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文档简介
数字图像处理的相关论述第1页,共55页,2023年,2月20日,星期六第1章数字图像处理的相关论述1.1课程介绍1.2数字图像处理技术的发展1.3数字图像处理技术的应用及实例1.4数字图像处理的相关概念1.5图像数字化技术1.6数字图像的处理方法1.7图像的统计特征1.8matlab介绍第2页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.1课程介绍教材:“数字图像处理”(第一版),由张德丰编著,人民邮电出版社出版参考教材:冈萨雷斯主编的“数字图像处理(MATLAB版)”,人民邮电出版社谢凤英,赵丹培编著,VisualC++数字图像处理,人民邮电出版社数字图像处理网络课程,5(授课讲义,实验指导,ppt)第3页,共55页,2023年,2月20日,星期六课程目标:通过讲解图像处理的基本理论、基本算法、matlab在图像处理中的应用等,让学生了解该门学科的发展现状,学会如何应用计算机学科的知识解决实际的发展需求,为今后就业及深入的学习研究奠定基础。第4页,共55页,2023年,2月20日,星期六授课方式:
2学时/周,共32学时,其中理论16学时,实验16学时(分单/双周)考核方式设计
采取阶段考核以及期末大作业的方式全学期分为3个阶段,分别为:基础知识阶段(概述、数学基础、图像频域变换、图像压缩、几何变换等),图像质量增强阶段(图像增强、图像复原),图像特征提取阶段(图像分割与边缘检测、图像特征提取等)总成绩(100%)=第一阶段(25%)+第二阶段(25%)+第三阶段(25%)+课程设计考核(25%)阶段成绩(100%)=实验成绩(50%)+阶段作业成绩(50%)课程设计成绩(100%)=课程设计报告(50%)+matlab代码(50%)第5页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.2数字图像处理技术的发展20世纪20年代,通过Bartlane海底电缆图像传输系统,从伦敦到纽约传输一幅图片,首先要压缩编码,然后在接收端用特殊的打印设备重构该图数字图像处理领域的发展必须依靠数字计算机及数据存储\压缩和传输等相关技术的发展伴随着计算机\电子\通信\存储和显示系统的发展,数字图像处理技术也随之发展起来第6页,共55页,2023年,2月20日,星期六
1.3数字图像处理的发展
1964年,位于加里福尼亚的美国喷气推进实验室(JPL)处理了太空船“徘徊者7号”发回的月球照片1970s:计算机断层扫描图象重建技术X射线成像原理:X射线成像是基于待成像物体各个组成部分的密度不同,对X射线的吸收不同,透射X射线强度不同,从而在乳胶片上成像的
第7页,共55页,2023年,2月20日,星期六第8页,共55页,2023年,2月20日,星期六计算机断层成像ComputerTomography,CT:原理:
设想将人体水平方向上的剖面划分为若干正方形或长方形的小单元如果我们在人体周围沿着圆弧方向不断改变X光源及接收器的位置,这样每次的X射线通路上都有不同的象素组合,采用一定的数学方法,很容易从这些记录的探测器强度值反推出各个象素的密度,这就是反投影图像重建技术如果从上到下逐层对人体某一部位扫描,这些串起来的层片就构成了三维图像,只需经简单的数学运算,就可以从任何方向观察到人体内部任何位置的解剖结构
第9页,共55页,2023年,2月20日,星期六/zhlshb/ct/lx.htm第10页,共55页,2023年,2月20日,星期六核磁共振成像(MRI)正电子发射断层扫描成像技术(PET)与CT,MRI等反应人体组织解剖信息不同,PET图像能够反映人体组织、器官的功能和代谢情况第11页,共55页,2023年,2月20日,星期六1)遥感2)医学3)工业生产和质量控制4)图象信息通讯5)公共安全6)数据安全7)科学研究8)在信息技术中的应用1.4数字图像处理的应用第12页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.4数字图像处理的应用实例
按照图像的信号源进行分类介绍
–
电磁波谱:伽马射线成像、X射线成像、紫外波段成像、可见光及红外线波段成像、微波波段成像、无线电成像–
声波(超声波)–
电子束–
计算机生成(建模和可视化应用中的合成图像)第13页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.4数字图像处理的应用实例伽马射线成像:主要用途包括核医学和天文观测X射线成像:广泛用于医学诊断,工业和其他领域
紫外波段成像:应用于平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像以及天文观测等
