数字图像基础PPT课件
合集下载
数字图像处理第二章数字图像基础讲课文档
第二十九页，共80页。
▪ 彩色图象可以用红、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 的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象 素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来 表示。
域：紫、蓝、绿、黄、 橘黄和红色。
▪ 每种颜色不是突然终止的，
而是混合平滑的过渡到另 一种颜色的。
2.1.3光度学-基础知识
▪ 辐射度学中一个最基本的量是辐射通量或辐射
功率，单位：瓦。在光度学中，使用光通量表 示光辐射的功率或光辐射量。
▪ 光通量：光源以电磁波的形式辐射出且人眼能
感受到的光功率。用φ表示，单位为流明(lm)。
第二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， I（i，j）
Digital image, pixel, gray-level
第六页，共80页。
人眼的构造——晶状体
▪ 晶状体，水晶体 (lens)：
如同相机的镜片。
▪ 晶状体在眼睛正面中
央，光线投射进来以 后，经过它的折射传 给视网膜。所谓近视眼、
远视眼、老花眼以及各 种色彩、形态的视觉或 错觉，大部分都是由于 水晶体的伸缩作用所引 起。
▪ 它像一种能自动调节
焦距的凸透镜一样。
第三页，共80页。
2.1.1视觉系统的基本构造
(Basic Structure of Visual System)
▪ 基本构造
▪ 人眼的构造相当于一架
摄像机或照相机。前面， 是由角膜、晶状体、前 房，后房、玻璃体所共 同组成的具备镜头功能 的组合，把物体发出的 光线聚焦到后面的相当
▪ 彩色图象可以用红、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 的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象 素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来 表示。
域：紫、蓝、绿、黄、 橘黄和红色。
▪ 每种颜色不是突然终止的，
而是混合平滑的过渡到另 一种颜色的。
2.1.3光度学-基础知识
▪ 辐射度学中一个最基本的量是辐射通量或辐射
功率，单位：瓦。在光度学中，使用光通量表 示光辐射的功率或光辐射量。
▪ 光通量：光源以电磁波的形式辐射出且人眼能
感受到的光功率。用φ表示，单位为流明(lm)。
第二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， I（i，j）
Digital image, pixel, gray-level
第六页，共80页。
人眼的构造——晶状体
▪ 晶状体，水晶体 (lens)：
如同相机的镜片。
▪ 晶状体在眼睛正面中
央，光线投射进来以 后，经过它的折射传 给视网膜。所谓近视眼、
远视眼、老花眼以及各 种色彩、形态的视觉或 错觉，大部分都是由于 水晶体的伸缩作用所引 起。
▪ 它像一种能自动调节
焦距的凸透镜一样。
第三页，共80页。
2.1.1视觉系统的基本构造
(Basic Structure of Visual System)
▪ 基本构造
▪ 人眼的构造相当于一架
摄像机或照相机。前面， 是由角膜、晶状体、前 房，后房、玻璃体所共 同组成的具备镜头功能 的组合，把物体发出的 光线聚焦到后面的相当
数字图像处理ppt课件
between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容：
使用Photoshop观察数字图像增强的效果； 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、
数字图像处理课件ppt课件
9
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （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。 • 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。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （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。 • 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。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
数字图像处理ppt课件
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的分布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加 工和分析，以满足各种应 用需求的技术。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度，使图像细 节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度，使图 像的明暗区域更加明显，增强图像的 视觉效果。常用的方法包括直方图均 衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节，增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量，突出显示图像中的边缘和细节，使图像看起来更加 清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。
数字图像.ppt
• 6．部分容积效应（partial volume effect） 某像素位置上 可能有多个不同X 线吸收系数的体素存在，该处像素的灰 度值往往是多个体素灰度值依其体积所占比例而得的平均 灰度值的现象。
• 7．空间分辩力（spatial resolution） 是指图像能分辨相 邻两点的能力，常用能分辨两个点间的最小距离来表示。 又称几何分辨力。
• 8．密度分辩力（density resolution） 图像中可辨认低密 度差别的最小极限，即对细微密度差别的分辨能力（数字 图像灰度精度的范围）。又称为图像的灰度分辨力（或对 比度分辨力）。
