第四章 图像预处理
图像识别与处理技术分享
图像识别与处理技术分享1. 引言图像识别与处理技术是计算机视觉领域的重要研究方向，随着深度学习和算法的不断进步，图像识别技术在各个领域得到广泛应用。
本文将从图像的预处理、特征提取、分类器设计等方面介绍图像识别与处理技术的相关内容。
2. 图像预处理图像预处理是图像识别与处理的基础，它包括图像去噪、图像增强等操作。
去噪是为了降低图像中的噪声干扰，常用的方法有中值滤波、均值滤波等。
图像增强则是通过调整图像亮度、对比度等参数来提升图像品质，常用的方法有直方图均衡化、拉普拉斯增强等。
3. 特征提取特征提取是将图像中的信息转化为能够表征图像内容的特征向量，通常包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
颜色特征是指根据图像中各个像素的颜色值进行统计分析，常用的方法有颜色直方图、颜色矩等。
纹理特征是指通过分析图像中不同区域的纹理信息来进行特征提取，常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换等。
形状特征是指通过分析图像中目标的形状来进行特征提取，常用的方法有边缘检测、轮廓描述等。
4. 分类器设计分类器设计是根据提取到的特征向量进行图像分类的过程，常用的分类器有支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）、决策树等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器，既可以处理线性可分问题，也可以处理非线性可分问题。
k近邻是一种基于样本距离的分类器，它将待分类样本与训练样本进行比较，找出与之最相似的k个训练样本，根据k个样本的类别来进行分类。
决策树是一种基于逻辑推理的分类器，通过构建一颗树形结构来进行分类决策。
5. 实例应用图像识别与处理技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，可以利用图像识别与处理技术从医学图像中自动检测病变，辅助医生进行诊断。
在智能交通领域，可以利用图像识别与处理技术进行车牌识别、行人检测等，提高交通管理的效率和安全性。
在工业检测领域，可以利用图像识别与处理技术进行缺陷检测、产品分类等，提高生产质量。
此外，图像识别与处理技术还可以应用于安防监控、人脸识别、虚拟现实等领域。
计算机视觉图像预处理
21
4.1 图像坐标变换
• 4.2.1 灰度映射原理 • 4.2.2 灰度映射示例
22
4.2.1 灰度映射原理
基于图像像素的点操作 映射函数
灰度级到灰 度级的变换， 与位置无关
23
4.2.2 灰度映射示例
灰度映射技术的关键是根据增强要求设计映射函数
扩展低灰度范围 压缩高灰度范围
图像求反
• 5. 变换级连
例：平移旋转反平移
10
4.1.1 基本坐标变换
• 5. 变换级连
平移（50, 50） 尺度（1.4, 1.4） 旋转30°
11
4.1.1 基本坐标变换
• 6. 基本坐标变换小结
12
4.1.1 基本坐标变换
• 7. 其他变换
1 0.5 0
斜切（扭曲） 0 1 0
0 0 1
13
4.1.2 几何失真校正
a = 1----相当于复制 b ≠0: 灰度偏置
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• 练习题：
– 4.1 – 4.2
作业
计算机视觉
The end！
34
计算机视觉
计算机视觉——图像预处理
1
• 图像预处理的目的：
纠正几何失真 提高视觉质量
降低噪声干扰
图像坐标变换 灰度映射
直方图修正 空域滤波
2ห้องสมุดไป่ตู้
第4章 图像预处理
• 4.1 图像坐标变换 • 4.2 灰度映射 • 4.3 直方图修正 • 4.4 空域滤波
3
4.1 图像坐标变换
• 4.1.1 基本坐标变换 • 4.1.2 几何失真校正
4
4.1.1 基本坐标变换
• 1. 变换的表达
图像预处理流程
图像预处理流程：图2.2图像预处理流程图2.2系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下：1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰；3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮；4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符；5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。
2.3.1 MATLA B简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1)友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
