数字图像处理Chapter1
数字图像处理第一章概论优秀课件
Chapter 1: Int像的来源：主要是电磁能谱，此外还 有声波、超声波和电子（用于电子显微镜的电子束形式 ）及计算机产生。
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
最早起源之一是报纸 20年代 伦敦→纽约（海底电缆）
图像→编码→打印 一幅图片1个多星期→ 3个多小时
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.7 其他图像模式应用的实例 “声音”成像：地质勘探，工业和医学（超
声波）以医学超声波为例： 1、超声波系统（计算机+超声波+接收器） 2、声波传入体内，碰撞组织边缘，一部分返回到
探头，一部分继续传播。 3、反射波被探头收集→计算机 4、根据传播速度及每个回波返回的时间计算从探
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.5 微波波段成像 典型应用是雷
达，其独特之处是不 管在任何范围、任何 时间、任何气候周围 光照条件都可以。可 穿过云层，看到的是 反射到雷达天线的微 波能量。
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.6 无线电波成像 医学中：磁共振成像
电磁波谱：
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
数字图像处理第1章概论
其中，x、y、z是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是像 素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维的视频图像。 对于静止图像，则与时间t无关；对于单色图像，则波长 λ为常数；对于平面图像，则与坐标z无关。
9
数字图像
21 24 25 24 19 17 24 22 21 20 25 17 17 18 14 11 20 21 17 16 12 12 16 9 15 13 9 8 6 5 17 9 5 6 5 4
左2下021角/3/1
31
❖ 像素：
通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续 参数x,y,和f取离散值后，图像被分割成很多小的网 格，每个网格即为像素。
每个像素具有独立的属性。一个像素最少具有
两个属性，即像元的位置 (x,y) 和灰度值（F）。位
置由像元所在的行列坐标决定，通常用坐标对
（x,y）表示。
对角相邻像素集用ND(p)表示。 ND(p)与N4(p)合起来称为p的８邻域，用N8(p)表示。
ss p
ss
(b) 对角邻域ND(p)
2021/3/1
(x-1,y-1) (x+1,y-1)
(x-1,y+1) (x,y)
(x+1,y+1)
sr s rpr sr s
(c) ８邻域N8(p)
35
(2)连通性：判断像素间是否连通的两个要素： 像素是否相邻、灰度值是否满足特定的相似性准则。
20
1.2.3主要应用：
计算机科学：计算机辅助设计、人工智能研究 和多媒体计算机研究等。 通信技术：图像传真、可视电话、卫星通信等。 生物医学：X射线、超声、显微图片分析，温图 谱分析，断层及核磁共振分析等。
数字图像处理 第1章 绪论PPT课件
把图像分成不同区域（每个区域具有某种特性）的处理就是 图像分割。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。将 各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性 是图像分割的研究热点。
8）. 图像分析（ Image analysis）
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的 不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图 像进行分类、识别和理解。
3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于 图像的存储和传输。
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1）. 图像获取、表示和表现
（Image Acquisition，Representation and Presentation）
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数 字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过 程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。
6）. 图像压缩编码（Image Encoding ）
数字图像的特点之一是数据量庞大。主要是利用图像信号的 统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行 高效压缩编码，在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储 和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的 有三个： ①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽； ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。
◇图像的种类
借助集合的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干 类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世 界的一个子集，而图像本身又可进一步划分为若干子集（若干类）。 图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。
types of images
数字图像处理chapter1
• • •
水利
– 河流分布、水害调查
气象
– 云图分析
通信
– 传真、电视
工业
– 工业探伤、机器人
• 农林
•
– 植被分布调查、农 作估产 法律
– 生物特征识别
•
军事
– 军事侦察、导弹制导
卫星SPOT4图像
机器人
身份识别-生物特征识别
Keystroke, ear shape, odor
自动检测
• X光图片自动检测
数字图像应用实例
数字水印
什么是数字水印技术?
数字水印一般框架(1)
Encoder function 原始图像 包含水印的图像
水印
添加水印的流程图
数字水印一般框架(2)
Decoder function 可能遭到破坏的 包含水印的图像 可能遭到破坏 的水印
一些必要信息
提取水印的流程图
应用背景
• 版权保护 • 证件防伪 • 真伪鉴别 • 秘密通信与信息隐含 • 使用权限控制
14.
