数字图像处理系统与应用实例
图像处理算法与应用案例
图像处理算法与应用案例第一章：图像处理算法概述图像处理算法是计算机视觉领域中的核心内容之一，它涉及到对图像的数字化表示、特征提取、图像增强、图像分割、目标检测和识别等任务。
图像处理算法技术的发展使得图像处理应用领域得到了极大的丰富和拓展，如医学图像处理、自动驾驶、工业检测等。
第二章：图像增强算法图像增强是图像处理的一项重要任务，旨在改善或增强图像的视觉效果。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、灰度拉伸、对比度增强等。
例如，在医学图像中，直方图均衡化可以帮助医生更清晰地观察病灶区域。
第三章：图像滤波算法图像滤波是指通过一系列滤波器对图像进行处理，以消除噪声、平滑图像或者增强边缘等。
常见的滤波算法包括均值滤波算法、中值滤波算法和高斯滤波算法。
其中，中值滤波算法在去除椒盐噪声方面有很好的效果。
第四章：图像分割算法图像分割是将图像按照一定的标准划分为不同的区域，常用于目标检测、图像分析等领域。
常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长算法、边界检测等。
在自动驾驶领域，图像分割可以帮助识别道路、行人等。
第五章：目标检测与识别算法图像目标检测与识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其旨在从图像中检测和识别特定的目标。
常用的目标检测与识别算法有卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等。
在工业检测领域，利用目标检测与识别算法可以实现对产品缺陷的自动检测。
第六章：图像处理应用案例6.1 医学图像处理在医学领域，图像处理技术被广泛应用于CT、MRI等医学影像，用于病灶检测、病变分析、手术导航等任务。
例如，基于图像分割算法可以实现对肿瘤的自动标注和辅助诊断。
6.2 自动驾驶自动驾驶技术是当前热门的研究领域之一，其中图像处理算法在自动驾驶系统中起着关键作用。
通过图像处理算法，可以实现对交通标志、交通信号、行人等的检测和跟踪，从而实现自动驾驶汽车在复杂道路场景中的安全驾驶。
6.3 工业检测在工业生产过程中，利用图像处理算法可以实现自动化检测和质量控制。
图像处理电路及其应用实例
图像处理电路及其应用实例一、图像处理电路简介图像处理电路是一种可以对图像进行处理并使其具有更好质量的电路。
它可以通过提高图像分辨率或色彩深度，增加对比度或亮度等，来改善图像质量。
图像处理电路通常由处理器、随机存取存储器、静态存储器和数字信号处理器等部件组成。
在实际应用中，图像处理电路通常会与摄像头、显示器、视频采集卡等设备一起使用，以实现图像处理和呈现的功能。
二、图像处理电路的应用实例1.数码相机数码相机是一种典型的图像处理器件，它通过使用图像传感器捕获图像，然后使用处理器和数字信号处理器对图像进行处理，以提高其质量。
数码相机通常会使用一些算法来对图像进行去噪、提高锐度、增强色彩和对比度等。
此外，数码相机还可以使用智能拍摄模式，根据场景自动选择合适的设置，从而提高拍摄质量。
2.监控摄像头监控摄像头是另一种应用广泛的图像处理设备。
监控摄像头可以将拍摄的视频传输到处理器中进行处理，从而实现对视频流进行实时监控、分析和识别等功能。
监控摄像头通常会使用一些算法来检测移动物体、识别人脸和车牌等，并将结果传输到监控系统中。
3.医学影像处理医学影像处理是医学科学中一个重要的领域。
图像处理电路可以用于医学影像处理中，以提高影像质量和准确性。
医学影像处理通常包括对X光和磁共振成像进行处理，以获取更清晰的图像和更准确的诊断结果。
图像处理算法可以在医学影像处理中起到重要作用，例如医学影像分割、形态学处理和配准等。
4.虚拟现实虚拟现实是一个快速发展的领域，图像处理电路在其中也起着重要的作用。
虚拟现实可以使用多个摄像头和传感器来捕获场景，并将数据传输到图像处理器中进行处理。
处理器可以使用深度图像算法来获取场景深度信息，进而实现虚拟现实中的交互和增强现实。
5.自动驾驶图像处理电路在自动驾驶过程中也发挥着重要的作用。
汽车上面的摄像头，通过图像处理算法实现了自动巡航功能，并可用于智能交通管理系统。
处理器可以通过图像处理算法检测和识别前方障碍物，以及对交通信号进行识别。
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。
计算机视觉与图像处理的应用案例
计算机视觉与图像处理的应用案例计算机视觉与图像处理是现代科技发展中的重要领域之一，其应用广泛且多样化。
本文将就计算机视觉与图像处理的应用案例进行详细介绍。
