数字图像处理绪论

数字图像处理第一章数字图像处理绪论任课教师林忠华课程内容第1章数字图像处理绪论第2章图像增强第3章图像复原第4章图像编码第5章图像分割第6章目标表示与描述第7章形态学数字图像处理绪论一、教材与参考书二、图像及其分类三、图像和像素四、像素间的关系五、采样与量化六、三种常见的图像七、数字图像处理系统的基本组成结构八、数字图像处理的目的、应用及发展方向九、数字图像处理的主要内容十、小结习题1教材与参考书姚敏等，数字图像处理，机械工业出版社RafaelC.Gonzalez,RichardE.Woods著，阮秋琦，阮宇智等译，数字图像处理（第二版），电子工业出版社RafaelC.Gonzalez，RichardE.Woods，StevenL.Eddins，DigitalImageprocessingUsingMATLAB，电子工业出版社章毓晋，图像处理和分析技术，高等教育出版社何斌等，VisualC++数字图像处理（第二版），人民邮电出版社章毓晋，图像处理和分析教程，人民邮电出版社李俊山等，数字图像处理，清华大学出版社图像实例(a)卫星云图(b)风景图片图像特点1直观形象2易懂3信息量大2图像分类按灰度分类：二值、多灰度按色彩分类：单色、彩色按运动分类：静态、动态按时空分布分类：二维、三维3图像和像素数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。每个像素包括两个属性：位置和亮度（或色彩）。对灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值（即灰度值）来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。Pictureelement3图像和像素物理图像及对应的数字图像3图像和像素灰度信息数字化数字化像素1124421112788721158558611685686116875421158416611483166112611111图1-1数字图像3图像和像素图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。模拟图像数字图像正方形点阵具体来说，就是把一幅图画分割成如图所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。它包括采样和量化两个过程。小区域的位置和灰度就是像素的属性。数字图像的两个基本问题像素数目灰度值的度量本质问题：连续-》离散4像素间的基本关系N4(p)——像素(x,y)的4邻域(x+1,y)，(x-1,y)，(x,y+1)，(x,y-1)ND(p)——像素(x,y)的对角邻域(x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1)N8(p)——像素(x,y)的8邻域N4(p)+ND(p)4像素间的基本关系像素邻域4邻域，记为N(p)对角邻域，记为N(p)8-邻域，记为N(p)4D84像素间的基本关系V是用于定义连接性的灰度值集合4连接：2个像素p和r在V中取值，且r在N4(p)中，则它们为4连接；8连接：2个像素p和r在V中取值，且r在N8(p)中，则它们为8连接；m连接(混合连接)：2个像素p和r在V中取值，且满足下列条件之一，则它们为m连接：r在N4(p)中；r在ND(p)中且N4(p)∩N4(r)是空集，该集合是由p和r的在V中取值的4近邻像素组成。4像素间的基本关系从具有坐标(x,y)的像素p到具有坐标(s,t)的像素q的通路（或曲线）是特定像素序列，其坐标为(x0,y0)，(x1,y1)，，(xn,yn)这里，(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，并且像素(xi,yi)和(xi-1,yi-1)是连接的。在这种情况下，n是通路的长度。如果(x0,y0)=(xn,yn)，则通路是闭合通路。可以依据所用的连接类型定义4，8或m通路。4像素间的基本关系4像素间的基本关系4像素间的基本关系5采样与量化采样将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔的大小是个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化取决于希望反映图像的程度。5采样与量化图像量化取样点数和量化级数的选取条件：图像有M*N个像素，每个像素有Q个灰度级别。取值规则：M、N和Q通常总是取为2的整数次幂。Q=2b，若Q=256，则b=8，称为图像的8bit量化，或称256级灰度。取值范围：由于存在量化误差，原则上b越大重建图像失真越小。对于人眼应用b取5-8；而对于卫星图片等图像分析应用b取8-12。5采样与量化实际需要：1）当图像中有大面积灰度变化缓慢的平滑区域（如人脸），则b加大，M*N可变小。否则会出现假轮廓。2）当复杂的图像时（如球场观众），则b减小，M*N可加大。否则会丢失图像细节。5采样与量化图像质量与采样5采样与量化图像质量与量化6三种常见的图像灰度级6三种常见的图像灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(26x31)）125,153,158,157,127,70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,175,175,166,133,60,133,154,158,100,116,120,97,74,54,74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115,88,49,155,163,95,112,123,101,137,108,81,71,63,81,137,142,146,152,159,161,159,154,138,81,78,84,114,95,167,69,85,59,65,43,85,34,69,6三种常见的图像彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示。彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(25x31)）6三种常见的图像(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)(236,187,171)(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)(236,187,171)(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)6三种常见的图像索引图像调色板（palette）：图像的色彩索引表。若图像的色彩数远小于全色彩数时，当每个像素的值用色彩索引表的位置表示就可以大大节约存储空间。6三种常见的图像索引图像7数字图像处理系统的基本组成结构数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成。图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡等图像处理计算机：PC、工作站等（通常将存储设备也包括在内）图像输出设备：打印机、绘图仪等8数字图像处理目的1.提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。2.提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，便于计算机分析。3.对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。8数字图像处理应用数字图像处理日益普及数字化设备越来越多；计算机处理能力越来越强；存储设备的发展；8数字图像处理应用_视觉监控视觉监视、公安：银行防盗，人脸识别等。8数字图像处理应用_工业检测工业检测与测量：公路路面破损图像识别网裂龟裂8数字图像处理应用_高精度制导军事侦察、高精度制导Chinese_embassy193间谍卫星和标准导弹8数字图像处理应用_医疗诊断医疗诊断：CT技术，癌细胞识别等。8数字图像处理应用_通讯通讯：可视电话，视频点播等。8数字图像处理应用_公共服务影视业、娱乐、公众服务：广告，基于内容检索等。8数字图像处理发展方向（1）在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。（3）加强边缘学科的研究工作。（4）加强理论研究，形成图像处理科学自身的理论体系9数字图像处理的主要内容不管图像处理是何种目的，都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出，因此数字图像处理研究的内容主要有以下81)图像获取、该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过程主要包括摄取图像及数字化等几个步骤。9数字图像处理的主要内容2)图像复原当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此，复原技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是消除退化的影响，从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。9数字图像处理的主要内容3)图像增强图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。有时可能需要彻底改变图像的视觉效果，以便突出重要特征的可观察性，使人或计算机更易观察或检测。在这种情况下，可以把增强理解为增强感兴趣特征的可检测性，而非改善视感质量。9数字图像处理的主要内容4)图像分割把图像分成区域的过程就是图像分割。图像中通常包含多个对象，图像处理为达到识别和理解的目的，几乎都必须按照一定的规则将图像分割成区域，每个区域代表被成像的一个物体。9数字图像处理的主要内容5)图像压缩编码数字图像的特点之一是数据量庞大。因此在实际应用中图像压缩是必需的。图像编码主要是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，目的是解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的有三个：①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽；③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。9数字图像处理的主要内容6)图像处理中的频域变换数字图像处理的方法主要分为:一是空域法,二是频域法.把图像变换到频率域可以从另一个角度来分析图像的特性，以便更准确地处理它.在频域处理法中