image processing main idea.ppt

1、Digital Image Processing,Yutang Wang 20906101,2020/7/23,1,Introduction,人类离不开图像，计算机图像技术渗透到各个科技领域，百闻不如一见。画面比文字更形象生动，人类70%以上信息来自视觉,“One picture is worth more than ten thousand words”,2020/7/23,2,学好图像处理能干什么,图像处理在整个信号处理里面就业形势最好 模式识别目前大部分都是基于图像的模式识别 图像处理是计算机视觉和视频处理的基础 医学图像是一个比较热门的方向 图像处理对编程的要求较高，可以去软件公司 主

2、要大公司： 图像和视频搜索：微软、google、yahoo和百度 医学图像：Simens、GE、飞利浦和柯达 所有与图像（静止或者运动图像）有关的公司都是选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等,2020/7/23,3,参考资料,数字图像处理（第二版）， Rafael C. Gonzalez & Richard E，阮秋琦等译； 电子工业出版社，2002,“Digital Image Processing”, Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods, Addison-Wesley, 2002,2020/7/23,4,绪

3、论,本节内容： 什么是数字图像? 什么是数字图像处理? 图像处理的历史 数字图像处理的研究现状 数字图像处理中的关键问题 数字图像的未来,2020/7/23,5,What is digital image?,A digital image is a representation of a two-dimensional image using ones and zeros (binary). Each point is named as image elements, and also we call it pixel,2020/7/23,6,What is digital image?,A

4、digital image is a representation of a two-dimensional image using ones and zeros (binary). Each point is named as image elements, and also we call it pixel,2020/7/23,7,什么是数字图像?(续),像素值往往用来表示像素的灰度级、颜色、高度值、透明度等等。,2020/7/23,8,什么是数字图像?(续),注意：“digitization” 表示数字图像是现实中图像的近似值。 在图像处理软件中，使用放大工具，对图像的局部进行观察时,2

5、020/7/23,9,什么是数字图像?(续),一般的，图像格式包括: 每像素1个样值 (B&W or Grayscale) 每像素3个样值 (Red, Green, and Blue) 每像素4个样值(Red, Green, Blue, and “Alpha”, a.k.a. Opacity),2020/7/23,10,什么是数字图像处理?,数字图像处理的两个主要任务： 如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析； 对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。 图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。 图像处理和计算机图形学的结合日

6、益紧密，后者长期受到计算机游戏的推动,2020/7/23,11,数字图像处理的历史,12Bartlane 电缆图片传输系统； 通过海底电缆将图像从伦敦传往纽约； 为了使用电缆传输，图像需要首先编码，并在接收端通过电报打印机进行重构。,2020/7/23,12,数字图像处理的历史(续),20世纪20年代中期到末期: 改进Bartlane 系统后，图像质量得到了提高 打印过程采用了新的光学还原技术 增加了图像的灰度等级,2020/7/23,13,数字图像处理的历史(续),20世纪60年代: 由于信息技术的快速发展，出现了一批数字图像处理 1964: “旅行者7号”拍摄的图像通过计算机进行处理并提高

7、了图像质量； 此技术也在阿波罗载人登月飞行等空间探测器中得到应用。,由“旅行者7号”登陆前拍摄的图像,2020/7/23,14,The history of digital image,20世纪70年代: 数字图像处理开始应用于医学领域 1979: Godfrey N. Hounsfield先生以及Allan M. Cormack 教授由于发明了“断层（CT）技术” ，共同获得了诺贝尔医学奖，其背后的思想是计算机轴向断层技术(Computerised Axial Tomography (CAT),2020/7/23,15,数字图像处理的历史(续),20世纪70年代末:随着人工智能的兴起和发展，

8、开始计算机视觉的研究，由2D图象中获取3D空间信息,2020/7/23,16,数字图像处理的历史(续),20世纪80年代至今：数字图像处理技术呈爆炸性发展，如今已在大量领域担负着大量的工作： 图像增强/恢复 艺术级效果 医学可视化 工业检验 法律执行 人机交互,2020/7/23,17,举例： 图像增强,DIP技术最常见的用处是：提高质量，消除噪音等等,2020/7/23,18,举例： Hubble 望远镜,1990年发射的“哈勃”号太空望远镜能够拍摄超远距离的物体，但是由于镜子出现误差，拍摄到的图像就失去了价值，而借助于图像处理技术便可以修复,2020/7/23,19,举例：艺术效果,艺术效

9、果是指通过特效或者图像合成等方法，使得图像具有更强的视觉效果,2020/7/23,20,举例：医学,通过MRI（核磁共振）扫描到的犬类心脏切片，我们可以找出其中各种组织的边界线: 灰度图表示组织密度 使用合适的滤波器来增强边缘,取自狗心脏的原始MRI图像,边缘检测图像,2020/7/23,21,For example：GIS,Geographic Information Systems(GIS) Meteorology classification of landform Operation of satellite images,2020/7/23,22,Meteorology,2020/7

10、/23,23,举例：GIS(续),全球夜间灯光数据集 可以提供全球人类居住区的汇总情况 不难想象这些数据需要进行分析和处理,2020/7/23,24,举例：GIS(续),遥感图像： 农业普查 森林覆盖计算 水利工程等的客观估计计算 森林火灾监护客观反映火灾情况、面积,2020/7/23,25,举例：工业检验,操作人员需要花费大量的精力，却又慢又不可靠； 使用机器代替； 工业可视化系统广泛应用于各类产业,2020/7/23,26,举例：印刷电路板检测,印刷电路板检测(Printed Circuit Board inspection, PCB) 使用机器检测零件是否完整以及焊接是否合格 常规成像和

11、X光成像相结合,2020/7/23,27,举例：法律执行,图像处理技术被法律执行者广泛采用 高速相机或者自动收费系统用于牌照识别 指纹识别 闭路电视(Close Circuit Television, CCTV)中图像的增强,2020/7/23,28,举例：HCI,使得人机交互（Human Computer Interaction）变得更加自然 面部识别 手势识别,2020/7/23,29,数字图像处理的关键步骤,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,30,数字图像处理的关键步骤：图像采集,图像采集,图像复原,

12、形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,31,数字图像处理的关键步骤：图像增强,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,32,数字图像处理的关键步骤：图像复原,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,33,数字图像处理的关键步骤：形态学处理,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,34,数字

13、图像处理的关键步骤：分割,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,35,数字图像处理的关键步骤：对象识别,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,36,数字图像处理的关键步骤：表示&描述,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示与描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,2020/7/23,37,数字图像处理的关键步骤：图像压缩,表示&描述,彩色图像处理,图像压缩,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,图像增强,对象识别,问题域,2020/7/23,38,数字图像处理的关键步骤：彩色图像处理,表示&描述,彩色图像处理,图像压缩,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,图像增强,对象识别,问题域,2020/7/23,39,数字图像的未来,图像处理的发展朝着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。围绕着HDTV（高清晰度电视）的研制将开展实时图像处理的理论及技术研究 图像、图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展 硬件芯片研究 新理论与新算法研究,2020/7/23,40,陆上无人自主车,环境认知 Environment Perception & Cognition,