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石家庄铁道学院计算机系

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： fengjun7171@yahoo.com.cn 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

  1. 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：fengjun7171@yahoo.com.cn ftp://202.206.41.8:6621/ User: Student.feng 2007. 3

  2. 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

  3. 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

  4. 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)

  5. 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

  6. 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

  7. 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 !

  8. 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

  9. 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。

  10. 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。

  11. 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

  12. 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)

  13. 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

  14. 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）。

  15. 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

  16. 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

  17. 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

  18. 图像质量 1.1图像和图像处理

  19. 图像质量 1.1图像和图像处理

  20. 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。

  21. 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。

  22. 图像处理最先应用于空间探索

  23. 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

  24. 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：

  25. 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）

  26. 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

  27. 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

  28. 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

  29. 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

  30. 1.3图像处理系统构成 图像处理系统示意图

  31. 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

  32. 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

  33. 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

  34. 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。

  35. 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。

  36. 通信领域

  37. 空间探索

  38. 地球资源勘探

  39. 遥感图片

  40. 气象云图 气象预报

  41. 红外图像

  42. 军事应用 目标跟踪

  43. 军事应用 隐形飞机、定位轰炸

  44. 指纹识别

  45. 交通监控 自动驾驶

  46. 计算机合成图像

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