石家庄铁道学院计算机系
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石家庄铁道学院计算机系. 数字图像处理 Digital Image Processing. 主讲人: 封筠. Email: [email protected] ftp://202.206.41.8:6621/ User: Student.feng 200 7. 3. 章毓晋. 图象工程上册:图象处理和分析基础. 北京:清华大学出版社,1999. 3 阮秋琦. 数字图像处理学. 北京: 电子工业出版社, 2001. 1 姚敏. 数字图像处理. 北京:机械工业出版社, 2006

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Presentation Transcript


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石家庄铁道学院计算机系

数字图像处理

Digital Image Processing

主讲人: 封筠

Email:[email protected]

ftp://202.206.41.8:6621/

User: Student.feng

2007. 3


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章毓晋. 图象工程上册:图象处理和分析基础. 北京:清华大学出版社,1999. 3

阮秋琦. 数字图像处理学. 北京: 电子工业出版社, 2001. 1

姚敏. 数字图像处理. 北京:机械工业出版社,2006

容观澳. 计算机图像处理. 北京: 清华大学出版社, 2000

霍宏涛. 数字图像处理, 北京: 北京理工大学出版社, 2002

Kenneth R. Castleman. Digital Image Processing. Prentice Hall&清华大学出版社, 1998 (朱志刚译)

Rafael C. Gonzalez , Richard E. Woods. Digital Image Processing. 北京: 电子工业版, 2002

参考教材


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主要中文期刊

  • 中国图象图形学报

  • 模式识别与人工智能

  • 计算机辅助设计与图形学学报

  • 计算机学报

  • 电子学报

  • 电子科学学刊

  • 自动化学报

  • 中文信息学报

  • 通信学报

  • 遥感学报

  • 红外与毫米波学报

  • 中国生物医学工程学报


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主要英文期刊

  • IEEE Transaction on Image Processing (IEEE -IP)

  • IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE-PAMI)

  • IEEE Transaction on Multimedia (IEEE-M)

  • IEEE Transaction on Signal Processing (IEEE-SP)

  • IEEE Transaction on Signal Processing Letters (IEEE-SPL)

  • IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE-SMC)

  • Image and Vision Computing (IVC)

  • Computer Vision and Image Understanding (CVIU)

  • Graphical Models and Image Processing (GMIP)

  • Pattern Recognition (PR)

  • Pattern Recognition Letters (PRL)

  • Communication of the ACM (CACM)


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重要国际会议

  • International Conference on Image Processing (ICIP)

  • International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP)

  • IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR )

  • International Conference on Computer Vision (ICCV)

  • International Conference on Pattern Recognition (ICPR )

  • International Conference on Signal Processing (ICSP )

  • European Signal Processing Conference (ESPC)

  • SPIE Conferences


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主要网站

  • 中国图像图形网

    www.image2003.com

  • 中国图像网

    www.china-image.cn

  • 中国人工智能网

    www.chinaai.org

  • 北邮模式识别与智能系统

    www.pris.edu.cn

  • 搜索网站

    www.google.com


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要求与考试

  • Examination :

    平时成绩+实验报告+期末考试

    总学时: 20+12

  • Requirements:

    a. 有兴趣!

    A challenge for you and me

    b. 在讲述过程中,若有疑问,请不要犹豫!

    Please Be Active !


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第1章 绪论(Introduction)

  • 1.1 图像和图像处理

  • 1.2 图像技术和图像工程

  • 1.3 图像处理系统构成

  • 1.4 图像处理应用与展望

  • 1.5 本课程学习的主要内容


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1.1图像和图像处理

百闻不如一见

One picture (image) is worth more than ten thousand words. ------an important media

人类通过眼、耳、鼻、舌、身

接受信息,感知世界。约有75%

的信息是通过视觉系统获取的。


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1.1图像和图像处理

图像

“图”——物体透射或反射光的分布(图像场),是客观存在;

“像”——人(的视觉系统)对(接收在大脑中形成的)图的印象或认识,是人的感觉;

图像——图像是图和像的有机结合,既反映物体的客观存在,又体现人的心理因素;图像是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿或描述。


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紫外光

红外光

400nm

700nm

780nm

546.1nm

435.8nm

可见光成像和不可见光成像

单波段、多波段和超波段图像


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图像表示

1.1图像和图像处理

数学表示

一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度(Intensity),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度集合。其一般数学表达式为:

I = f(x,y,z,λ,t)

它可代表一幅运动的(t)、彩色/多光谱(λ)、立体(x,y,z)图像。其中

1. 静止图像: I = f(x,y,z,λ)

2. 黑白图像: I = f(x,y,z,t)

