《视频图像技术原理与案例》第8章 视频图像数据预处理——数据增强与标注
数字影像处理技术的原理及其应用
数字影像处理技术的原理及其应用数字影像处理技术是指使用计算机将数字信号转换成可视化的影像，以及对影像进行各种处理和分析的技术。
数字影像处理技术广泛应用于医学、地质、气象、航空、军事等领域，具有非常广阔的应用前景。
数字影像处理技术的原理主要涉及数字信号、图像采集、图像增强、图像分割、特征提取和分类等技术。
其中最核心的技术是图像处理算法，该算法包括各种基本算法、特征识别算法和图像识别算法。
数字信号是通过数字采样、量化和编码等技术将连续信号转换成离散信号，这些离散信号可以使用计算机进行处理和存储。
在数字图像处理中，图像信号是通过设备采集的，如CCD和CMOS传感器，它们将光信号转换成电信号并记录下来。
与模拟信号相比，数字信号具有更高的精度和稳定性。
图像采集是指通过感光元件等设备记录下图像信息，它是数字影像处理技术的第一步。
目前主要使用的是CCD和CMOS传感器，它们具有高像素、高灵敏度、超高速和低噪音等优点。
数字影像处理技术能够大大提高影像的分辨率和质量，较好地解决了传统影像处理技术的局限性。
图像增强是指使用数字图像处理算法增强影像信息，从而更好地展现影像的细节和特征。
常见的图像增强方式包括灰度变换、直方图均衡、滤波和锐化等。
图像增强可以提高影像对医生和工程师的分析和判断能力，有利于对荧光显微镜像、CT、MRI等影像的分析和研究。
图像分割是指将原始影像划分成若干幅小图像，并将其分类为不同的图像区域。
其目的是从复杂背景中提取出感兴趣的图像元素，并将其用于特征提取或病变诊断。
目前，常用的图像分割算法包括有基于阈值、基于梯度和基于模型的算法等。
特征提取是指从原始影像中提取有用的、可识别特征，并用于分类和识别。
常见的特征提取算法包括边缘检测、纹理分析和形状分析等。
通过特征提取可以自动化地完成图像分析和病变诊断的过程，减轻医生和工程师的负担，提高医疗和工程领域的生产效率。
分类是指根据图像特征将其识别为某个类别，如良性和恶性病变。
高效处理图像和视频数据的技巧和方法
高效处理图像和视频数据的技巧和方法高效处理图像和视频数据是计算机视觉和图像处理领域的重要课题之一。
在本文中，将介绍一些常用的技巧和方法，以帮助我们在处理大量图像和视频数据时提高效率。
一、图像数据处理1.图像数据的压缩图像压缩是一种常见的图像数据处理方法，可以在保持图像质量的同时减小图像数据的体积。
常用的图像压缩算法有JPEG和PNG等。
在进行图像数据处理时，可以首先将图像进行压缩，以减小处理所需的计算和存储资源。
2.并行化处理图像数据的处理可以利用并行计算的方式进行加速。
可以将图像分割成多个子图像，然后分别对每个子图像进行处理，最后将处理结果合并。
这样可以充分利用多核处理器或分布式处理系统的计算能力，提高图像数据处理的速度。
3.图像缓存图像数据的读取和写入是图像处理中常见的瓶颈之一。
可以通过使用图像缓存的方式，将图像数据存储在内存中，以减小读写操作对处理速度的影响。
在处理大规模图像数据时，可以将部分数据加载到缓存中，以便快速访问和处理。
4.图像分辨率的降低如果对图像数据的精度要求不高，可以考虑将图像的分辨率降低。
降低分辨率可以减少图像数据的量，从而提高处理速度。
例如，可以通过图像下采样的方式将图像的宽度和高度缩小一定比例，以减小图像数据的规模。
5.图像预处理在进行图像数据处理之前，可以对图像进行一些预处理操作，以减小后续处理的难度和计算量。
例如，可以对图像进行边缘检测、模糊处理、直方图均衡化等操作。
这些预处理操作可以减少图像中的噪声和冗余信息，从而提高后续处理的效果和速度。
二、视频数据处理1.视频数据的压缩视频数据的压缩是提高视频数据处理效率的重要方法之一。
与图像数据不同，视频数据通常包含多个连续的图像帧，因此可以利用空间上的相关性和时间上的相关性进行压缩。
常用的视频压缩算法有MPEG和H.264等。
在视频数据处理时，可以首先将视频进行压缩，以减小处理所需的计算和存储资源。
2.帧率的降低视频数据的帧率是指每秒显示的图像帧数。
最新医学影像图像增强处理精品课件
❖ 由于实现上用微分值代替原图的灰度值， 故最后的新图像灰度范围变小，边缘处亮， 非边缘处暗，丢失原图灰度信息
Sobel算子：系数大，故边缘亮 Prewitt算子：边缘较暗
二阶微分算法的基本原理
2 f 2 f 2 f x2 y2
2f x2
[fx(i,j)fx(i1,j)]
[ f ( i , j ) f ( i 1 , j ) [ ] f ( i 1 , j ) f ( i , j )
一阶水平方向锐化效果
一阶垂直方向锐化效果
Roberts梯度锐化效果 (与Roberts模板卷积)
Prewitt梯度锐化效果 (与Prewitt模板卷积)
