02 数字图像处理技术讲稿
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数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
《数字图像处理课件》
视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。
数字图像处理与分析基础课件
插值技术
通过插值算法，对图像进行放大、缩小或旋转等 操作，使图像恢复到原始大小或状态。
去模糊处理
采用各种算法和技术，对模糊图像进行处理，尽 可能地恢复其清晰度和细节。
图像分析技术
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息，如边缘、角点、纹理等，为后 续的图像处理和分析提供基础数据。
目标检测
通过各种算法和技术，对图像中的目标进行检测和定位，提取出目 标的位置、大小和形状等信息。
方向像素数”表示。
尺寸
尺寸是指图像所占的存储空间大小， 通常以“字节数”表示。
色彩空间
色彩空间是指图像中颜色的表示方 法，常见的有RGB、CMYK、HSV等。
数字图像的分类
二维图像
二维图像是指只有平面上的像素点的 图像，常见的有照片、绘画等。
三维图像
三维图像是指具有深度信息的图像， 它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
环境监，对环境中的污染源、污染物进行检测和识
别，保护环境质量。
气象预报
02
通过气象卫星图像处理和分析，提供准确的天气预报和气候变
化趋势预测，保障农业生产和社会生活。
自然灾害监测
03
通过遥感图像处理和分析，实现对地震、洪涝等自然灾害的监
测和预警，减少灾害损失。
航天探测
通过分析航天探测器拍摄的图像，研究天体物理、地球科学等领 域的重要问题。
航天器表面检测
通过图像处理技术，对航天器表面进行检测和识别，保障航天器的 安全运行。
航天器姿态控制
通过图像处理技术，实现对航天器姿态的精确控制，确保航天器的 稳定运行。
05 数字图像处理的未来发 展
高清图像处理技术
高清图像处理技术是指对高分辨率图像进行处理和分析的技术。随着科技的发展， 高清图像在各个领域的应用越来越广泛，如医学影像、安防监控、智能交通等。 因此，高清图像处理技术的研究和应用具有重要意义。
通过插值算法，对图像进行放大、缩小或旋转等 操作，使图像恢复到原始大小或状态。
去模糊处理
采用各种算法和技术，对模糊图像进行处理，尽 可能地恢复其清晰度和细节。
图像分析技术
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息，如边缘、角点、纹理等，为后 续的图像处理和分析提供基础数据。
目标检测
通过各种算法和技术，对图像中的目标进行检测和定位，提取出目 标的位置、大小和形状等信息。
方向像素数”表示。
尺寸
尺寸是指图像所占的存储空间大小， 通常以“字节数”表示。
色彩空间
色彩空间是指图像中颜色的表示方 法，常见的有RGB、CMYK、HSV等。
数字图像的分类
二维图像
二维图像是指只有平面上的像素点的 图像，常见的有照片、绘画等。
三维图像
三维图像是指具有深度信息的图像， 它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
环境监，对环境中的污染源、污染物进行检测和识
别，保护环境质量。
气象预报
02
通过气象卫星图像处理和分析，提供准确的天气预报和气候变
化趋势预测，保障农业生产和社会生活。
自然灾害监测
03
通过遥感图像处理和分析，实现对地震、洪涝等自然灾害的监
测和预警，减少灾害损失。
航天探测
通过分析航天探测器拍摄的图像，研究天体物理、地球科学等领 域的重要问题。
航天器表面检测
通过图像处理技术，对航天器表面进行检测和识别，保障航天器的 安全运行。
航天器姿态控制
通过图像处理技术，实现对航天器姿态的精确控制，确保航天器的 稳定运行。
05 数字图像处理的未来发 展
高清图像处理技术
高清图像处理技术是指对高分辨率图像进行处理和分析的技术。随着科技的发展， 高清图像在各个领域的应用越来越广泛，如医学影像、安防监控、智能交通等。 因此，高清图像处理技术的研究和应用具有重要意义。
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理讲课ppt
可见光及红外线成像
左图为放大250倍的 紫杉汾 右图为放大40倍的 胆固醇
华盛顿地区的卫星图像
1 对水有最大的穿透 5 植被和土壤含水量
2 测量植物生活力
3 植被鉴别 4 生物图案和海岸线
6
7
土壤湿度热量
矿物测绘
可见光及红外线成像
微波图像
雷达像一个闪光照相机， 自己提供照明（微波脉 冲），去照明一个区域， 并快速拍摄图像，与照相 机镜头不同，雷达用天线 和计算机记录图像。在雷 达图像中，只能看到反射 到雷达天线的微波能量。
人类最早的图像处理是光学处理，如放大、 缩小、显微等。
1、光学处理：光学滤波器、激光全息技术 2、电子处理：照相、电视信号处理、遥感 图像处理 特点：速度快、实时、并行处理； 精度差、灵活性差。
数字图像处理
一般用数字计算机处理或其他高速、大规模集成数 字硬件处理，所以亦称为计算机图像处理。
对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字 运算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所 要求的某些预期的结果。 特点：精度高、灵活性强可以长期保存不失
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
