数字图像处理ImageProcessing

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1、数字图像处理数字图像处理Image Processing李晗:本课程重要性本课程重要性n n图像化:视觉信息占人类总信息量的75n n数字化:信息以数字化形式表示,传输,储存。n n经典应用:机器视觉、遥感、军事、气象。n n现代应用:各个领域(人工智能,医学,化学,生物学等)数字图像数字图像n nBmpBmp文件文件n nJpgJpg文件文件n nTifTif文件文件n n。第一章第一章 绪论绪论n n数字图像的发展n n主要研究内容n n基本概念n n基本图像类型n n图像的统计特征n nMatlab语言数字图像的发展数字图像的发展n n历史发展n n1920s1920s:伦敦到纽约的海底

2、电缆传输数字图像:伦敦到纽约的海底电缆传输数字图像n n19461946年:处理月球照片,年:处理月球照片,IPIP实际应用的开始实际应用的开始n n现今:各个领域的广泛应用(遥感、生物技术、现今:各个领域的广泛应用(遥感、生物技术、通信)通信)n n研究对象和方法论n n对象本质:矩阵(对象本质:矩阵(matrixmatrix)n n方法论:从数据中提取信息;矩阵运算方法论:从数据中提取信息;矩阵运算主要研究内容主要研究内容n n图像代数和几何运算n n图像变换和图像增强n n图像编码和图像复原n n模式识别和系统设计数字图像与矩阵的对应关系数字图像与矩阵的对应关系n n图像和矩阵图像和矩阵

3、n n象素和矩阵元素象素和矩阵元素n n图像区域和矩阵元素图像区域和矩阵元素集集n n强度值与矩阵元素值强度值与矩阵元素值n n象素位置与矩阵元素象素位置与矩阵元素位置位置1 0 1 0 0 01 0 1 0 0 00 0 1 1 0 10 0 1 1 0 11 1 0 0 0 01 1 0 0 0 00 0 0 0 1 10 0 0 0 1 11 1 1 1 0 01 1 1 1 0 01 1 1 0 0 01 1 1 0 0 0 I=rand(6);b=I0.5; imshow(b);图像代数和几何运算图像代数和几何运算n n代数运算两幅图像间的点对点的运算:加、减、乘、除n n几何运算改

4、变图像中象素间相对位置关系:平移、缩放、旋转、坐标变换、多幅图像空间配平移、缩放、旋转、坐标变换、多幅图像空间配准和镶嵌准和镶嵌图像变换和图像增强图像变换和图像增强n n图像变换n n变换域:频率域、参数平面变换域:频率域、参数平面n n空间域和其他参数域间的变换空间域和其他参数域间的变换n n变换:变换:FFTFFT、DCTDCT、小波变换等、小波变换等n n图像增强n n改变数据间的相对大小关系以突出有用信息。改变数据间的相对大小关系以突出有用信息。n n作用:改善视觉效果。作用:改善视觉效果。n n主要算法:直方图增强、空(频)域滤波、彩主要算法:直方图增强、空(频)域滤波、彩色增强色增

5、强图像编码和图像复原图像编码和图像复原n n图像编码:数据的压缩潜力数据间的相关性;人眼对色彩的敏感度数据间的相关性;人眼对色彩的敏感度n n图像复原:图像质量下降恢复建立系统恢复模型最大限度地恢复图像保有的真实信息模式识别模式识别n n独成一门的理论n n提取图像有关特征对图像中物体的分类和识别n n主要内容:概念、图像分割、纹理特征、统计模式识别、模糊分类、神经网络图像处理系统设计图像处理系统设计n n需求分析n n软件设计n n程序设计n n软件测试与维护n n大作业:编制一个图像处理系统n n软件:利用软件:利用MatlabMatlab语言语言n n程序说明书:软件结构,代码说明,使用

6、说明程序说明书:软件结构,代码说明,使用说明n n算法说明书:算法结构,各算法说明。算法说明书:算法结构,各算法说明。基本概念基本概念n n图像:二维信号,以视觉信息的形式表达n n图像与图形的区别n n数字图像:二维矩阵n n数字图像处理:二维矩阵二维矩阵二维矩阵二维矩阵矩阵运算矩阵运算基本概念基本概念n n数字化一幅图像:n n扫描:按一定顺序对图像象素进行遍历。扫描:按一定顺序对图像象素进行遍历。n n采样:在遍历过程中确定每一个象素的数值采样:在遍历过程中确定每一个象素的数值n n量化:象素值的离散化(整数值)量化:象素值的离散化(整数值)基本图像类型基本图像类型n n二值图像n n灰

