数字图象处理 第5章 图像复原
（注①：若a(x),b(x) 为m维列向量，X为n维列
d daT dbT T 向量，那么： (a b) b a dX dX dX
注②：
dX T I dX
dX I T dX
）
ˆ 那么： f H 1 g
ˆ 若H已知，则可根据上式求出 f 。
2.2逆滤波（频域恢复方法）
ˆ 可以证明，对 f H 1 g 两边分别取傅立叶变换，
1.2 图像的退化模型
图像的退化和恢复模型如下图所示。
n( x, y )
f ( x, y )
h( x, y)
＋
g ( x,Байду номын сангаасy )
图像的退化由系统特性和噪声两部分引起。在这个 模型中，图像退化过程被模型化为一个作用在输入 图像f(x,y)上的系统H。它与一个加性噪声n(x,y)的 联合作用导致产生退化图像g(x,y)。
1.2 图像的退化模型
h( 2) h(1) h(0) h(1) h(0) h ( 2) h( 2) h(1) h(0) H h( 2) h(1) h(0) h( 2) h(1) h(0) h( 2) h(1) h(0)
其中未列出的元素均为零。
其中H为MN×MN维矩阵。
1.2 图像的退化模型
每个Hi是由扩展函数he(x,y)的第i行循环构成
he (i,0) h (i,1) Hi e he (i, N 1) he (i, N 1) he (i,0) he (i, N 2) he (i,1) he (i,2) he (i,0)
1.2 图像的退化模型
考虑到噪声，将延拓为M×N的噪声项加上，上式变为：
g e ( x, y )
m 0 M 1 N 1 n 0
f
e
(m, n )he ( x m, y n ) ne ( x, y )
令f、g和n代表MN×1维的列向量，这些列向量分别是 M×N维的fe(x,y) 、ge(x,y)和 ne(x,y)的各个行堆积 而来的,例如f的第一组N个元素是由fe(x,y)的第一行 元素。上面卷积可表示为：
2 ˆ ||2 ( g Hf ) T ( g Hf ) ˆ ˆ J ( f ) || n || || g Hf
为最小
2.1无约束最小二乘方恢复
ˆ ˆ ˆ J ( f ) ( g Hf )T ( g Hf ) ˆ )T ( g Hf ) 2 H T ( g Hf ) 0 ˆ ˆ 2 ( g Hf ˆ ˆ ˆ f f f
| f g | dxdy 最小；f和g互相关为最大等等。
2.1无约束最小二乘方恢复
由退化模型g=Hf+n，其中f,g为堆叠向量。如 果关于n我们一无所知，那么我们寻找f的一个 估计值
f
，使
Hf
在最小二乘意义上近似于g。
在无约束条件下，就是n无条件的小。这一问 题等效地看为求准则函数：
he ( M 2)
1.2 图像的退化模型
根据he(x)的周期性he(x)＝he(x＋M)，所以
he (0) h (1) H e he ( M 1) he ( M 1) he (0) he ( M 2) he (1) he (2) he (0)
第五章 图像复原
在一个图像系统中存在着许多退化源。一些 退化因素只影响一幅图像中某些个别点的灰 度，称为点退化。 而另外一些退化因素则可以使一幅图像的一 个空间区域变得模糊，称为空间退化。 此外还有数字化器、显示器、时间、彩色、 以及化学作用引起的退化。
第五章 图像复原
在宇航、遥感、天文和侦察照片中，退化可 能是由大气扰动、光学系统的象差、相机和 对象之间的相对运动等引起的； 电子显微图片中的退化，常常是由电子透镜 的球面象差引起的； 医学射线图片的退化，是由射线图像系统本 身特性所导致的低分辨率和低灰对比度引起 的。
这里H是一个循环阵（每行最后1项等于下1行 最前1项，最后1行最后1项等于第1行最前1项）
1.2 图像的退化模型
例：1—D退化系统计算示例：
退化系统由H决定，这里H为一个循环矩阵。 对A＝4和B＝3，可取M＝6。这时需要在f(x) 后补2个为零的元素，在h(x) 后补3个为零的 元素。H为6×6的矩阵。x＝3，4，5时，有 he(x)＝0，x＝0，1，2时，有he(x)＝h(x)。
第五章 图像复原
图像复原（恢复）是图像处理的主要内容之 一，目的在于消除或减轻在图像获取及传输 过程中造成的图像品质下降即退化现象，恢 复图像的本来面目。 退化包括由成像系统光学特性造成的畸变以 及噪声和相对运动造成的模糊等情况。恢复 图像的质量，不仅根据人的主观感觉来判断， 也可以用一些客观标准来衡量。
1.1 物理退化模型
(c)表示了由于旋转运动引起的退化的模型。
事实上，运动还可以是平移或二者兼之。
1.1 物理退化模型
(d)表示了由随机噪声引起的退化的模型。
1.1 物理退化模型
其中，除了第四种是随机的外，其余3种都
是确定的。4种中，除第一种仅具有移不变
性(模糊情况不因图像空间位臵和作用时间 而改变)外，其余3种均是线性、移不变的 [ 若x(t)->y(t)，那么x(t-t0)->y(t-t0) ]。 为了用数学方法研究图像的恢复问题，下面 我们进一步建立退化图像的数学模型。
5 6 H 1 7 8 0 0 8 7 6 5 0 8 7 6 5 0 8 7 6 5 0 8 7 6 5
其中：
1 2 H 0 3 4 0
0 4 3 2 1 0 4 3 2 1 0 4 3 2 1 0 4 3 2 1
g Hf n
1.2 图像的退化模型
用矩阵表示为：
H 0 H g Hf n 1 H M 1 H M 1 H0 H M 2 H 1 f e (0,0) ne (0,0) n (0,1) H 2 f e (0,1) e H 0 f e ( M 1, N 1) ne ( M 1, N 1)
这里Hi 是1个N×N循环矩阵。因为H中的每一块 是循环标注的，所以这里H是块循环矩阵。
1.2 图像的退化模型
例：设
1 4 f 2 5 3 6
1 2 3 4 ，h 5 6 7 8
若忽略噪声，
求退化模型。 解：周期延拓M＝4，N＝5
1 2 fe 3 0 4 0 0 0 5 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0
)
2.2逆滤波（频域恢复方法）
对
ˆ (u, v ) G (u, v ) ，若H(u,v)在uv平面上取零 F H ( u, v )
