数字图像处理绪论
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数字图像处理第1章 绪论
1.4 人类的视觉
视觉研究可分为视觉生理,视觉特性,视觉模型3个方面.
人眼构造和视觉现象Βιβλιοθήκη 1.4.1 人眼构造和视觉现象
上图为人眼的横截面的简单示意图.前部为一圆球,其平均直径 约为20mm左右,由3层薄膜包着,即角膜和巩膜外壳,脉络膜和 视网膜. 角膜是一种硬而透明的组织,盖着眼睛的前表面; 角膜 巩膜与角膜连在一起,是一层包围着眼球剩余部分的不透明膜. 巩膜 脉络膜位于巩膜的里边,这层膜包含有血管网,它是 眼睛的重要 脉络膜 滋养源,脉络膜外壳着色很重,因此有助于减少进入眼内的外来 光和眼球内的回射.
图像信号的数字化
图像信号的数字化
设采样之后的离散图像 fs(x,y) 的灰度值即为 f(x,y) 的幅度,且灰 度值取在 [r0,rk] 范围内,并设该幅图像的所有像素的取值均匀 分布在各量化层,即其概率 p(r)=p .在这种条件下采用均匀量 化效果最佳,即总量化误差最小. 把整个取值范围[r0,rk]分为 k 个子区间[ri,ri-1], i=0,1,2,…, k-1.计算机图像处理中 k常取2^n,如64,128,256,….每 个子区间赋予唯一确定的 qi 值,每个qi值在计算机内用1个码字 表示.每个f(x,y) 离散值相应赋予1个qi值,其中 i=0,1,2,…,k-1. 对应关系是,当 r=f(x,y)∈[ri,ri-1]时,f(x,y)=qi
一幅 m×n 的数字图像可用矩阵表示为
f (0,1) f (0,0) f (1,0) f (1,1) F = ... ... f (m1,0) f (m1,1)
f (0, n 1) ... f (1, n 1) ... ... ... f (m1, n 1) ...
数字图像中的每个像素都对应于矩阵中相应的元素. 把数字图像表示成矩阵的优点在于,能应用矩阵理论对图 像进行分析处理.
数字图像处理 第1章 绪论PPT课件
7）. 图像分割（Image Segmentation）
把图像分成不同区域（每个区域具有某种特性）的处理就是 图像分割。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。将 各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性 是图像分割的研究热点。
8）. 图像分析（ Image analysis）
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的 不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图 像进行分类、识别和理解。
3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于 图像的存储和传输。
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1）. 图像获取、表示和表现
（Image Acquisition，Representation and Presentation）
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数 字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过 程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。
6）. 图像压缩编码（Image Encoding ）
数字图像的特点之一是数据量庞大。主要是利用图像信号的 统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行 高效压缩编码，在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储 和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的 有三个： ①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽； ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。
◇图像的种类
借助集合的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干 类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世 界的一个子集，而图像本身又可进一步划分为若干子集（若干类）。 图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。
types of images
把图像分成不同区域（每个区域具有某种特性）的处理就是 图像分割。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。将 各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性 是图像分割的研究热点。
8）. 图像分析（ Image analysis）
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的 不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图 像进行分类、识别和理解。
3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于 图像的存储和传输。
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1）. 图像获取、表示和表现
（Image Acquisition，Representation and Presentation）
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数 字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过 程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。
6）. 图像压缩编码（Image Encoding ）
数字图像的特点之一是数据量庞大。主要是利用图像信号的 统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行 高效压缩编码，在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储 和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的 有三个： ①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽； ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。
◇图像的种类
借助集合的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干 类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世 界的一个子集，而图像本身又可进一步划分为若干子集（若干类）。 图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。
types of images
数字图像处理教学课件绪论.
式中：
f1 1 T
2 T an x( t ) cos 2nf1tdt T 0
2 T bn x( t ) sin 2nf1tdt T 0
n 0,1,2,...
n 0,1,2,...
