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第1章_数字图像处理概述

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数字图像处理第一章概论优秀课件

数字图像处理第一章概论优秀课件
随着计算机技术的发展，逐渐应用于图像领域。 60年代第一台可执行有意义的图像处理任务的大 型计算机出现，逐渐应用于空间图像处理、医学图像、 地球遥感、天文学
Chapter 1: Int像的来源：主要是电磁能谱，此外还 有声波、超声波和电子（用于电子显微镜的电子束形式 ）及计算机产生。
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
最早起源之一是报纸 20年代 伦敦→纽约（海底电缆）
图像→编码→打印 一幅图片1个多星期→ 3个多小时
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.7 其他图像模式应用的实例 “声音”成像：地质勘探，工业和医学（超
声波）以医学超声波为例： 1、超声波系统（计算机+超声波+接收器） 2、声波传入体内，碰撞组织边缘，一部分返回到
探头，一部分继续传播。 3、反射波被探头收集→计算机 4、根据传播速度及每个回波返回的时间计算从探
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.5 微波波段成像 典型应用是雷
达，其独特之处是不 管在任何范围、任何 时间、任何气候周围 光照条件都可以。可 穿过云层，看到的是 反射到雷达天线的微 波能量。
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.6 无线电波成像 医学中：磁共振成像
电磁波谱：
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例

数字图像处理第1章 绪论

数字图像处理第1章 绪论

1.4 人类的视觉
视觉研究可分为视觉生理,视觉特性,视觉模型3个方面.
人眼构造和视觉现象Βιβλιοθήκη 1.4.1 人眼构造和视觉现象
上图为人眼的横截面的简单示意图.前部为一圆球,其平均直径 约为20mm左右,由3层薄膜包着,即角膜和巩膜外壳,脉络膜和 视网膜. 角膜是一种硬而透明的组织,盖着眼睛的前表面; 角膜 巩膜与角膜连在一起,是一层包围着眼球剩余部分的不透明膜. 巩膜 脉络膜位于巩膜的里边,这层膜包含有血管网,它是 眼睛的重要 脉络膜 滋养源,脉络膜外壳着色很重,因此有助于减少进入眼内的外来 光和眼球内的回射.
图像信号的数字化
图像信号的数字化
设采样之后的离散图像 fs(x,y) 的灰度值即为 f(x,y) 的幅度,且灰 度值取在 [r0,rk] 范围内,并设该幅图像的所有像素的取值均匀 分布在各量化层,即其概率 p(r)=p .在这种条件下采用均匀量 化效果最佳,即总量化误差最小. 把整个取值范围[r0,rk]分为 k 个子区间[ri,ri-1], i=0,1,2,…, k-1.计算机图像处理中 k常取2^n,如64,128,256,….每 个子区间赋予唯一确定的 qi 值,每个qi值在计算机内用1个码字 表示.每个f(x,y) 离散值相应赋予1个qi值,其中 i=0,1,2,…,k-1. 对应关系是,当 r=f(x,y)∈[ri,ri-1]时,f(x,y)=qi
一幅 m×n 的数字图像可用矩阵表示为
f (0,1) f (0,0) f (1,0) f (1,1) F = ... ... f (m1,0) f (m1,1)
f (0, n 1) ... f (1, n 1) ... ... ... f (m1, n 1) ...
数字图像中的每个像素都对应于矩阵中相应的元素. 把数字图像表示成矩阵的优点在于,能应用矩阵理论对图 像进行分析处理.

