海大数字图像课件1

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海大数字图像课件1

X-Ray
(a) Chest X-ray.
(b) Aortic angiogram
(e) Circuit boards.
(主动脉造影图像).
Fig 1.7 Examples of X-ray imaging.
(c) Head CT. (d) Cygnus Loop(天鹅星座环).
1.3.3 Ultraviolet Band
Schedule
•Lecture •Practical training •Report •Exam
1.1 What’s Digital Image Processing
•An image may be defined as a two-dimensional function, f( x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude (幅值） of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. •When x, y, and the amplitude values of f are all finite, discrete quantities, we call the image a digital image. •The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer.
1.3 Types of images
• infra-red (红外线) • ultra-violet(紫外线辐射) • radio-waves (radio astronomy)(无线电波/射电天文学) • visible light(可见光) • micro-waves (radar)(微波/雷达) • roentgen (tomography)(伦琴射线/X线断层摄影术) • sound-waves (sonar)(声波/声纳) •electrons (microscopy)(电子/显微镜方法) • positron emission (PET-scan)(正电子放射/性能鉴定扫描) • magnetic resonance (NMR)(磁性共振/核磁共振)

数字图像概论PPT课件

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6 6
第一章概论
1.1 数字图像处理及特点
1.1.1 图像和数字图像
• 传递信息的主要媒介:语言、文字和图像
• 从信息论的角度来看：图像包含的信息量最大
➢ 在人类接受的信息中，图像等视觉信息占75%-85%
➢ 数字化时代，几乎所有信息都可以以数字的形式呈现在人们眼前
图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。
2020/4/16
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19 19
第一章概论
255 240 240
R 255 0
80
255 0 0
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
2020/4/16
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15 15
第一章概论
灰度图像描述示例
2020/4/16
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16 16
第一章概论
灰度图象
2020/4/16
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返17回 17
第一章概论
数字图像处理
(Digital Image Processing）
电子信息工程系信号与信息处理研究所李小红
2020/4/16
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1 1
第一章概论
课程的目的和任务
• 主要目的：使学生掌握有关数字图像处理的基本概念、理论和方法，提高学生运用数字图像处理理论和方法解决实际问题的能力，为进一步学习有关的课程和从事有关的研究、开发工作打下良好的基础。
• 主要参考书：
➢ 《数字图像处理》姚敏机械工业出版社

数字图像.ppt

• 6．部分容积效应（partial volume effect）某像素位置上可能有多个不同X 线吸收系数的体素存在，该处像素的灰度值往往是多个体素灰度值依其体积所占比例而得的平均灰度值的现象。
• 7．空间分辩力（spatial resolution）是指图像能分辨相邻两点的能力，常用能分辨两个点间的最小距离来表示。又称几何分辨力。
• 8．密度分辩力（density resolution）图像中可辨认低密度差别的最小极限，即对细微密度差别的分辨能力（数字图像灰度精度的范围）。又称为图像的灰度分辨力（或对比度分辨力）。
• 9．时间分辩力（temporal resolution）成像系统对被检体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1．图像数据采集是通过各种接收器件（如成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探头等），将曝光或扫描等形式收集到的模拟信号转换成数字信号。数字图像的数据采集大都经过三个步骤：
• （1）分割：是将图像分割成若干个小单元的空间取样处理（下图a）。
• （2）采样：对一幅图像采样时该图像中像素的每一个亮点被采样，亮点的光强度通过光电倍增管转换成电信号（模拟信号）（下
• 4．图像分割图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部分，使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5．三维重建三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息，按照体绘制、面绘制等运算方法，重建出反映组织三维信息的三维影像。面绘制适于重建单个脏器组织，重在显示组织外观形态和空间结构，但不描述组织内部信息，信息利用率较小。临床常用的面绘制有表面阴影显示（SSD）（下图a）。体绘制适于多个脏器组织的重建，尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好，其算法充分利用图像数据，反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影（MIP）（下图b）、容积再现（VR）等。

