图像处理第1章概论讲解

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1、计算机图像处理,计 算 机 图 像 处 理,教 学 要 求： 1）成绩分布：实验成绩20分，平时成绩10分，卷面70分。 2）听课要求：认真听课，做笔 记，及时复习。 3）实验要求：有预习报告，认真实验，提交实验报告。,计 算 机 图 像 处 理,本课程作为专业主干课，是电子信息专业本科生的必修课，通过学习，掌握计算机图像处理与分析的基本概念，典型算法和基本实用技术。,计算机图像处理课程性质：,课程内容： 本课程主要为两部分内容： 第一部分为图像处理的基础。包括绪论、图像处理的基本概念和图像变换。 第二部分为图像处理的理论和方法。包括图像增强、图像复原、图像编码与压缩、图像分割、图像分析与识别

2、基础等。,第1章 绪论,1.1计算机图像处理概述 1.图像处理的概念(image) 什么是图像?,图像是与之相对应的物体或目标(object)的一个表示，这个表示可以通过某种技术手段得到。 包括照片、绘画、传真、卫星遥感图片、X光片、红外热成像、超声波图像、心脑电图、B超、CT图像、显微图像等。,几幅图像,x射线图像,纳米材料TEM图像,图像的分类： 图像可以根据其形式或产生的方法来分类。,人眼视觉图像：照片、图、画等。 数学图像：由连续函数或离散函数生成的抽象图像。 物理图像：反映物体的电磁波辐射能，包括可见光和不可见光。绝大部分的物理图像是数学图像。,图像的分类,2.数字图像的概念(定义)

3、 从物理和数学角度看，图像是记录物体辐射能量的空间分布，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即 ，这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理。 通常，一幅图像可以被看成是空间各个坐标点上彩色强度的集合。,其中，x、y、z是空间坐标，是波长，t是时间，I是像素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维的视频图像。 对于静止图像，则与时 间t无关；对于单色图像，则 波长为常数；对于平面图 像，则与坐标z无关。,数字图像,图像为平面上静止的单色图像，其数学表达式为：,3.计算机图像处理 利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得预期的结果的技术。 基于计算机的图像处理学是从信息处理、自动

4、控制系统论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出的，成为研究“图像信息的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。,另外一种描述图像的方法是以统计学为基础的统计性表征法，即把图像信息作为随机信号。,数字图像的发展：,主动脉造影图像,胸部x射线图像,显微镜获得图像 音频CD的表面（1750倍）,卫星多光谱图像,反射到雷达天线的微波图像,三维计算机模型产生的图像,超声波成像肌肉层有损害,5.数字图像处理的特点： （1）直观形象，信息量大； （2）精度高,容易实现； （3）再现性好； （4）通用性、灵活性高。,4.数字图像处理获得的途径： 将传统的可见光图像经过数字化处

5、理转换为 数字图像。 例如：将一幅照片通过扫描仪输入到计算机中。 应用各种光电转换设备直接得到数字图像。 直接由离散数学函数生成数字图像。,1.2 数字图像处理研究内容与方法,1.2.1研究内容：,图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。,图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。,二维图像及其离散傅立叶频谱的显示 a) 原始图像 b) 离散傅立叶频谱,图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。,a) 原图 b) 图像增强后的图,c) 原图 d) 经过复原的图,图像增强图例,图像复原图例,图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客

6、观面目。,图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。 图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。 图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。,a) 一幅免疫细胞图像,b) 指纹图像,图像处理学三层次示意图,1.2.2 数字图像处理方法 图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。 空域法：直接对获取的数字图像进行处理。 频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得 到变换系数阵列，然后再进行处理，最后 再逆变换到空间域，得到

7、图像的处理结果。,狭义图像处理,模式识别,新技术 新工具 新理论,图像处理学与相关学科和领域的联系和区别,1.2.3图像处理学与其他相关学科的关系,1.3 数字图像处理主要应用 计算机科学：计算机辅助设计、人工智能研究 和多媒体计算机研究等。 通信技术：图像传真、可视电话、卫星通信等。 生物医学：X射线、超声、显微图片分析，温图 谱分析，断层及核磁共振分析等。,遥感技术：自然灾害预报、监测，地质结构测绘，找矿，水文、农林资源调查等。,军事技术：导弹制导，雷达、声纳图像处理，军事仿真等。,考古：恢复珍贵的文物图片、名画和壁画等。,侦查破案和商业应用：指纹鉴别，手迹分析， 伪钞识别等。,其它应用：

8、材料分析、服装试穿显示、发型设计显示、现场视频管理等。,图像处理和分析系统构成示意图,1.4 数字图像处理的硬件设备 一个图像处理和分析系统的基本组成有：采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块。,（1）对某个电磁能量波段（X射线，紫外线，可见光，红外线等）敏感的物理器件。 （2）数字化器： 电荷耦合器件（CCD)照相机，视频摄像机和扫描仪等。,1.图像采集模块,2.图像显示模块 图像的处理结果通过输出设备显示出来。如显示器、打印机、胶片等 。,3.图像存储模块 一般选用大容量的存储器，如光盘、硬盘、SD卡等。,4.图像处理和分析模块 图像处理和分析模块可以用软件实现（算法），也可以用硬件实

