12023/4/10數(shù)字圖象處理

DigitalImageProcessing

課本和主要參考書:1.岡薩雷斯，數(shù)字圖像處理（第二版），電子工業(yè)出版社，20072.余松煜等編著，數(shù)字圖像處理，上海交通大學(xué)出版社，20073.章毓晉,圖象工程(上冊)圖象處理,清華大學(xué)出版社,20054.章毓晉,圖象工程(中冊)圖象分析,清華大學(xué)出版社,20055.

MilanSonka等著，Imageprocessing,analysisandcomputervision”SecondEdition)，人民郵電出版社原版影印，20036.R.C.Gonzalez,R.E.Woods,DigitalImageProcessingSecondEdition,PrenticeHall,Inc.,200222023/4/10§1.1基本概念§1.2研究內(nèi)容和方法§1.3發(fā)展和應(yīng)用§1.4技術(shù)特點第一章概論32023/4/101.1.1圖像（Image）一、圖像

二維或三維景物（萬事萬物）呈現(xiàn)在人心目中的影象。二、圖像的特點

1）圖像帶有大量的信息，一幅圖像頂?shù)蒙锨а匀f語。2）圖像包括照片、繪圖、視頻圖像等。3）人類從外界獲得的信息約有75%以上來自視覺系統(tǒng)。1.1基本概念42023/4/10三、圖象表示

2-D數(shù)組 f(x,y)

x，y：2-D空間XY中坐標(biāo)點的位置。

f：代表圖象在(x,y)的性質(zhì)F的數(shù)值。

f，x，y的值可以是任意實數(shù)。

性質(zhì)F:可對應(yīng)不同物理量

灰度圖象里用灰度表示52023/4/101.1.2數(shù)字圖像（DigitalImage）一、數(shù)字圖像（DigitalImage）把連續(xù)空間的圖像在坐標(biāo)空間(X,Y)和性質(zhì)空間F都離散化，便于計算機(jī)進(jìn)行加工處理，這種離散化的圖像就是數(shù)字圖像。數(shù)字圖像是本課程的主要研究對象。二.數(shù)字圖像的表示在計算機(jī)中，圖像被分割成像素（Pixel），各像素的灰度值用整數(shù)表示。一幅M×N個像素的數(shù)字圖像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩陣F表示。62023/4/10數(shù)字圖象表示：矩陣

矢量

72023/4/1082023/4/10數(shù)字圖像舉例：左圖為MAN(人)，右圖為TANK（物）1.1.3、數(shù)字圖像舉例92023/4/10256*256*8=524288(bit)=65536(byte)102023/4/10

Lena512*512*8*3=6291456(bit)=786432(byte)112023/4/10

數(shù)字圖像處理（ImageProcessing）是指應(yīng)用計算機(jī)來合成、變換已有的數(shù)字圖像，從而產(chǎn)生一種新的效果，并把加工處理后的圖像重新輸出，這個過程稱為數(shù)字圖像處理。

例如CT技術(shù)Computeromography

計算機(jī)X射線斷層造影技術(shù)

1.1.4數(shù)字圖像處理圖像處理系統(tǒng)圖像圖像122023/4/10

1.1.5

圖像工程圖像理解圖像分析圖像處理小大數(shù)據(jù)量符號目標(biāo)像素高低語義一、圖像工程的示意圖132023/4/101.圖像處理：對圖像進(jìn)行各種加工，以改善圖像的視覺效果；強(qiáng)調(diào)圖像之間進(jìn)行的變換；圖像處理是一個從圖像到圖像的過程。圖像處理系統(tǒng)圖像圖像142023/4/103.圖像理解：研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)和它們之間的相互聯(lián)系；得出對圖像內(nèi)容含義的理解及原來客觀場景的解釋；以客觀世界為中心，借助知識、經(jīng)驗來推理、認(rèn)識客觀世界，屬于高層操作（符號運(yùn)算）。2.圖像分析：對圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行提取和分割，獲得目標(biāo)的客觀信息（特點或性質(zhì)），建立對圖像的描述；以觀察者為中心研究客觀世界；圖像分析是一個從圖像到數(shù)據(jù)的過程。圖像處理系統(tǒng)圖像特征152023/4/10二、圖象技術(shù) 圖象技術(shù)在廣義上是各種與圖象有關(guān)的技術(shù)的總稱。

主要功能/作用包括： 對圖象的各種加工（見下） 基于加工結(jié)果的判斷決策和行為規(guī)劃 為此進(jìn)行的軟硬件設(shè)計及制作

162023/4/10三、圖像工程與相關(guān)學(xué)科的聯(lián)系和區(qū)別圖像工程是一門交叉學(xué)科，研究方法上，與數(shù)學(xué)、物理學(xué)（光學(xué)）、生理學(xué)、心理學(xué)、電子學(xué)、計算機(jī)科學(xué)相互借鑒；研究范圍上，與計算機(jī)圖形學(xué)、模式識別、計算機(jī)視覺相互交叉。圖像工程與相關(guān)學(xué)科的聯(lián)系:計算機(jī)圖形學(xué)CG、計算機(jī)視覺CV、圖像處理IP互相滲透，覆蓋面有很多重合；172023/4/10