或很小，就会带来计算上的困难。
另一方面，噪声还会带来更严重的问题。
本章主要内容： 1 . 退化模型 2 . 无约束恢复 3 .有约束恢复 4 . 图像的几何校正 5. 由投影重建图像
1、退化模型
1.1 物理退化模型 要去掉退化，首先必须清楚和退化相 关的某些知识，然后用相反的过程去 掉它。就是说，首先要建立退化图像 的数学模型，并了解使原图像退化的 等效系统模型。常见退化的物理模型 一般分为4种：
0 x C 1和0 y D 1 C x M 1或D y N 1
则它们的离散卷积定义为：
g e ( x, y )
f
e
(m, n )he ( x m, y n )
x=0,1,…,M-1,y=0,1,…,N-1 式中：M=A+C-1；N=B+D-1
g e ( x ) f e ( x ) he ( x ) f e ( m)he ( x m)
m 0 M 1
1.2 图像的退化模型
用矩阵表示：
g e (0) he (0) g (1) h (1) e e g Hf g e ( M 1) he ( M 1) he ( 1) he (0) he ( M 1) f e (0) he ( M 2) f e (1) he (0) f e ( M 1)
1.2 图像的退化模型
将结果推广到2-D：
f ( x, y ) f e ( x, y ) 0 0 x A 1和0 y B 1 A x M 1或B y N 1
h ( x , y ) he ( x, y ) 0
M 1 N 1 m 0 n 0
H2=H3=0
2.无约束恢复方法
在这一节我们要利用线性代数的方法，根据 退化模型
g Hf n
，在假定具备关于g、 H和
n的某些知识的情况下，寻求估计原图像f的 某些方法。这种方法应在预先选定的最佳准 则下，具有最优的性质。
2.无约束恢复方法
我们将集中讨论在均方误差最小意义下，原图 像f的最佳估计，因为它是各种可能准则中最 简单易行的（其他准则例如：图像g和原图像f 的最大绝对误差max|f-g|最小；平均绝对误差
1.1 物理退化模型
(a)图表示一般的点的非线性退化。在拍摄照
片时，由于曝光量和感光密度的非线性关系，
就可以引起这种非线性退化。（由于曝光不
足或过分引起饱和，引起显影的显著模糊。）
1.1 物理退化模型
(b)是一种空间模糊退化模型。对许多实用的
光学成像系统来说，由于孔径衍射产生的退
化可用这种模型表示。
1 5 he 0 0 2 3 4 0 6 7 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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医学图像处理重点知识概要
第三章 图象增强技术
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度 级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信 息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具 有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章 图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度 级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信 息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具 有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章 图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)
数字图像处理教案
2．图像数字化技术（图像的数学模型、图像的采样、量化）（1学时）
3．图像文件格式及类型（图像文件格式、数字图像类型）
4．图像的视觉原理（视觉模型及特性、色度学基础、图像质量评价）（1学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
一、重点内容
1.数字图像处理的目的和主要内容
2.图像数字化技术
二、难点内容
1．自适应预测编码
2．JPEG图像压缩标准
备注
思考题：课本习题（1，3，4，6）
授课内容：第六章数学形态学及其应用
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：4学时
教学目的：
1.了解数学形态学概述
2.掌握二值形态学
3.掌握灰度形态学
主要内容及学时分配：
数学形态学概述、二值形态学（2学时）
灰度形态学（2学时）
《数字图像处理》课程教案
河北工业大学信息工程学院
授课内容：第1章图像处理的基础知识
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：2学时
教学目的：
1．了解数字图像处理概述
2．掌握图像数字化技术
3．掌握图像文件格式及类型
4．了解图像的视觉原理
主要内容及学时分配：
1．数字图像处理概述（数字图像处理及特点、数字图像处理的目的和主要内容、数字图像处理的发展与应用）
6.了解图像退化与复原
7.了解图像的几何校正
主要内容及学时分配：
1.图像增强与复原概述、灰度变换、直方图修正（2学时）
2.图像平滑（2学时）
3.图像锐化、伪彩色增强（2学时）
4．图像退化与复原、图像的几何校正（2学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
3．图像文件格式及类型（图像文件格式、数字图像类型）
4．图像的视觉原理（视觉模型及特性、色度学基础、图像质量评价）（1学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
一、重点内容
1.数字图像处理的目的和主要内容
2.图像数字化技术
二、难点内容
1．自适应预测编码
2．JPEG图像压缩标准
