(848页幻灯片)数字图像处理课件.pptx

1、研究生课程研究生课程数字图像处理 Digital Image Processing12/10/2022研究生课程数字图像处理 D i g i t a l I m a g e P r o c数字图像处理课程介绍课程介绍教材及参考书教材及参考书上课主要内容上课主要内容课程目的与要求课程目的与要求考试内容考试内容助教老师助教老师国内外相关会议和杂志国内外相关会议和杂志目前需要做的事情目前需要做的事情数字图像处理课程介绍教材及参考书教材教材RafaeRafael l C C.GonzalezGonzalez,RicharRichard d E E.Woods Woods 著，著，阮秋琦、阮宇智等译，数

2、字图像处理（第阮秋琦、阮宇智等译，数字图像处理（第 二二版），电子工业出版社，版），电子工业出版社，20032003年。年。RafaeRafael l C C.GonzalezGonzalez,RicharRichard d E E.Woods.Woods，DigitaDigital l ImagImage e Processing(Second Edition)Processing(Second Edition)，PrenticPrentice e Hall Hall，20032003。教材及参考书教材教材及参考书（续）参考书参考书Kenneth R.CastlemanKenneth R.C

3、astleman著，朱志刚、林学訚、石定著，朱志刚、林学訚、石定 机等译，数字图像处理，电子工业出版社，机等译，数字图像处理，电子工业出版社，20022002年。年。章毓晋，图象工程上册章毓晋，图象工程上册图象处理和分析，清华大图象处理和分析，清华大 学出版社，学出版社，20032003年。年。阮秋琦，数字图像处理学，电子工业出版社，阮秋琦，数字图像处理学，电子工业出版社，2004 2004 年。年。杨枝灵、王开等，杨枝灵、王开等，Visual C+Visual C+数字图像获取、处理数字图像获取、处理 及实践应用，人民邮电出版社，及实践应用，人民邮电出版社，20032003年。年。章毓晋，基

4、于内容的视觉信息检索，科学出版社，章毓晋，基于内容的视觉信息检索，科学出版社，20032003年。年。教材及参考书（续）参考书上课主要内容（续）上课主要内容（续）9.9.图像压缩（图像压缩（2 2）10.10.形态学图像处理形态学图像处理11.11.图像分割图像分割12.12.表示与描述表示与描述13.13.基于内容的视频分析和检索技术（补充）基于内容的视频分析和检索技术（补充）14.14.考试复习考试复习上课主要内容（续）9.图像压缩（2）课程目的与要求课程目的与要求掌握数字图像处理的基本概念、原理和掌握数字图像处理的基本概念、原理和 方法方法初步运用所学知识解决实际问题初步运用所学知识解决

5、实际问题为图像处理及相关领域的研究打下基础为图像处理及相关领域的研究打下基础图像处理图像处理计算机视觉计算机视觉基于内容的图像、视频检索基于内容的图像、视频检索人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别图像分类、图像和视频的语义概念检测、图像分类、图像和视频的语义概念检测、课程目的与要求掌握数字图像处理的基本概念、原理和 方法考试内容平时作业平时作业50%50%，考试成绩，考试成绩50%50%平时作业选择下列两个之一：平时作业选择下列两个之一：分组完成一个大作业分组完成一个大作业其他与图像处理相关的课题其他与图像处理相关的课题(需要上课老师需要上课老师 认可认

6、可)考试闭卷完成（基本概念、原理和算法）考试闭卷完成（基本概念、原理和算法）考试内容平时作业5 0%，考试成绩5 0%助教老师曹磊E_mail: 电话：82529384注意：有不懂的地方多问助教老师，充分发挥助教老师的 指导作用助教老师曹磊国内外相关会议和杂志国内杂志：一级学报国内杂志：一级学报软件学报软件学报电子学报电子学报计算机研究与发展计算机研究与发展JournaJournal l of of TechnologyTechnologyComputeComputer r Science Science(JCST)(SCI)(JCST)(SCI)andand计算机学报计算机学报国内外相关会议

