《MATLAB应用图像处理 第二版 教学课件 ppt 作者 胡晓军_ 第1章》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLAB应用图像处理 第二版 教学课件 ppt 作者 胡晓军_ 第1章（91页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1.1 数字图像处理及其特点 1.2 数字图像处理的主要内容 1.3 数字图像处理系统 1.4 数字图像处理的历史与发展 1.5 数字图像处理的应用 1.6 数字图像处理的发展动向 习题,第1章 MATLAB图像处理概述,1.1 数字图像处理及其特点,1.1.1 数字图像与数字图像处理 1. 数字图像 图像是客观世界中一个物体生动的图形表达形式，它包含了所描述物体的信息。图像可用二维函数f (x，y)表示，其中x，y是空间坐标值，f (x，y)是点(x，y)的幅值。灰度图像可用一个二维灰度(或亮度)函数f (x，y)来表示；彩色图像用三个(如RGB、HSV)二维灰度(或亮度)函数f (x，y)
2、的组合来表示。,用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储。我们把以数字格式存储的图像称为数字图像。数字图像由二维元素组成，每一个元素具有一个特定的位置(x，y)和幅值f (x，y)，这些元素就称为像素(Pixel)，图1.1是图像数字化示意图。像素组成的二维排列可以用矩阵表示。对于单色(灰度)图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示。通常数值范围为0，255，“0”表示黑、“255”表示白，其它值表示处于黑白之间的灰度。彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常，三元组的每个数值也是在0255之间，“0”表示在该像素中没有相应的颜色，“255”则代表相应的基色在该像素中取得
3、最大值。,图1.1 图像数字化示意图,2. 数字图像处理 数字计算机最擅长的是处理各种数据，数字化后的图像可以看成是存储在计算机中的有序数据，可以用计算机对数字图像进行处理。利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理，就称为数字图像处理。数字图像处理一般是用计算机和实时硬件实现的，故也称为计算机图像处理。,数字图像处理的产生和迅速发展主要受如下三方面的影响： (1) 计算机的发展。早期的计算机无论在计算速度还是存储容量方面，都难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。过去只能
4、用大型计算机完成的对庞大数据进行的处理工作，现在在个人计算机(PC机)上也能够轻而易举地实现。 (2) 数学的发展，特别是离散数学理论的创立和不断完善，为数字图像处理奠定了理论基础。,(3) 军事、医学和工业等方面应用需求的不断增长。自20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量以来，经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用范围更加广阔，已经成为一门新兴的学科，并在向更高级的方向发展。比如，在景物理解和计算机视觉(机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多
5、媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面交互的工具。,1.1.2 数字图像处理的特点 数字图像处理可以利用计算机的计算实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点： (1) 处理精度高，再现性好。利用计算机进行图像处理，实质是对图像数据进行各种运算。由于计算机技术的飞速发展，计算精度和正确性毋庸置疑；另外，对同一图像用相同的方法处理多次，也可得到完全相同的效果，具有良好的再现性。,(2) 处理的多样性。由于图像处理是通过运行程序进行的，因此，可以通过设计不同的图像处理程序，实现各种不同的处理效果。,(3) 图像数据量庞大
6、。图像中包含丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中的有用的信息，但是，数字图像的数据量庞大。一幅数字图像是由图像矩阵中的像素组成的，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8 bit表示灰度级。一幅10241024不经压缩的真彩色图像，数据量达3 MB。X射线照片的数据量一般为64256 KB，一幅遥感图像为324023404=30 MB。如此庞大的数据量给图像的存储、传输和处理都带来了巨大的困难。如果精度及分辨率再提高，所需处理时间将大幅度增加。,(4) 图像处理技术综合性强。数学、物理学等是数字图像处理的基础，此外，数字图像处理涉及的技术领域广泛，如通信技术、计算机技术、电子技
7、术、电视技术等。,1.2 数字图像处理的主要内容,一般而言，对图像进行加工和分析主要有如下三个方面的目的： (1) 提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的效果。如去除图像中的噪声，改变图像的亮度、颜色，增强图像中的某些成分、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实、或清晰、或色彩丰富、或意想不到的艺术效果。,(2) 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析，例如，模式识别、计算机视觉的预处理等。这些特征包括很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3) 对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存
8、储和传输。,不管图像处理是何种目的，都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出，因此数字图像处理的主要研究内容有以下九个方面： (1) 图像获取(Image Acquisition)、表示(Representation)和表现(Presentation)。该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来(如打印)。这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。,(2) 图像复原(Image Restoration)。当造成图像退化(图像品质下降)的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每种退化都建立一个合理的模型
