图像处理与视频处理基础知识解析
《数字图像与视频处理》第1章 图像与视频处理基础PPT
YIQ颜色空间是由YUV推导而来，是NTSC 制彩色电视系统 所采用的一种颜色空间模型；
把两个或者两个以上的单色光混合所得，但又 不能作为谱色出现在光谱上的色光称为非谱色光。
单色光一定是谱色光，非谱色光一定是复合 光，而复合光也可能是谱色光。
1.2.1 光的颜色与彩色三要素
●直射光、反射光与透射光 直射光
反射光
发光物体呈现的颜色是由物体本身发出不同波长的 光所造成；不发光物体呈现的颜色是光照射物体时 被物体反射出的光所具有的。
1.2.2 三基色原理及应用
根据人眼的视觉特性，在电视机中重现图像时并 不要求完全重现原景物反射或透射光的光谱成分， 而应获得与原景物相同的彩色感觉。
因此仿效人眼三种锥状细胞，可以选择三种基色， 将它们按不同比例进行组合，可得到自然界中绝 大多数的彩色。这三种基色必须是相互独立的， 即任一种基色都不能由其他两种基色混合得到。
1.2.1 光的颜色与彩色三要素
低亮度
高亮度红、橙、黄、绿、 青、蓝、紫等不同颜 色。发光物体的色调 由光的波长决定，不 同波长的光呈现不同 的色调；不发光物体 的色调由照明光源和 该物体的吸收、反射 或透射特性共同决定。
1.2.1 光的颜色与彩色三要素
取值范围为00黑色10白色hsv和rgb之间没有转换矩阵但可对它们之间的转换算法进行描述hsv颜色空间模型123几种典型的颜色空间模型及转换关系hsv颜色空间123几种典型的颜色空间模型及转换关系hslhsbhuehsl与hsvhsl颜色饱和度最高时的光亮度l定义为05而hsv则为10hslhsbhsi颜色空间模型123几种典型的颜色空间模型及转换关系123几种典型的颜色空间模型及转换关系rgbhsi值其对应hsi模型中的h时对应的是无色彩的中心点这时h就没有意义此时定义h之间则hsi转换为rgb的公式为分成3120之间60coscosrgbhsi当h在120240之间180cos120cosrgbhsi当h在240360之间300cos120cosrgbhsi11光的特性与光源12彩色三要素与三基色原理13人眼的视觉特性14图像信号的数字化15彩色模拟电视制式16视频信号的数字化17matlab在数字图像与视频处理中的应用18小结13人眼的视觉特性人眼的视觉系统对颜色的感知可归纳出如下几个特性每个神经元或者是一个对亮度和颜色敏感的锥体细胞或者是一个只对亮度敏感而对颜色不敏感的杆体细胞
图像和视频处理技术的研究与应用
图像和视频处理技术的研究与应用近年来，图像和视频处理技术得到了越来越广泛的应用和发展。
随着计算机技术、机器学习和人工智能等多种技术的不断进步和融合，图像和视频处理技术的应用范围也不断扩大，从图像超分辨率、图像去噪、图像分割到视频编解码、视频增强、视频理解等方向，这些技术的应用领域涉及到医疗、安防、娱乐、游戏、电商等多个行业。
一、图像处理技术的应用图像处理技术一般指对数字图像进行处理，通过数字信号处理、数学推导、物理建模等方法，对图像进行分析、解释和处理，达到提高图像质量、增强图像功能和实现自动化处理等目的。
在医疗领域，图像处理技术可以用于医学影像诊断、病理学分析、手术规划等方向，提高医学诊断的精度和治疗效果。
例如，医学影像中常用的X光片、CT、MRI等图像，经过图像处理技术可以实现针对性的分析和诊断。
在安防领域，图像处理技术可以用于图像增强、目标识别、目标跟踪等方向，提高安防系统的精度和效率。
例如，在监控视频中，使用人工智能技术进行目标检测和识别，可以实现自动化的监控和报警。
在电商领域，图像处理技术可以用于商品分类、商品搜索、商品推荐等方向，提高电商平台的用户体验和销售转化率。
例如，在电商商品搜索中，使用图像识别技术可以实现基于图像的商品搜索，让用户更加直观地找到自己需要的商品。
二、视频处理技术的应用视频处理技术一般指对数字视频进行处理，通过数字信号处理、运动学模型、深度学习等方法，对视频进行分析、解释和处理，达到提高视频质量、增强视频功能和实现自动化处理等目的。
在娱乐领域，视频处理技术可以用于视频剪辑、视频合成、特效制作等方向，提高视频的观赏性和趣味性。
例如，在影视制作中，使用视频处理技术可以实现复杂的特效和场景重构。
在游戏领域，视频处理技术可以用于游戏物理引擎、游戏渲染引擎等方向，提高游戏的真实感和交互性。
例如，在游戏物理引擎中，使用视频处理技术可以实现逼真的物理模拟和碰撞检测。
在安防领域，视频处理技术可以用于视频编解码、视频增强、物体检测等方向，提高安防系统的精度和效率。
1.图像处理与视频处理基础知识
End!