第1章 数字图像处理概述

第1章 数字图像处理概述
举例：人眼所见 照片 电视电影
第1章 数字图像处理概述
3
人眼所见
第1章 数字图像处理概述
4
照片
第1章 数字图像处理概述
5
电视电影
第1章 数字图像处理概述
6
（2）图像的表达
图像表示 2-D数组 f (x, y)
x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置 f：代表图像在(x, y)的性质F 的数值 f，x，y 的值可以是任意实数
23
空间分辨率和幅度分辨率
数字图像
f (0, 0) f (1, 0) f ( x, y ) = M f ( N − 1, 0) f (0,1) f (1,1) L L f (0, M − 1) f (1, M − 1) M f ( N − 1, M − 1)
数字图像是对连续场景的近似
为达到较好的近似，需要多少个采样和灰度级 呢？ 理论上，M N G越大，近似越好
但图像的数据量随M N G的增加而迅速增 加，故采样和灰度级数也不能太大
第1章 数字图像处理概述
25
图象质量与采样和量化
图像空间分辨率变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
26
512*512
第1章 数字图像处理概述
34
64级 级
第1章 数字图像处理概述
35
16级 级
第1章 数字图像处理概述
36
8级 级
第1章 数字图像处理概述
37
4级 级
第1章 数字图像处理概述
38
2级 级
第1章 数字图像处理概述
39
空间和幅度分辨率同时变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
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数字图像处理

数字图像处理

第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。

二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。

2、提取图像中的特征信息。

3、对图像数据进行变换、编码和压缩。

三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。

细节越多，采样间隔应越小。

把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。

一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。

二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。

为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。

对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。

三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。

彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。

一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。

五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。

六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。

《数字图像处理基础》课件

《数字图像处理基础》课件

数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。

数字图像处理复习

数字图像处理复习

数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。

图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。

像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。

数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。

2. 数字图像处理的概念。

数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性。

3. 数字图像处理的优点。

精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。

3.光强度与主观亮度曲线。

P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。

（采样和量化的概念）图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。

采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作 量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。

采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。

设为位于坐标处的一个像素（x+1,y ），（x-1,y ），（x,y+1），（x,y-1） 组成的4邻域，用)(4p N 表示。

（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1） 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。

8. 领域空间内像素距离的计算。

（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。

数字图像处理概述归纳总结

数字图像处理概述归纳总结

数字图像处理概述归纳总结数字图像处理是指将图像的像素信息进行数字化并对其进行处理的一门技术。

它广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、工业检测等领域。

本文将对数字图像处理的基本概念、常见算法以及未来发展趋势进行归纳总结。

一、数字图像处理的基本概念数字图像由像素阵列组成，每个像素存储着图像的亮度信息。

在数字图像处理中，常用的表示方法是灰度图像和彩色图像。

灰度图像是指每个像素只包含一个亮度值，通常以8位表示，取值范围为0~255。

而彩色图像则包含了红、绿、蓝三个通道的亮度值，通常以24位表示，每个通道的取值范围也为0~255。

数字图像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等。

二、数字图像处理的常见算法1. 图像增强算法图像增强旨在改善图像的视觉品质，常用的算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。

直方图均衡化可以通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，从而使图像细节更加清晰可见。

2. 图像恢复算法图像恢复用于去除图像中的噪声，常见的算法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。

其中，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，而小波去噪能够在保持图像细节的同时消除高频噪声。

3. 图像分割算法图像分割旨在将图像划分为不同的区域，常用的算法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

