数字图像处理笔记

第一章绪论

一、平面图象      

图像是一个二维（像平面）亮度函数。

       对一幅活动、彩色、立体图像在数学上可如下表示：

 I=f(x,y,λ,t)

(x,y)空间坐标，——波长，t——时间，I——强度。

       对一幅静止、单色、平面图象：I=f(x,y)

二、数字图像

       数字图像是图像的数字化表示，像素是其最小的单位。

 I=f(m,n)

m,n:坐标，整数。    I:（光）强度，灰度值表示，非负数。

       一幅彩色图像可以分为R、G、B、三幅灰度图像。对彩色图像处理，就是分别对这三幅灰度图像进行处理。

三、数字图像处理

       用计算机对图像进行处理就是数字图像处理。

       将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，就是图像到图像的过程。

图像处理任务：

（1）     提高图像质量。

（2）     提取目标的某些特征，以便后续分析或识别。

（3）     图像压缩，便于存储和传输庞大的图像视频信息。

四、数字图像处理方法（空域法、变换域法）

1、空域法：直接针对图像阵列的元素处理

（1）邻域处理法

-梯度算法

-拉普拉斯算子

-平滑算子

-卷积运算

（2）点处理法

-灰度处理（面积、周长、体积、中心原酸，etc）

2、变换域

空间图像->（正交）变换->处理->反变换

-eg.

       滤波处理

       数据压缩

       特征提取

五、数字图像处理的主要研究内容

1、图像信息的获取

2、图像信息的存储

3、图像信息的传递

-系统内部传递：DMA，提高速度

-外部传递：通信问题，实时性（压缩），带宽

4、数字图像处理

（1）几何处理

-坐标变换、图像放大、缩小、旋转、移动

-多个图像的配准、全景畸变矫正、扭曲矫正

-计算周长、面积、体积，etc.

（2）算术处理

-对图像进行加、减、乘、除运算，与、或等逻辑运算

·主要针对像素，eg.医学图像的减影处理（去除背景）

（3）图像增强（主观性）

-突出图像中按兴趣的信息，去掉或减弱不感兴趣的信息，使其在特定的应用中更便于解释和识别.

-直方图修正法、伪彩色法、灰度窗口

（4）图像复原（客观性）

去掉干扰核污染、恢复图像的本来面目

-图像噪声：随机点、相干噪声（网纹干扰）

-模糊：透镜散光、相对运动

-遥感：大气流、云层遮挡

主要方法：维纳滤波、卡尔曼滤波、逆滤波、同态滤波，etc.

（5）图像重建

从数据->图像

CT、x-ray、NMR、超声CT、ECT

成像方法：迭代法、代数法、傅里叶反投影法、卷积法

三维重建------用于虚拟现实、科学可视化技术

（6）图像编码

运用图像信号的统计特性，以及视觉的生理学和心理学特性实现高效编码。

目的：

a、减少数据存储空间；

b、降低数据率、减少传输带宽；

c、压缩信息，提取特征，以便识别。

（7）图像识别

-方法：统计识别（特征）、语法结构（结构基元）、模糊识别（模糊数学、人的思维方法）

（8）图像理解

图像->描述

利用客观世界的知识，使计算机进行联想、思考、推论，从而理解图像表现的内容（景物理解）。

六、基本图像处理系统

1、基本图像处理系统包括：输入设备，交互控制设备，显示及记录设备，图像处理机，计算机主机，计算机其他外设。

2、常用图像处理开发工具：MATLAB，Visual C++。