数字图像处理 ppt ppt添加图像的技巧图文教程
数字图像处理ppt ppt添加图像的技巧图文教程
在幻灯片上如果全部都是用文字来描述的话，可能在演示的时候都是一个比较枯燥，并且观众看起来也是比较乏味。下面给大家分享ppt图像编排技巧教程，希望看完本教程的朋友都能学会并运用起来。
ppt图像编排技巧教程
我们考虑的是图片该如何放置才是最好的呢?最能体现出演示主题，还能让观众记忆犹新。
一、PPT排版技巧：图像编排对齐原则：包括中对齐、左对齐、右对齐等等对齐方式。
PPT排版技巧：图像编排对齐原则之底对齐方式：
PPT排版技巧：图像编排对齐原则之图片页面内部对齐：
二、上下型构图原则：比较常见的形式，将版面分为上下部分，其中一部分配以图片，另一部分配以文字形式。
上下型构图原则：在图片需要上下排列时，也存在一些基本原则。列举人物时，级别高的在上，级别低的在下。
三、上下位置关系的图片该放哪里?上下排列需要考虑到现实情况，比如空间大小位置，右侧中奖天空放在上方，大海放在下方，符合常规的视觉习惯。
另外一个放图的原则是：人上物下。虽然具体原图笔者不是很清楚，比如下图经过改动过后至少不会给人一种头顶汉堡的感觉。
四、图片放在一侧，另一侧放在对图片的描述说明或者小图片，这样就有强烈的明暗对比，效果更贴切。
人物朝向与要表达的意思关系紧密，比如右下图中拥抱文字，根据自己的尝试对对位，也会觉得是右边的图形展示效果要好。
改动之后营造出的谈话的气氛更浓。
五、对角线型构图原则：是一种比较活泼的一种构图形式，在需要表达元素较少时，可用于产生强调作用。
六、突破约束排版：用色块辅助
突破约束排版：突出特点
突破约束排版：出血图式
七、图文怎么搭配：通常情况下，我们使用的图片一般分为两种，小图或者填充整个画面的全图，这两种图片与文字搭配有各自不同的形式。
小图图文搭配：中规中矩，但是图文排放杂乱，但是排放注意主次关系明显突出。
小图图文搭配：图片规格不一，略显呆板，缺乏灵活性，杂乱排列有的时候更显的有活力，排列更加自然美观。
八、全图图文搭配：直接结合。图文直接结合，最基本最快捷的方式。使用这种方法，选图是关键，能否找到一张留有大块颜色一致的背景图片很大程度上决定了你能否使用这种方法。
全图图文搭配：直接结合。其中包括文字处理方式，文字手势之处，文字颜色的选取，文字的目光之处。
全图图文搭配：添加蒙版，通过添加一层半透明蒙版，在蒙版上添加文字，用以凸出文字，蒙版的颜色比所在处背景颜色稍微暗淡，这里需要设置透明度。
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数字图像处理技术
数字图像处理技术 机器视觉技术 姓名： 学号： 专业： 数字图像处理技术 数字图像处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。起源于20世纪20年代，20世纪60年代-70年代随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而迅速发展。在80年代-90年代才形成独立的科学体系。早期数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业、机器人产业、政府职能机关文化文艺等多领域。并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。 一、数字图像处理技术的起源 数字图像处理技术最早出项于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定的水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量。它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了数字图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳的位置和月球的环境影响，由计算机成功的绘制出了月球表面地图，获取了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近万张图片进行了更为复杂的图像处理，由此获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图、获得了非凡的成果为人类登月活动奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
数字图像处理教案
数字图像处理教案. 难点：1、理解图像的采样和量化过程； 2、了解图像处理的应用和发展趋势。 本次课程将介绍数字图像处理的发展简史和图像处理的任务。同时，我们将掌握常用数字图像处理术语，如像素、采样、量化、图像增强等。此外，我们还将了解基本的图像处理系统以及图像各种形式的表示。 数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行处理的过程。数字图像处理系统包括图像采集、图像处理、图像输出三个部分。图像处理的任务包括图像增强、图像编码与压缩、图像恢复和重建、图像分割等。 在本次课程中，我们将重点掌握图像处理、数字图像处理、数字图像处理系统的概念和它们之间的相互关系。同时，我们还将明确图像处理的目的和任务。理解图像的采样和量化过程以及了解图像处理的应用和发展趋势也是本次课程的难点。
