数字图像处理导论
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数字图像处理第一章概论优秀课件
随着计算机技术的发展，逐渐应用于图像领域。 60年代第一台可执行有意义的图像处理任务的大 型计算机出现，逐渐应用于空间图像处理、医学图像、 地球遥感、天文学
Chapter 1: Int像的来源：主要是电磁能谱，此外还 有声波、超声波和电子（用于电子显微镜的电子束形式 ）及计算机产生。
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
最早起源之一是报纸 20年代 伦敦→纽约（海底电缆）
图像→编码→打印 一幅图片1个多星期→ 3个多小时
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.7 其他图像模式应用的实例 “声音”成像：地质勘探，工业和医学（超
声波）以医学超声波为例： 1、超声波系统（计算机+超声波+接收器） 2、声波传入体内，碰撞组织边缘，一部分返回到
探头，一部分继续传播。 3、反射波被探头收集→计算机 4、根据传播速度及每个回波返回的时间计算从探
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.5 微波波段成像 典型应用是雷
达，其独特之处是不 管在任何范围、任何 时间、任何气候周围 光照条件都可以。可 穿过云层，看到的是 反射到雷达天线的微 波能量。
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.6 无线电波成像 医学中：磁共振成像
电磁波谱：
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
Chapter 1: Int像的来源：主要是电磁能谱，此外还 有声波、超声波和电子（用于电子显微镜的电子束形式 ）及计算机产生。
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
最早起源之一是报纸 20年代 伦敦→纽约（海底电缆）
图像→编码→打印 一幅图片1个多星期→ 3个多小时
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.7 其他图像模式应用的实例 “声音”成像：地质勘探，工业和医学（超
声波）以医学超声波为例： 1、超声波系统（计算机+超声波+接收器） 2、声波传入体内，碰撞组织边缘，一部分返回到
探头，一部分继续传播。 3、反射波被探头收集→计算机 4、根据传播速度及每个回波返回的时间计算从探
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.5 微波波段成像 典型应用是雷
达，其独特之处是不 管在任何范围、任何 时间、任何气候周围 光照条件都可以。可 穿过云层，看到的是 反射到雷达天线的微 波能量。
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.6 无线电波成像 医学中：磁共振成像
电磁波谱：
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_＿____＿＿_＿___＿_姓名 __＿___＿_____＿__学号___＿＿_____＿____电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一．实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念；3.掌握进行边缘提取得基本方法；4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roｂerｔs，Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明。
