Image Processing Chap01
第五讲 图像技术05Imageprocessing讲解学习
❖ CMYK颜色模型：对于打印设备来说，使用 青色、品红、黄色和黑色颜料的用量来指定 颜色
图像的RGB和CMYK色彩模型
❖ 计算机监视器上的颜色与打印出来的颜色使 用不同的原理
❖ RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是 通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的 变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各 样的颜色的，这个标准几乎包括了人类视力 所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜 色系统之一
❖ 大量试验表明，人的眼睛能 分辨128种不同的色调，10 －30种不同的饱和度，而对 亮度非常敏感。人眼大约可 以分辨35万种颜色
Color model 颜色模型
❖ 某种颜色模型所标定的所有颜色就构成了一 个颜色空间(color space)
❖ HSL颜色模型：对于人来说，用色调、饱和 度和亮度来定义颜色
❖ 专门针对印刷业设定的颜色标准， 是通过对青(Cyan)、洋红 (Magenta)、黄(Yellow)、黑 (blacK)四个颜色变化以及它们 相互之间的叠加来得到各种颜色 的，CMYK即是代表青、洋红、 黄、黑四种印刷专用的油墨颜色， 也是Photoshop软件中四个通道 的颜色
光线怎样通过印刷品进入眼睛
Image processing technology 图象处理
❖ 放大、缩小、旋转、翻传、变形 ❖ 分辨率 ❖ 亮度、对比度、色调、色度、平衡、映射 ❖ 颜色深度转换 ❖ 平滑、锐化 ❖ 去躁声（斑点）、加躁声（斑点）
Research domain 热点研究领域
❖ Image retrieval 因特网上的图像检索 ❖ Image transmission 图像在网上的传输 ❖ Image security 图像的安全技术 ❖ Automatic identification 图像的自动识别 ❖ Image detection 图像检测 ❖ Video 其它视频方面的研究与需求
0101数字图像与数字图像处理
数字图像处理Digital Image Processing341、基本概念（1）图：是物体反射或者透射电磁波的分布。
（2）像：是人的视觉系统对接收的图信息在大脑中形成的印象。
（3）图像(image)：是“图”和“像”的结合。
具体来说，就是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉实体。
（4）图像处理(image processing)：是对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
处理方法通常有：◆模拟图像处理(analogue image processing)◆数字图像处理(digital image processing)◆光电结合处理(optoelectronic processing) 5模拟图像处理: 也称光学图像处理，它是利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行的处理，其实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高，但是处理精度差，难有判断功能。
光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理(如频谱变换等)，而用计算机对光学处理结果(如频谱)进行分析判断等处理。
该方法是前两种方法的有机给音，它集结了二者的优点。
67（5）数字图像处理(digital image processing)，就是利用计算机技术或其他数字技术，对图像信息进行某些数学运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。
8图像处理的基本特征：系统的输入和输出都是图像。
图像1图像2显然，这是一种比较严格的图像处理定义，因此也呈现出了某种狭义性。
9（6）图像分析：通过对图像中不同对象进行分割来对图像中目标进行分类和识别的技术图像分析是比图像处理更高一级的计算处理过程。
图像分析的目的：是缩减对图像的描述，以使其更适合于计算机处理及对不同目标的分类。
图像分析的基本特征：输入是图像，输出是对输入图像进行描述的信息。
10（6）图像分析：通过对图像中不同对象进行分割来对图像中目标进行分类和识别的技术图像分析的基本特征：输入是图像，输出是对输入图像进行描述的信息。
趋势分析之图像处理
趋势分析之图像处理图像处理（Image Processing）指的是用计算机对图像进行分析以达到所需结果的技术。
图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
下面我们将用Trend analysis分析图像处理领域内的研究热点。
（点击链接即可进入Image Processing Trend：https:///topic/trend?query=knowledge%20graph）下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域的热点研究话题有signal processing、image reconstruction、wavelet transforms、data compression、image segmentation、image resolution等。
根据Trend analysis的分析结果我们可以发现，图像分割是当前的热门话题之一。
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。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
从Trend analysis我们还可以看到，图像识别也在该领域的热点话题之列。
图像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。
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。
德克萨斯大学奥斯汀分校的Alan C. Bovik教授是该领域的代表学者，为数码摄影，数字图像处理，数字视频处理，数字电视，数字电影和计算视觉感知领域做出了许多重要贡献。
数字图像处理ImageProcessing
imshow(I); imhist(I);
熵
公式 系统混沌程度旳度量。 当图像中各灰度值出现旳概率彼此相等旳
时候，图像旳熵最大。 matlab：
E ＝ entropy（I） IRand = rand(size(I)); ERand = entropy(IRand);
灰度平均值
