《數(shù)字圖像處理》演示幻燈片

1、圖圖 像像 處處 理理 與與 理理 解解 人類通過眼、耳、鼻、舌、身接受信息，人類通過眼、耳、鼻、舌、身接受信息， 感知世界。感知世界。 約有約有75%75%的信息是通過視覺系統(tǒng)獲取的。的信息是通過視覺系統(tǒng)獲取的。 數(shù)字圖象處理是用數(shù)字計(jì)算機(jī)處理所獲取數(shù)字圖象處理是用數(shù)字計(jì)算機(jī)處理所獲取 視覺信息的技術(shù)。視覺信息的技術(shù)。 第一章第一章 緒論緒論 一、數(shù)字圖像處理的發(fā)展概況及應(yīng)用一、數(shù)字圖像處理的發(fā)展概況及應(yīng)用 發(fā)展：發(fā)展： n上世紀(jì)上世紀(jì)2020年代年代 BartlaneBartlane電纜圖片傳輸系統(tǒng)（紐約電纜圖片傳輸系統(tǒng)（紐約 和倫敦之間海底電纜）傳輸一幅圖片所需的時間由和倫敦之間海底電纜

2、）傳輸一幅圖片所需的時間由 一周多減少到小于一周多減少到小于3 3個小時；個小時； n上世紀(jì)上世紀(jì)5050年代，計(jì)算機(jī)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理才真年代，計(jì)算機(jī)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理才真 正地引起人們的巨大興趣；正地引起人們的巨大興趣； n19641964年，數(shù)字圖像處理有效地應(yīng)用于美國噴氣推進(jìn)年，數(shù)字圖像處理有效地應(yīng)用于美國噴氣推進(jìn) 實(shí)驗(yàn)室（實(shí)驗(yàn)室（J.P.LJ.P.L）對）對“徘徊者七號徘徊者七號”太空船發(fā)回的太空船發(fā)回的 大批月球照片的處理；隨后幾年，繼續(xù)用于空間研大批月球照片的處理；隨后幾年，繼續(xù)用于空間研 究計(jì)劃；同時，在生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)生產(chǎn)、軍事上得究計(jì)劃；同時，在生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)生產(chǎn)、軍事上

3、得 到應(yīng)用；到應(yīng)用； n直到上世紀(jì)六十年代末至七十年代初，由于離散直到上世紀(jì)六十年代末至七十年代初，由于離散 數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善，使之形成了比較完整的數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善，使之形成了比較完整的 理論體系，成為一門新興的學(xué)科。理論體系，成為一門新興的學(xué)科。 n二十世紀(jì)八十年代以來：數(shù)字圖象處理向更高級二十世紀(jì)八十年代以來：數(shù)字圖象處理向更高級 的方向發(fā)展：實(shí)時性，智能化，普及化，網(wǎng)絡(luò)化，的方向發(fā)展：實(shí)時性，智能化，普及化，網(wǎng)絡(luò)化， 低成本。低成本。 n目前，就處理方法而言主要將小波、及模糊、神目前，就處理方法而言主要將小波、及模糊、神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算子、分形等智能信息處理技術(shù)運(yùn)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算子

4、、分形等智能信息處理技術(shù)運(yùn) 用于數(shù)字圖像處理，使得其更具活力，并在不斷用于數(shù)字圖像處理，使得其更具活力，并在不斷 地發(fā)展。地發(fā)展。 應(yīng)用：應(yīng)用： 通信：圖象傳輸，電視電話，通信：圖象傳輸，電視電話，HDTVHDTV等等 宇宙探測：星體圖片處理宇宙探測：星體圖片處理 遙感：地形、地質(zhì)、礦藏探查，森林、水利遙感：地形、地質(zhì)、礦藏探查，森林、水利 、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，自然災(zāi)害預(yù)測，、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，自然災(zāi)害預(yù)測， 環(huán)境污染的監(jiān)測，氣象云圖環(huán)境污染的監(jiān)測，氣象云圖 生物醫(yī)學(xué)：生物醫(yī)學(xué)： CTCT，NMRNMR，X X射線成象，射線成象，B B超，紅超，紅 外圖象，顯微圖象外圖象，顯微圖象 應(yīng)

