数字图像处理第一章优秀课件
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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
【课件】数字图像处理01ppt
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的 基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中 取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示。
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一 部分(25x31)）
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构
Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安：
银行防盗，人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量：
3 数字图像处理术语
运算
全局运算：对全幅图像所有像素做相同的处理。 点 运 算：输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。
局部运算：输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。
几何运算：…… 代数运算：…… 邻域预算：……
4 数字图像处理应用
数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报，视频统计等。
计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像（非实物）进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等，通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等
图像处理计算机：PC、工作站等（通常将存储设备也包括在 内）
图像输出设备：打印机、绘图仪等
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一 部分(25x31)）
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构
Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安：
银行防盗，人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量：
3 数字图像处理术语
运算
全局运算：对全幅图像所有像素做相同的处理。 点 运 算：输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。
局部运算：输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。
几何运算：…… 代数运算：…… 邻域预算：……
4 数字图像处理应用
数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报，视频统计等。
计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像（非实物）进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等，通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等
图像处理计算机：PC、工作站等（通常将存储设备也包括在 内）
图像输出设备：打印机、绘图仪等
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件
数字图像处理 第1章 绪论PPT课件
7）. 图像分割（Image Segmentation）
把图像分成不同区域（每个区域具有某种特性）的处理就是 图像分割。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。将 各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性 是图像分割的研究热点。
8）. 图像分析（ Image analysis）
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的 不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图 像进行分类、识别和理解。
3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于 图像的存储和传输。
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1）. 图像获取、表示和表现
（Image Acquisition，Representation and Presentation）
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数 字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过 程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。
6）. 图像压缩编码（Image Encoding ）
数字图像的特点之一是数据量庞大。主要是利用图像信号的 统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行 高效压缩编码，在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储 和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的 有三个： ①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽； ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。
◇图像的种类
借助集合的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干 类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世 界的一个子集，而图像本身又可进一步划分为若干子集（若干类）。 图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。
types of images
把图像分成不同区域（每个区域具有某种特性）的处理就是 图像分割。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。将 各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性 是图像分割的研究热点。
8）. 图像分析（ Image analysis）
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的 不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图 像进行分类、识别和理解。
3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于 图像的存储和传输。
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1）. 图像获取、表示和表现
（Image Acquisition，Representation and Presentation）
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数 字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过 程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。
6）. 图像压缩编码（Image Encoding ）
数字图像的特点之一是数据量庞大。主要是利用图像信号的 统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行 高效压缩编码，在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储 和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的 有三个： ①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽； ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。
◇图像的种类
借助集合的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干 类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世 界的一个子集，而图像本身又可进一步划分为若干子集（若干类）。 图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。
types of images
数字图像处理课件_第1章(160831)
7.1 计算机图形学
用计算机将由概念所表示的物体
（不是实物）图像进行处理和显示。侧
重于根据给定的物体描述模型、光照及
想象中的摄像机的成像几何，生成一幅
图像。 包括称之为 “计算机艺术”的
艺术创作。
计算机图形学操作示意图
计算机图形学示例
—— 具有逼真感
计算机图形学示例
拟光照
—— 虚
‹#›
7.2
二维处理
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身 不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很 显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是 反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必 须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像 或多视点图像。
主观评价
数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的， 因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很 复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以 及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有 待进一步深入的研究。
计算机视觉
计算机视觉的目的是发展出能够
理解自然景物的系统。在机器人领域中，
计算机视觉为机器人提供眼睛的功能。
计算机视觉操作示意图
需要一块三角形的积木
‹#›
8.几个当今热点的研究方向
1）因特网上的图像检索 2）图像在网上的传输 3）图像的安全技术 4）图像的处理技术 5）图像的自动识别 6）图像作为检测手段的一种 7）其它视频方面的研究与需求
数据量大
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息
量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要
求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512
图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/
秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～
《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。
数字图像处理课件ppt课件
9
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （1）处理精度高。 • （2）重现性能好。 • （3）灵活性高。 • 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （1）处理精度高。 • （2）重现性能好。 • （3）灵活性高。 • 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
数字图像处理ch01(MATLAB)-课件
2024/10/12
第一章 绪论
17
2024/10/12
第一章 绪论
18
2024/10/12
第一章 绪论
19
2024/10/12
第一章 绪论
20
<2>几何处理
放大、缩小、旋转，配准，几何校正，面积、周长计算。
请计算台湾的陆地面积
2024/10/12
第一章 绪论
21
<3>图象复原
由图象的退化模型，求出原始图象
图像处理是指按照一定的目标，用一系列的操 作来“改造”图像的方法.
