数字图像处理ppt课件下载

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数字图像处理曾志斌 zhibinzeng@126.com 教材参考图像处理基础教程 章毓晋 清华出版社 数字图像处理 郭文强 西安电子科技大学出版社 数字图像处理与分析 杨帆 北京航天大学出版社 数字图像处理教学目的了解数字图像处理的基本原理，熟悉基本的数字图像处理算法，拓展视野. 为从事相关行业及基于该基础的集成电路设计工作打下良好的基础。 绪论数字图像处理的研究目的数字图像处理的重要性数字图像处理的起源数字图像处理的应用数字图像的特点数字图像处理技术图像技术及分类数字图像处理的发展趋势 数字图像处理研究目的对两大应用领域进行研究 便于人们分析而对图像信息进行改进 为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示数字图像处理的重要性 1) 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。 作为传递信息的重要媒体和手段－--图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”。 根据美国哈佛商学院有关研究人员的分析资料表明，人的大脑每天通过五种感官接受外部信息的比例分别为：味觉1%，触觉1.5%，嗅觉3.5%，听觉11%，以及视觉83%。 2)图像信息处理是人类视觉延续的重要手段： 人的眼睛只能看到可见光部分，但就目前科技水平看，能够成像的并不仅仅是可见光，一般来说可见光的波长为0.38 ～0.8 ，而迄今为止人类发现可成像的射线已有多种，如： 3)图像处理技术对国计民生有重要意义 图像处理技术发展到今天，许多技术已日趋成熟。在各个领域的应用取得了巨大的成功和显著的经济效益。如在工程领域、工业生产、军事、医学以及科学研究中的应用已十分普遍。 数字图像处理的历史可追溯至二十世纪二十年代。最早应用之一是在报纸业，当时，引入巴特兰电缆图片传输系统，图像第一次通过海底电缆横跨大西洋从伦敦送往纽约传送一幅图片。为了用电缆传输图片，首先进行编码，然后在接收端用特殊的打印设备重现该图片。按照1929年的技术水平，如果不压缩，需要一个多星期，压缩后传输时间减少到3个小时。 1929年通过海底电缆从伦敦到纽约传输的一幅照片 数字图像处理的历史与数字计算机的发展紧密相连。事实上，数字图像要求如此之大的存储和计算能力，以致于在图像处理中必须依靠数字计算机及包括数据存储及传输方面的支撑技术的发展。 第一台能够进行图像处理的大型计算机出现在20世纪60年代。数字图像处理的起源可追溯至利用这些大型机开始的空间研究项目，可以说大型计算机与空间研究项目是数字图像处理发展的原动力。 利用计算机技术改善空间探测器拍摄的图像的工作开始于1964年，美国加利福尼亚的喷气推进实验室（帕薩迪那，加里福尼亚）对太空船“徘徊者7号”传送的月球图像进行了处理，以校正飞行器上电视摄像机中各种类型的图像畸变。 下图示出了由徘徊者7号在1964年7月31日上午（东部白天时间）9点09分在光线影响月球表面前约17分钟时摄取的第一张月球图像。这也是美国航天器取得的第一幅月球图像。 与空间应用同时，数字图像处理技术在20世纪60年代末和70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学领域。 早在20世纪70年代计算机轴向断层(CAT)、简称计算机断层(CT)是图像处理在医学诊断应用中最重要的事件之一。 计算机断层是一种处理方法，在这种处理中，一个检测器环围绕着一个物体(或病人)，一个X射线源，带有检测器的同心圆绕着物体旋转，X射线通过物体并由位于环上对面的相应的检测器收集起来，然后用特定的重建算法重建通过物体的“切片”的图像。 从20世纪60年代至今，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久地将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。应用举例 1 视频领域 视频清晰化生物医学应用视频监视 2 图像处理图片清晰化卫星遥感其他应用 大雾的清晰化 ——视频清晰化大雾的清晰化 ——视频清晰化 CT是目前使用非常广泛的医学影像技术，该技术可以很大程度地辅助医生进行科学的手段。为了提高早期诊断率，影像的处理成为非常重要的课题。彩色CT系统彩色CT系统彩色CT系统肾组织切片图像的处理与识别视频监视 ——车流检测车流量检测实际上是利用监视用的电子警察，获得当前时候，通过某个监视路段的车辆情况。视频监视 ——车流检测功能如下：背景提取；背景更新；目标车辆提取；目标车辆标识别；车流检测。视频监视 —车流检测中的背景提取采用最大出现频度法进行提取背景。视频监视—车流检测中的背景更新视频监视 ——车流检测中的车辆提取视频监视 —车流检测中的车辆标识视频监视-- 车流检测中的分区检测视频监视 ——停车场监视视频监视 ——停车场监视视频监视—停车场监视的违章情况 大雾天气下的图像清晰化大雾天气下的景物清晰化低照度下的景物清晰化 北京地区土地利用/覆盖变化证件照片的获取 运动模糊图像的清晰化散焦模糊图像的清晰化图像的几何畸变校正 图像的融合—— 变景深图像的拼接图像的融合——远、近景聚焦融合图像压缩编码示例照片划痕的修补照片中特定物体的去除数字图像特点信息量大占用频带宽相关性大非客观性 数字图像特点信息量大 以数目较少的电视图像为例，它一般是由512×512个象素、8比特组成，其总数据量为512×512×8＝2097152比特＝262144字节＝256K。 