数字图像处理-第8章-数字图像处理的应用-北邮出版社-2008-10

1《数字图像处理与图像通信》朱秀昌刘峰胡栋北京邮电大学出版社2第8章数字图像处理的应用8.1医学图像处理8.2人脸图像检测与识别处理8.3遥感图像处理8.4图像数字水印38.1医学图像处理8.1.1.医学图像成像特点成像在胶片上的图像质量高空间分辨率，如4096×4096高灰度值，如12比特成像胶片性能黑度定义：胶片曝光变黑的程度，也称为照片的光学密度值，照片越黑，光密度值越大。0lgIDI其中设入射光强为I0，透射光强为I。42121lglgDDHH像点的黑度决定于投影到胶片上的X射线强度，且与曝光量成正相关。希望胶片上两个像点的黑度差与两个像点之间的曝光量维持一定的比值γ：其中H为曝光量，γ为反差系数，通常γ约为3。胶片上黑度与射线贯穿过的物质密度有关：物质密度越大，对X射线吸收衰减大，投影到胶片上的X射线强度小，胶片上往往呈白色。反之，呈黑影程度大。58.1.2.医学图像格式目的：使医学图像信息在不同设备和系统之间进行信息传输、交互和共享。格式：第七套医院健康标准HL-7（HealthLevel7）医学数字成像与通信标准（DICOM：DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）。6HL-7规定医疗信息系统中关键文本信息，如HIS（HospitalInformationSystem）、RIS（RadiologyInformationSystem）、PACS（PictureArchiving&CommunicationSystem）间交换时的数据格式和通信协议。HL-7规定病人的基本统计数据，如病人姓名、出生日期、病案记录号、存取号、检查类型和图像参数，这些信息通常是存放在图像文件后部分的重要描述数据。HL-7数据单元消息的方式存放，每个消息中分段存放了多种信息，每种信息由三个字符组成的识别码来区别。7DICOM格式来由：ACR-NEMT美国放射学院（ACR：AmericanCollegeofRadiology）美国电气制造协会（NEMT：NationalEquipmentManufacturerAssociation）联合制定的关于数字医学图像的标准格式和通信协议ACR-NEMT。在上世纪90年代改为DICOM。DICOM根据在实际应用中对病人身体检查的流程和特点，构造非常实用的医学图像信息模型。该模型共分为四层：病员层诊断层系列层图像层8病员层：包含病人的基本信息，它可以直接取自医院中已有的管理信息系统。诊断层：通常设有多个不同设备对病人的检查结果。对同一病人的检查可以包括多个诊断。系列层：一个诊断包含了多个系列层。系列层包含成像设备的类型、成像时间、检查类型等信息。图像层包含了图像数据、采集信息及位置信息。9病人诊断1诊断2系列1系列2系列1系列2图像层系列层诊断层病人层图8.1DICOM信息模型10DICOM文件头信息DICOM数据集(dataset)包含一个SOP的DICOM文件图8.2DICOM文件结构图DICOM数据集(dataset)数据元素(dataelement)数据元素(dataelement)……数据元素(dataelement)标识tag数值表示法(valuerepresentation)数值长度(valuelength)数据区(valuefield)图8.3DICOM数据集结构图118.1.3医学高精度图像处理医学图像的开窗显示技术窗宽和窗位医学图像特征参数的测量长度的测量面积的测量平均光密度的测量等4.医学图像存档管理和控制方法128.2人脸图像检测与识别处理8.2.1人脸图像人脸图像的特点：人脸蕴含的信息量远远比人体的其他生物特征丰富。人脸特征信息可以直接应用，并且极不容易盗用或者假冒。人脸特征具有人类最为熟悉的特征，易于为用户所接受。人脸特征在应用上非常方便，不需要其他任何辅助设备。人脸识别的困难：人脸器官的形状、尺寸、肤色、纹理和人脸表情千变万化，十分复杂，难以用统一的模式加以描述。人脸表面经常存在一些附属异物，如眼镜、胡子、耳环等。实际应用情况复杂：复杂背景、光线强弱、人脸姿势、……138.2.2人脸识别过程人脸检测与定位特征提取输入图像输出结果人脸识别图8.5人脸识别过程人脸检测与定位步骤特征提取人脸识别148.2.3人脸检测与定位人脸检测基本要求：检测准确定位精确检测快速15人脸检测算法：基于几何特征的人脸检测基于先验知识的方法基于特征不变性的方法基于模板的方法基于肤色模型的人脸检测基于统计理论的人脸检测168.2.4脸部特征提取人脸特征的提取通常有两类：根据模式识别的方法对特征外貌进行建模；利用对特征外貌进行观察所得到的经验规则进行提取。人脸特征提取基于边缘检测的人脸特征定位眼睛的定位嘴巴和鼻子的定位17188.3遥感图像处理8.3.1遥感图像特征和类型遥感图像成像遥感技术实质上是一种地物目标的电磁辐射测量技术，任何遥感图像都是地物电磁波谱特性的客观记录，与地物波谱特性有着密切关系。遥感图像反映了地物目标反射或发射的电磁波谱信号能量的变化分布图，一个连续变化的多维变量函数。设地物目标的平面坐标为(x,y)，电磁波长为λ，成像时间为t，则遥感图像L(x,y;λ,t)在数学上可以表示为：,;,,;,,;,1,;,LxytRxytIxytRxytE19R为地物目标反射率，E为地物目标的发射能力，I为地物目标的辐照度，即入射电磁信号的辐射能量。遥感图像重要的物理特性有：空间分辨率(Spatialresolution)辐射分辨率(Radiometricresolution)光谱分辨率(Spectralresolution)时间分辨率(Temporalresolution)遥感图像类型208.3.2遥感图像处理遥感图像校正处理遥感图像变换和图像增强遥感图像分割和镶嵌处理遥感图像的特征提取和分类处理218.3.3遥感图像应用地质勘探土地资源调查城市建设生态环境228.4图像数字水印8.4.1图像水印的基本特征和分类图像水印的基本特征可证明性不可感知性健壮性图像水印的分类根据嵌入水印的处理域分类根据公开性分类根据水印的可见性分类238.4.2图像水印嵌入图像水印系统涉及到两个方面：水印的嵌入，对所有要求加有水印保护的作品都需要在使用前嵌入水印，生成具有水印后的媒体信息。水印的检测，验证作品的版权，将嵌入到数字作品中的水印提取出来。24图像水印嵌入过程示意图258.4.3.水印检测水印检测（提取）：确定待检验的作品中是否含有嵌入的水印，从而证明其版权归属。水印检测基本框架示意图：26水印一例原始图像原始图像DCT系数进入水印数据后的DCT系数DCTIDCT提取出的水印数据278.4.4图像水印的抗攻击性图像水印的鲁棒性－－对加入水印之后的图像压缩、放大、裁剪、旋转、加噪等信号处理时，能否仍然能够保持水印的完整性。