15. 16. 34 34 46 34 22 2 3 5 7 46 34 34 34 46 34 2 3 3 17 46 34 34 34 46 34 46 46 34 34 34 46 34 34 34 34 46 46 46 34 34 34 17. 18. 34 34 46 34 46 34 34 58 20 2 3 6 34 34 46 34 34 46 34 46 34 58 34 46 34 34 34 34 34 34 46 34 46 34 46 34 34 46 34 34 34 34 46
1. 坐标原点位于左上角
2. 数据先沿i轴增加 3. 然后沿j轴增加
数字图像处理课件_第1章(160831)
7.1 计算机图形学
用计算机将由概念所表示的物体
（不是实物）图像进行处理和显示。侧
重于根据给定的物体描述模型、光照及
想象中的摄像机的成像几何，生成一幅
图像。 包括称之为 “计算机艺术”的
艺术创作。
计算机图形学操作示意图
计算机图形学示例
—— 具有逼真感
计算机图形学示例
拟光照
—— 虚
‹#›
7.2
二维处理
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身 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。
主观评价
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。
计算机视觉
计算机视觉的目的是发展出能够
理解自然景物的系统。在机器人领域中，
计算机视觉为机器人提供眼睛的功能。
计算机视觉操作示意图
需要一块三角形的积木
‹#›
8.几个当今热点的研究方向
1）因特网上的图像检索 2）图像在网上的传输 3）图像的安全技术 4）图像的处理技术 5）图像的自动识别 6）图像作为检测手段的一种 7）其它视频方面的研究与需求
数据量大
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～
第一章 数字图像处理基础 PPT课件
数字图像处理基础
图像的采样和量化 数字图像的表示 数字图像的质量 像素间的一些基本关系
数字图像的表示
二维离散亮度函数——f(x,y)
x，y说明图像像素的空间坐标 函数值f代表了在点(x,y)处像素的灰度值
图像处理 计算机视觉 基于内容的图像、视频检索 人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别 图像分类、图像和视频的语义概念检测、……
成绩 出勤+作业30%， 考试成绩70% 考试闭卷完成（基本概念、原理和算法）
第一章 数字图像处理基础
兰州理工大学电信学院
数字图像处理基础 概述
数字图像处理
兰州理工大学电信学院
教材
教材
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Digital Image Processing (Second Edition)，Prentice Hall，2003. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 著，阮秋琦、阮宇智等译. 数字图像处理 （第二版），电子工业出版社，2003年。
图像采样
图像空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样 确定水平和垂直方向上的像素个数N、M
图像的量化
图像幅值的数字化被称为图像的量化，如量化 到256个灰度级
rk
图像的采样与数字图像的质量
图像的采样与数字图像的质量
图像的采样与数字图像的质量
(a)
(b)
(c)
(d)
(e) (f)
y
y
x
x
什么是数字图像？
像素组成的二维排列，可以用矩阵表示 对于单色（灰度）图像而言，每个像素的亮度用 一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，0 表示黑、255表示白，其它值表示处于黑白之间的 灰度 彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来 表示。通常，三元组的每个数值也是在0到255之间， 0表示相应的基色在该像素中没有，而255则代表相 应的基色在该像素中取得最大值
数字图像处理第一章第二章PPT培训课件
fg
C
C
ff
fg
C
gg
图像文件格式体系
互联网用：GIF、JPG
印刷用：TIF、JPG、TAG 、PCX
国际标准：TIF、JPG、BMP
医学图像用：DCM
图像文件格式- BMP
➢图像描述信息
如图像高度和宽度等信息
图像数据
顺序存放的连续数据
➢ BMP格式
1. 位图文件头
像素q在N4 (p)中
邻接性— 8邻接
•
像素p q的灰度值属于集合V
•
像素q在N8 (p)中
则称这两个像素是8邻接的。
邻接性— m邻接
•
•
•
像素p q的灰度值属于集合V
像素q在N4 (p)中或者像素q在ND(p)中
且集合N4 (p)∩N4 (q)没有来自V中数值的像素(交集为空)
则称这两个像素是m邻接的
为M× N像素、灰度级分辨率为L级的数字图像。
不同采样点数对图像质量的影响：
（a）原始图像(256× 256)；（b）采样图像1(128× 128)；（c） 采样图像2(64× 64)；
（d）采样图像3(32× 32)； （e）采样图像4(16× 16)；（f） 采样图像5(8× 8)
不同量化级别对图像质量的影响：
第六节 物业维修养护计划
③所选择的诊所信誉较好，在当地名气较大；
1、安全生产管理制度
生活中常常面对各种压力，所以要努力学习，锻炼自己。学习和培训会传授很多技巧和方法来帮助人们学会缓解压力，解决问题。有
能力就没有压力，有创造力就没有压力。持消极心态的人会把顾客抱怨想象为前进过程中的绊脚石，而持积极心态的人则把这块石头
chapter_1
•Lecturer:–盛蕴–Tel: 54345185–Email: ysheng@–Addr.: 华东师范大学闵行校区信息楼612室•Aims–To understand Digital Image Processing (DIP) and its relevant algorithms, which serve as basis of many other applications.–To be able to implement these DIP algorithms with MATLAB. •Assignments: N•Assessment–Assignment + Final Design(?)–60% + 40% or 100%1.《数字图像处理数字图像处理（（第3版）（）（英文版英文版英文版）》，）》，）》，Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods著，电子工业出版社电子工业出版社201020102010年影印年影印年影印。
2.《数字图像处理数字图像处理（（MATLAB MATLAB版版）（）（英文版英文版英文版）》，）》，）》，Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods著，电子工业出版社电子工业出版社200920092009年影印年影印年影印。
