数字图像处理
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
数字图像处理的主要内容
数字图像处理的主要内容
数字图像处理是将原始数字图像经过一系列特定步骤处理达到所需要的修改或
者提取图像相关信息的一种技术。
它包括图像采样、数字图像处理技术、图像参数维度，以及图像状态分析与特征抽取的等多种技术，是计算机视觉技术的一个重要组成部分。
数字图像采样，是将复杂的现实世界的信息片段，利用计算机进行图像编码处理，编码后进行数据采样，将采样结果以图像数据形式表示或显示出来，它通常将摄取到的图像数据编排成一系列矩阵，空间分辨率越高，代表的信息量越大，所采样出的图像就越清晰，通常采用RGB三原色或者灰度级，将原始图像进行信息处理，使图像变换成采样图形序列。
数字图像处理技术，是指对已经采样的图像进行编码与处理，将所采样的图像
数据变换成另一种形式，进行增强、转换、滤波、压缩、边缘检测、分割、提取特征等等，在不同参数精度上都得到所期望的结果。
比如，在处理图像边缘时，利用Robert、Prewitt等运算来实现图像边缘的提取，将图像中非边缘部分消除，是广
泛应用的数字图像处理技术。
图像参数的维度是指它所收集的图像参数的测量方法，其中包括图像尺寸、像
素数、色彩模式、分辨率等。
它可以影响到图像的色彩细节和色调等的变化，也可以用来改变图像的视觉效果，因此，有必要根据图像的数字图像处理要求，首先了解图像参数的维度，以决定有效操作方法。
最后，图像状态分析和特征抽取，即分析图像特征，提取好特征和信息，以用
于一些应用场景或参考，常见的技术有空间和时间域的处理方法，将图像变换成一系列特征向量，以用于特征相似度的评估，以及图像的聚类和分类等，可以用于分析图像的状态和特征，以支撑和管理图像应用中的信息抽取。
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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
数字图像处理的概念
二、数字图像处理的概念 1. 什么是图像“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。
是客观和主观的结合。
2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。
将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel ）。
–每个像素包括两个属性：位置和灰度。
对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
物理图象及对应 的数字图象3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
4什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f （x ，y ）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x 方向，抽样M 行 y 方向，每行抽样N 点整个图像共抽样M ×N 个像素点一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示：f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bitNN N N f N f N f N f f f N f f f y x f ⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)1,1( )1,1( )0,1( )1,1( )1,1( )0,1( )1,0( )1,0( )0,0( ),(7 数字图像处理的三个层次8 图像处理：9建立对图像的描述；以观察者为中心研究客观世界；图像分析是一个从图像到数据的过程。
10图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）11图像处理是比较低层的操作，处理的数据量非常大。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
数字图像处理
第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、编码和压缩。
三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。
细节越多，采样间隔应越小。
把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。
一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。
六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。
数字图像处理
数字图像处理数字图像,即将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像。
严格的数字图像是一个经过等距离矩形网格采样,对幅度进行等间隔量化的二维函数,因此,数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。
而数字图像处理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，由于图像处理是利用计算机实现的．因此也被称为计算机图像处理。
图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。
例如可以用数码相机将难以看清的的资料拍摄下来输入计算机，将原始的资料变为数字图象，再用数字图象处理的方法将其处理还原，以达到人眼可以看清内容，进行研究的效果。
数字图象处理一般有两种基本的方法：一种方法是在图象的空间域中处理．即在图象空间中对图象本身直接进行各种处理优化，达到改善图象质量的目的；另一种方法是把空间图象进行某些转化，从空间域转到频率域里，再在频率域中进行各种处理，然后再转到空间域，形成处理后的图象，从而达到改善图象质量的目的。
