《数字图像处理杨淑莹《数字图象处理》课程全部教案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理杨淑莹《数字图象处理》课程全部教案（124页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、,数字图像处理,计算机科学与工程系 杨淑莹,2,课程内容简介,介绍各种数字图象处理的算法分析及编程实现技术。 主要内容包括： 位图基础、图象的显示、图像的几何变换、图象灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理及边缘检测、图像分割及测量、图像的形态学处理、图像的变换域处理及应用、图像的合成、24位彩色图像处理、JPEG图像的压缩编码。,3,第一章 位图基础,1.1 数字图像的基本概念 1.2 与设备无关位图(DIB),4,1.1 数字图像的基本概念,位图与矢量图 数字图象的基本概念 单色图象 灰度图象 伪彩色图像 24位真彩色图像,5,位图与矢量图,图形由指令集合组成的描述，显示时需要相应的软件读
2、取这些命令，并将其转变为屏幕上所显示的形状和颜色，图形记录的主要内容是坐标值或坐标值序列，对一般画面内容的颜色或亮度隐含且统一地描述。 图像是以栅格结构存储画面内容，栅格结构将一幅图划分为均匀分布的栅格，每个栅格称为像素，显式地记录每一像素的光度值(亮度或彩色)，所有像素位置按规则方式排列，像素位置的坐标值却是有规则地隐含。,6,数字图象的基本概念,在PC的显示系统中，显示的图像是由一个个像素组成的，每一个像素都有自己的颜色属性，每一个像素的颜色由红，绿，蓝三原色组合而成。数字图象是连续图象f(x，y)的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示: f(0，0) f(0，1). f(0
3、，M-1) f(1，0) f(1，1). f(1，M-1) f(N-1，0) f(N-1，1). f(N-1，M-1) 每一个采样单元叫做一个象素(pixel)，上式中，M、N分别为数字图象在横、纵方向上的象素。在计算机内通常用二维数组来表示数字图象的矩阵。,7,数字图象的基本概念,图象数字化的精度包括两个部分，即分辨率和颜色深度。 分辨率：有显示分辨率和图象分辨率。 图象分辨率：是数字化图象时划分图象的象素密度，即单位长度内的象素数，其单位是每英寸的点数DIP（Dots per Inche）。图象分辨率说明了数字图象的实际精细度。 显示分辨率：是把数字图象在输出设备（如显示屏或打印机等）上能
4、够显示的象素数目和所显示象素之间的点距。显示分辨率说明了数字图象的表现精细度。 具有不同的图象分辨率的数字图象在同一输出设备上的显示分辨率相同。 颜色深度：是指表示每一象素的颜色值的二进制位数。颜色深度越大则能表示的象素的颜色数目越多，它们之间的关系取决于数字图象采用的颜色表示法。常用的颜色表示法有RGB、CMYK、YUV等。,8,单色图象,单色图象的每一象素值具有如下特征： 1)图象中每一点的红、绿、蓝颜色分量值都相等 即: f red(x，y) =f green(x，y)= f blue(x，y) 2)其值只有两个0或255。 单色图象具有比较简单的格式，它一般由黑色区域和白色区域组成，其
5、典型图象格式就是直线图和图表。一旦给定图象的大小，这种格式的内容将十分紧凑.,9,灰度图象,灰度图象的每一象素值具有如下特征： 1)图象中每一点都不是彩色的，即每一点的红绿蓝颜色分量值都相等，即： f red(x，y) =f green(x，y)= f blue(x，y) 2)其值范围从0255。 对于灰度图象，其f(x，y)表示(x，y)位置处的灰度值。 在一些单色照片中，经常要用灰度，才能准确的表达图象的真实视觉效果，这种图象被称为灰度图象。当需要在不具备真彩色支持的图象显示卡上显示原始真彩色图象时，一般都要利用相应的灰度图象对其进行近似处理，因此灰度图象是图象技术中涉及范围比较广泛的一种
