数字图像处理第四讲数字图像系统简介及数字图像处理应用
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。
数字图像处理技术简介
数字图像处理技术简介数字图像处理技术是指利用数字计算机技术对数字图像进行各种操作和处理的过程，它将数字图像视为信号，对其进行各种分析和处理，以达到改善图像质量、提取有用信息、识别和恢复失真等目的。
目前，数字图像处理技术已广泛应用于医学、遥感、地质勘察、环境监测、安全监控等众多领域。
一、数字图像的表示方式数字图像是以点阵形式存储在计算机中的，每个点称为像素（Pixel），每个像素有一个灰度值或彩色值。
灰度图像每个像素仅有一个数值，代表图像的亮度；彩色图像每个像素有三个数值，代表图像的红、绿、蓝三个通道的值。
数字图像的表示方式主要有以下两种：1.二值图像：每个像素只有两种取值，分别为黑和白。
二值图像常用于文字、边缘提取等领域。
2.灰度图像/彩色图像：每个像素有多种取值，分别表示亮度或颜色的不同程度。
灰度图像和彩色图像常用于人脸识别、医学图像等领域。
二、数字图像处理的基本步骤数字图像处理主要包括以下四个基本步骤：1.图像获取：通过传感器、摄像机等设备采集图像。
2.预处理：对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、几何校正等。
3.图像分析与处理：对预处理后的图像进行各种分析和处理，包括图像分割、特征提取、模式识别等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，可根据具体需求进行目标检测、修改、输出等处理。
三、常用的数字图像处理技术1.图像增强：图像增强是指改善图像质量，使其更符合人眼视觉要求的一系列操作。
包括直方图均衡化、各种滤波、彩色平衡等。
2.图像分割：图像分割是将图像分成多个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有类似的特征。
常用的分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
3.特征提取：特征提取是指从图像中识别出各种特征，用于图像分类、目标检测等。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
4.模式识别：模式识别是通过对已知图像的学习，准确地识别新图像所属的类别。
常用的模式识别方法包括神经网络、最近邻算法等。
数字图像处理的应用及原理
数字图像处理的应用及原理1. 应用领域数字图像处理是一种通过计算机对图像进行操作和处理的技术。
它广泛应用于以下领域：1.1 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。
医学图像处理技术可以帮助医生和医学研究人员更好地观察和分析医学图像，从而提高医学诊断和治疗的准确性。
常见的医学图像包括X射线、MRI和CT扫描图像等。
•对医学图像进行图像增强，包括降噪、增强对比度等操作，以帮助医生更清晰地观察图像细节；•运用图像分割技术将医学图像中的组织和器官分离开来，以帮助医生定位和识别异常情况；•运用图像配准技术将多个医学图像进行对齐，以便进行比较和分析等。
1.2 机器视觉机器视觉是数字图像处理在工业及机器人领域的应用。
通过机器视觉技术，计算机可以获取并分析图像信息，从而实现自动化和智能化的控制和决策。
•使用机器视觉技术进行产品质量检测，包括缺陷检测、尺寸测量等；•运用机器视觉技术进行目标检测和跟踪，如自动驾驶车辆中的车道线检测和物体识别；•运用机器视觉技术进行图像识别和分类，如人脸识别、物体分类等。
1.3 数字图像合成与虚拟现实数字图像处理还应用于图像合成和虚拟现实等方面。
•使用图像合成技术将多个图像进行混合和合成，生成新的图像；•运用虚拟现实技术将数字图像与现实场景进行融合，实现沉浸式的交互体验。
2. 原理介绍数字图像处理的原理基于对图像的采样、量化和编码。
2.1 图像采样图像采样是将连续的图像信号转化为离散的图像数据的过程。
常见的图像采样方法包括最近邻采样和双线性插值采样。
•最近邻采样直接取离采样点最近的像素值作为采样结果；•双线性插值采样通过对相邻像素进行加权平均来计算采样结果。
2.2 图像量化图像量化是将连续的图像灰度值转化为离散的取值范围的过程。
常见的图像量化方法有均匀量化和非均匀量化。
•均匀量化将图像灰度值等间隔地划分为若干个区间，并为每个区间分配一个离散的灰度值；•非均匀量化将图像灰度值根据人眼对亮度的感知特性进行划分，使得亮度变化较大的区域有更多的灰度级。
数字图像处理的应用
数字图像处理的应用引言数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。
随着计算机技术的进步，数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。
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。
通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像进行分割和重建，可以获取人体内部组织的三维结构信息。
另外，医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。
印刷图像处理数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。
