当前位置：文档之家 › Ch01 数字图像处理概述 数字图像处理 南京大学

Ch01 数字图像处理概述 数字图像处理 南京大学

  • 格式：ppt
  • 大小：2.82 MB
  • 文档页数：36

下载文档原格式

  / 36

合集下载

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ppt课件

数字图像处理ppt课件

基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认

数字图像处理 武大 PPT课件

数字图像处理 武大 PPT课件

第8页/共81页
第一种输出形式
g(x,y)=grad(x,y)
(4.3-7)
此法的缺点是增强的图像仅显示灰度变化比较徒的边缘轮廓，而灰度变化比
较平缓或均匀的区域则呈黑色。
第二种输出形式
会破坏式原中g来T(灰是x度一, 变y个)化非比负较的平g阈缓r值a的。fd背适((x景x当,,选yy取)),,T其g，r可它 a使d明(x显,的y边) 缘轮T廓得到突出，又不
图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边 缘突出、清晰。
4.3.1 梯度锐化法
图像锐化法最常用的是梯度法。 对于图像f(x，y)，在(x，y)处的梯度定义为
梯度是一个矢量，其大小和方向为
g ra d( x,
y)
f f
' x
' y
f f
( x, y) x
(x, y)
H(u,v)
D(u, v)-D1 D0 D1
D0 D(u, v) D1
(4.4 4)
和振它铃的效性 应能。介于理0想低通滤波器和D指数(u滤, v波)器之D间1，滤波的图像有一定的模糊
第18页/共81页
4.4.2 频率域锐化
图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较 弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让 高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。常 用的高通滤波器有：
第24页/共81页
3.频率域伪彩色增强 频率域伪彩色增强的方法是：
把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内用三个不同传递特性的滤波器 分离成三个独立分量；
然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，接 着对这三幅图像作进一步的处理（如直方图均衡化）

《数字图像处理课件》

《数字图像处理课件》

视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。

数字图像处理课件

数字图像处理课件

MATLAB图像处理基础
讲解如何使用MATLAB进行图像读取、显示、 裁剪、旋转等基本操作。
MATLAB图像处理进阶
介绍MATLAB的高级功能，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
05
CHAPTER
数字图像处理前沿技术
深度学习在图像处理中的应用
深度学习技术的概述
卷积神经网络的应用
生成对抗网络的应用
深度学习是人工智能领域中一种重要 的机器学习技术，其在图像处理中的 应用已经越来越广泛。通过对大量图 像数据进行学习，深度学习技术可以 实现对图像的高精度分类、识别和生 成。
锐化滤波
通过增强图像的高频成分 ，突出图像的边缘和细节 ，提高图像的清晰度。
边缘检测算法
Sobel算子
基于离散差分算子，提取图像的水平和垂直边缘。
Canny边缘检测
多阶段算法，通过非极大值抑制和双阈值检测，准确提取边缘。
Laplacian算子
基于二阶导数算子，能够检测出图像的突变边缘。
图像分割算法
图像处理
对图像进行各种操作，以 提取有用的信息和特征。
数字图像处理
利用计算机对图像进行数 字化处理，以实现更高效 、准确的处理。
数字图像处理的特点
精度高
数字图像处理可以获得比传统光学处理更高的精度。
处理能力强
可以进行多种复杂的图像处理操作，如增强、恢复、 分析等。
适用范围广
适用于各种类型的图像，包括灰度图像、彩色图像、 多光谱图像等。
计算机视觉的应用场 景
计算机视觉技术在安防、自动驾驶、 医疗影像分析等领域的应用越来越广 泛，例如在安防领域中的人脸识别、 车牌识别等；在自动驾驶中的目标检 测、道路识别等；在医疗影像分析中 的病灶检测、医学影像诊断等。