7、和杂志国内杂志：一级学报软件学报J o u国内外相关会议和杂志（续）国外会议：国外会议：IEEE International Conference on Computer IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV)Vision(ICCV)IEEE International Conference on Computer IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)Vision and Pattern Recogniti

8、on(CVPR)ACM Multimedia Conference(MM)ACM Multimedia Conference(MM)国内外相关会议和杂志（续）国外会议：国内外相关会议和杂志（续）国外会议：国外会议：IEEE International Conference on Image IEEE International Conference on Image Processing(ICIP)Processing(ICIP)IEEE International Conference on Multimedia IEEE International Conference on Multim

9、edia and Expo(ICME)and Expo(ICME)International Conference on Pattern International Conference on Pattern Recognition(ICPR)Recognition(ICPR)ACM International Conference on Image and ACM International Conference on Image and Video Retrieval(CIVR)Video Retrieval(CIVR)国内外相关会议和杂志（续）国外会议：国内外相关会议和杂志（续）国外期刊

10、：国外期刊：IEEE Transactions on Pattern Analysis and IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI)Machine Intelligence(PAMI)IEEE Transactions on Image Processing(IP)IEEE Transactions on Image Processing(IP)IEEE Transactions on Circuits and Systems for IEEE Transactions on Circuits

11、and Systems for Video Technology(CSVT)Video Technology(CSVT)International Journal of Computer Vision International Journal of Computer Vision(IJCV)(IJCV)Pattern Recognition(PR)Pattern Recognition(PR)Image and Vision Computing(IVC)Image and Vision Computing(IVC)国内外相关会议和杂志（续）国外期刊：目前需要做的事情选课学生发送下列信息给老师

12、选课学生发送下列信息给老师:姓名姓名学号学号联系方式：联系方式：E_mail,E_mail,电话电话硕士生或博士生，年级硕士生或博士生，年级所在院系、实验室、导师所在院系、实验室、导师研究方向研究方向目前需要做的事情选课学生发送下列信息给老师:p e n g y数字图像处理基础概述概述概念：图像、数字图像、像素概念：图像、数字图像、像素数字图像处理的起源数字图像处理的起源数字图像处理的应用领域数字图像处理的应用领域图像处理系统的部件图像处理系统的部件基础知识基础知识图像的采样和量化图像的采样和量化数字图像的表示数字图像的表示数字图像的质量数字图像的质量像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系数

13、字图像处理基础概述什么是图像？定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值灰度图像是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)彩色图像由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数 f(x,y)组成x xy yy yx x什么是图像？定义为二维函数f(x,y),其中，x,y 是空间什么是数字图像？像素组成的二维排列，可以用矩阵表示像素组成的二维排列，可以用矩阵表示 对于单色（灰度）图像而言，每个像素的亮度用一个数对于单色（灰度）图像而言，每个像素的亮度用一个数 值来表示，通常数值范围在值来表示，通常数值范围在0 0到到255255之间，之间，0 0表示黑、

14、表示黑、255255表表 示白，其它值表示处于黑白之间的灰度示白，其它值表示处于黑白之间的灰度彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。彩色图像可以用红、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通常，三元组的每个数值也是在0 0到到255255之间，之间，0 0表示相应表示相应 的基色在该像素中没有，而的基色在该像素中没有，而255255则代表相应的基色在该像则代表相应的基色在该像 素中取得最大值素中取得最大值什么是数字图像？像素组成的二维排列，可以用矩阵表示yx数字图像的像素表示xy 什么是像素？数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个 特定的位置（x,y）和幅值

15、f(x,y),这些元素就称为像素y x 数字图像的像素表示x y 什么是像素？数字图像处理的起源数字图像处理的起源人类分析人类分析图像在传输过程后的更好复原图像在传输过程后的更好复原空间应用：图像增强、图像复原空间应用：图像增强、图像复原医学图像医学图像作用：通过图像增强、图像复原等技术，增强或复作用：通过图像增强、图像复原等技术，增强或复 原模糊或损毁的图像原模糊或损毁的图像机器感知机器感知自动字符识别自动字符识别OCROCR人脸识别人脸识别指纹识别，生物特征识指纹识别，生物特征识别别数字图像处理的起源图像在传输过程后的更好复原数字图像处理的应用领域传统领域传统领域医学、空间应用、地理学、生

