数字图像处理及分析基础.ppt

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1、数字图像处理及分析基础,新世纪电子信息与自动化系列课程改革教材,Digital Image Processing and Analysis Theory,黄爱民 安向京 骆力,ISBN 7-5084-2930-3,中国水利水电出版社,第一章 数字图像处理的基本概念,第一章 数字图像处理的基本概念,图像的概念数字图像处理技术数字图像的发展历程与主要应用领域课程学习要求,第一章 数字图像处理的基本概念,1.1 图像的概念,1.1.1图像的分类1.1.2图像信息的分类1.1.3图像处理的基本方法1.1.4数字图像处理的几个基本术语,第一章 数字图像处理的基本概念,1.1.1图像的分类,“图像”(im

2、age)一幅图像就是一个东西的一个表示，它包含了所表示物体的相关描述信息，出现形式多种多样可视的和不可视的；抽象的和实际的；适于和不适于计算机处理的。,第一章 数字图像处理的基本概念,1、按照图像的存在形式分,（1）“物理图像”(physical images)物质或能量的实际分布“可见的图像”(visible image)“图片”(picture)，包括“照片”(photograph)、“图”(drawings指用线条画成的)和“画”(paintings)，“图片”等价于“图像”，也就是说“picture”经常和“image”一词混用；“光图像”(optical images)，即用透镜、光

3、栅和全息术产生的图像，如荧幕、屏幕上出现的影像。光(学)图像是光强度的空间分布。“不可见的图像”，如温度、压力、高度以及人口密度等的分布图。,第一章 数字图像处理的基本概念,图像类型,（2）抽象图像即“数学图像”，包括连续函数和离散函数。离散函数图像就是计算机可以处理的形式。物理图像必须要变成离散函数才能被计算机处理。,第一章 数字图像处理的基本概念,2、按照图像的色彩特性分,彩色图像，又称为“多光谱图像”图像上的每个点有多于一个的局部特征。彩色电视中重现的三基色图像，每个像素点就需要有红、绿、蓝三个基色的三个亮度值表示。遥感图像可以提供多达7个不同通道的信息。黑白图像，又称“灰度图像”、“亮

4、度图像”、“单色图像”等，每个像素点只有一个亮度值。黑白照片黑白电视画面。,第一章 数字图像处理的基本概念,3、按照图像的光谱特性分,“可见光图像”；“红外光图像”；“雷达图像”；“声呐图像”。,第一章 数字图像处理的基本概念,4、按照图像的时间特性分,“动态图像”随时间变化的图像，如电视和电影画面。“静止图像”不随时间变化的图像，如各类图片。,第一章 数字图像处理的基本概念,1.1.2图像信息的分类,三类符号信息景物信息情绪信息,第一章 数字图像处理的基本概念,图像信息(1)符号信息,一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或抽象的事物。电路图、机械图、打印的文件等，一般用二值图像表示。地图中

5、也包含大量符号，但需要关注颜色信息，因为它们都有确定的物理含义，如蓝色一般表示湿地。,第一章 数字图像处理的基本概念,图像信息(2)景物信息,是一种能够使人产生主观感觉，但不取决于人本身的客观场景中包含的信息。景物信息内容丰富，较难以表达，只有在明确目标的前提下，才能得到正确处理如卫星云图中蕴含着气旋信息，气旋的位置与强度是一种客观存在。,第一章 数字图像处理的基本概念,图像信息(3)情绪信息,依赖于观察者，如艺术图片的效果就与观看者本身的生理、心理、修养有很大的关系，此类信息无法刻画。,第一章 数字图像处理的基本概念,1.1.3图像处理的基本方法,图像处理（image processing）

6、对图像加工的各种技术方法的统称，它已被广泛地应用于许多领域。基本方法模拟图像处理数字图像处理,第一章 数字图像处理的基本概念,1、模拟图像处理,包括光学图像处理和电子图像处理（电子光学处理）光学方法是图像处理发展的起源光学处理具有处理速度快、信息量大、分辨率高、经济等优点。模拟图像处理的缺点是精度差、灵活性差，器件具有专用性，并且缺乏判断分析能力，不具备非线性处理能力。趋势：将光学处理和计算机相结合的方法，如利用光学方法对图像进行傅立叶变换，再用计算机对频谱分析。,第一章 数字图像处理的基本概念,2、数字图像处理,就是将图像转换成一个数据矩阵存放在图像存储器中，然后再利用数字计算机，或其它的大

