精密测控及系统第五章图像处理技术

1、曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院精密测控与系统精密测控与系统曹佃国曹佃国曲师大电气信息与自动化学院曲师大电气信息与自动化学院tel: 3981133-mail: 曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院第5章 图像处理技术v 数字图像处理概述数字图像处理概述v 图像的描述和数字化v Matlab图像处理初步v 图像处理中的正交变换v 数字图像处理基本技术曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院几个热点研究方向文本图像的处理与识别文本图像的处理与识别因特网上的图像检索因特网上的图像检索图像在网上的传输图像在网上的传输图像的安全技术图像的安全技术图像流的处理技术图像流的处理技

2、术图像的自动识别图像的自动识别图像作为检测手段的一种图像作为检测手段的一种其它视频方面的研究与需求其它视频方面的研究与需求曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院汽车号牌的识别系统曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院什么是图像？什么是图像？物体图像数学函数不可见的物理图像可见的图像光图像照片、照片、图、画图、画图像是对客观存在的物体的一种描述相似性的生动模仿或描述不完全、不精确但在某种意义上是适当的表示。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院照片照片曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图、画曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院模拟图像模拟图像模拟图像是用连续函数来描述的通常用于数学分析和推理的相片、

3、电视等特点特点光照位置和光照强度均为连续描述光照位置和光照强度均为连续描述相当于一维信号中的连续时间信号相当于一维信号中的连续时间信号),(yxFI 曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像数字图像1, 11 , 10, 11, 11 , 10, 11,01 ,00,0,nmmmnniiiiiiiiinmII用矩阵来描述的图像用矩阵来描述的图像将连续的模拟图像经过采用等距离矩形网络采样，对幅度进行等间隔量化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像图像大小为：m*n像素值：光照强度曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像例数字图像例(灰度图）灰度图）曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像

4、例数字图像例(RGB图）图）RGBRGB曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像处理的定义及分类图像处理的定义及分类 定义：定义：将模拟图像转换为数字图像（矩阵），采用一定的算法进行运算和处理，达到预期目的和效果的过程。 分类：分类： 图像加工：图像加工：将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，是图像到图像的过程。 图像分析：图像分析：将一幅图像转化为一种非图像的表示，如一个测量数据集或一个决策等。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像处理的研究内容图像处理的研究内容 图像增强图像增强增强图像中的有用信息增强图像中的有用信息削弱干扰和噪声削弱干扰和噪声使图像清晰或突出某些感兴趣的特征，便于人使图

5、像清晰或突出某些感兴趣的特征，便于人眼睛或计算机识别眼睛或计算机识别 图像复原图像复原消除或减少在获取图像过程中产生的某些退化消除或减少在获取图像过程中产生的某些退化使图像能够反映原始图像的真实面貌。使图像能够反映原始图像的真实面貌。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像处理研究内容图像处理研究内容 图像编码：图像编码： 在满足一定保真度条件下，对图像信息进行编码 可以压缩信息量，便于存储和传输 图像分割、特征提取和分析：图像分割、特征提取和分析： 将图像从背景中分离出来，提取形状特征、纹理特征和颜色特征等 用于图像的分类、识别、描述和解释 图像变换：图像变换： 将空间域的图像函数，变换为频

6、率域的函数 是图像增强、复原、编码、特征提取和图像分析的的基础曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像处理应用领域图像处理应用领域 测量：CCD技术 通讯技术：图像传真、电视电话，卫星通讯，数字电视等 计算机科学：文字、图像的输入，CAD，多媒体和智能化计算机 生物医学：X射线、超声、CT及核磁共振图及心电图、脑电图分析 军事技术：航空及卫星照片的判读，导弹制导，雷达、声纳图像处理，军事仿真等 侦缉破案：指纹识别、伪钞识别、手迹分析等 气象预报：天气云图分析 考古：恢复珍贵的文物图片、名画、壁画等原貌曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像处理和分析系统图像处理和分析系统采集采集处理和分析处理

7、和分析存储存储显示显示通讯通讯曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院第5章 图像处理技术5.1 数字图像处理概述5.2 图像的描述和数字化图像的描述和数字化 二维图像的数学模型二维图像的数学模型 图像的数字化5.3 Matlab图像处理初步5.4 图像处理中的正交变换5.5 数字图像处理基本技术曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的数学模型图像的数学模型 对于一个空间三维景物的描述，通常采用物体对于一个空间三维景物的描述，通常采用物体表面反射光的强度特征来描述表面反射光的强度特征来描述),(tzyxfII物体表面光的强度(x,y,z)空间坐标照射光的波长t观测时间曹佃国 2010年秋曲师大自

