数字图像处理-绪论.ppt
数字图像处理Digital Image Processing,课程介绍,考查课24+8平时考勤30%+实验30%+期末40%,课程介绍,主要学习内容及学时安排 1、绪论 2学时 2、数字图像基础 6学时 3、图像增强 10学时 4、图像分割 2学时 5、图像复原 2学时 6、图像编码 2学时 7、课内实验 8学时,绪论,1.1 数字图像处理的概念1.2 数字图像处理的基本内容1.3 数字图像处理系统的系统构成1.4 数字图像处理的应用实例1.5 周边学科,课程介绍,人类离不开图像，计算机图像技术渗透到各个科技领域，百闻不如一见。画面比文字更形象生动，人类70%以上信息来自视觉,“One picture is worth more than ten thousand words”,什么是数字图像?,将一幅二维的图像通过有限个离散点来表示就成为了数字图像，其中的每个点称为图像元素，即像素。,什么是数字图像?,像素值往往用来表示像素的灰度级、颜色、高度值、透明度等等。,什么是数字图像处理?,数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。数字图像处理的三个层次 低级图像处理 中级图像处理 高级图像处理,低级图像处理,内容：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。,特点：输入是图像，输出也是图像，即图象之间进行的变换。,主要章节：第2、3、4、6、8章。,低级图像处理实例（图像增强）,中级图像处理,内容：主要对图象中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图象的描述。,特点：输入是图象，输出是数据。,主要章节：第5、7章。,中级图像处理,中级图像处理实例（图像分割）,高级图像处理,内容：在中级图像处理的基础上，进一步研究图象中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图象内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。,特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解”,主要章节：第9、10章。,高级图像处理,高级图像处理实例（图像识别）,白种人的虹膜,虹膜诊断（Iridology）,黄种人的虹膜,数字图像处理的历史,20世纪20年代:最早的应用之一是报纸业Bartlane 电缆图片传输系统；通过海底电缆将图像从伦敦传往纽约；为了使用电缆传输，图像需要首先编码，并在接收端通过电报打印机进行重构。,数字图像处理的历史(续),20世纪20年代中期到末期:改进Bartlane 系统后，图像质量得到了提高打印过程采用了新的光学还原技术增加了图像的灰度等级,数字图像处理的历史(续),20世纪60年代:由于信息技术的快速发展，出现了一批数字图像处理1964:“旅行者7号”拍摄的图像通过计算机进行处理并提高了图像质量；此技术也在阿波罗载人登月飞行等空间探测器中得到应用。,由“旅行者7号”登陆前拍摄的图像,数字图像处理的历史(续),20世纪70年代:数字图像处理开始应用于医学领域1979:Godfrey N.Hounsfield先生以及Allan M.Cormack 教授由于发明了“断层（CT）技术”，共同获得了诺贝尔医学奖，其背后的思想是计算机轴向断层技术(Computerised Axial Tomography(CAT),数字图像处理的历史(续),20世纪70年代末:随着人工智能的兴起和发展，开始计算机视觉的研究，由2D图象中获取3D空间信息,数字图像处理的历史(续),20世纪80年代至今：数字图像处理技术呈爆炸性发展，如今已在大量领域担负着大量的工作：图像增强/恢复艺术级效果医学可视化工业检验法律执行人机交互,举例：图像增强,DIP技术最常见的用处是：提高质量，消除噪音等等,举例：Hubble 望远镜,1990年发射的“哈勃”号太空望远镜能够拍摄超远距离的物体，但是由于镜子出现误差，拍摄到的图像就失去了价值，而借助于图像处理技术便可以修复,举例：艺术效果,艺术效果是指通过特效或者图像合成等方法，使得图像具有更强的视觉效果,举例：医学,通过MRI（核磁共振）扫描到的犬类心脏切片，我们可以找出其中各种组织的边界线:灰度图表示组织密度使用合适的滤波器来增强边缘,取自狗心脏的原始MRI图像,边缘检测图像,举例：GIS,地理信息系统（Geographic Information Systems，GIS)，数字图像处理技术广泛用于：气象学地形分类操作卫星图像,举例：GIS(续),全球夜间灯光数据集可以提供全球人类居住区的汇总情况 不难想象这些数据需要进行分析和处理,举例：GIS(续),遥感图像：农业普查森林覆盖计算水利工程等的客观估计计算森林火灾监护客观反映火灾情况、面积,举例：工业检验,操作人员需要花费大量的精力，却又慢又不可靠；使用机器代替；工业可视化系统广泛应用于各类产业,举例：印刷电路板检测,印刷电路板检测(Printed Circuit Board inspection,PCB)使用机器检测零件是否完整以及焊接是否合格常规成像和X光成像相结合,举例：法律执行,图像处理技术被法律执行者广泛采用高速相机或者自动收费系统用于牌照识别指纹识别闭路电视(Close Circuit Television,CCTV)中图像的增强,举例：HCI,使得人机交互（Human Computer Interaction）变得更加自然面部识别手势识别,数字图像处理的关键步骤,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：图像采集,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：图像增强,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：图像复原,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：形态学处理,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：分割,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：对象识别,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示&描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：表示&描述,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,表示与描述,图像增强,对象识别,问题域,彩色图像处理,图像压缩,数字图像处理的关键步骤：图像压缩,表示&描述,彩色图像处理,图像压缩,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,图像增强,对象识别,问题域,数字图像处理的关键步骤：彩色图像处理,表示&描述,彩色图像处理,图像压缩,图像采集,图像复原,形态学处理,分割,图像增强,对象识别,问题域,数字图像的未来,图像处理的发展朝着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。围绕着HDTV（高清晰度电视）的研制将开展实时图像处理的理论及技术研究图像、图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展硬件芯片研究新理论与新算法研究,小结,我们已经学习了：什么是数字图像?什么是数字图像处理?数字图像处理的历史举例说明数字图像处理的现状数字图像处理中的关键步骤数字图像的发展前景下节课我们来看看它们是如何工作的,什么是数字图像?(续),注意：“digitization”表示数字图像是现实中图像的近似值。在图像处理软件中，使用放大工具，对图像的局部进行观察时,什么是数字图像?(续),一般的，图像格式包括:每像素1个样值(B&W or Grayscale)每像素3个样值(Red,Green,and Blue)每像素4个样值(Red,Green,Blue,and“Alpha”,a.k.a.Opacity),
