数字图像处理概论.ppt
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1、数字图像处理,吴庆阳,教学内容,图像处理是计算机科学与技术的一门专业课,主要讲授图像处理的数字处理技术,包括处理、分析与变换的基本理论、方法和技术。分为三个部分:第一部分讲述数字图像的基本知识和图像线性变换;第二部分讲述数字图像处理的基本理论与技术:包括图像的抽样量化、图像增强、图像恢复和图像的编码压缩等;第三部分讲述图像分析的基本理论与技术:包括图像分割、分类分析、投影重建与图像识别等。,前修课程,教学方式,教 师:以课堂讲授为主(幻灯片,音频素材)学 生:以实验和书本理论并重教科书:著 朱志刚等翻译 数字图像处理 电子工业出版社 1998.9参考书:Rafael C.Gonzalez 阮秋
2、琦等译 数字图象处理(第二版)电子工业出版社 2003年辅助教学工具:MATLAB、Photoshop等,考核方式,1.期末大作业 60%;2.平时上课和作业 40%,第一章 概 论,1.1 数字图像处理及其特点1.2 数字图像处理的目的和主要内容 1.3 数字图像处理系统 1.4 数字图像处理的应用 1.5 数字图像处理的发展动向,1.1 数字图像处理及其特点,1.1.1 数字图像与数字图像处理,1.数字图像 用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储,我们把以数字格式存放的图像称之为数字图像。常见的各种照片、图片、海报、广告画等均属模拟图像,要将模拟图像数字化后生成数字图像,需要利
3、用数字化设备。目前,将模拟图像数字化的主要设备是扫描仪,将视频画面数字化的设备有图像采集卡。当然,也可以利用数码照相机直接拍摄以数字格式存放的数字图像。模拟图像经扫描仪进行数字化或由数码照相机拍摄的自然景物图像,在计算机中均是以数字格式存储的。既然是数字,计算机当然可以方便地进行各种处理,以达到视觉效果和特殊效果。,在计算机中,图像被分割成图1-1所示的像素(Pixel),各像素的灰度值用整数表示。一幅MN个像素的数字图像,其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示:,(1-1),图1-1 数字图像,2.数字图像处理 1)数字图像处理所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉
4、心理或者应用需求的行为。具体来说就是把利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理(Digital Image Processing)。一般,图像处理是用计算机和实时硬件实现的,因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。,在日常生活中,图像处理已经得到广泛应用。例如,电脑人像艺术,电视中的特殊效果,自动售货机钞票的识别,邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等。在医学领域,很早以前就采用X射线透视、显微镜照片等来诊断疾病。现在,计算机图像处理已成为疾病诊断的重要手段,用一般摄影方法不能获取
5、的身体内部的状况,也能由特殊的图像处理装置获取,最具有代表性的就是X射线CT(Computed Tomograph,计算机断层摄像)。,本世纪20年代,纽约伦敦海底电缆传输数字化的新闻图片。传递时间从一个多星期减少到3个小时。,1921年电报打印机采用特殊字符在编码纸带打印。输出设备从专用到通用再到专用。,1929年从伦敦到纽约15级色调通过电缆传递照片。从早期5个灰度到15灰度。现在的网络、移动通信再次历经这个过程。,1922年两次穿越大西洋,穿孔纸得到图像检测误差。图像通信系统信源编码和信道编码。,2)数字图像处理的产生和发展,五十年代中期在太空计划的推动下开始这项技术的研究。重要标志是1
6、964年美国喷气推进实验室(JPL)正式使用数字计算机对“徘徊者7号”太空船送回的四千多张月球照片进行了处理。,美国航天器传送的第一张月球照片,1964年7月31日在光线影响月球表面17分钟摄取的图像。,60年代末,数字图象处理形成一个比较完整的理论与技术体系,从而构成了一门独立的技术70年代,CT的发明,血球自动分类仪的商业化CT发明获得1979年诺贝尔医学奖。X射线1901年物理学奖。70年代以来迅猛发展。广泛应用于太空探索,遥感应用,生物医学工程工业应用,军事应用等方面。,数字图像处理的产生和迅速发展主要受如下三个方面的影响。一是计算机的发展。早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面,难
7、于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展,计算机、内存及外围设备的价格急剧下降,而其性能却有了大幅度的提高。过去只能用大型计算机完成的庞大处理,现在,在个人计算机(PC机)上也能够轻而易举地实现。二是数学的发展,特别是离散数学理论的创立和完善,为数字图像处理奠定了理论基础。,三是军事、医学和工业等方面应用需求的不断增长。自20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量以来,经过几十年的研究与发展,数字图像处理的理论和方法进一步完善,应用范围更加广阔,已经成为一门新兴的学科,并在向更高级的方向发展。如在景物理解和计算机视觉(机器视
8、觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近几年来,随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展,科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起,数字图像处理从一个专门领域的学科,变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。,1.1.2 数字图像处理的特点 数字图像处理是利用计算机的计算,实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点:(1)处理精度高,再现性好。利用计算机进行图像处理,其实质是对图像数据进行各种运算。由于计算机技术的飞速发展,计算精度和计算的正确性勿庸置疑;另外,对同一图像用相同的方法处理多次,也可得到完全相同的效果,具有良好的再现性。(2)处理的多样性。由于
