数字图像处理绪论

2023/1/51数字图像处理信息与通信工程学院张洪刚zhhg@刷脸支付2023/1/52碟中谍5的炫酷黑技术2023/1/532023/1/542023/1/552023/1/56一.什么是图像？光学图像LenaIKONOS卫星光学图像423mile高16000miles/h1m分辨率EP－3,海南陵水,01-4-4大脑断层图像

SIR-CSARL/r-L/g-C/bHH-HV-HVpolar沙漠中的长城April10,199425kmx75km图1-1示例2023/1/57图像：对客观存在的物体的某种属性的描述。 光学图像： 波长0.38-0.8um

其他波段图像： 伽玛射线：0.003-0.03nm X射线：0.03-3nm

紫外线：3-300nm

红外线：0.8-300um

微波：0.3-100cm

声波图： 如B超 其他： 由感兴趣的物理量转换而成，如密度分布图。使用图像的通常是人，人约有80％的信息由视觉获得。

土星伪彩图像，由3张拍摄于1998年的影像所合成的，显示出这颗具有可爱光环的行星所反射的红外线光。Onepictureisworthmorethanathousandwords.（一图胜千言）从用户读取信息的习惯来看，相比于文字：图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息；从图片来源来看，智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段，帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。

Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。

2023/1/592023/1/510图像分类图像数学函数连续函数离散函数可见图像图片照片图画不可见物理图像2023/1/511二.什么是图像处理？图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。

例子：调整了亮度和对比度2023/1/512数字图像处理的几个基本目的图像处理(增强、复原、编码和压缩)图像输入图像输出以人为最终的信息接收者，其主要目的是改善图像的质量。(a)2023/1/513图像预处理(增强、复原)图像分割特征提取图像分类图像输入符号输出(b)另一类图像处理以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。2023/1/514

Messi2023/1/515基本概念数字化过程扫描、采样、量化构成了数字化过程。对比度灰度反差的大小灰度分辨率指值的单位幅度上包含的灰度级数2023/1/516数字图像显示2023/1/517数字图像灰度表示f(x,y)灰度：R=G=B2023/1/518灰度图像红绿蓝彩色图像彩色图像2023/1/519数字图像表示(续)数字图像老鼠老鼠的鼻子2023/1/520

941001041191251361431531571581031041069810311914115515916010913613612395781171491551601101301441491297897151161158109137178167119781011851881611001431671348785134216209172104123166161155160205229218181125131172179180208238237228200131148172175188228239238228206161169162163193228230237220199图像灰度表示数字矩阵数字图像的矩阵表示2023/1/521数字图像的空间分辨率5122561286432GMN

5125122562561281286464323216162023/1/5222023/1/523数字图像灰度分辨率2563282图像灰度级2561286432168422023/1/524数字图像的基本特点（1）处理的大多是二维信息，信息量大。

256x256黑白图像 64K byte 512x512 彩色图像 768Kbyte 25Frame/s电视图像约20M byte（2） 数字图像传输占用的频带较宽。 语音 4KHz

电视图像 5.6MHz

对图像的压缩提出了要求。2023/1/525（3） 有很多数字图像中象素间的相关性较大，冗余比较多，有利于压缩。从左图中可以看到：有大块的区域的灰度值是相差不大的。2023/1/526（4） 对三维景物图像的理解一个视角的二维图像通常是不够的。（5） 数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。正面还是侧面？2023/1/527历史追溯(1)20世纪20年代:最早的应用之一是报纸业Bartlane电缆图片传输系统；通过海底电缆将图像从伦敦传往纽约；为了使用电缆传输，图像需要首先编码，并在接收端通过电报打印机进行重构。早期的数字图像2023/1/528历史追溯(2)20世纪20年代中期到末期:改进Bartlane系统后，图像质量得到了提高打印过程采用了新的光学还原技术增加了图像的灰度等级改进后的数字图像早期15级色调的数字图像2023/1/529历史追溯(3)20世纪60年代:由于信息技术的快速发展，出现了一批数字图像处理1964:“旅行者7号”

拍摄的图像通过计

算机进行处理并提

高了图像质量；此技术也在阿波

罗载人登月飞行

等空间探测器中

得到应用。由“旅行者7号”登陆前拍摄的图像2023/1/530历史追溯(4)20世纪70年代:数字图像处理开始应用于医学领域1979:GodfreyN.Hounsfield先生以及AllanM.Cormack教授由于发明了“断层（CT）技术”，共同获得了诺贝尔医学奖，其背后的思想是计算机轴向断层技术(Computerised

Axial

Tomography(CAT))历史追溯(5)20世纪70年代末:随着人工智能的兴起和发展，开始计算机视觉的研究，由2D图象中获取3D空间信息20世纪80年代至今：数字图像处理技术呈爆炸性发展，如今已在大量领域担负着大量的工作：图像增强/恢复艺术级效果医学可视化工业检验法律执行人机交互2023/1/533数字图像处理的内容图像变换

图像编码

图像增强

图像分割

图像的理解和识别2023/1/534数字图像处理主要研究的内容图像变换:

如付立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换（DCT）等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2023/1/535图像编码压缩:

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数)，以便节省图像传输、处理时间和减少存储器容量。压缩可以在不失真前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压技缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。2023/1/5368x8的DCT变换，64个系数中只保留6个低频分量。2023/1/537图像增强和复原：目的是提高图像的质量，如去除噪声，提高清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强调低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，建立“降质模型”，再采用某种方法，恢复或重建原来的图像。2023/1/538图像增强/group/dipr2023/1/539运动模糊图像恢复图像图像恢复(1)2023/1/540数字图像处理中的关键技术之一。将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中物体的边缘、区域等，进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像分割:2023/1/541图像的分割图像识别模式识别：使计算机模仿人的感知能力，从感知数据中提取信息（判别物体和行为）的过程。数据获取模式分割模式识别姚明ROCKETS11概念DatadrivenModelbased图像检索2023/1/544数字图像处理应用图像的降噪（除噪）2023/1/545在安检系统中的伪彩色图像增强数字图像处理应用2023/1/546PS图像处理应用3DPS2023/1/547视频监控--世界上超级大数据生成器

图像处理应用2