备注
思考题：课本习题（1，3，4，6）
授课内容：第六章数学形态学及其应用
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：4学时
教学目的：
1.了解数学形态学概述
2.掌握二值形态学
3.掌握灰度形态学
主要内容及学时分配：
数学形态学概述、二值形态学（2学时）
灰度形态学（2学时）
《数字图像处理》课程教案
河北工业大学信息工程学院
授课内容：第1章图像处理的基础知识
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：2学时
教学目的：
1．了解数字图像处理概述
2．掌握图像数字化技术
3．掌握图像文件格式及类型
4．了解图像的视觉原理
主要内容及学时分配：
1．数字图像处理概述（数字图像处理及特点、数字图像处理的目的和主要内容、数字图像处理的发展与应用）
6.了解图像退化与复原
7.了解图像的几何校正
主要内容及学时分配：
1.图像增强与复原概述、灰度变换、直方图修正（2学时）
2.图像平滑（2学时）
3.图像锐化、伪彩色增强（2学时）
4．图像退化与复原、图像的几何校正（2学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
基于OpenCV的数字图像处理技术_01数字图像处理技术简介
} RGBQUAD;
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
基于Lucy-Richardson算法图像复原
实景图像的复原处理一、设计意义和目的意义:图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。
它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。
图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。
图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。
在成像系统中，引起图像退化的原因很多。
例如，成像系统的散焦，成像设备与物体的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。
成像目标物体的运动，在摄像后所形成的运动模糊。
当人们拍摄照片时，由于手持照相机的抖动，结果像片上的景物是一个模糊的图像。
由于成像系统的光散射而导致图像的模糊。
又如传感器特性的非线性，光学系统的像差，以致在成像后与原来景物发生了不一致的现象，称为畸变。
再加上多种环境因素，在成像后造成噪声干扰。
人类的视觉系统对于噪声的敏感程度要高于听觉系统，在声音传播中的噪声虽然降低了质量，但时常是感觉不到的。
但景物图像的噪声即使很小都很容易被敏锐的视觉系统所感知。
图像复原的过程就是为了还原图像的本来面目，即由退化了的图像恢复到能够真实反映景物的图像。
目的：图像复原的目的也是改善图像的质量。
图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或图像的最优估计值，从而改善图像质量。
图像复原是建立在退化的数学模型基础上的，且图像复原是寻求在一定优化准则下的原始图像的最优估计，因此，不同的优化准则会获得不同的图像复原，图像复原结果的好坏通常是按照一个规定的客观准则来评价的，因此，建立图像恢复的反向过程的数学模型和确定导致图像退化的点扩散函数，就是图像复原的主要任务。
二、设计原理1．图像的退化数字图像在获取过程中，由于光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、成像过程的相对运动、环境随机噪声等原因，图像会产生一定程度的退化。
数字图像处理总复习(14)(1)
将M幅图像相加求平均利用了M幅图像中同一位置的M个 像素的 平均值，用一个n*n的模板进行平滑滤波利用了同一 幅图像中的n*n个像素的平均值。因为参与的像素个数越多， 消除噪声的能力越强，所以如果M>n*n，则前者消除噪声的 效果较好，反之则后者消除噪声的效果较好。
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
【数字图像处理】部分答案第一章到第五章
第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。
数字图像主要用矩阵或数组来描述。
以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。
而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。
2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。
2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。
模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。
3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。
数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。
但数字图像处理速度较慢，存储容量大。
4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。
图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。
图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。
数字图像处理(MATLAB版)(第2版)
目录分析
1.1数字图像处理的 发展
1.2数字图像的相关 概念
1.3数字图像处理的 内容
1.4数字图像处理的 方法
1
1.5图像数字 化技术
2
1.6图像的统 计特征
3
1.7数字图像 的应用
4
