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1、1,数字图像处理Digital Image Processing,主讲教师：杨磊,2,英国媒体2007年7月7日报道：美国麻省理工学院的神经科学家和英国格拉斯哥大学的专家们利用大脑对清晰和模糊画面的反应差异，制作出神奇的“玛丽莲爱因斯坦”混合画。,3,据科学家称，这幅画之所以能够产生这种离奇的效果，只不过是利用清晰和粗糙的线条“欺骗”了人类的大脑。科学家称，人类大脑分析清晰图像的速度，要比分析模糊图像的速度更快，这幅画中的爱因斯坦头像已经经过电脑修改，只有一部分面貌仍然保持清晰状态，譬如鼻子皱纹等；但远距离看，这些部分将变得模糊，而玛丽莲梦露的头像则会显现出来，因为玛丽莲的头像全都采用了粗糙的
2、特征，而本属于爱因斯坦的胡子，在远看时则变成了玛丽莲张口微笑的艳唇。据专家称，通过这种技术，人们完全可以创造出一些可以根据距离远近而发生改变的广告画面，从而给广告技术带来新的革命。,4,Useful linksDigital Image Processing 2nd Edition by Gonzalez and Woods（教材）Center for image processing in education Matlab central for image processing,5,第1章图像及其数字处理,1.1引言,追溯：20世纪20年代，纽约与伦敦通过海底电缆传送数字化新闻图片。历史：
3、20世纪50年代，美国推出太空探索计划，涉及到许多图像处理技术（标志着数字图像处理技术的开始）。,1964年，喷气推进实验室JPL，（Jet Propulsion Laboratory）正式用计算机对“徘徊者7号”太空船送回的4000多张月球照片进行了处理，得到了清晰的图片。,6,后来，“勘测者”太空船进行了登月飞行，实地采集了大量月球表面的清晰照片，通过对传回的图片资料进行了增强和恢复处理，为阿波罗载人登月飞行提供了重要的参考资料，图像处理技术的重要性依此可见一斑。,7,60年代，美国还发射了一系列“水手号”火星探测飞船。其中“水手4号”飞船在距火星1万公里处拍摄了21幅火星照片，依此发现火
4、星上存在大量的环形山，到1969年“水手5号”、“水手6号”、“水手7号”再次相继掠过火星，并拍摄了300多幅火星照片。1971年11月，“水手9号”飞船进入了火星轨道，成为火星的第一颗人造卫星，成功地拍摄了火星的全貌，发回了7329张照片。1971年5月19和28日，前苏联的“火星2号”、“火星3号”也相继对火星进行了考察，但“火星2号”的探测器摔毁在火星表面，而“火星3号”的登陆仓在火星表面软着陆后仅工作了22秒就再也没有了消息。,8,1975年美国又相继发射了“海盗1号”、“海盗2号”宇宙飞船，并携带了许多精密仪器。它们的着陆器在火星着陆后，采集了大量的土壤、风速、气压、温度等信息，并确
5、定的火星的大气成分。在今后的几年中几乎拍摄了火星的整个表面，并向地球发回51539张清晰的照片。1996年11月和12月，美国还先后发射了“火星环球观测者”（mars global surveyor）和“火星探路者”（mars pathfinder），发回了1.6万张地表照片，包括许多特定镜头和360度彩色全景照片。到2001年4月7日，美国再次发射了“奥德赛”火星探测器，主要任务是在火星上找水。2003年6月10日和7月7日，“火星探测流浪者”分别携带“勇气”号和“机遇”号火星车再次踏上去火星找水和生命的探索之路。,9,“火星环球观测者”,火星南极的奶酪冰山,火星地表,火星外貌,10,另外，
6、数字图像处理技术还用到了生物医学工程、军事侦察等领域，并取得了显著成果。,到了20世纪60年代末，数字图像处理已形成一个比较完整的理论与技术体系，从而构成了一门独立的新兴学科。如此算来，至今也就是40多年的历史。,11,几个主要应用方面：太空探索、遥感（美国于1972年发射第一颗陆地卫星用于地球资源勘探及气象预测）、生物医学工程（1972年X射线断层摄影技术CT、1977年白血球自动分类仪研究成功）、工业（视觉检验、零部件选取、过程控制）、军事及公安（导向武器、面相指纹识别）、广播影视等。多种技术的综合：数字图像处理会聚了光学（成像）、电子学（DSP）、数学（函数、模型、变换）、摄影、计算机、
7、影视艺术学等众多学科。发展：图像处理所需的计算机设备不断降价、图像数字化设备和显示设备越来越普及，使得数字图像处理这门技术越来越热、应用领域越来越广。,12,音乐家或头像？,少女或老妇？,数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。,13,14,1.2数字图像处理概述,计算机不能直接分析图像，只能处理数据，所以，用计算机对图像进行处理前必须数字化。在每个像素位置，图像的亮度（灰度）被采样、量化，在数字图像中对应点上得到表示其亮暗程度的一个整数值。对所有像素都完成上述转换后，图像就被表示成一个整数矩阵。,15,125,153,158,157,127,70,103,1
8、20,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,175,175,166,133,60,133,154,158,100,116,120,97,74,54,74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115,88,49,155,163,95,112,123,101,137,108,81,71,63,81,137,142,146,152,159,161,159,154,138,81,78,84,114,95,167,69,85,59,65,43,85,34,69,78,10
9、4,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114,99,57,45,51,57,54,46,38,44,38,36,44,36,25,48,115,113,114,124,135,152,168,169,156,75,43,39,41,38,42,41,58,30,44,35,28,69,144,147,57,60,93,106,119,124,131,144,175,177,63,30,30,124,139,65,31,39,61,35,75,51,66,58,167,177,153,58,80,95,108,120,133,155,182,137,84,7
