数字图像分析(20200920091726)
颗粒粒径粒形分析的新方法——数字图像分析
果颗粒很光滑，则其凹凸度接近于１，表面越不光 滑，则其凹凸度的值越偏离】。从图４可以看到，相
ｊ忏Ｚｉｅｍｉｌｌ来说Ｚｉｒｓｔａｒ的表面是比较粗糙的，这也
和我们刚开始得到的实时颗粒形状图片相互对应。
境的影响因素小。
对大量材料（如砂石或者 磨料）从多角度进行颗粒大小和形状测量的新方法。 这种方法利用高性能的软件和硬件，满足人们在生 产、质量控制大量固体样品时低成本的要求。Ｃａｍ ｓｉｚｔｒ是粒度牲形测量分析领域中配备最先进的测量 仪器，仅仅通过一次测量就可以得到关于颗粒尺寸 和形状的所有参数。Ｃａｍｓｉｚｅｒ的最大特点在于它所
堑
蔓主旦窒堕塑墼型堕里查叁望！！塑！呈土堡堕塑墼兰盒生叁丝塞整
重望
ｆｂｌｚｉ脚＃“
目２
Ｗ女｜＊ｃｕ一订＊Ⅻ日々■＆＃＆Ｃｄ一）；Ｑ，∞＊＊∞＆目
分别对两种样品进行了两次测试．图２是两次 测试ｄ一与Ｑ，的关系曲线。两次测量的数据都吻 合很好，说明Ｃａｍｓｉｍｒ测量的重现性非常好。因为
Ｃａｒｎｓｉｚｅｒ采用全自动化进样测量．受人为原因和环
从图３的形状参数曲线上可以看到，Ｚｉｍｔａｒ颗 粒相对于ＺｉｔｍｌＵ颗粒在形状上的差别还是很大的。
对于Ｚｉｍｆｉｌ研磨球．只有１％的粒子球形度小于０
９５。而对于Ｚｉｍｔａｒ研磨球来说有１５％的粒子球形度
小于０ ９５。所以通过Ｃ，ａｍｓｉｍｒ进行测试可阱提供直 观的数据结果。
通过凹凸度数据可以了解颗粒的表面形态。如
蝥墨翌
塑婆耋釜！ｉ羔釜塑
鲨鲨
颗粒粒径、粒形分析的新方法——数字图像分析
董亮，苏璇
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捕耍：随着生产的发展．Ｉｔ＊十十∞提＾，＃Ｈ＃产；∞要求也《皋＊高．ｇ“∞形态越来越受到重视。琏目莱驰ｃ帅ｉ
DigitalImage012数字图像分析形态学处理
膨胀
总结词
膨胀是一种将图像中相邻像素合并的操作。
详细描述
膨胀操作能够增加图像中对象的面积，将相邻的像素合并成一个像素。它通过将像素与其邻域像素进 行比较，并将较暗的像素替换为前景色来实现。膨胀操作常用于填补对象内部的空洞和连接断开的对 象。
开运算和闭运算
总结词
开运算和闭运算是基于腐蚀和膨胀的复合操作，分别用于去除较小对象和填充较小对象。
简化
形态学处理能够简化图像的复杂 性，将复杂的图像转化为更简单 的形式，便于分析和理解。
边缘检测
形态学处理能够有效地检测出图 像中的边缘，这对于图像识别和
特征提取等任务非常重要。
缺点
计算量大
细节丢失
形态学处理需要进行大量的计算，对于大 规模的图像数据，处理速度可能会比较慢 。
由于形态学处理会对图像进行简化或滤波 ，因此可能会丢失一些细节信息。
数字图像分析形态学处理
• 引言 • 数字图像处理基础 • 形态学处理基本操作 • 形态学处理的典型应用 • 形态学处理的实现方法 • 形态学处理的优缺点 • 未来展望与研究方向
01
引言
主题简介
数字图像分析形态学处理是一种基于 数学形态学的图像处理方法，用于分 析和处理图像中的形状和结构。
它通过使用特定的运算和算法，对图 像进行膨胀、腐蚀、开运算和闭运算 等形态学变换，以达到改善图像质量 、提取特征和识别目标等目的。
多尺度分析
未来形态学处理将进一步探索多尺度分析方法，以更好地理解和描 述图像在不同尺度上的特征和结构。
深度学习与形态学结合
结合深度学习的方法，将形态学处理与深度学习算法相结合，进一 步提高图像分析的智能化水平。
在其他领域的应用拓展
图像的数据分析
图像的数据分析图像数据分析是计算机视觉领域中的一个重要分支，它通过提取和分析图像中的数据，从而获取图像中蕴含的信息。
