数字图像处理第一二三部分.ppt

12024/9/5数字图象处理数字图象处理数字图象处理数字图象处理Digital Image ProcessingDigital Image ProcessingDigital Image ProcessingDigital Image Processing 课本和主要参考书课本和主要参考书: :1.1.冈萨雷斯，数字图像处理（第二版），电子工业出版社，冈萨雷斯，数字图像处理（第二版），电子工业出版社，200720072.2.余松煜等编著，数字图像处理，上海交通大学出版社，余松煜等编著，数字图像处理，上海交通大学出版社，200720073.3.章毓晋章毓晋, ,图象工程图象工程( (上册上册) )图象处理图象处理, ,清华大学出版社清华大学出版社,2005,20054.4.章毓晋章毓晋, ,图象工程图象工程( (中册中册) )图象分析图象分析, ,清华大学出版社清华大学出版社,2005,20055.5. Milan SonkaMilan Sonka等著，等著，Image processing, analysis and computer Image processing, analysis and computer vision” Second Edition)vision” Second Edition)，人民邮电出版社原版影印，，人民邮电出版社原版影印，200320036.R.C.Gonzalez,R.E.Woods,Digital Image Processing Second Edition, 6.R.C.Gonzalez,R.E.Woods,Digital Image Processing Second Edition, Prentice Hall,Inc.,2002Prentice Hall,Inc.,2002刘杰平22024/9/5第第1 1部分部分 绪论绪论1.1图象基本概念图象基本概念 1.2图象工程简介图象工程简介1.3图象处理系统图象处理系统1.4主要内容和方法主要内容和方法32024/9/51.1 图象基本概念图象基本概念1.1.1图象和数字图象1.1.2图象的表达 42024/9/51.1.1 图象和数字图象图象：图象：用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体图象（广义/抽象）  图像（狭义/具体）图象和信息：图象和信息：人类从外界（客观世界）获得的信息约有75%来自视觉系统 52024/9/51.1.1 图象和数字图象图象类型图象类型{广义}图片，动画，绘图，文字/档，...{狭义}单幅  序列图象，...静止  运动图象（视频），...2-D  3-D，彩色，立体对，多光谱,多视场图象，...62024/9/51.1.2 图象的表达图象表示图象表示2-D数组f (x, y)x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置f：代表图象在(x, y)的性质F 的数值f，x，y 的值可以是任意实数性质F : 可对应不同物理量 灰度图象里用灰度表示72024/9/51.1.2 图象的表达图象表示图象表示 矩阵矩阵 矢量 82024/9/51.1.2 图象的表达92024/9/51.2 图象工程简介图象工程简介 1.2.1图象技术和图象工程1.2.2图象工程的三个层次1.2.3图象工程相关学科和领域1.2.4图象工程的技术应用 102024/9/51.2.1 图象技术和图象工程图象技术图象技术图象技术在广义上是各种与图象有关的技术的总称主要功能/作用包括：•对图象的各种加工（见下）•基于加工结果的判断决策和行为规划•为此进行的软硬件设计及制作 112024/9/51.2.2 图象工程的三个层次图象工程：图象工程：不同层次图象技术的有机结合及应用图象工程三层次：图象工程三层次：Ø图象处理(低层) 图象图象,象素级上进行处理,数据量大,如图象增强技术等Ø 图象分析(中层) 图象非图形式的标识,描述,如图象分割技术,特征提取等Ø 图象理解(高层) 符号运算,模式分析122024/9/51.2.2 图象工程的三个层次132024/9/51.2.3 图象工程相关学科和领域142024/9/51.2.3 图象工程相关学科和领域主要相关学科：主要相关学科：♦图形学：图形学：原指用图形、图表、绘图等形式表 达数据信息的科学，而计算机图形学 研究的就 是如何利用计算机技术来产生这些形式♦图象模式识别：模式识别：试图把图象分解成可用符号 较抽象地描述的类别♦计算机视觉：计算机视觉：主要强调用计算机实现人的视觉功 能，目前的研究内容主要与图象理解相结合 152024/9/51.2.4 图象工程的技术应用应用领域示例应用领域示例(1)视频通信：可视，电视会议，按需电视，远程教育；(2)文字档案：文字识别，过期档案复原，邮件分捡，支票，签名 辫伪，办公自动化；(3)生物医学：红白学球计数，染色体分析、X光、CT、MRI、 PET图象分析，医学手术模拟规划，远程医疗；(4)遥感测绘：巡航导弹制导，无人驾驶飞机飞行，精确制导，矿 藏勘探，资源探测，气象预报，自然灾害监测；(5)工业生产：工业检测，工业探伤，自动生产流水线监控，移动 机器人，无损探测，金相分析，印刷板质量检验， 精细印刷品缺陷检测；(6)军事公安：雷达图象分析、巡航导弹路径规划 / 制导，罪犯脸 形合成、识别，指纹、印章的鉴定识别；(7)交通管理：太空探测、航天飞行、公路交通管理。

