数字图像处理数字图像处理与模式识别研究所
数字图像处理在光学相关识别中的应用_王勇
研究与试制数字图像处理在光学相关识别中的应用王 勇1,2,朱 明1(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春130033; 2.中国科学院研究生院,北京100039)摘 要:光学模式识别信息处理容量大,运算速度快,但精度不高,存储不灵活,不易判断控制和分析。
联合变换相关器在光学图像相关识别中得到了广泛的应用。
为提高联合变换相关器的性能,将数字图像处理技术引入光学相关识别中,主要体现在对联合图像进行预处理以及对联合功率谱的滤波处理。
详细阐述了国内外常用的联合图像预处理算法和功率谱滤波算法,并对这些算法在光学相关识别中的应用效果进行了比较研究。
关键词:数字图像处理;模式识别;联合变换相关器;预处理中图分类号:O 472+.8 文献标识码:A 文章编号:1005-488X (2009)04-0251-06Application of Digital Image Processing in Optical Correlation R ecognitionWang Yo ng 1,2,Zhu M ing 1(1.Changchun I nstitute of Op tics ,Fine M echanics and P hy sics ,Chinese Academy of Sciences ,Changchun 130033,CH N ;2.Graduate S chool of the Chinese A cademy of Sciences ,B eij ing 100039,CH N )Abstract :The virtues o f optical pattern r ecognitio n lies in its hig h capacity and speed for sig-nal pro cessing ,but its judg ement,controlling and analy sis are difficult because of its po or preci-sion and ag ility.Joint transform corr elator are w idely used in optical im age corr elation recog ni-tio n.T o improv e the perform ance o f jo int transfo rm correlator,digital imag e processing technol-ogy are used in optical corr elation recog nition such as the pr eprocessing for joint image and filter-ing for pow er spectr um .Several joint imag e preprocessing m ethods and pow er spectr um filtering algor ithms are introduced ,their applying effect in joint transfo rm corr elator are compared .Key words :digital imag e pr ocessing ;pattern recog nition;joint transform correlator (JT C);pr eprocessing引 言从1964年VanderLugt 提出用离轴全息方法制作匹配空间滤波器[1]以来,光学模式识别就成为光学信息处理的一个热点,它是通过光学相关运算识别目标的。
数字图像处理与模式识别
数字图像处理与模式识别数字图像处理和模式识别是近年来快速发展的技术领域。
随着计算机的普及，数字图像处理和模式识别技术正在越来越广泛地应用于生产、医疗、安全、交通等领域。
本文将介绍数字图像处理和模式识别技术，以及它们的应用。
数字图像处理数字图像处理是对从数字相机、扫描仪等设备中得到的数字图像进行处理的技术。
数字图像处理可以用于增强图像的质量、改变图像的颜色、减少图像噪声、提取图像特征等。
数字图像处理的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类。
图像预处理是对图像进行预处理的过程，目的是去除噪声、增强对比度、增加分辨率等。
常用的图像预处理方法包括平滑、边缘检测、二值化等。
平滑技术用于去除图像中的噪声。
边缘检测技术用于提取图像中的边缘信息。
二值化是将图像转换为黑白两色，以便进行下一步的特征提取。
特征提取是指从图像中提取与目标有关的特征。
特征提取通常通过对彩色图像中的像素值进行转换来实现。
在图像处理中，特征可以是形状、颜色、纹理、边缘等。
