914763-数字图像处理-第一讲图像的概念、数字图像及表示
数字图像处理第一章概论优秀课件
Chapter 1: Int像的来源：主要是电磁能谱，此外还 有声波、超声波和电子（用于电子显微镜的电子束形式 ）及计算机产生。
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
最早起源之一是报纸 20年代 伦敦→纽约（海底电缆）
图像→编码→打印 一幅图片1个多星期→ 3个多小时
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.7 其他图像模式应用的实例 “声音”成像：地质勘探，工业和医学（超
声波）以医学超声波为例： 1、超声波系统（计算机+超声波+接收器） 2、声波传入体内，碰撞组织边缘，一部分返回到
探头，一部分继续传播。 3、反射波被探头收集→计算机 4、根据传播速度及每个回波返回的时间计算从探
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.5 微波波段成像 典型应用是雷
达，其独特之处是不 管在任何范围、任何 时间、任何气候周围 光照条件都可以。可 穿过云层，看到的是 反射到雷达天线的微 波能量。
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.6 无线电波成像 医学中：磁共振成像
电磁波谱：
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
数字图像处理第1章概论
其中，x、y、z是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是像 素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维的视频图像。 对于静止图像，则与时间t无关；对于单色图像，则波长 λ为常数；对于平面图像，则与坐标z无关。
9
数字图像
21 24 25 24 19 17 24 22 21 20 25 17 17 18 14 11 20 21 17 16 12 12 16 9 15 13 9 8 6 5 17 9 5 6 5 4
左2下021角/3/1
31
❖ 像素：
通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续 参数x,y,和f取离散值后，图像被分割成很多小的网 格，每个网格即为像素。
每个像素具有独立的属性。一个像素最少具有
两个属性，即像元的位置 (x,y) 和灰度值（F）。位
置由像元所在的行列坐标决定，通常用坐标对
（x,y）表示。
对角相邻像素集用ND(p)表示。 ND(p)与N4(p)合起来称为p的８邻域，用N8(p)表示。
ss p
ss
(b) 对角邻域ND(p)
2021/3/1
(x-1,y-1) (x+1,y-1)
(x-1,y+1) (x,y)
(x+1,y+1)
sr s rpr sr s
(c) ８邻域N8(p)
35
(2)连通性：判断像素间是否连通的两个要素： 像素是否相邻、灰度值是否满足特定的相似性准则。
20
1.2.3主要应用：
计算机科学：计算机辅助设计、人工智能研究 和多媒体计算机研究等。 通信技术：图像传真、可视电话、卫星通信等。 生物医学：X射线、超声、显微图片分析，温图 谱分析，断层及核磁共振分析等。
第1章 数字图像处理概述
第1章 数字图像处理概述
3
人眼所见
第1章 数字图像处理概述
4
照片
第1章 数字图像处理概述
5
电视电影
第1章 数字图像处理概述
6
（2）图像的表达
图像表示 2-D数组 f (x, y)
x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置 f：代表图像在(x, y)的性质F 的数值 f，x，y 的值可以是任意实数
23
空间分辨率和幅度分辨率
数字图像
f (0, 0) f (1, 0) f ( x, y ) = M f ( N − 1, 0) f (0,1) f (1,1) L L f (0, M − 1) f (1, M − 1) M f ( N − 1, M − 1)
数字图像是对连续场景的近似
为达到较好的近似，需要多少个采样和灰度级 呢？ 理论上，M N G越大，近似越好
但图像的数据量随M N G的增加而迅速增 加，故采样和灰度级数也不能太大
第1章 数字图像处理概述
25
图象质量与采样和量化
图像空间分辨率变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
26
512*512
第1章 数字图像处理概述
34
64级 级
第1章 数字图像处理概述
35
16级 级
第1章 数字图像处理概述
36
8级 级
第1章 数字图像处理概述
37
4级 级
第1章 数字图像处理概述
38
2级 级
第1章 数字图像处理概述
39
空间和幅度分辨率同时变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
40
数字图像处理知识点与考点
图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
−∞
，
−∞
3.一维离散函数的傅里叶正反变换（考）：
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
数字图像处理概述归纳总结
数字图像处理概述归纳总结数字图像处理是指将图像的像素信息进行数字化并对其进行处理的一门技术。
它广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、工业检测等领域。
本文将对数字图像处理的基本概念、常见算法以及未来发展趋势进行归纳总结。
一、数字图像处理的基本概念数字图像由像素阵列组成，每个像素存储着图像的亮度信息。
在数字图像处理中，常用的表示方法是灰度图像和彩色图像。
灰度图像是指每个像素只包含一个亮度值，通常以8位表示，取值范围为0~255。
