数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)讲解学习
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冈萨雷斯数字图像处理最新PPT课件
第6章 彩色图像处理
一、色彩基础
? 太阳光由各种颜色组成,通过三菱镜可以看到彩色 光谱
一、色彩基础
? 可见范围电磁波谱的波长组成
一、色彩基础
? 人眼对不同波长光线的吸收函数
一、色彩基础
? 可见光的波长范围: 400~700nm ? 三基色:红、绿、蓝(主要是因为人眼对这三种颜
色的光线的吸收率最高) ? 标准蓝光波长: 435.8nm ? 标准绿光波长: 546.1nm ? 标准红光波长 : 700nm ? 加性二次色:光混合,原色相加,如深红 =红+蓝
? 像素由一个个指针组成,指针指向 map中的某个 单元
三、索引图像
? 索引图像的元素。 x元素值的多少决定彩色映射 map的行数。 map中每一行包含一个 RGB三元组, L是总行数。
三、索引图像
? 显示索引图像,使用语句 imshow(x, map)
? 例: x=ones(50, 50); x(26:50, :)=2; map= [1.0 1.0 1.0; 0 0 0]; imshow(x,map); % 黑白图像 map=[1 0 0; 0 1 0]; imshow(x, map); % 红绿图像
? 函数rgb2ntsc 可以提供变换
四、其他色彩空间
? YUV/YCbCr 彩色空间 ? 主要用于PAL制式电视,优点是灰度信息和彩色
分开,可以兼容彩色电视和黑白电视 .
? Y代表亮度, U、V代表色差
?Y? ? 0.299 0.587 0.114 ??R?
??U
? ?
?
???
0.147
? 0.289
? 函数ind2rgb从索引图像创建 RGB图像 rgb_image=ind2rgb(X, map) 处理后图像的存储空间增加到原来的 3倍。
一、色彩基础
? 太阳光由各种颜色组成,通过三菱镜可以看到彩色 光谱
一、色彩基础
? 可见范围电磁波谱的波长组成
一、色彩基础
? 人眼对不同波长光线的吸收函数
一、色彩基础
? 可见光的波长范围: 400~700nm ? 三基色:红、绿、蓝(主要是因为人眼对这三种颜
色的光线的吸收率最高) ? 标准蓝光波长: 435.8nm ? 标准绿光波长: 546.1nm ? 标准红光波长 : 700nm ? 加性二次色:光混合,原色相加,如深红 =红+蓝
? 像素由一个个指针组成,指针指向 map中的某个 单元
三、索引图像
? 索引图像的元素。 x元素值的多少决定彩色映射 map的行数。 map中每一行包含一个 RGB三元组, L是总行数。
三、索引图像
? 显示索引图像,使用语句 imshow(x, map)
? 例: x=ones(50, 50); x(26:50, :)=2; map= [1.0 1.0 1.0; 0 0 0]; imshow(x,map); % 黑白图像 map=[1 0 0; 0 1 0]; imshow(x, map); % 红绿图像
? 函数rgb2ntsc 可以提供变换
四、其他色彩空间
? YUV/YCbCr 彩色空间 ? 主要用于PAL制式电视,优点是灰度信息和彩色
分开,可以兼容彩色电视和黑白电视 .
? Y代表亮度, U、V代表色差
?Y? ? 0.299 0.587 0.114 ??R?
??U
? ?
?
???
