(完整版)数字图像处理系统及应用实例
数字图像处理技术
数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进展一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的开展，数字图像处理技术也慢慢地开展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球外表地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断开展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术到达了新的高度，并且开展迅猛。
二．数字图象处理研究的容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的开展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比方，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论根底上开展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像复原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是一样的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个适宜变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
数字图像处理_杨淑莹_《数字图象处理》课程全部教案 ppt课件
数字图像处理_杨淑莹_《数字 图象处理》课程全部教案
在调色板系统中,每一幅图像都有自己的调色板,显示时必 须将自己的调色板载入系统调色板中,实现调色板。一般创 建一个逻辑调色板需要以下五步： (1)建立一个LOGPALETTE结构和PALETTEENTRY数组； (2)对数组元素进行初始化并对成员变量进行设置； (3)建立CPalette对象并使用CreatePalette函数初始化调 色板对象； (4)使用SelectPalette函数来将设备描述表和调色板联系 起来； (5)使用CDC中的RealizePalette函数使调色板生效。
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数字图像处理_杨淑莹_《数
字图象处理》课程全部教案
StretchDIBits（）函数
该函数的结构如下： BOOL StretchDIBits(HDC hdc，int x,int y,int nWidth,int nHeight,int xSrc,int ySrc,int nSrcWidth,int nSrcHeight, CONST VOID*lpvBits,CONST BITMAPINFO *lpbmi, UNIT fuColorUse，DWORD dwrop); 参数说明： hdc:设备上下文句柄。 x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y : 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWidth: 指定绘制目标矩形的宽度（按逻辑单位）。 nHeight: 指定绘制目标矩形的高度（按逻辑单位 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的坐标（按逻辑单位）。 nSrcWidth, nSrcHeight:指定复制源位图的宽度和高度（按逻辑单位）。 lpvBits：指向DIB数据图像的指针。 lpbmi：指向BITMAPINFO结构的指针。 fuColorUse:指定BITMAPINFO结构中的bmiColors包含真实的RGB值还是调色板 中的索引值。 dwrop:指定要执行的光栅运算。
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
(完整word版)数字图像处理_胡学龙_许开宇_课后答案
胡学龙、许开宇编著《数字图像处理》思考题与习题参考答案第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 讨论数字图像处理系统的组成.列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统.图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图1。
8 数字图像处理系统结构图11。