2024/10/12
第一章 绪论
7
➢图象处理技术的分类(从方法上进行分类)[2]
1．模拟图象处理（光学图像处理等）
用光学、电子等方法对模拟信号组成的图像，用光学器 件、电子器件进行光学变换等处理得到所需结果（哈哈 镜、望远镜，放大镜，电视等）.
2024/10/12
第一章 绪论
22
<4>图象重建[3]
[3]此图像来自罗立民，脑成像，
2024/10/12
第一章 绪论
23
/zhlshb/ct/lx.htm
2024/10/12
第一章 绪论
图形用户界面，动画，网页制作等
2024/10/12象处理的基本概念，和基 本问题，以及一些典型的应用。
2024/10/12
第一章 绪论
33
提问
摄像头(机),扫描仪,CT成像装置,其他图象成像装置
2)图象的存储
各种图象存储压缩格式(JPEG,MPEG等),海量图象数据库技术
3)图象的传输
内部传输(DirectMemoryAccess),外部传输(主要是网络)
北航-数字图像处理课件
一、图象处理是交叉边缘学科：模式识别、应用对象等的交叉学科和技术。
二、图象处理分类：限处理）如：望远镜、显微镜、哈哈镜、透镜、胶片合成照相、凸透镜－－实时和数据量增加发展起来的。
第原始数据；第像处理。
之大少见之三、图像技术应用：也是军事侦察。
基础。
数字图象处理技术已1计算。
45目标。
如：机场、桥梁等。
67显微病理、电子显微镜、远程医疗图像、皮肤图象、刀脑外科等等离不开图像。
三、数字化：采样：量化：级，由人眼分辨率远远小于目前仪器设备分辨率，但图像质量最终判别依据是人。
几何：80点/mm，黑白：12bit－－4096层(人眼仅看40多层)四、处理：经过一系列操作得到所需结果。
②同时对比度：亮度，但若背景亮度不同，人眼的主观感觉的亮度亦不一致。
1.7——显微细胞测量问题1投稿：两方面问题：[处理可看作是对矩阵进行变换。
矢量→图像也可看作变换→增强，特征提取，数据压缩采样与量化→模拟的转换成数字的正交矩阵：酉矩阵：2.1二维图像矩阵2.2不同才有信息，任一图像特征为随机的。
且全场各部分间亦非均匀（随机的）不存在全图统一的特征。
在某些场合使用确定的表示来描述图像有困难，然而用平均特性能方便地描述，如描述纹理结构图象可能很方便。
图像为实函数，只讨论二维实随机场。
图象为二维实随机场。
一个样本，图像集可看作随机场，在此集中某一象素亮度fi任一点（函数与（2.3 （出，信号处理中空域和频域之间的相互变换常用。
而高频分量可指示图像中边沿幅度和方向；2.4 付氏变换其反变换：右图可见：型的线性组合。
譜。
卷积定理：即：这里（a）lenna图（b）傅氏变换的频谱图图像及其频谱图像示意图对于一幅图像，图像中灰度变化比较缓慢的区域对应较低的频谱，而灰度变化比较大的边缘地带对应较高的频谱。
而且一幅图像中大部分1。
数字图像处理课件第一章
1
2
单击此处添加大标题内容
1.1.5 数字图像表示
单色图像(monochrome image) ：即黑白图像，每个像素的灰度值只有0和1 灰度图像(grayscale image) ：每个像素的灰度值占一个字节 彩色图像： 真彩色图像：每个像素的灰度值占三个字节，分别为 R、G、B 索引彩色图像：即调色板彩色图像，如8位或16位伪彩色图像 多谱图像：如由卫星多孔径雷达所成的多波段图像，多幅图像表达同一图像的不同波段信息 压缩图像
2
错觉：真实，错误
3
从错觉出发，可能能够了解人视觉机理。进一步将其数学模型化。即可达到目的。
4
有效途径
Hermann格子图像
常见错觉
Muller—Lyer错觉
Ponzo错觉
Hering错觉
Orbison错觉
Pogendoff错觉
Zollnar错觉
图像表示与转换
放大、缩小：
图像表示与转换
1.2.1 图像处理的目的 一般地，图像处理中需要完成以下一个或几个任务： 提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。 提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。 为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。 信息的可视化。 信息安全的需要。
图像处理的目的、任务与特点
模拟图像与数字图像
模拟图像： 强度和空间位置以连续或近似连续形式分布。如照片、电影胶片（记录在乳胶介质上）和物理图像（如人眼可见的自然图像）等，可连续放大而细节不失真。
模拟图像－人眼成像
”
瞳孔，晶状体
视网膜
神经
大脑
D
C
A
B
模拟图像例－人眼成像
2
单击此处添加大标题内容
1.1.5 数字图像表示