• 9．时间分辩力（temporal resolution） 成像系统对被检 体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1．图像数据采集 是通过各种接收器件（如 成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探 头等），将曝光或扫描等形式收集到的模拟 信号转换成数字信号。数字图像的数据采集 大都经过三个步骤：
• （1）分割：是将图像分割成若干个小单元 的空间取样处理（下图a）。
• （2）采样：对一幅图像采样时该图像中像 素的每一个亮点被采样，亮点的光强度通过 光电倍增管转换成电信号（模拟信号）（下
• 4．图像分割 图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部 分，使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5．三维重建 三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息， 按照体绘制、面绘制等运算方法，重建出反映组织三维信息的三维影 像。面绘制适于重建单个脏器组织，重在显示组织外观形态和空间结 构，但不描述组织内部信息，信息利用率较小。临床常用的面绘制有 表面阴影显示（SSD）（下图a）。体绘制适于多个脏器组织的重建， 尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好，其算法充分利用图像数 据，反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影（MIP） （下图b）、容积再现（VR）等。
• 7．空间分辩力（spatial resolution） 是指图像能分辨相 邻两点的能力，常用能分辨两个点间的最小距离来表示。 又称几何分辨力。
• 8．密度分辩力（density resolution） 图像中可辨认低密 度差别的最小极限，即对细微密度差别的分辨能力（数字 图像灰度精度的范围）。又称为图像的灰度分辨力（或对 比度分辨力）。
• 9．时间分辩力（temporal resolution） 成像系统对被检 体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1．图像数据采集 是通过各种接收器件（如 成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探 头等），将曝光或扫描等形式收集到的模拟 信号转换成数字信号。数字图像的数据采集 大都经过三个步骤：
• （1）分割：是将图像分割成若干个小单元 的空间取样处理（下图a）。
• （2）采样：对一幅图像采样时该图像中像 素的每一个亮点被采样，亮点的光强度通过 光电倍增管转换成电信号（模拟信号）（下
• 4．图像分割 图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部 分，使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5．三维重建 三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息， 按照体绘制、面绘制等运算方法，重建出反映组织三维信息的三维影 像。面绘制适于重建单个脏器组织，重在显示组织外观形态和空间结 构，但不描述组织内部信息，信息利用率较小。临床常用的面绘制有 表面阴影显示（SSD）（下图a）。体绘制适于多个脏器组织的重建， 尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好，其算法充分利用图像数 据，反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影（MIP） （下图b）、容积再现（VR）等。
第一章数字图像基础
返回
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
11
图像增强
• 对比度增强 • 亮度增强 • 直方图修改 • 图像平滑去噪声 • 滤波 • 图像锐化
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
返回
12
图像复原
• 运动模糊的复原 • 逆滤波复原 • 维纳滤波复原 • 能量相等准则复原 • 代数复原 • 图像增强与图像复原之间的区别？ 返回
– 声音
图像
数学函数
连续函数
可见图像
图片 照片
1/16/2020
离散函数
不可见物 理图像
浙江中医学院 陈礼民
图 画
2
1
传统图象是二维(2-D)的
• 图象可以是连续的和离散的。
• 在计算机中处理离散的图像，这时图像可以看 作由点阵组成。如p2/图1.1.2/b
• 原点在左上角，
原点在左下角
Y
O C
I(r,c)
相关硬件
• 扫描仪，照相机，摄像机 • 采集卡，图像处理加速卡 • 显示器，打印机，绘图仪，投影仪
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
16
应用
• 医学图像处理（成像，处理，重建）
• 遥感图像处理
• 艺术创作
• Web
• 人机交互
• 广播与娱乐
返回
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
17
空间探索
■
●
f(x,y)
R (a)
1/16/2020
O
(b) 图1.1.1 数字图象示例
浙江中医学院 陈礼民
X
3
• 每个点称为象素:pixel • 图象可以用2-D数组f(x, y)来表示， • x和y表示2-D空间pixel的位置 • f(x,y)代表象素的某种性质的值。
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
11
图像增强
• 对比度增强 • 亮度增强 • 直方图修改 • 图像平滑去噪声 • 滤波 • 图像锐化
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
返回
12
图像复原
• 运动模糊的复原 • 逆滤波复原 • 维纳滤波复原 • 能量相等准则复原 • 代数复原 • 图像增强与图像复原之间的区别？ 返回
– 声音
图像
数学函数
连续函数
可见图像
图片 照片
1/16/2020
离散函数
不可见物 理图像
浙江中医学院 陈礼民
图 画
2
1
传统图象是二维(2-D)的
• 图象可以是连续的和离散的。
• 在计算机中处理离散的图像，这时图像可以看 作由点阵组成。如p2/图1.1.2/b
• 原点在左上角，
原点在左下角
Y
O C
I(r,c)
相关硬件
• 扫描仪，照相机，摄像机 • 采集卡，图像处理加速卡 • 显示器，打印机，绘图仪，投影仪
