图像处理技术基础

数字（医学）图像处理Digital(Medical)ImageProcessing第一章图像技术基础第一章数字图像处理的基本概念图像和像素图像技术及分类图像表示图像显示图像存储与格式视觉基础颜色视觉和色度学1.1图像和像素图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。简而言之，图像可简单表述为人眼对于客观世界的视觉响应。人类从外界获得的信息约有75％来自视觉系统1.1.1图像分类（1）“物理图像”(physicalimages)

物质或能量的实际分布“可见的图像”(visibleimage)“图片”包括“照片”(photograph)、“图”(drawings指用线条画成的)和“画”(paintings)，“图片”等价于“图像”，也就是说“picture”经常和“image”一词混用；“光图像”(opticalimages)，即用透镜、光栅和全息术产生的图像，如荧幕、屏幕上出现的影像。光(学)图像是光强度的空间分布。“不可见的图像”，如温度、压力、高度以及人口密度等的分布图。按照图像的存在形式分1.1.1图像分类（2）抽象图像即“数学图像”，包括连续函数和离散函数。离散函数图像就是计算机可以处理的形式。物理图像必须要变成离散函数才能被计算机处理。1.1.1图像分类彩色图像，又称为“多光谱图像”图像上的每个点有多于一个的局部特征。彩色电视中重现的三基色图像，每个像素点就需要有红、绿、蓝三个基色的三个亮度值表示。遥感图像可以提供多达7个不同通道的信息。黑白图像，又称“灰度图像”、“亮度图像”、“单色图像”等，每个像素点只有一个亮度值。黑白照片黑白电视画面。按照图像的色彩特性分1.1.1图像分类“可见光图像”；“红外光图像”；“雷达图像”；“声呐图像”。按照图像的光谱特性分1.1.1图像分类“动态图像”随时间变化的图像，如电视和电影画面。“静止图像”不随时间变化的图像，如各类图片。按照图像的时间特性分1.1.2图像信息的分类三类符号信息景物信息情绪信息图像信息——(1)符号信息一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或抽象的事物。电路图、机械图、打印的文件等，一般用二值图像表示。地图中也包含大量符号，但需要关注颜色信息，因为它们都有确定的物理含义，如蓝色一般表示湿地。图像信息——(2)景物信息是一种能够使人产生主观感觉，但不取决于人本身的客观场景中包含的信息。景物信息内容丰富，较难以表达，只有在明确目标的前提下，才能得到正确处理如卫星云图中蕴含着气旋信息，气旋的位置与强度是一种客观存在。图像信息——(3)情绪信息依赖于观察者，如艺术图片的效果就与观看者本身的生理、心理、修养有很大的关系，此类信息无法刻画。1.1.3图像处理的基本方法图像处理（imageprocessing）对图像加工的各种技术方法的统称，它已被广泛地应用于许多领域。基本方法模拟图像处理数字图像处理1.2图像技术及分类图像处理技术目的在于解决图像采集、存储、传输、使用图像信息问题图像技术在广义上是各种与图像有关的技术的总称1.2图像技术及分类伴随计算机技术发展而来，成型于登月竞赛时代1946年第一台电子计算机60年代，第三代计算机JPL图像增强和图像复原70年代遥感和医学图片

Rosenfeld，197680年代3D图像获取设备以及分析系统90年代人类生活和社会发展的各个方面美国航天器传送的第一张月球照片，“旅行者7号”1964年7月31日9点09分在光线影响月球前17分钟前摄取的图像1.2图像技术及分类图像处理指所有涉及与图像信息加工相关的技术主要功能包括： 对图像的各种加工 基于加工结果的判断决策和行为规划 为此进行的硬件设计及制作1.2图像技术及分类分为三个层次图像处理（图像——>图像）

对图像的增强、传输、储存等，改善人眼获得的视觉信息图像分析（图像——>数据）从视觉信息中发掘表达信息特征的抽象数据图像理解（图像——>解释）对图像特征的理解，主观感受信息图像工程的三个层次图像工程的三个层次3个层次图像技术分类及名称图像处理图像采集、获取及存储图像重建图像变换、滤波、增强、恢复、拼接图像压缩编码等图像分析边缘检测、图像分割目标表达、描述、测量目标颜色、形状、纹理、空间、运动分析目标检测、跟踪、提取、识别、分类等图像理解图像解释、推理序列图像配准、融合图像建模等图像工程相关学科主要相关学科：

图形学：原指用图形、图表、绘图等形式表达数据信息的科学，而计算机图形学研究的就是如何利用计算机技术来产生这些形式 图像模式识别：试图把图像分解成可用符号较抽象地描述的类别