5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点?答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
数字图像处理技术分析及应用
数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中，数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段，它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像，因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵，每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像，它以640列480行像素矩阵的形式构成，而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中，基本的数字图像处理步骤包括：数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声，使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正，增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活，例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等，还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域，应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中，数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中，数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面，都有着非常广泛的应用。
数字图像处理指纹识别系统课件
利用SVM进行指纹分类时，通过选择最有利于分 类的特征，提高指纹识别系统的性能。
3
基于SVM的参数优化
利用SVM的参数调整，优化分类器的性能，从而 提高指纹识别系统的准确率和鲁棒性。
08
实践环节与实验案例
基于OpenCV的指纹图像处理程序编写
指纹图像的采集
01
指纹图像的预处理
02
数字图像处理基础
数字图像处理概述
数字图像处理定义
数字图像处理是一门利用计算机对图像进行分析、处理和理解的学科。
数字图像处理应用
数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，如人脸识别、目标检测、医学影像分析等。
数字图像处理基本流程
数字图像处理的基本流程包括图像预处理、特征提取和图像识别等环节。
图像增强技术
数字图像处理指纹识别系统课件
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目录
• 引言 • 数字图像处理基础 • 指纹识别系统概述 • 指纹图像预处理 • 指纹特征提取 • 指纹匹配与识别 • 指纹识别系统的性能评估与优化 • 实践环节与实验案例
01 引言
背景介绍
随着生物识别技术的发展，指纹 识别技术已成为最常用的身份识
基于MATLAB的指纹特征提取与匹配实验
指纹图像的读取与预处理
01
使用MATLAB读取原始指纹图像，并进行灰度化、二值化和去
噪等预处理操作。
指纹特征的提取
02
通过MATLAB实现各种指纹特征提取算法，如基于小波变换的
特征提取、基于傅里叶变换的特征提取等。
指纹特征的匹配
03
将提取出的指纹特征与已有的指纹库进行匹配，实现指纹识别
通过提取指纹的关键特征点， 如核心点、三角点、纹理等，
数字图像处理在安防领域的应用
数字图像处理在安防领域的应用在当今社会，安防已经成为了保障人们生命财产安全的重要领域。
随着科技的不断发展，数字图像处理技术在安防领域中发挥着越来越重要的作用。
它不仅能够提高安防系统的准确性和效率，还为我们的生活和工作环境提供了更可靠的安全保障。
数字图像处理技术是什么呢？简单来说，它是指通过计算机对图像进行各种处理和分析的技术。
这些处理包括图像的获取、增强、压缩、分割、识别等等。
在安防领域，数字图像处理技术的应用场景十分广泛。
首先，视频监控是安防中最常见的应用之一。
通过安装在各个场所的摄像头，我们可以实时获取图像信息。
然而，原始的视频图像可能存在清晰度不够、光线不足等问题。
数字图像处理技术中的图像增强功能就派上了用场。
它可以对图像进行亮度、对比度的调整，以及去除噪声等操作，使得监控画面更加清晰，便于我们观察和分析。