互动：请同学在黑板上推导Huffman编码和Shannon编码的步骤。 课堂练、作业： 课堂练：计算平均码长、编码效率、压缩比； 作业：题5.1、5.2、5.4 课后小结： 本章主要介绍了图像编码与压缩的基本概念和方法，包括预测编码、正交变换编码、统计编码和二值编码等。其中，Huffman编码和Shannon编码是两种常用的统计编码方法，需要掌握其步骤和计算方法。在实际应用中，需要根据不同的压缩需求选择合适的编码方法和参数。 第5章图像编码与压缩 第1次课 2学时授课时间：2021.10.1 教学目的与要求： 1、了解数字图像的基本概念； 2、掌握数字图像的采样、量化、编码等基本过程； 3、了解数字图像的压缩技术及其分类。
教学重点、难点： 重点：数字图像的采样、量化、编码等基本过程； 难点：数字图像的压缩技术及其分类。 解决：通过实例演示和讲解，加深学生对数字图像的基本概念和压缩技术的理解。 教学方法及师生互动设计： 教学方法：多媒体+板书 互动：通过提问和回答，引导学生思考数字图像的采样、量化、编码等基本过程。 课堂练、作业： 课堂练：计算一幅256×256的灰度图像的总像素数； 作业：题5.1 课后小结： 使学生了解数字图像的基本概念和采样、量化、编码等基本过程，掌握数字图像的压缩技术及其分类，为后续的研究打下基础。
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数字图像处理ppt ppt添加图像的技巧图文教程 在幻灯片上如果全部都是用文字来描述的话，可能在演示的时候都是一个比较枯燥，并且观众看起来也是比较乏味。下面给大家分享ppt图像编排技巧教程，希望看完本教程的朋友都能学会并运用起来。 ppt图像编排技巧教程 我们考虑的是图片该如何放置才是最好的呢?最能体现出演示主题，还能让观众记忆犹新。 一、PPT排版技巧：图像编排对齐原则：包括中对齐、左对齐、右对齐等等对齐方式。 PPT排版技巧：图像编排对齐原则之底对齐方式： PPT排版技巧：图像编排对齐原则之图片页面内部对齐： 二、上下型构图原则：比较常见的形式，将版面分为上下部分，其中一部分配以图片，另一部分配以文字形式。 上下型构图原则：在图片需要上下排列时，也存在一些基本原则。列举人物时，级别高的在上，级别低的在下。 三、上下位置关系的图片该放哪里?上下排列需要考虑到现实情况，比如空间大小位置，右侧中奖天空放在上方，大海放在下方，符合常规的视觉习惯。
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数字图像处理技术
数字图像处理技术 数字图像处理技术是在数字计算机上对图像进行采集、 处理、分析和输出的一种技术。它广泛应用于各个领域，如医疗影像、广告设计、电影制作等。数字图像处理技术的发展为图像处理提供了更加灵活、高效、精确和全面的方法。 数字图像处理技术的基础是数字化图像。在数字化图像中，图像是以数字矩阵的形式表示的。每个矩阵元素代表图像中的一个像素点，其数值表示像素点的亮度或颜色。通过对这些像素点进行各种运算和处理，可以得到最终的图像结果。 数字图像处理技术通过一系列的图像处理算法对图像进 行处理和改善。常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。图像增强技术可以改善图像的视觉效果，使图像更加明亮、清晰和鲜艳。图像滤波技术可以去除图像中的噪声、模糊和伪影等干扰，提高图像的质量和清晰度。图像分割技术可以将图像分割成多个具有独立特征的区域，便于后续的图像分析和处理。图像压缩技术可以减少图像文件的存储空间，提高图像传输的效率。 数字图像处理技术的实现离不开计算机软件和硬件的支持。现代数字图像处理软件提供了丰富的图像处理算法和函数库，简化了图像处理的复杂性，提高了图像处理的效率。计算机硬件的进步也为数字图像处理技术的发展提供了良好的基础，例如高性能的图形处理器（GPU）和专用的数字信号处理器（DSP）。 除了常见的图像处理技术，数字图像处理技术还包括一
些高级的技术，如图像识别、目标跟踪和图像生成等。图像识别技术可以通过分析图像中的特征和模式，自动识别图像中的物体、人脸或文字等。目标跟踪技术可以实时追踪图像中的目标，并在跟踪过程中对目标进行分析和处理。图像生成技术可以根据给定的规则和参数，生成新的图像，如电脑生成的艺术作品和虚拟现实场景等。 总之，数字图像处理技术是一门涵盖各个方面的综合性 学科，它不断地更新和发展，为我们提供了丰富的工具和方法，用于处理、改善和分析图像。在未来，随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，数字图像处理技术将在更多的领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识 图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 数字图像处理常用方法： 1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
