数字图像处理课件整理
数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
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，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写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。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
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
利用图像颜色的散布信息，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锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
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
数字图像处理课程复习课件
深度学习基础
深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经 网络模拟人脑神经元网络进行学习。深度学习模型 由多个层次的神经元组成，每个神经元接收输入并 产生输出。
图像分类算法
1 2 3
支持向量机（SVM）
SVM是一种监督学习算法，它通过找到一个超平 面将不同类别的图像分隔开来实现分类。
K最近邻算法（KNN）
生成对抗网络（GAN）可以生成具有高度真实感的图像，为数字图像处理提供了新的研 究方向。
三维图像处理的发展趋势
三维重建技术的发展
利用多视角图像和三维扫描等技术， 实现物体的三维重建，为虚拟现实、 增强现实和智能制造等领域提供了支 持。
三维数据压缩和传输
随着三维数据量的不断增加，三维数 据压缩和传输技术的研究和应用也越 来越重要，为远程医疗、智慧城市等 领域提供了便利。
傅里叶变换 拉普拉斯变换
卷积运算 形态学运算
将图像从空间域转换到频率域， 用于分析图像的频率特征。
通过滑动一个小的窗口（卷积核 ）来对图像进行滤波处理，用于 图像平滑、锐化等操作。
02
图像增强与滤波
Chapter
图像增强方法
对比度增强
01
通过调整像素值，提高图像的对比度，使图像更加清晰易见。
锐化处理
边缘检测与二值化
Sobel算子
通过计算像素点周围的像素强度，检测出边缘并计算出方向。
Canny边缘检测
通过计算像素点周围的梯度强度，检测出边缘并计算出方向。
二值化
通过设置阈值，将灰度图像转换为二值图像，突出边缘和轮廓。
特征提取与描述子
01
颜色特征
提取图像的颜色分布 和颜色直方图作为特 征。
02
《数字图像处理课件》
视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。
数字图像处理ppt课件
between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容：
使用Photoshop观察数字图像增强的效果； 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值， 减少图像的噪声和细节， 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值，有效去 除椒盐噪声，保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理，减少噪声 和细节，提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息，近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势，成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一，具有平移不变性和强大的特征表达能 力，广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类，根据聚 类中心表示像素的颜色信息，实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息，将图 像分割成若干个区域，实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ，通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理，掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一，其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中，需要理解各种 算法的原理和实现方法，并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
数字图像处理入门ppt课件
– 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
数字图像处理课件整理版
2020年数字图像处理课件整理精品版第一章■课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。
着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
数字图像处理的概念1•什么是图像■图像可定义为一个二维函数f (X, y)■ (x,y)——空间坐标■幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)■数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值■数字图像中每个由坐椒x,y)指定的点称为像素(pixel)0■数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。