3. 平面图像: I = f(x,y,λ,t)

运动图像可用(静止)图像序列表示,彩色图像可分解成三基色图像,三维图像可由二维重建。因此本课程主要研究静止、平面、黑白图像,即

I = f(x,y)


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图像表示

1.1图像和图像处理

图像特点

I = f(x,y)

1. 空间有界:

2. 亮度(点亮度)有限:

因为人的视野有限,所以人看到的平面图像是一个二元、有界、非负的连续(指模拟光学图像)函数,故是解析的,其具有良好的可分析特性:

可微→可积→有可逆的FT→可进行变换处理


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图像表示

1.1图像和图像处理

计算机中数字图像的表示

I = f(m,n) 是 I = f (x,y) 模拟光学图像的数字化结果。

在计算机中可用矩阵表示,其中0 ≤ m ≤ M-1,

0 ≤ n ≤ N-1,

f(m,n) 称为图像元素,简称像素(Pixel),其取值称为灰度(Gray),一幅图像的灰度种类称为灰度级(Gray level)。


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图像质量

---层次、对比度、清晰度

1.1图像和图像处理

灰度:表示像素明暗程度的整数量

层次:表示灰度级的数量

256个层次的图像

64个层次的图像

16个层次的图像


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图像质量

---层次、对比度、清晰度

1.1图像和图像处理

对比度:指一幅图像中灰度反差的大小

对比度=最大亮度/最小亮度


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图像质量

1.1图像和图像处理

与清晰度相关的主要因素

亮度、对比度、主题内容的大小、细微层次、颜色饱和度


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图像质量

1.1图像和图像处理


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图像质量

1.1图像和图像处理


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图像处理

1.1图像和图像处理

概念——对图像信息进行加工(处理)和分析,以满足

① 人的视觉、心理需要;

② 实际应用或某种目的(如机器识别)的要求。

分类

(1) 模拟处理(光学处理):光学透镜处理、光学照相等。

优:实时处理,速度快;

缺:精度低,灵活度差,难有判断功能。

(2) 数字(计算机)处理:用数字计算机处理。

优:精度高、内容丰富、方法易变、灵活度高;

缺:处理速度较慢。

(3) 光电结合处理:用光学方法处理运算量巨大的频谱变换等,而用计算机对其频谱进行处理分析。这是一个值得注意的研究方向,随着集成光学的发展,在光学计算机出现以后,图像处理技术会出现全新的巨大突破。


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图像处理技术发展概况

1.1图像和图像处理

(1)二十世纪二十年代:图像远距离传输。

(2)二十世纪五十年代:数字计算机发展到一定水平,数字图像处理引起巨大关注。

(3)1964年:美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理。数字图像处理应用从空间研究计划扩展到生物医学,工业生产,军事侦察等领域。

(4)二十世纪六十年代末:数字图像处理较完整的理论体系已形成,成为一门新兴的学科。

(5)二十世纪六十年代至八十年代:数字图像处理理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。

(6)二十世纪八十年代以来:数字图像处理向更高级的方向发展:实时性,智能化,普及化,网络化,低成本。


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图像处理最先应用于空间探索


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1.1图像和图像处理

图像处理承袭的技术与理论

  • 信号处理学

  • 图形学

  • 色彩学

  • 独有技术


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图像处理技术有很强的综合性

1.1图像和图像处理

图像处理理论是把信号处理理论由一维推广到二维。图像信息理论属于信息论科学的一个分支,是在通讯理论研究中发展起来的,二者比较如下:


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图像工程

1.2图像技术和图像工程

图像技术在广义上是各种与图像有关的技术的总称,目前主要指数字(计算机)图像技术,包括图像处理、图像分析和图像理解三个层次。把这三个层次综合集成在一个整体框架上进行,这个框架就是图像工程。

图像工程三层次示意图

(根据抽象程度和研究方法等的不同)


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图像处理

---强调图像间变换

1.2图像技术和图像工程

  • 广义——泛指各种图像技术;

  • 狭义——对图像进行各种加工(处理),达到:

    ① 改善人的视觉效果

    ② 为自动识别打基础

    ③ 压缩编码

    包括

  • 图像增强

  • 图像复原

  • 图像压缩编码

  • 数字图像的获取

  • 图像的存储和显示

  • 图像变换


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1.2图像技术和图像工程

图像分析

---图像到数据过程

对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息,从而建立对图像的描述。如医学肿瘤存在和尺寸的检测。

  • 边缘检测,图像分割

  • 目标表达,描述和测量

  • 目标形状、纹理、空间、运动等的分析

  • 目标识别、分类和提取


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图像理解

---数据到人过程

1.2图像技术和图像工程

重点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间的相互关系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的理解,从而指导和规划行动(比如机器人视觉、机器人足球赛等)。