海大数字图像课件2

Rods and Cones
Fig 2.2 Distribution of rods and cones in the retina.
2.1.2 Image Formation in the Eye
Fig 2.3 Graphical representation of the eye looking at a palm tree. Point C is the optical center of the lens(晶状体).
2.1.3 Brightness Adaptation and Discrimination
• Experimental evidence indicates that subjective brightness (intensity as perceived by the human visual system) is a logarithmic function of the light intensity incident on the eye. • Fig 2.4 Range of subjective
2.3.4 A Simple Image Formation Model
f(x,y) = i(x,y) r(x,y) 0<i(x,y)<∞ ; 0 <r(x,y)<1 i(x,y): illumination 光照 r(x,y): reflectance 反射 •Also applicable to images formed via transmission of the illumination through a medium, e.g. a chest X-ray
• Cones(锥状体) - 6-7 million

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

《初步认识数字图像》课件

未来发展趋势
数字图像未来的发展趋势包括人工智能、虚拟现实技术和增强现实技术的应用。
ห้องสมุดไป่ตู้
虚拟现实技术
数字图像与虚拟现实技术的结合可以实现更加沉浸式的数字化体验。
增强现实技术
数字图像和增强现实技术的结合，可以创造更加真实的场景和互动体验。
总结
数字图像
数字图像是由离散的像素组成的数字化数据，具有数字性、可编程性等特点。
处理方法和应用领域
数字图像的处理方法包括滤波、分割、增强等。应用领域涵盖医学影像、艺术设计、安全监控等方面。
数字图像是由像素点组成的，而模拟图像则是连续变化的。数字图像具有离散性、数字性、可编程性等特点。
数字图像的基本特征
数字图像可以通过计算机进行存储、处理和传输。其主要特征包括分辨率、亮度、对比度、色彩深度、颜色空间等。
数字图像的表示方式
位图
位图将图像分成像素网格，每个像素点可以存储其亮度和颜色信息。
2 扫描
通过扫描仪等设备对已有的纸质图像进行数字化处理。
3 计算机合成
通过计算机软件将多个图像进行合成得到新的数字图像。
数字图像的基本处理方法
1
滤波
使用不同的滤波操作来改变图像的亮
分割
2
度、对比度和色彩。
将图像划分为不同的区域以便于进行
局部处理。
3
增强
调整数字图像的亮度和对比度、减少图像噪点。
数字图像的应用领域
医学影像
数字图像的应用在医学影像方面具有极大的意义，如CT、 MRI等检查。
艺术设计
数字图像在艺术设计领域获得了广泛应用，如平面设计、建筑设计、动画设计等。
安全监控
数字图像在安全监控领域的应用是指通过视频监控等技术对需要监管的区域进行实时动态监视。

数字图像基础PPT课件

2.55mm
第2章第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞空间分辨率高, 对颜色敏感度高感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞空间分辨率低,没有色彩感觉感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮度与其周围背景I有刚刚可察觉到的差别I, 则I和I的比值是I的函数,且该比值在一定亮度范围内近似不变, 该比值称为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对亮度的对比度敏感,而非亮度值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状细胞杆状细胞,感受光线的明暗和颜色刺激
第2章第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨别能力强
Weber ratio I50 I