3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图２三．实验具体实现1.分别用Robｅrts,Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；I=ｉｍreａｄ(’ｍｒi、ｔｉｆ');imshｏw（Ｉ)BW1=edgｅ（I，’ｒoｂerｔs’）;ｆigure ，ｉｍshow（BＷ1）,titlｅ(’用Robeｒｔs算子’)ＢW2=edgｅ(Ｉ，’sｏbel’);ｆigure,imshoｗ（BW2），ｔitle（’用Sｏbｅl算子 ')BW３＝ｅdge(I，’log’);figure，iｍshｏw（BW３)，titlｅ(’用拉普拉斯高斯算子’）比较提取边缘得效果可以瞧出,sｏbｅr算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Ｌaplaｃｉan—Gaussiaｎ算子就是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Ｌａplaciaｎ-Gauｓsｉan算子比sobeｒ算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明.i=ｉmread（＇m８3、ｔif’）;subplｏｔ（１，2,1）；ｉmｈｉst（i）;ｔitle（'原始图像直方图'）;thread＝1３０/２5５；subplot（1，２，2);ｉ3=ｉｍ2bｗ(i，thrｅaｄ）；imsｈow（i3)；titlｅ('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=iｍread（'tｒｅes、tif’）;subploｔ（１,2,1）；imｈist（i)；ｔitle（＇原始图像直方图’)；threａd=10０/２5５；sｕｂploｔ（１，2,2）;i3=iｍ2bｗ(i,thread）;imｓhow（i３）;titlｅ('分割结果’)1、分别用Robｅrts，Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
(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。
第一章数字图像处理导论
第一章 概论
1.1 数字图像处理的概念
1.1.1 图像和数字图像
图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写
真或描述。
图像的类别：可见图像和不可见图像（根据人眼的视觉可
视性）
图像
物
数学
体
函数
可见的图像
光
照片、图
图
与画
像
不可见的 物理图像
可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm
435.8nm
546.1nm
(转换)
新新新 理工技 论具术
(人)
图像理解
符号
1.3 遥感数字图像处理系统概述
遥感数字图像处理系统由硬件和软件组成。具体分 为以下几个模块：
• 采集 • 显示 • 存储 • 通信 • 主机 • 图像处理软件
（1） 图像采集模块 也称图像输入模块或图像数字化，是利用 图像采集设
备（数码相机、数码摄像机等）来获取数字图 像，或通过 数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续 图像转换成 适于计算机处理的数字图像。
256K
21k
• 图像分割
图像分割是指将一幅图像划分为互不重叠的区域的 处理。重点介绍图像分割的方法及其应用。
• 二值图像处理与形状分析
介绍二值图像的几何概念、二值图像连接成分的各 种变形算法和二值图像特征提取与分析的各种方法。
检测或去掉小成分
骨架提取
边界提取
• 纹理分析 主要介绍影像纹理的概念、特征提取与分析的一些方法
• 从70年代中期开始，很多国家投入丰富的人力、 物力，取得很多不错成果。其中代表性的成果是 70年代末MIT的Marr提出视觉计算理论。这个理 论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
数字图像处理导论
风云2号
1998年长江（枝城-岳阳）洪涝灾害监测
工业生产： 工业生产：无损探伤，石油勘探，生产过程自动化（识
别零件，装配质量检查），工业机器人研制等。
军事： 军事：航空及卫星侦察照片的测绘、判读，雷达、 声纳
图像处理，导弹制导，军事仿真等。
在军事方面制作电子沙盘 在军事方面制作电子沙盘
通信： 通信：图像传真，数字电视、网络可视聊天、可视电话
遥感： 遥感 农、林等资源的调查，农作物长势监测，自然灾害
监测、预报，地势、地貌测绘以及地质构造解译、找矿，环 境污染检测等等。
RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(1)
RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(2)
图像处理-分割定位
