数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)
数字图像处理(冈萨雷斯)课件
y
y
x
彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 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
数字图像的像素表示
什么是像素？
数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个 特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像素
考试内容
平时作业50%，考试成绩50% 平时作业选择下列两个之一：
分组完成一个大作业 其（基本概念、原理和算法）
助教老师
曹磊 E_mail: caolei@ 电 话：82529384
注意：有不懂的地方多问助教老师，充分发挥助教老师的 指导作用
上课主要内容（续）
9. 图像压缩（2） 10. 形态学图像处理 11. 图像分割 12. 表示与描述 13. 基于内容的视频分析和检索技术（补充） 14. 考试复习
课程目的与要求
掌握数字图像处理的基本概念、原理和 方法
初步运用所学知识解决实际问题 为图像处理及相关领域的研究打下基础
图像处理 计算机视觉 基于内容的图像、视频检索 人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别 图像分类、图像和视频的语义概念检测、……
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods， Digital Image Processing(Second Edition) ，Prentice Hall，2003。
教材及参考书（续）
参考书
Kenneth R. Castleman著，朱志刚、林学訚、石定 机等译，数字图像处理，电子工业出版社，2002年。 章毓晋，图象工程上册—图象处理和分析，清华大 学出版社，2003年。
数字图像处理-冈萨雷斯-课件(英文)Chapter11-表示与描述可编辑全文
Benefits: - Easier to understand - Require fewer memory, faster to be processed - More “ready to be used”
3 from
Lupper
Turn Right OK!
Turn Right OK!
Algorithm (cont.)
For the lower side of a convex hull
7. 8.
Put For
the i=
np-o2indtoswpnn
The First Difference of a Chain Codes
Problem of a chain code: a chain code sequence depends on a starting point.
Solution: treat a chain code as a circular sequence and redefine the starting point so that the resulting sequence of numbers forms an integer of minimum magnitude.
Remove the first and the last points from AReptpuernndLLlower to Lupper resulting in the list
LLlower
3 points from Llower
Turn Left NOK!
(848页PPT幻灯片)数字图像处理(冈萨雷斯)课件
例3：镜头边界检测
பைடு நூலகம்
例4：基于内容的图像检索 例5：基于内容的镜头检索
例6：基于内容的视频片断检索
例7：视频字幕识别
例7：视频字幕识别
T. B$alr
Boat
Fish
H. Jlntao J.
E. Lah oud MaI•
MeetJn
MJIIta Mono§o us Motorbike
News pa per
为什么要用SAN
存传储统区存域储网解S决AN方(S案tor—ag—e A信re息a 岛Network)
SAN
SAN是什么？
SAN是什么？（续）
不是client/server,而是client/storage devices 独立于LAN之外的高速存储网络 一般采用高速的光纤通道作为传输媒体（ 2Gbit/s） 将存储设备通过光通道互连设备构成一个存 储子网 支持服务器和存储设备之间任意到任意的连 接 S A N上的任何一台服务器均可存取网络中的任何一个 存 储设备 对网上的存储资源实施集中统一的管理
Vision (IJCV) ✓ Pattern Recognition (PR) ✓ Image and Vision Computing (IVC)
✓…
目前需要做的事情
选课学生发送下列信息给老师: pengyuxin@
✓ 姓名 ✓ 学号 ✓ 联系方式：E_mail,电话 ✓ 硕士生或博士生，年级 ✓ 所在院系、实验室、导师 ✓ 研究方向
✓灰度图像是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y) ✓彩色图像由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数 f(x,y)组成
y
y
x
x
什么是数字图像？
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
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件
x
一般取M=N=2n=64，128， 256，512，1024，2048
三、数字图像的表示方法
数字图像常用矩阵来表示：
f (0,0) f (0,1) f (0, N 1) f ( 1 , 0 ) f ( 1 , 1 ) f ( 1 , N 1 ) f (x, y) f (N 1,0) f (N 1,1) f (N 1, N 1) N N
现状
七十年代以来迅猛发展。
•1：主观需求：人类从外界获取得信息60～70％通过眼睛
的图象信息。 •2：计算机技术的发展和通信手段的发展提供客观可能；以 FFT为代表的数字信号处理算法和现代信号处理方法的精 确性，灵活性与通用性。 •3：数学化的特点是该学科成熟的一个标志。“一种科学只 有在成功地运用数学时，才算真正达到了完美的地 步”(分析，代数，几何） •总之：是一门在理论研究和应用开发两方面获得极大统一 的学科。
•1 模拟图像
2 数字图像
数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。
–每个像素包括两个属性：位置和灰度。
对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示， 通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