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, 李宏东译，模式分类 （第二版），机械工业出版社，2003. • Sergios Theodoridis著，李晶皎，朱志良译，模 式识别（第二版），电子工业出版社，2006 • David A Forsyth.Jean Ponce.林学闫.王宏 计算 机视觉-一种现代方法 ，电子工业出版社，2004 • Wesley E.Snyder， 林学闫译，机器视觉教程 ， 机械工业出版社 ，2005 • 孙君顶，图像低层特征提取与检索技术，电子工 业出版社，2009
（9） 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机 “看” 的科学，即用计算机实现人的视觉功能。 研究目标是使计算机具有通过二维图像感 知三维环境信息的能力。因此，不仅需要能 感知三维环境中物体的几何信息（形状、位 置、姿态、运动等），而且能对他们进行描 述、存储、识别和理解。 与人类视觉不同：它借助于几何、物理和 学习技术来构造模型，从而用统计的方法来 处理数据。
图像处理与视频处理基础
龚声蓉 shrgong@
概要
1.相关概念 2.数字图像处理与应用 3.图像分析与理解 4.计算机视觉与机器视觉 5.数字视频处理
• 第一部分：相关概念
1.基本概念
（1） 图像：对客观对象的一种相似的、生动的描 述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示。 图像分类：
几种常见生物特征识别技术
主要参考资料
• 龚声蓉，数字图像处理与分析，清华大学出版社，2006 • Yao Wang,Ya-Qin Zhang，视频处理与通信，电子工业出 版社，2003 • 黎洪松，数字视频处理，北京邮电大学出版社，2006 • 高隽，图像理解理论与方法，科学出版社，2009 • R.C.冈萨雷斯，阮秋琦译，数字图像处理（第二版），电 子工业出版社，2009 • 王永明，图像局部不变性特征与描述，国防工业出版社， 2010
计算机视觉基础实现像与视频的处理与分析
计算机视觉基础实现像与视频的处理与分析计算机视觉基础实现图像与视频的处理与分析随着科技的不断发展，计算机视觉作为人工智能技术的重要组成部分，在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
在计算机视觉领域，实现图像与视频的处理与分析是一个关键的研究方向。
本文将介绍计算机视觉基础技术，并探讨如何实现图像与视频的处理与分析。
一、计算机视觉基础技术1. 图像处理技术图像处理技术是计算机视觉的基础，旨在改善或增强图像的质量或提取其中的有用信息。
常见的图像处理技术包括图像去噪、图像增强、图像分割和图像融合等。
通过这些技术，可以使图像更加清晰、明亮，并提取出感兴趣的目标。
2. 特征提取与描述特征提取与描述是计算机视觉中的关键步骤，用于从图像或视频中提取表示目标的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状和运动等。
通过提取特征，可以对目标进行识别、分类或跟踪等操作。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉中的重要任务，旨在识别或检测图像或视频中的目标。
常见的目标检测与识别方法包括基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
这些方法可以实现对目标的自动检测和识别，广泛应用于人脸识别、车辆检测等领域。
二、图像处理与分析1. 图像的预处理图像的预处理是图像处理的第一步，旨在对原始图像进行一系列的处理，以减少图像中的噪声并增强图像中感兴趣的信息。
常见的图像预处理技术包括图像去噪、图像平滑和边缘检测等。
通过预处理，可以为后续的处理和分析提供更好的图像输入。
2. 图像分割与特征提取图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程，旨在将感兴趣的目标从背景中分离出来。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
在图像分割的基础上，可以进一步提取图像中的特征，如区域的纹理、颜色和形状等。
3. 目标检测与识别基于图像处理和特征提取的结果，可以进行目标的检测与识别。
目标检测与识别方法包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
