数字图像处理Chapter11

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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-冈萨雷斯-课件(英文)Chapter11-表示与描述可编辑全文

数字图像处理-冈萨雷斯-课件(英文)Chapter11-表示与描述可编辑全文
an image in other forms that are more suitable than the image itself.
Benefits: - Easier to understand - Require fewer memory, faster to be processed - More “ready to be used”
3 from
Lupper
Turn Right OK!
Turn Right OK!
Algorithm (cont.)
For the lower side of a convex hull
7. 8.
Put For
the i=
np-o2indtoswpnn
The First Difference of a Chain Codes
Problem of a chain code: a chain code sequence depends on a starting point.
Solution: treat a chain code as a circular sequence and redefine the starting point so that the resulting sequence of numbers forms an integer of minimum magnitude.
Remove the first and the last points from AReptpuernndLLlower to Lupper resulting in the list
LLlower
3 points from Llower
Turn Left NOK!

23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)

23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)

23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)胡学龙编著《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案⽬录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显⽰ (7)第4章图像变换与⼆维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应⽤ (31)第10章彩⾊图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多⼤⼩相同、形状⼀致的像素组成。

这样,数字图像可以⽤⼆维矩阵表⽰。

将⾃然界的图像通过光学系统成像并由电⼦器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化,⽽进⼀步将图像的幅度值(可能是灰度或⾊彩)整数化的过程称为量化。

1.2采⽤数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟⽅式相⽐具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。

(1)处理精度⾼。

(2)重现性能好。

(3)灵活性⾼。

2.数字图像处理后的图像是供⼈观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。

3.数字图像处理技术适⽤⾯宽。

4.数字图像处理技术综合性强。

1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进⾏获取并转化为数字图像、进⾏增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将⼀幅图像转化为另⼀幅具有新的意义的图像。

1.4 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。

答:图像是⽤成像技术形成的静态画⾯;视频⽤摄像技术获取动态连续画⾯,每⼀帧可以看成是静态的图像。

图形是⼈⼯或计算机⽣成的图案,⽽动画则是通过把⼈物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅,再⽤摄影机连续拍摄成⼀系列画⾯,给视觉造成连续变化的图画。

(完整版)数字图像处理:部分课后习题参考答案

(完整版)数字图像处理:部分课后习题参考答案

第一章1.连续图像中,图像为一个二维平面,(x,y)图像中的任意一点,f(x,y)为图像于(x,y)于处的值。

连续图像中,(x,y)的取值是连续的,f(x,y)也是连续的数字图像中,图像为一个由有限行有限列组成的二维平面,(i,j)为平面中的任意一点,g(i,j)则为图像在(i,j)处的灰度值,数字图像中,(i,j) 的取值是不连续的,只能取整数,对应第i行j列,g(i,j) 也是不连续的,表示图像i行j列处图像灰度值。

联系:数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。

其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次,这三个层次既有联系又有区别,如下图所示。

图像处理的重点是图像之间进行的变换。

尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术,但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础,或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息,从而建立对图像的描述。

如果说图像处理是一个从图像到图像的过程,则图像分析是一个从图像到数据的过程。

这里的数据可以是目标特征的测量结果,或是基于测量的符号表示,它们描述了目标的特点和性质。

图像理解的重点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释,从而指导和规划行动。

如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界,那么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(包括没有直接观察到的事物)的。

联系:图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。

图像分析则进入了中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业:1.简述数字图像处理的研究内容。

2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?3.列举并简述常用表色系。

1.简述数字图像处理的研究内容?答:数字图像处理的主要研究内容,根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面,将这几个方面展开,具体有以下的研究方向:1.图像数字化,2.图像增强,3.图像几何变换,4.图像恢复,5.图像重建,6.图像隐藏,7.图像变换,8.图像编码,9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?答:图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同,图像工程可分为三个层次:图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理,处理的数据量非常大。

图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像分析处于中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。

