数字图像处理 订阅
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 [1]  数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 [2] 展开全文
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 [1]  数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 [2]
信息
外文名
Digital Image Processing
应用学科
通信、多媒体
中文名
数字图像处理
数字图像处理简介
数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用 计算机对其进行处理的过程。
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  • 数字图像处理

    千次阅读 2019-03-04 13:38:44
    数字图像处理 利用计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行数学运算与加工的处理 模拟图像处理 又称光学图像处理,利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行处理 光电结合处理 (模拟图像处理与数字图像出入的...

    图像处理

    数字图像处理利用计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行数学运算与加工的处理
    模拟图像处理又称光学图像处理,利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行处理
    光电结合处理(模拟图像处理与数字图像出入的结合)用光学方法完成巨大运算量的处理,再用计算机对光学处理的结果进行分析处理

    图像分析

    图像分析对图像中目标的分类与识别
    注意:图像分析是图像处理更高一级计算机处理过程

    数字图像基础

    数字图像能在计算机上显示 + 能被计算机处理的图像
    分类:位图(数字矩阵表示) + 矢量图(矢量数据库表示)
    灰度/亮度一种直观感受,如果是灰度图像,灰度值越高则图像越亮
    像素图像基本单位
    基本像素点所代表的信息不同进行图像分类
    二值图像:像素点只有黑0与白1在这里插入图片描述
    灰度图像:8位表示一个色素,0表示黑色,255表示白色,1~254表示不同程度的灰色在这里插入图片描述
    RGB图像:单个像素通过Red / Green / Blue 三原色合成比例最终而成的显示颜色在这里插入图片描述
    索引图像:根据索引表查询RGB颜色表来渲染像素点在这里插入图片描述
    索引表原理与优点:体积小,方便传输,只需要把索引表传输过去,接收方用对应的RGB颜色表还原就行
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  • 冈萨雷斯 数字图像处理 第三版

    千次下载 热门讨论 2013-04-13 09:43:56
    冈萨雷斯数字图像处理,第三版
  • 数字图像处理Matlab

    万次阅读 多人点赞 2018-06-18 20:25:13
    (注:本文代码大部分可从《数字图像处理 第三版》中找到)使用软件:MATLAB R2018a学习前提:了解matlab的GUI界面的每个按钮参考资料:《数字图像处理 第三版》,CSDN博客使用初音图片P站画师uid:1589657。...

    前言:本文类似于学习笔记,所以有疑问或者有什么宝贵的建议欢迎在下方留言。(注:本文代码大部分可从《数字图像处理 第三版》中找到

    使用软件:MATLAB R2018a

    参考资料:《数字图像处理 第三版》,CSDN博客

    使用初音图片P站画师uid:1589657。

    最终实现效果:(下图)

     

     

    正文内容

        打开matlab后输入guide后弹出选择界面,新建一个GUI界面

    在左边选择自己需要按钮在界面中展出后,右键该按钮选择查看回调→Callback打开后会自动跳转到该按钮的代码块,只要在定位到的function pushbutton1_Callback代码下写要实现的功能就可以了。

    下面直接展示相关代码功能:

    (1)导入图片

    [file path]=uigetfile('*.bmp;*.jpg;*.png','请选择一幅图像');
    if file==0 warndlg('您得输入一幅图像');
    %警告对话框提示输入合法图像文件
    else
        I=imread(fullfile(path,file));
        axes(handles.axes1);
        imshow(I);title('原图像');
        handles.I=I;
    end
    %Update handles structure
    guidata(hObject,handles);

    (2)清除图片和文本框内容

    %清除视图图片
    cla(handles.axes2,'reset');  %handles.axes2为显示图片窗口,reset即清除
    % 重置清空动态txt的文字
    set(handles.edit1,'string','');  %handles.edit1为要清除文字的文本框(双击文本框可以看见tag)

    (3)关闭程序

    close

    (4)平移(用文本框实现输入数字进行平移图像)

            ①先创建一个可编辑文本框(输入水平平移的位移),然后给他添加代码

    %获取text文本框的数字,竖直平移X的数值
    global x;%定义一个x的全局变量
    x=str2num(get(hObject,'String'));

            ②先创建一个可编辑文本框(输入竖直平移的位移),然后给他添加代码

    %获取text文本框的数字,竖直平移Y的数值
    global y;
    y=str2num(get(hObject,'String'));

            ③创建一个button,给他添加代码

    global y;
    global x;
    I=handles.I;
    axes(handles.axes2);
    se=translate(strel(1),[x y]);  
    j=imdilate(I,se); 
    axes(handles.axes2);
    imshow(j);title('竖直平移后图像');

        在X和Y的文本框中输入数值,点击button后就能使图像平移了(如输入X:260;Y:90)

     

     

    (5)旋转

     

