数字图像处理波高检测方法ppt
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数字图像处理——实验ppt课件
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实验五——参考答案
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实验五——参考答案
• f=imread(‘strawberries_fullcolor.tif');
• [x1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');
• figure,imshow(x1,map1);
• title('ind nodither');
i1=imfilter(i,w1,'replicate'); i2=imfilter(i,w2,'replicate'); figure,imshow(i1); title('rgb平滑'); figure,imshow(i2) title('rgbr锐化'); •(1)
• (1) h=rgb2hsi(i); H=h(:,:,1); S=h(:,:,2); I=h(:,:,3); h1=imfilter(h,w1,'replicate');%平滑全部三个分量 I2=imfilter(I,w1,'replicate');%仅平滑亮度分量 h2=cat(3,H,S,I2); hi1=hsi2rgb(h1); hi2=hsi2rgb(h2); hi1=min(hi1,1); hi2=min(hi2,1); figure,imshow(hi1); title('平滑全部三个分量') figure,imshow(hi2); title('仅平滑亮度分量')
title('频域滤波')
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实验四
1. 使用imnoise2()生成右图， 理解各参数的作用。
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实验四
实验五——参考答案
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实验五——参考答案
• f=imread(‘strawberries_fullcolor.tif');
• [x1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');
• figure,imshow(x1,map1);
• title('ind nodither');
i1=imfilter(i,w1,'replicate'); i2=imfilter(i,w2,'replicate'); figure,imshow(i1); title('rgb平滑'); figure,imshow(i2) title('rgbr锐化'); •(1)
• (1) h=rgb2hsi(i); H=h(:,:,1); S=h(:,:,2); I=h(:,:,3); h1=imfilter(h,w1,'replicate');%平滑全部三个分量 I2=imfilter(I,w1,'replicate');%仅平滑亮度分量 h2=cat(3,H,S,I2); hi1=hsi2rgb(h1); hi2=hsi2rgb(h2); hi1=min(hi1,1); hi2=min(hi2,1); figure,imshow(hi1); title('平滑全部三个分量') figure,imshow(hi2); title('仅平滑亮度分量')
title('频域滤波')
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实验四
1. 使用imnoise2()生成右图， 理解各参数的作用。
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实验四
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》PPT课件 (2)
《数字图像处理》PPT课 件 (2)
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CH2 图像获取、显示和表示
一、图像获取 二、图像显示 三、图像表示 四、小结 习题
2 图像显示
显示与文件的对应关系 假设图像分辨率比显示分辨率高，那么显示出的图像比
实际图像大。 假设图像分辨率比显示分辨率低，那么显示出的图像比
实际图像小。
利用photoshop软件比照图片1和图片2。(请课后实验 之)
2 图像显示
3 图像表示
1位二值图像 8位灰度图像
位平面 抖动技术
解 ：2δ 根2k K 据表1Z Z 均示k k 方量1Z 误化q 差器k定量2p 义化Z d 可的得均Z方误差。
1 图像获取
当量化层数足够大时，每个判决层的p(Z)可以近似为均匀分布，那么