7、规模集成数字器件，对图像信息进行数字运算或处理。优点：精度高、处理内容丰富、可以进行复杂的非线性处理，处理方式灵活，同样的图像硬件系统，在改变软件之后何以用于其它完全不同的任务。缺点：由于目前计算机性能的限制，数字图像处理的速度有限，对于一些有实时性要求的任务，必须利用DSP加速或构建专用系统。,第一章 数字图像处理的基本概念,两种基本的图像数学模型,连续模型一般的图像都是能量的连续分布离散模型就是把数字图像看成离散采样点的集合，每个点具有其各自的属性。处理运算就是对这些离散单元的操作。这种模型不能反映出图像的整体状态以及图像内容间的联系。图像及其内容由连续函数来描述会更好。,第一章 数字图像

8、处理的基本概念,图像数学模型的应用原则,在图像处理中，根据任务和目的的不同，经常会采用不同的模型来处理图像，或者在不同的阶段是用不同的模型，保证系统的最佳性能。图像在数字化时必须满足采样定理，这样离散的图像才能与它的连续形式对应。“数字图像处理”不是指“数字图像的处理”，而是指“图像的数字处理”。,第一章 数字图像处理的基本概念,1.1.4数字图像处理的几个基本术语,数字化(digitizing)将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程，包括“扫描”、“采样”与“量化”三个步骤通常将“扫描”合并到“采样”阶段，合并为两个过程。,第一章 数字图像处理的基本概念,扫描（scanning）,

9、“扫描”。图像元素(picture element)，简称像素(pixel)空间坐标以及图像信息两个部分。数字化光栅(raster)。,第一章 数字图像处理的基本概念,第一章 数字图像处理的基本概念,采样(sampling),在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。图像传感电压值/电流图像空间的数字化感光单元“采样定理”,第一章 数字图像处理的基本概念,量化(quantization),将采样时测量的灰度值转化成整数表示。模数转换器(ADC)将电压值转化成一个整数。,一幅图像的数字表示，即数字图像f(x,y),f(x,y)以及x、y都是整数。,第一章 数字图像处理的基本概念,几个重要概念,1、处

10、理：让某个事物受到一个过程的作用2、过程（process）：指能导致某个所期望目标的一系列的动作或操作。3、数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果。4、数字图像的限制性定义：一个被采样和量化后的二维函数（该二维函数由光学方法产生），采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化。一幅数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵。,第一章 数字图像处理的基本概念,重要概念（续）,6、显示（display）：由一幅数字图像生成一可见的、直观的图像。“回放”、“图像重建”、“硬拷贝”、“图像记录”显示设备有暂时的、永久的两类。10、对比度（contrast）：一幅图像中灰度

11、反差的大小。11、噪声（noise）：加性的或乘法性的污染。12、采样密度（sampling density）:图像上单位长度包含的采样点数。像素间距（pixel spacing）=1/采样密度,第一章 数字图像处理的基本概念,重要概念（续）,13、放大率（magnification）：图像中物体与其所对应的景物中物体的比例关系。14、运算（operation）：注意运算前后图像之间的对应关系。（1）全局运算：对整幅图像同时处理（2）点运算：由对应点决定（3）局部运算：由中心像素周围的有关像素决定,第一章 数字图像处理的基本概念,1.2数字图像处理技术,广义的数字图像处理是指从图像获取到图像信

12、息输出的全过程，即图像处理系统，与计算机应用相关的设备图像处理相关的方法有效软件的实现图像处理软件的应用图像信息在计算机中的表示图像数据库及检索图像信息应用等。狭义的数字图像处理仅指其中对图像信息进行处理。,第一章 数字图像处理的基本概念,广义图像处理,图像信息获取，即获取研究对象的图像，并转换成数字信号，以便于计算机或其它数字设备处理。研究重点：图像成像设备和数字化设备。图像信息的存储。图像存储设备，以及图像存储的格式、图像压缩标准以及图像数据库技术等。图像信息的传送，包括内部传送与远距离传送。内部传送多采用DMA（Direct Memory Access）；远距离传送图像压缩技术，减少占用

13、带宽。图像信息处理，即狭义的图像处理利用计算机可以实现的算法。图像的输出与显示，即为人或计算机提供便于理解以及识别的图像。软拷贝与硬拷贝两种形式。,第一章 数字图像处理的基本概念,狭义的计算机图像处理,几何处理坐标变换：图像的放大与缩小、旋转、移动图像畸变校正几何特征计算等。算术与逻辑运算图像的加减乘除，与或非等运算图像增强根据任务目标突出图像中感兴趣的信息，消除干扰，改善图像的视觉效果或增强便于机器识别的信息此三项是图像预处理中常涉及的内容。,第一章 数字图像处理的基本概念,狭义的计算机图像处理2,图像复原根据图像退化模型，消除退化因素，恢复原始的图像。散焦，散焦模型，逆滤波。图像编码研究压

