914763-数字图像处理-第一讲图像的概念、数字图像及表示

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数字图像处理第1章概论

通信
采集
处理和分析
显示
存储图像处理和分析系统构成示意图
24
皮肌炎图片——皮肌炎的症状表现
皮肌炎是一种引起皮肤、肌肉、心、肺、肾等多脏器严重损害的，全身性疾病，而且不少患者同时伴有恶性肿瘤。它的1症状表现如下：
1、早期皮肌炎患者，还往往伴有全身不适症状，如-全身肌肉酸痛，软弱无力，上楼梯时感觉两腿费力；举手梳理头发时，举高手臂很吃力；抬头转头缓慢而费力。
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。
计算机图像处理
1
教学要求：
计 1）成绩分布：实验成绩20分，
算
平时成绩10分，卷面70分。
机 2）听课要求：认真听课，做笔
图
记，及时复习。
像 3）实验要求：有预习报告，认
处
真实验，做实验报告。

第1章数字图像处理概述

M O f ( N − 1,1) L
图像（水平）图像（水平）尺寸 M： M = 2 m 图像（垂直）图像（垂直）尺寸 N： N = 2 n 象素灰度级数 G (k-bit)： G = 2k ：图像所需的位数 b： = M × N × k = MNk ： b
第1章数字图像处理概述 24
图像分辨率与存储和处理
第1章数字图像处理概述
17
RGB色彩模式色彩模式
RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。
例如：纯红色R值为255，G值为0，B值为0；灰色的R、G、B三个值相等（除了0和255）；白色的R、G、B都为255；黑色的R、G、B都为0。
RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16777216种颜色。
第1章数字图像处理概述
10
物理图像与数字图像的对应
第1章数字图像处理概述
11
灰度级
第1章数字图像处理概述
12
数字图像举例(灰度数字图像举例灰度) 灰度
125,153,158,157,127,70,103, 120,129,144,144,150,150,147, 150,160,165,160,164,165,167, 175,175,166,133, 60, 128×128 26×31 133,154,158,100,116,120,97,74, 54,74,118,146,148,150,145,157, 164,157,158,162,165,171,155,1 15, 88, 49, 灰度图像数值矩阵(前两行)

数字图像处理的概念

二、数字图像处理的概念 1. 什么是图像

“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。

是客观和主观的结合。

2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel ）。 –每个像素包括两个属性：位置和灰度。

对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，

0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。

物理图象及对应的数字图象

3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。

–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 4什么是数字图像处理

数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f （x ，y ）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x 方向，抽样M 行 y 方向，每行抽样N 点

整个图像共抽样M ×N 个像素点

一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示：

f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit

N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ⨯⎥⎥⎥

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

⎡------=)1,1( )1,1( )0,1( )1,1( )1,1( )0,1( )1,0( )1,0( )0,0( ),(

数字图像处理入门

2.量化
函数取值离散化，把最大值到最小值之间的取值量化成256个灰度等级，f=0~255
3.编码
二进制编码 f = 00000000~11111111
函数f(x,y)
矩阵A[m,n]
一、数字图像的概念
• 像素：我们把一幅图像分成若干小格，一个小格就是一个像素，像素是描述图像的最小单位。
• 分辨率：指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。单位：像素/英寸，或者指图像的像素个数，单位：像素*像素，如 1024*768
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
图像的直方图
22
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低对比度高
23
CT图像中缺陷的快速定位方法
模拟CT断层图像
实际CT图像
实验结果
实验结果
作业1
• 搞清楚的几个问题：
– 什么是像素？什么是像素的灰度值？ – 灰度图像、二值图像、真彩色图像的特点 – 以上三种数字图像数据在计算机中的存储格式？ – 已知灰度图像文件‘a.bmp’，如何读取和显示图像，