1.2数字图像处理学的内容和与其它相关学科的关系 1.2.1 图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、理 解与综合利用的一门崭新学科。 根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、 图像分析和图像理解。如图所示。 小 高 抽 象 程 度 低 高层 图像理解 符号 操 作 对 象 大 数 据 量
目的
1. 要求学生了解数字图像处理的主要内容及相 关知识，熟悉数字图像处理与其他学科的关 系； 2.重点掌握数字图像处理的基本概念、系统组 成、特点及应用。
第一章 导论
1.1 何谓数字图像处理 1.1.1 图像的概念
图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的 写真或描述。 1.1.2 图像的类别
14数字图像处理的特点及其应用通用性灵活性强对可见图像和不可见光图像如x光图像热红外图像和超声波图像等尽管这些图像生成体系中的设备规模和精度各不相同但当把这些图像数字化后对于计算机来说都可同样进行处理这就是数字处理图像的通用性
第一章 导论
可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm 435.8nm 546.1nm 700nm
红外光
780nm
按波段输图像可以分为单波段、多波段和超波段图像
彩色与非彩色图像
•光与色
按图像空间坐标和亮度的连续性可分为：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。
I F ( x, y )
数字图像处理迅速发展的主要因素是：(1)数 字图像处理符合人类视觉感观；(2)图像处理所需 的大容量、高速度的计算机不断降价；(3)图像数 字化、视频处理新技术的不断涌现，人们对音、 视频信号的广播、传输、通信的新要求，科学家 对音、视频信号处理技术的深入研究，出现了对 信息高速公路全球性的渴求，需求刺激了技术的 发展。大容量、低成本的新存储技术，低价位的 微处理器支撑的并行处理技术，图像数字化的低 成本电荷藕合器件(CCD)，低成本、高分辨率的 彩色显示系统以及静、动态图像处理技术的国际 标准化协议(JPEG，MPEG)等均是促进数字图像 处理技术发展的几个主要的技术因素。
f ( x, y )
第一章 导论
1.1 何谓数字图像处理
1.1.1 图像的概念
视觉是人类最高级的感知器官，然而，人类的
感知仅限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆
盖几乎全部电磁波谱，从伽玛射线到无线电波。它
们可以对非人类习惯的 那些图像员进行加工，这些 图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图 像。因此，数字图像处理涉及各种各样的领域。
狭义图像处理、图像分析和图像理解是相互联 系又是相互区别的。 狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像 素级上进行处理，处理的数据量非常大； 图像分析则进入了中层。经分割和特征提取， 把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图 像形式的 描述； 图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出 来的符号进行推理，处理过程和方法与人类的思 维推理有许多类似之处。 随着抽象程度的提高，数据量逐渐减少。
精品文档-数字图像处理系统导论(郭宝龙)-第4章
算子是线性二阶微分算子。对离散的数字图 像而言，二阶偏导数可用二阶差分近似，可推导出Laplacian 算子表达式为
2 f (x, y) f (x 1, y) f (x－1, y) f (x, y 1) f (x, y－1)－4 f (x, y)
下面以一幅3×2像素的简单图片(见图4-5)为例，来说明 灰度直方图均衡化的算法。
图 4-4 直方图变化
图 4-5 原图像灰度值分布
求出每个色阶的百分比之后，再乘255，就可以求出与其 对应的灰度值来。表4-1所示为对应灰度值转换。
表4-1 对应灰度值转换
根据每个色阶的百分比的对应关系组成一个灰度映射表， 然后根据映射表来修改原来图像每个像素的灰度值。对于图45，用128替换50，用212替换100，用255替换200。这样，灰 度直方图的均衡化就完成了，如图4-6所示。
2. 图像中的均匀与不均匀反映了频率高低不同，抑制低频 (增强高频)对应于锐化滤波器，而抑制高频(增强低频)对应 于平滑滤波器。以下讨论考虑对F(u，v)的实部、虚部影响完 全相同的滤波转移函数——零相移滤波器。 1) 理想低通滤波器 理想低通滤波器的传递函数为
