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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

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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
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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
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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
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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
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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

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黑白图像
    • 二值图像,每个像素只能是黑(0)或白(1)
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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
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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)

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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
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去除噪声

中值滤波结果

噪声污染图像

原图像

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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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

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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
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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

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图像特征及常规处理方法

  • 空间分辨率:采样的精度,水平方向M个点,垂直方向N个点,记为 , M和N为2的n次幂
  • 密度分辨率:量化的精度。每一点的图像取值数字化,同样L个亮度级别, ,例如,k=8时,L=256,图像有256个灰度级
  • 图像的存储量:
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空间频率
  • 对时间周期变化的信号可以用频率度量,把时间变量改为空间距离变量,成为在空间距离上的周期变化信号,周期的倒数为空间频率,它表明图像明暗变化的快慢。
slide64
空间频率高,表征图像的细节,空间频率低,表征图像中大的物体空间频率高,表征图像的细节,空间频率低,表征图像中大的物体
  • 图像的空间分辨率越高,密度分辨率越高,则图像的质量就越好,存储空间就越大
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数字图像处理方法
  • 空间域处理:在图像空间(空间域)直接对图像的每一个象点进行处理
  • 频率域处理:通过某种正交变换,将图像由空间域映射到频率域,在频率域中对图像进行处理。然后再经反变换将图像变换回空间域,得到处理后的图像
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空间域处理
  • 图像质量下降的原因:两种灰度级之间的差过小,使人眼区分困难,可以认为将它们拉伸开,是两种灰度之间的差别增大。
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频率域处理
  • 边缘不清晰,从频率域考虑是因为图像高频部分少,因此抑制低频分量,增大高频分量,就能达到增强边缘的目的
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图像处理的技术特点
  • 数字图像信息的特点
    • 信息量大(TV图像 500-700*480);一幅512*512的灰度图像(256级灰度)约260KB
    • 占用频带较宽(5-6MHZ) ,技术实现难度大,成本高;
    • 相关性很大,冗余信息多
  • 图像处理的特点(相对于光学图像处理、视频信号处理)
    • 灵活性强 可以拼贴、调整、修改;
    • 精度高、分辨率高、处理方便
    • 再现性好,可以永久保存