图像处理(第一章)ppt课件.ppt
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1、姓名:徐小强Tel.:13071282232,武汉理工大学自动化学院,图像处理与分析,第一章:绪论,一:数字图象处理的基本概念,二:数字图象处理的发展历史,三:数字图象处理的研究内容,四:基本系统,基本概念,图像在人类感知中扮演最重要的角色。6080的信息来自图像成像机器可覆盖几乎所有电磁波谱还存在其他成像方式(声波,电子显微镜,分形图像等等)图象:是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,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,基本概念,二维函数 f(x,y)。(图像和图片)x,y是空间坐标f(x,y)幅值称为强度或者
2、灰度数字图像:为了能用计算机对图象进行加工,需要把连续的图象在坐标空间XY和幅值空间F都离散化。这种离散化了的图象是数字图象,可用I(r,c)来表示。-空间离散,幅值离散像素(pixel): 图像中的每个基本单元,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,基本概念:图像的表示,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,灰度:单个像素的深浅程度的量化表示灰度分辨率:表示单个像素灰度需要k比特空间,即称该图像为2k灰度级图像空间分辨率:矩阵MN计算过程离散便于编程实现,基本概念:图像的表示,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,物理图象及对应的数字图象,基本
3、概念:图像的表示,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,灰度级,假设有一副大小为100100,256灰度级的离散灰度图像,则表示它的每个像素灰度值需要8比特的数据,如果要把该图像以数字化的形式保存在计算机中,总共需要大小为10000字节的存储空间。如果以2000比特/秒的速度传输该图像,需要的时间为40秒。,例 题,基本概念:图像的表示,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,图(a)所用的坐标系统常在屏幕显示中采用。,图()所用的坐标系统常在图象计算中采用。,Y,X,R,基本概念:,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,图象工程:它的内容非常丰富
4、。可分为三个层次-图象处理、图象分析、图象理解。图象工程三层次示意图如下:,图像理解,图像分析,图像处理,答:狭义图像处理是低层操作,它主要是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,经分割和特征提取,把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述;图像理解是高层操作,它是对描述中抽象出来的图像进行推理,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 随着抽象程度的提高,数据量逐渐减少。,例 题 图像处理、图像分析和图像理解各有什么特点?它们之间有哪些联系和区别?。,一方面,原始图像数据经过一系列的处理逐步转化为更有组织和用途的信息,在此过程中,语义不断引入,
5、操作对象发生变化,数据量得到了压缩;另一方面,高层操作对低层操作有指导作用,能提高低层操作的效能。,第一章:绪论,1. 简明历史2. 现状及意义3. 发展趋势,一:数字图象处理的基本概念,二:数字图象处理的发展历史,三:数字图象处理的研究内容,四:数字图象处理的教学方式,1. 简明历史(1),本世纪20年代,纽约伦敦海底电缆传输数字化的新闻图片。传递时间从一个多星期减少到3个小时。,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,1921年电报打印机采用特殊字符在编码纸带打印。输出设备从专用到通用再到专用。,1929年从伦敦到纽约15级色调通过电缆传递照片。从早期5个灰度到15灰度。现在
6、的网络、移动通信再次历经这个过程。,1922年两次穿越大西洋,穿孔纸得到图像检测误差。图像通信系统信源编码和信道编码。,1. 简明历史(1),五十年代中期美国在太空计划的推动下开始数字图像技术的研究。重要标志是1964年美国喷气推进实验室(JPL)正式使用数字计算机对“徘徊者7号”太空船送回的四千多张月球照片进行了处理。,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,美国航天器传送的第一张月球照片,1964年7月31日在光线影响月球表面17分钟下摄取的图像。,1. 简明历史(2),60年代末,数字图象处理形成一个比较完整的理论与技术体系,从而构成了一门独立的技术70年代,CT的发明,血
7、球自动分类仪的商业化CT发明获得1979年诺贝尔医学奖。X射线1901年物理学奖。70年代以来迅猛发展。广泛应用于太空探索,遥感应用,生物医学工程工业应用,军事应用等方面。,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,遥感:美国JPL实验室(Jet Propulsion Laboratory)探索者月球图像勇气号火星图像再如农作物产量计算农作物病情防治山林防火等,A Closer View Of The Craters Intriguing Rock Outcrop,http:/marsrovers.jpl.nasa.gov/ho
