图像分类识别课件

第1章绪论

第1章绪论1.1序言1.2数字图像处理的目的及特点1.3数字图像处理的技术及应用1.4数字图像处理系统1.5数字图像处理的发展动向1.6MATLAB图像处理应用举例1.1序言学习目标了解数字图像处理的发展历史理解数字图像处理的目的、特点及相关技术掌握基本的图像处理系统及其概念了解图像处理的主要内容和任务了解数字图像处理的发展趋势要求学生自学MATLAB图像处理工具箱学习目标了解数字图像处理的发展历史1.1序言1.1.1研究背景人类所获得信息的70%以上来自于视觉。随着计算机技术及网络技术的迅速发展，几乎所有的信息都可以以数字的形式呈现在人们眼前。数字图像处理技术也取得了长足的进步，并向各个研究领域渗透。给我们带来了许多的研究课题和研究方向。学习和研究数字图像处理技术是时代的迫切需求。1.1序言1.1.1研究背景图——物体投射或反射光的分布，是客观存在；像——人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉；图像——图像是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；图像是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿或描述。凡是人类视觉上能感受到的信息都可以称为图像，是客观和主观的结合。1.1.2图像的概念

图——物体投射或反射光的分布，是客观存在；凡是人类视觉上图像的概念——图像模型物体图像数学函数不可见的物理图像可见的图像光图像照片、图、画2维条码next图像的概念——图像模型物体图像数学照片照片图像的概念——图、画图像的概念——图、画二维条码二维条码

图像的概念

——数学函数分形（艺术）图图像的概念

图像的概念

——数学函数分形（仿真）图图像的概念

红外图像(美国攻打阿富汗)CT图像(肺与皮肤)

图像的概念

——不可见图像红外图像CT图像图像的概念

图像分类识别课件数字图像处理技术起源于20世纪20年代。20世纪60年代，在第一台可执行图像处理任务的大型计算机出现后，数字图像处理技术才首次得到实际应用。20世纪60年代末70年代初，数字图像处理开始应用于医学图像、地球遥感监测和天文学等诸多领域。1.1.3数字图像处理的发展

数字图像处理技术起源于20世纪20年代。1.1.3数字1.2.1数字图像处理的目的提高图像的视觉质量以提供给人眼主观满意或比较满意的效果。提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。信息的可视化，以便于人们观察、分析、研究、理解大规模数据和许多复杂现象。信息安全的需要。主要反映在数字图像水印和图像信息隐藏。1.2数字图像处理的目的及特点

1.2.1数字图像处理的目的1.2数字图像处理的目的及特

数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点：(1)处理精度高。(2)重现性能好。(3)灵活性高。(4)图像质量评价受主观因素的影响。(5)数字图像处理技术适用面广。(6)数字图像处理技术综合性强。1.2.2数字图像处理的特点

数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统1.3.1数字图像处理的主要内容图像变换。由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。图像编码压缩技术。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。图像增强和复原技术。图像增强的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。1.3数字图像处理的技术及应用

1.3.1数字图像处理的主要内容1.3数字图像处理的技术

原图直方图修正后的图图像增强原图图像增强图像增强原图经过复原的图图像复原原图经过复原的图图像复原

运动模糊图像

恢复图像图像复原运动模糊图像恢复图像图像复原图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有数字图像处理方法大致可以分为两大类，即空间域处理法（或称为空域法）和变换域处理法（或称为频域法）。1.空域法：该方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对该集合进行相应的处理。空域法主要包括：(1)邻域处理法：该方法包括：梯度运算、拉普拉斯算子运算、平滑算子运算、卷积运算。(2)点处理法：该方法包括灰度处理、面积、周长、体积、重心运算等。2.变换域法：该方法是首先对图像进行正交变换，得到变换系阵列，然后再进行各种处理，处理后再对其进行逆变换到空间域，即可得到处理结果。变换域的处理方法包括滤波、数据压缩、特征提取等。1.3.2数字图像处理方法

数字图像处理方法大致可以分为两大类，即空间域处理法（或1.3.3数字图像处理技术的应用（1）生物医学领域中的应用

(a)显微图像处理；(b)DNA(脱氧核糖核酸)显示分析；(c)红、白血球分析计数；(d)虫卵及组织切片的分析；(e)癌细胞识别；(f)染色体分析；(g)DSA(心血管数字减影)及其他减影技术；(h)内脏大小形状及异常检查；(i)微循环的分析判断；(j)心肌活动的动态分析；(l)热像分析，红外像分析；(m)X光照片增强、冻结及伪彩色增强；(n)超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理；(o)CT，MRI、γ射线线照相机，正电子和质子CT的应用；(p)专家系统如手术PLANNING规划的应用；(q)生物进化的图像分析。1.3.3数字图像处理技术的应用（1）生物医学领域中的应（2）工业应用(a)CAD和CAM技术用于模具、零件制造、服装、印染业；(b)零件、产品无损检测，焊缝及内部缺陷检查；(c)流水线零件自动检测识别(供装配流水线用)；(d)邮件自动分拣、包裹分拣识别；(e)印制板质量、缺陷的检查；(f)生产过程的监控；(g)交通管制、机场监控；(h)纺织物花型、图案设计；(i)密封元器件内部质量检查；(j)光弹性场分析；(k)标识、符号识别如超级市场算帐、火车车皮识别；(l)支票、签名、文件识别及辨伪；(m)运动车、船的视觉反馈控制。

