高抽象程度低二、数字图像处理的概念 1. 什么是图像
“图”是物体投射或反射光的分布，“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。
是客观和主观的结合。
2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。
物理图象及对应 的数字图象
3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。 4什么是数字图像处理
数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理
5对连续图像f（x，y）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点
整个图像共抽样M×N个像素点
一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048
6数字图像常用矩阵来表示： ??f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit ? f(0,0) f(0,1) ? f(0,N?1)????? f(x,y)??? f(1,0) f(1,1) ? f(1,N?1)????7 数字图像处理的三个层次 ? ? ? ? ????? ?f(N?1,0) f(N?1,1) ? f(N?1,N?1)????N?N
高层图像理解符号小 语操数义中层图像分析目标作据 对量象 低层图像处理像素大
8 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。
9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。
10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） 11图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作， 它主要在图像像素级上进行处理， 处理的数据量非常大。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非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作， 基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处 12图像工程与相关学科的联系和区别 图像图像
图像处理
计 客模新新新算图像分析 计算机图形学观式理工概机数据 世识论具念视图像理解界 （转换）别觉 图像理解人符号
13数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关，它必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。
14数字图像处理的应用领域多种多样。最主要的图像源是电磁能谱，其他主要的能源包括声波、超声波和电子（用于电子显微镜）。 15伽马射线成像
伽马射线成像的主要用途包括医学和天文观测。
16 X射线在医学诊断上的应用:（a）X光片（b）血管照相术（c）头部CAT切片图像 X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一
X射线在工业和天文学上的应用（a）电路板（b）天鹅座星环
17紫外光的应用多种多样平板印刷技术工业检测 显微镜方法 激光 生物图像 天文观测 18可见光及红外波段成像
这一波段的应用最为广泛,电视和多媒体,光显微镜;涉及的范围从药物到材料特性的检测 天气观测与预报是卫星多光谱图像的主要应用领域; 图像识别
19无线电波段成像主要应用在医学和天文学:在医学中，无线电波用于磁共振成像（MRI) 20超声波图像产生的步骤：
1.超声波系统向身体传输高频（1～5MHz）声脉冲。 2.声波传入体内并碰撞组织间的边缘，声波的一部
分返回到探头，一部分继续传播直到另一边界并被反射回来。 3.反射波被探头收集起来并传给计算机。
4. 计算机根据声波在组织中的传播速度和每个回波返回 的时间计算从探头到组织或者器官边界的距离。
5. 系统在屏幕上显示回波的距离和亮度形成的二维图像。
21电子显微镜成像:过热损坏的钨丝（250倍）;损坏的IC电路（2500倍) 22现状
七十年代以来迅猛发展。
?1：主观需求：人类从外界获取得信息60～70％通过眼睛 的图象信息。
?2：计算机技术的发展和通信手段的发展提供客观可能；以FFT为代表的数字信号处理算法和现代信号处理方法的精确性，灵活性与通用性。 ?3：数学化的特点是该学科成熟的一个标志。“一种科学只有在成功地运用数学时，才算真正达到了完美的地步”(分析，代数，几何）
?总之：是一门在理论研究和应用开发两方面获得极大统一的学科。 23发展趋势
1：结合网络和Internet技术需求而发展起来的新技术，比如网上图像、视频的传输、 点播和新的浏览、查询手段。
2：高级图像处理技术，结合最新的数学进展，诸如小波、分形、形态学等技术。 3：智能化，图象自动分析、识别与理解。 24数字图像处理系统概要 数字图象处理系统由 图象数字化设备、 图象处理计算机和 图象输出设备组成。