162024/9/51.3 图象处理系统图象处理系统172024/9/51.4 主要内容和处理方法主要内容和处理方法主要内容：主要内容：１、图像增强 ２、图像恢复３、图像压缩编码４、图像分割５、目标表达和描述182024/9/5 Original image Enhanced image1 图像增强：改善图像的主观质量，标准因人而异内容包括灰度变换增图像增强：改善图像的主观质量，标准因人而异内容包括灰度变换增强、直方图修正、空间滤波和频率滤波（平滑和锐化）等强、直方图修正、空间滤波和频率滤波（平滑和锐化）等192024/9/5Image corrupted by noise (0.1)2 2 图像恢复图像恢复: :也称为图像复原也称为图像复原, ,当造成图像退化（图像质量下降）的当造成图像退化（图像质量下降）的原因已知时，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需要有一个合理的模型对每种退化都需要有一个合理的模型 Result using filter202024/9/53 图像压缩编码：是基于图像信息量大、冗余信息多的特点实现图像的图像压缩编码：是基于图像信息量大、冗余信息多的特点实现图像的压缩。

图像编码分为有失真编码和无失真编码两大类（有损压缩和无损压缩图像编码分为有失真编码和无失真编码两大类（有损压缩和无损压缩）内容包括简单编码方法、预测编码方法、变换编码方法等内容包括简单编码方法、预测编码方法、变换编码方法等JPEG　0.5bpp　JPEG2000　 压缩了48倍212024/9/5Original imageSegmentation4 4 图像分割：图像分割是按图像的灰度、颜色或几何性质等测度把一些物图像分割：图像分割是按图像的灰度、颜色或几何性质等测度把一些物体或区域加以分离的过程通过图像分割找出感兴趣的物体或区域，以便体或区域加以分离的过程通过图像分割找出感兴趣的物体或区域，以便于进一步分类、分析和识别处理是图像分析的基础于进一步分类、分析和识别处理是图像分析的基础222024/9/5５５ 目标表达和描述目标表达和描述 　　目标表达：将分割出的物体或区域（目标）采用一种不同于原始图像的目标表达：将分割出的物体或区域（目标）采用一种不同于原始图像的表达形式来表示具体分为边界表达（外部表达法）和区域表达（内部表表达形式来表示具体分为边界表达（外部表达法）和区域表达（内部表达法）。

达法） 图像描述：用适当的数学语言来表示区域间的关系（联系和区别），得图像描述：用适当的数学语言来表示区域间的关系（联系和区别），得出一种简练的表达方式，称为描述常用的有边界描述符、区域描述符、出一种简练的表达方式，称为描述常用的有边界描述符、区域描述符、结构描述符等结构描述符等　除此以外，图像匹配（　除此以外，图像匹配（MatchingMatching）和图像识别（）和图像识别（RecognitionRecognition）等也是图像）等也是图像处理与分析的研究内容但不在本课程中介绍处理与分析的研究内容但不在本课程中介绍 232024/9/5图像处理的基本方法图像处理的基本方法傅里叶变换（DFT）离散余弦变换（DCT）离散小波变换（DWT）新的变换Curvelet242024/9/5第二部分图像采集252024/9/51.图象数学表示 (1)连续图象-标量表示 灰度图象(包括二值图象)—表示一幅图象或图象中空间位置为 的一象素(图象基本单元),该象素的灰度.多光谱图象 , 为波长 , 如彩色图象运动图象,图象序列,视频 262024/9/5(2)数字图象 标量表示 , 其中, 取整数值 矩阵表示-- 行 列 矩阵 向量表示(按行堆叠)-列向量272024/9/52.简单的图象成象模型 反射光型 亮度(灰度)函数 其中, 入射分量与入射到目标的光量有关 反射分量与目标光反射特性有关 与 , 成正比282024/9/53.图象采样和量化 (1)空间采样(空间坐标离散化) 均匀采样 一般, 或 为取样间隔,满足二维取样定理(完全重构) 空间分辨率- 图象中可分辩的最小细节,与 有关292024/9/5302024/9/5 图像空间分辨率变化所产生的效果图像空间分辨率变化所产生的效果332024/9/5(2)灰度值量化 均匀量化 比特( bits)量化, 灰度级 ( ) 一般,8比特量化,256级灰度(0,1,2,…,255) 1比特量化,黑白图象 灰度级分辨率(幅度分辨率)-可分辨的灰度的最小变化 数字图象的数据量 比特 (3)非均匀采样和非均匀量化 342024/9/5 幅度分辨率变化所产生的效果362024/9/5 空间和幅度分辨率同时变化所产生的效果372024/9/5第第3 3部分部分 象素空间关系象素空间关系￿ ￿3.1象素间联系象素间联系3.2基本坐标变换基本坐标变换 3.3 几何失真校正几何失真校正 382024/9/53.1 象素间联系象素间联系空间排列规律3.1.1 象素的邻域3.1.2象素间的邻接，连接和连通 3.1.3象素间的距离 392024/9/53.1.1 象素的邻域象素的邻域象素的邻域4-邻域——N4(p)：坐标表示 对角邻域——ND(p)：8-邻域——N8(p)：402024/9/53.1.2 象素间的邻接，连接和连通连接连接和连通和连通（adjacency, 邻接）vs. (connectivity, 连接)邻接仅考虑象素间的空间关系 两个象素是否连接：(1) 是否接触（邻接）(2) 灰度值是否满足某个特定的相似准则 （同在一个灰度值集合中取值） 设V表示连接的灰度值集合，如V={8,9,…,16}；412024/9/53.1.2 象素间的邻接，连接和连通3 3种连接种连接 (1) 4-连接：2个象素 p 和 r 在V 中取值且 r 在N4(p)中 (2) 8-连接：2个象素 p 和 r 在V 中取值且 r 在N8(p)中422024/9/53.1.2 象素间的邻接，连接和连通3 3种连接种连接 (3) m-连接（混合连接）：2个象素 p 和 r 在V 中取值且满足下列条件之一① r 在N4(p)中② r 在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集（这个集合是由 p 和 r 的在V中取值的4-连接象素组成的）432024/9/53.1.2 象素间的邻接，连接和连通3 3种连接种连接 混合连接的应用：消除8-连接可能产生的歧义性 原始图 8-连接 m-连接 442024/9/53.1.2 象素间的邻接，连接和连通连通连通连接是连通的一种特例通路通路由一系列依次连接的象素组成从具有坐标(x, y)的象素p到具有坐标(s, t)的象素q的一条通路由一系列具有坐标(x0, y0)，(x1, y1)，…，(xn, yn)的独立象素组成。

