第一课 opencv数字图像处理 基本知识
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点(总9页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为: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。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
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,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
数字图像处理基础知识PPT课件
当：噪声h(x,y)i为互不相关，且均值为0时， 上述图像均值将降低噪声的影响。
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 • 生成图像叠加效果
字
图
对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有：
像
g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)
处 理
推广这个公式为：
基
g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
础 知
其中α+β= 1
识
我们可以得到各种图像合成的效果，也可以
用于两张图片的衔接
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 2)减法
字 图 像
• 运算的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
处 • 主要应用举例
理
–去除不需要的叠加性图案
z5的模板运算公式为： R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算举例：均值变换
– 模板系数：wi = 1/9 – 计算公式：
R = 1/9(z1 + z2 + ... + z9)
2.3.2 图像处理的算法形式
3.大局处理（global operation)：
• 基于CCD光电耦器件的输入设备 – 摄像机、数字摄像机 – 数字相机 – 平板扫描仪
• 基于光电倍增管的输入设备 – 滚筒扫描仪
2.2 图像的输入
• 扫描仪分辨率与扫描图像的大小
– 分辨率：单位长度上采样的像素个数：DPI(dot/inch)
(完整)数字图像处理知识点总结,推荐文档.doc
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。
2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6. 模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0< i(x，y)<∞，反射分量0 <r(x ， y)<1.7. 图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8. 将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式 : 有缝、无缝和重叠。
9. 将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10. 表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11. 数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，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。
但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化。
14.数字化器组成：1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
第一课 opencv数字图像处理 基本知识
1922年两次通过大西洋后打印的数字图像
与空间应用同时，数字图像处理技术在20世纪60年 代末和70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和 天文学领域。
早在20世纪70年代计算机轴向断层(CAT)、简称计 算机断层(CT)是图像处理在医学诊断应用中最重要的 事件之一。
计算机断层是一种处理方法，在这种处理中， 一个检测器环围绕着一个物体(或病人)，一个X 射线源，带有检测器的同心圆绕着物体旋转，X 射线通过物体并由位于环上对面的相应的检测器 收集起来，然后用特定的重建算法重建通过物体 的“切片”的图像，
四、图像的分类
一、光学图像 波长0.38-0.8um 二、其他波段图像
射 线：0.003 nm～0.03 nm；
x射 线：0.03nm～3 nm ；
紫外线：3nm～300 nm ；
红外线：0.8 m～300m ；
微 波 像信息进行加工处理，以满足 人的视觉心理和实际应用的要求
六、图像处理技术的分类 模拟图像处理 数字图像处理。
（1） 模拟图像处理(Analog image processing)； 模拟处理包括：光学处理（利用透镜）和电子
处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理 等，电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处 理的是活动图像，25帧/秒。
优点： 模拟图像处理的特点是速度快，一般为实时处理， 理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。 缺点： 模拟图像处理的缺点是精度较差，灵活性差， 很难有判断能力和非线性处理能力。
