数字图像chp1讲解

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1、数字图像处理 天津工业大学计算机学院 张铮 关于我 张铮1981.2博士毕业于天津大学silentoss 主要研究方向为数字图像处理，模式识别，机器视觉，人脸识别，表情识别 1.著作 数字图像处理与机器视觉初步人民邮电出版社 Windows程序设计（第2版）人民邮电出版社 2.译著 专业Linux系统管理人民邮电出版社 3.主要论文 A Novel Two-Stage Illumination Estimation Framework for Expression Recognition The Scientific World Journal, SCI Index Expression Re

2、cognition Based on Multi-scale Block Local Gabor Binary Patterns with Dichotomy-Dependent Weights Springers Lecture Notes in Computer Science EI检索号: 20093712304000 3D Representative Face and Clustering Based Illumination Estimation for Face Recognition and Expression Recognition Springers Lecture No

3、tes in Computer Science EI检索号: 20093712304211 A Distributed Face Recognition Framework Based on Data Fusion International Journal of Database Theory and Application, EI Journal 3.相关专利 1.一种办公事务过程管理系统的实现方法 2.一种点阵均匀的网屏编码的识别方法 3.在纸介质文件上埋入信息的处理方法 关于本课程 30学时，需要课下动手实践 平时成绩（出勤、课上回答问题、实验作业）+期末成绩 教材数字图像处理与机器视

4、觉（第2版）人民邮电出版社 参考书数字图像处理（第3版）冈萨雷斯，电子工业出版社 实验软件Matlab 关于本课程 Chpter1 初识数字图像处理 与机器视觉 认识图像 图像是指能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象，包括自 然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等。图像的要 素有几何要素（刻画对象的轮廓、形状等）和非几何要素（刻画 对象的颜色、材质等）。 自然界中的图像都是模拟量，在计算机普遍应用之前，电视、电 影、照相机等图像记录与传输设备都是使用模拟信号对图像进行 处理。但是，计算机只能处理数字量，而不能直接处理模拟图 像。 认识数字图像 简单地说，数字图像就是能够在计算机上显

5、示和处理的图像，可 根据其特性分为两大类 位图和矢量图。 位图：BMP、JPG、GIF等； 矢量图：PNG等。 可以将一幅图像视为一个二维函数f(x, y)，其中x和y是空间坐标， 而在x y平面中的任意一对空间坐标(x, y)上的幅值f称为该点图像 的灰度、亮度或强度。此时，如果f、x、y均为非负有限离散，则 称该图像为数字图像（位图）。 一个大小为MN数字图像是由M行N列的有限元素组成的，每个 元素都有特定的位置和幅值，代表了其所在行列位置上的图像物 理信息，如灰度和色彩等。这些元素称为图像元素或像素。 数字图像的显示 计算机显示器，都是由许多点构成的，显示图像时这些点对应着 图像的像素，

6、称显示器为位映像设备。所谓位映像，就是一个二 维的像素矩阵，而位图也就是采用位映像方法显示和存储的图 像。当一幅数字图像被放大后就可以明显地看出图像是由很多方 格形状的像素构成的 数字图像的分类 根据每个像素所代表信息的不同，可将图像分为： 二值图像 灰度图像 RGB图像（24位真彩色） 索引图像（调色板（Palette）/颜色查找表（LUT：Look Up Table） 一个长、宽各为200像素，颜色数为16的彩色图像，每个像素都用RGB三个分 量表示。则存储它需要的空间是多少？ 索引图像的适用情况是什么？图像较大并且颜色数目不是很多 数字图像的实质 函数：数字图像f(x, y)的定义仅适用

7、于最为一般的情况，即静态的 灰度图像。更严格地说，数字图像可以是2个变量（对于静止图 像，static image）或3个变量（对于动态画面，video sequence） 的离散函数。在静态图像的情况下是的f (x, y)，而如果是动态画 面，则还需要时间参数t，即f (x, y, t)；函数值可能是一个数值（ 对于灰度图像），也可能是一个向量（对于彩色图像）。 矩阵：从线性代数和矩阵论的角度，数字图像就是一个由图像信 息组成的二维矩阵，矩阵的每个元素代表对应位置上的图像亮度 和/或色彩信息。当然，这个二维矩阵在数据表示和存储上可能不 是二维的，这是因为每个单位位置的图像信息可能需要不只一个