8、动化学院二维图像的数学模型二维图像的数学模型),(yxfI l单色、二维、静止图像的数学模型单色、二维、静止图像的数学模型曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院单色、二维、静止图像的数学模型单色、二维、静止图像的数学模型光强是有限的：光强是有限的：),(0yxfr(x,y) 0表示全吸收，表示全吸收， r(x,y) 1表示全反射表示全反射),(yxfI ),(),(),(yxryxiyxf人眼看到的是反射光人眼看到的是反射光),(0yxi入射光的照射光强入射光的照射光强1)y, x( r0物体的表面特性决定反射系数物体的表面特性决定反射系数曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院单色、二维、静止图像

9、的数学模型单色、二维、静止图像的数学模型 图像亮度的动态范围，可表示为图像亮度的动态范围，可表示为maxmaxminmin ,),(ririyxf 区间所有中间值是由黑到白连续变化的灰度等级区间所有中间值是由黑到白连续变化的灰度等级 f(x,y)又叫做灰度函数，图像称为灰度图像又叫做灰度函数，图像称为灰度图像称为灰度范围，通常将这一区间表示为称为灰度范围，通常将这一区间表示为0, L：maxmaxminmin ,riri为白为黑 0maxmaxminminLriri定义定义曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院第5章 图像处理技术5.1 数字图像处理概述5.2 图像的描述和数字化图像的描述和数字

10、化 二维图像的数学模型 图像的数字化图像的数字化5.3 Matlab图像处理初步5.4 图像处理中的正交变换5.5 数字图像处理基本技术曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像数字化定义 将连续图像灰度函数将连续图像灰度函数f(x,y)的的空间坐标和幅空间坐标和幅值值都进行离散化，得到数字图像。都进行离散化，得到数字图像。 空间连续坐标空间连续坐标(x,y)的离散化的离散化图像采样图像采样 灰度函数灰度函数 f(x,y) 的离散化的离散化灰度级的量化灰度级的量化曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像的表示数字图像的表示) 1, 1() 1 , 1()0 , 1() 1, 1 () 1 ,

11、 1 ()0 , 1 () 1, 0() 1 , 0()0 , 0(MNfNfNfMfffMfff每个元素每个元素对应于图对应于图像的一个像的一个像素像素空间坐标按照等间隔取样，即空间坐标按照等间隔取样，即x,y方向分别取方向分别取M、N点，再将幅点，再将幅值量化为值量化为m位位MN个采样点，每个采样点被量化为G个灰度等级为了便于处理，M，N，G均取2的整数幂每个象素需要m位(bit)存储空间，整个图像占用的存储空间MN m(bit)mG2采样点数及灰度等级越大，图像越清晰，但会增加存储空间，降低处理和传输速度曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院第5章 图像处理技术5.1 数字图像处理概述5.

12、2 图像的描述和数字化5.3 Matlab图像处理初步图像处理初步5.4 图像处理中的正交变换5.5 数字图像处理基本技术曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院5.3 Matlab图像处理初步图像处理初步 图像的类型及格式图像的类型及格式 图像的基本操作图像的基本操作 图像的读入、显示 图像的保存曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的类型图像的类型 图像类型表示数组数值与象素颜色之间图像类型表示数组数值与象素颜色之间的关系。的关系。 Matlab图像工具箱支持的图像类型有：图像工具箱支持的图像类型有： 二进制图像 灰度图像 RGB图像 索引图像 多帧图像 Matlab提供了各种图像类型的转换

13、函数提供了各种图像类型的转换函数曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院二进制图像二进制图像 在一幅二进制图像中，每个像素取两个离散数值（0或1）中的一个。 用uint8或double型数组存储曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院灰度图像灰度图像 包含灰度等级（亮度）的包含灰度等级（亮度）的图像，若用图像，若用uint8数组来数组来存储，则存储，则0表示黑色，表示黑色，255表示白色，中间值为介于表示白色，中间值为介于黑白之间的灰度黑白之间的灰度 可用可用uint8, uint16, double型数组存储型数组存储 右图为右图为double型灰度图像型灰度图像曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院

