DIGITAL HOLOGRAPHY AND IMAGE PROCESSING
数字在生物像处理和计算机视觉中的应用

数字在生物像处理和计算机视觉中的应用数字在现代科学技术中发挥着越来越重要的作用,尤其是在生物像处理和计算机视觉领域中的应用。
本文将介绍数字在生物像处理和计算机视觉中的应用及其意义。
一、数字在生物像处理中的应用生物像是利用现代生物学、物理学、化学等学科原理,对生命现象进行动态观察和测定的一种手段。
而数字技术在生物像处理中的应用,则可以对图像进行分析、识别、处理等,以获取更加准确的信息。
在生物医学领域,数字生物像技术可以被广泛应用在疾病的早期诊断与治疗中。
例如,医生可以通过观察数字图像来判断肿瘤的类型和病变程度,并根据数字信息进行精准的治疗。
此外,在病理诊断、医学研究以及新药开发中,数字生物像技术也能发挥重要的作用。
二、数字在计算机视觉中的应用计算机视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的过程,对数字图像和视频进行处理和分析。
数字在计算机视觉中的应用,可以使计算机更加“智能”,拥有更加精准的视觉识别和分析能力。
数字视觉在智能家居、安防系统、自动驾驶等领域中有着广泛的应用。
例如,面部识别技术可以将人脸图片与已经建立的数据库进行比较和识别,用于验证身份、安保措施等方面。
在自动驾驶领域,数字视觉技术则是实现车辆自主驾驶的关键技术之一。
三、数字在生物像处理和计算机视觉中的意义数字在生物像处理和计算机视觉中的应用,为科学技术的发展提供了更多的可能性。
其应用范围不断拓宽,所涉及的领域也越来越广泛。
数字在生物像处理中的应用,使得医疗诊断更加精准,提高了医生的诊断准确率,有助于医疗事业的发展和患者的治疗。
数字在计算机视觉中的应用,则是实现人工智能的重要手段,为人工智能技术的广泛应用提供了更多的可能性。
总之,数字在生物像处理和计算机视觉中的应用具有重要的意义。
科学技术是人类社会不断进步的推动力,而数字技术则是推动科学技术快速发展的基础工具之一。
相信在不久的将来,数字技术会更加深入到我们的日常生活中,为人类带来更加便捷和美好的生活。
潘诺夫斯基

1
1. 引言
2
2. 《图像研究学》的研究内容
3
3. 潘诺夫斯基的贡献
4
4. 《图像研究学》在读书课作业中的应用
5
5. 结论
PART.1
1. 引言
潘诺夫斯基的《图像研 究学》是一部经典的著 作,它对图像研究领域
产生了深远的影响
本文将探讨《图像研究 学》对该领域的推动作 用,并讨论它在读书课 作业中的应用
潘诺夫斯基的研究成果对图像研究领域的发展起到了积极的推动作用。他 的理论和方法被广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别等领域,为 这些领域的发展注入了新的活力
PART.4
4. 《图像研究学》在读书课作业中的应用
此外,学生还可以选择书中的某个具体研究方向 深入探究,撰写相关的作业报告。他们可以就该 领域的研究现状、问题和挑战进行分析,提出自 己的观点和思考,并结合具体案例进行讨论。通 过这样的作业,学生能够提高分析问题和解决问 题的能力,培养科研思维和创新精神
贡献
潘诺夫斯基的《图像研究学》 对图像研究领域起到了重要
的推动作用
在读书课作业中,该书不仅 可以用于学生的实践练习, 也可以用于学生的研究探究
-
20XX
THANK YOU
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《图像研究学》的研究内容丰富多样,可以应用 于读书课作业中。学生可以利用书中介绍的图像 处理方法进行实验,探究不同算法对图像处理效 果的影响。通过实践练习,学生可以更好地理解
和掌握图像研究的基本原理和方法
PART.5
5. 结论
他的研究成果为图像处理和 计算机视觉等领域的发展带
来了新的思路和方法
通过学习和应用《图像研究 学》的知识,学生可以提高 自己的专业水平和科研能力, 为图像研究领域的发展做出
EMBA:数字化语境下的影像传播