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
40

数字图像处理概括

数字图像处理概括

第一讲数字图像处理简介及概况一、关于图像处理技术20世纪20年代，人们利用巴特兰(Bartlane)电缆图片传输系统，经过大西洋传送了第一幅数字图像。

此后的40年，人们一直对图像处理有关技术进行改进。

计算机出现后，人们才开始用计算机来处理改善图像。

1.遥感技术资源调查、灾害监测、农业规划、城市规划、环境保护等方面2. 医用图像处理红白细胞和细菌染色体分析，像胸部X线照片的鉴别, 眼底照片的分析,超声波图像的分析,CT 技术与核磁共振3.其它领域中的应用工业产品的无损探伤，表面和外观的自动检查和识别，装配和生产线的自动化，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析, “计算机视觉”。

4.军事与警务各种侦察照片的判读，运动目标的图像自动跟踪技术(例如制导炸弹上),图片的判读分析，如指纹识别，不完整图片的复原等等，跟踪、监视、交通监控、事故分析5.文化艺术方面电影、电视画面的数字制作与编辑,动画片的制作，眼装的设计、制作,文物资料照片的复制和修复,运动员的训练，动作分析和评分等二、数字图像处理技术的特点1-2-1 特点用计算机对图像进行处理,灵活性、可调整性和再现性好。

单色数字图像就是二维平面上的灰度分布。

彩色数字图像可认为是二维平面上的若干基色灰度分布之和。

处理与显示系统应与人眼有良好的配。

1-1-2 数字图像处理的基本要求对一个有效的通用图像处理系统来说应满足以下要求：1. 解决问题所适合的硬件，2. 需要高质量的设备,3. 图像分析需要高质量的图像数字化设备，图像处理则还需要高质量的图像显示设备。

4. 处理软件系统。

5. 图像处理库应保持其丰富性。

三.数字图像处理的有关术语名词选自《数字图像处理》―K.R.Castlman下述定义大致同数字图像处理的一般用法一致，但决不是单元，量化的(整数)灰度就是数字量值。

第二讲图像数字化简介第一部分图像数字化的物理原理2.1 图像数字化概述数字图像处理的一个先决条件就是将图像转化为数字形式。

《数字图像处理》课件

《数字图像处理》课件

数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。

数字图像处理ch01(MATLAB)-课件

数字图像处理ch01(MATLAB)-课件

2024/10/12
第一章 绪论
17
2024/10/12
第一章 绪论
18
2024/10/12
第一章 绪论
19
2024/10/12
第一章 绪论
20
<2>几何处理
放大、缩小、旋转，配准，几何校正，面积、周长计算。
请计算台湾的陆地面积
2024/10/12
第一章 绪论
21
<3>图象复原
由图象的退化模型，求出原始图象
图像处理是指按照一定的目标，用一系列的操 作来“改造”图像的方法.
2024/10/12
第一章 绪论
7
➢图象处理技术的分类(从方法上进行分类)[2]
1．模拟图象处理（光学图像处理等）
用光学、电子等方法对模拟信号组成的图像，用光学器 件、电子器件进行光学变换等处理得到所需结果（哈哈 镜、望远镜，放大镜，电视等）.
2024/10/12
第一章 绪论
22
<4>图象重建[3]
[3]此图像来自罗立民，脑成像，
2024/10/12
第一章 绪论
23
/zhlshb/ct/lx.htm
2024/10/12
第一章 绪论
图形用户界面，动画，网页制作等
2024/10/12象处理的基本概念，和基 本问题，以及一些典型的应用。
2024/10/12
第一章 绪论
33
提问
摄像头(机),扫描仪,CT成像装置,其他图象成像装置
2)图象的存储
各种图象存储压缩格式(JPEG,MPEG等),海量图象数据库技术
3)图象的传输
内部传输(DirectMemoryAccess),外部传输(主要是网络)

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。

数字图像处理的概念

数字图像处理的概念

数字图像处理的概念数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。

数字图像处理广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域。

本文将详细介绍数字图像处理的概念、原理、方法和应用。

一、概念数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程。

数字图像是由离散的像素点组成的，每个像素点都有自己的亮度值或颜色值。

数字图像处理通过对这些像素点进行操作，改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等特征，从而达到图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。

二、原理数字图像处理的原理基于图像的数字化表示和计算机的处理能力。

首先，将模拟图像通过采样和量化的方式转换为数字图像。

然后，利用计算机的算法和技术对数字图像进行处理。

常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。

最后，将处理后的数字图像重新转换为模拟图像，以便显示和输出。

三、方法1. 图像增强图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征，使图像更加清晰、鲜明和易于观察。