16、物学、军事医学、空间应用、地理学、生物学、军事最新领域最新领域数码相机数码相机(DC)(DC)、数码摄像机、数码摄像机(DV)(DV)指纹识别、人脸识别指纹识别、人脸识别互联网、视频、多媒体等互联网、视频、多媒体等基于内容的图像检索、视频检索、多媒体检索基于内容的图像检索、视频检索、多媒体检索水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等数字图像处理的应用无处不在数字图像处理的应用无处不在数字图像处理的应用领域传统领域例1：图像增强直方图均衡化例1：图像增强直方图均衡化例2：人脸检测与识别例2：人脸检测与识别例3：镜头边界检测例3：镜头边界检测例例4 4：

17、基于内容的图像检索：基于内容的图像检索 例例5 5：基于内容的镜头检索：基于内容的镜头检索例4：基于内容的图像检索 例5：基于内容的镜头检索例例6 6：基于内容的视频片断检索：基于内容的视频片断检索例6：基于内容的视频片断检索例例7 7：视频字幕识别：视频字幕识别例7：视频字幕识别例例7 7：视频字幕识别：视频字幕识别例7：视频字幕识别FishH.JlntaoJ.RiverE.LahoudMaIT.B$alrBoatMeetJnMJIItaMonoo usMotorbikeNewsNight fi reQfficeOutdoo rOverfayedPeeplePegpfePeoplePgliq

18、gfpa pertextmarchingwalk ingsecurityF i s h H.J l n t a o J.R i v e r E.L a h o u d M视频语义标注的基本方法测试 视频训练 学习标注训练 视频库语义 概念 模型视频 标注特征提取特征提取概念 检测例例8 8：101101个视频概念的检测个视频概念的检测视频语义标注的基本方法测试 视频训练 学习标注训练 视频库语输入图像输入图像输出图像输出图像图像处理系统的基本组成结构图像处理系统的基本组成结构图像处理计算机图像处理计算机图图 像像InternetInternet图像存储系统图像存储系统数数 字字 化化 设设 备

19、备图图 像像 输输 出出 设设 备备输入图像输出图像图像处理系统的基本组成结构I n t e r n e t 数图像处理系统的基本组成结构图像处理系统的基本组成结构主要由三大部分组成主要由三大部分组成图像数字化设备，包括数码相机、数图像数字化设备，包括数码相机、数 码摄像机、带照相和码摄像机、带照相和/或摄像功能的手机或摄像功能的手机 等等图像处理设备，包括计算机和存储系图像处理设备，包括计算机和存储系 统统图像输出设备，包括打印机，也可以图像输出设备，包括打印机，也可以 输出到输出到InternetInternet上的其它设备上的其它设备图像处理系统的基本组成结构图像存储系统 图像文件格式体

20、系 互联网用：GIF、JPG 印 刷 用：TIF、JPG、TAG、PCX 国际标准：TIF、JPG、BMP 图像存储体系：分级存储 内存存储：处理时使用 硬盘存储：处理、备份时用（在线）备份存储：光盘、磁带（离线、近线）网络存储：SAN、NAS图像存储系统图像文件格式体系为什么要用SAN传统存储解决方案 信息岛存储区域网SAN(Storage Area Network)SANSAN为什么要用S A N 传统存储解决方案 信息岛存储区域网S ASAN是什么？S A N 是什么？SAN是什么？（续）不是client/server,而是client/storage devices独 立 于 LAN

21、之外的高速存储网 络一 般 采 用高速的光纤通道作为传输媒体（2 G b i t/s）将 存 储 设备通过光通道互连设备构成一个存储 子 网支 持 服 务器和存储设备之间任意到任意的连接S A N上的任何一台服务器均可存取网络中的任何一个存 储设备对 网 上 的存储资源实施集中统一的管理S A N 是什么？（续）不是c l i e n t/s e r v e r,而是c lNAS(Network Attached Storage)是什么？是优化的文件服务器，存储设备与服务器均直接连 接到LAN上，使用TCP/IP等LAN协议，通过LAN实现数据交 换和存储管理。由于使用网络协议，因而会有速度和

