配套课件:《数字图像处理》.ppt
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1、数字图像处理数字图像处理 第一章第一章 引言引言1.1 概述1.2 图像处理的内容1.3 图像处理的特点1.4 图像的数据格式1.5 视觉现象1.6 颜色与颜色空间1.7 图像处理系统框图 人类离不开图像,计算机图像技术渗透到各个科技领域,百闻不如一见。画面比文字更形象生动,人类70%信息来自视觉。21世纪,信息技术、生命科学、航空航天信息技术、生命科学、航空航天为重要发展方向。图像技术在其中起着重要的作用。1.1 概述一、图像的重要性图像处理识别的过程:人类:一幅图像 图上有字 中文字含义计算机:采集 分析 识别(判断)信息获取信息获取预处理预处理特征提取特征提取和选择和选择分类决策分类决策
2、分类器设计分类器设计训练过程训练过程模式识别系统的基本构成1.1 概述二、图像处理是交叉边缘学科 是计算机、传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别、认知科学、应用对象等的交叉学科和技术。图像工程:图像处理图像分析图像理解1.1 概述三、图像处理分类 模拟(光学)图像处理实时光学(实时,速度快)但只是有限处理)如:望远镜、显微镜、哈哈镜、透镜、胶片合成照相、凸透镜实时FFT变换1.1 概述 图像信息实质上是人的视觉系统或成像系统,对物体辐射、反射或者透射光的反应。二维图像信息可以看成是二维光学空间序列,因此也可以用光学系统处理。光学图像处理 优点:速度快、信息量大、分辨率高、经济 缺点:
3、精度低、操作麻烦、不灵活、稳定性差、系统笨重体积大1、光学图像处理优缺点光学图像处理放置图像f(x,y)傅里叶变换F(u,v)2、光学傅里叶变换光学图像处理 根据惠更斯菲涅尔光学衍射原理,会聚透镜具有二维傅里叶变换的本领。dxdyeyxfvuFvyuxj)(2),(),(fxufyv为波长其中2、光学傅里叶变换光学图像处理例1 单缝衍射光学图像处理实例:不同缝宽的单缝衍射光学图像处理光学图像处理实例:不同波段的单缝衍射 dudvevuHvuFyxguyuxj)(2),(),(),(3、图像信息的光学处理光学图像处理1)空间滤波公式 dudvevuHvuFyxguyuxj)(2),(),(),(
4、2)空间滤波原理光学图像处理 在P2平面内得到傅里叶频谱图像F(u,v),若在P2内设置一块振幅分布为H(u,v)得透明片,那么经过透明片的图像频谱为F(u,v)H(u,v),再经过L2后,在P3中得到滤波后的图像g(x,y)。3、图像信息的光学处理光学图像处理4、空间滤波举例光学图像处理4、空间滤波举例光学图像处理4、空间滤波举例三、图像处理分类 数字图像处理 随着计算机处理速度和数据量增加发展起来的。第阶段:科学计算,有限个原始数据;第阶段:数据管理应用;第阶段:数字图像处理。如一幅spot星卫片 800080007(波段)=64M7 (数据量之大)1.1 概述四、数字图像技术应用 我国发
5、射的多颗卫星,多数用于对地观测和侦察。微机普及图像民用、普及、计算机成熟是图像技术普及应用基础。数字图象处理技术已应用到各个领域应用到各个领域,以下举几个例子1.1 概述(1)遥感图像应用 农业普查、森林覆盖计算、水利工程等的客观估计计算、森林火灾监护客观反映火灾情况、面积。四、数字图像技术应用 1.1 概述 QuickBirdQuickBird示例影像示例影像 :北京颐和园高分辨率卫星影像,拍摄时间为2003年9月。(1)遥感图像应用 水体界线的确定,在近红外图像上,水体呈黑色。(1)遥感图像应用(2)导弹末制导导弹末制导 图像识别技术应用于导弹的精确未制导,使其精确打击目标。如:机场、桥梁
6、等。四、数字图像技术应用 1.1 概述(3)生物特征识别 军事、公安中的人脸、指纹、掌纹识别等。四、数字图像技术应用 1.1 概述(4)医学应用CT、MRI、PET、B超、DSA、血管造影、红外乳腺、显微病理、电子显微镜、远程医疗图像、皮肤图像、X线、刀与刀脑外科等等离不开图像。四、数字图像技术应用 1.1 概述全自动细胞DNA定量分析检测系统(4)医学应用(5)工业图像X线控探伤(轴)、X线检察、三维测量(定位、形状测量)、机器人视觉、商检。四、数字图像技术应用 1.1 概述 模拟CT断层图像 实验结果 实际CT图像 实验结果CT图像中缺陷的快速定位方法(5)工业图像(6)民用 数码相机、照