9、图像处理是通过运行程序进行的,因此,设计不同的图像处理程序,可以实现各种不同的处理目的。,(3)图像数据量庞大。图像中包含有丰富的信息,可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用的信息,但是,数字图像的数据量巨大。一幅数字图像是由图像矩阵中的像素(Pixel)组成的,通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示,每种颜色用8 bit表示灰度级。则一幅10241024不经压缩的真彩色图像,数据量达24 MB(即102410248 bit3=24 Mb)。X射线照片一般用64256 Kb的数据量,一幅遥感图像为32402340830 Mb。如此庞大的数据量给存储、传输和处理都带来巨大的困难。如果精度及分辨率
10、再提高,所需处理时间将大幅度增加。,(4)处理费时。由于图像数据量大,因此处理比较费时。特别是处理结果与中心像素邻域有关的处理过程花费时间更多。(5)图像处理技术综合性强。数字图像处理涉及的技术领域相当广泛,如通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术等,当然,数学、物理学等领域更是数字图像处理的基础。,1.2 数字图像处理的目的和主要内容,1.2.1 数字图像处理的目的 一般而言,对图像进行加工和分析主要有如下三方面的目的:(1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声,改变图像的亮度、颜色,增强图像中的某些成份、抑制某些成份,对图像进行几何变换等,从而改善图像的质量,以达
11、到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。,(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,例如,常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。这些特征包括很多方面,如频域特性、灰度颜色特性、边界区域特性、纹理特性、形状拓扑特性以及关系结构等。(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。,1.2.2 数字图像处理的主要内容 不管图像处理是何种目的,都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出,因此数字图像处理研究的内容主要有以下7个过程。1.图像获取、表示和表现(Image Acquisition,Representation and Pre
12、sentation)该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式,以及把数字图像显示和表现出来(如打印)。这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。,2.图像复原(Image Restoration)当造成图像退化(图像品质下降)的原因已知时,复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。例如,掌握了聚焦不良成像系统的物理特性,便可建立复原模型,而且对获取图像的特定光学系统的直接测量也是可能的。退化模型和特定数据一起描述了图像的退化,因此,复原技术是基于模型和数据的图像恢复,其目的是消除退化的影响,从而产生一个等价于理想成像系统所获得的
13、图像。,3.图像增强(Image Enhancement)图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时,可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。所以,图像增强技术是用于改善图像视感质量所采取的一种方法。因为增强技术并非是针对某种退化所采取的方法,所以很难预测哪一种特定技术是最好的,只能通过试验和分析误差来选择一种合适的方法。有时可能需要彻底改变图像的视觉效果,以便突出重要特征的可观察性,使人或计算机更易观察或检测。在这种情况下,可以把增强理解为增强感兴趣特征的可检测性,而非改善视感质量。电视节目片头或片尾处的颜色、轮廓等的变换,其目的是得到一种特殊的艺术效果
14、,增强动感和力度。,4.图像分割(Image Segmentation)把图像分成区域的过程就是图像分割。图像中通常包含多个对象,例如,一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。图像处理为达到识别和理解的目的,几乎都必须按照一定的规则将图像分割成区域,每个区域代表被成像的一个物体(或部分)。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。人类视觉系统的优越性,使得人类能够将所观察的复杂场景中的对象分开,并识别出每个物体。但对计算机来说,这却是一个难题。目前,大部分图像的自动分割还需要人工提供必需的信息来帮助,只有一部分领域(如印刷字符自动识别(OCR)、指纹识别等)开始使用。由于解决和分割
15、有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步,因此,将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。,5.图像分析 图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析,即对图像中的不同对象进行分割、特征提取和表示,从而有利于计算机对图像进行分类、识别和理解。在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中,图像分析是对图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格的判定。在有的应用中,如医学图像处理,不仅要检测出物体(如肿瘤)的存在,而且还要检查物体的大小。,6.图像重建 图像重建与上述的图像增强、图像复原等不同。图像增强、图像复原的输入是图像,处理后输出的结果也是图像,而图像重建是指从
16、数据到图像的处理,即输入的是某种数据,而经过处理后得到的结果是图像,CT就是图像重建处理的典型应用实例。目前,图像重建与计算机图形学相结合,把多个二维图像合成三维图像,并加以光照模型和各种渲染技术,能生成各种具有强烈真实感的高质量图像。,7.图像压缩编码 数字图像的特点之一是数据量庞大。尽管现在有大容量的存贮器,但仍不能满足对图像数据(尤其是动态图像、高分辨率图像)处理的需要,因此在实际应用中图像压缩是必需的。如果数据不压缩,则在存储和传输中就需要占很大的容量和带宽,因而增加了成本。图像压缩的目的就是压缩数据量。,图像编码主要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
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