一、安全监控系统安全监控系统是计算机视觉与图像处理广泛应用的一个领域。
通过视频监控摄像头采集的图像，计算机视觉技术可以实现对人脸的识别、行为分析等功能，实现对犯罪行为的预测和防范。
例如，一些大型商场和公共场所使用计算机视觉技术对顾客的行为进行监控，及时发现异常情况并及时采取措施。
步骤：1. 安装监控摄像头以及必要的硬件设备。
2. 使用计算机视觉技术对采集的图像进行处理，比如人脸识别、目标追踪等。
3. 利用图像处理算法对人脸进行识别和分析。
4. 结合行为分析算法，监测人员的异常行为并及时报警。
二、医疗影像诊断计算机视觉与图像处理在医疗领域的应用也非常广泛。
通过对医学影像图像的处理和分析，可以实现对疾病的诊断以及辅助手术过程中的导航等功能。
例如，计算机视觉技术可以根据CT或MRI扫描的图像对肿瘤进行自动分割和测量，为医生提供更准确的诊断结果。
步骤：1. 采集医学影像数据，如CT、MRI等。
2. 使用图像处理算法进行预处理，提取出感兴趣的区域。
3. 利用目标检测和分割算法对肿瘤等病变进行自动分割和测量。
4. 将处理后的结果与医生的诊断结果进行对比，辅助医生进行病变的诊断。
三、自动驾驶技术自动驾驶技术是计算机视觉与图像处理的热门应用领域之一。
通过使用计算机视觉技术对摄像头采集到的图像进行实时处理和分析，可以实现对道路、障碍物和行人的识别以及交通状况的感知。
这为无人驾驶汽车的实现提供了技术支持。
步骤：1. 安装多个摄像头并采集实时的图像数据。
2. 利用计算机视觉技术对采集的图像进行处理和分析，例如目标检测和跟踪。
3. 根据图像处理的结果，判断道路、障碍物和行人等的位置和状态。
4. 基于图像处理的结果进行决策，控制车辆的方向和速度。
四、图像增强和美化图像处理不仅可以用于实现一些实用的功能，还可以用于图像的增强和美化。
数字图像处理的应用实例
数字图像处理的应用实例一．伽玛射线成像伽马射线成像的主要用途包括核医学和天文观测。
在核医学中，这种处理是将放射性同位素注射到病人体内，当这种物质衰变时放射出伽马射线，然后用伽马射线检测器收集到的放射物产生图像。
图1.6(a)显示了一幅利用伽马射线成像得到的骨骼扫描图像，这类图像用于骨骼病理(例如感染或肿瘤)定位。
图1.6(b)显示了另一种叫做“正电子放射断层”(PET)的核成像，其原理与1.2节提到的X射线断层术一样。
然而，与使用外部X射线源不同，它给病人注射放射性同位素，同位素衰变时放射出正电子。
当正电子遇上一个电子时两者湮没并放射出两束伽马射线。
这些射线被检测到后利用断层技术的基本原理创建断层图像。
示于图l. 6(b)的图像是构成病人三维再现图像序列的一幅样品。
这幅图像显示脑部和肺部各有一个肿瘤，即很容易看到的小白块。
大约在1500年前，天鹅星座中的星星发生大爆炸，产生了一团过热的稳定气云(即天鹅星座环)，该气云以彩色阵列形式发光。
图1.6(c)显示了在伽马射线波段成像的天鹅星座环。
与图1.6(a)和(b)不同，该图像是利用成像物体自然辐射得到的。
最后，图1.6(d)显示了一幅来自核反应器电子管的伽马辐射图像，在图像的左下部可以看到较强的辐射区。
二．X射线成像X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一。
最熟悉的X射线应用是医学诊断，但是，X射线还被广泛用于工业和其他领域，像天文学。
用X射线管产生用于医学和工业成像的X射线。
X射线管是带有阴极和阳极的真空管。
阴极加热释放自由电子，这些电子以很高的速度向阳极流动，当电子撞击一个原子核时，能量被释放并形成x射线辐射。
X射线的能量由另一边的阳极电压控制，而X射线的数量由施加于阴极灯丝的电流控制。
图1.7(a)显示了一幅位于X射线源和对X射线能量敏感的胶片之间的病人胸部图像。
X射线的强度受射线穿过病人时的吸收量调制，最终能量落在胶片上并使其感光，这与光使照相胶片感光是一样的。
数字图像处理与分析第9章 数字图像处理系统及应用实例
0,
N 0 N 0
y
y
l
(0 , q0 )
q0
(xN1, yN1) 45
o
q
o
x
o q
x
45
映射均方差特征到参数空间的示意图
9.2.2 高分辨率遥感= 图像道路提取
2. 梯度矢量均值约束的线目标检测
45
(0 , q0 )
o
q
45
梯度矢量均值映射到参数空间的示意图
边缘检测
目标定位
区域生长
细胞图像自动分割流程图
目标分割
9.2.1 生物医学图像的处理
a)
b)
c)
d)
e)
f)
免疫细胞图像自动分割的过程示意图
a)一幅免疫细胞图像 b)边缘检测的结果 c)目标定位并与b)叠加的结果
d) 计算目标中心点 e) 计算目标所在矩形 f) 在矩形框内分割图像
9.2.1 生物医学图像的处理