7、片扫描管理等。四、数字图像技术应用 1.1 概述一、图像的定义 客观对象(物体)一种仿真的或模拟的描述,一种生动的图形表述。图像指广义的概念:Image Image是Object之一子集 可见 不可见 数学函数光学 画面 照片 可测量的物理量 温度压力等曲线 yxfz,1.2 图像处理的内容二、数字图像数学模型:抽象为数字矩阵:NNNNNNfffffffff212222111211f:代表该像素彩色或灰度值;脚码代表象素的坐标位置。一幅数字图像可描述为如下模型:(picture element=pixel)1.2 图像处理的内容由模拟照片到数字图像的过程。由模拟照片到数字图像的过程。采样:将图
8、像分成离散的(横竖均匀的)网格点。量化:将图像上各个网格点的黑白及彩色程度做数字量化,如:256级,由0到255,亮度从黑到白变化,人眼仅能分辨50左右级灰度。人眼分辨率远远小于目前仪器设备分辨率,但图像质量最终判别依据是人。几何:80点/mm,黑白:12bit4096层(人眼仅看40多层)三、数字化1.2 图像处理的内容 经过一系列操作得到所需结果。点处理:与原始数据 局域处理:与原始数据 及其邻域 全局处理:与原始数据 及全图yxfGyx,511,0 x511,0yyxf,yx,yx,yx,yxf,yxf,四、处理四、处理1.2 图像处理的内容 图像预处理改善像质,以便于目视判读。校正技术
9、:对形状变形的图像进行几何校正、辐射校正。增强技术:去除干扰,突出主要特征,包括:平滑与锐化。恢复技术:忠实原图,去除干扰,恢复原图像,实用中往往干扰复杂,模型不清,难能准确恢复。图像分析(测量)(analysis):密度(灰度)、平面几何参数,三维参数测量技术。图像识别(recognition):模式识别与景物分析1.2 图像处理的内容四、处理处理包括如下几个方面:处理包括如下几个方面:五、图形学与图像处理 广义上讲密切相关。二者之间许多基础是相同的,只不过研究角度不同,服务对象不同,产生社会经济效益不同。imagedescriptionprocessingrecognition判别 Gra
10、phics绘画 1.2 图像处理的内容 再现性好:再现性好:数字图像可多次拷贝,不失真,不退化。精度高:精度高:采样量化一定,多次处理可保精度。适用面宽:适用面宽:可处理抽象数据、可做非线性处理(光学只作线性处理)1.3 图像处理的特点 从数据组织角度来谈图像数据基本格式,而不是从人的感受角度来谈。1.4 图像的数据格式一、四类用紧凑程度不同的表达方式1.4 图像的数据格式 灰度、彩色图像灰度级灰度级:0-255,1字节/pixel彩色:彩色:R G B 224=16M真色彩 0-255 0-255 0-255 3字节/pixel 彩色R(红)叫一个波段,对单一波彩可看作灰度图像。关于各种标准
11、图像格式:Tiff、BMP、TAG、GIF、DXF、JPG 等不介绍。二值图像:二值图像:黑或白 1bit/pixel 皮肤肿瘤彩色图像 二值化后的目标图像1.4 图像的数据格式一、四类用紧凑程度不同的表达方式 连续曲线 仅保留黑的连续点坐标。多边形 vector仅保留直线端点。存贮数据量由逐渐降低。1.4 图像的数据格式一、四类用紧凑程度不同的表达方式点序列:存储各点(X,Y)坐标。点序列增量:起点(X,Y)增量 编码链 增量用3bits表示07 差分编码链yx ,10,12bits 2bits34210X765二、二、连续曲线的进一步说明1.4 图像的数据格式 客观存在是不变的,而人的感觉
12、是与周围环境有关的,人感觉是会变的。1.5 视觉现象 人眼对亮度的适应能力人眼对亮度的适应能力人眼的适应亮度范围很宽1010(最大与最小之差)光强度量用勒克斯:Lux 0.02Lux CCD黑白 太阳光度:白天10000Lux 同时识别亮度范围很有限的:(适应的范围宽,同时识别范围窄)。如从亮屋到黑屋什么都看不见(需适应2030秒),从黑屋到白屋适应较快(仅需12秒)。光强客观是存在的,主观感觉是以光强的对数成线性关系(正比)的。1.5 视觉现象 人眼对亮度有适应能力,因此很难判别亮度绝对值。即使相同亮度,但若背景亮度不同,人眼的主观感觉的亮度亦不一致。同时对比度同时对比度1.5 视觉现象 人
13、眼刚能分辨光强出差别I 与 背景光强I的关系I/I。在相当范围内为0.02(50层),但当很大或很小时比值加大。分析:分析:256级灰度,8bits,计算机处理方便 8bits6bits眼睛感觉不到。对比灵敏度对比灵敏度1.5 视觉现象空间二相邻视觉信号,人能辨别出二者存在的能力称视觉系统的分辨率。清晰3-5对/度。20周/度,不能识别。或者说一个毫弧度57.3/10001/20 分辨率分辨率1.5 视觉现象 人眼在观察均匀黑区与白区形成边界时,与实际情况不一致,即在亮度变化部位附近有暗区更暗,亮区更亮的感觉。这一更黑和更亮的带叫Mach带。主观感觉相当于增加了一个分量,相当于原图进行了二阶导
