第1章 电子教案课件

数字图像处理DigitalImageProcessing华中农业大学计算机科学系彭辉第1章电子教案参考书第1章电子教案学习内容*

数字图像处理基础（采样、量化）**空间域图像增强（直方图、图像平滑、锐化）**频率域图像增强（各种变换、图像平滑、锐化）*

图像的几何变换（缩放、旋转等）*

图像复原（几种复原方法和技术）图像压缩*

图像分割与边缘检测形态学图像理论图像特征与理解第1章电子教案综合实训的思考（1）与图形学的结合（2）与多媒体技术的结合（3）与网络的结合（4）dsp、嵌入式的应用，与硬件控制系统的结合（5）……..第1章电子教案第一章概论1.1数字图像处理及其特点1.2数字图像处理的目的和主要内容1.3图像工程与相关学科1.4数字图像处理系统1.5数字图像处理的应用1.6数字图像处理的发展动向第1章电子教案(1)界定图像处理的范围；(2)介绍一下图像处理领域的历史起源；(3)简要讨论一下在数字图像处理中进行的主要研究；(4)概述一下典型通用的图像处理系统的组成；(5)介绍数字图像处理的应用。本章学习的几个主要目的

第1章电子教案1.1数字图像处理及其特点1.1.1数字图像与数字图像处理1.数字图像

一个二维函数f(x，y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x，y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像是由有限的元素组成,每一个元素都有一个特定的位置和幅值。

第1章电子教案图1-1数字图像第1章电子教案

在计算机中，图像被分割成图1-1所示的像素（Pixel），各像素的灰度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：(1-1)第1章电子教案

2.数字图像处理

1）数字图像处理数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像例如对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等。数字图象处理也称之为计算机图像处理（ComputerImageProcessing）。第1章电子教案2）图像的三种典型计算处理图像处理：（低级处理）图像分析：也称为图像理解，处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。（中级处理）计算机视觉：研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输人采取行动等。是人工智能的分支。(高级处理)第1章电子教案低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割(把图像分为不同区域或目标物)以及归纳成对目标物的描述，以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中级图像处理是以输入为图像，但输出是从这些图像中提取的特征(如边缘、轮廓及不同物体的标识等)为特点。图像处理和图像分析两个领域合乎逻辑的重叠区域是图像中特定区域或物体的识别。第1章电子教案概念举例：文本自动分析

获取一幅包含文本的图像；图像预处理；提取(分割)字符；以适合计算机处理的形式描述这些字符；识别这些字符。第1章电子教案1.1.2数字图像处理的特点

数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。处理精度高，再现性好；易于控制处理效果；处理的多样性；图像数据庞大；处理费时；技术综合性强。第1章电子教案1.2数字图像处理的起源

最早的应用之一是在报纸业，当时图像第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关，其发展必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。第1章电子教案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。数字图像处理技术的诞生可追溯至这一时期这些机器的使用和空间项目的开发，这两大发展把人们的注意力集中到数字图像处理的潜能上。改善空间探测器发回的图像的工作，始于1964年JPL实验室

“旅行者7号”卫星的月球图像；

“探索者”登月飞行的图像；

“水手号”系列空间探测器的图像；阿波罗载人登月飞行的图像。用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。

第1章电子教案

从20世纪60年代至今，图像处理领域已得到了生机勃勃的发展。医学空间项目工业医学生物科学地理学考古学物理学天文学法律实施国防及工业第1章电子教案1.3数字图像处理的目的和主要内容1.3.1数字图像处理的目的

一般而言，对图像进行加工分析主要有如下三方面目的：（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。

（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析，例如，常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。

（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。第1章电子教案1.3.2数字图像处理的主要内容

1.图像获取、表示和表现（ImageAcquisition，RepresentationandPresentation）

该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。第1章电子教案

2.图像复原（ImageRestoration）

当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。第1章电子教案3.图像增强（ImageEnhancement）

图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。第1章电子教案

4.图像分割（ImageSegmentation）

把图像分成区域的过程就是图像分割。图像中通常包含多个对象，例如，一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。图像处理为达到识别和理解的目的，几乎都必须按照一定的规则将图像分割成区域，每个区域代表被成像的一个物体（或部分）。第1章电子教案5.图像分析

