数字图像处理基本概念
第1章 数字图像处理概述
第1章 数字图像处理概述
3
人眼所见
第1章 数字图像处理概述
4
照片
第1章 数字图像处理概述
5
电视电影
第1章 数字图像处理概述
6
（2）图像的表达
图像表示 2-D数组 f (x, y)
x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置 f：代表图像在(x, y)的性质F 的数值 f，x，y 的值可以是任意实数
23
空间分辨率和幅度分辨率
数字图像
f (0, 0) f (1, 0) f ( x, y ) = M f ( N − 1, 0) f (0,1) f (1,1) L L f (0, M − 1) f (1, M − 1) M f ( N − 1, M − 1)
数字图像是对连续场景的近似
为达到较好的近似，需要多少个采样和灰度级 呢？ 理论上，M N G越大，近似越好
但图像的数据量随M N G的增加而迅速增 加，故采样和灰度级数也不能太大
第1章 数字图像处理概述
25
图象质量与采样和量化
图像空间分辨率变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
26
512*512
第1章 数字图像处理概述
34
64级 级
第1章 数字图像处理概述
35
16级 级
第1章 数字图像处理概述
36
8级 级
第1章 数字图像处理概述
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4级 级
第1章 数字图像处理概述
38
2级 级
第1章 数字图像处理概述
39
空间和幅度分辨率同时变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
40
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
数字图像处理基本概念
本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。
图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。
图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。
随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。
因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。
数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。
将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。
这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。
所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。
它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。
Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。
在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。
在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。
计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。
1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。
位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理复习
数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
数字图像处理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，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3.光强度与主观亮度曲线。
P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作 量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
设为位于坐标处的一个像素（x+1,y ），（x-1,y ），（x,y+1），（x,y-1） 组成的4邻域，用)(4p N 表示。
（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1） 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。
8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。
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数字图像处理基本概念
1.绪论
2.图像 3.数字图像 4.数字图像处理的基本特点 5.数字图像处理各层次关系 6.数字图像处理的主要研究内容
绪论
数字图像处理的起源
第一次通过海底电缆传输图像
1. 20世纪20年代
1921年用电报打印 机采用特殊字符在 编码纸带中产生的 图像
数字图像处理的概念
2. 图像处理涉及的相关领域：（图像分析、计算机 视觉） 低级处理：输入输出均为图像 （如图像缩放、 图像平滑） 中级处理：输入图像，输出提取的特征 （如区 域分割、边界检测） 高级处理：理解识别的图像 ( 如无人驾驶，自 动机器人)
3.数字图像处理 包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括 从图像中提取特征及识别特定物体的处理。
6.
图像识别
图像识别是人工智能的一个重要领域，是图像处理的
最高境界。一副完整的图像经预处理、分割和描述提取有 效特征之后，进而由计算机系统对图像加以判决分类。
数字图像处理的主要研究内容
7.
图像隐藏
是指媒体信息的相互隐藏。
数字水印 图像的信息伪装
谢谢！
美国航天器传送的 第一张月球照片， “旅行者7号”卫 星1964年7月31日9 点09分（东部白天 时间）在光线影响 月球表Βιβλιοθήκη 17分钟时 摄取的图像绪论
数字图像处理的起源
开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领
3. 20世纪60年代末、70年代初 域
胸部X射线图像
头部CT图像
绪论
数字图像处理的起源
（2）图像分析：对图像中感兴趣的目标进
行提取和分割，获得目标的客观信息（特点 或性质），建立对图像的描述； 以观察者为中心研究客观世界； 图像分析是一个从图像到数据的过程。
数字图像处理各层次关系
(3)
图像理解：研究图像中各目标的性质和
它们之间的相互联系；得出对图像内容含义 的理解及原来客观场 景的解释； 以客观世界为中心，借助知识、经验来推 理、认识客观世界，属于高层操作（符号 运算）。
x=0,1,••• ,N-1 f(i,j)=0~255， y=0,1, ••• ,N-1 （灰度级为256，设灰度量化为8bit）
数字图像处理的基本特点
1．具有数字信号处理技术共有的特点。 （1）处理精度高。 （2）重现性能好。 （3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的， 也可能作为机器视觉的预处理结果。
4. 至今 广泛用于工业、医学、生物科学、地理学、考古学、物理学、天 文学等多个领域
太空技术：航天技术、空间防御、天文学 生物科学：生物学和医学 刑事/物证：指纹、人脸分析 国防：军事探测 工业应用：产品检测 日常生活应用：照片编辑、影视制作
图像
图：反射光或透射光的分布，或自身发出的能量 像：人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象
模拟图像 模拟图像即为连续图像，指从时间上和数值上是不 间断的。 数字图像 由模拟图像采样和量化而得。组成数字图像 的基本 单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的 亮度，称为图像的灰度值。 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值
图像
图1：原图
图2：将原图放大4倍
或认识
观察系统使用的光波段：可见光、红外、X射线、 微波超声波等 运动——飞行物、心脏图等
图像：静止——文字、图片等
图像
色彩：黑色、彩色 图像处理：对图像信息进行加工处理，以满足人的视 觉心理和实际应用的需求 图像处理方法：光学方法、电子学方法
图像是一种语言：表达方法直观、表现力强
图像
主要方法：图像边缘检测、灰度阈值分割、基于纹理分
割、区域增长……
数字图像处理的主要研究内容
5.