通过对印刷图像的处理，可以提高图像的质量和清晰度，使得印刷品更加美观。
例如，可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。
此外，数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。
安全监控图像处理数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。
通过对监控图像的处理和分析，可以实现对安全隐患的监测和预警。
例如，可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。
此外，还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。
遥感图像处理遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。
通过对遥感图像的处理，可以获取地表覆盖的信息，并进行环境监测和资源调查。
例如，可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析，以及植被分类和水体检测等。
艺术图像处理数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。
通过对艺术图像的处理，可以创造出各种视觉效果和艺术效果。
例如，可以通过滤镜和特效对图像进行处理，使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。
此外，数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。
结论数字图像处理在医学、印刷、安全监控、遥感和艺术等领域中都有着广泛的应用。
随着技术的不断发展，数字图像处理将在更多领域中发挥重要作用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
因此，深入理解和研究数字图像处理技术对于我们来说非常重要。
数字图像处理方法与应用
数字图像处理方法与应用数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行各种操作和改变，以获取想要的图像效果。
随着计算机技术的发展和普及，数字图像处理在各个领域得到了广泛的应用，如医学影像、遥感、安防监控等。
数字图像处理方法主要包括图像增强、图像压缩、图像分割和目标识别等几个方面。
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、颜色等属性，使图像更加清晰、鲜明，以帮助人们更好地观察和理解图像内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度变换和滤波等。
直方图均衡化是一种通过重新分布图像中像素的灰度级来增强图像对比度的方法，可以有效地提高图像的细节信息。
灰度变换是一种通过改变像素的灰度级来改变图像亮度的方法，常用的灰度变换函数包括对数变换、伽马变换和指数变换等。
滤波是一种通过改变图像的频率分量来增强或抑制图像细节的方法，常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
图像压缩是指通过减少图像数据的冗余性，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。
常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩是指压缩过程中不丢失任何图像信息的压缩方法，常用的无损压缩算法有LZW算法和Huffman编码算法。
有损压缩是指在压缩过程中丢失一定的图像信息，但在人眼感知上不明显的压缩方法，常用的有损压缩算法有JPEG算法和MPEG算法。
图像压缩技术能够在保证图像质量的前提下，减小存储空间和传输带宽，提高图像处理和传输的效率。
图像分割是指将图像划分成多个具有独立意义的区域的过程。
图像分割可以通过基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等实现。
基于阈值的方法是一种简单有效的图像分割方法，通过设置阈值来将图像的亮度或颜色分成两类或多类。
基于边缘的方法是一种根据图像边缘信息进行分割的方法，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
基于区域的方法是一种通过将相邻的像素聚类成区域的方法，常用的区域生长算法有基于颜色的区域生长和基于纹理的区域生长。
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1.4 数字图像处理应用
➢ 图像处理与图像技术 图像技术是各种与图像有关的技术总称，根据抽象程度和研究方法的 不同，可以分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次。
高 高层
抽 象语 程义
度
中层
图像理解 图像分析
符号 目标
小
操 作数 对据 象量
低层 低
图像处理
像素 大
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用 ➢ 图像处理与相关学科关系
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
