数字图像处理_绪论资料

1、1姚敏等， 数字图像处理，北京(bi jn)：机械工业出版社，2006 Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著，阮秋琦，阮宇智等译，数字图像处理（第二版），北京：电子工业出版社，2005 Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods，Steven L. Eddins，Digital Image processing Using MATLAB ，北京：电子工业出版社，2004 章毓晋，图象工程（上册）图像分析和处理，北京：清华大学出版社，1999教材(jioci)与参考书共六十六页2第一章 绪 论共六十六页31.1 图像(t xin)

2、及其分类共六十六页 图像信息(xnx)是人类认识世界的主要知识来源。人类所获得的外界信息有70以上是通过眼睛获得的。共六十六页5(a)遥感(yogn)图片 图1.1 图像(t xin)实例 共六十六页6(b)风景图片（摄于浙江大学(zh jin d xu)紫金港校区） 图1.1 图像(t xin)实例 共六十六页7图像(t xin)的特点直观(zhgun)形象易懂信息量大共六十六页8图像(t xin)的分类按灰度分类：二值、多灰度 按色彩分类：单色、彩色 按运动(yndng)分类：静态、动态 按时空分布分类：二维、三维 共六十六页91.2 数字图像处理技术(jsh)与应用 共六十六页10主要(

3、zhyo)内容图像获取(huq) 图像变换图像增强 图像复原图像编码 图像分析 图像识别 图像理解 共六十六页11方 法空域(kngy)法 变换域法共六十六页12应 用图像传输(chun sh)与图像通信，数字电视 共六十六页13应 用机器人视觉(shju)及图像测量 共六十六页14应 用图像(t xin)跟踪及光学制导 夜空鹰眼-我国空军装备的红外搜索(su su)与跟踪系统美国响尾蛇导弹共六十六页15应 用医学(yxu)图像处理与材料分析中的图像分析系统 医学(yxu)图像分析软件系统共六十六页16应 用遥感图像处理和空间(kngjin)探测 “旅行者”号探测(tnc)飞船遥感图像处理平台

4、共六十六页171.3 数字图像处理系统(xtng) 共六十六页18图像采集系统计算机图像输出设备模拟图像图1.2 数字图像处理系统(xtng) 共六十六页191.4 MATLAB图像处理(t xin ch l)工具箱 共六十六页20MATLABMATrix LABoratory MATLAB是一种基于(jy)向量的高级程序语言 MATLAB将计算、可视化与程序设计集成在一个易用的环境中 MATLAB共六十六页21MATLAB的典型(dinxng)应用 数学与计算(j sun) 算法开发 数据获取 建模、仿真和原型化 数据分析、数据挖掘和可视化 科学与工程图学 应用开发，包括图形用户接口构造。

5、共六十六页22图像处理(t xin ch l)工具箱 IPTImage Processing Toolbox以数字图像处理理论为基础，用MATLAB语言构造出一系列的用于图像数据显示(xinsh)与处理的M-函数 共六十六页23图像处理(t xin ch l)工具箱 (1) 几何运算，包括缩放、旋转和裁剪；(2) 分析操作，包括边缘检测，四叉树分解；(3) 增强操作，包括亮度调整，直方图均衡化，去噪声；(4) 2-D FIR滤波器设计； (5) 图像变换(binhun)，包括离散余弦变换(binhun)（DCT）和Radon变换；IPT函数共六十六页24图像处理(t xin ch l)工具箱

6、(6) 邻域与块处理；(7) 感兴趣区域处理；(8) 二值图像处理，包括形态学操作；(9) 彩色空间(kngjin)变换；(10) 彩色地图管理。 IPT函数共六十六页MATLAB的图像处理(t xin ch l)函数分类：图像的几何(j h)操作图像变换图像分析和增强图像压缩共六十六页图像格式和类型(lixng)真彩色图像（RGB图像） 利用(lyng)R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。 0.6118 0.8392 0.6471 0.6471 0.6471 0.6471 0.7765 0.8392 0.8078 0.8078 0.8078 0.8078 0.7412 0.7098 0.9

7、373 0.9373 0.9373 0.9373红绿蓝共六十六页图像格式和类型(lixng)索引(suyn)色图像 对不同颜色进行编号，组成一个调色板，图像数据记录像素对应的调色板颜色的序号。 共六十六页灰度图像： 只有图像的强度(qingd)信息，没有颜色信息。图像格式和类型(lixng)共六十六页二值图像： 只有黑白(hibi)两种颜色的图像。图像格式和类型(lixng)共六十六页图像(t xin)类型转换的函数：im2bw( ) 将真彩色、索引色和灰度图像(t xin)转换为二值图像(t xin)。 例：%load treesX,map=imread(trees.tif);BW=im2b

8、w(X,map,0.4);imshow(X,map);figure;imshow(BW);共六十六页图像(t xin)类型转换的函数：ind2gray( ) 将索引色图像(t xin)转换为灰度图像(t xin)。 例：%load treesX,map=imread(trees.tif);J=ind2gray(X,map);imshow(X,map);figure;imshow(J);共六十六页图像(t xin)类型转换的函数：ind2rgb( ) 将索引(suyn)色图像转换为真彩色图像。 例：%load treesX,map=imread(trees.tif);J=ind2rgb(X,ma