单色图像(monochrome image) ：即黑白图像，每个像素的灰度值只有0和1 灰度图像(grayscale image) ：每个像素的灰度值占一个字节 彩色图像： 真彩色图像：每个像素的灰度值占三个字节，分别为 R、G、B 索引彩色图像：即调色板彩色图像，如8位或16位伪彩色图像 多谱图像：如由卫星多孔径雷达所成的多波段图像，多幅图像表达同一图像的不同波段信息 压缩图像
2
错觉：真实，错误
3
从错觉出发，可能能够了解人视觉机理。进一步将其数学模型化。即可达到目的。
4
有效途径
Hermann格子图像
常见错觉
Muller—Lyer错觉
Ponzo错觉
Hering错觉
Orbison错觉
Pogendoff错觉
Zollnar错觉
图像表示与转换
放大、缩小：
图像表示与转换
1.2.1 图像处理的目的 一般地，图像处理中需要完成以下一个或几个任务： 提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。 提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。 为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。 信息的可视化。 信息安全的需要。
图像处理的目的、任务与特点
模拟图像与数字图像
模拟图像： 强度和空间位置以连续或近似连续形式分布。如照片、电影胶片（记录在乳胶介质上）和物理图像（如人眼可见的自然图像）等，可连续放大而细节不失真。
模拟图像－人眼成像
”
瞳孔，晶状体
视网膜
神经
大脑
D
C
A
B
模拟图像例－人眼成像
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。
数字图像处理第1节绪论附工程应用ppt课件
1.4.2 数字图像处理的发展趋势
• 从低分辨率向高分辨率发展 • 从二维（2D）向三维（3D）发展 • 从静止图像向动态图像发展 • 从单态图像向多态图像发展 • 结合应用数学新进展
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
• 占用的频带较宽：电视图像的带宽5～ 6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技 术实现难度越大
• 像素相关性大：压缩潜力大 • 评价受人的影响大
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念 1.1.2 数字图像的基本特点
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
1.1.1 数字图像的基本概念
• 模拟图像
连续的，采用数字化（离散化）表示和数字技术出现 之前，图像是连续的，这一类图像称为模拟图像或连 续图像 连续的：指从时间上和从数值上是不间断的
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
• 从低分辨率向高分辨率发展 • 从二维（2D）向三维（3D）发展 • 从静止图像向动态图像发展 • 从单态图像向多态图像发展 • 结合应用数学新进展
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
• 占用的频带较宽：电视图像的带宽5～ 6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技 术实现难度越大
• 像素相关性大：压缩潜力大 • 评价受人的影响大
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念 1.1.2 数字图像的基本特点
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
1.1.1 数字图像的基本概念
• 模拟图像
连续的，采用数字化（离散化）表示和数字技术出现 之前，图像是连续的，这一类图像称为模拟图像或连 续图像 连续的：指从时间上和从数值上是不间断的
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
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f(x,y)
y x
若只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0表 示黑，1表示白。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X1
若在白和黑之间有256级灰度，称为灰度图像， 0表示黑，255表示白，由黑渐变为白。
图像 70%
语言 15%
文字 15%
人眼中的图像
光和电磁波谱
视觉错觉
1、马赫带效应：基于视觉系统有趋于过高或过 低估计不同亮度区域边界值的现象
灰阶 马赫带效应