而彩色图像则包含了红、绿、蓝三个通道的亮度值，通常以24位表示，每个通道的取值范围也为0~255。
数字图像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等。
二、数字图像处理的常见算法1. 图像增强算法图像增强旨在改善图像的视觉品质，常用的算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
直方图均衡化可以通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，从而使图像细节更加清晰可见。
2. 图像恢复算法图像恢复用于去除图像中的噪声，常见的算法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
其中，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，而小波去噪能够在保持图像细节的同时消除高频噪声。
3. 图像分割算法图像分割旨在将图像划分为不同的区域，常用的算法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
阈值分割根据像素灰度值与设定阈值的大小关系将图像分为前景和背景，而边缘检测则可用于检测图像中的边界。
4. 图像压缩算法图像压缩是指通过减少图像的存储空间来实现数据压缩，常见的算法有无损压缩和有损压缩。
其中，无损压缩保证了图像的质量不受损失，而有损压缩通过舍弃图像中的冗余信息来实现更高的压缩比率。
三、数字图像处理的未来发展趋势1. 深度学习在图像处理中的应用随着深度学习的发展，其在数字图像处理中的应用越来越广泛。
通过深度学习算法，可以实现更精确的图像分类、目标检测等任务，从而提升图像处理的效果和准确性。
2. 多模态图像处理多模态图像处理是指处理多个不同模态的图像，比如红外图像、可见光图像等。
数字图像处理复习要点3
数字图像处理复习要点第一章数字图像基本概念和编程知识（基本概念）1.图像：图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2.图像分为：（1）模拟图像：空间坐标和明暗程度连续变化，计算机无法直接处理（2）数字图像：空间坐标和明暗程度均不连续，用离散的数字表示，便于计算机处理3.图像处理分为：（1）模拟图像处理：利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。
如放大、缩小、显微等。
（2）数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术，又称计算机图像处理。
4.数字图像处理的三个层次：（1）低级图像处理（狭义的图像处理）：主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行变换。
包括：图像采集、获取及存储；图像重建；图像变换、滤波、增强、恢复/复原、拼接；图像（视频）压缩编码；图像数字水印和图像信息隐藏。
（2）中级图像处理（图像分析）：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
输入是图像，输出是数据。
这里数据可以是对目标图像测量的结果，或是基于测量的符号表示。
它们描述了图像中目标的特点和性质。
包括：边缘检测、图像分割；目标表达、描述、测量（包括二值图像处理等）；目标颜色、形状、文理、空间、运动等的分析；目标检测、提取、跟踪、识别和分类。
（3）高级图像处理（图像理解）：在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
输入是图像，输出是一种描述，要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。
包括：（序列、立体）图像配准、匹配、融合；3-D表示、建模、重构、场景恢复；图像解释、推理（包括语义描述、信息模型、专家系统等）；基于内容的图像和视频检索（本课程不研究）5.数字图像处理三个层次之间的区别：6.数字图像处理与相关学科的联系和区别：（1）计算机视觉(computer vision)主要目标是用计算机来模仿人的视觉，并做出推断和采取行动，是人工智能的一个分支。
数字图像处理的概念
数字图象处理的概念数字图象处理是指利用计算机对数字图象进行各种操作和处理的技术。
数字图象处理广泛应用于医学影像、遥感图象、工业检测、安防监控、图象识别等领域。
本文将详细介绍数字图象处理的概念、原理、方法和应用。
一、概念数字图象处理是指对数字图象进行各种算法和技术处理的过程。
数字图象是由离散的像素点组成的，每一个像素点都有自己的亮度值或者颜色值。
数字图象处理通过对这些像素点进行操作，改变图象的亮度、对照度、颜色、清晰度等特征，从而达到图象增强、图象复原、图象分割、图象压缩等目的。
二、原理数字图象处理的原理基于图象的数字化表示和计算机的处理能力。
首先，将摹拟图象通过采样和量化的方式转换为数字图象。
然后，利用计算机的算法和技术对数字图象进行处理。
常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。
最后，将处理后的数字图象重新转换为摹拟图象，以便显示和输出。
三、方法1. 图象增强图象增强是指通过调整图象的亮度、对照度、清晰度等特征，使图象更加清晰、鲜明和易于观察。
常用的图象增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。
2. 图象复原图象复原是指通过消除图象受到的噪声和失真，恢复图象的原始信息。
常用的图象复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。
3. 图象分割图象分割是将图象分成若干个区域，每一个区域具有相似的特征。