?平板印刷技术?工业检测普通谷物普通谷物?显微镜方法?激光?生物图像?天文观测被真菌感染的谷物天鹅星座环154可见光及红外波段成像这一波段的应用最为广泛电视和多媒体光显微镜涉及的范围从药物到材料特性的检测a紫杉酚b胆固醇c微处理器d镍氢化物薄片e音频cd的表面f有机超导154可见光及红外波段成像遥感美国华盛顿区域的卫星遥感图像154可见光及红外波段成像天文天气观测与预报是卫星多光谱图像的主要应用领域154可见光及红外波段成像?工业检测可见光谱中主要成像领域是生产产品的自动视觉检测154可见光及红外波段成像拇指指纹图像识别指纹识别人脸识别车牌号码的识别红外图象红外图象155微波波段成像雷达在雷达图像中看到的只是反射到雷达天线的微波能量航天器拍摄的西藏东南山区雷达图像156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mri157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
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)
1. 数字数据传输通常用波特率度量，其定义为每秒钟传输的比特数。
通常的传输是以一个开始比特，一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。
基于这个概念回答以下问题：(a) 用56K 波特的调制解调器传输一幅1024×1024、256 级灰度的图像需要用几分钟？(b) 以750K 波特[这是典型的电话DSL(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间？解：(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min(b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s2.两个图像子集S1和S2图下图所示。
对于V＝｛1｝，确定这两个子集是（a）4-邻接，（b）8-邻接，（c）m-邻接。
a) S1 和S2 不是4 连接，因为q 不在N4(p)集中。
(b) S1 和S2 是8 连接，因为q 在N8(p)集中。
(c) S1 和S2 是m 连接，因为q 在集合N D(p)中，且N4(p)∩ N4(q)没有V 值的像素3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令V={0,1}并计算p 和q 间的4，8，m 通路的最短长度。
如果在这两点间不存在特殊通路，试解释原因。
(b) 对于V={1,2}重复上题。
解：(a) 当V={0,1}时，p 和q 之间不存在4 邻接路径，因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备V 的值，如图(a)p 不能到达q。
8 邻接最短路径如图(b)，最短长度为4。
m邻接路径如图(b)虚线箭头所示，最短长度为5。
这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。
(b) 当V={1, 2}时，最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示，其长度为6，另一种情况，其长度也为6；8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示，其最短长度为4；m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示，其最短长度为6.或解: (1) 在V＝{0,1}时，p和q之间通路的D4距离为∞，D8距离为4，Dm距离为5。
《数字图像处理与分析(第3版)》课件09数字图像处理系统及应用实例
目标 分割
目标 识别
图像处理流程
目标 跟踪
视频 合成
9.2.3 DSP组成的目标检测与识别系统 •LOGO
3．算法中的关键技术
1） 空域高通滤波将小目标进行增强，提高它的信噪比。 2） 自适应门限分割技术。 3） 图像特征匹配，通过多帧检测，识别出真正的目标。
9.2.3 DSP组成的目标检测与识别系统 •LOGO
9.2.6 行人再识别技术
•LOGO
1.特征提取与表达
（1）低层视觉特征 是指颜色、纹理等基本的图像 视觉特征。低层视觉特征以及它们的组合是行人再识别中 常用的特征。多个低层视觉特征组合起来比单个特征含有 更加丰富的信息，具有更好的区分能力，因此常将低层视 觉特征组合起来用于行人再识别。
(a) 上下半身分割法 (b) 条纹分割法 (c) 滑动窗分割法 (d) 三角形分割法
第9章 数字图像处理系统及应用实例 •LOGO
9.1 数字图像处理系统 9.2 应用实例
9.1 数字图像处理系统
•LOGO
监视器
图像通信接口
输入设备 摄像机 扫描仪 CD-ROM ……
医学图像 卫星遥感图像
雷达图像
高档微机系统
图像采集 A/D
图像处理
图像数据库
硬盘、光盘、磁带机 存储设备
数字图像处理系统结构框图
通信网络
输出设备 激光打印机
绘图仪 显示器
……
9.1.1 数字图像处理系统的分类
•LOGO
❖ 通用和专用: ▪ 通用系统主要用于方法研究、大型计算、多 媒体技术研究、视频制作等
▪ 专用型处理系统一般用于特殊用途，处理任 务单一，但对系统体积、重量、处理速度、 功耗、成本等有特定的要求，数字信号处理 器（DSP）
图像处理_Digital Image Processing, 3rd ed(数字图像处理(第3版)内附图片)
Digital Image Processing, 3rd ed(数字图像处理(第3版)内附图片)数据摘要：DIGITAL IMAGE PROCESSING has been the world's leading textbook in its field for more than 30 years. As in the 1977 and 1987 editions by Gonzalez and Wintz, and the 1992 and 2002 editions by Gonzalez and Woods, this fifth-generation book was prepared with students and instructors in mind. The principal objectives of the book continue to be to provide an introduction to basic concepts and methodologies for digital image processing, and to develop a foundation that can be used as the basis for further study and research in this field. The material is timely, highly readable, and illustrated with numerous examples of practical significance. All mainstream areas of image processing are covered, including image fundamentals, image enhancement in the spatial and frequency domains, restoration, color image processing, wavelets, image compression, morphology, segmentation, and