1921年通过海底电缆传送 ，用电报打印机采用特殊 字符在编码纸带中打印出 来的图像。
到15灰度。
1922年，两次穿越大西 洋后，采用光学还原技
术，从穿孔纸带得到图
像。
简明历史
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 1964 年美国喷气推进实验室（ JPL ） 正式使用数字计算机对“旅行者 7 号”太空船送回的四千多张月球照 片进行了处理。
真。分辨率高、但速度受限。
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像基础PPT课件
2.55mm
第2章 第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性 空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉 活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感 监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近 每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞 空间分辨率高, 对颜色敏感度高 感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿 几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞 空间分辨率低,没有色彩感觉 感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章 第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮 度与其周围背景I有刚刚可察 觉到的差别I, 则I和I的比值 是I的函数,且该比值在一定亮 度范围内近似不变, 该比值称 为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对 亮度的对比度敏感,而非亮度 值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里 由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与 视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视 细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状 细胞 杆状细胞,感受光线的明 暗和颜色刺激
第2章 第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能 力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨 别能力强
Weber ratio I50 I
第2章 第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性 空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉 活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感 监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近 每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞 空间分辨率高, 对颜色敏感度高 感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿 几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞 空间分辨率低,没有色彩感觉 感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章 第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮 度与其周围背景I有刚刚可察 觉到的差别I, 则I和I的比值 是I的函数,且该比值在一定亮 度范围内近似不变, 该比值称 为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对 亮度的对比度敏感,而非亮度 值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里 由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与 视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视 细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状 细胞 杆状细胞,感受光线的明 暗和颜色刺激
第2章 第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能 力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨 别能力强
Weber ratio I50 I
“数字图像处理技术”介绍概述PPT模板
之后十年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状 ppt模板下载
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理技术
