数字图像处理与机器视觉
数字图像处理与机器视觉
数字图像处理与机器视觉简介数字图像处理与机器视觉是计算机科学和电子工程领域中的重要研究方向。
它关注如何通过计算机算法和技术来获取、处理、分析和理解图像以及从中提取有用信息的方法和技术。
数字图像处理与机器视觉在许多领域有着广泛的应用，包括医学影像、机器人视觉、自动驾驶、安全监控等。
数字图像处理数字图像处理是一种用数字方法对图像进行处理和操作的技术。
运用数字图像处理技术，可以对图像进行增强、恢复、修复、分割等操作，以达到对图像的理解和利用的目的。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、图像预处理、特征提取和图像分析等。
图像获取图像获取是指通过传感器或摄像机等设备采集图像数据。
在数字图像处理中，需要注意如何合理获取高质量的原始图像数据，以便进行后续的处理和分析。
图像获取涉及到图像的分辨率、色彩深度、噪声抑制等问题。
图像预处理图像预处理是指对原始图像进行一些基本的处理，以减少噪声、增加对比度和锐度等。
常用的图像预处理技术包括滤波、增强、校正等。
图像预处理有助于提高图像数据的质量，并为后续的处理步骤提供更好的数据基础。
特征提取特征提取是指从图像中提取出代表图像特征的信息。
在数字图像处理中，常常使用特定的算法和技术来识别和提取出具有代表性的特征，以便对图像进行进一步的分析和处理。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
图像分析图像分析是指对图像进行定量分析和理解。
通过图像分析，可以获得图像中的有用信息，如目标位置、形状、大小等。
图像分析的目标是为了从图像中提取出有关对象、场景或事件的重要信息，以支持后续的决策和处理。
机器视觉机器视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的能力，从图像或视频数据中提取并理解有关对象、场景的信息。
机器视觉可以帮助计算机更好地理解和处理图像和视频数据，以实现自动化和智能化的目标。
目标检测目标检测是机器视觉领域中的一个重要任务，指的是在图像或视频中识别和定位特定的目标。
目标可以是人、车辆、物体等。
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科(xuékē)之间的关系计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习(xuéxí)学科之间的关系在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效(yǒuxiào)运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。
纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。
各个环节缺一不可，相辅相成。
计算机视觉(shìjué)（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息(xìnxī)的能力。
就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息(xìnxī)’的人工智能系统。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。
一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
技能培训专题机器视觉重要基础
技能培训专题机器视觉重要基础机器视觉是指使用计算机视觉技术和现代机器学习算法来实现对视觉世界的感知和理解。
机器视觉一直是计算机视觉领域中的重要分支，它使用图像或视频数据来对物体、场景等进行分析，从而实现识别、测量、定位、跟踪、分割等功能。
机器视觉是在工业、医疗、安防、自动驾驶、智能家居等领域中应用广泛的技术，它的应用不断拓展和深化，对人类社会的生产力和生活水平有重要影响。
机器视觉的基础知识和技能培训非常重要，以下是机器视觉的重要基础技能：1.数字图像处理技术数字图像处理技术是机器视觉领域的基础，主要涉及图像采集、图像预处理、图像增强、图像恢复、图像分割、图像特征提取、图像分类和图像识别等方面。
学习数字图像处理技术需要掌握各种数字滤波器、几何变换、灰度变换、运动补偿、压缩编码等基本算法，以及各种图像处理工具的使用方法。
2.计算机视觉算法计算机视觉算法是机器视觉中最关键的技术之一。
计算机视觉算法主要涉及特征提取、特征匹配、目标检测、目标跟踪、三维重建等方面。
学习计算机视觉算法需要掌握各种数学基础理论，如线性代数、概率论、统计学、优化理论等，以及各种机器学习算法、深度学习算法等。
3.机器人学机器视觉是机器人技术中的重要分支之一，学习机器人学能够让我们更好地理解机器人结构、运动学和动力学，从而更好地设计机器人视觉系统和控制系统。
机器人学涉及的知识点很广泛，包括机器人运动学、机器人轨迹规划、机器人状态估计和控制等方面。
机器视觉的基础知识和技能培训非常重要，它涉及到数字图像处理、计算机视觉算法和机器人学等多个方面。
只有掌握了这些基础技能，才能更好地设计和实现机器视觉系统，为各个领域的应用提供更好的支持和解决方案。
图象处理-机器视觉-基础知识
1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第3章 MATLAB数字图像处理基础
