数字图像处理课件lecture6-2015
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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
数字图像处理的课件
第五章数字图像的预处理技术5.1图像退化模型与噪声分类 5.2图像噪声的空间域滤波方法5.2.1针对加性噪声的空间域滤波方法 (1)自适应均值滤波器2．自适应中值滤波器3．自适应梯度倒数加权滤波器 5.2.2空间域滤波方法的MA TLAB 实现 5.3图像空间域滤波新方法探索5.3.1中值滤波算法的研究 1 噪声检测2基于1 数据逼近和细节保护规则函数的凸面代价函数与噪声恢复 3方法性能的仿真实验评价5.3.2均值滤波算法的研究1基于RADON 变换的图像主纹理方向分析 2概率统计模型3方法性能的仿真实验评价 5.4周期噪声与频域滤波 5.5小波滤波5.5.1 小波域去噪模型5.5.2阈值的估计 5.5.3小波滤噪的MA TLAB 实现 5.6偏微分方程图像去噪 5.7边缘检测5.7.1边缘检测的梯度算子 1Roberts 算子1(,)(,)0(,)g x y T d x y g x y T≥⎧⎪=⎨<⎪⎩ （5-116）2 Prewitt 算子3 Sobel 算子4 LOG 算子5 Canny 算子5.7.2基于梯度算子的边缘检测MA TLAB 编程 5.7.3Hough 变换与线检测第五章数字图像的预处理技术数字图像的预处理技术是图像处理与分析的基础，其处理结果对后序图像的处理与分析结果有非常大的影响。
图像的预处理技术主要包括图像复原、图像增强两种操作，图像复原是通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化图像，主要包括几何畸变的修正、图像滤噪等，本书在第三章介绍了几何畸变的修正的基本内容。
本章主要介绍图像滤噪的相关内容。
图像增强是根据图像处理或分析的主要目标，以增强图像中相关的部分信息为主要目标的操作，主要包括图像锐化、边缘检测及基于图像直方图的图像增强等。
在第三章介绍了基于图像直方图的图像增强技术。
本章主要介绍图像图像锐化、边缘检测的相关内容。
5.1图像退化模型与噪声分类在图像生成与传输过程中，由于成像系统与通讯信道各种因素的影响，可能使图像质量降低。
数字图像处理课件lecture6-2015
∑ f ( x, y )
N= 4
12
13
Projections
• In pattern recognition, the term projection usually refers to mapping an image into a waveform • The values of the waveform are the sums of the image points along particular directions • According to directions, 3 projections have been developed:
• Three ingredients in feature selection/ extraction
feature evaluation criteria dimensionality of the feature space optimization procedure
7
• How to select features?
21
Ring-Projection Algorithm
8 8
Center of gravity
10 ri
rk
p(r) 7 p(ri) 49 0 ri 11 rk r
9 7
7 4
22
The 1-D pattern obtained from the RingProjection algorithm is invariant to rotations
R
• φ is the projection direction, R is area of image • δ [z] is a function such that ≠ 0 if z = 0 δ [ z ] = 0 if z ≠ 0
数字图像处理第六章课件优秀课件
C 1 R
M
1
G
Y 1 B
用K来代替等量的C,M,Y, 称为undercolor remove. 更黑，省墨。
K=min(C,M,Y); C’=C-K M’=M-K Y’=Y-K
HSI Color Model
Hue, Saturation, Intensity HSV, Volume
Y分量常作为从RGB图像到灰度图像的转换式.
任何颜色都可以由XYZ的正加权系数线性合成
CIE_XYZ颜色空间的三刺激值敏感度曲线
• Name colors • Define color mixing • Define and compare color gam
两色相加时, 所产生的新色在它们的连线上.