图像处理与计算机视觉的基础知识
图像处理与计算机视觉的基础知识随着计算机技术的飞速发展，图像处理和计算机视觉技术日益成为人们关注的焦点。
图像处理是指对图像进行数字化处理，改变图像的特性或增强图像的质量。
而计算机视觉是通过计算机对图像和视频进行分析和理解，模仿人类的视觉系统来实现某种目标。
图像处理与计算机视觉的基础知识包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、特征提取、目标检测和分类等内容。
首先，图像采集是图像处理与计算机视觉的起点。
图像可以通过光电传感器、摄像头或扫描仪等设备采集。
其中，光电传感器是一种将物理量转化为电信号的装置，常见的光电传感器有CCD和CMOS。
摄像头的原理与光电传感器相似。
扫描仪可以将纸质图像转换为数字图像。
其次，图像预处理是为了减少噪声、增加对比度等目的对图像进行预处理的过程。
主要包括去噪、增加对比度、图像平滑等操作。
去噪可以通过滤波操作实现，常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
增加对比度可以通过直方图均衡化等方法实现。
图像平滑可以通过平滑滤波器实现，减少图像中的噪声。
然后，图像增强是为了改善图像质量，使图像更加清晰、鲜艳等。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、直方图匹配、对比度拉伸等。
直方图均衡化是一种调整图像灰度级分布的方法，可以增强图像的对比度。
直方图匹配是通过将目标图像的直方图与参考图像的直方图进行匹配，从而改变图像的特性。
对比度拉伸是根据图像的像素值范围进行非线性拉伸，使得图像的对比度更加明显。
随后，图像压缩是为了减少图像数据量，提高图像存储和传输的效率。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩算法能保证压缩后的图像与原始图像完全一致，常见的无损压缩算法有LZW算法、RLE算法等。
而有损压缩算法则会在压缩过程中丢失一定的信息，常见的有损压缩算法有JPEG算法和HEVC算法等。
接着，图像分割是将图像划分成若干区域的过程。
图像分割可用于物体检测、图像分析和目标跟踪等应用中。
图像处理的名词解释
图像处理的名词解释图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
随着科学技术的发展和计算机图像处理技术的日益成熟，图像处理已经被广泛应用于各个领域，包括医学影像、视频处理、图像识别等。
本文将从图像获取、图像处理和图像分析三个方面，对图像处理进行相关名词解释。
一、图像获取图像获取是指通过各种图像采集设备，如数码相机、扫描仪等，将现实世界中的光信号转换为数字信号的过程。
在图像获取过程中，需要考虑到图像的分辨率、噪声和动态范围等因素。
分辨率是指图像中可以分辨出的最小细节的能力。
它与图像的尺寸以及图像采集设备的成像质量有关。
较高的分辨率能够提供更多的细节信息，但也需要更大的存储空间。
噪声是指图像中不希望存在的随机、干扰性信号。
它来源于图像的采集过程，包括传感器噪声、电磁辐射干扰等。
降低噪声可以提高图像质量和可信度。
动态范围是指图像中可以表示的亮度级别的范围。
较宽的动态范围可以提供更多的灰度级别，使得图像更加真实、细腻。
在某些特殊场景下，需要通过多次曝光等技术手段来扩展图像的动态范围。
二、图像处理图像处理是指对获取到的图像进行各种操作，以改善图像质量、增强图像信息、实现特定功能的过程。
常见的图像处理操作包括增强、滤波、变换等。
增强操作是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等，使图像更加清晰、真实。
常见的增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、未锐化掩蔽等。
滤波操作是指对图像进行空间域或频域上的滤波，以去除噪声、平滑图像或者提取特定的图像特征。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
变换操作是指将图像在数学上进行变换，以获得新的图像表示或者提取感兴趣的图像特征。
常见的变换方法有傅里叶变换、小波变换、边缘检测等。
三、图像分析图像分析是指对处理后的图像进行解释、理解和认知的过程。
通过图像分析，可以从图像中提取出有用的信息，进行目标检测、目标跟踪、图像识别等。
目标检测是指在图像中自动或半自动地检测和定位感兴趣的目标。
数字图像处理数字图像与视频处理技术.
