数字图像处理技术及应用 课件 1-图像处理技术概论

绪论导读本章将介绍图像处理技术的发展过程与应用领域。首先，从早期的图像数字化技术，到图像预处理、增强、特征提取、分割、识别与分类，通过具体案例，如医学图像诊断、生物图像分析、遥感图像处理、工业检测以及公共安全监控等，分析这些领域对图像处理技术的现实需求，引出图像处理的概念与应用全景。其次，本章将简要介绍图像处理领域常用软件及编程工具。通过本章的学习，读者将对图像处理技术有一个较为全面的了解。本章知识点核心内容：

图像处理概述

图像处理技术演变

应用领域全景

软件与编程工具学习目标理解图像处理的基本概念与定义了解图像处理技术的发展历程掌握图像处理的基本工作原理熟悉图像处理在各领域的应用1.1图像处理的定义21世纪被称为信息时代，信息和通信技术得到了极大的发展。图像处理作为计算机科学的关键分支，涉及一系列对图像的操作，包括获取、存储、传输、展示与分析，已广泛渗透到科学研究的各个层面。图像处理的核心价值：提升理解环境的精度：通过图像去噪和增强技术优化模糊图像深层次信息挖掘：模式识别技术展现强大分类处理能力（如指纹识别）拓宽人类获取信息的视野：处理红外线、紫外线等不可见光谱信息图像的数学模型在学术层面上，图像处理特指对数字图像的数学模型，通过二维函数f(x,

y)

来刻画，其中x和y是空间坐标，而f在任意坐标(x,

y)处的幅度成为图像在该点处的亮度或灰度。数字图像实质上是一个二维矩阵，图像处理技术的本质是对二维矩阵的处理。图像由有限的像素元素组成，每个元素具有特定的位置和幅值(亮度)。图像处理的层次划分离散性：图像由有限像素组成二维性：空间坐标(x,

y)表示量化性：亮度/颜色值离散化矩阵表示：便于计算机处理多尺度性：不同分辨率层次可计算性：算法可自动化处理底层处理像素级别操作：噪声消除、对比度增强等核心目标：保持图像原始数据结构中层处理特征提取与组织：转换为简化的描述形式核心目标：提高计算机处理效率高层处理图像理解与认知：特征抽象和推理核心目标：模拟人类认知模式，涉及符号处理和高级逻辑推理图像处理的关键特性1.2

图像处理技术的发展过程19世纪末-20世纪初摄影术重大发展，黑白摄影成为主流，为图像处理奠定基础20世纪20年代Bartlane电缆图像传输系统革新通信技术，图像传输从一周缩短至三小时1959年RussellKirsch团队研发首台数字图像扫描仪，将传统照片转化为计算机可识别的灰度数值RussellKirsch手持其儿子照片合影RussellKirsch儿子襁褓时照片图像处理技术发展过程（续）计算机性能提升：处理高分辨率图像成为可能算法进步：更高效的图像处理算法硬件发展：传感器、摄像头等技术革新存储容量增加：可处理大尺寸图像数据多领域需求：医学、遥感、安全等应用推动软件工具丰富：专业化图像处理软件涌现1964年"徘徊者7号"探测器成功将清晰的月球图像传送回地球，标志着图像处理技术开始从理论走向实际应用1972年计算机断层扫描技术(CT)

发明，专为头部疾病诊断设计，1975年成功开发出适用于全身的CT设备1979年CT扫描荣获诺贝尔奖，认可了它对人类做出的划时代贡献2007-2008年"嫦娥一号"卫星传回首张月面图像，中国首次月球探测工程取得圆满成功技术发展驱动因素1.3

图像处理工作原理图像处理的工作基于一系列算法和数学模型，这些算法和模型用于分析、修改和增强图像数据。图像处理的目标可以是改善图像的视觉质量、提取图像中的特定信息，或者将图像转换成适合特定应用的格式。图像处理基本流程1.

图像数字化→2.

图像预处理→3.

图像增强→4.

特征提取7.

图像理解←6.

识别分类←5.

图像分割图像处理基本流程图图像处理是一个层次递进的过程，从低级的像素操作到高级的语义理解，每一阶段都有其特定的目标和方法。图像处理步骤详解1.3.1

图像数字化图像数字化是将现实世界中的光学信息转换为数字形式的过程，通常通过传感器、摄像头或扫描仪等设备完成。数字化过程：采样：将连续信号转换为离散数据点，决定图像分辨率量化：将采样值转换为离散数字值，决定图像亮度或颜色深度编码：将量化值转换为二进制或颜色编码表示存储：数字图像数据以文件形式存储在计算机中1.3.2

图像预处理图像预处理旨在通过一系列操作提高图像质量、减少噪声、突出关键特征，以使图像更适合进行后续的分析、识别或应用。去噪：通过滤波器和算法去除图像中的干扰和噪声平滑处理：减少高频噪声，使图像更具连续性边缘检测：突出物体轮廓和结构尺寸调整和裁剪：满足特定显示或分析需求图像处理步骤详解（续）1.3.3

图像增强图像增强的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，对无用的信息进行抑制，通过一系列操作提升图像的视觉质量和感知效果。亮度和对比度调整直方图均衡化锐化操作颜色调整图像增强效果示意图（对比度提升）1.3.4

图像特征提取特征提取是从原始图像数据中提取出具有代表性和差异性的信息，以描述图像中的结构、纹理、形状等特征。全局特征：关注整体图像的特性局部特征：关注图像中的局部结构常用方法：边缘检测、纹理分析、形状描述符、SIFT、SURF等图像处理步骤详解（续）1.3.5

图像分割图像分割旨在将图像划分成具有相似属性的区域或对象，从而实现对图像的语义理解和高层次的分析。分割方法：阈值分割：基于像素强度进行分割区域生长：从种子点开始合并相似区域边缘检测：基于边缘信息进行分割

聚类方法：如K-means、均值漂移等深度学习：基于神经网络的分割方法1.3.6

图像识别和分类图像识别和分类使得计算机能够理解和处理图像内容，将图像中的物体或场景分配到预定义的类别中。图像识别：识别图像中的具体对象（人脸、车辆等）图像分类：将整个图像分配到一个或多个类别深度学习技术，尤其是卷积神经网络(CNN)的发展，使得计算机可以自动学习图像中的高级特征。图像处理步骤详解（续）1.3.7

图像分析和理解图像分析和理解是计算机视觉中追求的高级目标，它不仅要求计算机能够识别图像中的物体和场景，还要求能够对图像内容进行深入的解释和推理。理解层次：对象检测与跟踪：识别和追踪图像中的对象场景理解：理解图像中的场景和上下文关系行为分析：分析图像中对象的行为和意图

语义推理：基于图像内容进行逻辑推理应用场景自动驾驶车辆的环境感知医疗成像中的疾病诊断安全监控中