在图像数据分析中，常用的方法包括图像预处理、特征提取、特征选择、分类和聚类等。
图像预处理是图像数据分析的第一步，它包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
图像去噪是为了消除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强是为了增强图像中的某些特征，使得图像更容易被分析；图像分割是将图像分割成若干个部分，以便于分析每个部分的特征。
特征提取是图像数据分析的关键步骤，它通过提取图像中的特征，将图像转化为可分析的数字形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘，从而提取图像中的轮廓信息；纹理分析是通过分析图像中的纹理，从而提取图像中的纹理信息；形状分析是通过分析图像中的形状，从而提取图像中的形状信息。
特征选择是在特征提取的基础上，选择最有效的特征，以便于进行分类和聚类。
常用的特征选择方法包括主成分分析、线性判别分析等。
主成分分析是一种常用的特征选择方法，它通过寻找数据中的主成分，从而提取数据中的主要特征；线性判别分析是一种基于统计学的特征选择方法，它通过寻找数据中的线性判别函数，从而提取数据中的判别特征。
分类和聚类是图像数据分析的最终目的，它们通过分析图像中的特征，从而对图像进行分类和聚类。
常用的分类方法包括支持向量机、决策树、神经网络等；常用的聚类方法包括Kmeans聚类、层次聚类等。
支持向量机是一种基于统计学的分类方法，它通过寻找数据中的最优分类超平面，从而对数据进行分类；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过建立树形结构，从而对数据进行分类；神经网络是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过模拟人脑的神经元，从而对数据进行分类。
图像数据分析是一个复杂的过程，需要经过多个步骤才能完成。
通过图像数据分析，我们可以从图像中提取出有价值的信息，为图像识别、图像检索、图像等领域提供有力支持。
第三章 图像数字化(分析“图像”文档)共90张PPT
计算机获取数码相机图像的方法:
1. 使用通用软件如Photoshop 2. 应用软件直接调用数码相机制
造商提供的驱动程序
三、 扫描仪
扫描仪是一种具有高分辨率的图像输入设备。
有手持式和平板式扫描仪之分 。
扫描仪的主要技术指标：
1. 分辨率
2. 彩色与灰度bit位
3. 微机接口方式
4. 最大扫描幅度等
场频，每秒扫描多少帧称帧频。
根据人视觉特性，人眼的平均分辨率1′（最小视 角），对画面的最佳观察角度为10°，因此使人眼最不 易疲劳的电视最佳行数N应为
N=最佳观察角度/最小视角=10°/1′=600
同步：要求接收端的行、场扫描频率和发送端的 一样，同时行、场扫描信号的相位也保持一致，做到同 频同相，这就叫同步。
1. NTSC制
2. PAL制
3. SECAM制 NTSC制、PAL制和SECAM制都是兼容制制式
为了既能实现兼容性而又要有彩色特性，因此 彩色电视系统应满足下列几方面的要求：
(1)必须采用与黑白电视相同的一些基本参数
(2)需要将摄像机输出的三基色信号转换成一 个亮度信号，以及代表色度的两个色差信 号，并将它们组合成一个彩色全电视信号
三、图像数字化标准
（一）彩色空间之间的转换 在数字域而不是模拟域中RGB和YCbCr两个彩色
空间之间的转换关系用下式表示：
Y 0.299 0.587 0.114R 0 Cr 0.5000.41870.081G 3128(3-1) Cb 0.16870.33130.500B 128
（二）采样频率
fs=525×29.97× N=15 734×N=13．5MHZ，
