最新课件-数字视频图像处理电子教案第一章数字图像基础 精品

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数字图像处理_杨淑莹_《数字 图象处理》课程全部教案
在调色板系统中,每一幅图像都有自己的调色板,显示时必 须将自己的调色板载入系统调色板中,实现调色板。一般创 建一个逻辑调色板需要以下五步： (1)建立一个LOGPALETTE结构和PALETTEENTRY数组； (2)对数组元素进行初始化并对成员变量进行设置； (3)建立CPalette对象并使用CreatePalette函数初始化调 色板对象； (4)使用SelectPalette函数来将设备描述表和调色板联系 起来； (5)使用CDC中的RealizePalette函数使调色板生效。
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数字图像处理_杨淑莹_《数
字图象处理》课程全部教案
StretchDIBits（）函数
该函数的结构如下： BOOL StretchDIBits(HDC hdc，int x,int y,int nWidth,int nHeight,int xSrc,int ySrc,int nSrcWidth,int nSrcHeight, CONST VOID*lpvBits,CONST BITMAPINFO *lpbmi, UNIT fuColorUse，DWORD dwrop); 参数说明： hdc:设备上下文句柄。 x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y : 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWidth: 指定绘制目标矩形的宽度（按逻辑单位）。 nHeight: 指定绘制目标矩形的高度（按逻辑单位 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的坐标（按逻辑单位）。 nSrcWidth, nSrcHeight:指定复制源位图的宽度和高度（按逻辑单位）。 lpvBits：指向DIB数据图像的指针。 lpbmi：指向BITMAPINFO结构的指针。 fuColorUse:指定BITMAPINFO结构中的bmiColors包含真实的RGB值还是调色板 中的索引值。 dwrop:指定要执行的光栅运算。

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

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像素中 取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示。
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一 部分(25x31)）
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构

Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安：
银行防盗，人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量：
3 数字图像处理术语
运算
全局运算：对全幅图像所有像素做相同的处理。 点 运 算：输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。
局部运算：输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。
几何运算：…… 代数运算：…… 邻域预算：……
4 数字图像处理应用
数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报，视频统计等。
计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像（非实物）进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等，通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等
图像处理计算机：PC、工作站等（通常将存储设备也包括在 内）
图像输出设备：打印机、绘图仪等
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件

2．图像数字化技术（图像的数学模型、图像的采样、量化）（1学时）
3．图像文件格式及类型（图像文件格式、数字图像类型）
4．图像的视觉原理（视觉模型及特性、色度学基础、图像质量评价）（1学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
一、重点内容
1.数字图像处理的目的和主要内容
2.图像数字化技术
二、难点内容
1．自适应预测编码
2．JPEG图像压缩标准
备注
思考题：课本习题（1，3，4，6）
授课内容：第六章数学形态学及其应用
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：4学时
教学目的：
1.了解数学形态学概述
2.掌握二值形态学
3.掌握灰度形态学
主要内容及学时分配：
数学形态学概述、二值形态学（2学时）
灰度形态学（2学时）
《数字图像处理》课程教案
河北工业大学信息工程学院
授课内容：第1章图像处理的基础知识
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：2学时
教学目的：
1．了解数字图像处理概述
2．掌握图像数字化技术
3．掌握图像文件格式及类型
4．了解图像的视觉原理
主要内容及学时分配：
1．数字图像处理概述（数字图像处理及特点、数字图像处理的目的和主要内容、数字图像处理的发展与应用）
6.了解图像退化与复原
7.了解图像的几何校正
主要内容及学时分配：
1.图像增强与复原概述、灰度变换、直方图修正（2学时）
2.图像平滑（2学时）
3.图像锐化、伪彩色增强（2学时）
4．图像退化与复原、图像的几何校正（2学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）