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章 数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步，在许多应用领域受 到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如：航空航天、生物医学工程、工业检测、 机器人视觉等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差， 严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高， 图像质量好，但数据量大。同时采样的孔径形状，大小与采样方式有关。如图3-6所 示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N，灰度级数 为的图像，其图像数据量为M×N×g（bit），量化等级越多，图像层次越丰富，灰 度分辨率越高，图像质量就越好，数据量大；反之，量化等级越少，图像层次欠丰 富，灰度分辨率越低，会出现假轮廓现象，图像质量就越差，数据量小。如图3-9所 示（但由于减少灰度级可增加对比度，所以在极少数情况下，减少灰度级可改善图 像质量）。所以量化等级对图像质量至关重要，在对图像量化时要根据需求选择合 适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星 发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是 航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站 不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱 图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的 有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
图像处理与计算机视觉的联系与区别
图像处理与计算机视觉的联系与区别图像处理与计算机视觉是数字图像处理领域中两个重要的子领域。
虽然它们在处理图像数据和应用领域上有一定的联系，但是它们又有一些重要的区别。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的联系与区别，并分别阐述它们在实际应用中的重要性。
首先，图像处理主要是指对数字图像进行一系列的算法处理和操作，以改善图像的质量或实现特定的目标。
这些操作可以包括增强图像的对比度、去除噪声、调整亮度和色彩平衡等。
图像处理的目标主要是改善图像的视觉质量和美观度，使图像更适合人类的观察和感知。
例如，在数码相机中，图像处理可以用于自动调整曝光、对焦和去除红眼效果，以改善拍摄的图像质量。
与此相反，计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程和功能。
计算机视觉旨在使计算机能够理解和解释图像或视频中的视觉信息，从而实现更复杂的任务。
举例来说，计算机视觉可以用于目标检测、物体识别、图像分类和人脸识别等任务。
计算机视觉的关键挑战之一是从复杂和噪声干扰的图像数据中提取有用的特征，并进行准确和可靠的分析和推理。
尽管图像处理和计算机视觉有着不同的目标和方法，但是它们之间也有着紧密的联系。
首先，图像处理技术是计算机视觉的基础。
在许多计算机视觉任务中，首先需要对原始图像进行预处理和增强，以消除噪声、增强特征等。
因此，图像处理提供了计算机视觉算法的前提和基础。
其次，图像处理和计算机视觉都使用了相似的底层技术和算法。
例如，边缘检测、图像分割和特征提取等技术在两个领域中都得到了广泛的应用。
这些共享的技术和算法使得图像处理和计算机视觉之间的交流和合作更加紧密。
然而，图像处理和计算机视觉在应用领域上有所不同。
图像处理主要应用于图像和视频的后期处理和改善，例如在摄影、电影和广告行业中。
而计算机视觉主要应用于机器视觉、自动驾驶、医学成像和安全监控等领域，要求对图像和视频进行实时分析和决策。
此外，两者在处理的数据类型上也有所不同。
图像处理主要处理的是二维的静态图像数据，而计算机视觉则更注重对动态视频数据的处理。
智能图像处理与机器视觉智慧树知到答案章节测试2023年山东交通学院
第一章测试1.图像是对物体的一种完全的、精确的描述。
（）A:对B:错答案:B2.根据图像的连续性，可以分为（）。
A:模拟图像B:物理图像C:数字图像D:虚拟图像答案:AC3.我们平时常用的PS技术属于图像处理中的（）。
A:图像到图像的处理B:图像到非图像的处理C:目标检测D:图像分类答案:A4.数字图像处理系统包括（）。
A:图像处理器B:输出设备C:存储器D:图像传感器答案:ABCD5.使用CT图像判断患者是否感染新冠肺炎属于图像处理中的（）。
A:图像分类B:目标跟踪C:图像语义分割D:目标检测答案:A6.数字图像坐标系中坐标原点在图像的（）。
A:右上角B:左下角C:右下角D:左上角答案:D7.我们日常生活中所说的黑白照片实际上是指（）。
A:都不是B:灰度图像C:二值图像D:彩色图像答案:B8.手机指纹、人脸解锁技术使用了图像处理中的生物特征识别技术。
（）A:对B:错答案:A9.图像生成技术生成的是实际存在的物理图像。
（）A:错B:对答案:A10.常见的数字图像处理技术的前沿应用有（）。
A:目标检测B:图像风格化C:图像生成D:图像分类答案:ABCD第二章测试1.图像的数字化不包括以下哪个步骤（）。
A:采样B:光电转换C:量化D:滤波答案:D2.一般来说，采样间距越大，图像数据量越少，质量越差。
（）A:错B:对答案:B3.扫描仪分辨率的单位是：（）。
A:dpiB:厘米C:像素D:bit答案:A4.目前非特殊用途的图像通常采用的量化等级是：（）。
A:3bitB:8bitC:16bitD:4bit答案:B5.量化是将各个像素所含的位置信息离散化后，用数字来表示。
（）A:对B:错答案:B6.如果图像的量化等级在____个灰度级以下，会发生伪轮廓现象。
（）。
A:2B:4C:8D:256答案:C7.索引色模式图像数据区保存的是：（）。
A:坐标值B:RGB值C:调色板D:颜色索引值答案:D8.真彩色模式图像数据区保存一个像素需要：（）。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
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CV—— Journal
Best: PAMI，IEEE Trans. on Patt. Analysis and Machine Intelligence IJCV，Inter. Jour. on Comp. Vision
Good: CVIU，Computer Vision and Image Understanding PR, Pattern Reco.