14、数操作。Mach Mach带带(马赫带现象马赫带现象)1.5 视觉现象人带有主观经验性错觉。空间错觉空间错觉1.5 视觉现象 主观轮廓主观轮廓1.5 视觉现象1.6 颜色与颜色空间1.6.1 1.6.1 颜色颜色 光波:光是一种按波长辐射的电磁波。(如图,可见光谱)颜色 视觉系统对可见光的感知 视网膜上锥状光敏细胞:光强与颜色。视网膜上杆状光敏细胞:光强。颜色度量:色调、饱和度、亮度电磁波谱电磁波谱光的物理性质:波长(光速,频率)和幅度 人眼对色彩的感觉:色调、饱和度和亮度 色调波长 亮度幅度 饱和度色光的纯度色调hue:色调hue:人眼感觉到物体反射或发射光波的波长。色调就是颜色的分类。如
15、七色:红、橙、黄、绿、青、蓝、紫 在色谱中,色调连续变化。色调饱和度saturation饱和度saturation:指颜色的纯正程度。与亮度有关:某一色调参入白光,色调不变但饱和度降低 与参入其它颜色的光有关:饱和度与色调都会改变。不完全饱和不完全饱和 完全饱和完全饱和 不完全饱和不完全饱和亮度:人眼感受到的颜色光的强度 同一种色块,在不同强度的白光照射下,反射的光波波长一样(色调相同),但 人眼感觉到的颜色不同。某一颜色的光,亮度很弱,趋于黑色,反之,趋于白色。颜色相加与相减 相加相加:发光物体发出某些波长的光波,这些波长的光波叠加在一起。相减相减:白光照在某种颜色的物体上。部分波长的光波被
16、吸收,剩下波长的光波进入人的眼睛。1.6.2 1.6.2 颜色空间颜色空间 彩色空间:色度图(国际照度委员会International Commission on Illumination(英),CIE,Commission Internationale de LEclairage(法))表明定义颜色至少需要3个参数。用3元组(x,y,z)表达一个颜色和在3维空间定义一个点相似,称为彩色空间。常见颜色空间:RGB:显示器信号HSI:人眼识别CMY:彩色印刷YUV(YCbCr):电视信号RGBRGB颜色空间颜色空间计算机显示器用红R、绿G、蓝B光的组合产生颜色,(R,G,B)的值唯一地确定在显示
17、器上的显示颜色,如(180,70,250)产生一个偏绿的蓝色三种颜色构成了三维空间坐标-RGB颜色空间RGB色彩空间电子枪电子枪控制电路控制电路荧光面荧光面电子束电子束像像素素发发光光点点 CRTCRT结构示意图结构示意图 CRT的颜色产生HSI(Hue,Saturation,Intensity)颜色空间颜色空间HSI能减少彩色图像处理的复杂性。合乎人对彩色的认识:色彩:色调、饱和度 亮度:非彩色属性,对应黑白图像的灰度。色调和饱和度通称为色度,表示颜色类别与深浅程度。HSI色彩空间和RGB色彩空间转换公式:max123()3min(,)311min(,)1 2cos()()()2IRGBR
18、G BSR G BRGBIRGRBRGRB GBGBHGB 色相由角度等价cos()1(1)30120cos(60)33cos(120)1(1)3120240cos(180)33cos(240)1(1)3240360cos(300)33ISHIRBSGIRBHHISHIGRSBIR GHHISHIBGSRIGBHHHSI色彩空间和RGB色彩空间转换公式:白白 极浅极浅浅浅灰灰 灰灰深深灰灰极深极深 黑黑浅浅亮亮浅浅暗暗深深鲜艳鲜艳黯淡黯淡完完全全饱饱和和HSI色彩空间模型色彩空间模型CMY(K)CMY(K)彩色空间彩色空间青色(Cyan),洋红色(Magenta),黄色(Yellow),黑色(
19、blacK)颜料或油墨,应用减色原理实现彩色。彩色打印、彩色印刷CMYK:在CMY的基础上,增加黑色111CRMGYB YUVYUV(YCbCrYCbCr)色彩空间)色彩空间 YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL)。亮度信号Y和两个色差信号RY(即V)、BY(即U),YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的频宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。YUV色彩空间与RGB色彩空间的转换关系:0.2990.5870.1140.1470.2890.4360.6150.5150.