1972年－－发明了X射线断层摄像装置，简称CT，用于头 颅诊断。 1975年－－研制出用于全身的CT装置，1979年该无损诊 断技术获 得诺贝尔奖。 1980年－－CCITT(国际电报电话咨询委员会 )制定了三类 传真机和公用电话网传输静止图像的国际标准。 1984年－－CCITT提出的第一个实用化的、适用于会议电 视和可视电话要求的视频压缩编码国际标准，用于在 ISDN网络上传输实际活动图像。 之后，数字图像处理应用得到迅速发展，图像成为人们生 活不可或确的重要组成部分。CCD，数码相机，…… 。
本课程主要内容
第1章 数字图像处理的基本知识 第2章 图像处理中的常用数学变换 第3章 图像增强 第4章 图像复原 第5章 图像压缩编码 第6章 图像分割 第7章 图像描述 第8章 数字图像技术应用系统设计
参考书
曹茂永 贾永红 阮秋琦 杨淑莹
数字图像处理 数字图像处理 数字图像处理学 VC++图像处理程序设计
北京大学出版社 武汉大学出版社 电子工业出版社 清华大学出版社
Hale Waihona Puke 章毓晋图象工程:图象处理和分析 清华大学出版社
容观澳
计算机图象处理
清华大学出版社
冈萨雷斯(美) 数字图像处理(英文版) 电子工业出版社
卡斯特曼(美) 数字图像处理(英文版) 电子工业出版社
课程信息
1. 课程性质
专业技术课：电子信息类(电子信息工程、电子科学与技术、通信工 程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程和信息工程)，遥感测 绘类(测绘工程、遥感科学与技术)，计算机类(计算机科学与技术、 软件工程、网 络工程、信息安全、物联网工程和数字媒体技术) ➢ 学 时：54学时（其中实验10学时） ➢ 学 分：3学分
第1章 数字图像处理的基本知识
第4讲 数字图像处理系统简介及数字图像处理应用
第1章 数字图像处理的基本知识
1.3 数字图像处理系统简介 1.4 数字图像处理应用
第1章 数字图像处理的基本知识
1.3 数字图像处理系统简介
CCD 摄 像 器 件 的 工 作 原 理 ： CCD器件是一种MOS集成电路，在P 型硅基片上用氧化法生成二氧化硅薄 层作为绝缘层，在绝缘层上用多晶硅 做 成 电 极 ， 构 成 一 个 具 有 MOS 结 构 的电容器，在电极上加正电压，在P 型硅基片的电极下面就会形成可存储 电荷的势阱。光从电极旁边照射时， 就会产生电子－空穴对，少数载流子 就会存储在势阱中，形成所谓电荷包， 且电荷数量与光照强弱成比例。
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
1921年的打印图像
1964 年 美 国 航 天 器 发 回的第一张月球照片
CT图像
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
➢ 应用领域： 物理、化学: 结晶分析、谱分析； 生物、医学: 细胞分析、染色体分类、血球分类、X射线照片分析、CT； 环境保护: 水质及大气污染调查； 地质: 资源勘探、地图绘制、GIS； 农林: 植被分布调查、农作物估产； 海洋: 鱼群探查、海洋污染监测； 水利: 河流分布、水利及水害调查； 气象: 云图分析等； 通信: 传真、电视、多媒体通信； 工业、交通: 工业探伤、铁路选线、机器人、产品质量监测； 经济: 电子商务、身份认证、防伪； 军事: 军事侦察、导弹制导、电子沙盘、军事训练等； 安全: 指纹识别等。
图像
图像处理
图像
客 观 世 界
计
算
计算机图形学
图像分析
模 式 新新
机 视 觉
数据 图像理解
（转换）
识 别
新 理工 技 论具
术
（人）
图像理解
符号
第1章 数字图像处理的基本知识
小结：本章从图像处理的基本概念、图像的表示、图像 处理领域的发展与应用、图像处理与其他相关学科的关 系、图像处理系统、典型的成像方法、图像显示技术等 方面作了简要介绍，使读者对图像处理有了一个概括性 的了解。对数字图像常用的几种存储格式进行了介绍， 特 别 是 采 用 目 前 常 用 的 几 种 编 程 软 件 （ VB 、 VC 、 Matlab）如何实现图像的读写和存储进行了详细的介绍， 将对后续内容的学习中为理论与编程实现的结合奠定了 基础。
2. 考核方式
总分100分，考试70分，平时成绩10分(作业、课堂听课情况等)，实 验20分。为了鼓励学生自主学习和参加创新活动，用图像处理技术 参加各类创新竞赛获奖、参加老师科研课题成绩突出、自主学习效 果明显等，附加分10分，计入总成绩。但满分100分封顶。
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
图像处理最先应用于空间探索
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
地球资源勘探
遥感图像
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
MRI
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
显微图像
第1章 数字图像处理的基本知识
多晶硅电极 二氧化硅 表面势阱
P 型硅
电子 空穴
单个MOS电容器的构造
第1章 数字图像处理的基本知识
1.4 数字图像处理应用
➢ 图像处理技术的发展 1839年－－照相术发明 1865年－－法国巴黎和里昂之间文字传真 1893年－－发明电影 1914年－－首张新闻传真照片出现在媒体 1925年－－发明电视 1960年－－NTSC彩色电视开播 1964年－－航天探测器徘徊者7号发回地面几千张月球 表面照片（美国喷气推进实验室JPL）。由计算机成功 绘制月球表面地图。