7、度图像n n索引图像n nRGB图像n nRGB彩色空间n nIHS彩色空间各种图像类型比较各种图像类型比较二值图像二值图像 灰度图像灰度图像索引图像索引图像RGBRGB图像图像颜颜色色黑白黑白(2 2)黑灰白黑灰白(256256)由颜色表由颜色表决定决定真彩色真彩色(25632563)数数据据0 0、1 10 0255255与颜色表与颜色表对应对应3X3X(0 0255255)矩矩阵阵二维矩阵二维矩阵 二维矩阵二维矩阵二维矩阵二维矩阵三维矩阵三维矩阵RGB彩色空间彩色空间n n红(Red)绿(Green)蓝(Blue)三原色组合出其他所有颜色。n n从物理学角度描述(光学,感光细胞)。n n

8、计算机中的RGB:n n取值:取值: 0 0255 255 n n表示方式表示方式:(:( ,),)IHS彩色空间彩色空间n n色调(Hue):颜色的类别,红绿蓝n n饱和度(Saturation):颜色的纯度n n亮度(Intensity):人眼感受的明亮程度n n从人眼主观感受角度描述。n n计算机中的IHS:n n取值:取值: 0 01 1 (H H有可能为有可能为00360360)n n表示方式表示方式:(:( ,),)图像的统计特征图像的统计特征n n成像过程的随机性和成像对象的复杂性决定了图像具有随机信号的性质。n n基本统计指标n n多维统计特征基本统计指标基本统计指标n n直方

9、图n n熵(信息量)n n灰度平均值n n灰度中值n n灰度众数n n灰度标准差n n灰度值域采用灰度图讨论图像采用灰度图讨论图像n n彩色图像由多种灰度系列组成。n n灰度图像反映了数字图像处理的基本规律和基本算法。n n真彩色:(R,G,B)(每个分量取值0255)n n取其中之一可得灰度图。n n取三者的加权平均也可得。灰度直方图灰度直方图n n灰度级的函数。n n描述的是图像中该灰度级的象素个数。n n横坐标是灰度级。n n纵坐标是某灰度出现的频率。n nmatlab:n nI = I = imread(D:imageMaterialwestconcord.pngimread(D:im

10、ageMaterialwestconcord.png););n nimshow(Iimshow(I); );n nimhist(Iimhist(I); );熵熵n n公式n n系统混沌程度的度量。n n当图像中各灰度值出现的概率彼此相等的时候,图像的熵最大。n nmatlab:n nE E entropyentropy(I I)n nIRandIRand = = rand(size(Irand(size(I););n nERandERand = = entropy(IRandentropy(IRand); );灰度平均值灰度平均值n n公式n n一幅图像中所有象素灰度值的算术平均值,反映的是图

11、像中不同物体的平均反射强度。n nmatlab:n nm = mean2(I)m = mean2(I)灰度中值灰度中值n n所有灰度级中处于中间的值。n nmatlab:n nvMaxvMax = = max(max(Imax(max(I););n nvMinvMin = = min(min(Imin(min(I););n nvMedvMed = (vMax+vMin)/2; = (vMax+vMin)/2;灰度众数灰度众数n n图像中出现最多的灰度值。n n属于该灰度值的象素点最多。n nmatlab:n nId = Id = double(Idouble(I); );n nN = N =

12、hist(Idhist(Id(:), 0:255);(:), 0:255);n nstem(Nstem(N); );n n vMaxvMax, , locMaxlocMax = = max(Nmax(N) )灰度标准差灰度标准差n n各象素灰度值与图像平均灰度值的总离散程度。n n一般地说,灰度标准差越大,图像信息越多。n nmatlab:n nvStdvStd = std2(I) = std2(I)灰度值域灰度值域n n灰度取值区间。n n最大灰度值和最小灰度值的差。n nmatlab:n nvMaxvMax = = max(max(Imax(max(I););n nvMinvMin = = min(min(Imin(min(I););多维统计特征多维统计特征n n协方差矩阵:两幅图像间利用协方差公式n n相关系数:反映图像的相关程度n n两者的关系n nmatlab:n nLsCorr2.mLsCorr2.mMatlab语言语言n n界面n n指令n n脚本程序n n向量和矩阵操作n n数据可视化n n图形用户界面(GUI)n n图像处理工具包

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