5、用：應(yīng)用： 工業(yè)生產(chǎn)：產(chǎn)品質(zhì)量檢測，生產(chǎn)過程控制，工業(yè)生產(chǎn)：產(chǎn)品質(zhì)量檢測，生產(chǎn)過程控制， CADCAD，CAMCAM 交通運(yùn)輸交通運(yùn)輸 軍事：軍事目標(biāo)偵察，制導(dǎo)系統(tǒng)，警戒系統(tǒng)，軍事：軍事目標(biāo)偵察，制導(dǎo)系統(tǒng)，警戒系統(tǒng)， 自動火器控制，反偽裝等自動火器控制，反偽裝等 公安：現(xiàn)場照片，指紋，手跡，印章，人像等公安：現(xiàn)場照片，指紋，手跡，印章，人像等 處理和鑒別處理和鑒別 機(jī)器人視覺機(jī)器人視覺 娛樂：娛樂： 電影特技，動畫，廣告等電影特技，動畫，廣告等 遙感圖像處理遙感圖像處理 在國土資源調(diào)查與環(huán)境評價及災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用在國土資源調(diào)查與環(huán)境評價及災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用 1998年長江洪水災(zāi)害遙感圖像年長江洪

6、水災(zāi)害遙感圖像 Photo courtesy Philips Research 以通過遙感圖像處理分析為例，可涉以通過遙感圖像處理分析為例，可涉 及圖像處理的主要技術(shù)及圖像處理的主要技術(shù) p數(shù)據(jù)壓縮和轉(zhuǎn)換技術(shù)數(shù)據(jù)壓縮和轉(zhuǎn)換技術(shù) 通過數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)的研究，減通過數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)的研究，減 少數(shù)據(jù)載體空間，節(jié)省運(yùn)算時間，實(shí)現(xiàn)不同少數(shù)據(jù)載體空間，節(jié)省運(yùn)算時間，實(shí)現(xiàn)不同 星系遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的一體化。星系遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的一體化。 p圖像校正圖像校正 在理想情況下，衛(wèi)星圖像上的像素值只依在理想情況下，衛(wèi)星圖像上的像素值只依 賴于進(jìn)入傳感器的輻射強(qiáng)度；而輻射強(qiáng)度又只賴于進(jìn)入傳感器的輻射強(qiáng)度；而輻射

7、強(qiáng)度又只 與太陽照射到地面的輻射強(qiáng)度和地物的輻射特與太陽照射到地面的輻射強(qiáng)度和地物的輻射特 性（反射率和發(fā)射率）有關(guān)，使圖像上灰度值性（反射率和發(fā)射率）有關(guān)，使圖像上灰度值 的差異直接反映了地物目標(biāo)光譜輻射特性的差的差異直接反映了地物目標(biāo)光譜輻射特性的差 異，從而區(qū)分地物目標(biāo)。異，從而區(qū)分地物目標(biāo)。 而實(shí)際上，由于而實(shí)際上，由于大氣層的存在，也由于傳感器大氣層的存在，也由于傳感器 內(nèi)探測器性能的差異，使得進(jìn)入傳感器的輻射發(fā)內(nèi)探測器性能的差異，使得進(jìn)入傳感器的輻射發(fā) 生畸變，引起圖形模糊，對比度下降等生畸變，引起圖形模糊，對比度下降等。另一方。另一方 面，由于面，由于衛(wèi)星飛行時姿態(tài)變化及地球形狀

8、等因素衛(wèi)星飛行時姿態(tài)變化及地球形狀等因素 影響，圖像中地物目標(biāo)的幾何位置也會發(fā)生畸變影響，圖像中地物目標(biāo)的幾何位置也會發(fā)生畸變。 為了使圖像更好地滿足使用要求，必須盡可能地為了使圖像更好地滿足使用要求，必須盡可能地 通過處理消除畸變，恢復(fù)圖像的本來面目。通過處理消除畸變，恢復(fù)圖像的本來面目。 p分類方法分類方法 基于光譜信息（圖像像素）的分類基于光譜信息（圖像像素）的分類 根據(jù)像素在分類特征（波段）上的像根據(jù)像素在分類特征（波段）上的像 素值，選擇分類器，利用統(tǒng)計(jì)方法對每一素值，選擇分類器，利用統(tǒng)計(jì)方法對每一 像元進(jìn)行分類。像元進(jìn)行分類。 通常需要對下面一些問題進(jìn)行研究：通常需要對下面一些問題