计算机视觉：主要强调用计算机实现人的视觉功能，目前的研究内容主要与图像理解相结合

图像工程与相关学科和领域的联系和区别图像处理应用应用领域示例视频通信：可视电话，电视会议，按需电视，远程教育；文字档案：文字识别，过期档案复原，邮件分捡，支票，签名 辫伪，办公自动化；生物医学：红白学球计数，染色体分析、X光、CT、MRI、 PET图像分析，医学手术模拟规划，远程医疗；遥感测绘：巡航导弹制导，无人驾驶飞机飞行，精确制导，矿 藏勘探，资源探测，气象预报，自然灾害监测；工业生产：工业检测，工业探伤，自动生产流水线监控，移动机器人，无损探测，金相分析，印刷板质量检验，精细印刷品缺陷检测；军事公安：雷达图像分析、巡航导弹路径规划/制导，罪犯脸 形合成、识别，指纹、印章的鉴定识别；交通管理：太空探测、航天飞行、公路交通管理。1.3图像表示图像表示

M*N矩阵

列矢量行矢量

1.3图像表示像素空间排列——邻域像素的邻域

4-邻域——N4(p)：

对角邻域——ND(p)：

8-邻域——N8(p)：像素邻域邻域表达了两重意义：像素间的空间排列关系像素间的关系像素间的邻接，连接和连通连接和连通 两个像素是否连接：

(1)是否邻接 (2)灰度值是否满足某个特定的相似准 则，如灰度值具有相似性。连接分类三种连接

(1)4-连接： 2个像素p和r在V中取值且r在N4(p)中 (2)8-连接： 2个像素p和r在V中取值且r在N8(p)中连接分类(3)m-连接（混合连接）： 2类像素

p和

r在V中取值 且满足下列条件之一

①r在N4(p)中 ②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集 （这个集合是由p和r的在V中取值的

4-连接像素组成的）混合连接像素集合的邻接和连通

对2个图像子集S和T来说，如果S中的一个或一些像素与T中的一个或一些像素邻接，则可以说2个图像子集S和T是邻接的 完全在一个图像子集中的像素组成的通路上的像素集合构成该图像子集中的一个连通组元 如果S中只有1个连通组元，即S中所有像素都互相连通，则称S是一个连通集像素间距离距离量度函数

3个像素p，q，r，坐标(x,y)，(s,t)，(u,v)

(1)

两个像素之间的距离总是正的

(2)

距离与起终点的选择无关

(3)

最短距离是沿直线的像素距离度量函数表达距离量度函数

(1)欧氏（Euclidean）距离—模2距离

(2)城区（city-block）距离—模1距离 (3)棋盘（chessboard）距离—模无穷距离像素间距离等距离轮廓图案D4距离 D8距离像素距离像素距离计算示意DE=5D4=7D8=41.4图像显示图像显示

图像处理的结果多是供观察的 图像数据亮度模式显示显示设备 电视显示器，液晶显示器 阴极射线管（CRT) 打印设备 转换到幻灯片、照片或透明胶片上半调输出

一般打印设备仅能直接显示输出二值图半调技术：利用人眼的集成特性，通过控制二值点模式的形式（包括数量，尺寸，形状等）来获得视觉上不同的灰度感觉一种将灰度图像转化为二值图像的技术 输出二值图像，看到灰度图像

半调输出用15种色调的设备，从伦敦到纽约，用电缆进行传送的Perihing

和Fozh两将军未经修饰的图片半调输出调制模板

每个输出单元内包含若干个基本二值点 每个模板对应一个输出单元

22

5

种灰度半调输出调制模板

3

3

10种灰度

半调输出半调技术牺牲图像的空间点数而增加图像的灰度级数要保持细节，灰度级数就有限抖动技术抖动（dithering）输出技术引入随机运算，误差传递到邻近像素（抖动）提高灰度等级抖动技术Floyd-Steinberg算法

灰度级别的范围从b(black)到w(white)，中间值t为（b+w）/2，对应256级灰度，b=0；w=255；t=127.5；设原图中像素的灰度为g，误差值为e，则新图中对应像素的值用如下的方法得到：ifg>tthen打白点e=g-welse打黑点e=g-b

3/8*e加到右边的像素3/8*e加到下边的像素1/4*e加到右下方的像素抖动技术通过误差传递导致整体灰度平衡，如灰度130，灰度250，灰度5等1.5图像存储及格式图像存储依赖于图像系统存储器可移动存储器CompactFlash卡（CF）SmartMedia卡（SD）ATAFlash在线存储器磁盘、光盘、光盘塔图像数据存储格式图像数据一般以文件形式存储包含两类信息：图像头文件+数据区图像头文件包含对图像数据文件组织的描述信息，如图像总体特征、调色板、编码算法等等图像数据区即图像像素数据区图像表示格式矢量格式用线段或线段的组合体来表示图像，是对绘图方法的描述光栅格式用许多图像点的集合来表示图像BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式