图像理解的重点是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释,从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作,基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策,其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时,如果量化级比较小时会出现什么现象?为什么?答:当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时,采用比较低的量化级数,则这类图像会在画面上产生伪轮廓(即原始场景中不存在的轮廓)。

数字图像处理

数字图像处理

1 低通滤波器法


(2)振铃
ILPF空域上冲激响应卷积产生两个现象: 一是边缘渐变部分的对比度; 二是边缘部分加边(ringing)。

其原因是冲激响应函数的多个过零点。
1 低通滤波器法
f(x)
h(x)
g(x)
1 低通滤波器法

3)巴特沃思低通滤波器(BLPF)
n阶巴特沃思(Butterworth)滤波器 u v 1 D0 n 11 , 阶巴特沃思滤波器
2 高通滤波器法
-4
4
0.8 0.6 0.4 0.2 -2 -2 0 v u 2 2
-4
4
0.8 0.6 0.4 0.2
-4
-2
0
2 t
4
2 高通滤波器法

3)巴特沃思高通滤波器(BHPF)
n阶巴特沃思(Butterworth)高通滤波器 D0 1 2 2 u v n 11 , 阶巴特沃思高通滤波器 1 H u, v 2 D0 1 2 2 u v H u, v 1
G u, v F u, v H u, v F u , v 是输入,G u , v 是输出 H u , v 是线性系统的传递函数


1 低通滤波器法

2)理想低通滤波器(ILPF)

定义:以D0为半径的圆内所有频率分量无损的通过, 圆外的所有频率分量完全衰减。

2 2
e
t 2 2 2 2
2 高通滤波器法
1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 -4 -2 0 2 u 4
0.6
0.4
0.2

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图象文件的数据结构
一个完整的图象处理程序的基本功能有:打开图象文件、 显示图象、对图象文件进行指定的处理、存储图象文件。
由于图象文件比较大,通常需要在储存前进行压缩。所以 打开和存储图象文件涉及到文件的格式。
• 图象文件的格式
图像文件指包含图像数据的文件。文件内除图像数据本身
狭义的数字图象处理是指图象的增强、恢复和重建, 操作的对象是图象的象素,输出的是图象。
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8
• 什么是图像工程?(广义的数字图像处理)
它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组 成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换,以改 善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。 图像分析是从图像中取出感兴趣的数据,以描述图像中目 标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的 性质和相互关系,以得出图像内容的理解和对原场景的解 释。图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三 个不同的抽象程度上的过程。本课程着重于图像处理和分 析系统。
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补充:图象和视觉基础
2.1 概论和综述 2.2 人眼与亮度视觉 2.3 颜色视觉 2.4 光度学和成象模型 2.5 成象变换 2.6 采样和量化 2.7 象素间联系 2.8 算术和逻辑运算 2.9 坐标变换
图像理解 符号
Hale Waihona Puke 抽 象 程 度数图像分析 数据


图像处理 图像
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9
1.1.3 相关学科和领域
• 图象工程是一门系统地研究各种图象理论、技术和应用的 交叉学科。 从它的研究方法看,它与数学、物理学、生物学、心 理学、电子学、计算机科学可以互相借鉴,从它的研究范 围看,它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等学科 交叉。

