數(shù)字圖像處理DigitalImageProcessing1.0課程簡介1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容1.3MATLAB圖像處理基礎(chǔ)1第一章緒論1.0課程簡介總學時40：理論教學36學時、實驗教學4學時學分：2.5課時安排教學內(nèi)容圖像視覺系統(tǒng)與采集系統(tǒng)基本圖像變換圖像增強圖像編碼彩色圖像處理形態(tài)學圖像處理參考教材[1]王科平主編，《數(shù)字圖像處理（MATLAB版）》.機械工業(yè)出版社.2015[2]RAFAELC.GONZALEZ等著,阮秋琦等譯.數(shù)字圖像處理（第二版）.電子工業(yè)出版社,2003.[3]KENNETHR.CASTLEMAN著.DigitalImageProcessing.清華大學出版社.2003.[4]何斌,馬天予等編著.VisualC++數(shù)字圖像處理（第二版）.人民郵電出版社.2002.[5]周長發(fā)編著.精通VisualC++圖像編程.電子工業(yè)出版社.2000.1.1.1模擬圖像1.1.2數(shù)字圖像1.1.3像素間關(guān)系1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1數(shù)字圖像處理的基本概念什么是圖像？用各種觀測系統(tǒng)以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼并進而產(chǎn)生視知覺的實體?！皥D”是物體投射或反射光的分布;“像”是人的視覺系統(tǒng)對圖的接受在大腦中形成的印像或反映。圖像類型：模擬圖像和數(shù)字圖像

圖像是客觀和主觀的結(jié)合1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.1模擬圖像模擬圖像定義：即實物圖像，如照片、底片、印刷品、畫，只要通過客觀的物理量表現(xiàn)顏色的圖像就是模擬圖像。連續(xù)函數(shù)描述：x表示光照位置；y表示光照強度特點：光照位置和光照強度均為連續(xù)變化的1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像數(shù)字圖像定義：數(shù)字圖像是指由被稱作像素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣。將物理圖像行列劃分后，每個小塊區(qū)域稱為像素（pixel）可用矩陣或數(shù)組來描述的圖像形式

像素的屬性：空間位置和灰度像素1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像用于屏幕顯示用于圖像計算1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像圖像的數(shù)字化定義：是指將模擬圖像經(jīng)過離散化之后，得到用數(shù)字表示的圖像。圖像的數(shù)字化包括：空間離散化（即采樣）和明暗表示數(shù)據(jù)的離散化（即幅度量化）采樣是指將在空間上連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換成離散的采樣點（即像素）集的操作。由于圖像是二維分布的信息，所以采樣是在x軸和y軸兩個方向上進行的。一般情況下，x軸方向與y軸方向的采樣間隔相同。1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像采樣的注意：采樣間隔的選取采樣間隔太小，則增大數(shù)據(jù)量；太大則會發(fā)生信息的混疊，導致細節(jié)無法辨認空間分辨率：是指要精確測量和再現(xiàn)一定尺寸的圖像所必需的像素個數(shù)。單位：像素*像素如：數(shù)碼相機指標30萬像素（640*480）細節(jié)清晰，數(shù)據(jù)量為100%細節(jié)無法辨認，數(shù)據(jù)量為1%1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像量化將各個像素所含的明暗信息離散化后，用數(shù)字來表示。一般的量化值為整數(shù)為8bit量化（人眼的識別能力），即采用0~255的整數(shù)來描述“從黑到白”。在3bit以下的量化，會出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像灰度：是指黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，即可用一個字節(jié)來表示，白色為255，黑色為0，故黑白圖片也稱灰度圖像.灰階黑灰白0128255灰度分辨率：圖像灰度級中可分辨的最小變化。一般用灰度級或比特數(shù)表示。所謂顏色或灰度級指黑白顯示器中顯示像素點的亮暗差別，在彩色顯示器中表現(xiàn)為顏色的不同，灰度級越多，圖像層次越清楚逼真?；叶仁窍鄬τ趩紊缘模瑢⒘炼确殖?56恰好一個字節(jié)。1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像256灰度級16灰度級8灰度級4灰度級灰度分辨率（圖像的量化）與圖像質(zhì)量的關(guān)系1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像圖象空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖象灰度分辨率變化所產(chǎn)生的效果1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像空間和灰度分辨率同時變化所產(chǎn)生的效果1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.2數(shù)字圖像圖像存儲像素灰度級數(shù)G(k-bit)：圖像所需的位數(shù)b：存儲1幅128

128，64個灰度級的圖需要98,304bit存儲1幅512

512，256個灰度級的圖需要2,097,152bit

圖像存儲數(shù)據(jù)量度單位比特（bit），字節(jié)（byte=8bit）千字節(jié)（Kbyte）兆（106）字節(jié)（Mbyte）吉（109）字節(jié)（Gbyte）1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.3像素間的關(guān)系圖像經(jīng)過分割后就得到了若干區(qū)域和邊界。通常把感興趣部分稱作目標（物），其余的部分稱作背景。為了讓計算機有效地識別這些目標，必須了解各區(qū)域、邊界的屬性和相互關(guān)系。車牌灰度圖像邊緣檢測圖像1.1數(shù)字圖像處理的基本概念像素的鄰域4-鄰域——N4(p)：像素p,有4個水平和垂直的近鄰像素。坐標是(x+1，y)(x-1，y)(x，y＋l)(x,y-1)這些像素（用r表示）組成p的4-鄰域，記為N4(p)。對角鄰域——ND(p)：P的4個對角近鄰像素的坐標(x+1，y＋1)(x+1，y-1)(x-1，y＋1)x-1，y-1)記為ND(p)8-鄰域——N8(p)：像素P的4個對角近鄰像素再加上P的4個鄰域像素合稱為P的8-鄰域記為N8(p)。4-鄰域