图像文件主要特征（1）描述图像的高度、宽度以及各种物理特征的数据；（2）彩色定义：每点bit数(决定颜色的数量)、彩色平面数，非真彩色图像要提供一个调色板；（3）描述图像的位图数据体：将该图像由一个数据矩阵描述出来，该矩阵的结构由图像的高、宽及每点bit数决定。如果图像采用了压缩，每行数据都用特定压缩算法压缩过，使用前需解码。BMP格式图像三部分组成：表头——格式长度固定为54字节，包括图像文件类型、大小、位图阵列起始位置等位图信息（调色板）——包括像素位宽、压缩方法等位图阵列——数据区内，常见彩色图像为3字节为一个像素，分别表示该像素的红、绿、蓝光谱分量信息常见图像存储格式英文名称类型说明Taggedimagefileformat*.TIFDOS,UNIX及Macintosh图像EncapsulatedPostScript*.EPS出版业使用格式Graphicalinterchangeformat*.GIFCompuSever图形格式JointPhotographicExpertsGroup*.JPEG数码相机图像Bit-Mappedformat*.BMPMicrosoftWindows标准格式1.6视觉基础视觉生理/视觉特性/视觉模型/视觉应用视觉研究基础研究视觉心理现象法则（心理学）视觉信息加工机理（生理学）应用研究视环境的改善和视机能应用（照明工程学、人类工程学）图像改善和评价（图像工程）模拟视觉机能的信息处理（信息工程、人工智能心理测定模拟技术视觉过程

15/100=2.55/17视觉生理特点对图像处理方法的影响很大人眼的结构视锥细胞和视杆细胞在视网膜上的分布锥状（cone）视觉：白昼视觉，色彩；杆状（rod）视觉：夜视觉，低照度敏感。视觉过程视觉＝“视”＋“觉”

亮度感受分辨力在不同的亮度适应级，人眼的分辨力不同，如图所示，I是背景光强，I是光强的变化，称为韦伯比，表示光强分辨力

光强分辨力的典型韦伯比分辨力马赫带效应同时对比效应图1、图像质量评价与视觉心理对图像质量的最终评价是由人的感觉器官和心理状态来决定的。与图像内容以及观察者的心理因素有关。从图像信息传输角度出发，图像系统评价的真正尺度应该是发出信息者的意图为接收信息者所理解的程度，而不是对发出信息者发出的图像像素信息集合的简单接收。图像质量评价方法1.客观评价信噪比等缺点是不容易取得客观评价指标的计算，不能反映视觉心理2.主观评价根据视觉效果进行评分一般方法1.7颜色视觉和色度学颜色视觉色度学色度图RGB模型HIS模型彩色视觉模型Thomas—Young三色假说

g3g1g2d3d2d1e3e1e2线性系统-黄绿色视锥感受器蓝色视锥感受器绿色视锥感受器LOGLOGLOG+-+H2(Wx,Wy)H1(Wx,Wy)H3(Wx,Wy)神经信号彩色视觉模型彩色响应在上图模型中，e1、e2、e3代表视网膜三个具有S1()、S2()、S3()谱灵敏度的感受器，其输出分别为

C()为入射光谱的能量分布函数

彩色信息融合e1、e2、e3经对数传传递后合并为d1、d2、d3输出：色度学3个基本颜色——红（R,red）、绿(G,green)和蓝(B,blue)国际照明委员会（CIE），1931年规定3种基本色的波长为R:700nm,G:546.1nm,B:435.8nm。三色系统彩色加法系统（左）与减法系统（右）利用3基色叠加可产生光的3补色：品红（M,magenta，即红加蓝）、蓝绿（C,cyan，即绿加蓝）、黄（Y,yellow，即红加绿）。按一定的比例混合3基色或将1个补色与相对的基色混合就可以产生白色。光的混合满足加色定理。色度图xyz相对三色系数（色品坐标）x+y+z=1,(x,y)CIE色度图。对应于x=y=0.33的E点，称等能量点，CIE标准白光。0.800.20.8xy520nm700-770nm红蓝绿NTSCPAL紫

色度图色品坐标系颜色特征区分颜色通常用3种基本特性：亮度色调饱和度。色调和饱和度合起来称为色度。颜色可以用亮度和色度共同表示坐标系为组成某种颜色所需的红、绿、蓝的量称为3个刺激量，分别用R、G、B表示。

