数字图像处理第1章课件.ppt

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1、数字图像处理技术,高等学校教材计算机科学与技术,龚声蓉 刘纯平 王强 等编著,总 目 录,第1章 绪论 第2章 数字图像表示及其处理 第3章 图像增强 第4章 图像编码与压缩 第5章 图像复原 第6章 图像重建 第7章 图像分割技术 第8章 图像特征提取与分析 第9章 图像匹配与识别 第10章 基于MATLAB数字水印系统设计 第11章 车辆牌照识别系统设计,第1章 绪论,1.1 数字图像处理的发展1.2 数字图像处理的相关概念 1.3 数字图像处理方法 1.4 数字图像处理的主要研究内容1.5 数字图像处理的应用实例,图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计，在人类接受的信息

2、中，图像等视觉信息所占的比重达到75%。数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效工具。,1.1 数字图像处理的发展,数字图像处理起源于20世纪20年代。当时，人们通过Bartlane海底电缆图片传输系统，从伦敦到纽约传输了一幅经过数字压缩后的照片，从而把传输时间从一周多减少到不到3小时。为了传输图片，该系统首先在传输端进行图像编码，然后在接收端用特殊打印设备重构该图片。该应用已经包含了数字图像处理的知识，但还称不上真正意义的数字图像处理，因为它没有涉及到计算机。,第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代早期。19

3、64年，位于加利福尼亚的美国喷气推进实验室（JPL实验室）处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，以校正航天器上电视摄像机中的各种类型的图像畸变，标志着图像处理技术开始得到实际应用。,数字图像处理技术在20世纪60年代末和20世纪70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。其后，军事、气象、医学等学科的发展也推动了图像处理技术迅速发展。数字图像处理技术已经融入到科学研究的各个领域，成为工程学、计算机科学、信息科学、生物学以及医学等各学科之间学习和研究的对象。,1.2 数字图像处理的相关概念,1.2.1 数字图像及其组成要素 图像是对客观对象的一种相似性的、生动的描述或表示。在其自

4、然的形式下，图像并不能直接由计算机进行分析。,从人眼的视觉特点看，图像分为可见图像和不可见图像。其中可见图像又包括生成图和光图像两类。图形侧重于根据给定的物体描述模型、光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图或像的过程。光图像侧重于用透镜、光栅和全息技术产生的图像。通常所指的图像是后一类图像。,按波段多少，图像可分为单波段、多波段和超波段图像。单波段图像在每个点只有一个亮度值。多光谱图像上每一个点不止一个特性。例如红、绿、蓝三波段光谱图像或彩色图像在每个点具有红、绿、蓝三个亮度值，这三个值表示在不同光波段上的强度，人眼看来就是不同的颜色。,按图像空间坐标和明暗程度的连续性可分为模拟图像和数字

5、图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像。数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字表示的图像。这样的图像才能被计算机处理。,数字图像：数字图像可以理解为图像的数字表示，是时间和空间的非连续函数(信号)，是为了便于计算机处理的一种图像表示形式。它是由一系列离散单元经过量化后形成的灰度值的集合，即像素(Pixel)的集合。,1.2.2 图像处理,对图像进行一系列的操作以达到预期的目的的技术称作图像处理。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。目前，许多军用、宇航的处理仍采用光学模拟处

6、理。利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术称为数字图像处理，又称计算机图像处理。通常，也简称为图像处理。,图像处理的内容相当丰富，包括狭义的图像处理、图像分析与图像理解。狭义的图像处理着重强调在图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程，是比较低层的操作。狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间，达到传输通路的要求。特点：主要在像素级进行处理，处理的数据量非常大。,1.2.3 图像分析,图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。图像分析主要研究用自动或半自动装置和系统，

7、从图像中提取有用的测度、数据或信息，生成非图像的描述或者表示。图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、景物匹配和识别等几个部分。特点：是一个从图像到数据的过程，可以看作是中层处理。,1.2.4 图像理解,图像理解是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。图像理解有时也叫景物理解。图像理解主要是高层操作，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。,1.2.5 与相关学科的关系,数字图像处理是一门新的交叉学科。它与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等许多学科可以相互借鉴