数字图像处理及分析基础-讲义

1.1.2图像信息的分类
三类
➢ 符号信息 ➢ 景物信息 ➢ 情绪信息
第一章数字图像处理的基本概念
图像信息——(1)符号信息
一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或抽象的事物。
➢ 电路图、机械图、打印的文件等，一般用二值图像表示。
➢ 地图中也包含大量符号，但需要关注颜色信息，因为它们都有确定的物理含义，如蓝色一般表示湿地。
➢ “不可见的图像”，如温度、压力、高度以及人口密度等的分布图。
第一章数字图像处理的基本概念
图像类型
（2）抽象图像
➢ 即“数学图像”，包括连续函数和离散函数。 ➢ 离散函数图像就是计算机可以处理的形式。 ➢ 物理图像必须要变成离散函数才能被计算机处理。
第一章数字图像处理的基本概念
2、按照图像的色彩特性分
第一章数字图像处理的基本概念
1.1.1图像的分类
“图像”(image)
一幅图像就是一个东西的一个表示，它包含了所表示物体的相关描述信息，出现形式多种多样
➢ 可视的和不可视的； ➢ 抽象的和实际的； ➢ 适于和不适于计算机处理的。
第一章数字图像处理的基本概念
1、按照图像的存在形式分
（1）“物理图像” (physical images) 物质或能量的实际分布 ➢ “可见的图像”(visible image)
缺点：由于目前计算机性能的限制，数字图像处理的速度有限，对于一些有实时性要求的任务，必须利用 DSP加速或构建专用系统。

数字图像处理知识点与考点

素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。
L−1
8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。
∑ H = − Pi log2 Pi
i =0
9.灰度直方图的应用：（1）判断图像量化是否恰当。（2）用于确定图像二值化的阈值。
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。
(说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器：采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。

《数字图像处理》课件

《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。
减少图来自百度文库占用的存储空间，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。
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。
灰度和颜色模型
图像可以使用灰度模型或者颜色模型来表示，灰度模型用一个亮度值表示，颜色模型使用多个通道表示。
图像增强和滤波技术
1
直方图均衡化
通过调整图像像素的亮度分布，增强图像的对比度和细节。
2
中值滤波

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲

Digital Image Processing

一、课程说明

课程编码：课程总学时（理论总学时/实践总学时）：51（42/9），周学时：3，学分：3，开课学期：第6学期。

1．课程性质：专业选修课

2．适用专业：电子信息与技术专业

3．课程教学目的和要求

《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课，通过本课程的学习，应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型，掌握数字图像处理的基本原理和基本方法：图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。

4．本门课程与其他课程关系

本课程的先修课程为：数字信号处理和应用

5．推荐教材及参考书

推荐教材：

阮秋琦，《数字图像处理学》（第二版），电子工业出版社，2007年

参考书

（1）姚敏等，《数字图像处理》，机械工业出版社，2006年

（2）何东健，《数字图像处理》（第二版），西安电子工业出版社，2008年

（3）阮秋琦，《数字图像处理基础》，清华大学出版社，2009年

（4）(美)Rafael C. Gonzalez著，阮秋琦译，《数字图像处理》（第二版），电子工业出版社，2007年

6．课程教学方法与手段

主要采用课堂教学的方式，通过多媒体课件进行讲解，课外作业，答疑辅导。并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。

7．课程考核方法与要求

本课程为考查课

课程的实验成绩占学期总成绩的50%，期末理论考查占50%；

考查方式为笔试。

8．实践教学内容安排

实验一：图像处理中的正交变换

实验二：图像增强

实验三：图像复原

考研数字图像处理知识点精讲

考研数字图像处理知识点精讲数字图像处理是一门研究图像算法、理论和方法，用来改进图像质量、提取图像特征以及进行图像分析和识别的学科。在考研中，数字图像处理是一个重要的考点，掌握相关知识点对于考取理想的成绩至关重要。本文将从基础概念到常用算法，系统地介绍考研数字图像处理的知识点。

1. 图像表示与预处理

1.1 图像的表示

数字图像是表示为矩阵的二维离散数据，每个像素有一个灰度值或颜色值与之对应。常见的图像格式有位图（Bitmap）、灰度图、彩色图等。不同的表示方法对于图像处理有着不同的影响。