Digital Image Processing
多媒体计算机技术
目录页
CONTENTS PAGE
01 图像处理技术概述 02 图像处理技术发展现状 03 图像处理技术的利用
过渡页
TRANSITION PAGE
0011 图图像像处处理理技技术术概概述述 02 图像处理技术发展现状 03 图像处理技术的利用
第三章 图像处理技术的利用
11
谢谢
的比特量，这种技术现在的发展内容包括变换编码等，未来
可能发挥作用的还有小波变换图像压缩编码、分行编码等。
第三章 图像处理技术的利用
ppt模板下载
10
3.2 图像处理技术的发展趋势
计算机数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发 挥的重要作用早已被人们看到，对于计算机图像技术的发 展道路，大致可以归结出3个原则性内容：
①未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处 理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。
②未来数字图像处理技术强调操作、运用的方便性，图像处 理功能的集中化趋势是必然会存在的。
③更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面， 已经是现代科学的特点，未来数字图像处理技术的实际运用 要取得更多的发展，必然离不开理论和研究方法的更新。
数字图像处理课件第二章数字图像基础详解演示文稿
常用一个字节来存储灰度值。 如果灰度值用一个字节表示，则可以表示的正整数范围
为：0~255，即像素灰度值在此区间取值，灰度级为256。 人眼对灰度的分辨能力通常在20~60级，因此以字节为
单位，既保证了人眼的分辨力，又符合计算机的习惯。
在特殊应用中，可能采用更高的灰度级，比如CT，采用12位 或16位。
第二十七页，共80页。
Ø 2.2数字图像基础-图像模式
-二值图像：是灰度图像经过二
值化处理后的结果，二值图像只 有两个灰度级0和1，理论上只需 要一位二进制位来表示。在文字 识别、图样识别等应用中，灰度 图像一般要经过二值化处理得到 二值图像，二值图像中的黑或者 白用来表示不需要进一步处理的 背景和需要进一步处理的前景目 标，以便于对目标进行识别。
θ
光源在包含给定方向的立体角元dΩ内
传输的光通量dφ与该立体角元之商，
即： I d / d
B dA
立体角：指从一点（立体角顶点）出发通过一
条闭合曲线上所有点的射线围成的空间部分，
所以立体角表示由顶点看闭合曲线时的视角。
dΦe d
发光强度的单位为坎德拉(cd)。
1lm定义：发光强度为1cd的均匀点光源在一球面立体角内发射的光通量。
第三十一页，共80页。
Color images have 3 values per pixel; monochrome images have 1 value per pixel.
红，绿，蓝 三分量
第三十二页，共80页。
2.12 彩色图像和单色图像
强度 分量
2.2 数字图像基础-图像的数据量
假定图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰度级数为G
视觉错觉图例(b)
为：0~255，即像素灰度值在此区间取值，灰度级为256。 人眼对灰度的分辨能力通常在20~60级，因此以字节为
单位，既保证了人眼的分辨力，又符合计算机的习惯。
在特殊应用中，可能采用更高的灰度级，比如CT，采用12位 或16位。
第二十七页，共80页。
Ø 2.2数字图像基础-图像模式
-二值图像：是灰度图像经过二
值化处理后的结果，二值图像只 有两个灰度级0和1，理论上只需 要一位二进制位来表示。在文字 识别、图样识别等应用中，灰度 图像一般要经过二值化处理得到 二值图像，二值图像中的黑或者 白用来表示不需要进一步处理的 背景和需要进一步处理的前景目 标，以便于对目标进行识别。
θ
光源在包含给定方向的立体角元dΩ内
传输的光通量dφ与该立体角元之商，
即： I d / d
B dA
立体角：指从一点（立体角顶点）出发通过一
条闭合曲线上所有点的射线围成的空间部分，
所以立体角表示由顶点看闭合曲线时的视角。
dΦe d
发光强度的单位为坎德拉(cd)。
1lm定义：发光强度为1cd的均匀点光源在一球面立体角内发射的光通量。
第三十一页，共80页。
Color images have 3 values per pixel; monochrome images have 1 value per pixel.
红，绿，蓝 三分量
第三十二页，共80页。
2.12 彩色图像和单色图像
强度 分量
2.2 数字图像基础-图像的数据量
假定图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰度级数为G
视觉错觉图例(b)
数字图像处理第章资料讲解
第二章 数字图像处理基础
典型数字摄像机
第二章 数字图像处理基础
五. 胶片扫描
? 胶片扫描的概念 ? 常用胶片扫描设备 ? 胶片扫描仪的性能指标
第二章 数字图像处理基础
1. 胶片扫描的概念
? 胶片扫描在图像数字化过程中占有重要地位。 ? 胶片扫描是对来自胶片上的信息进行数字化的
过程，使这些信息能由计算机读取、处理和应 用。 ? 胶片是指投影仪、普通相机或胶片记录仪中使 用的包括胶片、幻灯片、底片等在内的各种感 光材料，它们能生成图像或影像。
分辨率 320x240
第二章 数字图像处理基础
分辨率 160x120
第二章 数字图像处理基础
分辨率 80x60
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
