图像处理与图像识别导论
计算机视觉导论像处理与特征提取
计算机视觉导论像处理与特征提取计算机视觉导论：图像处理与特征提取计算机视觉是研究如何使机器“看”和理解图像或视频的科学与技术。
在计算机视觉领域中，图像处理是一项基础工作，而特征提取则是其中的重要环节。
本文将介绍计算机视觉导论中的图像处理方法以及特征提取的技术原理和应用。
1. 图像处理图像处理利用计算机技术对图像进行处理、改变和增强。
它可以包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割和图像去噪等多个方面。
图像处理技术在计算机视觉中扮演着重要的角色，因为它可以有效地减少图像的噪声、增强图像的对比度，并提供更好的输入数据给其他计算机视觉算法。
1.1 图像增强图像增强是指对图像进行处理以改善其视觉效果或增强所需信息的过程。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度拉伸和颜色平衡等。
直方图均衡化可用于增强图像的对比度，对比度拉伸可以调整图像的亮度级别，而颜色平衡则可以更好地还原图像的真实颜色。
1.2 图像恢复图像恢复是指从受损或退化的图像中恢复出原始图像的过程。
受损的图像可能会有模糊、噪声或重影等问题，因此需要采用一系列的图像处理技术来恢复原始信息。
常见的图像恢复方法包括盲解卷积、去模糊和去噪等。
1.3 图像压缩图像压缩是指通过减少图像数据的表示以减小其文件大小的过程。
图像压缩可以分为有损和无损两种方式。
在有损压缩中，我们可以根据图像的特性丢弃一些不明显的信息来减小文件大小，而无损压缩则通过压缩算法将图像数据压缩到较小的尺寸而不损失任何信息。
常见的图像压缩算法包括JPEG和PNG。
1.4 图像分割图像分割是将图像分成多个区域或对象的过程。
它可以用于检测和分离图像中的不同物体或区域。
图像分割算法可以基于灰度、颜色、纹理或边缘等特性进行。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
1.5 图像去噪图像去噪是指消除图像中的噪声以提高图像质量的过程。
图像噪声可以是由于图像采集过程中的传感器问题、电磁辐射或图像传输过程中引入的。
人工智能在图像识别和处理中的使用指南(十)
人工智能在图像识别和处理中的使用指南随着科技的不断发展，人工智能已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
其中，人工智能在图像识别和处理领域的应用尤为广泛。
本文将从图像识别和处理的基本原理、主要应用场景以及未来发展趋势等方面进行探讨，为读者提供一份人工智能在图像识别和处理中的使用指南。
图像识别和处理的基本原理图像识别和处理是指利用计算机技术对图像进行分析、识别和处理的过程。
在人工智能领域，图像识别和处理是通过模式识别技术来实现的。
具体而言，它包括了图像预处理、特征提取、特征匹配和分类识别等步骤。
其中，图像预处理是指对图像进行去噪、增强、边缘检测等处理，以便为后续的特征提取和匹配提供更好的输入。
特征提取则是指从图像中提取出具有代表性的特征，通常包括颜色、纹理、形状等方面的特征。
而特征匹配和分类识别则是指利用机器学习和深度学习等技术对提取到的特征进行匹配和识别，最终实现对图像的自动识别和分类。
主要应用场景图像识别和处理已经被广泛应用于各个领域。
在医学领域，人工智能图像识别和处理技术可以用于医学影像的分析和诊断，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
在工业领域，它可以用于产品质量检测、安全监控以及智能制造等方面。
在交通领域，它可以用于交通监控、智能交通管理以及自动驾驶等方面。
在农业领域，它可以用于农作物的生长监测、病虫害检测以及智能化农业管理等方面。
在零售领域，它可以用于商品识别、智能购物导航以及智能客服等方面。
在安防领域，它可以用于人脸识别、行为分析以及智能警务等方面。
总之，人工智能图像识别和处理技术已经成为了各个行业中提高效率、降低成本、改善用户体验的重要工具。
未来发展趋势随着人工智能技术的不断进步，图像识别和处理技术也将迎来更加广阔的发展空间。
一方面，随着深度学习技术的不断成熟，图像识别和处理的准确率和效率将得到进一步的提升。
另一方面，随着计算机硬件性能的不断提升，图像识别和处理的实时性和稳定性也将得到进一步的提高。