公式 一幅图像中全部象素灰度值旳算术平均值，
反应旳是图像中不同物体旳平均反射强度。 matlab：
m = mean2(I)
灰度中值
全部灰度级中处于中间旳值。 matlab：
vMax = max(max(I)); vMin = min(min(I)); vMed = (vMax+vMin)/2;
灰度众数
图像中出现最多旳灰度值。 属于该灰度值旳象素点最多。 matlab：
Id = double(I); N = hist(Id(:), 0:255); stem(N); [vMax, locMax] = max(N)
灰度原则差
各象素灰度值与图像平均灰度值旳总离散 程度。
一般地说，灰度原则差越大，图像信息越 多。
图像增强
变化数据间旳相对大小关系以突出有用信息。 作用：改善视觉效果。 主要算法：直方图增强、空（频）域滤波、彩
色增强
图像编码和图像复原
图像编码：数据旳压缩潜力
数据间旳有关性；人眼对色彩旳敏感度
图像复原：图像质量下降－>恢复 建立系统恢复模型 最大程度地恢复图像保有旳真实信息
模式辨认
LsCorr2.m
Matlab语言
界面 指令 脚本程序 向量和矩阵操作 数据可视化 图形顾客界面（GUI） 图像处理工具包
数字图像处理课件(上)
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
Digital Image Processing
1.4 数字图像处理的主要应用
▓ 工业生产的应用: 将CAD和CAM技术应用于磨具和零件优化 设计和制造、印制板质量和缺陷的检测、无损探伤、石油 气勘测、交通管制和机场监控、纺织物的图案设计、光的 弹性场分析、运动工具的视觉反馈控制、流水线零件的自 动监测识别、邮件自动分拣和包裹的自动分拣识别等 。 ▓ 天气预报:天气云图测绘、传输，气象卫星云图的处理和 识别等 。 ▓ 考古：珍贵文物图片、名画、壁画的辅助恢复。
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB模型：
在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图 所示。 其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色 （green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta） 和黄色（yellow）。
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
◘三基色原理
人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥 状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此，红（R）、绿（G）、蓝（B）这三种颜 色被称为三基色。
根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是 三种基色按照不同比例的组合。
image processing
image processingImage ProcessingIntroductionImage processing refers to the techniques and methods used to manipulate, analyze, and enhance digital images. It plays a crucial role in various fields, including computer vision, medical imaging, surveillance, and entertainment. This document will discuss the basics of image processing, its applications, and some widely used algorithms and techniques.Basics of Image ProcessingDigital images are composed of a grid of pixels, with each pixel containing information about its color and intensity. Image processing involves applying mathematical operations to these pixels to achieve specific objectives. The fundamental operations include image enhancement, restoration, and compression.1. Image EnhancementImage enhancement techniques aim to improve the visual quality of images by eliminating noise, adjusting contrast, and improving sharpness. Common techniques include histogram equalization, contrast stretching, and spatial filtering. Histogram equalization redistributes the pixel intensities to enhance the overall contrast. Contrast stretching expands the dynamic range of the image by stretching the intensities of the lower and upper ends. Spatial filtering uses a mask or kernel to perform operations such as blurring, sharpening, and edge detection.2. Image RestorationImage restoration techniques focus on removing or reducing the effects of noise, blurring, and other impairments in images. Inverse filtering, Wiener filtering, and blind deconvolution are popular methods used for image restoration. Inverse filtering attempts to restore the original image by applying the inverse of the degradation