图像的基本概念

灰度直方图
２边界阈值选取 假设某图象的灰度直方图具有 二峰性， 则表明这个图象的较量的区域和较暗的区 域可以较好地分离，去这一点为阈值点， 可以得到好的２值处理的效果。
利用灰度直方图进行单阈值分割
图象的点运算
所谓的点运算是指像素值（即像素点 上的灰度值）通过运算改变之后，可以改 善图象的显示效果。这是一种像素的逐点 运算。 点运算与相邻的像素之间没有运算关 系，是旧图象与新图象之间的影射关系。 是一种简单但却十分有效的一种图象处理 手段。
iZ jZ
Z {1,0,1}
即：
H
1 9
1 1 1 1 1 1 1 1 1
图像的滤波处理
加权均值滤波器
将以上的均值滤波器加以修正，可以得到加权平均 滤波器。
1 1 1 1 H 1 10 1 2 1 1 1 1
1 1 1 1 0 1 H3 1 8 1 1 1 1 2 1 1 H 2 16 2 4 2 1 2 1 0 0 1 4 1 1 1 H4 1 2 4 4 1 0 0 4
图象处理滤波器的分类

线性滤波器

均值滤波 高斯滤波

非线性滤波器

中值滤波 边缘保持滤波
图像的滤波处理
均值滤波器

最简单的均值滤波器是局部均值运算， 即每一个象素值用其局部邻域内所有值 的均值替换。但是均值滤波器去除了高 频成分和图象中的锐化细节，例如：会 把阶跃变化平滑成渐进变化，从而牺牲 了精确定位的能力。
图象点运算的主要方法

对比度展宽和灰级窗切片 灰度级的修正 直方图的模型化
图象的点运算
对比度展宽和灰级窗切片
一、对比度展宽 是一点对一点的灰度级的影射。设新、 旧图的灰度级分别为g和f，g和f 均在[0,L] 间变化。 目的：将人所关心的部分强调出来。
图象的点运算
对比度展宽和灰级窗切片
图象分割
图象分割
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
彩色图像处理
形态学处理
利用数学形态学对图像进行处理
膨胀操作实例
图像隐藏
保密通信中的应用
作业：
1. 观察你生活和学习中与数字图像处理有 关的事物，把它们罗列出来。试选其中一种对 其用到的图像处理技术作较详细的描述。 2. 尽可能设想一种数字图像处理的新应用， 并作简要描述。
g ( x, y) e ( x, y) I ( x, y)
1
图象的点运算
直方图模型化
直方图模型化技术是指修正图象的直 方图，使重新组织后的具有一种期望的直 方图的形状。这对于展开具有偏的或者是 窄的直方图来说是非常有用的。
图A
图B 图 B
图C
图象的点运算
直方图模型化
一、直方图均衡化 直方图均衡是指将一个已知灰度分 布的图像经过一种变换，使之变成一幅具 有均匀灰度分布的新图像。
模拟图像是用连续函数来描述的，通常用 于数学分析和推理相片、电视等。 特点：光照位置和光照强度均为连续描述。
二、数字图像
数字图像用矩阵来描述：
i0, 0 i 1, 0 I I [m, n] im 1, 0 i0,1 i1,1 im 1,1 i0,n 1 i1,n 1 im 1,n 1
暗程度的一个整数值。图像变成一个整数矩阵。每个像素具有两个
属性：位置和灰度。
数字图像处理
二、图像的类型
图像 物 体 数学 函数 照片、 图、画 可见的图象 光 图 像
不可见的 物理图像
图像的表示方式
图像的描述
图像按照其描述模型可以分为: 1 模拟图像 2 数字图像
一、模拟图像
I F ( x, y)
图象的点运算
直方图模型化
直方图均衡化算法： 设r、s分别为原图象和处理后的图象。 像素的灰度归一处理，r=s=0：黑；r=s=1： 白。hr：原图象的灰度分布，N h (k ) 则：
255 s k 0 r
s( x, y)
r ( x, y )
0
Βιβλιοθήκη Baidu
hs ( x)dx
hs (k ) hr (k ) / N s
灰度直方图
1 1 6 2 4 3 3 4 2 5 6 2 1 5
2 4
3 5
4 6
5 2
6 14
1
3 1
6
4 4
6
5 6
4
6 6
6 6
6 6 2 3
1
3
6
4
6 6
灰度直方图
灰度直方图
二、直方图的性质
１．所有的空间信息全部丢失。 ２．每一灰度级的像素个数可直接得到。
灰度直方图
三、直方图的用途
1 数字化参数 直方图给出了一个简单可见的指示，用 来判断一幅图象是否合理的利用了全部被允 许的灰度级范围。一般一幅图应该利用全部 或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了 量化间隔。丢失的信息将不能恢复。
数字图象指的是一个被采样和量化后的二维 函数，采用等距离矩形网络采样，对幅度进 行等间隔量化
图像大小为：m*n
像素值：光照强度。
数字图象处理
三、数字图像处理
1 将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，是 图像到图像的过程。 2 将一幅图像转化为一种非图像的表示，如一 个测量数据集或一个决策等。（分析）
图象的代数运算

