数字图像处理_图像恢复和重建55页PPT

长 的 时 间 隧 道，袅
数字图像处理的基本原理和常用方法
目录
图像的基本属性 图像的加减运算 数字图像处理常用方法 数字图像处理技术的应用
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图像的基本属性
亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用 0 ％～ 100 ％ ( 由黑到白 ) 表示。 对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层 次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现 越丰富。 直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映 图像中每种灰度出现的频率。图像在计算机中的存储形式， 就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列， 每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这 个点矩阵中出现的次数。
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数字图像处理常用方法
图像分割：图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出 来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一 步进行图像识别、分析和理解的基础。
图像描述：最简单的二值图像可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采用 二维纹理特征描述。
图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据 量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所 占用的存储器容量。
图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像 的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不 考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。图像 复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据 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。
进 入 夏 天 ，少 不了一 个热字 当头， 电扇空 调陆续 登场， 每逢此 时，总 会想起 那 一 把 蒲 扇 。蒲扇 ，是记 忆中的 农村， 夏季经 常用的 一件物 品。 记 忆 中 的故 乡 ， 每 逢 进 入夏天 ，集市 上最常 见的便 是蒲扇 、凉席 ，不论 男女老 少，个 个手持 一 把 ， 忽 闪 忽闪个 不停， 嘴里叨 叨着“ 怎么这 么热” ，于是 三五成 群，聚 在大树 下 ， 或 站 着 ，或随 即坐在 石头上 ，手持 那把扇 子，边 唠嗑边 乘凉。 孩子们 却在周 围 跑 跑 跳 跳 ，热得 满头大 汗，不 时听到 “强子 ，别跑 了，快 来我给 你扇扇 ”。孩 子 们 才 不 听 这一套 ，跑个 没完， 直到累 气喘吁 吁，这 才一跑 一踮地 围过了 ，这时 母 亲总是 ，好似 生气的 样子， 边扇边 训，“ 你看热 的，跑 什么？ ”此时 这把蒲 扇， 是 那 么 凉 快 ，那么 的温馨 幸福， 有母亲 的味道 ！ 蒲 扇 是 中 国传 统工艺 品，在 我 国 已 有 三 千年多 年的历 史。取 材于棕 榈树， 制作简 单，方 便携带 ，且蒲 扇的表 面 光 滑 ， 因 而，古 人常会 在上面 作画。 古有棕 扇、葵 扇、蒲 扇、蕉 扇诸名 ，实即 今 日 的 蒲 扇 ，江浙 称之为 芭蕉扇 。六七 十年代 ，人们 最常用 的就是 这种， 似圆非 圆 ， 轻 巧 又 便宜的 蒲扇。 蒲 扇 流 传 至今， 我的记 忆中， 它跨越 了半个 世纪， 也 走 过 了 我 们的半 个人生 的轨迹 ，携带 着特有 的念想 ，一年 年，一 天天， 流向长

图6-8 曲线的链码表示
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(d) 边界的8链码表
•链 码 的 表 示 方 法 具 有 下 面 一 些 有 趣 的 特 性 ： • ① 如果曲线上的像素数目为N，那么链码的长度则为N-1； • ② 链码是和起点相关的，不同的起点可以得到不同的链码表示。 • ③ 链码具有平移的不变性，也就是说曲线的位置变动不改变其链码结构； • ④ 曲线的旋转将使得得到的链码中的每个元素分量增加相同的数值。
• 对于离散的的数字图像f(i,j)，矩定义为：
• 对于二值图像，在目标区域R有f(i,j)=1，背景区域f(i,j)=0，因此：
M 1 N 1
mpq
i p j q f (i, j) p, q 0,1,2
i0 j0
mpq
ip jq
(i, j)R
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• 同样的，考察二值图像各阶矩，我们可以知道，其零阶矩m00为目标区域的面 积，也即区域中包含的点数；假设
• ② 对称性：
；
• ③ 三角不等式：
d(A, B) 0
d(A, B) d(B, A) d(A,C) d(A, B) d(B,C)
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•假 设 计 算 点 P ( a , b ) 与 Q ( c , d ) 间 距 离 可 以 采 取 下 面 的 几 种 定 义 形 式 ：
•
① 欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：
阶矩称为惯性矩。
•中心矩 ：
pq (x x) p ( y y)q f (x, y)dxdy p, q 0,1,2
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• 低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有明显得几何意义，而高 阶矩一般主要描述区域的细节特征，比如三阶矩描述扭曲度，四阶矩描述峰值的状 态等等，一般来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中不一定十 分准确。

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• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （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可能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。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
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1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
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图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
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• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国

• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
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不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
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