数字图像处理概述.ppt
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字图像处理
Reference 主要参考文献
1. R.C. Gonzalez and R.E. Woods, “Digital Image Processing”, 3rd Ed., Prentice-Hall’2008
2. 数字图像处理 阮秋琦等译 电子工业出版社 3. Any other book with a similar title is fine
图片
采样列间隔
白
255
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165, 167,175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
--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。
物理图像及对应 的数字图像
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
数字图像处理
Digital Image Processing Using Matlab
How to learn? 如何学习本课程
Lectures + Experiments of simulation
1. 掌握数字图像的基本概念 2. 必要的数学基础知识 3. 掌握数字图像处理的基本方法 4. 掌握Matlab环境及其相关工具箱进行数
二、数字图像处理的概念
1. 什么是图像
“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。 “像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认 识，是人的感觉。
图像（image）是图和像的有机结合，既反映物体 的客观存在，又体现人的心理因素；是客观对象的一 种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。
图像是 “客观”与“主观”的结合。
Grading 成绩评定
Regular grade = answer questions + computer assignments
Final Exam grade
第一章 绪 论
一、研究背景： 地球数字化带来的任务，一方面要求处
理对象的数字化，一方面要求处理时的直 观性。因此给我们带来了许多的研究课题 和研究方向。
彩色图象可以用红、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 示相应的基色在该象素中没有，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ห้องสมุดไป่ตู้可 用三个字节来表示。
彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(25x31)）
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204109113)(227151136)(226159142)(237159135)(227151136)
图像的分类
根据图像空间坐标和幅度（ 亮度或色彩）的连续性可分 为模拟（连续）图像和数字 图像
1 模拟图像 模拟图像是空间坐标和幅度
都连续变化的图像
2 数字图像
数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数 字（一般是整数）表示的图像。
数字图像 可用二维矩阵表示。 将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）
Reference 主要参考文献
1. R.C. Gonzalez and R.E. Woods, “Digital Image Processing”, 3rd Ed., Prentice-Hall’2008
2. 数字图像处理 阮秋琦等译 电子工业出版社 3. Any other book with a similar title is fine
图片
采样列间隔
白
255
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165, 167,175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
--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。
物理图像及对应 的数字图像
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
数字图像处理
Digital Image Processing Using Matlab
How to learn? 如何学习本课程
Lectures + Experiments of simulation
1. 掌握数字图像的基本概念 2. 必要的数学基础知识 3. 掌握数字图像处理的基本方法 4. 掌握Matlab环境及其相关工具箱进行数
二、数字图像处理的概念
1. 什么是图像
“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。 “像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认 识，是人的感觉。
图像（image）是图和像的有机结合，既反映物体 的客观存在，又体现人的心理因素；是客观对象的一 种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。
图像是 “客观”与“主观”的结合。
Grading 成绩评定
Regular grade = answer questions + computer assignments
Final Exam grade
第一章 绪 论
一、研究背景： 地球数字化带来的任务，一方面要求处
理对象的数字化，一方面要求处理时的直 观性。因此给我们带来了许多的研究课题 和研究方向。
彩色图象可以用红、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 示相应的基色在该象素中没有，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ห้องสมุดไป่ตู้可 用三个字节来表示。
彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(25x31)）
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204109113)(227151136)(226159142)(237159135)(227151136)
图像的分类
根据图像空间坐标和幅度（ 亮度或色彩）的连续性可分 为模拟（连续）图像和数字 图像
1 模拟图像 模拟图像是空间坐标和幅度
都连续变化的图像
2 数字图像
数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数 字（一般是整数）表示的图像。
数字图像 可用二维矩阵表示。 将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）