复杂周期信号的另一种形式
x( t ) X 0 X n cos( 2nf1t n )
瞬变信号
瞬变信号
a)电容放电过程 X(t)
Ae ab t0 x( t ) 0 t 0
b)阻尼振动过程 t X(t)
Ae at cos bt x( t ) 0 t 0
t0
t
随机信号的特点
是时间t或n的函数，没有明确的数学关系。 样本无穷多，持续时间无穷长。 对任一时刻t
五、学科概貌
1. 数字信号处理开端 在国际上一般把1965年由Cooley-Turkey 提出快速付里叶变换(FFT)的问世，作为 数字信号处理这一学科的开端。 而它的历史可以追溯到17世纪--18世纪， 也即牛顿和高斯的时代。
2. 数字信号处理领域的理论基础 数字信号处理的基本工具：微积分，概率 统计，随机过程，高等代数，数值分析， 近代代数，复杂函数。 数字信号处理的理论基础：离散线性变换 (LSI)系统理论，离散付里叶变换(DFT)
6 二维与多维处理
利用庞大的存储单元，可以存储一帧或 数帧图象信号，实现二维甚至多维信号 包括二维或多维滤波，二维及多维谱分 析等。
四、DSP的应用
1.语音处理
它是最早采用数字信号处理技术的领域之一。 本世纪50年代提出语音形成数字模型，经过 十多年对语音的分析、综合、证明是正确的。 在语音领域现存在着三种系统：语音分析 系统：(自动语音识别系统，它能识别语音， 辨认说话的人是谁，而且破译后，能立即作 出决断。语音综合系统：盲人的自动阅读 机，声音响应的计算机终端，会说话玩具， 家用电器(CD,VCD,DVD)。语音分析综合系 统：语音存储和检索系统。
f1 1 T
2 T an x( t ) cos 2nf1tdt T 0
2 T bn x( t ) sin 2nf1tdt T 0
n 0,1,2,...
n 0,1,2,...
复杂周期信号的另一种形式
x( t ) X 0 X n cos( 2nf1t n )
瞬变信号
瞬变信号
a)电容放电过程 X(t)
Ae ab t0 x( t ) 0 t 0
b)阻尼振动过程 t X(t)
Ae at cos bt x( t ) 0 t 0
t0
t
随机信号的特点
是时间t或n的函数，没有明确的数学关系。 样本无穷多，持续时间无穷长。 对任一时刻t
五、学科概貌
1. 数字信号处理开端 在国际上一般把1965年由Cooley-Turkey 提出快速付里叶变换(FFT)的问世，作为 数字信号处理这一学科的开端。 而它的历史可以追溯到17世纪--18世纪， 也即牛顿和高斯的时代。
2. 数字信号处理领域的理论基础 数字信号处理的基本工具：微积分，概率 统计，随机过程，高等代数，数值分析， 近代代数，复杂函数。 数字信号处理的理论基础：离散线性变换 (LSI)系统理论，离散付里叶变换(DFT)
6 二维与多维处理
利用庞大的存储单元，可以存储一帧或 数帧图象信号，实现二维甚至多维信号 包括二维或多维滤波，二维及多维谱分 析等。
四、DSP的应用
1.语音处理
它是最早采用数字信号处理技术的领域之一。 本世纪50年代提出语音形成数字模型，经过 十多年对语音的分析、综合、证明是正确的。 在语音领域现存在着三种系统：语音分析 系统：(自动语音识别系统，它能识别语音， 辨认说话的人是谁，而且破译后，能立即作 出决断。语音综合系统：盲人的自动阅读 机，声音响应的计算机终端，会说话玩具， 家用电器(CD,VCD,DVD)。语音分析综合系 统：语音存储和检索系统。
数字图像处理绪论13
的传递函数为
由于高频成分包含有大量的边
缘信息，所以采用该滤波器在
去噪的同时导致边缘信息损失
使图像边缘模糊。
1, (, ) ≤ 0
(, ) = ቊ
0, (, ) > 0
Butterworth低通滤波器
阶巴特沃斯滤波器的传递函数为 (, ) =
1
(, )
1+
0
它的特性是连续性衰减，不象理
梯度是一个矢量，有大小和方向：
f ( x, y) f ( x, y)
)
(
) (
y
x
2
grad ( x, y )
2
f x'
2
'
fy
f ( x, y )
f y'
1
1
y
tg ( ' ) tg (
)
f ( x, y )
fx
x
2
对于离散图像处理来说，经常用的是梯度的大小，所以习惯上把梯度大小称为“梯
1
1
-1
加大边缘增强算子的模板大小，由2×2扩
大到3×3，目的是在锐化边缘的同时减小
噪声的影响。
假定原图像为(,) , 经过傅里叶变换为了(,) 。所谓频率增强就是选择合适的
滤波器(,)对(,)的频谱成份进行处理，然后经逆傅里叶变换得到增强的图像
(,) 。
(, ) → (, )
(, ) − 1
(, ) =
, 0 ≤ (, ) ≤ 1
0 − 1
0, (, ) > 1
梯形低通滤波器
上面图形中，0 = 2, 1 = 5
医学图像处理
Medical Image Processing
第1章 绪论(08) 数字图像处理课件_223
第一章 绪 论
1.2 数字图像处理的目的和主要内容
1.2.1 数字图像处理的目的（3个）
