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1、第一章 引言数字图像处理,1.1 图像的重要性 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世纪信息技术时代，卫星通讯、数据传输、压缩、计算机网络、多媒体、人工智能等技术都离不开图象。图象处理识别的过程：人类：一幅图象 图上有字 中文字含义 计算机：采集 分析 识别（判断）,一、图象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、应用对象等的交叉学科和技术。二、图象处理分类：模拟图像处理实时光学（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
2、计算机图像处理：图象处理技术是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。如一幅卫片spot星 800080007(波段)=64M7(数据量之大少见之),三、图像技术应用：我国发射卫星中，80%左右属军事侦察。如96年科学卫星实际上也是军事侦察。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，以下举几个例子：1遥感图像：农业普查、森林覆盖计算、水利工程等的客观估计、计算。2石油管线铺设：周期短、效率高。3应用遥感图像技术可普查北京市垃圾有多少。,4森林火灾监护客观反映火灾情况
3、、面积。5巡舰弹：图象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、桥梁等。6军事、公安、安全：指纹、掌纹、虹膜等识别。7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、皮肤图象、X线、刀与刀脑外科等等离不开图像。8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。9民用：数码相机、数字视频、照片扫描、计算机逻辑管理等。,1.2 图像处理的内容一、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
4、数学函数 光学 画面 照片 可测量的物理量 温度压力等曲线,二、数字图像数学模型：一幅数字图象可描述为如下模型：(picture element=pixel),抽象为数字矩阵：,f：代表该象素彩色或灰度值；脚码代表象素的坐标位置。,三、数字化：由模拟照片到数字图象的过程。采样：将图象分成离散的（横竖均匀的）网格点。量化：将图象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),四、处理：经过一系列操作
5、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,处理包括如下几类：图像预处理改善象质，以便于目视判读。校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化技术。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,1.3 图像处理的特点：再现性好：数字图像可多次拷贝，不失真，不退化。精度高：采样量化一定，多次处理可保精度。适用面宽
6、：可处理抽象数据、可做非线性处理（光学只作线性处理）,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。,image,description,processing,recognition判别,Graphics绘画,1.4 图象的数据格式 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。四类用紧凑程度不同的表达方式：灰度的彩色图象：灰度级：0255，1字节/pixel彩色：R G B 224=16M真色彩 0255 0255 0255 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
7、图像格式：Tiff、BMP、TAG、GIF、DXF、JPG 等不介绍。二值图像：黑或白 1bit/pixel,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。,突出介绍点序列：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：,2bits 2bits,3,4,2,1,0,X,7,6,5,1.5 视觉现象 客观存在是不变的，而人的感觉是与周围环境有关的，人感觉是会变的。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:
8、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。,同时对比度：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。,对比灵敏度：人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。解释：256级灰度，8bits，计算机处理方便 8bits6bits眼睛感觉不到。,分辨率 空间二相邻视觉信号，人能辨别出
9、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,Mach带(马赫带现象)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数操作。,空间错觉：人带有主观经验性错觉。,主观轮廓,1.6 彩色原理：（自学）,1.7 图像处理系统框图,图像处理系统软件应用举例 显微细胞测量问题,作 业 一,自学“彩色原理”“CCD成像原理”“视觉生理现象”等内容。讲义下载:Email:密码:111111,参考书：
10、1、数字图像处理,朱志刚等译著，电子工业出版社，1998。2、数字图像处理，Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods著，阮秋琦等译，电子工业出版社（第二版）。3、图象工程:图象处理和分析，章毓晋，清华大学出版社,1999。4、图像处理、分析与机器视觉，Image Processing,Analysis,and Machine Vision second edition,MILAN SONKA,VACLAV HLAVAC,ROGER BOYLE,人民邮电出版社，2002年1月。5、DIGITAL IMAGE PROCESSING，Rafael C.Gonzalez,Ri
11、chard E.Woods,1992.6、W.K.普拉特(W.K.Pratt),“数字图像处理学”,科学出版社19847、A.Rosenfield and A.kaka,“Digital Picture Processing”1982 Academic Press Inc.8、T.Pavlidis,“Algorithms for Graphics and Image Processing”1982 Computer Science Press,1、中国图象图形学会 中国图象图形学报杂志,图像领域相关学术组织,2、中国体视学学会 中国体视学与图像分析杂志投稿：北京海淀区清华大学工物馆113室，邮政编码100084，中国体视学与图像分析编辑部 EMAIL:,教师：姜志国 82338061 n 谢凤英 82339972 单位：宇航学院图像中心 新主楼D座409，407室讲课方式：课堂讲授+专题报告+自学+软件编程考核：作业(%)+考试(%),
