数字图像分析与应用
数字图像处理技术发展与应用
数字图像处理技术发展与应用数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、存储和传输的技术。
随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，数字图像处理技术也得到了极大的发展。
这项技术已经广泛应用于医学、军事、环境、电子商务等领域。
数字图像处理技术发展简史：数字图像处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）数字图像采集阶段：20世纪50年代相机的普及使得物理图像被转化为影像，此后相似设备的提升促进了数字图像采集设备的发展。
（2）数字信号处理技术阶段：数字电视和数字化显微镜、数字照相机等设备的出现，使得数字信号处理技术得到迅猛发展。
（3）计算机视觉阶段：计算机视觉利用了数字图形处理技术来分析现实世界，做出更加精准和智能的决策，减少人的参与。
数字图像处理技术应用领域：数字图像处理技术可以对图像进行增强、滤波、分割和压缩等处理。
随着技术的不断发展，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
（1）医学诊断领域：数字图像处理对医学影像诊断有很好的应用。
如CT，MRI影像的处理和分析都依赖于数字图像处理技术。
（2）安防领域：数字图像处理技术的视觉辨认能力可以用于安全领域的人脸识别、车牌识别等，从而提高安全检测的效率和精度。
（3）电子商务领域：数字图像处理技术可以用于产品展示、商品搜索和客户关系管理等方面，使得电子商务更加便捷和高效。
（4）游戏和虚拟现实领域：数字图像处理技术不仅用于计算机游戏的制作，还用于虚拟现实技术的开发。
数字图像处理技术未来发展方向：随着技术的不断进步，数字图像处理技术的发展将朝着更加高效和智能的方向发展。
例如，人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法实现目标检测、分类、识别等功能，并将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
在未来，数字图像处理技术的发展将催生出更多新的应用领域和新的商业模式，推动数字经济的发展。
数字图像处理技术分析及应用
数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中，数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段，它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像，因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵，每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像，它以640列480行像素矩阵的形式构成，而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中，基本的数字图像处理步骤包括：数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声，使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正，增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活，例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等，还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域，应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中，数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中，数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面，都有着非常广泛的应用。
数字图像处理的新进展与应用
数字图像处理的新进展与应用数字图像处理是一门综合性的学科，旨在提高图像质量、增加对图像的理解，以及对图像进行更高级别的分析和理解。
这种处理涉及从图像源到图像的最终形式的过程，包括图像的获取、处理、压缩和传输。
随着技术进步和学术研究的不断推进，数字图像处理领域正在出现一系列新的进展，这些进展为图像处理研究和应用打开了新的大门。
一、图像处理软件的快速发展随着计算机软件的快速发展，图像处理软件的应用变得异常普及。
图像处理软件的广泛应用，为各种行业和领域，如视频处理、数字媒体编辑、医疗诊断、广告设计等提供了实用价值，也为普通用户提供了广泛的应用功能。
例如，Adobe Photoshop和Lightroom等图像处理软件，已被广泛应用于各类排版和设计工作；CorelDraw、Illustrator 等软件则具备更为广泛的 Vector 图像处理和绘图功能。