22、延 时的问题，且系统扩展能力受到网络带宽的限制。File I/OFile I/ON A S (N e t w o r k A t t a c h e d S t o r a g e)SAN与NAS比较SANNAS块级共享文件级共享远程存储访问远程文件访问存储专用网共享LAN存储协议（如FCP)网络协议(如TCP/IP)集中式管理分散式管理无限的扩展能力有限的扩展能力更高的连接速度和处理能力较低的连接速度和处理能力S A N 与N A S 比较S A N N A S 块级共享文件级共享远程存储访问数字图像处理基础数字图像处理基础图像的采样和量化图像的采样和量化数字图像的表示数字图像的表示数字图像

23、的质量数字图像的质量像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系 邻域处理方邻域处理方法是图像增强和复原过程法是图像增强和复原过程的核心的核心数字图像处理基础图像的采样和量化图像的采样和量化大多数传感器的输出是连续电压波形为了产生一幅数字图像，需要把连续的 感知数据转化为数字形式这包括两种处理：取样和量化取样：图像空间坐标的数字化量化：图像函数值（灰度值）的数字化图像的采样和量化图像采样图像采样空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样确定水平和垂直方向上的像素个数N、MM MN N图像采样N函数取值的数字化被称为图像的量化，如 量化到256个灰度级f图像的量化函数取值的数字化被称为图像的量化，如

24、量化到2 5 6 个灰度图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量1024102451251225625612812864643232图像的采样与数字图像的质量1 0 2 4 1 0 2 45 1 2 5 1 2265x180133x9066x4533x22图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量2 6 5 x 1 8 0 1 3 3 x 9 0 6 6 x 4 5 3 3 x 2 2 图像的采样与数256灰度级灰度级16灰度级灰度级8灰度级灰度级4灰度级灰度级图像的量化与数字图像的质量图像的量

25、化与数字图像的质量2 5 6 灰度级1 6 灰度级8 灰度级4 灰度级图像的量化与数字图像的非统一的图像的采样 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采样和量化非统一的图像的采样图像的采样和量化图像的采样和量化图像的采样和量化非统一的图像的量化 在边界附近使用较少的灰度级。剩余的 灰度级可用于灰度级变化比较平滑的区 域 避免或减少由于量化的太粗糙，在灰度 级变化比较平滑的区域出现假轮廓的现 象图像的采样和量化数字图像处理基础数字图像处理基础图像的采样和量化图像的采样和量化数字图像的表示数字图像的表示数字图像的质量数字图像的质量像素间的一些基本关系像素间

26、的一些基本关系数字图像处理基础二维离散亮度函数f(x,y)x，y说明图像像素的空间坐标函数值 f 代表了在点(x,y)处像素的灰度 值二维矩阵Am,nm,n说明图像的宽和高。矩阵元素a(i，j)的值，表示图像在第 i 行，第 j 列的像素的灰度值；i,j表示几何位置数字图像的表示数字图像的表示二维离散亮度函数f(x,y)数字图像的表示图像描述信息如图像高度和宽度等 信息图像数据顺序存放的连续数据BMP格式1.位图文件头2.位图信息头3.调色板4.图像数据headData数字图像的表示数字图像的表示图像描述信息1.位图文件头h e a d D a t a 数字图像的表typedef struct

27、 tagBITMAPFILEHEADER BITMAPFILEHEADER;BMPBMP格式格式1 1、位图文件头、位图文件头WORD DWORDbfType;bfSize;/文件类型，必须是字符串”BM”/指定文件大小WORDbfReserved1;/保留字，不考虑WORDbfReserved2;/保留字，不考虑DWORDbfOffBits;/从文件头到位图数据的偏移字节数t y p e d e f s t r u c t t a g B I T MA P F I L E H Etypedef struct tagBITMAPINFOHEADER BITMAPINFOHEADER;BMPBM