广东海洋大学数字图像处理复习要点

●第1讲绪论⏹什么是数字图像◆连续图像与数字图像的定义◆图像采集◆图像的表示◆空间分辨率与灰度级分辨率◆采样和量化与图像的质量⏹视觉系统对光的感知特点⏹什么是数字图像处理◆图像工程3个层次（图像处理、图像分析、图像理解）及其关系⏹数字图像处理的发展历史⏹数字图像处理的主要内容◆基本概念：图像采集、图像增强、图像复原、形态学处理、分割、对象识别、表示&描述、彩色图像处理、图像压缩◆数字图像处理的主要方法（空域法与变换域法）◆数字图像处理系统的组成及其功能（图像采集系统、计算机、图像输出设备）⏹数字图像处理的应用示例⏹数字图像的未来●第2讲像素空间关系⏹像素的邻域◆4-邻域、对角邻域、8-邻域⏹像素间的邻接、连接和连通◆像素的邻接与连接的联系、区别◆4-连接、8-连接、m-连接◆4-连通、8-连通、通路⏹像素间的距离◆欧氏距离、城区距离、棋盘距离●第3讲图像的几何变换⏹几何变换基础◆基础概念◆齐次坐标⏹图像的位置变换◆图像的平移◆图像的镜像◆图像的旋转⏹图像的形状变换◆图像的比例变换（缩小、放大、插值）◆图像的偏移变换⏹图像的几何失真校正◆空间变换与灰度插值●第4讲图像的空域增强技术⏹空域增强技术的概述◆空域的概念◆空域增强的模型◆空域增强技术的分类（基于像素的空域增强、基于模板的空域增强）⏹图像间运算◆算术运算◆逻辑运算⏹直接灰度映射◆灰度映射原理◆各种典型灰度映射算法：图像求反、分段线性增强、动态范围压缩（对数变换）、灰度切割（灰度级分层）、阈值化处理、幂律变换、位图切割⏹直方图修正——直方图均衡化◆直方图和累积直方图、归一化直方图和归一化累积直方图◆直方图均衡化原理◆直方图均衡化的实现步骤⏹空间滤波机理⏹线性滤波◆技术分类（平滑滤波、锐化滤波）和实现原理（模板卷积）◆两种线性平滑滤波器（邻域平均、加权平均）⏹非线性滤波◆非线性平滑滤波器（中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器、中点滤波器）◆非线性锐化滤波器（基于一阶微分的锐化滤波器、基于二阶微分的锐化滤波器）●第5讲图像变换——傅里叶变换⏹傅里叶变换及其反变换◆一维连续傅里叶变换及反变换◆二维连续傅里叶变换及反变换◆一维离散傅里叶变换及反变换◆二维离散傅里叶变换及反变换⏹傅里叶变换的性质◆平移性质、分配律、线性性质、旋转性、周期性和共轭对称性、平均值、可分离性、卷积、相关性⏹快速傅里叶变换（FFT）●第6讲频域图像增强⏹频率域滤波基础◆傅里叶变换的频率分量和图像空间特征之间的联系◆频率域滤波的基本步骤◆频域滤波与空域滤波的关系（低通与平滑、高通与锐化）⏹频率域低通滤波器◆三种经典低通滤波器（理想低通滤波器、巴特沃思低通滤波器、高斯低通滤波器）的定义与性能对比⏹频率域高通滤波器◆三种经典高通滤波器（理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器）的定义与性能对比◆高频提升滤波、高频加强滤波的实现●第7讲图像复原⏹图像退化/复原过程的模型◆图像退化、复原的概念及其关系◆图像复原与图像增强的比较◆图像退化/复原模型的定义⏹噪声模型◆噪声的来源◆噪声的类型：均匀噪声、指数噪声、高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、脉冲（椒盐）噪声⏹空间域滤波复原（仅由噪声而引起的退化复原方法：去噪）⏹退化函数的估计◆图像观察估计法、试验估计法、模型估计法（散焦模糊、运动模糊、大气湍流模糊）⏹常见的图像复原方法◆逆滤波、维纳滤波的原理与实现，逆滤波与维纳滤波的比较●第8讲图像边缘检测⏹概述◆图像边缘的产生◆图像边缘的定义◆图像的边缘模型◆图像的导数与边缘的关系◆边缘检测的基本步骤⏹基本的边缘检测技术◆梯度（一阶微分）的定义及其性质◆各种经典梯度算子的实现（直接差分算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子）及其比较⏹先进的边缘检测技术◆Marr-Hildreth边缘检测算法的原理与实现◆最优边缘检测算法的3条准则◆Canny边缘检测算法的原理与实现●第9讲形态学图像处理⏹概述◆形态学图像处理的基本思想⏹集合论基础知识◆集合的并、交、补、差◆集合的反射与平移◆二值图像的逻辑运算⏹膨胀和腐蚀(Dilation & Erosion)◆结构元素的定义◆膨胀运算的定义与实现◆腐蚀运算的定义与实现⏹开启和闭合(Opening & Closing)◆开启运算的定义与实现◆闭合运算的定义与实现⏹形态学的主要应用◆边界提取、孔洞填充、连通分量的提取、骨架抽取等算法的设计与实现Welcome To Download !!!欢迎您的下载，资料仅供参考！。