8、。从它的研究范围来看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个专业又互相交叉。,图像,图像,数据,(人),符号,新技术新理论新工具,图像处理,模式识别,图像分析,计算机视觉,计算机图形学,图像理解,图像理解,(转换),图像处理与相关学科的联系和区别,1.3 数字图像处理方法,数字图像的处理方法种类繁多，根据不同的分类标准可以得到不向的分类结果。根据对图像作用域的不同，数字图像处理方法大致可分为两大类，即：空域算法和变换域算法。,1.3.1空域处理方法,空域处理方法是指在空间域内直接对数字图像进行处理。在处理时，既可以直接对图像各像素点进行灰度上的变换处理，也可以对图像进行小区域模板的空域滤

9、波等处理，以充分考虑像素邻域像素点对其的影响。空域处理法主要有两大类：(1)邻域处理法(2)点处理法,1.3.2 变换域处理方法,变换域处理方法首先主要是通过傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换或是比较新的小波变换等变换算法，将图像从空间域变换到相应的变换域，得到变换域系数阵列，然后在变换域中对图像进行处理，处理完成后再将图像从变换域反变换到空间域，得到处理结果。,1.4 数字图像处理的主要研究内容,1.4.1 图像变换1.4.2 图像增强1.4.3 图像编码与压缩1.4.4 图像复原1.4.5 图像重建,1.4.1 图像变换,图像变换是图像处理和图像分析的一个重要分支，它将图像从空间域变换到

10、另一个域，然后在变换域对图像进行处理和分析。图像变换是许多图像处理和分析技术的基础，是图像增强和复原的基本工具，也是图像特征提取的重要手段。常用的图像变换有傅立叶变换、DCT变换，小波变换等。,1.4.4 图像复原,图像复原也叫图像恢复。其目的是找出图像降质的起因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声的统计特性入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比等。,1.4.3 图像编码与压缩,图像编码就是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学和心理学特性对图像信号进行高效编码，以解决数据量大的矛盾。图像编码的目的有三个：尽量减少表示数字图像时需要的数据量

11、。降低数据率以减少传输带宽；压缩信息量,便于特征抽取，为识别作准备。根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，图像编码压缩分为无误差编码和有误差编码两大类。根据编码方法作用域不同，图像编码分为空间域编码和变换域编码两大类。,1.4.2 图像增强,图像增强是指根据一定的要求，突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强的信息处理方法。根据增强处理过程所在的空间不同，图像增强技术可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类。图像增强主要方法有直方图增强、空域滤波法、频率域滤波法以及彩色增强法等。,1.4.5 图像重建,重建处理则是从数据到图像的处理。也就是

12、说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像。该处理的典型应用就是CT技术。图像重建的主要算法有代数法、迭代法、傅里叶反投影法、卷积反投影法等。,1.5 数字图像处理的应用实例,1.5.1 生物医学中的应用1.5.2 遥感领域中的应用1.5.3 工业方面的应用1.5.4 军事公安领域的应用1.5.5 通信中的应用1.5.6 文字识别1.5.7 交通,1.5.1 生物医学中的应用,最突出的临床应用就是超声、核磁共振、相机和CT等技术。如X射线照片的分析，血球计数与染色体分类等。,原始细胞图像(b)增强后的细胞图像 细胞图像增强实例,1.5.2 遥感领域中的应用,（1）森林遥感图像处理与应用（2）国

13、土资源遥感图像处理与应用（3）海洋遥感图像处理与应用,图a 原始合成图像 图b 分类结果遥感图像自动分类,1.5.3 工业方面的应用,在生产线中对生产的产品及部件进行无损检测也是图像处理技术的一个广泛的应用领域。如晶振元件缺陷检测、食品包装出厂前的质量检查、浮法玻璃生产线上对玻璃质量的监控和筛选、零件及产品无损检测、焊缝及内部缺陷检查、流水线零件自动检测识别、邮件自动分检、生产过程的监控等。,1.5.4 军事公安领域的应用,该领域可采用图像处理与模式识别等方法实现监控、案件侦破、交通管理等。如巡航导弹地形识别；侧视雷达的地形侦察；遥控飞行器RPV的引导；目标的识别与制导；警戒系统及自动火炮控制

