第2章 数字图像识别技术

公式化表示图像使得矢量图具有两个优点：一是它的文件数据量很小；二是图 像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小了多少次，图像总是以显示设 备允许的最大清晰度显示。在计算机计算与显示一幅图像时，也往往能看到画图的过 程。但是，矢量图有一个明显的缺点，就是不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像， 而且绘出来的图像不是很逼真，同时也不易在不同的软件间交换文件。
视频字幕识别
举例：图像识别
图5-12 美国警方采用图像识别系统辨别罪犯， 该系统每分钟以1500万画面的速率进行面部匹配
举例：人脸识别
2.1.5数字图像处理的基本特点
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信息量大 数字图像处理占用的频带较宽 数字图像中各个像素相关性大 主观性
2.1.6数字图像处理的优点
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(a) 453 ×374， 256灰度级图像； (b)~(d) 保持空 间分辨率不变， 以灰度级为128， 64和32显示的 图像
பைடு நூலகம்
（续） (e)~(h) 以16， 8，4和2 灰度 级显示的图像
3 . 索引图像
在介绍索引图像之前，我们首先了解 PC 机是如何处理颜色的。大多 数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样，用这种方式获得的颜色通常称为 RGB颜色。颜色深度为每像素24位的数字图像是目前所能获取、浏览和保存 的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它所表达的颜色远远超出了人眼所能辨 别的范围，故将其称为“真彩色”。
左图：原始图像，细节不清晰，偏色 右图：增强后的图像
图像复原举例
(a) 被正弦噪声污染的图像； (b)图(a)的频谱； (c)巴特沃斯带阻滤波器； (d)滤波效果。
图像复原
（4）图像分割 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。
4. 真彩色图像
真彩色图像将像素的色彩能力推向了顶峰。“真彩色”是 RGB 颜色的另一
种流行的叫法。从技术角度考虑， 真彩色是指写到磁盘上的图像类型， 而RGB
颜色是指显示器的显示模式。 RGB 图像的颜色是非映射的，它可以从系统的 “颜色表”里自由获取所需的颜色，这种图像文件里的颜色直接与 PC机上的显
首先说明样点和点的概念。扫描一幅图像时，需设置扫描仪的分辨率 （Resolution）， 分辨率决定了扫描仪从源图像里每英寸取多少个样点。扫 描仪将源图像看成由大量的网格组成，然后在每一个网格里取出一点，用该 点的颜色值来代表这一网格里所有点的颜色值，这些被选中的点就是样点。 扫描仪的分辨率单位为 dpi（每英寸点数），但激光打印机的dpi与扫描仪的 dpi（样点）是不同的。实际上，以150 dpi分辨率扫描的图像，它的效果相 当于激光打印机的1200 dpi的效果。
VR的相关设备
2.1.3数字图像处理的应用
故宫VR——《紫禁城•天子的宫殿》中的一景
2.1.3数字图像处理的应用
电脑游戏中的建筑场景漫游
2.1.4数字图像处理主要研究的内容
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图像变换 图像编码压缩 图像增强和复原 图像分割 图像描述 图像分类（识别）
（1）图像变换
傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，
第二章数字图像识别技术
2.1数字图像信息的基本知识
2.1.1图像 人类传递信息渠道： • 语言 • 文字 • 图:“图”是物体透射或反射光的分布， “像”是人的视觉系统对图的接收在大脑 中形成的印象或认识。
特性:
• 客观存在的，像是人的感觉，图像则是二 者的结合，因此，是客观实体的原型. • 包含了巨大的信息量 • 图像的传播虽然比语言文字的传播要复杂 得多，但它能提供比较直观的模型，这不 是语言文字的描述所能达到的。
气象卫星云图
云南省大理州森 林火灾的遥感图 土地变化监测图
2.1.3数字图像处理的应用
生物医学领域应用 主要应用如X射线层析摄影(CT)、核磁共振(MRI)、超 声成像、血管造影、细胞和染色体自动分类等。这些技术和 设备大大提高了治疗诊断水平，减轻了病人的痛苦。
2
三维快速血管造影成像
头部CT
2.1.3数字图像处理的应用
导弹制导
指纹门锁
2.1.3数字图像处理的应用 二、数字图像处理的应用
虹膜识别系统框图
2.1.3数字图像处理的应用 二、数字图像处理的应用
生物识别技术的重要分支――自动指纹识别系统
下图是指纹图像预处理各阶段的结果：
指纹原始图像
滤波后图像
二值化图像
细化图像
2.1.3数字图像处理的应用 6
机器视觉
机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器 人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人，装配线工件 识别、定位，太空机器人的自动操作等。
医学图像处理—锐化
影视图像处理
—由黑白图像转换的伪彩色图像
（5）图像描述
图像描述是图像识别和理解的必要前提。一般图像的描
