电子课件-数字图像处理与分析 第2版-41379-张弘
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2-第2章-图像处理基础(第二版)课件
1,0)
f (M 1,1)
f (0, N 1)
f (1, N 1)
f (M 1, N 1)
(2.7)
二、数字图像的表示
其中:
每个(x,y)对应数字图像中的一个基本单元，称
其为图像元素(picture element)，简称为像素
（pixel）；且一般取M、N和灰度级L为2的整次幂，
即：
M=2m
在景物大小不变的情况下，采样的空间分辨率 越高，获得的图像阵列M×N就越大；反之，采样的 空间分辨率越低，获得的图像阵列M×N就越小。
在空间分辨率不变的情况下，图像阵列M×N越 大，图像的尺寸就越大；反之，图像阵列M×N越小， 图像的尺寸就越小。
一、空间分辨率和灰度级分辨率
2、灰度分辨率
灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变 化，通常把灰度级级数 L 称为图像的灰度级分辨率。
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)
(2.5)
这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰
度图像。
由式(2.4)，显然有：
Lmin≤l≤Lmxa
(2.6)
区间[Lmn的值为0，Lmax=L-1。这样
1 0 0 I 0 0 1
1 1 0
注意：黑白图像一定是2值图像，但2值图像不一定 是0-黑和1-白两种值。
二、数字图像的表示
4、不同类别数字图像的表示
2）灰度图像（式（2.11） 中当k=8时） 是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰 度级的值，没有彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180
◆人眼对从亮突变到暗环境的适应能力称为暗适应性。 ◆人眼对亮度变化跟踪滞后的性质称为视觉惰性（或短
数字图像处理及应用(第2版)
5 图像压缩编码
5.2 图像压缩编码的基本理论
5.2.1 信息的度量 5.2.2 香农编码定理 5.2.3 图像压缩编码的一般流程
5 图像压缩编码
5.3 经典图像压缩编码方 法
5.3.1 霍夫曼编码 5.3.2 算术编码 5.3.3 游程编码 5.3.4 预测编码 5.3.5 变换编码
5 图像压缩编码
数字图像处理及应用(第2 版)
演讲人 2 0 2 1 - 11 - 11
目录
01. 主编简介 02. 再版前言 03. 理论篇 04. 应用篇
01
主编简介
主编简介
02
再版前言
再版前言
03
理论篇
1 数字图像处理的基础知识
06
小结
05
1.5 图像质量
评价
04
1.4 图像数据
的表示与存储
03
小结
2.8 数学变换在图 像处理中的应用
2.7 小波变换
C
B
A
ห้องสมุดไป่ตู้
习题
D
2 图像的数学变换
2.1 几何变换
2.1.1 空间变换 2.1.2 灰度级插值 2.1.3 几何校正
2 图像的数学变 换
2.2 傅里叶变换
2.2.1 一维傅里叶变换 2.2.2 二维离散傅里叶变换 2.2.3 二维离散傅里叶变换的 性质 2.2.4 快速傅里叶变换（FFT）
4.1 图 像的退 化模型
4 图像复原
4.2 常用 的图像退 化模型
4.4 图像 复原的典 型方法
4.5 图像 复原的质 量评价
4.3 退化 模型的参 数估计
小结
4 图像复原
习题
数字图像处理与分析图像分割(课堂PPT)
下面看一下导数的求取方法。从第三章了解到，图像 中的一阶导数采用梯度算子计算，而二阶导数常使用 拉普拉斯算子得到。
13
梯度算子
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。图像f(x,y)在位
置(x,y)的梯度定义为下列向量：
f
F
G x
G
y
x
f
y
（10.1.3）
向量的大小：
图10.7中第一列的图 像分割显示了分割左 右黑白区域的4个斜 坡边缘的特写图。分 别被均值为0且 σ=0.0,0.1,1.0,10.0 的随机高斯噪声污染。 第二列是一阶导数图 像和灰度级剖面线。 第三列为二阶导数图 像和灰度级剖面线。
图10.7
12
这个例子很好的说明了导数对于噪声的敏感性。 那么为了对于有意义的边缘点进行分类，必须使得与 这个点相联系的灰度级变换比在这一点的背景上的变 换更为有效才行。即所作的变换应该更有利于区分边 缘点。比如，如果噪声严重的话，就要慎用导数变换。
的特征，那么特征值的分界点就是一个门限。
3
8.1 间断检测
间断检测技术包括点检测，线检测和边界检测三种。寻找间断最 一般的方法是模板检测。计算模板所包围区域的灰度级与模板系 数的乘积之和。
图像中任意点的模板响应公式(3×3模板)：
Rw1z1w2z2 w9z9
9
wizi i1 图10.1 3*3模板
可以看到，
(a)
（1）图中水平和垂直的部
分都被去掉了，并且在(b)
中所有原图中接近-450的部
分产生了最强响应。
（2）加了门限之后，在(c） 中有孤立点，可以使用点检 测模板检测，然后删除，或 者使用下一章的形态学腐蚀 法删除。
13
梯度算子
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。图像f(x,y)在位
置(x,y)的梯度定义为下列向量：
f
F
G x
G
y
x
f
y
（10.1.3）
向量的大小：
图10.7中第一列的图 像分割显示了分割左 右黑白区域的4个斜 坡边缘的特写图。分 别被均值为0且 σ=0.0,0.1,1.0,10.0 的随机高斯噪声污染。 第二列是一阶导数图 像和灰度级剖面线。 第三列为二阶导数图 像和灰度级剖面线。
图10.7
12
这个例子很好的说明了导数对于噪声的敏感性。 那么为了对于有意义的边缘点进行分类，必须使得与 这个点相联系的灰度级变换比在这一点的背景上的变 换更为有效才行。即所作的变换应该更有利于区分边 缘点。比如，如果噪声严重的话，就要慎用导数变换。
的特征，那么特征值的分界点就是一个门限。
3
8.1 间断检测
间断检测技术包括点检测，线检测和边界检测三种。寻找间断最 一般的方法是模板检测。计算模板所包围区域的灰度级与模板系 数的乘积之和。
图像中任意点的模板响应公式(3×3模板)：
Rw1z1w2z2 w9z9
9
wizi i1 图10.1 3*3模板
可以看到，
(a)
（1）图中水平和垂直的部
分都被去掉了，并且在(b)
中所有原图中接近-450的部
分产生了最强响应。
