数字图像处理课件

数字图像处理DigitalImageProcessing电气与电子工程系赵茂林伦琴因发现X射线获得首届诺贝尔物理学奖。Hounsfield和Cormack因发明CT获得1979年诺贝尔医学和生理学奖。发明MRI中Fourier重建方法的Ernst获得1991年诺贝尔化学奖。Lauterbur和Mansfield因发明MRI方法获得2003年诺贝尔医学和生理学奖。图像处理的几个例子主要教学内容1，数字图像处理的基本概念2，图像变换3，图像增强4，图像压缩编码5，图像识别教学安排总学时数32学时，课堂教学16学时，实验教学16学时

第一章绪论一、引言：1964年，美国喷气推动实验室用计算机成功地对4000多张月球照片进行处理。

70年代中期，随着离散数学理论的创立和完善，数字图像处理技术得到了迅猛的发展，理论和方法不断完善。

90年代，随着个人计算机进入家庭，硬件价格不断下降，数字世界逐渐进入人们的生活。

由此可见，数字图像处理技术是地球数字化带来的任务，一方面要求处理对象的数字化，一方面要求处理时的直观性。因此给我们带来了许多的研究课题和研究方向。二、数字图像处理的概念1，什么是图像？“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。

图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述。2，图像的表示

图像是连续的，即用函数f(x,y)表示的图像。

其中x,y:表示空间坐标点的位置；f:表示图像在点（x,y）的某种性质的数值，如亮度、灰度，色度等。f,x,y可以是任意实数。

3，数字图像物理图像被划分为称作图像元素的小区域，图像元素简称为像素。将模拟图像转化为数字图像的过程称为数字化。在每个像素位置上，图像的亮度被采样和量化，得到图像的对应点上表示其亮暗程度的一个整数值。在对所有的像素都完成上述转化后，图像被表示成一个整数矩阵。数字图像的矩阵表示数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。简单地说，数字图象等同于一个整数值的有限矩阵。数字图像是数字图像处理和分析的对象。0表示黑、255表示白4，数字图像处理对图像进行一系列的操作以达到预期目的的技术称为图像处理。数字图像处理---利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理）数字图像处理的目的1，提高图像的视感质量。去除图像中的噪声；改变图像的亮度、颜色；增强图像中的某些成份、抑制某些成份；对图像进行几何变换等，达到艺术效果；2，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息模式识别、计算机视觉的预处理3，对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输广义的数字图像处理它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换，以改善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。图像分析是从图像中取出感兴趣的数据，以描述图像中目标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的性质和相互关系，以得出图像内容的理解和对原场景的解释。图像处理图像理解图像分析抽象程度数据量图像数据符号图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三个不同的抽象程度上的过程。像素----数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。数字图像处理---将一幅图像变为另一幅经过修改的图像，数字图像处理是一个由图像到图像的过程。数字图像分析----则是指将一幅图像转化为一种非图像的表示方法。数字图像处理术语对比度：图像中灰度反差的大小。噪声：通常在数字化过程中引入的误差。数字图像处理的基本过程和主要研究内容（1）图像获取（图像的数字化）如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理。主要包括的是图像的采样与量化采样----空间上的离散化：在空间上分割成M×N个网格（空间分辨率）量化----亮度上的离散化：把取样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个数码的过程。图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。空间分辨率和幅度分辨率一幅大小为M×N、灰度级数为G的为压缩图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）

幅度分辨率是指一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。一般来说，G=2g，g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。以数目较少的电视图像为例，它一般是由512×512个象素、8比特组成，其总数据量为512×512×8＝2097152比特＝262144字节＝256K。空间分辨率是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。单位：像素*像素(如：数码相机指标30万像素(640*480））图像（水平）尺寸M：M=2m图像（垂直）尺寸N：N=2n一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。量化等级一定采样点变化对图像质量的影响量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；

量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。采样点一定量化级数变化对图像质量的影响

一般情况下，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像可以采用如下原则：（1）对边缘逐渐变化的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓；（2）对细节丰富的图像，应该细采样，粗量化，以避免模糊（即混叠）。对于彩色图像，是按照颜色成分红（R）、绿（G）、蓝（B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8位量化，即每种颜色量化级别是256，则可以处理

