数字图像处理知识梳理——1

  • 一、绪论:数字图像处理与分析的主要研究包括哪几方面?

    • 1.首先对图像进行一个定义:误差允许范围内对一个高维物体的二维成像,是不完全的、不精确的但在某种意义上恰当的描述。数字图像是一个图像被采样和量化后形成的二维函数。
    • 与计算机图形学的区别:计算机生成的图形与设备无关,最终的分辨率有输出设备决定;而图像与设备有关
    • 2.数字图像处理与分析包括两部分:将一幅图像变成另一幅经过加工的图像,即图像到图像的过程;将一幅图像转化为一种非图像的表示,即分析、识别和理解的过程
      • A.图像变换:通过在空域或者频域上对数字图像进行特定的操作,进而获取或突出感兴趣的信息
      • B.图像增强 :有选择性地突出某些对人或者机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提升图像是使用价值,并不以图像保真为准则
      • C.图像复原:通过找引起图像质量下降的客观原因,针对性的采样一些方法进而改善图像质量,恢复图像原始面貌
      • D.图像压缩编码:通过分析找到图像信息的冗余,对图像数据按照一定的规则进行变换和组合,进而去除冗余信息,实现以更少的数据和更快的时间保存和传输图像数据
      • E.图像分割:提取图像中感兴趣的目标和区域,为进一步的图像分析与理解做准备
      • F.图像特征提取与分析:选取合适的图像特征,这些特征往往是尺度、方向、光照、位置、旋转等条件无关的,通过这些特征对图像进行理解
  • 二、图像及其数字化表示

    • p(x,y)-->成像系统-->f(x,y)-->采样系统-->量化器-->数字图像

    • 2.1图像感知要素

      • 人类视觉模型
        • 人眼构造:视锥细胞(600~700万种)识别颜色和细节特征;视杆细胞:主要负责夜间感知,灰度信息敏感(40个灰度级左右的分辨率)。马赫带效应。
      • 图像的颜色
        • 三基色假说
        • 颜色空间:三色刺激值
          • RGB:加色系统,描述光源信息
          • CMYK :减色4系统,多用染料和印刷
          • HSI:色调,色饱和度,亮度。应用:去红眼(-45°≤h≤45°,s>0,3)测试每一个像素,将s变为0
          • Lab:光照染料无关:L表示亮度从1-100,+127a~-128a从红到绿,+127b~-128b从黄到蓝
        • CIE色度图:马蹄形,描述所有物理可实现的颜色,RGB为其一个真子集
    • 2.2图像的数字化

      • 图像的采样与量化
        • 采样对应于空间分辨率,空间离散化,满足采奈奎斯特采样定理
          • 均匀采样:正方形采样网格
          • 非均匀采样:保存细节信息,例如:文物保护等。正六边形采样网格:角度邻域信息保存良好,方向性好
        • 量化(分层量化)
          • 均匀量化
          • 非均匀量化
          • 最佳量化器的参数选择
        • 图像数据量的描述:Width×Height×B×c 2^B表述灰度级,c表述颜色通道数目
        • 对于像素的理解:值和位置,数字图像处理都基于这两点进行
      • 图像的描述
        • 二维矩阵:二值、灰度、彩色
        • 线性表:Freeman编码、链表(定义不同方向的编码情况,描述目标的轮廓,结合特征描述:形状特征)
        • 图结构、拓扑结构、金字塔结构(多尺度纹理分析)、关系结构
        • 高维图像描述
      • 像素间的基本关系
        • 四邻域——>四连接
        • 对角邻域
        • 八邻域——>八连接
        • m连接(混合连接)——>消除8连接中的多路问题
          • 满足两个条件
            • (1)四连接情况
            • (2)对角连接情况,但是四邻域交集为空集
        • 距离描述
          • 欧式距离:圆形——>形状特征描述
          • 4邻域:菱形
          • 8邻域:正方形——>形状特征描述
      • 图像的代数运算:进行的是点对点的运算
        • 加法运算
          • (1) 二次曝光图像
          • (2)平滑去噪(硬件去噪):与空域卷积模板去噪的区分(软件去噪)
        • 减法运算
          • (1)混合图像分离
          • (2)背景建模——>运动目标检测
            • 简单的设定一个阈值进行目标检测:方法简单,运算量小,易于实现;但是阈值缺乏自适应性,产生空洞现象,光照敏感。
            • 消除背景影响
              • 中值模型
              • 自适应模型
              • 高斯模型
          • (3)比较两幅图像的差别
        • 乘法运算
          • 掩膜技术:在局部增强中使用
        • 除法运算
          • 多光谱遥感图像目标识别
      • 逻辑运算
      • 图像质量的评价
        • 主观评价
        • 客观评价(与图像压缩相结合来看)
          • 均方误差
          • 峰值信噪比
          • 基于视觉兴趣的测量方法:ROI区域

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