数字图像处理（MATLAB版） 第2版 课件 第一章 绪论

数字图像处理DigitalImageProcessing1.0课程简介1.1数字图像处理的基本概念1.2数字图像处理的主要内容1.3MATLAB图像处理基础1第一章绪论1.0课程简介总学时40：理论教学36学时、实验教学4学时学分：2.5执行教学计划：2018年版课时安排教学内容图像视觉系统与采集系统基本图像变换图像增强图像编码彩色图像处理形态学图像处理参考教材[1]王科平主编，《数字图像处理（MATLAB版）》.机械工业出版社.2015[2]RAFAELC.GONZALEZ等著,阮秋琦等译.数字图像处理（第二版）.电子工业出版社,2003.[3]KENNETHR.CASTLEMAN著.DigitalImageProcessing.清华大学出版社.2003.[4]何斌,马天予等编著.VisualC++数字图像处理（第二版）.人民邮电出版社.2002.[5]周长发编著.精通VisualC++图像编程.电子工业出版社.2000.1.0课程简介总学时40：理论教学36学时、实验教学4学时学分：2.5执行教学计划：2018年版课时安排教学内容图像视觉系统与采集系统基本图像变换图像增强图像编码彩色图像处理形态学图像处理参考教材[1]王科平主编，《数字图像处理（MATLAB版）》.机械工业出版社.2015[2]RAFAELC.GONZALEZ等著,阮秋琦等译.数字图像处理（第二版）.电子工业出版社,2003.[3]KENNETHR.CASTLEMAN著.DigitalImageProcessing.清华大学出版社.2003.[4]何斌,马天予等编著.VisualC++数字图像处理（第二版）.人民邮电出版社.2002.[5]周长发编著.精通VisualC++图像编程.电子工业出版社.2000.1.1.1模拟图像1.1.2数字图像1.1.3像素间关系1.1数字图像处理的基本概念1.1数字图像处理的基本概念什么是图像？用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。“图”是物体投射或反射光的分布;“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印像或反映。图像类型：模拟图像和数字图像

图像是客观和主观的结合1.1数字图像处理的基本概念1.1.1模拟图像模拟图像定义：即实物图像，如照片、底片、印刷品、画，只要通过客观的物理量表现颜色的图像就是模拟图像。连续函数描述：x表示光照位置；y表示光照强度特点：光照位置和光照强度均为连续变化的1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像数字图像定义：数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）可用矩阵或数组来描述的图像形式

像素的属性：空间位置和灰度像素1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像用于屏幕显示用于图像计算1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像图像的数字化定义：是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括：空间离散化（即采样）和明暗表示数据的离散化（即幅度量化）采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像采样的注意：采样间隔的选取采样间隔太小，则增大数据量；太大则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认空间分辨率：是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。单位：像素*像素如：数码相机指标30万像素（640*480）细节清晰，数据量为100%细节无法辨认，数据量为1%1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像量化将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数为8bit量化（人眼的识别能力），即采用0~255的整数来描述“从黑到白”。在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象。1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像灰度：是指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，即可用一个字节来表示，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像.灰阶黑灰白0128255灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一般用灰度级或比特数表示。所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度是相对于单色而言的，将亮度分成256恰好一个字节。1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像256灰度级16灰度级8灰度级4灰度级灰度分辨率（图像的量化）与图像质量的关系1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像图象空间分辨率变化所产生的效果

图象灰度分辨率变化所产生的效果1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像空间和灰度分辨率同时变化所产生的效果1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像图像存储像素灰度级数G(k-bit)：图像所需的位数b：存储1幅128

128，64个灰度级的图需要98,304bit存储1幅512

512，256个灰度级的图需要2,097,152bit

图像存储数据量度单位比特（bit），字节（byte=8bit）千字节（Kbyte）兆（106）字节（Mbyte）吉（109）字节（Gbyte）1.1数字图像处理的基本概念1.1.3像素间的关系图像经过分割后就得到了若干区域和边界。通常把感兴趣部分称作目标（物），其余的部分称作背景。为了让计算机有效地识别这些目标，必须了解各区域、边界的属性和相互关系。车牌灰度图像边缘检测图像1.1数字图像处理的基本概念像素的邻域4-邻域——N4(p)：像素p,有4个水平和垂直的近邻像素。坐标是(x+1，y)(x-1，y)(x，y＋l)(x,y-1)这些像素（用r表示）组成p的4-邻域，记为N4(p)。对角邻域——ND(p)：P的4个对角近邻像素的坐标(x+1，y＋1)(x+1，y-1)(x-1，y＋1)x-1，y-1)记为ND(p)8-邻域——N8(p)：像素P的4个对角近邻像素再加上P的4个邻域像素合称为P的8-邻域记为N8(p)。4-邻域

