数字图像处理第一章

数字图像处理课件第一章第1页，共90页，2023年，2月20日，星期六第１章绪论内容提要:数字图像处理的发展简史图像处理的任务基本的图像处理系统数字图像处理的应用与发展趋势第2页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.1数字图像处理及发展简史1.1.1图像的定义图像：二维空间上的强度分布如果只考虑光的能量图像在视觉上表现为灰色影像--灰度图像：

静止灰度图像：第3页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.1.2模拟图像与数字图像模拟图像：强度和空间位置以连续或近似连续形式分布。如照片、电影胶片（记录在乳胶介质上）和物理图像（如人眼可见的自然图像）等，可连续放大而细节不失真。第4页，共90页，2023年，2月20日，星期六模拟图像－人眼成像瞳孔，晶状体视网膜神经大脑第5页，共90页，2023年，2月20日，星期六模拟图像例－人眼成像视网膜区域分布了大量的视觉细胞，以接受外界光的强弱及颜色。中央凹的视觉细胞分布很密，向外逐渐稀疏。视网膜结构中央凹第6页，共90页，2023年，2月20日，星期六视网膜中央区域称为a区域，主要以观察物体的细节为主。视网膜边界区域称为ß区域，主要以观察运动物体为主。第7页，共90页，2023年，2月20日，星期六数字图像例－数码相机成像光学镜头CCD阵面存储器CCD阵面结构第8页，共90页，2023年，2月20日，星期六模拟图像与数字图像数字图像：一个被采样和量化后的二维函数，采用等距离矩形网格采样，对幅度进行间隔量化。第9页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.1.3

数字图像原理取样和量化的基本概念数字化包括取样和量化两个过程：取样：对空间连续坐标(x,y)的离散化量化：幅值f(x,y)的离散化数字化图像所需的主要硬件：采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输出存储体第10页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.1.3

数字图像原理图像采样与量化x0y宽度方向：列高度方向：行若灰度级划分为8，则用3个二进制位表示：23＝8（称为8色图像或3位图像）象素07654321彩色模拟图像灰度图像（缩小）RGB颜色空间第11页，共90页，2023年，2月20日，星期六（a）连续图像（b）数字化结果第12页，共90页，2023年，2月20日，星期六（c）像素（d）灰度级第13页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.1.4数字图像的基本属性在计算机中的二维阵列（网格）：二维数组两个基本属性：①几何属性：坐标②物理属性：灰度、亮度I→颜色、透射度、深度。第14页，共90页，2023年，2月20日，星期六第15页，共90页，2023年，2月20日，星期六第16页，共90页，2023年，2月20日，星期六

1.1.5数字图像表示单色图像(monochromeimage)：即黑白图像，每个像素的灰度值只有0和1灰度图像(grayscaleimage)：每个像素的灰度值占一个字节彩色图像：真彩色图像：每个像素的灰度值占三个字节，分别为R、G、B

索引彩色图像：即调色板彩色图像，如8位或16位伪彩色图像多谱图像：如由卫星多孔径雷达所成的多波段图像，多幅图像表达同一图像的不同波段信息压缩图像第17页，共90页，2023年，2月20日，星期六彩色空间示意图第18页，共90页，2023年，2月20日，星期六数字图像常见参数分辩率：用来描述数字图象所表示的空间细节的程度（高或低）。设备无关：象素的个数M*N设备有关：如pixel/mmIntensity&Contract（亮度和对比度）&graylevel灰度级：表示1Byte/pixel-256级（灰度级）

第19页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.1.2图像处理的发展简史数字图像处理首次成功地应用在1964年美国宇航局喷气推进实验室（NASAJPL）对“徘徊者7号”探测器发来的几千张月球照片的进行几何校正、灰度变换、去除噪声等处理考虑了太阳位置和月球环境的影响用计算机绘制了月球表面的照片。第20页，共90页，2023年，2月20日，星期六2005年1月14日，“惠更斯”探测器拍摄了“土卫六”的图像土卫六的地貌图

陆地卫星5号第21页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.2.1图像处理的目的一般地，图像处理中需要完成以下一个或几个任务：（1）提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。（2）提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。（3）为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。（4）信息的可视化。（5）信息安全的需要。1.2图像处理的目的、任务与特点

第22页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.2.2图像处理的任务

图像处理的主要任务：图像获取与数字化图像增强图像恢复图像重建图像变换图像编码与压缩图像分割第23页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.2.3数字图像处理的特点1．具有数字信号处理技术共有的特点。如：（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像、超声波图像或红外图像。第24页，共90页，2023年，2月20日，星期六图1.5胸部X光片图像图1.6红外热像仪检测的手第25页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.2.3数字图像处理的特点4．数字图像处理技术综合性强。5．数字图像处理与模拟方式处理图像相比，也有一些不足之处，如（1）数字图像处理的信息大多是二维或二维以上的多维信息，数据量巨大（2）数字图像信号占用的频带较宽。（3）处理费时。第26页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.3基本的图像处理系统图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。1.3.1图像处理硬件微机图像处理硬件系统主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。第27页，共90页，2023年，2月20日，星期六基本的数字图像处理系统第28页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.3.1图像处理硬件1.图像输入设备完成将模拟光学图像转换成模拟电图像的过程。数字化图像输入设备还进一步将模拟电图像进行数字化以便于存储介质存储和计算机处理。第29页，共90页，2023年，2月20日，星期六2.图像存储器为了适应图像的大数据量要求，输入图像、输出图像以及中间结果图像必须用大容量存储介质进行存储。3.主机用于图像处理的计算机。4．显示器及图像输出设备第30页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.3.2图像处理软件