二、深度学习带给图像处理的全新时代深度学习是一种人工智能技术，它应用了多个非线性和层次化的处理单元，能够自主地对数据进行学习，从而提高数据分析和理解的效率。
在数字图像处理中，深度学习可以实现基于图像内容的自动分类、识别和分割，这对于计算机视觉和图像处理领域颠覆性的意义不言而喻。
例如，深度学习技术在诸如肺癌筛查、心脏疾病检测以及图像增强等领域发挥了重要的作用。
在口腔医疗行业中，深度学习技术可以大大提高口腔疾病的检测精度和速度，从而更好地服务于临床医生和患者的需求。
三、虚拟现实技术的兴起虚拟现实技术是数字图像处理中一个充满创新、思想启发、体验感和未来潜力的领域。
虚拟现实技术允许用户通过穿戴式设备与真实世界进行互动，在虚拟环境中进行各种活动和训练。
这种技术已广泛应用于游戏、培训和科学研究等领域，并有望在未来的数字娱乐行业中越发普及。
例如，虚拟现实技术在医疗领域中具有广泛应用。
它可以让医生和患者更好地进行疾病诊断和治疗，并可以帮助人们更好地理解和预防疾病。
虚拟现实技术也可以支持手术操作和手术过程的可视化，从而提高手术安全和有效性。
数字图像处理与分析
数字图像处理与分析数字图像处理与分析（Image Processing and Analysis）是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的技术学科。
它广泛应用于各个领域，例如医学图像处理、计算机视觉、模式识别等。
本文旨在介绍数字图像处理与分析的基本原理和常见应用。
首先，我们来了解一下数字图像的基本概念。
数字图像是由一系列的像素（Pixel）组成的，每个像素都具有一定的亮度和颜色信息。
图像处理的目标就是对这些像素进行一系列的操作，从而实现图像的增强、恢复、压缩等目的。
数字图像处理的基本原理涵盖了多个方面。
首先是图像增强（Image Enhancement），它通过调整图像的亮度、对比度、颜色饱和度等参数，使得图像更加清晰和易于观察。
其次是图像恢复（Image Restoration），它用于修复因噪声、模糊等原因导致的图像损坏。
常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊等。
此外，还有图像压缩（Image Compression），用于减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像的传输效率。
数字图像处理还涉及到一些高级的技术和方法。
例如，图像分割（Image Segmentation）用于将图像划分为若干个具有相似特征的区域，从而实现对图像中目标的提取。
图像配准（Image Registration）用于将多幅图像进行对齐，使得它们具有一致的空间参考。
目标检测与识别（Object Detection and Recognition）则用于在图像中寻找并识别出特定的目标。
数字图像处理与分析在许多领域的应用十分广泛。
在医学领域，它被用于医学图像的分析和诊断，例如CT扫描、MRI等。
在农业领域，数字图像处理被用于植物图像的分析，例如检测病虫害、测量农作物生长情况等。
在安防领域，数字图像处理被用于视频监控和行人检测，以提高监控系统的效率和准确性。
总结起来，数字图像处理与分析是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的学科。
它涉及到图像增强、图像恢复、图像压缩等基础原理，以及图像分割、图像配准、目标检测与识别等高级技术。
数字媒体图像处理技术研究与应用
数字媒体图像处理技术研究与应用一、引言随着数字媒体技术的不断发展，数字图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应用。
在医学、军事、工业、农业和消费类电子产品等领域中，数字媒体图像处理技术已经成为了不可或缺的一部分。
本文就数字媒体图像处理技术的研究与应用进行具体探讨。
二、数字图像的基本处理操作数字图像处理技术是对数字图像进行处理和分析的一种技术。
数字图像处理技术包括以下几种基本的处理操作：1. 图像增强：通过数字方法调整图像亮度、对比度和色彩饱和度等参数的值来改进图像的质量。
一般采用直方图均衡和滤波等技术进行图像增强处理。
2. 图像复原：通过去除图像中的噪声、调整图像清晰度来恢复受损图像的质量。
图像复原技术包括了模板匹配、小波变换、最小二乘法等多种方法。
3. 彩色处理：彩色图像处理技术包括了彩色图像的增强、复原和处理等方面。
4. 图像分割：图像分割指将图像分成多个部分，以便更好地进行分析。
这种技术广泛应用于计算机视觉、遥感图像处理等领域。
5. 特征提取：通过图像处理技术从图像中挖掘相关特征，以便进行深入的分析和应用。
图像特征提取技术包括了边缘检测、方向梯度直方图、图像锐化等。
三、数字图像处理技术在医学领域的应用医学领域对数字图像处理技术的开发和应用非常重要。
目前，在医疗领域中，数字图像处理技术已经广泛地应用于影像学、放射学等领域。
在MRI和CT等影像学检查中，数字图像处理技术可以帮助诊断医生准确地识别病变区域和分析影像数据。
数字图像处理技术具有对图像数据快速处理，高效可靠等特点，已经成为诊断医生的有力工具之一。
四、数字图像处理技术在消费电子产品的应用近年来，消费电子市场在数字图像处理技术的推动下得到了快速的发展。
