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数字图像处理概述. 哈尔滨工业大学计算机学院 唐好选. 2014年11月28日. 主要内容. 基本概念 研究内容和方法 发展和应用 图像处理的常规方法. 基本概念 - 图像. 图像：是二维或三维景物（万事万物）呈现在人心目中的影象 图像的特点 图像带有大量的信息 ，一幅图像顶得上千言万语 图像包括照片、绘图、视频图像等 人类从外界获得的信息约有 75% 来自视觉系统 图像表示
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数字图像处理概述 哈尔滨工业大学计算机学院 唐好选 2014年11月28日
主要内容 • 基本概念 • 研究内容和方法 • 发展和应用 • 图像处理的常规方法
基本概念-图像 • 图像：是二维或三维景物（万事万物）呈现在人心目中的影象 • 图像的特点 • 图像带有大量的信息，一幅图像顶得上千言万语 • 图像包括照片、绘图、视频图像等 • 人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统 • 图像表示 • 常见图像是连续的，用f（x,y）表示一幅图像，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，如亮度等。 f ,x,y可以是任意实数
基本概念-数字图像 • 数字图像：（Digital Image） • 把连续空间的图像在坐标空间(X,Y)和性质空间F都离散化，便于计算机进行加工处理，这种离散化的图像就是数字图像 • 数字图像表示 • 数字图像用I（r,c）来表示，其中r = row 行,c = column 列，表示空间离散点的坐标，I 表示离散化的图像f 。I ,r,c都是整数。 • 数字图像中基本单位称为像素（pixel）。数字图像是由像素组成的
基本概念-数字图像 • 用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储， 我们把以数字格式存放的图像称之为数字图像。常见的各种照片、 图片、海报、广告画等均属模拟图像，要将模拟图像数字化后生成数字图像，需要利用数字化设备 • 在计算机中，图像被分割成像素（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
灰度图像：每一个像素由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息灰度图像：每一个像素由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息
黑白图像 • 二值图像，每个像素只能是黑(0)或白(1)
彩色图像 • 可以用红绿蓝三元组的二维矩阵来表示 • 通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分）彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分）
基本概念-数字图像处理 • 数字图像处理（Image Processing）是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理 • 另一种提法：把利用计算机对图像进行去除噪声、 增强、复原、分割、提取特征等的理论、 方法和技术称为数字图像处理(Digital Image Processing) • 即：图像（可见或不可见）-〉计算机 -〉图像
去除噪声 中值滤波结果 噪声污染图像 原图像
数字图像处理的研究对象 • 人眼能够观察的物理图像(波长400nm—700nm) • 人眼无法观察的多光谱图像 • 数学函数和离散数据所描述的抽象图像
数字图像处理的目的 • 提高图像视感质量， 以达到赏心悦目的目的，如去除图像中的噪声， 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，从而改善图像的质量， 以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果 • 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。这些特征包括很多方面， 如频域特性、灰度／颜色特性、边界／区域特性、 纹理特性、 形状／拓扑特性以及关系结构等 • 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
基本概念-图像工程 • 图像处理 • 对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果； • 强调图像之间进行的变换； • 图像处理是一个从图像到图像的过程