（1） 提高图像的视感质量， 以达到赏心悦目的目 的——好看。如去除图像中的噪声， 改变图像的亮度、 颜色，增强图像中的某些成份、 抑制某些成份，对图 像进行几何变换等，从而改善图像的质量。
第一章 绪 论
（2） 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息， 以 便于计算机分析——好用。例如，常用作模式识别、计 算机视觉的预处理等。这些特征包括很多方面， 如频 域特性、灰度／颜色特性、边界／区域特性、 纹理特 性、 形状／拓扑特性以及关系结构等。
图1-1 数字图像
第一章 绪 论
• 像素（Pixel）：空间的数字化。得到M×N的网格。 • 像素值：灰度信息的数字化，各像素的灰度值为整数。 一幅M×N个像素的数字图像，可以用矩阵G表示：
g
11
g 12
g1N
G
g
21
g 22
g
2N
(1-1)
g M 1 g M 2 g MN
第一章 绪 论
第一章 绪 论
4. 产生和迅速发展主要受三个方面的影响：
一是数学的发展， 特别是离散数学理论的创立和完 善，为数字图像处理奠定了理论基础。
二是计算机的发展。(重要作用)
三是军事、医学、工业和生活等方面应用需求的不 断增长。
数字图像处理的理论和方法进一步完善，已经成为 一门新兴的学科，并在向更高级的方向发展。随着科学 计算可视化、 多媒体技术等研究和应用的兴起， 已从一 个专门领域的学科， 变成了一种新型的科学研究和人机 界面的工具。
3. 数字图像处理及特点
利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分 割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理 （Digital Image Processing）。
数字图像处理与分析-1绪论课件
36
图像处理的起源
• 数字图象处理技术的起源
• 图像传输过程中的质量改善 • 原始图像质量不佳 • 由于传输中噪音导致质量不佳
• 模式识别中的场景数据处理 • 自动识别，要求对图像进行分析 • 人工视觉，要求对图像进行解释
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37
例: 图象质量自动调整
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38
例2 图象的自动拼接
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42
图像处理的起源
• 60年代-70年代初期， 开始在医学、地球 监测、天文学等方 面应用。
• 70年代初期,发明CT 技术
• 1895年，x射线
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43
图像处理技术分类
• 模拟图像处理：
• 光学、电信号处理，包括光学透镜处理、照相、广播电 视等
• 优点
处理速度快，一般是实时处理
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19
序言
• 图象的生成
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20
序言
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21
序言-伽马射线
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22
序言-X射线
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23
序言-紫外线
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24
序言-超声波
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25
序言-光学显微镜图像
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26
序言-飓风的多光谱图像
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27
序言-红外线
数字图像处理内容
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48
数字图像处理内容
• 图像增强 • 图像复原 • 图像膨胀、腐蚀、细化（形态学） • 图像半色调与抖动技术 • 图像变形 • 图像合成 • 图像分析 • 图像压缩与编码 • 数字水印 • 基于内容的检索
数字图像处理第1章绪论附：工程应用
•建筑精选课件
•24
1.4.1 数字图像处理的主要应用
• 办公室自动化图像应用：邮政编码图像识别、OCR （字符识别系统）、自动判卷系统、各类图纸自动识 别与录入系统等
• 军事公安图像应用：自动跟踪技术、指纹识别、不完 整图片的复原、监控等
•建筑精选课件
•13
