数字图像处理笔记 第一章 绪论

第一章 绪论

第一节 图像处理基本概念

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一、图像

图像：一个二维（像平面）亮度函数

图像的数学表示：

静态、单色、平面图像的数学表示：

二、数字图像

数字图像：数字图像是图像的数字化表示，像素 是其最小的单位。

灰度图像——Lena

彩色图像：可看作由红绿蓝三种颜色的三种图片叠加而成

三、数字图像处理

数字图像处理：用计算机对数字图像进行处理。

图像处理任务：

• 提高图像视觉质量，提供人眼主观满意或较满意的效果
• 提取目标某些特征，以便于后续分析
• 图像压缩，便于存储和传输庞大的图像和视频信息

第二节 数字图像处理的发展与应用

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一、发展概况

• 二十世纪20年代：图像远距离传输。（五个灰度集）
• 二十世纪60年代初：空间探测（理论相对完善）
• 二十世纪70年代：用于医学成像、地球资源遥感监测和天文学等领域（CT）

二、数字图像处理的应用

数字图像处理的优点：

• 再现性好
• 处理精度高
• 适用面宽
• 灵活性高

数字图像处理的应用：工业、农业、国防、社会生活、医学、通信。今天，几乎不存在与数组图像处理无关的技术领域

• 空间探索（最早应用）
• 地球遥感
• 军事应用
• 公共安全（绊网 Tripwire）
• 生物特征识别
• 工业检测
• 智能交通（ITS） 自动驾驶
• 生物医学
• 机器学习
• 数字水印
• 分形技术

第三节 数字图像处理的主要方法和内容

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一、数字图像处理方法（空域法、变换域法）

1、空域法：直接针对图像阵列的元素处理

（1）领域处理法

• 梯度算子（Gradient Argorithm）
• 拉普拉斯算子（Laphacian Operator）
• 平滑算子（Smoothing Operator）
• 卷积运算（Convolution Algorithm）

（2）点处理法

• 灰度处理（Gray Processing）

  面积、周长、体积、重心运算，etc

2、变换域

空间图像 –>（正交）变换–>处理–>反变换

eg.

• 滤波处理
• 数据压缩
• 特征提取

二、数字图像处理的主要研究内容

1、图像信息获取（Image Information Acquisition）

• 摄像机 CCD Camera
• 扫描仪、扫描鼓
• 数码相机
• 红外摄像仪、MMS——多光谱扫描仪，微波辐射仪，成像雷达

2、图像信息的存储（Image Information Storage）

• 档案存储：磁带、磁盘、光盘
• 图像压缩技术

3、图像信息传递（Image Information Transmission）

（1）系统内部传递：DMA（Direct Memory Access）

• 提高速度

（2）外部传递：通信问题，实施性（压缩）、带宽

4、数字图像处理

（1）几何处理

• 坐标变换、图像放大、缩小、旋转、移动
• 多个图像的配准、全景畸变校正、扭曲校正
• 计算周长、面积、体积，etc.

（2）算术处理（Arithmetic Processing）

对图像进行加、减、乘、除运算，与、或等逻辑运算

• 主要针对像素
• eg. 医学图像的减影处理

（3）图像增强（Image Enhancement）（主观）

• 突出图像感兴趣的信息，去掉或消弱不感兴趣的信息，使其在特定的应用中更便于解释和识别
• 直方图修正法、伪彩色法、灰度窗口

（4）图像复原（Image Restoration）（主观）

去掉干扰和污染、恢复图像的本来面目

• 图像噪声：随机点、相干噪声（网纹干扰）
• 模糊、透镜散光、相对运动
• 遥感：大气流、云层遮挡

主要方法：维纳滤波、卡尔曼滤波、逆滤波、同态滤波，etc.

（5）图像重建（Image Reconstruction）

数据–>图像

CT、x-ray、NMR（核磁共振）、超声CT、ECT

成像方法：代数法、迭代法、傅里叶反投影法、卷积

三维重建——用于虚拟现实、科学可视化技术

（6）图像编码（Image Coding）

运用图像信号的统计特性，以及视觉的生理学和心理学特性实现高效代码

目的

• 减少数据存储空间
• 降低数据率、减少传输带宽
• 压缩信息，提取特征，以便识别

（7）图像识别（Pattern Recognition）

方法：

• 统计识别（特征）
• 句法结构（结构基元）
• 模糊识别（模糊数字、人的思维方法）

（8）图像理解（Image Understanding）

图像–>描述

利用客观世界的知识，使计算机进行联想、思考、推论，从而理解图像表现的内容（景物理解）

附：相关研究领域

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1、计算机图形学（Computer Graphics）

用计算机将由概念所表示的物体（非实物）图像进行处理和显示。

侧重于根据给定的物体描述模型、光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一副图像。“计算机艺术”，艺术创作

2、计算机视觉（Computer Vision）

计算机世界定义为与人类视觉能力相近的一种高水平的应用，目的是发展能够理解自然景物的系统

第四节 基本的图像处理系统

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常用的图像处理开发工具

• MATLAB
• Python
• Visual C++

图像应用软件

• Photoshop
• CorelDraw
• ACDSee

1、MATLAB基础

MATLAB的特点

• 强大的矩阵运算和操作功能
• 图像处理工具箱 ——提供了丰富的图像处理函数

读取图像

I = imread('图像路径');

显示图像

imshow(I)

善于使用MATLAB 帮助