图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图像进行分类、识别和理解。第1章电子教案6.图像重建

图像重建是指从数据到图像的处理，CT就是图像重建处理的典型应用实例。第1章电子教案7.图像压缩编码

数字图像的特点之一是数据量庞大。尽管现在有大容量的存贮器，但仍不能满足对图像数据（尤其是动态图像、高分辨率图像）处理的需要，因此在实际应用中图像压缩是必需的。第1章电子教案1.4图像工程与相关学科1.4.1图像工程的内涵

图像工程的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同，可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，如图1-2所示。换句话说，图像工程是既有联系又有区别的图像处理、图像分析及图像理解三者的有机结合，另外还包括它们的工程应用。第1章电子教案图1-2图像工程三层次示意图第1章电子教案

图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

第1章电子教案1.4.2相关学科和领域

图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的交叉学科。从它的研究方法来看，它可以与数学、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互相交叉。另外，图像工程的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术都有密切的联系，它的发展应用与医学、遥感、通信、文档处理和工业自动化等许多领域也是密不可分的。

第1章电子教案图1-3图像工程与相关学科的联系和区别第1章电子教案图像处理系统示意图1.5数字图像处理系统第1章电子教案1.6数字图像处理的应用实例根据信息源来对应用范围分类：最主要的图像源是电磁能谱，光谱波段根据光子能量进行分组，我们会得到从伽马射线(最高能量)到无线电波(最低能量)的光谱。

其他主要的能源包括声波、超声波和电子，以及由计算机在建模和可视化应用中产生的合成图像第1章电子教案1.6.1伽马射线成像主要用途包括核医学和天文观测核医学：a)同位素注射:骨骼扫描图像b)“正电子放射断层”(PET)核成像:

脑部和肺部各有一个肿瘤天文观测:c)物体自然辐射伽马射线成像:

天鹅星座环d)核反应器电子管辐射图像:第1章电子教案1.6.2X射线成像

X射线应用于医学诊断，还被广泛用于工业和其他领域，如天文学。a.病人胸部图像：b.血管照相术：c.计算机轴向断层术：d.电路板的X射线图像：e.天鹅星座环:

第1章电子教案1.6.3紫外波段成像紫外光的应用是多种多样的，包括平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像

以及天文观测等。荧光显微镜方法:a)普通谷物的荧光显微镜图像;b)被一种真菌感染了的谷物。天文观测:c)在紫外波段高能区成像的天鹅星座环。第1章电子教案1.6.4可见光及红外波段成像涉及光显微镜方法、天文学、遥感、工业和法律实施等方面的应用。光显微镜方法a)紫杉酚b)胆固醇c)微处理器d)镍氢化物e)CD的表面f)有机超导

penghui:25040606001750450第1章电子教案卫星多光谱图像成像地区是华盛顿，它包括建筑物、道路、植被和通过城市的主要河流等。第1章电子教案红外图象应用1

天气观测与预报：飓风图像，由卫星用可见光和红外光传感器取得的图像。第1章电子教案红外图象应用2“全世界夜间灯光”

红外成像系统在10.0-13.4μm波段工作，它具有独特的功能去观察地球表面微弱的接近可见光的近红外光发射源，包括城市、小镇、村庄、气体火焰及火光。可以提供全球人类居住区的汇总情况。第1章电子教案第1章电子教案可见光图象应用可见光谱中主要成像领域是生产产品的自动视觉检测：a)CD-ROM装置控制板b)丸剂胶囊的图像c)寻找不足水量的瓶d)异常检测e)显示一组谷物f)显示有掺杂物的目镜图像第1章电子教案可见光谱中主要成像领域是生产产品的自动视觉检测a)一幅拇指指纹图像b)一幅纸币图像c)汽车图像读取牌照d)汽车图像读取牌照第1章电子教案1.6.5微波波段成像

典型应用是雷达：雷达成像的独特处是在任何范围、任何时间内不考虑气候、周围光照条件收集数据的能力。雷达波可以穿透云层,在一定条件下还可以通过植被、冰层和极干燥的沙漠。在许多情况下雷达是探测地球表面不可接近地区的一种方法。西藏东南山区航天器拍摄的雷达图像第1章电子教案1.6.6其它图像模式应用的实例声波成像、电子显微镜方法和合成成像。利用“声音”的成像在地质勘探、工业和医学中得到了应用。（1）确定胎儿的性别（2）甲状腺（3）肌肉层又损害第1章电子教案分形图像和三维计算机模型产生的图像：