1.8 MATLAB 领略
5 1.9 MATLAB
图像处理应用 实例
小结
习题
1
2.1图像类型 的转换
2
2.2线性系统
数字图像处理（MATLAB版）（第2版）
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
几何变换
技术
图像
基础
图像
特征
数字图像处理
版
数字图像
内容 小结
数字图像
第版
习题
边界
第章
图像增强
滤波
运算
内容摘要
本书主要内容包括：全书共10章，分别介绍了数字图像的相关论述、数字图像的处理基础、图像编码、图像 复原、图像几何变换、图像频域变换、图像几何变换、小波变换、图像增强、图像分割与边缘检测及图像特征描 述等内容。
10.8形态学重建 10.9特征度量
小结 10.10查表操作
习题
作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
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第5章 数字图像处理及其在交通中的应用
灰度图像（单色图像）：
单色图像(lena)
单色图像的局部放大图
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,175,175,166,133, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 54, 46, 38, 44, 38, 36, 44, 36, 25, 48,115,113,114,124,135,152,168,169,156, 75, 43, 39, 41, 38, 42, 58, 30, 44, 35, 28, 69,144,147, 57, 60, 93,106,119,124,131,144,175,177, 63, 30, 30,124,139, 65, 31, 61, 35, 75, 51, 66, 58,167,177,153, 58, 80, 95,108,120,133,155,182,137, 84, 74, 54, 61,149, 96, 36, 115, 71, 84,105, 86,136,172,175,128,126,114,106,109,115,127,169,187,105,102, 95, 66,135,145, 87, 38, 124,120,106, 93, 95,117,120,131,148,144,113,112,109,115,128,162,193,143,132,124,110,131, 97, 53, 66, 129,123,128,114,108,115,102,121,129,125,113,112,111,111,127,162,192,150,129,117,112,107, 64, 67, 73, 133,139,132,127,128,134,136,144,140,141,113,120,114,115,122,154,188,159,143,131,125,112,105, 95, 88, 136,138,143,145,138,143,143,141,144,129,118,119,115,112,120,152,186,165,150,139,128,117,109,104, 93, 140,146,147,145,150,154,147,149,143,132,127,124,117,112,117,142,184,171,144,139,129,119,114,112,100, 135,143,145,151,150,143,146,142,139,131,131,127,119,115,114,140,190,177,141,135,133,121,120,115,102, 128,137,141,149,150,148,143,141,136,128,120,122,116,109,116,136,182,182,140,135,130,124,116,109,100, 131,132,141,143,148,147,143,140,134,125,116,117,108,109,120,130,171,185,133,132,127,120,117,110, 90, 136,131,139,136,140,141,140,136,132,121,114,117,109,106,112,130,163,192,130,131,127,119,116,110, 81, 126,131,132,132,136,140,134,135,128,117,110,113,111,110,112,129,151,196,155,130,127,120,115,103, 64, 127,132,130,128,134,134,140,132,126,110,102,117,118,114,112,121,152,195,165,123,128,117,115, 96, 36, 123,131,127,129,132,133,134,131,127,112,109,117,114,116,107,116,145,172,136,123,122,116,107, 72, 27, 127,128,129,130,133,135,132,134,130,120,108,110, 48, 79, 76,103,128,165,137,127,118,115,105, 34, 31, 123,124,127,128,132,129,134,131,131,124,114,109,115,117,106,120,151,149,134,126,118,114, 85, 30, 36, 122,122,123,128,132,133,134,133,132,127,128,125,120,138,130,158,162,149,130,123,115,106, 36, 34, 29, 124,124,122,124,129,130,126,134,130,130,124,123,127,164,155,162,163,144,128,128,117, 97, 37, 29, 29, ……………..