在工业生产中的设计自动化及产品质量检验中 更是大有可为。在安全保障及监控方面图像处理 技术更是不可缺少的基本技术；至于在通信及多 媒体技术中图像处理更是重要的关键技术。因此， 图像处理技术在国计民生中的重要意义是显而易 见的。
基于OpenCV的数字图像处理技术_01数字图像处理技术简介
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
数字图像处理数字图像处理基础讲课文档
第二十五页，共97页。
2.4 图像取样和量化
获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传 感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数 据转换为数字形式。
这一过程由图像的取样与量化来完成。
数字化坐标值称为取样
数字化幅度值称为量化。
图像的取样率：单位距离的取样数目（在两个空间方向上）
图中各色带亮度恒定，但实 际感觉条带边缘亮度有变化 ：边缘处，亮的一边更亮， 暗的一边更暗；
第十七页，共97页。
亮度适应和鉴别
亮度适应和鉴别
（4）视觉错觉（Optical Illusions）
在错觉中，眼睛 填上了不存在的 信息或错误地感 知物体的几何特 点。
第十八页，共97页。
2.2 光和电磁波谱
灰度（Intensity）
白光强度（illumination）
0<r(x,y)<1 平均反射系数（reflectance） r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度级 l＝f(x0,y0),显然有
韦伯定理说明：
✓人眼视觉系统对亮度的对比度敏感 而非对亮度本身敏感；
图2.6 作为强 度函数 的典型 韦伯比
✓低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低，亮度辨别能力强 ；
韦伯定理：如果一个物体的亮度与其周围背景的亮度I有刚可察
觉到的差别 ， I则 （I韦I伯比） 是 的函I 数且 在一 I 定I 的亮
第八页，共97页。
视觉的产生
眼球屈光系统将外界物体成 像在视网膜上
如何使用OpenCV进行图像处理
如何使用OpenCV进行图像处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理、计算机视觉和机器学习等方面的函数和工具，被广泛应用于各种计算机视觉领域的研究和应用中。
本文将介绍如何使用OpenCV进行图像处理，包括图像读写、基本操作、图像滤波和图像变换等内容。
一、图像读写在OpenCV中，可以使用imread()函数读取图像，使用imwrite()函数将图像保存到文件中。
其中，imread()函数有两个参数：第一个参数为读取的图像文件名，第二个参数为读取模式，常用的读取模式有三种：IMREAD_COLOR（默认模式，读取彩色图像）、IMREAD_GRAYSCALE（读取灰度图像）和IMREAD_UNCHANGED（读取原始图像，包括alpha值等信息）。
例如：```cv::Mat img_color = cv::imread("color_image.jpg",cv::IMREAD_COLOR); //读取彩色图像cv::Mat img_gray = cv::imread("gray_image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE); //读取灰度图像cv::Mat img_origin = cv::imread("original_image.png",cv::IMREAD_UNCHANGED); //读取原始图像```使用imwrite()函数将图像保存为文件，第一个参数为保存的文件名，第二个参数为要保存的图像。
例如：```cv::imwrite("result.jpg", img_color); //保存彩色图像cv::imwrite("result.png", img_gray); //保存灰度图像```二、基本操作OpenCV提供了各种基本的图像操作函数，包括图像大小调整、通道分离、通道合并、通道相加、通道相减、通道相乘等操作。
个人整理的opencv最基本入门资料
个人整理的opencv最基本入门资料OpenCV最基本入门资料OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源计算机视觉库，用于处理图像和视频。
它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，使开发者能够快速构建各种视觉应用程序。
本文将为您提供一份个人整理的OpenCV最基本入门资料，帮助您快速入门并了解OpenCV的基本概念和使用方法。
一、OpenCV简介OpenCV是跨平台的计算机视觉库，最初由英特尔公司于1999年开发并发布。
它包含了超过2500个优化的算法，涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等领域。
OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，且具有良好的兼容性和扩展性。
二、安装OpenCV在开始学习OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。
下面是安装OpenCV的基本步骤：1.下载OpenCV：在OpenCV官方网站（不提供链接，请自行搜索）上下载适合您操作系统的OpenCV版本，并解压缩到本地目录。
2.配置环境变量：将OpenCV所在目录添加到系统的环境变量中，以便系统能够正确找到OpenCV库文件。
3.配置IDE：如果使用集成开发环境（IDE）进行开发，还需要配置IDE以正确链接和使用OpenCV库。
三、OpenCV基本概念在使用OpenCV之前，需要了解一些基本的概念：1.图像表示：OpenCV中的图像使用多维数组来表示，可以是二维的灰度图像，也可以是三维的彩色图像。