❖ 用梯度算子锐化图像的过程
扩展原图（周围加边） 定义模板（水平＋垂直）
对每个像素进行模板卷积，得到每个像素点的 Gx与Gy
G=sqrt(Gx*Gx+Gy*Gy)或者G=|Gx|+|Gy| G为处理后每个像素点的新灰度
❖ 分类
灰度线性变换
❖全局线性 ❖分段线性
灰度非线性变换
❖对数变换 ❖指数变换
❖ 线性变换
假设：原始图像为f ( i , j) ，灰度范围：[ a , b]，变换后图像： g ( i , j) ，灰度范围：[ c , d]，线性变换中，存在以下关系：
g(i,cj )dc(f(i,aj) 另一种情况，图像中大部b分a像素的灰度级在[a, b]范围内，
二阶微分滤波器－拉普拉斯算子
不同的算子有不同的模板，实现不同的一阶微分效果
图像中梯度的定义
❖ 考虑一个3×3 的图像区域，z 代表灰度级，上式在点z5 的∇f 值可用数字方式近似
❖
水平方向上的梯度
Gx
数字像处理的原理
数字像处理的原理数字图像处理的原理数字图像处理是一门涉及对数字图像进行各种操作与处理的技术，它在多个领域中得到广泛应用，包括计算机视觉、医学影像、遥感图像等。
数字图像处理的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与识别等步骤。
一、图像获取图像获取是指通过光学、电子设备或传感器等手段将物理世界的信息转化为数字信号。
常见的图像获取设备包括数码相机、扫描仪、摄像机等，通过捕捉光的强度、颜色和位置等信息，将图像转化为数字形式。
二、图像预处理图像预处理主要用于对原始图像进行一系列的预处理操作，以提高后续处理的效果。
常见的图像预处理操作包括去噪、平滑、增强对比度、图像空间变换等。
去噪操作可以去除图像中的噪声干扰，平滑操作可以降低图像的细节信息，增强对比度可以提升图像的清晰度和可视性。
三、图像增强图像增强是指对图像进行一系列的操作，以增强图像的某些特性或凸显图像中的重要信息。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
直方图均衡化可以使得图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度；滤波操作可以去除图像中的噪声或平滑图像；锐化操作可以增强图像的边缘或纹理。
四、图像复原图像复原是指恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使其尽可能接近原始图像。
常见的图像复原方法包括去模糊、去噪、修复等。
去模糊可以恢复由于摄影过程或传感器引起的图像模糊，去噪可以降低由于传感器或传输过程引起的噪声干扰，修复操作可以填补图像中缺失的信息。
五、图像分割与识别图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，图像识别是指通过对已分割的图像区域进行分析与分类，以实现对图像中目标的自动识别。
常见的图像分割与识别方法包括阈值分割、边缘检测、特征提取与分类等。
阈值分割可以通过设定一个或多个阈值将图像分割为不同的区域；边缘检测可以提取图像中的边缘特征；特征提取与分类可以通过对分割后的图像区域进行特征提取与分类，实现目标的识别与分类。
综上所述，数字图像处理的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与识别等步骤。
视频图像处理技术及其应用
视频图像处理技术及其应用第一章：视频图像处理技术介绍视频图像处理技术指的是对视频图像数据进行处理，以达到一定目的的技术手段。
这项技术应用广泛，比如医学影像处理、安防监控、媒体制作、艺术设计等等。
其核心技术就是图像处理技术。
图像处理技术是指对图像信息进行数字处理，包括图像增强、图像变形、目标检测、摄像头校正等等。
不同的处理方法会对图像特征进行提取、抽象和描述，分析图像内容，以满足不同应用需求。
在视频图像处理技术中，主要涉及到以下几种技术：1. 基础图像处理技术基础图像处理技术是指对图像信息进行预处理，以提高图像质量，比如去噪、增强对比度、色彩平衡等等。
2. 目标检测技术目标检测技术是指对视频图像数据中感兴趣的目标进行检测，并提取出该目标在图像中的位置信息、属性信息等，以实现目标跟踪和分析。
3. 物体识别与分类技术物体识别与分类技术是指对图像中物体进行分类和识别，以实现对物体信息的自动化处理。
第二章：视频图像处理技术的应用视频图像处理技术应用非常广泛，涉及到很多领域。
下面主要介绍其在医学影像处理、安防监控、媒体制作和艺术设计等领域的应用。
1. 医学影像处理医学影像处理是指对医学图像信息进行自动化处理，以提高医学诊断精度，减少医生的操作负担，加快诊断速度。
医学影像处理技术可以应用于不同的医学领域，如CT、MRI、X-Ray、超声等。
