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1.3.1 图像处理步骤和方法学习视频在线视频

下一节:1.4.1 图像处理系统组成学习视频

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1.3.1 图像处理步骤和方法学习视频课程教案、知识点、字幕

同学们好

今天,我们给大家介绍数字图像处理的主要步骤及方法

首先呢,我们来看一下我们知道任何一幅图像都可以看作是

无数个很小的光点组成的光的强度集合

因此,用数学的方法来描述一幅图像时

常常需要考虑它的点的性质

一幅图像所包含的信息 首先表现为光的强度

也就是说 一幅图像可以看成是

空间各个坐标点上光强度的一个集合

他的数学表达式 我们可以写成

I等于f(x,y,z,λ,t) 其中的这个z,y,z 表示的是空间坐标

λ表示的是波长 t表示的是时间

那么因此 我们说的I等于f(x,y,z,λ,t)

它就表示了一幅运动的彩色的立体图像

那么我们说静止的图像是和时间没有关系的

而单色图像也就通常我们所说的灰度图像

它的波长λ是一个常数,而平面图像则和坐标Z没有关系

那么在每一种情况下呢

我们刚才的图像表示方式可以省略掉其中一维

也就是说 我们可以简单的写成对于静止图像来讲

它的数学表达式可以写成i等于I(x,y,z,λ,),与t无关

而这个灰度图像呢,我们可以写成I等于f(x,y,z,t)与λ无关

对于平面图像来讲 I等于f(x,y,λ,t)它和Z是没有关系的

而我们知道,对于平面上的静止的灰度图像

它的数学表达式 更可以很简单的写成

I等于f(x,y)与z,λ,t都是没有关系的

这是我们讲数字图像的一个数学表达形式

那我们知道运动图像可以用静止的图像序列来表示

彩色图像可以分解成三基色图像

而三维图像可以由二维图像来进行重建

所以呢,我们这门课程里面主要针对的是

平面上静止的灰度图像来进行讨论的

对于表示图像的强度函数刚才我们所说的f(x,y)