9、進(jìn)行研究： 分類器的確定；分類器的確定；光譜類的確定；光譜類的確定；選選 擇訓(xùn)練樣本產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)參數(shù)；擇訓(xùn)練樣本產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)參數(shù)；分類特征的分類特征的 選擇。選擇。 空間信息輔助分類空間信息輔助分類 基于光譜信息的分類存在著一些缺陷：如有基于光譜信息的分類存在著一些缺陷：如有 些地類在光譜上難以區(qū)分，如水庫與河流。些地類在光譜上難以區(qū)分，如水庫與河流。 基于空間信息的地類類型或形狀分類。如城基于空間信息的地類類型或形狀分類。如城 鎮(zhèn)居民點(diǎn)圖斑的分類結(jié)果往往是由水體、植被鎮(zhèn)居民點(diǎn)圖斑的分類結(jié)果往往是由水體、植被 以及不同類型的建筑等所組成。以及不同類型的建筑等所組成。 遙感圖像中的空間信息包括兩種類型：

10、遙感圖像中的空間信息包括兩種類型： 紋理紋理（texturetexture）和）和相關(guān)相關(guān)（contextcontext） 紋理是指地類圖斑中色調(diào)的空間變化特紋理是指地類圖斑中色調(diào)的空間變化特 性；性； 而相關(guān)則是指不同地類像元之間的空間而相關(guān)則是指不同地類像元之間的空間 關(guān)系。關(guān)系。 因此，用于分類的特征值除了像元所具有因此，用于分類的特征值除了像元所具有 的光譜和空間特征值外，還具有的光譜和空間特征值外，還具有形狀和大小形狀和大小 特征值。特征值。一些具有相同光譜特性而形狀不同一些具有相同光譜特性而形狀不同 的地物的地物，如河流和水庫，公路和體育場，可如河流和水庫，公路和體育場，可 以用形

11、狀指數(shù)來區(qū)分。以用形狀指數(shù)來區(qū)分。 要用到的主要圖像處理技術(shù)：要用到的主要圖像處理技術(shù)：圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng) 處理處理、圖像分割技術(shù)圖像分割技術(shù)（區(qū)域、邊緣提?。ⅲ▍^(qū)域、邊緣提?。?、 圖像特征提取圖像特征提取、圖像描述圖像描述等。等。 自動目標(biāo)識別技術(shù)自動目標(biāo)識別技術(shù) （Automatic Target RecognitionAutomatic Target Recognition簡稱簡稱ATRATR） 實(shí)時光學(xué)圖像相關(guān)識別系統(tǒng)的核心技術(shù)是實(shí)時光學(xué)圖像相關(guān)識別系統(tǒng)的核心技術(shù)是 自動目標(biāo)識別技術(shù)。由于自動目標(biāo)識別技術(shù)。由于ATRATR技術(shù)在軍事上是導(dǎo)技術(shù)在軍事上是導(dǎo) 彈精確制導(dǎo)和武器防御系統(tǒng)的關(guān)鍵

12、技術(shù)之一，彈精確制導(dǎo)和武器防御系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一， 是武器智能化程度的一個重要標(biāo)準(zhǔn)，也代表著是武器智能化程度的一個重要標(biāo)準(zhǔn)，也代表著 一個國家的國防高科技的水平。一個國家的國防高科技的水平。 以軍事應(yīng)用為例以軍事應(yīng)用為例 可能涉及圖像處理的主要技術(shù)可能涉及圖像處理的主要技術(shù) 因此，從因此，從2020世紀(jì)世紀(jì)6060年代開始，美、英、俄、年代開始，美、英、俄、 法等國家已投入大量人力、物力和財(cái)力開展法等國家已投入大量人力、物力和財(cái)力開展ATRATR 的理論研究和實(shí)際應(yīng)用推廣，并取得顯著成果，的理論研究和實(shí)際應(yīng)用推廣，并取得顯著成果， 美國在中東戰(zhàn)爭中的精確武器打擊是最典型的成美國在中東戰(zhàn)爭中的精

13、確武器打擊是最典型的成 功范例。功范例。 當(dāng)前精確制導(dǎo)武器所取得的成果還是有限的，當(dāng)前精確制導(dǎo)武器所取得的成果還是有限的， 最主要的問題是目前主要還是依靠人在導(dǎo)彈發(fā)射前最主要的問題是目前主要還是依靠人在導(dǎo)彈發(fā)射前 發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，然后人工鎖定首幀目標(biāo)圖像進(jìn)行自動跟發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，然后人工鎖定首幀目標(biāo)圖像進(jìn)行自動跟 蹤，而不能實(shí)現(xiàn)不需人工參與的由導(dǎo)彈自動識別目蹤，而不能實(shí)現(xiàn)不需人工參與的由導(dǎo)彈自動識別目 標(biāo)，做不到標(biāo)，做不到“打了不管打了不管”。特別是在復(fù)雜背景下，。特別是在復(fù)雜背景下， 機(jī)器如何像人一樣自動識別目標(biāo)，目前是相當(dāng)困難機(jī)器如何像人一樣自動識別目標(biāo)，目前是相當(dāng)困難 的。的。 雖然從雖然從2020

