数字图像处理及基本知识ppt课件
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数字图像处理基础知识PPT课件
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)
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
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)：
• 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)
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)
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
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)：
• 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)
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
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。
数字图像处理入门ppt课件
• 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。
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
21
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
22
– 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
21
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
22
数字图像处理与分析基础整理ppt
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。
优于46db
1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO
带稳压直流DC12V±10%
-20℃～+50℃ 自动AUTO 自动AUTO 380公克 60(宽)×50（高）×102（深）
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
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。
优于46db
1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO
带稳压直流DC12V±10%
-20℃～+50℃ 自动AUTO 自动AUTO 380公克 60(宽)×50（高）×102（深）
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
数字图像处理课件ppt
几何变换
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
相关主题
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获取图像的要素:
照射源:可由传统光源引起如可见光等,也可 由非传统光源引起如超声波等;
场景:可以是人们日常可见的物体，也以 是分子等。
图2-1显示了用来把照射能量变为数字 图
像的三种主要传感器装置。
其原理是：利用对特殊类型能源敏感 的传感器材料，把输入能源转换变为输出电压 波形，然后将其数字化，从而得到数字图像信 息。
“Pattern”指的是图形，在拉丁语中指裁衣 服的纸样。因此，它主要是指图案、曲线、图 形。综上所述我们所说的图像处理应是 “Image Processing”。这里要处理的主要是 属于照片、复印图、电视、传真、计算机显示 的一类图像。
2.2 图像信息的分类：
图像信息的种类是多种多样的，这里就常见 的图像信息进行简单的分类。概括起来，图像信息大 致可分成三类，即：符号信息 景物信息 情绪 信息。
能量
滤光器
电源输入
外壳
敏感材料
输出电压波形
2-1(a) 单个成像传感器
2-1(c)传感器阵 列
b)
2-1(b)带状传感器
a.用单个传感器获取图像
为用单个传感器获取二维图像，传感器和 场景对象之间必须在x和y方向有相对位移。
下图显示了一个高精度扫描装置（鼓形扫 描或光电滚筒扫描器）。
工作原理为:
有适宜的方向，构图不十分明显，除了海岸线外，没有可区别的形状。
③电子显微镜照片和标准的显微镜照片：这是一类在冶金学、生物
学、医学以及石油探测等都很感兴趣的一类照片。
④文本：这是指一类打印或手写的记号图像。 ⑤图样：它们通常就是简单地由线段和图形构成的单色二值图像。 ⑥专用图像：如：X射线照片、微波照片、红外热象或超声波图像等。这些
（3）、情绪图像信息 这是一类依赖于受信者的图像信息，它不仅