(1) 去 噪 处 理 的 效 果
图像处理的典型示例（二）
(1)去噪处理的效果Image Denoising Based on PDE Method
图像处理的典型示例（三）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
图像处理的典型示例（四）
(2) 去 模 糊 处 理 的 效 果
学术研讨
CV—— Conference
数字图像处理与机器视觉
1
内容
第0 章 数字图像处理概述 第1章 Matlab图像处理编程基础 第7章 彩色图像处理 重点： Matlab编程基础 难点：彩色图像处理
12
第0章 数字图像处理概述
0.1 数字图像 0.2 数字图像处理与识别 0.3 数字图像处理的预备知识
12
图像处理的典型示例（一）
从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的 今天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必 须结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
（2）图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预测编码，变换编码,
无损压缩,有损编码等；图像编码的国际标准,图像压缩的国际标准。
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
（4）图像重建：基于变换的重建，卷积法重建，代数重建，重建的优化。 （5）图像修复：平滑修复，基于总变分（TV）的修复，基于PDE的修复等。 （6）图像识别：模式识别与景物分析
0.3 数字图像处理的 预备知识
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
（1）图像预处理——改善象质，以便于目视判读。 校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化技术。 恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像； 2）运动模糊图像、退化图像的恢复、相位恢复等。
f N1
f12 f 22
fN 2
f1N
f2N
f NN
其中 fij 代表在坐标 (i, j) 处的像素色彩或灰度值。
12
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰 R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜5色便5色，可传表2以输R还5，6表原级222只示555颜，555需颜色介要2色004信0于把息各索黑28。04类0引0色 表与25传G白6*输I色22过50056之5去*2间122，126555055的6205=1008颜2I600204色12深5B110520度002。0051005
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为
f11
f 21
Graphics—— Conference
1、Siggraph，ACM SigGraph 2、Euro Graph
Graphics—— Journal
1、IEEE(ACM) Trans. on Graphics 2、IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics
所得图像像素数越少，空间
图像文件所需的磁盘空间也越大，编辑和处理所分需辨的率时低间，也质越量差长，。严重时
出现像素呈块状的棋盘格效 应(Checkerboard Effect)；
采样间隔越小，所得图 像像素数越多，空间分辨率 高，图像质量好，但数据量 大。
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0
11228080015005000 122645005
0.1 数字图像
0.2 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
4、图像的空间分辨率
➢ 概念：图像中每单位长度所包含的像素或点的数目，常以像素/英寸 (pixels per inch, ppi)为单位来表示。分辨率越一高般，来图说像，越采清样晰间，隔越大，
从CVPR2014看计算机视觉领域的最新热点
1、深度学习（Deep Learning）是当下最热门的方向之一； 2、基础模型研究—— 3D几何模型 3、Low-level Vision——主要针对图像本身及其内在属性的分析及 处理，比如判断图片拍摄时所接受的光照，反射影响以及光线方 向，进一步推断拍摄物体的几何结构；再如图片修复，如何去除 图片拍摄中所遇到的抖动和噪声等不良影响。 4、Depth Sensor（深度传感器）及深度图像相关
0.3 数字图像处理的 预备知识
5、图像的灰度级/辐射计量分辨率
➢ 概念：灰度级指图像中可分辨的灰度级数目。 量化等级越多，所得图
层次越丰富，灰度分辨率高， 图像质量好，但数据量大；
量化等级越少，图像层
次欠丰富，灰度分辨率低， 会出现假轮廓现象，图像质 量变差，但数据量小。
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别