距离
2、同时对比度： 基于人眼对某个区域感觉到的 亮度并不仅仅依赖于它的强度
当背景变亮时，中心方块就逐渐变暗
3. 形状、大小、方向的对比
像素间的邻接性和连通性
数字图像是由一组具有一定空间位 置关系像素组成，因而具有一些度量和 拓扑性质。理解像素间的关系是学习图 像处理的必要准备。
相邻像素的4邻域
位于坐标(x,y)的一个像素p有4个水平和垂 直的相邻像素，其坐标分别如图所示，这 个像素集称为p的4邻域，用N4(p)表示，每 个邻域像素距 p一个单位距离。
表不同的亮度。
23 4 5 344 44
344 44 41
344 44 410
344 3 444 1 0 33 32221
1 1 1 11 11
主要内容
1.1 概述 1.2 微机图像处理系统
î 1.3 数字图像的形成
1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
抽样量化后的图像可以用一个二维数组表示其 每个像素点（坐标点）的灰度值（幅度值）。 M行N列的图像矩阵：
4. 天气预报
5. 医学图象分析，例如：B超、透视
6.遥感探测
7.月球探测
8.岩心扫描系统
岩芯三维结构
岩芯内部三维分析
主要内容
î 1.1 概述
1.2 微机图像处理系统 1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
一、系统构成
主要由以下三部分构成
图像采集部件
亮度分辨率:
指图像中可分辨的灰度级数目，将 一个模拟图像量化为256种灰度级， 得到的数字图像的亮度分辨率就是 256级。
由高灰度级分辨率到低灰度级分辨率
256灰度级 128灰度级 64灰度级 32灰度级
颜色数变少，颜色失真，细节受损。
16灰度级 8灰度级
4灰度级 2灰度级
练习
高清晰度电视用1125水平电视线的分辨率隔行扫描 产生图像（每隔一行在显像管表面画一条线，每两 场形成一帧，每场用一秒钟的1/60时间）。图像宽 高的纵横比是16:9。某公司设计了一种图像获取系 统，可以从高清晰图像产生数字图像。该系统中每 条水平线和垂直分辨率的比例与图像宽高比相等。 彩色RGB图像的每个像素有24bit的强度分辨率。 存储2小时的高清晰电视节目将使用多少比特？
...
产生了一幅二维数字化图像
连续图像投影到传感器上
采样和量化后的数字化图
抽样：
将图像在横向上和纵向上的坐标值离散化，限定x 和
y只能取整数值，即将图像划分为一小块一小块， 每
块称为一个像素点，有唯一的坐标(x,y)。
量化：
将图像每个像素点的亮度值离散化0 ，0 限定f(x,y)只能
112
取某个范围内的整数值，例如：1 03-7,3 这1些整数值代
图像处理与识别技术应用极为广泛
数字图像处理最早的应用之一是报纸业，在20世纪 20年代图像第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约， 这幅横跨大西洋的图片需要的时间是3个小时。
1. 图片处理软件，例如：PhotoShop
2. 智能监控系统， 例如：视频监控、交通监控等
3. 识别系统，例如：指纹识别、 人脸识别
数字图像处理第一章
本课程的主要内容
理论：图像处理、图像识别的算法 实践：利用MATLAB、C语言等工具实
现算法
参考书
主要内容
î 1.1 概述
1.2 数字图像处理系统 1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
图像：能为人的视觉系统所感受的信息形式。 人类传递信息的三个主要渠道：
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X8
若是彩色图像，一般由三原色组成，用红、 绿、蓝三个分量描述，即RGB图像。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b = 512 X512X8X3
的强度不同体现的，
而图片上的光强是一
个连续变化的量。
获取数字图像的过程
用f(x,y)二维函数形式表示单色灰度图像，在
坐标点(x,y)处，f表示该点的灰度值（即图像的
浓淡）。要使用计算机处理图像，需要通过抽
样和量化将连续坐标连续幅值的模拟图像转换
为数字图像。y
像素点 灰度值
f(x,y)
x
抽样：数字化坐标值
例如： 图像采集卡 摄像机 扫描仪
图像处理部件 图像输出部件
例如： 屏幕输出 打印输出 视频硬拷贝输出
主要内容
1.1 概述
î 1.2 微机图像处理系统
1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
一般图像都是模拟图像，即图像上的信息是 连续变化的模拟量。
黑白灰度图片上的物
体是通过图上各点光
f(1,1)
f(x, y)
f (2,1)
...