    %图像的旋转
    I=handles.I;
    a=str2num(get(hObject,'String'));
    J1=imrotate(I, a);   %设置旋转角度,实现旋转并显示
    axes(handles.axes2);
    imshow(J1);title('旋转后图像');
    guidata(hObject,handles);

    (6)镜像

    %用下拉列表实现水平镜像,垂直镜像,水平垂直镜像
    switch get(hObject,'value')   %实现下拉列表需要写改语法
    case 1
           
    case 2
             I=handles.I;
            J1=flipdim(I,2);%原图像的水平镜像
            axes(handles.axes2);
            imshow(J1);title('水平镜像');
            guidata(hObject,handles);
    case 3
             I=handles.I;
            J2=flipdim(I,1);%原图像的垂直镜像
            axes(handles.axes2);
            imshow(J2);title('垂直镜像');
            guidata(hObject,handles);
    case 4
             I=handles.I;
            J3=flipdim(I,1);%原图像的水平垂直镜像
            J4=flipdim(J3,2);
            axes(handles.axes2);
            imshow(J4);title('水平垂直镜像');
            guidata(hObject,handles);
    end

    下面就不把全部代码都写出来了,只挑选一部分出来(上面代码几乎能实现每个按钮的用法)

    (7)DCT变换

    %DCT变换(P58)
    I=handles.I;
    J=rgb2gray(I);%将图片转变为灰色图像
    axes(handles.axes2);
    imshow(J);title('原灰图像');
    K=dct2(J);%对图像做DCT变换
    axes(handles.axes3);
    imshow(log(abs(K))+1,[0,10]);title('DCT变换结果');

     

    (8)对受椒盐噪声污染的图像采用中值滤波去噪

    I=handles.I;
    I=rgb2gray(I);%转化为灰度图像
    J=imnoise(I,'salt & pepper',0.04);%对图像增加椒盐噪声,强度为0.04
    axes(handles.axes2);    %显示在axex2框中
    imshow(J); title('受椒盐噪声污染图片');
    K=medfilt2(J);          %二维中值滤波
    axes(handles.axes3);
    imshow(K);title('二维中值滤波处理后的图片');

     

    (9)彩色图像增强(分别使用RGB和HSV方法)——用下拉列表实现

    switch get(hObject,'value')
        case 1
            
        case 2
            RGB=handles.I;
            R=RGB(:,:,1);
            G=RGB(:,:,2);
            B=RGB(:,:,3);
            R1=histeq(R);
            G1=histeq(G);
            B1=histeq(B);
            RGB1=cat(3,R1,G1,B1);
            axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
            imshow(RGB1);title('RGB增强');
        case 3
            RGB=handles.I;
            R=RGB(:,:,1);
            G=RGB(:,:,2);
            B=RGB(:,:,3);
            R1=histeq(R);
            G1=histeq(G);
            B1=histeq(B);
            RGB1=cat(3,R1,G1,B1);
            [H,S,V]=rgb2hsv(R,G,B);
            V=histeq(V);
            [R2,G2,B2]=hsv2rgb(H,S,V);
            RGB2=cat(3,R2,G2,B2);
            axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
            imshow(RGB2,[]);title('HSV增强');
            C=double(RGB1)./255-RGB2;
            axes(handles.axes3);    %显示在axes3框中
            imshow(C);title('差值图像');
    end

    RGB增强:

    HVS增强:

    (10)彩色图像锐化

    代码引用了:点击打开链接

    I=handles.I;
    fb=tofloat(I);  	%将图像转化为浮点型
    lapmask=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; 	%拉普拉斯滤波模板
    fen=fb-imfilter(fb,lapmask,'replicate');
    axes(handles.axes2);
    imshow(fen);title('拉普拉斯锐化');
    function [out,revertclass] = tofloat(inputimage)
    %Copy the book of Gonzales
    identify = @(x) x;
    tosingle = @im2single;
    table = {'uint8',tosingle,@im2uint8 
             'uint16',tosingle,@im2uint16 
             'logical',tosingle,@logical
             'double',identify,identify
             'single',identify,identify};
    classIndex = find(strcmp(class(inputimage),table(:,1)));
    if isempty(classIndex)
        error('不支持的图像类型');
    end
    out = table{classIndex,2}(inputimage);
    revertclass = table{classIndex,3};
    

     

     

     

    (10)彩色图像复原

    %维纳滤波复原图像
    I=handles.I;
    len=28;
    theta=14;
    PSF=fspecial('motion',len,theta);
    blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');%读入无噪声模糊图像,并命名blurred
    len=28;
    theta=14;
    wnrl=deconvwnr(blurred,PSF,0.04);%维纳滤波复原图像
    axes(handles.axes2);
    imshow(blurred);title('由运动形成模糊图像');%显示模糊图像
    axes(handles.axes3);
    imshow(wnrl);title('维纳滤波复原图像');%显示复原图像

