数字图像处理软件入门教程

第一章绪论

1.什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？

图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。

灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。

模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。数字图像处理是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术。

2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？

数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。

图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。

图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。

区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？

数字图像处理系统包括五个模块：数字图像采集、数字图像显示、数字图像存储、数字图像通信、数字图像处理和分析。

作用：数字图像采集装置是获取数字图像的设备。数字图像显示是借助计算机图形学技术将分析的结果转换为更为直观的图像形式展示。数字图像存储是给图像提供大量的空间来存储大数据量图像。数字图像通信是把图像传送到远方终端。数字图像处理和分析是对图像进行处理和分析，转化成数字化的形式显示出来。

1 / 9

数字图像处理的理论基础及发展方向

一、数字图像处理的起源及发展

数字图像处理（Digital Image Processing) 将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20 世纪20年代，目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用。 数字图像处理作为一门学科形成于20 世纪60 年代初期，早期的图像处理的目的是改善图像的质量，以人为对象,以改善人的视觉效果为目的，首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(J PL)并对航天探测器徘徊者7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果，1972 年英国EMI 公司工程师Ho usfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph） 。 1975 年EMI 公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像. 1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献. 随着图像处理技术的深入发展，从 2 / 9

70 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界. 很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。 其中代表性的成果是70 年代末MIT 的Ma rr

第7章 边沿检测与提取，轮廓跟踪

我们在第三章介绍平滑与锐化时引入了模板操作，今天还要用到它。

7.1 边沿检测

我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下：

。

可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。

为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。

这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交(垂直)的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用梯度是垂直方向的模板 检测它的边沿。

例如，一个梯度为45度方向模板 ，可以检测出135度方向的边沿。

1. Sobel算子 在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的

；另一个是检测垂直平边沿的 。与 和

相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。

Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。

下面的几幅图中，图7.1为原图；图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。

图像处理软件简单操作指南

第一章：图像处理软件概述

1.1 软件介绍

图像处理软件是一种用于对数字图像进行编辑、修正和增强的工具。它具有各种功能，包括调整颜色、对比度和饱和度、添加文本和图形等。本章将介绍几种常见的图像处理软件。

第二章：基本操作

2.1 打开图像

在图像处理软件中，一般可以通过点击“文件”菜单中的“打开”选项或使用快捷键Ctrl+O来打开图像。用户可以选择要打开的图像文件，软件将自动加载并显示图像。

2.2 裁剪图像

裁剪是一种常见的图像处理操作，它可以去除图像中不需要的部分。用户可以选择裁剪工具，并用鼠标在图像上选择要保留的区域。然后，通过点击“裁剪”按钮或使用快捷键Ctrl+X来裁剪图像。

2.3 调整图像大小 调整图像大小是当图像的尺寸不符合需求时常用的操作。用户可以通过点击“图像”菜单中的“调整大小”选项来打开调整大小对话框。在对话框中，用户可以设定新的宽度和高度，并选择保持纵横比或不保持。然后点击“确定”按钮即可完成调整。

2.4 旋转和翻转图像

旋转和翻转是调整图像方向和角度的操作。通过点击“图像”菜单中的“旋转”或“翻转”选项，用户可以轻松改变图像的方向。用户可以选择逆时针或顺时针旋转角度，并选择水平翻转或垂直翻转。

第三章：图像增强

3.1 调整亮度和对比度

亮度和对比度是图像亮度和色彩分布的重要指标。用户可以通过调整亮度和对比度来改善图像的质量。常见的调整亮度和对比度的方法是通过点击“图像”菜单中的“亮度/对比度”选项，然后在对话框中调整滑块来实现。

3.2 去除红眼效果

当人物在使用闪光灯拍摄时，很容易出现红眼效果。图像处理软件通常提供了去除红眼效果的功能，用户可以通过选择红眼修复工具并在图像上点击红眼部分来去除。

3.3 滤镜效果 滤镜是图像处理软件中常用的功能，可以给图像添加特殊效果，如模糊、锐化、马赛克等。用户可以根据需求选择不同的滤镜效果。

第四章：添加文本和图形