代数运算是指对两幅输入图象进行点对 点的加、减、乘或除运算而得到输出图 象的运算。对于相加和相乘的情形，可 能不止有两幅图像参加运算。在一般情 况下，输入图象之一可能为常数。然而， 加、减、乘、除一常数可按线性的点运 算来对待；当两幅输入图像完全相同时， 也如此。
图象代数运算的数学表达式
数字图像的分类与描述
1． 黑白图象 是指图象的每个像素只能是黑或白， 没有中间的过渡，故又称为２值图象。2 值图像的像素值为0、1。
1 0 0 I 0 0 1 1 1 0
数字图像的分类与描述
2．灰度图象
灰度图象是指每个像素的信息由 一个量化的灰度级来描述的图象，没 有彩色信息。
0 160 80 G 255 255 160 0 255 0
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
数字图像处理课程学习内容
包括图像数字化、图像变换、图像 压缩编码、图像增强、图像恢复、图像 分割。
图像压缩
数字图像处理
图像的获取
图像（Image）--是客观世界的景物通过光学系统作用 后产生的影像。图像直观地反映了场景中物体的颜色、亮 度等特征，从而使我们能清晰分辨他们的形状、大小和空 间的位置。人类获取信息的70%是通过视觉系统感知的。
人眼成像
图像的光学成像原理—透视投 影
小孔成像模型
P点的空间坐标为P（X,Y,Z) 像原理有：
像坐标为p(x,y),则根据小孔成
f x X Z
f y Y Z
焦距
透视投影关系
x f y 1 0 Z 1 0 0 f 0 0 X 0 Y 1 Z
数字图像处理
一、图像 图像是对客观存在的物体的一种相似性的 生动模仿或描述。是物体的一种不完全、不 精确，但在某种意义上是适当的表示。
灰度直方图
在数字图象处理中，灰度直方图是最简 单且最有用的工具，可以说，对图象的分析 与观察直到形成一个有效的处理方法，都离 不开直方图。
灰度直方图
一、灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述的 是图象中该灰度级的像素的个数。即：横 坐标表示灰度级，纵坐标表示图象中该灰 度级出现的个数。
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
数字图像的分类与描述
3．彩色图象
彩色图象是指每个像素的信息由 RGB三原色构成的图象，其中RBG是 由不同的灰度级来描述的。
数字图像的分类与描述
255 240 240 R 255 0 80 0 255 0
压缩倍数 10.26，PSNR 36.51
压缩倍数 98.70，PSNR 25.22
减小图像的存储量，或在传输时降低频带。
图像增强（主观）
增强构成图像的像素，使它更适合某一特定应用
图像恢复（客观）
试图利用退化现象的某种先验知识，来复原原始图像
图象边缘检测
图象分割
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中物 体的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
图像的滤波处理
均值滤波器
设当前的待处理像素为f(m,n) ,给出一 个处理模板如下所示。
(m-1,n-1) (m-1,n)
(m,n-1) (m+1,n-1) (m,n) (m+1,n)
(m-1,n+1) (m,n+1) (m+1,n+1)
图像的滤波处理
均值滤波器
则有：
g (m, n) 1 9 f (m i, n j )
学习了数字图象的表示与运算， 请思考：