1 H (u, v) 0
D(u, v) D0 D(u, v) D0
图 4-10 原始图像及其傅里叶频谱图
1. 假定原图像为f(x，y)，经傅里叶变换为F(u，v)。频率 域增强就是选择合适的滤波器H(u，v)对F(u，v)的频谱成分 进行处理G(u，v)=H(u，v)F(u，v)，然后经逆傅里叶变换得 到增强的图像g(x，y)=F－1({G(u，v)} 假设f(x，y)和h(x，y)的大小分别为A×B和C×D。如果 直接进行傅里叶变换和乘积，会产生折叠误差(卷绕)。为解决 这一问题，需通过对f和h补零，构造两个大小均为P×Q的函 数，使其满足
2 f (x, y) f (x 1, y) f (x－1, y) f (x, y 1) f (x, y－1)－4 f (x, y)
下面以一幅3×2像素的简单图片(见图4-5)为例，来说明 灰度直方图均衡化的算法。
图 4-4 直方图变化
图 4-5 原图像灰度值分布
求出每个色阶的百分比之后，再乘255，就可以求出与其 对应的灰度值来。表4-1所示为对应灰度值转换。
表4-1 对应灰度值转换
根据每个色阶的百分比的对应关系组成一个灰度映射表， 然后根据映射表来修改原来图像每个像素的灰度值。对于图45，用128替换50，用212替换100，用255替换200。这样，灰 度直方图的均衡化就完成了，如图4-6所示。
2. 图像中的均匀与不均匀反映了频率高低不同，抑制低频 (增强高频)对应于锐化滤波器，而抑制高频(增强低频)对应 于平滑滤波器。以下讨论考虑对F(u，v)的实部、虚部影响完 全相同的滤波转移函数——零相移滤波器。 1) 理想低通滤波器 理想低通滤波器的传递函数为
1 H (u, v) 0
D(u, v) D0 D(u, v) D0
图 4-10 原始图像及其傅里叶频谱图
1. 假定原图像为f(x，y)，经傅里叶变换为F(u，v)。频率 域增强就是选择合适的滤波器H(u，v)对F(u，v)的频谱成分 进行处理G(u，v)=H(u，v)F(u，v)，然后经逆傅里叶变换得 到增强的图像g(x，y)=F－1({G(u，v)} 假设f(x，y)和h(x，y)的大小分别为A×B和C×D。如果 直接进行傅里叶变换和乘积，会产生折叠误差(卷绕)。为解决 这一问题，需通过对f和h补零，构造两个大小均为P×Q的函 数，使其满足
数字图像处理知识点与考点(经典)
答： Laplacian 算子进行检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，根据边缘点是零交叉点来检测图像边缘位 置。 它对应的模板为 -1 -1 -4 1 -1
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。
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。
《数字图像处理绪论》课件
提取图像中的特征信息， 如边缘、纹理等。
图像数字化的基本原理与方法
数字图像获取
数字相机通过光电传感器将光信 号转换为数字信号，实现图像的 数字化。
图像量化
图像量化是将连续色彩空间离散 化为有限色调的过程，常用于图 像压缩和显示。
图像采样
图像采样是将连续二维空间的图 像转换为离散的像素点，常用于 数字图像处理。
《数字图像处理绪论》 PPT课件
数字图像处理是一门研究图像获取、呈现、分析和处理的学科，本课件将介 绍其背景、概念以及常见应用场景。
数字图像处理的背景与概念
数字图像处理是处理数字图像的技术和方法，它在计算机科景
医学影像
图像处理在医学影像中用于 疾病诊断、手术规划等方面， 提高了医疗效率和准确性。
图像的基本特征提取
1
边缘检测
边缘是图像中亮度变化明显的区域，边缘检测可以找到图像中的边缘。
2
纹理分析
纹理是图像中特定区域的颜色和亮度的统计特征，纹理分析用于图像分类和分割。
3
形状描述
形状描述通过数学方法对图像中的物体形状进行表征和描述。
灰度变换以及直方图均衡化
灰度变换是对图像的灰度级进行调整，直方图均衡化是一种灰度变换方法， 用于增强图像的对比度。
基本的空域滤波算法
1
平滑滤波
平滑滤波器可以减少图像中的噪声，使图像更加清晰。
2
锐化滤波
锐化滤波器可以增强图像中的边缘和细节，使图像更加鲜明。
3
边缘检测滤波
边缘检测滤波器可以提取图像中的边缘信息，用于图像分析和处理。
安全监控
图像处理技术可以用于人脸 识别、行为分析等领域，提 升安全监控的能力。
图像检索
第一章_数字图像处理概论
参考文献
Kenneth R. Castleman, Digital Image Processing，清华 大学出版社，1998。