function. Wiener filtering estimates the original image based on statistical properties of the degraded image and the noise. Blind deconvolution aims to estimate both the original image and the blurring function without any prior knowledge.3. Image CompressionImage compression techniques aim to reduce the storage requirements of digital images without significant loss of quality. Lossless and lossy compression are two commonly used methods. Lossless compression algorithms such as Run-Length Encoding (RLE) and Huffman Coding achieve compression without losing any data. Lossy compression algorithms like JPEG (Joint Photographic Experts Group) selectively discard image data to achieve higher compression ratios. However, the discarded information may result in some loss of image quality.Applications of Image ProcessingImage processing has a wide range of applications in various fields. Here are some notable examples:1. Medical ImagingIn medical imaging, image processing techniques are used for tasks such as image reconstruction, segmentation, and feature extraction. It facilitates the analysis and interpretationof medical images, aiding in diagnosis and treatment planning. Techniques like computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and ultrasound heavily rely on image processing algorithms to create detailed visual representations.2. Computer VisionComputer vision involves the development of algorithms and techniques to enable computers to gain visual understanding from digital images or videos. Image processing is a fundamental component of computer vision systems, helping in tasks such as object detection, tracking, and recognition. Applications of computer vision include robotics, autonomous vehicles, surveillance systems, and augmented reality.3. Remote SensingRemote sensing refers to the collection of information about an object or an area without making direct contact with it. Image processing techniques are extensively used in analyzing satellite and aerial imagery for applications such as environmental monitoring, urban planning, agriculture, anddisaster management. It enables the extraction of valuable information from these images to make informed decisions.Widely Used Algorithms in Image ProcessingSeveral algorithms and techniques are widely used in image processing. Here are a few notable ones:1. Convolutional Neural Networks (CNN)CNNs have revolutionized the field of computer vision by achieving state-of-the-art performance in various tasks. They are deep learning models capable of automatically learning hierarchical representations from images. CNNs have been successfully applied to image classification, object detection, and semantic segmentation, among other tasks.2. Edge DetectionEdge detection algorithms aim to identify the boundaries between different regions or objects in an image. The popular Canny edge detection algorithm uses multi-stage processing to accurately detect edges while reducing false positives. Itinvolves steps like smoothing, gradient