数字图像处理的基本原理
数字图像处理的基本原理 数字图像处理是一种人工智能技术，它可以将图像转换成数字，通过计算机对图像进行处理和分析，从而实现图像的增强、恢复、转换和图像分割等操作。在现代社会中，数字图像处理技术被广 泛应用于医学影像、无人机导航、机器人视觉、计算机视觉等领域。本文将介绍数字图像处理的基本原理。 1. 像素与色彩空间 像素是数字图像处理的最基本单位，它是图像中最小的可分辨 的元素。每个像素用一组具有固定像素间距的亮度和颜色值来表示。常见的色彩空间有RGB、HSI、CMYK等，其中RGB是最常 见的色彩空间。 RGB色彩空间是由红、绿、蓝三种原色组成的，通过这三种原色的不同组合可以形成任何一种颜色，因此也称为加色法。在计 算机中，RGB数值在0-255之间，代表了颜色的亮度值。
HSI色彩空间是色彩分离度更高的色彩空间，它通过色相H、 饱和度S和亮度值I三个参数来描述颜色。其中，色相指颜色的基本色调，饱和度指颜色的强烈程度，亮度值则指颜色的明暗程度。 2. 图像增强与滤波 图像增强指对图像的亮度、对比度、色彩等进行调整和改进， 以提高图像的质量和美观度。图像增强通常包括增强对比度、降 噪等技术。 增强对比度是一种常用的图像增强技术。它通过调整图像的亮 度和对比度来增强图像的清晰度和细节。实现方法有直方图等效 调整和线性拉伸等。 滤波是数字图像处理中常见的一种操作，它可以用来降噪和模 糊图像，改变图像的纹理和特征等。滤波操作可以根据处理目的 选择合适的滤波器进行处理。常见的滤波器有均值滤波器、中值 滤波器、高斯滤波器等。 3. 图像识别与分割
图像识别是数字图像处理技术的另一种实现形式，它通常用于识别和分类目标。图像分割是将图像中的内容分离出来，形成更具有意义的图像。图像识别和分割的核心算法包括神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。 神经网络是一种人工智能技术，通过模拟大脑神经元的工作原理，并通过训练来实现目标识别和分割。支持向量机是一种常用的人工智能算法，它通过定义一个可重构的边界来实现分类和分割。贝叶斯分类器是一种概率分布的判别方法，它可以通过先验概率和后验概率来实现目标的识别和分类。 4. 数字图像处理的应用 数字图像处理技术的应用非常广泛，它可以应用在医疗影像、航空测绘、无人机导航、机器人视觉、计算机视觉等方面。在医疗影像中，数字图像处理技术用于对医疗图像进行解析和诊断，提高医疗诊断的效率和准确性。在航空测绘中，数字图像处理技术用于制作高精度的数字航拍地图，改进飞行部分远程安全和生活质量。在无人机导航和机器人视觉方面，数字图像处理技术用
数字图像处理的原理与方法
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。 一、图像增强处理 图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。 二、图像恢复处理
图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。在数字图像处理中，图像 的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。而图像恢复就是通过各 种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘 滤波等。 三、图像分割处理 图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主 要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。常用的图像分 割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。其中，基于区域的算法应用最广。通过对相似区域进行聚类，可 以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。 四、图像识别处理 图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。图像识别处理 是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。常见的图 像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。其中，
数字图像处理与应用
数字图像处理与应用 数字图像处理已经成为了现代科学和技术的一个重要分支，涉 及到众多领域的应用，包括医学影像、军事、机器人、航空航天、人脸识别、无人驾驶等等。随着计算机技术和算法的不断提高和 完善，数字图像处理正日益发挥着重要的作用。本文将介绍数字 图像处理的基本概念、算法和应用，并探讨数字图像处理的未来 发展方向。 一、数字图像处理的基本概念 数字图像处理是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析 的过程。数字图像可以从各种传感器中获得，如照相机、摄像机、雷达、卫星等，也可以通过扫描和数字化现有的纸质图像得到。 数字图像由离散的像素点组成，在计算机中，每个像素点都有 一个数字来代表其亮度或颜色。数字图像处理的主要任务是对这 些像素点进行各种算法的处理，如增强图像的对比度、降噪、平滑、锐化、形态学处理等，以获取更多的图像信息或者更好的视 觉效果。