14、RGB图像图像 每个象素由三个数值来指定红、绿、蓝色分量。 由m n 3的uint8, uint16或double型数组表示。 又叫真彩图像曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院索引图像索引图像 包含一个数据矩阵X和一个调色板矩阵map map矩阵为m 3的double型数组，指定红、绿、蓝色分量值。 X矩阵的数值为对应map矩阵的行数（指针），可以是uint8, uint16或double型曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院多帧图像多帧图像 是一种包含多幅图像（帧）的图像文件 用四维数组表示，第四维表示帧的序号 用于对时间或场景上相关的一组图像进行操作的场合，如Flash动画，CT图像等。曹

15、佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像矩阵类型转换（注意）图像矩阵类型转换（注意） 图像矩阵B的数据类型有uint8, uint16和double型 为了提供运算精度，一般将图像矩阵转化为double型进行计算，转换函数B=double(B) 注意：imshow和imwrite命令只支持uint8型的数组。需要用函数B=uint8(B)进行转换。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像文件格式图像文件格式 BMP（Bitmap）文件 只存放一幅单色、只存放一幅单色、16色、色、256色和真彩图像色和真彩图像 文件结构分为表头、调色板和图像数据文件结构分为表头、调色板和图像数据 GIF（Grap

16、hics Interchange Format）文件 可存放多幅图像，采样较先进的压缩技术可存放多幅图像，采样较先进的压缩技术 常用于网页动画，便于在互联网上传播常用于网页动画，便于在互联网上传播 TIFF（Tag Image File Format）文件 应用指针功能，可存储多幅图像，采样多种压缩方应用指针功能，可存储多幅图像，采样多种压缩方式式曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像文件格式图像文件格式 JPEG（Joint Photographic Expert Group）文件 采用静态图像压缩和编码标准，实现较少的磁盘空采用静态图像压缩和编码标准，实现较少的磁盘空间获得较好的图像质量

17、。压缩技术先进。间获得较好的图像质量。压缩技术先进。 PSD文件 Photoshop文件格式文件格式 WMF矢量格式文件 在在MS-Office软件中应用广泛软件中应用广泛注意图像类型和图像文件格式的区别曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的基本操作图像的基本操作step 1:读入和显示图像读入和显示图像 clc;%读入图像文件 I=imread(E:精密测控与系统2009教学hwhw3imcar6.jpg,jpg); I_r=I(:,:,1);%红色灰度图 I_g=I(:,:,2);%绿色灰度图 I_b=I(:,:,3);%蓝色灰度图 subplot(2,2,1); %显示屏分为2*2块

18、，分别显示图像 imshow(I); subplot(2,2,2); imshow(I_r); subplot(2,2,3); imshow(I_g); subplot(2,2,4); imshow(I_b);曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的基本操作图像的基本操作曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的基本操作图像的基本操作 图像的保存图像的保存曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的基本操作图像的基本操作 Filename: E:精密测控与系统2009教学hwhw3imcar6r.jpg FileModDate: 17-Nov-2009 15:49:26 FileSize: 2

19、29135 Format: jpg FormatVersion: Width: 1600 Height: 1200 BitDepth: 8 ColorType: grayscale FormatSignature: 曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院第5章 图像处理技术5.1 数字图像处理概述5.2 图像的描述和数字化5.3 Matlab图像处理初步5.4 图像处理中的正交变换图像处理中的正交变换5.5 数字图像处理基本技术曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院5.4 图像处理中的正交变换图像处理中的正交变换 为了获取图像中的某些重要信息，需要把图像为了获取图像中的某些重要信息，需要把图像从从

20、空间域变换到频率域空间域变换到频率域。 图像变换在图像增强、图像复原、图像编码压图像变换在图像增强、图像复原、图像编码压缩和特征提取方面应用广泛。缩和特征提取方面应用广泛。 图像变换方法一般具有线性和正交性。图像变换方法一般具有线性和正交性。 常用的图像正交变换方法有：常用的图像正交变换方法有： 离散傅立叶变换离散傅立叶变换 离散余弦变换离散余弦变换 K-L变换变换 Radon变换变换一、连续傅立叶变换一、连续傅立叶变换设f(x)为实变量x的连续函数，且在(-,+ )内绝对可积，则f(x)的傅立叶变换和反变换定义为：dueuFxfdxexfuFuxjuxj22)()()()(变量变量x表示时域