灰度图像像索精品好文档.推荐学习交潦■对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。
0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
彩色图像■彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵來表示。
'255240240'O16080 'O80160"R =255O80G =255255160 B =O O240 255O O O255O255255255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象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上:图像抽样对连续图像f (x, v)进行数字化幅度上:灰度级量化■数字图像常用矩阵来表示：/((),()) _/(0,1) …/((KN-1)f(x9y)= m°) /ai) /(LA-1)• • • •/'(xYZ—LO) /'(A/—LT) •…yXA•/—L“V—1) vx=0, 1, ••• ,M-1 ,(xj)=0~255,.”=(),1,…少」* (灰度级为256,设灰度量化为8bit)16X方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样MXN个像素点—般取M=N=2n=64, 128, 256, 512, 1024, 2048……四、数字图像处理的三个层次■从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。
数字图像处理与分析基础整理ppt
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
数字图像处理应用实例ppt课件
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5、公安交通
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5、公安交通
公共安全
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数字图像处理应用实例 谢谢观看！
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数字图像处理应用实例
1、医疗诊断 2、航空及遥感 3、工业检测 4、军事应用 5、公安交通
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1、医疗诊断
胸部X射线成像 血管造影图像 头部CT图像
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1、医疗诊断
超声波成像的例子
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不同角度的胎 儿成像
甲状腺；受损 肌肉层
1、医疗诊断
三维彩色CT技术
多器官伪彩显示
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1、医疗诊断
（观察角度变化）
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2、航天及遥感
月球图像
火星图像
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2、航天及遥感
飓风的多光谱图像
西藏东南山区雷达图像
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3、工业检测
电路板； 封装丸剂； 瓶装液体；塑料中气泡； 谷物； 目镜搀杂物
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3、工业检测
公路损害检测
网裂
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龟裂
4、军事应用
军事侦察、高精度制导
（夜视红外传感；智能火炮/图像制导视频跟踪；毫米波成像）
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4、军事应用
数字图像处理概述精选ppt课件
精选编辑ppt 26
第一章 数字图像处理概论
图像输入系统
图像处理与 分析系统
图像输出系统
图像存储系统
精选编辑ppt 27
第一章 数字图像处理概论
采集：x光透视成像仪、扫描仪、数码相机等 处理和分析：主要是利用计算机运算，还可
精选编辑ppt 65
第一章 数字图像处理概论
Anonymous
精选编辑ppt 3
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt 4
第一章 数字图像处理概论
第一章 数字图像处理概论
• 图像的基本概念 • 数字图像的基本类型 • 数字图像处理系统 • 数字图像处理的发展及特点 • 数字图像处理的主要内容及应用 • 图像的统计特征
精选编辑ppt 5
第一章 数字图像处理概论
--图像复原和图像增强的研究和发展。
精选编辑ppt 43
第一章 数字图像处理概论
1964 年 ： 美 国 喷 气 推 进 实 验 室 (JPL) 用计算机对“徘徊者七号”太空船发回 的大批月球照片进行处理。
精选编辑ppt 44
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt
美国航天器传 送的第一张月 球照片，“旅 行者7号”卫 星1964年7月 31日9点09分 （东部白天时 间）在光线影 响月球表面17 分钟时摄取的 图像
1922年在信号两次穿 越大西洋后，从穿孔 精选编辑p纸pt 带得到的数字图像
41
第一章 数字图像处理概论
精选编辑ppt
1929年从伦敦 到纽约用15级 色调设备传送 的照片
42
第一章 数字图像处理概论
数字图像处理第二章课件ppt课件