f (M,1)
f(1,2) ... f(2,2) ...
... ... f(M,2) ...
f(1,N)
f
(2,N)
...
f (M,N)
灰度值f(x,y)的取值：
一般人眼可以分辨出8个灰度层次，图像 处理中常用28（即：256）个灰度层次。
A到B是一条扫描线
y
A
B
f: 灰度值, 代表亮度大小
A
B
x
x
抽样：数字化坐标值
f
f
A
BA
B
x
x
等间隔抽样成离散的抽样点
量化：数字化幅度值
f
f
A
BA
B
x
x
将抽样灰度值简单量化成八个灰度值中的一个
构建A点与B点之间的灰度图
灰度标尺
A
B
将图像y轴上所有扫描线A-B作抽样、量化
...
...
A
B
...
空间分辨率：
图像中每单位长度所包含的像素数 目，通常称一幅MXN大小的数字图 像的空间分辨率为MXN像素。
一幅分辨率为512x512的图像逐次减 少到32X32的分辨率
空间分辨率低，图像的尺寸变小，会丢失掉一些信息， 细节不明显。
采用插值方案扩成同样大小的图片
将低分辨率图像放大时，会导致图像的细节模糊，只 是尺寸变大。
y x
若只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0表 示黑，1表示白。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X1
若在白和黑之间有256级灰度，称为灰度图像， 0表示黑，255表示白，由黑渐变为白。
图像 70%
语言 15%
文字 15%
人眼中的图像
光和电磁波谱
视觉错觉
1、马赫带效应：基于视觉系统有趋于过高或过 低估计不同亮度区域边界值的现象
灰阶 马赫带效应
距离
2、同时对比度： 基于人眼对某个区域感觉到的 亮度并不仅仅依赖于它的强度
当背景变亮时，中心方块就逐渐变暗
3. 形状、大小、方向的对比
像素间的邻接性和连通性
数字图像是由一组具有一定空间位 置关系像素组成，因而具有一些度量和 拓扑性质。理解像素间的关系是学习图 像处理的必要准备。
相邻像素的4邻域
位于坐标(x,y)的一个像素p有4个水平和垂 直的相邻像素，其坐标分别如图所示，这 个像素集称为p的4邻域，用N4(p)表示，每 个邻域像素距 p一个单位距离。
表不同的亮度。
23 4 5 344 44
344 44 41
344 44 410
344 3 444 1 0 33 32221
1 1 1 11 11
主要内容
1.1 概述 1.2 微机图像处理系统
î 1.3 数字图像的形成
1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
抽样量化后的图像可以用一个二维数组表示其 每个像素点（坐标点）的灰度值（幅度值）。 M行N列的图像矩阵：
4. 天气预报
5. 医学图象分析，例如：B超、透视
6.遥感探测
7.月球探测
8.岩心扫描系统
岩芯三维结构
岩芯内部三维分析
主要内容
î 1.1 概述
1.2 微机图像处理系统 1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
一、系统构成
主要由以下三部分构成
图像采集部件
亮度分辨率:
指图像中可分辨的灰度级数目，将 一个模拟图像量化为256种灰度级， 得到的数字图像的亮度分辨率就是 256级。
由高灰度级分辨率到低灰度级分辨率
256灰度级 128灰度级 64灰度级 32灰度级
颜色数变少，颜色失真，细节受损。
16灰度级 8灰度级
4灰度级 2灰度级
练习
高清晰度电视用1125水平电视线的分辨率隔行扫描 产生图像（每隔一行在显像管表面画一条线，每两 场形成一帧，每场用一秒钟的1/60时间）。图像宽 高的纵横比是16:9。某公司设计了一种图像获取系 统，可以从高清晰图像产生数字图像。该系统中每 条水平线和垂直分辨率的比例与图像宽高比相等。 彩色RGB图像的每个像素有24bit的强度分辨率。 存储2小时的高清晰电视节目将使用多少比特？
...