21、和空域，变量表示时域和空域，变量u表示频域。通常表示频域。通常F(u)为复函数：为复函数：)()()(ujIuRuF则的幅值谱和相位谱可表示为：则的幅值谱和相位谱可表示为：)()(arctan)()()(| )(|22uRuIuuIuRuF一、连续傅立叶变换一、连续傅立叶变换将傅立叶变换推广到二维情况，设f(x,y) 连续可积，则其傅立叶变换和反变换定义为： dudvevuFyxfdxdyeyxfvuFvyuxjvyuxj)(2)(2),(),(),(),(例：一矩形区域的二维傅立叶变换如图所示：例：一矩形区域的二维傅立叶变换如图所示：二、离散傅立叶变换二、离散傅立叶变换 对对f(x)在在N个

22、等间隔点处进行采样，得到离散化的个等间隔点处进行采样，得到离散化的函数函数f (m) (m=0,1,N)，其离散傅立叶变换，其离散傅立叶变换(DFT)和反变换定义为：和反变换定义为：1, 1 ,0,)(1)(1, 1 ,0,)()(102102NmepFNmfNpemfpFNpNpmjNmNpmjdueuFxfdxexfuFuxjuxj22)()()()(曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院二维离散傅立叶变换对对f(x,y)在在M N的网格上采样，得到二维离散函数的网格上采样，得到二维离散函数f(m,n) ，其二维离散傅立叶变换和反变换定义为：，其二维离散傅立叶变换和反变换定义为：1, 1 ,

23、 0; 1, 1 , 0,),(1),(1, 1 , 0; 1, 1 , 0,),(),(1010)(21010)(2NnMmeqpFMNnmfNqMpenmfqpFMpNqNqnMpmjMmNnNqnMpmj曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院三、图像的离散傅立叶变换三、图像的离散傅立叶变换 Matlab二维离散傅立叶变换函数：二维离散傅立叶变换函数： A=fft2(X, Mrows, Ncols) X为图像矩阵 A为图像的傅立叶变换矩阵，数值为复数 Mrows, Ncols指定对X进行零填充后的矩阵大小，零填充的目的是提高离散傅立叶变换的频域分辨率。缺省是不进行零填充。 二维傅立叶变换结果

24、的显示方式二维傅立叶变换结果的显示方式 用三维立体图形表达，如mesh()函数 将用幅值的对数显示为一幅图像例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示 构造一个矩形窗函数构造一个矩形窗函数曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示l进行离散傅立叶变换进行离散傅立叶变换曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示f(5:14,13:17)=1;f(5:24,13:17)=1;上面矩形窗图像的傅立叶变换存在的问题上面矩形窗图像的傅立叶变换存

25、在的问题FFT只处理只处理2的整数次幂个数据的整数次幂个数据点，傅立叶变换采样比较粗糙，点，傅立叶变换采样比较粗糙，频域分辨率比较差频域分辨率比较差原图像坐标原点在图形原图像坐标原点在图形中心位置，而傅立叶变中心位置，而傅立叶变换以图形左上角为坐标换以图形左上角为坐标原点，所以，零频率系原点，所以，零频率系数显示在图形的左上角，数显示在图形的左上角，而不是传统的中心位置而不是传统的中心位置曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院解决方法：解决方法：l问题问题1频域分辨率差：频域分辨率差：图像进行补零，使图像的行图像进行补零，使图像的行数和列数为数和列数为2的整数次幂，便的整数次幂，便于进行于进行F

26、FT运算运算。 F = fft2(f,256,256);显示方法同上，显示方法同上，补零后的变换结果：补零后的变换结果：A=fft2(X, Mrows, Ncols)曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院问题问题2，坐标原点不在在图形中心位置坐标原点不在在图形中心位置使用函数fftshift(F)对傅立叶变换结果F图像的四个象限进行对角交换，使零频率位于图像中心曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示f(5:14,13:17)=1;f(5:24,13:17)=1;曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院例：矩形窗图像的离散傅立叶变换

27、和显示例：矩形窗图像的离散傅立叶变换和显示f(5:24,10:19)=1;f(5:14,13:17)=1;曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院FFTFFT幅值谱本身只包含有图像本身周期结构的信幅值谱本身只包含有图像本身周期结构的信息，并不表示其在何处。因此息，并不表示其在何处。因此图像的相位信息图像的相位信息非常重要！非常重要！曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院第5章 图像处理技术5.1 数字图像处理概述5.2 图像的描述和数字化5.3 Matlab图像处理初步5.4 图像处理中的正交变换5.5 数字图像处理基本技术数字图像处理基本技术曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像处理的一般步