二、数字图像处理的算法 数字图像处理的算法主要包括以下几类： 1、灰度变换 灰度变换是指将图像中的像素点的灰度值进行变换，以达到增强图像对比度、调整图像亮度和对比度、滤波等目的。灰度变换的常见算法包括线性变换、对数变换、伽马变换等。 2、图像滤波 图像滤波是指对图像进行平滑、锐化、降噪等处理的过程。图像滤波的常见算法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等。 3、形态学处理 形态学处理是指通过对像素点周围邻域的运算来改变像素点值的一种图像处理方法，如腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等。
4、分割算法 分割算法是指对图像进行区域划分，将图像划分为不同的部分，便于人们进行视觉理解、目标检测和识别。分割算法的常见方法 包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。 5、图像处理在机器学习中的应用 图像处理在机器学习中的应用越来越广泛。其中，深度学习技 术已经成为图像识别领域的主流方法。深度学习通过对庞大数据 集的训练，提取出图像的特征，实现基于图像的自动分类、识别 和检测。目前，深度学习在人脸识别、智能交通、无人驾驶等领 域得到了广泛的应用。 三、数字图像处理的应用 数字图像处理的应用广泛涉及到各种领域，如医学影像、军事 领域、机器人、航空航天、人脸识别、无人驾驶等等。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程 第一章 名词解释 1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像 2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换 3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换 简答题 1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答 表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别 颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成 产生 多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7） 答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。 1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。 2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概 念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。 四、论述题 1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2） 答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。 （1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合 照片 来自于模拟方式 通过摄影系统产生 没有像素 没有行列结构 没有才」推行 o 表示投有数据 任何点，都没有编号 摄影受电黑波谱的成像范围限制 遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。是数值.不表示没有数据 每个点都有瑜定的数字编号 可以是电隧波谱的任意范圉 一 3获取了照片，颜色就是蘸定的 具有红、绿，蓝二个通道
数字图像处理的常用方法
数字图像处理的常用方法 随着科技的发展，数字图像处理已经深入到每一个角落。不论是专业的图像处理从业人员还是普通大众，它们都在使用各种计算机软件和硬件来处理复杂的图像。在这里，我们将简要介绍常用的数字图像处理方法。 首先，我们将讨论图像压缩。图像压缩是一种数字图像处理方法，它可以将大型图像容量减小，从而加快图像传输过程，并减少储存空间的使用，同时也不会影响图像的质量。一般来说，有损压缩和无损压缩是当前应用最广泛的两种图像压缩技术。 其次，去噪是一种数字图像处理方法，用于消除图像中的噪声。通常情况下，噪声由图像传感器，摄影机或相机传感器，也可能由数据传输过程中的干扰产生。图像去噪可以从噪声中消除图像中细微的不和谐，恢复其原始质量，从而实现清晰的图像。一般来说，最常用的去噪方法包括中值滤波，均值滤波，高斯滤波和离散小波变换等。 此外，图像分割和目标检测也是数字图像处理方法。图像分割是将图像划分为一些简单、连续的图像区域的过程，以便从中提取出需要处理的特定对象。这项技术可以使用不同的技术来实现，如阈值分割，聚类，区域生长和形态学操作等。目标检测是将图像处理技术应用于从图像中检测指定目标的过程。常用的目标检测技术有基于模式匹配、视觉算法、基于卷积神经网络的检测等。 最后，彩色转换是一种根据显示器的光谱特性和人眼的视觉感受，将彩色图像从数字格式转换为其他格式的方法。它可以改变图像的色
