南京師范大學(xué)多媒體原理與技術(shù)教學(xué)課件,南京師范大學(xué),多媒體,原理,技術(shù),教學(xué),課件 Digital Image Technology1.Image encoding 2.Image processing 3.Image RecognationSevral Algorithm l假設(shè)有一個(gè)圖片，4*4，共16個(gè)像素，分別用AL來(lái)代表。我們先觀察這個(gè)圖片，只有中間的F,G,J,K這四個(gè)像素的“鄰居”是全的。以下以FGJK為被處理像素。1、Color chart to gray imagelYUV的顏色表示方法，知道在這種表示方法中，Y分量的物理含義就是亮度，它含了灰度圖的所有信息，只用Y分量就完全能夠表示出一幅灰度圖來(lái)。2、銳化、柔化和擴(kuò)散、銳化、柔化和擴(kuò)散l銳化：用當(dāng)前點(diǎn)與左上角點(diǎn)的絕對(duì)值除以2，然后加上當(dāng)前點(diǎn)的值。F=F+abs(F-A)/2l柔化的算法和銳化相近似，不過(guò)作用正好相反，就是把當(dāng)前點(diǎn)用周圍幾個(gè)點(diǎn)的平均值來(lái)代替。F=(A+B+C+E+F+G+I+J+K)/9l擴(kuò)散：隨機(jī)取F點(diǎn)周圍的某個(gè)顏色，將該點(diǎn)的顏色賦值給F。3、Anaglyph“浮雕”圖象效果是指圖像的前景前向凸出背景。所謂的“浮雕”概念是指標(biāo)繪圖像上的一個(gè)像素和它左上方的那個(gè)像素之間差值的一種處理過(guò)程，為了使圖像保持一定的亮度并呈現(xiàn)灰色，在處理過(guò)程中為這個(gè)差值加了一個(gè)數(shù)值為128的常量。F=abs(F-K+128).Key programming steps-open image files函數(shù)LoadBmpFile，其功能是從一個(gè).bmp文件中讀取數(shù)據(jù)（包括BITMAPINFOHEADER，調(diào)色板和實(shí)際圖象數(shù)據(jù)）將其存儲(chǔ)在一個(gè)全局內(nèi)存句柄hImgData中，這個(gè)hImgData將在以后的圖象處理程序中用到。同時(shí)填寫一個(gè)類型為HBITMAP的全局變量hBitmap和一個(gè)類型為HPALETTE的全局變量hPalette。這兩個(gè)變量將在處理WM_PAINT消息時(shí)用到，用來(lái)顯示出位圖。Key programming steps-color component extractionlpixel&=frmMain.Picture1.Point(j,i)lred=pixel&Mod 256lgreen=(pixel&And&HFF00)/256&)Mod 256&lblue=(pixel&And&HFF0000)/65536l“&H”表示十六進(jìn)制數(shù)，而And表示按位與。&HFF是二進(jìn)制的“1111 1111”，正好覆蓋了低8位，這時(shí)用And進(jìn)行按位與，只會(huì)得到低8位，與RGB分量需要的8位正好符合。每個(gè)像素點(diǎn)的顏色分量存儲(chǔ)順序是“BGR”。所以最先得到后八位為紅色分量。除以256將二進(jìn)制右移八位，按位于運(yùn)算后得到綠色分量。Original picture emboss diffuse soften sharpen 三、三、Image RecognitionlImage Recognition Structure被識(shí)圖像圖像數(shù)據(jù)獲取圖像的預(yù)處理圖像的特征提取分類判決輸出結(jié)果Image Feature ExtractionSelected characteristics can be divided into the following categories：l灰度、顏色、分光光譜特征；l紋理等空間特征；l面積、周長(zhǎng)等幾何方面的特征。l(1)Amplitude characteristics可以在圖像的某一圖像點(diǎn)或者其鄰域做出幅度的測(cè)量。例如在（2N+1）*（2N+1）區(qū)域內(nèi)的平均幅度。l(2)Histogram characteristics一副數(shù)字圖像看作是一個(gè)二維隨機(jī)過(guò)程的樣本，可以用聯(lián)合概率分布來(lái)描述。l(3)Line and angular featuresl(4)Gray image edge character 圖像的灰度、紋理的改變或不連續(xù)是圖像的重要特征，它可以指示圖像內(nèi)各種物體的實(shí)際含量。l5、Texture element 一種或者是幾種圖像基元的組合。l6、permutation and combination of texture element。圖像基元排列的疏密、周期性、方向性的不同，也能夠使圖像的外觀產(chǎn)生極大的變化。Classification Judgmentl分類，就是基于被測(cè)量的特征來(lái)估計(jì)其分類單位應(yīng)該屬于哪一個(gè)類。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究各種分類方法。目前經(jīng)常采用的是統(tǒng)計(jì)識(shí)別法（Statistical classifier）和其它更多的方法。如基于松弛法的分類方法和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法。The handwritten numeral recognitionl我們用人眼一下子就能認(rèn)出這是數(shù)字2，但是如果讓計(jì)算機(jī)來(lái)識(shí)別的話就未必那么容易了。我們就要看它的一些特征了。它們的共同特則就是書寫的時(shí)候先向右，又向下，又向左。顯然，書寫順序就是一個(gè)很重要的特征。Writing orderl3也是有共同的書寫順序。l當(dāng)然，書寫順序僅僅是一個(gè)基本的特征，我們還要提取出其他的特征來(lái)。Feature extraction of handwritten numberl對(duì)于手寫體數(shù)字根據(jù)抽取特征的方法一般將其分為兩類：統(tǒng)計(jì)特征(局部特征和全局特征)和結(jié)構(gòu)特征。統(tǒng)計(jì)特征是利用一些統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算得到的，一般包括點(diǎn)密度的估計(jì)。矩，特征區(qū)域等等。結(jié)構(gòu)特征則是對(duì)字符的筆畫進(jìn)行分析得到的，能更好地區(qū)分局部細(xì)節(jié)，一般包括圓，端點(diǎn)，交叉點(diǎn)，筆畫，輪廓等等。