数字图像处理课程内容
f ( x, y ) = ( f (1,0) − f (0,0) x + ( f (0,1) − f (0,0) y + ( f (1,1) + f (0,0) − f (1,0) − f (0,1) xy + d
对于三角形，设双线性方程为：
f ( x, y ) = ax + by + c
带入3点灰度坐标可求：a,b,c
灰度级：L = 2 k 图像比特数：b = M × N × k
像素基本关系
相邻关系 N4，N8，ND 邻接、连通
4邻接，8邻接，m邻接 通路：相邻像素相互邻接，形成通路。
距离
D4（街区距离），D8（棋盘距离）
3/4/6章. 图像增强
基本灰度变换
灰度区间拉伸与压缩
线性变换 斜率(k>1) 非线性变换 曲线凹凸 上凸,拉伸;如对数 下凹,压缩;如指数
三种平滑滤波器比较
模糊比较（平滑作用） 模糊比较（平滑作用） 模糊小:高斯低通>巴特沃思>理想低通 平滑效果最好：巴特沃思 消除振铃：高斯低通，一阶巴特沃思
5. 图像复原
空间滤波复原
均值滤波器
算术均值滤波器：图像模糊， 算术均值滤波器：图像模糊，减少噪声 几何均值滤波器：线变粗,丢失细节 只一像素0，均值0 丢失细节； 几何均值滤波器：线变粗 丢失细节；只一像素 ，均值 谐波均值滤波器：适用高斯噪声,盐噪声 盐噪声,不适用胡椒噪声 谐波均值滤波器：适用高斯噪声 盐噪声 不适用胡椒噪声 逆谐波均值滤波器： 正 胡椒噪声； 负 盐噪声； 逆谐波均值滤波器：Q正，胡椒噪声；Q负，盐噪声； Q=0，算术均值滤波器 ， 修正α均值滤波器：适用多种噪声； 修正α均值滤波器：适用多种噪声； d=0,算术均值滤波器；d=MN－1,中值均值滤波器 算术均值滤波器； 算术均值滤波器 － 中值均值滤波器
对于三角形，设双线性方程为：
f ( x, y ) = ax + by + c
带入3点灰度坐标可求：a,b,c
灰度级：L = 2 k 图像比特数：b = M × N × k
像素基本关系
相邻关系 N4，N8，ND 邻接、连通
4邻接，8邻接，m邻接 通路：相邻像素相互邻接，形成通路。
距离
D4（街区距离），D8（棋盘距离）
3/4/6章. 图像增强
基本灰度变换
灰度区间拉伸与压缩
线性变换 斜率(k>1) 非线性变换 曲线凹凸 上凸,拉伸;如对数 下凹,压缩;如指数
三种平滑滤波器比较
模糊比较（平滑作用） 模糊比较（平滑作用） 模糊小:高斯低通>巴特沃思>理想低通 平滑效果最好：巴特沃思 消除振铃：高斯低通，一阶巴特沃思
5. 图像复原
空间滤波复原
均值滤波器
算术均值滤波器：图像模糊， 算术均值滤波器：图像模糊，减少噪声 几何均值滤波器：线变粗,丢失细节 只一像素0，均值0 丢失细节； 几何均值滤波器：线变粗 丢失细节；只一像素 ，均值 谐波均值滤波器：适用高斯噪声,盐噪声 盐噪声,不适用胡椒噪声 谐波均值滤波器：适用高斯噪声 盐噪声 不适用胡椒噪声 逆谐波均值滤波器： 正 胡椒噪声； 负 盐噪声； 逆谐波均值滤波器：Q正，胡椒噪声；Q负，盐噪声； Q=0，算术均值滤波器 ， 修正α均值滤波器：适用多种噪声； 修正α均值滤波器：适用多种噪声； d=0,算术均值滤波器；d=MN－1,中值均值滤波器 算术均值滤波器； 算术均值滤波器 － 中值均值滤波器
数字图像处理 PPT课件
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课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
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
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
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。
课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
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
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
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。