数字图像处理概述PPT学习1

学习过程记录，基本都是课件内容

第1章位图基础

1.1数字图像的基本概念

人类约有75%的信息是通过视觉获取的，数字图像处理是用计算机处理所获取视觉信息的技术。

图形

由指令集合组成，
指令由位置、形状、颜色等描述。
显示时执行命令，转变为屏幕上所显示的形状和颜色。
图形记录的主要内容是坐标值或坐标值序列，颜色或亮度隐含且统一地描述。

图像

显式地记录每一像素的光度值(亮度或彩色)；
所有像素位置按规则方式排列；
像素位置的坐标值却是有规则地隐含。

颜色

色度学理论认为，任何颜色都可由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种基本颜色按照不同的比例混合得到。红、绿、蓝被称为三原色，简称RGB三原色。
因此，自然界的图像可用基于位置坐标的三维函数来表示，即：

图形与图像的区别

计算机屏幕上显示出来的画面通常有两种描述方法：一种为图形，另一种为图像。
注意：图形、图像在存储结构和表示方法上着根本的区别。

数字图像的表示

数字图像是连续图像f(x，y)的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示:

每一个采样单元叫做一个像素(pixel)。在计算机内通常用二维数组来表示数字图像的矩阵，把像素按不同的方式进行组织或存储，就得到不同的图像格式，把图像数据存成文件就得到图像文件。

图像数字化的精度

图像空间分辨率 :指图像数字化的空间精细程度。
灰度级分辨率：即颜色深度，表示每一像素的颜色值所占的二进制位数。颜色深度越大则能表示的颜色数目越多。

空间分辨率

灰度级分辨率

数字图像处理系统

数字图像处理的目的

1）提高图像的视感质量，达到赏心悦目的目的。图像去除噪声，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。
2）提取图像中某些特征，以便于分析。
常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。这些特征包括很多方面，如频域特性、灰度／颜色特性、边界／区域特性、纹理特性、形状特性等。
3）图像识别
在分析的基础上，进行内容识别，例如：汽车牌照识别，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等。
过程：计算机：采集——分析——识别
4）对图像数据压缩，便于存储和传输。
提高存储量，提高网络的速度。

1.2 数字图像处理技术简介

图象处理是交叉边缘学科：是计算机、传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别、应用对象等的交叉学科和技术。
利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。

一般的图像处理过程

数字图像处理技术

图像获取、表示和表现
图像复原
图像增强
图像分割
图像分析
图像重建
图像压缩编码

图像获取、表示和表现

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。
把模拟图像信号转化为数字形式，以及显示和表现出来（如打印）。

图像复原

当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。
关键是对每种退化都需要有一个合理的模型。
复原技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是消除退化的影响，从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。

图像增强

改善图像质量。

并非是针对退化，只能通过试验和分析误差，选择一种合适的方法。

图像分割

为达到识别和理解的目的，按照一定的规则将图像分割成区域（物体）。

人类视觉系统将复杂场景中的对象分开，识别。但计算机视觉却是一个难题。
将各种方法融合，提高处理的可靠性和有效性是研究热点。
目前，汽车牌照识别，人脸识别已经应用到生活领域，在医学上还有待提高。

图像分析

应用的目标几乎均涉及到图像分析，即分割、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。如医学图像处理，不仅要检测出物体（如肿瘤）的存在，而且还要检查物体的大小。

图像重建

图像增强、图像复原输入是图像，处理后输出也是图像。
而图像重建与上述不同，输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

医学领域

图像压缩域编码

数据量庞大，必需压缩。
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。

图像压缩域编码

数字图像处理的特点

1）处理精度高，再现性好
2）处理方法的多样性
3）数据量庞大
4）处理费时
5）图像处理技术综合性强

数字图像处理流程

流程分为三个阶段 :

数字图像处理流程
在像素级上进行处理，

几何校正；
灰度变换处理；
图像平滑处理；
图像锐化处理等。

图像分析阶段

对感兴趣的目标:

检测；
分割；
测量；
特征提取等。
分析的结果能为用户提供描述目标特点和性质的数据。

图像理解阶段

对图像里各目标的性质和它们之间相互关系的研究，与人类的思维类似。

对描述对象抽象出来；
了解图像内容；
解释客观场景；
指导和规划行为。

图像处理中常用技术

点处理：灰度变换。
域处理：主要有卷积、中值滤波和边缘检测。

1.3 数字图像处理技术的应用

(1)遥感航天中的应用
(2)生物医学中的应用
(3)工业应用
(4)军事公安领域中的应用
(5)其它应用

医学领域

地理信息系统

计算机视觉

交通领域

产品质量检测

指纹识别

图像处理最先应用于空间探索

地球资源勘探

遥感图片

气象预报