N=858
其中，N为每一扫描行上的采样数目。
图像的数据分析
图像的数据分析在当今数字化的时代，图像数据无处不在。
从我们日常拍摄的照片、社交媒体上分享的图片，到医疗领域的 X 光片、卫星拍摄的地球影像等等，图像已经成为了一种重要的信息载体。
而对这些图像进行数据分析，则成为了从海量图像中提取有价值信息的关键手段。
图像数据分析究竟是什么呢？简单来说，它是通过一系列的技术和方法，对图像中的内容进行理解、提取和处理，以获取有用的信息和知识。
这可不像我们用眼睛看图片那么简单，而是涉及到复杂的数学、统计学和计算机科学的知识。
要进行图像数据分析，首先得获取图像数据。
这些数据的来源非常广泛，比如数码相机、扫描仪、监控摄像头等等。
获取到的图像可能是各种各样的格式，像 JPEG、PNG 等。
接下来，就是对这些图像进行预处理。
这一步就像是给图像“梳妆打扮”，让它更适合后续的分析。
预处理可能包括调整图像的大小、亮度、对比度，去除噪声，裁剪等等。
在处理图像数据时，特征提取是非常关键的一步。
就好比我们要了解一个人，会先关注他的一些显著特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴的形状等。
对于图像来说，也有很多特征可以提取，比如颜色、纹理、形状、边缘等等。
通过提取这些特征，我们可以把复杂的图像转化为一些可量化的数据，从而更容易进行分析和处理。
比如说，在人脸识别中，我们会提取眼睛、鼻子、嘴巴等器官的位置和形状特征，以及面部的轮廓特征。
在医学图像分析中，医生可能会关注病变区域的形状、大小、灰度值等特征，来判断病情的严重程度。
图像分类是图像数据分析中的一个重要应用。
它的目的是将图像按照一定的类别进行划分。
比如，我们可以把图像分为人物、风景、动物等等类别。
为了实现图像分类，我们通常会使用机器学习算法，比如支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法会学习不同类别的图像特征，然后根据新输入的图像特征来判断它属于哪个类别。
除了分类，图像检测也是很常见的应用。
图像检测的任务是在图像中找出特定的目标物体，并确定它们的位置和大小。
数字图像分析-课件
数
字
图 像
• 点运算——灰度级变换增强
分 析
– 灰度级变换的应用
第
• 亮度调整、对比度拉伸、灰度级切片
一 – 获取变换函数的方法
节
• 固定函数、交互样点插值、直方图
图 像
– 灰度级变换的分析
增
强
第 三
章 3.1.2.1 图像增强:点运算增强
数
字
图 • 灰度级变换的应用之一
像 分
– 亮度调整——加亮、减暗图像
一
– 对于很多在空域上难以表述清楚的问题，对
节
频域概念的理解就显得十分重要。在压缩中
图
我们会体会到
像
增
强
第
三
章
3.1.2 图像增强:空域增强
数
字
图
像
3.1.2.1 点运算增强
分
析
3.1.2.2 直方图增强
第 一
3.1.2.3 彩色图像增强
节 图
3.1.2.4 空域过滤器
像
增
强
第 三
章 3.1.2.1 图像增强:点运算增强
图 像
• 改善颜色效果
增
• 改善细微层次
强
通常与改善视觉效果相一致
第
三 章
3.1.1 图像增强:图像增强引言
数
字
图
• 图像增强的定义
像
分
– 可能的处理：
析
• 边缘增强
第
一
节
图 像 增 强
第
三 章
3.1.1 图像增强:图像增强引言
数
字
图
• 图像增强的定义
像
分
– 可能的处理：
数字图像亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率
