计算机图像处理技术培训

1、计算机图像处理技术培训计算机图像处理技术培训1、计算机图像处理技术基础、计算机图像处理技术基础1.1 发展现状发展现状 自自2020世纪以来世纪以来, ,由于数字技术与微电子技术的由于数字技术与微电子技术的迅猛发展迅猛发展, ,给数字图像处理带来了先进的技术手段给数字图像处理带来了先进的技术手段, ,数字图像处理也就开始成为一门崭新的学科数字图像处理也就开始成为一门崭新的学科, ,广泛广泛应用于军事、公安、地质、工业自动控制等方面。应用于军事、公安、地质、工业自动控制等方面。 数字处理的内容相当丰富数字处理的内容相当丰富, ,根据抽象程度不根据抽象程度不同同, ,可分为狭义图像处理、图像分析和

2、图像理解。可分为狭义图像处理、图像分析和图像理解。 狭义图像处理是对输入的图像进行某种变换狭义图像处理是对输入的图像进行某种变换得到输出图像得到输出图像, ,是图像到图像的变换过程是图像到图像的变换过程, ,主要用主要用于改善图像视觉效果于改善图像视觉效果, ,或实现图像的压缩与编码或实现图像的压缩与编码, ,这也成为分析与理解图像的基础。这也成为分析与理解图像的基础。 图像分析图像分析, ,主要是对图像中感兴趣的目标进主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量行检测和测量, ,从而建立起对图像特征的描述从而建立起对图像特征的描述, ,是是从图像到数值或符号的过程。从图像到数值或符号的过程。 如

3、：利用图像分析技术如：利用图像分析技术, ,可以提取出粉状颗粒可以提取出粉状颗粒图像的物理特征。图像的物理特征。 图像理解是在图像分析的基础上图像理解是在图像分析的基础上, ,基于人工智基于人工智能和认知理论能和认知理论, ,研究图像中各目标的性质之间的关研究图像中各目标的性质之间的关系系, ,解释图像的内含解释图像的内含, ,从而实现利用图像处理技术从而实现利用图像处理技术的自动控制。的自动控制。1.2 数字图像基础知识数字图像基础知识 一般图像的数字化过程中一般图像的数字化过程中, ,通过图像的采样、通过图像的采样、量化量化, ,使传统的模拟图像存储为数字图像。使传统的模拟图像存储为数字图

4、像。 把空间上连续的图像变换成离散点的操作把空间上连续的图像变换成离散点的操作称为称为采样采样。 在采样中在采样中, ,若横向的像素数为若横向的像素数为m，纵向的像素，纵向的像素数为数为n，则图像总的像素数为，则图像总的像素数为mn个像素。个像素。 经过采样后的图像被分割成空间上离散的像经过采样后的图像被分割成空间上离散的像素素, ,但其灰度是连续的但其灰度是连续的, ,仍不能用计算机进行处理仍不能用计算机进行处理, ,这时这时, ,要将像素灰度转换成离散的整数值要将像素灰度转换成离散的整数值, ,此过程此过程称为称为量化量化。 图像中不同灰度值的个数称为灰度级图像中不同灰度值的个数称为灰度级

5、, ,一般图像一般图像为为256个灰度级个灰度级, ,即即28,称为称为8 bit量化。量化。一幅图像的存储大小为一幅图像的存储大小为mn8。一幅一幅mn数字化数字化图像，可用矩阵表示为：图像，可用矩阵表示为： 1, 11 , 10 , 11, 11 , 10 , 11, 01 , 00 , 0nmfmfmfnfffnfffF 数字图像中的每一个像素对应于矩阵中的相数字图像中的每一个像素对应于矩阵中的相应的元素。应的元素。 把数字图像表示成矩阵的优点在于可以应用把数字图像表示成矩阵的优点在于可以应用矩阵理论对图像进行分析处理。矩阵理论对图像进行分析处理。 常见的图像类型包括常见的图像类型包括:

6、 :二值图像、灰度图像、二值图像、灰度图像、索引图像和索引图像和RGBRGB真彩图像等。真彩图像等。二值图像二值图像一幅二进制图像中一幅二进制图像中, ,每一个像素将取两个离散数每一个像素将取两个离散数值值0 0或或1,1,本质上说两个数值代表状态本质上说两个数值代表状态“开开”或或“关关”，其中，其中1 1表示白色表示白色, ,而而0 0表示黑色。表示黑色。灰度图像灰度图像是每个像素由一个量化的灰度来描述的图像，没有彩色信息，图像的矩阵中每个元素对应于图像的一个像素点，元素的取值在一个灰度范围内,通常0代表黑色，255代表白色。RGB真彩色图像通常所说的RGB图像即为真彩色图像，所采集到的图

7、像一般为RGB图像。图像中每一个像素由三个数值来分别指定红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色分量的灰度级，用一个三维数组表示，即mn3数组,因为红、绿、蓝分量分别用8位灰度级表示，则理论上可以包含224种颜色，所以被称为真彩色图像。彩色图像可用三个矩阵（彩色图像可用三个矩阵（R,G,BR,G,B）或一个三维矩阵表示）或一个三维矩阵表示(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,(217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,(2

8、13,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,(216,179,170) (220,188,176) (190, 77, 84) (206, 95, 97) (217,113,(222,192,179) (150, 54, 71) (177, 65, 73) (145, 39, 65) (150, 47,(136, 38, 65) (112, 20, 56) (112, 20, 56) (109, 30, 65) (112, 20,(136, 38, 65) ( 91, 11, 56) (113, 25, 60)