English = Kit ?•Digital image fundamentals (4 hrs)•Image enhancement in spatial domain (6 hrs)•Image enhancement in frequency domain (6hrs)•Image restoration (4hrs)•Colour image processing (4hrs)•Wavelet and multiresolution processing (6 hrs)•Image compression (6 hrs)•Digital Image Fundamentals–History and applications of digital image processing –Fundamental steps in digital image processing–Elements of visual perception–Light and the electromagnetic spectrum–Image sensing and acquisition–Image sampling and quantization–Some basic relationships between pixels•One picture is worth more than ten thousand words•无图无真相xyf (x, y )•Picture element/image element/Pixel /Pels •Intensity /Gray Level•The field of Digital Image Processing(DIP) refers to processing digital images by means of a digital computer.•Distinction among–DIP–Image Analysis–Computer Vision•Three types of computerised processes–Low-level process–Mid-level process–High-level process•DIP defined by our textbook•First application of DIPwas the picture sent by the Bartlane cable picture transmission system through submarine cable between London & NY in the early 1920s.out meaningful DIP wasduring the spaceprogramme in the early1960s.•By a US spacecraft Ranger7 in 1964.•Gamma-rays (Positron Emission Tomography)•X-rays (Computerised Tomography)•Ultraviolet band•Visible and infrared bands•Microwaves (Radar)•Radio waves (MRI)•Others (Ultrasound)λ= c/v E = hvwhere λand v are wavelength and frequency, respectively. c is the speed of light, hindicates Planck’s constant.•Most of the images in which we are interested are generated by the combination of an “illumination”source and the reflection or absorption of energy from that source by the elements of the “scene”being imaged.Image Sampling & Quantisation•Digitising the coordinate values is called sampling. •Digitising the amplitude value is called quantisation.Image Sampling & QuantisationNM•The number of intensity level L = 2k •The number of bits required to store a digitised image b=M×N×kImage Sampling & Quantisation• Spatial resolution– Line pairs per unit distance – Dots (pixels) per unit distance e.g. 4800 dpi – Measures of spatial resolution must be stated with respect to spatial units.• Intensity resolution L = 2kImage Sampling & QuantisationImage Sampling & QuantisationImage Sampling & QuantisationImage Interpolation• Interpolation– A process of using known data to estimate values at unknown locations. – Used in scaling, zooming, shrinking, transforming and geometric correction etc. – Nearest neighbour interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation etc.Image InterpolationBicubic InterpolationBilinear InterpolationImage InterpolationNeighbours of a pixel• 4-neighbours of p: N4(p)p• Diagonal neighbours: ND(p)p•8-neighbors = 4-neighbours+diagonal neighbours : N8(p)。
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Remote sensing
Weather observation and prediction Multi-spectral image of Hurricane Andrew from satellites using sensors in the visible and infrared bands
This class is limited on gray level 2-D images.