“MATLAB 6.X图像处理”（孙兆林，清华大学出版社， 2002）。（实验教材）
R.C.冈萨雷斯等， 《数字图像处理》，电子工业出版社， 2003。
章毓晋， 《图象处理和分析》 ，清华大学出版社，1999。 容观澳， 《计算机图象处理》 ，清华大学出版社，2000。 荆仁杰等，《计算机图象处理》 ，浙江大学出版社，1990。
可见图像、不可见图像
波段
单波段、多波段、超波段
图像的类型
图像空间坐标和明暗的连续性
模拟图像
空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接 处理的图像
数字图像
空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数） 表示的图像（计算机能处理）
数字图像
是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
遥感图片
气象预报
气象云图 气象预报
计算机合成图像
计算机合成图像
广告设计
动画
网 页 设 计
Wallpaper
娱乐
军事应用 目标跟踪
军事应用 隐形飞机、定位轰炸
军事应用
军事应用
1.6 数字图像处理的发展动向
提高精度，提高处理速度 加强软件研究，开发新方法 加强边缘学科的研究工作 加强理论研究 图像处理领域的标准化问题
数字图像处理的特点
（1）处理精度高，再现性好。 （2）易于控制处理效果。 （3）处理的多样性。 （4）图像数据量庞大。 （5）处理费时。 （6）图像处理技术综合性强。
1.2 数字图像处理的目的和主要研究内容
目的
提高图像的视感质量， 以达到赏心悦目的目的
数字图像处理绪论2
主要内容
图像处理的内容 图像处理系统的组成
医学图像处理
Medical Image Processing
THANKS
图像理解
图像理解是在图像分析的基础上，对 图像的目标用符号加以表示，并研究 符号的性质和符号之间的关系，从而 对场景进行规划，随着图像处理层次 的提高，处理的数据是由大变小的， 它抽像程度是由低变高的。
图像的数字化
主要是如何由一幅模拟图 像获取一幅满足要求的数 字图像，使图像便于计算 机处理、分析。
图像变换
目的：处理问题简单化， 有利于特征提取，加强对 图像信息的理解。图像变 换的算法很多，重点学习 傅里叶变换的算法，性质 和应用。
图像增强
主要介绍各种增强的方法 及其应用，比如说图像的 对比度增强，边缘的弱化 和增强，增强图像的有用 信息，减弱噪声的干扰。
图像的恢复与重建
它指的是把退化、模糊 了图像复原。包括图像 辐射校正和几何校正等 内容。
图像的通信模块
图像通信是把图像传送到远方终端。 按传输图像种类分为： 静止图像通信，如电报，传真和图文
电视等。 活动图像通信，如电视，可视电话等。
图像处理系统
微型图像处理系统
大型图像处理系统
微型图像处理系统主要以系统微 机或工作站为主构成
大型图像处理系统都采用大型机
图像处理软件
系统管理 图像数据管理 图像处理模块
纹理分析
主要介绍图像纹理 的概念，特征提取 与分析的一些方法 与应用。
图像识别
主要是对图像中的 不同对象进行分类， 描述和解译。
数字图像处理系统由硬件和软件 组成，硬件主要包括图像采集、 图像的显示、图像的存储、图像 的通信和处理的计算。
采集
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风云2号
• 图像编码 简化图像的表示，压缩图像的数据，便于存储和传 输。
256K
21k
• 图像分割 图像分割是指将一幅图像划分为互不重叠的区域的 处理。重点介绍图像分割的方法及其应用。
• 二值图像处理与形状分析 介绍二值图像的几何概念、二值图像连接成分的各种 变形算法和二值图像特征提取与分析的各种方法。
像素或像元的属性：空间位置和灰度。
黑白数字图像的象素矩阵：
7
0行 0列 1
彩色数字图像的象素矩阵呢？ 彩色数字图像的象素矩阵呢？
…
1
…
7
我们已经知道了数字图像的概念… 我们已经知道了数字图像的概念 数字图像的概念
那么经常听到的数字图形又是什么概念呢？ 那么经常听到的数字图形又是什么概念呢？ 数字图形又是什么概念呢
1.3.5主机 1.3.5主机 • 以微机或工作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像处理 系统，还有最新发展起来的嵌入式图像处理系统 •采用大型机 1.3.6 图像处理软件 由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
1.4 数字图像处理的特点及其应用