0.147
? 0.289
? 函数ind2rgb从索引图像创建 RGB图像 rgb_image=ind2rgb(X, map) 处理后图像的存储空间增加到原来的 3倍。
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)精编版共135页文档
31、只有永远躺在泥坑里的人,才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭,生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍,就是一下子不要学很多。——洛克
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版) 精编版
6、法律的基础有两个,而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力,那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩,有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
数字图像处理冈萨雷斯空间域图像增强(共104张PPT)
例如每个象素点的灰度值用8bit表示,假设某像素点的灰度值为00100010,分解处理 如下 :
00100010
00000000(0) 00000010(2)
00000000(0)
00000000(0) 00000000(0)
001000(0302) 00000000(0)
这样这个位置的像素,就分解 成了8局部,各局部的值转成
1时 , 该 变 换 将
低 灰 度 值 ( 暗 值 ) 进 行 拉 伸
例 : 0.4时 , 该 变 换 将 动 态 范 围
从 [0,L5]扩 展 到 [0,L2]
1时 , 该 变 换 将
L5
高 灰 度 值 ( 亮 值 ) 进 行 拉 伸
3.2 根本灰度变换
幂次变换应用 (伽马)校正 s cr
00000000(0)
十进制就是该点在该位平面上
的灰度值。
④分段线性变换函数
3.2 根本灰度变换
位图切割
位图切割例如
位图切割在图像压缩和重建中的应用
重建:
①第n个bit平面的每个像素 2 n1 ;
②所有bit平面相加;
MATLAB 例子:线性变换
I=imread('pout.tif');
pout=double(I);
随机变量:不一定是均匀分布的
根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图 均衡化后各灰度级所占的百分比
➢直方图均衡化处理的计算步骤如下:
(1)统计原始图象的直方图
是rk 输入图象灰度级; (2)计算直方图累积分布曲线
pr
rk
nk n
3.3 直方图处理
sk T(rk)j k0pr(rj)j k0nnj
数字图像处理第二章课件 冈萨雷斯第三版
饱和度指 的是一个 最大值。 超过这个 值的灰度 级将被剪 切掉。
N和k取不同值时存储所需的比特数
空间和灰度分辨率
(1)空间分辨率:图像空间中可分辨的最小细节。一般 用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表 示。例如,举一个质量概念,报纸用75dpi的分辨率来印刷, 杂志是133dpi,光鲜的小册子是175dpi,您正在看的书是 以2044dpi印刷的。空间分辨率的度量必须针对空间单位来 规定才有意义。 (2)灰度分辨率:图像灰度级中可分辨的最小变化。一 般用灰度级或比特数表示。灰度级数通常是2的整数次幂。 最通用的是8比特。通常说一副被量化为256级的图像有8比 特的灰度分辨率。
的动 地 量 胶 一一 从 , 片 行次 左 且 每 。, 到 传 旋 输右感转 出线器一 图性完个 像移整增
2.3.2 使用条带传感器获取图像
1.使用一个线性传 感器带获取图像 2.使用一个环形传 感器带获取图像
• 比单个传感器更常用的几何结构是由内嵌传感器 形式组成的传感器带。感知设备内嵌有4000个或 更多的传感器。内嵌传感器常用于航空成像应用 中,飞行器以恒定的高度和速度飞过被成像的地 区。成像传感器带一次给出一幅图像的一行,传 感器带的运动完成二维图像的另一个维度。 • 以圆环形方式安装的传感器带用于医学和工业成 像,以得到三维物体的剖面(切片)图像,传感器 的输出必须由重建算法处理,目的是把感知数据 转换为有意义的剖面图像。
2.3.4 简单的图像形成模型(数学模型)
f ( x, y ) i ( x , y ) r ( x , y ) 其中: f ( x, y )是图像幅度分布 i ( x, y )是入射场分布,取决于照射源特性 r ( x, y )是反射系数分布, 取决于成像物体的特性
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)_图文
图像数据文件主要是用光栅形式,即图像是一些图像点 的集合,比较适合变化复杂的图像。它的主要缺点是缺少 对象和像素点之间的联系,且在伸缩图像的过程中图像会 改变。例如,常见的图象文件类型有bmp,jpg等等。图象 处理的程序必须考虑图象文件的格式,否则无法正确地打 开和保存图象文件。
pgm格式
美国的许多大学用pgm格式,避免使用压缩文件格式,对 初学者来说是很方便的。下面是一幅该格式的图象。
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
第2章 图象和视觉基础
2.1 概论和综述
该基础包括视觉基础、成像基础和图像基础三部分 :
0x36 0x34 0x30 0x20 0x34