K
2 pZ
k1
Zk1 Zk
Zqk 2dZ
1 3kK 1pZZk1qk3Zkqk3
上式分别对Zk和qk求导，并令等于0。
将上式求和符号展如 开对 ，Z2求导：
03Z2 q22 3Z2 q12
则Z2 12q1 q2
因此Zk
1
2 qk1
qk
k 2,3 , ,K
1 图像获取
K
2 p Z
k 1
Z k 1 Zk
Z
qk
2 dZ
K
pZ
k 1
Z k 1 Zk
Z
2
2 Zq
k
qk2
dZ
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CH2 图像获取、显示和表示
一、图像获取 二、图像显示 三、图像表示 四、小结 习题
2 图像显示
显示与文件的对应关系 假设图像分辨率比显示分辨率高，那么显示出的图像比
实际图像大。 假设图像分辨率比显示分辨率低，那么显示出的图像比
实际图像小。
利用photoshop软件比照图片1和图片2。(请课后实验 之)
2 图像显示
3 图像表示
1位二值图像 8位灰度图像
位平面 抖动技术
解 ：2δ 根2k K 据表1Z Z 均示k k 方量1Z 误化q 差器k定量2p 义化Z d 可的得均Z方误差。
1 图像获取
当量化层数足够大时，每个判决层的p(Z)可以近似为均匀分布，那么
K
2 pZ
k1
Zk1 Zk
Zqk 2dZ
1 3kK 1pZZk1qk3Zkqk3
上式分别对Zk和qk求导，并令等于0。
将上式求和符号展如 开对 ，Z2求导：
03Z2 q22 3Z2 q12
则Z2 12q1 q2
因此Zk
1
2 qk1
qk
k 2,3 , ,K
1 图像获取
K
2 p Z
k 1
Z k 1 Zk
Z
qk
2 dZ
K
pZ
k 1
Z k 1 Zk
Z
2
2 Zq
k
qk2
dZ
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、
《数字图像处理综述》PPT课件
ppt课件
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ppt课件
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ppt课件
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2. 智能监控系统， 例如：视频监控、交通监控等
ppt课件
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3. 识别系统，例如：指纹识别、 人脸识别
ppt课件
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4. 天气预报
ppt课件
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5. 医学图象分析，例如：B超、透视
ppt课件
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6.遥感探测
ppt课件
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7.月球探测
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图像处理部件 图像输出部件
例如：
屏幕输出
打印输出
ppt课件
视频硬拷贝输出
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主要内容
1.1 概述
1.2 微机图像处理系统
1.3 数字图像的形成
1.4 数字图像的数学描述
1.5 图像识别
ppt课件
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一般图像都是模拟图像，即图像上的信息是 连续变化的模拟量。
黑白灰度图片上的物
体是通过图上各点光
的强度不同体现的，
灰度标尺
A
B
ppt课件
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将图像y轴上所有扫描线A-B作抽样、量化
...
...
A
B
...
...
ppt课件
35
产生了一幅二维数字化图像
连续图像投影到传感器上
ppt课件
采样和量化后的数字化图像 36
ppt课件
37
抽样：
将图像在横向上和纵向上的坐标值离散化，限定x和 y只能取整数值，即将图像划分为一小块一小块，每 块称为一个像素点，有唯一的坐标(x,y)。
21
8.岩心扫描系统
ppt课件
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岩芯三维结构
ppt课件
数字图像处理ppt1(郭文强版本)
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4．图像分割 ．