28、P格式格式2 2、位图信息头、位图信息头DWORDbiSize;/该结构的长度，40个字节LONGbiWidth;/图像的宽度，单位是像素LONGbiHeight;/图像的高度，单位是像素WORDbiPlanes;/必须是1WORDbiBitCount/颜色位数，如1，4，8，24DWORDbiCompression;/压缩类型，如BI_RGB,BI_RLE4DWORDbiSizeImage;/实际位图数据占用的字节数LONGbiXPelsPerMeter;/水平分辨率LONGbiYPelsPerMeter;/垂直分辨率DWORDbiClrUsed;/实际使用的颜色数DWORDbiClrImp

29、ortant;/重要的颜色数t y p e d e f s t r u c t t a g B I T MA P I N F O H EBMPBMP格式格式3 3、调色板、调色板typedef struct tagRGBQUADBYTE BYTE BYTE BYTErgbBlue;rgbGreen;rgbRed;rgbReserved;/该颜色的蓝色分量/该颜色的绿色分量/该颜色的红色分量/保留值，不考虑 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B MP 格式3、调色板t y p e d e f s t r u c t t

30、a gBMPBMP格式格式4 4、实际的图像数据、实际的图像数据对于对于2 2色位图，色位图，1 1位表示一个像素颜色，位表示一个像素颜色，所以一个字节表示所以一个字节表示8 8个像素个像素对于对于1616色位图，色位图，4 4位表示一个像素颜色，位表示一个像素颜色，所以一个字节表示所以一个字节表示2 2个像素个像素对于对于256256色位图，色位图，1 1个字节表示个字节表示1 1个像素个像素对于真彩色图，对于真彩色图，3 3个字节表示一个像素个字节表示一个像素B MP 格式4、实际的图像数据数字图像处理基础数字图像处理基础图像的采样和量化图像的采样和量化数字图像的表示数字图像的表示数字图像

31、的质量数字图像的质量像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系数字图像处理基础图像的质量：图像的质量：1 1、层次、层次灰度级：表示像素明暗程度的整数量例如：像素的取值范围为0-255，就称该 图像为256个灰度级的图像层次：表示图像实际拥有的灰度级的 数量例如：具有32种不同取值的图像，可称 该图像具有32个层次图像数据的实际层次越多，视觉效果就越好图像的质量：1、层次256个层次的图像64个层次的图像16个层次的图像图像的质量：1、层次2 5 6 个层次的图像6 4 个层次的图像图像的质量：1、层次图像的质量：图像的质量：2 2、对比度、对比度对比度：是指一幅图像中灰度反差的大小 对比度=最

32、大亮度/最小亮度图像的质量：2、对比度 与清晰度相关的主要因素 亮度 对比度 尺寸大小 细微层次 颜色饱和度图像的质量：图像的质量：3 3、清晰度、清晰度 与清晰度相关的主要因素 亮度图像的质量：3、清晰度降低亮度影响清晰度因素1、亮度原图降低亮度影响清晰度因素1、亮度原图降低对比度原图影响清晰度因素2、对比度降低对比度原图影响清晰度因素2、对比度缩小尺寸原图影响清晰度因素3、尺寸大小缩小尺寸原图影响清晰度因素3、尺寸大小减少细微层次原图影响清晰度因素4、细微层次减少细微层次原图影响清晰度因素4、细微层次降低颜色饱和度原图影响清晰度因素5、颜色饱和度降低颜色饱和度原图影响清晰度因素5、颜色饱和

33、度数字图像处理基础数字图像处理基础图像的采样和量化图像的采样和量化数字图像的表示数字图像的表示数字图像的质量数字图像的质量像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系数字图像处理基础像素间的一些基本关系相邻像素：4邻域D邻域8邻域连通性4连通8连通m连通距离像素间的一些基本关系相邻像素：4邻域：像素p(x,y)的4邻域是：(x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1)用N4(p)表示像素p的4邻域(x,y+1)(x-1,y)P(x+1,y)(x,y-1)相邻像素4邻域4 邻域：像素p(x,y)的4 邻域是：(x+1,y)；(D邻域定义：像素p(x,y)的D邻域是：对角上的点(x+1