通过特征提取，可以将目标从图像中分离出来，以便进行下一步的分类。
分类是将图像分为不同类别的过程，目的是区分不同对象，并进行识别和分析。
在图像分类中，常用的方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
决策树是一种通过选择特征来分割数据的方法。
支持向量机是一种通过线性或非线性分类器来分配数据的方法。
神经网络是一种通过训练数据集来识别不同类别的方法。
数字图像处理的应用场景包括生产、医疗、安全、交通等各个方面。
例如，在生产领域中，数字图像处理可以用于检测机器的运行状态，优化流程和提高生产效率。
在医疗领域中，数字图像处理可以用于对医学图像进行处理和分析，以便进行疾病的诊断和治疗。
在安全领域中，数字图像处理可以用于实时监测和识别危险行为和违规行为。
在交通领域中，数字图像处理可以用于车辆和行人的识别，以提高道路安全性。
模式识别模式识别是一种人工智能技术，旨在建立模型，使计算机能够自动从输入数据中学习，从而识别或分类到新的数据。
数字图像处理技术研究与发展方向
数字图像处理技术研究与发展方向作者：丁可来源：《经济研究导刊》2013年第18期摘要：数字图像处理是将图像由模拟信号转换为数字信号，采用计算机对图像进行处理的过程。
图像处理的目的是修改图形、改善图像的质量、从图像中提取有效信息、压缩图像体积等。
详细叙述三种数字图形处理方法，最后简述数字图像处理领域中面临的主要挑战和未来发展方向。
关键词：数字图形处理；图形处理方法；挑战；未来发展中图分类号：O1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）18-0246-02一、数字图像处理基本概述数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。
数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。
图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
数字图像处理技术发展速度快、应用范围广是因为其具有以下优点[1]：（1）再现性好。
数字图像处理不会因一系列变换操作而导致图像质量退化，能够完全保证图像的再现性。
（2）处理精度高。
数字图像处理可将模拟图像数字化为任意大小的二维数组，可以满足任意应用需求的精度。
（3）适用面宽。
图像的来源广泛，不同信息源的图像经过数字编码后均可以进行数字图像处理。
（4）灵活性高。
数字图像处理的运算范畴广泛，可以进行线性和非线性运算。
二、数字图像处理研究内容数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换。
图像阵列通常比较大，如果直接进行空间域处理，会有很大的计算量，一般采用傅立叶变换等处理技术，把空间域转换成变换域处理，可以减少计算量。
图像编码压缩。
图像编码压缩后可以减少图像数据量，从而在图像传输时减少处理时间。
图像编码是压缩技术中相对比较成熟的图像处理技术。
常见的压缩法有冗余度压缩法、熵压缩法等。
图像增强和复原。
图像增强的目标是改进图片的质量，如增加对比度、修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图恢复原图像的一种技术。
一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法
随后 ， 根据式 （ ） ３ 计算得 到新 的阈值 ＋并进行判断 ， 若
新 阈值 与原阈值相 同， 按照 原 阈值 对指 纹 图像进行 分割 ， 则
否则 继续进 行 循 环迭 代 ， 至 阈值 不 变 为止 ， 环 迭 代 结 直 循
束。
本文在综合考虑传统 方法 － 的基础上 ， 出一种 新 的 １］ ３ 提 指纹 图像 二值化算 法。本算 法 的基本 思想是 先将 指纹 图像 分 割为互不相交的若干小窗 口， 然后分别计 算每个 窗 口内所 有像 素的灰度平均值 ， 经叠加 经验值后作 为最终 的阈值 对指 纹 图像进 行二值化操作。在二值化处理之后 ， 采用 ３ ３窗 口 ×
２２ ． 动 态 阈 值 法
图 １ 迭 代 法
２ 传统 二值 化算 法 分析
２ １ 迭 代 法 ．
传统 的指 纹图像二值化方法一般采用 局部 阈值法 ， 即将 整 幅指纹 图像 分割为多个大小 为 ×Ｗ的块 ， 然后根据 每个 小块 的图像特征 ， 分别 选取 不 同的 阈值 ， 从而对 各个 图像 块
２ Ｉｓｔｔ ｏ ｇ ｒｃｓｉ ．ｎｔｕｅ ｆ ｍａｅＰｏｅｓ ｇ＆ Ｐｔ ｒ ｅｏｎｔｎ Ｓ ａｇａ Ｊａ ｏｇＵ ｉ ｒｔ， ｈｎｈｉ ０２ ０ ｈｎ ） ｉ Ｉ ｎ ａｅｎＲ ｃｇｉｏ ， ｈ ｎｈｉ ｉｏ ｎ ｎｖ ｓｙ Ｓ ａｇ ａ２ ０ ４ ，Ｃ ｉａ ｔ ｉ Ｔ ｅｉ
１ 引言
