数字图像处理DigitalImageProcessing
数字图象处理基本概念
数字图象处理基本概念基本概念数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。
20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。
在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。
可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。
工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB 语言编写。
这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。
图像处理工具箱在生物测定学、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学及材料科学等领域为工程师和科学家提供支持。
dip国际术语
dip国际术语DIP国际术语：数字图像处理的基本概念数字图像处理（Digital Image Processing，简称DIP）是指对数字图像进行各种处理、分析和操作的技术和方法。
在DIP领域中，有许多术语被广泛使用，这些术语涵盖了图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩等多个方面。
本文将介绍一些DIP国际术语的基本概念和应用。
1. 图像获取（Image Acquisition）图像获取是指使用传感器或其他设备将现实世界中的光学信息转换为数字图像的过程。
常见的图像获取设备包括数码相机、扫描仪和医学影像设备等。
图像获取的质量对后续的图像处理结果有重要影响，因此需要合理选择设备、控制光照条件和调整参数。
2. 图像增强（Image Enhancement）图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、颜色等属性，使图像在视觉上更加清晰、鲜艳或易于分析的过程。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
图像增强可以改善图像的观感效果，提高图像的质量和清晰度。
3. 图像分割（Image Segmentation）图像分割是将图像划分为不同区域或对象的过程，其目标是提取出感兴趣的图像区域，为后续的图像分析和理解提供基础。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
图像分割在医学影像、计算机视觉和目标检测等领域具有广泛应用。
4. 图像压缩（Image Compression）图像压缩是指通过减少图像数据的存储空间或传输带宽，以实现图像数据压缩和恢复的过程。
图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩在减小图像文件大小的同时会引入一定的信息损失，而无损压缩则可以完全恢复原始图像。
JPEG和PNG是常用的图像压缩格式。
5. 形态学处理（Morphological Processing）形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理方法，主要用于图像的特征提取和形态学运算。
形态学处理主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。
5-数字图像处理
数字图像处理数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长基本特点处理信息量很大数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
占用频带较宽数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
各像素相关性大数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
无法复现全部信息由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
受人的因素影响较大数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。
数字图像处理名词解释
•名词解释（每小题5分,本题共20分）数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（PiXeI）O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p）中,则称这两个像素是8-连通的。
灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。
灰度自方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标农示灰度级，纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。
性质：直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某•灰度值像素所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
用途：用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示，用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。
•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
丢失的信息将不能恢复。
数字图像通常有两种表示形式：位图，矢量图位图和矢量图的比较：1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。
包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。
欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。
2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同，其绘画力式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。
点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。
digital image processing(数字图像处理)
数字图像处理Digital Image Processing版权所有：Mao Y.B & Xiang W.BOutline of Lecture 2•取样与量化•图像灰度直方图•光度学•色度学与彩色模型•人眼视觉特性•噪声与图像质量评价•应用举例采样与量化取样与量化•采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同取样与量化采样时注意：采样间隔的选取，以及采样保持方式的选取。
•采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生频率的混叠现象。
•采样保持，一般不做特殊说明都是采用0阶保持的方式，即一个像素的值是其局部区域亮度（颜色）的均值。
采样间隔太大分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。
单位：像素*像素（如：数码相机指标30万像素（640*480））以多大的采样间隔进行采样为好？取样与量化•点阵采样的数学描述∑∑+∞−∞=+∞−∞=∆−∆−δ=i j )y j y ,x i x ()y ,x (S ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ=⋅=j I I P )y j y ,x i x ()y ,x (f )y ,x (S )y ,x (f )y ,x (f ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ⋅∆∆=j )y j y ,x i x ()y j ,x i (fc c量化过程取样与量化•量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
一般的量化值为整数。
•充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用[0 255]描述“从黑到白”。
•量化阶太低，会出现假轮廓现象。
取样与量化量化不足，出现假轮廓取样与量化量化可分为均匀量化和非均匀量化。
数字图像处理
数字图像处理学院：行12数信院姓名：姜晶学号：12202509教师：朱杰时间：2014年10月一绪论1.1人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。
目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。
图像的概念视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。
图像处理是计算机信息处理的重要内容。
图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。
一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。
可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。
图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。
一般来说，一幅图像包含的信息远比原物体要少。
因此，一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的，但在某种意义上是恰当的表示。
实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。
因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。
数字图像处理入门介绍
连通域分析
下图有3块白色区域，有三个连通区域； 对每一个白块进行标号，特征提取等，可实现各种blob分析；
如：按面积进行缺陷筛选； 如：外接矩形计算；
特征包括：坐标、宽、高、面积等
2
1
3
二值图(黑白图)
边缘算子滤波核的和为0；
Roberts算子模板
尺寸测量 的核心
检横线
检竖
线 Sobel算子模板
Prewitt算子模板
Laplacian算子模板
分类
寻找一个分类面，使得不同类别样本 都远离分类面；
➢ 分类器：SVM、ANN、BOOST、KNN等；
为了更好的对数据进行分类，通常需 要对数据进行变换，也即求取特征；
钉钉截图后，存储为png
通常看到的jpg、jpeg、jfif格式 的图片就是一种有损压缩；
网上下载的图片多为jfif类型；
长度为600的一组正弦信号数据 用4个参数A，ω，φ，h即可表示
y=A*sin(ωx+φ)+h
应用最广泛的有损压缩是jpeg、jpg， ➢ 其核心是DCT(离散余弦变换)，支持5~100的压缩。 ➢ 压缩后会丢掉局部细节，也即得到主要背景图案。 ➢ 画面检测的DCTmura就是该思想。
闭操作
滤波
常用滤波
高斯滤波： 均值滤波： 中值滤波：
均值核
高斯核
模板(滤波核)在图片 上滑动，计算每个 位置的加权平均。
平滑滤波核的和为1；
降低相机噪声，去除产品像素间隙等
边缘计算
常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、 Prewitt、Laplacian、Log、Canny等
dip岗位职责
dip岗位职责DIP（Digital Image Processing）即数字图像处理，是一项通过计算机对图像进行各种操作和改进的技术。
DIP岗位的职责主要涉及对数字图像的处理、分析和改进。
本文将介绍DIP岗位的职责以及该岗位所需的技能和知识。