而数字图像处理主要分为：图像变换，图像编码压缩，图像增强和复原，图像分割，图像描述和图像分类数字图像处理有以下几个基本特点:①处理精度高,再现性好。
②易于控制处理效果。
③处理具有多样性。
④数字图像中各个像素间的相关性和压缩的潜力大。
⑤图像数据量庞大。
⑥占用的频带较宽。
⑦图像质量评价受主观因素的影响。
⑧图像处理技术综合性强。
21世纪的图像技术要向高质量化方面发展,主要体现在以下几点:高分辨率、高速度：图像处理技术发展的最终目标是要实现图像的实时处理,移动目标的生成、识别和跟踪。
立体化：立体化所包括的信息最为完整和丰富,未来采用数字全息技术将有利于达到这个目的。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
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“数字图像处理”实验指导书（一）
一、实验课程编码：103003
二、实验课程名称：数字图像处理
三、实验项目名称：练习图像处理软件Photoshop的使用
四、实验目的
1．对常用的图像处理方法的处理效果有一个直观的认识；
2．学习利用现成软件实现图像处理的方法。
五、主要设备
计算机（含Windows XP，VC++6.0，MSDN，Photoshop）
六、实验内容
1．熟悉Photoshop的界面，了解工具栏菜单的各项功能；
2．对样例图像进行各种基本处理。
七、实验步骤
1．开机，运行Photoshop程序，并打开样例图像；
2．依次查看工具栏菜单的各项功能；
3．对样例图像进行各种基本处理（如增加亮度、提高对比度、改变颜色、放大、扭曲等）。
八、实验结果
熟悉了Photoshop，能用Photoshop简单地处理图像了。
执笔人：杨磊
实验室主任：
系主任：杨磊
一、实验课程编码：103003
二、实验课程名称：数字图像处理
三、实验项目名称：BMP图像文件格式解析（综合性、设计性实验）
四、实验目的
深入了解和掌握BMP图像的文件格式
五、主要设备
计算机（含Windows XP，VC++6.0，MSDN，Photoshop）
六、实验内容
1．使用Visual C++编制程序，用多幅8位灰度图像实现对BMP图像文件格式的解析和显示；
2．要求解析和显示图像文件头、信息头以及颜色表和图像数据的各项内容；
3．输出图像的颜色表；
4．输出图像中每个像素的灰度值；
七、实验步骤
1．开机，运行Visual C++程序；
2．编制程序，打开BMP图像文件；
3．分析BMP文件的组成。
八、实验结果
写出BMP文件结构，输出选定图像指定位置的像素灰度值。
执笔人：杨磊
实验室主任：
系主任：杨磊
一、实验课程编码：103003
二、实验课程名称：数字图像处理
三、实验项目名称：图像增强（空间域灰度图像）（综合性实验）
四、实验目的
熟悉空间域图像增强方法，掌握增强模板使用方法。
五、主要设备
计算机（含Windows XP，VC++6.0，MSDN，Photoshop）
六、实验内容
1．使用Visual C++编制程序，分别采用给定的两个模板对给定的一幅灰度图像进行处理并显示处理后的结果；
2．对结果进行分析。
七、实验步骤
1．开机，运行Visual C++程序；
2．调用上次实验编制的程序，打开BMP图像文件；
3．分别用水平和垂直Sobel边缘检测算子对图像进行处理；
4．分析上述处理后的结果。
八、实验结果
得出Sobel边缘检测算子对图像的作用效果。
执笔人：杨磊
实验室主任：
系主任：杨磊
一、实验课程编码：103003
二、实验课程名称：数字图像处理
三、实验项目名称：灰度图像的傅立叶变换（综合性、设计性实验）
四、实验目的
熟悉空间域和频率域的关系，掌握快速傅立叶变换。
五、主要设备
计算机（含Windows XP，VC++6.0，MSDN，Photoshop）
六、实验内容
1．使用Visual C++编制程序，利用二维离散傅立叶变换（2D DFT）公式，分别求取给定的3幅图像的频率域图像，并显示处理后的结果；
2．对结果进行分析。
七、实验步骤
1．开机，运行Visual C++程序；
2．调用上次实验编制的程序，打开BMP图像文件；
2．对BMP图像实施二维离散傅立叶变换；
3．显示3幅图像的频率域图像。
八、实验结果
显示给定图像的频率域图像。
执笔人：杨磊
实验室主任：
系主任：杨磊
一、实验课程编码：103003
二、实验课程名称：数字图像处理
三、实验项目名称：图像复原（综合性、设计性实验）
四、实验目的
1．深入了解和掌握顺序统计滤波器；
2．掌握将噪声加到原始图像的方法。
五、主要设备
计算机（含Windows XP，VC++6.0，MSDN，Photoshop）
六、实验内容
1．使用Visual C++编制程序, 对给定的噪声图像实现图像复原；
2．实现中值滤波器、最大值和最小值滤波器。
七、实验步骤
1．开机，运行Visual C++程序；
2．调用上次实验编制的程序，打开BMP图像文件；
3．对图像进行中值滤波；
4．对图像进行最大值、最小值滤波。
八、实验结果
对不同滤波器的滤波效果进行比较。
执笔人：杨磊
实验室主任：
系主任：杨磊
一、实验课程编码：103003
二、实验课程名称：数字图像处理
三、实验项目名称：彩色图像处理（综合性实验）
四、实验目的
1．深入了解和掌握24位BMP图像的组成；
2．掌握彩色图像向灰度图像转换的方法以及RGB各分量图像的提取；
3．掌握颜色模型间的转换以及简单的彩色图像分割方法。
五、主要设备
计算机（含Windows XP，VC++6.0，MSDN，Photoshop）
六、实验内容
1．使用Visual C++编制程序, 对给定彩色图像进行打开和显示；
2．将彩色图像转化为灰度图像；
3．RGB各分量灰度图像的提取；
4．RGB颜色模型向HIS模型的转换；
七、实验步骤
1．开机，运行Visual C++程序；
2．编制程序，打开彩色BMP图像文件；
3．将彩色图像转化为灰度图像；
4．RGB各分量灰度图像的提取；
5．RGB颜色模型向HIS模型的转换。
八、实验结果
对彩色图像与灰度图像进行比较。
执笔人：杨磊
实验室主任：
系主任：杨磊。