数字图像处理第1章绪论

数字图像处理技术高等学校教材•计算机科学与技术龚声蓉刘纯平王强等编著总目录

第1章绪论第2章数字图像表示及其处理第3章图像增强第4章图像编码与压缩第5章图像复原第6章图像重建第7章图像分割技术第8章图像特征提取与分析第9章图像匹配与识别第10章基于MATLAB数字水印系统设计第11章车辆牌照识别系统设计

数字图像处理的研究内容数字图像处理即计算机图像处理，主要包括的内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。几何处理：主要包括坐标变换，图像的放大、缩小、旋转、移动等。算术处理：主要对图像进行加减乘除等运算图像增强：主要是突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到加强，便于区分或解释。主要方法有直方图增强、伪彩色增强法、灰度窗口等技术图像复原：复原处理的目的是去除干扰和模糊，回复图像的本来面目。如去噪处理，图像噪声包括随机噪声和相干噪声，随机噪声表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰。去模糊也是复原处理的任务，这些模糊来自透镜散焦，相对运动，大气湍流，云层遮挡等，这些干扰可用维纳滤波、逆滤波、同态滤波等方法加以去除。图像重建：从数据到图像的处理，如超声CT，核磁共振等。三维重建是虚拟现实和科学可视化技术的基础。图像编码：属于信息论中信源编码范畴，其主要宗旨是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心里学特性对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，以解决数据量大的矛盾。很多编码标准已制定：JPEG、H.261、H.263、MPEG1、MPEG2、MPEG4、MPEG7等。模式识别：模式识别方法大致有三种，即统计识别法，句法结构模式识别法，模糊识别法图像理解：由模式识别发展起来的方法。该处理输入的是图像，输出的是一种描述。这种描述并不仅仅是单纯的用符号作出详细的描绘，而且要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。数字图像处理、模式识别和计算机视觉参考书籍《数字图像处理学》，阮秋琦编，电子工业出版社《数字图像处理》，kenneth.R.Castleman著，朱志刚等译，电子工业出版社《VC++数字图像获取处理及实践应用》，杨枝灵等编，人民邮电出版社参考书籍《VC++数字图像处理》，何斌等编，人民邮电出版社《模式识别》，边肇祺等编，清华大学出版社《图像模式识别》，杨淑莹等编，清华大学出版社《模式识别与智能计算》，杨淑莹等编，电子工业出版社参考书籍《计算机视觉：一种现代的方法（影印版）》，福赛恩等著，清华大学出版社《OpenCV教程-基础篇》，刘瑞祯等编著，北京航空航天大学出版社《基于openCv的计算机视觉技术实现》，陈勇胜等编，科学出版社《图像工程》，章毓晋著，清华大学出版社第1章绪论

1.1数字图像处理的发展1.2数字图像处理的相关概念1.3数字图像处理方法1.4数字图像处理的主要研究内容1.5数字图像处理的应用实例图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计，在人类接受的信息中，图像等视觉信息所占的比重达到75%。数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效工具。

1.1数字图像处理的发展

数字图像处理起源于20世纪20年代。当时，人们通过Bartlane海底电缆图片传输系统，从伦敦到纽约传输了一幅经过数字压缩后的照片，从而把传输时间从一周多减少到不到3小时。为了传输图片，该系统首先在传输端进行图像编码，然后在接收端用特殊打印设备重构该图片。该应用已经包含了数字图像处理的知识，但还称不上真正意义的数字图像处理，因为它没有涉及到计算机。第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代早期。1964年，位于加利福尼亚的美国喷气推进实验室（JPL实验室）处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，以校正航天器上电视摄像机中的各种类型的图像畸变，标志着图像处理技术开始得到实际应用。数字图像处理技术在20世纪60年代末和20世纪70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。其后，军事、气象、医学等学科的发展也推动了图像处理技术迅速发展。数字图像处理技术已经融入到科学研究的各个领域，成为工程学、计算机科学、信息科学、生物学以及医学等各学科之间学习和研究的对象。1.2数字图像处理的相关概念1.2.1数字图像及其组成要素

