数字图像处理基础知识PPT课件

大局处理：JP(I,J)
IP(I,J)
的值由图像内 大范围内的像 输入图像
素值（有时也
IP
使用输入图像
全部像素的值） 或者
来计算。
输入图像 IP (I,J)
A(IP(I,J)（输入图像中的大范围） 输出图像JP
JP(I,J) JP(I,J)= G(IP(I,J)))
输入图像全体
大局处理
2.3.3 直方图
• 基于CCD光电耦器件的输入设备 – 摄像机、数字摄像机 – 数字相机 – 平板扫描仪
• 基于光电倍增管的输入设备 – 滚筒扫描仪
2.2 图像的输入
• 扫描仪分辨率与扫描图像的大小
– 分辨率：单位长度上采样的像素个数：DPI(dot/inch)
原稿
1000DPI
1600DPI
1英寸
1000象素
1600象素
2.3.1 图像运算
2.逻辑运算 1)求反运算 • 定义
g(x,y) = 255 - f(x,y) • 主要应用举例
–获得一个阴图像 –获得一个子图像的补图像
2.3.1 图像运算
• 获得一个阴图像
2.3.1 图像运算
• 获得一个子图像的补图像
255-
=
2.3.1 图像运算
2)异或运算 • 定义
1.直方图定义
对应于每个灰度值、求出在图像中具有该灰度值的像素 数的图形叫做灰度值直方图（GRAY LEVEL HISTOGRAM）， 或者简单地称作直方图。用横轴代表灰度值，纵轴代表像 素数（或者产生概率：对整个画面上的像素数的比率）的 棒图来表示。 像素数
2.2 基本系统
• 基本图像处理系统的结构
图像输入
主机
（图像运算处理）
图像输出
图像存储设备
（大容量图像存储）
2.2.1 图像的输入
输入设备
摄像机（可见、不可见（红外、紫外、X光、 超声）、CCD固态摄像器件）
飞点扫描器（照片、文件资料，底片）
鼓形扫描器（照片、文件资料、底片）
2.2.1 图像的输入
z5的模板运算公式为： R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算举例：均值变换
– 模板系数：wi = 1/9 – 计算公式：
R = 1/9(z1 + z2 + ... + z9)
2.3.2 图像处理的算法形式
3.大局处理（global operation)：
g(x,y) = f(x,y) h(x,y) • 主要应用举例
–获得相交子图像
2.3.1 图像运算
• 获得相交子图像
=
2.3.1 图像运算
3)或运算 • 定义
g(x,y) = f(x,y) h(x,y) • 主要应用举例
–合并子图像
=
2.3.1 图像运算
4)与运算 • 定义
g(x,y) = f(x,y) h(x,y)
• 主要应用举例
–求两个子图像的相交子图
=
2.3.2 图像处理的算法形式（空间域）
1.点处理（Point Operation）
• 定义：这种运算的处理结果JP(I，J)只和像素点 IP(I，J)的特征有关，即
JP(I，J)=P(IP(I，J))
输入图像 IP
输出图像 JP
IP (I,J)
点处理
JP (I,J)
处 理
推广这个公式为：
基
g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
础 知
其中α+β= 1
识
我们可以得到各种图像合成的效果，也可以
用于两张图片的衔接
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 2)减法
字 图 像
• 运算的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
处 • 主要应用举例
理
–去除不需要的叠加性图案
理
g(x,y) = f(x,y) – b(x,y)
基 础
g(x,y) 为去除了背景的百度文库像。
知
识 电视制作的蓝屏技术就基于此
2.3.1 图像运算
3)乘法 • 运算的定义
C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)
• 主要应用举例 – 图像的局部显示
用二值蒙板图像与原图像做乘法
2.3.1 图像运算
点处理
2.3.2 图像处理的算法形式
2.邻域处理（Neighborhood Operation）
• 定义：输出图像的像素JP（I，J）的值和位于（I，J）
附近的邻域里的像素点的特征有关，即：
JP（I，J）=N(N(IP(I，J))
输入图像IP
输出图像JP
IP(I,J)
邻域处理
N（IP(I,J) （IP(I,J)的邻域）
JP(I,J)
邻域处理
2.3.2 图像处理的算法形式
模板运算
– 所谓模板就是一个系数矩阵 – 模板大小：经常是奇数，如：
33 55 77 – 模板系数: 矩阵的元素
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算的定义
对于某图像的子图像： z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9
g(x,y) = 1/M (g1(x,y)+g2(x,y)+…+ gM(x,y))
当：噪声h(x,y)i为互不相关，且均值为0时， 上述图像均值将降低噪声的影响。
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 • 生成图像叠加效果
字
图
对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有：
像
g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)
2.3 数字图像处理基础 2.3.1 图像运算
1.算术运算 1)加法 • 运算的定义
C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)
• 主要应用举例
– 去除“叠加性”噪声 – 生成图像叠加效果
2.3.1 图像运算
• 去除“叠加性”噪声
对于原图像f(x,y),有一个噪声图像集 { gi(x,y) } i =1,2,...M 其中：gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)i M个图像的均值定义为：
2.2.2 图像的输出
输出设备
显示器、打印机、印刷照像
例如
• 喷墨打印机 • 激光打印机 • 热升华打印机 • 热蜡打印机
2.2.2 图像的输出
• 印刷机 – 数字印刷机 – 传统印刷机：平印、 凹印、丝印
2.2.3 图像的存储
图像存储 内存存储：处理时使用 硬盘存储：处理、备份时用（在线） 备份存储：光盘、磁带等
基 础 知 识
–显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图 像之间的变化
如：视频中镜头边界的检测
–图像分割：如分割运动的车辆，减法去掉静
止部分，剩余的是运动像素和噪声
第 2.3.1 图像运算
二 章
数
字 • 去除不需要的叠加性图案
图 像 处
设 ： 背 景 图 像 b(x,y) ， 前 景 背 景 混 合 图 像 f(x,y)