人工智能+ 智能图像处理
10.2.4 图像识别的发展
Car 情报局
• 图像分割的方法有许多种，如阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法、 结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分，有灰度图像分割、彩色 图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边 缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的 图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研 究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基 于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。
第3节
1
机器视觉的发展
Car 情报局
2
图像处理
3
计算机视觉
4
计算机视觉与机器视觉的区别
5
神经网络的图像识别技术
10.3 机器视觉与图像处理
Car 情报局
• 智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用场合的图像处理和分析 技术，本身是一个独立的理论和技术领域，但同时又是机器视觉中的一项十分 重要的技术支撑。人工智能、机器视觉和智能图像处理技术之间的关系如右图 所示。
图10-2 模式识别应用于视频监控系统
第2节
1
人类的图像识别能力
2
图像识别
3
计算机图形识别模型
4
图像识别的发展
Car 情报局
10.2 图像识别
Car 情报局
• 随着时代的进步，越来越多的东西逐渐依赖于越来越难以捉摸的人工智能，不 过渐渐的，人们发现后者的一些缺陷也越来越重要。例如，
• 人类拥有记忆，拥有“高明”的识别系统，比如告诉你面前的一只动物是 “猫”，以后你再看到猫，一样可以认出来。可是，虽然人工智能已经具备了 一定的意识，但或许还是小学生而已。如果说 人工智能要通过那么多张图片才能认识什么是 猫，那么需要多少张图片去认识这个世界呢？
人工智能详细教学大纲
人工智能详细教学大纲第一章：导论1.1 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的定义和起源- 人工智能的发展历程1.2 人工智能的应用领域- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用第二章：机器学习基础2.1 机器学习的概述- 监督学习、无监督学习、强化学习的基本原理和区别- 机器学习的应用场景2.2 数据预处理- 缺失值处理- 异常值检测与处理- 特征选择与降维2.3 常见的机器学习算法- 逻辑回归- 决策树- 支持向量机- 集成学习第三章：深度学习3.1 深度学习的原理与应用- 深度学习的发展历程- 神经网络的基本结构和工作原理3.2 常用的深度学习框架- TensorFlow- PyTorch- Keras3.3 深度学习的应用案例- 图像分类与识别- 自然语言处理- 人脸识别第四章：自然语言处理4.1 自然语言处理的基础知识- 词向量表示- 语法分析和语义分析4.2 文本分类与情感分析- 文本特征提取- 文本分类算法4.3 机器翻译与问答系统- 神经机器翻译- 阅读理解模型第五章：计算机视觉5.1 计算机视觉的基本概念- 图像处理与特征提取- 目标检测与图像分割5.2 图像识别与物体识别- 卷积神经网络（CNN）- 目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）5.3 视觉生成与图像风格迁移- 生成对抗网络（GAN）- 图像风格迁移算法第六章：人工智能伦理与法律6.1 人工智能的伦理问题- 隐私与数据安全- 就业与职业变革- 人工智能的道德问题6.2 人工智能的法律问题- 数据保护法与隐私权- 人工智能专利与知识产权- 算法歧视与公平性第七章：人工智能未来发展趋势7.1 人工智能的挑战和机遇- 人工智能的挑战与限制- 人工智能带来的机遇与可能性7.2 人工智能与人类的关系- 人工智能助力人类创新与发展- 人工智能对就业和教育的影响总结与展望本教学大纲全面介绍了人工智能的基本概念、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的基础知识与应用。