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
• 表达：
建模，图像采样、数字化
• 图像和视觉基础
• 图像变换： 提高图像质量
图像基础
图像增强： 改善图像质量 图像几何处理： 平移、缩放、旋转、扭曲 图像复原： 去噪声、去模糊 图像重建： 重建原始图像
图像处理
•建筑精选课件
•14
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
• 图像编码压缩
减少存储量和传输量
• 图像分割
图像区域分割和理解、目标表达和描述
•建筑精选课件
•15
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
图像增强
•建筑精选课件
•16
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
图像复原
•建筑精选课件
•17
1.3 相关学科和领域
1.3.1 数字信号处理学 1.3.2 计算机图形学 1.3.3 计算机视觉
•建筑精选课件
•23
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
• 遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城市 规划、环境保护等
• 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射线、 染色体分析等
• 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智能机 器人等
•建筑精选课件
•18
数字图像处理ch01(MATLAB)-课件
2024/10/12
第一章 绪论
17
2024/10/12
第一章 绪论
18
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第一章 绪论
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第一章 绪论
20
<2>几何处理
放大、缩小、旋转，配准，几何校正，面积、周长计算。
请计算台湾的陆地面积
2024/10/12
第一章 绪论
21
<3>图象复原
由图象的退化模型，求出原始图象
图像处理是指按照一定的目标，用一系列的操 作来“改造”图像的方法.
2024/10/12
第一章 绪论
7
➢图象处理技术的分类(从方法上进行分类)[2]
1．模拟图象处理（光学图像处理等）
用光学、电子等方法对模拟信号组成的图像，用光学器 件、电子器件进行光学变换等处理得到所需结果（哈哈 镜、望远镜，放大镜，电视等）.
2024/10/12
第一章 绪论
22
<4>图象重建[3]
[3]此图像来自罗立民，脑成像，
2024/10/12
第一章 绪论
23
/zhlshb/ct/lx.htm
2024/10/12
第一章 绪论
图形用户界面，动画，网页制作等
2024/10/12象处理的基本概念，和基 本问题，以及一些典型的应用。
2024/10/12
第一章 绪论
33
提问
摄像头(机),扫描仪,CT成像装置,其他图象成像装置
2)图象的存储
各种图象存储压缩格式(JPEG,MPEG等),海量图象数据库技术
3)图象的传输
内部传输(DirectMemoryAccess),外部传输(主要是网络)
《数字图像处理绪论》课件
提取图像中的特征信息， 如边缘、纹理等。
图像数字化的基本原理与方法
数字图像获取
数字相机通过光电传感器将光信 号转换为数字信号，实现图像的 数字化。
图像量化
图像量化是将连续色彩空间离散 化为有限色调的过程，常用于图 像压缩和显示。
图像采样
图像采样是将连续二维空间的图 像转换为离散的像素点，常用于 数字图像处理。
《数字图像处理绪论》 PPT课件
数字图像处理是一门研究图像获取、呈现、分析和处理的学科，本课件将介 绍其背景、概念以及常见应用场景。
数字图像处理的背景与概念
数字图像处理是处理数字图像的技术和方法，它在计算机科景
医学影像
图像处理在医学影像中用于 疾病诊断、手术规划等方面， 提高了医疗效率和准确性。
图像的基本特征提取
1
边缘检测
边缘是图像中亮度变化明显的区域，边缘检测可以找到图像中的边缘。
2
纹理分析
纹理是图像中特定区域的颜色和亮度的统计特征，纹理分析用于图像分类和分割。
3
形状描述
形状描述通过数学方法对图像中的物体形状进行表征和描述。
灰度变换以及直方图均衡化
灰度变换是对图像的灰度级进行调整，直方图均衡化是一种灰度变换方法， 用于增强图像的对比度。
基本的空域滤波算法
1
平滑滤波
平滑滤波器可以减少图像中的噪声，使图像更加清晰。
2
锐化滤波
锐化滤波器可以增强图像中的边缘和细节，使图像更加鲜明。
3
边缘检测滤波
边缘检测滤波器可以提取图像中的边缘信息，用于图像分析和处理。
安全监控
图像处理技术可以用于人脸 识别、行为分析等领域，提 升安全监控的能力。
图像检索
数字图像处理第01章 绪论