（2）加了门限之后，在(c） 中有孤立点，可以使用点检 测模板检测，然后删除，或 者使用下一章的形态学腐蚀 法删除。
数字图像处理ppt课件
2021精选ppt
11
图象文件的数据结构
一个完整的图象处理程序的基本功能有:打开图象文件、 显示图象、对图象文件进行指定的处理、存储图象文件。
由于图象文件比较大，通常需要在储存前进行压缩。所以 打开和存储图象文件涉及到文件的格式。
• 图象文件的格式
图像文件指包含图像数据的文件。文件内除图像数据本身
狭义的数字图象处理是指图象的增强、恢复和重建， 操作的对象是图象的象素，输出的是图象。
2021精选ppt
8
• 什么是图像工程？（广义的数字图像处理）
它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组 成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换，以改 善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。 图像分析是从图像中取出感兴趣的数据，以描述图像中目 标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的 性质和相互关系，以得出图像内容的理解和对原场景的解 释。图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三 个不同的抽象程度上的过程。本课程着重于图像处理和分 析系统。
2021精选ppt
21
2021精选ppt
22
补充：图象和视觉基础
2.1 概论和综述 2.2 人眼与亮度视觉 2.3 颜色视觉 2.4 光度学和成象模型 2.5 成象变换 2.6 采样和量化 2.7 象素间联系 2.8 算术和逻辑运算 2.9 坐标变换
图像理解 符号
Hale Waihona Puke 抽 象 程 度数图像分析 数据
据
量
图像处理 图像
2021精选ppt
9
1.1.3 相关学科和领域
• 图象工程是一门系统地研究各种图象理论、技术和应用的 交叉学科。 从它的研究方法看，它与数学、物理学、生物学、心 理学、电子学、计算机科学可以互相借鉴，从它的研究范 围看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等学科 交叉。
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
PPT学习交流
37
例: 图象质量自动调整
PPT学习交流
38
例2 图象的自动拼接
PPT学习交流
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
PPT学习交流
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
PPT学习交流
19
序言
• 图象的生成
PPT学习交流
20
序言
PPT学习交流
21
序言-伽马射线
PPT学习交流
22
序言-X射线
PPT学习交流
23
序言-紫外线
PPT学习交流
24
序言-超声波
PPT学习交流
25
序言-光学显微镜图像
PPT学习交流
26
序言-飓风的多光谱图像
PPT学习交流
27
序言-红外线
数字图像处理内容
PPT学习交流
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ppt课件
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的分布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加 工和分析，以满足各种应 用需求的技术。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度，使图像细 节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度，使图 像的明暗区域更加明显，增强图像的 视觉效果。常用的方法包括直方图均 衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节，增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量，突出显示图像中的边缘和细节，使图像看起来更加 清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。
《数字图像处》课件
06
数字图像处理展望与未来 发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像进行自动识别和分类，提高图 像处理的准确性和效率。
生成对抗网络（GAN）在图像生成和修复中的应用
通过GAN技术，可以实现高分辨率图像的生成、图像修复和超分辨率等任务，为图像 处理提供更多可能性。
Canny算子
Canny算子是一种多阶段的边 缘检测算法，它通过非极大值 抑制和双阈值检测来准确地检 测边缘。
轮廓提取
轮廓提取是从边缘检测结果中 提取出连续的边缘像素点，形
成完整的轮廓。
图像分割与分类
图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域或对 象的过程，以便于后续的处理和分析。
区域分割
区域分割是一种基于像素邻域的分割 方法，它将像素划分为具有相似性质
的区域。
阈值分割
阈值分割是一种简单而有效的图像分 割方法，它通过设置一个或多个阈值 将像素划分为不同的类别。
分类器
分类器是一种将图像分割为不同类别 的算法或模型，常见的分类器有支持 向量机、神经网络等。
04
数字图像处理高级技术
图像增强技术
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对 比度，使暗部细节更清晰可见。
图像滤波与平滑
图像滤波
通过滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声和细节，提高图像质量。
平滑滤波器
常用的平滑滤波器有均值滤波器、高斯滤波器等，它们通过将像素邻 域的灰度值进行加权平均来达到平滑效果。
中值滤波器
中值滤波器是一种非线性滤波器，它将像素邻域内的所有像素值按大 小排序，并将中值作为输出，能够有效地去除椒盐噪声。