输入及数字化设备 ?摄象机?鼓式扫描器?平台式光密度计?视频卡?扫描仪?数码相机?DV 显示及记录设备 ?图象显示器?鼓式扫描器?图象拷贝机?绘图仪?激光打印机?喷墨打印机 25数字图像处理的主要研究内容
.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。
26.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。
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…… 27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……
28 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。 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……
29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…… 30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。 31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
32数字图像处理应用前景:数字图像处理除了通信领域的新应用外，另一个重要领域就是生物医学成像与诊断。
第二章 数字图像处理基础
1人眼的构造:镜头将光线聚焦，并将物体成像到视网膜上，视网膜上有许多光感应器叫做圆锥细胞（6～7百万）和杆细胞（75～150百万），圆锥细胞集中在中央凹周围并对颜色很敏感，而杆细胞比较分散，对低照度比较敏感。
光图像激活视杆体或视锥体时，发生光电化学反应，同时产生视神经脉冲，视觉系统散布视神经中有80万神经纤维，视觉系统传播视神经脉冲。许许多多的视杆体和视锥体相互连接到神经纤维上。
视觉系统的可视波长范围为 =380nm～780nm;
视觉系统的可响应的亮度范围是:1～10个量级的幅度范围。
生理学已证实，视网膜中有三种视锥体，具有不同的光谱特性，峰值吸收分别在光谱的红、绿、兰区域。吸收曲线有相当多的部分是相互重叠的。这是三基色原理的生理基础。 2视锥细胞和视杆细胞在视网膜上的分布 锥状（cone）视觉：白昼视觉，色彩； 杆状（rod）视觉：夜视觉，低照度敏感。
3人眼的成像:人眼中的肌肉可以用来改变晶状体的形状，并允许我们对远近不同的物体进行聚焦。
而聚焦到视网膜上图像会刺激杆细胞和圆锥细胞，最终将信号发送到大脑。 4物理图像:我们所感知到的颜色是由光的特性被物体反射而决定的，比如，白光照在绿色物体上，大部分被吸收，而只有绿光被物体反射
一般地，图像是由光照作用于场景并被部分的吸收，同时被场景中的物体反射 形成的。
5人眼的视觉特性:视觉是主观对客观的反应，是一种主观感觉。 视觉包括亮度视觉和彩色视觉。 6人眼的视觉特性-视觉灵敏度
何谓视觉灵敏度呢(视觉效应是由可见光刺激人眼引起的。如果光的辐射功率相同而波长不同，则引起的视觉效果也不同，不仅颜色感觉不同，而且亮度感觉也不同。为了确定人眼对不同波长光的敏感程度，在
产生相同亮度感觉的情况下，测出各种波长 光的辐射功率Ф(λ)，则：
光谱光视效能：K(λ)= 1 /Ф(λ)
用来衡量视觉对波长为λ的光的敏感程度。 )
实验表明，当λ=555nm时，有最大的光谱光视效能： Km=K(555)
d 57.3?60?dd????34382?L360?60LL任意波长光的光谱光视效能K(λ)与Km之比称为 光谱光视效率（相对视敏度），用函数V(λ)表示： V(λ)= K(λ）/ Km V(λ)也可用得到相同主观亮度感觉时所需各波长光的辐射功率Ф(λ）表示： V(λ)= Ф（555）/Ф(λ) 人眼的视觉特性-彩色视觉 彩色三要素
亮度是光作用于人眼时所引起的明亮程度的感觉。(光功率) 色调是指颜色的类别，是决定色彩本质的基本参量。(光波长) 色饱和度是指彩色所呈现色彩的深浅程度（或浓度）。 色调与色饱和度合称为色度。 人眼的视觉特性-人眼分辨力 何谓人眼的分辨力呢？
人在观看景物时人眼对景物细节的分辨能力。人眼对被观察物体上刚能分辨的最紧邻两黑点或两白点的视角的倒数称为人眼的分辨力或视觉锐度。 θ L
人眼的视觉特性-视觉对比度
图像中最大亮度Lmax与最小亮度Lmin的比值C 称为对比度。 C= Lmax/ Lmin 例：实际传送的景物亮度200-20000cd/m2，电视屏幕亮度2-200cd/m2 两者对比度都为100
重现景物的亮度范围无需与实际景物的相等，只需保持二者的对比度相同。 视亮度——在一定背景亮度环境下人的主观亮度感觉。 费涅尔系数（相对对比度灵敏度阈） ξ=ΔBmin/B (随着环境的不同，在0.005-0.02范围内变化) ΔBmin称为可见度阈值。 人眼的视觉特性-同时对比度
感觉的亮度区域不是简单取决于亮度
相同亮度的方块在不同背景下，感觉亮度不同；位于中心位置的方块亮度相同，当背景变亮时，方块的亮度变暗。
一张白纸放在桌子上看上去很白，但用白纸遮蔽眼睛直视明亮的天空时，纸看起来总是黑的。 7在观察一个亮度渐变的边缘时，发现主观感受在亮度变化部位附近的暗区和亮区中分别存在一条更黑和更亮的条带，称之为“马赫带”。
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数字图像处理的概念要点
