中科院《数字图像处理》课件---09_图像分析1
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数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
《数字图像处理课件》
视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。
数字图像处理_课件_9
像
处 3. 从背景中分割物体。
理
4. 物体量化描述（面积、周长、投影）。
7
常用的集合运算
数第 字九 图章 像形 处态 理学
图 像 处 理
➢ 常用的集合运算包含：属于或包含（⊂或⊃）、 交（∩）、并（∪）、空集、集合补（C）、
集合差（ X Y X I Y C ）
➢ 一个集合 Bˆ 的反射表示为：Bˆ {w | w b, b B}
40
人脸检测与定位
数 第 ➢ 总的流程：人脸大致定位→ 眼睛的定位
字九
图 章 → 嘴的定位→勾勒人脸
像形
处 态 ➢ 人脸大致定位流程：读入图像→光线补
理学 图
偿→色彩空间转换→皮肤颜色建模→膨
像 胀→腐蚀→去掉假的人脸区域→再次膨
处
理 胀→再次腐蚀→大致定位人脸区域
41
数 第 ➢ 眼睛的大致定位流程：眼睛的色度匹配
B{)z ((BB))z z
A| (
B)
z
A}
TBran在slatAes中of B的in 平A 移
B
(a) 结构元B沿集合A的内侧边界滚动（黑点表示B的原点）； (b) 结构元； (c) 粗线是开操作的外部边界； (d) 完全的开操作（阴影部分）。
29
闭操作的一个简单几何解释
数 第 ➢ 开操作和闭操作彼此对偶，所以闭操作在边
9.2.2 膨胀 A的膨胀是所有位移z的集合，这样，和 A至少有一个元素是重叠的。
数 第 ➢ A和B是Z2中的集合，表示为AB的B对A的
字九 图章 像形
膨胀定义为，假定B是一个结构元，A是被膨 胀的集合（图像物体） ：
处态 理学
A B {z | (Bˆ)z
处 3. 从背景中分割物体。
理
4. 物体量化描述（面积、周长、投影）。
7
常用的集合运算
数第 字九 图章 像形 处态 理学
图 像 处 理
➢ 常用的集合运算包含：属于或包含（⊂或⊃）、 交（∩）、并（∪）、空集、集合补（C）、
集合差（ X Y X I Y C ）
➢ 一个集合 Bˆ 的反射表示为：Bˆ {w | w b, b B}
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人脸检测与定位
数 第 ➢ 总的流程：人脸大致定位→ 眼睛的定位
字九
图 章 → 嘴的定位→勾勒人脸
像形
处 态 ➢ 人脸大致定位流程：读入图像→光线补
理学 图
偿→色彩空间转换→皮肤颜色建模→膨
像 胀→腐蚀→去掉假的人脸区域→再次膨
处
理 胀→再次腐蚀→大致定位人脸区域
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数 第 ➢ 眼睛的大致定位流程：眼睛的色度匹配
B{)z ((BB))z z
A| (
B)
z
A}
TBran在slatAes中of B的in 平A 移
B
(a) 结构元B沿集合A的内侧边界滚动（黑点表示B的原点）； (b) 结构元； (c) 粗线是开操作的外部边界； (d) 完全的开操作（阴影部分）。
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闭操作的一个简单几何解释
数 第 ➢ 开操作和闭操作彼此对偶，所以闭操作在边
9.2.2 膨胀 A的膨胀是所有位移z的集合，这样，和 A至少有一个元素是重叠的。
数 第 ➢ A和B是Z2中的集合，表示为AB的B对A的
字九 图章 像形
膨胀定义为，假定B是一个结构元，A是被膨 胀的集合（图像物体） ：
处态 理学
A B {z | (Bˆ)z
数字图像处理ppt课件
between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容：
使用Photoshop观察数字图像增强的效果； 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、
数字图像处理PPT
变动，也能很好地确定位置。
20
9.2 统计模式识别
统计模式识别是研究每一个模式的各种测量数据的统
计特性，按照统计决策理论来进行分类的方法。
统计模式识别的大致过程如图9.2.1所示。图中上半部 分是识别部分，即对未知类别的图像进行分类；下半部分
是分析部分，即由已知类别的训练样本求出判别函数及判
别规则，进而用来对未知类别的图像进行分类。
19 一般来说，模板匹配在检测对象的大小和方向是未知
的场合时，必须具备各式各样大小和方向的模板，用各种
模板进行匹配，从而求出最一致的模板及其位置。 另外，在对象的形状复杂时，最好不要把整个对象作
为一个模板，而是把对象分割成几个分图案，把各个分图
案作为模板进行匹配，然后研究分图案之间的位置关系， 从而求得图像中对象的位置。这样即使对象物的形状稍有
处理并抽取特征，以及判断或分类。
计算机模式识别的主要方法可分为统计模式识别、结 构模式识别、模糊模式识别与智能模式识别4类。前两类
方法有久远的历史，发展得较成熟，对解决相应领域中的
模式识别问题均有明显的效果，是模式分类的经典性与基 础性技术；后两类方法中引入模糊数学的研究成果，形成 的模糊模式识别能有效改善分类的效果。
S
(9.1.4)
m* (u, v)
m(u, v)
S
f ( x u, y v) 2 dxdy
(9.1.5)
m* (u, v)
[ f ( x u, y v) f ][t ( x, y) t ] d x d y
S
( f ( x u, y v) f ) 2 d x d y (t ( x, y ) t ) 2 d x d y (9.1.6)
数字图像处理课件全册完整课件
2.1.2 数字化原理
• 二维采样定理：采样频率大于图像信号最高频率的2
例倍：f (x, y) 2 cos 2π(3x 4 y), x y 0.2
F (u, v) 2 cos 2π(3x 4 y)e j2π(xuyv)dxdy (u 3, v 4) (u 3, v 4)
1.4.1 数字图像处理的主要应用 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城 市
规划、环境保护等 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射 线、