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值， 减少图像的噪声和细节， 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值，有效去 除椒盐噪声，保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理，减少噪声 和细节，提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息，近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势，成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一，具有平移不变性和强大的特征表达能 力，广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类，根据聚 类中心表示像素的颜色信息，实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息，将图 像分割成若干个区域，实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ，通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理，掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一，其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中，需要理解各种 算法的原理和实现方法，并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
数字图像处理与分析基础ppt课件
如帧存容量为245125128bit，则表示单位帧存 的点阵数为512512，灰度分辨率8bit，共有24个 单位帧存
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。
影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
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。
４、信号输出
摄像机一般有四组输出 （1）图像输出，直接接监视器，用来观
察被摄对象； （2）复合视频图像输出； （3）复合同步信号输出； （2）、（3）同时使用，连接到图
像采集卡。 （4）用三基色RGB输出的彩色图像信号，
可连接到图像采集卡。
2.2.5扫描仪
原稿
长光管光源
光学镜头
线阵CCD
参数
PAL制式规定电视画面扫描行为625，NTSC规定为 525。而经图像板数字采样后，得到的是512512 的方阵。图像总数被称为“图像的空间分辨率”。
帧频为f=16Hz时，人眼就可以感到画面有连续性和 自然性。但此时画面亮度的突变会产生视觉上的 “闪烁感”。只有在f50Hz时，这种闪烁感才消除。 因此目前PAL规定f=50Hz，即每秒钟提供50幅画面； NTSC规定f=60Hz。在电视图像研究中，人眼的这 种视觉特性称为“时间平均效应”，帧频f称为“图 像的活动分辨率”。
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。
影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
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。
４、信号输出
摄像机一般有四组输出 （1）图像输出，直接接监视器，用来观
察被摄对象； （2）复合视频图像输出； （3）复合同步信号输出； （2）、（3）同时使用，连接到图
像采集卡。 （4）用三基色RGB输出的彩色图像信号，
可连接到图像采集卡。
2.2.5扫描仪
原稿
长光管光源
光学镜头
线阵CCD
参数
PAL制式规定电视画面扫描行为625，NTSC规定为 525。而经图像板数字采样后，得到的是512512 的方阵。图像总数被称为“图像的空间分辨率”。
帧频为f=16Hz时，人眼就可以感到画面有连续性和 自然性。但此时画面亮度的突变会产生视觉上的 “闪烁感”。只有在f50Hz时，这种闪烁感才消除。 因此目前PAL规定f=50Hz，即每秒钟提供50幅画面； NTSC规定f=60Hz。在电视图像研究中，人眼的这 种视觉特性称为“时间平均效应”，帧频f称为“图 像的活动分辨率”。
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
位图和矢量图的比较（4）
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
数字图像处理第二章课件ppt课件
f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接：
p
8邻接： p
m邻接(混合邻接)：邻点q与当前像素（点）p存在4邻接前景邻点；
或
q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订，它消除了应用8邻接可能引起的模糊性 ，如图2.26b（4或8邻接共存）。
电子课件-数字图像处理与分析 第2版-41379-张弘
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
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图像基础
图像增强： 图像复原： 图像重建：
改善图像质量 去噪声、去模糊 重建原始图像
图像几何处理：平移、缩放、旋转、扭曲
图像处理
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
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图像编码压缩
1.5.2 工业与实验图像处理 识别棉花中的杂质
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1.5.2 工业与实验图像处理 车牌识别
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1.5.2 工业与实验图像处理 工件裂纹检测
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1.5.3 医学图像处理
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病理图像分析： X射线图像处理： 超声图像处理： CT图像重建：
