图像处理笔记（1）

1.      数字图像

（1）用计算机进行图像处理的前提是图像必须是以数字格式存储，以数字格式存放的图像称为数字图像。

（2）常见的各种照片、图片、海报、广告画都是模拟图像，要将模拟图像数字化需要使用数字化设备。目前将模拟图像数字化的设备是扫描仪，将视频画面数字化的设备是图像采集卡。

2．数字图像处理

（1）数字图像处理指通过计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

（2）发展的原因：一是，计算机的发展；二是，数学的发展（特别是离散数学理论的建立），三是，工农业的需求。

（3）MATLAB图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，可进行图像处理、分析、可视化和算法开发，也可以对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高的清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。

3．数字图像处理的特点

（1）再现性好

数字图像相比模拟图像，不会因为图像的存储、传输或者复制等一系列变化操作导致图像质量的退化。

（2）处理精度高

现代技术可以将一副模拟图像数字化为任意大小的二维数组，还可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。

（3）适用面宽

图像可以是多种信息源，可以是可见光图像也可以是不可见光图像（X射线图像，超声波图像）。

客观实体尺寸上，可以是电子显微镜图像，也可以是航空图像、遥感图像甚至是天文望远镜图像。

（4）灵活性高

图像处理大致可分为图像像素改善、图像分析和图像重建三大部分。

图像处理过程不仅可以是线性运算，还可以是非线性运算，即凡是可以用数学公式或者逻辑关系来表达的一切运算都可以用数字图像来处理。

 

缺点：

（1）      二维图像，处理信息量大。

（2）      占用的频带较宽

（3）      各像素不独立，相关性很强

（4）      本想不具备复现三维景物的全部几何信息，要求分析理解三维景物就必须对他做适合的假定或者附加新的测量

（5）      图像质量的评价主观性太强

3．数字图像处理的目的

（1）提高图像的视觉感受质量，已达到赏心悦目的目的。

（2）提取图像中所包含的某些特征或者特殊信息，如模式识别、计算机视觉的预处理

（3）对图像数据进行变换、编码或压缩，以便图像的存储和传输。

4．数字图像的主要内容

         （1）传统图像处理：图像的基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像边缘检测、图像分割、图像重建等

         （2）智能处理：图像特征分析、图像形态学运算、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索和图像数字水印等。

5．各种方式的解释

（1）图像的基本运算

图像基本运算包括代数运算和几何变换。前者主要针对图像的像素进行加减乘除，可以有效改变图像的直方图分布。后者包括图像的移动、放大、缩小、旋转等操作，对变形的图像进行矫正。

（2）图像变换

图像变换指图像的空间域和频率域的变换过程，包括傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换、小波变换。图像变换可使人们从另一个角度分析信息的特征，变换域的性质有利于进行图像处理。

（3）图像增强

图像增强为了改善图像的视觉效果，或者便于人或者机器分析、理解图像的内容来改善图像的质量的方法。突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。图像增强的方法有对比度增强，直方图修正，伪彩色增强，图像平滑，图像锐化和同态处理等。

（4）图像复原

图像复原是对品质下降的图像进行修复，去除退化的影响，恢复图像本来的面目，包括去除噪声和去模糊。图像复原的关键是分析图像退化的原因，对每种退化都建立一个合理的模型，这些退化模型和特定数据一起描述图像的退化。图像复原常用的方法有维纳滤波、逆滤波、同态滤波、约束或无约束最小二乘估计、盲卷积等。

（5）图像编码

图像的显著特点就是数据量大，因此图像压缩以节省存储空间和传输带宽是必要的。图像编码主要是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行高效编码。压缩编码标准可以在失真或不失真条件下。图像编码有统计编码，预测编码，变换编码和混合编码四大类。

（6）图像边缘检测

图像边缘检测是指图像灰度发生空间突变或者在梯度方法上发生突变的像素的集合。边缘是图像的基本特征之一，蕴含图像丰富的内在信息，如方向、阶跃性质与形状等。多采用边缘检测算子，如robert算子、sobel算子、prewitt算子、robinson算子、kirsch算子、laplace算子、LOG算子和canny算子。

（7）图像分割

图像分割是将图像表示为物理上有意义的联通区域的集合。一般可通过对图像不同特征（如边缘、纹理、颜色、亮度等）的分析达到图像分割的目的。

（8）图像重建

图像重建与其他图像处理方法不同，他利用采集的数据来重建图像，即输入的是某种数据，输出经过处理后的图像。图像重建主要算法有卷积反投影法、代数法、迭代法和傅里叶投影法。与计算机图形学结合，将二维图像进行三维重建，加以光照渲染，形成有真实感的图像。

（9）图像特征分析

图像特征分析是指对图像中感兴趣的目标进行检测、测量和提取，以建立对图像的描述。常见的特征有颜色、纹理、形状等。目前，图像内容的描述主要是采用图像的特征及其组合。

（10）图像形态学

图像形态学时数学形态学的一个延伸，是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法，他是一种通过分析几何形状和结构，利用集合论方法进行几何结构描述的图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、细化和分割等。

（11）图像配准

图像配准是指同一目标的两幅（及以上）图像在空间位置上的对准。常用的方法有基于灰度法和基于图像特征法。前者利用整幅图像的灰度信息，寻找两幅图像相似性度量值最大或最小变换模型的参数值。后者首先提取各类图像中保持不变的特征，如边缘点、闭区域的中心等，然后进行特征匹配、选取变换模型及求取参数、坐标变换与插值等。

（12）图像融合

图像融合是信息融合的一个分支，它通过某种融合机制，综合利用多个波段图像的优势信息，可对目标或场景更为精确、全面的识别、分析和判断。按照融合的处理体系，图像融合分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。目前，像素级图像融合算法主要是加权平均算法、调制算法、金字塔多分辨率法、小波多分辨率法和神经网络法等。

（13）图像分类

图像分类是对图像进行分析，把图像中的每个像素或区域都划归到若干个类别中的一种，以代替人的视觉判读。是模式识别的过程

（14）图像识别

图像识别是指识别出图像的目标并将其分类。模式识别方法有统计识别法，句法结构模式识别法和模糊识别法。统计识别法侧重于特征，句法识别法侧重于结构和基元，模糊识别法考虑人的主观概率、非逻辑思维方法，即人的生理和心理反应。引用于印刷字符自动识别、指纹识别、虹膜识别和人脸识别。

（15）基于内容的图像检索

指根据图像的语意和感知特征进行检索。方法是从图像中提取出特定的信息线索或特征指标，根据线索从图像数据库存储的大量图像中进行查找，检索出具有相似特征的图像数据。与传统的基于关键词的数据库检索手段相比，基于内容的图像检索具有相似度检索，近似检索和要求给出检索结果的集合限制等。

（16）图像数字水印

数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护的技术，它是一种信息隐藏技术。数字水印指将具有特定意义的标记，利用数字嵌入个方法隐藏在数字图像、声音、文档、图书和视频等数字产品中，用此证明创作者对其作品的所有权，并作为有效的证据。