6、图象表示方法。,10,伪彩色图像,伪彩色图像与灰度图像相似，其存储文件中也带 有图像颜色表，伪彩色图像具有如下特征： 1)图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量值不全相 等，即： f red(x，y)f green(x，y) f blue(x，y) 2)整幅图像仅有256种颜色，要表示256种不同的颜色，像素必须由8位组成，每个像素值不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作图像颜色表的表项入口地址。把具有256色的图像称为8位彩色图像。,11,24位真彩色图像,具有全彩色照片表达能力的图像为24位彩色图像， 24位真彩色图像存储文件中不带有图像颜色表，其具有如下特征： 1)图像中每一像素由
7、RGB三个分量组成，每个分量各占8位，每个像素需24位。 2)f red(x，y)、f green(x，y)、f blue(x，y)取值范围为0255。 由于24位真彩色图像所需的存储空间很大，处理速度较慢，当需要存储空间不大，并且要求实时快速处理图像时，一般都要利用相应的8位位图对其进行近似处理，因此8位位图是图像技术中涉及范围比较广泛的一种图像表示方法。,12,1.2与设备无关位图(DIB),BMP文件组成 数字图像处理的应用,13,BMP文件组成,BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图像数据四部分组成。位图结构如下所示:,14,15,16,数字图像处理的应用,下面列举一些典型的应用
8、实例。 (1)遥感航天中的应用 天文、太空星体的探测及分析； 军事侦察、定位、指挥等； 地质、地形、地图的普查及绘制； 地下矿藏的勘探； 环境污染的监测； 气象、天气预报的合成分析。 (2)生物医学中的应用 显微图像处理； DNA显示分析； 生物进化的图像分析； 手术规划； 内脏大小、形状、活动及异常检出分析； 癌细胞识别。,17,数字图像处理的应用,(3)工业应用 产品无损检测、焊缝及内部缺陷检测； 流水线零件自动检测识别； 生产过程的监控； 交通管制、机场监控； 支票、签名辨伪及识别； 机器人视觉系统的应用。 (4)军事公安领域中的应用 罪犯脸形的合成； 指纹自动识别； 巡航导弹地形识别；
9、 手迹、印章的鉴定识别； 遥控飞行器的引导； 雷达的目标侦察。,18,数字图像处理的应用,(5)其它应用 多媒体计算机系统及应用； 图像的远程通信 电视会议； 可视电话； 服装试穿显示； 现场视频管理。,19,第二章 图像的显示,2.1 调色板的基本应用 2.2 图像的特效显示,20,2.1 调色板的基本应用,调色板的原理 调色板的创建与实现 显示函数,21,调色板的原理,调色板就是在256色显示系统中,将图像中出现的256种颜色组成颜色表,对这些颜色按8位,即0至255进行编号,每一编号代表其中的一种颜色,在这种颜色中颜色编号叫做颜色的索引号。 256色位图文件中含有BMP文件由文件头、位图
10、信息头、颜色信息表和图像数据四部分组成。图像的像素值并不是颜色值,而是颜色索引表的索引号。,22,调色板的创建与实现,在调色板系统中,每一幅图像都有自己的调色板,显示时必须将自己的调色板载入系统调色板中,实现调色板。一般创建一个逻辑调色板需要以下五步： (1)建立一个LOGPALETTE结构和PALETTEENTRY数组； (2)对数组元素进行初始化并对成员变量进行设置； (3)建立CPalette对象并使用CreatePalette函数初始化调 色板对象； (4)使用SelectPalette函数来将设备描述表和调色板联系起来； (5)使用CDC中的RealizePalette函数使调色板生
11、效。,23,显示函数,在Visual C+环境中用于显示的主要有BitBlt函 数、StretchBlt函数和StretchDIBits函数。 BitBlt函数和StretchBlt函数属于CDC类，而 StretchDIBits函数为API函数。,24,显示函数,BitBlt()函数 该函数的结构如下： BOOL BitBlt(int x,int y,int nWidth,int nHeight,CDC* pSrcDC,int xSrc,int ySrc,DWORD dwrop); 参数说明： x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWi
