数字图像处理入门
(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。
14.数字化器组成：1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，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。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是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译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
《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。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理基础2
数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。
由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。
这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
即：空间坐标的离散化。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理入门介绍
连通域分析
下图有3块白色区域，有三个连通区域； 对每一个白块进行标号，特征提取等，可实现各种blob分析；
如：按面积进行缺陷筛选； 如：外接矩形计算；
特征包括：坐标、宽、高、面积等
2
1
3
二值图(黑白图)
边缘算子滤波核的和为0；
Roberts算子模板
尺寸测量 的核心
检横线
检竖
线 Sobel算子模板
Prewitt算子模板
Laplacian算子模板
分类
寻找一个分类面，使得不同类别样本 都远离分类面；
➢ 分类器：SVM、ANN、BOOST、KNN等；
为了更好的对数据进行分类，通常需 要对数据进行变换，也即求取特征；
钉钉截图后，存储为png
通常看到的jpg、jpeg、jfif格式 的图片就是一种有损压缩；
网上下载的图片多为jfif类型；
长度为600的一组正弦信号数据 用4个参数A，ω，φ，h即可表示
y=A*sin(ωx+φ)+h
应用最广泛的有损压缩是jpeg、jpg， ➢ 其核心是DCT(离散余弦变换)，支持5~100的压缩。 ➢ 压缩后会丢掉局部细节，也即得到主要背景图案。 ➢ 画面检测的DCTmura就是该思想。
闭操作
滤波
常用滤波
高斯滤波： 均值滤波： 中值滤波：
均值核
高斯核
模板(滤波核)在图片 上滑动，计算每个 位置的加权平均。
平滑滤波核的和为1；
降低相机噪声，去除产品像素间隙等
边缘计算
常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、 Prewitt、Laplacian、Log、Canny等
lecture 1 - 数字图像处理基础课件
33
灰度分辨率（图像的量化）与图像质量的关系
The relationship between image quality and the number of gray levels:the ability to distinguish different tissues or structures determined by gray level resolution
（2） 对细节丰富的图像， 应细采样， 粗量化， 以避免模糊
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1.2 数字图像的数值描述
采样和量化的结果是一个实际矩阵。 因为矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像。 描述数字图像的矩阵目前采用的是整数阵，即每个像素 的亮暗，用一个整数来表示。 矩阵是按照行列的顺序来定位数据的，但是图像是在平 面上定位数据的，所以有一个坐标系定义上的特殊性。
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空间分辨率和灰度分辨率
空间分辨率(spatial resolution )： 图像空间中可分辨的最小细节。一般用单位长度上 采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。 灰度分辨率(contrast resolution )： 图像灰度级中可分辨的最小变化。一般用灰度级或 比特数表示。 数字图像的两个基本问题 a. 像素数目 b.灰度值的度量
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模拟图像和数字图像 (analog image & digital image)