彩，让图像看起来更亮、更加艳丽，从而增强图像的视觉效果。常用的彩色传输方法包括YCbCr色彩空间，HSV色彩空间，RGBA色彩空间等。 从上面的介绍可以看出，数字图像处理技术有很多，每种技术都有其特定的应用领域。比如，压缩能够加快图像传输，减少存储空间的使用；去噪可以消除图像噪声，从而恢复其原始质量；图像分割和目标检测可以从图像中提取出需要处理的特定对象；彩色转换可以改变图像的色彩，让图像看起来更亮，更加艳丽。 数字图像处理技术的发展速度非常快，它们已经成为当今社会认知增强，智能服务和新媒体应用等多个方面的核心技术。今天，数字图像处理技术正在用于更多的应用场景，正在迅速改变我们的生活方式。未来，数字图像处理技术必将发展的更快，为更多的行业带来更多的惊喜和帮助。
数字图像处理
1.数字图像处理的方法 （1）图像信息获取（2）图像信息存储（3）图像信息处理（4）图像描述（5）图像识别（6）图像理解 2.数字图像处理的特点 （1）再现性好（2）处理精度高（3）适用领域广泛（4）灵活性强（5）图像数据量庞大（6）占用频带较宽（7）图像质量评价受主观与因素的影响（8）数字图像处理涉及技术领域广泛 3.图像在空间上的离散化称为采样，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。 4.假定图像取M×N个采样点，每个像素量化后的二进制灰度值位数为Q（Q为2的整数幂），则存储一幅数字图像所需的二进制位数为b=M×N×Q字节数为B=M×N×Q/8（Byte） 5.为了得到质量良好的图像可以采用如下原则： （1）对边缘逐渐变化的图像，应该增加量化等级，减少采样点数，以避免图像的假轮廓。（2）对细节丰富的图像，应该增加采样点数，减少量化等级，以避免图像模糊（即混叠）。 6.图像的显示特性 最重要的显示特性是图像的大小，光度分辨率，空间分辨率，低频响应和噪声特性。 7.颜色的三个属性：色调（H），饱和度（S），亮度（I ）。 8.在印刷工业上，通常用CMYK颜色模型，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，称为颜色合成法. 9.在ＣＭＹＫ模型中，当所有四种分量的值都是０﹪时，就会产生纯白色。 10.由于RGB色彩模型的图像直接采用CMYK色彩模型打印会产生分色，所以要将使用的图像素材的RGB色彩模型转换为CMYK色彩模型 11.Y=0.299R+0.587G+0.114B 12.灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的概率，即等于该会读的像素的个数与总像素之比。 13.一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积，称为阈值面积函数表示为A（D）。直方图可定义为H（D）=-dA（D）/d（D） 14.直方图的性质 （1）直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数的统计结果它只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而不能反映某一灰度值像素所在位置。 （2）任一幅图像，都能唯一的确定出一幅与他相对应的直方图，但是不同的图像可能有相同的直方图。 （3）如果一幅图像有两个不连续的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和 15.用轮廓线作为边界的技术称为阈值化 16.选择谷底作为灰度阈值将得到合理的物体边界 17.BMP图像文件的特点 （1）只能存放一幅图像（2）只存储单色、16色、256色和真彩色四种图像数据。（3）图像数据可以选择压缩或不压缩处理（4）图像文件排列顺序与一般图像文件不同（5）调色板的数据结构特殊 18.调色板的意义 除真彩色图像（24位彩色）之外，其余的位图图像都需要调色板数据。现实世界的颜色种类是无限的，但是计算机显示系统所能表现的颜色数量是有限的。因此，为了是计算机能更好的重现图像，就必须采用一定的技术来管理和取舍颜色。
数字图像处理与计算教程