    (11)square膨胀

    %用square结构元素膨胀图片(用text文本框比较好)
    a=str2num(get(hObject,'String'));
    I=handles.I;
    se1=strel('square',a);
    I1=imerode(I,se1);
    axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
    imshow(I1);title('用square结构元素膨胀图片');

    这里输入了20的数值

    (12)边缘检测(使用canny算子)

    I=handles.I;
            I=rgb2gray(I);
            BW5=edge(I,'canny');%进行canny算子边缘检测,门限值采用默认值
            axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
            imshow(BW5,[]);title('canny算子');

     

    附上源程序:点击打开链接

    链接:https://pan.baidu.com/s/1CYnKo5SAdE-Ey6rDD-DEYQ 
    提取码:g4a5

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  • 数字图像处理复习总结

    万次阅读 多人点赞 2019-01-03 22:19:26
    复习着感觉记不住,于是乎,有了这篇博文,如果也同样选修了数字图像处理课程的小伙伴们可以参考一哈! 纯手码字…逢考必过! 概念 采样与量化 灰度变换缓慢的景物:粗采样、细量化 有大量细节变化的图像:...

    复习着感觉记不住,于是乎,有了这篇博文,如果也同样选修了数字图像处理课程的小伙伴们可以参考一哈! 纯手码字…逢考必过!

    概念

    采样与量化

    • 灰度变换缓慢的景物:粗采样、细量化
    • 有大量细节变化的图像:细采样、粗量化
      采样不够出现马赛克;量化不够出现假轮廓

    锐化:突出灰度的过渡部分(增强图像的细节边缘和轮廓,有利于图像的处理)

    • 方法:微分法高通滤波
    • 微分法包括梯度算子法拉普拉斯算子法;高通滤波包含空域高通滤波频域高通滤波

    平滑:用于模糊处理和降低噪声

    • 例:低通滤波、均值滤波、中值滤波(属于局部处理)

    平滑和锐化
    区别:图像锐化用于增强图像边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰;图像平滑用于消除图像噪声,但也容易引起边缘的模糊
    联系:都属于图像增强,改善图像效果

    图像增强:通过某种技术有选择的突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息

    • 基于图像的灰度直方图,根据所在空间不同,分为空域和频域两种
    • 常用的彩色增强有:真彩色增强技术、假彩色增强技术、伪彩色增强技术

    一阶微分:用梯度算子来计算

    • 特点:对于亮的边,边的变化起点是正的,结束是负的;对于暗的边,结论相反;常数部分为0
    • 用途:用于检测图像中边的存在
      在这里插入图片描述

    二阶微分:用拉普拉斯算子来计算

    • 特点:二阶微分在亮的一边是负的,在暗的一边是正的。常数部分为0
    • 用途:
      • 二次导数的符号,用于确定边上像素是亮的一边还是暗的一边。
      • 0跨越,确定边的准确位置

    一阶微分算子和二阶微分算子在提取图像细节信息时有何不同?
    一阶微分算子产生较粗的边缘,二阶微分算子处理对细节有较强的响应,如细线和孤立点。二阶微分有一个过度,即从正回到负。在一幅图像中,该现象表现为双线。

    点处理

    • 例:二值化

    灰度方差:说明图像对比度(方差小,对比度小;方差大,对比度大)

    直方图均衡化:对在图像中像素的个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的。

    图像分割的结果图像为二值图像,所以通常又称为图像分割为图像的二值化处理

    腐蚀是一种消除连通域边界点,使边界向内收缩的处理
    膨胀是将与目标区域背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理

    只存在噪声的复原——空间滤波

    均值滤波器:

    • 算术均值滤波器(最简单的均值滤波器)
    • 几何均值滤波器(几何均值滤波器比算术减少了对图像的模糊)
    • 谐波均值滤波器(对于"盐"噪声较好,但不适用于"胡椒"噪声;善于处理高斯噪声)
    • 逆谐波均值滤波器

    统计排序滤波器:

    • 中值滤波器(过度重复使用可能会对图像造成模糊)
    • 最大值和最小值滤波器(对于胡椒噪声(暗,值非常低),用最大值滤波器,发现图像中最亮点非常有用;对于盐粒噪声,用最小值滤波器,发现图像中最暗点非常有用)
    • 中点滤波器
    • 修正后的阿尔法均值滤波器

    由于脉冲噪声(椒盐噪声)的存在,算术均值滤波器和几何均值滤波器没有起到良好作用;中值滤波器和阿尔法滤波器效果更好,阿尔法最好。


    共点直线群Hough变换是一条正弦曲线

    边缘检测是将边缘像元识别出来的一种图像分割技术
    细化:提取线宽为一个像元大小的中心线操作

    图像复原的关键是建立退化模型,原图像f(x,y)是通过一个系统H及加入加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x,y)的, g ( x , y ) = H [ f ( x , y ) ] + n ( x , y ) g ( x , y ) = H [ f ( x , y ) ] + n ( x , y ) g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)

