《数字图像处理》课件2上海交大-(全)

1上海交通大学图像通信与信息处理研究所电子信息与电气工程学院电子工程系2010年度春季数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季B.数字图像•不同种类及来源的数字图像•9种数字图像及其表示方法①静止黑白图像②二值图③彩色图像④不可见光成的像⑤多光谱图像⑥活动图像⑦立体视觉图像⑧3D物体的断层表示图像⑨带有水印的图像2数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季1.静止黑白图像——连续可调，灰度图•I=f(x,y)•数字化后f(m,n)（m,n为整数），f(m,n)为可0-255的整数(8bit量化)（f(m,n)称“灰度”GrayLevel，0最暗，255最亮）•像素(pixel/pel)2.二值图•像素值为0/1，f(m,n)∈{0,1}•灰度图二值化的结果•打印机/报纸上的图（印刷）-可以用二值图来表示灰度图——不同黑点密度/大小表示不同灰度值•计算机产生的图（二值/多值）数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季3.彩色图像•不同波长的光呈不同颜色•可以用三基色原理，用三个分量来表示彩色，如：用RGB三分量•则可用三幅“分量图”来表示一幅彩色图fr(x,y),fg(x,y),fb(x,y)•色度学基础与三基色原理：1)为了得到相同的彩色感觉，不一定要恢复原景物辐射（反射或透射）光的光谱成分例：单色青光，可以由绿色光与蓝色光按一定比例组合而成。2)若选择R,G,B三种颜色作为基色。它们按不同比例组合，可以配出不同色度（色调和色饱和度）的光，实现彩色重现。3数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季4.不可见光成的像•红外成像•X光透射成像•射线成像•超声医学图像•图像表示形式仍是f(m,n)，只是通过能量转换变成了可见光的图像γ数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季5.多光谱图像•飞机/卫星上用多光谱相机得到的图像，经不同波长滤色镜后分别成像•一个光波段对应一个“分量图”，往往多于3个分量-高光谱图可多达100多个分量-用滤色镜分出不同波长的光后成像•可利用地面不同物体的不同多光谱特性进行地物分类（如水、石、谷物或不同种类的树林等等）。•要经过“配准”处理使不同分量图上同一位置对应于地面上同一区域物体对不同波长光的反射。4数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季5.多光谱图像（续上页）•表示：fk(m,n)，k=1…K•地面上一小块面积的多光谱特性用一个K维向量表示。1234fffff⎛⎞⎜⎟⎜⎟=⎜⎟⎜⎟⎝⎠k=1234K数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季6.活动图像•能量场函数有4个自变量Q(x,y,,t)•黑白图像序列：fk(x,y)——k为“帧序号”，代表“时间”。彩色图像序列：Rk(x,y),Gk(x,y),Bk(x,y)•对“隔行扫描”情况，k也可以表示“场序号”，一幅图像表示一场k=123奇+偶表示一帧λ5数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季6.活动图像（续上页）•活动图像采集：CCD，CMOS等（直接数字输出/模拟TV格式+采集卡）•活动图像显示：CRT，LCD，LCOS等•活动图像处理：-视频压缩编码-视频监控-目标检测与跟踪-ROI（RegionofInterest）提取•用快门减少模糊/图像复原处理数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季7.立体视觉图像•多视（Multiview）技术-摄像机阵列6数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季7.立体视觉图像(续上页)实现方法一：用（立体）图像对，即左视图fl(x,y)，右视图fr(x,y)来表示•单眼视觉丢失了深度信息-单眼火柴杆游戏的启示-有从单眼视图恢复3D信息的算法,但难以精确测深•由“图像对”推求物体3D形状——立体投影术•关键：左右视图上像素点的匹配问题•通过左右视差来获取3D深度信息——相对深度数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季(a) 立体图像对(c) 3D 重建模型7.立体视觉图像(续上页)7数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季7.立体视觉图像（续上页）实现方法二：单视+深度图fl(x,y)，fD(x,y)•深度信息的获取-由图像对及图像匹配技术获取深度信息-由深度摄像机（激光测距）获取深度信息-由单眼视觉推算数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季8.3D物体的断层表示图像•用不同位置上的断层图像fh(m,n)表示•真实3D切片图（定量放射自显影）•由投影重建截面（Reconstruction）-CT（ComputerizedTomography）-整形外科应用（X光片，CT片，照片→推测整形后外观）。h1h2hiH8数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季9.带有水印的图像•表面上看，加不加水印没区别（加水印造成的图像降质不可觉察）•可以用水印检测算法来检测水印存在与否以证明知识产权的归属•鲁棒水印，脆弱水印，半脆弱水印•关键：解决好水印不可见性与水印嵌入强度的矛盾在视觉对失真不敏感区增加嵌入强度上海交通大学图像通信与信息处理研究所电子信息与电气工程学院电子工程系2010年度春季9数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季量化光度学基础知识人眼视觉特性取样与重建色度学基础知识人眼视觉模型与图像质量评价数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季量化光度学基础知识人眼视觉特性取样与重建色度学基础知识人眼视觉模型与图像质量评价10数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季§1.