浅谈数字图像处理及文字轮廓提取
数字图像处理要点简述详述
第一.二章.采样，量化，数字图像的表示 基本的数字图像处理系统系统的层次结构I 应用程序 I 开发工具 操作系统 设备驱动程序I硬件I图像处理的主要任务： 图像获取与数字化 图像增强 图像恢复 图像重建 图像变换 图像编码与压缩 图像分割 特点：(1) 处理精度高。
(2) 重现性能好。
(3) 灵活性髙1•图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化2. 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。
4•数字化包括取样和量化两个过程：取样：对空间连续坐标(x,y)的离散化量化：幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。
)5.数字化图像所需的主要硬件：♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标第三章，傅里叶变换，DCT变换，WHT•余弦型变换：•傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O•方波型变换：•沃尔什•哈达玛变换(DWT)1•二维连续傅里叶正反变换:F(u,v)= I f f(x.y)eJ_oc J_ocf g y)= \f F(u, v)ej27r(nA+vv)dwdvJ —oo J —oo二维离散傅里叶变换：M — 1 N — I=乏疋 Fgg 宀SS)if=o v=O。
F(u, v)即为f (x, y)的频谱。
频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级 卷积定理：/(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n)/?/=() n=02•二维离散余弦变换(DCT)一维离散余弦变换：EO)=%)岳gfg 芈严 其中 c®=怜 ""DCT 逆变换为F(u.v)=1~MN A =0 y=02 A r -1/(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gsn(2n +1)« ~~2N3•—维沃尔什变换核g （W ）：1 X_JL£（乂申）=丄口（一 1）®（”）為一】一心）＜N i=o• 厂、Cn 7V--1 ^T-l码3》=卡吝 /G 〉耳(—1)635—一 3«JC> =牙中 O )n (—O务i二维：•正变换: 1 N —l. N —!■H —1护(“*) = —X X /X%」)口( — 1)4(5—373$一_W] N 宜 U • JO■逆变换二1 AT-l JV-l 片_]/（X.y ）=丄 £ 乞 疗（心巧 口弟-i -心）JN 為 v=o ~。
多媒体技术3_数字图像处理
图像的编码技术
行程编码
第 一 代 压 缩 编 码
像素编码
算术编码
熵编码
增量调制
预测编码 变换编码 其他编码
DPCM调制 DCT变换
位平面编码
图像的编码技术
子带编码
第 二 代 压 缩 编 码
分层编码
分型编码 模型编码
五、其他研究内容
图像分析
基于内容的图像处理 图像重建
当今数字图像的热点研究方向
水平镜像
垂直镜像
注意：做镜像时，实际上需要对坐标先进行平移， 否则将出错。因为矩阵的下标不能为负。
图像变换
三、图像的旋转
x' x cos y sin y' x sin y cos
30
x' 0.866x 0.5 y y ' 0.5 x 0.866y
图像变换
1. 图像按比例缩小：
最简单的是减小一半，这样只需取原图的偶（奇）数行和偶 （奇）数列构成新的图像。
图像的减半缩小效果
图像变换
如果图像按任意比例缩小，则需要计算选择的行列。 M*N大小的图像缩小为：kM*kN大小，（k<1）。 设旧图像是F(x,y)，新图像是I(x,y) 则：I(x,y)=F(int(c*x),int(c*y)) c=1/k
图像传输与存储需要的信息量空间：
1）彩色视频信息 对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像，每秒30帧， 则一秒钟的数据量为： 640*480*24*30=221.12M 所以播放时，需要221Mbps的通信回路。 参考数据：宽带网为512K,电话线为56K。 存储时，1张CD可存640M，则仅可以存放2.89秒的数据。
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，其在工业测量、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的应用日益广泛。
图像轮廓提取作为计算机视觉中的一项关键技术，对于实现目标的识别、定位、跟踪等任务具有重要意义。
本文旨在研究基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法，以提高轮廓提取的准确性和效率。
本文将回顾传统的图像轮廓提取方法，如边缘检测算子、阈值分割等，并分析其优缺点。
在此基础上，本文将探讨基于现代计算机视觉测量技术的轮廓提取方法，如基于深度学习的轮廓检测算法、基于结构光的三维轮廓测量技术等。
这些新方法在轮廓提取的准确性和鲁棒性方面具有显著优势，能够更好地适应复杂多变的实际应用场景。
本文将详细介绍所研究的图像轮廓提取方法的具体实现过程，包括预处理、特征提取、轮廓检测等步骤。
本文将通过实验验证所提出方法的有效性，并与传统方法进行比较，以展示其在实际应用中的优势。
本文还将探讨基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法在未来可能的发展方向和挑战。
随着深度学习、三维重建等技术的不断进步，轮廓提取方法将在更多领域发挥重要作用，为实现更智能、更高效的图像处理和分析提供有力支持。
二、图像轮廓提取基础理论图像轮廓提取是计算机视觉测量技术中的关键步骤，其目标是识别并描绘出图像中物体的边缘或边界。
这些轮廓信息对于理解图像内容、进行物体识别、三维重建等任务至关重要。
图像轮廓提取主要基于边缘检测算法和轮廓跟踪算法。
边缘检测算法是轮廓提取的基础，它通过对图像中像素强度的突变进行检测，从而找到边缘位置。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等。
这些算子通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度强度，来判定像素是否属于边缘。
其中，Canny算子以其良好的噪声抑制能力和边缘定位精度，在实际应用中得到了广泛应用。
轮廓跟踪算法则是在边缘检测的基础上，通过连接相邻的边缘像素，形成连续的轮廓线。
边缘提取原理
边缘提取原理
边缘提取是数字图像处理中的一项基本操作，其目的是在图像中提取出物体的轮廓和边缘信息。
这些边缘信息对于图像分割、目标识别和形状分析等任务都具有重要的作用。
边缘提取的原理可以简单地概括为在图像中检测出像素值变化明显的位置。
在实际操作中，常用的方法包括基于梯度、基于拉普拉斯、基于Canny算子等。
其中，基于梯度的方法是最常用的一种。
它通过计算像素点周围灰度值变化率最大的方向来确定该点处边缘方向，并将其与周围像素进行比较以确定是否为边缘点。
常见的算法有Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子等。
另一种常用方法是基于拉普拉斯。