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星光大道不能忘
图形化时代的影像传播
广东视讯光纤收费标准
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5000元/端口
光纤接入
2000元/月/M
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编辑把关 因图失守
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爬树、上房 骑墙、登车
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• 羊城晚报
新 快 报
• 新快报
新 快 报
信 息 时 报
报纸名称
圣火传递照片 张数
不雅照片张数
形式阅读 标题阅读
图形化时代的影像传播
文本图形化是指 图形对文本的
视觉侵略
图形化时代的影像传播
图形统治 形式阅读
图形化时代的影像传播
内容为王 形式是金
观众与节目时间
节目类别
新闻节目
综艺节目 电视剧 纪录片
对无兴趣节目 的忍耐时间
60′
90′ 120′ 180′
图形化时代的影像传播
图形化时代的影像传播
数字化语境的影像传播
语言符号是人类进化的重要 标志,是一切传播的核心。没有 它,就没有人类的今天,人类复 杂的思维过程和文化之火就不可 能继续下来。因此,研究传播, 就必须研究语言符号。
•
数字化语境的影像传播
语言符号是人类迚化的重要 标志,是一切传播的核心。没有 它,就没有人类的今天,人类复 杂的思维过程和文化乊火就不可 能继续下来。因此,研究传播, 就必须研究语言符号。
实验25 数字全息及实时光学再现实验

离轴无透镜傅里叶变换全息:
② 再现:会聚球面波照明再现光路
实共轭像
实原始像
图2 无透镜傅里叶变换全息图再现示意图
离轴无透镜傅里叶变换全息:
jk 2 C ( x, y) exp ( x y 2 ) 2 z0 像光场复振幅分布
基于菲涅耳衍射
再现参考光
jk 2 2 U ( xi , yi ) exp ( xi yi ) F h( x, y) U0 ( xi , yi ) U1 ( xi , yi ) U1 ( xi , yi ) 2 z 0
2、可视数字全息(数字记录,光学再现) 可视数字全息分为两个过程,一是将一副图片通过计算软件得到其全息图,二是 将得到的全息图加载到空间光调制器上,在光路中将物信息再现出来。 1)仍以图 “大恒”为例讲述本实验过程,图片为1024*1024,打开操作软件, 在软件中加载此图片:
2)参考实验1中获得全息图的方法,可得到下面得到“大恒”的计算全息图,如 下图,将图像存储到指定文件夹中,图片大小为1024*1024,格式为bmp,记录 距离为100mm,物体大小20mm条件下的全息图。
( z0 )2 R0o( xr xi , yr yi ) exp
jk 2 ( xi yi2 2 xi xr 2 yi yr ) 2 z0
离轴无透镜傅里叶变换全息:
实共轭像复振幅
基于菲涅耳衍射
jk 2 J 1 ( xi , yi ) O ( f x , f y ) R0 exp ( xr yr2 ) 2 z0
探究数字全息在测量方面的应用
实验原理
1.全息图记录:
h ( x , y ) u ( x , y ) r ( x , y ) uu R ur u r
图像媒介表征的文化阐释

在今天的文化表征形态中,与传统印刷时期相比, 现其运动发展轨迹,所以它可以摹仿、重述任何物质性
文字失去了昔日的耀眼光辉,图像和声音都获得了重新 存在物。并且,重要的还在于,图像可以得到妥善保存,
放大。但在理论中,持图像转向观点的学者很少提到听 所以,它就成为记录历史和保存历史的最佳方式,也即
觉文化,而持听觉转向和声觉空间理论的学者却较少提 图像可以名正言顺地成为历史档案的最佳记录者。我们
如,一句话用不同方言表述其效果会有不同,一句话让 主体性的建构与文字书写密切相关。但文字的局限性也
不同的人说(不同的人就是不同的说话媒介)效果也会 在于此,它不利于公共空间的建构。并且,文字过于抽
不同,即使同一个人,因情境和语气不同其效果仍将是 象,缺乏直观性,它需要系统学习才能掌握,所以普通百
理
论
仿能力强但表意能力差,它更多指向外观的真实而非内 有显在或潜在的说服目的。其利用图像的目的是要传达
视的真实。所以其作为记忆的代理对记忆本身情感的构 出商业、政治、文化各色意识形态或微观权力,图像由此
24
造和结构产生影响,造成物质性客观留存,而思想、体 成为意识形态的展示平台和阵地。如商人利用广告画面
励的原因就在于此。今天,我们更喜欢眼见为实,各类影 动,它包括分析教区文件、墓碑,以及其他‘我们失去世 主
像媒介为我们提供了技术支持。于是,图像逐渐替代了 界’的踪迹。”④ 梅洛维茨的告诫是诚恳的。或许,这该是 页
文字成为我们时代文化表征的基本裁判。比如,图片或 一个让历史工作者难忘的时代,也是能在历史上留下深
验、情感,以及我们与世界接触时所产生的想象和感兴 的隐喻(以美好、幸福、和谐、健康等理念来隐喻商品)吸
被过滤出局。所以,这将导致它对自身表演成分和伪装 引消费者来关注商品,在其中注入商业意识形态,从而
《2024年感知·游牧·生成“_块茎思维”下的VR电影赛博空间研究》范文