22
Slide 1
1.3.3
数字图像处理的特点
1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： （1）处理精度高。 （2）重现性能好。 （3）灵活性高。 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也可能作为机器 视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自多种信息源， 它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像、超声波图像或红 外图像。
土卫六的地貌图
15
图1.4 陆地卫星5号
图1.5 我国第一幅月面照片
16
Slide 1
图1.7 “嫦娥一号”卫星第一幅月面图像 的处理过程
17
Slide 1
“嫦娥二号”卫星搭载的CCD相机
18
Slide 1
“嫦娥二号”卫星获得的月球虹湾局部三 维景观图
19
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“嫦娥三号”卫星实现月球软着陆和自动巡 视勘测并开展月基天文观测的登月探测器
图像：对客观对象的一种写真，一种 表示
4
模拟图像：空间坐标和幅度均连续变化；
数字图像：空间坐标和幅度均离散表示；
什么是数字图像？ 为什么要图像数字化？ 怎么样数字化？
5
数字图像处理
是什么？ 图像，数字图像 为什么？ 为什么要处理
怎么样？ 怎么处理
6
数字图像处理
是什么？ 图像，数字图像 为什么？ 为什么要处理 怎么样？ 怎么处理
约的时间由三小时变为一小时，为数字图像处理奠定
了理论基础。
数字图像处理首次成功地应用在1964年美国宇航局喷 气推进实验室（NASA JPL）对“徘徊者7号”探测器 发来的几千张月球照片的进行几何校正、灰度变换、 去除噪声等处理。
数字图像处理绪论
数字图像处理绪论数字图像处理的基本概念第二课暗场中需要用什么颜色的光进行照明？2.3 图像数字化统一的采样和量化一个好的近似图像，需要多少采样分辨率和灰度级胡昂[1965]实验：实验方法选取一组细节多少不同的、不同N、M、G的图象让观察者根据他们的主观质量感觉给这些图象排序实验结论随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高对有大量细节的图象，质量对灰度级需求相应降低非统一的图像的采样和量化–在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样–在灰度级变化尖锐的区域，用粗量化；在灰度级比较平滑的区域，采用细量化–避免或减少由于量化的太粗糙，在灰度级变化比较平滑的区域出现假轮廓的现象2.3 数字图像的表示=)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(n m f m f m f n f f f n f f f F L MMMM L L 这是一幅m ×n 个像素的图像图像的局部显示–用蒙板实现图象的局部显示用二值蒙板显示边缘不规则的局部区域?用8位蒙板显示透明、融合效果的局部区域2.3.2 图像的显示：全局显示2.4 图像数字化设备图像数字化过程：采样,量化.?图像数字化器的组成：1、采样孔2、图像扫描机构3、光传感器4、量化器5、输出存储体图像数字化器主要参数像素大小：采样孔的大小和相邻两像素的距离是两个重要的性能参数；图像大小：图像的大小由像素数决定物理参数：数字化器采集和量化的物理参数；?线性度：对光强进行数字化时，应当知道灰度正比于图像亮度的实际精确程度噪声：系统中固有噪声会使图像的灰度发生变化2)CID摄像机CID—电荷注入器件CCD与CID的性能差别1、读出方式不同。
CID可通过选择行、列地址来定位单个像素，不在阵列中移动电荷，没有电荷转移效率问题。
2、CID对扩散模糊和辐射危害不敏感，可用于严酷的照射下成像；3、光灵敏度比CCD低。
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数字图像处理
数字图像处理
25
数字图像处理
26
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、
指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、 体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、 签字）等
识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、
虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识 别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的 识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体 形识别、键盘敲击识别、签字识别等