HSI2RGB, page299-300
H
S
I
H
S
I
改变HIS成分及其合成图
6.3 Pseudocolor Image Processing
伪彩色
灰度分层
6.3.1 灰度分层法
C (彩 色 ) L(灰 度 )
(a) 灰度分层
灰度分层实例1：
灰度分层实例1： 焊接缝的X线图像
6.3.2 变换法
• 图6.24(b)的图像是用图6.25(a)的变换函数获得的
。注意炸弹和背景具有相当不同的灰度值，但是
由于正弦波的周期性，它们都用近似的色彩编码 。
• 图6.24(c)的图像是用图6.25(b)的变换函数获得的
。这时炸弹和衣袋灰度波段用相似的变换映射，
因此实际上得到相同的色彩。注意，这使得观察 者能够看透炸弹。背景采用与图6.24(b)基本相同 的映射，产生几乎相同的彩色。
Pablo Picasso（1881-1973）
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6ppt课件
数字图像处理6数字图像处理数字图像处理6图像恢复61退化模型及恢复技术基础61退化模型及恢复技术基础62空间域滤波恢复62空间域滤波恢复63频率域滤波恢复63频率域滤波恢复64逆滤波64逆滤波65最小均方误差滤波器维纳滤波65最小均方误差滤波器维纳滤波数字图像处理6图像恢复和图像增强一样都是为了改善图像视觉效果以及便于后续处理
img_median=medfilt2(img_noise); %对附加有椒盐噪声的图像实行中 值滤波
figure; imshow(img_median,[]); %显示中值滤波后的图像
img_median2=medfilt2(img_median); %对中值滤波处理后的图像再次 实行中值滤波
figure; imshow(img_median2,[]); %显示再次中值滤波后的图像
erage',3));
figure; imshow(img_mean,[]); %显示逆谐波滤波后的图像
Q=1.5;
%对高斯噪声图像实行Q取正数的逆谐波滤波
img_mean=imfilter(img_noise.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(img_noise.^Q,fspecial('av
%矩阵点乘实现频域滤波
out = ifftshift(out);
%原点移回左上角
out = ifft2(out);
%傅里叶逆变换
out = abs(out);
%取绝对值
out = out/max(out(:)); figure,imshow(out,[]);
%归一化 %显示滤波结果数字图像处理6
数字图像处理6
for i=1:M
img_median=medfilt2(img_noise); %对附加有椒盐噪声的图像实行中 值滤波
figure; imshow(img_median,[]); %显示中值滤波后的图像
img_median2=medfilt2(img_median); %对中值滤波处理后的图像再次 实行中值滤波
figure; imshow(img_median2,[]); %显示再次中值滤波后的图像
erage',3));
figure; imshow(img_mean,[]); %显示逆谐波滤波后的图像
Q=1.5;
%对高斯噪声图像实行Q取正数的逆谐波滤波
img_mean=imfilter(img_noise.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(img_noise.^Q,fspecial('av
%矩阵点乘实现频域滤波
out = ifftshift(out);
%原点移回左上角
out = ifft2(out);
%傅里叶逆变换
out = abs(out);
%取绝对值
out = out/max(out(:)); figure,imshow(out,[]);
%归一化 %显示滤波结果数字图像处理6
数字图像处理6
for i=1:M
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。
《数字图像处理综述》PPT课件
1
9. 0 3 3 3 2 2 2 1
ppt课件 10.
1 1 1 1 1 139
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
40
抽样量化后的图像可以用一个二维数组表示其 每个像素点（坐标点）的灰度值（幅度值）。 M行N列的图像矩阵：
理论：图像处理、图像识别的算法 实践：利用MATLAB、C语言等工具实
现算法
ppt课件
2
参考书
ppt课件
3
主要内容
1.1 概述
1.2 数字图像处理系统
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
4
图像：能为人的视觉系统所感受的信息形式。 人类传递信息的三个主要渠道：
f(x,y)
y
x
ppt课件
42
若只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0表 示黑，1表示白。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X1
ppt课件
43
若在白和黑之间有256级灰度，称为灰度图像， 0表示黑，255表示白，由黑渐变为白。
灰度标尺
A
B
ppt课件
34
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
9. 0 3 3 3 2 2 2 1
ppt课件 10.
