数字图像处理

第一章绪论（上）

第一章绪论

数字图像处理
一、数字图像处理的概念
- 1.1 什么是图像
- 1.2 什么是数字图像处理
- 1.3 数字图像的表示方法
- - 1.3.1 连续函数数字化
  - 1.3.2 数字图像用矩阵来表示
  - 1.3.3 数字图像处理的三个层次
二、图像工程与相关学科的联系和区别
- 2.1 图像工程是一门交叉学科
三、数字图像处理的起源
四、数字图像处理的应用实例
- 4.1 伽马射线成像
- 4.2 X射线成像
- - 4.2.1 X射线在医学诊断上的应用
  - 4.2.1 X射线在工业和天文学上的应用
- 4.3 紫外波段成像
- 4.4 可见光及红外波段成像
- 4.5 微波波段成像
- 4.6 无线电波成像
- 4.7 其他图像模式应用的实例
- - 4.7.1 超声图象
  - 4.7.2 电子显微镜成像
- 4.8 现状
- 4.9 发展趋势
总结

一、数字图像处理的概念

1.1 什么是图像

“图”是物体投射或反射光的分布。
“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。
客观和主观的结合

数字图像是指被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，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。

物理图象及对应的数字图象

对于彩色图像：
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，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
现在列出：彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(25x31)）

1.2 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。

1.3 数字图像的表示方法

1.3.1 连续函数数字化

对连续函数f(x,y)进行数字化：1.空间上，图像抽样 2.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=2^n=64，128，256，512，1024，2048

1.3.2 数字图像用矩阵来表示

x=0,1,••• ,N-1
y=0,1, ••• ,N-1
f(i,j)=0~255,（灰度级为256，设灰度量化为8bit）

1.3.3 数字图像处理的三个层次

从计算机处理的角度可以由高到低将数字图像分为三个层次。这三个层次覆盖了图像处理的所有应用领域。
从低到高为：图像处理---->图像分析---->图像理解

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）。

可见，图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

二、图像工程与相关学科的联系和区别

2.1 图像工程是一门交叉学科

研究方法上，与数学、物理学（光学）、生理学、心理学、电子学、计算机科学相互借鉴；研究范围上，与计算机图形学、模式识别、计算机视觉相互交叉。

三、数字图像处理的起源

上世纪20年代，纽约－伦敦海底电缆传输数字化的新闻图片。传递时间从一个多星期减少到3个小时

数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关，它必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。
五十年代中期在太空计划的推动下开始这项技术的研究。重要标志是1964年美国喷气推进实验室（JPL）正式使用数字计算机对“徘徊者7号”太空船送回的四千多张月球照片进行了处理。

进行太空应用的同时，数字图像处理技术在20世纪60年代末和70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。
1895年伦琴发现X射线，获1901年诺贝尔物理学奖。
1975年Godfrey N. Hounsfield和Allan M. Cormack发明了计算机断层技术（CT），获1979年诺贝尔医学奖。
在今天引领这图像处理某些最活跃的应用领域。

四、数字图像处理的应用实例

数字图像处理的应用领域多种多样。最主要的图像源是电磁能谱，其他主要的能源包括声波、超声波和电子（用于电子显微镜）。

4.1 伽马射线成像

伽马射线成像的主要用途包括医学和天文观测。

4.2 X射线成像

4.2.1 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

X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一

4.2.1 X射线在工业和天文学上的应用

（a）电路板

（b）天鹅座星环

4.3 紫外波段成像

4.4 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

天文:天气观测与预报是卫星多光谱图像的主要应用领域

工业检测

图像识别
指纹识别、人脸识别车牌号码的识别

红外图象

4.5 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

4.6 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（MRI)

4.7 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：
1.超声波系统向身体传输高频（1～5MHz）声脉冲。
2.声波传入体内并碰撞组织间的边缘，声波的一部分返回到探头，一部分继续传播直到另一边界并被反射回来。
3.反射波被探头收集起来并传给计算机。
4. 计算机根据声波在组织中的传播速度和每个回波返回的时间计算从探头到组织或者器官边界的距离。
5. 系统在屏幕上显示回波的距离和亮度形成的二维图像。

4.7.1 超声图象

4.7.2 电子显微镜成像

4.8 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。

4.9 发展趋势

1：结合网络和Internet技术需求而发展起来的新技术，比如网上图像、视频的传输、点播和新的浏览、查询手段。
2：高级图像处理技术，结合最新的数学进展，诸如小波、分形、形态学等技术。
3：智能化，图象自动分析、识别与理解。

总结

数字图像处理前半章知识。参考冈萨雷斯课件，供大家学习查阅。