图像及其数字处理

图像及其数字处理第1页，课件共33页，创作于2023年2月1英国媒体2007年7月7日报道：美国麻省理工学院的神经科学家和英国格拉斯哥大学的专家们利用大脑对清晰和模糊画面的反应差异，制作出神奇的“玛丽莲·爱因斯坦”混合画。2第2页，课件共33页，创作于2023年2月据科学家称，这幅画之所以能够产生这种离奇的效果，只不过是利用清晰和粗糙的线条“欺骗”了人类的大脑。科学家称，人类大脑分析清晰图像的速度，要比分析模糊图像的速度更快，这幅画中的爱因斯坦头像已经经过电脑修改，只有一部分面貌仍然保持清晰状态，譬如鼻子皱纹等；但远距离看，这些部分将变得模糊，而玛丽莲·梦露的头像则会显现出来，因为玛丽莲的头像全都采用了粗糙的特征，而本属于爱因斯坦的胡子，在远看时则变成了玛丽莲张口微笑的艳唇。据专家称，通过这种技术，人们完全可以创造出一些可以根据距离远近而发生改变的广告画面，从而给广告技术带来新的革命。3第3页，课件共33页，创作于2023年2月UsefullinksDigitalImageProcessing2ndEdition

byGonzalezandWoods（教材）

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/homepage.htmlMatlabcentralforimageprocessing/matlabcentral/fileexchange/loadCategory.do?objectType=category&objectId=264第4页，课件共33页，创作于2023年2月第1章图像及其数字处理1.1引言追溯：20世纪20年代，纽约与伦敦通过海底电缆传送数字化新闻图片。历史：20世纪50年代，美国推出太空探索计划，涉及到许多图像处理技术（标志着数字图像处理技术的开始）。1964年，喷气推进实验室JPL，（JetPropulsionLaboratory）正式用计算机对“徘徊者7号”太空船送回的4000多张月球照片进行了处理，得到了清晰的图片。5第5页，课件共33页，创作于2023年2月后来，“勘测者”太空船进行了登月飞行，实地采集了大量月球表面的清晰照片，通过对传回的图片资料进行了增强和恢复处理，为阿波罗载人登月飞行提供了重要的参考资料，图像处理技术的重要性依此可见一斑。6第6页，课件共33页，创作于2023年2月60年代，美国还发射了一系列“水手号”火星探测飞船。其中“水手4号”飞船在距火星1万公里处拍摄了21幅火星照片，依此发现火星上存在大量的环形山，到1969年“水手5号”、“水手6号”、“水手7号”再次相继掠过火星，并拍摄了300多幅火星照片。1971年11月，“水手9号”飞船进入了火星轨道，成为火星的第一颗人造卫星，成功地拍摄了火星的全貌，发回了7329张照片。1971年5月19和28日，前苏联的“火星2号”、“火星3号”也相继对火星进行了考察，但“火星2号”的探测器摔毁在火星表面，而“火星3号”的登陆仓在火星表面软着陆后仅工作了22秒就再也没有了消息。7第7页，课件共33页，创作于2023年2月1975年美国又相继发射了“海盗1号”、“海盗2号”宇宙飞船，并携带了许多精密仪器。它们的着陆器在火星着陆后，采集了大量的土壤、风速、气压、温度等信息，并确定的火星的大气成分。在今后的几年中几乎拍摄了火星的整个表面，并向地球发回51539张清晰的照片。1996年11月和12月，美国还先后发射了“火星环球观测者”（marsglobalsurveyor）和“火星探路者”（marspathfinder），发回了1.6万张地表照片，包括许多特定镜头和360度彩色全景照片。到2001年4月7日，美国再次发射了“奥德赛”火星探测器，主要任务是在火星上找水。2003年6月10日和7月7日，“火星探测流浪者”分别携带“勇气”号和“机遇”号火星车再次踏上去火星找水和生命的探索之路。8第8页，课件共33页，创作于2023年2月“火星环球观测者”火星南极的奶酪冰山火星地表火星外貌9第9页，课件共33页，创作于2023年2月另外，数字图像处理技术还用到了生物医学工程、军事侦察等领域，并取得了显著成果。

到了20世纪60年代末，数字图像处理已形成一个比较完整的理论与技术体系，从而构成了一门独立的新兴学科。如此算来，至今也就是40多年的历史。10第10页，课件共33页，创作于2023年2月几个主要应用方面：太空探索、遥感（美国于1972年发射第一颗陆地卫星用于地球资源勘探及气象预测）、生物医学工程（1972年X射线断层摄影技术——CT、1977年白血球自动分类仪研究成功）、工业（视觉检验、零部件选取、过程控制）、军事及公安（导向武器、面相指纹识别）、广播影视等。多种技术的综合：数字图像处理会聚了光学（成像）、电子学（DSP）、数学（函数、模型、变换）、摄影、计算机、影视艺术学等众多学科。发展：

