数字图像处理课件整理

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1、第一章n课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。数字图像处理的概念1.什么是图像n图像可定义为一个二维函数f(x,y)n(x,y)——空间坐标n幅度值f(x,y)——图像该点的灰度(或强度)n数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值n数字图像中每个由坐标(x,y)指定的点称为像素(pixel)。n数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。灰

2、度图像n对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上：图像抽样对连续图像f（x，y）进行数字化幅度上：灰度级量化x方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样M×N个像素点一般取M=N=2n=64，128

3、，256，512，1024，2048……四、数字图像处理的三个层次n从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。这三个层次覆盖了图像处理的所有应用领域1.图像处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。2.图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述；n以观察者为中心研究客观世界；n图像分析是一个从图像到数据的过程。3.图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；n以客观世界

4、为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）。五、数字图像处理的主要研究内容1.图像变换2.图像压缩编码3.图像的增强和复原4.图像分割5.图像描述6.图像识别7.图像隐藏X射线成像nX射线在医学诊断上的应用（a）X光片（b）血管照相术（c）头部CAT切片图像第二章数字图像基础亮度适应现象•人的视觉系统能适应的光强度级别范围约1010量级。•人的视觉不能同时在这么大范围工作，存在亮度适应现象。•人眼能同时鉴别的光强度级的范围是很小的。•主观亮度（人的视觉系统感觉到的亮度）是进入人眼的光强度的对数函数。•人从一个物体感受的颜色由反射光

5、的性质决定。•一个物体若所有反射的可见光波长是相对平衡的，则物体对观察着来说显示为白色。•若一个物体在可见光谱的有限范围内反射时会呈现各种颜色色调。•灰度级用来描述单色光的强度。简单的图像形成模型当用数学方法描述图像信息时，通常着重考虑它的点的性质。例如一副图像可以被看作是空间各个坐标点的结合。它的最普通的数学表达式为：其中（x，y，z）是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是图像强度。这样一个表达式可以代表一幅活动的、彩色的、立体图像。当研究的是静止图像时，则式(2-1)与时间t无关，当研究的是单色图像时，显然与波长λ无关，对于平面图像则与坐标z无关。因此，

6、对于静止的平面的、单色的图像来说其数学表达式可简化为：数字图像表示l取样和量化的结果是一个矩阵一幅连续图像f(x,y)被取样，则产生的数字图像有M行和N列。坐标(x,y)的值变成离散值，通常对这些离散坐标采用整数表示•量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；•量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.放大和收缩数字图像•图像放大的常用方法：1.最近邻域内插法2.像素复制法例如：把图像放大一倍，可以复制每一列，这就使图像在水平方向增加一倍。然后复制已增大了的图像的每一行以使图像在垂

7、直方向上增加一倍。3.双线性内插法•图像收缩–行-列删除把图像缩小，可以每隔一行(或一列)删除一行(或一列)。像素间的一些基本关系为了确定两个像素是否连通，必须确定:§它们是否相邻§它们的灰度是否满足特定的相似性准则•像素集的邻接–如果像素子集S1中的某些像素与像素子集S2中的某些像素邻接，则S1和S2是相邻接的。–这里邻接意味着4、8或者m邻接。线性和非线性操作•令H是一种算子，其输出和输入都是图像。如果对于任何两幅图像f和g以及任何两个标量a和b有如下关系，则称H为线性算子：H(af+bg)=aH(f)+bH(g)第3章空间域图像增强Ø图像增强技术不需

8、要考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，将不需要