学
图像处理
计算机 图形学
图像 描述
图像识别 图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象： 图像或图像序列
图像处理 图像
研究内容： 视觉感知、 分割、
图像理解
图像处理、图像 图像分析
过程：
由图像特征感知、 由原始图像处理出 识别和理解三维场景 分析结果
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
2.1.2 数字化原理

《数字图像处理基础》课件

《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》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。

数字图像处理第3章PPT课件


首先对原始图像进行直方图均衡化处理，即求变Pr换(r)函数：Pz (z)
s T (r)
r 0
Pr
()d
第35页/共128页
• 对目标图像用同样的变换函数进行均衡化处理，即: z
u G(z) P ( )d • 两幅图像做了同样的均衡化处0理,所z 以Ps(s)和Pu(u)具有同样的均匀密度 .变换函
设r和s分别表示原图像灰度级和经直方图均衡化 后的图像灰度级。为便于讨论，对r 和s进行归一化， 使：0≤r，s≤1.
第23页/共128页
对于一幅给定的图像，归一化后灰度级分布在0≤r≤l范围 内。对[0，1]区间内的任 一个r值进行如下变换： s=T(r) .变换函数s=T(r)应满足下列条件： • 在0≤r≤1的区间内,T(r)单值单调增加。保证图像的灰度级从白到黑的次序不变 • 对于0≤r≤1,有0≤T(r)≤1。保证映射变换后的像素灰度值在允许的范围内。
数的逆过程为: • 从原始图像得到的均匀灰度级s来代替逆过程中的u，结果灰度级就是所要求的
z G (u) 概率密度函数Pz(z) 1的灰度级。
z G1(u) G1(s)
第36页/共128页
5. 直方图规定化的计算步骤及实例
64×64像素图像，灰度级为8。其直方图如图(a)所示，(b)是规定的 直方图，(c)为变换函数，(d)为处理后的结果直方图。原始直方图和 规定的直方图的数值分别列于表3-2和表3-3中，经过直方图均衡化
第19页/共128页
3.2.2直方图变换增强
直方图是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。 1.灰度直方图
灰度直方图是灰度值的函数，它描述了图像中各灰度值的像素个数。 通常用横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示对应的灰度级出现的频率（像素的

数字图像处理PPT(3)