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
16
应用
• 医学图像处理（成像，处理，重建）
• 遥感图像处理
• 艺术创作
• Web
• 人机交互
• 广播与娱乐
返回
1/16/2020
浙江中医学院 陈礼民
17
空间探索
■
●
f(x,y)
R (a)
1/16/2020
O
(b) 图1.1.1 数字图象示例
浙江中医学院 陈礼民
X
3
• 每个点称为象素:pixel • 图象可以用2-D数组f(x, y)来表示， • x和y表示2-D空间pixel的位置 • f(x,y)代表象素的某种性质的值。
《数字图像处理绪论》课件
提取图像中的特征信息， 如边缘、纹理等。
图像数字化的基本原理与方法
数字图像获取
数字相机通过光电传感器将光信 号转换为数字信号，实现图像的 数字化。
图像量化
图像量化是将连续色彩空间离散 化为有限色调的过程，常用于图 像压缩和显示。
图像采样
图像采样是将连续二维空间的图 像转换为离散的像素点，常用于 数字图像处理。
《数字图像处理绪论》 PPT课件
数字图像处理是一门研究图像获取、呈现、分析和处理的学科，本课件将介 绍其背景、概念以及常见应用场景。
数字图像处理的背景与概念
数字图像处理是处理数字图像的技术和方法，它在计算机科景
医学影像
图像处理在医学影像中用于 疾病诊断、手术规划等方面， 提高了医疗效率和准确性。
图像的基本特征提取
1
边缘检测
边缘是图像中亮度变化明显的区域，边缘检测可以找到图像中的边缘。
2
纹理分析
纹理是图像中特定区域的颜色和亮度的统计特征，纹理分析用于图像分类和分割。
3
形状描述
形状描述通过数学方法对图像中的物体形状进行表征和描述。
灰度变换以及直方图均衡化
灰度变换是对图像的灰度级进行调整，直方图均衡化是一种灰度变换方法， 用于增强图像的对比度。
基本的空域滤波算法
1
平滑滤波
平滑滤波器可以减少图像中的噪声，使图像更加清晰。
2
锐化滤波
锐化滤波器可以增强图像中的边缘和细节，使图像更加鲜明。
3
边缘检测滤波
边缘检测滤波器可以提取图像中的边缘信息，用于图像分析和处理。
安全监控
图像处理技术可以用于人脸 识别、行为分析等领域，提 升安全监控的能力。
图像检索
精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
j 1
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其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。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其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。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
数字图像处理 PPT课件
tt p : // ww w. xd u ph .co m
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。
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.55mm
第2章 第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性 空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉 活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感 监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近 每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞 空间分辨率高, 对颜色敏感度高 感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿 几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞 空间分辨率低,没有色彩感觉 感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章 第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮 度与其周围背景I有刚刚可察 觉到的差别I, 则I和I的比值 是I的函数,且该比值在一定亮 度范围内近似不变, 该比值称 为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对 亮度的对比度敏感,而非亮度 值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里 由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与 视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视 细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状 细胞 杆状细胞,感受光线的明 暗和颜色刺激
第2章 第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能 力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨 别能力强
Weber ratio I50 I
第2章 第15页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-马赫效应
视觉系统在不同亮度区域 边缘周围存在“欠调”和 “过调”现象
图中各色带的亮度恒定, 但 实际感觉条带边缘亮度有 变化: 边缘处亮的一边更亮, 暗的一边更暗
主观亮度是进入人眼的光强的 对数函数
b = log(a)
b-主观亮度 a-光强
第2章 第12页
2 Fundamental
(闪光极限)
2.1.3 亮度适应和鉴别
人的视觉不能同时在一个 范围内工作, 而是利用改 变局部灵敏度来实现大的 动态范围内的变动. 这称 为亮度适应现象
亮度适应级
(夜视阈值)
2 Fundamental
02数字图像基础
第2章 第1页
2 Fundamental
第二章 数字图像基础
1. 人眼的视觉特性 2. 图像感知和获取 3. 图像取样和量化 4. 像素间的关系和基本操作
第2章 第2页
2 Fundamental
2.1 人眼的视觉特性
为什么要研究人类视觉?
