图像采集与量化解析学习教案

1、图像采集图像采集(cij)与量化解析与量化解析第一页，共47页。第1页/共47页第二页，共47页。xin ch l)在人类科技发展史上发挥过极其重要的作用。图像处理(t xin ch l)科学是一个跨学科的前沿科技领域。众所周知，在诸如遥感、生物医学、地质、海洋、气象、农业、冶金等许多学科中都存在一个重要的课题：第2页/共47页第三页，共47页。数字图像处理是指采用计算机数字图像处理是指采用计算机处理图像的技术。第一次处理图像的技术。第一次使用是使用是20世纪世纪60年代美国航空和太年代美国航空和太空总署（空总署（NASA）的喷气推）的喷气推进实验室，使用计算机对太空船发进实验室，使用计算机对

2、太空船发回的大批月球图片进行处回的大批月球图片进行处理。随着计算机的发展，数字图像理。随着计算机的发展，数字图像处理得到了广泛应用，形处理得到了广泛应用，形成了自己的技术特色和完善的学科成了自己的技术特色和完善的学科体系。体系。第3页/共47页第四页，共47页。传输过程中往往会失真(sh zhn)，所得图像和原图像有某种程度差别。人们可以估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。第4页/共47页第五页，共47页。来越重要。为了减少传输图像时所需花费的代价，最好采用合适的方法对图像进行压缩和编码，以便于图像的传输和存储。由于近代新的数学理论的发展，如小波变换与

3、分析、马尔可夫随机场、分形论等，使它获得了新的发展动力，呈现出强大的生命力。第5页/共47页第六页，共47页。第6页/共47页第七页，共47页。说，都是一幅（或多幅）用二维数组来表示说，都是一幅（或多幅）用二维数组来表示的灰度图像，都可以用计算机来进行处理。的灰度图像，都可以用计算机来进行处理。就图像的数字处理而言，是可以适用于任何就图像的数字处理而言，是可以适用于任何图像的。图像的。（4）灵活性大：数字处理不仅能完成线性运）灵活性大：数字处理不仅能完成线性运算，而且也能完成非线性运算。也就是说，算，而且也能完成非线性运算。也就是说，凡可以用数学公式或逻辑表达式来表达的一凡可以用数学公式或逻辑

4、表达式来表达的一切运算，都可以用数字处理来实现。切运算，都可以用数字处理来实现。第7页/共47页第八页，共47页。第8页/共47页第九页，共47页。图图 1.1 图像类型图像类型(lixng)分类分类 物体物体不可见的物理不可见的物理图像图像连续图像连续图像离散图像离散图像数学函数数学函数图像图像光 学 图光 学 图像像绘绘画画图形图形照片照片图片图片可见图像可见图像第9页/共47页第十页，共47页。第10页/共47页第十一页，共47页。第11页/共47页第十二页，共47页。监视器（暂时性）；打印机（永久性）；录像带、VCD、DVD等。第12页/共47页第十三页，共47页。第13页/共47页第

5、十四页，共47页。单字体多字体限制手写体自由手写体文字识别已达到实用化水平。图纸自动读取技术的成熟程度直接影响到CAD系统的发展。第14页/共47页第十五页，共47页。第15页/共47页第十六页，共47页。处理显微镜图像。处理显微镜图像。 5. 其它其它图像处理在单人鉴别图像处理在单人鉴别(jinbi)上的应用，也是目前广上的应用，也是目前广泛研究的一大类图像处理课题，泛研究的一大类图像处理课题，其中指纹识别已实用化。在这一其中指纹识别已实用化。在这一范畴内的其它识别课题，如笔迹、范畴内的其它识别课题，如笔迹、印鉴、面部照片等等的识别问题印鉴、面部照片等等的识别问题都已受到普遍的关注。都已受到

6、普遍的关注。凡是用眼睛可以直接或间凡是用眼睛可以直接或间接（通过各种仪器）看到的对象，接（通过各种仪器）看到的对象，都是图像处理研究与应用的对象。都是图像处理研究与应用的对象。第16页/共47页第十七页，共47页。第17页/共47页第十八页，共47页。 2112,1 ,2, 11 , 2, 12, 11 , 1.NNNNfffffffFN2像素N1像素像素第18页/共47页第十九页，共47页。第19页/共47页第二十页，共47页。像素像素M像素像素N像像素素(1,1) (2,1) (M,1)(1,2) . . (I,J) . . 数组元素数组元素 . . .(1,N) (M,N)第20页/共4