那么它所代表的根据它的物理内容

f(x,y)具有以下两个特点,第一就是空间有界

因为人的视野是有限的

人们看到的一幅图像也应该是空间有界的

也就说它的大小是有范围的

第二个呢,就是它的幅度是有限的

f作为光强度的一个度量函数,首先它应该是非负的

并且 它是一个有限值

就是说 在这我们用Bm来表示它的最大值

这是图像的具有的两个特点

那我们知道数字图像处理主要是指

应用计算机和数字系统,对图像进行加工和处理

主要包括图像的信息的获取、存储、 处理传输以及输出显示

那么其中图像信息的获取呢

就是说我们要用计算机进行这个数字图像处理

那你首先需要获取能够用计算机来进行的一个数字图像

这就是图像信息的获取

那么第二部分呢,就是图像信息的一个存储

我们知道,无论是获取的数字图像还是处理过程中的图像信息

以及最终的处理结果,都需要存储在计算机等数字系统中

所以,这是它的第二部分

那么第三个呢,就是图像的传输

随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用

需要传输大量的图像信息,这就是它的第三个部分

还有一个呢,就是图像的信息的一个处理

那也就是说,我们最常见的也就是说

在我们这门课中呢是最基本的内容,就是数字图像处理

它是指用数字计算机或者数字系统

对图像进行各种各样的处理分析

最后一个 就是图像的一个输出和显示

也就是说 我们要用可视的方法进行显示来供给人们来观看

这是图像处理的基本步骤

那么数字图像处理的方法理论和技术

涉及到数学 物理 信号处理 计算机科学等等众多学科

涉及的知识种类呢,多种多样

但是从主要研究内容和方法上来看

主要可以分为以下几个方面

第一个 就是图像的数字化

也就是说 将非数字形式的图像信号

通过数字化设备转换成数字图像

它是数字图像处理的一个基础,主要包括采样和量化

那么我们在计算机上看到的任何一幅图像呢

其实都是数字图像,这是图像的数字化

那么为了便于在频域对图像进行更有效的处理

就需要对图像进行变换

比如我们屏幕上显示的这个图像,这个图像是原始图像

这个图像是我们在原始图像的基础上

叠加了一个正弦的干扰信号

那我们看到在这幅图像中叠加了正弦干扰的图像

如果是在空域里面,无论我们采用什么样的增强方法

都不能很干净的把这个正弦干扰去除掉

而如果我们把它转换到频域

明显在频谱上看到了两个正弦干扰的频率分量

所以呢,对于这种情况

如果我们能够很简单的设计一个带阻滤波器

就可以很方便的抑制掉我们刚才所提到的这样一个干扰

图像处理的第三个主要内容呢,就是图像增强

图像增强是图像增强图像中的有用信息

提高图像的清晰度改善人们的视觉效果

比如说我们现在看到的这幅图像

这幅图像因为整体是偏暗的,所以很多细节我们看不清楚

但是如果我们进行了直方图增强处理之后

我们可以看到,图像的质量看起来要好了很多

这是图像处理这部分的图像增强

图像复原呢,是对退化的图像进行处理

使得处理后的图像要尽可能的接近原始图像

这个屏幕上 我们给出了

由于运动发生了模糊和散焦发生模糊所对应的两种退化图像

这个是原始图像,这是发生了运动模糊的图像

这是散焦模糊图像

同时我们在下方给出了上述三个图像中所对应的频谱

这是图像复原

另外,由于图像中常常存在着一些冗余

那么数据量大,不利于图像的传输和存储

所以需要对图像进行压缩,以减少描述图像的数据量

比如我们现在看到的这幅图像,一个彩色图像

那么图像的大小呢,是480乘640

因此,我们知道这一个480乘640个像素点的图像

他的数据量的计算 就是480乘640乘以3

之所以乘以三是因为这是一幅彩色图像

我们知道彩色图像可以分成RGB就是红绿蓝三个分量

每一个分量分成256个层次

因此 每一个分量用一个字节来表示

这个彩色图像就要用三个,一个像素点用三个字节来表示

因此,这样的一个图像 它的大小就大概是在900K个字节

这是一个静止的图像

假如说,我现在有一个u盘,u盘的容量是8G

如果我现在要存放这个图像

而且呢,我们希望这是一个运动的图像

那么如果要是连续运动 至少应该达到每秒钟播放36帧

才能够看到是一个连续变化的一个运动

那么在压缩前这样的一个图片

我们只能存放的内容大约播放250秒左右

也就是说4分钟的时间

所以我们看到,从图像的存储空间来看

必须要对图像进行压缩

另外图像的分割是数字图像处理分析的一个关键技术之一

他根据选定的特征 将图像划分成若干个有意义的部分

这是进一步进行图像识别分析理解的基础

图中呢,我们显示了原始图像 一个原始图像

以及用叫Prewitt梯度得到的一个目标的一个边缘

另外图像的分析和描述主要是对已经分割的

或正在分割的图像进行一个处理

那么各部分的属性以及各部分之间的关系进行描述和分析

主要包括区域的几何特征、边界描述、区域描述

纹理描述、形态学描述等等

而图像的识别分类呢

是根据从图像中提取的各个目标物的特征

与目标物固有的特征进行匹配识别

以便做出对各个目标物类属的一个判别

这个呢,就是图像处理和分析所要研究的主要内容

好 今天的课就到这里

谢谢大家 再见

现代图像分析课程列表:

第一章 绪论

-1.1 图像及图像的基本概念

--1.1.1 图像处理基本概念学习视频

--1.1.2 图像及图像的基本概念作业

-1.2 数字图像处理的起源

--1.2.1 数字图像处理的起源学习视频

--1.2.2 数字图像处理的起源作业

-1.3 数字图像处理的步骤和方法

--1.3.1 图像处理步骤和方法学习视频

--1.3.2 数字图像处理步骤和方法作业

-1.4 数字图像处理系统的组成

--1.4.1 图像处理系统组成学习视频

--1.4.2 数字图像处理系统的组成作业

-1.5 数字图像处理主要应用领域

--1.5.1 图像处理应用领域学习视频

--1.5.2 数字图像处理主要应用领域作业

第二章 数字图像处理基础

-2.1 色度学基础

--2.1.1 色度学基础学习视频

--2.1.2 颜色模型学习视频

--2.1.3 色度学基础作业

-2.2 人的视觉特性

--2.2.1 人的视觉特性学习视频

--2.2.1 人的视觉特性作业

-2.3 图像数字化

--2.3.1 图像的数字化学习视频

--2.3.2 图像数字化作业

-2.4 数字图像特点

--2.4.1 数字图像特点学习视频

--2.4.2 数字图像特点作业

-第二章讨论题

第三章 图像变换

-3.1 图像变换的基本概念

--3.1.1 图像变换的基本概念学习视频

--3.1.2 图像变换的基本概念作业

-3.2 图像的几何变换

--3.2.1 图像的几何变换学习视频

--3.2.2 图像的几何变换作业

-3.3 图像的离散傅立叶变换

--3.3.1 图像离散傅立叶变换学习视频

--3.3.2 图像的离散傅立叶变换作业

-3.4 图像变换的一般表示形式

--3.4.1 图像变换的一般表示学习视频

--3.4.2 图像变换的一般表示形式作业

-3.5 图像的离散余弦变换

--3.5.1 图像离散余弦变换学习视频

--3.5.2 图像的离散余弦变换作业

-3.6 图像离散沃尔什-哈达玛变换

--3.6.1 沃尔什-哈达玛变换学习视频

--3.6.2 图像离散沃尔什-哈达玛变换作业

-3.7 K-L变换

-- 3.7.1 K-L变换学习视频

--3.7.2 K-L变换作业

-第三章讨论题

第四章 图像增强

-4.1 图像的对比度增强

--4.1.1 图像的对比度增强学习视频

--4.1.2 图像的对比度增强作业

-4.2 直方图修正

--4.2.1 直方图均衡化学习视频

--4.2.2 直方图规定化学习视频

--4.2.3 直方图修正作业

-4.3 图像平滑

--4.3.1 图像空域平滑法学习视频

--4.3.2 图像频域平滑法学习视频

--4.3.3 图像中值滤波学习视频

--4.3.4 图像平滑作业

-4.4 同态滤波

--4.4.1 同态滤波学习视频

--4.4.2 同态滤波作业

-4.5 图像锐化

--4.5.1 图像锐化学习视频

--4.5.2 图像锐化作业

-4.6 图像的彩色增强

--4.6.1 图像彩色增强学习视频

--4.6.2 图像的彩色增强作业

-第四章讨论题

第五章 图像恢复

-5.1 退化模型及常见退化模型

--5.1.1 退化模型学习视频

--5.1.2 退化模型及常见退化模型作业

-5.2 图像的无约束恢复

--5.2.1 图像的无约束恢复学习视频

--5.2.2 图像的无约束恢复作业

-5.3 图像有约束最小二乘恢复

--5.3.1 有约束最小二乘恢复学习视频

--5.3.2 图像有约束最小二乘恢复作业

-第五章讨论题

第六章 图像压缩编码

-6.1 概述

--6.1.1 概述学习视频

--6.1.1 概述作业

-6.2 图像编码基本理论

--6.2.1 图像编码基本理论学习视频

--6.2.2 图像编码基本理论作业

-6.3 无损编码理论

--6.3.1 无损编码原理学习视频

--6.3.2 无损编码理论作业

-6.4 霍夫曼编码

--6.4.1 霍夫曼编码学习视频

--6.4.2 霍夫曼编码作业

-6.5 算数编码

--6.5.1 算术编码学习视频

--6.5.2 算数编码作业

-6.6 预测编码

--6.6.1 预测编码学习视频

--6.6.2 预测编码作业

-6.7 正交变换编码

--6.7.1 正交变换编码学习视频

--6.7.2 正交变换编码作业

-第六章讨论题

第七章 图像分割

-7.1 图像分割的定义及依据

--7.1.1 图像分割定义及依据学习视频

--7.1.2 图像分割的定义及依据作业

-7.2 边缘点检测

--7.2.1 边缘点检测学习视频

--7.2.2 边缘点检测作业

-7.3 边缘线跟踪

--7.3.1 局部边缘连接法及光栅扫描跟踪法学习视频

--7.3.2 Hough变换学习视频

--7.3.3 边缘线跟踪作业

-7.4 门限化分割

--7.4.1 门限化分割学习视频

--7.4.2 门限化分割作业

-7.5 区域分割法

--7.5.1 区域分割法学习视频

--7.5.2 区域分割法作业

-7.6 聚类分割法

--7.6.1 k-means聚类法学习视频

--7.6.2 谱聚类分割法学习视频

--7.6.3 聚类分割法作业

-第七章讨论题

第八章 图像描述

-8.1 像素间的基本关系

--8.1.1 像素间的基本关系学习视频

--8.1.2 像素间的基本关系作业

-8.2 目标物的边界描述

--8.2.1 目标物的边界描述学习视频

--8.2.2 目标物的边界描述作业

-8.3 目标物的区域描述

--8.3.1 目标物的区域描述学习视频

--8.3.2 目标物的区域描述作业

-8.4 图像的几何特征

--8.4.1 图像的几何特征学习视频

--8.4.2 图像的几何特征作业

-8.5 特征描述子

--8.5.1 特征描述子SIFT学习视频

--8.5.2 特征描述子HOG学习视频

--8.5.3 特征描述子BOW学习视频

--8.5.4 特征描述子作业

-第八章讨论题

第九章 图像分类识别

-9.1 图像匹配

--9.1.1 图像匹配学习视频

--9.1.2 图像匹配作业

-9.2 图像分类

--9.2.1 图像分类学习视频

--9.2.2 图像分类作业

-9.3 图像识别

-- 9.3.1 图像识别学习视频

--9.3.2 图像识别作业

-9.4 模式识别分类专题

--9.4.1 经典分类方法学习视频

--9.4.2 SVM分类器学习视频

--9.4.3 神经网络学习视频

--9.4.4 模式识别分类专题作业

课程思政讨论

-中国天网

-中国天网思政讨论题

西电学子实践作品分享(会持续更新)

-谁偷走了尔康的帽子

-指静脉识别

-答题卡识别

-车道检测

-谁是怪盗J

-仙女们的困惑

-身份证号码识别

-基于混合高斯模型的运动目标检测

考试

-期末测试

--期末测试

1.3.1 图像处理步骤和方法学习视频笔记与讨论

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