阈值分割根据像素灰度值与设定阈值的大小关系将图像分为前景和背景，而边缘检测则可用于检测图像中的边界。

4. 图像压缩算法图像压缩是指通过减少图像的存储空间来实现数据压缩，常见的算法有无损压缩和有损压缩。

其中，无损压缩保证了图像的质量不受损失，而有损压缩通过舍弃图像中的冗余信息来实现更高的压缩比率。

三、数字图像处理的未来发展趋势1. 深度学习在图像处理中的应用随着深度学习的发展，其在数字图像处理中的应用越来越广泛。

通过深度学习算法，可以实现更精确的图像分类、目标检测等任务，从而提升图像处理的效果和准确性。

2. 多模态图像处理多模态图像处理是指处理多个不同模态的图像，比如红外图像、可见光图像等。

数字图像处理课件第一章

数字图像处理课件第一章
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1.1.5 数字图像表示
单色图像(monochrome image) ：即黑白图像，每个像素的灰度值只有0和1 灰度图像(grayscale image) ：每个像素的灰度值占一个字节 彩色图像： 真彩色图像：每个像素的灰度值占三个字节，分别为 R、G、B 索引彩色图像：即调色板彩色图像，如8位或16位伪彩色图像 多谱图像：如由卫星多孔径雷达所成的多波段图像，多幅图像表达同一图像的不同波段信息 压缩图像
2
错觉：真实，错误
3
从错觉出发，可能能够了解人视觉机理。进一步将其数学模型化。即可达到目的。
4
有效途径
Hermann格子图像
常见错觉
Muller—Lyer错觉
Ponzo错觉
Hering错觉
Orbison错觉
Pogendoff错觉
Zollnar错觉
图像表示与转换
放大、缩小：
图像表示与转换
1.2.1 图像处理的目的 一般地，图像处理中需要完成以下一个或几个任务： 提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。 提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。 为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。 信息的可视化。 信息安全的需要。
图像处理的目的、任务与特点
模拟图像与数字图像
模拟图像： 强度和空间位置以连续或近似连续形式分布。如照片、电影胶片（记录在乳胶介质上）和物理图像（如人眼可见的自然图像）等，可连续放大而细节不失真。
模拟图像－人眼成像
”
瞳孔，晶状体
视网膜
神经
大脑
D
C
A
B
模拟图像例－人眼成像

Digital-Image-Processing-通用图像处理

Digital-Image-Processing-通用图像处理
光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理（如频谱变换 等），而用计算机对光学处理结果（如频谱）进行分析判断等 处理。该方法是前两种方法的有机结合，它集结了二者的优点。 光电结合处理是今后图像处理的发展方向，也是一个值得关注 的研究方向。
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
静止图像，与时间t无关；单色图像（也称灰度图像）， 波长λ为一常数；平面图像，则与坐标z无关。
即在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即 （1） 静止图像： I = f（x，y，z, λ） （2） 灰度图像： I = f（x，y，z，t ） （3） 平面图像： I = f（x，y,λ,t ） 而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：
图像处理芯片：将许多图像处理功能集成在一个很小的芯片上，形成 专用或通用的图像处理芯片 。
Digital Image Processing
1.4 数字图像处理的主要应用
▓ 宇宙探测中的应用：主要是星体图片的获取、传送和处理。 ▓ 通信方面的应用：图像信息传输、电视电话、卫星通信、数 字电话等。主要是压缩图像数据和动态图像（序列）传送 。 ▓ 遥感方面的应用：（航空遥感和卫星遥感），地形、地质、 资源的勘测，自然灾害监测、预报和调查，环境监测、调查 等。 ▓ 生物医学方面的应用：细胞分析、染色体分类、放射图像 处理、血球分类、各种CT、核磁共振图像分析、DNA显示分析、 显微图像处理、癌细胞识别、心脏活动的动态分析、超声图 像成像、生物进化的图像分析等等 。
第1章 绪论
◆1.1 图像和图像处理 ◆1.2 数字图像处理的步骤和方法 ◆1.3 数字图像处理系统的组成 ◆1.4 数字图像处理的主要应用 ◆1.5 课程内容简介

23887 《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)

23887 《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)

胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样，数字图像可以用二维矩阵表示。

将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。

1.2采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。

（1）处理精度高。

（2）重现性能好。

（3）灵活性高。

2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。

3．数字图像处理技术适用面宽。

4．数字图像处理技术综合性强。

1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。

1.4 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。

答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可以看成是静态的图像。

图形是人工或计算机生成的图案，而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再用摄影机连续拍摄成一系列画面，给视觉造成连续变化的图画。

扬大数字图像处理课后答案选解

扬大数字图像处理课后答案选解

胡学龙编著《数字图像处理（第3版）》思考题与习题参考答案第1章概述1.1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样，数字图像可以用二维矩阵表示。