图像识别预处理
图像增强技术的目的是对图像进行加工，已得到视觉效果更“好”，更“有用”的图像。
增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特性，扩大图像种不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判断和识别效果，满族某些特殊分析的需要。
根据其处理所进行的空间不同，目前常用的增强技术可分为频率域法和空间域法两类。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉途中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部领域中的中坚像素值）法等，他们可用于去除或减弱噪声。
根据增强的策略，图像增强又可以分为两种：全局处理和局部处理。
根据处理的对象，图像增强还可以分为灰度图像的增强与彩色图像的增强。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制（掩盖）图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配[8]。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和领域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。
领域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
4-遥感图像预处理
第四章数据预处理4.1 坐标定义与投影转换图像预处理时遥感数字图像处理中非常重要的环节，也是空间信息提取之前首先要做的工作。
主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌和图像裁剪等一般过程。
4.1.1 坐标定义ENVI中的坐标定义文件存放在ITT\IDLxx\products\envixx \map_proj 文件夹下。
三个文件记录了坐标信息：ellipse.txt：椭球体参数文件。
datum.txt：基准面参数文件。
map_proj.txt：坐标系参数文件。
在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定义坐标参数。
1、定义椭球体语法为<椭球体名称>，<长半轴>，<短半轴>。
这里将“Krasovsky, 6378245.0, 6356863.0”和“IAG-75, 6378140.0, 6356755.3”加入ellipse.txt末端（图2-1）。
图2-1 定义地球椭球体ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于翻译原因，这里的英文名称是Krassovsky。
为了让其他软件平台识别，这里新建一个Krasovsky椭球体。
2、定义基准面语法为<基准面名称>，<椭球体名称>，<平移三参数>。
这里将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt 末端（图2-2）。
图2-2 定义大地基准面有的时候为了与其他软件平台兼容，基准面的名称需要写成所用的椭球体名称。
3、定义坐标（1）选择主菜单Map→Customize Map Projection命令；（2）在Customized Map Projection Definition窗口中设置地图投影的参数（图2-3）；图2-3 定义地图投影关参数说明：Projection Name：定义投影名称；Projection Type：定义投影类型，这里选择Transverse Mercator；Projection Datum:定义大地基准面，这里选择之前定义的Beijing-54；False easting：定义东偏移的距离500km；Latitude of Projection origin：定义投影的起始维度；Longitude of central meridian：定义中央经线；Scale factor：定义缩放倍率。
《envi图像预处理》课件
几何校正
目的：消除图像中的几何变形 方法：使用控制点进行校正 控制点选择：选择具有明显特征的点 校正结果：得到无变形的图像
图像增强
亮度调整：提高图像亮度，使图像更清晰 对比度调整：增强图像对比度，使图像细节更明显 锐化处理：提高图像锐度，使图像边缘更清晰 色彩调整：调整图像色彩，使图像色彩更丰富
实例1：图像去噪处理，对 比处理前后的图像质量
实例4：图像融合处理，对 比处理前后的图像融合效果
Part Six
envi图像预处理的 未来发展
envi图像预处理技术的发展趋势
智能化：利用深度 学习、人工智能等 技术，实现图像的 自动预处理
高效化：提高图像 预处理的速度和效 率，降低计算成本