显微图像、染色体图像 X射线透视和照片增强 黑白超和彩超、动态 断层图像计算
1.5.3 医学图像处理 X光图像增强
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1.5.3 医学图像处理
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CT 切 片 图 像
1.5.3 医学图像处理 CT边缘提取
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1.5.3 医学图像处理 B超图像
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1.5.3 医学图像处理 染色体
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1.5.4 办公图像处理
邮政编码识别： 手写数字图像处理识别
第1章 绪论 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 数字图像 数字图像处理 相关学科和领域 主要应用与发展趋势 工程应用简介
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1.1 数字图像 1.1.1 数字图像的基本概念 1.1.2 数字图像的基本特点
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1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念
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图：反射光或透射光的分布，或自身发出的能量 （客观） 像：人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象 或认识 （主 观） 观察系统使用的光波段：可见光、红外、 X射线、 微波超声 波、 射线等 图像：静止——文字、图片等 运动——分行物、 心脏图
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图像基础
图像增强： 图像复原： 图像重建：
改善图像质量 去噪声、去模糊 重建原始图像
图像几何处理：平移、缩放、旋转、扭曲
图像处理
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
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图像编码压缩
1.5.2 工业与实验图像处理 识别棉花中的杂质
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1.5.2 工业与实验图像处理 车牌识别
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1.5.2 工业与实验图像处理 工件裂纹检测
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1.5.3 医学图像处理
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病理图像分析： X射线图像处理： 超声图像处理： CT图像重建：
显微图像、染色体图像 X射线透视和照片增强 黑白超和彩超、动态 断层图像计算
1.5.3 医学图像处理 X光图像增强
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1.5.3 医学图像处理
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CT 切 片 图 像
1.5.3 医学图像处理 CT边缘提取
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1.5.3 医学图像处理 B超图像
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1.5.3 医学图像处理 染色体
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1.5.4 办公图像处理
邮政编码识别： 手写数字图像处理识别
第1章 绪论 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 数字图像 数字图像处理 相关学科和领域 主要应用与发展趋势 工程应用简介
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1.1 数字图像 1.1.1 数字图像的基本概念 1.1.2 数字图像的基本特点
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1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念
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图：反射光或透射光的分布，或自身发出的能量 （客观） 像：人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象 或认识 （主 观） 观察系统使用的光波段：可见光、红外、 X射线、 微波超声 波、 射线等 图像：静止——文字、图片等 运动——分行物、 心脏图
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视、听、触、嗅、味等
1.1 数字图像
（模拟）图像分类
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维数：二维图像 i( x, y) 、三维图像 i( x, y, z )
颜色：黑白图像、彩色图像
时间：静止图像、活动图像 静止——文字、图片等
运动——分行物、心脏图 三维立体——山脉、建筑群
1.1.2 数字图像的基本特点
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处 理 前 后
1.5.1 遥感图像处理
地表覆盖
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1.5.1 遥感图像处理
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遥 感 应 用 一 例