微波波段成像:典型应用是雷达红外波段:军事第14页,共55页,2023年,2月20日,星期六数字图像处理的相关概念图像:图像是一种在空间分布的二维信号——两个变量(X,Y):空间坐标,spatialcoordinates——函数值F:在空间的某个位置(点)的信号值,常称为图像的强度Intensity,或灰度值GrayLevel(0-225),对于彩色图像,该信号值为矢量(R,G,B)——当X,Y和幅值F为有限的离散数值时,称该图像为数字图像第15页,共55页,2023年,2月20日,星期六一幅二维静态单色平面图像可以用如下二维强度函数(也称为亮度函数)表示,即第16页,共55页,2023年,2月20日,星期六第17页,共55页,2023年,2月20日,星期六数字图像:空间坐标离散,函数值离散,图象在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图象”数字图像由有限的元素Element组成,称为像素pixel图像处理是指按照一定的目标,用一系列的操作来“改造”图像.图像信息:相对于语音信息(声音信息),一般将视觉信息也称为图象信息人类所接受的信息中,各种信息所占比例视觉信息听觉信息其他比例大于60%20%20%第18页,共55页,2023年,2月20日,星期六数字图像处理:先用某种技术和手段将模拟图像信号数字化,然后用电子计算机对数字图像进行分析和变换,达到预期的效果的技术总称.第19页,共55页,2023年,2月20日,星期六图像分类:根据图像的产生方法,图像可分为如下3类:(1)可见图像:视觉系统可以直接看见的图像,一般通过照相、手工绘制等传统方法获取(2)物理图像:反映的是物体的电磁波辐射能,包括可见光与不可见光图像,如光学图像,温度图像,压力图像,高度以及人口密度图像(3)数学图像:由连续函数或离散函数生成的抽象图像第20页,共55页,2023年,2月20日,星期六数字图像的获取数字图像一般可以通过以下3种途径获取。
(1)应用各种光电转换设备直接得到数字图像。(2)直接由二维离散数字函数生成数字图像。(3)将传统的可见图像经过数字化处理转换为数字图像。第21页,共55页,2023年,2月20日,星期六图像数字化过程(1)扫描(scanning)。扫描是按照一定的先后顺序对一幅图像进行遍历的过程。(2)采样(sampling)。采样是指遍历过程中,在图像的每个像素位置上测量其灰度值,即亮度值。(将坐标值离散化(数字化)称为采样,要求坐标值为整数)(3)量化(quantization)。量化是将采样得到的灰度值通过模数转换等器件转换为离散的整数值。(将函数值离散化(数字化)称为量化,离散灰度级数L)第22页,共55页,2023年,2月20日,星期六用矩阵表示数字图像数字图像在计算机中采用二维矩阵表示和存储。第23页,共55页,2023年,2月20日,星期六计算机处理方法根据处理的难易分类:–
低级别处理:滤噪、增强等(输入\出的都是图像)–
中级别处理:分割(输入是图像,输出是图像中提取的特征)–
高级别处理:识别理解,执行与视界相关的识别函数
第24页,共55页,2023年,2月20日,星期六第25页,共55页,2023年,2月20日,星期六第26页,共55页,2023年,2月20日,星期六空域处理法空域处理方法是指在空间域直接对数字图像进行处理。空域处理法主要有以下两大类。邻域处理法是对图像像素的某一邻域进行处理的方法。1.邻域处理法点处理法是指对图像像素逐一处理的方法。2.点处理法第27页,共55页,2023年,2月20日,星期六邻域(Neighbors)像素4邻域N4(p):(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)像素对角4邻域(x-1,y-1),(x-1,y+1),(x+1,y-1),(x+1,y+1)欧氏(Euclidean)距离:根据这个距离量度,与(x,y)的距离小于或等于某个值d的象素都包括在以(x,y)为中心以d为半径的圆中。
第28页,共55页,2023年,2月20日,星期六变换域处理法数字图像处理的变换域处理方法首先是通过傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换或是比较新的小波变换等变换算法,将图像从空间域变换到相应的变换域,得到变换域系数阵列,然后在变换域中对图像进行处理,处理完成后再将图像从变换域反变换到空间域,得到处理结果。第29页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.7图像的统计特征图像的基本统计分析量数字图像的直方图图像间相关性第30页,共55页,2023年,2月20日,星期六图像的基本统计分析量1.图像的信息量k:灰度值数量p1,p2,p3…各灰度值出现的概率信息量表示一幅图像所含信息的多少第31页,共55页,2023年,2月20日,星期六2.图像灰度平均值第32页,共55页,2023年,2月20日,星期六图像灰度众数是指图像中出现次数最大的灰度值。4.图像灰度中值图像灰度中值是指数字图像全部灰度级中处于中间的值,当灰度级数为偶数时,则取中间的两个灰度值的平均值。3.图像灰度众数第33页,共55页,2023年,2月20日,星期六5.图像灰度方差第34页,共55页,2023年,2月20日,星期六6.图像灰度值域第35页,共55页,2023年,2月20日,星期六数字图像的直方图数字图像处理中也常常应用灰度直方图表示直方图是指图像中所有灰度值出现的次数或频率。图像的有关特征信息。灰度第36页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.