8、 数值来表示，这样可能需要一个三维矩阵来对其进行表示。 数字图像的表示 数字图像的表示 图像的空间和灰度级分辨率 从数字图像处理到识别 图像识别 图像分析 图像处理 符号 目标 像素 抽象性 数据量 小 大 大 小 机器视觉(Machine Vision) 机器视觉（Machine Vision），又称计算机视觉（Computer Vision ）。它是将数字图像处理和数字图像分析、图像识别结合起来， 试图开发出一种能与人脑的部分机能比拟，能够理解自然景物和 环境的系统，在机器人领域中为机器人提供类人视觉的功能。计 算机视觉是数字成像领域的尖端方向，具有最综合的内容和最广 泛的涵盖面。 广义概

9、念上的图像处理与识别 数字图像处理和识别的应用实例 相关领域典型应用 安全监监控指纹验证纹验证 ，基于人脸识别脸识别 的门门 禁系统统 工业业控制产产品无损检测损检测 ，商品自动动分类类 医疗疗保健X光照片增强，CT，核磁共振， 病灶自动检测动检测 生活娱乐基于表情识别的笑脸自动检测 ，汽车自动驾驶 ，手写字符识 别 数字图像处理和识别的应用实例 数字图像处理和识别的应用实例 数字图像处理的预备知识 邻接性、连通性、区域和边界 1. 邻接性（Adjacency） 除了位置因素，还要考虑像素值的相似性 4邻接（4-Neighbor）：如果 QN4(P)，则称 具有V中数值的两个像素P和Q是4邻接

10、的。 8邻接（8-Neighbor）：如果 QN8(P)，则称 具有V中数值的两个像素P和Q是8邻接的。 V是用于决定邻接性的灰度值集合，它是一种相 似性的度量。如在二值图像中，如认为只有灰 度值为1的像素是相似的，则即V=1，当然相似 性的规定具有主观标准，因此也可以认为V=0 ，1，此时邻接性完全由位置决定 数字图像处理的预备知识 2.连通性 像素P到像素Q的通路（Path）指的是一个特定的像素序列(x0, y0), (x1, y1), , (xn, yn)，其中(x0, y0) = (xp, yp)，(xn, yn) = (xq, yq)。并且像素 (xi, yi) 和(xi-1, yi

11、-1) 在满足1in时是邻接的。在上面的定义中，n是 通路的长度，若(x0, y0) = (xn, yn)，则这条通路是闭合通路。相对应 于邻接的概念，在这里有4通路和8通路。 像素的连通性（Contiguous）：令S代表一幅图像中的像素子集。 如果在S中全部像素之间存在一个通路，则可以称2个像素P和Q在S 中是连通的。此外，对于S中的任何像素P，S中连通到该像素的像 素集叫做S的连通分量。如果S中仅有一个连通分量，则集合S叫做 连通集。 数字图像处理的预备知识 3. 区域和边界 区域的定义建立在连通集的基础上的。令R是图像中的一个像素子 集，如果R同时是连通集，则称R为一个区域（Regio

12、n）。 边界（Boundary）的概念是相对于区域而言的。一个区域的边界（ 或边缘、轮廓）是区域中所有有一个或多个不在区域R中的邻接像 素的像素所组成的集合。显然，如果区域R是整幅图像，那么边界 就由图像的首行、首列、末行和末列定义。因而，通常情况下，区 域指一幅图像的子集，并包括区域的边缘。而区域的边缘（Edge） 由具有某些导数值的像素组成，是一个像素及其直接邻域的局部性 质，是一个有大小和方向属性的矢量。 数字图像处理的预备知识 距离度量的几种方法 基于上一小节提到的相关知识，我们来理解距离度量的概念。假 设对于像素P(xp, yp)，Q(xq, yq)，R(xr, yr)而言，有函数D

13、满足如下三 个条件，则函数D可被称为距离函数或度量。 D(P, Q) 0，当且仅当P = Q时有D(P, Q) = 0 D(P, Q) = D(Q, P) D(P, Q) D(P, R) + D(R, Q) 数字图像处理的预备知识 图像的基本运算 1. 点运算和邻域运算 点运算指的是对图像中的每一个像素逐个进行同样的灰度变换运 算。设r和s分别是输入图像f(x, y)和输出图像g(x, y)在任一点(x, y)的 灰度值，则点运算可以使用下式定义： s = T(r) 而如果将点运算扩展，对图像中每一个小范围（邻域）内的像素进 行灰度变换运算，即称为邻域运算或邻域滤波。这可以使用下式定 义： g(x, y) = Tf(x*, y*) 图像的基本运算 2. 线性和非线性操作 令H是一种算子，其输入输出都是图像。若对于任意两幅（或两组 ）图像F1和F2及任意两个标量a和b都有如下关系成立： 则称H为线性算子。 线性操作由于其稳定性的特点而在图像处理中占有非常重要的地 位。尽管非线性算子常常也能够提供较好的性能，但它的不可预测 性使其在一些如军事图像处理和医学图像处理等严格的应用领域中 难以获得广泛的应用。