根据某一规则的子图像元素生长生成随机纹理。原始物体以三维方式产生，图像可以从三维物体的平面投影以任何透视角度产生。用于医学培训、刑事法庭中和需要产生特殊效果的场合。第1章电子教案数字图像处理可应用于以下领域：

1）宇宙探测由于太空技术的发展，需要用数字图像处理技术处理大量的星体照片。

2）遥感航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用的信息

3）生物医学领域中的应用1.6.7小结第1章电子教案4）工业生产中的应用在生产线中对产品及部件进行无损检测是图像处理技术的重要应用领域。

5）军事、公安等方面的应用现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等。

6）机器人视觉第1章电子教案

7）视频和多媒体系统

8）科学可视化[HTSS]9）电子商务第1章电子教案农业领域中的应用1.种质资源监测及农产品自动分级2.植物生长无损监测3.病虫害及杂草检测4.自动化收获5.种猪体重测量第1章电子教案应用一：种质资源检测第1章电子教案应用一：农产品分级果蔬大小、颜色、纹理、形状及部分缺陷；第1章电子教案应用一：种质资源检测关键技术：采集数据图像预处理；图像分割：将目标与背景进行分离；提取出目标体的形状、颜色、及空间分布特征对目标场景进行识别利用颜色、大小、形状等信息实现苹果、柑橘、马铃薯、板栗、草莓、樱桃、披萨饼等的质量检测研究图像采集——>籽粒识别——>特征提取——>模式识别——>得出目标第1章电子教案应用二：植物生长无损检测基于图像处理植物生命现象的研究主要内容：（1）外部形态参数；（2）作物营养状态监测；（3）果实的成熟度检测；（4）作物生长虚拟模拟；（5）植物根系图像监测第1章电子教案应用二：植物生长无损检测1)外部参数测量节间位置、节长度、节直径；叶片个数、叶片面积、叶片周长、叶片长度；茎秆长度；茎秆直径；叶柄夹角等第1章电子教案应用二：植物生长无损检测2.）作物营养状态监测1）监测植物叶尖的运动状态，进而建立起了叶尖运动与植物缺水的关系；2）利用图像分割方法提取目标的形态特征并与作物的生长健康状况相结合，发现利用叶片面积和最大作物茎高等外观形态特征可以判断植株的营养状态；3)在光照可控条件下，主要采用色彩分量的提取方法判别作物的生长健康状况，如作物种类的识别以及作物的污染情况和生长状况第1章电子教案应用二：植物生长无损检测3）果实的成熟度检测对确定植物生长阶段和果实分级具有重要的意义。根据果实表面颜色、形状及大小判别其成熟度；与自动分级类似。第1章电子教案应用二：植物生长无损检测4)作物生长虚拟模拟：应用计算机模拟植物在三维空间中的生长发育状况是定量化研究植物生长特征及其规律的进一步拓展和延伸。第1章电子教案应用二：植物生长无损检测5)植物根系图像监测根长度、根表面积、平均直径、跟长密度、根表面积密度、跟体积等。第1章电子教案应用三：病虫及草害检测病虫害监测基于颜色特征的作物病虫害视觉检测研究不同的颜色模型与病虫害植物叶面间的关系；基于纹理特征的作物病虫害视觉检测纹理描述、纹理分割、纹理分析等；基于形状特征的作物病虫害视觉检测周长、表面积、最大（小）半径、偏心率、叶状性等特征；多用于图像识别的最后阶段，适合于表达区分病健组织边界清晰，形状特征明显，叶片局部显症的叶斑类病害基于多元特征的作物病虫害视觉检测参数结合分析法：颜色与形态结合法；颜色与纹理结合法；颜色、纹理、与形态三者互结合法。第1章电子教案应用三：病虫及草害检测第1章电子教案应用四：自动化收获自动化收获摄象机标定

用CCD摄像机CMOS摄像器

线性标定、自标定、双目视觉标定

提取对应的图象特征

寻找同一个空间点在两幅图象中的对应点，得到视差图

根据视差信息求解三维空间信息

主要用于：