AI人工智能培训课件-图像处理基础-3.1
HVS模型
这个模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S： saturation），亮度（V：value）。这是根据人观察色彩的生理特征 而提出的颜色模型
24
亮度与颜色视觉
视杆细胞(Rod Cell)在光线较暗时活动，有较高的光敏度，但不能作 精细的空间分辨，且不参与色觉。在较明亮的环境中以视锥细胞 (Cone Cell)为主，它能提供色觉以及精细视觉。（亮视觉和暗视觉） 颜色视觉是指对不同颜色的识别，即不同波长的光线作用于视网膜后 在人脑引起不同的主观映像。 正常视网膜可分辨波长380-760nm之间的上百种不同的颜色，每种 颜色都与一定波长的光线相对应。视网膜中并不存在上百种对不同波 长起反应的视锥细胞。 早在19世纪初期，Young和Helmholtz就提出了三原色理论。该理 论认为在视网膜上分布着三种不同的视锥细胞，分别含有对红、绿、 蓝三种光敏感的视色素。当某一波长的光线作用于视网膜时，可以一 定的比例使三种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息传至 中枢，就产生某一种颜色的感受。
物理上:某种物质或能量的分布 可见的、不可见的
6
什么是数字图像处理
处理 连续的、离散的 数字图像 一个2D数字化采样值的方形阵列，只有 数字图像才能用计算机处理
7
为什么要数字图像处理 ？
应用需求 图像是人们获取和交换信息的主要来源，
因此数字图像处理的应用领域必然涉及人 类生活和工作的方方面面。 技术进步
图像处理 与 图像分析
图像处理是指为了能更好地观察图像或其他目的而产 生一个修改了的图像 图像分析把图像转换成某种非图像的形式，诸如目标 的数量、类型、尺寸等
计算机图形学: 关于用计算机产生图像的学科
21
数字图像处理导论
风云2号
1998年长江（枝城-岳阳）洪涝灾害监测
工业生产： 工业生产：无损探伤，石油勘探，生产过程自动化（识
别零件，装配质量检查），工业机器人研制等。
军事： 军事：航空及卫星侦察照片的测绘、判读，雷达、 声纳
图像处理，导弹制导，军事仿真等。
在军事方面制作电子沙盘 在军事方面制作电子沙盘
通信： 通信：图像传真，数字电视、网络可视聊天、可视电话
遥感： 遥感 农、林等资源的调查，农作物长势监测，自然灾害
监测、预报，地势、地貌测绘以及地质构造解译、找矿，环 境污染检测等等。
RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(1)
RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(2)
图像处理-分割定位
1.2数字图像处理学的内容和与其它相关学科的关系 1.2.1 图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、理 解与综合利用的一门崭新学科。 根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、 图像分析和图像理解。如图所示。 小 高 抽 象 程 度 低 高层 图像理解 符号 操 作 对 象 大 数 据 量
目的
1. 要求学生了解数字图像处理的主要内容及相 关知识，熟悉数字图像处理与其他学科的关 系； 2.重点掌握数字图像处理的基本概念、系统组 成、特点及应用。
第一章 导论
1.1 何谓数字图像处理 1.1.1 图像的概念
图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的 写真或描述。 1.1.2 图像的类别
14数字图像处理的特点及其应用通用性灵活性强对可见图像和不可见光图像如x光图像热红外图像和超声波图像等尽管这些图像生成体系中的设备规模和精度各不相同但当把这些图像数字化后对于计算机来说都可同样进行处理这就是数字处理图像的通用性
图像处理理论与图像分析
图像处理理论是关于图像处理的基本原理和方法的研究。
