1、一、圖像(t xin)工程的內(nèi)涵根據(jù)抽象程度和研究(ynji)方法等的不同，可分為三個(gè)層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解。圖像處理的內(nèi)容：主要對(duì)圖象進(jìn)行各種加工以改善圖象的視覺效果、或突出有用信息，并為自動(dòng)識(shí)別打基礎(chǔ)，或通過編碼以減少對(duì)其所需存儲(chǔ)空間、傳輸時(shí)間或傳輸帶寬(di kun)的要求?；咎卣鳎狠斎胧菆D像，輸出也是圖像，即圖像之間進(jìn)行的變換。顯然，這是一種比較嚴(yán)格的圖像處理定義，因此也呈現(xiàn)出了某種狹義性。 圖像分析的內(nèi)容：主要對(duì)圖象中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測（或分割）和測量，以獲得它們的客觀信息從而建立對(duì)圖象的描述。基本特征：輸入是圖像，輸出是數(shù)據(jù)（即對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述的信息）。 圖像理解

2、的內(nèi)容：在中級(jí)圖像處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究圖象中各目標(biāo)的性質(zhì)和它們之間相互的聯(lián)系，并得出對(duì)圖象內(nèi)容含義的理解（對(duì)象識(shí)別）及對(duì)原來客觀場景的解釋（計(jì)算機(jī)視覺），從而指導(dǎo)和規(guī)劃行動(dòng)?；咎卣鳎阂钥陀^世界為中心，借助知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等來把握整個(gè)客觀世界。 “輸入是數(shù)據(jù)，輸出是理解”。三者的關(guān)系: 圖像處理是比較低層的操作，它主要在圖像像素級(jí)上進(jìn)行處理，處理的數(shù)據(jù)量非常大。 圖像分析則進(jìn)入了中層，分割和特征提取把原來以像素描述的圖像轉(zhuǎn)變成比較簡潔的非圖像形式的描述。 圖像理解主要是高層操作，基本上是對(duì)從描述抽象出來的符號(hào)進(jìn)行運(yùn)算，其處理過程和方法與人類的思維推理有許多類似之處。 圖像的低級(jí)處理階段和高一級(jí)的

3、處理階段是相互關(guān)聯(lián)和有一定重疊性的。 根據(jù)本課程的任務(wù)和目標(biāo)，重點(diǎn)放在圖像處理上，并學(xué)習(xí)圖像分析的基本理論和方法。也就是說本課程中提到的圖像處理概念是廣義的。二、問題：觀察上面三幅圖及其等偏愛曲線，分析：空間分辨率和灰度分辨率同時(shí)變化，對(duì)圖像質(zhì)量的影響。A、圖像質(zhì)量一般隨N和m的增加而增加。在極少數(shù)情況下對(duì)固定的N，減小m能改進(jìn)質(zhì)量。最有可能的原因是減小m可增加圖像的視覺反差。B、對(duì)具有大量細(xì)節(jié)的圖像只需很少的灰度級(jí)數(shù)就可較好地表示。C、Nm為常數(shù)的圖像主觀看起來可以有較大的差異。三、直方圖均衡的實(shí)現(xiàn)(shxin)步驟： （1）計(jì)算原圖像的歸一化灰度級(jí)別及其分布(fnb)概率pr(rk)=nk

4、/n。 （2）根據(jù)(gnj)直方圖均衡化公式求變換函數(shù)的各灰度等級(jí)值sk。 （3）將所得的變換函數(shù)的各灰度等級(jí)值轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的灰度級(jí)別值。也即把第（2）步求得的各sk值，按靠近原則近似到與原圖像灰度級(jí)別相同的標(biāo)準(zhǔn)灰度級(jí)別中。此時(shí)獲得的即是均衡化后的新圖像中存在的灰度級(jí)別值，其對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)不為零；對(duì)于那些在變換過程中“被丟失了的”灰度級(jí)別值，將其像素個(gè)數(shù)設(shè)為零。（4）求新圖像的各灰度級(jí)別值sl(l=0,1,L-1)的像數(shù)數(shù)目。在前一步的計(jì)算結(jié)果中，如果不存在灰度級(jí)別值sl，則該灰度級(jí)別的像素?cái)?shù)目為零；如果存在灰度級(jí)別值sl，則根據(jù)其與之相關(guān)的sk=T(rk)和sk的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定該灰度級(jí)別sl的

5、像數(shù)數(shù)目。 （5）用sk代替sl(k,l=0,1,L-1)，并進(jìn)而求新圖像中各灰度級(jí)別的分布概率ps(sk)=mk/n。 （6）畫出經(jīng)均衡化后的新圖像的直方圖。例 已知有一幅大小為6464的圖像，灰度級(jí)為8。圖像中各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)目如表所示。要求： (a) 畫出原圖像的直方圖； (b) 利用直方圖均衡方法求出均衡化后新圖像的直方圖。 解：（1）畫原圖像的直方圖 歸一化灰度級(jí)，即求rk=k/(L-1)=k/7，結(jié)果如表所示。 表 歸一化灰度分布及概率 計(jì)算(j sun)第k個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的概率pr(rk)=nk/n=nk/4096，結(jié)果(ji gu)如表所示。 所畫的原圖像(t xin)的直方圖如