医学影像处理技术主要包括图像分割、特征提取、数据分析和模型建立等等。
2. 安防监控安防监控是指对室内外环境的实时监控和视频数据的处理分析。
该技术可以用于现场安防监控、车辆监控、人员监控等方面。
安防监控领域主要使用的视频图像处理技术有目标检测、人脸识别、行为检测等等。
3. 媒体制作媒体制作是指对视频、电影、电视等媒体信息进行数字化处理、编剧、编程、制作的过程。
图像处理技术在媒体制作中占有重要地位，比如增强画面的对比度、色彩饱和度、降噪等等。
4. 艺术设计艺术设计是指利用计算机技术对艺术品、图像等进行数字处理，以实现创意性、美学性的效果。
《图像增强技术》课件
三、新兴的图像增强技术
SRGAN
具备超分辨率图像生成能力的生成对抗网络，可提 高图像细节和清晰度。
ESRGAN
在SRGAN基础上进一步改进的超分辨率图像生成 算法，提供更高质量的图像增强效果。
StyleGAN
基于神经网络的图像生成算法，能够生成高质量、 更具艺术风格的图像。
CycleG一种图像风格 转化为另一种图像风格。
二、传统图像增强技术
直方图均衡化
通过重新分配图像的 像素值来改善图像对 比度和亮度，从而增 强图像细节。
滤波器增强
利用滤波器进行图像 平滑、边缘增强或噪 声去除，以提高图像 质量。
空间域增强
基于图像的空间域特 征，如边缘和纹理等， 对图像进行局部增强。
频率域增强
利用傅里叶变换将图 像转换到频率域，在 频率域进行增强处理， 如降噪和图像恢复。
四、应用
人脸识别
图像增强技术可提高人脸图像 质量、对比度和细节，以提升 人脸识别的准确性和可靠性。
视频增强
通过图像增强技术，可以改善 视频的清晰度、稳定性和色彩 表现，提供更好的观看体验。
医学图像分析
图像增强技术在医学领域的应 用可以帮助医生更准确地诊断 和分析医学图像，提高医疗质 量。
五、总结
《图像增强技术》PPT课 件
欢迎来到《图像增强技术》PPT课件！在本课件中，我们将探索图像增强的 概念、传统与新兴的增强技术，以及应用领域和发展趋势。准备好了吗？让 我们开始吧！
一、介绍
图像增强的概念
图像增强是通过处理技术改善图像质量，使其更具视觉吸引力和可用性。
增强的目的和意义
图像增强的目的是提高图像的视觉效果、清晰度、对比度和颜色等特征，以便更好地满足人 类视觉需求。
简述图像增强的应用原理
简述图像增强的应用原理什么是图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，对原始图像进行修复、增强或改善，以获得更好的视觉效果或更好的图像质量。
图像增强技术是计算机视觉领域中的重要技术之一，被广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
图像增强的应用原理图像增强的应用原理基于对图像的像素值进行调整或处理，以改善图像的对比度、亮度、清晰度等视觉效果。
以下是常见的图像增强应用原理的介绍：1.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度级范围内。
这样可以增加图像的对比度，使得图像细节更加突出。
2.对比度增强对比度增强是通过调整图像中像素值的动态范围来增加图像的对比度。
常见的对比度增强方法包括拉伸对比度、直方图均衡化、灰度拉伸等。
3.锐化增强锐化增强是通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。
常见的锐化增强方法包括拉普拉斯算子、边缘增强滤波器等。
4.噪声消除图像中的噪声会影响图像的质量和清晰度，通过噪声消除技术可以减少或去除图像中的噪声。
常见的噪声消除方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
5.色彩增强色彩增强是调整图像中的色彩分量，以改善图像的颜色饱和度和色彩平衡。
常见的色彩增强方法包括颜色平衡、色彩曲线调整、HSV调整等。
图像增强的应用场景图像增强的应用广泛，以下列举几个常见的应用场景：•医学图像处理：对医学图像进行增强处理，提升图像的细节和对比度，以便医生更准确的诊断和分析。
•智能监控：对监控摄像头捕捉到的图像进行增强，提高图像质量和识别能力，提高监控的效果。
•无人驾驶：对车载摄像头捕捉到的图像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比度，以提高无人驾驶系统的感知能力和安全性。
•图像检索：对图像进行增强处理，以提高图像检索的准确性和召回率。
以上只是部分图像增强的应用场景，图像增强技术的应用还在不断拓展和发展中。
随着计算机视觉和人工智能的不断进步，图像增强技术将会在更多的领域得到应用和发展。
图像处理技术原理与应用介绍