图像处理所需的计算机设备不断降价、图像数字化设备和显示设备越来越普及，使得数字图像处理这门技术越来越热、应用领域越来越广。11第11页，课件共33页，创作于2023年2月音乐家或头像？少女或老妇？数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。12第12页，课件共33页，创作于2023年2月13第13页，课件共33页，创作于2023年2月1.2数字图像处理概述计算机不能直接分析图像，只能处理数据，所以，用计算机对图像进行处理前必须数字化。

在每个像素位置，图像的亮度（灰度）被采样、量化，在数字图像中对应点上得到表示其亮暗程度的一个整数值。对所有像素都完成上述转换后，图像就被表示成一个整数矩阵。数字图像处理的三个基本部件图像数字化仪处理图像的计算机图像显示设备14第14页，课件共33页，创作于2023年2月像素的属性位置（地址）：由二维采样点坐标(行、列)决定

灰度（亮度）：表示该位置上亮暗程度的整数125,153,158,157,127,70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,175,175,166,133,60,133,154,158,100,116,120,97,74,54,74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115,88,49,155,163,95,112,123,101,137,108,81,71,63,81,137,142,146,152,159,161,159,154,138,81,78,84,114,95,167,69,85,59,65,43,85,34,69,78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114,99,57,45,51,57,54,46,38,44,38,36,44,36,25,48,115,113,114,124,135,152,168,169,156,75,43,39,41,38,42,41,58,30,44,35,28,69,144,147,57,60,93,106,119,124,131,144,175,177,63,30,30,124,139,65,31,39,61,35,75,51,66,58,167,177,153,58,80,95,108,120,133,155,182,137,84,74,54,61,149,96,36,29,115,71,84,105,86,136,172,175,128,126,114,106,109,115,127,169,187,105,102,95,66,135,145,87,38,38,124,120,106,93,95,117,120,131,148,144,113,112,109,115,128,162,193,143,132,124,110,131,97,53,66,47,129,123,128,114,108,115,102,121,129,125,113,112,111,111,127,162,192,150,129,117,112,107,64,67,73,48,133,139,132,127,128,134,136,144,140,141,113,120,114,115,122,154,188,159,143,131,125,112,105,95,88,52,136,138,143,145,138,143,143,141,144,129,118,119,115,112,120,152,186,165,150,139,128,117,109,104,93,58,140,146,147,145,150,154,147,149,143,132,127,124,117,112,117,142,184,171,144,139,129,119,114,112,100,58,135,143,145,151,150,143,146,142,139,131,131,127,119,115,114,140,190,177,141,135,133,121,120,115,102,48,128,137,141,149,150,148,143,141,136,128,120,122,116,109,116,136,182,182,140,135,130,124,116,109,100,45,131,132,141,143,148,147,143,140,134,125,116,117,108,109,120,130,171,185,133,132,127,120,117,110,90,42,136,131,139,136,140,141,140,136,132,121,114,117,109,106,112,130,163,192,130,131,127,119,116,110,81,26,126,131,132,132,136,140,134,135,128,117,110,113,111,110,112,129,151,196,155,130,127,120,115,103,64,28,127,132,130,128,134,134,140,132,126,110,102,117,118,114,112,121,152,195,165,123,128,117,115,96,36,28,123,131,127,129,132,133,134,131,127,112,109,117,114,116,107,116,145,172,136,123,122,116,107,72,27,28,127,128,129,130,133,135,132,134,130,120,108,110,48,79,76,103,128,165,137,127,118,115,105,34,31,28,123,124,127,128,132,129,134,131,131,124,114,109,115,117,106,120,151,149,134,126,118,114,85,30,36,29,122,122,123,128,132,133,134,133,132,127,128,125,120,138,130,158,162,149,130,123,115,106,36,34,29,29,124,124,122,124,129,130,126,134,130,130,124,123,127,164,155,162,163,144,128,128,117,97,37,29,29,41,122,124,121,123,124,127,128,125,126,124,125,129,137,178,164,152,163,146,122,119,114,34,33,32,29,51,120,123,119,120,123,121,120,118,123,125,126,136,138,148,165,157,147,152,115,118,104,27,32,34,35,44,117,122,124,119,119,90,106,115,113,113,109,112,105,109,123,110,102,86,101,121,39,28,42,30,38,61,120,120,123,126,115,109,93,84,97,102,99,94,96,105,115,117,106,111,124,112,29,30,42,28,38,48,113,117,125,124,131,116,110,113,113,116,123,147,151,156,171,142,119,121,113,31,30,35,29,26,35,36,111,114,114,123,126,121,116,110,107,116,116,129,135,134,131,120,126,121,85,32,29,43,33,37,52,32,105,114,117,118,123,122,116,113,118,112,104,108,111,105,113,126,123,107,51,27,25,34,40,35,39,36,26×31128×12815第15页，课件共33页，创作于2023年2月数字图像处理系统框图：由数字化器产生的数字图像先进入一个适当装置的缓存中，根据操作员的指令，计算机调用并执行程序库中的图像处理程序。在执行过程中，输入图像被逐行地读入计算机。对图像进行处理后，计算机逐像素生成一幅输出图像，并将其逐行送入缓存。16第16页，课件共33页，创作于2023年2月在图像处理过程中，图像中的像素可根据程序员的意思来修改，处理过程只受到程序员的想象力、耐心以及用于计算资源的限制。处理后的结果由一个与图像数字化相反的逆过程显示出来，用每个像素的灰度来决定对应点在显示屏上的亮度。这样，处理后的结果又转化成可视的和可供人们解释的图像了。17第17页，课件共33页，创作于2023年2月图像可根据其形式或方法来分类，为此，引入集合论的方法，见下图：