这样大的数据量必须由计算机处理才易胜任，且计算机内存容量要大。为了运算方便常需要几倍的内存。 数字图像特点占用频带宽 一般语言信息（如电话、传真、电传、电报等）的带宽仅4KHz左右，而图像信息所占用频率的带宽要大三个数量级。如普通电视的标准带宽是6.5MHz，约等于语言带宽的1400倍。所以在摄影、传输、存储、处理、显示等各环节的实现上技术难度大，因而对频带的压缩技术的要求是很迫切的。 数字图像特点相关性大 每幅图像中不仅相邻象素之间是很不独立的，具有很大的相关性，有时大片大片的象素间具有相同或接近的灰度。 再如电视画面而言，前后两幅图像其相关系数往往在0.95以上，因此压缩图像信息的潜力很大。 数字图像特点非客观性 图像信息的最终接受器是人的视觉系统。由于图像信息和视觉系统都十分复杂，它与环境条件、视觉特性、情绪、精神状态、知识水平都有关。（例如航空照片判读）因此要求图像系统与视觉系统有良好的“匹配”，所以必须研究图像的统计规律和视觉特征。 数字图像处理技术 （1）图像信息的获取 为了在计算机上进行图像处理，必须把作为处理对象的模拟图像转换成数字图像信息。图像信息的获取，一般包括图像的摄取、转换及数字化等几个步骤。该部分主要由处理系统硬件实现。（2）图像信息的存储与交换 由于数字图像信息量大，且在处理过程中必须对数据进行存储和交换，为了解决大数据量及交换与传输时间的矛盾，通常除采用大容量机内存存储器进行并行传送，直接存储访问外，还必须采用外部磁盘、光盘及磁带存储方式，从而达到提高处理的目的。该部分组要功能也由硬件完成。 （3）图像的输出和显示. 数字图像处理的最终目的是为了提供便于人眼或接收系统解释和社别图像，因此图像的输出和显示很重要。一般图像输出的方式可分为硬拷贝，诸如照相、打印、扫描鼓等，还有所谓的软拷贝，诸如CRT监视器及各种新型的平板监视器等。 数字图像处理技术 1. 图像获取、表示和表现 2. 图像压缩编码 3. 图像增强 4. 图像分割 5. 图像重建 6. 图像复原 1. 图像获取、表示和表现 该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。 1. 图像处理 　　图像处理的重点是图像之间进行的变换。尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间。 2. 图像分析　　图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。 3. 图像理解 图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。 　　如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。 相关学科和领域　　图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的交叉学科。从研究方法来看，它与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等许多学科可以相互借鉴。从研究范围来看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个专业又互相交叉。另外，图像工程的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术都有密切的联系，它的发展应用与医学、遥感、通信、文档处理和工业自动化等许多领域也是密不可分的。 数字图像处理技术发展方向图像处理技术的未来发展方向大致可归纳为如下四点： 　　(1) 图像处理的发展将围绕HDTV(高清晰度电视)的研制，开展实时图像处理的理论及技术研究，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。 　　(2) 图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。 　　(3) 硬件芯片研究。把图像处理的众多功能固化在芯片上，使之更便于应用。如用VHDL语言设计图像处理卡和FPGA，能够根据检测对象和环境状况灵活组建硬件系统。　 数字图像处理技术发展方向 (4) 新理论与新算法研究。在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法， 如小波分析(Wavelet)、分形几何(Fractal)、形态学(Morphology)、遗传算法(Genetic Algorithms，GA)、人工神经网络(Artificial Neural Networks)等。这些理论及建立在其上的算法，将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。 　82s红软基地

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