1.4.1 数字图像处理的特点 • 精度高 对于一幅图像而言，数字化时不管是用4比特、8比特还是 其它比特表示，只需改变计算机中程序的参数，处理方法不变 。所以从原理上讲不管对多高精度的数字图像进行处理都是可 能的。而在模拟图像处理中，要想使精度提高一个数量级，就 必须对装置进行大幅度改进。 • 再现性好 不管是什么数字图像，均用数组或数组集合表示。在传送 和复制图像时，只在计算机内部进行处理，这样数据就不会丢 失或遭破坏，保持了完好的再现性。而在模拟图像处理过程中 ，就会因为各种干扰因素而无法保持图像的再现性。
遥感： 遥感 农、林等资源的调查，农作物长势监测，自然灾害
监测、预报，地势、地貌测绘以及地质构造解译、找矿，环 境污染检测等等。
RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(1)
RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(2)
1.3.2 输出设备－图像显示模块 输出设备－ 图像显示的主要形式： • 软拷贝形式 • 硬拷贝形式 1.3.3输出设备－图像存储模块 输出设备－ 输出设备 • 常用硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等 • 在海量图像存储备份系统中，采用磁盘阵列、磁带库、光 盘等存储设备。
1.3.4 图像通信模块 图像通信就是把图像传送到远方终端。 按传输图像种类分为 • 静止图像通信，如电报、传真和图文电视等 • 活动图像通信，如电视、可视电话、网络TV等。
2)而图像是由扫描仪 摄像机等输入设备捕捉实际的画面 而图像是由扫描仪,摄像机等输入设备捕捉实际的画面 而图像是由扫描仪 产生的数字图像,是由像素点阵构成的位图，用数字任意 产生的数字图像 是由像素点阵构成的位图， 是由像素点阵构成的位图 描述像素点的强度和颜色. 描述像素点的强度和颜色 描述信息文件存储量较大,显示时是将对象以一定的分 描述信息文件存储量较大 显示时是将对象以一定的分 辨率分辨以后将每个点的信息以数字化方式呈现 数字化方式呈现, 辨率分辨以后将每个点的信息以数字化方式呈现,表现 含有大量细节(如明暗变化,场景复杂,轮廓色彩丰富) 含有大量细节(如明暗变化,场景复杂,轮廓色彩丰富)的 对象,如照片绘图等, 对象,如照片绘图等,通过图像软件可进行复杂图像的处 理以得到更清晰的图像或产生特殊效果. 理以得到更清晰的图像或产生特殊效果. 用图像处理软件(paint, photoshop)对输入的图像进 用图像处理软件(paint, photoshop)对输入的图像进 行编辑处理, 行编辑处理,主要是对位图文件及相应的调色板文件进 行常规性的加工和编辑.但不能对某一部分控制变换. 行常规性的加工和编辑.但不能对某一部分控制变换.由 于位图占用存储空间较大,一般要进行数据压缩。 于位图占用存储空间较大,一般要进行数据压缩。
1.1.3 图形和图像的区别 1)图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图.即由计算机 图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图. 图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图 绘制的直线, 矩形,曲线,图表等； 绘制的直线,圆,矩形,曲线,图表等； 使用专门软件将描述图形的指令转换成屏幕上的形状 和颜色，描述轮廓不很复杂,色彩不是很丰富的对象, 和颜色，描述轮廓不很复杂,色彩不是很丰富的对象,如 几何图纸,工程图纸,CAD,3D造型软件等,通常用AutoCAD、 几何图纸,工程图纸,CAD,3D造型软件等,通常用AutoCAD、 ,CAD,3D造型软件等 AutoCAD Protel程序编辑 产生矢量图形 程序编辑, 矢量图形, Protel程序编辑,产生矢量图形,可对矢量图形及图元独 立进行移动,缩放,旋转和扭曲等变换。 立进行移动,缩放,旋转和扭曲等变换。
数字图像处理导论
讲解内容
1.课程性质、教学计划和要求简介； 2. 数字图像处理的基本概念、主要内容、 系统组成、特点及其应用
目的
1. 要求学生了解数字图像处理的主要内容及相 关知识，熟悉数字图像处理与其他学科的关 系； 2.重点掌握数字图像处理的基本概念、系统组 成、特点及应用。
第一章 导论
1.1 何谓数字图像处理 1.1.1 图像的概念
检测或去掉小成分
骨架提取
边界提取
• 纹理分析 主要介绍影像纹理的概念、特征提取与分析的一些方 法与应用。