比如，在夜晚光线较暗的情况下，通过图像增强技术，我们能够更清楚地看到监控区域内的人物和物体。
其次，数字图像处理技术在目标检测和跟踪方面也表现出色。
在一个复杂的监控场景中，可能同时存在多个移动的目标。
利用数字图像处理技术，可以准确地检测出这些目标，并对其进行持续的跟踪。
这对于及时发现异常行为、追踪嫌疑人等具有重要意义。
例如，在一个大型商场的监控系统中，如果发现有可疑人员在不同区域频繁出现，系统可以自动发出警报，提醒安保人员注意。
再者，人脸识别技术也是数字图像处理在安防领域的重要应用。
通过对人脸图像的采集和分析，系统能够快速准确地识别出人员的身份。
这项技术在门禁系统、机场安检等场景中得到了广泛的应用。
与传统的身份验证方式相比，人脸识别具有更高的准确性和便捷性。
只需要面对摄像头，系统就能在短时间内完成身份识别，大大提高了通行效率。
另外，车牌识别技术也是安防领域中常见的应用。
在停车场、高速公路出入口等地，通过对车辆车牌的图像识别，可以实现自动收费、车辆管理等功能。
数字图像处理技术能够有效地处理车牌图像中的变形、模糊等问题，提高车牌识别的准确率。
基于fpga的数字图像处理原理及应用
基于FPGA的数字图像处理原理及应用1. 引言数字图像处理作为一项重要的技术，已经被广泛应用于多个领域，例如医疗影像、机器视觉和图像识别等。
而基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统已经成为研究的热点。
本文将介绍基于FPGA的数字图像处理原理及其应用。
2. FPGA的基本原理和特点FPGA是一种可重构的硬件设备，具有可在现场编程的特点，使其适用于不同应用的实时高性能图像处理。
FPGA拥有可配置的逻辑单元和内部存储器，可用于实现各种数字图像处理算法。
3. FPGA在数字图像处理中的应用3.1 图像滤波•FPGA可以实现图像滤波算法，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
•FPGA的并行计算能力使得图像滤波可以以实时高性能的方式进行。
3.2 图像边缘检测•基于FPGA的图像边缘检测算法可以有效地提取图像的边缘信息，用于目标识别和图像分割等应用。
•FPGA的并行处理能力和灵活的逻辑结构使得边缘检测算法可以以高效的方式实现。
3.3 图像增强•FPGA可以用于实现图像增强算法，例如直方图均衡化和灰度级调整等。
•FPGA的硬件并行性使得图像增强算法可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
3.4 图像压缩•FPGA可以实现图像压缩算法，例如JPEG压缩算法。
•FPGA的高速并行处理能力使得图像压缩可以以实时高效的方式进行。
4. FPGA在数字图像处理中的优势•FPGA具有硬件并行处理能力，可以实现高效的图像处理算法。
•FPGA具有灵活性，可以根据不同的应用需求进行编程和配置。
•FPGA具有低功耗和低延迟的特点，适用于实时性要求较高的图像处理应用。
•FPGA具有较高的计算性能和吞吐量，可以满足高帧率的图像处理需求。
5. FPGA在数字图像处理中的应用案例5.1 医疗影像处理•基于FPGA的医疗影像处理系统可以用于实时的医学图像分析和诊断。
•FPGA的硬件并行处理能力可以提高医疗图像处理系统的性能和效率。
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2、条形码技术 通过在车辆的侧面印刷条形码(其中包括地区、车
型、车牌号码等基本信息)，当条形码扫描器阅读出这 些信息后，就可以完成识别任务。
缺点：（1）条形码识别技术对于扫描器要求很高； （3）须在全国范围பைடு நூலகம்统一的标准，推广起来也很困难。
3、图像处理技术
二、基于图像分析的车牌识别技术研究
（谭志标，硕士论文） 1、识别流程
f )计算中心点
椭圆目标的位置检测过程示意图
2.2 DSP组成的目标检测与识别系统
1．DSP实现目标检测识别的基本框图
视频解码 视频输入
视频合成 视频输出
视频输出
数模转换
Cameralink 接口
FPGA 双口RAM 逻辑控制
EMIFA BUS
FLASH DSP
TMS320C6416
通信双口 RAM
2、图像采集 两种触发采集方式：
（1）外设触发。采用线圈、红外等检测器检测车辆到 达信号，触发采集设备抓拍。
（2）视频触发。采用运动目标序列图像分析处理技术， 实时监控车道上车辆的运动状况，当发现车辆通过时，触 发抓拍。
3、车牌定位 （1）灰度转换
（2）边缘检测及二值化 （y方向梯度；二值化）
绘图仪 显示器
……
1.1 数字图像处理系统的分类
通用和专用:
通用系统主要用于方法研究、大型计算、多媒体技 术研究、视频制作等