256×256×256=16777216种颜色。（2）数字图像的处理数字图像处理多采用计算机处理，主要内容为几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像编码、图像重建、图像识别和图像理解。♠图像变换由于数字图像阵列通常很大，直接在空间域中进行处理，计算量非常大。采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，这样不仅可减少计算量，而且可以获得更有效的处理。♥图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图像增强不考虑引起图像降质的原因，而是突出图像中所感兴趣的部分。例如，强化图像高频分量可以使图像中物体轮廓清晰、细节明显，强化低频分量可减少图像中噪声的影响。b)图像增强后的图a)原图♣图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。c)原图 d)经过复原的图♦图像压缩编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。数字图像处理系统一个图像处理和分析系统的基本组成有：采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块。通信显示采集存储处理和分析图像处理和分析系统构成示意图图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄像机与图像采集卡等图像处理计算机：PC、工作站等图像存储设备：磁盘、光盘、硬盘等图像输出设备：显示器、打印机等数字图像处理的特点（1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）处理费时。（6）图像处理技术综合性强。数字图像处理的应用1，工业应用数字图像处理技术用于模具、零件制造、服装、印染业，产品无损检测、焊缝及内部缺陷检查，装配流水线零件自动检测，邮件、包裹自动分检、识别，印刷板质量、缺陷检出，生产过程的监测、监控，形状相同批量产品的数量统计，金相分析，密封元器件内部的质量检查等。2，交通领域的应用交通管制、机场监控、运动车船的视觉反馈控制，火车车厢的识别等。3，军事、公安领域中的应用军事侦察、定位、引导、指挥等应用，巡航导弹地形识别，遥控飞行器的引导，测视雷达的地形侦察，目标的识别与制导，指纹自动识别，罪犯脸形合成，手迹、人像、印章的鉴定识别，过期档案文字的复原，集装箱的不开箱检查等。4，生物医学中的应用显微图像处理，DNA（脱氧核糖核酸）显示分析，红、白血球分析计数，虫卵及组织切片的分析，细胞识别，染色体分析，DSA（心血管数字减影）以及其他减影技术，内脏大小形状及异常检出，心脏活动三维图像动态分析，热像分析、红外图像分析，X光照片增强、冻结、以及伪彩色增强，超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理，CT（计算机断层扫描）图像处理，专家系统手术规划的应用，生物进化的图像分析等。

5，

遥感航天领域的应用多光谱卫星图像分析，地形、地貌、国土普查，地质、矿藏勘探，森林资源探查、分类、防火，水利资源探查，洪水泛滥监测，海洋、渔业方面如温度、鱼群的监测、预报，农业方面如粮食估产、病虫害调查，自然灾害、环境污染的监测，气象、天气预报图的合成分析预报，天文、太空星体的探测及分析。第二章图像变换图像变换是一种简化图像处理过程和提高图像处理效果的技术。在图像处理中，对图像信息进行变换的目的是：简化处理，因此必须满足以下三个要求：1）变换必须是可逆的。2）变换必须是有好处的。3）变换算法必须是不复杂的。图像变换的理论很多，如离散傅立叶变换(DFT)，沃尔什(Walsh)变换，离散余弦变换(DCT)及小波变换。其中最常用的是傅立叶变换，是各种滤波的基础，在图像处理中广泛应用。2.1数字图像的代数运算其运算可以分为图像自身的运算和图像间的运算，从根本上而言可以看成对图像位置的运算或对该位置上灰度级的运算。设图像其中，效果：对f图所有灰度加c级灰度则如下代数运算给整幅图像增加灰度级会使图像亮度得到提高整体偏亮，给个别象素加灰度值可以使目标景物突出。代数运算的用途1，可以对同一场景的多幅图像求平均，以降低加性零值平稳噪声。2，两幅图像叠加达到二次曝光的效果。3，减去图中不需要的加性噪声。4，计算两幅场景的变化。5，检测轮廓，确定轮廓现。2.2几何变换图像的几何变换，就是按照需要使图像产生大小、形状和位置的变化。从变换的性质分：图像的几何变换有平移、比例缩放、旋转、反射、镜像等基本变换；透视、转置等复合变换，以及插值运算等。

一．平移(translation)

将图像沿水平或垂直方向移动位置后，获得新的图像的变换方式。例如：图像坐标中象素点（x0,y0)移动到（x1,y1)位置灰度不变。y00yxΔxΔyx0x1y1现设点P0(x0,y0)进行平移后，移到P(x,y)，其中x方向的平移量为Δx，y方向的平移量为Δy。那么，点P(x,y)的坐标为

这个变换用矩阵的形式可以表示为此矩阵的第一、二列构成单位矩阵，第三列元素为平移常量。再扩充为3×3阶矩阵变换矩阵？I=imread('cameraman.tif');se=translate(strel(1),[2525]);J=imdilate(I,se);imshow(I),title('Original')figure,imshow(J),title('Translated');MATLAB中实现平移的函数平移后出现的问题1、如果新图中有一点（x1,y1），按照公式(2)得到的(x0,y0)不在原图中该怎么办？通常的做法是，把该点的RGB值统一设成(0,0,0)或者(255,255,255)。2、平移后的图象是否要放大？一种做法是不放大，移出的部分被截断，这种处理，文件大小不会改变。二、图像缩放图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴方向按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx＝fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图像的像素间的相对位置，产生几何畸变。设原图像中的点P0(x0,y0)比例缩放后，在新图像中的对应点为P(x,y)，则P0(x0,y0)和P(x,y)之间的对应关系比例缩放所产生的图像中的像素可能在原图像中找不到相应的像素点，这样就必须进行插值处理。如果M×N大小的原图像F(x，y)缩小为

kM×kN大小（k<1）的新图像I(x，y)时，则I(x,y)=F(int(c×x),int(c×y))其中，c=1／k。由此公式可以构造出新图像，如图所示图像缩小图像放大在图像的放大操作中，则需要对尺寸放大后所多出来的