了解图像的表示方式有助于理解后续的图像处理操作。
2.像素操作：像素是图像的最基本单元，每个像素都包含了图像上某个位置的颜色信息。
OpenCV提供了各种像素操作函数，可以获取、设置、修改像素的值。
3.图像处理：OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
通过这些函数，可以对图像进行各种操作，实现图像的增强、降噪、特征提取等功能。
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(2)飞点扫描器(flying point Scanner)： 这是一种以光源做扫描的图像获取设备。 其特点是：精度较高、图像清晰、可透射成像亦 可反射成像，但是其体积略显庞大。
(3)扫描鼓：这是一种高精度的滚桶式的图像摄
取
设备。 特点：精度高、分辨率高，可以输入也可以 输出。 缺点：价钱昂贵、速度低、维护要求高。多
（2）图像处理技术对国计民生有重要意义
图像处理技术发展到今天，许多技术已日趋成
熟。在各个领域的应用取得了巨大的成功和显著的
经济效益。如在工程领域、工业生产、军事、医学
以及科学研究中的应用已十分普遍。
如：通过分析资源卫星得到的照片可以获得地 下矿藏资源的分布及埋藏量；利用红外线、微波 遥感技术可侦查到隐蔽的军事设施；X-ray CT已 广泛应用于临床诊断，由于它可得到的人体内部 器官的断层图像，为诊断和治疗疾病带来了极大
为了用电缆传输图片，首先进行编码，然后在接
收端用特殊的打印设备重现该图片。按照1929年的
技术水平，如果不压缩，需要一个多星期，压缩后 传输时间减少到3个小时。
1929年通过海底电缆从伦敦到纽约传输的一幅照片
1921年经编码后用电报打印机打印的图像
1922年两次通过大西洋后打印的数字图像
与空间应用同时，数字图像处理技术在20世纪60年 代末和70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和 天文学领域。 早在20世纪70年代计算机轴向断层(CAT)、简称计 算机断层(CT)是图像处理在医学诊断应用中最重要的 事件之一。
六、图像处理技术的分类 模拟图像处理 数字图像处理。
（1） 模拟图像处理(Analog image processing)； 模拟处理包括：光学处理（利用透镜）和电子 处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理 等，电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处
理的是活动图像，25帧/秒。
优点：
模拟图像处理的特点是速度快，一般为实时处理， 理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。 缺点： 模拟图像处理的缺点是精度较差，灵活性差， 很难有判断能力和非线性处理能力。
九、数字图像的表示方法
1、黑白图像用 f ( x, y ) 表示 且对模拟图像来讲该函数为连续函数 2、对数字图像来讲 模拟图像 采样、量化后得数字图像
（1）阵列表示法
（2）二值图像表示法
只有黑白两个灰度级
十、 数字图像处理的主要方法及主要内容 数字图像处理方法： 两大类： 空域法和变换域法。
A、空域法：这种方法是把图像看作是平面 中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函 数进行相应的处理。空域处理法主要有两大类：
四、图像的分类
一、光学图像 波长0.38-0.8um 二、其他波段图像
x
射 射
线：0.003 nm ～0.03 线：0.03 nm ～3
nm；
； ； ；
nm
紫外线：3nm ～300
nm 红外线：0.8 m～300 m
微 波
0.3 cm ～100 cm ；
五、什么是图像处理技术
对图像信息进行加工处理，以满足 人的视觉心理和实际应用的要求
(6)遥感中常用的图像获取设备已有多种设备， 如： 光学摄影：摄像机、多光谱像机等。 红外摄影：红外辐射计、红外摄像仪、多通 道红外扫描仪。 MSS ：多光谱扫描仪。
微波：微波辐射计，侧视雷达、真实空孔径 雷达、合成孔径雷达(SAR)。
他们共同获得1979年诺贝尔医学奖。
1895年11月8日傍晚，他研究阴极射线时发现了X射 线。 他发现的X射线可穿透千页书、2～3厘米厚的木板、 几厘米厚的硬橡皮、 15 毫米厚的铝板等等．可是 1.5
毫米的铅板几乎就完全把X射线挡住了．
他偶然发现的X射线可以穿透肌肉照出手骨轮 廓，于是有一次他夫人到实验室来看他时，他请 她把手放在用黑纸包严的照相底片上，然后用X 射线对准照射15分钟，显影后，底片上清晰地呈 现出他夫人的手骨像，手指上的结婚戒指也很清
要有光电摄像管、超正析摄像管等。近年来，主
要是采用CCD摄像设备。
特点：设备小巧、速度快、成本低、灵敏度
高。
缺点：灰度层次较差、非线性失真较大、有黑 斑效应，在使用中需校正。 目前CCD摄像机在分辨率、灵敏度等方面已做 到较高水平，如：1920×1035或1024×1024的高 分辨率的CCD摄像机已很成熟。
八、数字图像的基本参数
1、图像分辨率 2、图像深度 3、图像数据量
图像分辨率（resolution）
指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少 个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)， 通常叫做：像素每英寸。 图像分辨率 、屏幕分辨率有何区别？
图像深度（image deepness）
基于OPENCV的数字图像 处理及应用
第1章 基本知识
前言
人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中， 听觉信息占20％，视觉信息占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总起来不过 占20％。