指纹是人体的基本生物特征之一 ， 具有唯一性 和终生不
图像的二值化是指把灰 度指纹 图像变 成用 ０和 １表示 的二 值 图像 ， 中像素值 ０表示指纹 图像 的脊线区域 ， 其 而像素值 １ 表示谷线 区域 ， 这样 既保 留了指纹 的纹 线特征又可去 除大量 的粘连和噪声 ， 消除虚假细节信 息。二值 图像在数字 图像 处 理 中占据非常重要 的地位 ， 特别 的 ， 二值化 是指纹 图像 预处 理过程 中很重要的一环 。如果这一步 的处理效 果不好 ， 则会
数字图像处理的研究与应用
数 字图像处理 的研究与应用
丛 申 唐 敏
（ 塔里木大学信 息工程 学院， 新疆 阿拉 尔 ８ ４ ３ ３ ０ ０ ）
摘 要： 机 器视 觉依 赖 于摄 像 头 的信 息采 集 与 对 获得 的 图像 信 息 的 处理 ， 本 文 对 数 字 图像 信 息 处理 的优 点 与 方 法进 行 了简单 的 介绍 ， 对 其 应 用领 域 中的作 用进行 了描 述 。 关键 词 ： 数 字 图像 处理 ； 图像 重现 ； 特 征提 取
和边界描述 ， 主要应用于对图像 的二维纹理进行描述 。 ３ ． ６ 图像分类 （ 识别 ） ， 图像分类 （ 识别 ） 主要是将预处理（ 增强 、 复原 、 压缩 ） 过的图像信息特征提取 ， 从而进行判决分类的过程 。图 像分类包括有统计模式分类 和句法 （ 结构） 模式分类两种模式识别 方法 。 在近年来受到重视的有 图像识别模式和 医学领域的人工神经 网络 识别 模 式 。 缩。 ４数字图像处理的应用 ２ 数 字 图像 处 理 的优 点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外 界的信息经过处理 ２ ． １重 现 性 能 好 ， 数 字 图像 处 理 在 进 行 传 输 、 存储 、 复制 等 处 理 从 而 用来 服 务 于生 活 。在科 技 高 速 发展 的今 天 ， 在 人类 生 活 的 各个 中不 会 失真 ， 从 而 能 良好 的 保 持 原 稿 ， 由此 可 以实 现 良好 的实 现 数 领 域 都有 数 字 图像 处 理 的应 用 。目前 数 字 图像 处 理技 术传 统 的 应用 字 图像 的 再 现 。 领 域 为航 天 、 医学 、 交通、 安全 、 工 业 生产 方 面等 。 ２ ． ２数字化处理精度高 ， 数据处理技术高速发展 的今天， 运用高 ４ ． １航空航天技术方面的应用 ，遥感卫星每天都会向地球 发送 能 力 的 处 理设 备 与 技术 ， 几 乎 可 以把 一 副 模 拟 图像 处 理 为任 意 的二 很多信息 ， 由于各种原 因的影响 ， 图像质量不一定都很好。因此 ， 为 维数组 。 从原理上讲 ， 只要在处理时改变程序 中的数组参数 ， 那么不 了获取更确切的信 息必须要对得到的各种数子 图像信息进行处理 论 图像 的 精度 有 多 高 ， 处理 总是 能够 实 现 。 与修复。 由 于卫 星技 术 的 发展 ， 航 空 航 天技 术越 来 越贴 近 生 活 ， 大到 ２ ＿ ３数字信号处理技术适用面宽，无论来 自来何种信息源 的图 气象信息 、 资源侦查 ， 小到农作物估产、 农作物病虫害监测 。而在获 像， 他 小 可 以到 电子 显 微 镜 的 图像 ， 大 到遥 感 卫 星 图像 ， 在进 行 数 字 取 这些 信 息 的过 程 中 ， 数据 处 理起 了非 常大 的作用 。 处理时 ， 需 先 转 换 为 二 维 数组 编码 表 示 的灰 度 图像 ， 因 而 均 可 用 计 ４ ． ２医学与生物研究方面的应用 ，数字图像处理广泛应用 于生 算 机 来 处理 。 物医学方面应用 ， 例如我们 经常听到 的 Ｃ Ｔ技术 、 ｘ光技术 ， 还有就 ２ ． ４数字图像处理的灵活性高 ， 出于不 同的需求 ， 所以对 同一图 是在 医学 的微 图像 的处理分析领域 ， 如染色体分析 ， 癌细胞 、 红细 像往往需求不 同的处理方法 ， 所 以所要运用到 的图像处理技术也不 胞 、 白细胞分类 ， 识别等 。而将数 字图像处理技术应用到染色体分 样。数字 图像处 理技术也衍生了许多不 同的分支技术方法 ， 可以 析 ， 植 物生 长 特征 研 究对 于 生 物研 究 具 有重 要 意义 。 充 分 满足 需 求 者 的要 求 。 ４ － ３军 事 公 安方 面 ， 在 现 代 战争 中 ， 在 军事 行 动 前 期 ， 都 会 敌 方 ２ ． ５信息压缩的潜力大 ，在 图像处理过程中 ，同一幅图像画面 进行很多的侦查 ， 会获取的大量信息。在信息的处理分析中都会用 上， 经常有很 多像 素有相 同或接近 的灰度 ， 且数字 图像 中各个像 素 到数字图像处理技术 。在战争中， 导弹的精确末制导也需要 图像处 是 不 独立 的 ， 具 有 很 大 的相 关 性 。特 别是 在 相 邻 的 帧之 间 的相 关性 理技术日 。