10、4,54,61,149,96,36,29,115,71,84,105,86,136,172,175,128,126,114,106,109,115,127,169,187,105,102,95,66,135,145,87,38,38,124,120,106,93,95,117,120,131,148,144,113,112,109,115,128,162,193,143,132,124,110,131,97,53,66,47,129,123,128,114,108,115,102,121,129,125,113,112,111,111,127,162,192,150,129,117,112,1
11、07,64,67,73,48,133,139,132,127,128,134,136,144,140,141,113,120,114,115,122,154,188,159,143,131,125,112,105,95,88,52,136,138,143,145,138,143,143,141,144,129,118,119,115,112,120,152,186,165,150,139,128,117,109,104,93,58,140,146,147,145,150,154,147,149,143,132,127,124,117,112,117,142,184,171,144,139,12
12、9,119,114,112,100,58,135,143,145,151,150,143,146,142,139,131,131,127,119,115,114,140,190,177,141,135,133,121,120,115,102,48,128,137,141,149,150,148,143,141,136,128,120,122,116,109,116,136,182,182,140,135,130,124,116,109,100,45,131,132,141,143,148,147,143,140,134,125,116,117,108,109,120,130,171,185,1
13、33,132,127,120,117,110,90,42,136,131,139,136,140,141,140,136,132,121,114,117,109,106,112,130,163,192,130,131,127,119,116,110,81,26,126,131,132,132,136,140,134,135,128,117,110,113,111,110,112,129,151,196,155,130,127,120,115,103,64,28,127,132,130,128,134,134,140,132,126,110,102,117,118,114,112,121,152
14、,195,165,123,128,117,115,96,36,28,123,131,127,129,132,133,134,131,127,112,109,117,114,116,107,116,145,172,136,123,122,116,107,72,27,28,127,128,129,130,133,135,132,134,130,120,108,110,48,79,76,103,128,165,137,127,118,115,105,34,31,28,123,124,127,128,132,129,134,131,131,124,114,109,115,117,106,120,151
15、,149,134,126,118,114,85,30,36,29,122,122,123,128,132,133,134,133,132,127,128,125,120,138,130,158,162,149,130,123,115,106,36,34,29,29,124,124,122,124,129,130,126,134,130,130,124,123,127,164,155,162,163,144,128,128,117,97,37,29,29,41,122,124,121,123,124,127,128,125,126,124,125,129,137,178,164,152,163,
16、146,122,119,114,34,33,32,29,51,120,123,119,120,123,121,120,118,123,125,126,136,138,148,165,157,147,152,115,118,104,27,32,34,35,44,117,122,124,119,119,90,106,115,113,113,109,112,105,109,123,110,102,86,101,121,39,28,42,30,38,61,120,120,123,126,115,109,93,84,97,102,99,94,96,105,115,117,106,111,124,112,
17、29,30,42,28,38,48,113,117,125,124,131,116,110,113,113,116,123,147,151,156,171,142,119,121,113,31,30,35,29,26,35,36,111,114,114,123,126,121,116,110,107,116,116,129,135,134,131,120,126,121,85,32,29,43,33,37,52,32,105,114,117,118,123,122,116,113,118,112,104,108,111,105,113,126,123,107,51,27,25,34,40,35