14、缩图像数据的方法，需要研究并利用图像的冗余特征如统计冗余、生理视觉冗余、知识冗余等。图像分割根据图像的某些特征将图像划分为不同的区域，以便于对图像中的物体或目标进行分析与识别。如“机动车视觉系统”中根据图像中的灰度信息分割白色导引线和路面。,第一章 数字图像处理的基本概念,狭义的计算机图像处理3,图像重建输入的是非图像信息，如数据、公式等，输出为图像。主要有卷积反投影法等。常用于医学设备图像模式识别在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类。图像分析与理解根据图像局部内容之间的关系，利用有关知识进行推理与联想，对图像中所表现的内容进行理解。,第一章 数字图像处理的基本概念,1.3

15、数字图像处理的发展历程与主要应用领域,发展历程不断拓展的应用领域,第一章 数字图像处理的基本概念,1.3.1发展历程,改善视觉效果：增强人类分析判断时采用的图像信息生物视觉系统仿生：计算机技术、人工智能技术处理自动装置感受的景物数据（计算机视觉、模式识别（Pattern Recognition）等）,第一章 数字图像处理的基本概念,1、改善视觉效果,打印技术与半调技术相结合编码技术,第一章 数字图像处理的基本概念,用15种色调的设备，从伦敦到纽约，用电缆进行传送的Perihing 和Fozh两将军未经修饰的图片,第一章 数字图像处理的基本概念,2、计算机图像处理技术,1946年第一台电子计算机

16、60年代，第三代计算机JPL图像增强和图像复原70年代遥感和医学图片 Rosenfeld，197680年代3D图像获取设备以及分析系统90年代人类生活和社会发展的各个方面,第一章 数字图像处理的基本概念,图1-1美国航天器传送的第一张月球照片，“旅行者7号”1964年7月31日9点09分在光线影响月球前17分钟前摄取的图像,第一章 数字图像处理的基本概念,3、数字图像处理的显著成就,从可见光谱扩展到各波段：遥感图像的多光谱处理、侧视雷达遥感图像处理、红外波段的图像处理（如夜视仪、热像仪等）、超声图像处理。从静止图像到运动图像的处理：如运动模糊图像的恢复、心脏搏动序列图像的处理、对运动目标的跟踪

17、、巡航导弹的地形识别及瞄准等。,第一章 数字图像处理的基本概念,数字图像处理的显著成就2,从物体的外部到内部图像的处理：如人体的无损检测设备CT、MRI及宇航用密封零件的无损检测、海关用的集装箱不开箱检查等。从整体到局部图像的处理（AOI技术）：有选择性地对人类感兴趣的局部图像进行处理，如空间、灰度、颜色、频域都可以开窗口进行加工处理(如放大、变换、校正等)。,第一章 数字图像处理的基本概念,数字图像处理的显著成就3,提取图像中特征的处理：从图像中抽出感兴趣的区域、物体以特征的形式表现出来，以便计算机识别控制。人工智能化的图像处理：用计算机去理解图像，并进行景物分析，即计算机视觉系统如机动车自

18、动驾驶系统和机器人的视觉操纵系统等。,第一章 数字图像处理的基本概念,4、数字图像处理的学科特点,因此图像处理技术不仅是融合多学科的新兴学科，而且是工程性很强的学科。计算机应用，涉及的领域包括数学、物理学、生物学以及生理学等基础学科，又在电子技术、计算机科学、信息理论、医学、控制理论以及系统工程等应用学科新成就的促进下迅速发展。图像系统与研究目标密切相关，需针对不同应用、不同要求采用不同的方法、构建不同的系统。,第一章 数字图像处理的基本概念,几个学科之间的关系,数字图像处理(process)：图像图像数字图像分析（analysis）：图像非图像的表示计算机图形学(computer graph

19、ics)：用计算机将由概念或数学模型表示的物体（不是实物）进行处理，并显示成图像。计算机视觉（computer vision）：研究模拟人眼功能的理解自然景物的系统。数字成像（digital imaging）:更广义的一个概念，涵盖任何用计算机来操作（manipulate）与图像有关数据的技术，包括计算机图形学、计算机视觉、数字图像处理与分析。,第一章 数字图像处理的基本概念,1.4 课程学习要求,课程的定位为“数字图像处理与分析基础”，即“图像的数字处理基本方法”，讲授的内容主要为应用广泛的、基础的图像处理手段掌握图像处理的基本理论、基本思想、基本方法 课程体系从“图像处理系统”这个高度出发