将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。

1.2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。

（1）处理精度高。

（2）重现性能好。

（3）灵活性高。

2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。

3．数字图像处理技术适用面宽。

4．数字图像处理技术综合性强。

第2章图像处理基本知识2.1 如何表示图像中一点的彩色值？颜色模型起什么作用？答：图像中一点的彩色值颜色三维空间中的一个点来表示，每个点有三个分量，不同的颜色空间各分量的含义不同。

颜色模型规定了颜色的建立、描述和观察方式。

颜色模型都是建立在三维空间中的，所以与颜色空间密不可分。

2.3 按照波段的成像图像讨论图像的分类。

答：人们常见的是可见光成像，但在科学研究等领域，其他一些不同波段的电磁波成像技术会起到可见光成像无法替代的作用。

下面是电磁波谱分布情况：1、不可见光线：伽马射线、X射线、紫外线；2、可见光线：紫、蓝、青、绿、黄、橙、红；3、不可见光线：近红外线、中间红外线、远红外线、微波、工业电波。

按波长从短到长有：（1）伽马射线图像：伽马射线是由原子核受激产生的波长极短、能量极高的射线。

天文学上利用伽马射线获取伽马射线暴图像。

（2）X射线图像：X射线是由原子受激产生的，具有很强的穿透能力，其图像在医疗、探伤、物质结构分析等方面具有重要作用。

数字图像处理大纲总结

数字图像处理大纲总结

第一章：数字图像处理基础概念★1、数字图像处理的内容：（1）图像获取、表示和表现（图像的数字化和图像变换）（2）图像增强（3）图像复原（4）图像重建（5）图像压缩编码（6）图像分割（7）图像分析（8）模式识别（9）图像理解★2、数字图像处理的层次关系（P 3）：狭义图像处理-------图像分析-----------图像理解。

抽象程度低-------------------------------- 高数据量大-------------------------------- 小语义低层-------------------------------- 高层★3、数字图像处理的特点：（1）处理精度高，再现性好（2）处理通用性强、灵活性高、多样性广（3）图像数据量庞大（4）处理费时（5）图像处理技术综合性强★4、数字图像处理的目的：（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。

（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（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

5、数字图像处理的发展方向（1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。

（2）移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。

（3）加强边缘学科的研究工作（4）加强理论研究（5）图像处理领域的标准化6、论述数字图像处理技术在生产生活中的应用（1）在生物医学中的应用：利用电磁波谱成像分析系统诊断病情：如显微镜图像分析，DNA成像分析，CT及核磁共振、超声波、X射线成像分析等（2）遥感航天中的应用：检测土地变化；农林资源的调查；自然灾害监测、预报；地势、地貌测绘；地质构造解译、找矿；环境污染检测等等（3）工业应用：无损探伤，石油勘探，生产过程自动化，工业机器人研制等（4）军事公安领域运用：卫星侦察照片的测绘、判读，雷达图像处理，导弹制导，军事仿真等（5）其他应用：图像远距离通信、电视会议、天气预报、现场视频管理等第二章：图像数字化与灰度直方图★1、直方图的性质（P 23）：（1）灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。