颜色还可以用色品值r、g、b（相对色系数）表示，定义如下

主要彩色匹配规则：任何彩色可以用不多于三个基色配成；混合色的光亮度等于各分量亮度之和；人眼不能分解混合彩色的各个分量；在某一亮度等级上的彩色匹配可适用于较宽的亮度范围；通用的彩色模型RGB模型HSI模型（1）RGB模型（2）HSI模型视觉生理模型色调（H，Hue）、色饱和度（S，Saturation）以及亮度（I，Intensity在特定应用环境中，用于图像分析有特殊的优势在只有光照亮度发生变化的应用中，不考虑亮度，只使用色度进行区域分割。圆锥体模型RGB到HSIHSI到RGB1.8图像噪声噪声的特征噪声的来源噪声模型（1）噪声的特征图像信号，f(x,y)噪声，n(x,y)，随机性的，可以用随机过程来描述。一般常用统计特征来描述，如均值、方差、相关函数等。均值E[n(x,y)]反映噪声的直流分量，均方值E{n2(x,y)}反映噪声的总功率，均方差E{(n(x,y)-E[n(x,y)])2}描述噪声的交流功率，均值的平方[E{n(x,y)}]2，表示噪声的直流功率。（2）噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响，如电磁波干扰。内部噪声：(1)由光和电的基本性质引起的噪声。(2)机械运动产生的噪声。(3)元器件材料本身的缺陷带来的噪声。(4)系统内部电路噪声。噪声分类从统计观点看平稳噪声凡是统计特征不随时间变化的；非平稳噪声统计特征随时间变化的。从噪声幅度分布的统计来看其密度函数有高斯型、瑞利型等，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。按噪声频谱形状命名的，如频谱均匀分布的噪声称为白噪声，频谱与频率成反比的称为1/f噪声，频谱与频率平方成正比的称为三角噪声（3）噪声的模型加法性噪声：g(x,y)=f(x,y)+n(x,y)

乘法噪声：g(x,y)=f(x,y)[1+n(x,y)]=f(x,y)+f(x,y)n(x,y)

数字图像，数字化（1）连续画面空间坐标离散化——采样：方形、三角形、正六角形点阵等。采样点阵（2）采样点（像素）幅值（实数）取整——量化：均匀、非均匀/矢量、标量1、图像的均匀采样yxxy典型的采样方式二维采样定理对于二维有限带宽信号fc(x,y)，如果其二维傅立叶变换只在的范围内不为零，那么采样间隔必须满足这样才能保证信号可以重构。该条件称为Nyquist采样定理

2、图像的量化q1

q0

q2

qN-1

0f0f1f2

fN-1

fNfq量化过程量化的准则是：若则

量化误差“量化误差”“量化失真”由量化误差产生的图像失真称为量化失真。数字图像举例xy0g(x,y)只改变空间分辨率512、256、128、64、32、16改变空间分辨率只改变灰度级：8、16、32、64、128、2561.9图像处理系统构成构造特点面向对象、面向应用基本成分硬件、软件分类专用、通用硬件结构图像数字化设备图像处理设备（计算机）图像显示设备图像存储设备图像处理设备终端输出图像存储输入图像存储图像采集及数字化设备图像显示设备程序库数字图像处理系统的构成图像处理系统构成图示图像处理系统构成图像采集：？电信号（电流、电压）图像数字化设备：将图像转换成计算机可以处理的数字形式，通常用数字矩阵表示转换结果。图像处理设备（计算机）：包括硬件设备和软件两部分，即图像存储设备、CPU、程序库等，其中软件或算法是本课程研究的重点。图像显示设备：包括永久显示设备和暂时显示设备CRT、LED等为暂时显示设备打印机、照片等可永久显示图象显示设备的性能评价通常由人眼观察的图像效果决定。图像处理系统性能主要衡量指标图像分辨率：“空间分辨率”，图像处理系统具有的分辨图像细节的能力，线对/数字图像的点阵数般来说，高分辨率的不应低于1024768点阵，中分辨率的为512512或576768点阵，低分辨率的则为256256点阵。图像分解力：是指图像系统对图像明暗程度或色彩的分解能力，bit数表示，bit数越高，性能越好衡量指标：标称值/实际值两种标称值指系统A/D取的bit数实际值则指系统实际所达到的bit位数，实际值常用有效bit位数表示。指标硬件指标:处理功能图像的代数运算、逻辑运算、直方图统计、卷积、FFT、二值化以及图像的形态学运算等。功能参数。主机功能：主要指软件的功能和环境包括处理功能、处理速度。主机处理还涉及软件环境（DOS/Windows/Unix），以及编程语言、库函数、菜单形式等。现状与趋势大量的工作集中在算法和应用软件的研制上，将涌现更多的应用系统图像硬件系统的发展则集中在高速图像处理系统和各种专业系统的研制1.10数字图像处理的几个基本术语数字化(digitizing)将一幅图像从其原来的形式转