产生了一幅二维数字化图像
连续图像投影到传感器上
采样和量化后的数字化图
抽样：
将图像在横向上和纵向上的坐标值离散化，限定x 和
y只能取整数值，即将图像划分为一小块一小块， 每
块称为一个像素点，有唯一的坐标(x,y)。
量化：
将图像每个像素点的亮度值离散化0 ，0 限定f(x,y)只能
112
取某个范围内的整数值，例如：1 03-7,3 这1些整数值代
图像处理与识别技术应用极为广泛
数字图像处理最早的应用之一是报纸业，在20世纪 20年代图像第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约， 这幅横跨大西洋的图片需要的时间是3个小时。
1. 图片处理软件，例如：PhotoShop
2. 智能监控系统， 例如：视频监控、交通监控等
3. 识别系统，例如：指纹识别、 人脸识别
数字图像处理第一章
本课程的主要内容
理论：图像处理、图像识别的算法 实践：利用MATLAB、C语言等工具实
现算法
参考书
主要内容
î 1.1 概述
1.2 数字图像处理系统 1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
图像：能为人的视觉系统所感受的信息形式。 人类传递信息的三个主要渠道：
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X8
若是彩色图像，一般由三原色组成，用红、 绿、蓝三个分量描述，即RGB图像。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b = 512 X512X8X3
的强度不同体现的，
而图片上的光强是一
个连续变化的量。
获取数字图像的过程
用f(x,y)二维函数形式表示单色灰度图像，在
坐标点(x,y)处，f表示该点的灰度值（即图像的
浓淡）。要使用计算机处理图像，需要通过抽
样和量化将连续坐标连续幅值的模拟图像转换
为数字图像。y
像素点 灰度值
f(x,y)
x
抽样：数字化坐标值
例如： 图像采集卡 摄像机 扫描仪
图像处理部件 图像输出部件
例如： 屏幕输出 打印输出 视频硬拷贝输出
主要内容
1.1 概述
î 1.2 微机图像处理系统
1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别
一般图像都是模拟图像，即图像上的信息是 连续变化的模拟量。
黑白灰度图片上的物
体是通过图上各点光
f(1,1)
f(x, y)
f (2,1)
...
f (M,1)
f(1,2) ... f(2,2) ...
... ... f(M,2) ...
f(1,N)
f
(2,N)
...
f (M,N)
灰度值f(x,y)的取值：
一般人眼可以分辨出8个灰度层次，图像 处理中常用28（即：256）个灰度层次。
A到B是一条扫描线
y
A
B
f: 灰度值, 代表亮度大小
A
B
x
x
抽样：数字化坐标值
f
f
A
BA
B
x
x
等间隔抽样成离散的抽样点
量化：数字化幅度值
f
f
A
BA
B
x
x
将抽样灰度值简单量化成八个灰度值中的一个
构建A点与B点之间的灰度图
灰度标尺
A
B
将图像y轴上所有扫描线A-B作抽样、量化
...
...
A
B
...
空间分辨率：
图像中每单位长度所包含的像素数 目，通常称一幅MXN大小的数字图 像的空间分辨率为MXN像素。
一幅分辨率为512x512的图像逐次减 少到32X32的分辨率
空间分辨率低，图像的尺寸变小，会丢失掉一些信息， 细节不明显。
采用插值方案扩成同样大小的图片
将低分辨率图像放大时，会导致图像的细节模糊，只 是尺寸变大。