14、世紀(jì)世紀(jì)7070年代開始人工智能、智能信年代開始人工智能、智能信 息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺的理論研究取得了重大息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺的理論研究取得了重大 的進(jìn)展，但是由于的進(jìn)展，但是由于ATRATR領(lǐng)域中研究的背景和對象領(lǐng)域中研究的背景和對象 的復(fù)雜性和多樣性，特別是在實(shí)際環(huán)境中，背景的復(fù)雜性和多樣性，特別是在實(shí)際環(huán)境中，背景 與目標(biāo)不僅有很大的動態(tài)變化范圍，而且它們以與目標(biāo)不僅有很大的動態(tài)變化范圍，而且它們以 未知的方式變化。目前的未知的方式變化。目前的ATRATR的研究都是在一定的研究都是在一定 假設(shè)條件下建立的，一旦這些假設(shè)條件不成立或假設(shè)條件下建立的，一旦這些假設(shè)條件不成立或 不再完全成

15、立時，其不再完全成立時，其ATRATR系統(tǒng)就不再有效。系統(tǒng)就不再有效。 另外，目前國內(nèi)外研究的很多另外，目前國內(nèi)外研究的很多ATRATR方法和算方法和算 法，除了存在很大的局限性外，在實(shí)時實(shí)現(xiàn)方面法，除了存在很大的局限性外，在實(shí)時實(shí)現(xiàn)方面 還有很大的距離。因此，當(dāng)前國外發(fā)達(dá)國家鑒于還有很大的距離。因此，當(dāng)前國外發(fā)達(dá)國家鑒于 精確制導(dǎo)武器在未來戰(zhàn)爭中的重要地位，還在投精確制導(dǎo)武器在未來戰(zhàn)爭中的重要地位，還在投 入大量人力財(cái)力開展入大量人力財(cái)力開展ATRATR研究，如美國國防部已研究，如美國國防部已 將將ATRATR技術(shù)列為二十一世紀(jì)的關(guān)鍵技術(shù)之一。技術(shù)列為二十一世紀(jì)的關(guān)鍵技術(shù)之一。 我國從二十世

16、紀(jì)七十年代以來對我國從二十世紀(jì)七十年代以來對ATRATR技術(shù)研究技術(shù)研究 也投入較大的人力財(cái)力。國防科工委、航天部、電也投入較大的人力財(cái)力。國防科工委、航天部、電 子工業(yè)部等很多研究所以及國內(nèi)重點(diǎn)高校如國防科子工業(yè)部等很多研究所以及國內(nèi)重點(diǎn)高校如國防科 大、哈工大、北理工、華中科技大學(xué)、東南大學(xué)等大、哈工大、北理工、華中科技大學(xué)、東南大學(xué)等 都在開展此項(xiàng)研究，取得不少重要研究成果。但總都在開展此項(xiàng)研究，取得不少重要研究成果。但總 的來看還是處于理論方法和算法的研究，所研制的的來看還是處于理論方法和算法的研究，所研制的 ATRATR系統(tǒng)還處于實(shí)驗(yàn)室樣機(jī)階段，其性能還有待提系統(tǒng)還處于實(shí)驗(yàn)室樣機(jī)階段

17、，其性能還有待提 高，離真正實(shí)戰(zhàn)的要求還有較大的距離。高，離真正實(shí)戰(zhàn)的要求還有較大的距離。 涉及圖像處理的主要技術(shù)涉及圖像處理的主要技術(shù) p圖像分割：圖像分割：雖然國內(nèi)外學(xué)者已提出很多種圖像分割算法，雖然國內(nèi)外學(xué)者已提出很多種圖像分割算法， 但由于背景的多變性和復(fù)雜性，至今為止還沒有一種能適用但由于背景的多變性和復(fù)雜性，至今為止還沒有一種能適用 于各種背景的圖像分割算法。當(dāng)前提出的小波分析、模糊集、于各種背景的圖像分割算法。當(dāng)前提出的小波分析、模糊集、 分形等新的智能信息處理方法有可能找到新的圖像分割方法。分形等新的智能信息處理方法有可能找到新的圖像分割方法。 p特征提?。禾卣魈崛。河?jì)算描述目