calculation, non-maximum suppression, and hysteresis thresholding.3. Image SegmentationImage segmentation divides an image into meaningful regions or objects. The watershed algorithm is commonly used for this purpose. It treats the intensity of the image as a topographic surface and simulates flooding to separate the regions. Other techniques like thresholding, region-growing, and clustering are also used for image segmentation.ConclusionImage processing is a crucial field that enables the manipulation, analysis, and enhancement of digital images. It has applications in various domains ranging from medicine to computer vision and remote sensing. By utilizing algorithms and techniques like image enhancement, restoration, and compression, image processing opens up new possibilities for visual understanding and decision-making. As technology continues to evolve, image processing is expected to play an even more significant role in shaping future advancements.。
ImageProcessing_Unit1_slides爱丁堡大学图像处理研究生课程课件
Image Processing - Unit 1
javier.escudero@
10
Institute for Digital Communications (IDCOM) – Image Processing
256 × 256 pixels 128 × 128 pixels
Fig. 1.6 in Petrou’s
Image Processing - Unit 1 javier.escudero@ 12
Institute for Digital Communications (IDCOM) – Image Processing
Institute for Digital Communications (IDCOM) – Image Processing
Unit 1 – Introduction to digital image processing
Dr Javier Escudero javier.escudero@ School of Engineering / University of Edinburgh
False contouring – Content effects
Fig. 1.6 in Petrou’s
Image Processing - Unit 1 javier.escudero@ 17
Institute for Digital Communications (IDCOM) – Image Processing
False contouring (I)
• Keeping the size of the image constant and reducing the number of grey levels (G=2m) produces false contouring • However, this effect depends on the contents of the image
processing中image用法
processing中image用法在图像处理中，Processing是一种强大的编程语言和开发环境，广泛用于图像处理和计算机视觉的开发。
通过Processing，开发者可以轻松加载、处理和操作图像，实现各种图像处理任务。
使用Processing进行图像处理的第一步是加载图像。
可以使用`PImage`类中的`loadImage()`函数来加载本地图像文件。
例如，以下代码片段加载了名为"image.jpg"的图像文件：```PImage img;void setup(){size(500, 500);img = loadImage("image.jpg");}void draw(){image(img, 0, 0); // 在画布上绘制图像}```一旦图像加载完成，我们可以使用Processing提供的许多函数和方法来处理和操作图像。
例如，我们可以使用`filter()`函数来应用各种滤镜效果，如模糊、锐化、灰度等。
以下是一个简单的示例，使用`filter()`函数将图像应用为灰度效果：```void setup(){size(500, 500);img = loadImage("image.jpg");}void draw(){image(img, 0, 0); // 在画布上绘制原始图像filter(GRAY); // 将图像转换为灰度}```除了滤镜效果，我们还可以使用Processing提供的函数来修改图像的像素。
例如，可以使用`set()`函数直接在图像上绘制像素，并使用`get()`函数获取特定像素的颜色值。
以下是一个简单的示例，将图像的左上角区域的像素设置为红色：```void setup(){size(500, 500);img = loadImage("image.jpg");}void draw(){image(img, 0, 0); // 在画布上绘制原始图像loadPixels(); // 加载图像的像素数据// 修改左上角区域的像素为红色for (int x = 0; x < width/2; x++){for (int y = 0; y < height/2; y++){int loc = x + y * width;pixels[loc] = color(255, 0, 0);}}updatePixels(); // 更新修改后的像素}```通过以上示例，我们可以看到Processing中使用`PImage`类以及相关函数和方法对图像进行处理的基本思路。
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CID和CIS图像传感器 和 图