1) 数字图像处理的质量评价多由人眼主观评价;
晶状体: 透明体,位于玻璃体和 虹膜之间.通过睫状肌的收缩可 改变晶状体的屈光力,使得不同 距离的物体在视网膜上成像.
玻璃体:位于眼球内部之间,透 明流体.
第2章 第5页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
虹膜:调节光通量的大小 瞳孔直径可变 2~8mm
睫状肌:调节晶状体区域(调焦) 脉络膜: 黑色,含有丰富的色素,
第2章 第8页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
第2章 第9页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
晶状体 vs 光学透镜:晶状体适应性更强
聚焦远处物体, 晶状体变得扁平; 聚焦近处物体, 晶状体变厚
成像过程
视网膜图像主要反射在中心凹 由光敏细胞(杆状/锥状细胞)产生神经刺激 视觉神经将神经刺激转换为电脉冲,最后由大脑解码
眼球内部主要是晶状体和 玻璃体
眼球分为屈光系统和感光 系统两部分
第2章 第4页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
屈光系统的作用是将物体清晰 地成像在视网膜上
角膜: 覆盖眼球前表面,硬的透 明膜, 有屈光作用;
房水: 充满在角膜和虹膜之间 以及虹膜与晶状体之间的水样 透明液体, 由睫状体产生, 提供 角膜和晶状体等组织新陈代谢 所需的能量, 维持眼内压.
2) 许多图像处理相关技术要根据人眼特性设计. （如电视图像场频率、屏幕刷新频率、图像量 化级别、立体显示(双目视觉)、图像压缩）
3) 根据人类认知图像内容的机制可以研究出新的 图像处理算法;
第2章 第3页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
人眼:近似球体,直径24mm, 眼球壁由三层膜构成 角膜和巩膜 脉络膜 睫状体 虹膜 视网膜
(暗适应)
Photopic (亮适应)
图中Ba附近的曲线称为 对应亮度适应级Ba的主 观亮度感觉范围
第2章 第13页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别
Hale Waihona Puke 人眼感觉亮度不是简单的线性亮度函数
韦伯定理 马赫带效应 视在对比度 视觉遮蔽效应 视觉惰性 视错觉
frog or horse?
吸收外来光,消除眼球内部的反 射光和散射光(暗室 黑布). 给视 网膜提供营养 虹膜: 眼球外壁, 保护眼球 中心凹: 敏感度最高 直径1.5mm 锥状细胞密度大, 敏感度度最
高的区域.杆状细胞密度小
第2章 第6页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
感光系统的作用是将光刺激转 换为神经刺激,送入大脑神经 系统. 主要由视网膜组成.
10个灰度级
128个灰度级
第2章 第11页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别
人的视觉系统能适应的光强度 级别范围很宽, 从夜视域到强 光闪光高达1010数量级
与整个适应范围相比, 人眼在 某一时刻能鉴别的亮度级别范 围很小
对于某种给定条件, 视觉系统 当前的灵敏度级别称为亮度适 应级别(Brightness Level)
第2章 第16页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-视在对比度
感觉的亮度区域不是简单的取决于亮度值本身 相同的亮度块在不同的背景下, 感觉亮度不同
视觉遮蔽: 当背景存在明显的空间或时间变化时, 辨别亮 度变化的门限增加
第2章 第17页
第2章 第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性 空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉 活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感 监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近 每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞 空间分辨率高, 对颜色敏感度高 感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿 几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞 空间分辨率低,没有色彩感觉 感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章 第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮 度与其周围背景I有刚刚可察 觉到的差别I, 则I和I的比值 是I的函数,且该比值在一定亮 度范围内近似不变, 该比值称 为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对 亮度的对比度敏感,而非亮度 值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里 由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与 视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视 细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状 细胞 杆状细胞,感受光线的明 暗和颜色刺激
第2章 第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能 力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨 别能力强
Weber ratio I50 I
第2章 第15页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-马赫效应
视觉系统在不同亮度区域 边缘周围存在“欠调”和 “过调”现象
图中各色带的亮度恒定, 但 实际感觉条带边缘亮度有 变化: 边缘处亮的一边更亮, 暗的一边更暗
主观亮度是进入人眼的光强的 对数函数
b = log(a)
b-主观亮度 a-光强
第2章 第12页
2 Fundamental
(闪光极限)
2.1.3 亮度适应和鉴别
人的视觉不能同时在一个 范围内工作, 而是利用改 变局部灵敏度来实现大的 动态范围内的变动. 这称 为亮度适应现象
亮度适应级
(夜视阈值)
2 Fundamental
02数字图像基础
第2章 第1页
2 Fundamental
第二章 数字图像基础
1. 人眼的视觉特性 2. 图像感知和获取 3. 图像取样和量化 4. 像素间的关系和基本操作
第2章 第2页
2 Fundamental
2.1 人眼的视觉特性
为什么要研究人类视觉?