通过本章的学习，要求掌握多媒体技术中有关 图像、视频数字化的基本概念、方法、技术与应用 等知识。
*
教学内容
1 基本概念 2 数字图像数据的获取与表示 3 图像的基本属性 4 图像处理软件Photoshop 应用举
例
5 视频的基本知识
9/ 12/ 2019
3
教学内容
6 视频的数字化 7 数字视频标准 8 视频信息的压缩编码 9 Windows 中的视频播放软件 10 数字视频的应用9/Fra bibliotek12/ 2019
11
3.2 数字图像数据的获取与表示
3.2.2 数字图像的表示
9/ 12/ 2019
图3.2 彩 色 图 像 的 表 示
红色 分量
绿色 分量
蓝色 分量
12
3.3 图像的基本属性
3.3.1 分辨率
分辨率有两种：显示分辨率和图像分辨率。 1. 显示分辨率 它是指显示屏上能够显示出的像素数目。例如，显 示分辨率为840×480表示显示屏分成480行，每行显 示840个像素，整个显示屏就含有307200个显像点。 屏幕能够显示的像素越多，说明显示设备的分辨率 越高，显示的图像质量也就越高。
9/ 12/ 2019
20
3.4 图像处理软件Photoshop 应用举例
3.4.1 图像处理软件Photoshop简介
2、 PhotoShop运行在Windows图形操作环境中，可支 持TIF、TGA、PCX、GIF、BMP、PSD、JPEG等各种
流行的图像文件格式。 3、 PhotoShop能方便地与如文字处理，图形应用，桌 面印刷等软件或程序交换图像数据。 4、PhotoShop支持的图像类型除常见的黑白、灰度、 索引16色、索引256色和RGB真彩色图像外，还支持 CMYK、HSB以及HSV模式的彩色图像。
图像处理理论与图像分析
图像处理理论是关于图像处理的基本原理和方法的研究。
它包括了图像获取、图像增强、图像压缩、图像复原以及图像分析等内容。
图像获取是指通过图像设备（如摄像机、扫描仪）获取到的原始图像数据。
图
像获取涉及到硬件设备的选择、参数设置等问题。
图像增强是指通过各种方法对原始图像进行改善，使得图像更加适合于后续处
理或观察。
图像增强可以通过增加图像的对比度、提高图像的清晰度等方式来实现。
图像压缩是指通过各种方法对图像数据进行压缩，以减少存储空间或传输带宽。
图像压缩方法可以分为有损压缩和无损压缩两种。
图像复原是指通过对损坏或退化的图像进行恢复，使其尽可能接近或恢复到原
始图像的状态。
图像复原涉及到图像的模型建立、退化模型的估计以及复原算法的设计等问题。
图像分析是指通过对图像进行特征提取、目标检测或目标识别等方式来获取图
像中包含的信息。
图像分析涉及到特征提取的方法、目标检测的算法以及目标识别的模型等内容。
总之，图像处理理论与图像分析是关于图像处理的基本原理和方法的研究，可
以应用于各种图像处理领域，如计算机视觉、医学影像处理、遥感图像分析等。
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• 计算机视觉包含如下一些分支：画面重建， 事件监测，目标跟踪，目标识别，图像恢 复等。
（10）机器视觉
➢机器视觉是建立在计算机视觉理论基 础上，偏重于计算机视觉的工程化， 强调的是实际应用。
➢可见光谱图像、多波段图像 ➢运动图像、静止图像 ➢模拟图像、数字图像 ➢彩色图像、灰度图像
（2）物理图像与数学图像
物理图像：是物质或能量的实际分布。如 光学图像，温度、压力、高度及密度的分 布图。 数学图像：由连续函数和离散函数组成的 图像。
（3）图形与图像
图形：侧重于根据给定的物体描述模 型、光照及想象中的摄像机的成像几 何，生成一幅图像的过程。
• 气象、天气预报图的合成，云图分析； • 天文、太空星体的探测及分析； • 交通、空中管理、铁路选路 • 多光谱卫星图像分析。
(2) 军事、公安领域的应用 军事侦察、定位、引导、指挥等；边境口岸监控；
指纹识别；人脸识别；导弹末制导；案件侦破。
(3)医学方面的应用 • 医学显微图像处理； • 血球计数与染色体分类等； • 癌细胞识别； • 心血管数字剪影及其它剪影技术； • 内脏大小、形状及异常检测； • 心脏活动的动态分析； • 生物进化的图像分析。
➢ 它将中低层的数据处理分析（目标识别）与高层 的知识表达推理（场景描述与理解）有效结合， 实现数据分析形成的知识推理，知识反馈用以指 导数据获取与分析。
• 目标识别是为了对场景进行更好的解释，侧重对 局部区域的理解。
• 场景描述与理解为目标识别提供先验信息，侧重 对场景的整体分析。
树 图像理解
建筑
• 二是如何将2D图像转化为3D场景的描述。
• 视觉信息的3个阶段：低层视觉；中层视觉 和高层视觉。