f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接：
p
8邻接： p
m邻接(混合邻接)：邻点q与当前像素（点）p存在4邻接前景邻点；
或
q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订，它消除了应用8邻接可能引起的模糊性 ，如图2.26b（4或8邻接共存）。
数字图像处理课件ppt
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。
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第一章⏹课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。
着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
数字图像处理的概念1. 什么是图像⏹图像可定义为一个二维函数f (x, y)⏹(x,y)——空间坐标⏹幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)⏹数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值⏹数字图像中每个由坐标(x,y)指定的点称为像素(pixel)。
⏹数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。
灰度图像⏹对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。
0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
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象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3. 数字图像的表示方法空间上：图像抽样对连续图像f（x，y）进行数字化幅度上：灰度级量化x方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样M×N个像素点一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048……四、数字图像处理的三个层次⏹从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应用领域1. 图像处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。
2. 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述；⏹以观察者为中心研究客观世界；⏹图像分析是一个从图像到数据的过程。
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）。
五、数字图像处理的主要研究内容1.图像变换2.图像压缩编码3.图像的增强和复原4.图像分割5.图像描述6.图像识别7.图像隐藏X 射线成像X 射线在医学诊断上的应用 （a ）X 光片（b ）血管照相术（c ）头部CAT 切片图像第二章数字图像基础亮度适应现象•人的视觉系统能适应的光强度级别范围约1010 量级。
•人的视觉不能同时在这么大范围工作，存在亮度适应现象。
•人眼能同时鉴别的光强度级的范围是很小的。
•主观亮度（人的视觉系统感觉到的亮度）是进入人眼的光强度的对数函数。
•人从一个物体感受的颜色由反射光的性质决定。
•一个物体若所有反射的可见光波长是相对平衡的，则物体对观察着来说显示为白色。
•若一个物体在可见光谱的有限范围内反射时会呈现各种颜色色调。
•灰度级用来描述单色光的强度。
简单的图像形成模型当用数学方法描述图像信息时，通常着重考虑它的点的性质。
例如一副图像可以被看作是空间各个坐标点的结合。
它的最普通的数学表达式为：其中（x，y，z）是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是图像强度。
这样一个表达式可以代表一幅活动的、彩色的、立体图像。
当研究的是静止图像时，则式(2-1)与时间t 无关，当研究的是单色图像时，显然与波长λ无关，对于平面图像则与坐标z 无关。
因此，对于静止的平面的、单色的图像来说其数学表达式可简化为：数字图像表示取样和量化的结果是一个矩阵一幅连续图像f (x, y)被取样，则产生的数字图像有M行和N列。
坐标(x, y)的值变成离散值，通常对这些离散坐标采用整数表示•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.放大和收缩数字图像•图像放大的常用方法：1.最近邻域内插法2.像素复制法例如：把图像放大一倍，可以复制每一列，这就使图像在水平方向增加一倍。
然后复制已增大了的图像的每一行以使图像在垂直方向上增加一倍。
3. 双线性内插法•图像收缩–行-列删除把图像缩小，可以每隔一行(或一列)删除一行(或一列)。
像素间的一些基本关系为了确定两个像素是否连通，必须确定:▪它们是否相邻▪它们的灰度是否满足特定的相似性准则•像素集的邻接–如果像素子集S1中的某些像素与像素子集S2中的某些像素邻接，则S1和S2是相邻接的。
–这里邻接意味着4、8或者m邻接。
线性和非线性操作•令H是一种算子，其输出和输入都是图像。
如果对于任何两幅图像 f 和g 以及任何两个标量a 和b有如下关系，则称H为线性算子：H(af+bg)=a H(f)+b H(g)第3章空间域图像增强图像增强技术不需要考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，将不需要的特征进行衰减。
图像增强技术的目的：改善图像视觉效果，便于观察和分析便于人工或机器对图像的进一步处理图像增强方法的分类：空间域法：以对图像像素的直接处理为基础。
