1 of in of of s An be as a f(x, y), x y of f at of x,y) is or of at x,y,of to by of a a is of a of of a to as is to of a in is of so it is in to of M to on by to a of is no as a is by as a in of a We to be a of of an a be an On as is to 2 to to on is a of AI)is to I is in of in of of is in no in at to at is to of is as to A is by on as an or of to to a of is by is of of an of as in at of on we a of is of of or in an we in in up to of As a to of of of an of in a in of 3 we in of of be as in of on of by As as we is in a of of in in ne of of in by of in 920s to a a to at .1 in on a a of in of to of of to 1.1 921 in of a on at .2 an 1.1 in in 921 a by a 922 a ( 4 of in of 5 929. .3 is of be 5of a a by in of in of is to of In so in of on of of of a to of 000 in of we we a to 940s of (1) a to a 2) of a is at of a of to to be be as (1) of 948; (2) in 950s 960s of (3) of 958; (4) of in 960s; (5) of a of in 5 1970s; (6) BM of 981; (7) of in 970s, in 980s, to of in of of to in 960s. of we be to of of It of to of on a at 964 of by a to of in of 1, 1964 : 09 A. M. n 1929 5 do by 6 7 as ). is of by a as to to of to In in 960s 970s to be in in 970s of is of in of in is a in a of an or at by in As is of to an a “ of in a to of a of a 3of of . . 895 he 901 00 to of of 7 he by a 1, 1964 : 7 (o 8 數(shù)字圖像處理方法的研究 1 緒論 數(shù)字圖像處理方法的研究源于兩個主要應用領域 :其一是為了便于人們分析而對圖像信息進行改進；其二是為了使機器自動理解而對圖像數(shù)據(jù)進行存儲、傳輸及顯示。 字圖像處理的概念 一幅圖像可定義為一個二維函數(shù) f(x, y)，這里 x和 在任何一對空間坐標 f(x, y)上的幅值 當 x， 限的、離散的數(shù)值時，稱該點是由有限的元素組成的，沒一個元素都有 一個特定的位置和幅值，這些元素稱為圖像元素、畫面元素或象素。象素是廣泛用于表示數(shù)字圖像元素的詞匯。在第二章，將用更正式的術語研究這些定義。視覺是人類最高級的感知器官，所以，毫無疑問圖像在人類感知中扮演著最重要的角色。然而，人類感知只限于電磁波譜的視覺波段，成像機器則可覆蓋幾乎全部電磁波譜，從伽馬射線到無線電波。它們可以對非人類習慣的那些圖像源進行加工，這些圖像源包括超聲波、電子顯微鏡及計算機產(chǎn)生的圖像。因此，數(shù)字圖像處理涉及各種各樣的應用領域。 圖像處理涉及的范疇或其他相關領域 (例如，圖像分析和計算機視覺 )的界定在初創(chuàng)人之間并沒有一致的看法。有時用處理的輸人和輸出內容都是圖像這一特點來界定圖像處理的范圍。我們認為這一定義僅是人為界定和限制。例如，在這個定義下，甚至最普通的計算一幅圖像灰度平均值的工作都不能算做是圖像處理。另一方面，有些領域 (如計算機視覺 )研究的最高目標是用計算機去模擬人類視覺，包括理解和推理并根據(jù)視覺輸人采取行動等。這一領域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人類智能。人工智能領域處在其發(fā)展過程中的初期階段，它的發(fā)展比預期的 要慢得多，圖像分析 (也稱為圖像理解 )領域則處在圖像處理和計算機視覺兩個學科之間。 從圖像處理到計算機視覺這個連續(xù)的統(tǒng)一體內并沒有明確的界線。然而，在這個連續(xù)的統(tǒng)一體中可以考慮三種典型的計算處理 (即低級、中級和高級處理 )來區(qū)分其中的各個學科。低級處理涉及初級操作，如降低噪聲的圖像預處理，對比度增強和圖像尖銳化。低級處理是以輸人、輸出都是圖像為特點的處理。中級處理涉及分割 把圖像分為不同區(qū)域或目標物 )以及縮減對目標物的描述，以使其更適合計算機處理及對不同日標的 9 分類 (識別 )。中級圖像處理是以輸人為圖像， 但輸出是從這些圖像中提取的特征 (如邊緣、輪廓及不同物體的標識等 )為特點的。最后，高級處理涉及在圖像分析中被識別物體的總體理解，以及執(zhí)行與視覺相關的識別函數(shù) (處在連續(xù)統(tǒng)一體邊緣 )等。 