数字图像处理课件全册完整课件

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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
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彩色平衡: 白平衡算法步骤
1. 计算输入的具有色偏的原图亮度,即:
Y 0.299 R 0.587 G 0.114 B
2. 根据计算出的亮度值来寻找图像中的白色点。 考虑到实际中,白色的点不一定是理想状态下的
白点,因此在这里只是将白色定义为亮度值为 最大的点,即:
Ymax max{Y}
彩色平衡 :白平衡算法步骤
因为色通道的不同敏感度、增光因子、偏 移量等原因导致。称之为三基色不平衡。将 其校正的过程就是彩色平衡。
彩色平衡效果示例
彩色平衡: 基本设计思想
在画面中,寻找不同亮暗的中性色的像素 点,这些点应满足R=G=B的,但是因为色 偏的缘故不相等。
通过将其影射为相等值获得彩色平衡的作 用矩阵,就可进行彩色平衡处理。
CMYK色系与RGB色系的转换
CMYK色系转换到RGB色系
R W C 0.5[M Y C] G W M 0.5[Y C M ]
B W Y 0.5[M C Y ] 其中,W表示白色。
YUV表色系:基本概念
在YUV表色系统中 Y:亮度;U,V:色差信号
目的:为了可以使电视节目同时被黑白电视 及彩色电视接收。
3. 考虑到对环境光照具有一定的适应性,寻 找出原图中所有亮度值不小于0.95倍最大亮 度值的点。令这些点构成白色点集合,即:
white {Y | Y 0.95 Ymax}
4. 计算白色点集Ωwhite中所有像素的R,G,B三 个颜色分量的均值。
彩色平衡: 白平衡算法步骤
5. 按照下面的公式计算颜色均衡化的调整参数:
YUV表色系与RGB色系的转换
RGB到YUV的转换
Y 0.299R 0.587G 0.114B
U BY
V RY
特点:这两个色系的转
换非常简单,所以可满
YUV到RGB的转换 足转换的快速性要求。
R Y V
G Y 0.192U 0.509V
B Y U
本章提纲
• 彩色图像成
彩色图像的基本概念:色彩的描述
色彩的描述:通过建立色彩模型来实现的,不 同的色彩模型对应于不同的处理目的。 CIE(国际照明委员会)在进行大量的色彩测 试实验的基础上,提出了一系列的颜色模型用于 对色彩进行描述。
各种不同的颜色模型之间可以通过数学 方法互相转换
本章提纲
• 彩色图像的基本概念 • 表色系统 • 彩色图像的处理
I: 小

HSI色系 :亮度I效果示意图
HSI色系: 色度分量H
H表示色度,由角度表示,反映了该颜色最接近的 光谱波长。0o为红色,120o为绿色,240o为蓝色
HSI色系: 色度H效果示意图
H=0º
H=60º
H=120º
H=180º
H=240º
H=300º
HSI色系 :饱和度分量S
S表示饱和度,饱和度参数是色环的原点到彩色 点的半径长度。
彩色图像的基本概念:色彩的分布
可见光区的波长在400nm ~ 700nm,人类视觉 系统对红、绿、蓝三个光波段敏感
对这三个光谱带的光能量进行采样,就可以得 到一幅彩色图像
紫外光
400nm 435.8nm
可见光区
546.1nm
700nm
红外光
780nm
彩色图像的基本概念:色彩的分布
绿
黄白 青
红紫 蓝
1. RGB到HSI的转换
亮度:I 1 (R G B) 3
饱和度:S
1
3m in(R,G,B) RGB
色相:H
2
GB GB
其中 cos1
1 2
[(R
G)
(
R
B)]
(R G)2 (R B)(G B)
HSI色系与RGB色系的相互转换
2. HSI到RGB的转换
当0 H 120 时
kR Y / R kG Y / G kB Y / B
彩色平衡: 白平衡算法步骤
6. 对整幅图像的R,G,B三个颜色分量,进行彩 色平衡调整如下:
R* kR R G* kG G B* kB B
得到的图像就是彩色平衡后的图像
基于彩色信息的图像识别
对灰度图像: 灰度跳变的视觉
反映是边界的存 在。 对彩色图像: 颜色跳变的视觉 反映是边界的存 在。
如果不是,则表明已贴标签存在不连号情况,将进行一次编码整理,消 除不连续编号的情况。
本章提纲
• 彩色图像的基本概念 • 表色系统 • 彩色图像的处理
彩色图像的基本概念:色彩
人眼对于彩色的观察和处理是一种生理和心理 现象,其机理还没有完全搞清楚,因而对于彩色
的许多结论都是建立在实验基础之上的。
光学原理解释的色彩的形成
几种常用的表色系
RGB表色系 HSI表色系 CMYK表色系 YUV表色系 YCbCr表色系
RGB色系: 基本概念
CIE规定了以700nm(红)、546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基色。自然界的所有颜色都可以 过选用这三基色按不同比例混合而成。
品红(255,0,255)
在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色,其饱和 度值为1。在中心是中性(灰)色,即饱和度为0。
S
HSI色系:饱和度S效果示意图
S=0
S=1/4
S=1/2
S=1
HSI色系: 颜色描述