数字图像处理与计算教程 当今社会，数字图像处理和计算已经成为了计算机科学中的一门重要学科。它不仅涉及到日常生活中的摄影、图像编辑等应用，还在医学影像、遥感图像、安防监控等领域发挥着重要作用。本文将介绍数字图像处理与计算的基本概念、常见算法和应用案例，并通过具体的例子来帮助读者更好地理解和掌握这一领域的知识。 首先，我们来了解一下数字图像处理的基本概念。数字图像是由一系列像素点组成的二维矩阵，每个像素点表示图像中的一个点，包含了颜色和亮度等信息。数字图像处理就是对图像进行数字化的操作和处理，以实现增强图像的质量、提取图像的特征、改变图像的内容等目的。在数字图像处理中，最基本的操作包括图像的采集、预处理、特征提取、图像增强和图像分割等。 其次，我们来介绍一些常见的数字图像处理算法。其中，最简单的算法是图像的亮度调整。亮度调整是通过改变图像像素的值来增强或减弱图像的明暗程度。除了亮度调整，图像的对比度调整也是常见的图像增强算法。对比度调整可以通过线性拉伸或直方图等方式来改变图像像素值的分布，以增加图像的感知效果。此外，为了进一步提升图像的质量和清晰度，还有图像滤波算法，它可以用来去除图像中的噪声、模糊图像细节等。 除了基本图像处理算法外，数字图像处理还有很多高级算法和技术。例如，特征提取算法可以通过寻找图像中的纹理、边缘等特征来帮助我们理解和认识图像。在医学影像领域，数字图像处理还常用于图像配准算法，它可以将不同时间或不同模态的医学影像进行配准，以帮助医生更准确地诊断疾病。此外，数字图像处理还有一些应用于图像分析和识别的算法，如目标检测、人脸识别等。 为了帮助读者更好地理解数字图像处理与计算的应用，我们来介绍一些典型的应用案例。首先是图像去噪。图像往往会受到采集过程中的噪声的干扰，这些噪声会降低图像的质量和清晰度。图像去噪算法可以通过滤波等方式去除这些噪声，以改善图像的质量。其次是图像分割。图像分割是将图像根据其像素值、纹理、颜色
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类:按可见性（可见图像、不可见图像)，按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）. 3.图像处理:对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术. 4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示:f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y）,照度分量0< i（x，y）< ∞ ，反射 分量0 一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频 Matlab图像的读取和存储 图像的读取 l=imread( ‘ pout.tif '); imread是读取图像的函数。pout.tif是matlab内置的图像，不管在什么程序内都可以直接读 取。这里我们来说几种常见的情形 注：Matlab文件夹内有test.m,1.jpg,image文件夹，同时image文件夹内有2.jpg 读取1.jpg I=imread( ‘1.jpg '); 读取2.jpg I=imread( ‘ imag^pg ')相对寸路径的读取 读取D:\1023\25\1.jpg I=i mread( ‘ D: 1.jpg '绝寸路径的读取 读取D:\1023\25内20个图像。 for i=1:20 I=imread([ ‘ D: ' ,num2str(i), ' .jpg ']); end 图像的显示 关于这三个函数用法的区别，主要的意思是：imshow显示按照原来的比例，而image会改 变原来图像的比例。imtool，很少用到。一般用imshow就足够了。 那么什么时候用figure呢？当程序中只显示一幅图像时，直接imshow就可以。然后当图像 多的时候，就需要用到figuure;imshow(l1);figure;imshow(l2);figure;imshow(l3) 如果想要在一张图片内，显示好几个图怎么办呢？title 显示在图像的上方，起到提示的作 用。 l=imread('pout.tif); subplot(221);imshow(I);title('1'); subplot(222);imshow(l);title(2); subplot(223);imshow(l);title(3); subplot(224);imshow(l);title('4'); 其中前面的22代表是2*2的分布，也可以是2*3,3*4等。按照行来排列，从第一行开始分别为1 2 3 4。如图所示。」 3 如果没有要求的话，直接用figure。此时希望图2来显示某个图像，那么figure(2)，就指 定来显示某个图像。当然了，如果仅有一个图像显示这样做，那么可能会被覆盖掉，因此，一个程序中的用法一定要统一，并且保证后面的，不要把前面的覆盖掉。 图像的存储 第一.二章.采样，量化，数字图像的表示 基本的数字图像处理系统 系统的层次结构 I 应用程序 I 开发工具 操作系统 设备驱动程序 I 硬件 I 图像处理的主要任务： 图像获取与数字化 图像增强 图像恢复 图像重建 图像变换 图像编码与压缩 图像分割 特点： (1) 处理精度高。 (2) 重现性能好。 (3) 灵活性髙 1•图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化 2. 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成 3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。 