    几种噪声的运用

    • 高斯噪声源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声
    • 瑞利噪声对分布在图像范围内特征化噪声有用
    • 伽马分布和指数分布用于激光成像噪声
    • 均匀密度分布作为模拟随机数产生器的基础
    • 脉冲噪声用于成像中的短暂停留中,如错误的开关

    维纳滤波(最小均方误差)通常用于复原图像,在对图像复原过程中要计算噪声功率谱图像功率谱

    彩色图像增强时,加权均值滤波处理可以采用RGB彩色模型

    马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在毛边现象

    采用幂次变换进行图像灰度变换时,若图像偏亮,那么幂次取大于1,使得处理后图像变暗;若图像偏暗,那么幂次取小于1,使得处理后图像变亮;

    高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫做高频提升滤波器

    边缘检测算子中,抗噪性能最好的是Prewitt算子

    链码:1)对于起点不一样导致结果不同,采用起点均一化,2)对于角度位置等不同导致的结果不一,采用差分(当前点值减去前一个值作为结果)


    简答

    当白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要一段时间的适应,试述发生这种现象的视觉原理?
    人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的,即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要一段时间,亮度适应级才能被改变。


    图像锐化滤波的几种方法
    1.直接以梯度值代替
    2.辅以门限判断
    3.给边缘规定一个特定的灰度级
    4.给背景规定灰度级
    5.根据梯度二值化图像


    什么是马赫带效应,如何利用这一效应对图像处理?
    原理:指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处产生的毛边现象,使图像对比度加大,增加相邻灰度级的灰度差
    增加灰度级、灰度差,达到锐化效果


    伪彩色增强和假彩色增强有何异同?
    伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像;
    假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像;

    • 主要差异:处理对象不同
    • 相同点:利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示

    什么是中值滤波,有何特点?
    中值滤波是指将当前像元的窗口(或频域)中所有像元灰度由小到大排序,中间值作为当前像元的输出值
    特点:是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊

    对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?
    椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上,图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值,所以处理效果好。因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声


    什么是直方图均衡化?
    将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图像。图像均衡化处理后,图像的直方图是平直的,即各灰度级具有相同的出现频数,那么由于灰度级具有均匀的概率分布,图像看起来就更清晰了


    图像增强的目的是什么?(灰度变换、直方图修正、图像锐化、图像平滑)
    图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。
    图像增强时,平滑和锐化具有哪些实现方法?
    平滑:领域平均法(均值滤波)中值滤波多图像平均法频域低通滤波法
    锐化:微分法高通滤波法


    简述梯度法与 Laplacian 算子检测边缘的异同点?
    答:梯度算子和 Laplacian 检测边缘对应的模板分别为
    在这里插入图片描述
    梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值点对应于边缘点;而 Laplacian 算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点。


    简述基于边缘检测的霍夫变换的原理?
    把直线上的点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题转化为计数问题


    计算题

    Sobel算子
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    直方图均衡化(离散情况、连续情况),下面这题为离散情况的

    下面这题为连续情况:
    在这里插入图片描述


    理想低通滤波器的截止频率选择不恰当时,会有很强的振铃效应。试从原理上解释振铃效应的产生原因。

    答:理想低通滤波器(频域)的传递函数为: H ( u , v ) = { 1 D ( u , v ) ≤ D 0 0 D ( u , v ) > D 0 H ( u , v ) = \left\{ \begin{array} { l l } { 1 } & { D ( u , v ) \leq D _ { 0 } } \\ { 0 } & { D ( u , v ) > D _ { 0 } } \end{array} \right. H(u,v)={10D(u,v)D0D(u,v)>D0

    滤波器半径交叉部分(侧面图):

    对应空间域(进行傅立叶反变换,为sinc函数):

    用理想低通滤波器滤波时,频域: G ( u , v ) = F ( u , v ) H ( u , v ) G ( u , v ) = F ( u , v ) H ( u , v ) G(u,v)=F(u,v)H(u,v)

    傅立叶反变换到时域有: g ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ h ( x , y ) g ( x , y ) = f ( x , y ) * h ( x , y ) g(x,y)=f(x,y)h(x,y)

    频域相乘相当于时域作卷积。因此,图像经过理想低通滤波器后,时域上相当于原始图像与sinc函数卷积,由于sinc函数振荡,则卷积后图像也会振荡;或者说由于sinc函数有两个负边带,卷积后图像信号两侧出现“过冲现象”,而且能量不集中,即产生振铃效应。若截止频率越低,即D0越小,则sinc函数主瓣越大,表现为中心环越宽,相应周围环(旁瓣)越大。而中心环主要决定模糊,旁瓣主要决定振铃效应。因此当截止频率较低时,会产生很强的振铃效应。选择适当的截止频率,会减小振铃效应

    PS:这里的时域也就是空间域


    逆滤波时,为什么在图像存在噪声时,不能采用全滤波?试采用逆滤波原理说明,并给出正确的处理方法。

    复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波,在该方法中,用退化函数除退化图像的傅里叶变换来计算原始图像的傅里叶变换。