0x38 0x30 0x0A 表示640(SP)480(LF);
0x32 0x35 0x35 0x0A ………………………………… 表示255(LF) ………………………………… 0x27 0x27 …
表示23, 23,…(像素灰度值)
这幅图象文件的解码:
下面是一个Matlab程序
% 打开蝴蝶图象,进行Fourier变换 h=imread('butterfly.jpg'); % open an image figure; imshow(h); % 因为图像的格式uint8不能做加减法, % 所以需要把格式uint8变成格式double h=double(h); [m,n,p]=size(h); hf=fftshift(fft2(h)); % 2D Fourier变换, 得到2D复数值图像 hfa=log(abs(hf)); % 模的图像,用log来调整灰度的对比度 % 求出模的灰度最大值,从而把其灰度的值域变为[0,255] m=max(max(max(hfa))); hfa=hfa*255/m; figure; imshow(uint8(hfa)); Imwrite(uint8(hfa),’butterfly_fft.jpg’,’jpg’);
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件_第一章
数字图像处理
伦琴因发现X射线获得 首届诺贝尔物理学奖。
Hounsfield和Cormack因发明CT获得 1979年诺贝尔医学和生理学奖。
Bloch和Purcell因发现NMR现象获得 1952年诺贝尔物理学奖。
发明MRI中Fourier重建方法的Ernst 获得1991年诺贝尔化学奖。
航天器拍摄的 西藏东南山 区雷达图像
1.5.6 无线电波成像
无线电波段成像主要应用在医学和天文学
在医学中,无线电波用于磁共振成像(MRI)
1.5.7 其他图像模式应用的实例
超声波成像系统(应用医学 如妇产科) 超声波图像产生的步骤:
1.超声波系统向身体传输高频(1~5MHz)声脉冲。 2.声波传入体内并碰撞组织间的边缘,声波的一部
分返回到探头,一部分继续传播直到另一边界并被反射回来。
3.反射波被探头收集起来并传给计算机。
4. 计算机根据声波在组织中的传播速度和每个回波返回 的时间计算从探头到组织或者器官边界的距离。 5. 系统在屏幕上显示回波的距离和亮度形成的二维图像。
超声图象
电子显微镜成像
过热损坏的钨丝 (250倍)
损坏的IC电路 (2500倍)
3. 图像理解:研究图像中各目标的性 质和它们之间的相互联系;得出对图
像内容含义的理解及原来客观场 景的解释;
以客观世界为中心,借助知识、经 验来推理、认识客观世界,属于高 层操作(符号运算)。
可见,图像处理、图像分析和图像理解是处在三 个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图 像处理是比较低层的操作, 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,分割和特征提取把原来以像素描述 的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图 像理解主要是高层操作, 基本上是对从描述抽象 出来的符号进行运算,其处理过程和方法与人类 的思维推理有许多类似之处。 根据本课程的任务和目标,本书重点放在图 像处理上,并学习图像分析的基本理论和方法。
伦琴因发现X射线获得 首届诺贝尔物理学奖。
Hounsfield和Cormack因发明CT获得 1979年诺贝尔医学和生理学奖。
Bloch和Purcell因发现NMR现象获得 1952年诺贝尔物理学奖。
发明MRI中Fourier重建方法的Ernst 获得1991年诺贝尔化学奖。
航天器拍摄的 西藏东南山 区雷达图像
1.5.6 无线电波成像
无线电波段成像主要应用在医学和天文学
在医学中,无线电波用于磁共振成像(MRI)
1.5.7 其他图像模式应用的实例
超声波成像系统(应用医学 如妇产科) 超声波图像产生的步骤:
1.超声波系统向身体传输高频(1~5MHz)声脉冲。 2.声波传入体内并碰撞组织间的边缘,声波的一部
分返回到探头,一部分继续传播直到另一边界并被反射回来。
3.反射波被探头收集起来并传给计算机。
4. 计算机根据声波在组织中的传播速度和每个回波返回 的时间计算从探头到组织或者器官边界的距离。 5. 系统在屏幕上显示回波的距离和亮度形成的二维图像。
超声图象
电子显微镜成像
过热损坏的钨丝 (250倍)
损坏的IC电路 (2500倍)
3. 图像理解:研究图像中各目标的性 质和它们之间的相互联系;得出对图
像内容含义的理解及原来客观场 景的解释;
以客观世界为中心,借助知识、经 验来推理、认识客观世界,属于高 层操作(符号运算)。
可见,图像处理、图像分析和图像理解是处在三 个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图 像处理是比较低层的操作, 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,分割和特征提取把原来以像素描述 的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图 像理解主要是高层操作, 基本上是对从描述抽象 出来的符号进行运算,其处理过程和方法与人类 的思维推理有许多类似之处。 根据本课程的任务和目标,本书重点放在图 像处理上,并学习图像分析的基本理论和方法。
数字图像处理课件冈萨雷斯第三版英文翻译课件