它通过计算二阶导数来检测出图像中灰度值变化明显的位置，从而确定边缘位置。
但该方法容易受到噪声干扰，因此需要先对图像进行平滑处理。
Canny算子则是一种综合了以上两种方法并加以改进的算法，其主要特点是准确性高、抗噪声能力强、边缘定位精度高等。
其具体实现步骤包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理
和边缘连接等。
总的来说，边缘提取是数字图像处理中的一个基本操作，其原理主要是通过检测像素值变化明显的位置来确定图像中的边缘信息。
常用的方法包括基于梯度、基于拉普拉斯和基于Canny算子等。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法，并进行参数调整和优化，以获得更好的效果。
如何利用数字图像处理技术进行地物提取
如何利用数字图像处理技术进行地物提取概述：数字图像处理技术是一种通过计算机对图像进行处理和分析的方法，可以帮助我们提取出图像中的目标地物。
地物提取在土地利用、环境研究、城市规划等领域中具有重要的意义。
本文将讨论如何利用数字图像处理技术进行地物提取。
一、图像预处理在进行地物提取之前，首先需要对原始图像进行预处理。
常用的预处理方法有直方图均衡化、噪声去除、边缘增强等。
直方图均衡化可以提高图像的对比度，使得地物的边界更加清晰。
噪声去除可以通过滤波器进行，如中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声和高斯噪声。
边缘增强可以通过边缘检测算法实现，如Sobel算子、Canny算子等。
这些预处理方法可以帮助我们更好地进行地物提取。
二、色彩空间转换在进行地物提取时，常常需要将图像从RGB色彩空间转换到其他色彩空间，如灰度色彩空间或者HSV色彩空间。
灰度色彩空间只考虑图像的亮度信息，可以有效地提取出地物的形状。
HSV色彩空间将色彩信息和亮度信息分离开来，可以帮助我们更好地进行地物分类。
通过进行色彩空间的转换，可以提高地物提取的效果。
三、阈值分割阈值分割是一种常用的地物提取方法。
通过设定一个阈值，将图像中亮度大于该阈值的像素点划分为地物，亮度小于该阈值的像素点划分为背景。
阈值的选择对地物提取结果影响很大，通常需要利用试错法进行调整。
另外，为了进一步提高阈值分割的效果，可以采用自适应阈值分割算法，根据图像的局部特性自动确定阈值，使得地物提取更加准确。
四、边缘检测边缘检测是一种可以提取出图像中轮廓信息的方法，可以帮助我们更好地提取地物。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
Sobel算子可以提取出图像中的水平边缘和垂直边缘，Canny算子可以提取出图像中具有一定强度的边缘。
边缘检测可以帮助我们确定地物的形状和位置，从而更好地进行地物提取。
五、形态学操作形态学操作是一种基于像素周围邻域的操作，可以帮助我们进一步提取地物。
数字图像处理知识点总结
定小于任何其他排列形式.
矢量量化原理
第7章
矢量量化的编码就是根据一定的失真测度 在码书搜索出与输入矢量失真最小的码字的索引。
用Canny算子进行边缘检测的主要步骤
① 用高斯滤波器平滑图像 第9章
② 计算滤波后图像梯度的幅值和方向
③ 对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找处图像梯度中的局 部极大值点，把其它非局部极大值点置零以得到得到细化的边 缘 ④ 用双阈值算法检测和连接边缘，使用两个阈值T1和T2(T1>T2)， T1用来找到每条线段，T2用来在这些线段的两个方向上延伸寻 找边缘的断裂处，并连接这些边缘。
背景差分法 如何利用多幅运动图像构造一个 第9章 基准图像
• 找出多幅对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分为基准图像，可通过检测图像序列相邻两帧之间的变 化，保留对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分，再与下一帧的图像对比，重复上述过程，最终取得 基准图像。
• I=imread(‘原图像名.tif’); % 读入原图像,tif格式 • whos I • imshow(I) % 显示图像I的基本信息 % 显示图像
自动阈值 迭代式阈值选择算法的基本思想
第9章
• 开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略 不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。在 迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略， 好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能够快速 收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于上一 次的阈值。
• title(‘原图像’);
• %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后 的图像 • figure；imshow(J); • %给直方图均衡化后的图像加标题名 • title(‘直方图均衡化后的图像’) ;
数字图像处理基本概念
本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。
图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。
图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。
随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。
因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。
数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。
将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。
这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。
所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。
它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。
Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。
在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。
在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。
计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。
1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。
位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。
《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。