根據(jù)上述討論，我們看到，圖像處理和圖像分析兩個領域合乎邏輯的重疊區(qū)域是圖像中特定區(qū)域或物體的識別這一領域。這樣，在本書中，我們界定數(shù)字圖像處理包括輸人和輸出均是圖像的處理，同時也包括從圖像中提取特征及識別特定物體的處理。舉一個簡單的文本自動分析方面的例子來具體說明這一概念。在自動分析文本時首先獲取一幅包含文本的圖像，對該 圖像進行預處理，提取 (分割 )字符，然后以適合計算機處理的形式描述這些字符，最后識別這些字符，而所有這些操作都在本書界定的數(shù)字圖像處理的范圍內。理解一頁的內容可能要根據(jù)理解的復雜度從圖像分析或計算機視覺領域考慮問題。這樣，本書定義的數(shù)字圖像處理的概念將在有特殊社會和經(jīng)濟價值的領域內通用。在以下各章展開的概念是那些應用領域所用方法的基礎。 字圖像處理的起源 數(shù)字圖像處理最早的應用之一是在報紙業(yè)，當時，圖像第一次通過海底電纜從倫敦傳往紐約。早在 20世紀 20年代曾引入 纜圖片傳 輸系統(tǒng)，把橫跨大西洋傳送一幅圖片所需的時間從一個多星期減少到 3個小時。為了用電纜傳輸圖片，首先要進行編碼，然后在接收端用特殊的打印設備重構該圖片。圖 些早期數(shù)字圖像視覺質量的改進工作，涉及到打印過程的選擇和亮度等級的分布等問題。用于得到圖 而支持一種基于光學還原的技術，該技術在電報接收端用穿孔紙帶打出圖片。圖 是用這種方法得到的圖像，對比圖 在色調質量和分辨率方面的改進 都很明顯。 10 圖 1421年由電報打印機采用特殊字 符在編碼紙帶中產(chǎn)生的數(shù)字圖像 ( 早期的 個灰度等級對圖像編碼，到 1929年已增加到 15個等級。圖 5級色調設備得到的。在這一時期，由于引入了一種用編碼圖像紙帶去調制光束而使底片感光的系統(tǒng)，明顯地改善了復原過程。剛才引用的數(shù)字圖像的例子并沒有考慮數(shù)字圖像處理的結果，這主要是因為沒有涉及到計算機。因此，數(shù)字圖像處理的歷史與數(shù)字計算機 的發(fā)展密切相關。事實上，數(shù)字圖像要求非常大的存儲和計算能力，因此數(shù)字圖像處理領域的發(fā)展必須依靠數(shù)字計算機及數(shù)據(jù)存儲、顯示和傳輸?shù)认嚓P技術的發(fā)展。計算機的概念可追溯到 5000多年前中國算盤的發(fā)明。近兩個世紀以來的一些發(fā)展也奠定了計算機的基礎。然而，現(xiàn)代計算機的基礎還要回溯到 20世紀 40年代由約翰 馮 諾依曼提出的兩個重要概念 :(l)保存程序和數(shù)據(jù)的存儲器 ;(2)條件分支。這兩個概念是中央處理單元 (基礎。今天，它是計算機的心臟。從馮 諾依曼開始，引發(fā)了一系列重要技術進步，使得計算機以強大的功能用于數(shù)字 圖像處理領域。簡單說，這些進步可歸納為如下幾點 : (1)1948年貝爾實驗室發(fā)明了晶體三極管 (2)20世紀 50年代到 20世紀 60年代高級編程語言 (如 開發(fā)； (3)1958年得州儀器公司發(fā)明了集成電路 ( (4)20世紀 60年代早期操作系統(tǒng)的發(fā)展 ; (5)20世紀 70年代 司開發(fā)了微處理器 (由中央處理單元、存儲器和輸 圖 922年在信號兩次穿越大西洋后， 從穿孔紙帶得到的數(shù)字圖像，可以 看出某些差錯 ( 11 入 、 輸出控制組成的單一芯片 ); (6)1981年 (7)20世紀 70年代出 現(xiàn)的大規(guī)模集成電路 (引發(fā)的元件微小化革命， 20世 紀 80年代出現(xiàn)了 大規(guī)模集成電路 )，現(xiàn)在已出現(xiàn)了 圖 1. 3在 1929年從倫敦到紐約用 15級色調設備通過電纜 傳送的 伴隨著這些技術進步，大規(guī)模的存儲和顯示系統(tǒng)也隨之發(fā)展起來。這兩者均是數(shù)字圖像處理的基礎。第一臺可以執(zhí)行有意義的圖像處理任務的大型計算機出現(xiàn)在 20世紀 60年代早期。數(shù)字 圖像處理技術的誕生可追溯至這一時期這些機器的使用和空間項目的開發(fā)，這兩大發(fā)展把人們的注意力集中到數(shù)字圖像處理的潛能上。利用計算機技術改善空間探測器發(fā)回的圖像的工作，始于 1964 年美國加利福尼亞的噴氣推進實驗室。當時由“旅行者 7 號 ”衛(wèi)星傳送的月球圖像由一臺計算機進行了處理，以校正航天器上電視攝像機中各種類型的圖像畸變。圖 旅行者 7號 ”于 1954年 7月 31日上午 (東部白天時間 )9點 09分在光線影響月球表面前約 17分鐘時攝取的第一張月球圖像痕跡 (稱為網(wǎng)狀痕跡 )用于幾何校正，在第 5章將討論該間 題 ，這也是美國航天器取得的第一幅月球圖像。 “旅行者 7 號 ”傳送的圖像可作為改善的增強和復原圖像 (例如來自 “探索者 ”登月一飛行、 “水手號 ”系列空間探淵器及阿波羅載人登月飛行的圖像 )方法的基礎。進行空間應用的同時，數(shù)字圖像處理技術在 20世紀 60年代末和 20世紀 70年代初開始用于醫(yī)學圖像、 12 地球遙感監(jiān)測和天文學等領域。早在 20世紀 70年代發(fā)明的計算機軸向斷層術 (簡稱計算機斷層 (是圖像處理在醫(yī)學診斷領域最重要的應用之一。計算機軸向斷層術是一種處理方法，在這種處理中，一個檢測器環(huán)圍繞著一個物體 (或 病人 )，并且一個 x 射線源 (與檢測器環(huán)同心 )繞著物體旋轉。 X 射線穿過物體并由位于對面環(huán)中的相應檢測器收集起來。當 X 射線源旋轉時，重復這一過程。斷層技術由一些算法組成，該算法用感知的數(shù)據(jù)去重建通過物體的 “切片 ”圖像。當物體沿垂直于檢測器的方向運動時就產(chǎn)生一系列這