圖形學(xué)：原指用圖形、圖表、繪圖等形式表 達(dá)數(shù)據(jù)信息的科學(xué)，而計算機(jī)圖形學(xué) 研究的就是如何利用計算機(jī)技術(shù)來產(chǎn)生這些形式。

圖象模式識別：試圖把圖象分解成可用符號 較抽象地描述的類別。

計算機(jī)視覺：主要強(qiáng)調(diào)用計算機(jī)實現(xiàn)人的視覺功能，目前的研究內(nèi)容主要與圖象理解相結(jié)合。

182023/4/10一、基本的圖像處理和分析系統(tǒng)構(gòu)成二、IP的主要研究內(nèi)容三、圖像處理的基本方法1.2IP的主要研究內(nèi)容和方法192023/4/10圖像存儲系統(tǒng)圖象輸入系統(tǒng)圖象處理與分析系統(tǒng)圖象輸出系統(tǒng)通信系統(tǒng)1.2.1基本的圖像處理和分析系統(tǒng)構(gòu)成（五大模塊）202023/4/10212023/4/101.2.3 主要內(nèi)容和處理方法１、圖像增強(qiáng)２、圖像恢復(fù)３、圖像壓縮編碼４、圖像分割５、目標(biāo)表達(dá)和描述222023/4/10OriginalimageEnhancedimage1、圖像增強(qiáng)：改善圖像的主觀質(zhì)量，標(biāo)準(zhǔn)因人而異。內(nèi)容包括灰度變換增強(qiáng)、直方圖修正、空間濾波和頻率濾波（平滑和銳化）等。232023/4/10Imagecorruptedbynoise(0.1)2、圖像恢復(fù):也稱為圖像復(fù)原,當(dāng)造成圖像退化（圖像質(zhì)量下降）的原因已知時，復(fù)原技術(shù)可以對圖像進(jìn)行校正。圖像復(fù)原最關(guān)鍵的是對每種退化都需要有一個合理的模型。Resultusingfilter242023/4/103、圖像壓縮編碼：是基于圖像信息量大、冗余信息多的特點實現(xiàn)圖像的壓縮。圖像編碼分為有失真編碼和無失真編碼兩大類（有損壓縮和無損壓縮）。內(nèi)容包括簡單編碼方法、預(yù)測編碼方法、變換編碼方法等。JPEG

0.5bpp

JPEG2000

0.5bpp壓縮了48倍252023/4/10Originalimage Segmentation4、圖像分割：圖像分割是按圖像的灰度、顏色或幾何性質(zhì)等測度把一些物體或區(qū)域加以分離的過程。通過圖像分割找出感興趣的物體或區(qū)域，以便于進(jìn)一步分類、分析和識別處理。是圖像分析的基礎(chǔ)。262023/4/10５、目標(biāo)表達(dá)和描述

目標(biāo)表達(dá)：將分割出的物體或區(qū)域（目標(biāo)）采用一種不同于原始圖像的表達(dá)形式來表示。具體分為邊界表達(dá)（外部表達(dá)法）和區(qū)域表達(dá)（內(nèi)部表達(dá)法）。

圖像描述：用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)語言來表示區(qū)域間的關(guān)系（聯(lián)系和區(qū)別），得出一種簡練的表達(dá)方式，稱為描述。常用的有邊界描述符、區(qū)域描述符、結(jié)構(gòu)描述符等。除此以外，圖像匹配（Matching）和圖像識別（Recognition）等也是圖像處理與分析的研究內(nèi)容。但不在本課程中介紹。

272023/4/10圖像處理的基本方法空間域處理變換域處理傅里葉變換（DFT）離散余弦變換（DCT）離散小波變換（DWT）新的變換Curvelet282023/4/10CameramanDFT292023/4/10一、發(fā)展過程