34、,y+1)；(x+1,y-1)；(x-1,y+1)；(x-1,y-1)用ND(p)表示像素p的D邻域相邻像素D邻域(x-1,y+1)(x+1,y+1)(x-1,y-1)(x+1,y-1)PD 邻域定义：像素p(x,y)的D 邻域是：相邻像素D 邻域相邻像素相邻像素8 8邻域邻域8邻域定义：像素p(x,y)的8邻域是：4邻域的点 D邻域的点用N8(p)表示像素p的8邻域。N8(p)=N4(p)+ND(p)P相邻像素8 邻域P 连通性是描述区域和边界的重要概 念 两个像素连通的两个必要条件是：两个像素的位置是否相邻 两个像素的灰度值是否满足特定的相 似性准则（或者是否相等）4连通、8连通、m连通的

35、定义像素间的连通性像素间的连通性 连通性是描述区域和边界的重要概 念 两个像素的位置是否 对于具有值V的像素p和q，如果q在 集合N4(p)中，则称这两个像素是4 连通的像素的连通性4连通pq 对于具有值V 的像素p 和q，如果q 在 集合N 4(p)中，则像素的连通性像素的连通性8 8连通连通 对于具有值V的像素p和q，如果q在集 合N8(p)中，则称这两个像素是8连通 的pq像素的连通性8 连通p q对 于 具 有 值V 的 像 素 p和 q，如果:I.q在集合N4(p)中，或II.q在集合ND(p)中，并且N4(p)与N4(q)的交集为空（没有值V的像素）则称这两个像素是m连通的，即4连

36、通和D连通的混合连通。像素的连通性像素的连通性m m连通连通对于具有值V 的像素p 和q，如果:I.q 在集合N 4(p)p q是m连通不是m连通像素的连通性像素的连通性m m连通连通pqp q 是m 连通不是m 连通像素的连通性m 连通通路的定义一条从具有坐标(x,y)的像素p,到具有坐标(s,t)的像素q的通路，是具有坐标(x0,y0),(x1,y1),.,(xn,yn)的不同像素的序列。其中，(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，(xi,yi)和(xi-1,yi-1)是邻接的，1 i n，n 是路径的长度。如果(x0,y0)=(xn,yn),则该通 路是闭合通路像素的连

37、通性通路通路的定义像素的连通性通路像素之 间 距 离 的 定义欧 氏 距 离 定 义D4距 离（城 市 距 离）定义D8距离（棋 盘 距 离）定义像素的连通性距离像素之间距离的定义像素的连通性距离像素之间距离的定义像素之间距离的定义对于像素p、q和z，分别具有坐标(x,y)，(s,t)和(u,v)，如果(1)D(p,q)0(D(p,q)=0，当且仅 当p=q),(2)D(p,q)=D(q,p)(3)D(p,z)D(p,q)+D(q,z)则称D是距离函数或度量像素之间距离的定义欧式距离定义欧式距离定义 像素p(x,y)和q(s,t)间的欧式距离定 义如下：D p,q x s2 y t2e 对于这

38、个距离计算法，具有与(x,y)距离小于等于某个值r的像素是：包含 在以(x,y)为圆心，以r为半径的圆平 面欧式距离定义D D4 4距离（城市距离）距离（城市距离）像素p(x,y)和q(s,t)之间的D4距 离定义为：D4(p,q)=|x s|+|y t|D 4 距离（城市距离）像素p(x,y)和q(s,t)之间的D 4D D4 4距离举例距离举例 具有与(x,y)距离小于 等于某个值r的那些像 素形成一个菱形例如，与点(x,y)（中 心点）D4距离小于等 于2的像素，形成右边 固定距离的轮廓具有D4=1的像素是(x,y)的4邻域r2212210122122D 4 距离举例具有D 4=1 的像

39、素是(x,y)的4 邻域r 2D D8 8距离（棋盘距离）距离（棋盘距离）像素p(x,y)和q(s,t)之间的D8距离定义为：D8(p,q)=max(|x s|,|y t|)D 8 距离（棋盘距离）像素p(x,y)和q(s,t)之间的DrD8距离举例 具有与(x,y)距离小于 等于某个值r的那些像 素形成一个正方形例如，与点(x,y)（中心点）D 距离小于等8于2的像素，形成右边固定距离的轮廓具有D8=1的像素是(x,y)的8邻域2222221112210122111222222r D 8 距离举例 具有与(x,y)距离小于 等于某个值r 的数字图像处理（数字图像处理（1 1）任何问题？任何问