智能手机、数码相机、平板电脑等产品都搭载了数字图像处理芯片和算法，实现了对图像的拍摄、处理和分享。
数字图像处理技术为消费类电子产品带来了更高品质的图像和更流畅的交互体验。
五、数字图像处理技术在计算机视觉领域的应用计算机视觉领域正随着人工智能技术的发展变得越来越重要。
图像处理技术的研究及应用
图像处理技术的研究及应用随着科技的不断发展，图像处理技术已经成为数字化时代一个非常重要的研究内容和应用领域。
通过各种图像处理技术，我们能够发现、识别和分析图像中所包含的信息，包括但不限于颜色、形状、纹理等等。
图像处理技术涉及的范围非常广泛，包括但不限于计算机视觉、医学影像、安防监控、虚拟现实、人工智能等等，它的应用场景也越来越多样化。
一、图像处理技术的基本原理图像处理技术的基本原理主要包括两个方面：数字图像的获取与表示、数字图像的处理与分析。
数字图像的获取与表示是指将图像所对应的模拟信号转换成数字化的光学信号，并对其进行采样和量化，最终得到数字图像。
数字图像的处理与分析则是指对数字图像进行各种处理和分析，如图像滤波、图像增强、图像分割、物体识别等等。
这些处理和分析方法大多是基于数学与计算机科学理论而建立，通过对数字图像进行处理和分析，我们可以获得更多有价值的信息。
二、图像处理技术的研究进展随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术也得到了广泛的应用和研究。
其中最重要的一个方向是图像识别与分类。
通过建立机器学习算法和大规模数据的训练，我们可以掌握并运用各种图像识别技术，如人脸识别、车辆识别、场景识别、自然语言处理等等。
这些技术已经被应用在不同的领域，如智能家居、虚拟现实、医学影像和无人驾驶等。
另外，图像处理技术也正在不断地创新和改进。
例如，近年来，深度学习技术的发展促进了图像识别的准确度和速度的大幅提升。
同时，3D图像处理、图像压缩和图像传输方面的技术也在不断地创新和改进。
这些技术都帮助图像处理变得更快、更准确和更易操作。
三、图像处理技术的应用在实际应用中，图像处理技术已被广泛地应用在各种领域和行业中。
下面列举几个例子：1.医学影像：在医学领域，图像处理技术可以利用X射线、CT、MRI等设备获取身体内部的影像，并进行分析和诊断。
这些技术可以用于疾病的早期诊断和治疗，让医生可以更加准确地诊断病情。
2.安防监控：在安防领域，图像处理技术可以对监控器、摄像头捕获的场景进行实时分析、报警并给出相应的预警措施。
计算机图像处理原理与应用
计算机图像处理原理与应用计算机图像处理是指使用计算机对数字图像进行编辑、增强、分析和生成的过程。
它在许多领域如医学、工程、娱乐等都有广泛应用。
本文将详细介绍计算机图像处理的原理和一些常见的应用。
一、计算机图像处理原理1. 数字图像- 数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素都包含了颜色或灰度信息。
- 像素的数量与图像的分辨率有关，分辨率越高，图像越清晰。
2. 图像获取- 图像可以通过相机、扫描仪等设备获取。
- 获取到的图像是数字化的，可以直接进行处理。
3. 图像处理流程- 图像处理通常包括以下步骤：a. 图像预处理：去除噪声、调整亮度和对比度等。
b. 特征提取：提取图像中的关键特征，如边缘、纹理等。
c. 图像分割：将图像分成不同的区域，便于后续处理。
d. 对象识别与分类：识别图像中的对象，并进行分类。
e. 图像增强：增强图像的视觉效果，如锐化、颜色调整等。
f. 图像合成：将多个图像合成为一个，用于生成新的图像。
4. 常见的图像处理算法- 边缘检测：通过查找图像中的边缘，提取图像中的轮廓信息。
- 滤波器：通过改变像素的值，实现图像的平滑或增强。
- 直方图均衡化：调整图像的灰度分布，增强图像的对比度。
- 形态学处理：通过腐蚀和膨胀等操作，改变图像的形状。
二、计算机图像处理应用1. 医学影像处理- 医学影像如X光、CT、MRI等可以通过图像处理技术进行增强和分析。
- 图像处理可以帮助医生更准确地诊断疾病，并辅助手术操作。
2. 视频游戏图像处理- 视频游戏中的图像需要高分辨率和逼真的效果，图像处理可用于实时渲染和特效生成。
- 图像处理还可以实现游戏中的角色识别和动作捕捉。
3. 智能交通系统- 图像处理技术可以用于交通监控摄像头中的车辆识别和行为分析。
- 图像处理还可以实现智能交通信号控制和违章监测。
4. 智能手机拍照优化- 智能手机的相机应用利用图像处理技术对拍摄的照片进行自动优化。
- 图像处理可以实现自动曝光、自动对焦和自动白平衡等功能。
数字图像处理的应用
数字图像处理的应用引言数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。
随着计算机技术的进步，数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。
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。
通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像进行分割和重建，可以获取人体内部组织的三维结构信息。