28、骤数字图像处理的一般步骤预处预处理理边缘边缘提取提取图像图像分割分割轮廓轮廓表示表示物体物体识别识别曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像的预处理数字图像的预处理图像增强图像增强 图像增强的基本概念图像增强的基本概念 对比度增强 图像滤波曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像增强的基本概念 图像增强是按照特定的需要突出图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。 目的：目的：使处理后的图像，对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。 图像增强方法何以归纳为空域法和频域法两大类 空域法：直接对图像中的象素进行处理，以灰度映空域法：直接对图像中的象素进行处理，以灰度映射变换为

29、基础射变换为基础 频域处理方法：以卷积定理为基础频域处理方法：以卷积定理为基础曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像增强的目标图像增强的目标卷积定理：卷积定理：原始图像原始图像f(x,y)，经处理后得到的图像，经处理后得到的图像g(x,y)，处，处理系统的冲击响应为理系统的冲击响应为h(x,y)，则：，则：),(),(),(yxfyxhyxg两边进行傅立叶变换，有：两边进行傅立叶变换，有：),(),(),(vuFvuHvuG图像增强的频域法的核心是选择合适的图像增强的频域法的核心是选择合适的H(u,v)，使得，使得),(),(),(1vuFvuHFyxg比比f(x,y)的某些特征更加鲜明、突

30、出。的某些特征更加鲜明、突出。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像的预处理数字图像的预处理图像增强图像增强 图像增强的基本概念 对比度增强对比度增强 灰度直方图灰度直方图 图像的点运算（基本概念）图像的点运算（基本概念） 图像点运算的主要方法图像点运算的主要方法 图像滤波曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院灰度直方图灰度直方图最简单且最有用的工具最简单且最有用的工具 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素的个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数 可以说，对图像的分析与观察直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图12345664322116646

31、63456661466231364661234565456214曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院二、直方图的性质二、直方图的性质 所有的空间信息全部丢失 每一灰度级的像素个数可直接得到灰度直方图灰度直方图直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院假设某图像的灰度直方图具有 二峰性二峰性，则表明这个图像的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离，取这一点为阈值点，可以得到好的值处理值处理的效果二峰性灰度二峰性灰度图的图的2 2值化值

32、化曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的点运算像素的逐点运算像素的逐点运算 像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图像的显示效果 点运算与相邻的像素之间没有运算关系，是旧旧图像与新图像之间的映射关系图像与新图像之间的映射关系 简单但却十分有效的一种图像处理手段常见算法常见算法 对比度变换对比度变换 灰度级的修正灰度级的修正 直方图的均衡化直方图的均衡化曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像点运算的主要方法 对比度变换对比度变换 灰度级的修正 直方图的均衡化曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院对比度变换（对比度变换（1）对比度展宽 对比度展宽对比度展宽是一点对一点的灰度级的

33、映射是一点对一点的灰度级的映射目的：目的：将人所关心的部分强调出来将人所关心的部分强调出来设新、旧图的灰度级分别为g和f，g和f 均在0,L间变化，可通过分（三）段线性校正方式实现对比度的展宽。 LabfgLgagb曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院对比度变换（对比度变换（1）对比度展宽 bagbfgaffg)()(Lfbbfaaf0LabfgLgagb曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院对比度变换（对比度变换（2）灰度切片只显示指定灰度级范围内的信息只显示指定灰度级范围内的信息。如: =0LabfgLgagbLabfgLgagb对比度展宽灰度切片曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院对比度变

34、换（对比度变换（2）灰度切片只保留感兴趣的灰度，其余部分置为只保留感兴趣的灰度，其余部分置为0。LabfgLgagb曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院对比度变换（对比度变换（3）对比度展宽与灰度切片在保留背景的前提下，突出灰级窗内的某灰度级在保留背景的前提下，突出灰级窗内的某灰度级。 gLabfLgagb曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院灰度切片曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像点运算的主要方法 对比度变换 灰度级的修正灰度级的修正 直方图的均衡化曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院灰度级的修正灰度级的修正 通过记录装置把一景物变成一幅图像时，景物上每一点所通过记录装置把一景物变成一