图像是对客观对象的一种相似性的、生动的描述或表示。在其自然的形式下，图像并不能直接由计算机进行分析。从人眼的视觉特点看，图像分为可见图像和不可见图像。其中可见图像又包括生成图和光图像两类。图形侧重于根据给定的物体描述模型、光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图或像的过程。光图像侧重于用透镜、光栅和全息技术产生的图像。通常所指的图像是后一类图像。按波段多少，图像可分为单波段、多波段和超波段图像。单波段图像在每个点只有一个亮度值。多光谱图像上每一个点不止一个特性。例如红、绿、蓝三波段光谱图像或彩色图像在每个点具有红、绿、蓝三个亮度值，这三个值表示在不同光波段上的强度，人眼看来就是不同的颜色。按图像空间坐标和明暗程度的连续性可分为模拟图像和数字图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像。数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字表示的图像。这样的图像才能被计算机处理。数字图像：

数字图像可以理解为图像的数字表示，是时间和空间的非连续函数(信号)，是为了便于计算机处理的一种图像表示形式。它是由一系列离散单元经过量化后形成的灰度值的集合，即像素(Pixel)的集合。1.2.2图像处理对图像进行一系列的操作以达到预期的目的的技术称作图像处理。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。目前，许多军用、宇航的处理仍采用光学模拟处理。利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术称为数字图像处理，又称计算机图像处理。通常，也简称为图像处理。

图像处理的内容相当丰富，包括狭义的图像处理、图像分析与图像理解。狭义的图像处理着重强调在图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程，是比较低层的操作。狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间，达到传输通路的要求。特点：主要在像素级进行处理，处理的数据量非常大。1.2.3图像分析图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。图像分析主要研究用自动或半自动装置和系统，从图像中提取有用的测度、数据或信息，生成非图像的描述或者表示。图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、景物匹配和识别等几个部分。特点：是一个从图像到数据的过程，可以看作是中层处理。1.2.4图像理解图像理解是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。图像理解有时也叫景物理解。图像理解主要是高层操作，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。1.2.5与相关学科的关系数字图像处理是一门新的交叉学科。它与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等许多学科可以相互借鉴。从它的研究范围来看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个专业又互相交叉。宏观世界图像图像数据(人)符号新技术新理论新工具图像处理模式识别图像分析计算机视觉计算机图形学图像理解图像理解(转换)图像处理与相关学科的联系和区别1.3数字图像处理方法数字图像的处理方法种类繁多，根据不同的分类标准可以得到不向的分类结果。根据对图像作用域的不同，数字图像处理方法大致可分为两大类，即：空域算法和变换域算法。1.3.1空域处理方法空域处理方法是指在空间域内直接对数字图像进行处理。在处理时，既可以直接对图像各像素点进行灰度上的变换处理，也可以对图像进行小区域模板的空域滤波等处理，以充分考虑像素邻域像素点对其的影响。空域处理法主要有两大类：(1)邻域处理法(2)点处理法1.3.2变换域处理方法变换域处理方法首先主要是通过傅立叶变换、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。1.4数字图像处理的主要研究内容1.4.1图像变换1.4.2图像增强1.4.3图像编码与压缩1.4.4图像复原1.4.5图像重建1.4.1图像变换图像变换是图像处理和图像分析的一个重要分支，它将图像从空间域变换到另一个域，然后在变换域对图像进行处理和分析。图像变换是许多图像处理和分析技术的基础，是图像增强和复原的基本工具，也是图像特征提取的重要手段。常用的图像变换有傅立叶变换、DCT变换，小波变换等。1.4.4图像复原图像复原也叫图像恢复。其目的是找出图像降质的起因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声的统计特性入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比等。1.4.3图像编码与压缩图像编码就是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学和心理学特性对图像信号进行高效编码，以解决数据量大的矛盾。图像编码的目的有三个：①尽量减少表示数字图像时需要的数据量。②降低数据率以减少传输带宽；③压缩信息量,便于特征抽取，为识别作准备。根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，图像编码压缩分为无误差编码和有误差编码两大类。根据编码方法作用域不同，图像编码分为空间域编码和变换域编码两大类。1.4.2图像增强图像增强是指根据一定的要求，突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强的信息处理方法。根据增强处理过程所在的空间不同，图像增强技术可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类。图像增强主要方法有直方图增强、空域滤波法、频率域滤波法以及彩色增强法等。1.4.5图像重建重建处理则是从数据到图像的处理。也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像