第15章 纸币识别系统的设计 数字图像处理课件
《数字图像处理》PPT课件 (2)
本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！
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
数字图像处理课件ppt
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
数字图像处理课件数字图像处理课程是计算机科学与技术专业的一门重要课程，旨在教授学生如何使用计算机技术对图像进行处理和分析。
本文将从图像处理的基本概念、常用算法以及应用领域等方面进行探讨，帮助读者更好地理解数字图像处理的重要性和应用前景。
一、图像处理的基本概念数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列的操作和处理，以改变图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。
在数字图像处理中，图像被表示为像素的集合，每个像素都有特定的亮度值和颜色信息。
通过对这些像素进行处理，可以实现图像的增强、恢复、压缩等操作。
二、常用的图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是数字图像处理中最常用的技术之一，它可以通过对图像进行平滑或锐化等操作，改变图像的质量和特征。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 图像分割算法图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，它是图像处理中的关键步骤之一。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 图像压缩算法图像压缩是将图像的数据表示方式从冗余的形式转换为紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩等。
三、数字图像处理的应用领域数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域，它可以帮助医生对医学图像进行分析和诊断。
例如，通过对CT扫描图像进行处理，可以提取出器官的轮廓和病变区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
2. 视频监控数字图像处理在视频监控领域也有广泛的应用。
通过对监控视频进行处理，可以实现目标检测、行为识别和事件分析等功能。
这对于提高安全性和监控效率非常重要。
3. 图像识别与人工智能图像识别和人工智能是数字图像处理的前沿领域，它们可以使计算机具备理解和分析图像的能力。
例如，通过深度学习算法，可以实现人脸识别、物体检测和图像分类等任务。
一种纸币识别系统的设计
：介绍了一种纸币识别系统的硬件设计和对应的识别方法。
在硬件设计上,将高速数字信号处理(DSP)技术与复杂可编程逻辑器件(CPLD)和线阵型图像传感器(CCD)相结合;在识别方法上,应用图像处理技术与改进的SOFM神经网络方法识别纸币。
实验证明,此系统达到了高速、实时、识别率高的要求。
关键词：DSP CCD 图像处理SOFM网络纸币清分是银行的一项重要业务。
目前,国内很多银行使用的纸币清分机都是由国外进口的,价格昂贵。
国产纸币清分机很少,而且功能都很有限,很难满足高速实时性的要求,尤其是能够用图像处理的方法来识别纸币的纸币清分机还刚刚起步。
为此,设计了一种纸币识别系统。
该系统以DSP为核心处理器,结合图像传感器CCD和复杂可编程逻辑器件CPLD,并辅以高性能的模/数转换器AD9200,进行纸币图像的采集、处理。
该系统主要针对人民币第四版和第五版的5元、10元、20元、50元、100元九种纸币进行识别,利用数字图像处理技术和改进的自组织映射神经网络(SOFM)提取纸币图像的长度、宽度、方向块特征,区分纸币的面值、正反面与正反向。
最终完成的系统能达到较高的识别速度和识别率。
1 硬件设计识别系统的总体硬件结构如图1所示。
人民币的图像首先通过传感器CCD扫描后得到光电转换信号,并经过AMP的三倍放大;然后将放大的模拟信号经过模数转换器AD9200转换成为标准的数字信号,送入到CPLD缓存;最后通过EDMA通道输入到DSP的RAM中,在DSP中进行图像的处理和识别。
整个系统的信号逻辑时序由CPLD来控制。
另外,还有一些辅助环节,如纸币输入输出装置、用户检测装置、复位装置等。
图1 识别系统的总体硬件结构框图纸币图像的采集由CCD与A/D转换器组成。
本系统采用线阵型CCD[1],它的采样速度较快、电路设计比较简单、体积小、时序也易于实现。
根据系统对采集速度的要求,设置横向分辨率为4像素/毫米,共采集800个像素点;纵向的分辨率为1像素/毫米。
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
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
《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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
见课本
LOGO
习题十五
1.试列举图象识别技术的其它应用并列出主要的设计思路。 2.试举例说明纸币识别系统中需要进行预处理的其他情况。 3.试用Hough变换提取含有背景干扰的纸币图像中的矩形区域。
第十五章 纸币识别系统的 设计
LOGO
LOGO
MN
LOGO
15.2 基于匹配的识别技术
我们还可以这样理解，不妨设图像大小为 M*N，即 0<=i<=M-
1, 0<=j<=N-1， 可以将f(i,j) 看作是一个M*N 维向量的一个分量
，即
f (0,0 )
f (0 ,1)
...
f (0, N 1)
LOGO
15.3 纸币识别预处理
实际要处理的图像和图15.1有一定差别，图像可以倾斜,有背景 干扰,有多种纸币等。本章附节的程序中提供了另外一种提取矩形区 域的方法。
(a) 有倾斜角度的待识别图像
(b) 有背景干扰的待识ห้องสมุดไป่ตู้图像
LOGO
15.4 纸币识别项目代码说明
项目目的：读入已经提取好的特征库（fet文件），然后对输 入的图像先定位，后比对，最后输出是否含纸币。 主要数据结构及宏定义 主要变量 程序流程描述 MoneyJudge 的流程描述
... 1,N
1 )
LOGO
15.2 基于匹配的识别技术
于是，（15-1）可以改写为：
R
r f
g
gr
r f
gr
也就是说，R
的值是
v f
，
gv
夹角的余弦。
显然。夹角越小，R 就越大，同时由于夹角小，两个向量越接
近，说明 f，g 越相似。
LOGO
LOGO
15.2 基于匹配的识别技术
2. 特征匹配 一种更快的匹配方法是特征匹配，图像的特征包括幅度、直方
r f (1 , 0 )
f
f (1 ,1 )
...
f (1 , N 1 )
f ( M
... 1,N
1 )
g (0,0 )
g (0 ,1)
...
g (0, N 1)
gr
g (1 , 0 )
g (1 ,1 )
...
g (1 , N 1 )
g ( M
图、频率系数、点线几何特征、颜色特征等。匹配时仍然可以采用计 算待识别特征与标准特征相关性的方法。特征匹配法由于大大降低了 计算相关性的运算量，变速度大幅度提高， 但是如果某一特征被噪 音干扰，会大大降低识别准确率。在纸币识别系统中，我们利用颜色 特征进行预匹配，然后再使用模板匹配进行精确识别，达到速度与准 确度的均衡。