图象尺寸： 127*176 分辨率：(a)127*176 (b)63*88 (c)31*44 (d)15*22
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
? 图像采样 ?采样处理：将xy平面分配到一个网格上。
xy平面
(a,b)
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
与采样相关的概念(分辨率)
分辨率
传感器摄像的精确度。通常指要精确测量和再 现一定尺寸的图像所必需的像素个数。 单位：像素 *像素
第二章 数字图像处理基础
度正比于图像亮度的实际精确程度，图像数字 化设备的线性度是一个重要的性能指标，非线 性的数字化器会影响后续处理的有效性。
第二章 数字图像处理基础
图像数字化器的类型
主要包括 :
? 数码相机 ? 胶片扫描仪
第二章 数字图像处理基础
二. 图像数字化器的组成
数字图像处理数字图像处理基础讲课文档
，可L以m规in定l灰L度m级ax范围为[0,L-1]
第二十五页，共97页。
2.4 图像取样和量化
获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传 感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数 据转换为数字形式。
这一过程由图像的取样与量化来完成。
数字化坐标值称为取样
数字化幅度值称为量化。
图像的取样率：单位距离的取样数目（在两个空间方向上）
图中各色带亮度恒定，但实 际感觉条带边缘亮度有变化 ：边缘处，亮的一边更亮， 暗的一边更暗；
第十七页，共97页。
亮度适应和鉴别
亮度适应和鉴别
（4）视觉错觉（Optical Illusions）
在错觉中，眼睛 填上了不存在的 信息或错误地感 知物体的几何特 点。
第十八页，共97页。
2.2 光和电磁波谱
灰度（Intensity）
白光强度（illumination）
0<r(x,y)<1 平均反射系数（reflectance） r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度级 l＝f(x0,y0),显然有
韦伯定理说明：
✓人眼视觉系统对亮度的对比度敏感 而非对亮度本身敏感；
图2.6 作为强 度函数 的典型 韦伯比
✓低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低，亮度辨别能力强 ；
韦伯定理：如果一个物体的亮度与其周围背景的亮度I有刚可察
觉到的差别 ， I则 （I韦I伯比） 是 的函I 数且 在一 I 定I 的亮
第八页，共97页。
视觉的产生
眼球屈光系统将外界物体成 像在视网膜上
第二十五页，共97页。
2.4 图像取样和量化
获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传 感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数 据转换为数字形式。
这一过程由图像的取样与量化来完成。
数字化坐标值称为取样
数字化幅度值称为量化。
图像的取样率：单位距离的取样数目（在两个空间方向上）
图中各色带亮度恒定，但实 际感觉条带边缘亮度有变化 ：边缘处，亮的一边更亮， 暗的一边更暗；
第十七页，共97页。
亮度适应和鉴别
亮度适应和鉴别
（4）视觉错觉（Optical Illusions）
在错觉中，眼睛 填上了不存在的 信息或错误地感 知物体的几何特 点。
第十八页，共97页。
2.2 光和电磁波谱
灰度（Intensity）
白光强度（illumination）
0<r(x,y)<1 平均反射系数（reflectance） r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度级 l＝f(x0,y0),显然有
韦伯定理说明：
✓人眼视觉系统对亮度的对比度敏感 而非对亮度本身敏感；
图2.6 作为强 度函数 的典型 韦伯比
✓低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低，亮度辨别能力强 ；
韦伯定理：如果一个物体的亮度与其周围背景的亮度I有刚可察
觉到的差别 ， I则 （I韦I伯比） 是 的函I 数且 在一 I 定I 的亮
第八页，共97页。
视觉的产生
眼球屈光系统将外界物体成 像在视网膜上
数字图像处理2教学内容
数字图像处理 (2)
二
? 计算机在图象是以数字的方式存储与工作的，
、
它把图像按行与列分割成m×n个网格，然 后每个网格的图像表示为该网格的颜色平均
数
值的一个像素，亦即用一个m×n的像素矩
字 图
阵来表达一幅图像，m与n称为图像的分辨 率。显然分辨率越高，图像失真越小。也是 因为计算机中只能用有限长度的二进制位来
字
式、复制而产生图像质量的退化，从而能准 确地再现出来；
图
（2）精度高，目前可以将一幅模拟图像数字化
像
为（8/ mm个象素点）任意在的二维数组，每 个象素的亮度值可以量化为 12Bit（2048灰度
处
级），即图像数字化精度可以足够高；
理
（3）灵活性大，任意一种模拟图像的处理方法， 一般都只能对图象做有限的若干种处理，如
误差。
但是由于人的眼睛对空间分辨率都是有限的，因
此只要恰当地选取抽样间隔与量化的灰度级数，上述 误差是可以忽略不计的。 数字图像在处理上有许多明 显的优点。见对照表1：
表1 图像处理方式比较
图像方式 处理速度 灵活性能 精度 再现性
光学
快
中
中
中
照片
快
差
差
差
录像
快
中
差
中
数字
慢
好
高
好
数
（1）再现性好，数字图像不会因存储、传输方
个步骤：
将二维空间图像上的连续亮度住处
（即灰度素点）具体做法如图1所示：
抽
样
图象数字化
?