1.5.2 工业与实验图像处理
自动装配生产线： 实时图像处理
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机器人视觉：
无损探伤： 车辆牌照识别： 流动显示与测速：
立体图像对处理
高能X射线探测金属内部 交通管制 PIV 粒子图像测速
信息量大：512×512×8bit＝256KB 256KB×25帧/s＝6400KB=6.25MB
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占用的频带较宽：电视图像的带宽5～6MHz，而 语言带宽4KHz，频带越宽，技术实现难度越大 像素相关性大：压缩潜力大 评价受人的影响大
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念 色彩：黑白、彩色 图像处理:
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是对图像信息进行加工处理，以满足人的视 觉心理 和实际应用的需求 图像处理方法：
光学方法 、电子学方法
1.1 数字图像
模拟图像 采用数字化（离散化）表示和数字技术出现之 前，图像是连续的，这一类图像称为模拟图像 或连续图像 连续：从时间上和从数值上是不间断的
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图像处理、图像分 割、图像分析 由原始图像处理出 分析结果
计算机图形学与图像处理是逆过程
1.3.2 计算机图形学
图像处理 图像 计算机 图像识别
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图形学 描述
图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象 研究内容 过程 图像或图像序列 视觉感知、图像理 解 由图像特征感知识 别和理解三维场景 图像处理 图像
文化艺术图像应用：服装设计、照片的复制和修复、 运动员动作分析等
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图像数据传输应用：图像的存储、刻盘、互联网传输， 以及其它卫星传输、无线传输等
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
数字图像输入输出设备
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1.4.2 数字图像处理的发展趋势
从低分辨率向高分辨率发展
从二维（2D）向三维（3D）发展
军事侦察： 战略目标定位、多光谱去伪装
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导弹末制导：
农作物估产： 地质研究：
红外、雷达图像处理
多光谱图像分析 宏观地质结构、探矿
灾情估计：
气象云图：
红外图像统计
图像几何处理与拼接
1.5.1 遥感图像处理
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遥感图像
1.5.1 遥感图像处理
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增强前后的 遥感图像
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印刷体文字识别：
机械图样自动录入：
OCR 文字图像识别
线条跟踪、拟合
1.5.5 公安图像处理
指纹图像处理： 刑侦、司法鉴定、自动门卫
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枪纹图像处理： 刑侦、司法鉴定
面孔图像处理： 自动门卫 印章比对： 笔迹比对： 司法鉴定、银行支票 刑侦、司法鉴定
1.5.5 公安图像处理 指纹识别
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
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图像基础
图像增强： 图像复原： 图像重建：
改善图像质量 去噪声、去模糊 重建原始图像
图像几何处理：平移、缩放、旋转、扭曲
图像处理
1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
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图像编码压缩
北京航空航天大学 图像处理中心
数字图像处理及分析
制作：张弘 教授
机械工业出版社出版
主教材
数字图像处理与分析．张弘等．机械工业出版社
•LOGO
参考读物
•LOGO
[1] Refael C.Gonzalez & Richard E.Woods．数字图像处理 （第二版）．阮秋琦，阮宇智，等译．北京：电子工业 出版，2003．
1.5.3 医学图像处理 X光图像增强
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1.5.3 医学图像处理
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CT 切 片 图 像
1.5.3 医学图像处理 CT边缘提取
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1.5.3 医学图像处理 B超图像
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1.5.3 医学图像处理 染色体
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1.5.4 办公图像处理
邮政编码识别： 手写数字图像分 割、图像分析 由原始图像处理出 分析结果
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 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
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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
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遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城市