20、建立，而讲授重点在图像的计算机处理思想与方法。,第一章 数字图像处理的基本概念,课程基本章节,第一章数字图像处理基本概念第二章数字图像处理系统第三章生理视觉基础第四章Matlab图像处理基础第五章图像变换第六章图像增强第七章图像编码第八章图像分割与描述,第一章 数字图像处理的基本概念,教学内容及安排,第一章 数字图像处理的基本概念,第一章 数字图像处理的基本概念,学习方法,理论阅读实践,第一章 数字图像处理的基本概念,教学要求,书面作业手写（图表除外）上机作业重要Matlab,C，C+，其他实验报告论文选定主题，不断完善,第一章 数字图像处理的基本概念,考核方法,开卷有益实验报告+科学论文闭卷

21、考试图像处理软件，实现工具不限Matlab，C，VB,第一章 数字图像处理的基本概念,1.3.2不断拓展的应用领域,1.3.1 遥感(Remote Sensing)1.3.2 生物医学(Physic)1.3.3 文件处理(File Manipulation)1.3.4 科学研究(Science Research)1.3.5 工业检测(Industry Check)1.3.6 机器人视觉(Robot Vision)1.3.7 军事(Military Affairs)1.3.8 公安(Public Security)1.3.9 其他,第一章 数字图像处理的基本概念,8、公安(Public Secu

22、rity),身份辨识监控不开箱检查鉴定,第一章 数字图像处理的基本概念,身份的生物识别技术,眼睛虹膜、视网膜手掌指纹语音面孔、脸部血管签名基因气味,第一章 数字图像处理的基本概念,眼睛：最可靠的身份证,虹膜：纤维组织，有250 以上的特征点。每个虹膜的可识别特征可以得到512字节的资料，称为虹膜代码。不同人眼的虹膜的60%左右的纹路是相同的，40%是不同的。两人同一只眼虹膜特征相同的概率是十万分之一，两眼相同的概率是一千亿万分之一。视网膜：血管构造也具有唯一性和稳定性的特点，可能还更为有效（可获得400个特征点）。,第一章 数字图像处理的基本概念,人眼虹膜识别系统,第一章 数字图像处理的基本概

23、念,手掌识别,一种最为快捷方便的方法识别手掌的几何特征手掌放在录入头表面后，由红外相机获取图像。然后对手掌的整体形状、手指和关节的形状和长度进行测量，从而得到手掌的特征点准确度不是很高，不能对手掌的其它特征，比如掌纹、伤疤进行分析可利用的特征点约2050个,第一章 数字图像处理的基本概念,指纹：最成熟的识别技术,从可靠性说，人与人之间，拥有相同指纹的概率为十亿分之一。每个指纹的特征点很多，“节点”，也就是指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置。通常，手指上有70个节点，他们同时具有7种以上的唯一的特征。根据美国联邦调查局的研究，在可以用软件识别的节点中，最多有7个或8个相同点。进行指纹识别时，

24、首先用指纹读取设备获得指纹的图像，然后对原始图像进行初步处理，使得更清晰。指纹识别软件在指纹上找到节点，并转换成特定的数据。最后，通过模糊比较的方法，把这些数据与数据库中的指纹数据进行比较，得到匹配结果。最新进展，与指纹的深度信息融合，进一步提高了识别的可靠性和数据的独特性。,第一章 数字图像处理的基本概念,人脸识别：最友好、直接的系统,人脸检测（Face Detection）人脸表征（Face Representation）人脸鉴别（Face Identification）：即人脸识别 表情分析(Facial Expression Analysis)物理分类（Physical Classif

25、ication）,第一章 数字图像处理的基本概念,第一章 数字图像处理的基本概念,笔迹识别：友善的生物识别技术,专用签名输入板，用户在板上留下自己的签名，识别过程几乎瞬间完成。签名力学辨识，建立在其签名时的力度上的。关键在于区分出不同的签名部分，那些是习惯性的，那些是每次签名是都不同的。这个系统主要对每个人签名时笔的移动进行动态分析，如速度的变化、运笔的压力、方向和笔划的长度等，而不是签名的图像本身。签名识别的可靠性不是很高。,第一章 数字图像处理的基本概念,血吸虫、机器人视觉、乐谱分析、语音识别、无人车视觉导航、医学图片处理、遥感图像、景象匹配、机动车特征识别（车型、颜色、车牌）(智能交通管理系统)、路标、足球机器人视觉、虚拟现实（灵境技术，VR）、人脸识别,智能机器人实验室,