数字图像处理课件-11-Image Matching and Alignment
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数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
数字图像处理课件
MATLAB图像处理基础
讲解如何使用MATLAB进行图像读取、显示、 裁剪、旋转等基本操作。
MATLAB图像处理进阶
介绍MATLAB的高级功能，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
05
CHAPTER
数字图像处理前沿技术
深度学习在图像处理中的应用
深度学习技术的概述
卷积神经网络的应用
生成对抗网络的应用
深度学习是人工智能领域中一种重要 的机器学习技术，其在图像处理中的 应用已经越来越广泛。通过对大量图 像数据进行学习，深度学习技术可以 实现对图像的高精度分类、识别和生 成。
锐化滤波
通过增强图像的高频成分 ，突出图像的边缘和细节 ，提高图像的清晰度。
边缘检测算法
Sobel算子
基于离散差分算子，提取图像的水平和垂直边缘。
Canny边缘检测
多阶段算法，通过非极大值抑制和双阈值检测，准确提取边缘。
Laplacian算子
基于二阶导数算子，能够检测出图像的突变边缘。
图像分割算法
图像处理
对图像进行各种操作，以 提取有用的信息和特征。
数字图像处理
利用计算机对图像进行数 字化处理，以实现更高效 、准确的处理。
数字图像处理的特点
精度高
数字图像处理可以获得比传统光学处理更高的精度。
处理能力强
可以进行多种复杂的图像处理操作，如增强、恢复、 分析等。
适用范围广
适用于各种类型的图像，包括灰度图像、彩色图像、 多光谱图像等。
计算机视觉的应用场 景
计算机视觉技术在安防、自动驾驶、 医疗影像分析等领域的应用越来越广 泛，例如在安防领域中的人脸识别、 车牌识别等；在自动驾驶中的目标检 测、道路识别等；在医疗影像分析中 的病灶检测、医学影像诊断等。
数字图像处理_课件_11
33
距离与角度标记图
数第 字十 图一 像章 处表 理示
和 描 述
r θ
A r(θ)
A
0 3 π 5 3 7 2 4 2 4 θ 42 4
(a) r(θ)为常量；
r(θ) 2A
A
0 4
3 24
r θ A
π 5 3 7 2 θ 42 4
(b) 标记图由重复出现的模式r(θ)＝Asecθ, 0≤θ≤π/4
描
储b0和b1的位置，以便在步骤5中使用。
述
2. 令b＝b1和c＝c1 [见图 (c)]。
7
数 第 3. 从c开始按顺时针方向行进，令b的8个邻点为
字十 图一
n1, n2, …, n8。找到标为1的第一个nk。
像章 处表
4.
令b＝nk和c＝nk－1。
理示 和
5.
重复步骤3和步骤4，直到b＝b0且找到的下一
10
数第 字十 图一 像章 处表 理示
和 描 述
➢ 如果给定一个区域而非其边界，那么边界追踪 算法会工作得很好。也就是说，该过程提取一 个二值区域的外边界。
➢ 如果目的是找到一个区域中的孔洞的边界（这 种边界称为该区域的内边界），一种简单的方 法是提取这些孔洞（见9.5.9节），并将它们当 做0值背景上的1值区域来处理。对这些区域应 用边界追踪算法将得到原始区域的内边界。
和r(θ)＝Acscθ, π/4<θ≤π/2构成。
34
两个二值区域的标记图
1. 根据其外部特征（其边界）来表示区域；
2. 根据其内部特征（如组成该区域的像素）表 示它。
3
数 第 ➢ 选择用来作为描绘子的特征都应尽可能
字十 图一
数字图像处理精确讲解(英文版).ppt
a disk of radius r centered at (x,y).
q
p
Lecture 3: Chapter 2: Digital Image Fundamentals
Different ways of measuring distance con’t
2. The D4 distance (also called city block distance) between p and q is defined as:
Lecture 2: Chapter 2: Digital Image Fundamentals
Problems associated with resolution reduction
Concept of false contouring: ridge-like structures caused by the use of an insufficient number of gray levels in smooth areas of a digital image.
Rule of thumb: images of size 256×256 pixels and 64 gray levels are about the smallest images that can be expected to be reasonably free of objectionable sampling checker-boards and false contouring.