图像描述
图像描述是图像分析和理解的必要前提。图像描述是用 一组数量或符号（描述子）来表征图像中被描述物体的
某些特征。
主要方法：二值图像的几何特征、简单描述子、
形状数、傅立叶描述子，纹理描述……
数字图像处理的主要研究内容
1922年在信号两次 穿越大西洋后，从 穿孔纸带得到的数 字图像
绪论
数字图像处理的起源
1929年 从伦敦到 纽约用15 级色调设 备传送的 照片
绪论
数字图像处理的起源
2. 20世纪60年代早期 第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机
的发展，空间项目开发利用计算机改善空间探测器发回的图像工作
数字图像处理的概念
数字图像常用矩阵来表示：
f (0,0) f (0,1) f (0, N 1) f (1,1) f (1, N 1) f (x, y) f (1,0) f (N 1,0) f (N 1,1) f (N 1, N 1) N N
数字图像
数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩 阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素 （pixel）。 每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数 值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一 个字节来表示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
数字图像处理的主要研究内容
4.
图像分割
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割将图像 中有意义的特征提取出来（物体的边缘、区域），它是进行进 一步图像识别、分析和图像理解的基础。 虽然目前已研究出了不少边缘提取、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。对图像分割的研究还 在不断的深入中，是目前图像处理研究的热点方向之一。
数字图像处理的基本特点
3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以 来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以 是不可见的波谱图像、超声波图像或红外图像。
数字图像处理各层次关系
1.图像处理的三个层次
图3 三个层次
数字图像处理各层次关系
（1）图像处理：对图像进行各种加工，以
改善图像的视觉效果；强调图 像之间进行的 变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。
数字图像处理的主要研究内容
1.图像变换
傅立叶变换 沃尔什变换 离散余弦变换 小波变换
……
采用各种图像变换方法 对图像进行间接处理。 有利于减少计算量并进 一步获得更有效的处理。
数字图像处理的主要研究内容
2.图像压缩编码
图像压缩编码技术可以减少描述图像的数据量，以便节约图像 存储的空间，减少图像的传输和处理时间。 图像压缩有无损压缩和有损压缩两种方式，编码是压缩技术中 最重要的方法，在图像处理技术中是发展最早和应用最成熟的 技术。
数字图像处理的概念
1. 数字图像的表示：f(x,y)表示一幅图像，x,y,f为有限、离散值 数字图像 以数字格式存放的图像
灰度信息数字化
计算机方便处理
用 像素 二 7 6 6 7 维 5 2 2 5 数字化 矩 7 2 2 7 阵 7 6 6 7 表 示 将模拟图像数字化的主要设备有扫描仪。 将视频画面数字化的设备有图像采集卡、数码照相 机。
主要方法：熵编码，预测编码，变换编码，二值图像编码、 分形编码……
数字图像处理的主要研究内容
3.
图像的增强和复原
图像增强和复原的目的是为了改善图像的视觉 效果，如去除图像噪声，提高图像的清晰度等。图 像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣 的部分。图像复原要求对图像降质的原因有所了解， 根据图像降质过程建立“退化模型”，然后采用滤 波的方法重建或恢复原来的图像。 主要方法：灰度修正、平滑、几何校正、图像锐化、 滤波增强、维纳滤波……