1) 数字图像处理的质量评价多由人眼主观评价;
晶状体: 透明体,位于玻璃体和 虹膜之间.通过睫状肌的收缩可 改变晶状体的屈光力,使得不同 距离的物体在视网膜上成像.
玻璃体:位于眼球内部之间,透 明流体.
第2章 第5页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
虹膜:调节光通量的大小 瞳孔直径可变 2~8mm
睫状肌:调节晶状体区域(调焦) 脉络膜: 黑色,含有丰富的色素,
第2章 第8页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
第2章 第9页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
晶状体 vs 光学透镜:晶状体适应性更强
聚焦远处物体, 晶状体变得扁平; 聚焦近处物体, 晶状体变厚
成像过程
视网膜图像主要反射在中心凹 由光敏细胞(杆状/锥状细胞)产生神经刺激 视觉神经将神经刺激转换为电脉冲,最后由大脑解码
眼球内部主要是晶状体和 玻璃体
眼球分为屈光系统和感光 系统两部分
第2章 第4页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
屈光系统的作用是将物体清晰 地成像在视网膜上
角膜: 覆盖眼球前表面,硬的透 明膜, 有屈光作用;
房水: 充满在角膜和虹膜之间 以及虹膜与晶状体之间的水样 透明液体, 由睫状体产生, 提供 角膜和晶状体等组织新陈代谢 所需的能量, 维持眼内压.
2) 许多图像处理相关技术要根据人眼特性设计. （如电视图像场频率、屏幕刷新频率、图像量 化级别、立体显示(双目视觉)、图像压缩）
3) 根据人类认知图像内容的机制可以研究出新的 图像处理算法;
第2章 第3页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
人眼:近似球体,直径24mm, 眼球壁由三层膜构成 角膜和巩膜 脉络膜 睫状体 虹膜 视网膜
(暗适应)
Photopic (亮适应)
图中Ba附近的曲线称为 对应亮度适应级Ba的主 观亮度感觉范围
第2章 第13页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别
Hale Waihona Puke 人眼感觉亮度不是简单的线性亮度函数
韦伯定理 马赫带效应 视在对比度 视觉遮蔽效应 视觉惰性 视错觉
frog or horse?
吸收外来光,消除眼球内部的反 射光和散射光(暗室 黑布). 给视 网膜提供营养 虹膜: 眼球外壁, 保护眼球 中心凹: 敏感度最高 直径1.5mm 锥状细胞密度大, 敏感度度最
高的区域.杆状细胞密度小
第2章 第6页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
感光系统的作用是将光刺激转 换为神经刺激,送入大脑神经 系统. 主要由视网膜组成.
10个灰度级
128个灰度级
第2章 第11页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别
人的视觉系统能适应的光强度 级别范围很宽, 从夜视域到强 光闪光高达1010数量级
与整个适应范围相比, 人眼在 某一时刻能鉴别的亮度级别范 围很小
对于某种给定条件, 视觉系统 当前的灵敏度级别称为亮度适 应级别(Brightness Level)
第2章 第16页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-视在对比度
感觉的亮度区域不是简单的取决于亮度值本身 相同的亮度块在不同的背景下, 感觉亮度不同
视觉遮蔽: 当背景存在明显的空间或时间变化时, 辨别亮 度变化的门限增加
第2章 第17页