常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。

2. 图像复原图像复原是指通过消除图像受到的噪声和失真，恢复图像的原始信息。

常用的图像复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。

3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个区域，每个区域具有相似的特征。

常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

4. 图像压缩图像压缩是通过减少图像的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。

常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。

5. 图像识别图像识别是指通过计算机对图像中的目标进行自动识别和分类。

常用的图像识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。

四、应用数字图像处理在各个领域都有广泛的应用。

1. 医学影像数字图像处理在医学影像领域中起到了重要的作用。

它可以帮助医生对病人进行诊断和治疗，如CT扫描、MRI、X光等。

2. 遥感图像数字图像处理在遥感图像领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。

数字图像处理概述精选ppt课件

数字图像处理概述精选ppt课件
图像处理计算机：PC、工作站等 图像存储设备：磁盘、光盘、硬盘等 图像输出设备：显示器、打印机等
精选编辑ppt 26
第一章 数字图像处理概论
图像输入系统
图像处理与 分析系统
图像输出系统
图像存储系统
精选编辑ppt 27
第一章 数字图像处理概论
采集：x光透视成像仪、扫描仪、数码相机等 处理和分析：主要是利用计算机运算，还可
精选编辑ppt 65
第一章 数字图像处理概论
Anonymous
精选编辑ppt 3
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt 4
第一章 数字图像处理概论
第一章 数字图像处理概论
• 图像的基本概念 • 数字图像的基本类型 • 数字图像处理系统 • 数字图像处理的发展及特点 • 数字图像处理的主要内容及应用 • 图像的统计特征
精选编辑ppt 5
第一章 数字图像处理概论
--图像复原和图像增强的研究和发展。
精选编辑ppt 43
第一章 数字图像处理概论
1964 年 ： 美 国 喷 气 推 进 实 验 室 (JPL) 用计算机对“徘徊者七号”太空船发回 的大批月球照片进行处理。
精选编辑ppt 44
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt
美国航天器传 送的第一张月 球照片，“旅 行者7号”卫 星1964年7月 31日9点09分 （东部白天时 间）在光线影 响月球表面17 分钟时摄取的 图像
1922年在信号两次穿 越大西洋后，从穿孔 精选编辑p纸pt 带得到的数字图像
41
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt
1929年从伦敦 到纽约用15级 色调设备传送 的照片
42
第一章 数字图像处理概论
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

32
100
3.34 101226
需要的纸数为PN
24096 PN

总共需要的纸厚度为
1000000 80
5.22 101225
D 5.22 101225 0.01 5.22 1223
习题

P.9 No8 解：总共能有N种不同的图像
N 40200200
本质问题：连续-》离散
1 什么是数字图像

灰度级
1 什么是数字图像

灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一 部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167 ,175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69,

This view from NASA's Mars Exploration Rover Opportunity
4 数字图像处理应用_视觉监控

视觉监视、公安：

银行防盗，人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测

工业检测与测量：

公路路面破损图像识别
(210,179,172) (226,144,133) (227,151,136) (236,187,171) (239,195,176) (216,179,170) (217,124,121) (237,159,135) (236,187,171) (236,187,171) (190, 89, 89) (136, 38, 65) (237,159,135)

数字图像处理日益普及

数字化设备，光电耦合设备CCD；


计算机处理能力；
存储设备的发展； 显示技术。
4 数字图像处理应用_遥感

遥感：美国JPL实验室（Jet Propulsion Laboratory）



探索者月球图像 勇气号火星图像 再如农作物产量计算 农作物病情防治 山林防火等

数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。

数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报，视频统计等。

计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像（非实物）进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等，通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
总共能有NA种可识别的图像

NA N

需要花的时间为
1010
T NA
60 60 24
习题

上机实习题一（1）
1 什么是数字图像

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0到255之间，0表示相应的 基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中 取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示。

彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一
部分(25x31)）

计算机视觉：用计算机技术发展能够理解自然景物的系
统。如机器人足球等。
3 数字图像处理术语

数字化和显示：将一幅图像从原有形式转换为数字
形式。显示是数字化的逆过程。

扫描：对像素的寻址。
采样、采样密度：对应像素灰度值的测量。通常转变
为电压值。

量化：将电压值用一个整数表示。 灰度分辨率：图像中包含的灰度级数。
1 什么是数字图像
(207,137,130) (207,154,146) (227,151,136) (231,178,163) (239,195,176) (217,124,121) (159, 51, 71) (227,151,136) (231,178,163) (236,187,171) (213,142,135) (204,115,118) (204,109,113)
(215,169,161) (226,144,133) (226,159,142) (231,178,163) (240,205,187) (216,179,170) (216,111,110) (226,159,142) (231,178,163) (239,195,176) (221,184,170) (159, 60, 78) (226,159,142)
0
01 011 0111 01111 011111 0111111
45 90
135 180 225 270
315
。
7
111
01111111
5 基本方法和数据结构
1 1 2 2 2 1 1 5
0
0
7 6 6
4
5
7
0

十进制链码：11222110076654570 二进制自然码：00100101001001000100
八向链码，六向链码和四向链码等。
。
。
。

链码优点：减少信息存储量。
5 基本方法和数据结构
3 2 1
4
0
5
6
7
八向链码图示
5 基本方法和数据结构

链码及其编码
方向
0
。 。 。 。 。 。 。
十进制数 表示
0
1 2 3 4 5 6
二进制自 然码
000
001 010 011 100 101 110
不等长码
数字图像处理
第一章 数字图像处理概述
CH1 数字图像处理概述

一、什么是数字图像


二、数字图像处理系统的基本组成结构
三、数字图像处理的术语 四、数字图像处理的应用 五、数字图像处理的基本方法和基本数据结构 六、小结

习题
1 什么是数字图像

Picture element 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。 将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素 （pixel）。
2 数字图像处理系统的基本结构

数字图像处理的本质

数字图像处理：digital image process


处理数字图像：processing digital images
图像的数字化处理：digital processing of images
2 基本组成结构

数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图 像输出设备组成。

广告，基于内容检索等。
5 基本方法和数据结构

连续分析和离散方法 数字图像处理中常用的数据结构包括矩阵、链码、属性 图等； 二值图像表示的数据结构——链码


二值图像：只有黑白两种灰度，如文字识别，边界轮
廓等；

链码：通过规定链的起点坐标和链的斜率序列，就可
以完全描述曲线和直线；

链码分类：根据斜率是45 ，60 ，90 的倍数，分为
1000000111110110101100101111000
5 基本方法和数据结构

此外还常用分层表示的数据结构，如金字塔和四叉树 （pyramids and quadtrees）结构。
6 小结

数字图像的像素和灰度概念 数字图像处理系机图像学、计算机 视觉等异同。

图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等

图像处理计算机：PC、工作站等（通常将存储设备也包括在 内）
图像输出设备：打印机、绘图仪等

SAN网络
图像显示
计算机
大规模存储
硬拷贝
特殊图像处理硬件
图像处理软件
图像传感器
问题域
3 数字图像处理术语

由于数字图像处理是多学科交叉领域，因此充斥着相互 矛盾和不准确的定义。
(220,179,163) (217,124,121) (227,151,136) (231,178,163) (239,195,176) (215,169,161) (189, 89,101) (226,159,142) (236,187,171) (239,195,176) (216,179,170) (189, 85, 97) (227,151,136)
1 什么是数字图像

Benchmark: Lena or Lenna

0 dear Lena, your beauty is so vast. It is hard sometimes to describe it fast. I thought the entire world I would impress if only your portrait I could compress. Alas! First when I tried to use VQ I found that your cheeks belong to only you. Your silky hair contains a thousand lines Hard to match with sums of discrete cosines. And for your lips, sensual and tactual thirteen Crays found not the proper fractal. And while these setbacks are all quite severe I might have fixed them with hacks here or there But when wavelets took sparkle from your eyes I said, "Skip this stuff. I'll just digitize."