而在公安办案中应用则更加普遍 ， 类似指纹识别 ， 脸部特 比帧 内相 关 性 一般 说 还 要 大 些 。 因此 ， 在 压 缩 处 理 时 的压 缩 潜 力是 征提取 ， 事故分析 ， 不完整图片修复 ， 路边摄像头监控信息处理等很 很巨大的。 多方面主要依赖于数据图像 的处理技术。 ３数 字 图像 处 理 的 主要 研 究 内容 ４ ． ４ 日常生活中的应用 ， 伴随着各种科技产品进入普通家庭 ， 数 ３ ． １图像变换 ， 由于数字 图像 的数字阵列很庞大， 计算机在处理 据 图像处理技术成果也出现在我们周围 ， 如指纹锁 、 电脑脸部识别 、 过程 中需求的计算量也很大 ， 所以在计算时需要很多 的图像变换方 防伪码 、 条形码 、 水印等很 多地方 ， 这不仅提高 了我们 的生活质量 ， 法， 如离散余弦变换 、 如沃尔什变换 、 傅 立叶变换 等处 理技 术 ， 运用 也提高了 自身财产安全。 间接变换方法使处理域 由空 间域变换为时间域 ， 不仅可 以减少计算 ５结 束 语 量， 也可以使处理更加有效。 数字 图像信息处理能力的发展 伴随着计 算机 的飞速发展 已经 ３ ． ２压缩图像编码 ， 图像在处理 、 传输时需求大量的存储空 间与 获 得 了 巨大 发展 并 产 生 了很 多 的分 支 科学 。 在 完 善与 提 高数 字 图像 时间， 为了实现图像的快速存储 ， 在 图像处理技术 中采取编码压缩 技术的同时也应该加强边缘学科的研究工作 ， 使科学技术能更好地 方式减少图像 的数据量。由于数字图像具有 良好的可重现性 ， 因此 服 务 于 日常 生 活 。 压缩 的图像可 以实现完美的再现。 图像编码压缩技术不仅是图像处 参 考 文献 理 中最重 要 的方 法 ， 也 是 比较 成 熟 的技 术 。 ［ １ ］ 龙丹 ， 许勇． 数 字 图像 处 理 的 汽 车测 距 算 法研 究 ｆ Ｊ １ ． 中 国西部 科技 ， ３ ． ３图像的增强和复原 ， 为了提高图像的质量 （ 如清晰度等 ） ， 在 ２ ０ ０ ８ （ １ ） ． 图像 处理 过 程 中需 要 对 图像进 行 增 强 和复 原 处理 。 在 处 理 过程 中为 【 ２ 】 陈炳 权 ， 刘宏立 ， 孟 凡斌 ． 数 字 图像 处 理技 术 的 现 状 及 其发 展 方 向 了提 取有 用 的信 息 ， 可 以对 其 有 用 部 分 实现 增 强 而 不 考虑 其 他 部 分 ［ Ｊ ］ ． 吉首 大 学 学报（ 自然科 学版） ， ２ ０ ０ ９ （ １ ） ． 图像的降质 。 如为 了或得高清晰 ， 细节 明显的图像 ， 可 以强化 图像高 【 ３ ］ 宁天 夫 ． 数 字 图像 处 理 技 术 的 应 用 与 发 展 ｆ Ｊ １ ． 舰 船 电子 工程 ， ２ ０ ０ ９ 频分量 ； 为了减少噪声影响可以强化低频分量。 （ １ ） ．
面向电气工程研究生的“数字图像处理”课程改革
面向电气工程研究生的“数字图像处理”课程改革作者：郭斯羽温和凌志刚刘敏来源：《教育教学论坛》2023年第40期［摘要］人工智能技术在电气工程领域的应用日益广泛。
图像处理与机器视觉作为人工智能的重要分支，在电气工程专业研究生的知识体系中的重要性在不断提高。
针对这一需求，对“数字图像处理”课程进行了改革。
根据电气工程专业研究生的培养目标，设计了课程的教学目标，进而根据电气工程领域对图像处理的实际需求调整了教学内容；根据电气工程领域的实际工程应用设计了具有较高复杂度的实践教学内容；改革了课程的考核方式与内容，以有效评估学生在课程中的能力达成情况。
改革后的课程教学，有效提高了学生在课程和实践中的参与度，强化了实践效果，使学生在课程结束时基本具备了在电气工程领域复杂工程问题中应用和评价基于图像的解决方案能力。
［关键词］电气工程；人工智能；图像处理；研究生教学［基金项目］ 2020年度湖南省学位与研究生教育改革研究项目“电气信息类研究生人工智能核心知识与能力培养体系与模式探索”（2020JGYB058）［作者简介］郭斯羽（1975—），男，湖南长沙人，博士，湖南大学电气与信息工程学院副教授，主要从事图像处理与机器视觉研究；温和（1982—），男，湖南益阳人，博士，湖南大学电气与信息工程学院教授，主要从事智能电气量测研究；凌志刚（1978—），男，湖南平江人，博士，湖南大学电气与信息工程学院副教授，主要从事图像处理与机器视觉研究。
［中图分类号］ G643.2 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2023）40-0180-05 ［收稿日期］ 2022-08-09引言近年来，以深度学习、强化学习和迁移学习等高级机器学习理论的迅猛发展为代表，人工智能领域迎来了新的高速发展［1］，也带动了电力人工智能的进一步发展，成为能源数字化变革的一个关键的驱动技术［2］。
为响应技术发展的趋势与需求，众多高校的电气工程相关本科与研究生专业均加强了有关人工智能的课程教学。