早期的計算機(jī)滿足不了圖像處理的要求。沒有IP。60年代，F(xiàn)FT算法的提出，使得圖像處理的某些計算得以實現(xiàn)，美國在64年用計算機(jī)輔助繪制出了月球表面的地圖。70年代IP有了較大的發(fā)展，1976年出版了第一本圖像處理的專著（Rosenfeld）。80年代開始從2D圖像發(fā)展到3D圖像處理，得到了廣泛應(yīng)用。90年代，以多媒體技術(shù)為代表，IP的應(yīng)用涉及到人類生活的各個方面。21世紀(jì)，IP將改變?nèi)藗兊纳罘绞健?.3圖像處理（IP)的發(fā)展和應(yīng)用302023/4/10二、應(yīng)用領(lǐng)域示例(1)視頻通信：可視電話，電視會議，按需電視，遠(yuǎn)程教育；(2)文字檔案：文字識別，過期檔案復(fù)原，郵件分撿，支票，簽名辮偽，辦公自動化；(3)生物醫(yī)學(xué)：紅白學(xué)球計數(shù)，染色體分析、X光、CT、MRI、PET圖象分析，醫(yī)學(xué)手術(shù)模擬規(guī)劃，遠(yuǎn)程醫(yī)療；(4)遙感測繪：巡航導(dǎo)彈制導(dǎo)，無人駕駛飛機(jī)飛行，精確制導(dǎo)，礦藏勘探，資源探測，氣象預(yù)報，自然災(zāi)害監(jiān)測；(5)工業(yè)生產(chǎn)：工業(yè)檢測，工業(yè)探傷，自動生產(chǎn)流水線監(jiān)控，移動機(jī)器人，無損探測，金相分析，印刷板質(zhì)量檢驗，精細(xì)印刷品缺陷檢測；(6)軍事公安：雷達(dá)圖象分析、巡航導(dǎo)彈路徑規(guī)劃/制導(dǎo)，罪犯臉形合成、識別，指紋、印章的鑒定識別；(7)交通管理：太空探測、航天飛行、公路交通管理。312023/4/10一、數(shù)字圖像的特點1.數(shù)據(jù)量大（TV圖像500-700*480）一幅512*512的灰度圖像（256級灰度）約260KB；

衛(wèi)星圖像3240*2340、SAR合成孔徑雷達(dá)圖像8000*8000；2.占用頻帶較寬(5-6MHZ),技術(shù)實現(xiàn)難度大，成本高；3.相關(guān)性很大，冗余信息多；二、數(shù)字圖像處理的優(yōu)點（相對于光學(xué)圖像處理、視頻信號處理）1.靈活性強(qiáng):可以拼貼、調(diào)整、修改；2.精度高：分辨率高、處理方便3.再現(xiàn)性好：可以永久保存1.4主要技術(shù)特點32第二章數(shù)字圖像基礎(chǔ)

視覺現(xiàn)象圖像基礎(chǔ)33Before=128,ground=64Before=128,ground=192同時對比度實驗一、同時對比度

在相同亮度的刺激下,由于背景亮度不同,人眼所感受到的主觀亮度不同，這種效應(yīng)稱為同時對比度。由于同時對比是由亮度差別引起的，故也稱為亮度對比。2.1、視覺現(xiàn)象34二、對比靈敏度在均勻照度背景I上，有一照度為I+△I的光斑，稱眼睛剛好能分辨出的照度差△I與I的比（△I/

I）為對比靈敏度；由于背景亮度I增大，△I也需要增大，因此在相當(dāng)寬的強(qiáng)度范圍內(nèi)，對比靈敏度是一個常數(shù)，約等于0.02，這個比值稱為韋伯比（Weber比）。亮度很強(qiáng)（弱）時不為常數(shù)。35三、Mach帶在亮度變化部位附近的暗區(qū)和亮區(qū)中分別存在一條更黑和更亮的條帶，稱之為“馬赫帶”。

36同時對比度是相鄰區(qū)域亮度差引起的現(xiàn)象，馬赫帶是明暗邊界引起的現(xiàn)象。

同時對比度和馬赫帶效應(yīng)表明，人所感覺到的亮度并不是強(qiáng)度的簡單函數(shù)。視覺現(xiàn)象小結(jié)37

空間坐標(biāo)的離散化叫做空間采樣；設(shè)f（x,y）為一連續(xù)圖像，S（x,y）為空間取樣函數(shù)（脈沖陣列），則采樣后的圖像F（x,y）=f（x,y）S（x,y）；二維連續(xù)圖象二維圖象矩陣（１）均勻采樣：等距采樣（２）非均勻采樣-－－重要部分密集采樣在較尖銳的灰度過渡區(qū)附近采用較密的采樣；在較平滑的灰度過渡區(qū)附近采用較稀的采樣；缺點：需要確定邊緣，過程更復(fù)雜。１、空間采樣一、圖像的采樣和量化2.2、圖像基礎(chǔ)38２、量化性質(zhì)空間（灰度）的離散化叫做量化。量化過程：將模擬量樣值按一定方式離散化為數(shù)字量，完成模/數(shù)轉(zhuǎn)換，得到灰度值。均勻量化灰度量化級數(shù)一般取2的n次冪,如2的8次冪（256級灰度）。1次冪為黑白圖像。非均勻量化392023/4/1040３、圖象分辨率空間采樣分辨率:采集時用多少個象素表示一幅圖象