常用的图象分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 图象压缩图象压缩是通过减少图象的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。
常用的图象压缩方法有无损压缩和有损压缩。
5. 图象识别图象识别是指通过计算机对图象中的目标进行自动识别和分类。
常用的图象识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。
四、应用数字图象处理在各个领域都有广泛的应用。
1. 医学影像数字图象处理在医学影像领域中起到了重要的作用。
它可以匡助医生对病人进行诊断和治疗，如CT扫描、MRI、X光等。
2. 遥感图象数字图象处理在遥感图象领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。
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空间和幅度分辨率同时变化所产生的效果 图像幅度分辨率变化所产生的效果 图像空间分辨率变化所产生的效果
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
灰度图像：当一幅图像有2k灰度级时，通常称该图像是k比特图像。 例如，一幅图像有256个可能的灰度级，称其为8比特图像。灰度图像矩 阵元素的取值范围通常为[0, 255]，因此其数据类型一般为8位无符号整 数，这就是人们经常提到的256级灰度图像。“0”表示纯黑色，“255” 表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
一幅模拟图像的坐标及幅度都是连续的，为了把它转 换为数字形式，必须对坐标和幅度都作离散化操作。数字 化坐标值称为采样，它确定了图像的空间分辨率；数字化 幅度值称为量化，它确定了图像的幅度分辨率。
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
255 240 240 0 160 80 0 80 160
R 255 0
80
G 255
255
160
B
0
0 240
255 0 0 0 25ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 0 255 255 255
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
灰度图像：单色，一元组
彩色图像：RGB三色，三元组
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
二值图像：灰度值只由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代表白 色。由于每一像素的取值仅有0、l两种可能，所以计算机中二值图像 的数据类型通常为一个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的 扫描识别(OCR)和掩模图像的存储。二值图像可以看成是灰度图像的 一个特例。
图像采样过程示意图
(a)图像量化过程示意图 (b)8bit量化
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
(a)
(b)
(c)
数字图像表示实例
(a) 256级灰度图象 (b) 子图 (c) 子图对应的量化数据
第1章 数字图像处理的基本知识
数字图像处理
（Digital Image Processing）
山东科技大学 曹茂永 教 授
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示 1.2 数字图像的存储与读写 1.3 数字图像处理系统简介 1.4 数字图像处理应用
演示文稿说明： 本讲内容以板书为主，ppt 演示为辅。
第1章 数字图像处理的基本知识
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示 模拟图像与数字图像：数字图像是由模拟图象数字化
得到的，以像素为基本元素、可以用数字计算机或数字 电路存储和处理的图像。
把一幅图画分割成如图所示的一个个小区域（像素）， 并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅点阵式的数字 图像。它包括采样和量化两个过程。像素的位置和灰度就 是像素的属性。
1.1 图像的概念、数字图像及表示 ➢ 图: 物体反射光\透射光\发光物体本身发射光（能量）的
分布(图像场),是客观存在； ➢ 像: 人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认
识,是人的主观感觉； ➢ 图像:是二维或三维景物呈现在人心目中的影像.图和像的
有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素, 是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述,是 对物体的一种不完全、不精确，但在某种意义上是适当的 表示.
1 0 0 I 0 0 1
1 1 0
第1章 数字图像处理的基本知识
1.1 图像的概念、数字图像及表示
RGB图像用来表示彩色图像。它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色的 组合来表示每个像素的颜色。图像中每一个像素的颜色值(由RGB三基 色表示)直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三 个分量来表示，因此RGB图像的图像矩阵与其他类型的图像矩阵不同， 是一个三维矩阵，可用M×N×3表示，M、N分别表示图像的行、列数， 三个M×N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。每 个颜色分量的数据类型一般为8位无符号整型。