40、题？数字图像处理（1）任何问题？研究生课程研究生课程数字图像处理 Digital Image Processing彭宇新彭宇新 北京大学计算机科学技术研北京大学计算机科学技术研究所究所 E_mail:E_mail:研究生课程数字图像处理 D i g i t a l I m a g e P r o c研究生课程图图 像像 增增 强强处理方法处理方法 处理策略处理策略处理对处理对象象空域方法空域方法频域方法频域方法 全局处理全局处理点处理（变换）点处理（变换）模板处理（滤波）模板处理（滤波）局部处理局部处理灰度图像灰度图像彩色图像彩色图像研究生课程图 像 增 强处理方法 处理策略处理对象空域方空间

41、域图像增强基础知识基础知识基本概念基本概念点运算点运算代数运算代数运算直方图运算直方图运算应用实例应用实例镜头边界的检测（补充知识）镜头边界的检测（补充知识）空间滤波器空间滤波器平滑空间滤波器平滑空间滤波器锐化空间滤波器锐化空间滤波器空间域图像增强基础知识基本概念基本概念图像增强分为两类：图像增强分为两类：空间域增强：对图像的像素直接处理空间域增强：对图像的像素直接处理频域增强频域增强 ：修改图像的傅里叶变换（后面介绍）修改图像的傅里叶变换（后面介绍）空间域增强：空间域增强：gx,y Tf x,yf(x,y)f(x,y)是原图像是原图像g(x,y)g(x,y)是处理后的图像是处理后的图像T T

42、是作用于是作用于f f的操作，定义在的操作，定义在(x,y)(x,y)的邻域的邻域空间域增强的简化形式：空间域增强的简化形式：s Trr r是是f(x,y)f(x,y)在任意点在任意点(x,y)(x,y)的灰度级的灰度级s s是是g(x,y)g(x,y)在任意点在任意点(x,y)(x,y)的灰度级的灰度级基本概念点运算点运算点运算点运算点运算1 1反转变换，反转变换，2 2对数变换对数变换反转变换反转变换：s L 1 r0,L-10,L-1为图像的灰度级。作用：黑的变白，白的变黑为图像的灰度级。作用：黑的变白，白的变黑对数变换对数变换：s c log1 rc c是常数是常数有时原图的动态范围太

43、大，超出某些显示设备的允许有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许 动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失解决办法是对原图进行灰度压缩，如对数变换解决办法是对原图进行灰度压缩，如对数变换r 0点运算1 反转变换，2 对数变换反转变换：s L 点运算1反转变换，2对数变换图图a a显示了值为显示了值为0 0-1.5106 的的傅里叶频谱傅里叶频谱在一个在一个8 8位的系统中显示位的系统中显示图图b b显示了对数变换在显示了对数变换在8 8位系统中的显示结果位系统中的显示结果a ab b点运算1 反转变换，2 对数变换图a 显示了值为0-

44、1.点运算3幂次变换幂次变换：幂次变换：c c和和 是正常数是正常数 1 提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮 1 降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗s cr 点运算3 幂次变换幂次变换：c 和 是正常数s例：人体胸上部脊椎骨折的核磁共振图像例：人体胸上部脊椎骨折的核磁共振图像 1 提高灰度级，使图像变亮。提高灰度级，使图像变亮。c=1c=1,0.6,0.4,0.3点运算3幂次变换 0.4增强效果最好增强效果最好例：人体胸上部脊椎骨折的核磁共振图像点运算3 幂次变换例：航空地面图像例：航空地面图像 1降低灰度级，