14、；反伪装侦察；指纹自动识别；虹膜识别；犯罪脸形的形成；手迹，人像，印章的鉴定识别；过期档案文字的复原等。,1.5.5 通信中的应用,图像通信按业务性能划分可分为：电视广播 可视电话和会议电视 传真 图文电视和可视图文 电缆电视(CATV),1.5.6 文字识别,计算机文字识别俗称光学文字识别（OCR），是指通过计算机技术及光学技术对印刷或书写的文字进行自动的识别，是实现文字高速自动录入的一项关键技术。文字识别通过一定的方法和技术提取文字的特征并将其存贮于机器设备中，实现对文字的自动识别。包括：图文输入、前处理、单字识别及后处理。,1.5.7 交通,如车牌识别等。,1.6 小结,数字图像处理的发

15、展 数字图像处理的相关概念图像数字图像处理图像分析图像理解 数字图像处理方法 数字图像处理内容 数字图像处理的应用,主要参考文献,1.阮秋琦.数字图像处理学.北京：电子工业出版社，20012.Rafael C.Gonzalez,Digital Image Processing(Second Edition).阮秋琦，阮智宇等译.北京：电子工业出版社，20043.美Kenneth R.Castleman著朱志刚等译数字图像处理北京：电子工业出版社，20024.黄贤武，王加俊，李家华数字图像处理与压缩编码技术成都：电子科技大学出版社，2000.12,主要参考文献,5.章毓晋，图像理解与计算机视觉，

16、清华大学出版社，20006.容观澳，计算机图像处理，清华大学出版社，20007.章毓晋，图像处理与分析，清华大学出版社，19998.赵荣椿，数字图像处理导论，西北工业大学出版社，19959.贾永红，计算机图像处理与分析，武汉大学出版社，2001,主要参考文献,10.霍宏涛，数字图像处理，机械工业出版社，200311.姜楠，王健.常用多媒体文件格式与压缩标准解析.北京：电子工业出版社，200512.陈桂明，应用MATLAB语言处理数字信号与图像处理，科学出版社，200013.杨枝灵，Visual C+数字图像获取、处理及实践应用，人民邮电出版社，200314.何斌，Visual C+数字图像处理

17、，人民邮电出版社，2002,主要参考文献,15.张宏林，Visual C+数字图像模式识别技术及工程实践，人民邮电出版社，200316.张益贞，Visual C+实现MPEG/JPEG编解码技术，人民邮电出版社，200217.徐佩霞，小波分析与应用实例，中国科学技术大学出版社，200118.四维科技，胡小丰，赵辉.Visual C+/MATLAB 图像处理与识别实用案例精选.北京：人民邮电出版社，2004,主要参考文献,19.徐慧等.Visual C+数字图像实用工程案例精选.北京：人民邮电出版社，200420.郑南宁.计算机视觉与模式识别.北京：国防工业出版社，199821.贾云得.计算机视

18、觉.北京：科学出版社，200022.王丽娜，郭迟，李鹏.信息隐藏技术实验教程.武汉：武汉大学出版社，200423.靳济芳.Visual C+小波变换技术与工程实践.北京：人民邮电出版社，2004,重要网站,www.ieee.orgwww.acm.orgwww.spie.orgwww.ifip.org,主要学术期刊,1.The Journal on Selected Areas in Communication 2.Image and Vision Computing3.Computer Vision and Image Understanding4.The Journal of Imaging

19、 Science and Technology5.IEEE Transaction on Image Processing6.IEEE Transaction on Multimedia,7.IEEE Transaction on Signal Processing8.IEEE Transaction on Communication9.IEEE Transaction on Consumer Electronics10.IEEE Transaction on Circuits and System for Video Technology11.IEEE Transaction on Medi

20、cal Imaging12.IEEE Multimedia13.Journal of Digital Imaging,主要学术期刊,13.IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence14.IEEE Transaction on System,Man and Cybernetics15.IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics16.Pattern Recognition17.Pattern Recognition Letters,主要学术期刊,18.Optical Engineering19.Multimedia Systems20.Journal of the Optical Society of America.A Optics Image Science and Vision21.中国图像图形学报22.模式识别与人工智能23.电子学报24.自动化学报,主要学术期刊,国内主要研究机构,中科院自动化所模式识别国家重点研究室清华大学电子工程系北京大学视觉听觉实验室浙江大学上海交通大学图像所哈尔滨工业大学国防科技大学西安交通大学北京交通大学信息所,