Lecture 3: Chapter 2: Digital Image Fundamentals
Different ways of measuring distance con’t
数字图像处理课件
7.3.1 全局阈值分割 全局阈值是最简单的图像分割方法。根据不同 的目标，选用最佳的阈值。 1．实验法
需要知道图像的某些特征
2．直方图法
适用于目标和背景的灰度差较大，直方图有明显谷 底的情况。
3．最小误差的方法
要求已知图像像素的概率密度函数和目标像素占整 个图像的百分比（PP138）。
根据8连通准则，得到目标 是2个： L8 =1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 1 0 0 0 2 0 1 1 1 0 0 0 2 0 1 1 1 0 0 0 2 0 1 1 1 0 0 2 2 0 1 1 1 0 0 0 0 0
光栅跟踪算法如下：
• 1. 确定一个较高的阈值D作为检测阈值，把高于阈值的像 素作为检出点。 • 2. 用检测阈值D，对图像进行逐行扫描，确定所有检出点。 • 3。给出一个较低阈值T作为跟踪阈值。 • 4。确定跟踪邻域。 • 5。从首行开始，找出由D检出的点作为对象扫描下一行； 凡位于上行检出点跟踪邻域的像素，其灰度差小于跟踪阈 值的都接受为对象。 • 6。当下一行跟踪邻域中没有一个像素是对象时一条曲线 的更总能结束。 • 7。对没有跟踪过的检出点，在此利用5-6步至整个图像没 有检出点为止。
( x 1, y), ( x 1, y), ( x, y 1), ( x, y 1)
这四个像素称为p 的4邻域。
互为4邻域的像素又称为4连通的。
2. 8邻域
取像素p四周的8个点作为相链接的邻域点，除掉 p本身外，剩下的8个点就是p的8邻域。
互为8邻域的像素又称为8连通的 。
7.3
图像的阈值分割技术
灰度阈值分割方法。
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
位图和矢量图的比较（4）
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
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第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
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第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
数字图像处理封筠11 ppt课件
图像——图像是图和像的有机结合，既 反映物体的客观存在，又体现人的心理因 素；图像是对客观存在物体的一种相似性 的生动模仿或描述。
10
可见光成像和不可见光成像
紫外光
红外光
400nm
435.8nm
546.1nm
700nm
单波段、多波段和超波段图像
780nm
图像表示
数学表示
一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（Intensity），即
运动图像可用（静止）图像序列表示，彩色图像可分解成三基
色图像，三维图像可由二维重建。因此本课程主要研究静止、平 面、黑白图像，即
I = f(x，y)
12
图像表示
图像特点
数字 图像 处理 封筠 1
I = f(x，y)
1. 空间有界： L xxL x,L yyL y 2. 亮度（点亮度）有限： 0f(x,y)Bm
封
(ICPR )
International Conference on Signal Processing
筠
(ICSP )
1
European Signal Processing Conference (ESPC)
SPIE Conferences
5
数
中国图像图形网
字
图
中国图像网
像
处
中国人工智能网
IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics
理
(IEEE-SMC)
封 Image and Vision Computing (IVC) Computer Vision and Image Understanding (CVIU)
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可见光成像和不可见光成像
紫外光
红外光
400nm
435.8nm
546.1nm
700nm
单波段、多波段和超波段图像
780nm
图像表示
数学表示
一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（Intensity），即
运动图像可用（静止）图像序列表示，彩色图像可分解成三基
色图像，三维图像可由二维重建。因此本课程主要研究静止、平 面、黑白图像，即
I = f(x，y)
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图像表示
图像特点
数字 图像 处理 封筠 1
I = f(x，y)
1. 空间有界： L xxL x,L yyL y 2. 亮度（点亮度）有限： 0f(x,y)Bm
封
(ICPR )
International Conference on Signal Processing
筠
(ICSP )
1
European Signal Processing Conference (ESPC)
SPIE Conferences
5
数
中国图像图形网
字
图
中国图像网
像
处
中国人工智能网
IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics
理
(IEEE-SMC)
封 Image and Vision Computing (IVC) Computer Vision and Image Understanding (CVIU)
数字图像处理-冈萨雷斯-课件(英文)Chapter11-表示与描述
Convex Hull Algorithm
Input : A set of points on a cornea boundary
Output: A set of points on a boundary of a convex hull of a cornea
1. Sort the points by x-coordinate to For the upper side of a convex hull
21
3 The first difference is rotational
invariant.
Polygon Approximation Represent an object boundary by a polygon
Object boundary
Minimum perimeter polygon
Boundary vertices
4-directional chain code
8-directional chain code
(Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.
Step 3. Mark pixels for deletion if the following conditions are true.
a) 2 N ( p1) 6
b) T(p1) =1
c) p2 p4 p8 0
d) p2 p6 p8 0
(Apply to all border pixels)
The first difference of a chain code: counting the number of direction change (in counterclockwise) between 2 adjacent elements of the code.