18、,39,36,2631,128128,16,数字图像处理系统框图：,由数字化器产生的数字图像先进入一个适当装置的缓存中，根据操作员的指令，计算机调用并执行程序库中的图像处理程序。在执行过程中，输入图像被逐行地读入计算机。对图像进行处理后，计算机逐像素生成一幅输出图像，并将其逐行送入缓存。,17,在图像处理过程中，图像中的像素可根据程序员的意思来修改，处理过程只受到程序员的想象力、耐心以及用于计算资源的限制。处理后的结果由一个与图像数字化相反的逆过程显示出来，用每个像素的灰度来决定对应点在显示屏上的亮度。这样，处理后的结果又转化成可视的和可供人们解释的图像了。,18,图像可根据其形式或方法来分类
19、，为此，引入集合论的方法，见下图：,1.2.1数字图像处理术语,19,物理图像：物质或能量的实际分布。可见的物理图像：如光图像是光强在二维空间的分布；图片是颜色在二维空间的分布。不可见的物理图像：如温度、湿度、高度、压力、人口密度等，是这些具体物理量的空间分布。,数学图像：抽象的数学函数值在特定坐标空间的一种分布。连续的数学图像：在有限空间可以有无限的分布。离散的数学图像：在有限空间具有有限的分布，可以通过计算机进行处理。,20,处理：让某个事物受到一个过程（process）的作用。数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果。本书对数字图像处理的定义：数字图像指的是
20、一个被采样和量化后的二维函数（该二维函数由光学方法产生），采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化。因此，一幅数字图像是一个被量化了采样数值的二维矩阵。,21,通常，图像是其所表示物体的一个浓缩或概括，使得一幅图像所包含的信息远比原物体的要少。而由于被采样及量化，一幅数字图像包含的信息就更比原物体的要少。因此，图像（数字图像）是物体的一个不完全、不精确，但在某种意义上恰当的表示。,22,数字成像（涵盖任何用计算机来操作与图像有关的技术）,计算机图形学：用计算机将由概念或数学描述所表示的物体（非实物）进行处理和显示。计算机视觉：一种能够理解自然景物的系统，是机器人的眼睛。数字图像处理：对原图
21、像进行处理而生成新的图像。数字图像分析：对图像进行处理而得到一个数据集或某种决策。,23,几个术语：,数字化(digitizing)：将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程（三个步骤：扫描、采样、量化）。显示(display)：数字化的逆过程，由一幅数字图像生成一可见的图像。扫描(scanning)：对图像内给定位置的寻址（被寻址的最小单元是像素）。采样(sampling)：在一幅图像的每个像素位置上测量其灰度值。量化(quantization)：将测量的灰度值用一个整数表示。,24,对数字图像的运算可分为如下三类：点运算(Point)：输出图像每个像素的灰度值只依赖于输入图像的对应
22、点的灰度值。局部运算(Local)：输出图像上每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度值计算出来的。全局运算(Global)：对整幅图像进行相同的处理。,25,对比度(contrast)：一幅图像中灰度反差的大小。噪声(noise)：加法性或乘法性的污染（噪点干扰）。灰度分辨率(gray-scale resolution)：单位幅度上包含的灰度级数（8bit量化时为256级）。采样密度(sampling density)：图像上单位长度包含的采样点数（如pixel/mm）。像素间距(pixel spacing)：采样密度的倒数。放大率(magnification)：
23、图像中物体与其所对应的景物中物体的大小比例关系。通常针对数字图像的放大，并可有多种平滑放大方式，以有效消除数字图像的锯齿现象。,26,1.3哲学观点,1.3.1连续方法和离散方法,在设计和实现数字图像处理的运算方案时有两种观点：离散方法和连续方法。人们可以把数字图像看成离散采样点的集合，每个点具有其各自的属性。这样处理运算就是对这些离散单元的简单操作。而用连续数学可以更精确地描述图像的内容和规律。,27,事实上，很多运算和处理过程是用连续和离散方法都能描述的，而在很多情况下，我们会发现，分别采用连续分析和离散技术的两种方案，会导致相同的答案。只是沿着不同思路对问题的理解不大相同。,28,由于数
24、字图像是以离散为基础的，因此一味坚持连续的观点而忽略离散这个基本特性是危险的，所处理的图像可能会呈现出乎意料的、不正常的性质。而由于图像所对应的景物中的物体及成像的设备用连续函数能更好地表示，因此将思路只局限于离散数学和逻辑运算同样是不明智的，只有当一副图像源于且终于数字形式时，使用离散方法才是合理的。,29,在大多数情况下，我们是采用离散的技术来处理连续世界的图像。图像的原本状态是连续的，处理的结果一般也要以连续的形式演绎。图像只是当使用数字计算机作为工具来实现我们的算法时，才临时变成离散的形式。因此，“数字图像处理”不是指“处理数字图像”，而是指“图像的数字处理”。,30,方法总结：首先，
25、希望能够刻画对原本是连续形式的图像施行数字化处理后所产生的影响。第二，寻求在由模拟到数字、再由数字到模拟的转换过程中，保证我们感兴趣的内容不丢失或不明显损失的方法。第三，希望能够预测采样效应，在它们发生时能够识别出，并能采取有效的步骤消除它们或将其降低到可以容忍的地步。这样就将连续和离散的处理过程集成为一个更一般的方法。,31,1.3.2图像间的对应,处理物体的图像的目的是为了取得物体本身的信息，数字图像是物体的一个临时表示，以使它可被计算机处理。因此要建立一个物体和（表示该物体的）图像之间的对应关系。计算机不能直接对物体或非数字化的图像进行处理。,32,图像处理的整个过程：,33,1.4数字图像处理的实践,1.3.1数字图像处理的基本要求,1、硬件必须适合所要解决的问题（应保证正确的采样和量化）。2、需要高质量的设备（系统噪声高会使图像质量退化，则处理难以成功）。3、图像分析需要高质量的图像数字化设备以及高质量的图像显示设备。4、软件系统应简单且功能强，还要考虑输入/输出图像和库程序的方便性。5、丰富的图像处理库。6、程序库可扩展，便于加入新模块，使系统能力增强。,
