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1、网络多媒体小组 数字图像分析及应用实例 2020 6 9 2 内容提要 2020 6 9 2 数字图像概念 数字图像分析原理步骤 数字图像分析应用实例 2020 6 9 3 数字图像概念 2020 6 9 3 数字图像 将模拟图象通过采样离散化得到数字图像 便于计算机处理 2020 6 9 4 介绍常见词 像素RGB灰色图像彩色图像 2020 6 9 5 像素 像素 组成数字图像的元素 每一个像素的坐标对应特定的图像网格位置 像素的数值反映图像中对应位置的亮度 像素 2020 6 9 6 RGB 颜色空间之一 RGB 2020 6 9 7 灰度图像 单色图像 每个像素的亮度用一个数值来表示 通
2、常数值范围在0到255之间 一个字节 0表示黑 255表示白 而其它表示灰度 125 153 158 157 127 0 103 120 129 144 144 150 150 147 150 160 165 160 164 16 67 175 175 166 133 133 154 158 100 116 120 97 74 54 4 118 146 148 150 145 157 164 157 158 162 165 171 155 115 88 155 163 95 112 123 101 137 108 81 71 63 137 142 146 152 159 161 159 154
3、 138 81 78 84 114 167 69 85 59 65 43 85 34 69 78 104 101 117 132 134 149 160 165 158 143 114 99 57 45 51 57 54 46 38 44 38 36 44 36 25 48 115 113 114 124 135 152 168 169 156 75 43 39 41 38 42 41 58 30 44 35 28 69 144 147 57 60 93 106 119 124 131 144 175 177 63 30 30 124 139 65 31 39 61 35 75 51 66 5
4、8 167 177 153 58 80 95 108 120 133 155 182 137 84 74 54 61 149 96 36 29 115 71 84 105 6 136 172 175 128 126 114 106 109 115 127 169 187 105 102 5 117 120 131 148 144 113 112 109 115 128 162 193 143 132 124 110 131 97 53 66 129 123 128 114 108 115 102 121 129 125 113 112 111 111 127 162 192 150 129 1
5、17 112 107 64 67 73 131 125 112 105 95 88 33 139 132 127 128 134 136 144 140 141 113 120 114 115 122 154 188 159 143 6 138 143 145 138 143 143 141 144 129 118 119 115 112 120 152 186 165 150 139 128 117 109 104 93 140 146 147 145 150 154 147 149 143 132 127 124 117 112 117 142 184 171 144 139 129 11
6、9 114 112 100135 143 145 151 150 143 146 142 139 131 131 127 119 115 114 140 190 177 141 135 133 121 120 115 102128 137 141 149 150 148 143 141 136 128 120 122 116 109 116 136 182 182 140 135 130 124 116 109 100131 132 141 143 148 147 143 140 134 125 116 117 108 109 120 130 171 185 133 132 127 120 1
7、17 110 36 131 139 136 140 141 140 136 132 121 114 117 109 106 112 130 163 192 130 126 131 132 132 136 140 134 135 128 117 110 113 111 110 112 129 151 196 155 130 127 120 115 103 64 127 132 130 128 134 134 140 132 126 110 102 117 118 114 112 121 152 195 165 123 128 117 115 96 36 123 131 127 129 132 1
8、33 134 131 127 112 109 117 114 116 107 116 145 172 1 2020 6 9 8 彩色图像 207 137 130 220 179 163 215 169 161 210 179 172 210 179 172 207 154 146 217 124 121 226 144 133 226 144 133 224 137 124 227 151 136 227 151 136 226 159 142 227 151 136 230 170 154 231 178 163 231 178 163 231 178 163 236 187 171 236
9、 187 171 239 195 176 239 195 176 240 205 187 239 195 176 231 138 123 217 124 121 215 169 161 216 179 170 216 179 170 207 137 120 159 51 71 189 89 101 216 111 110 217 124 121 227 151 136 227 151 136 226 159 142 226 159 142 237 159 135 237 159 135 231 178 163 236 187 171 231 178 163 236 187 171 236 18
10、7 171 236 187 171 239 195 176 239 195 176 236 187 171 227 133 118 213 142 135 216 179 170 221 184 170 190 89 89 204 109 113 204 115 118 189 85 97 159 60 78 136 38 65 160 56 75 204 109 113 227 151 136 226 159 142 237 159 135 227 151 136 230 170 154 231 178 163 230 170 154 231 178 163 231 178 163 236
11、187 171 239 195 176 230 170 154 204 109 113 178 73 83 216 179 170 220 188 176 190 77 84 206 95 97 217 113 113 189 85 97 226 144 133 207 91 94 170 56 72 159 51 71 150 47 67 172 63 78 226 144 133 226 144 133 227 151 136 226 159 142 每个像素的亮度用一个一维向量来表示 各元素分别表示R G B通道 数值范围在0到255之间 2020 6 9 9 数字图像分析原理及步骤 2
12、020 6 9 10 预处理 消除模糊图像去噪图像增强水平矫正 2020 6 9 11 图像分割的方法 1 基于边缘的分割方法先提取区域边界 再确定边界限定的区域 2 区域分割确定每个像素的归属区域 从而形成一个区域图 3 区域生长将属性接近的连通像素聚集成区域 2020 6 9 12 基于边缘的分割方法 边缘检测算子 如梯度算子 检测出边缘 再利用光栅跟踪或全向跟踪将边缘像素连成线 2020 6 9 13 区域分割 利用颜色灰度值判断某一像素点是否属于某特定区域 T 阈值 的确定取决于颜色分布直方图 2020 6 9 14 区域分割 2020 6 9 15 区域生长 选定某一像素点 并规定相
13、似性判断标准 如果相邻像素点的相似度达到要求 就将区域有这一点向相邻点生长 直到所有相邻点都不符合相似性要求 2020 6 9 16 对象识别方法 模板匹配法神经网络法 2020 6 9 17 模板匹配 输入图像 2020 6 9 18 数字图像分析应用实例 军事公安方面指纹识别人脸鉴别交通监控生物医学工程方面CT技术癌细胞识别心电图分析航天和航空技术方面飞机遥感卫星遥感资源勘察 2020 6 9 18 2020 6 9 19 人脸识别 2020 6 9 20 模板匹配法人脸识别 待识别图像 图像库中图像 相似性度量准则有 归一化互相关 NC 平方差累加和 SSD 绝对差累加和 SAD 2020 6 9 21 识别结果 SAD差图像 2020 6 9 22 Thankyou 2020 6 9 23 RGB颜色分布直方图 RGB颜色分布直方图 不同色彩在整幅图像中所占的比例 而并不关心每种色彩所处的空间位置 2020 6 9 24 梯度算子 用梯度算子对图像进行处理可以得到图像的边缘