模拟图像在水平与垂直方向上的像素点位置的变化以 及每个像素点位置上的灰度变化都是连续的，因此有 时又将模拟图像称之为连续图像( continuous image)。 数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素的若干小 离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整 数值来表示的图像。像素是组成数字图像的基本元素 ，是按某种规律（如模拟/数字转换）获得一系列二进 制数码（0和1）来表示图像中的每个点的信息，即数 字图像是将模拟图像经过数字化（或离散化）过程转 变而成的。因此，又将数字图像称为离散图像（ discrete image)。
数字图像处理入门ppt课件
– 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。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
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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
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数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识1、数字图像：数字图像，⼜称为数码图像或数位图像，是⼆维图像⽤有限数字数值像素的表⽰。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以⽤数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
2、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3、数字图像处理系统包括部分：输⼊（采集）；存储；输出（显⽰）；通信；图像处理与分析。
4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显⽰。
5、数字图像1600x1200什么意思？灰度⼀般取值范围0~255，其含义是什么？数字图像1600x1200表⽰空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指⽰图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰⾊来来表⽰图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越⾼，还原的图像越真实。
量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，⼀幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越⼤，图像越是清晰。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？图像分辨率；采样率；采样值8、什么是灰度直⽅图？它有哪些应⽤？从灰度直⽅图中你可可以获得哪些信息？灰度直⽅图反映的是⼀幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系它可以⽤于：判断图像量化是否恰当；确定图像⼆值化的阈值；计算图像中物体的⾯积；计算图像信息量。
从灰度直⽅图中你可可以获得：暗图像对应的直⽅图组成成分⼏种在灰度值较⼩的左边⼀侧明亮的图像的直⽅图则倾向于灰度值较⼤的右边⼀侧对⽐度较低的图像对应的直⽅图窄⽽集中于灰度级的中部对⽐度⾼的图像对应的直⽅图分布范围很宽⽽且分布均匀9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
第二章数字图像处理的基本概念_数字图像处理
第二章数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
模拟图像数字图像正方形点阵具体来说，就是把一幅图画分割成如上图所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。
它包括采样和量化两个过程。
小区域的位置和灰度就是像素的属性。
单波段、多波段和超波段图像2.3.1 采样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。
当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。
关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。
2.3.2 量化经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。
一般来说，G=2∧g,g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。
一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。
二值图像的像素值为0或1。
例如灰度图像:灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。
它不包含彩色信息。
彩色图像:彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
2.3.3 量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。