    F ^ ( u , v ) = G ( u , v ) H ( u , v ) = F ( u , v ) + N ( u , v ) H ( u , v ) \hat { F } ( u , v ) = \frac { G ( u , v ) } { H ( u , v ) }= F(u,v) + \frac { N(u,v) } { H(u,v)} F^(u,v)=H(u,v)G(u,v)=F(u,v)+H(u,v)N(u,v)

    上式说明即使知道退化函数,也不能准确地复原未退化的图像。因为噪声是一个随机函数,其傅氏变换未知。并且,实际应用逆滤波复原方法时存在病态的问题,即如果退化为零或非常小的值,则N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定复原函数的值。

    实验证明,当退化图像的噪声较小,即轻度降质时,采用逆滤波复原的方法可以获得较好的结果。通常,在离频率平面原点较远的地方数值较小或为零,因此图象复原在原点周围的有限区域内进行,即将退化图象的傅立叶谱限制在没出现零点而且数值又不是太小的有限范围内。

    也就是说,解决退化函数为零或为非常小的值的问题的一种方法是,限制滤波的频率,使其接近原点。

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  • 数字图像处理知识点

    千次阅读 多人点赞 2020-02-03 16:11:34
    数字图像处理知识点 目录 数字图像处理知识点 第一章 概述 1.1数字图像处理相关概念 1.2数字图像处理系统流程图: 1.3 数字图像处理主要研究内容 第二章 数字图像处理基础 2.1图像的数字化及表达 2.2图像...

    数字图像处理知识点

     

    目录

    数字图像处理知识点

    第一章 概述

    1.1数字图像处理相关概念

    1.2数字图像处理系统流程图:

    1.3 数字图像处理主要研究内容

    第二章 数字图像处理基础

    2.1图像的数字化及表达

    2.2图像的采样和量化

    2.3图像的分类

    第三章 图像的基本运算

    3.1点运算

    3.2代数运算

    3.3逻辑运算

    3.4几何运算

    第四章 图像变换

    4.1连续傅里叶变换

    4.2快速傅里叶变换

    4.3傅里叶变换的性质

    4.4卷积定理

    第五章 图像增强

    5.1图像增强总述

    5.2空间域图像增强

    5.3频率域图像增强

    第六章 图像恢复

    6.1图像恢复的相关定义

    6.3空间域滤波恢复的方法

    6.4频率域滤波器恢复的方法

    第七章 图像分割

    7.1全局阈值

    7.2分水岭算法

    第八章 彩色基础

    8.1彩色基础概念

    8.3伪彩色处理


     

    第一章 概述

    1.1数字图像处理相关概念

    专有名词

    解释

    数字图像

    :物体透射或反射光的分布,是客观存在的

    :人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映

    图像:是图和像的有机结合,是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影

    数字图像物体的一个数字表示,是以数字格式存放的图像

    数字图像处理

    又称为计算机图像处理,将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,以提高图像的实用性,从而达到人们所要求的预期结果。

    数字图像处理目的

    1. 提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的
    2. 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,便于计算机分析
    3. 对图像数据进行变换、编码和压缩,便于图像的存储和传输。

    数字图像处理特点

    1. 处理信息量很大
    2. 数字图像处理占用的频带较宽
    3. 数字图像中各个像素相关性大

    处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大

     

    1.2数字图像处理系统流程图:

    1.3 数字图像处理主要研究内容

    第二章 数字图像处理基础

    2.1图像的数字化及表达

    图像有单色与彩色、平面与立体、静止与动态、自发光与反射(透射)等区别,任一幅图像,根据它的光强度(亮度、密度或灰度)的空间分布,均可以用下面的函数形式来表达:

        (x,y,z为空间坐标,t,为时间, 为波长)

    对静态图像,t为常数,对于单色图像为常数,对于平面图像,z为常数。

    则对于静态平面单色图像数学表达式为:

    2.2图像的采样和量化

    (1)采样

    将空间中连续的图像变换成离散点的操作成为采样。若横向的像素数(列数)为M ,纵向的像素数(行数)为N,则图像总像素数为M*N个像素。

    • 采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现马赛克效应;
    • 采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。

    (2)量化

    图像采样后分割成离散的像素,但是其灰度值是连续的,计算机不能处理,将像素灰度转换成离散的数值的过程称为量化。

    • 量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大;
    • 量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小.