S
I

在这个圆柱体上,红色的点顺(逆)时针旋转会变成 什么样?上下移动呢?向圆心方向移动呢?
HSI色系与RGB色系的相互转换
HSI色系: 问题的提出
RGB色系虽然是目前各类显示器使用的色系,但颜色 的构成与人对颜色的理解方式不同,所以在进行处理与 调整时,比较不容易获得准确的参数。
HSI彩色系统格式的设计反映了人类观察彩色的方式。 如:红色又分为浅红和深红色等等。
HSI色系: 亮度分量I
I表示光照强度或称为亮度,它确定了像素的整体 亮度,而不管其颜色是什么。
彩色图像的常规处理
在灰度图像处理中我们讨论了图像的平滑滤 波,图像的锐化等方法,在彩色图像中仍旧 可以进行这些处理。
处理的方法是,将同样的操作在R,G,B三个 分量上分别进行。
彩色图像的平滑处理示例
彩色图像的锐化处理示例
彩色平衡 :问题的提出
当一幅彩色图像数字化后,在显示时颜色 经常看起来有些不正常。
R
I 3
[1
S cos(H ) cos(60 H
)
]
B I (1 S) 3
G 3I R B
HSI色系 与RGB色系的相互转换
当120 H 240 时
G
I 3
[1
S cos(H cos(180
120 H
) )
]
R I (1 S) 3
B 3I R G
HSI色系与RGB色系的相互转换
Any Questions?
K为黑色,为了印刷时对黑色可用黑色墨来印刷。 CMYK表色系常用于印刷行业。
C:青色,从白色中滤去红色。 M:品红,从白色中滤去绿色。 Y : 黄色,从白色中滤去蓝色。
CMYK色系与RGB色系的转换
RGB色系转换到CMYK色系
C W R GB
M W G R B
Y
W
B
R
G
K min{C, M ,Y} 其中,W表示白色。
蓝(0,0,255)
青(0,255,255)
白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
R:200 G:50 B:120
RGB色系 :应用场合
目前包括计算机显示器、彩色电视机在内的绝大 部分图形显示器中。
如果采用其他色系进行了处理,最终一定要转换 到RGB色系,才能正常显示结果。
第成十果一章展彩示色图像
巫义锐 河海大学计算机与信息学院
典型试题
简述贴标签算法步骤
贴标签: 算法步骤
初始化:设标签号为L=0,已贴标签数N=0,标签矩阵g为全0阵。 检查相邻像素的状态:
如果扫描过的像素均为0,则L=L+1, g(i,j)=L, N=N+1; 如果扫描过的像素标签号相同,则g(i,j)=L; 如果扫描过的像素标签号不相同,例如L2> L1, 则g(i,j)=L1,N=N-1, 修改所有为L2的像素值,使之为L1 将全部的像素进行步骤2的处理,直到所有的像素全部处理完成 判断最终的L是否满足L=N, 如果是,则贴标签处理完成;
电视信号在发射时,转换成YUV形式;接收时再 还原成RGB三基色信号,由显像管显示。
YUV表色系:电视信号接收原理示意图
彩 色 电 视 信 号
Y,U,V
黑 白 电 视 信 号
Y
Y Y,0,0
黑白电视机
彩色电视机
彩色信号与黑白电视兼容的问题思考?
问题: 当彩色的视频信号传输给黑白电视机时,
既然是三取一,可否直接选择R或G或B信号 来作为其输入?
当240 H 300 时
B
I 3
[1
S cos(H cos(300
240 H
) )
]
G I (1 S) 3
R 3I G B
注意:300~360之间为非可见光谱色,没有定义
CMYK色系:基本概念
CMYK色系是一种减色系统,从白光中滤出三种 原色之后获得的颜色作为其表色系的三原色。
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