20、1001.140.390.582.03YRGBURGBVRGBRYVGYVVBYU Lab-CIE1976色度空间为了改进和统一颜色评价的方法,1976年CIE推荐了新的颜色空间及其有关色差公式,即CIE1976LAB(或Lab)系统,现在已成为世界各国正式采纳、作为国际通用的测色标准。它适用于一切光源色或物体色的表示与计算。CIE1976Lab空间由CIEXYZ系统通过数学方法转换得到,转换公式为:Lab-CIE1976色度空间 其中X、Y、Z是物体的三刺激值;X0、Y0、Z0为CIE标准照明体的三刺激值;L表示心理明度;a、b为心理色度。从上式转换中可以看出:由X、Y、Z变换为、a、b时包
21、含有立方根的函数变换,经过这种非线形变换后,原来的马蹄形光谱轨迹不复保持。转换后的空间用笛卡儿直角坐标体系来表示,形成了对立色坐标表述的心理颜色空间。在这一坐标系统中,+a表示红色,-a表示绿色,+b表示黄色,-b表示蓝色,颜色的明度由L的百分数来表示。1.7 图像处理系统框图 图像处理系统软件应用举例图像处理系统软件应用举例:CMIASCMIAS系统、系统、IPP DemoIPP Demo、Depth from Focus系统。系统。1.7 图像处理系统框图 显微细胞测量系统第二章 数字图像处理基础 2.1 视觉感知要素视觉感知要素 2.2 光和电磁波谱光和电磁波谱2.3 图像感知和获取图像
22、感知和获取 2.4 图像数字化技术图像数字化技术 2.5 数字图像类型数字图像类型 2.6 图像文件格式图像文件格式 2.7 颜色模型颜色模型 2.1 2.1 视觉感知要素视觉感知要素 人的直觉和分析在选择一种技术时起到核心作用。人的直觉和分析在选择一种技术时起到核心作用。这种选择常常是主观的视觉判断。这种选择常常是主观的视觉判断。大概了解一下人类的视觉感知应作为学习数字图大概了解一下人类的视觉感知应作为学习数字图像的第一步。像的第一步。1.1.人眼中形成图像的机理与参数;人眼中形成图像的机理与参数;2.2.了解人类视觉的物理限制。了解人类视觉的物理限制。2.2 光和电磁波谱 原理上,如果可以
23、开发出一种传感器,它可检测由一种电磁波原理上,如果可以开发出一种传感器,它可检测由一种电磁波谱发射的能量,就可以在那一波段上对感兴趣的事件成像。谱发射的能量,就可以在那一波段上对感兴趣的事件成像。“观看观看”一个物体的电磁波的波长必须小于或等于物体的尺寸。一个物体的电磁波的波长必须小于或等于物体的尺寸。其它还有超声波图像,电子显微镜的电子束和用于图形和可视其它还有超声波图像,电子显微镜的电子束和用于图形和可视化的合成图像。化的合成图像。2.3 2.3 图像感知和获取图像感知和获取 2.3.1 2.3.1 用单个传感器获取图像用单个传感器获取图像 最熟悉的是光二极最熟悉的是光二极管,输出电压波形
24、管,输出电压波形与光成正比。单个与光成正比。单个传感器为了产生二传感器为了产生二维图像,在传感器维图像,在传感器和成像区之间,还和成像区之间,还必须在必须在x x和和y y方向有方向有相对位移(例:滚相对位移(例:滚筒扫描)。筒扫描)。2.3.2 2.3.2 用带状传感器获取图像用带状传感器获取图像 例:例:平板扫描仪平板扫描仪 航空成像航空成像 计算机断层扫描。计算机断层扫描。2.3.3 2.3.3 用传感器阵列获取图像用传感器阵列获取图像 传感器阵列传感器阵列 图像的数字化包括采样和量化两个过程图像的数字化包括采样和量化两个过程。设连续图像设连续图像f(x,y)f(x,y)经数字化后,可以
25、用一经数字化后,可以用一个离散量组成的矩阵个离散量组成的矩阵g(i,j)g(i,j)(即二维数组)(即二维数组)来表示。来表示。2 24 4 图像数字化技术图像数字化技术 )1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(nmfmfmfnffgnfffjig 矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i,j)代代表表(i,j)点的灰度值,即亮度值。以上数字化有以下几点说明:点的灰度值,即亮度值。以上数字化有以下几点说明:(1)由于由于g(i,j)代表该点图像的光强度,而光是能量的一种代表该点图像
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