另外，医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。
印刷图像处理数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。
通过对印刷图像的处理，可以提高图像的质量和清晰度，使得印刷品更加美观。
例如，可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。
此外，数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。
安全监控图像处理数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。
通过对监控图像的处理和分析，可以实现对安全隐患的监测和预警。
例如，可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。
此外，还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。
遥感图像处理遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。
通过对遥感图像的处理，可以获取地表覆盖的信息，并进行环境监测和资源调查。
例如，可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析，以及植被分类和水体检测等。
艺术图像处理数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。
通过对艺术图像的处理，可以创造出各种视觉效果和艺术效果。
例如，可以通过滤镜和特效对图像进行处理，使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。
此外，数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。
结论数字图像处理在医学、印刷、安全监控、遥感和艺术等领域中都有着广泛的应用。
随着技术的不断发展，数字图像处理将在更多领域中发挥重要作用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
因此，深入理解和研究数字图像处理技术对于我们来说非常重要。
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边缘跟踪的概念
将检测的边缘点连接成线就是边缘跟踪 线是图像的一种中层符号描述
连接边缘的方法
光栅跟踪 全向跟踪
图像分割
2.区域分割
基本原理
原始简单图像——f(x,y) 灰度阈值——T
阈值运算得二值图像——g(x,y)
对象点
1 如果 f [ x, y ] T g [ x, y ] 0 如果 f [ x, y ] T
实例二：制作个性签名
执行图像-新建，设置参数如图，新建一 个背景为白色的图像。
设置前景色为R=255，G=227， B=220，背景色为R=255， G=171，B=209，确定。 选择渐变工具，设置渐变属性如图 所示。拖移鼠标填充渐变色。
Ps实例
Ps实例
新建透明图层，选 择自定义形状工具， 属性栏设置如图所 示，在形状属性中 追加特色图形，并 选择一种自己喜欢 的颜色。
i x, y 2 i i x, y x, y
2 1/ 2
2 平方差累加和(SSD)： ci [ f ( x, y) ti ( x, y)] x, y
绝对差累加和(SAD)：
ci | f ( x, y) ti ( x, y) |
x, y
模式识别
识别结果(分类准则)：
i min ci
特征提取与特征选择
维数灾难——如何降维？ 选择具有最大区分能力的特征
分类（依据什么准则对特征向量进行分类？）
模式识别
模板匹配法人脸识别
待识别图像： 图像库中图像： 相似性度量准则：
x
f ( x, y)
ti ( x, y ),
i 1, 2..N
i
y
归一化互相关(NC)：
ci
[ f ( x, y) f ][t ( x, y) t ] ( [ f ( x, y f )] [t ( x, y ) t ] )
图像分割
图像分割的基本策略
灰度值不连续性
检测图像像素灰度级的不连续性，找到 点、线（宽度为1）、边（不定宽度）。
图像分割
图像分割的基本策略
灰度值相似性
检测图像像素的灰度值的相似性，通过 选择阈值，找到灰度值相似的区域，区 域的外轮廓就是对象的边
图像分割
图像分割的方法
1. 基于边缘的分割方法
Ps实例
打开素材 日记女孩.tif，移动 至当前图像中，按ctrl+T自由 变换图层至合适大小和位置， 双击确定。为日记女孩图层设 置图层样式‘投影’，打开投 影设置对话框。
Ps实例
单击样式中的‘描边’样式，设置白色描边 样式。 打开素材 蜡烛女 孩.tif，移动至当前 图像中，按ctrl+T 自由变换图层至合 适大小和位置，双 击确定。
模式识别
2.目标识别
对于未知特征，它属于哪一类？
识别方法
模板匹配 统计模式识别 结构模式识别 其它
模式识别
模板匹配
模板
输入图像
模式识别
3.一个实例——人脸识别
自动人脸识别系统 数据采集 子系统 人脸检测 子系统 人脸识别 子系统
识别结果： He is …!