影视制作及特效合成系统基础框架
9.2.5 影视制作领域的增强现实技术
系统各个部分的功能介绍如下： •色键抠像系统：用于去除背景，获得角色表演部分的影 像； •摄像机跟踪系统：这是决定前后景影像融合效果的关键 部分，对真实摄像机参数的精确跟踪，决定了虚实场景 几何透视关系的一致性； •影视制作、特效合成系统：在获得前后景影像之后，如 何使虚实场景影像有效地融合而不留下合成的迹象是非 常关键的，这部分工作由影视合成系统完成。
道路检测处理流程
9.2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
路面像素分类结果
9.2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
a) 左图像
b) 右图像 立体匹配算法
数字图像处理应用实例
a
5
2、航天及遥感
月球图像
火星图像
a
6
2、航天及遥感
飓风的多光谱图像
西藏东南山区雷达图像
a
7
3、工业检测
电路板； 封装丸剂； 瓶装液体；塑料中气泡； 谷物； 目镜搀杂物
a
8
3、工业检测
公路损害检测
网裂
a
龟裂
9
4、军事应用
军事侦察、高精度制导
（夜视红外传感；智能火炮/图像制导视频跟踪；毫米波成像）
aa
11
5、公安交通
a
12
5、公安交通
公共安全
a
13
数字图像处理应用实例 谢谢观看！
a
14
数字图像处理应用实例
1、医疗诊断 2、航空及遥感 3、工业检测 4、军事应用 5、公安交通
a
1
1、医疗诊断
胸部X射线成像 血管造影图像
头部CT图像
a
2
1、医疗诊断
超声波成像的例子
a
不同角度的胎 儿成像
甲状腺；受损 肌肉层
3
1、医疗诊断
三维彩色CT技术
多器官伪彩显示
a
4
1、医疗诊断
（观察角度变化）
图像处理技术的使用教程和实际案例
图像处理技术的使用教程和实际案例简介在当今数字化时代，图像处理技术成为了许多领域的关键技术之一。
从荧屏上的电影特效，到医学领域的影像诊断，再到社交媒体上的滤镜效果，图像处理技术无处不在。
本文将为读者提供图像处理的使用教程和一些实际案例，帮助读者了解图像处理技术的基本原理和实践应用。
一、图像处理技术的基本原理1. 基础概念图像处理是指利用计算机和数字信号处理技术对图像进行获取、改变和分析的过程。
图像通常由像素组成，每个像素包含一定的亮度和颜色信息。
图像处理技术的目标是提取出图像中的有用信息，并进行改进或增强。
2. 图像处理步骤图像处理通常包括以下步骤：获取原始图像，预处理图像，特征提取，图像增强，图像分割，目标检测，图像识别等。
每个步骤都有不同的算法和方法，根据具体的应用需求选择合适的处理方式。
二、图像处理技术的实际应用案例1. 医学影像诊断在医学领域，图像处理技术被广泛应用于影像诊断。
医学影像通常包括X光、CT、MRI等不同类型。
通过图像处理技术，医生可以对影像进行增强和分割，以更清晰地观察异常部位，为疾病诊断提供准确的依据。
2. 图像识别图像识别是利用图像处理技术实现对图像中目标物体的自动识别。
例如，智能手机上的人脸解锁功能就是一种图像识别技术的应用。
通过图像处理技术，系统可以分析图像中的关键特征，从而判断其是否与已有的人脸库中的特征相匹配。
3. 视频监控图像处理技术在视频监控领域也有广泛的应用。
利用图像处理技术，系统可以对视频进行目标检测、跟踪和分析。
例如，在交通监控中，图像处理技术可以自动识别交通违章行为，提高交通安全性。
4. 虚拟现实虚拟现实技术是通过图像处理技术实现对虚拟场景的模拟，使用户可以身临其境地感受虚拟环境。
图像处理技术用于实时渲染和交互响应，使虚拟现实体验更加逼真。
三、图像处理技术的使用教程1. 常用图像处理软件介绍常用的图像处理软件有Adobe Photoshop、GIMP、ImageJ 等。
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a)
b)
c)
d)
e)
f)
免疫细胞图像自动分割的过程示意图
a)一幅免疫细胞图像 b)边缘检测的结果 c)目标定位并与b)叠加的结果
d) 计算目标中心点 e) 计算目标所在矩形 f) 在矩形框内分割图像
9.2.1 生物医学图像的处理
a)原图
b)边缘检测的结果
c)从边缘点沿梯度 方向做扇形
d)累加器累加的结果
9.1.1 数字图像处理系统的分类
从图像传感器的敏感区看
可分成可见光、红外、近红外、X射线、雷达、伽玛射线、 超声波等图像处理系统
从采集部件与景物的距离上来分
可分为遥感、宏观和微观图像处理系统
9.1.2 计算机图像处理系统的基本构成
1．图像采集部件 2．图像处理部件 3．识别结果的输出部件