取样与重建•模拟图像数字化过程：取样，量化。•取样定理的结论只要取样率足够高，总能无失真地恢复限带信号。•本节内容：A.取样1.一维取样分析2.二维取样定理B.重建C.要注意的几个问题数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季§1.A.1.一维取样分析•取样过程：原波形和周期性函数相乘（取样周期）•的频谱也是周期性函数（周期）•取样是空域相乘对应于频域卷积•若足够小（取样足够密），则足够大→不发生混迭→可用低通滤波器滤出（无失真）原始信号最高频率•可拓展到二维（图像的“空间频率”表现为单位长度内灰度值作周期性变化的次数，单位为“线对/毫米”）()()xfxxδΔiδ()xxδΔ()Tuδ1Tx=ΔxΔδ()()()sxfxfxxδΔ=i()()()sTFuFuuδ=∗xΔT12uxWΔ≤()fx11数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季一维取样过程图示（无限拓展）（限带）xuxxuu()fx()xxδΔ()Fu()Tuδ()SFu()Sfx()()fxFu⇔()()xTxuδδΔ⇔()()()()()()xSSTxfxfxFuFuuδδΔ=⇔=∗ixΔxΔ1Tx=Δuωuω−数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季(,)(,)mnsxyxmxynyδ+∞+∞=−∞=−∞=−Δ−Δ∑∑§1.A.2.二维函数•二维取样函数•在x,y方向取样间隔分别为，的二维冲激阵列•二维函数的三个性质δxΔδyΔ12数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季§1.A.3.二维取样定理ƒ取样后信号的频谱就是把原始信号的频谱沿u轴和v轴分别以和无限地周期性重复的结果(,)(,)(,)(,)(,)smnfxysxyfxyfxyxmxynyδ+∞+∞=−∞=−∞==−Δ−Δ∑∑(,)(,)mnfmxnyxmxynyδ+∞+∞=−∞=−∞=ΔΔ−Δ−Δ∑∑(,){(,)}SuvFsxy=1111(,)mnumvnxyxyδ+∞+∞=−∞=−∞=−−ΔΔΔΔ∑∑(,)(,)(,)sFuvSuvFuv=∗1111(,)(,)mnmnFuvddxyxyδαβαβαβ+∞+∞+∞−∞=−∞=−∞=−−−−ΔΔΔΔ∑∑∫∫1111(,)(,)mnmnFuvddxyxyδαβαβαβ+∞+∞+∞−∞=−∞=−∞=−−−−ΔΔΔΔ∑∑∫∫1111(,)mnFumvnxyxy+∞+∞=−∞=−∞=−−ΔΔΔΔ∑∑(,)Fuv1xΔ1yΔ数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季§1.A.3.二维取样定理（续）若是有限带宽，即当或时，(,)fxy[,]uuuWW∉−+[,]vvvWW∉−+(,)0Fuv=且同时满足1212uvWxWy⎧≥⎪Δ⎪⎨⎪≥Δ⎪⎩则可用一个理想的低通滤波器滤出原来的，从而完全恢复出原始图像信号————二维取样定理(,)Fuv1212uvxWyW⎧Δ≤⎪⎪⎨⎪Δ≤⎪⎩13数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季§1.A.3.二维取样定理图示–原始模拟信号是限带信号–取样间隔足够小数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季§1.B.重建•若，则可用理想低通滤波器无失真恢复•重建图像是位于上的许多个二维sinC函数加权求和的结果，而加权值就是取样图像的值（像素值）11,2w2wuvxyΔ≤Δ≤(,)fxy,xmxyny=Δ=Δ14数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季•一些内插函数数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季•双线性内插15数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季1.截取问题•上述讨论隐含，无限大图像•而实际图像总是有限大的-若在内有定义-行列方向分别采M，N点-取样间隔-取样后得M×N矩阵•对这种情况，上述取样定理的结论行吗？答：①在严格意义上，取样定理不能成立②在实用上，完全可以近似认为取样定理成立,(,)xy∈−∞+∞(,)fxy[0,],[0,]xXyY∈∈/,/xXMyYNΔ=Δ=[(,)]SMNfmnק1.C.要注意的几个问题数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季1.截取问题（续上页）•分析：①空间截取破坏了被取样信号的限带性-若无限延伸信号是限带的，空间频率以后，频谱分量为0-空间截取可看成与很宽的矩形窗函数相乘形状频谱-在频率，相当于：限带信号和狭函数卷积-理论上，函数拖尾无限长，破坏了限带特性②实用上，因为拖尾很小，可忽略，故可近似认为取样定理仍成立（与量化误差，视觉阈值比）()fx()fxuuW()xMx∏Δi()xMx∏Δi()FusincsincMxΔi1MxΔi16数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季2.取样孔径问题•问题的由来：-实际系统中光路的孔径不会无穷小-取样脉冲宽度不会无穷狭-为提高信噪比也不允许孔径过小-孔径太小会造成边缘模糊，孔径太大会造成高频细节丢失()fx光源孔径孔径不够小造成边缘模糊数字图像处理（DigitalImageProcessing）上海交通大学2010年度春季量化光度学基础知识人眼视觉特性取样与重建色度学基础知识人眼视觉模型与图像质量评