7、7页第二十一页，共47页。第21页/共47页第二十二页，共47页。图图1.4 图像图像(t xin)及直方图及直方图 第22页/共47页第二十三页，共47页。算出一幅与它对应的直方图，但不同的图像，可能有相同的直方图。也就是说，图像与直方图之间是一种多对一的映射关系。如图1.5为不同图像具有相同直方图。第23页/共47页第二十四页，共47页。图图1.5 不同图像具有不同图像具有(jyu)相同直方图相同直方图 第24页/共47页第二十五页，共47页。 H(i) H(i) H(i)图图1.6 全图直方图与各子区的直方图全图直方图与各子区的直方图H(i) = H(i)+H(i) = +第25页/共4

8、7页第二十六页，共47页。,多幅图像多幅图像单幅图像单幅图像, 图图1.7（b）单（或多）幅图像单（或多）幅图像数值，数值，符号等符号等, 图图1.7（c） 第26页/共47页第二十七页，共47页。 各种的各种的处理变换处理变换 图像图像 IP 图像图像 JP图像图像IPN N图像图像IP1 1 图像图像 JP 图像图像 IP 图像图像数值信息数值信息 统计量统计量 特征量的测量等等特征量的测量等等 编码表示编码表示 根据符号等描述根据符号等描述图像图像 特征提取图像等特征提取图像等 (a)(b)(c)图图1.7 图像处理算法图像处理算法(sun f)的功能的功能 第27页/共47页第二十八页

9、，共47页。 上述三类中，所有输入信息都是图像且其灰度值都是非上述三类中，所有输入信息都是图像且其灰度值都是非负的整数，而输出信息则可以是多种多样负的整数，而输出信息则可以是多种多样(du zhn du yn)的，即可以是具有非负灰度值图像，二值图像，对输的，即可以是具有非负灰度值图像，二值图像，对输入图像逐个像素作出解释性的号码（或参数）组成的某种二入图像逐个像素作出解释性的号码（或参数）组成的某种二维信息（即标号图像）或从图像中提取出的、用数值（或符维信息（即标号图像）或从图像中提取出的、用数值（或符号）描述的特征。号）描述的特征。所有以二维信息型式输出的信息称为广义图像。所有以二维信息型

10、式输出的信息称为广义图像。 图图1.8为标号图像。为标号图像。 输出图像中每个像素的值不再代表该像素的灰度值，而输出图像中每个像素的值不再代表该像素的灰度值，而是代表该像素所属区域的区号。是代表该像素所属区域的区号。 在三大类功能中，第一类，即单幅图像在三大类功能中，第一类，即单幅图像 单幅图像，单幅图像，这一类处理功能是图像处理中基本的处理功能。这一类处理功能是图像处理中基本的处理功能。 第28页/共47页第二十九页，共47页。 区域分割结果区域分割结果 在各区域分配在各区域分配(fnpi)标号标号 （a）对区域分割结果分配）对区域分割结果分配(fnpi)标号标号 二值图像二值图像 在各块里

11、分配在各块里分配(fnpi)标号标号 （b）对二值图像分配）对二值图像分配(fnpi)标号标号图图1.8 标号图像标号图像区域的边界区域的边界 对这个区域内的像素对这个区域内的像素全部分配全部分配1 对背景部分一般分配对背景部分一般分配为为0 45321123第29页/共47页第三十页，共47页。时，则称局部处理或邻域处理。局部处理，当邻域N(IP(I,J)缩小到仅包含IP(I,J)的场合，即某一输出像素JP(I,J)值仅与其对应(duyng)的输入像素IP(I,J) 值有关时，则这类处理算法叫点处理。点处理算法是图像处理中最简单、最常用、也最基本的一类算法。第30页/共47页第三十一页，共4