45、使图像变暗降低灰度级，使图像变暗c=1,c=1,3,4,5 3点运算3幂次变换 4 5例：航空地面图像点运算3 幂次变换 4 5点运算4对比度拉伸思想：提高图像处理时灰度级思想：提高图像处理时灰度级 的动态范围的动态范围点运算4 对比度拉伸思想：提高图像处理时灰度级 的动态范围点运算5灰度级切片关心范围指定较高值，关心范围指定较高值，其它指定较低值其它指定较低值s s关心范围指定较高值，关心范围指定较高值，其它保持不变其它保持不变r rr rs sa a变换变换b b变换变换一幅一幅图图像像a a变换结果变换结果点运算5 灰度级切片关心范围指定较高值，其它指定较低值关0255255点运算5灰度

46、级切片0 2 5 5 2 5 5 点运算5 灰度级切片点运算6位平面切片位平面切片位平面切片 假设图像中每个像素的灰度级是假设图像中每个像素的灰度级是256256，这可，这可以用以用8 8位来表位来表示，假设图像是由示，假设图像是由8 8个个1 1位平面组成，范围从位平面位平面组成，范围从位平面0 0到位到位平面平面7 7。其中，位平面。其中，位平面0 0包含图像中像素的最低位，位平面包含图像中像素的最低位，位平面 7 7包含像素的最高位包含像素的最高位点运算6 位平面切片位平面切片 假设图像中每个像素的点运算6位平面切片作用作用通过对特定位提高亮度，改善图像质量通过对特定位提高亮度，改善图像

47、质量较高位（如前较高位（如前4 4位）包含大多数视觉重要数位）包含大多数视觉重要数 据据较低位（如后较低位（如后4 4位）对图像中的微小细节有位）对图像中的微小细节有 作用作用分解为位平面，可以分析每一位在图像中的分解为位平面，可以分析每一位在图像中的 相对重要性相对重要性点运算6 位平面切片作用点运算点运算6 6位平面切片位平面切片一幅一幅8 8比特分形图像比特分形图像点运算6 位平面切片点运算6位平面切片点运算6 位平面切片代数运算算术运算算术运算加加减减乘乘除除:一幅图像取反和另一幅图像相乘一幅图像取反和另一幅图像相乘逻辑运算逻辑运算非非与与或或异或异或代数运算算术运算加法运算的定义C(

48、x,y)=A(x,y)+B(x,y)主要应用举例 去除叠加性噪声 生成图像叠加效果代数运算加法加法运算的定义代数运算加法去除叠加性噪声对于原图像f(x,y),有一个噪声图像集 gi(x,y)i=1,2,.N其中：gi(x,y)=f(x,y)+h(x,y)i假设噪声h(x,y)均值为0，且互不相关 N个图像的均值定义为：g(x,y)=1/N(g0(x,y)+g1(x,y)+gN(x,y)期望值E(g(x,y)=f(x,y)上述图像均值将降低噪声的影响代数运算加法去除叠加性噪声 g i(x,y)i =1,2,.代数运算加法原图原图噪声图像噪声图像N=8N=8N=16N=16N=64N=64N=12

49、8N=128去除叠加性噪声星系图举例代数运算加法原图噪声图像N=8 N=1 6 N=6 4 N=1 2 8N=8N=8N=16N=16N=64N=64N=128N=128去除叠加性噪声星系图举例灰灰度度级级差差 别别 越越 小小，图图像像 越越暗暗原图与均值图像的差值图像和直方图像素个数像素个数均均值值 减减 小小，标标 准准 差差 减减 小小N=8 N=1 6 N=6 4 N=1 2 8 去除叠加性噪声星系图举例生成图像叠加效果 对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有：g(x,y)=1/2f(x,y)+1/2h(x,y)推广这个公式为：g(x,y)=f(x,y)+h(x,y)其中+=

50、1可以得到各种图像合成的效果，也可以用于 两张图片的衔接代数运算加法生成图像叠加效果 对于两个图像f(x,y)和h(x,y)代数运算加法代数运算加法减法的定义C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)主要应用举例显示两幅图像的差异，检测同一场景两 幅图像之间的变化如：视频中镜头边界的检测去除不需要的叠加性图案图像分割：如分割运动的车辆，减法去 掉静止部分，剩余的是运动元素和噪声代数运算减法减法的定义代数运算减法 检测同一场景两幅图像之间的变化设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图像为T2(x,y)g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)例：视频中镜头边界的检测(后面介绍)代数运算代数运