4
Overview
� � �
� �
Early days of computing, data was numerical. Later, textual data became more common. Today, many other forms of data: voice, music, sEach of these types of data are signals. Loosely defined, a signal is a function that conveys information.
11
�
�
Principal application areas
�
Improvement of pictorial information for human interpretation Processing of image data for storage, transmission, and representation for autonomous machine perception
8
Concerned fields:
�Digital Communication �Compression �Speech Synthesis and Recognition �Computer Graphics �Image Processing �Computer Vision
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What is Image Processing?
�
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� � �
Imaging in Visible and Infrared Bands
� �
Astronomy Light microscopy
�
�
pharmaceuticals � (a). taxol (anticancer agent) � (b). cholesterol Microinspection to materials characterization � (c). Microprocessor � (d). Nickel oxide thin film � (e). Surface of audio CD � (f). Organic superconductor
5
Relationship of Signal Processing to other fields
�
As long as people have tried to send or receive through electronic media : telegraphs, telephones, television, radar, etc. there has been the realization that these signals may be affected by the system used to acquire, transmit, or process them. Sometimes, these systems are imperfect and introduce noise, distortion, or other artifacts.
�
Astronomical Observations
�
�
Nuclear Reaction
�
15
X-ray Imaging
�
Medical diagnostics
�
� �
(a) chest X-ray (familiar) (b) aortic angiogram (c) head CT (d) Circuit board (e) Cygnus Loop
�
6
Relationship of Signal Processing to other fields (cont.)
�
�
�
Understanding the effects these systems have and finding ways to correct them is the fundamental of signal processing. Sometimes, these signals are specific messages that we create and send to someone else (e.g., telegraph, telephone, television, digital networking, etc.). That is, we specifically introduce the information content into the signal and hope to extract it out later.
13
Radiation from EM spectrum
�
�
EM waves = a stream of massless (proton) particles, each traveling in a wavelike pattern and moving at the speed of light. Spectral bands are grouped by energy per photon Gamma rays, X-rays, Ultraviolet, Visible, Infrared, Microwaves, Radio waves
�
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Examples of fields that use DIP
�
Categorize by image sources
� � � �
�
Radiation from the Electromagnetic spectrum Acoustic Ultrasonic Electronic (in the form of electron beams used in electron microscopy) Computer (synthetic images used for modeling and visualization)
1: Introduction 2: Digital Image Fundamentals 3: Image Enhancement in the Spatial Domain 4: Image Enhancement in the Frequency 8: Image Compression (introduction) 9: Morphological Image Processing* 10: Image Segmentation 11: Representation and Description
2
�
Reference book:
�
�
Grading System
� �
Homework and Attendances 30% Final Exam 70%
3
Course Content
� � � �
� � � �
Chapter Chapter Chapter Chapter Domain Chapter Chapter Chapter Chapter
18
Remote sensing
�
To monitoring environmental conditions on the planet
Thematic bands in visual and infrared regions
19
Remote sensing
NASA’s LANDSAT: Washington DC
16
�
Industrial imaging
�
�
Astronomy
�
Imaging in Ultraviolet Band
� � �
Lithography Industrial inspection Microscopy (fluorescence) (a) Normal corn � (b) Smut corn Lasers Biological imaging Astronomical observations � (c) Cygnus Loop
�
Textbook:
�
Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, "Digital Image Processing, 2nd edition", Prentice Hall, 2001. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, "Digital Image Processing", Addison Wesley 1993. Milan Sonka, Vaclav Hlavac and Roger Boyle, "Image Processing Analysis, and Machine Vision 2nd edition", PWS Publishing, 1998.
�
�
Image processing is a subclass of signal processing concerned specifically with pictures. Improve image quality for human perception and/or computer interpretation.