對角鄰域8-鄰域1.1.3像素間的關(guān)系1.1數(shù)字圖像處理的基本概念像素間的連接性和連通性鄰接：鄰接僅考慮像素間的空間關(guān)系一像素位于另一個像素的鄰域中連接：兩個像素是否連接：(1)是否接觸（鄰接）(2)灰度值是否滿足某個特定的相似準則（同在一個灰度值集合中取值）兩種連接的關(guān)系：4連接必8連接，反之不一定成立3種連接(1)4-連接：2個像素p和r在V中取值且r在N4(p)中(2)8-連接：2個像素p和r在V中取值且r在N8(p)中(3)m-連接(3)m-連接:（混合連接）：2個像素p和r在V中取值,且滿足下列條件之一①r在N4(p)中②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集（即不能有V中元素同時出現(xiàn)在N4(p)和N4(r)中）1.1.3像素間的關(guān)系1.1數(shù)字圖像處理的基本概念混合連接的應(yīng)用：消除8-連接可能產(chǎn)生的歧義性原始圖8-連接m-連接1.1.3像素間的關(guān)系通路：由一系列依次連接的像素組成。從具有坐標(x,y)的像素p到具有坐標(s,t)的像素q的一條通路由一系列具有坐標(x0,y0)，(x1,y1)，…，(xn,yn)的獨立像素組成。這里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且(xi,yi)與(xi-1,yi-1)鄰接，其中1≤i≤n，n為通路長度連通：如果這條通路上的所有像素的灰度值均滿足某個特定的相似準則，則說像素像素p和像素q是連通的。4-連通，8-連通

4-通路，8-通路1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.3像素間的關(guān)系像素間的距離距離量度函數(shù)：距離是描述像素間關(guān)系的基本參數(shù)3個像素p，q，r，坐標(x,y)，(s,t)，(u,v)(1)兩個像素之間的距離總是正的(2)距離與起終點的選擇無關(guān)

(3)最短距離是沿直線的歐氏（Euclidean）距離城區(qū)（city-block）距離棋盤（chessboard）距離1.1數(shù)字圖像處理的基本概念1.1.3像素間的關(guān)系DE=5D8=4D4=71.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容數(shù)字圖像處理的框圖完整的圖像處理工程可分為如下幾個方面：①圖像信息的獲取

ImageInformationAcquisition②圖像信息的存貯

ImageInformationStorage

③圖像信息的傳送

ImageInformationTransmission

④圖像信息的處理

ImageInformationProcessing

⑤圖像信息的顯示

ImageInformationDisplay1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容幾何處理(GeometricalProcessing)：幾何處理主要包括圖像座標變換，圖像放大，縮小、旋轉(zhuǎn)、移動、多個圖像配準，全景畸變校正，扭曲校正，周長、面積、體積計算等。算術(shù)處理（ArithmeticProcessing）：算術(shù)處理主要是對圖像進行＋、－、×、÷等運算處理，一般針對像素點處理，如減影處理等。1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容二次曝光實例+圖像增強（ImageEnhancement）：主要是突出圖像中感興趣的信息，而減弱或去除不需要的信息，從而使有用信息得到加強，便于區(qū)分或解釋。主要方法有直方圖修改技術(shù)，灰度窗口法，偽彩色增強及各邊緣增強方法。1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容圖像復原（ImageRestoration）：圖像復原處理主要是去掉干擾和模糊，恢復圖像的本來面目。典型的方法有去噪，包括去掉隨機噪聲和相干噪聲。隨機噪聲表現(xiàn)為麻點干擾，相干噪聲表現(xiàn)為網(wǎng)紋干擾。去模糊也是復原處理的任務(wù)。這些模糊來源于透鏡散焦，相對運動，大氣湍流，云層遮擋等。復原方法可用維納濾波、卡爾曼濾波、逆濾波、同態(tài)濾波等方法。1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容圖像重建（ImageReconstruction）：前面介紹的幾何處理，圖像增強，圖像復原都是從圖像到圖像的處理，而重建是從數(shù)據(jù)到圖像的處理。其處理的結(jié)果是圖像。在醫(yī)學圖像處理中，這部分是至關(guān)重要的一步。醫(yī)學圖像的主要算法就是圖像重建算法。典型的就是CT（包括X-rayCT，ECT，NMR，超聲CT等）。1.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容圖像編碼（ImageEncoding）：圖像編碼是數(shù)字圖像處理中的經(jīng)典課題。它屬于信息論中的信源編碼范疇。圖像編碼的主要特點是利用圖像信號的統(tǒng)計特性和人類視覺的生理學及心理學特性對圖像信號進行高效編碼。也就是研究數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，以解決數(shù)據(jù)量、巨大帶來的一系列矛盾。一般來說，圖像編碼目的有三個：減少數(shù)據(jù)存儲空間；降低數(shù)據(jù)率，減少傳輸帶寬；壓縮信息量，便于提取特征，為識別做準備。圖像編碼是經(jīng)典的研究課題。經(jīng)60多年的研究已有多種成熟的方法得到應(yīng)用。隨著多媒體技術(shù)和非話通信業(yè)務(wù)的發(fā)展，已有若干編碼標準由ITU-T制定出來。如：JPEG，MPEG，