  • 立体图像匹配

  • 3-D建模,客观场景恢复

  • 图像解释、推理


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图像工程

1.2图像技术和图像工程

图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新交叉学科。

图像工程与相关学科的联系和区别


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1.3图像处理系统构成

图像处理系统示意图


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图像采集(数字化)

1.3图像处理系统构成

  • 合成孔径雷达(SAR)

  • 多光谱像机

  • 红外摄像仪

  • CT(Computational Tomography)

  • 扫描仪

  • 数码照相机

  • 数码摄像机

  • 摄像头+图像采集卡


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图像输出

1.3图像处理系统构成

  • 显示器

  • 打印机

  • 绘图仪

  • 数字印刷机

图像处理

  • 计算机(工作站)

  • 硬件

  • 软件


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数字图像存储

常用数字图像文件格式

1.3图像处理系统构成

  • BMP: Bit Map

  • TIFF: Tagged Image File Format

  • GIF: Graphics Interchage Format

  • PNG: Portable Network Graphics

  • JFIF: JPEG File Interchange Format

  • JP2: JPEG2000 File Format


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数字图像处理的应用

1.4 图像处理应用与展望

  • 通信:图像传输,电视电话,HDTV等。

  • 宇宙探测:星体图片处理。

  • 遥感:地形、地质、矿藏探查,森林、水利、海洋、农业等资源调查,自然灾害预测,环境污染的监测,气象云图。

  • 生物医学:CT,MRI,PET,SPECT,DSA,X射线成像,B超,红外图像,显微图像,细胞分析,染色体分类。

  • 工业生产: 产品质量检测,生产过程控制,无损探伤,机器人视觉,CAD,CAM。

  • 军事: 军事目标侦察,制导系统,警戒系统,自动火器控制,反伪装等。


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数字图像处理的应用

1.4 图像处理应用与展望

  • 公安: 现场照片,指纹,手迹,印章,人像等处理和鉴别。

  • 档案: 过期的文字、图片档案的修复和处理。如考古中珍贵文物图片、名画、壁画的辅助恢复。

  • 机器人视觉

  • 娱乐: 电影特技,动画,广告,MTV等。

  • 信息安全:信息隐藏与数字水印等;

  • 图像检索:基于内容的图像检测、识别与检索。

    目前趋势表明,数字图像处理技术应用呈现爆炸式增长,将持续稳定地进入相当长的阶段。


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通信领域


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空间探索


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地球资源勘探


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遥感图片


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气象云图

气象预报


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红外图像


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军事应用

目标跟踪


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军事应用

隐形飞机、定位轰炸


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指纹识别


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交通监控

自动驾驶


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计算机合成图像


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广告设计


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数字图像处理的发展动向

1.4 图像处理应用与展望

  • 在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面,巨大的数据量和处理速度仍然是主要矛盾之一。

  • 加强软件研究、开发新的处理方法,特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果,创造新的处理方法。如小波分析、 分形几何、 形态学、 遗传算法、神经网络等。

  • 加强边缘学科的研究工作,促进图像处理技术的发展。如人的视觉特性、心理学特性等的研究,如果有所突破,将对图像处理技术的发展起到极大的促进作用。

  • 加强理论研究, 逐步形成图像处理科学自身的理论体系。


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数字图像处理的发展动向

1.4 图像处理应用与展望

  • 图像处理领域的标准化。图像的信息量大、数据量大, 因而图像信息的建库、检索和交流是一个重要的问题。应建立图像信息库, 统一存放格式,建立标准子程序,统一检索方法。

  • 围绕HDTV(高清晰度电视)的研制, 开展实时图像处理的理论及技术研究,向着高速、高分辨率、 立体化、多媒体化、 智能化和标准化方向发展。

  • 图像、图形相结合,朝着三维成像或多维成像的方向发展。

  • 硬件芯片研究。把图像处理的众多功能固化在芯片上, 使之更便于应用。


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1.5 本课程学习的主要内容

图像基础

  • 绪论(2)

  • 图像和视觉基础(3)

  • 图像变换(3+3)

图像分析

图像处理

  • 图像增强(4+3)

  • 图像恢复和重建(3+2)

  • 图像编码(3+3)

  • 图像分割(2+1)


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1.5 本课程学习的主要内容

图像去噪


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1.5 本课程学习的主要内容

图像增强


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图像恢复

1.5 本课程学习的主要内容

图像重建


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1.5 本课程学习的主要内容

图像分割


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数字图像处理

See you next week!


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