35、幅图像时，景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度的。靠近光轴的光要比远离光轴的光衰减得要少一些的。靠近光轴的光要比远离光轴的光衰减得要少一些灰度级修正的目的灰度级修正的目的: 使画面中的每个关心的细节信息通过灰度使画面中的每个关心的细节信息通过灰度级修正之后，可以变得清楚可见级修正之后，可以变得清楚可见),(),(),(yxgyxeyxI),(),(),(1yxIyxeyxg曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像点运算的主要方法 对比度变换 灰度级的修正 直方图的均衡化直方图的均衡化曹佃国 2010年秋曲师大自动化学

36、院直方图均衡化直方图均衡化 直方图是反映图像中的灰度等级与出现这种灰度的概率之直方图是反映图像中的灰度等级与出现这种灰度的概率之间关系的图形间关系的图形 直方图均衡是指将一个已知灰度分布的图像经过一种变换，直方图均衡是指将一个已知灰度分布的图像经过一种变换，使之变成一幅具有均匀灰度分布的新图像使之变成一幅具有均匀灰度分布的新图像 设变量r表示灰度等级，对其进行归一化处理：0r 1， r=0表示黑色 r=1表示白色 为了便于处理数字图像，需要将灰度等级r离散化： 0rk 1， k=0, 1, , L-1，L为灰度级数曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院直方图均衡化直方图均衡化 对于一幅给定图像，

37、每个象素的灰度值对于一幅给定图像，每个象素的灰度值r r是随是随机变量，其分布特性可以用概率密度函数机变量，其分布特性可以用概率密度函数p pr r(r) (r) 表示表示 离散灰度等级的概率密度为：离散灰度等级的概率密度为： pr(rk)=nk/n nk为出现的灰度等级为出现的灰度等级rk的象素数的象素数 n为总象素数为总象素数曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院直方图均衡化直方图均衡化直方图均衡化直方图均衡化算法： 设r、s分别为原图像和处理后的图像。将像素的灰度归一化处理： 黑：r=s=0； 白：r=s=1；如原图像的灰度分布hr ，则：2550)(krskhNdxxhyxsyxrs)(

38、),(),(0srsNkhkh/ )()(其中：曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院直方图均衡化处理直方图均衡化处理l通过直方图均衡变换后，新的灰度级通过直方图均衡变换后，新的灰度级s的概率密的概率密度函数在定义域内是均匀分布的。度函数在定义域内是均匀分布的。lMatlab函数为函数为J,T = histeq(I); 1)(sps)(rTs I2=histeq(I1);%imshow(I2);%显示调整后的图像title(灰度值扩展后的图像); imhist(I2)；%显示调整后图像直方图曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院直方图均衡化处理直方图均衡化处理beforeafter01002000

39、500010000before0100200050001000015000after曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院Matlab中的直方图实例I1=imread(E:精密测控与系统2009教学hwhw3imfrog.jpg,jpg);I2=rgb2gray(I1); subplot(2,2,1); imshow(I2); title(原始图像);subplot(2,2,2);imhist(I2); title(原始图像直方图);% I2=imadjust(I2,115/255 180/255,);I2=histeq(I2);subplot(2,2,3);imshow(I2);title(均

40、衡化处理后的图像);subplot(2,2,4);imhist(I2); title(均衡化处理后的图像直方图);曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院Matlab中的直方图实例I2=imadjust(I2,115/255 180/255,);%I2=histeq(I2);曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图像的预处理数字图像的预处理图像增强图像增强 图像增强的基本概念 对比度增强 图像滤波图像滤波 均值滤波均值滤波 中值滤波中值滤波 边缘保持滤波边缘保持滤波曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像的滤波处理图像的滤波处理图像常被强度随机信号（也成为噪声）所污染。对随机噪声的抑制，是图像预

41、处理中的重要方面。常见噪声形式：常见噪声形式：脉冲噪声：脉冲噪声：含有随机的白强度值（正脉冲）或黑强度值（负脉冲）；高斯噪声：高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声，曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（1）均值滤波均值滤波 设当前的待处理像素为f(m,n) ,给出一个处理模板如下所示。(m-1,n-1)(m-1,n)(m-1,n+1)(m,n-1) (m,n)(m,n+1)(m+1,n-1)(m+1,n)(m+1,n+1)曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院 ),(),(91jnimfnmgZiZj1 , 0 , 1Z则有：11111111191H即：图像滤波（图像滤波