    (3)像素间的基本关系

    邻域:

    连通性

    为了确定两个像素是否连通,必须确定它们是否相邻及它们的灰度是否满足特定的相似性准则(或者说,它们的灰度值是否相等)例如:当两个像素是四邻接的,但是仅当他们的灰度值相同时才能说是连通的。

    令V是用于定义邻接性的灰度值集合,(V是一个规则,例如V={|A-B<=2|})如果q在p的四邻域 集中,且p和q满足V,则成p,q是4邻接,邻接性就是连通性。

    4邻接必然是8邻接,反之不然;m邻接必然是8邻接,反之不然。

    m邻接是介于4邻接和8邻接之间的。

    距离

    像素在空间的接近程度可以用像素之间的距离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。给定三个像素,其坐标分别为

    2.3图像的分类

    位图:位图是静止图像的一种。位图是通过许多像素点表示一幅图像,每个像素具有颜色属性和位置属性。

     

    二值图像                             亮度图像                   索引图像                     RGB图像

                     

     

    第三章 图像的基本运算

    3.1点运算

    点运算:是指对一幅图像中每个像素点的灰度值进行计算

    点运算的效果:点运算可以改变图像数据所占据的灰度值范围,从而改善图像显示效果。

    点运算的分类:线性点运算,非线性点运算。

    线性点运算:灰度变换函数形式可以采用线性方程描述。

    非线性点运算:非线性点运算的输出灰度级与输入灰度级呈非线性关系,常见的非线性灰度变换为对数变换和幂次变换。

    3.2代数运算

    代数运算:两幅或多幅图像通过对应像素之间的加、减、乘、除运算得到输出图像

    加法运算:通常用于平均值降噪的场合。

    减法运算(差影法):检测同一场景两幅图像之间的变化;混合图像的分离;消除背景影响。

    乘法运算:图像的局部显示;改变图像的灰度级

    除法运算:可用于改变图像的灰度级

    3.3逻辑运算

    逻辑运算:两幅或多幅图像通过对应像素之间的逻辑与、或、非运算得到输出图像

    “与”、“或”逻辑运算可以从一幅图像中提取子图像。

    3.4几何运算

    几何运算:改变图像中物体对象(像素)之间的空间关系。几何变换可以分为图像的位置变换(平移、镜像、旋转)、形状变换(放大、缩小)以及图像的复合变换等。

     图像的平移

    图像的镜像:水平镜像和垂直镜像

     

    图像的旋转:以图像的中心为原点,旋转一定的角度,即将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度

     

    (1)图像旋转之后,由于数字图像的坐标值必须是整数,因此,可能引起图像部分像素点的局部改变,因此,这时图像的大小也会发生一定的改变。

    (2)为了避免图像信息的丢失,图像旋转后必须进行平移变换(或者先平移,再旋转)。

    (3)图像旋转之后,会出现许多空洞点,我们需要对这些空洞点必须进行填充处理,进行插值处理。

     

    图像的缩放:全比例缩放和不同比例缩放

    全比例缩放:在给定的图像在x方向和y方向按照相同比例a缩放。

    不同比例缩放:在给定的图像在x方向和y方向按照不同比例a,b缩放。

    注意:在图像放大的正变换中,出现了很多的空格。因此,需要对放大后所多出来的一些空格填入适当的像素值。一般采用最近邻插值和线性插值法

    最邻近插值:最近邻法是将点最近的整数坐标点的灰度值取为点的灰度值。

    在该点各相邻像素间灰度变化较小时,这种方法是一种简单快捷的方法,但当该点相邻像素间灰度差很大时,这种灰度估值方法会产生较大的误差。

    双线性插值法:是最邻近法的改进版,效果较好,但是具有低通滤波性,使高频分量受损,图像轮廓受损。可以采用效果更好的三次内插法。

    三次内插法:可精确地恢复原函数,当然也就可精确得到采样点间任意点的值。此方法计算量很大,但精度高,能保持较好的图像边缘。

     

    第四章 图像变换

    图像变换的定义:将图像从空间2D平面变换到频率域,目的是更具图像在频率域中的某些性质对图像进行处理。

    4.1连续傅里叶变换

    (1)一维傅里叶变换

    函数f(x)的一维连续傅里叶变换公式如下:

      逆变换:

    F(u)的实部、虚部、振幅、能量和相位分别是:

    (2)二维傅里叶变换

    与一维傅里叶相似

    4.2快速傅里叶变换

    快速傅里叶变换不是一种新的变换,他是离散傅里叶变换的一种算法,这种方法是在分析离散傅里叶变换中的多余运算的基础上,进而消除这些重复工作的一种运算,达到快速的目的。

    4.3傅里叶变换的性质

    (1)平移性

    傅里叶变换有一个平移性质:若F(u,v),中的u和v移动了u0和v0,则f(x,y)中的x和y移动了x0和y0,将与一个指数相乘等于将变换后的频率域中心移到新的位置。

    (2)旋转性

     

    4.4卷积定理

    f(x,y)和g(x,y)分别为时间域的两个图像,F(u,v)和G(u,v)分别是两个对应 的频率域的图像,2D傅立叶变换是的公式如下:

    f(x,y)*g(x,y)==F(u,v)*G(u,v)

    代表时间域中的卷积相当于频率域中的乘积。

     