1.2.1数字图像处理术语照片图画图片光图像可见的图像连续函数离散函数（数字图像）数学函数不可见的物理图像图像物体18第18页，课件共33页，创作于2023年2月物理图像：物质或能量的实际分布。

可见的物理图像：如光图像是光强在二维空间的分布；图片是颜色在二维空间的分布。

不可见的物理图像：如温度、湿度、高度、压力、人口密度等，是这些具体物理量的空间分布。数学图像：抽象的数学函数值在特定坐标空间的一种分布。

连续的数学图像：在有限空间可以有无限的分布。

离散的数学图像：在有限空间具有有限的分布，可以通过计算机进行处理。19第19页，课件共33页，创作于2023年2月

处理：让某个事物受到一个过程（process）的作用。

数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果。

本书对数字图像处理的定义：数字图像指的是一个被采样和量化后的二维函数（该二维函数由光学方法产生），采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化。因此，一幅数字图像是一个被量化了采样数值的二维矩阵。20第20页，课件共33页，创作于2023年2月通常，图像是其所表示物体的一个浓缩或概括，使得一幅图像所包含的信息远比原物体的要少。而由于被采样及量化，一幅数字图像包含的信息就更比原物体的要少。因此，图像（数字图像）是物体的一个不完全、不精确，但在某种意义上恰当的表示。21第21页，课件共33页，创作于2023年2月数字成像（涵盖任何用计算机来操作与图像有关的技术）计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示的物体（非实物）进行处理和显示。

计算机视觉：一种能够理解自然景物的系统，是机器人的眼睛。数字图像处理：对原图像进行处理而生成新的图像。数字图像分析：对图像进行处理而得到一个数据集或某种决策。22第22页，课件共33页，创作于2023年2月几个术语：数字化(digitizing)：将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程（三个步骤：扫描、采样、量化）。显示(display)：数字化的逆过程，由一幅数字图像生成一可见的图像。扫描(scanning)：对图像内给定位置的寻址（被寻址的最小单元是像素）。采样(sampling)：在一幅图像的每个像素位置上测量其灰度值。量化(quantization)：将测量的灰度值用一个整数表示。23第23页，课件共33页，创作于2023年2月对数字图像的运算可分为如下三类：点运算(Point)：输出图像每个像素的灰度值只依赖于输入图像的对应点的灰度值。局部运算(Local)：输出图像上每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度值计算出来的。全局运算(Global)：对整幅图像进行相同的处理。24第24页，课件共33页，创作于2023年2月对比度(contrast)：一幅图像中灰度反差的大小。噪声(noise)：加法性或乘法性的污染（噪点干扰）。灰度分辨率(gray-scaleresolution)：单位幅度上包含的灰度级数（8bit量化时为256级）。采样密度(samplingdensity)：图像上单位长度包含的采样点数（如pixel/mm）。像素间距(pixelspacing)：采样密度的倒数。放大率(magnification)：图像中物体与其所对应的景物中物体的大小比例关系。通常针对数字图像的放大，并可有多种平滑放大方式，以有效消除数字图像的锯齿现象。25第25页，课件共33页，创作于2023年2月1.3哲学观点1.3.1连续方法和离散方法在设计和实现数字图像处理的运算方案时有两种观点：离散方法和连续方法。人们可以把数字图像看成离散采样点的集合，每个点具有其各自的属性。这样处理运算就是对这些离散单元的简单操作。而用连续数学可以更精确地描述图像的内容和规律。26第26页，课件共33页，创作于2023年2月事实上，很多运算和处理过程是用连续和离散方法都能描述的，而在很多情况下，我们会发现，分别采用连续分析和离散技术的两种方案，会导致相同的答案。只是沿着不同思路对问题的理解不大相同。27第27页，课件共33页，创作于2023年2月由于数字图像是以离散为基础的，因此一味坚持连续的观点而忽略离散这个基本特性是危险的，所处理的图像可能会呈现出乎意料的、不正常的性质。而由于