12、7页。),(),(JIIPJIJPPP上式中上式中 是某种函数关系。常用的函数关系有：是某种函数关系。常用的函数关系有：线性变换线性变换指数变换指数变换对数变换对数变换上式中上式中A，B为根据需要选定的常数。为根据需要选定的常数。 点处理点处理(chl)的典型用途是调整图像灰度分布与图像二值的典型用途是调整图像灰度分布与图像二值化（具体的在第三章讲）。化（具体的在第三章讲）。P),(),(JIIPBAJIJPBJIIPJIJPA),(),(BJIIPAJIJP),(ln),(第31页/共47页第三十二页，共47页。 点处理算法一般采取逐点扫描(somio)图像像素的方式来完成各像素的变换处理。

13、 在多幅图像到单幅图像的处理模式中，多幅图像中的对应点，通过代数运算而得出输出图像的对应点值也可看作点处理。),(2),(1(),(JIIPJIIPJIJPP常用的这类点运算算法有：常用的这类点运算算法有：乘积乘积(chngj)变换变换比例变换比例变换求和变换求和变换求差变换求差变换差除和变换差除和变换 BJIIPJIIPAJIJP),(2),( 1),(BJIIPJIIPAJIJP),(2/ ),( 1),(BJIIPJIIPAJIJP),(2),( 1(),(BJIIPJIIPAJIJP),(2),( 1(),(BJIIPJIIPJIIPJIIPAJIJP),(2),( 1(),(2),(

14、 1(),(第32页/共47页第三十三页，共47页。组成的二维矩阵，该矩阵每一维的大小均为奇数(j sh)。中心像素位于邻域的正中央，变换后中心像素的值将被经过一定算法计算得到的新值所代替。邻域中心像素周围的那些像素值在二维方向上提供了图像的亮度变化趋势的信息，在大多数区处理中要用到这些信息。这种亮度变化趋势的信息可更确切地称为空间频率。),(),(JIIPNJIJPN第33页/共47页第三十四页，共47页。 空间频率定义为：像素的亮度在一定距离上的变化速率。一幅图像空空间频率定义为：像素的亮度在一定距离上的变化速率。一幅图像空间频率具有垂直和水平两个分量。一幅具有高空间频率的图像，通常是在间

15、频率具有垂直和水平两个分量。一幅具有高空间频率的图像，通常是在很短的距离内其像素值有急剧变化。例如一幅黑白相间的棋盘图像其空间很短的距离内其像素值有急剧变化。例如一幅黑白相间的棋盘图像其空间频率就很高。棋盘的方格越小，图像的空间频率就越高。一幅空间频率低频率就很高。棋盘的方格越小，图像的空间频率就越高。一幅空间频率低的图像其像素值通常保持不变或者变化缓慢的图像其像素值通常保持不变或者变化缓慢(hunmn)。例如云的图像其。例如云的图像其空间频率通常很低。空间频率通常很低。 由于邻域处理能对空间频率信息进行处理，所以邻域处理可用来减缓由于邻域处理能对空间频率信息进行处理，所以邻域处理可用来减缓或

16、增强图像中某些特定的频率分量。正因为如此，大多数邻域处理都属于或增强图像中某些特定的频率分量。正因为如此，大多数邻域处理都属于空间滤波器。空间滤波器有着雄厚的数学理论基础。空间滤波器。空间滤波器有着雄厚的数学理论基础。 空间滤波在图像处理中有很多应用。例如，可以用这种方法提取图像空间滤波在图像处理中有很多应用。例如，可以用这种方法提取图像特征、进行图像锐化、图像平滑、图像模糊及去除图像中的随机噪声等特征、进行图像锐化、图像平滑、图像模糊及去除图像中的随机噪声等（具体的在第三章讲）。（具体的在第三章讲）。第34页/共47页第三十五页，共47页。 上述算法的基本操作与点处理很相似，即上述算法的基本