9、(103, 19, 59) ( 81, 12,(138, 46, 71) (103, 19, 59) (158, 65, 83) (124, 40, 70) (145, 62,(205,104,108) (159, 51, 71) (173, 65, 85) (189, 94,104) (139, 73,125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,1133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,1155,163, 95,112,1

10、23,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,1167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,1 54, 46, 38, 44, 38, 36, 44, 36, 25, 48,115,113,114,124,135,152,1 58, 30, 44, 35, 28, 69,144,147, 57, 60, 93,106,119,124,131,144,1 61, 35, 75, 51, 66, 58,167,177,153, 58, 80, 95,108,120,1

11、33,155,1115, 71, 84,105, 86,136,172,175,128,126,114,106,109,115,127,169,1124,120,106, 93, 95,117,120,131,148,144,113,112,109,115,128,162,11.3 1.3 相关设备及软件相关设备及软件 图像处理系统包括图像处理系统包括 图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件和图像处理软件。 1.3.1 1.3.1 图像处理硬件图像处理硬件 微机图像处理硬件系统主要微机图像处理硬件系统主要 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、

12、图像存储器、图像输出设备等组成。机）、图像存储器、图像输出设备等组成。图1.15 基本的数字图像处理系统较完整的数字图像处理系统结构框图： 由输入设备、成像显示记录设备、数字图由输入设备、成像显示记录设备、数字图像处理核心、交互控制单元等组成。像处理核心、交互控制单元等组成。 1 图像输入设备图像输入设备 完成将模拟光学图像转换成模拟电图像的完成将模拟光学图像转换成模拟电图像的过程。过程。 数字化图像输入设备还进一步将模拟电图数字化图像输入设备还进一步将模拟电图像进行数字化以便于存储介质存储和计算像进行数字化以便于存储介质存储和计算机处理。机处理。 2. 图像存储器图像存储器 为了适应图像的大

13、数据量要求，输入图像、为了适应图像的大数据量要求，输入图像、输出图像以及中间结果图像必须用大容量存输出图像以及中间结果图像必须用大容量存储介质进行存储。储介质进行存储。 3. 主机主机 用于图像处理的计算机。用于图像处理的计算机。 4显示器及图像输出设备显示器及图像输出设备图1.16 数字图像处理系统结构图图1.19 基于DSP的高速图像处理卡结构图1.3.2 图像处理软件 图图1.22 1.22 图像处理软件系统的层次结构图像处理软件系统的层次结构1. 图像设备驱动程序图像设备驱动程序 2. 操作系统：操作系统： （1）IBM PC及兼容机一般使用及兼容机一般使用Microsoft Wind

14、ows操作系统。操作系统。 （2）Apple Macintosh机一般使用机一般使用Mac OS X操作操作系统。系统。 （3）图形工作站典型使用）图形工作站典型使用UNIX或或X WINDOWS操作系统。操作系统。l3图像处理开发工具图像处理开发工具（1）VC+面向对象可视化集成工具面向对象可视化集成工具（2）MATLAB的图像处理工具箱的图像处理工具箱（3）图像应用软件：）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、ACDSee1.4 1.4 发展方向发展方向超高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化超高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展和标准化方向发展具体表现在

15、：提高硬件速度，不仅提高计算机速具体表现在：提高硬件速度，不仅提高计算机速度，而且度，而且A/DA/D和和D/AD/A的速度要实时化；提高分辨率，的速度要实时化；提高分辨率，主要提高采集分辨率和显示分辨率；立体化，图主要提高采集分辨率和显示分辨率；立体化，图像是二维信息，信息量更大的三维图像将随计算像是二维信息，信息量更大的三维图像将随计算机图形学和虚拟现实技术的发展将得到广泛应用；机图形学和虚拟现实技术的发展将得到广泛应用；智能化，是计算机识别和理解按照人类的认识和智能化，是计算机识别和理解按照人类的认识和思维方式工作，能够考虑到主观概率和非逻辑思思维方式工作，能够考虑到主观概率和非逻辑思维

16、；标准化，以统一的标准来实现图像的处理与维；标准化，以统一的标准来实现图像的处理与传输。传输。 图像与图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。 硬件芯片研究，把图像处理的众多功能固化在芯片上，更便于应用。 新理论和新算法的研究 近年来引入了一些新的理论，提出了一些新算法。 随着科学技术的发展，数字图像处理显得越来越重要。 数字图像处理技术正在向处理算法更优化、处理速度更快、处理后的图像清晰度更高的方向发展，实现图像的智能生成、处理、识别和理解是数字图像处理的最终目标。1.4 1.4 图像处理技术在冶金方面的应用图像处理技术在冶金方面的应用传统的球团粒度检测的方法存在着很多不足，其中最主要

17、的就是信息反馈不够及时，无法迅速对球团生产做出调整。随着嵌入式技术的快速发展，以图像处理为基础的球团粒度的在线检测系统可以得到实现。利用图像处理技术与重力场流分离技术相结合，对铁矿石粉微粒尺寸进行检测。根据一组反映FeO含量的特征,利用模糊C均值聚类(FCM )和处神经网络相结合的方法来实时预报烧结矿FeO含量。首先,利用FCM算法对断面图像按一定的特征聚类,把聚类结果按有效特征分成3类,将各类输入到神经网络中进行训练,得到训练的神经网络。其次,利用训练完成的神经网络就可以对未分类烧结矿进行等级预测。此方法能及时调整生产过程中的工艺参数,实现烧结过程的优化控制。2 2、粉状颗粒料形貌评价方法及图像处理、粉状颗粒料形貌评价方法及图像处理 技术技术3 3、粉状颗粒形状特征提取、粉状颗粒形状特征提取4