灰度均衡
滤波增强
图象增强的含义和目的
二、为什么要增强图象？
Digital Image Processing
图像在生成、传输或者处理过程中会引入噪声或使图像 变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给分 析带来了困难。
三、目的：
改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； 将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形 式，以便从图象中获取更有用的信息。
Digital Image Processing
32
16
8
4
2
1
24
3.3 Histogram Processing(直方图处理)
Digital Image Processing
Histogram provides a global description of the appearance of an image.
图象增强的含义和目的
四、基本方法：
Digital Image Processing
空间域处理：
点处理（图象灰度变换、直方图均衡等）；邻域处理（线性、 非线性平滑和锐化等）；
频域处理：高、低通滤波、同态滤波等
Manipulation of pixel values in the image plane
Mask(掩模), Filter(滤波器), Kernel(核), Template(模板), Window(窗口)
Square, rectangle, or sometimes circular type
11
3.2 Basic Gray Level Transformations
g x, y s T f x, y Tr
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8
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1.3 离散时间傅里叶变换
数字信号处 理
9
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1.3 离散时间傅里叶变换
数字信号处 理
10
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1里叶变换的四种形式
3.1.4 周期序列的傅里叶级数
数字信号处 理
3.2.1 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
17
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
18
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
性质
W W 1．周期性： (lNn)k
nk
N
N
2．可约性：
Wrkej2N rkej
2
N r
k
Wk
，如
W2rk N
WNrk
N
N
r
2
3．共轭对称性： WNnk(WNnk)
55
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
56
3.4 离散傅里叶变换的应用
3.4.2 信号的谱分析
数字信号处 理
57
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
信号的最高频率fh fh影响抽样频率fs的高低
频谱分辨率F F值越小，谱分析精度越高
58
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
数字信号处理
数字信号处 理
绪论 第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第8章
离散时间信号和系统的时域分析 离散时间信号和系统的频域、复频域分析 离散傅里叶变换 快速傅里叶变换 数字滤波器的结构 无限长脉冲响应数字滤波器设计 有限长脉冲响应数字滤波器设计 有限字长效应
数字信号处 理
59
3.4 离散傅里叶变换的应用
例题
数字信号处 理
60
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
61
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
产生原因：当时域抽样频率不够高时，出现混叠。 减少措施：提高抽样率。
N fs 2fh FF
F ——抽样间隔、分辨力
Tp
1 F
——记录长度
如保持N不变，则
例题
数字信号处 理
44
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.5 卷积性质
数字信号处 理
45
3.3 离散傅里叶变换的性质
数字信号处 理
46
3.3 离散傅里叶变换的性质
例题
数字信号处 理
47
3.4 离散傅里叶变换的应用
3.4.1 计算线性卷积
数字信号处 理
48
3.4 离散傅里叶变换的应用
3.4.1 计算线性卷积
4．正交性（任意两个函数作内积，相同的不为零，不相同为零）
N n 0 1W N nk W N nr N n 0 1W N n(k r)1 1 W W N N N (k (k rr ))1 1 e e j2 jN 2 N (k (k rr ))N0NkkrrllNN((kkrr))
4
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1.1 连续时间傅里叶变换
数字信号处 理
5
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1.1 连续时间傅里叶变换
数字信号处 理
6
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1.2 周期信号的傅里叶级数
数字信号处 理
7
3.1 傅里叶变换的四种形式
3.1.2 周期信号的傅里叶级数
数字信号处 理
f s F 分辨率下降 F f s 产生混叠
3.2.2 离散傅里叶变换与离散时间傅里叶变 换和z 变换的关系
23
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
24
3.2 离散傅里叶变换的定义
例题
数字信号处 理
25
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
26
3.2 离散傅里叶变换的定义
例题
数字信号处 理
27
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.1 线性性质
数字信号处 理
注意
35
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.2 移位性质
数字信号处 理
36
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.3 Parseval定理
数字信号处 理
37
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.4 对称性质
数字信号处 理
注意
1. 存在区间 2. 对称中心
12
3.1 傅里叶变换的四种形式
数字信号处 理
13
3.1 傅里叶变换的四种形式
数字信号处 理
3.1.5 四种形式的傅里叶变换的关系与比较
14
3.1 傅里叶变换的四种形式
数字信号处 理
15
3.1 傅里叶变换的四种形式
数字信号处 理
3.1.5 四种形式的傅里叶变换的关系与比较
16
3.2 离散傅里叶变换的定义
28
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
29
3.2 离散傅里叶变换的定义
例题
数字信号处 理
30
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
31
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
32
3.2 离散傅里叶变换的定义
例题
数字信号处 理
33
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
34
l 为任意整数
19
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
常用值
WNlN 1WN0
N
WN 2
W21
1
N
WN 4
W41
j
W N N8W 81ej28 2222j
20
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
21
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
注意
22
3.2 离散傅里叶变换的定义
数字信号处 理
数字信号处 理
49
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
50
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
51
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
52
3.4 离散傅里叶变换的应用
例题
数字信号处 理
53
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
54
3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
38
3.3 离散傅里叶变换的性质
数字信号处 理
39
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.4 对称性质
数字信号处 理
40
3.3 离散傅里叶变换的性质
例题
数字信号处 理
41
3.3 离散傅里叶变换的性质
3.3.4 对称性质
数字信号处 理
42
3.3 离散傅里叶变换的性质
数字信号处 理
43
3.3 离散傅里叶变换的性质
第3章 离散傅里叶变换
第3章 离散傅里叶变换
3.1 傅里叶变换的四种形式 3.2 离散傅里叶变换的定义 3.3 离散傅里叶变换的性质 3.4 离散傅里叶变换的应用
数字信号处 理
3
第3章 离散傅里叶变换
数字信号处 理
习题
3-1, 3-9, 3-15,
3-3, 3-11, 3-18,
3-4, 3-14, 3-19