The objective world is a three-dimensional space, but the general image is two-dimensional. Two dimensional images inevitably lose part of the information in the process of reflecting the threedimensional world. Even recorded information can be distorted and even difficult to recognize objects. Therefore, it is necessary to recover and reconstruct information from images, and to analyze and extract mathematical models of images so that people can have a correct and profound understanding of what is recorded in the image. This process becomes the process of image processing.
1.1.2 Image technology and image engineering
• A brief history of digital image processing
The generation of digital pictures is far ahead of the computer. The first digital image transmitted by telegraph. In six and 70s, with the development of computer hardware and the discovery of fast Fu Liye transform algorithm, it was possible to use computer to process images. Since 80s, three dimensional images have been processed. Since 90s, with the improvement of computer performance and extensive use, image processing technology has been involved in every corner of society. The image has gradually dominated the media and produced many new industries and new opportunities. The future development of the image processing is limitless. Digital image processing belongs to computer science, but 90% of it relies on mathematics. From this point of view, the digital image processing technology is a very ideal direction for the students of this specialty.
1.1.2 Image technology and image engineering
• A brief history of digital image processing
The generation of digital pictures is far ahead of the computer. The first digital image transmitted by telegraph. In six and 70s, with the development of computer hardware and the discovery of fast Fu Liye transform algorithm, it was possible to use computer to process images. Since 80s, three dimensional images have been processed. Since 90s, with the improvement of computer performance and extensive use, image processing technology has been involved in every corner of society. The image has gradually dominated the media and produced many new industries and new opportunities. The future development of the image processing is limitless. Digital image processing belongs to computer science, but 90% of it relies on mathematics. From this point of view, the digital image processing technology is a very ideal direction for the students of this specialty.