    第五章 图像增强

    5.1图像增强总述

    图像增强的目的

    采用某种技术手段,改善图像的视觉效果,或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。没有一个图像增强的统一理论,如何评价图像增强的结果好坏也没有统一的标准。

    主观标准:人 客观标准:结果

    5.2空间域图像增强

    空间指在空间域中,通过线性或非线性变换来增强构成图像的像素域增强。

    5.2.1点处理

    点处理是作用于单个像素的空间域处理方法,包括图像灰度变换、直方图处理、伪彩色处理等技术。

    图像灰度变换:

    灰度线性变换表示对输入图像灰度作线性扩张或压缩,映射函数为一个直线方程。

    (1)灰度线性变换

     

    b=0时,a>1,对比度扩张;a=1,相当于复制;a<1对比度压缩

    (2)分段线性变换(增强对比度)

    与线性变换相类似,都是对输入图像的灰度对比度进行拉伸,只是对不同灰度范围进行不同的映射处理

    (3)反转变换

    反转变换适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时。(白色变黑色,黑色变白色)

    (4)对数变换(动态范围压缩)

    图像灰度的对数变换将扩张数值较小的灰度范围,压缩数值较大的图像灰度范围。

    直方图处理:

    通过图像灰度直方图均衡化处理,使得图像的灰度分布趋向均匀,图像所占有的像素灰度间距拉开,加大了图像反差,改善视觉效果,达到增强目的。

    5.2.2模板处理

    模板处理是作用于像素邻域的处理方法,包括空域平滑、空域锐化等技术

    (1)空间域的平滑处理

      为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。

    (图像的膨化处理只会使图像的灰度差别减小,不会增大。)

    1)局部平滑法:用邻域内的各像素的灰度平均值代替原来的灰度值。

         缺点:降低噪声的同时也使图像变模糊,边缘处和细节处模糊。

    2) 超限像素平滑法

       对抑制椒盐噪声效果好,随着邻域越大,去噪能力增强,但是模糊程度越大。效果比局部平滑法要好一些

    3) 灰度最相近的K个邻点平均法

        K值较小,去噪效果差,保持细节处较好;K值较大,去噪效果好,保持细节处较差

    4) 空间低通滤波法

         空间中的平滑=通过低频;空间中的锐化=通过高频

    (2)空间域锐化处理

    图像锐化就是增强图像的边缘或轮廓。图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊,图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰

    5.3频率域图像增强

    空间域卷积=频率域中的乘积。因此可以在频率域中直接设计滤波器,对信号进行增强。

    5.3.1频率域平滑滤波器

    (1)理想低通滤波器

    滤波函数H(u,v)为

    (2)Butterworth低通滤波器

    当H(u,v)=0.5时,他的特性是传递函数比较光滑,连续性衰减,不陡峭,采用这个滤波器平滑抑制噪声时,图像的边缘模糊程度大大减小,没有振铃效应。

    (3)高斯低通滤波器

    (4)指数低通滤波器

        

    (5)梯形低通滤波器

      

    5.3.2频率域锐化滤波器

    图像的边缘、细节主要位于高频部分,而图像的模糊是频率域锐化就是为了消除模糊,突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过,使低频成分削弱,再经傅立叶逆变换得到边缘锐化的图像由于高频成分比较弱产生的。

    (1)理想高通滤波器

    (2)巴特沃斯高通滤波器

    (3)巴特沃斯高通滤波器

    (4)梯形高通滤波器

     

    第六章 图像恢复

    6.1图像恢复的相关定义

    图像增强是,偏向主观判断,主观上判断图像的局部变得清晰

    图像恢复是,由于某些原因图像蒙上了一层噪音,去掉这些噪音,尽可能的回复原来的图像。

    图像恢复:是根据退化原因,建立相应的数学模型,从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息,沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。

    图像恢复的步骤:寻找退化原因——建立退化模型——反向推演——恢复图像

    6.2常见的噪声类型

    噪声类型:高斯噪声,均匀分布噪声,脉冲噪声(椒盐噪声)

    高斯噪声:

     

    均匀分布噪声:

    椒盐噪声:

     

    白色的点(像素为255)为盐噪声;黑色的点(像素为0)为椒噪声

    6.3空间域滤波恢复的方法

    间域滤波恢复:空间域滤波恢复即是在已知噪声模型的基础上,对噪声的空域滤波。

    1、均值滤波,采用均值滤波模板对图像噪声进行滤除,

    将一个区域的点的像素之和去平均值作为新的像素。

    类型:算术均值滤波器;几何均值滤波器;谐波均值滤波器;逆谐波均值滤波器

    (1)算术均值滤波器:

                特点:滤波后的图像容易产生模糊。  

    (2)几何均值滤波器

               特点:在滤波过程中弄过丢失更少的图像细节

    (3)谐波均值滤波器

              特点:善于处理高斯噪声,且对“盐”噪声的处理效果很高,不适用椒盐噪声

    (4)逆谐波均值滤波器

            