图像处理技术原理与应用介绍第一章：图像处理技术概述图像处理技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，通过数字化处理来改善或者增强图像的质量、提取有用的信息。
这些信息可以用于医学图像诊断、安防监控、自动驾驶等领域。
图像处理技术的原理是将图像数据转换为数字信号，并应用各种算法和方法进行处理。
第二章：图像获取与采集技术图像的获取与采集是图像处理的第一步，包括摄影、扫描、摄像、雷达等方式。
在数字相机中，光经过镜头进入感光元件，通过光电转换将光信号转换为电信号。
扫描技术通过移动的感光元件逐行采集图像，如CCD和CMOS传感器。
雷达技术利用电磁波回波来获得图像信息，适用于远程目标探测等场景。
第三章：图像预处理技术图像预处理是图像处理流程中的重要环节，旨在提取和增强图像中有用信息，去除噪声和不必要的细节。
常用的预处理技术包括灰度变换、图像平滑、图像增强和边缘检测等。
灰度变换在图像中引入了灰度级别的变化，用于增强图像对比度和亮度。
图像平滑通过低通滤波器来去除图像中的高频噪声。
图像增强技术则用于增强图像的细节和边缘。
边缘检测技术可以检测出图像中物体之间的边界。
第四章：图像分割与特征提取图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，常用的算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割通过设定一个阈值，将图像中灰度值高于或低于该阈值的像素归为同一类。
区域生长是一种通过像素之间的相似性将相邻像素合并的方法。
边缘检测通过检测图像中的灰度级别变化来找到物体之间的边界。
特征提取是在图像分割的基础上，提取出图像中的有用属性，如纹理、形状、颜色等，用于后续的图像识别和分类。
第五章：图像压缩与编码图像压缩是通过减少图像中的冗余信息来减小图像的存储空间和传输带宽。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩通过对图像数据进行编码和解码来保证图像的完整性，如Huffman编码和LZW编码。
有损压缩则通过舍弃一部分信息来减小图像的大小，如JPEG和JPEG2000。
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2020/12/12
8
8.4.1 常用图像预处理方法
随机比例缩放
图8-2 随机比例缩放
imgResize = transforms.Resize((300, 600)(imgOriginal) # 进行比例缩放 print(f'{imgOriginal.size}---->{imgResize.size}') # 输出图像缩放前后的大小 imgResize.show()
2020/12/12
9
8.4.1 常用图像预处理方法
随机位置裁剪
图8-3（a） 随机位置裁剪
图8-3（b） 中心位置裁剪
imgRandomCrop = transforms.RandomCrop(400)(imgOriginal) # 裁剪出200*200的区域 imgCenterCrop = transforms.CenterCrop(400)(imgOriginal)
2020/12/12
（参考实验文档）
19
8.5.1编写代码实现对图像的批量处理
（1）在GitHub上下载工具（https:///zssjh/KITTI-yolov2-tiny）； （2）对图片进行预处理； （3）导出预处理后的图片。
2020/12/12
20
8.5.2 使用VGG Image Annotator (VIA)对图像进行标注
第8章 视频图像数据的预处理 ——数据增强与标注
目录
8.1 学习目的
8.2 实践内容
8.3 准备材料 8.4 预备知识 8.5 实施步骤
2020/12/12
2
8.1 学习目的
（1）了解常用图像预处理方法； （2）掌握常用的图像标注工具。
2020/12/12Biblioteka 38.2 实践内容
（1）编程实现图像数据的批量预处理； （2）对图片进行批量在线标注，导出标注文件。
2020/12/12
4
8.3 准备材料
准备材料 待处理的图片 待标注的图片
计算机
数量（单位） 1批 1批 1台
2020/12/12
5
8.4 预备知识
8.4.1 常用图像预处理方法 8.4.2 图像标注工具VGG Image Annotator (VIA)使用教程
2020/12/12
6
8.4.1 常用图像预处理方法
色度、亮度、 饱和度、对比
度的变化
图8-6 对比度的变化