述方法采用二维描述，他有边界描述和区域描述。
（6）图像识别
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后，进行图像分割和特征提取，从而 进行判决分类。
2.1.3数字图像处理的应用
汽车牌照识别系统图
2.1.3数字图像处理的应用
服务器 摄像机 网络 视频主机 交通路口1 电视墙
网络
摄像机 网络 视频主机 交通路口1
数字矩阵主机
计算机
计算机
交通视频监控系统图
2.1.3数字图像处理的应用
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军事公安
军事目标的侦察、制导和警戒系统、自动灭火器的 控制及反伪装等等都需要用到图像处理技术； 公安部门的现场照片、指纹、虹膜、面部、手迹、 印章等的处理和辨识也要借助图像处理。
在真彩色出现之前， 由于技术上的原因，计算机在处理时并没有达到 每像素24位的真彩色水平，为此人们创造了索引颜色。索引颜色通常也称为 映射颜色， 在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色 也很有限， 索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。一幅索引颜色图像在 图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入 程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。
将空间域的处理变换为变换域处理。
将空间域的图像通过变换转换到频率域
（2）图像编码压缩 图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图 像传输、处理时间和减少所占用的存储器空间。
（3）图像增强和复原
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省 图像传输、处理时间和减少所占用的存储器空间。
彩色图像增强举例
生物医学领域应用 以下是一个将图像处理应用于临床医学的例子 ――CT脑血管医学图像三维重建。
2
加入对比剂脑血管扫描图像 依次为第1层,第2层,第3层脑血管 脑血管边缘提取 依次为第1层,第2层,第3层脑血管
重建的脑血管三维图像
2.1.3数字图像处理的应用 3
通信工程
常见的数字图像和数字视频设备如可视电话、会议电 视、卫星电视、数字电视、高清晰度电视、VCD、DVD等
2. 灰度图像 在灰度图像中，像素灰度级用8 bit表示，所以每个像素都是介于黑色和白色之
间的256（28=256）种灰度中的一种。灰度图像只有灰度颜色而没有彩色。我们通常
所说的黑白照片，其实包含了黑白之间的所有灰度色调。从技术上来说，就是具有 从黑到白的256种灰度色域的单色图像。
不同空间分辨率图像（灰度级为8比特） (a) 1024×1024；(b)~(f)的原始空间分辨率依次为512 × 512， 256 × 256，128 × 128，64 × 64，32×32像素。
又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的过程。
2.发展
• 最早出现于20世纪50年代:计算机来处理图形
• 学科大约形成于20世纪60年代初期。
• 首次获得实际成功应用是美国喷气推进实验室 • 1972年英国EMI公司用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影 装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）--- 1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺 贝尔奖 .
1. 线画稿 线画稿只有黑白两种颜色，这种形式通常也称为“黑白艺术”、 “位图艺术”、 “一位元艺术”。用扫描仪扫描图像，当设置成LineArt格式时， 扫描仪以一位颜色 模式来看待图像。若样点颜色为黑，则扫描仪将相应的像素位元置为 0， 否则置为1。 线画稿适合于由黑白两色构成而没有灰度阴影的图像。
位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。位 图可以从传统的相片、幻灯片上制作出来或使用数字相机得到， 也可以利用
Windows 的画笔(Painbrush) 用颜色点填充网格单元来创建位图。位图又可以分成如
下四种： 线画稿(LineArt)、灰度图像(GrayScale)、索引颜色图像(Index Color)和真 彩色图像（True Color）。
再现性好 处理精度高 适用面宽 灵活性高
2.2数字图像处理基础
为了方便地处理数字图像，根据数字图像的特性将其分成不 同的类型。静态图像可分为矢量(Vector)图和位图（Bitmap）， 位图也称为栅格图像。 矢量图是用一系列绘图指令来表示一幅图，如AutoCAD 中 的绘图语句。这种方法的本质是用数学(更准确地说是几何学)公 式描述一幅图像。图像中每一个形状都是一个完整的公式，称为 一个对象。对象是一个封闭的整体，所以定义图像上对象的变化 和对象与其他对象的关系对计算机来说是简单的， 所有这些变 化都不会影响到图像中的其他对象。
像素并不像“克”和“厘米”那样是绝对的度量单位，而是可大可小的。 如果获取图像时的分辨率较低（如50 dpi），则显示该图像时，每英寸所显 示的像素个数也很少，这样就会使像素变得较大。