数字图像处理的发展动向.pptxVIP

第1章 绪论 1.1 序言1.2 数字图像处理的目的及特点 1.3 数字图像处理的技术及应用 1.4 数字图像处理系统 1.5 数字图像处理的发展动向1.6 MATLAB图像处理应用举例学习目标了解数字图像处理的发展历史理解数字图像处理的目的、特点及相关技术掌握基本的图像处理系统及其概念了解图像处理的主要内容和任务了解数字图像处理的发展趋势要求学生自学MATLAB图像处理工具箱1.1 序言1.1.1 研究背景人类所获得信息的70%以上来自于视觉。随着计算机技术及网络技术的迅速发展，几乎所有的信息都可以以数字的形式呈现在人们眼前。数字图像处理技术也取得了长足的进步，并向各个研究领域渗透。给我们带来了许多的研究课题和研究方向。 学习和研究数字图像处理 技术是时代的迫切需求。1.1.2 图像的概念 图 —— 物体投射或反射光的分布，是客观存在；像 —— 人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或 认识，是人的感觉；图像——图像是图和像的有机结合，既反映物体的客观 存在，又体现人的心理因素；图像是对客观存 在物体的一种相似性的生动模仿或描述。凡是人类视觉上能感受到的信息都可以称为图像，是客观和主观的结合。图像的概念—— 图像模型图像可见的图像数学函数不可见的物理图像物体光图像照片、图、画2维条码next照片图像的概念—— 图、画二维条码 图像的概念 —— 数学函数 分形（艺术）图 图像的概念 ——数学函数 分形（仿真）图 图像的概念 ——不可见图像红外图像(美国攻打阿富汗)CT图像(肺与皮肤)1.1.3 数字图像处理的发展 数字图像处理技术起源于20世纪20年代 。20世纪60年代，在第一台可执行图像处理任务的大型计算机出现后，数字图像处理技术才首次得到实际应用。 20世纪60年代末70年代初，数字图像处理开始应用于医学图像、地球遥感监测和天文学等诸多领域。 1.2数字图像处理的目的及特点 1.2.1 数字图像处理的目的提高图像的视觉质量以提供给人眼主观满意或比较满意的效果。提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。信息的可视化，以便于人们观察、分析、研究、理解大规模数据和许多复杂现象。信息安全的需要。主要反映在数字图像水印和图像信息隐藏。1.2.2 数字图像处理的特点 数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点： (1)处理精度高。 (2)重现性能好。 (3)灵活性高。 (4)图像质量评价受主观因素的影响。 (5)数字图像处理技术适用面广。 (6)数字图像处理技术综合性强。1.3数字图像处理的技术及应用 1.3.1 数字图像处理的主要内容图像变换。由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理 。图像编码压缩技术。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。图像增强和复原技术。图像增强的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。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。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。图像增强 原图 　直方图修正后的图图像增强图像复原原图 经过复原的图 图像复原 运动模糊图像 恢复图像图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是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的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有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。图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。1.3.2 数字图像处理方法 数字图像处理方法大致可以分为两大类，即空间域处理法（或称为空域法）和变换域处理法（或称为频域法）。1.空域法：该方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对该集合进行相应的处理。 空域法主要包括：(1)邻域处理法：该方法