一种是根据图像处理的结果做出判断 另一种则是以图像为输出形式 。输出方式有屏幕
N 0
其中，M＝1 N
N-1 i0
fi (x,
y)，fi (x,
y)是图像上所有满足y =tg(θ)x+q的点
9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取
该变换的原理如图所示
y
y
q0
o
xo
q
l
( 0 , q 0 )
45
(xN1, yN1)
o
q
q
45
a)图像空间 b) 在方向上投影 c)映射方差特征到参数空间
通信双口 RAM
EMIFB BUS
同步动态RAM SDRAM
串口通信接口
9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系 统
2．图像算法的处理流程
图像 预处理
目标 分割
目标 识别
图像处理流程
目标 跟踪
视频 合成
9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系 统
3．算法中的关键技术
1） 空域高通滤波将小目标进行增强，提高它的信噪比。 2） 自适应门限分割技术。 3） 图像特征匹配，通过多帧检测，识别出真正的目标。
输出、打印输出和视频硬拷贝输出
9.2 应用实例
9.2.1 生物医学图像的处理 9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系统 9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取 9.2.4 立体视觉系统
9.2.1 生物医学图像的处理
边缘检测
目标定位
区域生长
目标分割
细胞图像自动分割流程图
9.2.1 生物医学图像的处理
e)对d取阈值并与b叠加
f )计算中心点
椭圆目标的位置检测过程示意图
9.2.2 DSP组成的目标检测与识别系 统
1．DSP实现目标检测识别的基本框图
视频解码 视频输入
视频合成 视频输出
视频输出
数模转换
Cameralink 接口
FPGA 双口RAM 逻辑控制
EMIFA BUS
FLASH DSP
TMS320C6416
第9章 数字图像处理系统及应用实例
9.1 数字图像处理系统 9.2
9.1 数字图像处理系统
监视器
图像通信接口
通信网络
输入设备 摄像机 扫描仪 CD-ROM ……
医学图像 卫星遥感图像
雷达图像
高档微机系统 图像采集 图像处理
A/D 图像数据库
硬盘、光盘、磁带机 存储设备
数字图像处理系统结构框图
输出设备 激光打印机
9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取
1．用灰度级标准差检测直线
假设图像空间中的一条角度为 、截距为 的q 直线 ytg(，)映xq
射其灰度级标准方差到参数空间上的一点 ，(该, q点) 的值
可由w以(下, q公) 式, 求得
1 N
N-1
i0
fi
(x,
y) -
M 2
255，N
0
w(,
q)
0,
绘图仪 显示器…… Nhomakorabea9.1.1 数字图像处理系统的分类
通用和专用:
通用系统主要用于方法研究、大型计算、多媒体技 术研究、视频制作等
专用型处理系统一般用于特殊用途，处理任务单一 ，但对系统体积、重量、处理速度、功耗、成本等 有特定的要求，数字信号处理器（DSP）
9.1.1 数字图像处理系统的分类
高、中、低档
9.2.3 高分辨率遥感影像道路提取
2．梯度矢量均值约束的线目标检测
对原始图像进行梯度变换，对梯度矢量进行统计，用梯度矢量均 值来代替上一节 ( , q处) 的值，就得到了梯度矢量在参数空间中的 统计特性。
9.2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
智能视觉导航越野车
9.2.4 立体视觉系统
边缘检测
立体视觉系统的硬件结构
高速信号处理芯片设计而成，采用多CPU或多机结构 ，具有适合图像和信号处理特有规律的并行阵列图像 处理器
中档系统以小型机或工作站为主控计算机，加上图像 处理器构成。这类系统具有较强的交互处理能力，同 时，由于用通用机做主控机，因而在系统环境下，具 有较好的再开发能力
低档的计算机图像处理系统由计算机加上图像采集卡 构成，其结构简单，是一种便于普及和推广的图像处 理系统
特征融合 计算视差
障碍物检测流程
计算距离
9.2.4 立体视觉系统
2）利用立体视觉原理进行地图绘制
边缘检测 轮廓匹配
精细匹配
计算视差 计算距离
地图绘制算法流程
9.2.4 立体视觉系统
轮廓匹配结果
9.2.4 立体视觉系统
边缘精细匹配结果
9.2.4 立体视觉系统
带纹理的重建三维建筑图像
9.2.4 立体视觉系统