Height*Width

采集完成后該圖象大小不變幅值量化分辨率:量化級數(shù)

2級,1bit;16級,4bits;256級,8bits顯示器分辨率:顯示屏的分辨率,可調(diào)Img為512*512,

顯示器選1024*768，顯示器選640*48041

空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果256*256128*12864*6432*3216*1642幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果256級64級16級8級4級2級462023/4/10

空間和幅度分辨率同時變化所產(chǎn)生的效果474、圖象的表示(1)、確定性表示:矩陣表示:

向量表示:按行堆迭48矩陣表示的優(yōu)點：與圖像直觀對應(yīng)；矩陣運(yùn)算易處理；

矢量表示的優(yōu)點：能量表示簡潔相鄰點的表示有規(guī)律可循，便于公式計算

這兩種表示方法各自的優(yōu)點：49(2)、隨機(jī)性表示:

一幅圖象看成二維隨機(jī)場的一個樣本,象素值看作隨機(jī)變量

a分布:(信號/相鄰象素差值信號/Frame差值信號的振幅分布函數(shù)）振幅分布函數(shù):

數(shù)字圖象:直方圖b數(shù)字特征:

均值(平均亮度):方差(分散程度):自相關(guān)函數(shù):

（穩(wěn)定畫面的統(tǒng)計特性）

50能量和功率能量：功率：

C圖象的信息量：熵灰度級數(shù)為，其出現(xiàn)概率為各灰度值信息量為：圖象平均信息量(熵)為：

512023/4/10三、

象素間的聯(lián)系1、象素的鄰域

4-鄰域——N4(p)：

坐標(biāo)表示 對角鄰域——ND(p)：

8-鄰域——N8(p)：522023/4/102、連接和連通 （adjacency,鄰接）vs.(connectivity,連接)

鄰接僅考慮象素間的空間關(guān)系 兩個象素是否連接：

(1)是否接觸（鄰接）

(2)灰度值是否滿足某個特定的相似準(zhǔn)則（同在一個灰度值集合中取值）設(shè)V表示連接的灰度值集合，如V={8,9,…,16}；532023/4/103種連接

(1)4-連接：

2個象素p和r在V中取值且r在N4(p)中

(2)8-連接：

2個象素p和r在V中取值且r在N8(p)中542023/4/10

(3)m-連接（混合連接）：

2個象素

p和

r在V中取值列條件之一

①r在N4(p)中 ②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集 （這個集合是由p和r的在V中取值的4-連接象素組成的）552023/4/10混合連接的應(yīng)用：消除8-連接可能產(chǎn)生的歧義性原始圖8-連接m-連接

562023/4/10連通

連接是連通的一種特例通路 由一系列依次連接的象素組成 從具有坐標(biāo)(x,y)的象素p到具有坐標(biāo)(s,t)的象素q的一條通路由一系列具有坐標(biāo)(x0,y0)，(x1,y1)，…，(xn,yn)的獨(dú)立象素組成。這里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且(xi,yi)與(xi-1,yi-1)連接，其中1≤i

≤

n，n為通路長度。稱P和q聯(lián)通

4-連通，8-連通

4-通路，8-通路572023/4/10象素集合的鄰接和連通

對2個圖象子集S和T來說，如果S中的一個或一些象素與T中的一個或一些象素鄰接，則可以說2個圖象子集S和T是鄰接的

連通組元：S中與p連通的像素的集合（包括p）稱為一個連通組元。582023/4/103、象素間的距離距離量度函數(shù) （三個條件）

3個象素p，q，r，坐標(biāo)(x,y)，(s,t)，(u,v)

(1)

兩個象素之間的距離總是正的

(2)

距離與起終點的選擇無關(guān)

(3)

最短距離是沿直線的592023/4/10距離量度函數(shù)

(1)歐氏（Euclidean）距離

(2)城區(qū)（city-block）距離

(3)棋盤（chessboard）距離602023/4/10

等距離輪廓圖案D4距離 D8距離612023/4/104、用距離定義鄰域 考慮在空間點(xp,yp)的象素p 4-鄰域——N4(p) 8-鄰域——N8(p)62clearm=256;n=256;ground_gray=128+64;X=ones(m,n)*ground_gray;figure;imshow(unit8(X));before_gray=128;m0=100;n0=100;step=50;X(m0:m0+step,n0:n0+step)=before_gray;figure;imshow(unit8(X));Matlab實現(xiàn)程序163clearX=imread('lena256.bmp');figure;imshow(unit8(X));[m,n]=size(X);X1=X(1:2:m,1:2:n);figure;imshow(unit8(X1));imwrite(X1,'lena1.bmp');Matlab實現(xiàn)程序26465作業(yè)1