9、。例如，掌握了聚焦不良成像系统的物理特性，便可建立复原模型，而且对获取图像的特定光学系统的直接测量也是可能的。退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此，复原技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是消除退化的影响，从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。,(3) 图像增强(Image Enhancement)。图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较主观地改善图像的质量。所以，图像增强技术是用于改善图像视感质量所采取的一种方法。因为增强技术并非是针对某种退化所采取的方法，所以很难预测哪一种特定技术是最好的，只能通过试验和分析误差来
10、选择一种合适的方法。有时可能需要彻底改变图像的视觉效果，以便突出重要特征的可观察性，使人或计算机更易观察或检测。在这种情况下，可以把增强理解为增强感兴趣特征的可检测性，而非改善视感质量。电视节目片头或片尾处的颜色、轮廓等的变换，其目的是得到一种特殊的艺术效果，增强动感和力度。,(4) 图像分割(Image Segmentation)。把图像分成一些互不重叠的区域的过程就是图像分割。一幅图像中通常包含多个对象，例如，一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。图像处理为了达到识别和理解的目的，几乎都必须按照一定的规则将图像分割成区域，每个区域代表被成像的一个物体(或部分)。,图像自动分割
11、是图像处理中最困难的问题之一。人类视觉系统的优越性，使得人类能够将所观察的对象从复杂场景中分开，并识别出每个物体。但对计算机来说，这却是一个难题。目前，大部分图像的自动分割还需要人工提供必需的信息来实现，只有一部分领域(如印刷字符自动识别(OCR)、指纹识别等)开始实际应用。由于解决与图像分割相关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，如何将各种方法融合在一起，并使用有关知识来提高图像处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。,(5) 图像分析。图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图像进行分类、识别和理解。在工业
12、产品零件无缺陷装配检测中，图像分析是将图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。在某些应用领域中，如医学图像处理，不仅要检测出物体(如肿瘤)的存在，而且还要检查物体的大小。,(6) 图像重建。图像重建与上述的图像增强、图像复原等不同。图像增强、图像复原的输入是图像，处理后的输出结果也是图像，而图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像，CT就是图像重建的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的高质量图像。,(7) 图像压缩编码(Image Encoding
13、)。数字图像的特点之一是数据量庞大。尽管现在有大容量的存储器，但仍不能满足图像数据(尤其是动态图像、高分辨率图像)处理的需要，因此在实际应用中图像压缩是必需的。如果数据不压缩，则在存储和传输过程中就需要占很大的容量和带宽，从而增加成本。图像压缩的目的就是压缩图像数据量。,图像编码主要是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理和心理特性，对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，目的是在保证图像质量的前提下压缩数据，便于图像的存储和传输。一般来说，图像编码的目的有三个： 减少数据存储量； 降低数据率以减少传输带宽； 压缩信息量，便于特征提取，为后续识别做准备。,从编码技术发展来看，Kunt提出了
14、第一代、第二代编码的概念。第一代编码是以去除冗余为基础的编码方法，如PCM、M、亚取样编码法、DFT、DCT、W-H变换编码法以及以此为基础的混合编码法，第二代编码法大多在20世纪80年代以后提出，如金字塔编码法、Fractal编码法、小波变换编码法、基于神经网络的编码法、模型基编码法等。这些编码方法有如下特点： 充分考虑人的视觉特性； 恰当地考虑对图像信号的分解与表述； 采用图像的合成与识别方案压缩数据。,(8) 模式识别(Pattern Recognition)。模式识别是数字图像处理的又一研究领域。当今，模式识别方法大致有三种：统计识别法；句法结构模式识别法；模糊识别法。 统计识别法侧重
15、于特征；句法结构模式识别法侧重于结构和基元；模糊识别法是把模糊数学的一些概念和理论用于识别处理。在模糊识别处理中充分考虑人的主观概率，同时也考虑了人的非逻辑思维方法及人的生理、心理反应，这一独特性的识别方法目前尚未成熟，正处于研究阶段。,(9) 图像理解(Image Understanding)。图像理解是由模式识别发展起来的图像处理方法。该方法输入的是图像，输出的是一种描述。这种描述并不仅是单纯地用符号做出详细的描绘，而且要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。图像理解有时也叫景物理解，在这一领域还有相当多的问题需要深入研究。,以上所述的九项处理任务是图像
16、处理所涉及到的主要内容。总的来说，经过多年的发展，图像处理经历了对从静止图像到活动图像、从单色图像到彩色图像、从客观图像到主观图像、从二维图像到三维图像处理的发展历程。特别是图像处理技术与计算机图形学的结合，已能产生高度逼真、非常纯净、更有创造性的图像。由此派生出来的虚拟现实技术的发展，或许将从根本上改变人们的学习、生产和生活方式。,1.3 数字图像处理系统,1.3.1 硬件系统 如图1.2所示，数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机(通常将存储设备也包括在内)、图像输出和显示设备组成。,图1.2 图像处理系统示意图,1. 图像数字化设备 图像数字化设备包括电视摄像机、扫描仪、数码相机、遥感仪与图像采集卡等。 (1) 电视摄像机(Video Camera)。电视摄像机是目前使用最广泛的图像获取设备，如图1.3(a)所示。电视摄像机的核心部件是光电转换装置，也称为固态阵。目前大多数感光基元多为电荷耦合器件CCD(Charge Coupled Device)，CCD可以将照射在其上的光信号转换为对应的电信号。该设备小巧、速度快、成本低、
