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数字图像处理课件数字图像处理课程是计算机科学与技术专业的一门重要课程，旨在教授学生如何使用计算机技术对图像进行处理和分析。
本文将从图像处理的基本概念、常用算法以及应用领域等方面进行探讨，帮助读者更好地理解数字图像处理的重要性和应用前景。
一、图像处理的基本概念数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列的操作和处理，以改变图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。
在数字图像处理中，图像被表示为像素的集合，每个像素都有特定的亮度值和颜色信息。
通过对这些像素进行处理，可以实现图像的增强、恢复、压缩等操作。
二、常用的图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是数字图像处理中最常用的技术之一，它可以通过对图像进行平滑或锐化等操作，改变图像的质量和特征。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 图像分割算法图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，它是图像处理中的关键步骤之一。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 图像压缩算法图像压缩是将图像的数据表示方式从冗余的形式转换为紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩等。
三、数字图像处理的应用领域数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域，它可以帮助医生对医学图像进行分析和诊断。
例如，通过对CT扫描图像进行处理，可以提取出器官的轮廓和病变区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
2. 视频监控数字图像处理在视频监控领域也有广泛的应用。
通过对监控视频进行处理，可以实现目标检测、行为识别和事件分析等功能。
这对于提高安全性和监控效率非常重要。
3. 图像识别与人工智能图像识别和人工智能是数字图像处理的前沿领域，它们可以使计算机具备理解和分析图像的能力。
例如，通过深度学习算法，可以实现人脸识别、物体检测和图像分类等任务。
：介绍了一种纸币识别系统的硬件设计和对应的识别方法。
在硬件设计上,将高速数字信号处理(DSP)技术与复杂可编程逻辑器件(CPLD)和线阵型图像传感器(CCD)相结合;在识别方法上,应用图像处理技术与改进的SOFM神经网络方法识别纸币。
实验证明,此系统达到了高速、实时、识别率高的要求。
关键词：DSP CCD 图像处理SOFM网络纸币清分是银行的一项重要业务。
目前,国内很多银行使用的纸币清分机都是由国外进口的,价格昂贵。
国产纸币清分机很少,而且功能都很有限,很难满足高速实时性的要求,尤其是能够用图像处理的方法来识别纸币的纸币清分机还刚刚起步。
为此,设计了一种纸币识别系统。
该系统以DSP为核心处理器,结合图像传感器CCD和复杂可编程逻辑器件CPLD,并辅以高性能的模/数转换器AD9200,进行纸币图像的采集、处理。
该系统主要针对人民币第四版和第五版的5元、10元、20元、50元、100元九种纸币进行识别,利用数字图像处理技术和改进的自组织映射神经网络(SOFM)提取纸币图像的长度、宽度、方向块特征,区分纸币的面值、正反面与正反向。
最终完成的系统能达到较高的识别速度和识别率。
1 硬件设计识别系统的总体硬件结构如图1所示。
人民币的图像首先通过传感器CCD扫描后得到光电转换信号,并经过AMP的三倍放大;然后将放大的模拟信号经过模数转换器AD9200转换成为标准的数字信号,送入到CPLD缓存;最后通过EDMA通道输入到DSP的RAM中,在DSP中进行图像的处理和识别。
整个系统的信号逻辑时序由CPLD来控制。
另外,还有一些辅助环节,如纸币输入输出装置、用户检测装置、复位装置等。
图1 识别系统的总体硬件结构框图纸币图像的采集由CCD与A/D转换器组成。
本系统采用线阵型CCD[1],它的采样速度较快、电路设计比较简单、体积小、时序也易于实现。
根据系统对采集速度的要求,设置横向分辨率为4像素/毫米,共采集800个像素点;纵向的分辨率为1像素/毫米。
2020年数字图像处理课件整理精品版第一章■课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。
着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
数字图像处理的概念1•什么是图像■图像可定义为一个二维函数f (X, y)■ (x,y)——空间坐标■幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)■数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值■数字图像中每个由坐椒x,y)指定的点称为像素(pixel)0■数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。
灰度图像像索精品好文档.推荐学习交潦■对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。
0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
彩色图像■彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵來表示。
'255240240'O16080 'O80160"R =255O80G =255255160 B =O O240 255O O O255O255255255通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255 则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上:图像抽样对连续图像f (x, v)进行数字化幅度上:灰度级量化■数字图像常用矩阵来表示：/((),()) _/(0,1) …/((KN-1)f(x9y)= m°) /ai) /(LA-1)• • • •/'(xYZ—LO) /'(A/—LT) •…yXA•/—L“V—1) vx=0, 1, ••• ,M-1 ,(xj)=0~255,.”=(),1,…少」* (灰度级为256,设灰度量化为8bit)16X方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样MXN个像素点—般取M=N=2n=64, 128, 256, 512, 1024, 2048……四、数字图像处理的三个层次■从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。