数字图像亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率一、何为数字图像1、数字图像定义对于一幅图像，我们可以将其放入坐标系中，这里取图像左上定点为坐标原点，x轴向右，和笛卡尔坐标系x轴相同；y轴向下，和笛卡尔坐标系y轴相反。
这样我们可将一幅图像定义为一个二维函数f(x，y)，图像中的每个像素就可以用(x，y)坐标表示，而在任何一对空间坐标(x，y)处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度，当x，y和灰度值f是有限离散数值时，便称该图像为数字图像2、数字图像形成过程我们平时见到的多数图像都是有照射源和形成图像的场景元素对光能的反射和吸收而产生的，得到我们可见的数字图像分为一下几个步骤：(1) 图像感知和获取照射源入射光线照射到物体，经过反射或是折射光纤进入到人眼中，然后看到物体。
而将照射能量转化为数字图像便需要用到传感器，主要的传感器有：·单个成像传感器·条带传感器·阵列传感器原理很简单：就是通过将输入电能和对特殊类型检测能源敏感的传感器材料相结合，把输入能源转化为电压，输出的电压波再经过取样和量化便可得到离散的数字图像f(x，y)注：由图形形成模型来理解一下灰度级或强度级，请看下面上面我们提到图像可由而为函数f(x，y)表示，其物体意义其实就来自于照射源对物体的照射，函数f(x，y)可由两个分量来表示：·入射到被观察场景的光源照射总量·场景中物体所反射的光源总量上述两个分量分别称为入射分量和反射分量，表示为i(x，y)、r(x，y)，有：其中：此图像的灰度值或强度值是由入射分量和反射分量决定的，i(x，y)的性质取决于照射源，而r(x，y)的性质取决于成像物体的特性，公式只是给出了i(x，y)、r(x，y)的一般取值范围，自然对于不同的照射源和成像物体则i(x，y)、r(x，y)会有不同的取值，因此数字图像灰度取值范围便是：因此区间[Lmin，Lmax]便称为图像的灰度级，实际情况下常常令该区间为[0，L-1]，其中f=0时为黑色，f=L-1时在灰度级中为白色，所有中间值是从黑色到白色之间变化的灰度色调，而图像最高和最低灰度级之间的灰度差便为对比度(2) 图像取样和量化为了产生一幅数字图像，我们需要把连续的感知数据转化为数字形式，便是：取样和量化。
数字图像处理学：第8章 图像分析(第8-1)
假定样板１和２是检测线的，而３是检测点 的， X 代表的这个区域是更象一条线呢还是更象 一个点呢？为了回答这一问题，把 X 投影到 W1、W2 、W3 的子空间上去， X和子空间的夹 角可以说明 X 更接近于线还是更接近于点。
这可以从图8—7的几何关系上看出来。 X 在 由 W 1 和 W2 所确定的平面上投影的幅度可由式 (8—35)表示，而 X 的幅度由下式表示：
像素的灰度值。从上述方法来看，应求两个矢
量的积，即：
WT X
1x1
2 x2 9 x9
9
n1
n
xn
(8—24)
式中
1
W
2
9
(8—25)
x1
X
x
2
x9
(8—26)
设置一阈值 T ，如果
WTX T
(8—27)
我们认为小块已检测出来了。这个步骤可很容 易地推广到n×n大小的样板，不过此时要处理 n2维矢量。
1 若f (x, y) T
( x,
y)
0
若f (x, y) T
(8—4)
另一方法是把规定的灰度级范围变换为１， 而把范围以外的灰度级变换为0，例如
1 若f (x, y) u
f
u
(x,
y)
0
若f (x, y) u
(8—5)
1
fu,v (x,
y)
0
u f (x, y) v
其他
W1T X 和 W2T X 项分别等于在相应矢量 W 1 和 W2 上 X 的投影。对于 W1 来说
W1T X W1 X cos
(8—37)
这里 是两个矢量间的夹角。
因为 W1 1 ，因此有