imgHue = transforms.ColorJitter(hue=0.5)(imgOriginal) # 色度 imgBrightness = transforms.ColorJitter(brightness=1)(imgOriginal) # 亮度 imgSaturation = transforms.ColorJitter(saturation=0.5)(imgOriginal) # 饱和度 imgContrast = transforms.ColorJitter(contrast=0.5)(imgOriginal) # 对比度 imgContrast.show()
imgHorizontalFlip = transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)(imgOriginal) # p表示概率，水平翻转 imgVerticalFlip = transforms.RandomVerticalFlip(p=1)(imgOriginal) # 垂直翻转 imgHorizontalFlip.show() imgVerticalFlip.show()
15
8.4.1 常用图像预处理方法
生成 PiPeLine
data_transform={'train':pose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.Resize(image_size), transforms.CenterCrop(image_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]),
图 8-9 VIA-version2 Source：/~vgg/software/via/
2020/12/12
17
8.4.2 图像标注工具VGG Image Annotator (VIA)使用教程
添加图片
定义 Attributes
标注
导出 标注文件
2020/12/12
13
8.4.1 常用图像预处理方法
色度、亮度、 饱和度、对比
度的变化
图8-7 图片灰度化
imgGray = transforms.RandomGrayscale(p=1)(imgOriginal) # 以1的概率进行灰度化 imgGray.show()
2020/12/12
14
8.4.1 常用图像预处理方法
图 8-15 添加图片 2020/12/12
图 8-16 Attributes定义
图 8-20 Toggle attributes editor
图 8-23 导出标注文件
18
8.5 实验步骤
8.5.1 编写代码实现对图像的批量处理 8.5.2 使用VGG Image Annotator (VIA)对图像进行标注
imgCenterCrop.save(pictureFile+ '图8-3(b).jpg') imgRandomCrop.show() imgCenterCrop.show()
2020/12/12
10
8.4.1 常用图像预处理方法
随机 水平/垂直翻转
图8-4（a） 随机水平翻转
图8-4（b） 随机垂直翻转
2020/12/12
11
8.4.1 常用图像预处理方法
随机角度旋转
图8-5 随机角度旋转
imgRotation = transforms.RandomRotation(45)(imgOriginal) #随机旋转45度 imgRotation.show()
2020/12/12
12
8.4.1 常用图像预处理方法
扩充
图8-8 将原始图padding成正方形
imgPad = transforms.Pad((0, (imgOriginal.size[0]-imgOriginal.size[1])//2))(imgOriginal) # 原图的宽和 长为（646,1200） imgPad.show())
2020/12/12
（1） 批量读入图片数据； （2） 对图片按照要求进行标注； （3） 导出不同格式标注文件，对比标注信息。
2020/12/12
21
谢谢！
（在上面输入你自己的创意标志行）
读取图片
随机 比例缩放
随机 位置裁剪
随机水平/ 垂直翻转
随机
色度、亮度、
饱和度、对
灰度化
扩充
角度旋转
比度变化
生成 PiPeLine
2020/12/12
7
8.4.1 常用图像预处理方法
读取图片
图8-1 读取图片
imgOriginal = Image.open('中山大学校训.png') # 打开图片 imgOriginal.show()
2020/12/12
16
8.4.2 图像标注工具VGG Image Annotator (VIA)使用教程
VGG Image Annotator (VIA)是一款开源的图像标注工具，由Visual Geometry Group开发。可以在线和离线使用，可标注矩形、圆、椭圆、 多边形、点和线。标注完成后，可以导出为csv和json文件格式。