4•数字化包括取样和量化两个过程： 取样：对空间连续坐标(x,y)的离散化 量化：幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。) 5.数字化图像所需的主要硬件： ♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体 6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞 8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标 第三章，傅里叶变换，DCT 变换，WHT •余弦型变换： •傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O •方波型变换： •沃尔什•哈达玛变换(DWT) 1•二维连续傅里叶正反变换: F(u,v)= I f f(x.y)e J_oc J_oc f g y)= \ f F(u, v)e j27r(nA+vv) dwdv J —oo J —oo 二维离散傅里叶变换： M — 1 N — I =乏疋 Fgg 宀 SS) if=o v=O 。F(u, v)即为f (x, y)的频谱 。频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级 卷积定理： /(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n) /?/=() n=0 2•二维离散余弦变换(DCT) 一维离散余弦变换： EO)=%)岳gfg 芈严 其中 c®=怜 "" DCT 逆变换为 F(u.v)= 1 ~MN A =0 y=0 2 A r -1 /(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gs n(2n +1)« ~~2N 目录 图像处理实验（一） (1) ——MATLAB初步（2学时） (1) 图像处理实验（二） (3) ——图像运算（4学时） (3) 图像处理实验（三） (7) ——直方图（2学时） (7) 图像处理实验（四） (10) ——图像变换（2学时） (10) 图像处理实验（五） (12) ——图像增强（4学时） (12) 图像处理实验（六） (16) ——图像压缩（4学时） (16) 图像处理实验（一） ——MATLAB初步（2学时） 一、实验目的： 1.熟悉MATLAB的工作环境 2.掌握图像的读取和显示 3.如何得到一副图像的基本信息 4.图像类型的转化 二、实验原理 计算机只能处理数字图像，数字图像在计算机中是以矩阵的形式存储的。MA TLAB中能够处理四种类型的图形，分别是二值图像、灰度图像、索引图像以及彩色图像。每一种类型的图像的特征是不一样的，我们可以利用MATLAB中提供的图像类型转换函数进行相互转换。 三、实验步骤： 实验准备：先获取一些图片信息，包括二值图像，灰度图像，彩色图像 1.在MATLAB中利用imread函数读取一副图像 F=Imread(‘test.bmp’); 2.利用size函数得到这幅图像的行数和列数 Size f 3.利用whos函数得到这幅图像的基本信息 Whos(f) 4.利用imshow显示这幅图像 Imshow(f) 四、实验仪器 1.计算机； 2.MATLAB程序； 3.移动式存储器（软盘、U盘等）。 4.记录用的笔、纸。 五、实验报告内容 1.叙述实验过程； 2.提交实验的原始图像和结果图像。 图像处理实验（二） ——图像运算（4学时） 一、实验目的： 1. 熟悉MATLAB 的工作环境 2. 掌握图像的基本运算：点运算、代数运算以及几何运算 二、实验原理 数字图象处理的算法很多，有对图像进行线性运算的，也有对多个图像进行处理的，还有从图像中提取特征的。我们按照图像处理的输入输出形式，可以将图像处理的算法可分为一下三种形式。 1）单幅图像 → 单幅图像 。 2）多幅图像 →单幅图像。 3）单（或多）幅图像→ 数字或符号等。 一、点运算 1）点运算是简单而常用的一种技术。对于一幅输入图像，经过点运算得到一副输出图像，输出图像的每个像素的灰度值仅有相应输入像素的灰度值决定。 2）点运算的种类 （1）线性点运算 点运算由灰度变换函数（gray-scale transformation, GST ）确定。 %%f2（线性点运算——增加亮度值） RGB=imread('flowers.tif'); RGB2=imadd(RGB,50); RGB3=imadd(RGB,100); subplot(1,3,1),imshow(RGB); subplot(1,3,2),imshow(RGB2); ()()a 1,b 0,a 1,b 0,a 10a 1,a 0,B A A GST f D D f D D b α==+*==*=≠*>*<<*<函数为线性，即显然，若图象像素不发生变化；若图象所有灰度值上移或下移；若，输出图象对比度增强；若输出图象对比度减小； 若暗区域变亮，亮区域变暗，图象求补。数字图像处理的基本方法
数字图像处理基本操作
数字图像处理要点简述详述
数字图像处理实验教程