1.2 图像的预处理

图像的预处理包括去噪、增强和归一化等步骤。去噪可以使用滤波器技术，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等；增强可以通过直方图均衡化、灰度变换等方法来提升图像的对比度和细节；归一化则是将图像像素值转换为特定的范围，如0-255或0-1。

2. 空域处理

空域处理是对图像的每一个像素进行操作，常用的空域处理操作有平滑、锐化和边缘检测。

2.1 平滑

平滑操作有助于去除图像中的噪声，常见的平滑方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波。均值滤波通过计算像素周围领域的平均值来平

滑图像；中值滤波则是将像素周围领域的值排序并取中值作为处理结果；双边滤波结合了空间域和灰度域的信息，可以更好地保留图像的

边缘细节。

2.2 锐化

锐化操作用于增强图像的边缘和细节，常见的锐化方法有拉普拉

斯算子和Sobel算子。拉普拉斯算子根据像素与周围像素的差异来增强图像的边缘；Sobel算子则是通过求取像素梯度来检测图像的边缘。

2.3 边缘检测

(完整版)数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结

第一章导论

1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。

2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。

3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。

4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。

第二章数字图像处理的基本概念

6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0<i(x，y)<∞，反射分量

0<r(x，y)<1.

7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。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。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。

9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分

辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图

像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

数字图像处理课后参考答案

数字图像处理

第一章

1.1解释术语

（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。

（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。

1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。

1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。

1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。

1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。

1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。

第二章

2.1解释下列术语

（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。

第一章_数字图像处理概论

可见图像、不可见图像
波段
单波段、多波段、超波段
图像的类型
图像空间坐标和明暗的连续性
模拟图像
空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像
数字图像
空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）
数字图像
是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
抽
象程
语义
中层
度
低
低层
图像理解图像分析图像处理
符号
小
操数目标作据
对量象
像素
大
图像处理
从图像到图像
图像分析
从图像到数据
图像理解
从图像到解释
高
高层
抽
象程
语义
中层
度
低
低层
图像理解图像分析图像处理
符号
小
操数目标作据
对量象
像素
大
本课程的任务和目标：重点为图像处理，并学习图像分析的基本理论和方法。
提取图像中所包含的某些特征或特殊信息
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 主要研究内容
（1）图像的数字化
如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理
主要包括的是图像的采样与量化

数字图像处理的概念

数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。数字图

像处理广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域。本文将详细介绍数字图像处理的概念、原理、方法和应用。

一、概念

数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程。数字图像是由

离散的像素点组成的，每个像素点都有自己的亮度值或颜色值。数字图像处理通过对这些像素点进行操作，改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等特征，从而达到图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。

二、原理

数字图像处理的原理基于图像的数字化表示和计算机的处理能力。首先，将模

拟图像通过采样和量化的方式转换为数字图像。然后，利用计算机的算法和技术对数字图像进行处理。常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。最后，将处理后的数字图像重新转换为模拟图像，以便显示和输出。

三、方法

1. 图像增强

图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征，使图像更加清晰、鲜明和易于观察。常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。

2. 图像复原

图像复原是指通过消除图像受到的噪声和失真，恢复图像的原始信息。常用的

图像复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。

3. 图像分割

图像分割是将图像分成若干个区域，每个区域具有相似的特征。常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

4. 图像压缩

图像压缩是通过减少图像的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。

数字图像处理

数字图像处理(1)(总16页)

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一．名词解释

1. 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。

2.图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。

3. 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。

4. 图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。

5. 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。

6. 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。

连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。

8.中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。

9.像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即

{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-

1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)

10.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。

11.采样：对图像f(x,y)的空间位置坐标（x,y）的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。

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1章概论

第1章 数字图像处理概述

数字图像处理的概念

数字图像处理入门

数字图像处理及分析基础-讲义

数字图像处理知识点与考点

《数字图像处理》课件

《数字图像处理》教学大纲

考研数字图像处理知识点精讲

(完整版)数字图像处理知识点总结

数字图像处理课后参考答案

第一章_数字图像处理概论

数字图像处理的概念

数字图像处理

第1章数字图像处理概述