图像处理和模式识别
数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用姚天曙编写安徽农业大学工学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10 实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。
数字图像处理的理论与方法
数字图像处理的理论与方法数字图像处理（Digital Image Processing）是指利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
它涉及的理论与方法是指对图像进行数学建模和处理的一系列过程和方法。
下面将对数字图像处理的理论与方法进行详细介绍，并分点列出步骤。
一、数字图像处理的理论基础1. 数学基础：数字图像处理的理论与方法建立在一系列数学基础上，包括几何学、代数学、概率论、统计学等。
2. 图像重建理论：数字图像处理的核心目标是从原始图像中还原出最准确的信息，图像重建理论为实现这一目标提供了依据。
3. 信号处理理论：图像本质上是一个二维信号，所以信号处理理论对于数字图像处理至关重要，包括傅里叶分析、滤波器设计等。
二、数字图像处理的方法1. 图像获取：获得数字图像是数字图像处理的前提，方法包括数码相机、扫描仪、卫星遥感等。
2. 图像预处理：对原始图像进行预处理是为了去除噪声和改善图像质量。
常用的方法有平滑滤波、锐化、直方图均衡化等。
3. 图像增强：根据具体需求，对图像进行增强可以使图像更加鲜明和易于分析，常用方法有对比度增强、边缘增强等。
4. 图像恢复：通过数学模型和算法，重建被损坏的图像或以更好的方式表示图像是图像恢复的关键过程，常用方法有降噪、插值等。
5. 图像分割：将图像划分为具有特定特征的区域，常用方法有阈值分割、边缘检测、聚类等。
6. 特征提取：从分割后的图像中提取出与感兴趣的目标有关的特征，常用方法有形状分析、纹理分析等。
7. 目标识别与分类：根据提取的特征，利用模式识别算法对目标进行识别与分类，常用方法有神经网络、支持向量机等。
8. 图像压缩与编码：为了减少图像数据的存储空间和传输带宽，常使用图像压缩与编码技术，例如JPEG、PNG等。
三、数字图像处理的应用领域1. 医学影像处理：数字图像处理在医学影像诊断中起着重要作用，例如X光、磁共振成像、超声等。
2. 人脸识别：数字图像处理为人脸识别提供了基础技术，常用于安全、人机交互等领域。
计算机图形学、数字图像处理、模式识别和计算机视觉间的联系和区别
计算机图形学、数字图像处理、模式识别和计算机视觉间的联系和区别计算机图形学（Computer Graphics）讲的是图形，也就是图形的构造⽅式，是⼀种从⽆到有的概念，从数据得到图像。
是给定关于景象结构、表⾯反射特性、光源配置及相机模型的信息，⽣成图像。
计算机视觉（Computer Vision）是给定图象，从图象提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。
数字图像处理（Digital Image Processing）是对已有的图像进⾏变换、分析、重构，得到的仍是图像。
模式识别（PR）本质就是分类，根据常识或样本或⼆者结合进⾏分类，可以对图像进⾏分类，从图像得到数据。
联系计算机图形学和计算机视觉是同⼀过程的两个⽅向。
计算机图形学将抽象的语义信息转化成图像，计算机视觉从图像中提取抽象的语义信息。
数字图像处理探索的是从⼀个图像或者⼀组图像之间的互相转化和关系，与语义信息⽆关。
总之，计算机图形学是计算机视觉的逆问题，两者从最初相互独⽴的平⾏发展到最近的融合是⼀⼤趋势。
图像模式的分类是计算机视觉中的⼀个重要问题，模式识别中的许多⽅法可以应⽤于计算机视觉中。
计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。
图形是⽮量的、纯数字式的。
图像常常由来⾃现实世界的信号产⽣，有时也包括图形。
⽽图像和图形都是数据的简单堆积，计算机视觉要从图像中整理出⼀些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进⼀步的分析。
以上是它们的区别，下⾯来说联系：计算机图形学的研究成果可以⽤于产⽣数字图像处理所需要的素材，计算机视觉需要以数字图像处理作为基础。
计算机视觉与数字图像处理的这种关系类似于物理学和数学的关系。
摘要：本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领
