数字图像
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
什么是数字图像
什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。
利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。
一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。
要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。
将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。
扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。
这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。
一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。
需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。
如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。
数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。
扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。
二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。
通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。
矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。
矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。
位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。
位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。
与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。
第2章-数字图像概念
第 2 章 数字图像概念
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（a）原图像 （b）灰度直方图 图 2-12 原图与灰度直方图 灰度直方图有以下性质： （1）灰度直方图只反映图像中像素的不同灰度值出现的次数或频数，而没有反映像素所在的 位置。 （2）一幅图像只有一个唯一的直方图，但是一个直方图可能对应不同的图像。 （3）如果将一幅图分为几个子图，则子图的灰度直方图之和为整图的灰度直方图。 【例 2-1】 求图 2-13（a）的 4x4 图像的灰度直方图。
第 2 章 数字图像概念
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(a) 端点
(b) 分叉点 图 2-7 8 邻域特征点
(c) 连续点
2.1.4 数字图像间关系
数字图像间的关系可以是代数运算关系，也可以是逻辑运算关系。运算是在两幅图像的 对应（位置）像素间进行。式 2-2 是代数运算公式，式 2-3 是逻辑运算公式。式中 g（x，y） 代表运算后的新图像，fA（x，y）代表图像 A，fB（x，y）代表图像 B。 加法运算： 减法运算： 乘法运算： 除法运算： 与运算： 或运算： 异或运算： 补（反）运算： 【应用】 图像间加法运算通常应用于减少和去除图像获取时混入的噪声，从而得到清晰的图像。 由于噪声具有随机性，因此，通过同一场景的多幅静止图像相加，求平均值等方法，降低和 消除随机噪声对图像的影响（详见 4.1.3 图像平滑）。图像相加还可以把一幅图像的内容叠 加到另一幅图像上。例如，Photoshop 中合并通道的原理，就是图像相加的具体应用。 图像间减法运算通常应用于提取图像的差异，以及去除背景等方面。例如，在图像中运 动物的检测中，通过前后两个图像的减法运算，可以了解运动物体移动的程度，计算出运动 速度，并画出移动轨迹。如图 2-8 所示。上图是拍摄的运动物体（人物），下图左侧是上图 中图与左图之差的结果；下图中图是上图右图与中图之差的结果；下图右图是上图右图与左 图之差的结果。下图中黑色部分表示静止部分，因为相减为 0，白色部分为运动部分。 g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） = = = = = = = = f A（x，y）+ fB（x，y） f A（x，y）- fB（x，y） f A（x，y）x fB（x，y） f A（x，y）÷ fB（x，y） f A（x，y）AND f A（x，y）OR f A（x，y）XOR f A（x，y）NOT fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y）
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像的基本概念
数字图像的基本概念：分辨率：指单位区域内包含的像素数目。
常见的分辨率:1.图像分辨率2.显示分辨率3.输出分辨率4.位分辨率分辨率单位：1.像素/英寸(通用),简写为ppi2.像素/厘米常接触到的分辨率：网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi报纸图像分辨率：120 ppi 150ppi打印图像分辨率：150 ppi彩板印刷分辨率：300 ppi常用的显示器分辨率：1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480常用打印机分辨率：24针针式打印机180 ppi喷墨打印机：300ppi激光打印机：600ppi色彩学基础知识：图形的动态显示：指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。
色彩的产生可见光的种类：（1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，）（2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光（3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光色彩属性：(1)色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分）(2)亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）(3)彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深）色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝色料三原色：黄，品红，青颜色模式Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成索引颜色模式：像素8位，256颜色位图模式：黑白组成Lab模式：ps标准模式，双色调模式：八位的灰度模式彩色与位数彩色及其基本参数：（1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度）（2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别）（3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类：(1)crt显示器(2)液晶显示器彩色的位数色彩深度：一幅图像的颜色数量常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位。