点处理（图像灰度变换、直方图均衡等）频率域法：以修改图像的傅里叶变换为基础(高、低通滤波、同态滤波等)图像增强技术的特点人为地突出图像中的部分细节，压制另外一部分信号在不考虑图像降质原因的条件下，用经验和试探的方法进行加工尚无统一的质量评价标准，无法定量衡量处理效果的优劣•空间域增强是指增强构成图像的像素。
空间域方法是直接对像素操作的过程。
•空间域处理可由下式定义：g(x,y) = T[f(x,y)]•T 是对f 的一种操作，其定义在(x,y)的邻域。
•增强的方法主要分为点处理和模板处理两大类：–点处理——作用于单个像素的空间域处理方法；–模板处理——作用于像素邻域的处理方法。
基本灰度变换图像增强常用的3种基本类型:1)线性函数2)对数函数3)幂次函数图像反转灰度级范围为[0,L-1]的图像反转可定义为：s = L – 1 - r•用这种方式倒转图像的强度，可以产生图像反转的对等图像。
•反转变换适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时。
对数变换对数变换的一般表达式为对数变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值对数函数在很大程度上压缩了图像像素值的动态范围。
幂次变换•幂次变换的基本形式为：幂次变换通过幂次曲线中的γ值把输入的窄带值映射到宽带输出值。
当γ<1 时，把输入的窄带暗值映射到宽带输出值；当γ>1 时，把输入的窄带高值映射为宽带输出值。
伽马校正•图像获取、打印和显示的各种装置是根据幂次规律产生响应的。
•CRT装置的电压-强度响应是一个指数变化范围为1.8～2.5的幂函数。
•用于修正幂次相应的过程称为伽马校正。
分段线性变换函数•优势：形式可任意合成•缺点：需要更多的用户输入•一些重要变换的实际应用可由分段线性函数描述对比拉伸•对比拉伸的思想是提高图像处理时灰度级的动态范围.灰度切割•提高特定灰度范围的亮度•灰度切割主要方法：1.所关心范围内为所有灰度指定一个较高值，其余部分指定较低值(图3.11(a))。
2.所需范围的灰度变亮，其余部分保持不变位图切割•设图像中的每个像素都由8bit表示，•把图像按照由最低有效位到最高有效位的顺序划分为8个位平面(位平面0到位平面7)•把图像分解为位平面，可分析每一位在图像中的相对重要性•通过对特定“位”提高亮度，提高整幅图像的视觉质量。
•较高阶位(特别是前4位)包含了大多数在视觉上很重要的数据.•其他位平面对图像中更多的微小细节有作用.位平面的划分方法•可用灰度阈值变换函数–位平面0：阈值选0–位平面1：阈值选2–位平面2：阈值选4–位平面3：阈值选8–位平面4：阈值选16–位平面5：阈值选32–位平面6：阈值选64–位平面7：阈值选128直方图处理•灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有某种灰度级的像素的个数。
即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。
•灰度直方图反映了图像中每种灰度出现的频率，是图像最基本的统计特征。
•直方图是用来表达一幅图像灰度级分布情况的统计表，也称图像中像素灰度分布的概率密度函数。
•可以用概率密度函数p (rk) 来表示原始图像的灰度分布。
•直方图是多种空间域处理技术的基础，直方图操作能有效地用于图像增强。
•对于暗色图像，其直方图的组成成分集中在灰度级低的一侧。
•对于低对比度图像，其直方图窄而集中于灰度级的中部。
•对于高对比度图像，其直方图灰度级的范围很宽。
•直观上可以认为，如果一幅图像其像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，则这样的图像有高对比度和多变的灰度色调。
3.3.1 直方图均衡化条件(a)要求T(r)为单值是为了保证反变换存在，单调条件保持输出图像从黑到白的顺序。
条件(b)保证输出灰度级与输入有相同的范围。
•一幅图像的灰度级可被视为区间[0,1]的随机变量。
•随机变量的一个最重要的基本描述是其概率密度函数(PDF)。
令pr(r)和ps(s)分别代表随机变量r和s的概率密度函数。
由概率论：若pr(r)和T-1(s)已知，且T-1(s)满足条件(a)，则变换变量s 的概率密度函数ps(s)可由下式得到：变换变量s的概率密度函数ps(s) 由输入图像r 的概率密度函数pr(r) 和所选择的变换函数T (r)决定直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。
假定变换函数为：•用这个结果代替dr/ds，取概率密度为正，得到:因为ps(s)是概率密度函数，在s的所有取值上的积分等于1，因此其在区间[0,1]以外的值为0由上面的推导可见，在变换后的变量s的定义域内的概率密度是均匀分布的。
因此，用r的累积分布函数作为变换函数，可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。
其结果扩展了像素取值的动态范围。
当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即一幅64X64,8级灰度图像，直方图均衡化计算列表利用累积分布函数作为灰度变换函数，经变换后得到的新灰度的直方图虽然不很平坦，但毕竟比原始图像的直方图平坦得多，而且其动态范围也大大地扩展了。
因此这种方法对于对比度较弱的图像进行处理是很有效的。
局部增强•全局性增强：–基于整幅图像灰度确定变换函数–适用于整个图像的增强–忽略局部特性•局部增强：–基于图像中每个像素的邻域设计变换函数–在每个像素的邻域内进行直方图均衡化或规定化) 原图：一幅为减少噪声而被轻度模糊的图像。
(b) 全局直方图均衡的结果：对比度稍微提高，噪声就会明显地增强。
(c) 对每个像素使用7*7邻域局部均衡化的结果：显示出了大暗方块中的小方块。
空间滤波增强定义：空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进行滤波，去除图像噪声或增强图像的细节•空间滤波：直接对图像像素处理•滤波器：也称为掩膜、核、模板、窗口•空间滤波操作的对象：像素邻域的像素值、模板中的对应系数值•在待处理图像中逐点移动模板•线性空间滤波：滤波器输出是滤波器系数与滤波掩膜覆盖区域的相应像素值的乘积之和。