图1.11图像处理软件系统的层次结构第31页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.3.2图像处理软件1.图像设备驱动程序2.操作系统：（1）IBMPC及兼容机一般使用MicrosoftWindows操作系统。（2）AppleMacintosh机一般使用MacOSX操作系统。（3）图形工作站典型使用UNIX或XWINDOWS操作系统。3．图像处理开发工具（1）VC++面向对象可视化集成工具（2）MATLAB的图像处理工具箱（3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、ACDSee第32页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.3.3数字图像处理内容的四个层次

(1)

图像输入输出（扫描仪、多媒体视频卡、图像卡、监视系统）(2)

图像表示、转换（多媒体各种文件格式、几何、亮度、对比度、剪贴）——给人看(3)

图像处理、分析（特征提出、图像压缩、几何校正2D→3D）——给机器看(4)图像理解、解释——计算机视觉第33页，共90页，2023年，2月20日，星期六计算机视觉

计算机视觉是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段,有计算机代替大脑完成处理和解释,为计算机和机器人开发具有人类水平的视觉能力。最终目标：实现对三维景物世界的理解。第34页，共90页，2023年，2月20日，星期六计算机视觉计算机视觉处理的原始信息多是图像，在这个意义上计算机视觉应当是图像处理的一部分。从发展的眼光来看，图像处理的发展方向必然趋向计算机视觉。图像处理将成为计算机视觉的前期研究内容。第35页，共90页，2023年，2月20日，星期六经典理论——Marr理论2维2.5维3维提取二维平面特征建立三维模型将二维平面特征进行组合进而得到三维信息第36页，共90页，2023年，2月20日，星期六为什么要研究生物视觉在图像处理方面具有计算机远达不到的能力。即使是婴儿的图像识别能力也远远超过目前计算机。依据生物视觉机理，提高计算机图像处理能力，是计算机图像处理的必然发展趋势。第37页，共90页，2023年，2月20日，星期六计算机视觉学科的难题软件角度：“一只马戏团的猴子如何教会另一只马戏团的猴子如何演马戏”。硬件角度：大脑信息处理的机制与计算机不同大脑：大量CPU（简单）计算机：少量CPU（复杂）第38页，共90页，2023年，2月20日，星期六好处永无止尽研究人员可以大胆发挥想象力，充分开发个人的智力。在理解与掌握现有理论基础上，研究将不受束缚。没有权威，全依仗研究人员悟性。所谓：“人人都是食神！”第39页，共90页，2023年，2月20日，星期六计算机视觉研究的特点多学科交叉计算机视觉计算机心理学生理学物理学信号处理数学最优化理论高等几何线性系统高度代数概率统计随机过程等等第40页，共90页，2023年，2月20日，星期六计算机视觉研究的途径硬件：第四代计算机（人工智能计算机）软件：通过研究人的视觉机理，提高计算机图像处理能力：传感器（眼睛）：成像机理及前期处理处理机理（大脑）：人工神经网络第41页，共90页，2023年，2月20日，星期六有效途径研究视觉错觉：假象：虚幻、不真实错觉：真实，错误从错觉出发，可能能够了解人视觉机理。进一步将其数学模型化。即可达到目的。第42页，共90页，2023年，2月20日，星期六常见错觉Hermann格子图像第43页，共90页，2023年，2月20日，星期六Muller—Lyer错觉第44页，共90页，2023年，2月20日，星期六Ponzo错觉第45页，共90页，2023年，2月20日，星期六Hering错觉第46页，共90页，2023年，2月20日，星期六Orbison错觉第47页，共90页，2023年，2月20日，星期六Pogendoff错觉第48页，共90页，2023年，2月20日，星期六Zollnar错觉第49页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像表示与转换放大、缩小：第50页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像表示与转换旋转第51页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像表示与转换亮度调整第52页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像表示与转换对比度调整第53页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析图像分割第54页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析图像分割第55页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析纹理分割第56页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析角点检测第57页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析线条检测第58页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析线条检测第59页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析边缘检测第60页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理与分析边缘检测第61页，共90页，2023年，2月20日，星期六

图像压缩

原始图像经过压缩后的图像哈夫曼编码第62页，共90页，2023年，2月20日，星期六预测编码

图像压缩

第63页，共90页，2023年，2月20日，星期六预测编码第64页，共90页，2023年，2月20日，星期六行程编码1.原始图像及其属性第65页，共90页，2023年，2月20日，星期六行程编码2.压缩文件的属性解压后生成的文件

由于行程编码属于无损压缩，所以原始图像和解压后的图像基本上没有任何差别，不会出现失真的情况第66页，共90页，2023年，2月20日，星期六LZW编码1.原始图像及其属性第67页，共90页，2023年，2月20日，星期六LZW编码2.压缩文件的属性属性解压后生成的文件第68页，共90页，2023年，2月20日，星期六几何校正第69页，共90页，2023年，2月20日，星期六多项式卷绕第70页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——图像分割第71页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——图像融合（a）待融合图像CT(b)待融合图像MR（f）融合规则四的结果(e)融合规则三的结果(c)融合规则一的结果（d）融合规则二的结果（g）融合规则五的结果图4－4运用不同的融合规则得到的融合结果第72页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——边缘提取第73页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——边缘检测第74页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——边缘检测第75页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——边缘检测第76页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——畸变校正第77页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——几何校正第78页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——背景更新第79页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——背景更新第80页，共90页，2023年，2月20日，星期六图像处理范例——目标检测第81页，共90页，2023年，2月20日，星期六1.４数字图像处理的应用1.遥感资源普查、规划，气象预报，环保（污染调查）利用卫星照片和航空照片辐射校正