17、操作与点处理很相似，即对输入图像逐个像素进行扫描；对输入图像逐个像素进行扫描；根据指定变换对输入的像素进行处理，得到该像素新值；根据指定变换对输入的像素进行处理，得到该像素新值；将像素新值放入输出图像缓冲区中，其位置与相应的原像素将像素新值放入输出图像缓冲区中，其位置与相应的原像素在输入图像缓冲区的位置相同。在输入图像缓冲区的位置相同。 邻域处理与点处理的不同之处在于第二项，点处理在生邻域处理与点处理的不同之处在于第二项，点处理在生成成(shn chn)输出像素值时仅仅用到了与之对应的输入像输出像素值时仅仅用到了与之对应的输入像素的值，而邻域处理在生成素的值，而邻域处理在生成(shn chn)

18、输出像素值时要用输出像素值时要用到输入像素的邻域。到输入像素的邻域。 若图像大小为若图像大小为MN像素，邻域大小为像素，邻域大小为KL像素，则邻像素，则邻域处理时总计算量为域处理时总计算量为O(MNKL)量级。也就是说，邻域处理量级。也就是说，邻域处理的计算量不仅与被处理图像大小成正比，也与所用邻域大小的计算量不仅与被处理图像大小成正比，也与所用邻域大小成正比。随着邻域大小的增加，所需计算时间急剧增加，尤成正比。随着邻域大小的增加，所需计算时间急剧增加，尤其是当邻域处理中包含浮点运算时，则运算时间更长。其是当邻域处理中包含浮点运算时，则运算时间更长。第35页/共47页第三十六页，共47页。 （

19、不满足迭代终止条件） （满足迭代终止条件） 图1.9 图像(t xin)的迭代处理 运运算算 运算运算 1次次2次次n次次输入图像输入图像IP 中间结果中间结果KP1 输出图像输出图像JP 第36页/共47页第三十七页，共47页。第37页/共47页第三十八页，共47页。 1.图像几何变换原理图像几何变换原理 图像几何变换的基本原理如图图像几何变换的基本原理如图1.10所示：即将所示：即将(jjing)原图像坐标系原图像坐标系（u-v坐标系）上的数字图像坐标系）上的数字图像f(u,v)变换为另一个变换为另一个x-y坐标系（地图坐标系）坐标系（地图坐标系）上的数字图像上的数字图像g(x,y)，且满

20、足：，且满足： 1) g(x,y)=f(u,v)=f(p(x,y),q(x,y) 2)保持变换前后两幅图像保持变换前后两幅图像g(x,y)与与f(u,v)间局部特征相似。即变换后，原图间局部特征相似。即变换后，原图像上局部特征的连续性与连通性保持不变。像上局部特征的连续性与连通性保持不变。 应该注意到，数字图像上每个像素的坐标均为整数，而变换函数：应该注意到，数字图像上每个像素的坐标均为整数，而变换函数： u=p(x,y), v=q(x,y) 是连续函数，因此，当取某一坐标（是连续函数，因此，当取某一坐标（x0,y0）时，一般来说，与之对应的坐）时，一般来说，与之对应的坐标（标（u0,v0）就

21、不是整数。反之亦然。）就不是整数。反之亦然。第38页/共47页第三十九页，共47页。 图像(t xin)坐标 地图坐标图1.10 图像(t xin)几何变换 （u u0 0,v,v0 0） uv （x x0 0, ,y y0 0） x y 第39页/共47页第四十页，共47页。 在具体作几何变换时，原图像在具体作几何变换时，原图像f(u,v)是已知的，变换的目标图像是已知的，变换的目标图像g(x,y)是待定的。在实现上从节约计算是待定的。在实现上从节约计算(j sun)量考虑，一般将量考虑，一般将(x,y)坐标值取为坐标值取为整数，这样与之对应的整数，这样与之对应的(u,v)坐标值一般就不是整

22、数了。而非整数的坐标值一般就不是整数了。而非整数的(u,v)坐坐标，在原图像上其值标，在原图像上其值f(u,v)是没有定义的。为此必须根据原图像上与该是没有定义的。为此必须根据原图像上与该(u,v)点相邻的整数坐标（即其点相邻的整数坐标（即其f(u,v)有定义的）像素值，内插计算有定义的）像素值，内插计算(j sun)出该出该点灰度值点灰度值f(u,v)。按某种规则来插值计算。按某种规则来插值计算(j sun)，即灰度插值计算，即灰度插值计算(j sun)。 图像几何变换包括了坐标变换与灰度插值两部分工作。图像几何变换包括了坐标变换与灰度插值两部分工作。 第40页/共47页第四十一页，共47页