《感知·游牧·生成“_块茎思维”下的VR电影赛博空间研究》篇一感知·游牧·生成“_块茎思维”下的VR电影赛博空间研究感知·游牧·生成:块茎思维下的VR电影赛博空间研究一、引言随着科技的进步,虚拟现实(VR)技术已经渗透到我们的日常生活中,成为了一种新兴的电影艺术形式。
在块茎思维(rhizomatic thinking)的视角下,VR电影的赛博空间呈现出一种独特的感知和游牧性。
本文旨在探讨这种思维模式下的VR电影赛博空间,分析其感知方式、游牧特性以及生成机制。
二、块茎思维与VR电影赛博空间的关联块茎思维,源自于法国哲学家德勒兹的理论,强调一种非线性的、无中心的、互相关联的思维方式。
在VR电影的赛博空间中,这种思维方式得到了充分的体现。
赛博空间的非线性结构、无边界的特性以及多元的交互方式,与块茎思维的特征相契合。
因此,以块茎思维为视角,可以更好地理解VR电影赛博空间的感知和游牧性。
三、VR电影赛博空间的感知方式在VR电影的赛博空间中,感知方式发生了根本性的变化。
观众可以通过头戴式设备,沉浸式地感知虚拟环境,实现视觉、听觉、触觉等多感官的交互。
这种感知方式打破了传统电影的线性叙事结构,使观众能够在赛博空间中自由地探索和感知。
四、VR电影赛博空间的游牧性游牧性是VR电影赛博空间的又一重要特征。
在块茎思维的视角下,游牧性表现为一种无中心、无始无终的游走状态。
在VR电影中,这种游牧性体现在观众可以在赛博空间中自由穿梭,不受传统时空限制。
同时,VR电影的游牧性也体现在其叙事结构上,故事线索呈现出网状、非线性的特点,使观众可以在不同线索间自由切换。
五、VR电影赛博空间的生成机制在块茎思维的指导下,VR电影赛博空间的生成机制具有一种生成性。
这种生成性源于赛博空间中的多元交互和无限可能性。
在VR电影的制作过程中,创作者可以通过编程和算法,实现虚拟环境的动态生成和实时交互。
人工智能在图像处理中的应用

人工智能在图像处理中的应用图像处理是一门涉及数字图像的获取、处理和分析的技术领域,而人工智能作为一种新兴的技术手段,正在被广泛应用于图像处理领域。
已经取得了一系列显著的成果,为图像处理的效率和精度带来了巨大提升。
一、人工智能在图像预处理中的应用在图像处理的整个流程中,预处理是至关重要的一环。
人工智能在图像预处理中的应用主要体现在图像去噪、图像增强、图像分割等方面。
通过使用深度学习算法,可以有效地去除图像中的噪声,提高图像质量;同时,利用卷积神经网络等技术,可以对图像进行局部调整,使得图像更加清晰、亮度更为均衡;此外,人工智能还可以帮助实现图像的自动分割,将图像中不同区域进行有效地区分,为后续的图像识别和分析提供了便利。
二、人工智能在图像识别中的应用图像识别是人工智能在图像处理中的一个重要领域,也是其应用的核心之一。
通过人工智能技术的支持,可以实现对图像中对象、场景等的智能识别。
例如,利用卷积神经网络等深度学习模型,可以实现对图像中不同类别的物体进行准确的识别;同时,人工智能还能够识别图像中的人脸、文字等要素,为图像数据的进一步分析和利用奠定了基础。
三、人工智能在图像分析中的应用图像分析是对图像数据进行深入挖掘和分析的过程,其目的是获取更多有用信息。
人工智能在图像分析中的应用主要体现在图像内容的理解和解释上。
通过使用深度学习等技术,人工智能可以实现对图像内容的自动标注、特征提取等操作,为图像内容的理解提供了更多可能性;同时,人工智能还可以通过图像识别等方法,实现对图像数据的分类和聚类,为图像数据的管理和应用带来了更多便利。
四、人工智能在图像处理中的挑战和展望虽然人工智能在图像处理中取得了诸多成果,但仍然存在一些挑战。
首先,由于图像数据的复杂性和多样性,人工智能算法在处理图像时往往需要大量的数据支持,而数据获取和标注是一个耗时耗力的过程;其次,在图像处理的实践中,人工智能算法的鲁棒性和泛化能力仍有待提高,特别是在面对复杂场景和多变环境下的表现可能并不理想。
数字图像处理习题讲解