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左边的图象是图象处理技术 中常用来检验计算机算法的 实际效果的标准图象。 这幅图象的名称是lenna。它 是由一组数字组成的。原图象 的宽和高都是256个象素,每 象素有八位。它在BMP格式下 有约66K字节的大小。
1.1.2 图象技术和图象工程
• 数字图象处理的简史 数字图象的产生远在计算机出现之前。最早有电报传输的 数字图象。六、七十年代,随着计算机硬件的发展和快速 傅立叶变换算法的发现使得用计算机能够处理图象。八十 年代开始处理三维图象,九十年代以来,随着计算机性能 的大幅提高和广泛使用,图象处理技术已经涉及社会的各 个角落。图象逐渐在传播媒体中占据了主导地位,产生的 许多的新行业新商机。未来图象处理的发展是不可限量的。 数字图象处理属于计算机科学,但是它的90%依赖于数学。 从这个特点来看,对于本专业的学生来说,数字图象处理 技术是一个十分理想的发展方向。
数字图像处理
Digital Image Processing
合肥工业大学理学院 信息与计算科学系
二零零九年
内容提要
八周教学内容依次如下: 第1、2章 绪论、图象处理的基本概念。 第3、4章 空域和频域变换 第5、8章 图象增强和图象复原。 第6章 图象编码 第7、9章 图象分割和形态学。 第10章 其他
图像数据文件主要是用光栅形式,即图像是一些图像点 的集合,比较适合变化复杂的图像。它的主要缺点是缺少 对象和像素点之间的联系,且在伸缩图像的过程中图像会 改变。例如,常见的图象文件类型有bmp,jpg等等。图象 处理的程序必须考虑图象文件的格式,否则无法正确地打 开和保存图象文件。
pgm格式
图像理解 符号
抽 象 程 度
数
图像分析 数据
据
量
图像处理 图像
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。
1.2 图象处理和分析
1.2.1 图象处理和分析系统 图像处理和分析系统包括如下模块:图像采集模块、图像 显示模块、图像存储模块、图像通讯模块和图像处理和分 析模块。
1.2.2 模块 • 图象采集模块 CCD • 图象显示模块 CRT,LCD • 图象存储模块 内存、帧缓存、硬盘 • 图象通讯模块 LAN、WAN • 图象处理和分析模块
• 哪些属于图象技术?
图象技术是与图象有关部门的技术的总称。它是一类综合 技术工程。它包括图象的采集、获取、编码、存储和传输、 图象的生成、显示和输出、图象的变换、增强、恢复和重 建、图象的分割、目标的检测、表达和描述、特征的提取、 图象的分类、识别、图象模型的建立和匹配、图象和场景 的理解。
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。
• 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。
普通图象包含的信息量巨大,需要使用计算机对图象进行
处理。因此,需要把普通图象转变成计算机能处理的数字 图象。现在的数码相机可以直接地把视觉图象变成数字图 象。数字图象类似于光栅图形,由有限行和有限列组成。 每个基本单元叫做一个象素(pixel)。三维图象的象素又叫 做体素(voxel)。通常的二维数字图像是一个矩型,可以用 一个二维数组 I(x,y) 来表示,其中 x,y是二维空间中的某坐 标系的坐标,I(x,y)表示图像在该点处的灰度值等性质。彩 色可以是红绿蓝三个单色的一定灰度值的合成。一般来说, 这些坐标和灰度值是实数,不仅依赖于坐标系的选取,而 且依赖于灰度值的度量单位。但是,数字计算机只可能表 示有限字长的有限个数字。所以必须把灰度值离散化。简 单地说,数字图象等同于一个整数值的有限矩阵。数字图 像是数字图像处理和分析的对象。
客观世界是三维空间,但一般图象是二维的。二维图 象在反映三维世界的过程中必然丢失了部分信息。即使是 记录下来的信息也可能有失真,甚至于难以识别物体。因 此,需要从图象中恢复和重建信息,分析和提取图象的数 学模型,以至于形成人们对于图象记录下的事物有正确和 深刻的认识。这个过程就成为图象处理过程。
• 为什么需要数字图象(digital image )?
第1章 图象
图象理解
– 图象技术和图象工程
– 相关学科和领域
1.2 图象处理和分析
抽 象
图象分析
数 据
– 图象处理和分析系统
程
量
– 图象采集、显示、存储、 度
通讯、处理和分析模块
图象处理
图象基础
1.1 从图象到图像工程
1.1.1 图象和数字图象
• 什么是图象? 图象(image)是泛指照片、动画等等形成视觉景象的事物。 图象与计算机图形学中的图形的区别是:计算机图形学是 从建立数学模型到生成图形,而图象通常是指从外界产生 的图形。
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 以外,一般还有图像的描述信息,以便图像的读取和显示。 表示图像常用矢量形式或光栅形式。 矢量形式中图像用一系列线段或线段的组合体来表示, 线段的灰度可以不同,组合体的各部分可用不同的灰度来 填充。矢量形式文件中有一系列的命令和数据,执行的结 果是画出图像来。