• 图像识别 对图像中的不同对象进行分类、描述和解译。
1.2.2 与相关学科的关系
它与模式识别、计算机图形学、计算机视觉等学 科既相互联系又相互区别。
图像 狭义处理 客 观 世 界 计 算 机 视 觉 新 图像 计算机图形学 描述 图像理解 ( ) 模 式 识 别 理 论 具 工 术 新 技 新 图像
图像处理-分割定位
1.2数字图像处理学的内容和与其它相关学科的关系 1.2.1 图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、理 解与综合利用的一门崭新学科。 根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、 图像分析和图像理解。如图所示。 小 高 抽 象 程 度 低 高层 图像理解 符号 操 作 对 象 大 数 据 量
图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的 写真或描述。 1.1.2 图像的类别
物 体 数
图像 的图像
光 图
、 数 图
像
的 物理图像
可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm 435.8nm 546.1nm 700nm
红外光
780nm
单波段、 单波段、多波段和超波段图像
彩色与非彩色图像
•光与色
(人)
图像理解 符号
1.3 数字图像处理系统概述
数字图像处理系统由硬件和软件组成。
• • • • • •
采集 显示 存储 通信 主机 图像处理软件
1.3.1 输入设备－图像采集模块 输入设备－ 获取数字图像的设备即采集装置。 • 扫描仪 • 数码照相机 • 数码摄像机
采集装置都包括下面两个部件： •光敏感器件 •模/数转换装置
语 义
中层
图像分析
目标
低层
狭义处理
象素
具体而言，数字图像处理的内容包括：
• 图像的数字化 如何由一幅模拟图像获取一幅满足需求的数字图 像，使图像便于计算机处理、分析。
• 图像变换 图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征 提取、加强对图像信息的理解。
• 图像增强 介绍各种增强方 法及其应用。增强图 像的有用信息，消弱 噪声的干扰。 • 图像的恢复与重建 把退化、模糊了的图像复原.包 括图像辐射校正和几何校正等内容。 由断层扫描重建二、三维图像。
3)图形和图像可相互转换（正反向工程）。 图形和图像可相互转换（正反向工程）。 图形和图像可相互转换
图像？ 图形 or 图像？
图形 or 图像？ 图像？
能否转换？ 能否转换？
如何转换？ 如何转换？
1.1.4 图像处理的概念
图像处理
模拟图像处理 数字图像处理 －用计算机系统对图像进行处理。 通过这种处理可以从中得到所需要的信息。
网页动画等。
超凡卓越的音频视频表现 Hello …
独特的Exact Time和Auto Balance技术 独特的 和 技术
Hi …
只需350毫秒
语音图像唇形同步
公安：指纹识别，印签、伪钞识别，安检，手迹、印记鉴 公安：
别分析等。
虹膜识别
气象预报： 气象预报：获取气象云图进行测绘、判读等。
风云1号
1.4.2 数字图像处理的应用
数字处理图像在生物医学 、遥感 、工业 、军事、 通信、公安等领域有着广泛的应用。
生物医学：利用电磁波谱成像分析系统诊断病情。如显 生物医学：
微镜图像分析，DNA成像分析等；
CT及核磁共振、超声波、 X射线成像分析等。如三维测 量可视化软件系统可对各类医学断层图像进行分析处理 ，提供诊断依据。
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。
I = F (x, y)
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 2)数字图像 可用矩阵或数组来描述
i0 , 0 i 1, 0 I = I [ m, n ] = M i M −1,0 i0,1 i1,1 M iM −1,1 i0, N −1 i1, N −1 M M L iM −1, N −1 L L
• 通用性、灵活性强 对可见图像和不可见光图像（如X光图像、热红外 图像和超声波图像等），尽管这些图像生成体系中的设 备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对 于计算机来说，都可同样进行处理，这就是数字处理图 像的通用性。 另外，改变处理图像的计算机程序，可对图像进行 各种各样的处理，如上下滚动、漫游、拼接、合成、变 换、放大、缩小和各种逻辑运算等，所以灵活性很高。