42、（1）均值滤波均值滤波曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（1）均值滤波均值滤波 局部均值运算是最简单的均值滤波器。可抑制高频噪声，但是均值滤波器去除了高频成分和图均值滤波器去除了高频成分和图像中的锐化细节像中的锐化细节，模糊了边缘信息。 采用加权均值滤波加权均值滤波是改善上述问题的有效方法1111211111011H1212421211612H111101111813H0010041414141214H曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（2）中值滤波中值滤波 基本思想基本思想 用象素点邻域灰度值的中值来代替该象素点的灰度值 特点：特点： 不依赖于邻域内那

43、些与典型值差别很大的值，在去除脉冲噪声的同时又能保留图像边缘细节曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（2）中值滤波中值滤波 给出滤波用的模板，如下图所示是一个一维的模板，待处理像素的灰度取这个模板中的灰度的中值。m-2m-1mm+1m+2曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（2）中值滤波中值滤波例：原图像为：2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 处理后为： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 (1,2,2,2,6) (1,2,2,2,6) (1,2,2,4,6) (2,4,4)曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（2）中值滤波

44、中值滤波下图是一个二维中值滤波器的模板示意图(m-2,n)(m-1,n) (m,n)(m+2,n)(m,n-2)(m,n-1)(m,n+1)(m,n+2)(m+1,n)曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（2）中值滤波中值滤波均值滤波的效果曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（2）中值滤波中值滤波中值滤波器的效果曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波 均值滤波 平滑功能 会使图像边缘模糊 中值滤波 有效去除脉冲噪声 会滤除掉图像中的线条细节 边缘保持滤波边缘保持滤波 滤除噪声脉冲的同时，又不致于使图像边缘十分模糊

45、。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波一、K近旁均值滤波器（近旁均值滤波器（KNNF）1) 作一个m*m的作用模板。2）在其中选择K个与待处理像素的灰度差为最小的像素。3）将这K个像素的灰度均值均值替换掉原来的值。1311424533，3，41 3 11 3 24 5 31/3（3+3+4）=3.33曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波二、K近旁中值滤波器近旁中值滤波器(KNNMF)1) 作一个m*m的作用模板。2）在其中选择K个与待处理像素的灰度差为最小的像素。3）将这K个像素的灰度中值中值替换掉

46、原来的值。1311424533，3，41 3 11 3 24 5 3曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波三三、 对称相邻均值滤波器对称相邻均值滤波器(SNNF)1）作一个作用模板2）在模板中寻找对称的像素对3）计算每一对像素与待处理像素的灰度差4）保留下灰度差较小的的像素5）将留下的像素的灰度均值灰度均值替代原像素的灰度值曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波算法示意图算法示意图p1p2q1q2p1p2q1q21/12*（p2+q2+)曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保

47、持滤波边缘保持滤波四、四、对称相邻中值滤波器（对称相邻中值滤波器（SNNMF）1）作一个作用模板2）在模板中寻找对称的像素对3）计算每一对像素与待处理像素的灰度差4）保留下灰度差较小的的像素5）将留下的像素的灰度中值灰度中值替代原像素的灰度值曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波算法示意图：算法示意图：p1p2q1q2p1p2q1q2（p2，q2)曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像滤波（图像滤波（3）边缘保持滤波边缘保持滤波1）按下图做出9个模板，计算出各自的方差。2）选出方差为最小的模板3）将该模板的灰度均值均值（或中值）代替原像素的灰度值

48、iiff)(2iiNff1五、最小均方差滤波器五、最小均方差滤波器曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院几种均值滤波器的效果比较几种均值滤波器的效果比较两大类的均值滤波器两大类的均值滤波器:1) 没有边界保持2) 有边界保持两大类的中值滤波器两大类的中值滤波器:1) 没有边界保持2) 有边界保持曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院各类均值滤波器的效果比较各类均值滤波器的效果比较原图均值滤波KNN滤波SNN滤波曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院各类中值滤波器的效果比较曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院假彩色与伪彩色假彩色与伪彩色 假彩色假彩色 将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到将一幅

