数字图像处理绪论.ppt

* * * * * * * * * * 图像增强目的是提高图像的质量，如去除噪声，提高清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强调低频分量可减少图像中噪声影响。 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 图像增强 /group/dipr * * 运动模糊图像 恢复图像 图像恢复(1) * * 数字图像处理中的关键技术之一。 将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中物体的边缘、区域等， 进一步进行图像识别、分析和理解的基础。 图像分割: * * 图像的分割 * * 图像描述是图像识别和理解的必要前提。二值图像可用几何特性描述：如边界描述和区域描述两类方法。 对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。 三维物体描述：体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 图像描述: * * 图像识别 计算机识别景物 视觉功能 识别能力 人的视觉机理研究 初步阶段 完善的视觉模型尚未建立 图像处理和识别技术 识别景物相对简单 常用识别方法 相关匹配、结构匹配 各种专家系统应用于识别复杂的景物，并已做出一些实用的系统。 * * 数字图像处理应用 图像的降噪（除噪） * * 在安检系统中的伪彩色图像增强 数字图像处理应用 * * 区域航拍照片中分割出居住区域 数字图像处理应用 * * 视频监控 1 2 数字图像处理应用 * * 人机交互增强现实 数字图像处理应用 Image Retrieval * * 苹果 * * 推荐参考书 /group/dipr * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 数字图像处理 信息与通信工程学院 张洪刚 zhhg@ * * 一. 什么是图像？ 光学图像 Lena IKONOS卫星 光学图像 423mile 高 16000miles/h 1m分辨率 EP－3,海南陵水,01-4-4 大脑断层图像 SIR-C SAR L/r-L/g-C/b HH-HV-HV polar 沙漠中的长城 April 10, 1994 25km x 75km 图1-1 示例 * * 图像：对客观存在的物体的某种属性的描述。 光学图像： 波长0.38-0.8um 其他波段图像： 伽玛射线：0.003-0.03nm X射线：0.03-3nm 紫外线：3-300nm 红外线：0.8-300um 微波：0.3-100cm 声波图： 如B超 其他： 由感兴趣的物理量转换而成，如密度分布图。 使用图像的通常是人，人约 有80％的信息由视觉获得。 土星伪彩图像，由3张拍摄于1998年的影像所合成的，显示出这颗具有可爱光环的行星所反射的红外线光。 One picture is worth more than a thousand words. （一图胜千言） * * 图像分类 图像 数学函数 连续函数 离散函数 可见图像 图片 照片 图 画 不可见物理图像 * * 二. 什么是图像处理？ 图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。 例子：调整了亮度和对比度 * * 数字图像处理的几个基本目的 图像处理(增强、复原、编码和压缩) 图像输入 图像输出 以人为最终的信息接收者， 其主要目的是改善图像的质量。 (a) * * 图像预处理(增强、复原) 图像分割 特征提取 图像分类 图像输入 符号输出 (b) 另一类图像处理以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。 * * 辽C7938 * * 基本概念 数字化过程 扫描、采样、量化构成了数字化过程。 对比度 灰度反差的大小 灰度分辨率 指值的单位幅度上包含的灰度级数 * * 数字图像显示 * * 数字图像表示(续) 数字图像 老鼠 老鼠的鼻子 * * 94 100 104 119 125 136 143 153 157 158 103 104 106 98 103 119 141 155 159 160 109 136 136 123 95 78 117 149 155 160 110 130 144 149 129 78 97 151 161 158 109 137 178 167 119 78 101 185 188 161 100 143 167 134 87 85 134 216 209 172 104 123 166 161 155 160 205 2