image description. Coverage concludes with a discussion on the fundamentals of object recognition.Although the book is completely self-contained, this companion web site provides additional support in the form of review material, answers to selected problems, laboratory project suggestions, and a score of otherfeatures. A supplementary instructor's manual is available to instructors who have adopted the book for classroom use. See also a partial list of institutions that use the book.One of the principal reasons this book has been the world leader in its field for more than 30 years is the level of attention we pay to the changing educational needs of our readers. The present edition is based on the most extensive survey we have ever conducted. The survey involved faculty, students, and independent readers of the book in 134 institutions from 32 countries. Many of the following new features are based on the results of that survey.中文关键词：数字图像处理,图像基础,图像在空间和频率域的增强,图像压缩,图像描述,英文关键词：digital image processing,image fundamentals,image compression,image description,数据格式：IMAGE数据用途：数字图像处理数据详细介绍：Digital Image Processing, 3rd editionBasic Information:ISBN number 9780131687288.Publisher: Prentice Hall12 chapters.954 pages.© 2008.DIGITAL IMAGE PROCESSING has been the world's leading textbook in its field for more than 30 years. As in the 1977 and 1987 editions by Gonzalez and Wintz, and the 1992 and 2002 editions by Gonzalez and Woods, this fifth-generation book was prepared with students and instructors in mind. The principal objectives of the book continue to be to provide an introduction to basic concepts and methodologies for digital image processing, and to develop a foundation that can be used as the basis for further study and research in this field. The material is timely, highly readable, and illustrated with numerous examples of practical significance. All mainstream areas of image processing are covered, including image fundamentals, imageenhancement in the spatial and frequency domains, restoration, color image processing, wavelets, image compression, morphology, segmentation, and image description. Coverage concludes with a discussion on the fundamentals of object recognition.Although the book is completely self-contained, this companion web site provides additional support in the form of review material, answers to selected problems, laboratory project suggestions, and a score of other features. A supplementary instructor's manual is available to instructors who have adopted the book for classroom use. See also a partial list of institutions that use the book.One of the principal reasons this book has been the world leader in its field for more than 30 years is the level of attention we pay to the changing educational needs of our readers. The present edition is based on the most extensive survey we have ever conducted. The survey involved faculty, students, and independent readers of the book in 134 institutions from 32 countries. Many of the following new features are based on the results of that survey.NEW FEATURESA revision of introductory concepts that provides readers with foundation material much earlier in the book than before.A revised and updated