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第十三章 图像处理杨淑莹编，VC++图像处理程序设计，清华大学出版社高景昌等，微机图像处理技术与实践，吉林大学出版社;13.1 图像处理的应用13.2 数字图像基础 13.3 空间域图像处理 13.4 频率域图像处理;图像处理??;航天航空 生物医学工程 通讯领域 工业 军事公安 文化艺术 ……;阿波罗登月;应用(2)：军事公安;13.2 数字图像基础;1、图像的数字化;采样函数;对于连续的图像信号 采样，产生样本阵列;采样后的图像定义为;-----图像重采样(image resampling);3、数字图像文件格式;BMP文件格式;BMP图像文件头结构体(14bytes);图像信息头结构体(40bytes);调色板和图像数据;调色板表项结构 Typedef struct tagRGBQUAD { BYTE rgbBlue;//蓝色的亮度 BYTE rgbGreen;//绿色的亮度 BYTE rgbRED;//红色的亮度 BYTE rgbReserver;//保留的字节，设置为0 }RGBQUAD;;调色板表项结构的个数由位图信息中的biBitCount 决定; biBitCount=1，4，8时分别有2，16，256个表项 biBitCount=24时没有表项; 数字图像处理的方法很多，根据它们处理数字图像时所用系统，主要可以归纳为两大类：空间域处理法和频率域法。 空间域处理是采用微分、积分、多项式运算、坐标变换等方法对图像进行某种形式的处理。具方法直观、制作简便等优点；但对于图像矩阵很大时，需要的计算时间长、预测性差等。 频率域法则是将图像从空间域进行傅里叶变换于频谱域，检测和研究图像的频谱特性，并进行滤波处理，最终将处理后的频谱经傅里叶反变换恢复图像于空间域。优点：处理速度快、构成方式清晰、滤波广度大、预测性好。; 图像处理主要是在像素级上进行处理， 包括： 13.3.1 图像增强 13.3.2 图像分割与测量 13.3.3 图像合成;13.3.1 图像增强;点处理 点运算就是将原图像中每一个像元的灰度值，通过变换转换成输出图像中一个新的灰度值，其图像中各个像元的位置并不改变。 点运算公式： g (x,y)=T［f(x,y)］ T为线性或非线性变换。;邻域处理 局部运算是针对一个像元点周围的一个小领域的所有像元而进行，输出值的大小以像元???在原图像中的灰度值大小有关外，还决定于它邻近像元点的灰度值大小。 运算形式 g (x,y)= f(x,y)* h(x,y) h(x,y)为某种图像增强算子，符号＊为卷积运算。;一种非常基础、直接的空间域图像处理方法。 灰度变换是指根据目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。;二值化是通过非零取一、固定阈值、双阈值等不同的阈值化变换方法，使一幅灰度图变成黑白二值图像。 阈值处理：先由用户指定或通过计算法生成一个阈值，如果图像中某像素的灰度值小于该值，则将该像素的灰度值设置为0或255；否则灰度值设定为255或0。;固 定 阈 值 60; 若灰度变换函数T为线性函数，则由它确定的灰度变换称为灰度线性变换。;a1时,输出图像的对比度将增大 a1时,输出图像的对比度将减小 a=1、b=0时,输出图像与输入图像相同 a=1、b不等于0时,输出图像将变暗或变亮 a=-1、b=255时,输出图像的灰度正好反转;窗口灰度变换处理;分段线性变换;1）灰度分布均衡化;灰度分布均衡化举例;2）灰度匹配处理;目的：消除图像噪声;1、均值滤波;2）选择式掩模平滑（一种自适应平滑滤波）;由上可见 平滑处理在消除噪声的同时，也使图像得到了平滑，损失了图像的细节。;2、??值滤波;十字形中值滤波; 目的：突出图像的边缘，使图像更加清晰，便于用计算机提取目标的边界、对图像进行分割等。; 图像锐化处理可在空间域中进行，也可在频率域中进行。;微分运算（水平方向）举例;微分运算（垂直方向）举例;双方向一次微方运算;24位真彩图的微分处理举例;梯度锐化;2、边缘检测; 例：基于方向导数的3?3模板;常用的算子;Prewitt边缘检测算子 Krisch边缘检测算子（共8个） LoG-Laplacian边缘检测算子;原图; 分割：将图像分成若干有意义区域的处理技术;一、图像分割;图