12、dth: 指定绘制目标矩形和源位图的宽度（按逻辑单位）。 nHeight: 指定绘制目标矩形和源位图的高度（按逻辑单位）。 pSrcDC:设备上下文的指针。 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的逻辑X轴、Y轴位置。 dwrop: 指定要执行的光栅运算。其操作码定义了图形设备接口（GDI）在输出操作中如何组合颜色。 当要将位图的像素从内存显示环境复制到显示器（或打印机）设备环境中，一般会用到这个函数。,25,显示函数,26,显示函数,StretchDIBits（）函数 该函数的结构如下： BOOL StretchDIBits(HDC hdc，int x,int y,int nWidth,in
13、t nHeight,int xSrc,int ySrc,int nSrcWidth,int nSrcHeight, CONST VOID*lpvBits,CONST BITMAPINFO *lpbmi, UNIT fuColorUse，DWORD dwrop); 参数说明： hdc:设备上下文句柄。 x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y : 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWidth: 指定绘制目标矩形的宽度（按逻辑单位）。 nHeight: 指定绘制目标矩形的高度（按逻辑单位 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的坐标（按逻辑单位）。 nSrcWidth, nSrcH
14、eight:指定复制源位图的宽度和高度（按逻辑单位）。 lpvBits：指向DIB数据图像的指针。 lpbmi：指向BITMAPINFO结构的指针。 fuColorUse:指定BITMAPINFO结构中的bmiColors包含真实的RGB值还是调色板中的索引值。 dwrop:指定要执行的光栅运算。,27,2.2 图像的特效显示,图像的特效显示就是利用人眼的视觉特性，通过对图像分块，然后以不同的次序显示出来。实现图像的特效显示的基本思路是将图像分成不同的小块，按一定的方向或次序、分阶段地显示或擦除图像块。其中的四个要点是： (1)如何划分图像块； (2)确定图像块的操作次序； (3)显示或清除图
15、像块； (4)在两个图像块的操作之间延时。 延时的目的是减慢图像的显示速度，以便可以看出特效显示的效果。,28,图像的特效显示,图像的扫描 扫描是最基本的特效显示方式，它没有划分图像块，只是顺序地 一行一行或一列一列地显示图像或清除图像。 效果图： (a)自上而下扫描 (b)自下而上扫描 (c) 自左向右扫描 (d)自右向左扫描,29,图像的特效显示,图像的移动 移动是将图像看作一个整体，显示时必须按物理顺序进行，例如从上向下平移时，必须先显示下面的图像，后显示上面的图像。平移是以复制的方法显示图像的，每显示一次，复制的行数就增加一行，直至显示完成。 效果图： （a）水平向右移 (b) 垂直向
16、上移动,30,图像的特效显示,交叉飞入 交叉飞入是将图像平分成上下两部分，显示时上部分水平右移，下部分水平左移。因此交叉分入的基本原理和平移是相同的，其不同之处只是将图像进行了分块。 交叉飞入效果图,31,图像的特效显示,中间扩张 中间扩张是在显示的时候，先将图像分成两部分，将中间分界处显示在屏幕的中间，并快速向上扫描上半部分的图像，然后将图像完整的显示在屏幕上，这样人们因为视觉生理的特点就会看到中间扩张的效果。 中间扩张效果图,32,图像的特效显示,中间收缩 中间收缩的效果是从屏幕的上下两边同时向中间扫描，其原理类似于将图像平分成上下两部分，从屏幕的上下边界，对图像同时进行向上扫描和向下扫描，直到在图像的中间分界相遇。 中间收缩效果图,33,图像的特效显示,栅条特效 栅条特效分为水平栅条和垂直栅条，其效果像是将两手交叉的过程，栅条显示的原理是先将图像分成若干行（或若干列），将奇数行（或奇数列）组成一组，将偶数行（或偶数列）组成一组，在显示的时候，奇数行（或奇数列）从右向左平移。 （a）水平栅条显示 （b）垂直栅条显示,