6、圖所示。 （2）利用直方圖均衡化方法求出均衡化后的新圖像的直方圖。 根據(jù)直方圖均衡化公式求變換函數(shù)的各灰度等級(jí)值。 , 同理有： 對(duì)應(yīng)的變換函數(shù)如圖所示。 將所得的變換函數(shù)(hnsh)的各灰度等級(jí)值轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的灰度級(jí)別值 先將sk值按靠近原則(yunz)對(duì)應(yīng)到原灰度級(jí)別中:分?jǐn)?shù)值(shz)： 0 1/7 2/7 3/7 4/7 5/7 6/7 1十進(jìn)制值： 0 0.143 0.286 0.429 0.571 0.714 0.857 1, , 比較可得： 求新圖像的各灰度級(jí)別值sl（l=0,1,7）的像數(shù)數(shù)目用sk代替sl（k,l=0,1,7），并求新圖像中各灰度級(jí)別的概率ps(sk)=mk/n

7、=mk/4096，結(jié)果如表所示。 畫出經(jīng)均衡化后的新圖像的直方圖，如圖所示。 練習(xí)：一幅圖像共有8個(gè)灰度級(jí)，每一灰度級(jí)概率分布如下表所示，要求(yoqi)對(duì)其進(jìn)行直方圖均衡化處理，并畫出均衡化后的圖像的直方圖。結(jié)果(ji gu)：四、基本的鏈碼表示(biosh)方式算法：給每一個(gè)線段邊界一個(gè)方向編碼。有4-鏈碼和8-鏈碼兩種編碼方法。從起點(diǎn)開始，沿邊界編碼，至起點(diǎn)被重新碰到，結(jié)束一個(gè)對(duì)象的編碼。4-鏈碼：0000333333222222111100114、改進(jìn)的鏈碼表示方式問題1：1）鏈碼相當(dāng)長。2）噪音會(huì)產(chǎn)生不必要的鏈碼。改進(jìn)1：1）加大網(wǎng)格空間。2）依據(jù)(yj)原始邊界與結(jié)果的接近程度，來

8、確定新點(diǎn)的位置。問題(wnt)2：1）由于起點(diǎn)(qdin)的不同，造成編碼的不同2）由于角度的不同，造成編碼的不同改進(jìn)2：1）從固定位置作為起點(diǎn)(最左最上)開始編碼2）通過使用鏈碼的首差代替碼子本身的方式循環(huán)首差鏈碼：用相鄰鏈碼的差代替鏈碼例如：4-鏈碼 10103322 循環(huán)首差為： 33133030循環(huán)首差：1 - 2 = -1(3) 3 - 0 = 3 0 - 1 = -1(3)3 - 3 = 0 1 - 0 = 12 - 3 = -1(3) 0 - 1 = -1(3)2 - 2 = 0形狀數(shù)形狀數(shù)是一種基于鏈碼的，反映邊界形狀的描述子。 形狀數(shù)定義為具有最小值的一階差分碼，其值限定了可

9、能的不同形狀的數(shù)目。 形狀數(shù)定義：最小循環(huán)首差鏈碼。循環(huán)首差鏈碼：用相鄰鏈碼的差代替鏈碼例如：4-鏈碼 10103322 循環(huán)首差:1 - 2 = -1(3) 3 - 0 = 3 0 - 1 = -1(3)3 - 3 = 0 1 - 0 = 1 2 - 3 = -1(3) 0 - 1 = -1(3)2 - 2 = 0 循環(huán)首差 ：33133030 形狀數(shù) ：03033133形狀數(shù)與方向無關(guān)改進(jìn)：規(guī)整化網(wǎng)格方向。規(guī)整化網(wǎng)格方向算法的思想：大多數(shù)情況下，將鏈碼網(wǎng)格與基本矩形對(duì)齊，即可得到一個(gè)唯一的形狀數(shù)。規(guī)整化網(wǎng)格方向的一種算法如下 ：（1）首先確定形狀數(shù)的序號(hào)n；（2）在序號(hào)為n的矩形形狀數(shù)中，

10、找出一個(gè)與給定形狀的基本矩形的離心率最接近的矩形；（3）然后再用這個(gè)矩形與基本矩形對(duì)齊，構(gòu)造網(wǎng)格；（4）用獲得鏈碼的方法得到鏈碼；（5）再得到循環(huán)首差；（6）首差中的最小循環(huán)數(shù)即為形狀數(shù)。五、紋理是圖像分析中常用的概念，但目前尚無對(duì)它正式的（或者說尚無一致的）定義，一般說，可以認(rèn)為是由許多相互接近的、互相編織的元素構(gòu)成，它們常富有周期性。直觀來說，紋理描述可提供區(qū)域的平滑、稀疏、規(guī)則性等特性。 常用的三種紋理描述方法是： 統(tǒng)計(jì)法； 結(jié)構(gòu)法； 頻譜法。 統(tǒng)計(jì)法 統(tǒng)計(jì)法描述(mio sh)紋理常借助區(qū)域灰度的共生矩陣來進(jìn)行。 結(jié)構(gòu)(jigu)法 結(jié)構(gòu)法的基本思想是認(rèn)為復(fù)雜的紋理可由一些簡單的紋理基元（基本紋理元素）以一定的有規(guī)律(gul)的形式重復(fù)排列組合而成。如果我們能定義出一些排列基元的規(guī)律，就有可能將某些紋理基元按照規(guī)定的方式組織成所需的紋理方式。這里的規(guī)則和方式可用形式語言來定義。 頻譜法 頻譜法借助于傅立葉頻譜的頻率特性來描述周期的或近乎周期的2-D圖像模式的方向性。常用的性質(zhì)有： (1) 傅立葉頻譜中突起的峰值對(duì)應(yīng)紋理模式的主方向； (2) 這些峰在頻域平面的位置對(duì)應(yīng)模式的基本周期；內(nèi)容總結(jié)（1）一、圖像工