图形图像处理概述【学习】

图形图像处理概述【学习】图形图像处理概述【学习】2010-01-08 21：14第一章绪论

图形图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美

国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片，用来改善图像的质量。此后

由于遥感等领域的应用，使得图形图像处理技术逐步得到发展。一直到20世纪50年代，随着大型数字计算机和太空科学研究计划的出现，人们才注意到图像

处理的潜力。1964年在美国航空总署的喷气推进实验室开始用计算机技术改善

从太空探测器获得的图像。当时利用计算机技术处理由太空船"徘徊者七号"(Ranger 7)发回的月球照片，以校正电视摄影机所存在的几何失真或响应失真。这标志着第三代计算机问世后数字图像处理开始得到普遍应用。

近年来随着计算机与信息技术的高速发展，数字图像处理技术也得到了快

速的发展，目前已成为计算机科学、医学、生物学、工程学、信息科学等领域

各学科之间学习和研究的对象。

1.1数字图像

图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直

接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。其最广义的观点是指视觉信息。例如照片、图画、电视画面以及光学成像等。人类的大部分信息都是从图像中

获得的。

用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储，人们把以数字

格式存放的图像称之为数字图像。而我们常见的照片、海报、广告招贴画等都

属于模拟图像。若要将模拟图像数字化后生成数字图像，需要使用诸如扫描仪

之类的数字化设备。模拟图像经过扫描仪进行数字化后，或者由数码照相机拍

摄的图片，在计算机中均是以数字格式存储的。

为了把图像数字化，必须进行在空间点阵上的抽样和灰度量化两个方面的

工作。被抽样的点称为像素，抽样的精度随图像的种类而不同。这样一来，所

谓数字图像就是灰度值的二维数组。一个单色静止图像可以用一个二维的光强

度函数f(x,y)来表示，其中x与y表示空间坐标，而在任意点(x,y)的f值与

在该点图像的亮度(或灰度)成正比。一个数字图像是图像f(x,y)在空间坐标和

亮度上都数字化后的图像。可将数字图像视作一个矩阵，矩阵行与列的值决定

一个点，而对应的矩阵元素值就是该点的灰度。这种矩阵的元素就是像素，所

对应的灰度就是像素值。

表1.1是以数据结构的观点进行分类的图像种类。即在光谱方向、空间方向、时间轴方向上增加维数的图像，可以用多个二维数组来表示。在这里，不

管是一个数组还是其集合，总是要组成用计算机容易处理的形式。因此在传送

和复制时，只要在计算机内部进行处理，就不会被破坏而能保持完好的再现性。这是数字处理的一大优点。

表1.1图像的种类

种类

形式

备注

二值图像

f(x,y)=0,1

文字，曲线，指纹等

灰度图像

0≤f(x,y)≤2n-1

通常的照片，n=6~8是标准的

彩色图像

{fi(x,y)},i=R,G,B

根据三基色的表示

多光谱图像

{fi(x,y)},i=1,…,m

遥感图像用，m多为4~8

立体图像

fL,fR

从左右视点得到的一对图像，用于立体观测

运动图像(时间序列图像)

{ft(x,y)},t=t1,…,tn

动态分析，动画等

早期在英文里一般用picture代表图像，随着数字技术的发展，现在用image代表离散化的数字图像。图像中每个基本单元叫做图像元素，简称像素(picture element)。对于2-D图像，英文中常用pixel代表象素。对于3-D图像，英文中常用voxel代表其基本单元，简称体素(volume element)。

1.2数字图像处理

1.2.1数字图像处理的概念

所谓数字图像处理(digital image processing)，就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、提取特征等的理论、方法和技术。由于图像处理是利用计算机和实时硬件实现的，因此也被称为计算机图像处理(computer image processing)。

在计算机处理出现之前，图像处理都是光学、照相处理和视频信号处理等模拟处理。例如，在利用透镜或棱镜的光学演算中使用各种滤光镜，利用胶卷具有的特性曲线进行的处理，在电子回路中的视频信号的处理等，都属于这一范畴。

在人们的日常生活中，图像处理已经得到广泛的应用。例如，利用指纹、虹膜、面部特征等进行身份识别；自动售货机钞票的识别；电脑成像技术等。而在医学领域，计算机图像处理已经成为疾病诊断的重要的手段，譬如显微镜照片、X射线透视、X射线CT(Computer Tomograph，计算机断层摄像)等。

1.2.2数字图像处理的目的

数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。一般来说，数字图像处理具有如下的目的：

⑴提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。例如，去除称之为噪声等图像质量的退化因素；改变图像的亮度、颜色；增强图像中的某些成份、抑制某些成份；对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到各种想要的艺术效果。

⑵提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析。如用作模式识别，计算机视觉的预处理等等。这些特征包括很多方面，如频域特性、纹理特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。

⑶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。

1.2.3数字图像处理的内容

要有效解决众多的图像处理应用问题，必须研究出专门的图像处理方法，大致上可以将这些问题及其数字图像处理方式归纳为以下几类。

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。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。

2.图像增强(Image Enhancement)