能给人以直观感觉，而能以其特殊的艺术内容刺激 人的感官，使受信者“触景生情”引起感情上的波 动和情绪上的共鸣。因此，它包含有更多的信息。 这类图像信息不仅取决于图像本身的内容而且还与 受信者的经历、文化修养、年龄、嗜好以及此时此 刻的心境情绪有密切关系。因此，这类图像不仅无 法考虑其概率模型，而且明确其信息量也是极其困 难的。
把一张图片装在一个 滚筒上，滚筒由相应 的装置驱动其转动， 使传感器相对于图像 做垂直方向运动。传 感器安装在引导螺杆 上，它可以在水平方 向上移动。
其工作过程为:
光源 图像
传感器 与光强成正比
电压信号
随光照到不同的灰度位置而变化
数字图像 数字化
优点:
缺点:
是得到高分辨率图像的 廉价方法
速度太慢
数字图像处理
相关基本知识 主讲：吴发根
图像处理的内容相当丰富，涉及的相关知识 和领域也非常宽广。本章从应用的角度介绍一些与 图像和数字处理密切相关的图像的基本知识，为后 续各章内容的学习做准备。
第二章 图像的基本知识
2.1 图像的概念 2.2 图像信息的分类 2.3 图像的获取及图像函数 2.4 图像的数字化和图像描述 2.5 图像的统计特性 2.6 常用的图像文件格式 2.7 计算机图像数据处理 2.8 图像质量评价 2.9 彩色图像简介
2.1 图像的概念
“图像”一词在汉语中很难给出一个明确的 定义。 三个与图像有关的英语词：
“Picture”、“image”和“Pattern”。 “Picture” 画、图画、图像、图片、电影等等；
“image” 像、图像、景像、映像、影像、映射等； “Pattern” 模型、式样、样本、图案、图、图形等。
三个词大致可做如下区分： “Picture”是指与照片等相似的用手工描绘 的人物或景物，其中侧重于手工描绘的一类“ 画”。
“image”是指用镜头等科技手段得到的视觉形 象。一般来讲可定义为“以某一技术手段被再现 于二维画面上的视觉信息”。通俗的说就是指那 些用技术手段把目标（Object）原封不动的一模 一样的再现的景物。它包含用计算机等机器产生 的景物。
（1）符号图像信息 一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或
抽象的事物。例如文字，利用文字可组成文章，可 以看成是用二值图像的形式携带这篇文章的寓意。 最有代表意义的符号图像信息是电路图、机械图、 建筑图等，它们都是用二值图像的形式向人们提供 信息的。符号信息是以某一规则排列的记号，因此， 在传送及处理中只要能表达清楚就可以了，它允许 有较大的压缩。
传感器带也可以安 装成圆环形状，称为传 感器环或环形传感器带 它主要用于医学和工业 成像，以得到三维物体 的横断截面（切片）图 像，一如个右旋图转所的示X:射线源提供照射，而相对于射 线源的传感器部分接受通过物体的X射线能量。
图像各有特点，与在可见光下得到的图像有所不同。
注：在今后讲课中所提到的一些图像只是极少数的有代表性而又实用的图像。这些图像经过研究大部分可以找到较为近 似的模型和规律，这对方便处理和深入研究来讲无疑都是十分有利的。
2.3 图像的获取及图像函数 (1) 图像获取
图像是由照射源和形成图像的场景元素 对光能的反射或吸收相结合而产生的。
以上是从图像所携带的信息的种类出发进行 简单分类的。当然还可以从其他角度出发进行分类。 如把图像分成静止图像和活动图像、单色图像和彩 色图像等。
在我们数字图像处理中所涉及到的是一些最 普通类型的图像，它们的突出特点是都具有特殊的 统计特性，并且有专门的应用。它包括：
①TV型的自然风景：常见有的图片，如肖象、风景画、建筑物照片等。 ②空间摄影照片和地球资源探测图片：这类图片的特点是往往没
（2）景物图像信息 这是一种能给人以主观感觉但并不取决于人本身
的客观场景信息。一般来讲它包含有丰富的内容，所 含的信息量也较多。其特点是景物画面的内容比较复 杂，在传输和处理中做到较大的压缩比较困难，在人 机识别中需要较大的信息量。但在事先设定某种条件 的情况下，是有可能在任何情况下保证正确判断的。
b.用带状传感器获取图像
在获取数字图像中更常用的是由单个传感器按线状排列 而形成的带状传感器或传感器带 ,如下图
b)
传感器带在一个方向上提供成像单元。 相对于传感器带垂直方向的运动在另一方向上 成像,如下图所示:
线性移动
这是大多数平板扫 描仪所用的装置。 成像传感器带一次 输出一幅图像的一 行，随着传感器带 的运动完成二维图 像的获取。
照射源:可由传统光源引起如可见光等,也可 由非传统光源引起如超声波等;
场景:可以是人们日常可见的物体，也以 是分子等。
图2-1显示了用来把照射能量变为数字 图
像的三种主要传感器装置。
其原理是：利用对特殊类型能源敏感 的传感器材料，把输入能源转换变为输出电压 波形，然后将其数字化，从而得到数字图像信 息。
“Pattern”指的是图形，在拉丁语中指裁衣 服的纸样。因此，它主要是指图案、曲线、图 形。综上所述我们所说的图像处理应是 “Image Processing”。这里要处理的主要是 属于照片、复印图、电视、传真、计算机显示 的一类图像。
2.2 图像信息的分类：
图像信息的种类是多种多样的，这里就常见 的图像信息进行简单的分类。概括起来，图像信息大 致可分成三类，即：符号信息 景物信息 情绪 信息。