要进行数字图象处理，通 常要经过哪几个步骤？
滤波
边缘 提取
图象 分割
轮廓 表示
物体 识别
图像的滤波处理
图象常被强度随机信号（也成为噪声）所 污染。一些常见的噪声有脉冲噪声、高斯噪声 等。对随机噪声的抑制，是图象预处理中的重 要方面，下面介绍几种抑制噪声的时域滤波器。 脉冲噪声：含有随机的白强度值（正脉冲）或黑 强度值（负脉冲）； 高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声， 是许多传感器噪声的很好的模型
对比度展宽和灰级窗切片
三、灰级窗切片 只保留感兴趣的灰度，其余部分置为0。
g
L
gb
ga a b L
f
图象的点运算
对比度展宽和灰级窗切片
四、灰级窗切片和灰级窗的组合 在保留背景的前提下，突出灰级窗内的某 灰度级。
g
L
γ
gb
ga
a
b
L
f
图象的点运算
对比度展宽和灰级窗切片
五、其他有关的对比度展宽处理还有 均匀变亮（暗）、暗（亮）区加强、亮 区变暗、中间灰度加强、正片变负片、亮 （暗）区图象均匀展开等等。
C ( x, y) A( x, y) B( x, y)
C ( x, y) A( x, y) B( x, y)
C ( x, y) A( x, y) B( x, y) C ( x, y) A( x, y) B( x, y)
图象代数运算的用途


图象相加的一个重要应用是对同一场景 的多幅图像求平均值。这点被经常用来 有效地降低加性随即噪声。 图象相减可用于取出衣服图象中所不需 要的加性图案，加性图案可能是缓慢变 化的背景阴影、周期性的噪声。减法也 可用于检测同一场景的两幅图象之间的 变化。
图象的点运算
灰度级的修正
通过记录装置把一景物变成一幅图象时， 景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例 转化成图象上相应点的灰度的。靠近光轴的光 要比远离光轴的光衰减得要少一些。
图象的点运算
灰度级的修正
灰度级修正的目的是:使画面中的每个 关心的细节信息通过灰度级修正之后，可 以变得清楚可见。
I ( x, y) e( x, y) g ( x, y)
一个典型的图像采集系统
计算机 图像捕捉卡 CCD或CMOS 图像传感器 镜头
图 像 处 理 系 统
图 像 采 集 系 统
图 像 感 应 系 统
光 学 成 像 系 统
图像数字化
我们日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像，所以数字 图像处理的一个先决条件就是将连续图像离散化，转换为数字图像。 在每个像素位置，亮度被采样和量化，得到对应点上一个表示亮、
f g ( f a) g a ( f b) g b
g
L
0 f a a f b b f L
γ
gb
β
ga
α
a b L
f
图象的点运算
对比度展宽和灰级窗切片
二、灰级窗 只显示指定灰度级范围内的信息。如: α=γ=0
g
L
gb
β
ga a b
L
f
图象的点运算
数字图像的矩阵表示
图像的数字化
硬件的基本组成 必须能够将图像划分为若干像素并分 别给它们地址，能够度量每一像素的灰度 并量化为整数，能够将这些整数写入存储 设备。
图像的数字化
A．采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它 部分的影响。 B．图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在 图像上移动。 C．光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素 的亮度。 D．量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。 E．输出存储体：它可以是固态存储器，或磁盘等。