多样化：开发更多 类型的预处理算法， 满足不同应用场景 的需求
envi图像预处理在地理信息系统中的应用
地理信息系统（GIS）：用于管理、分析和显示地理数据
Envi图像预处理：对遥感图像进行预处理，提高图像质量
应用：在GIS中，预处理后的遥感图像可以用于地形分析、土地利用分类、植被监测 等
优势：预处理后的遥感图像可以提高GIS分析的准确性和效率
envi图像预处理在环境监测中的应用
遥感图像处理：用于提取地物信息， 如土地利用、植被覆盖等
工业检测：用于产品质量检测，如 缺陷检测、尺寸测量等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
医学图像处理：用于疾病诊断和治 疗，如CT、MRI等
军事侦察：用于战场侦察和情报分 析，如目标识别、地形分析等
Part Five
envi图像预处理的 效果评估
envi图像预处理
,
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 e n v i 图 像 预 处 理
blobs分析
Blobs分析 第四章Blobs分析1、Blob分析由以下步骤组成：获取图像-> 分割图像-> 提取特征。
2、分割图像其实质是选择前景像素，具体操作如下：read_image (Image, 'particle')threshold (Image, BrightPixels, 120, 255)connection (BrightPixels, Particles)area_center (Particles, Area, Row, Column)3、图像或区域对齐问题：（Solution Guide III-C in section 3.4）4、图像预处理A、消除噪声的相关函数：mean_image（）gauss_image（）相对高斯滤波速度快，效果不完美的函数可选：binomial_filter（）对消除斑点和小细线效果好的函数:median_image( )平滑边缘的函数：anisotrope_diff（）消除隔行扫描相机所造成的缺陷的函数：fill_interlace（）5、图像的详细的处理过程：采集图像-> 提取ROI -> 图像或ROI对齐->修正图像-> 图像预处理-> 提取分割参数->分割图像-> 区域预处理-> 提取特征-> 将结果转为世界坐标-> 可视化显示。
A、获取分割参数相对于固定阈值，我们还可以选择依据每幅图像的动态阈值，方法如下：gray_histo_abs（）histo_to_thresh（）通过给出背景图，我们可以使用函数：Intensity（）依据背景图的像素均值与待处理图的像素均值的区别，动态的改变阈值。
B、分割图像各种函数其中最简单的分割函数是阈值分割：Threshold（）另一常用方法，第二幅图像作为参考图像，使用局部阈值代替全局阈值，参考图像可以是空的背景静态图或者是平滑之后的动态图：C、区域预处理通常ROI分割后，要进行修改处理，比如：抑制小区域，区域方向定位，封闭区域等。
安防行业人脸识别技术应用推广方案
安防行业人脸识别技术应用推广方案第一章：人脸识别技术概述 (2)1.1 技术原理 (2)1.2 发展历程 (2)1.3 技术优势 (3)第二章：安防行业现状分析 (3)2.1 行业发展趋势 (3)2.2 技术应用需求 (4)2.3 市场规模及增长 (4)第三章：人脸识别技术在安防行业的应用 (4)3.1 社会治安管理 (4)3.2 公共安全监控 (5)3.3 智能交通领域 (5)第四章：人脸识别技术产品体系 (5)4.1 硬件设备 (5)4.2 软件平台 (6)4.3 解决方案 (6)第五章：人脸识别技术核心算法 (6)5.1 特征提取算法 (6)5.2 模式识别算法 (7)5.3 优化算法 (7)第六章：人脸识别技术安全性分析 (8)6.1 数据保护 (8)6.2 防攻击能力 (8)6.3 法律法规遵循 (8)第七章：人脸识别技术在安防行业的推广策略 (9)7.1 市场推广 (9)7.1.1 深度挖掘市场需求 (9)7.1.2 精准定位目标客户 (9)7.1.3 营销策略多样化 (9)7.2 政策引导 (9)7.2.1 完善政策法规 (9)7.2.2 采购政策支持 (10)7.2.3 优惠税收政策 (10)7.3 技术普及 (10)7.3.1 加强技术研发与创新 (10)7.3.2 培养专业人才 (10)7.3.3 推广应用案例 (10)7.3.4 加强合作与交流 (10)第八章：成功案例分析 (10)8.1 国内案例分析 (10)8.1.1 某市公安机关人脸识别技术应用案例 (10)8.1.2 某大型企业人脸识别门禁系统应用案例 (11)8.1.3 某学校人脸识别考勤系统应用案例 (11)8.2 国际案例分析 (11)8.2.1 美国机场人脸识别技术应用案例 (11)8.2.2 英国银行人脸识别支付系统应用案例 (11)8.2.3 日本零售业人脸识别技术应用案例 (11)第九章：人脸识别技术在安防行业的未来展望 (11)9.1 技术发展趋势 (11)9.2 市场前景 (12)9.3 行业挑战 (12)第十章：总结与建议 (13)10.1 项目总结 (13)10.2 发展建议 (13)10.3 政策建议 (13)第一章：人脸识别技术概述1.1 技术原理人脸识别技术是一种基于生物特征的识别技术，其主要原理是通过分析人脸图像中的关键特征，实现对个体的身份识别。