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1.3 数字图像处理的方法和内容
4）图像编码压缩 图像编码是利用图像信号的统计特性及人类 视觉的生理学及心理学特性对图像信号进行编码， 图像编码的目的： （1）减少数据存储量； （2）降低码流以减少传输带宽； （3）压缩信息量，便于识别和理解。 图像编码压缩技术可以减少描述图像的数据 量，以节省图像传输、处理的时间和减少所占用 的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得， 也可以在允许的失真条件下进行。
1.3 数字图像处理的方法和内容
1.3.1数字图像处理的方法 1. 空域法 空域法把图像看作关于x , y坐标位置的 像素的集合，直接 对二维函数的集合进行 相应的处理。空域处理法主要有两大类： 1） 邻域处理法—— 梯度运算，平滑算子 运算和卷积运算 2） 点处理法—— 灰度处理，面积、周 长、体积运算等。
•
总共32学时，1-10周完成； 其中理论16学时，实验16学时。
四、考核方式：
• • •
理论课考核方式：考查 期末编写程序大作业（70%），实验（20%）， 出勤（10%）。
图像和数字图像
• 什么是图像？
光学图像 IKONOS卫星
Lena
大脑断层图像
CT图像
图像和数字图像
图像定义：
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。
• 体素(volume element)
–3-D图像的基本单元
图像的表达
图像表示
2-D数组 f (x, y)
x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置。 f：代表图像在(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，灰度图像里用灰 度表示。
图像的表达
1.3 数字图像处理的方法和内容
6）图像分割 图像分割是数字图像处理中的关键技术 之一。将图像中有意义的特征部分提取出来， 有意义的特征包括图像中的边缘、区域等， 是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。 虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割 的方法，但是还没有一种普遍适用于各种图 像的有效方法。对图像分割的研究还在不断 深入之中，是目前图像处理中研究的热点之 一。
1.3 数字图像处理的方法和内容
9）图像理解 图像理解是由模式识别发展起来的方法。 这种处理过程的输入是图像，输出是一种描 述。这种描述并不仅是单纯的用符号做出详 细的描绘，而且要根据客观世界的知识利用 计算机进行联想、思考及推论，从而理解图 像所表现的内容。图像理解有时也称为景物 理解。在这一领域还有相当多的问题需要进 行深入研究。
数字图像处理
主讲：徐国保 (博士，副教授) 课件下载： software_gdou@ 密码：gdou6666
联系方式：xuguobao@
qq: 443988388 微信：779015031
第1章 数字图像处理概述
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6
图像处理的基础知识 数字图像处理术语 数字图像处理的方法 数字图像处理的应用 数字图像处理的特点 图像处理工程简介
图像的表达
数字图像
漫画：量化的作用 为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像 函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字 化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。 经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
图像的表达
量化的作用：
图像的表达
• 像素(pixel)
–图像中的每个基本单元 –位置(x, y)和幅值f(x, y)
图1.5 我国第一幅月面照片
百闻不如一见
One picture is worth more than ten thousand words. Anonymous
图像和数字图像
图像和信息： • 人类通过眼、耳、鼻、舌、 身接受信息，感知世界。 • 人类从外界（客观世界） 获得的信息约有75%来自 视觉系统。 • 数字图像处理是用数字计 算机处理所获取视觉信息 的技术。





(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：雷达图像分析、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。 (8)版权保护：数字水印技术
road_Image_Segmentation.m
1.3 数字图像处理的方法和内容
7）图像描述 图像描述是图像识别和理解的必要前提。 作为最简单的二值图像可以采用其几何特性 描述物体的特性，一般图像的描述方法采用 二维形状描述，它有边界描述和区域描述两 类方法。对于特殊的纹理图像可以采用二维 纹理特征描述。随着图像处理技术研究的深 入发展，已经开始进行三维物体描述的研究， 提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描 述等方法。
1.3 数字图像处理的方法和内容
3. 数字图像处理 数字图像处理多采用计算机处理，主要内 容为几何处理、算术处理、图像增强、图 像复原、图像编码、图像重建、图像识别 和图像理解。 1）几何处理 几何处理主要包括坐标变换，图像的放大、 缩小、旋转、移动，多个图像配准，图像 的校正，图像周长、面积、体积的计算等。 2）算术处理 算术处理主要对图像施以加、减、乘、除 等运算。
1.4 数字图像处理的技术应用
应用领域示例