1 1 1
1 0 1 1 01 1 1
1
0 0 0
0
[ f ] H4[F ]H4
1 1 1 1 2 0 0 21 1 1 1 0 1 1 0
1 1 1 1 10 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 2 1 1 1 10 0 0 0 1 1 1 1 2 0 1 1 0
1 1 1
采样间隔为Δt ,Δt <D, 即1/Δt >2*f = 1/D,
满足采样定理,所以没有混叠 。
2021/1/2
Digital Image Processing:
8
Problems
第一章第5题
(c) 如果 D=0.3 mm,你能否使用2倍过采样?3倍过采样?. 可以, ∵ Δt < D/2 =0.15mm, Δt < D/3 =0.1mm
2021/1/2
Digital Image Processing:
22
滤波器频响 零响应!
滤波器频响 负响应!
2021/1/2
Digital Image Processing:
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Digital Image Processing:
24
第三章习题8 (a)
设: f(g x,( yx ) , -y >) F (u4 , v)f ( x 则, :y ) [ f ( x 1 , y ) f ( x 1 , y ) f ( x , y 1 ) f ( x , y 1 )
2021/1/2
Digital Image Processing:
4
第一章习题2 一台光导摄像管摄像机的靶直径为25mm,感应点直径为35微米。若像素间距与点直 径相同,它数字化一幅正方形图像时的最大行数和列数是多少?若要数字化的图像 为480 ×640像素,靶上的最大像素间距是多少?
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Laser Object table
Microscope
Computer
Digital Reconstruction of Holograms (Equivalent optical setup)
Hologram
Hologram sensor
Computer Analog-todigital conversion Preprocessing of digitized hologram Image reconstruction (DFT/DFrT) Image processing Output image
Yes
Continue iterations ? No
Comparing reconstructed and initial wave fronts; computing and accumulation of noise statistical parameters Output data
Simulating wave front reconstruction (IDFT, IDFrT)
Hologram
First focal plane
Fourier Plane
Second focal plane
Digital Holography: Digital Reconstruction of Holograms
M.A. Kronrod, N.S. Merzlyakov, L.P. Yaroslavsky, Reconstruction of a Hologram with a Computer, Soviet Physics-Technical Physics, v. 17, no. 2, 19lected wave front Hologram Reconstructed image
Statistical characterization of speckle noise in coherent imaging
L. Yaroslavs ky, A. Shefler, Statistical characterization of speckle noise in coherent imaging systems, in: Optical Measurement Systems for Industrial Inspection III, SPIE’s Int. Symposium on Optical Metrology, 23-25 June 2003, Munich, Germany, W. Osten, K. Creath, M. Kujawinska, Eds., SPIE v. 5144, pp. 175-182
Generating 2-D array of pseudo-random numbers that specify the phase component of the object wave front
Computing object’s wave front
Simulating wave front propagation (DFT, DFrT)
Digital holography and image processing: twins born by the computer era
Digital holography: - computer synthesis, analysis and simulation of wave fields Digital image processing: - digital image formation; - image perfection; - image enhancement for visual analysis; - image measurements and parameter estimation; - image storage; image visualization
•
In the same way as in economics currencies are general equivalent, digital signals are general equivalent in information handling. A digital signal within the computer that represents an optical one is, so to say, purified information carried by the optical signal and deprived of its physical integument. Thanks to its universal nature, the digital signal is an ideal means for integrating different informational systems.
Computer model
Illustrative examples of simulated images: a) - original image; b) - image reconstructed in far diffraction zone from 0.9 of area of the wave front; c) - image reconstructed in far diffraction zone from 0.5 of area of the wave front; d) image reconstructed in far diffraction zone after limitation of the wave front orthogonal components in the range.
DIGITAL HOLOGRAPHY AND IMAGE PROCESSING
L. Yaroslavsky,
Ph.D., Dr. Sc. Phys&Math, Professor Dept. of Interdisciplinary Studies, Faculty of Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel www.eng.tau.ac.il/~yaro
Digital computers integrated into optical information processing systems enable them to perform arbitrary signal transformations Acquiring and processing quantitative data contained in optical signals, and integrating optical systems into other informational systems and networks is most natural when data are handled in digital form.
Computer simulation of coherent imaging
Case study: Speckle noise in coherent imaging systems
Diffusely reflecting object
Hologram sensor
Measuring hologram orthogonal/ amplitude-phase components: - Limitation of the hologram size - Limitation of the hologram component dynamic range - Hologram signal quantization Reconstruction of the hologram
2-D array that specifies amplitude component of the object wave front
Introducing signal distortions: -Array size limitation -Dynamic range limitation -Quantization
Digital Holographic/Interferometric Microscopy
One of the main drawbacks of microscopy: the higher is the spatial resolution, the lower is depth of focus. This problem can be resolved by holography. Holography is capable of recording 3-D information. Optical reconstruction is then possible with visual 3-D observation. Drawbacks of optical holography: -Intermediate step (photographic development of holograms) is needed. -Quantitative 3-D analysis requires bringing in additional facilities Radical solution: optical holography with hologram recording by electron means (digital photographic cameras) and digital reconstruction of holograms. This is the principle of digital holographic microscopy.