数字图像处理课件1

数字图像处理1本节课内容1.图像,数字图像的概念2.数字图像处理的概念及内容3.数字图像的获取4.数字图像的表示,空间分辨率和强度分辨率5.图像像素间的基本关系数字图像处理2任课教师姓名：王养利邮箱：[e-mail]电话：[phone]数字图像处理3数字图像处理(第二版)中文版或数字图像处理(第2/3版)英文版著者:RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods出版者:PrenticeHall-电子工业出版社资源网站：课程考核平时成绩（实践题）期末考试（书面）数字图像处理5什么是数字图像?数字图像：当上述图像中的坐标x,y以及强度f均为有限的离散量时，我们称其为数字图像。像素:在数字图像中x,y及其强度f构成图像的一个元素,这种元素称为像素。图像:可以定义为一个二维函数：f(x,y)，其中x,y为平面上的坐标，在任何坐标对(x,y)处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度。数字图像处理6处理：使用数字计算机对数字图像进行处理以提高图像的质量，从而使人/机器能更好解读图像内容。这种处理主要包括：图像增强，图像复原，图像分割，图像表示和描述，图像识别，图像压缩等。什么是数字图像处理?工具：傅立叶变换，小波变换，数学形态学图像处理等工具数字图像处理7数字图像处理分类低级处理：输入输出均为图像增强，复原等中级处理：输入为图像，输出为从图像中提取的属性图像分割图像描述图像分类高级处理：图像分析，理解数字图像处理8课程内容第一章绪论(数学背景知识)第二章数字图像基础第三章空间域图像增强第四章频率域图像增强第五章图像复原数字图像处理9第九章形态学图像处理第十章图像分割(第十一章表示及描述)(第十二章图像识别)第八章图像压缩课程内容只涉及对灰度图像的处理课程内容（续）数字图像处理数字图像获取过程第二章:数字图像基础数字图像处理数字图像获取过程第二章:数字图像基础数字图像处理数字图像获取过程第二章:数字图像基础数字图像处理数字图像获取过程示意第二章:数字图像基础数字图像处理简单成像模型第二章:数字图像基础图像可以表示为二维函数,在坐标处的幅度是一个正的标量对于物理过程成像,正比于物理源的辐射能量,因此一定是非零有限的),(yxf),(yxff),(yxf),(0yxf数字图像处理简单成像模型第二章:数字图像基础在反射成像系统中,主要由入射光通过场景的反射分量构成:照射分量:入射到观察场景的光的总量,物体的反射系数:),(yxf),(yxi),(yxr),(),(),(yxryxiyxf),(0yxi1),(0yxr数字图像处理灰度级第二章:数字图像基础我们称单色图像在任何坐标处的强度值为图像在该处的灰度级(l)(graylevel)由前面的讨论:为正值,且有限称为灰度级取值范围/灰度级尺度(grayscale)通常将上述灰度尺度移到0=黑色,L-1=白色,其它值=介于黑白之间的灰度级),(yxf),(yxmaxminlllminlmaxl],[maxminll]1,0[L数字图像处理图像的采样和量化第二章:数字图像基础对连续图像,其坐标和以及幅度值均为连续的,要将它表示为数字的形式,必须同时对坐标值进行采样,对幅度值进行量化(表示为有限精度的形式)对坐标进行数字化称为采样采样率=每一维上单位距离内的样点数对幅度值进行数字化称为量化通常写作:比特数/每像素,如1比特/像素8比特/像素,24比特/像素),(yxfxy数字图像处理图像的采样和量化第二章:数字图像基础数字图像处理图像的采样和量化第二章:数字图像基础数字图像处理数字图像表示第二章:数字图像基础数字图像是一个在空间坐标和亮度上都进行了数字化的图像在任何一点的值与图像在该点的亮度(或灰度级)成正比),(yxff),(yx坐标约定:右图是本书中用函数表示数字图像时所使用的坐标系.