    2、顺序统计滤波

    中值滤波:选择滤波区的中值,对于处理椒盐噪声效果较好。

    最大值滤波器:善于处理胡椒噪声(灰度值为0

    最小值滤波器:善于处理盐噪声(灰度值为255

    6.4频率域滤波器恢复的方法

    频率域滤波器(了解即可)

             带阻滤波器:通常用于处理含有周期性噪声的图像

    带通滤波器:带通滤波器执行与带阻滤波器相反的操作

    陷波滤波器

     

    第七章 图像分割

    图像分割处理:将数字图像划分成互不相交,有意义的,具有相同性质的区域的过程。

    图像的分割一种是基于灰度的不连续变来分割(图像边缘);

    一种是基于实现制定的准则将图像分割为相似的区域。

    7.1全局阈值

    采用阈值的方法确定图像分割的边界:方法是将整个图像灰度值的值设置为常数,也就是全局阈值。

    全局阈值的选择方法有:人工选择法,直方图技术选择法,迭代式阈值选择法,最大类间方差法

    1. 人工选择法:人眼观察,在分析直方图的基础上,人工选择适合的阈值。
    2. 直方图技术选择法:含有一个与背景明显对比的物体的图像其有包含双峰的灰度直方图
    3. 迭代式阈值选择法:开始时选择一个阈值作为初始值,然后按照某种策略不断改进。
    4. 最大类间方差法(OTSU)以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分,是两部分之间的方差取最大值,即分离性最大。

    7.2分水岭算法

    1. 分水岭算法是一种与自适应二值化有关的算法。
    2. 分水岭算法不是简单地将图像在最佳灰度级进行阈值处理,而是从一个偏低但仍然能正确分割各个物体的阈值开始。然后随着阈值逐渐上升到最佳值,使各个物体不会被合并。这个方法可以解决那些由于物体靠得太近而不能用全局阈值解决的问题。
    3. 分水岭算法的最初和最终的阈值灰度级都必须很好地选取。

    第八章 彩色基础

    8.1彩色基础概念

    三色原理:任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按照不同比例混合得到,即C=aR+bG+cB

    颜色的三个基本特征量:

    1. 亮度:如果无彩色就只有亮度一个维量的变化。
    2. 色调:是光波混合中与主波长有关的属性,色调表示观察者接收的主要颜色。这样,当我们说一个物体是红色、橘黄色、黄色时,是指它的色调。
    3. 饱和度:与一定色调的纯度有关,纯光谱色是完全饱和的,随着白光的加入饱和度逐渐减少

    8.2彩色模型

    (1)RGB模型:I=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B)

              在这里,rgb_R,rgb_G,rgb_B分别为生成的RGB图像I的三个分量的值,可以使用下列语句rgb_R=I(:, :, 1);  rgb_G=I(:,            :, 2);  rgb_B=I(:, :, 3);若要加亮RGB图像,则R,G,B三个分量都要增加

    2HSI模型

    1. H定义颜色的波长,称为色调;反映了该彩色最接近什么样的光谱波长
    2. S表示颜色的深浅程度,称为饱和度;颜色的深浅程度,饱和度越高,颜色越深
    3. I表示强度或亮度。反射系数越大,物体的亮度越大,反之越小。
    4. I分量与图像的彩色信息无关;H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相连的。

    若要加亮HIS模型的图像,则只需要增加I分量

    8.3伪彩色处理

    伪彩色处理:将灰度图像转化为彩色图像,或者将单色图像变换成给定彩色分布的图像。

    目的:为了提高人眼对图像的细节分辨能力,以达到图像增强的目的。

    强度分层

    灰度级到彩色变换

    全彩色图像处理

    • 第一类—分别处理每一分量图像,然后,从分别处理过的分量图像形成合成彩色图像。
    • 第二类—直接对彩色像素进行处理。
    • 因为全彩色图像至少有3个分量,彩色像素实际上是一个向量。 为了使每一彩色分量处理和基于向量的处理等同,必须满足两个条件:

    第一,处理必须对向量和标量都可用,

    第二,对向量每一分量的操作对于其他分量必须是独立的。

    彩色图像的平滑与锐化

    平滑:用邻域平均值平滑可以在每个彩色平面的基础上进行,其结果与用RGB彩色向量执行平均是相同的。平滑滤波可以使图像模糊化,从而减少图像中的噪声。

                  锐化:用Laplacian算子的锐化处理,其它锐化算子的处理类似

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    千次阅读 2016-08-15 21:29:57
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  • 数字图像处理pdf

    热门讨论 2011-10-17 17:20:22
    数字图像处理,详细讲述数字图像原理、各种变换的电子书,PDF格式,方便阅读。
  • 数字图像处理第一章

    千次阅读 多人点赞 2019-04-02 12:31:31
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空空如也

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