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第四章图象预处理基本内容
灰度变换
直方图变换
空间域图像平滑
空间域图像锐化
频域图象平滑和锐化
伪彩色和假彩色处理
4.1灰度变换
•目的
–改善图象的视觉效果，或将图象转换成一
种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
图象增强并不以图象保真为准则，而是有
选择地突出某些对人或机器分析有意义的
信息，抑制无用信息，提高图象的使用价
值。
它可使图像动态范围加大，使图像对
比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
4.1灰度变换
•方法
–空间域处理
全局运算：在整个图象空间域进行。
局部运算：在与象素有关的空间域进行。
点运算：对图象作逐点运算。
–频域处理
在图象的Fourier变换域上进行处理。
4.1灰度变换：对比度增强
•灰度变换法
线性变换
对数变换
指数变换
•直方图调整法
直方图均衡化
直方图匹配
线性灰度变换
亮度倒置底片效果
分段线性化出现假轮廓
非线性亮度变换对数效应
非线性亮度变换指数效应
原图GAMMA = 0.5 GAMMA = 1.8分色调整[.2 .3 0; .6 .7 1]
Glossary
•Image enhancement:图象增强•Image quality:图象质量
•Globe operation: 全局运算•Local operation: 局部运算•Point operation: 点运算•Contrast enhancement: 对比度增强•Contrast stretching: 对比度扩展
Glossary
•Gray-scale transformation(GST): 灰度变换•Logarithm transformation: 对数变换•Exponential transformation: 指数变换•Threshold: 阈值
•Thresholding: 二值化、门限化
•False contour: 假轮廓
4.2直方图变换
•直方图( Histogram ):表示数字图象中的
每一灰度级与其出现的频率(该灰度级的
象素数目)间的统计关系,用横坐标表示灰
度级, 纵坐标表示频数(也可用概率表示)。
050100150200250
050100150200250
直方图均衡化
•首先假定连续灰度级的情况，推导直方图均衡化变换公式，令r 代表灰度级，P ( r )为概率密度函数。
r值已归一化，最大灰度值为1。
连续灰度的直方图非均匀分布
连续灰度的直方图均匀分布
直方图均衡化
•要找到一种变换S =T ( r)使直方图变平直，
为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。
必须规定：
（1）在0≤r ≤1中，T (r)是单调递增函数，且0≤T (r)≤1；
（2）反变换r =T –1 (s),T –1 (s)也为单调递增函数，0≤s≤1。
满足上述条件的变换函数如下图
s j+∆s
s j
r j r j+∆r
设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度分布如表所示。
进行直方图均衡化。
r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
n k
790 1023
850
656
329
245
122
81
p(r k)
0.19
0.25
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02
例
步骤：
r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
n k
790 1023
850
656
329
245
122
81
p(r k)
0.19
0.25
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02
例
实践
•相关的MATLAB函数
画直方图Imhist( Im, 32)直方图均衡化Im1 =histeq( Im)
直方图均衡化灰度动态范围扩展
对比度扩展
直方图均衡化
直方图调整
（二）直方图匹配
修改一幅图象的直方图，使得它与另一幅图象的直方图匹配或具有
一种预先规定的函数形状。
目标：突出我们感兴趣的灰度范围，使图象质量改善。
连续灰度的直方图原图。