它包括了图像获取、图像增强、图像压缩、图像复原以及图像分析等内容。
图像获取是指通过图像设备（如摄像机、扫描仪）获取到的原始图像数据。
图
像获取涉及到硬件设备的选择、参数设置等问题。
图像增强是指通过各种方法对原始图像进行改善，使得图像更加适合于后续处
理或观察。
图像增强可以通过增加图像的对比度、提高图像的清晰度等方式来实现。
图像压缩是指通过各种方法对图像数据进行压缩，以减少存储空间或传输带宽。
图像压缩方法可以分为有损压缩和无损压缩两种。
图像复原是指通过对损坏或退化的图像进行恢复，使其尽可能接近或恢复到原
始图像的状态。
图像复原涉及到图像的模型建立、退化模型的估计以及复原算法的设计等问题。
图像分析是指通过对图像进行特征提取、目标检测或目标识别等方式来获取图
像中包含的信息。
图像分析涉及到特征提取的方法、目标检测的算法以及目标识别的模型等内容。
总之，图像处理理论与图像分析是关于图像处理的基本原理和方法的研究，可
以应用于各种图像处理领域，如计算机视觉、医学影像处理、遥感图像分析等。
第一章 导论
可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm 435.8nm 546.1nm 700nm
红外光
780nm
按波段输图像可以分为单波段、多波段和超波段图像
彩色与非彩色图像
•光与色
按图像空间坐标和亮度的连续性可分为：模拟图像和数字图 像
1)模拟图像
模拟图像可用连续函数来描述。
I F ( x, y )
数字图像处理迅速发展的主要因素是：(1)数 字图像处理符合人类视觉感观；(2)图像处理所需 的大容量、高速度的计算机不断降价；(3)图像数 字化、视频处理新技术的不断涌现，人们对音、 视频信号的广播、传输、通信的新要求，科学家 对音、视频信号处理技术的深入研究，出现了对 信息高速公路全球性的渴求，需求刺激了技术的 发展。大容量、低成本的新存储技术，低价位的 微处理器支撑的并行处理技术，图像数字化的低 成本电荷藕合器件(CCD)，低成本、高分辨率的 彩色显示系统以及静、动态图像处理技术的国际 标准化协议(JPEG，MPEG)等均是促进数字图像 处理技术发展的几个主要的技术因素。
f ( x, y )
第一章 导论
1.1 何谓数字图像处理
1.1.1 图像的概念
视觉是人类最高级的感知器官，然而，人类的
感知仅限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆
盖几乎全部电磁波谱，从伽玛射线到无线电波。它
们可以对非人类习惯的 那些图像员进行加工，这些 图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图 像。因此，数字图像处理涉及各种各样的领域。
狭义图像处理、图像分析和图像理解是相互联 系又是相互区别的。 狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像 素级上进行处理，处理的数据量非常大； 图像分析则进入了中层。经分割和特征提取， 把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图 像形式的 描述； 图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出 来的符号进行推理，处理过程和方法与人类的思 维推理有许多类似之处。 随着抽象程度的提高，数据量逐渐减少。
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4.1 图像的类型
物
数学
体
函数
2维条码
图像
可见的图像
照片、
光 图
图、画
像
不可见的 物理图像
4.2 数字图像
数字图像是图像的数字表示，像素 是其最小的单位。 数字图像的描述有：
1）无彩色图像 2）彩色图像
五、几个相关研究领域
图像处理所涉及到的应用领域非常 广泛，其中，相关性比较强的研究领域 包括了数字图像处理，计算机图形学， 计算机视觉等。
5.1 数字图像处理
1）将一幅图像变为另一幅经过加工的 图像，是图像到图像的过程。
2）将一幅图像转化为一种非图像的 表示，如一个决策等。
5.2 计算机图形学
用计算机将由概念所表示的物体 （不是实物）图像进行处理和显示。 侧重于根据给定的物体描述模型、光 照及想象中的摄像机的成像几何，生 成一幅图像。 包括称之为 “计算机 艺术”的艺术创作。