摘要：本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领摘要:本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义,详细阐述了利用数字图像处理及模式识别技术的原理和方法,并在此基础上研究了交通检测系统的算法和模型,通过本文的研究,初步探索了数字图像处理与模式识别在交通检测系统中的应用途径和方法,为以后进一步的实现基于数字图像的交通检测系统的打下了基础目录前言 11交通检测系统概述 21.1 交通检测系统常用方法 31.2 视频车辆检测系统42 Windows位图和调色板 52.1位图和调色板的概念 62.2 bmp文件格式 63图象的平滑去噪声、锐化83.1平滑83.1.1中值滤波103.2锐化114图象的检测及模板匹配114.1投影法114.2差影法114.3模板匹配 (12)5程序设计 (13)结论与展望17参考文献18致谢18数字图像处理和模式识别在交通检测中的应用前言数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它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。
数字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。
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。
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。
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,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
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在空域中的数学变换还是频域中的数学变换，它们在图像
分析、滤波、增强、压缩等处理中都有着非常典型而重要 的应用。
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3
2.2 空域变换
• 2.2.1 代数运算
图像的代数运算是指对两幅图像进行点对点的四则运算 而得到一幅新的输出图像。图像的代数运算在图像处理中有 着广泛的应用，它除了可以实现自身所需要的算术操作，还 能为许多复杂的图像处理提供准备。
正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失真的图
像），以免影响分析精度。基本方法是先建立几何校正
的数学模型；其次利用已知条件确定模型参数；最后根 据模型对图像进行几何校正。通常分为两步：
•
(1)图像空间的坐标变换；
•
(2)确定校正空间各象素的灰度值。
可编图像中的非整数位置，
• 1. 加法运算
C (x ,y ) A (x ,y ) B (x ,y )
• 2. 减法运算（差分）
C (x ,y ) A (x ,y ) B (x ,y )
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4
=
+
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5
=
—
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6
（a）原图
（b）梯度运算
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• 2.2.2 几何运算
• 几何运算可以改变图像中物体之间的空间关系。
数字图像处理
(Digital Image Processing）
数字图像处理与模式识别研究所
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1
第二章 图像处理中的常用数学变换
2.1 引言 2.2 空域变换
2.2.1 代数运算 2.2.2 几何运算
2.3 离散傅立叶变换
2.3.1 离散傅立叶变换基本概念 2.3.2 离散傅立叶变换基本性质 2.3.3 快速离散傅立叶变换
义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间，并
利用输入图像在这些空间的特有性质有效而快速地对图像
进行处理和分析。最典型的变换有离散傅立叶变换，它把
空域中的图像信号看作二维时间序列，将其变换到频率域
来分析图像的频谱特性。
•
除了傅立叶变换外，常用的非空域的变换还有Gabor
变换、小波变换、离散余弦变换、PCA变换等等。无论是
b(x,y)c5xc6yc7xyc8
C
A
B
F
C
A
FB
D 可编辑ppt
D
14
• 几何变换的应用举例
• 图像在生成过程中，由于系统本身具有非线性或拍摄角
度不同，会使生成的图像产生几何失真。几何失真一般 分为系统失真和非系统失真。系统失真是有规律的、能 预测的；非系统失真则是随机的。