9、现。,5.图像通信模块 图像通信可借助综合业务网、计算机局域网和普通电话网等。,6.图像处理软件 用于数字图像文件存储和交换的标准图像文件格式。有未压缩格式（位图BMP、TIF）和压缩格式（GIF、JPG）。,1.4 数字图像处理工具软件MATLAB MATLAB是Math Works公司开发的科学计算工具软件包。其中，MATLAB的Image Processing TOOLBOX提供了图像处理涉及的许多处理算法。,1.5 数字图像的基本图像类型,1.数字图像的矩阵表示 从客观景物得到的图像是二维的，因此一幅图像可以用一个二维数组 来表示，这里x和y表示二维空间中的一个坐标点的位置，f 值代表

10、图像在点(x,y)的某种性质F的数值。这个图像性质一般用灰度值来表示。,灰度：图像上对应点的亮度值。 计算机图像处理中，坐标空间x,y和性质F值都是离散的，一般在整数集合中取值。,数字图像的矩阵表示：,图（a）所用坐标系通常在屏幕显示中采用，即 原点0在图像左上角； 图（b）所用坐标系通常在图像计算中采用，即 原点0在图像左下角；,数字图像的矩阵表示：,像素： 通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素。 每个像素具有独立的属性。一个像素最少具有两个属性，即像元的位置 (x,y) 和灰度值（F）。位置由像元所在的行列坐标

11、决定， 通常用坐标对（x,y）表示。,位图图像（bitmap）： 一幅图像有许多像素点构成，每个像素点包含着反映图像在该点的明暗和颜色变化等信息，这种图像叫做位图图像。,像素间基本关系：,例：免疫细胞图像分割的过程示意图 ：,（1）原图,（2）边界图,（3）区域图,像素间的基本关系： (1)邻域： 设p为位于坐标(x,y)的一个像素，则 四邻域 ： p的个水平和垂直相邻像素 的坐标为： (x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1) 上述像素组成p的邻域， 用N4(p) 表示。 每个像素距(x,y)一个单位距离。,(a)4邻域N4(p),(b) 对角邻域ND(p),(c) 邻域

12、N8(p),对角相邻像素集用ND(p)表示。 ND(p)与N4(p)合起来称为p的邻域，用N8(p)表示。,对角邻域和8邻域： p的个对角相邻像素的坐标为： (x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1),(2)连通性：判断像素间是否连通的两个要素： 像素是否相邻、灰度值是否满足特定的相似性准则。 三种类型的连接性： 令V是定义连接性的灰度值集合， 如：具有灰度值为32至48之间像素的连通性，即 V=32,33,47,48 连接：个像素p和r在V中取值，且r在N4(p)中 连接：个像素p和r在V中取值，且r在N8(p)中,(3) 距离 给定三个像素p,q,r其坐

13、标分别为(x,y),(s,t),(u,v) 如果满足三个条件，则D是距离函数或度量。,p和q之间的D4距离(城市街区距离):( 取菱形窗口),(3) 距离,即：与点(x,y)的D4距离小于或等于某一数值d的像 素组成以(x,y)为中心的菱形。,例:,例:,p和q之间的D8距离(棋盘距离)：(取方形窗口),即：与点(x,y)的D8距离小于或等于某一数值d的像 素组成以(x,y)为中心的方形。,p和q之间的欧氏距离：(取圆形窗口),(3) 距离,即：与点(x,y)的D4距离小于或等于某一数值d的像 素组成以(x,y)为中心，以d为半径的圆。,2.数字化过程三个步骤：扫描、采样和量化。 扫描：按照一

14、定的先后顺序对图像进行遍历的过程。 采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。 采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。 量化：将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。 灰度级：一幅图像中不同灰度值的个数。一般取 0255，即256个灰度级。,3.描述数字图像的基本参数 描述数字图像的基本参数有三个：图像分辨率、图像深度和图像数据容量。 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水 平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。单 位是“像素点/单位长度”，例如：像素点/毫米、 像素点/英寸。习惯上也以水平方向上的像素点与 垂直方向上的像素点的乘积表示，如： 640480。,图像深度：位图图像中

15、，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。,图像数据量： 图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。 不同图像分辨率、图像深度与图像数据量的关系：,4.像素数、量化参数与数字图像关系 像素数（采样）对图像的影响： 采样间隔越大，所得图像像素越少，空间分辨率低，图像质量差；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。,图像像素数对图像的影响,4.像素数、量化参数与数字图像关系 量化参数（灰度级）与数字图像关系： 量化等级越多，图像层次越丰富，灰

16、度分辨率高，图象质量好，但数据量大；反之图像质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。,灰度级变化所产生的效果,5.图像的基本类型,（1）二值图像： 像素取值仅为0和1，“0”代表黑色，“1”代表白色。,（2）灰度图像： 像素取值范围为0，255，“0” 表示纯黑，“255”表示纯白色，中间数字从大到小表示由黑到白的过渡色。,图2 灰度图像,图1 二值（黑白）图像,二值图像,灰度图像,（3）索引图像（彩色图像）： 索引图像除存放图像的二维矩阵外，还包括一个颜色索引矩阵，即数据矩阵（I）和一个颜色影像表矩阵（Map）。,Map矩阵是一个3列若干行的数据阵列，其每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。图像中的像素颜色由数据矩阵I作为索引指向矩阵Map进行索引。,索引图像,例如： 数据矩阵I中的值1指向颜色矩阵Map中的第一行，2指向第二行等。,Map矩阵 R G B,RGB彩色图像,（4）RGB彩色图像 ： RGB彩色图像有一个三维数据矩阵，