图像分割是数字图像处理中最关键的技术之一。它是 将图像中有意义的特征部分提取出来，如图像中的边缘、 区域等，为进一步进行图像识别、分析和理解提供条件。
31
5．图像分析和理解 ．
图像分析和理解是图像处理技术的发展和深入，也是 人工智能和模式识别的一个分支。在图像分析和理解中主 要有图像的描述和图像的分类识别。图像分类识别属于模 式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理(增强、 复原、压缩)后，进行图像分割和特征提取，从而进行分类 判决。 综上所述，数字图像处理是一门综合性边缘学科，汇 聚了光学、电子学、数学、计算机技术等众多方面的学科 知识，得到了人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑 等新理论、新工具、新技术的支持，因而在近年得到了快 速的发展。
13
1.1.3 数字图像处理中的基本图像类型
数字图像处理是指对一个物体的数字表示，即对一个 二维矩阵施加一系列的操作，以得到所期望的结果。 在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为 二值图像、灰度图像、索引图像和RGB彩色图像四种基本 类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图 像。
1
第1章 导 论
1.1 数字图像处理的概念 1.2 数字图像处理的主要研究内容 1.3 数字图像处理系统概述 1.4 图像的数字化获取 图像的数字化获取 1.5 数字图像处理的特点及其应用 1.6 上机实验 上机实验 习题
2
1.1 数字图像处理的概念
图像是人类社会活动中最常用的信息载体。研究表明， 人类获取的视觉图像信息在人类接受的信息中的比重达到 近80%，“百闻不如一见”便是非常形象的例子之一。人 类总是设法延伸视觉功能，弥补视觉功能的不足，从图像 中提取更多的信息。传统的方法常利用光学或模拟电路对 图像进行处理，如望远镜、显微镜、眼镜、照相机、电视、 摄像机等。
《数字图像处》课件
06
数字图像处理展望与未来 发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像进行自动识别和分类，提高图 像处理的准确性和效率。
生成对抗网络（GAN）在图像生成和修复中的应用
通过GAN技术，可以实现高分辨率图像的生成、图像修复和超分辨率等任务，为图像 处理提供更多可能性。
Canny算子
Canny算子是一种多阶段的边 缘检测算法，它通过非极大值 抑制和双阈值检测来准确地检 测边缘。
轮廓提取
轮廓提取是从边缘检测结果中 提取出连续的边缘像素点，形
成完整的轮廓。
图像分割与分类
图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域或对 象的过程，以便于后续的处理和分析。
区域分割
区域分割是一种基于像素邻域的分割 方法，它将像素划分为具有相似性质
的区域。
阈值分割
阈值分割是一种简单而有效的图像分 割方法，它通过设置一个或多个阈值 将像素划分为不同的类别。
分类器
分类器是一种将图像分割为不同类别 的算法或模型，常见的分类器有支持 向量机、神经网络等。
04
数字图像处理高级技术
图像增强技术
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对 比度，使暗部细节更清晰可见。
图像滤波与平滑
图像滤波
通过滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声和细节，提高图像质量。
平滑滤波器
常用的平滑滤波器有均值滤波器、高斯滤波器等，它们通过将像素邻 域的灰度值进行加权平均来达到平滑效果。
中值滤波器
中值滤波器是一种非线性滤波器，它将像素邻域内的所有像素值按大 小排序，并将中值作为输出，能够有效地去除椒盐噪声。
数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
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– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
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不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4.总结
用视频序列对近岸波高估计的方法已经被提出。该方法 分析了陆上单一相机的数字视频序列对波高的检测。预处理 步骤是从视频中提取时间堆栈图像，其次主要是破波区域的 检测，检测沿着时间堆栈的时间轴以破波的前方和白色水花 为界限。预期的最大波高即通过测量垂直方向上明显的边缘 进行估计。几何校正被用在从图像坐标（以像素为单）估 计波高转换成真实的高度（以米为单位）。
转换公式： I t , v 0.35R(t , v) 0.5G(t, v) 0.15B(t, v)