对角邻域8-邻域1.1.3像素间的关系1.1数字图像处理的基本概念像素间的连接性和连通性邻接：邻接仅考虑像素间的空间关系一像素位于另一个像素的邻域中连接：两个像素是否连接：(1)是否接触（邻接）(2)灰度值是否满足某个特定的相似准则（同在一个灰度值集合中取值）两种连接的关系：4连接必8连接，反之不一定成立3种连接(1)4-连接：2个像素p和r在V中取值且r在N4(p)中(2)8-连接：2个像素p和r在V中取值且r在N8(p)中(3)m-连接(3)m-连接:（混合连接）：2个像素p和r在V中取值,且满足下列条件之一①r在N4(p)中②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集（即不能有V中元素同时出现在N4(p)和N4(r)中）1.1.3像素间的关系1.1数字图像处理的基本概念混合连接的应用：消除8-连接可能产生的歧义性原始图8-连接m-连接1.1.3像素间的关系通路：由一系列依次连接的像素组成。从具有坐标(x,y)的像素p到具有坐标(s,t)的像素q的一条通路由一系列具有坐标(x0,y0)，(x1,y1)，…，(xn,yn)的独立像素组成。这里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且(xi,yi)与(xi-1,yi-1)邻接，其中1≤i≤n，n为通路长度连通：如果这条通路上的所有像素的灰度值均满足某个特定的相似准则，则说像素像素p和像素q是连通的。4-连通，8-连通

4-通路，8-通路1.1数字图像处理的基本概念1.1.3像素间的关系像素间的距离距离量度函数：距离是描述像素间关系的基本参数3个像素p，q，r，坐标(x,y)，(s,t)，(u,v)(1)两个像素之间的距离总是正的(2)距离与起终点的选择无关

(3)最短距离是沿直线的欧氏（Euclidean）距离城区（city-block）距离棋盘（chessboard）距离1.1数字图像处理的基本概念1.1.3像素间的关系DE=5D8=4D4=71.2数字图像处理的主要内容1.2数字图像处理的主要内容数字图像处理的框图完整的图像处理工程可分为如下几个方面：①图像信息的获取

ImageInformationAcquisition②图像信息的存贮

ImageInformationStorage

③图像信息的传送

ImageInformationTransmission

④图像信息的处理

ImageInformationProcessing

⑤图像信息的显示

ImageInformationDisplay1.2数字图像处理的主要内容几何处理(GeometricalProcessing)：几何处理主要包括图像座标变换，图像放大，缩小、旋转、移动、多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积计算等。算术处理（ArithmeticProcessing）：算术处理主要是对图像进行＋、－、×、÷等运算处理，一般针对像素点处理，如减影处理等。1.2数字图像处理的主要内容二次曝光实例+图像增强（ImageEnhancement）：主要是突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释。主要方法有直方图修改技术，灰度窗口法，伪彩色增强及各边缘增强方法。1.2数字图像处理的主要内容图像复原（ImageRestoration）：图像复原处理主要是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。典型的方法有去噪，包括去掉随机噪声和相干噪声。随机噪声表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰。去模糊也是复原处理的任务。这些模糊来源于透镜散焦，相对运动，大气湍流，云层遮挡等。复原方法可用维纳滤波、卡尔曼滤波、逆滤波、同态滤波等方法。1.2数字图像处理的主要内容图像重建（ImageReconstruction）：前面介绍的几何处理，图像增强，图像复原都是从图像到图像的处理，而重建是从数据到图像的处理。其处理的结果是图像。在医学图像处理中，这部分是至关重要的一步。医学图像的主要算法就是图像重建算法。典型的就是CT（包括X-rayCT，ECT，NMR，超声CT等）。1.2数字图像处理的主要内容图像编码（ImageEncoding）：图像编码是数字图像处理中的经典课题。它属于信息论中的信源编码范畴。图像编码的主要特点是利用图像信号的统计特性和人类视觉的生理学及心理学特性对图像信号进行高效编码。也就是研究数据压缩技术，以解决数据量、巨大带来的一系列矛盾。一般来说，图像编码目的有三个：减少数据存储空间；降低数据率，减少传输带宽；压缩信息量，便于提取特征，为识别做准备。图像编码是经典的研究课题。经60多年的研究已有多种成熟的方法得到应用。随着多媒体技术和非话通信业务的发展，已有若干编码标准由ITU-T制定出来。如：JPEG，MPEG，H.261，H.263，H.26L，JBIG(JointBo-levelImageCodingExpertGroup，二值图像压缩)等。1.2数字图像处理的主要内容模式识别（PatternRecognition）图像理解（ImageUnderstanding）：是由模式识别发展起来的方法。这种处理输入的是图像，输出的是一种描述。这种描述不是单纯的用符号作出详细的描绘，而是要用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。图像理解有时也叫景物理解1.3MATLAB图像处理基础1.3MATLAB图像处理基础数字图像的表示

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