称 MATrix LABoratory，即得名于此。
在MATLAB中，有两个工具箱，包括数字图像处
理和数字信号处理，提供了非常强大的处理功 能。
数字图像处理
14
往往一个数字图像处理算法，如果用C++编写，
可能需要上千行代码，而在MATLAB中只需要一 个函数就可以实现，这都要归功于MATLAB所提 供的强大的工具箱。
20
底层图像处理技术
中层图像处理技术
高层图像处理技术
人脸特征点 整幅人脸 人脸识别的算法 模板匹配 神经网络 人脸识别
门禁系统 视频监控 人脸识别的应用 网络应用 数码相机
数字图像处理
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底层图像处理技术
中层图像处理技术
高层图像处理技术
视频事件的提出是针对底层特征和视频对象 的，但是视频事件的分析又建立在底层特征 和视频对象分析之上的
Microsoft Visual C++ OpenCV
数字图像处理
18
本书所使用的版本是Microsoft Visual C++ 2008
Microsoft Visual C++（简称Visual C++、MSVC、VC++或 VC），是微软公司的C++开发工具，具有集成开发环境， 可提供编辑C语言、C++以及C++/CLI等编程语言。
最早成功应用基于内容的图像检索技术的是
IBM的QBIC系统。
数字图像处理
30
数字图像处理
31
图像序列分析，有的时候也称为视频分析，就
是根据图像本身的内容和图像帧之间的相关性 进行目标识别和场景分析，其是静态图像分析 在三维空间上的拓展。
动作检测与识别，也是图像序列分析的一个例
子，其在智能监控和多媒体交互等领域有着广 泛的应用前景。 有一部分行为检测和识别的研究，是基于真实 的场景视频，例如好莱坞电影或者是机场监控 录像等。
数字图像处理
2
几何变换
图像分割 图像平滑与锐化 图像特征提取
形态学处理
图像压缩与编码
颜色 形状 纹理
高级数字图像处理
数字图像处理
光流分析 兴趣点提取 基于内容的图像检索
3
数字图像处理功能 编程框架 介绍
从易到难 由简至繁
编程框架 接口扩展
高级数字图像处理 图像特征提取 图像压缩与编码 形态学处理 图像平滑与锐化
数字图像处理
34
数字图像处理
35
数字图像处理
36
本章介绍了数字图像处理基本的概念，主要涉
及数字图像处理的目的、内容和应用。
数字图像处理的目的，主要分为面向终端用户
和面向专业编程两个方面。 数字图像处理的内容，主要分为底层、中层和 高层三种层次进行阐述。 在数字图像处理应用的阐述中，简略的介绍了 诸如基于内容的图像检索等相关领域的基本知 识。
或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特 征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图 像判读和识别效果的图像处理方法。
图像恢复，就是指对受到损坏的图像进行修复
重建或者去除图像中的多余物体。 图像恢复常用方法包括偏微分方程方法、整体 变分方法、基于曲率的扩散模型、高斯卷积滤 波和纹理合成方法。
24
Visual Visual Visual Visual
C++ C++ C++ C++
2008 2008 2008 2008
Express Standard Professional Team System
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。
基于OpenCV的强大功能和易用性，本书在提供了与 OpenCV的接口。
数字图像处理
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底层图像处理技术
中层图像处理技术
高层图像处理技术
颜色 形状 纹理
RGB 傅立叶描 述子
ห้องสมุดไป่ตู้
YIQ 矩不变量
HSV 形状因子 面积 圆度 偏心度 主轴方向
结构方法 句法分析
统计方法 共生矩阵 模型 频谱分析
数字图像处理
数字图像处理
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MATLAB特别适合数字图像处理相关的算法设计，
但是其执行效能很低，在实际应用中往往需要 将MATLAB代码转换为C++代码。
鉴于MATLAB工具包的强大，本书提供了与
MATLAB的接口实现。
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Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的 程序设计语言，由Sun公司的James Gosling等人于 1990年代初开发。
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对于数字图像处理的理解可以分为两种
