数字图像处理

第一章 绪论

数字图像处理的概念

图像：用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体

模拟图像和数字图像
1)模拟图像
模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像

空间坐标和灰度（亮度）均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。
基本元素称为像素（Pixel）

可用矩阵或数组来描述
像素或像元的属性：空间位置和灰度。

3) 图像处理
就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心理需要和实际应用或某种目的（如压缩编码或机器识别）的要求
数字图像处理：即利用计算机对数字图像进行处理。
优点：
精度高、再现性好、方法易变、灵活度高。
缺点：
处理速度受到计算机和数字器件的限制，一般也是串行处理，因此处理速度较慢。

a.低级处理：对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。（如图像缩放、图像平滑）图像→图像。
b.中级处理（图像分析）：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量(特征提取)，以获得客观的信息。 （如区域分割、边界检测）.图像→数据
c.高级处理（图像理解）：研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义(如无人驾驶，自动机器人)。

数字图像处理的应用实例

Gamma射线

1. 骨骼扫描
2. PET图像
3. 天鹅星座环
4. 来自反应器电子管的伽马辐射

X射线

（a）胸部X射线图像
（b）主动脉造影图像
（c）头部CT
（d）电路板
（e）天鹅星座环

紫外线成像

(1)普通谷物
(2)被真菌感染的谷物
(3)天鹅星座环

 

 

 

数字图像处理的基本步骤

 

 

数字图像处理系统的组成

 

 

图像输入模块:也称图像采集或图像数字化
为采集数字图像，需要两种装置（器件）：

一种是对某个电磁能量谱波段（如X射线、紫外线、可见光、红外线等）敏感的物理器件；

另一种称为数字化器，它能将上述（模拟）电信号转化为数字（离散）的形式。
如：x射线透视成像仪、CCD摄像头、数码相机

 

图像输出模块：
对图像处理来说，处理的结果主要用于显示给人看。对图像分析来说，分析的结果也可以借助计算机图形学技术转换为图像形式直观地展示。
如CRT显示器、液晶显示器和投影仪等。

 

图像存储模块：
图像包含有大量的信息，因而存储图像也需要大量的空间。在图像处理和分析系统中，大容量和快速的图像存储器是必不可少的。用于图像处理和分析的数字存储器可分为三类：
（1）处理和分析过程中使用的快速存储器；
（2）用于比较快地重新调用的在线或联机存储器;
（3）不经常使用的数据库（档案库）存储器。
如计算机内存、硬盘、软盘、闪存盘、CD光盘、DVD光盘等。

 

图像通信模块
对图像数据进行传输和通信。由于图像数据量很大，而能提供通信的信道传输率又有限，因此传输前必须对表示图像信息的数据进行压缩编码，以减少图像数据量。

 

图像处理与分析模块
为了各种目的，而对图像进行的一系列处理，是图像处理系统的核心模块，也是我们学习的主要内容。
包括处理算法、实现软件和计算机，一般包括下面三种形式：

• 通用图像处理：适用于功能要求灵活，图像数据量大，但实时性要求不高的图像处理与分析算法，也可辅之方便灵活的操作界面。
• 专用图像处理系统：对于象CT、核磁共振、彩色B超、机场安检等专用影像处理，可采用能满足实际应用的专用计算机和专用图像处理算法等，来构成专用图像处理系统。
• 图像处理芯片：将许多图像处理功能集成在一个很小的芯片上，形成专用或通用的图像处理芯片。

 第二章 数字图像基础

①发光强度——从光源流出的能量的总量。单位：瓦特(W)
②光通量——观察者从光源感受到的能量。单位：流明(lm)
③亮度——光感受的主观描绘子。单位：不能测量

坐标的数字化称为采样，幅度值的数字化称为量化。

均匀采样和量化
非均匀采样和量化

 

图像的非均匀采样：
在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。

图像的非均匀量化：
非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量化误差最小的原则来进行量化.具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围,量化间隔取小一些,而对那些像素灰度值极少出现的范围,则量化间隔取大一些. 由于图像灰度值的概率分布函数因图像不同而异,所以不可能找到可用于所有图像的最佳非等间隔量化方法.

2.4.3 空间和灰度分辨率

 

 

采样间隔值越小，空间分辨率越高

灰度级别中可辨别的最小变化，通常也把灰度级L称为灰度分辨率

 

（2）图像的放大——①创立新的象素位置；②给新象素赋灰度值

 最近邻域内插方法

 在原图像上寻找最靠近的像素并把它的灰度值赋给栅格上的新像素。

 

双线性内插方法

 

最近领域内插法(上一行)和双线性内插法(下一行)得到的放大图像分别将128×128,64×64, 32×32放大到1024×1024

 

第三章 灰度变换与空间滤波

图像增强：图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给分析带来了困难。             

   改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；

   将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 

• 空间域处理：
  • 点处理（图像灰度变换、直方图均衡等）；
  • 邻域处理（线性、非线性平滑和锐化等）；
• 频率域处理  ：高、低通滤波、同态滤波等 

 3.2  基本灰度变换

图像反转

对数变换

幂次变换  

 

 

 第八章 图像压缩

•数据冗余类别

•(1)  编码冗余

•  与灰度分布的概率特性有关

•(2)  像素相关冗余

•  空间冗余，几何冗余

•(3)  心理视觉冗余

•  与主观感觉有关

•减少/消除其中的一种/多种冗余，就能取得数据压缩的效果

有损不可逆的（如电视广播中的隔行扫描）

 

 

1. 无损预测编码

•对差值信号不进行量化而直接编码就称之为无损预测编码

 

 2. 有损预测编码

•在预测编码中，对差值信号进行量化后再进行编码就称之为有损预测编码。

•消除心理视觉冗余数据。

•量化：

–量化器将预测误差映射进有限个输出      中。

–    确定了有损编码中的压缩量和失真量。

–预测器输入：

•有损预测方法：

–差分脉冲编码调制 ( Differential Pulse Code Modulation，简称DPCM ) ——最典型

–DM （德尔塔调制）方法——最简单

 有损预测编码系统比无损预测编码系统多出量化器部分