八、图像通信
数字图像传输的优点： 1）可以多次中继而不致引起噪声的严重积累。 2）有利于采用压缩编码技术。 3）可采用数字通信中的抗干扰编码技术。 4）易于实现保密通信。 5）易于计算机联网，便于综合业务的应用。
作 业（共1题）
1. 看一段视频游戏，或是一段电视新闻 节目，写一篇短文来叙述数字图像技 术如何应用于产生特殊视觉效果。
3.视频跟踪系统
1）目标的跟踪 要求对所判定的目标（如：汽车）可
以进行快速的跟踪，要求镜头随目标的移 动而跟踪移动。 2）目标的锁定
要求对判定的目标，在特征发生变化 时，仍旧可以锁定。
4.气泡识别系统
要求对形态完全一样的目标物进行识 别，并进行逐个跟踪。这是一个典型 的图像检测技术的应用。
技术关键： 气泡的识别，气泡运动的估计与校正
斜射照明
6.2 射像单元
CCD图像（光电）传感器
工作原理是：将光能量转换为电荷，并 将转换得到的电荷进行存储。 CCD传感器分为线阵式和阵列式两种，具有 代表性的产品分别有扫描仪和数码相机。
七、数字图像处理的主要研究内容
前面我们已经简单提到了数 字图像处理的几个热点的研究方 向，其研究领域中所包含的研究 内容，即处理对象与处理方法大 致有下面几个方面。
7.1 图像的数字化
图像的数字化的目的是，如何 将一幅图像表示成一组数字，既不 失真又便于计算机分析处理。 主要包括的是图像的采样与量化。
7.2 图像的增强
图像增强的目的是，加强图像的有 用信息，消弱干扰和噪声。
7.3 图像的恢复
把退化、模糊了的图像复原。模糊 的原因有许多种，最常见的有运动模糊， 散焦模糊等等。
7.2 散焦模糊图像的清晰化
三、几个当今热点的研究方向
1）因特网上的图像检索 2）图像在网上的传输 3）图像的安全技术 4）图像的处理技术 5）图像的自动识别 6）图像作为检测手段的一种 7）其它视频方面的研究与需求
四、图像的概念
图像是对客观存在的物体的一种 相似性的生动模仿或描述。是物体的 一种不完全、不精确，但在某种意义 上是适当的表示。
图像处理与传输
第一章 导论
一、研究背景： 地球数字化带来的任务，一方面
要求处理对象的数字化，一方面要求 处理时的直观性。因此给我们带来了 许多的研究课题和研究方向。
第一章 导论
二、我们有什么可做的以及我们可以做什么
其实，这个问题不是老师一个人可 以回答的问题，我们可以通过以下的几 个例子来进行思考和讨论。
5.3 计算机视觉
计算机视觉的目的是发展出能够理 解自然景物的系统。在机器人领域中， 计算机视觉为机器人提供眼睛的功能。
六、数字图像处理系统概要
光源 光
对象物
摄像单元
A/D转换 单元
图像存 储单元
计算机
6.1 照明方式
摄像单元 对象物 光源
背光照明
摄像单元 光源
对象物
正面照明
摄像单元 对象物
光源
1. 火车识别系统
系统概况：对开过来的一列货车，判 别是否挂有棚车，如果，棚车的车 门是否关闭并上锁（铅封）
思考：需要几个环节来构造这个系统
2. 二维条码身份证系统
系统概况：给身份证一种防伪的手段，要 求伪造困难，识别可靠。还有一点就是实 现方便，成本低。
主要技术： 二维条码的编码与解码 图像压缩，图像识别
7.7 图像隐藏
图像隐藏是将某个保密图像放在一个 可公开的图像中，在传输的过程中， 如果不知道该秘钥，则无法获得真正 的图像。一般包括以下两个内容：
1）数字水印 2）图像的信息伪装
八、图像通信
图像通信系统框图：
图像信 息源
调制器 信道
信源 编码
信道 编码
噪声
解调器
信道 解码
显示 图像
信源 解码
7.4 图像的编码
图像编码的目的是，简化图像的表 示，压缩表示图像的数据，以便于存储 和传输。
7.5 图像的重建
所谓的图像重建是由二维图像 重建三维图像。最常使用的，也是 最成功使用的领域之一是医学诊断 影像。
7.6 图像分割与特征提取
图像分割是指将一幅图像的 区域根据分析对象进行分割。
图像的特征提取包括了形状 特征、纹理特征、颜色特征等等。
5.弱可视环境下的图像增强
该项技术是为了解决对在很微弱 的情况下获取的图像进行处理，获得 现场的某些细节信息。
6. 大雾天气下的图像清晰化
大雾天气下的景物清晰化
7. 模糊图像的清晰化
目的是将由于运动导致的模糊，或者是散焦 模糊，以及噪声干扰下的模糊进行清晰化处 理。
7.1 运动模糊图像的清晰化