一、DIP岗位职责概述DIP岗位的主要职责是利用计算机技术对数字图像进行处理和分析，以提高图像的质量和准确性。
下面将详细介绍DIP岗位的具体职责。
1. 数字图像处理DIP岗位负责处理数字图像，包括去噪、增强、滤波等操作，以改善图像的质量和可视化效果。
通过使用相关的软件和算法，岗位人员能够对图像进行各种操作，并能根据需求进行必要的调整和改进。
2. 图像分析与识别DIP岗位负责对图像进行分析，并能够识别和提取图像中的特征和信息。
通过使用图像处理和分析的技术，岗位人员能够从复杂的图像中提取出关键的数据和信息，以用于后续的分析和决策。
3. 算法开发与优化DIP岗位需要开发和优化相关的图像处理算法，以适应不同的应用场景和需求。
通过使用计算机编程和算法设计的技术，岗位人员能够开发出高效、准确的图像处理算法，并根据实际情况对算法进行优化和改进。
4. 质量控制和测试DIP岗位需要对处理后的图像进行质量控制和测试，以确保处理结果的准确性和稳定性。
岗位人员需要熟悉相关的测试方法和标准，并能够根据需求进行必要的调整和改进。
二、DIP岗位所需技能和知识要胜任DIP岗位的工作，岗位人员需要具备以下技能和知识：1. 图像处理和分析的基础知识岗位人员需要熟悉数字图像处理和分析的基本概念和原理，包括图像的采集、表示、压缩等方面的知识。
同时，对于常用的图像处理算法和技术也需要有一定的了解和掌握。
2. 计算机编程和算法设计岗位人员需要具备一定的计算机编程和算法设计能力，能够使用编程语言如Python或MATLAB等来实现和优化图像处理算法。
熟悉并掌握常见的图像处理库和工具也是必要的。
3. 数学和统计学知识岗位人员需要具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用相关的数学模型和方法。
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数字图像处理
Digital Image Processing
何金国
E-mail：hejingu 教材及参考书 √ 上课主要内容 √ 课程目的和要求 √ 考试
教材及参考书
教材
√龚声容 刘纯平 王强等编著，数字图像处理与分 析，清华大学出版社，2006年。
BMP文件介绍
BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息 表和图形数据四部分组成。
BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型、文 件大小和位图起始位置等信息。
typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {
int bfType; // Offset 0000h位图文件的类型，必须为BM
位图信息头 BMP位图信息头数据用于说明位图 的尺寸等信息。
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{ long biSize; // 本结构所占用字节数 long biWidth; // 位图的宽度，以像素为单位 long biHeight; // 位图的高度，以像素为单位 int biPlanes; // 目标设备的级别，必须为1 int biBitCount// 每个像素所需的位数，必须是1(双色), // 4(16色)，8(256色)或24(真彩色)之一 long biCompression; // 位图压缩类型，必须是 0(不压缩), // 1(BI_RLE8压缩类型)或2(BI_RLE4压缩类型)之一 long biSizeImage; // 位图的大小，以字节为单位 long biXPelsPerMeter; // 位图水平分辨率，每米像素数 long biYPelsPerMeter; // 位图垂直分辨率，每米像素数 long biClrUsed;// 位图实际使用的颜色表中的颜色数 long biClrImportant;// 位图显示过程中重要的颜色数 } BITMAPINFOHEADER;`
实验：用c＋＋语言编程读位图文件
要求 可以用dos程序， 也可以用windows程序实现
开发平台 vc6.0以上版本
辅助工具 photoshop windows自带画图软件 选５１２＊５１２ 用程序实现８位灰度图象lena.raw和lena.bmp的格式转换 Photoshop打开lena.raw 的办法： 此实验是以后实验的基础 此实验是一次作业 可以通过photoshop将bmp格式另存为raw格式
long bfSize; // 0002h位图文件的大小，以字节为单位 int bfReserved1; // 0006h位图文件保留字，必须为0 int bfReserved2; // 位图文件保留字，必须为0 long bfOffBits; // 000Ah 位图数据的起始位置，以相对于位图 // 文件头的偏移量表示，以字节为单位 } BITMAPFILEHEADER;
教材及参考书
参考书 √ 章毓晋，图象工程上册—图象处理和分析， 清华大学出版社，2003年。 √ 阮球琦，数字图像处理学，电子工业出版社， 2004年。 √ 杨枝灵，王开等，Visual C++数字图像获取、 处理及实践应用，人民邮电出版社，2003年。
上课主要内容
1. 2. 3. 4.
5.
图像格式的转换及上机准备 空间域图像增强 彩色图像处理 傅里叶变换 频率域图像增强
上课主要内容
图像复原 7. 图像压缩入门 8. 图像分割 9. 边缘检测 10. 考试与复习
6.
课程目的与要求
掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法 初步掌握图象处理的理论与实践，为进一步研 究或工作打下基础。 学习本课程应具备的基础 √ 有时间上机实习 √ 熟悉C 语言编程 √ 有编程的热情和细心
实验帮助
BYTE *image[2000]; BMP的每行除以四为０ BMP 行倒序
考试内容
平时作业50%，考试成绩50% 附加分满分20分，要求优秀地解决一个实际 应用问题（将会布置） 作业包括上机作业和程序设计作业，以程序设 计作业为主，如发现抄袭，一次扣5分。 无故旷课，一次扣10分 考试闭卷完成
关于上机安排，请等待通知 马上开通