量化就是把抽样后每一个象素点的亮
度值离散化使其成为有限个整数值（一般
为0-256个灰度值）。把一个象素点，由黑
二
? 计算机在图象是以数字的方式存储与工作的，
、
它把图像按行与列分割成m×n个网格，然 后每个网格的图像表示为该网格的颜色平均
数
值的一个像素，亦即用一个m×n的像素矩
字 图
阵来表达一幅图像，m与n称为图像的分辨 率。显然分辨率越高，图像失真越小。也是 因为计算机中只能用有限长度的二进制位来
字
式、复制而产生图像质量的退化，从而能准 确地再现出来；
图
（2）精度高，目前可以将一幅模拟图像数字化
像
为（8/ mm个象素点）任意在的二维数组，每 个象素的亮度值可以量化为 12Bit（2048灰度
处
级），即图像数字化精度可以足够高；
理
（3）灵活性大，任意一种模拟图像的处理方法， 一般都只能对图象做有限的若干种处理，如
误差。
但是由于人的眼睛对空间分辨率都是有限的，因
此只要恰当地选取抽样间隔与量化的灰度级数，上述 误差是可以忽略不计的。 数字图像在处理上有许多明 显的优点。见对照表1：
表1 图像处理方式比较
图像方式 处理速度 灵活性能 精度 再现性
光学
快
中
中
中
照片
快
差
差
差
录像
快
中
差
中
数字
慢
好
高
好
数
（1）再现性好，数字图像不会因存储、传输方
个步骤：
将二维空间图像上的连续亮度住处
（即灰度素点）具体做法如图1所示：
抽
样
图象数字化
?
量化就是把抽样后每一个象素点的亮
度值离散化使其成为有限个整数值（一般
为0-256个灰度值）。把一个象素点，由黑
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数字图像处理技术
一、数字图像处理
图像的应用已有数千年历史。
最初是用于像形文字和绘画。
17世纪出现显微镜图，在医学上有很大的贡献。
20世纪30年代出现电视，1972年出现了卫星遥感图和医学上的CT图，
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
二、数字图像处理技术
1、图像的增强
图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。
通常
采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分
布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。
2、图像的平滑(Image Smoothing)
图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成
像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
众所周知，实际获得的图像在形
成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电
转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误
差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声，恢复原始图像是图像处理
中的一个重要内容。
3、边缘锐化
图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达
到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。
锐化的
作用是要使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法
的实现是基于微分作用。
它是早期视觉理论和算法中的基本问题。
4、图像的分割
图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。
其本质是将像素进行分类。
分类
的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。
图像分割是图
像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等
方面。
5、图像的识别
图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已
分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一
个任务。
6、图像校正
数字图像信息的获取来自于CCD图像传感器。
但是，CCD的输入/输出特性不是线
性的，如果不进行校正处理的话，将无法得到质量较好的图像效果。
图像校正是为
改善图像质量而提出的一种处理方法。
三、计算机图像处理的内容
1、如何对模拟图像进行采样、量化以产生数字图像。
2、如何对数字图像做各种变换以方便处理
3、如何压缩图像数据以便存储和传输等。
四、图像处理中的色彩学知识
见ppt。