这里(x0, y0) = (x, y)，(xn, yn) = (s, t)，且(xi, yi)与(xi-1, yi-1)连接，其中1 ≤ i ≤ n，n为通路长度称P和q 联通4-连通，8-连通  4-通路，8-通路 452024/9/53.1.2 象素间的邻接，连接和连通象素集合的邻接和连通象素集合的邻接和连通 对2个图象子集 S 和 T 来说，如果S中的一个或一些象素与 T 中的一个或一些象素邻接，则可以说2个图象子集S 和 T 是邻接的连通组元：S中与p连通的像素的集合（包括p）称为一个连通组元462024/9/53.1.3 象素间的距离距离量度函数距离量度函数 （（三个条件三个条件））3个象素p，q，r，坐标(x, y)，(s, t)，(u, v)(1) 两个象素之间的距离总是正的(2) 距离与起终点的选择无关(3)最短距离是沿直线的472024/9/53.1.3 象素间的距离距离量度函数距离量度函数 (1) 欧氏（Euclidean）距离 (2) 城区（city-block）距离 (3) 棋盘（chessboard）距离482024/9/53.1.3 象素间的距离距离量度函数距离量度函数等距离轮廓图案等距离轮廓图案 D4距离D8距离492024/9/53.1.3 象素间的距离用距离定义邻域用距离定义邻域考虑在空间点 (xp, yp)的象素 p4-邻域——N4(p)8-邻域——N8(p)502024/9/53.2 基本坐标变换基本坐标变换3.2.1图象坐标变换 3.2.2坐标变换讨论512024/9/5坐标变换---空间变换,几何运算 一般表达式 如常用的仿射变换 矩阵表达形式(齐次坐标公式) 3.2.1图象坐标变换522024/9/5 典型仿射变换 几个常用的简单变换 平移--- 缩放--- 绕原点旋转---3.2.1图象坐标变换532024/9/5 级联---构造复杂的变换 如绕点 旋转 应用:几何失真校正,图象配准,拼接,几何变形等 3.2.1图象坐标变换542024/9/53.2.2 坐标变换讨论变换变换的推广的推广3-点映射变换：将一个三角形映射为另一个三角形，而将一个矩形映射为一个平行四边形 拉伸（stretch）和剪切（shearing）变换 552024/9/5空间变换对图象平面上的象素进行重新排列以恢复原空间关系 灰度插值对空间变换后的象素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值3. .3 几何失真校正几何失真校正￿￿562024/9/5模型模型图象f (x, y)受几何形变的影响变成失真图象 g(x', y' ) 线性失真线性失真（非线性）二次失真（非线性）二次失真 3.4.1 空间变换￿572024/9/5约束对应点方法约束对应点方法在输入图（失真图）和输出图（校正图）上找一些其位置确切知道的点，然后利用这些点建立两幅图间其它点空间位置的对应关系 选取四边形顶点四组对应点解八个系数 3.4.1 空间变换￿g(x', y')582024/9/5w用整数处的象素值来计算在非整数处的象素值w(x, y)总是整数，但(x', y' )值可能不是整数 最近邻插值最近邻插值 也常称为零阶插值 将离(x', y' )点最近的象素的灰度值作为(x', y' )点的灰度值赋给原图(x, y)处象素 3.4.2 灰度插值￿。