对大小为的图像,的取值范围:即坐标只是实际像素的标号,而非实际像素的相对位置.数字图像的函数表示:),(yxNM)1,0,1,0(NM数字图像处理第二章:数字图像基础数字图像表示一幅数字图像可以表示为一个矩阵,由矩阵的行索引和列索引可以定位图像中的点,而对应的矩阵元素的值给出了图像在那一点的灰度级)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(NMfMfMfNfffNfff数字图像的矩阵表示:数字图像处理第二章:数字图像基础采样和量化的数学描述假设和分别表示整数和实数的集合.采样的过程可以看作是把实数的平面剖分为网格,而每一网格的中心由集合中的一对元素表示(显然,和都来自集合)而量化是从实数集合中选取有限个来表示图像在一点处的灰度值的过程.由前面的介绍我们知道:对于一幅大小为,而有个灰度级的图像我们使用的坐标范围为:而灰度级范围为:他们全为整数值.ZRxy2Z),(jizzizjzZ),(yxRNML)1,,0,1,,0(NM]1,0[L数字图像处理第二章:数字图像基础表示数字图像所需的比特数为便于计算机存储,灰度图像的灰度级个数一般取为2的整数次幂:k给出表示一个像素值所需的比特数如果图像大小为M和N,表示它需要:kL2kNM数字图像处理第二章:数字图像基础数字图像的动态范围一幅图像的动态范围定义为该图像所取的灰度值的范围高动态范围图像:高对比度低动态范围图像:低对比度数字图像处理第二章:数字图像基础数字图像的直方图一幅灰度级在的图像的直方图是一个离散函数:其中,和分别表示第级灰度值,以及灰度值为的像素个数.]1,0[Lkknrh)(krknkrk3344554401234567543210数字图像处理第二章:数字图像基础数字图像的直方图直方图的用途:第三章中图像空间域增强第八章中图像压缩第十章中图像分割数字图像处理第二章:数字图像基础数字图像的空间分辨率和灰度级分辨率空间分辨率:图像中可辨别的最小细节的大小，通常使用像素数/单位距离来表示。灰度级分辨率:灰度级中可以分辨的最小变化通常用比特数/像素来表示。取样率决定图像的空间分辨率。量化精度决定图像的灰度级分辨率。通常也把大小为灰度级为的图像,说成有空间分辨率，灰度级分辨率。NMLNML数字图像处理第二章:数字图像基础空间分辨率减小时的棋盘格效应数字图像处理第二章:数字图像基础空间分辨率减小时的棋盘格效应数字图像处理第二章:数字图像基础灰度级分辨率减小时的伪轮廓效应当灰度级不足时在均匀区域出现伪轮廓数字图像处理第二章:数字图像基础灰度级分辨率减小时的伪轮廓效应数字图像处理第二章:数字图像基础空间分辨率和灰度级分辨率同时变化时的图像质量前面的实验说明了单纯调整图像空间分辨率(N)和灰度级分辨率(k)时对图像主观质量的影响.下面将说明两者同时变化时对图像质量的影响:选取不同级细节的图像,并分别调整N和k,并在Nk平面上绘制等主观质量曲线,以此来说明N和k同时变化时对图像质量的影响.数字图像处理第二章:数字图像基础空间分辨率和灰度级分辨率同时变化时的图像质量Nk平面上的等主观质量曲线的特点:1.平面上每一点表示图像的大小为NxN,灰度级为k2.平面上位于同一曲线上的点对应于图像具有相同主观质量3.每一条曲线都趋向于向右向上弯.(更大N或k意味着更好质量)4.具有更多细节的图像具有趋向于更竖直的曲线,表明对于具有丰富细节的图像,其灰度级数减少对质量影响小.5.其它两类图像,当N增大,k减小,主观质量保持不变,可以解释为k减小,图像对比度增大,因而人认为质量变好.数字图像处理第二章:数字图像基础走样和水纹图案(AliasingandMoirePatterns)在第四章学习Fourier时,我们会知道,当函数曲线下的面积有限时,函数可以分解为不同频率的正弦,余弦函数.