8、me/index.html,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,视觉监视、公安:银行防盗,人脸识别等。,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,工业检测与测量:公路路面破损图像识别,网 裂,龟 裂,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,军事侦察、高精度制导,Chinese_embassy,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,医疗诊断:CT技术,癌细胞识别等。,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,通讯:可视电话,视频点播等。,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,影视业、娱乐、公众服务:广告,基于
9、内容检索等。,2. 现状,七十年代以来数字图像处理迅猛发展。1:主观需求:人类从外界获取得信息6070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(快速傅立叶变换)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:数字图像处理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。http:/,第一章:绪论,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,3. 发展趋势,1:结合网络和Internet技术需求而发展起来的新技术
10、,比如网上图象、视频的传输、点播和新的浏览、查询手段。2:高级图象处理技术,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。,第一章:绪论,研究内容,基本系统,基本概念,发展历史,第一章:绪论,1. 简明历史2. 现状及意义3. 发展趋势,一:数字图象处理的基本概念,二:数字图象处理的发展历史,三:数字图象处理的研究内容,四:基本系统,第一章:绪论,1. 研究对象和方式2. 研究内容分类3. 应用领域,一:数字图象处理的基本概念,二:数字图象处理的发展历史,三:数字图象处理的研究内容,四:基本系统,1. 研究对象和方式,图象,图象,描述,描述,狭义图象处
11、理,计算机图形学,模式识别,图像分析,图象理解,第一章:绪论,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,2. 研究内容分类,第一章:绪论,1、按研究对象2、按应用方式3、按理论方法,研究内容,教学方式,基本概念,发展历史,1)按研究对象(1),(1)灰度图象,(2)二值图象,(3)彩色及多光谱图象,(4)图象序列分析,(5)双目图象分析,灰度和色彩,1)按研究对象(2),(1)灰度图象,(2)二值图象,(3)彩色及多光谱图象,(4)图象序列分析,(5)双目图象分析,2)按应用方式(1),(1)图象压缩,(2)图象增强,(3)图象恢复,(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割,(6)图象测量与分析
12、,(7)图象识别与理解,压缩倍数 10.26,PSNR 36.51 压缩倍数 98.70,PSNR 25.22,2)按应用方式(2),(1)图象压缩,(2)图象增强(主观),(3)图象恢复(客观),(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割,(6)图象测量与分析,(7)图象识别与理解,2)按应用方式(3),(1)图象压缩,(2)图象增强(主观),(3)图象恢复(客观),(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割,(6)图象测量与分析,(7)图象识别与理解,2)按应用方式(4),(1)图象压缩,(2)图象增强,(3)图象恢复,(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割,(6)图象测量与分析,(7)图象
13、识别与理解,2)按应用方式(5),(1)图象压缩,(2)图象增强,(3)图象恢复,(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割(1),(6)图象测量与分析,(7)图象识别与理解,2)按应用方式(6),(1)图象压缩,(2)图象增强,(3)图象恢复,(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割(2),(6)图象测量与分析,(7)图象识别与理解,2)按应用方式(7),(1)图象压缩,(2)图象增强,(3)图象恢复,(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割,(6)图象测量与分析,(7)图象识别与理解,交叉,距离,交叉,距离,(d) (e) (f) (g),(a) (b) (c),2)按应用方式(8),(1)
14、图象压缩,(2)图象增强,(3)图象恢复,(4)图象重建,(5)图象边缘检测与分割,(6)图象测量与分析,(7)图象识别与理解,3)按理论方法(1),(1)点处理,代数处理,几何处理。(2)变换域处理与分析(傅立叶变换及滤波器设计分析)(3)随机统计等现代信号处理方法。(4)小波形态学,分形等先进数学工具。,3)按理论方法(2),(5)人工智能方法:模式识别,符号逻辑,人工神经网络。,2. 实际应用(1),第一章:绪论,1:太空探索,遥感应用2:生物医学工程: CT的发明血球自动分类仪的商业化3:工业应用:视觉检验零部件选取,过程控制4:军事应用:5:网络数字媒体,视频图象特技,虚拟现实,视频
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