CID（ Charged Inject Device ）电荷注入器 CID 的优点為抗辐射性良好， 大部份被用在太空及特 的优点為抗辐射性良好， 殊用途的的影像擷取。 殊用途的的影像擷取。 CIS （Contact Image Sensor ）接觸式影像感測器 接觸式影像感測器在掃描影像時， 接觸式影像感測器在掃描影像時， 文件與感測模組直 接接觸， 接接觸，感測模組的長度必須不小於被掃描文件或圖片 的寬度， 的寬度， 如此長的感測器必須用數個感光元件及透鏡 陣列拼湊而成， 因此不容易做到較高的解析度， 陣列拼湊而成， 因此不容易做到較高的解析度，所以 CIS 所掃描出來的影像解析度一般在 所掃描出來的影像解析度一般在600dpi 以下。 以下。
1.3图像处理系统
CCD器件 CMOS器件 CID器件
ＣＭＯＳ图像传感器 ＣＭＯＳ图像传感器
ＣＭＯＳ图像传感器于８０年代发明以来，由于当时ＣＭ ＯＳ工艺制程的技术不高，以致于传感器在应用中的噪声 较大，商品化进程一直较慢。 在低档产品方面，其画质质量已接近低档ＣＣＤ的解析 度，相关业者希望用ＣＭＯＳ器件取代ＣＣＤ的努力正在 逐渐明朗。 ＣＭＯＳ图像传感器优点：价格低廉，单片式。 未来将有几年时间，以１３０万像素至２００万像素为界， 之上的应用领域中，将仍以ＣＣＤ主流，之下的产品中， 将开始以ＣＭＯＳ传感器为主流。 目前CMOS传感器水平为300万像素
f11 f12 f f 21 22 F= M M fM1 fM2
L f1N L f2N O M L fMN
F = [ f1
f2 L f N ]
1.1图像的基本概念
图像的显示方式 对于2-D图像的显示基本思路是将2-D图像 看作在2-D空间位置上的一种幅度分布
1.1图像的基本概念
1.3图像处理系统
图像显示打印 常见的显示设备包括可以随机存取的阴极 射线管（cathode ray tube,CRT），电视 显示器（TV Monitor）和液晶显示器（LCD） 各种打印机也可以看做图像显示设备。
1.3图像处理系统
半调输出 幅度调制 频率调制 调制模板 抖动输出技术
本章重点、难点、要求 要求：熟悉图像处理的基本概念 重点：重点掌握图像工程的主要 内容，各种图像格式的主要特点 难点：二值图像的幅度调制，各 种图像格式的主要特点
1.1图像的基本概念
图像和数字图像 图像：一般将图像看作对物体或场景的一种表现 形式，用来表示某种东西的一种东西。 字典里对图像的定义：对物体的表达、表象、模 仿，一个生动的视觉描述，为表达其他事物而引 入的事物。 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客 观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并 进而产生视知觉实体。 人眼就是一个观测系统
1.3图像处理系统
图像存储 图像存储器包括磁带、磁盘、闪速存储器、 光盘和磁光盘等。 用于图像存储的存储器可分为三类： 处理过程中使用的快速存储器 用于比较快地重新调用的在线或联机存储 器 不经常使用的数据库（档案库）存储器
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 1.3图像处理系统
图像文件格式 BMP GIF TIFF JPEG
1.3图像处理系统
系统构成框图
1.3图像处理系统
图像采集 采集设备是将客观场景转化为可用计算机 加工的图像的设备，也成为成像设备
1.3图像处理系统
图象采集装置 为采集数字图象，需要两种装置（器件）： (1) 对某个电磁能量谱波段（如X射线、紫 外线、可见光、红外线等）敏感的物 理器件，它能产生与所接受到的电磁 能量成正比的（模拟）电信号； (2) 数字化器，它能将上述（模拟）电信 号转化为数字（离散）的形式。
1.1图像的基本概念
数字图像 计算机中表示图像的方法，f(x,y) 在现实生活中,f,x,y可以是任意实数。为 了能用计算机对图像进行加工，需要把连 续的图像在坐标空间XY和性质空间F都离散 化，这种离散化了的图像就是数字图像， 是客观事物的可视数字化表达。
1.1图像的基本概念
图像的表达 一幅2-D图像可以用一 个2-D数组f(x,y)来表 示，实际中还常将一 幅2-D图像写成一个2D的MXN矩阵（M和N分 别为图像的总行数和 总列数） 也可以写成矢量的形 式来表示
1.2图像工程简介
主要相关学科： 图形学：原指用图形、图表、绘图等形式表 达数据信息的科学，而计算机图形学 研究的就是如何利用计算机技术来产 生这些形式 图象模式识别：试图把图象分解成可用符号 较抽象地描述的类别 计算机视觉：主要强调用计算机实现人的视 觉功能，目前的研究内容主要与图象 理解相结合
1.2图像工程简介
图像技术及其发展历史 20世纪60年代：第三代计算机，快速傅立 叶变换 20世纪70年代：第一本专著 20世纪80年代：处理3-D图像 20世纪90年代：逐渐进入生活各个方面 21世纪：在改变人的生活方式以及社会结 构等方面都起到饿重要的作用
1.2图像工程简介
图像工程的提出
1.1图像的基本概念
图像包含了它所表达的物体的描述信息， 图像中含有大量的信息，是我们最主要的 信息来源。
1.1图像的基本概念
一般的图像表示函数 图像可表示成一种辐射能量的空间分布， 这种分布是5个变量的函数，T(x,y,z,t,n), 其中x,y,z是空间变量，t是时间变量，n是 频谱变量（波长）
二值图像三种可视表 达方式 灰度图像显示方式 图像透视图
1.2图像工程简介
为了对各种图像技术进行综合研究、集成 应用，有必要建立一个整体框架——图像 工程。 图像工程是一门系统地研究各种图像理论、 技术和应用的新的交叉学科。
1.2图像工程简介
研究方法与数学、物理学、生理学、心理学、电 子学、计算机 科学等学科相互借鉴。 研究范围与模式识别、计算机视觉、计算机图形 学等方向相互交叉 研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模 糊逻辑等理论和技术密切相关。 发展应用与生物医学、遥感、通信、文档处理等 许多领域紧密结合。
1.2图像工程简介
图像工程的三个层次： 从抽象程度看：从低到高分别为图像处理、 图像分析、图像理解 三者操作对象分别为像素、目标、符号
1.2图像工程简介
图像工程相关学科和领域
1.2图像工程简介
应用领域示例 (1) 视频通信：可视电话，电视会议，按需电视，远程教育； (2) 文字档案：文字识别，过期档案复原，邮件分捡，支票，签名 辫伪，办公自动化； (3) 生物医学：红白学球计数，染色体分析、X光、CT、MRI、 PET图象分析，医学手术模拟规划，远程医疗； (4) 遥感测绘：巡航导弹制导，无人驾驶飞机飞行，精确制导，矿 藏勘探，资源探测，气象预报，自然灾害监测； (5) 工业生产：工业检测，工业探伤，自动生产流水线监控，移动 机器人，无损探测，金相分析，印刷板质量检验， 精细印刷品缺陷检测； (6) 军事公安：雷达图象分析、巡航导弹路径规划 / 制导，罪犯脸 形合成、识别，指纹、印章的鉴定识别； (7) 交通管理：太空探测、航天飞行、公路交通管理。