其中,具有最高频率的正弦/余弦分量决定该函数的最高“频率内容”.我们把最高频率有限,定义域无限的函数称为“带限(制)函数”.香农采样定理告诉我们:当对一个带限(制)函数以其最高频率的两倍或更高的采样率来进行采样,那么有可能从采样数据完美恢复该函数.如果,没有遵循上述定理来对函数进行采样,即,对函数进行亚采样,结果是采样后的函数(图像)会出现走样(aliasing)走样表现为在采样后的函数(图像)引入了额外的频率分量数字图像处理第二章:数字图像基础走样和水纹图案(AliasingandMoirePatterns)由于完美恢复的采样条件对图像来说,无法满足,因此,在采样图像中总是存在走样.一个解决办法是在采样前先进行平滑处理,以减小图像中的高频分量对数字图像进行重采样时,尤其是缩小时难免走样.数字图像处理第二章:数字图像基础走样和水纹图案(AliasingandMoirePatterns)对周期函数,只要对整数个周期进行采样,那么满足采样定理要求,该周期函数可完美恢复.利用这一特性,可以观察走样现象.数字图像处理第二章:数字图像基础放大和缩小数字图像放大和缩小数字图像的步骤:1.计算水平方向和垂直方向的放大/缩小倍数2.对放大/缩小后图像中任意位置,计算映射:3.赋值:12WWrh12HHrv),(22yxhrxx21hryy21),(),(1122yxPyxP由于一般不为整数,故需要插值处理),(11yx数字图像处理第二章:数字图像基础放大和缩小数字图像像素插值:1.最近邻插值:2.双线性插值:ADCBX)X()X(PPADCBXEFx'y')(')()'1()(BPxAPxEP)(')()'1()(DPxCPxFP)(')()'1()(FPyEPyXP数字图像处理第二章:数字图像基础放大和缩小数字图像数字图像处理像素的邻域第二章:数字图像基础图像中,位于处的像素,它在水平(,)fxy(,)xyprrprrddpdd和垂直方向的四个相邻像素:(1,)xy(1,)xy(,1)xy(,1)xy构成像素的四邻域,记为:p4()Np它在对角方向的四个相邻像素:(1,1)xy(1,1)xy(1,1)xy(1,1)xy和一起构成像素的8邻域,记为:记为:()DNp4()Np()DNpp8()Npx数字图像处理邻接第二章:数字图像基础假设是用来定义邻接的像素值的集合,对于二值图像,,那么:如果两个像素和的像素值在集合中,且在的四邻域内,我们称它们是四邻接的.如果两个像素和的像素值在集合中,且在的八邻域内,我们称它们是八邻接的.如果两个像素和的像素值在集合中,且1)在的四邻域内,或2)在的对角邻域内,且我们称它们是m邻接的.V{1}VpqVqp4()NppqVqp8()NppqVqp4()Npqp()DNp)()(44qNpN数字图像处理邻接的例子第二章:数字图像基础m-邻接消除了8-邻接时的多条路径数字图像处理通路第二章:数字图像基础图像中的两个像素和,坐标分别为和,如果存在一个像素序列:pq00(,)xy(,)nnxy0011(,),(,),,(,)nnxyxyxy且和是邻接的,我们称上述像素序列为从到的一个通路这里为通路的长度依据邻接的类型可以对应定义4-通路,8-通路和m-通路(参考前页图b,图c8-通路和m-通路的例子)(,)iixy11(,)iixypqn数字图像处理通路第二章:数字图像基础3121(q)22022211(p)1012问题:1如果V={1},p和q之间是否存在通路?2如果V={1,2},p和q之间是否存在通路?数字图像处理连通第二章:数字图像基础假设为图像中像素的子集,而和为中的两个像素,如果存在一条只由中的像素构成的和之间的通路,我们称它们在中是连通的SpqSSpqS3121(q)22022211(p)1012数字图像处理连通分量ConnectedComponent第二章:数字图像基础对于中的任意像素,在中与连通的所有像素的集合,称为