1 1 1 1 1 139
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
40
抽样量化后的图像可以用一个二维数组表示其 每个像素点（坐标点）的灰度值（幅度值）。 M行N列的图像矩阵：
理论：图像处理、图像识别的算法 实践：利用MATLAB、C语言等工具实
现算法
ppt课件
2
参考书
ppt课件
3
主要内容
1.1 概述
1.2 数字图像处理系统
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
4
图像：能为人的视觉系统所感受的信息形式。 人类传递信息的三个主要渠道：
f(x,y)
y
x
ppt课件
42
若只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0表 示黑，1表示白。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X1
ppt课件
43
若在白和黑之间有256级灰度，称为灰度图像， 0表示黑，255表示白，由黑渐变为白。
灰度标尺
A
B
ppt课件
34
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
图像处理课件-chapter6讲解
X射线管
准直器
扫描
检测器
测量电路
计算机
CT扫描成像的示意图
1
第一代CT
单个探测器 平移－旋转 并行光光束
(From G. Wang)
1
第二代CT
多个探测器 平移－旋转 小扇形光束
(From G. Wang)
1
第三代CT
多个探测器 平移－旋转 大扇形光束
(From G. Wang)
1
➢ CT一次平移扫描所获得的输出信号
F
u,
vexp
j
2ux
vdudv
F
u,
v
vdv
exp
j
2uxdu
F
u,0exp
j
2uxdu
2
上式表明gy(x)是F(u,0)的傅立叶反变换 。或者说gy(x)的傅立叶变换G(u)与 F(u,0)相同。由此可知，函数f(x,y)在x 轴上投影的傅立叶变换等于f(x,y)的傅立 叶变换在(u,v)平面上沿u轴平面上的切 片。
f x, y
f
x,
y;
d
0
3
➢ 由此可得，用傅立叶变换法重建图像的 步骤如下：
➢ ① 根据式（6.12）或式（6.18）对N个不 同θ方向上投影进行一维傅立叶变换。
➢ ② 在傅立叶变换空间从极坐标向直角坐 标插值。
➢ ③ 利用式（6.15）或离散形式的傅立叶 频谱进行反变换得到重建图像。
3
6.4 卷积逆投影重建
1 f (x, y) e xp[ j2 r(xu yv)]dxdy F (u, v)
G(r, ) F(r cos ,r sin ) F(u,v)
3
上式表明，f(x,y)在一条与x轴夹角为θ， 离开原点距离为r的直线上的投影的傅立 叶变换等于二维傅立叶变换在与u轴成θ 方向上的切片，这就是投影定理，也称 之为切片定理。
数字图像处理第六章课件
6.2 Color Models
Characterization of Light
Achromatic has only intensity. (Gray image) Chromatic spans the electromagnetic spectral range from 390 to 760nm.
Radiance (辐射率) : total amount of energy that flows from the light source (Watt) Luminance (光强) : measure of the amount of energy an observer perceives from the light source (Lumens-流明) Brightness [intensity] (亮度): subjective descriptor that is practically impossible to measure.
X Y Z x ,y ,z X Y Z X Y Z X Y Z
Digital Image Processing
14
IO342
6.1 Color Fundamentals
Chromatic Diagram(色度图) (CIE XYZ Color space)
Digital Image Processing
4
IO342
6.1 Color Fundamentals
Digital Image Processing
5
Object Detection – color image Easy to identify the license plate at a glance
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• Large in Data Set • Complex in Structure
1. A Large Set of Characters:
English: 26 letters Russian: 32 letters Greek: 24 letters Chinese: 3,000-7,000 characters are often used Standard in P. O. China: 6,763 The first level: 3,755, The second level: 3,008 7,000-10,000 Chrs. are collected in small dictionaries 70,000 Chrs. in the largest contemporary dictionary
In the long history of China, the total number of Chinese characters became larger and larger
Total No. 70,000
24,253
9,353 1,226 Year
1,300 B.C. (Late Shang) A.D. 100 (Eastern Han) A.D. 1,100 (Northern Song) present
Features of 7
9
Structure Chain codes Shape boundary Boundary descriptors Basic region Moment
Object description
10
Density Features
(Cellular Feature)
• A pattern image is divided into N×N
1
Feature Extraction
What are features? Density features Projections Rotation-invariant features Moment Invariant
2
Difficulties in Chinese character recognition
5
Feature Extraction
• What are features?