• 低层视觉：主要任务在于图像传感与预处 理，即清楚地表示原始2D图像中的重要信 息，如角点、边界、线段等。
• 中层视觉：由输入图像和低层视觉输出初 始的简图得到2.5D简图。如表面法向方向、 大致深度及不连续的轮廓等。进一步可分 为运动、立体、阴影、轮廓和纹理处理等。
➢计算机视觉是研究如何使计算机 “看” 的科学，即用计算机实现人的视觉功能。 ➢研究目标是使计算机具有通过二维图像感 知三维环境信息的能力。因此，不仅需要能 感知三维环境中物体的几何信息（形状、位 置、姿态、运动等），而且能对他们进行描 述、存储、识别和理解。 ➢与人类视觉不同：它借助于几何、物理和 学习技术来构造模型，从而用统计的方法来 处理数据。
➢ 数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而 获得某种预期的结果一种技术。是指将一幅图像变为另一幅 经过修改的图像，因此，是一个由图像到图像的过程。
g(x,y)=T[f(x,y)]
（6） 图像分析
➢主要是对图像中感兴趣的目标进行测量 和检测，从而建立对图像的描述。
➢是一个从图像到数值或符号的过程，即 将一幅图像转化为一种非图像的表示， 如一个测量的数据集等。
（8） 图像理解
➢ 在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标 的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内 容的理解以及对原来客观场景的解释。
➢ 它以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什 么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景 以及如何应用场景的一门科学。
➢ 图像理解输入的是数据，输入的是知识。
图像处理与视频处理基础
龚声蓉 shrgong@
概要
1.相关概念 2.数字图像处理与应用 3.图像分析与理解 4.计算机视觉与机器视觉 5.数字视频处理
• 第一部分：相关概念
1.基本概念
（1） 图像：对客观对象的一种相似的、生动的描 述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示。 图像分类：
(a) 原始细胞图像
(b)增强后的细胞图像
(4)工业中的应用 • 零件、产品的无损检测，焊缝及内部缺陷
检测；
输入场景描述与理解已备受研究者关注，但仍有许多 亟待解决的问题：
• 如何利用场景信息指导目标的选择注意； • 如何构建场景的先验信息来指导场景中的目标识
别； • 如何将目标识别的结果构建场景描述，形成可进
一步进行场景中目标识别与场景理解的先验信息 等。
（9） 计算机视觉
（7）图像识别
图像识别是模式识别的具体应用。
可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来 辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋 予特定的标记。如字符识别、人脸识别等。
图像识别方法：主要分为统计方法和结构方法。
统计方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进 行分类识别；
结构方法的核心是将物体分解成了基元，不同的物 体结构有不同的基元串，通过对未知物体利用给定的 模式基元得到字符串，再根据字符串判断它的属类。
➢机器视觉与计算机视觉并没有很清晰 的界限，而是紧密联系在一起的，他 们有着相同的理论，只是在应用中根 据具体实际应用目标的不同而不同。
2.主要应用
(1) 遥感 • 地质、矿藏勘探； • 地形、地图、国土普查； • 森林资源探查、分类、防火； • 水利资源探查，洪水泛滥监测、预报； • 农业方面，如谷物估产、病虫害调查； • 然灾害、环境污染的监测；
（4）数字图像
经过采样和量化后形成的以数字形式 描述的图像。
（5）图像处理
对图像经过一系列的操作以达到预期目的的技术称为图 像处理。可分为模拟图像处理和数字图像处理。
➢ 模拟图像处理：利用光学、照相和电子方法对模拟图像的处 理成为模拟图像处理。许多军用、宇航的处理仍利用模拟处 理。如光学傅立叶变换。
• 计算机视觉的研究目的有两个： • 一是用计算机部分实现人类视觉的功能； • 二是理解人类视觉机理。
• 此二方面使计算机视觉的研究既带有基 础性，又有很强的应用特征和工程性质。
• 计算机视觉中需要解决两大任务：
• 一是3D场景在2D图像中的表达。原始图像 作为一种2D表达，可以提供各种物体的轮 廓信息，但只利用轮廓等2D表达的场景和 物体不能保证得到唯一的解释，从而引起 错觉。