数字图像的基本类型
计算机一般采用两种方式存储静态图像： 位映射（Bitmap），即位图存储模式； 向量处理（Vector），也称矢量存储模式。 位图也称为栅格图像，是通过许多像素点表示一幅 图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。 矢量图只存储图像内容的轮廓部分，而不是图像数 据的每一点。
二值图像
二值图像也叫黑白图像，就是图像象素只存在 0,1两个值。
a采样点256256时的图像b采样点6464时的图像c采样点32a采样点256256时的图像b采样点6464时的图像c采样点3232时的图像d采样点162时的图像d采样点1616时的图像采样点数与图像质量之间的关系a量化为2级的lena图像b量化为16级的lena图像c量化为256级的lena图像a量化为2级的lena图像b量化为16级的lena图像c量化为256级的lena图像量化级数与图像质量之间的关系十一作业
RGB图像 图像
RGB图像是一类图像的总称。 这类图像不使用单独的调色板，每一个像素的颜色 由存储在相应位置的红，绿，蓝颜色分量共同决定。 RGB图像是24位图像，红绿蓝分量分别占用8位，理 论上可以包含16M种不同的颜色。
数字图像的基本文件格式
每一种图像文件均有一个文件头， 在文件头之后才是 图像数据。 文件头的内容一般包括文件类型、文件制作者、制作 时间、版本号、文件大小等内容。 图像文件还涉及图像文件的压缩方式和存储效率等。
第二部分为位图信息头BITMAPINFOHEADER，也 是一个结构，其定义如下： typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{ DWORD biSize； LONG biWidth； LONG biHeight； WORD biPlanes； WORD biBitCount； DWORD biCompression； DWORD biSizeImage； LONG biXPelsPerMeter；
什么是数字图像？
什么是数字图像？数字图像从诞生以来，一直为我们提供了无止境的创意和思维空间，给人们更多可能性。
那么，什么是数字图像呢？本文将详细解释：1、数字图像是指由电脑程序捕捉到的，用0和1等计算机可理解的指令代码来创建的图片。
它采用计算机程序来存储和捕捉图像的元数据，这种图像可以被重新用于数字媒体，诸如数字照片，绘画，图库等等，这是一种更为形象的表示方式。
2、数字图像的优势（1）可以有效控制图像的曝光度，使图像变得更清晰，明亮，逼真。
（2）可以增强图像的色彩，从而提升图像效果。
（3）可以进行图像处理，比如裁剪和抠图等，从而达到您想要的效果。
（4）可以随时保存电脑中的图像，可以无限次重复使用。
（5）可以实时显示图像，更适合电脑上的编辑、分析、浏览等操作。
3、数字图像的应用（1）在印刷行业中，可以使用以数字图像格式存储的图像，进行印刷图像的编辑、设计和制作。
（2）在摄影领域，数字图像可以被用于照片处理、拍摄照片、拍摄视频及后期制作等。
（3）在视觉造型艺术领域，数字图像可以用于设计图形、动画制作等。
（4）在场景中，数字图像可以使用于特效的制作，也可以拍摄、编辑虚拟世界的影像，表现出各种艺术性的场景。
（5）在社交媒体和网站上，数字图像可以被用来展示社交媒体活动和图片，以提升网站和社交媒体平台的表现力。
以上就是有关数字图像的介绍，总的来说，数字图像可以把原本模糊不清的图像还原成精确、逼真的形态，也可以进行各种复杂和有趣的实验。
它的许多特性和优势都体现出了它所能实现的强大功能，从而给摄影师和设计者们提供了无限的想象空间，让他们更进一步发挥想象力去创造出令人惊叹的艺术作品。
数字图像.ppt
• 7．空间分辩力（spatial resolution） 是指图像能分辨相 邻两点的能力，常用能分辨两个点间的最小距离来表示。 又称几何分辨力。
• 8．密度分辩力（density resolution） 图像中可辨认低密 度差别的最小极限，即对细微密度差别的分辨能力（数字 图像灰度精度的范围）。又称为图像的灰度分辨力（或对 比度分辨力）。
• 9．时间分辩力（temporal resolution） 成像系统对被检 体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1．图像数据采集 是通过各种接收器件（如 成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探 头等），将曝光或扫描等形式收集到的模拟 信号转换成数字信号。数字图像的数据采集 大都经过三个步骤：
• （1）分割：是将图像分割成若干个小单元 的空间取样处理（下图a）。
• （2）采样：对一幅图像采样时该图像中像 素的每一个亮点被采样，亮点的光强度通过 光电倍增管转换成电信号（模拟信号）（下
• 4．图像分割 图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部 分，使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5．三维重建 三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息， 按照体绘制、面绘制等运算方法，重建出反映组织三维信息的三维影 像。面绘制适于重建单个脏器组织，重在显示组织外观形态和空间结 构，但不描述组织内部信息，信息利用率较小。临床常用的面绘制有 表面阴影显示（SSD）（下图a）。体绘制适于多个脏器组织的重建， 尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好，其算法充分利用图像数 据，反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影（MIP） （下图b）、容积再现（VR）等。
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数字化：对连续图像函数进行空间和幅值数字化
数字化过程：扫描、采样、量化
采样：对图像空间坐标的离散化，它决定了图像的空间分辨率
量化：把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化 分辨率 －空间分辨率和灰度分辨率
数字图像的表示：灰度图像 彩色图像 二值图像
图像数字化过程中的失真有那些原因：采样频率太低 外部和内部的噪声的影响 用有限个灰度值表示自然界无穷多个连续的灰度值
灰度插值)
0,0()]0,1()1,0()0,0()1,1([)]0,0()1,0([)]0,0()0,1([),(f xy f f f f y f f x f f y x f +--++-+-= 平移 x ' = x+Ｔx y ' = y+Ｔy 缩放 x’=xa+(x -xa)Sx ; y’=ya+(y -ya)Sy 旋转 x ' = xr+(x -xr)cos -θ(y -yr)sin θ y ' = yr+(y -yr)cos θ +(x -xr)sin θ
图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。
图像复原是图像退化的逆过程。
压缩率：描述压缩算法性能 CR = n1 / n2 相对数据冗余：RD = 1 – 1/CR
常见的数据冗余：编码冗余 像素冗余 视觉心理冗余
∑=-=K k k k p p H 12log ∑==K k k k p B R 1
%100⨯=R H ηηυ-=1t R N M bps ∆⨯⨯=R d r =。