所得到的灰度级的强度 R ，G和B表示红色，绿色和蓝色在该位置 时在时间堆栈图像中的值。
其中的比例系数根据红色信息量最大而蓝色最少。转换完后 进行归一化，在图中选择水平行中总变异最低为标准，全 部归一化到[0,255]范围内，归一化后每列具有相同的亮度， 且不同图像之间保持尺度一致性。检测波破碎区域，依据 颜色和亮度的调整，进行破碎区的检测。计算公式如下：
此图为在时间堆栈图 中，横轴为时间，纵轴为 距离。被检测区域被认为 是水平的两行。
(3)检测破波：利用浅水波的暗正面的效应，因为接近垂直入 射观察的面具有低的反射系数，从而创造一个前方的黑暗区
图(a)从视频序列中全尺寸查看近 岸波序列。矩形框标志的区域集 中在(b)-(d).波破碎过程如(b)-(d)， 波前面的黑暗面效应在(c)，(d)中 表现。
2.论文方法
(1).系统结构：该系统的目标是用于波统计的估计而不是提 供单个波高的测量。该系统最初由一个数字视频相机，一 个采集单元，和一个处理单元组成。由相机获取连续的数 字视频序列，且这一装置被安装在距离海平面一定高度的 近海岸处。并且假定相机和破波之间是清晰干净的，相机 无偏转角，且很短时间内波被遮挡是系统允许的。 (2).视频预处理：在进行任何算法处理之前都必须进行预处 理，减少需要被处理的数据量的同时对数据进一步处理。 包括：提取时间堆栈，只提取相机中获得的每一帧视频 中央柱部分，其余部分舍去，使用线性近似，因而对角度 的调整不敏感。时间栈从大约10分钟视频中抽取15-30帧 ，横轴表示时间，纵轴表示距离。调整照明和色彩，给 定一个时间堆栈图像，大小为T×V，由于颜色信息有低 贡献和无贡献之分，为了减少需要被处理的信息量，需从 彩色图像转换成灰度图像。
f 2 v PRC95,v I t , v PRC5,v I t , v max I t , v | I t , v PRC80,v' I t , v '
' ' ' 'பைடு நூலகம்' t
I t , v f v max I t , v
t 1 ' ' v' t'
（1）
'
（2）
这里PRCx,v 表示在图像中的第 v 行第x 百分位的强度。f 1是时 间轴上每一行强度的总和，这是使归一化后有最大值为1。 由于白色泡沫，破波往往具有高强度。因此，破波区将会出 现在强度（峰值）高的区域。 f 2 由两个因素决定：第95个 百分位和第5个百分位之间的亮度差确保比第80个百分位 强度大且具有高频率的像素行，然后进行检测。
z z k t
w
c
t an j
图为像素坐标 向实际坐标转 换的几何模型
(6)灵敏度：由于在测量过程中的误差不仅与相机的固定参数 有关还和所检测的波与相机之间的距离有关，所以很难给定 一个特定的灵敏度是用于任何情况。
3.验证实验研究
在论文的最后使用了人工估计法和Wave Watch III模型， 2 1 2 5 5 以及用KG73转换公式评价，公式是： H b k g T H H 是深水波高 其中k是实验得到的自由参数，T是波的周期， 方法一找一名专业冲浪运动员每天对波进行估计和记录。方 法二使用虚拟浮标进行显著波高估计，再用KG73转换公式 结果表明，人工估计法和KG73转换公式法只能作为参考， 并且本文中的方法与人工估计法和KG73转换公式法有很强 的相关性。
然后使用Sobel边缘检测沿水平轴提高垂直边缘强度。主要是为 了增强由暗到低的转换。然后进行基于熵的二值化，选择最显著 边缘。
图(a)使用Sobel边缘检测结果。 图(b)基于熵的二值化的结果。
根据检测到的边缘，找到最顶层 wtop 和最底层wbot 的边缘像素，将 每对数据存储在一个列表中，检测时仅考虑垂直分量。因此可以 允许相机的水平视角灵活选择。 (4)波高估计：只要获得列表中检测的波，每个波的高度以像素 为单位，通过计算垂直方向上wtop 与 wbot之间的差并同时进行滤波
滤波是为了消除场景中意外运动物体的干扰。天气状况不同 所测得的波高也不同。
图（a）为暴风天气下测得最大波 高为2.2米。 图（b）为天气晴朗浪大测得最大 波高为1.8米。 图（c）为天气晴朗测得最大波高 为1.2米。
(5)实际坐标的几何校正：有必要建立像素V的垂直位置和真 实世界坐标之间的关系。则需整改三个参数，相机的水平安 置的倾斜度T ，变焦角度z ，相机高度hc。所用的普通摄影 测量方程可被一个非常简单的一维几何模型代替。 k 像素向角度转换： 2 V 与特征具有明显的距离： dk hc tank t an i 波的估计高度： h h 1
Long-Term Automated Monitoring of Nearshore Wave Height From Digital Video ---长期使用数字视频自动监测近海岸浪高
1308110642
樊禹彤
主要内容：
• • • • 前言介绍 论文方法 验证研究 总结
1.前沿介绍
本文主要介绍了从数字视频序列中估计近海岸浪高的 新方法，识别视频中被记录主波浪破碎区，并检测估计波 浪破碎区域内波的高度。并使用几何校正方法将图像从像 素单位转换到现实单位米。将该算法与浮标法和人工测量 法比较，表明该方法可以作为长期检测波高的工具。