模式识别
人脸模式：
以人脸为例 确定性
结构关系：眼睛、鼻子、嘴… 器官形状：眼睛形状、鼻子形状、嘴形状 肤色：色调
随机性
结构关系：距离、角度 器官形状：大小、形状参数不同 肤色：不同肤色，不同饱和度和光洁度
模式识别
定义：模式识别
定义：依据一定的规则，将模式进行分类的过程 主要目的:
人眼识别物 中医看舌苔/脉搏 图谱辨别化合物
模式识别
什么是模式？
Everything you concerned is called a pattern! 分类
静态模式 动态模式 确定模式 非确定模式
模式识别
水晶模式：可以 用确定文法或 者形式语言
模式识别
星体模式： 基本固 定，随 季节变 化略有 形变
先提取区域边界，再确定边界限定的区域。
2. 区域分割
确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。
3. 区域生长
将属性接近的连通像素聚集成区域
4. 分裂－合并分割
综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有 图像的合并。
图像分割
1.基于边缘的分割方法
先提取区域边界，再确定边界限定的区域。 几种常用的边缘检测算子
Ps实例
在日记女孩图层面板中点击右键， 选择‘拷贝图层样式’，在蜡烛 女孩图层中点击右键，选择‘粘 贴图层样式’。 选择横排文字编辑工具，输入自 己喜好的文字。 在图层控制面板中，点击右键， 选择‘合并可见图层’。
执行窗口-动作命令，打开动作控制面板， 选择‘画框’动作，为图像设置画框。
手背血管分布 耳朵轮廓 掌纹 步态 气味
Ps实例
Photoshop举例
实例一：阈值图像分割 实例二：制作个性签名
Ps实例
实例一：阈值图像分割
打开素材 cat.jpg，执行 图像-调整-去 色。 执行 图像-调整-阈值…，调整不同阈值 色阶，查看图像变化。
Ps实例
梯度算子 Roberts算子 Prewitt算子 Sobel算子 Kirsch算子 Laplacian算子 Marr算子
例子
图像分割
原始图像
梯度算子
Roberts算子
Prewitt算子
Kirsch算子
图像分割
Laplacian算子
Marr算子
图像分割
由边缘形成线特征的两个过程
图像分割
4.分裂－合并分割
区域分裂合并法无需预先指定种子点,它 按某种一致性准则分裂或者合并区域.可以 先进行分裂运算,然后再进行合并运算;也 可以分裂和合并运算同时进行,经过连续的
分裂和合并,最后得到图像的精确分割效果.
分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有
效.
模式识别
6.3 目标提取与模式识别
所有人脸的共性 个体人脸的个性 个体人脸图像的差异
人脸模式 1、是否人脸？ 2、谁的脸？
模式识别
人脸识Байду номын сангаас：
已知图像库
N=30
测试图
模式识别
人脸识别的主要问题
建模（ 选择什么样的数学模型来描述人脸？）
描述Description 表示Representation
例如：用面积和周长表示某种形状
预处理
图像分割
特征提取
对象识别
图像分割
6.2 图像分割
图像分割的概念
把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标 的技术
图像分割
图像分割的定义:
令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成N个 满足以下五个条件的非空子集（子区域）R1，R2，…，RN： ①
R
i 1
N
i
R
；
②对所有的i和j，i≠j，有Ri∩Rj =φ； ③对i = 1,2,…,N，有P(Ri) = TRUE； ④对i≠j,有P(Ri∪Rj) = FALSE； ⑤对i =1,2,…,N，Ri是连通的区域。 其中P(Ri)是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词,φ代表空集。
i
f ( x, y)
ti ( x, y)
SAD差图像
ci
模式识别
模板匹配的缺点： 1、计算复杂，占用大量内存。 2、对图像的几何变化敏感。 3、对奇异噪声点敏感。 4、对表情、姿态、遮挡、光照变化敏感。 其它算法。。。。。
模式识别
模式识别
补充：模式识别概述
为什么需要模式识别？
模式识别：人类学习的基本方法
图像分割
区域A
区域B
种子像素
种子像素
图像分割
区域增长类型 区域增长根据所用的邻域方式和 相似性准则的不同，产生各种不 同的区域扩张法。可分为： ①单一型（像素与像素）； ②质心型（像素与区域）； ③混合型（区域与区域）
图像分割
Ps中的魔棒选择工具提供了一种区域增长的 实现。
种子点选取 分割结果
第六讲 数字图像分析与应用
主要内容
6.1图像分析概述 6.2图像分割 6.3目标提取与识别 6.4Photoshop举例
概述
6.1图像分析概述
图像分析的概念
对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的 客观信息，从而建立对图像的描述.
图像分析的步骤
把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开 找出分开的各区域的特征 识别图像中要找的对象或对图像进行分类 对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互联系，进 而找出相似结构或将相关区域连成一个有意义的结构
Ps实例
设置前景色为白色 （R=255,G=255,B=255）, 单击属性栏中的‘填充像素’， 在图像中绘制形状。 使用移动工具，按住alt键不放， 移动复制形状，直到填满整个 图像，并合并所有副本图层。 设置图层1的不透明度为23%。
Ps实例
打开素材 圆环.tif，使用移动工 具，把素材图片移至工作图像中， 按ctrl+T自由变换图层至合适大 小和位置，按enter键确定，并 设置图层混合模式为‘滤色’。 打开素材 月历.tif，移动至当前 图像中，按ctrl+T自由变换图层 至合适大小和位置，并设置图层 混合模式为‘正片叠底’。
如何确定阈值T？
图像分割
阈值确定——峰谷法
利用灰度直方图求双峰或多峰 选择两峰之间的谷底作为阈值
图像分割
原图a