专用型处理系统一般用于特殊用途，处理任务单一 ，但对系统体积、重量、处理速度、功耗、成本等 有特定的要求，数字信号处理器（DSP）
1.1 数字图像处理系统的分类
高、中、低档
0
0,
N 0
其中，M＝ 1 N
N -1 i0
fi (x, y)，fi (x,
y)是图像上所有满足y = tg(θ)x + q的点
2.3 高分辨率遥感影像道路提取
该变换的原理如图所示
y
y
l
(0 , q0 )
q0
45
(xN 1, yN 1)
o
q
q
o
xo
q
45
a)图像空间 b) 在方向上投影 c)映射方差特征到参数空间
2.3 高分辨率遥感影像道路提取
1．用灰度级标准差检测直线
假设图像空间中的一条角度为 、截距为 的q 直线 y tg(， )映x q
射其灰度级标准方差到参数空间上的一点 ，(该, q点) 的值
可由w以(下, q公) 式, 求得
-
w(
,
q)
1
N
N -1
i0
fi (x, y) - M
2
255，N
输出、打印输出和视频硬拷贝输出
2 应用实例
2.1 生物医学图像的处理 2.2 DSP组成的目标检测与识别系统 2.3 高分辨率遥感影像道路提取 2.4 立体视觉系统 2.5 车牌识别
2.1 生物医学图像的处理
边缘检测
目标定位
区域生长
目标分割
细胞图像自动分割流程图
2.1 生物医学图像的处理
a)
b)
EMIFB BUS
同步动态RAM SDRAM
串口通信接口
2.2 DSP组成的目标检测与识别系统
2．图像算法的处理流程
图像 预处理
目标 分割
目标 识别
图像处理流程
目标 跟踪
视频 合成
2.2 DSP组成的目标检测与识别系统
3．算法中的关键技术
1） 空域高通滤波将小目标进行增强，提高它的信噪比。 2） 自适应门限分割技术。 3） 图像特征匹配，通过多帧检测，识别出真正的目标。
2.5 车牌识别
一、研究意义
主要用于高速公路收费系统，大大提高车辆 过关的速度。
二、车牌识别技术
1、IC卡识别技术 IC卡卡内存储了该车的车牌号码以及其他一些信息， 当汽车通过设有车辆检测装置的路口时，IC卡系统将与路 口的计算机系统进行对话，使之辨识出该汽车的车牌号码 和其它相关内容，从而可以实现监督和管理。 缺点：（1）整套装置价格昂贵，硬件设计复杂；（2） 不适合异地作业，且须制定全国统一的标准；（3）无法核 对车、卡是否相符，也是IC卡技术存在的缺点。
c)
d)
e)
f)
免疫细胞图像自动分割的过程示意图
a)一幅免疫细胞图像 b)边缘检测的结果 c)目标定位并与b)叠加的结果
d) 计算目标中心点 e) 计算目标所在矩形 f) 在矩形框内分割图像
2.1 生物医学图像的处理
a)原图
b)边缘检测的结果
c)从边缘点沿梯度 方向做扇形
d)累加器累加的结果
e)对d取阈值并与b叠加
1.1 数字图像处理系统的分类
从图像传感器的敏感区看
可分成可见光、红外、近红外、X射线、雷达、伽玛射线、 超声波等图像处理系统
从采集部件与景物的距离上来分
可分为遥感、宏观和微观图像处理系统
1.2 计算机图像处理系统的基本构成
1．图像采集部件 2．图像处理部件 3．识别结果的输出部件
一种是根据图像处理的结果做出判断 另一种则是以图像为输出形式 。输出方式有屏幕
第11章 数字图像处理系统及应用实例
1 数字图像处理系统 2 应用实例
1 数字图像处理系统
监视器
图像通信接口
通信网络
输入设备 摄像机 扫描仪 CD-ROM ……
医学图像 卫星遥感图像
雷达图像
高档微机系统 图像采集 图像处理
A/D 图像数据库
硬盘、光盘、磁带机 存储设备
数字图像处理系统结构框图
输出设备 激光打印机
2.3 高分辨率遥感影像道路提取
2．梯度矢量均值约束的线目标检测
对原始图像进行梯度变换，对梯度矢量进行统计，用梯度矢量均 值来代替上一节 (,q处) 的值，就得到了梯度矢量在参数空间中的 统计特性。
2.4 立体视觉系统
1）视觉导航
智能视觉导航越野车
2.4 立体视觉系统
边缘检测
立体视觉系统的硬件结构
特征融合 计算视差
障碍物检测流程
计算距离
2.4 立体视觉系统
2）利用立体视觉原理进行地图绘制
边缘检测 轮廓匹配
精细匹配
计算视差 计算距离
地图绘制算法流程
2.4 立体视觉系统
轮廓匹配结果
2.4 立体视觉系统
边缘精细匹配结果
2.4 立体视觉系统
带纹理的重建三维建筑图像
2.4 立体视觉系统
结合GIS系统的三维建筑重建图像
高速信号处理芯片设计而成，采用多CPU或多机结构 ，具有适合图像和信号处理特有规律的并行阵列图像 处理器
中档系统以小型机或工作站为主控计算机，加上图像 处理器构成。这类系统具有较强的交互处理能力，同 时，由于用通用机做主控机，因而在系统环境下，具 有较好的再开发能力
低档的计算机图像处理系统由计算机加上图像采集卡 构成，其结构简单，是一种便于普及和推广的图像处 理系统