• In pattern recognition, features are used to distinguish one class of objects from another
Features are functions of the measurements performed on a class of objects that enable that class to be distinguished from other classes in the same general category.
(1) A formal, number-crunching approach: for statistical PR. (2) Design features with semantic contents, some intuitive way correspond to human perception of the objects: for structural PR Examples: 98.765439 (1) 34.876593
• Three ingredients in feature selection/ extraction
feature evaluation criteria dimensionality of the feature space optimization procedure
7
• How to select features?
sub-images
Ω=
N ×N i =1
Ω Ωi
N= 4
Ωi
i≠ j
Ωi Ω j = Φ
N= 4
11
• Calculate the density of each sub-
image
How many image pixels in each sub-image
N= 4
DΩi =
( x, y )∈Ωi
reduce dimensionality of representation minimize measurement extraction costs assess the potential performance of the pattern recognition system improve system's performance
• Example
– For polygons
• • • • the number of vertices the number of sides he lengths of sides the values of the angles vertice
θ
side
6
• Purpose of feature selection:
∑ f ( x, y )
N= 4
12
13
Projections
• In pattern recognition, the term projection usually refers to mapping an image into a waveform • The values of the waveform are the sums of the image points along particular directions • According to directions, 3 projections have been developed:
Projection Fourier Transform
01.879456 ........... 0.0045732
Features of 7
8
(2)
0
0 5 5 5
S 0 0 5 5 5 A B H K
3 4 5
2 1 0 7 6
VT={0,5} VN={S,A,B,H,K} P: S → 0A, A → 0B, B → 5H, H → 5K, K→5
1. A Large Set of Characters:
English: 26 letters Russian: 32 letters Greek: 24 letters Chinese: 3,000-7,000 characters are often used Standard in P. O. China: 6,763 The first level: 3,755, The second level: 3,008 7,000-10,000 Chrs. are collected in small dictionaries 70,000 Chrs. in the largest contemporary dictionary
In the long history of China, the total number of Chinese characters became larger and larger
Total No. 70,000
24,253
9,353 1,226 Year
1,300 B.C. (Late Shang) A.D. 100 (Eastern Han) A.D. 1,100 (Northern Song) present
Features of 7
9
Structure Chain codes Shape boundary Boundary descriptors Basic region Moment
Object description
10
Density Features
(Cellular Feature)
• A pattern image is divided into N×N
1
Feature Extraction
What are features? Density features Projections Rotation-invariant features Moment Invariant
2
Difficulties in Chinese character recognition
5
Feature Extraction
• What are features?
• In pattern recognition, features are used to distinguish one class of objects from another
Features are functions of the measurements performed on a class of objects that enable that class to be distinguished from other classes in the same general category.
(1) A formal, number-crunching approach: for statistical PR. (2) Design features with semantic contents, some intuitive way correspond to human perception of the objects: for structural PR Examples: 98.765439 (1) 34.876593
• Three ingredients in feature selection/ extraction
feature evaluation criteria dimensionality of the feature space optimization procedure
7
• How to select features?
sub-images
Ω=
N ×N i =1
Ω Ωi
N= 4
Ωi
i≠ j
Ωi Ω j = Φ
N= 4
11
• Calculate the density of each sub-
image
How many image pixels in each sub-image
N= 4
DΩi =
( x, y )∈Ωi
reduce dimensionality of representation minimize measurement extraction costs assess the potential performance of the pattern recognition system improve system's performance
• Example
– For polygons
• • • • the number of vertices the number of sides he lengths of sides the values of the angles vertice
θ
side
6
• Purpose of feature selection:
∑ f ( x, y )
N= 4
12
13
Projections
• In pattern recognition, the term projection usually refers to mapping an image into a waveform • The values of the waveform are the sums of the image points along particular directions • According to directions, 3 projections have been developed:
Projection Fourier Transform
01.879456 ........... 0.0045732
Features of 7
8
(2)
0
0 5 5 5
S 0 0 5 5 5 A B H K
3 4 5
2 1 0 7 6
VT={0,5} VN={S,A,B,H,K} P: S → 0A, A → 0B, B → 5H, H → 5K, K→5