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1.3 Types of images
• infra-red (红外线) • ultra-violet(紫外线辐射) • radio-waves (radio astronomy)(无线电波/射电天文学) • visible light(可见光) • micro-waves (radar)(微波/雷达) • roentgen (tomography)(伦琴射线/X线断层摄影术) • sound-waves (sonar)(声波/声纳) •electrons (microscopy)(电子/显微镜方法) • positron emission (PET-scan)(正电子放射/性能鉴定扫描) • magnetic resonance (NMR)(磁性共振/核磁共振)
1.3.4 Visible and Infrared Bands
1. Visible blue (0.45-0.52)
2.Visile green (0.52-0.60)
3. Visible red (0.63-0.69)
4.Near infrared (0.76-0.90)
• Fig 1.10 LANDSAT satellite images of the Washington, D.C. area.
Example: color image
1.3.5 Imaging in the Microware Band
Dominant application: radar Not affected by weather or ambient lighting conditions Fig 1.16 Spaceborne( 航天器的) radar image of mountains in southeast Tibet(西藏).
1.3.4d visual inspection: a major area of imaging in the visual spectrum
(c) Bottles.
(a) A circuit board controller.
Schedule
•Lecture •Practical training •Report •Exam
1.1 What’s Digital Image Processing
•An image may be defined as a two-dimensional function, f( x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude (幅值） of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. •When x, y, and the amplitude values of f are all finite, discrete quantities, we call the image a digital image. •The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer.
(d) Bubbles in clear-plastic product.
(e) Cereal(谷物).
1.3.4 Visible and Infrared Bands
Fig 1.15 Some additional examples of imaging in the visual spectrum. (a) Thumb print. (b) Paper currency. (c) and (d) Automated license plate reading (自动读取牌照)
Nighttime Lights of the world: Provide a global inventory of human settlements
Fig 1.12 Infrared satellite images of the Americas. The small gray map is provided for reference.
1.1 What’s Digital Image Processing
An example image created by image processing software
1.2 Origins of Digital Image Processing
1960s, computers are powerful enough for image processing
X-Ray
(a) Chest X-ray.
(b) Aortic angiogram
(e) Circuit boards.
(主动脉造影图像).
Fig 1.7 Examples of X-ray imaging.
(c) Head CT. (d) Cygnus Loop(天鹅星座环).
1.3.3 Ultraviolet Band
Fig 1.4 The first picture of the moon by a U.S. spacecraft. Ranger 7 took this image on July 31, 1964 at 9:09 A.M. EDT(东部白天时间), about 17 minutes before impacting the lunar surface.
Electromagnetic (EM) Spectrum
1.3.1 Gamma-Ray
•Nuclear medicine Inject a radioactive isotope(同位素）
Gamma-Ray
(c) Cygnus Loop. 天鹅座
(d) Gamma radiation (bright point) from a reactor valve.
1.2 Origins of Digital Image Processing
1960-70s, image processing was used in medical imaging, remote Earth resources observations, astronomy
1960-present: astronomy, biology, nuclear medicine, law enforcement, defense, industry applications
1.3.4 Visible and Infrared Bands
Fig 1.23 Infrared satellite images of the remaining populated part of the world. The small gray map is provided for reference.
(a)
(d)
(c) Microprocessor60X.
(b) (e) (d) Nickel oxide thin film(镍氧化物薄片) -600X. (e) Surface of audio CD --1750X. (f) Organic superconductor -450X.
(c)
(f)
Image Processing Lecture 1: Introduction
Subjects: - What is an image?
Book: - 1: Introduction - 2: Imaging
Reference Information
• Matlab!!!
•
何斌，马天予，王运坚，朱红莲等，《Visual C++ 数字图像处理》，人民邮电出版社，2001年9月
•Used in fluorescence microscopy -when a photon(光子) of ultraviolet collide with an electron in an atom of a fluorescent material, light can be detected
(b) Packaged pills.
(f) Image of intraocular implant (目镜掺杂物). Fig 1.14 Some examples of manufactured goods often checked using digital image processing.
Kenneth. R. Castleman 著，朱志刚等译，《数字图像处理（Digital Image Processing）》,电子工业出版社，PRENTICE HALL 出版公司，1998年9月章毓晋：《图象处理和分析》，清华大学出版社， 1999年10月
Literature
• Digital Image Processing a practical introduction using Java, Nick Efford, Java CD included • Digital Image Processing, R.C. Gonzalez & R.F.Woods • Fundamentals of Digital Image Processing, A.K. Jain • Digital Image Processing, W.K. Pratt • Computer and Robot Vision, R.M. Haralick & L.G. Shapiro
1.3.4 Visible and Infrared Bands
1.3.4 Visible and Infrared Bands

海大数字图像课件1

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