23、。2.坐标变换坐标变换 一般变换原理：像素坐标一般变换原理：像素坐标(u,v)到到(x,y)的变换中，一些特殊的变换关系的变换中，一些特殊的变换关系是经常用到的，即：是经常用到的，即：1）恒等变换：）恒等变换：u=p(x,y)=x； v=q(x,y)=y 即为将即为将f图像复制为图像复制为g图像。图像。2）位移变换：）位移变换：u=p(x,y)=x-x0； v=q(x,y)=y-y0 上式中上式中x0，y0分别为在分别为在u,v方向上的特定位移量，此变换即为将方向上的特定位移量，此变换即为将 f图像位移图像位移 而得到而得到(d do)g图像。图像。3）翻转变换：）翻转变换：u=p(x,y)=

24、c-x v=q(x,y)=y 上式中上式中c为特定常数，此变换即为为特定常数，此变换即为f图像绕图像绕u0=c的垂直轴翻转而的垂直轴翻转而 得到得到(d do)g图像。图像。 u=p(x,y)= x； v=q(x,y)=c-y 上式中上式中c为特定常数，此变换即为为特定常数，此变换即为f图像绕图像绕v0=c的水平轴翻转而的水平轴翻转而 得到得到(d do)g图像。图像。 2020yx第41页/共47页第四十二页，共47页。4）缩放变换：）缩放变换：u=p(x,y)=x/c； v=q(x,y)=y/d 上式中上式中c,d为特定常数，此变换即为为特定常数，此变换即为f图像在图像在x轴方向上放大轴方

25、向上放大c 倍，在倍，在y轴方向上放大轴方向上放大d倍而得到倍而得到g图像。当系数图像。当系数c,d 小于小于1 时，实际是缩小的变换。时，实际是缩小的变换。5）旋转变换：）旋转变换： 上式中上式中 为特定角度，是为特定角度，是x-y坐标系相对于坐标系相对于u-v坐标系的夹坐标系的夹 角，逆时针为正。此变换即为角，逆时针为正。此变换即为f图像逆时针转动图像逆时针转动 角后得到角后得到 的的g图像。图像。 上述上述(shngsh)各种特殊坐标变换关系亦可多个组合应用而得到各种特殊坐标变换关系亦可多个组合应用而得到任意的变换结果。任意的变换结果。 sincos),(yxyxpusinsin),(y

26、xyxqv第42页/共47页第四十三页，共47页。3.灰度插值灰度插值 如前图如前图1.10所示，由于（所示，由于（u0,v0）点不在整数坐标点上，因此需要根据相）点不在整数坐标点上，因此需要根据相邻整数坐标点上灰度值，来插值估算出该点的灰度值邻整数坐标点上灰度值，来插值估算出该点的灰度值f（u0,v0）。常用的灰）。常用的灰度插值方法有三种：度插值方法有三种：1）最近邻法）最近邻法 最近邻法是将与（最近邻法是将与（u0,v0）点最近的整数坐标（）点最近的整数坐标（u,v）点的灰度值取为）点的灰度值取为（u0,v0）点的灰度值。在（）点的灰度值。在（ u0,v0 ）点各相邻像素间灰度变化）点各

27、相邻像素间灰度变化(binhu)较小较小时，这种方法是一种简单快速的方法，但当（时，这种方法是一种简单快速的方法，但当（u0,v0）点相邻像素灰度差很大）点相邻像素灰度差很大时，这种灰度估值方法会产生较大的误差。时，这种灰度估值方法会产生较大的误差。2）双线性插值法）双线性插值法 这种方法是对近邻法的一种改进，即用线性内插方法，根据（这种方法是对近邻法的一种改进，即用线性内插方法，根据（u0,v0）点）点的四个邻点的灰度值，插值计算出的四个邻点的灰度值，插值计算出f（u0,v0）值。具体计算过程如图）值。具体计算过程如图1.11所示。所示。 第43页/共47页第四十四页，共47页。图图1.11 双线性插值法双线性