discussion of intensity transformation, spatialcorrelation, convolution, and their application to spatial filtering.New discussion of fuzzy sets and their application to image processing.A new chapter on the discrete Fourier transform and frequency domain processing.New coverage of computerized tomography.A revision of the wavelets chapter.A new chapter on data compression, including new compression techniques, digital video compression, standards, and watermarking.New coverage of morphological reconstruction, gray-scale morphology, and advanced morphological algorithms.New coverage of the Marr-Hildreth and Canny edge detection algorithms.Expanded coverage of image thresholding.New examples and illustrations involving over 400 new images and more than 200 new drawings and tables.Expanded homework sets, including over 80 new problems.Updated bibliography.Differences Between the DIP and DIPUM BooksDigital Image Processing is a book on fundamentals.Digital Image Processing Using MATLAB is a book on the software implementation of those fundamentals.The key difference between the books is that Digital Image Processing (DIP) deals primarily with the theoretical foundation of digital image processing, while Digital Image Processing Using MATLAB (DIPUM) is a book whose main focus is the use of MATLAB for image processing. The DIPUM book covers essentially the same topics as DIP, but the theoretical treatment is not as detailed. Some instructors prefer to fill in the theoretical details in class in favor of having available a book with a strong emphasis on implementation.© 2008 by Pearson Education, Inc.Pearson Prentice HallPearson Education, Inc.Upper Saddle River, New Jersey 07458All rights reserved. No part of this book may be reproduced, in any form, or by any means, without permission in writing from the publisher. Pearson Prentice Hall ® is a trademark of Pearson Education, Inc. 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精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或 缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
数字图像处理冈萨雷斯第三版第四章讲解学习
1 其它
设置F(0,0)=0(结果图像的平均值为零)，而保留其 它傅里叶变换的频率成分不变
由于图像平均值为0而产生整体平均灰度级的降低， 因此几乎没有平滑的灰度级细节
低通滤波器：
使低频通过，高频衰减的滤波器
被低通滤波的图像比原始图像少了尖锐的细节部分 而突出了平滑过渡部分
高通滤波器：
使高频通过，低频衰减的滤波器
x0 y0
②当从变换的原点移开时，对低频对应着图像的慢变化分量， 如图像的平滑部分
③进一步离开原点时，较高的频率对应图像中变化越来越 快的灰度级，如边缘或噪声等尖锐部分
F(u, v) F(u, v) ei(u,v)
从幅度谱中我们可以看出明亮线和原始图像中对应的轮廓 线是垂直的。如果原始图像中有圆形区域那么幅度谱中也 呈圆形分布。
性滤波 g(x, y) w(s,t) f (x s, y t) (3.4 1)
sa tb
(4.6-23)和(3.4-1)本质上是相似的；相差之处只在于：常数、 负号及求和的上、下限； 在实践中，我们宁愿使用(3.4-1)和较小的滤波器模板来实现滤波 处理； 滤波在频率域中更为直观，可以在频率域指定滤波器，做反变换， 然后在空间域使用结果滤波器作为在空间域构建小滤波器模板的 指导；
傅里叶频谱显示了±450的强边缘，在垂直轴偏左的部分有垂 直成分（对应两个氧化物突起）。
频率域滤波的基本步骤
DFT
滤波器 H (u , v)
IDFT
F (u , v)
H (u , v) F (u , v)
前处理
后处理
f (x , y)
g (x , y)
思想：通过滤波器函数以某种方式来修改图像变换， 然后通过取结果的反变换来获得处理后的输出图像
[课件]冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理PPT
![[课件]冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/3e8127f628ea81c758f5782c.png)
X11 X12 X X22 21 X Xm1 Xm2
X1n X2n Xmnmn
r1 r 2 map ri rL
g1 g2 gi gL
b1 b2 bi bL L3
256×256×256=16 777 216≈1670万种颜色。 这足以表示自然界的任一颜色，故又称其为 24位真彩色。
第五章 彩色图象处理
• 一幅图像中的每一个像素点均被赋予不同的RGB值，