（2）工业应用（3）遥感航天中的应用(a)军事侦察、定位、引导、指挥等应用；(b)多光谱卫星图像分析；(c)地形、地图、国土普查；(d)地质、矿藏勘探；(e)森林资源探查、分类、防火；(f)水利资源探查，洪水泛滥监测；(g)海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报；(h)农业方面如谷物估产、病虫害调查；(i)自然灾害、环境污染的监测；(j)气象、天气预报图的合成分析预报；(k)天文、太空星体的探测及分析；(l)交通、空中管理、铁路选线等。

（3）遥感航天中的应用（4）军事、公安领域中的应用

(a)巡航导弹地形识别；

(b)指纹自动识别；

(c)犯罪脸形的合成；

(d)雷达地形侦察；

(e)遥控飞行器的引导；

(f)目标的识别与制导；

(g)警戒系统及自动火炮控制；

(h)反伪装侦察；

(i)手迹、人像、印章的鉴定识别；

(j)过期档案文字的复原；

(l)集装箱的不开箱检查。

（4）军事、公安领域中的应用（5）其他应用(a)图像的远距离通信；(b)多媒体计算机系统及应用；(c)电视电话；(d)服装试穿显示；(e)电视会议；(f)办公自动化、现场视频管理；(g)文字、图像电视广播。（5）其他应用灰度图像遥感图像

灰度图像遥感图像医学图像指纹图像医学图像指纹图像1.4数字图像处理系统

数字图像处理系统主要由图像采集系统、计算机和图像输出设备组成。

1.4数字图像处理系统数字图像处理系统主要由图像1图像采集系统

图像采集系统的功能是将模拟图像转换成适合数字计算机处理的数字图像。常用的图像数字化器一般有三种：

(1)数码摄像机，它通过接口电路与计算机连接，在有关软件的控制下将图像数据输入计算机;(2)数码照相机，它同数码摄像机的区别在于没有连续获取图像的能力；(3)扫描仪，它可以将胶片上的摄影图像或纸质载体上的文字、图形、表格扫描成数字信息直接输入计算机。1图像采集系统图像采集系统的功能是将模拟图像2计算机

执行数字图像处理的计算机上安装有各种图像处理软件，如Adobe公司的Photoshop，MathWorks公司的Matlab中的图像处理工具箱。图像处理软件接受来自图像采集系统的数字图像，并执行所需的操作，如图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分析、图像识别、图像理解等操作，最后输出处理结果。2计算机执行数字图像处理的计算机上安装有各种图像处理3图像输出设备

图像输出设备主要指喷墨打印机、激光打印机、图像监视器、视频拷贝仪等。它们的发展趋势是高速、真彩色。3图像输出设备图像输出设备主要指喷墨打印机、激光打印机1.5数字图像处理的发展动向

自20世纪60年代第三代数字计算机问世以后，数字图像处理技术出现了空前的发展，其发展势态目前仍方兴未艾。在该领域中需要进一步研究的问题，主要包括如下5个方面：(1)再进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。(2)加强软件研究、开发新的处理方法，特别注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。(3)加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展。(4)加强理论研究，逐步完善图像处理科学自身的理论体系。(5)建立图像处理领域的标准化规范。1.5数字图像处理的发展动向自20世纪60年代第

图像处理技术未来发展大致可归纳如下4点：(1)图像处理的发展将向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。围绕着HDTV（高清晰度电视）的研制将开展实时图像处理的理论及技术研究。(2)图像、图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展。(3)结合多媒体技术，硬件芯片越来越多，把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有更加广阔的应用领域。(4)在图像处理领域近来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如Wavelet、Fractal、Morphology、遗传算法、神经网络等。这些理论在未来图像书里理论与技术上的作用应给予充分的注意，并积极地加以研究。图像处理技术未来发展大致可归纳如下4点：1.6MATLAB图像处理应用举例1.6.1MATLAB的特点

MATLAB之所以成为世界流行的科学计算与数学应用软件，是因为它有着下列强大的功能。

（1）高质量、强大的数值计算功能（2）数据分析和科学计算可视化功能（3）强大的符号计算功能（4）强大的非线性动态系统建模和仿真功能（5）灵活的程序接口功能（6）文字处理功能1.6MATLAB图像处理应用举例1.6.1MATLA1.6.2MATLAB的界面环境1.CommandWindow窗口1.6.2MATLAB的界面