49、彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强对比度的目的。增强对比度的目的。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院假彩色与假彩色与伪彩色伪彩色LLLn伪彩色伪彩色n由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同的灰度级的由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同的灰度级的能力强，因此，把人眼无法区别的灰度变化，施以不同能力强，因此，把人眼无法区别的灰度变化，施以不同的彩色来提高识别率，这便是伪彩色增强的基本依据。的彩色来提高识别率，这便是伪彩色增强的基本依据。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院伪彩色效果图曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院生物芯片原理生物芯片原理曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院芯片的灰度图

50、像曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院伪彩色图像伪彩色图像由于肉眼对区分同种颜色的不由于肉眼对区分同种颜色的不同强度（灰度）并不敏感，因同强度（灰度）并不敏感，因此就人为地将灰度值根据数据此就人为地将灰度值根据数据大小转化成不同颜色，便于肉大小转化成不同颜色，便于肉眼观察扫描图谱时，能一目了眼观察扫描图谱时，能一目了然地区分出同一张芯片上各种然地区分出同一张芯片上各种基因的相对强弱。基因的相对强弱。一般灰度值由低到高所对应的一般灰度值由低到高所对应的颜色可粗略分为：颜色可粗略分为： 黑蓝绿黄红白黑蓝绿黄红白曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院数字图象处理的一般步骤预处预处理理边缘边缘提取提取图

51、象图象分割分割轮廓轮廓表示表示物体物体识别识别从图象中找到从图象中找到感兴趣的目标感兴趣的目标曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 图象分割：图象分割：将图象划分为若干互不相交互不相交的有意义有意义的小区域小区域的过程，一般是图象分析的第一步 小区域是某种意义下具有共同属性象素的连通集合小区域是某种意义下具有共同属性象素的连通集合 物体所占的图象区域 天空区域 草地等连通的概念是指集合中任意两个点之间都存连通的概念是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径在着完全属于该集合的连通路径曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 图像处理中重要、比较困难的基础环节图像处理中

52、重要、比较困难的基础环节其它分析过程经常依赖于分割的结果可能决定其它部分分析的准确程度分割问题的困难在于图像数据的模糊和噪声的干扰至今，还没有一个判断分割是否完全正确的准则，也没有一种标准的方法能够解决所有的分割问题。只有一些针对具体问题或要求满足一定条件的方法。分割好坏必须从分割的效果来判断。实际景物中情况各异，具体问题具体分析，根据实际情况选择适合的方最基本的特征。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割常用方法图象分割图象分割基于边界（物基于边界（物体有边缘）体有边缘）基于区域特性基于区域特性（灰度（灰度/纹理一致）纹理一致）检测：检测：孤立点孤立点组成线组成线组成边界组成边界阈值分

53、割阈值分割区域生长区域生长区域分裂与合并区域分裂与合并曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割 阈值：阈值：分割时作为区分物体与背景象素的门限物体：大于或等于阈值的象素背景：而其它象素 分割依据：分割依据：灰度或彩色值特征 实际上，在任何实际应用的图象处理系统中，都要用到阈值化技术。曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割 适用对象：适用对象：亮度均一的目标放在另一种亮度的背景上白纸上的文字生物医学显微图象 不适用对象：不适用对象：复杂景物如自然场景的分割 特点：特点：计算简单 主要问题：主要问题：噪声、前景或背景灰度变化范围大的图象曹佃

54、国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割 全局阈值全局阈值图象上各点的阈值相等，整幅图象使用同一个阈值做分割处理。计算最简单适用于背景和前景有明显对比的图象。2局部局部阈值阈值图象上各点的阈值不同。实际处理时，需要按照具体问题将图象分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图象分割。当背景不均匀，或者不同区域的前景灰度有较大变化时，全局阈值无法解决，这时就需要使用局部阈值曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院 利用阈值进行图象分割利用阈值进行图象分割图像分割 (1)阈值分割阈值分割曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值

55、分割阈值分割曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割I1=imread(d:imagepcb_2.jpg,jpg);I2=rgb2gray(I1); threshold=？;height, width = size(I2);I3=I2;for i = 1:height for j = 1:width if I2(i,j)threshold I3(i,j)=255; else I3(i,j)=0; end end;end;曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (1)阈值分割阈值分割曹佃国 2010年秋曲师大自动化学院图像分割 (2)边缘分割边缘分割 图象的边缘对人的视觉有重要意义图象的边缘对人的视觉有重要意义人判别物体很大程度依赖边缘不同的图象虽然灰度不同，但分析对象的边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图象边缘特征不仅用于图象分割，也是纹理分析等其它图象分析的重要信