• 但对图像作定量分析时，就要对失真的图像进行几何校
a(x,y) cos() sin() 0x
b(x,y)sin() cos() 0y
1 0
0 11
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• 复杂变换
• 右图显示了在失真和相应的校正图像中的四边形区域，四
边的顶点是相应的“控制点”。假设四边形区域中的几何形变 过程用双线性方程对来建模，即：
a(x,y)c1xc2yc3xyc4
即位于四个输入象素之间。因此，为了决定与该位 置相对应的灰度值，必须进行插值运算。常用的插 值方法有3种：
• 1）最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation) • 2）双线性插值(Bilinear Interpolation) • 3）三次立方插值
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• 1）最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation)
(0,1)
y
双线性插值示意图
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首先，在x方向上作线性插值，对上端的两个顶尖进 行线性插值得：
f( x ,0 ) f( 0 ,0 ) x f( 1 ,0 ) f( 0 ,0 )
类似的，对于底端两个顶点进行线性插值有：
f( x ,1 ) f( 0 ,1 ) x f( 1 ,1 ) f( 0 ,1 )
• 放缩
a(x, y) 1 0 x0 x
b(x, y) 0
1
y0
y
1 0 0 1 1
a (x ,y ) cx b (x ,y ) dy
a(x, y) c 0 0x
b(x, y) 0 d 0y
1 0 0 11
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• 旋转
a(x,y)xcos()ysin() b(x,y)xsin()ycos()
2.4 离散Gabor变换
2.4.1 加窗傅立叶变换 2.4.2 Gabor变换的基本概念 2.4.3 离散Gabor变换
2.5 小波变换
2.5.1 连续小波变换 2.5.2 二进小波变换 2.5.3 离散小波变换 2.5.4 二维离散小波变换 2.5.5 小波变换的应用
2.6 PCA变换
2.6.1 PCA的基本概念及问题描述 2.6.2 PCA变换的应用
y方向上作线性插值，以确定：
f( x ,y ) f( x ,0 ) y f( x ,1 ) f( x ,0 )
这种运算可以看成是图像内的各物体在图像内移动 的过程。例如，物体的转动、扭曲、倾斜、拉伸等 等，都是几何运算的结果。
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8
• 旋转
y
0,0 可编辑ppt
x 9
• 水平镜像
y
0,0
x
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10
• 垂直镜像
y
0,0
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x
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• 平移
a ( x ,y ) x x 0 b ( x ,y ) y y 0
法，根据点的四个相邻点的灰度值，分别在x和y方向上进 行两次插值，计算出的值。最后形成的插值函数为一双曲 抛物面方程：
f(x ,y ) a x b y c x y d
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f(1,0)
f(0,0)
f(x,y)
x
(x,0)
(1,0)
(x,y)
灰 度 (1,1)
(0,0)
(0,y)
(x,1)
2.7离散余弦变换 2.8其他的正交变换
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2
2.1 引言
• 图像的数学变换的特点在于其有精确的数学背景，是 许多图像处理技术的基础。在这些变换中，一种是在空间
域上进行的，这些变换根据处理操作的特点，可以分为图
像的代数运算和几何运算，它们都是利用对输入图像进行
加工而得到输出图像。另一种重要的数学变换则是将原定
• 最简单的插值方法是最近邻插值，即选择离它所映射到的
位置最近的输入象素的灰度值为插值结果。数学表示为：
f(x ) f(x k) 1 2 (x k 1 x k) x 1 2 (x k x k 1 )
• 2）双线性插值(Bilinear Interpolation)
• 双线性插值法是对最近邻法的一种改进，即用线性内插方