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1.1 数字图像
数字图像
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模拟图像：采样和量化。
基本单位：像素
像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的 亮度，称为图像的灰度值。
数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1 数字图像
图像是一种语言 表达方法直观
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表现力强
图像信息是人类信息获取和交流的主要方式
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从静止图像向动态图像发展
从单态图像向多态图像发展 从图像处理向图像理解发展
1.5 工程应用简介 1.5.1 遥感图像处理 1.5.2 工业与实验图像处理
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1.5.3 医学图像处理
1.5.4 办公图像处理
1.5.5 公安图像处理
1.5.6 影视图像处理
1.5.1 遥感图像处理
1.5.1 遥感图像处理 高分辨率遥感图像1
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1.5.1 遥感图像处理 高分辨率遥感图像2
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1.5.1 遥感图像处理 香 港 新 机 场 遥 感 图 像
•LOGO
1.5.1 遥感图像处理
•LOGO
航 片
1.5.1 遥感图像处理
遥感多光谱图例
•LOGO
1.5.1 遥感图像处理
[2] K. R. Castleman．Digital Image Processing．清华大学出 版社，1998
[3] W. K.Pratt．数字图像处理学．科学出版社，1984 [4] 沈庭芝．数字图像处理及模式识别．北京理工大学出版 社，1998 [5] 章毓晋．图像处理和分析．清华大学出版社，1999 [6] 夏良正．数字图像处理．东南大学出版社，1999
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1.5.6 影视图像处理 黑白相片
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Girl
Lena
1.5.6 影视图像处理
系统结构图
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作业
1-1 结合每个人的本专业学科、工作应用，谈谈 数字图像处理的关系或在本专业学科中的应用。 1-2 除前面介绍的例子之外，试举一些其他的图像 应用的工程例子。 1-3 图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？
1.5.2 工业与实验图像处理 识别棉花中的杂质
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1.5.2 工业与实验图像处理 车牌识别
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1.5.2 工业与实验图像处理 工件裂纹检测
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1.5.3 医学图像处理
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病理图像分析： X射线图像处理： 超声图像处理： CT图像重建：
显微图像、染色体图像 X射线透视和照片增强 黑白超和彩超、动态 断层图像计算
图像是人类信息获取的重要手段 数字图像的分辨率逐步提高
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数字图像可以充分利用现代化的数字通讯和信息 传输技术
数字图像可以长期保存和永不失真
1.2 数字图像处理 1.2.1 数字图像处理的基本特点 1.2.2 数字图像处理的主要研究内容
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1.2.1 数字图像处理的基本特点
第1章 绪论 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 数字图像 数字图像处理 相关学科和领域 主要应用与发展趋势 工程应用简介
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1.1 数字图像 1.1.1 数字图像的基本概念 1.1.2 数字图像的基本特点
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1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念
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图：反射光或透射光的分布，或自身发出的能量 （客观） 像：人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象 或认识 （主 观） 观察系统使用的光波段：可见光、红外、 X射线、 微波超声 波、 射线等 图像：静止——文字、图片等 运动——分行物、 心脏图
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1.5.6 影视图像处理
照片去模糊处理： 焦距模糊、运动模糊
绿幕剪影： 变脸特技： 静止图像压缩： 动态图像压缩： 图像合成 帧间插值处理 JPEG标准、网络传输 MPEG标准、VCD和DVD
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数字电影院：
未来电影技术
1.5.6 影视图像处理 由黑白图像转换的伪彩色图像
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
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