协方差第37页,共55页,2023年,2月20日,星期六2.相关系数第38页,共55页,2023年,2月20日,星期六matlab介绍第39页,共55页,2023年,2月20日,星期六M文件的编辑调试MATLAB的程序文件和脚本文件通常保存成扩展名为.m的文件,称之为M文件。图1-11M文件的编辑器和调试器第40页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.7.6图像读取与显示1.图像的读取函数imread()用来读取图像,把图像数据读出以后,可以赋给一个变量。2.图像数据的调用既然图像数据是存储在数组中,那么调用图像数据就变成了操作数组元素。函数imshow()用来显示图像。3.图像的显示第41页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.7.8MATLAB图像处理应用示例1.MATLAB的打开图1-15MATLAB启动后的窗口界面第42页,共55页,2023年,2月20日,星期六2.图像输入到计算机3.更改CurrentDirectory目录图1-16修改后的当前目录4.打开编辑窗口编写程序图1-17在编辑窗口中输入的源程序第43页,共55页,2023年,2月20日,星期六5.保存并运行6.保存运行结果图1-18rice.png直方图显示结果第44页,共55页,2023年,2月20日,星期六三维绘图命令三维曲线plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)
当x,y,z是同维向量时,则x,y,z对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z是同维矩阵时,则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数。例:x=sint,y=cost,z=t*sint*cost其中t∈(0,2*pi)第45页,共55页,2023年,2月20日,星期六三维曲面在MATLAB中,利用meshgrid函数产生平面区域内的网格坐标矩阵,格式为:x=a:d1:b;y=c:d2:d;[X,Y]=meshgrid(x,y);矩阵X的每一行都是向量x,行数等于向量y的元素的个数,矩阵Y的每一列都是向量y,列数等于向量x的元素的个数第46页,共55页,2023年,2月20日,星期六绘制三维曲面的函数surf函数和mesh函数的调用格式为:mesh(x,y,z,c)surf(x,y,z,c)一般情况下,x,y,z是维数相同的矩阵。x,y是网格坐标矩阵,z是网格点上的高度矩阵,c用于指定在不同高度下的颜色范围。meshc(x,y,z)带等高线的三维网格曲面函数meshz(x,y,z)带底座的三维网格曲面函数第47页,共55页,2023年,2月20日,星期六例绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10x,y∈(0,4*pi)在xy平面内选择区域x∈[-8,8],y∈[-8,8],绘制三维曲面并比较z=sin(sqrt(x^2+y^2))/sqrt(x^2+y^2)第48页,共55页,2023年,2月20日,星期六标准三维曲面sphere函数的调用格式为:[x,y,z]=sphere(n)cylinder函数的调用格式为:[x,y,z]=cylinder(R,n)peaks函数,称为多峰函数,常用于三维曲面的演示。第49页,共55页,2023年,2月20日,星期六其他三维曲面函数条形图、杆图、饼图和填充图等特殊图形bar3、stem3、pie3和fill3第50页,共55页,2023年,2月20日,星期六1.
读取图像:f=imread(‘filename’);
(1)支持的格式为:tiff、jpeg、gif、bmp、png、xwd。 (2)若命令行中没有加分号,则matlab将立即显示该行中指的运算结果。 (3)[m,n]=size(f);将返回图像f的行数m,列数n。 (4)whosf;显示一个数组的附加信息(变量名、尺寸、字节数…),有无分号都一样。第51页,共55页,2023年,2月20日,星期六
2.显示图像:imshow(f,G);
(1)f为图像,G为显示该图像的灰度级数。默认为256。 (2)imshow(f,[low,high]);所有<=low的值都显示为黑色,>=high的值都显示为白色,两者之间将以默认的级数显示为中等亮度值。(3)imshow(f,[]);将low设置为数组f的最小值,high设置为最大值,对显示动态范围较小会哦有正负值的图像很有用。(4)figure,imshow(f);将保留前面显示的图像不被覆盖第52页,共55页,2023年,2月20日,星期六3.保存图像:imwrite(f,’filename’)(1)imwrite(f,‘filename’,‘tif’);将图像f写为tiff格式且命名为filename的文件。(2)imwrite(f,‘filename.jpg’,‘quality’,q)
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