能量
滤光器
电源输入
外壳
敏感材料
输出电压波形
2-1(a) 单个成像传感器
2-1(c)传感器阵 列
b)
2-1(b)带状传感器
a.用单个传感器获取图像
为用单个传感器获取二维图像，传感器和 场景对象之间必须在x和y方向有相对位移。
下图显示了一个高精度扫描装置（鼓形扫 描或光电滚筒扫描器）。
工作原理为:
有适宜的方向，构图不十分明显，除了海岸线外，没有可区别的形状。
③电子显微镜照片和标准的显微镜照片：这是一类在冶金学、生物
学、医学以及石油探测等都很感兴趣的一类照片。
④文本：这是指一类打印或手写的记号图像。 ⑤图样：它们通常就是简单地由线段和图形构成的单色二值图像。 ⑥专用图像：如：X射线照片、微波照片、红外热象或超声波图像等。这些
（3）、情绪图像信息 这是一类依赖于受信者的图像信息，它不仅
能给人以直观感觉，而能以其特殊的艺术内容刺激 人的感官，使受信者“触景生情”引起感情上的波 动和情绪上的共鸣。因此，它包含有更多的信息。 这类图像信息不仅取决于图像本身的内容而且还与 受信者的经历、文化修养、年龄、嗜好以及此时此 刻的心境情绪有密切关系。因此，这类图像不仅无 法考虑其概率模型，而且明确其信息量也是极其困 难的。
把一张图片装在一个 滚筒上，滚筒由相应 的装置驱动其转动， 使传感器相对于图像 做垂直方向运动。传 感器安装在引导螺杆 上，它可以在水平方 向上移动。
其工作过程为:
光源 图像
传感器 与光强成正比
电压信号
随光照到不同的灰度位置而变化
数字图像 数字化
优点:
缺点:
是得到高分辨率图像的 廉价方法
速度太慢
数字图像处理
相关基本知识 主讲：吴发根
图像处理的内容相当丰富，涉及的相关知识 和领域也非常宽广。本章从应用的角度介绍一些与 图像和数字处理密切相关的图像的基本知识，为后 续各章内容的学习做准备。
第二章 图像的基本知识
2.1 图像的概念 2.2 图像信息的分类 2.3 图像的获取及图像函数 2.4 图像的数字化和图像描述 2.5 图像的统计特性 2.6 常用的图像文件格式 2.7 计算机图像数据处理 2.8 图像质量评价 2.9 彩色图像简介
2.1 图像的概念
“图像”一词在汉语中很难给出一个明确的 定义。 三个与图像有关的英语词：
“Picture”、“image”和“Pattern”。 “Picture” 画、图画、图像、图片、电影等等；
“image” 像、图像、景像、映像、影像、映射等； “Pattern” 模型、式样、样本、图案、图、图形等。
三个词大致可做如下区分： “Picture”是指与照片等相似的用手工描绘 的人物或景物，其中侧重于手工描绘的一类“ 画”。
“image”是指用镜头等科技手段得到的视觉形 象。一般来讲可定义为“以某一技术手段被再现 于二维画面上的视觉信息”。通俗的说就是指那 些用技术手段把目标（Object）原封不动的一模 一样的再现的景物。它包含用计算机等机器产生 的景物。
（1）符号图像信息 一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或
抽象的事物。例如文字，利用文字可组成文章，可 以看成是用二值图像的形式携带这篇文章的寓意。 最有代表意义的符号图像信息是电路图、机械图、 建筑图等，它们都是用二值图像的形式向人们提供 信息的。符号信息是以某一规则排列的记号，因此， 在传送及处理中只要能表达清楚就可以了，它允许 有较大的压缩。
传感器带也可以安 装成圆环形状，称为传 感器环或环形传感器带 它主要用于医学和工业 成像，以得到三维物体 的横断截面（切片）图 像，一如个右旋图转所的示X:射线源提供照射，而相对于射 线源的传感器部分接受通过物体的X射线能量。
图像各有特点，与在可见光下得到的图像有所不同。
注：在今后讲课中所提到的一些图像只是极少数的有代表性而又实用的图像。这些图像经过研究大部分可以找到较为近 似的模型和规律，这对方便处理和深入研究来讲无疑都是十分有利的。
2.3 图像的获取及图像函数 (1) 图像获取
图像是由照射源和形成图像的场景元素 对光能的反射或吸收相结合而产生的。
以上是从图像所携带的信息的种类出发进行 简单分类的。当然还可以从其他角度出发进行分类。 如把图像分成静止图像和活动图像、单色图像和彩 色图像等。
在我们数字图像处理中所涉及到的是一些最 普通类型的图像，它们的突出特点是都具有特殊的 统计特性，并且有专门的应用。它包括：
①TV型的自然风景：常见有的图片，如肖象、风景画、建筑物照片等。 ②空间摄影照片和地球资源探测图片：这类图片的特点是往往没
（2）景物图像信息 这是一种能给人以主观感觉但并不取决于人本身
的客观场景信息。一般来讲它包含有丰富的内容，所 含的信息量也较多。其特点是景物画面的内容比较复 杂，在传输和处理中做到较大的压缩比较困难，在人 机识别中需要较大的信息量。但在事先设定某种条件 的情况下，是有可能在任何情况下保证正确判断的。
b.用带状传感器获取图像
在获取数字图像中更常用的是由单个传感器按线状排列 而形成的带状传感器或传感器带 ,如下图
b)
传感器带在一个方向上提供成像单元。 相对于传感器带垂直方向的运动在另一方向上 成像,如下图所示:
线性移动
这是大多数平板扫 描仪所用的装置。 成像传感器带一次 输出一幅图像的一 行，随着传感器带 的运动完成二维图 像的获取。