便可以形成真彩色图像，如红色(255，0，0)、绿色(0， 255，0)、蓝色(0，0，255)、青色(0，255，255)、品红 (255，0，255)、黄色(255，255，0)、白色(255，255， 255)、黑色(0，0，0)等，等比例混合三基色产生的是 灰色。 RGB颜色模型可用一个三维空间中的单位立方体 来表示，如图所示。
第五章 彩色图象处理
索引图像X与对应示意图
r1 r2 . . rk . . rL X
g1 b1 g2 b2 . . . . gk bk . . . . gL bL map
圆圈圈过的元素之值=k-1(X为uint8 uint16)
第五章 彩色图象处理 索引图像文件的读取 – [X, map] = imread(filename, fmt) – [X, map] = imread( filename, fmt ) reads the indexed image in filename into X and its associated colormap into map. The colormap values are rescaled to the range [0,1]. 索引图像的显示 – imshow(X, map) 或 – image(X) – colormap(map)
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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。
图像理解 抽 象 程 度 图像分析 图像处理 符号 数据 图像 数 据 量
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。
这幅图象文件的解码: P5 # Imported from SUN image: LEGGO_HOUSE_1.0.intensity 640 480 255 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x26 0x27 0x27 0x27 0x28 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x26 0x27 0x26 0x27 0x28 0x27 0x27 0x26 0x27 0x27 0x27 0x28 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x28 0x28 0x27 0x28 0x29 0x28 0x27 0x28 0x28 0x28 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x28 0x27 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x29 0x29 0x29 0x28 0x28 0x28 0x28 ………………………………………………………………...
补充：图象和视觉基础
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 概论和综述 人眼与亮度视觉 颜色视觉 光度学和成象模型 成象变换 采样和量化 象素间联系 算术和逻辑运算 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： • 视觉基础（人眼与亮度视觉，颜色视觉） • 成像基础（模型、几何和采样量化） • 图像基础（像素间联系、图像运算和图像坐标变 换）
第1章 绪论
1.1 从图象到图像工程
图象理解 –图象和数字图象 –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
–图象处理和分析系统 –图象采集、显示、存储、 通讯、处理和分析模块
抽 象 程 度
图象分析
数 据 量
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。 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。
% 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’);
• 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。
pgm格式的数字图像文件是美国计算机科学专业图像处理 教学和研究的常用格式，虽然文件体积比较大，但是像素 直接与数字相联系，易于检查和修改。它由两部分组成： 1、第一部分是文件头，它由若干行组成： • 第一行说明文件的类型，例如，P2（表示黑白图像）或P5 （表示彩色图像）； • 接着是以#开头的注解行，在软件打开图像时不执行注解 行，可以没有注解行，或有多个以#开头的注解行； • 注解行后的第一行指定数字图像的大小，例如，640 480 （宽640个像素，高480个像素，中间有一个空格）； • 接下来的一行指定图像的灰度等级，例如，255。各行的 结尾没有标点符号。 2、第二部分是不再分段的位图列阵，例如，在256灰度的场 合，P2类型是一个像素一个字节（8位）， P5类型是一个 像素三个字节（R、G、B各8位）。
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
这是一幅pgm格式的彩色照片
这是pgm格式彩色照片16进 位制部分代码。原代码是不 分行的字符串。这里写成分 行的形式 (注意：LF=换行； SP=空格； #=注解行)： 0x50 0x35 0x0A 表示P5 (LF); 0x23 0x20 0x20 0x49 …0x0A 表示#(SP)(SP)I…(LF) ; 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)
bmp(Bitmap)格式
• BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格 式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持 BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都 是以BMP为基础的。 • Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因 此把这种BMP图象文件格式称为设备相关位图 DDB(device-dependent bitmap)文件格式。 • Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此 把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(deviceindependent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统 中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB 位图的。
• 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。
• 为什么需要数字图象(digital image )？ 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。
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。