(1)视频通信：可视电话，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，签名辨伪，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图像分析，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，气像预报，自 然灾害监测；
1.3 数字图像处理的方法和内容
5）图像增强和复原 图像增强和复原的目的是提高图像的质量， 如去除噪声、提高图像的清晰度等。图像增 强不考虑引起图像降质的原因，而是突出图 像中所感兴趣的部分。例如，强化图像高频 分量可以使图像中物体轮廓清晰、细节明显， 强化低频分量可减少图像中噪声的影响。图 像复原要求对图像降质的原因有一定的了解， 一般根据降质过程建立“降质模型”，再采 用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
1.3 数字图像处理的方法和内容
3）图像变换 由于数字图像阵列通常很大，直接在空 间域中进行处理，计算量非常大。采用各 种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔 什变换、离散余弦变换等间接处理技术， 将空间域的处理转换为变换域处理，这样 不仅可减少计算量，而且可以获得更有效 的处理。例如，通过傅里叶变换可以在频 域中进行数字滤波处理，目前研究的小波 变换在时域和频域中都具有良好的局部化 特性，在图像处理中也有着广泛而有效的 应用。
0 绪论
一、课程性质和要求：
• 《数字图像处理》是软件工程专业的专业任选课。主要 内容包括：图像处理的基本概念，图像变换，图像编码与 压缩，图像增强，图像分割，彩色图像处理，以及数字图 像处理的应用等。
• 通过该课程的学习，使学生了解数字图像处理的基本概 念，图像变换和图像编码原理。掌握图像压缩，图像增强， 图像分割、彩色图像处理原理等内容。能用Matlab语言实 现数字图像处理的算法编程。为今后从事图像处理方面的 学习和工作打下一定的基础。
1.3 数字图像处理的方法和内容
8）图像识别 图像分类识别属于模式识别的范畴， 其主要内容是图像经过某些预处理（如增 强、复原、压缩）后，进行图像分割和特 征提取，从而进行判决分类。图像分类常 采用经典的模式识别方法，有统计模式分 类和句法结构模式分类，近年来新发展起 来的模糊模式识别和人工神经网络模式分 类在图像识别中也越来越受到重视。
f=imread('cameraman.tif');
imshow(f)
? f(x,y)
图像的表达
图像的表达
数字图像的坐标系
图像的表达
数字图像3D透视法
1.2 数字图像处理术语
数字图像处理： 将一幅图像变为另一幅经过修改的图像，数字 图像处理是一个由图像到图像的过程。数字图像分 析则是指将一幅图像转化为一种非图像的表示方法。 计算机图形学： 一门涉及用计算机对图像进行处理和显示的学 科。 计算机视觉：使计算机能够观察和理解自然景物的 系统。 在更广泛的意义上，使用数字图像涵盖任何用 计算机来操作与图像有关数据的技术，包括计算机 图形学、计算机视觉，以及数字图像处理和分析。
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二、参考资料： 韩晓军，数字图像处理技术与应用，北京：电子工业出版 社，2009 章毓晋编著，图像工程（上册）---图像处理，北京：清华 大学出版社，2006 Rafael C. et al. 数字图像处理（MATLAB版），北京：电 子工业出版社，2007 三、课程安排：
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1.2 数字图像处理术语
数字化：将一幅图像从原来的形式转化为数 字形式的处理过程。 扫描：对一幅图像内的给定位置寻址。在扫 描过程 中被寻址的最小单元是图像元 素，即像素，对摄影图像的数字化就 是对胶片上一个个小斑点的顺序扫描。 采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰 度值。 量化：将测量的灰度值用一个整数表示。
1.3 数字图像处理的方法和内容
2. 变换域法 数字图像的变换域处理方法是对图像 进行正交变换，得到变换域系数阵列， 然后再对系数阵列进行处理，反变换到 空间域最后得到处理结果的显示。 傅里叶变换 余弦变换 小波变换等
1.3 数字图像处理的方法和内容
1.3.2 数字图像处理的主要内容 1. 图像信息获取 数字图像处理的第一步是图像的采集和 获取，把一幅图像转换成适合输入计算机的 数字信号，这一过程包括摄取图像、A/D转 换及数字化等步骤。主要设备包括：CCD摄 像设备、飞点扫描器、扫描鼓、扫描仪等图 像数字化设备。 2. 图像信息的存储 图像信息的特点是数字量巨大，存储采 用的介质有磁带、磁盘或光盘，为解决海量 存储问题主要研究数据压缩、图像格式和图 像数据库技术等。