一是借助于专业的图像工具进行处理 二是使用某种计算机语言进行编程
数字图像处理 目的
面向终端用户
面向专业编程
Windows自带 的画图程序
Adobe公司的 Photoshop软件
C++
Java
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Paint工具最大的特点就是简单，并且不失一般
通用的数字图像处理功能
绘制直线 使用指定颜色进行区域填充 将指定图像设置为Windows桌面主题背景 显示栅格以进行像素信息的精细调整 处理从数码相机或扫描仪得来的图像 将图像作为电子邮件附件进行发送
关于Lena图像，其来源一般不为人所知，相应
的出处可以在互联网上查询到，这也是比较有 趣的现象，在学术界曾引起不小的争执
“不正常”的事件定义 “用户感兴趣”的事件定义
事件挖掘
足球视频分析
事件检索
事件是用户感兴趣的具有一定上下文线索并 符合特定领域知识模型的高层语义时空实体
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图像增强与恢复
图像序列分析
基于内容的图像检索
计算机视觉
基于图像的生物特征识别
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图像增强，就是将原来不清晰的图像变得清晰
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数字图像处理
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计算机视觉，目前已经形成一个独立的学科，
主要指用摄像头和电脑代替人眼对目标进行识 别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做数字 图像处理，用电脑处理成为更合适人眼观察或 传送给仪器检测的图像。
在计算机视觉和数字图像处理领域，有三大国
际会议值得关注，几乎所有最新的相关技术都 会首先出现在上面，其包括CVPR、ICCV和 ECCV。
也正在被更多的用于处理网络图片。
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目前编程语言很多，在选择上并不存在倾向性
很强的指导性原则。 有的时候往往基于程序员的个人喜好和编程习 惯，其原因就是运用任意一种语言几乎都能实 现所要的目标功能。 设想使用汇编语言去开发一个信息管理系统， 肯定不会有人说一定不会成功，但也肯定不会 有人实际去尝试。
对于数字图像处理来说，一般使用下述三种语
言进行编程实现，包括Matlab、Java和C++。
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MATLAB是一种由美国
MathWorks 公司出品的 商业数学软件，是一种数值计算环境和编程语 言，主要包括 MATLAB 和 Simulink 两大部分。
MATLAB基于矩阵（英语：Matrix）运算，其全
配套课件 数字图像处理 — 编程框架、理论分析、实例应用和源码实现
数字图像处理
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以数字图像处理编程框架为轴线
从介绍编程框架开始，以编程框架的接口扩展结束 中间串联着从易到难和由简至繁的数字图像处理功 能
提供了大量的全面的源码实例
小到简单的几何变换和边缘算子 大到复杂的兴趣点提取和基于内容的图像检索
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C++是一种使用非常广泛的电脑程序设计语言，
是一种静态类型检查的，支持多范型的通用程 序设计语言。 有一部分Unix/C程序员对C++语言深恶痛绝， 他们批评的理由如下：
1）标准模板库STL以非常丑陋的方式封装了各种数 据结构和算法，写出来的代码难以理解、不美观； 2）C++编译器复杂和不可靠，不适合构建人命关天 型的程序； 3）一部分认为面向对象技术徒增学习成本，不如 面向过程的C语言简单容易使用。
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20世纪20年代，图像处理首次得到应用
20世纪60年代中期，随电子计算机的发展图像处理 得到普通应用 60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个 新兴的学科
数字图像处理是信号处理在图像领域上的一个
应用
信号处理，在计算机控制、药物分析、电子学等学 科所关心的是信号的表示、变换和运算，以及它们 所包含的信息
Sun公司对Java编程语言的解释是：Java编程语言 是个简单、面向对象、分布式、解释性、健壮、安 全、与系统无关、可移植、高性能、多线程和动态 的语言。 在应付数字图像处理问题方面，Java和C#应该说没 有太大的特色和优势，既没有MATLAB功能强大的 工具箱，也没有C++语言所带来的编程灵活和运行 效率高的优点。