所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔。
图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。
非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。
细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。
非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。
采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。
数字图像处理技术及其应用
数字图像处理技术及其应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术也相应的得到了极大的发展与应用。
数字图像处理技术主要是指通过计算机和相关技术对数字图像进行处理、分析和输出的一种技术体系。
数字图像处理技术可以广泛应用于医学图像、地质图像、工业检测等领域。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、图像处理的步骤和主要技术等方面来探讨数字图像处理技术的应用。
数字图像处理的基础知识数字图像通常由一个像素阵列（Pixel Array）表示，也就是由一个个长度和宽度都为1的小方块构成的矩阵。
每个像素都代表一个灰度值或者RGB（红、绿、蓝）三元组表示颜色的数值。
数字图像的大小通常由像素数目来衡量，例如800x800。
数字图像处理的步骤数字图像处理一般包括如下步骤：采集、预处理、分割、特征提取、识别等。
采集是将光学或者电子学设备产生的信号转化为数字信号的过程。
数字摄像机和扫描仪是数字图像采集过程中经常使用的设备之一。
采集到的图像往往需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、平滑、锐化等处理。
去噪是为了消除图像采集过程中所产生的噪声，使图像更加清晰。
图像平滑处理可以在保证图像边缘清晰的情况下消除图像的细节节，使得图像更加具有可视化效果。
锐化处理可以使图像更加清晰。
分割是将图像分成多个部分的过程。
分割的目的是提取出需要处理的物体，进而进行下一步的处理。
分割的方法可以是基于阈值、基于边缘、基于区域或者基于神经网络等等。
特征提取是根据图像的特征进行处理的过程。
通常可以提取图像的边缘、灰度、形状等特征信息。
提取的特征信息是后面的识别过程的一项重要的依据。
识别是根据特征信息以及处理算法来判断图像是否符合某种条件的过程。
识别的方法可以是基于模板匹配、基于统计分析、基于人工神经网络等等。
识别的结果通常是进行分类、定量分析、计算等处理。
数字图像处理的主要技术数字图像处理技术包括基本处理、图像分析、图像增强、图像编码和压缩、图像恢复和重建等方面。
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.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。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 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
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此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大大减小，没有振铃效应产生。 (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。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
数字图像处理中的数学基础
数字图像处理中的数学基础数字图像处理是一门涉及数学基础的学科，它使用数学方法和算法来处理和分析图像。
在数字图像处理中，数学基础是至关重要的，它为我们理解和应用各种图像处理技术提供了理论基础。
本文将介绍数字图像处理中的数学基础，并探讨其在图像处理中的应用。
一、离散信号和连续信号在数字图像处理中，我们处理的是离散信号，而不是连续信号。
离散信号是在时间和空间上都是离散的，而连续信号是在时间和空间上都是连续的。
离散信号可以用数学中的序列来表示，而连续信号可以用函数来表示。
在数字图像处理中，我们常常使用采样来将连续信号转换为离散信号。
采样是指在一定时间或空间间隔内对连续信号进行取样，得到一系列的离散信号点。
二、数字图像的表示在数字图像处理中，我们使用像素来表示图像。
像素是图像中最小的单位，它具有特定的位置和灰度值。
对于灰度图像，每个像素的灰度值表示图像在该位置上的亮度。
对于彩色图像，每个像素的灰度值表示图像在该位置上的颜色。
图像可以用矩阵来表示，其中每个元素表示一个像素的灰度值。
例如，一个灰度图像可以表示为一个二维矩阵，矩阵的行和列分别对应于图像的行和列，矩阵中的元素对应于每个像素的灰度值。
三、图像的变换与滤波在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行变换和滤波来实现不同的目标。
数学基础中的线性代数和傅里叶分析等理论为我们提供了强大的工具和方法。