9、p);imshow(X,map);figure;imshow(J);共六十六页图像(t xin)类型转换的函数：mat2gray( ) 将数据(shj)矩阵转换为灰度图像。grb2gray( ) 将真彩色图像转换为灰度图像。grb2ind( ) 将真彩色图像转换为索引色图像。 共六十六页图像(t xin)的输入输出：imread( ) 支持对cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式图像(t xin)的输入。 imwrite( ) 支持对cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式图像的输出。共六十六页图像(t xin)的显示：imag

10、e( ) %路径与文件名字符串imshow( ) %路径与文件名字符串或图像矩阵两个函数均可用于数据和图像的显示(xinsh)。Imshow不会扩展填充数据，即不会拉伸图像使其铺满坐标轴，而是改变坐标轴使其适应图像；image不会改变坐标轴，而是改变图像使其铺满坐标轴区域共六十六页图像增强：改善视觉效果。噪声(zoshng)抑制。共六十六页改善(gishn)视觉效果的方法：直方图均化 右图太暗，看不清轮胎的细节，需要(xyo)对图像进行增强处理。 共六十六页I=imread(tire.tif); %读入图像J=histeq(I); %直方图均化subplot(1,2,1),imshow(I)

11、%显示原始(yunsh)图像subplot(1,2,2),imshow(J) %显示增强后图像figuresubplot(1,2,1),imhist(I,64) %显示直方图subplot(1,2,2),imhist(J,64)共六十六页共六十六页共六十六页图像增强的一般(ybn)处理：原理： 输入图像为f(x,y),处理后的图像为g(x,y)，则图像增强的数学表达式为： g(X,Y)=T(f(X,Y)其中： T表示(biosh)输入、输出图像对应点的灰度映射关系。共六十六页例：对数变换I=imread(pout.tif);imshow(I)I=double(I) %对数运算(yn sun)不

12、支持uint8类型数据J=log(I+1);figure,imshow(J,4,5)共六十六页共六十六页图像去噪声的实验(shyn):实验过程： 1. 读入图像数据。 2. 对图像添加噪声。 3. 对带噪声的图像数据进行滤波(lb)处理。 4. 显示处理后的图像。共六十六页添加(tin ji)噪声：I=imread(eight.tif);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02); %对图像数据添加均值(jn zh)为0，方差为0.02的高斯噪声。J2=imnoise(I,salt & pepper,0.02); %对图像数据添加椒盐噪声。J3=imnoise(I,speckl

13、e,0.02); %对图像数据添加乘性噪声。subplot(2,2,1),imshow(I)subplot(2,2,2),imshow(J1)subplot(2,2,3),imshow(J2)subplot(2,2,4),imshow(J3)共六十六页添加噪声(zoshng)的结果：共六十六页去噪声(zoshng)处理：邻域(ln y)平均法：h=1 1 1;1 1 1;1 1 1; %产生滤波模板h=h/9; %对模板归一化J=conv2(J1,h);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J2)共六十六页共六十六页去噪声(zoshng)

14、处理：中值滤波(lb)：J=medfilt2(J1);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J2)共六十六页共六十六页图像(t xin)变换：图像变换(binhun)是图像处理的重要工具。通过变换(binhun)，改变图像的表示域，可以对图像的后继处理带来极大的方便。例如： 傅立叶变换：图像的频域分析 离散余弦变换： 使能量集中利于图像压缩。共六十六页傅立叶变换(binhun)的例子：load imdemos saturn2imshow(saturn2)b=fft2(saturn2);figureimshow(log(abs(b),)co

15、lormap(jet(64);colorbar共六十六页共六十六页离散(lsn)余弦变换（DCT）：b=dct2(saturn2);figureimshow(log(abs(b),)colormap(jet(64);colorbar共六十六页共六十六页图像压缩的基本原理：b(abs(b)10)=0; %将DCT变换(binhun)值小于10的元素置为0K=idct2(b)/255; %对逆DCT变换归一化figureimshow(K)共六十六页共六十六页边缘(binyun)检测边缘是目标与背景(bijng)的分界线，通过提取边缘可以分离目标和背景(bijng)。共六十六页MATLAB的图像处理

16、工具箱提供了函数edge来实现检测边缘(binyun)的功能。I=imread(west.tif);imshow(I)b=edge(I);figureimshow(b)共六十六页共六十六页edge()的使用(shyng)方法：edge(数据，检测(jin c)方法，参数）微分算子检测方法： 1. roberts max(|f(i,j)-f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)-f(i,j+1)|) 2. sobel 共六十六页I=imread(rice.tif);imshow(I)b=edge(I ,roberts);figureimshow(b)c=edge(I ,sobel);figureimshow(c)共六十六页共六十六页拉普拉斯高斯算子 一种二阶边缘(binyun)检测算法。 利用图像的二阶微分中的零点来检测边缘。edge(I,log)共六十六页较新的一种边缘检测(jin c)方法：I = imread(rice.tif);BW2 = edge(I,canny);imshow(BW2)共六十六页内容摘要1。按灰度分类：二值、多灰度。医学图像处理与材料分析中的图像分析系统。MATLABMATrix LA