染色体分析等 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智 能机 器人等
• 数字图像
由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基 本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
• 像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。 • 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1.1 图像的基本概念
• 图像是一种语言 • 表达方法直观 • 表现力强
• 图像信息是人类信息获取和交流的主要方式 • 视、听、触、嗅、味等
1.3.2 计算机图形学
图像处理
计算机 图形学
图像 描述
图像识别 图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象： 图像或图像序列
图像处理 图像
研究内容： 视觉感知、 分割、
图像理解
图像处理、图像 图像分析
过程：
由图像特征感知、 由原始图像处理出 识别和理解三维场景 分析结果
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
2.1.2 数字化原理
数字图像处理与分析-1绪论课件
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图像处理的起源
• 数字图象处理技术的起源
• 图像传输过程中的质量改善 • 原始图像质量不佳 • 由于传输中噪音导致质量不佳
• 模式识别中的场景数据处理 • 自动识别，要求对图像进行分析 • 人工视觉，要求对图像进行解释
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37
例: 图象质量自动调整
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38
例2 图象的自动拼接
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42
图像处理的起源
• 60年代-70年代初期， 开始在医学、地球 监测、天文学等方 面应用。
• 70年代初期,发明CT 技术
• 1895年，x射线
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43
图像处理技术分类
• 模拟图像处理：
• 光学、电信号处理，包括光学透镜处理、照相、广播电 视等
• 优点
处理速度快，一般是实时处理
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19
序言
• 图象的生成
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20
序言
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序言-伽马射线
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序言-X射线
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序言-紫外线
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序言-超声波
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序言-光学显微镜图像
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序言-飓风的多光谱图像
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序言-红外线
数字图像处理内容
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数字图像处理内容
• 图像增强 • 图像复原 • 图像膨胀、腐蚀、细化（形态学） • 图像半色调与抖动技术 • 图像变形 • 图像合成 • 图像分析 • 图像压缩与编码 • 数字水印 • 基于内容的检索
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理讲课ppt
可见光及红外线成像
左图为放大250倍的 紫杉汾 右图为放大40倍的 胆固醇
华盛顿地区的卫星图像
1 对水有最大的穿透 5 植被和土壤含水量
2 测量植物生活力
3 植被鉴别 4 生物图案和海岸线
6
7
土壤湿度热量
矿物测绘
可见光及红外线成像
微波图像
雷达像一个闪光照相机， 自己提供照明（微波脉 冲），去照明一个区域， 并快速拍摄图像，与照相 机镜头不同，雷达用天线 和计算机记录图像。在雷 达图像中，只能看到反射 到雷达天线的微波能量。
人类最早的图像处理是光学处理，如放大、 缩小、显微等。
1、光学处理：光学滤波器、激光全息技术 2、电子处理：照相、电视信号处理、遥感 图像处理 特点：速度快、实时、并行处理； 精度差、灵活性差。
数字图像处理
一般用数字计算机处理或其他高速、大规模集成数 字硬件处理，所以亦称为计算机图像处理。
对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字 运算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所 要求的某些预期的结果。 特点：精度高、灵活性强可以长期保存不失
1929年从伦敦到纽约15级色调通 过电缆传递照片。从早期5个灰度
1921年通过海底电缆传送 ，用电报打印机采用特殊 字符在编码纸带中打印出 来的图像。
到15灰度。
1922年，两次穿越大西 洋后，采用光学还原技
术，从穿孔纸带得到图
像。
简明历史
五十年代中期在太空计划的推动下 开始这项技术的研究。重要标志是 1964 年美国喷气推进实验室（ JPL ） 正式使用数字计算机对“旅行者 7 号”太空船送回的四千多张月球照 片进行了处理。
真。分辨率高、但速度受限。
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。