线性代数在图像处理中扮演着重要的角色。
例如，我们可以使用线性变换来调整图像的亮度和对比度，以及进行图像的旋转、缩放和平移等操作。
此外，线性代数还可以用于图像的压缩和编码等方面。
傅里叶分析是图像处理中常用的数学工具之一。
傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，将图像表示为一系列的频谱分量。
通过对频谱分量的处理，我们可以实现图像的滤波、去噪和增强等操作。
四、图像的恢复与重建在数字图像处理中，我们有时需要对受损或失真的图像进行恢复和重建。
数学基础中的统计学和概率论等理论为我们提供了恢复和重建图像的方法。
数字图像处理 数字图像基础
数字图像处理数字图像基础数字图像处理是将数字图像进行分析、处理和理解的过程，它的目标是提高数字图像的质量、抽取图像的特征、提取图像的信息和实现图像的应用。
数字图像处理技术已经渗透到几乎所有领域，如医学、电影、远程通讯、安全监控等。
数字图像处理基础知识包括采集、压缩、存储、预处理、增强、分割、特征提取、分类和应用。
图像采集采集是数字图像处理中最基础的环节，它将物理光学信号转化为数字信号。
常见的图像采集设备包括CCD、CMOS和磁介质等。
图像压缩图像压缩是将图像文件从原始大小减小，并通过各种手段来减少文件大小和传输时间的过程。
图像压缩通常有两种方式，一种是有损压缩，一种是无损压缩。
图像存储图像存储是将数字图像保存在计算机或外部储存设备中。
常用的图像存储格式包括BMP、PNG、JPEG和GIF。
图像预处理图像预处理是在进行其他数字图像处理操作之前，对原始图像进行预处理以去除噪声、平滑、增强、锐化等。
常见的预处理方法包括空间域滤波、频率域滤波、直方图均衡化、形态学操作等。
图像增强图像增强是为了改善图像的质量、提高图像的视觉效果和增强图像的细节而进行的操作。
常见的图像增强方法包括灰度拉伸、对数变换、伽马变换、直方图规定化等。
图像分割图像分割是将数字图像分成不同的区域并对这些区域进行分析和理解的过程。
图像分割可以有多种方法，包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
特征提取图像特征提取是从原始图像中提取一些相关的特征以便于后续的分类和识别。
特征提取的常见方法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
图像分类图像分类是将数字图像按照其特征划分为不同的类别。
常见的图像分类算法有SVM、KNN、神经网络等。
应用数字图像处理在很多领域都有广泛的应用，如医学影像处理、智能交通、虚拟现实等。
最近，随着深度学习的兴起，数字图像处理技术也被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
以上是数字图像处理的基础知识，数字图像处理应用广泛，研究数字图像处理可以掌握现代图像处理的基本技能，有利于提高计算机视觉，图像识别和其他领域的研究水平。
数字图像处理与分析基础整理ppt
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表（LUT，look -up table） 重叠显示、动态显示等。
指标3
帧存容量：图像硬件系统内部，图像存储体容 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512512或10241024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像 叠加处理。
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摄像管
摄像机中利用电子束扫描把景物的光学 图像转换成电信号的一种真空电子管。
摄像管类别
氧化铅摄像管
具有良好的光电特性，灵敏度和分辨率高，靶面的 均匀性好。
图像存储
压缩、存储
压缩由系统内置的微处理器来完成。 压缩处理与存储图像所用的时间不可忽略，
因此在使用数码相机时可以明显感到较长的 等待时间。 图像格式的种类繁多，JPEG格式。
存储器
内置存储器
半导体存储器，安装在相机内部，用于临时 存储图像，接口传送。
可移动存储器
CompactFlash卡（CF） SmartMedia卡（SSFDC） ATA Flash
2.2.2图像数字化器的性能
像素大小 图像大小 被测对象的局部特征 线性度 灰度级 噪声
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4 2 0 5 3 6 7
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1
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八方向链码举 例： 假设红色线起 始点为红色小 正方形。则图 中的红线用八 方向链码表示 为2354201443
小练习：用 八方向链码 表示如图所 示的曲线。
参考答案： 70054601760 22412447
灰度图的数字化表示： 平时我们说的灰度图，是指灰度级为256（28） 的图像。
数字图像处理入门
Mr.Ye
图像处理
图像处理：对图像信息进行加工处理， 以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
数字图像处理