所以，作为传递信息的重要媒体和手段－--图像信息是十分重要的，俗话
说“百闻不如一见”。
一、数字图像处理的起源 数字图像处理的历史可追溯至二十世纪二 十年代。最早应用之一是在报纸业，当时，引入巴 特兰电缆图片传输系统，图像第一次通过海底电缆 横跨大西洋从伦敦送往纽约传送一幅图片。
(1)、邻域处理法：其中包括
梯度运算 (gradient Algorithm)
拉普拉斯算子运算 (Laplacian operator) 平滑算子运算 (Smoothing operator) 卷积运算 (Convolution algorithm)
(2)、点处理法：如灰度处理（grey processing），面积、周长、体积、重心运算等 等。
缺点： 处理速度还是一个问题，特别是进行复杂的 处理更是如此。一般情况下处理静止画面居多， 如果实时处理一般精度的数字图像需要具有 100Mips的处理能力；
其次是分辨率及精度尚有一定限制，如一般精度
图像是512×512×8bits，分辨率高的可
2048×2048×12bits，如精度及分辨率再高，所 需处理时间将显著的增加。
类生活中不可缺少的强有力的工具。
二、图像处理科学对人类具有重要意义
（1）图像是人们从客观世界获取信息的重要来
源：人类是通过感觉器官从客观世界获取信息，
即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅
和触摸的方式获取信息。在这些信息中，视觉信
息占60％～70％。
视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作 用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维 和联想，具有很强的判断能力。其次是人的视觉 十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可 以辨别景物，还能辨别人的情绪，由此可见，图 像信息对人类来说是十分重要的。
③图像信息的传送； ④图像信息处理； ⑤图像信息的输出和显示。
1、图像信息的获取(Image Information
AcquisiBiblioteka ion):主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或
数字设备的数字信号，这一过程主要包括摄取图
像、光电转换及数字化等几个步骤。图像获取的 方法有如下几种：
(1)电视摄像机(Video Camera)： 这是目前使用最广泛的图像获取设备。早期主
技术是必不可少的。
计算机已是图像处理的常规工具，在图像处
理中涉及到软件、硬件、网络、接口等多项技术，
特别是并行处理技术在实时图像处理中显得十分
重要。
图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论 知识，雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对 图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之图 像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。
（2） 数字图像处理(Digital Image processing)： 数字图像处理一般都用计算机处理，因此也称 之 谓 计 算 机 图 像 处 理 （ Computer Image
processing）。
优点： 处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非 线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改 变软件就可以改变处理内容。
图像深度是指存储每个像素所用的位数 图像深度和显示深度有何区别？
八、 数字图像处理的特点
（1）图像信息量大、数据量也大；
（2） 图像处理技术综合性强；
（1）图像信息量大、数据量也大； 在数字图像处理中，一幅图像可看成是由图像 矩阵中的像素（pixel）组成的，每个像素的灰
度级至少要6bit（单色图像）来表示，一般采用
用于静止图像的输入、输出设备。
(4)扫描仪： 特点：精度和分辨率中等， 600DPI 精度的扫 描仪已常见。扫描仪的成本很低，近几年尤其降 价显著，一般台式的已有不足一千元的产品。所 以是当今应用最为广泛的图像信息获取设备。 缺点：速度较慢，非实时设备。
(5)显微光密度计，精度较高，速度低。
电子技术、电视技术，至于涉及到的数学、物理 等方面的基础知识就更多。
当今的图像处理理论大多是通信理论的推广，只
是把通信中的一维问题推广到二维，以便于分析，
在此基础上，逐步发展自己的理论体系。因此，图
像处理技术与通信技术休戚相关。
在图像处理工程中的信息获取和显示技术主要
源于电视技术，其中的摄像、显示、同步等各项
一个是技术创新,他们引领着图像处理某些最活跃的应用领域。
从20世纪60年代至今，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程 学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社
会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。
如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久地将来它
不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人
B、变换域法： 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到变 换域系数阵列，然后再施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处 理结果。 这类处理包括：滤波、数据压缩、特征提取等处理。