基本概念-图像工程 • 图像分析 • 对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述； • 以观察者为中心研究客观世界； • 图像分析是一个从图像到数据的过程 • 图像理解 • 研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系； • 得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释； • 以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）
基本概念-图像工程 • 图像工程与相关学科的联系和区别 • 图像工程是一门交叉学科，研究方法上与数学、物理学（光学）、生理学、心理学、电子学、计算机科学相互借鉴；研究范围上，与计算机图形学、模式识别、计算机视觉相互交叉 • 计算机图形学CG、计算机视觉CV、图像处理IP互相渗透，覆盖面有很多重合
通信 采集 处理与分析 显示 存储 图像处理的主要研究内容和方法 • 基本的图像处理和分析系统构成 • 图像采集模块可采用CCD照相机、视频摄象机、扫描仪等； • 显示模块CRT或TV，纯平彩显、液晶彩显等； • 存储模块采用磁盘、光盘（可读写）； • 通信模块实现网络传输图像（局域网等）； • 处理和分析模块主要是运算，用算法的形式描述，用软件实现
图像处理的主要研究内容和方法 • 图像增强 • 改善图像的主观质量，标准因人而异。内容包括灰度变换增强、直方图修正、空间滤波和频率滤波（平滑和锐化）、彩色增强等 • 图像恢复和重建 • 图像恢复也称为图像复原。内容有退化模型和对角化、有约束恢复、无约束恢复、几何失真校正等 • 图像重建属于一类恢复。方法有傅里叶反变换重建、卷积逆投影重建、综合重建等
图像处理的主要内容和方法 • 图像压缩编码 • 是基于图像信息量大、冗余信息多的特点实现图像的压缩。图像编码分为有失真编码和无失真编码两大类。内容包括简单编码方法、预测编码方法、变换编码方法等 • 图像分割 • 图像分割是按图像的灰度、颜色或几何性质等测度把一些物体或区域加以分离的过程。通过图像分割找出感兴趣的物体或区域，以便于进一步分类、分析和识别处理。 • 图像分割是图像分析的基础。图像分割分为串行、并行和边界、区域组合的四大类技术
图像处理的主要内容和方法 • 目标表达和描述 • 目标表达：将分割出的物体或区域（目标）采用一种不同于原始图像的表达形式来表示。数据结构的选择要求节省空间、易于特征计算。具体分为边界表达（外部表达法）和区域表达（内部表达法） • 图像描述：用适当的数学语言来表示区域间的关系（联系和区别），得出一种简练的表达方式，称为描述。常用的有边界描述符、区域描述符、结构描述符等 • 除此以外，图像匹配（Matching）和图像识别（Recognition）等也是图像处理与分析的研究内容
图像处理的发展和应用 • 发展过程 • 早期的计算机满足不了图像处理的要求 • 60年代，FFT算法的提出，使得图像处理的某些计算得以实现 • 70年代IP有了较大的发展，1976年出版了第一本图像处理的专著 • 80年代开始从2D图像发展到3D图像处理，得到了广泛应用 • 90年代，以多媒体技术为代表，IP的应用涉及到人类生活的各个方面 • 21世纪，IP将改变人们的生活方式
图像处理的发展和应用 • 遥感技术方面（飞机遥感或卫星遥感技术） • 大量的红外图像、多谱段图像，必须采用数字图像处理方法 • 用于资源调查、城市规划、环境保护等方面 • 医学图像（计算机层析成像发明者获诺贝尔医学奖） • 超声波图像分析、CT技术、核磁共振成像等 • 工业领域（取代人所无法完成的任务，危险地带等） • 无损探伤、具有视觉或听觉的机器人（手）等 • 军事领域（投于最大的领域） • 运动目标的图像自动跟踪技术、指纹识别等 • 文化艺术（文物的复制和修复、虚拟现实游戏等） • 其它（远程教学、会议系统、气象云图等）
第一个真正用于图像处理的计算机出现于上个世纪的六十年代，应用于航天领域。主要用于提高卫星拍摄照片的质量。第一个真正用于图像处理的计算机出现于上个世纪的六十年代，应用于航天领域。主要用于提高卫星拍摄照片的质量。 • 1964年，美国加利福尼亚喷气实验室，利用计算机处理“旅行者7号”卫星传送的月球图像，进行几何失真校正、图像增强和复原等处理
工业医学方面应用 computerized axial tomography (CAT) 计算机轴向断层技术 computerized tomography (CT) 计算机断层技术
伽玛射线成像 • X射线成像 • 紫外波段成像 • 可见光及红外波段成像 • 微波成像 • 无线电波成像 • 其他成像，如超声波成像
光学显微镜的最大放大倍率约为2000倍 电子显微镜最大放大倍率超过300万倍 紫外线显微