数字图像处理又称为计算机图像处理， 它将模拟的图像信号转换成离散的数字 信号并利用计算机对其进行处理的过程。 它的输入是原始图像，输出是改善后的 图像或者是从图像中提取出的一些特征， 用以提高图像的实用性，从而达到人们 所要求的预期结果。
双线性插值法：
0
10
缩小
40 60
X
X=(0+10+40+65)÷4=110÷4=27.5
小练习：
使用双线性插值算法，计算A、B、C、D、 E各点的灰度值
10
放大
10 80
A
E
80
D
20 50
B
20
C
50
3.图像的旋转
四、图像增强
1.图像负片（底片）变换
将各像素的灰度值理论最高值减去当前值即可 得出底片效果。 胶卷是负片。冲洗出来的照片是负片的负片。 由负负得正可知，照片是正片。
3
656 0.16 0.81
4
329 0.08 0.89
5
245 0.06 0.95
6
122 0.03 0.98
7
81 0.02 1.00
各像素占 全图的比 0.19 例 比例累加 0.19 量化级
0/7= 1/7= 2/7= 0.00 0.14 0.29
2→5
3/7= 0.43
4/7= 0.57
5/7= 0.71
三、基本的图形图像处理
1.平移变换 将整块或某个区域的像素平移即可得到。
2.放大、缩小变换
由于放大、缩小运算不是一一映射，只 是简单的重复放大，因此将产生“方块” 效应，为改善这种效果，需要进行插值 运算。
补充知识：插值算法
最简单的插值算法：最近邻法。即输出 图像像素的灰度值等于离它所映射到的 位置最近的输入像素的灰度值。
数字图像处理的目的
存储、传输 显示、打印 增强、恢复 提取有用的信息
数字图像处理的特点
信息量大 综合性强 相关性大 受人的因素影响大
数字图像处理的优点
再现能力强 处理精度高 适用面宽 灵活性高
数字图像处理的主要研究内容
图像的变换 图像的增强和复原 图像编码压缩 图像分割 图像分析和理解
1 5 9 D 2 6 A E 3 7 B F 4 8 C G
缩小到原来的50%
1 3 9 B
1 1 1 3 9 B
放到到原来的200%
1 1 9 9
3 3 B B
3 3 B B
9 9
双线性插值法：
0
放大
0
10
5
10
40 60
20
X
35
40 50 60
X=(5+50+20+35)÷4=110÷4=27.5
原始彩图
二值图像
灰度图
彩图转换为二值图像、灰度图的方法 Acdsee、Photoshop等
彩色图像的数字化表示： 计算机由于是自发光物体，故由它表示的彩色 图像可用RGB表示法来表示。 R表示红色 G表示绿色 B表示蓝色 每个像素由红、绿、蓝3种颜色组成。若每种 颜色各占用8比特的话，整个像素共占用24比 特（3字节）。
6/7= 0.86
7/7= 1.00
确定变换 0→1 1→3 关系 变换后的 各灰度级 像素 790
3、4→6 1023
5、6、7→7 8 5 0 9 8 5 4 4 8
数字图像处理的应用
航天、航空 生物医学 通信、电子商务 工业和工程 军事和公安 文化艺术
二、图像信息的基本知识和运 算
2.1基本术语 像素：图像可显示的最小细节 分辨率：空间分辨率、灰度分辨率（灰 度级）
2.1基本术语 空间分辨率：图像中可以辨别的最小细 节（像素）。如平常说的800×600就是 指横向800个像素、纵向600个像素。 灰度分辨率：指像素的数值幅度级数。 若用8个比特（1字节）来存储某图像的 每个像素。则这个图像的灰度级为28， 即灰度分辨率为256
根据直方图，可知道图像的总体亮度、 对比度等信息。
直方图均衡化：把一个已知
序号 1
2 3 4 5 6 7
运算
原始灰度 级 各灰度级 像素
步骤和结果 0
790
1
1023 0.25 0.44
2
850 0.21 0.65
2.2数字图像的表示方法 数字图像实际就是用一个矩阵（m×n个 像素）来表示一副图像。
灰度数字图像的表示： 是每个像素只有一个采样颜色的图像。
二值图像的数字化表示： 二值图像即只有黑色和白色两色的图像 （灰度级为2）
原始彩图
二值图像
因为二值图像的特殊性，因此二值图像 有一些特殊的表示方法。 如：很适合表示由直线和曲线组成的二 值图像的链码法。常用的链码形式为四 方向和八方向。如下图： 2
2.对比度增强 增强对比度即增强原始图像各部分的反 差。 基本思想：增加原始图像中某两个灰度 值间的动态范围来实现的。
3.灰度级分层 突出某个特定的灰度范围，主要有两种 做法： （1）对感兴趣的灰度级以较大灰度值， 另外的灰度级以较小的灰度值显示；
（2）对感兴趣的灰度级以较大灰度值， 另外的灰度级保持不变。
红色（255,0,0） 十六进制（FF,00,00） 绿色（0,255,0）十六进制（00,FF,00） 蓝色（0,0,255）十六进制（00,00,FF） 白色（255,255,255）十六进制（FF, FF, FF） 黑色（0,0,0）十六进制（00,00,00）
计算机在显示彩色图像时，可能还要考 虑到透明因素和数据处理难易度。因此 出现了32位真彩色。在红、绿、蓝各占8 位的基础上，再加了8位透明通道（阿尔 法通道）。
4.位面图 对一幅用多个比特表示其灰度值的图像 而言，其中的每个比特可以看做表示了1 个二值的平面，也称位面。 一幅灰度级用8比特(即28=256种颜色)表 示的图像有8个位面。借助图像 的位面 表示形式可以采取对图像特定位面的操 作来达到对图像的增强的效果。
5.直方图 直方图即反映某一图中灰度级与出现这 种灰度的概率之间的统计图形。 灰度值为x轴，灰度出现的次数或概率为 y轴