18、標(biāo)的特征，如目標(biāo)的幾何形狀特計(jì)算描述目標(biāo)的特征，如目標(biāo)的幾何形狀特 征、統(tǒng)計(jì)特征、矩特征、紋理特征等征、統(tǒng)計(jì)特征、矩特征、紋理特征等 p圖像識別：圖像識別：統(tǒng)計(jì)模式識別、模糊模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)模式識別、模糊模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)等絡(luò)等 p圖像跟蹤圖像跟蹤 動態(tài)場景的視覺監(jiān)控動態(tài)場景的視覺監(jiān)控 動態(tài)場景的視覺監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個新動態(tài)場景的視覺監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個新 興的應(yīng)用方向興的應(yīng)用方向. . 對于視覺監(jiān)控系統(tǒng)而言，一般涉及到對于視覺監(jiān)控系統(tǒng)而言，一般涉及到運(yùn)動檢測運(yùn)動檢測、 運(yùn)動運(yùn)動目標(biāo)分類目標(biāo)分類、運(yùn)動目標(biāo)的、運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤跟蹤以及監(jiān)視場景中目以及監(jiān)視場景中目 標(biāo)行為的標(biāo)

19、行為的理解與描述理解與描述幾個過程。幾個過程。 以安保系統(tǒng)應(yīng)用為例以安保系統(tǒng)應(yīng)用為例 其中，運(yùn)動檢測、目標(biāo)分類、人的跟蹤屬于其中，運(yùn)動檢測、目標(biāo)分類、人的跟蹤屬于 視覺中的低級和中級處理部分視覺中的低級和中級處理部分(Low-level and (Low-level and Intermediate-level Vision)Intermediate-level Vision)，而行為理解和描，而行為理解和描 述則屬于高級處理（述則屬于高級處理（High-level VisionHigh-level Vision）。運(yùn)）。運(yùn) 動檢測、運(yùn)動目標(biāo)分類與跟蹤是視覺監(jiān)控中研究動檢測、運(yùn)動目標(biāo)分類與跟蹤

20、是視覺監(jiān)控中研究 較多的三個問題，而行為理解與描述則是近年來較多的三個問題，而行為理解與描述則是近年來 被廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)，它是指對目標(biāo)的運(yùn)動模被廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)，它是指對目標(biāo)的運(yùn)動模 式進(jìn)行分析和識別，并用自然語言等加以描述。式進(jìn)行分析和識別，并用自然語言等加以描述。 由于智能房間的門禁系統(tǒng)、軍事安全基地的視由于智能房間的門禁系統(tǒng)、軍事安全基地的視 覺監(jiān)控系統(tǒng)、高級人機(jī)交互等應(yīng)用需求，覺監(jiān)控系統(tǒng)、高級人機(jī)交互等應(yīng)用需求，基于運(yùn)動基于運(yùn)動 視覺的生物特征識別技術(shù)研究視覺的生物特征識別技術(shù)研究日益顯得迫切和重要。日益顯得迫切和重要。 例如，在人機(jī)交互中不僅需要機(jī)器能知道人是否存例如，在人機(jī)交

21、互中不僅需要機(jī)器能知道人是否存 在、人的位置和行為，而且還需要利用特征識別技在、人的位置和行為，而且還需要利用特征識別技 術(shù)來識別與其交流的人是誰。術(shù)來識別與其交流的人是誰。 人運(yùn)動分析與生物特征識別相結(jié)合的視覺監(jiān)控人運(yùn)動分析與生物特征識別相結(jié)合的視覺監(jiān)控目目 前已經(jīng)成為一個流行的研究方向，特別前已經(jīng)成為一個流行的研究方向，特別是非接觸式遠(yuǎn)是非接觸式遠(yuǎn) 距離的身份識別研究距離的身份識別研究基于運(yùn)動視覺的第二代生物基于運(yùn)動視覺的第二代生物 特征識別技術(shù)，近來倍受關(guān)注。特征識別技術(shù)，近來倍受關(guān)注。 例如，美國高級研究項(xiàng)目署例如，美國高級研究項(xiàng)目署DARPADARPA在在20002000年資年資 助

22、的重大項(xiàng)目助的重大項(xiàng)目HIDHID計(jì)劃計(jì)劃（Human Identification at Human Identification at a Distancea Distance），），它的任務(wù)就是開發(fā)多模式的監(jiān)控技術(shù)它的任務(wù)就是開發(fā)多模式的監(jiān)控技術(shù) 以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離情況下人的檢測、分類和識別，從而以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離情況下人的檢測、分類和識別，從而 增強(qiáng)國防、民用等場合免受恐怖襲擊的保護(hù)能力。增強(qiáng)國防、民用等場合免受恐怖襲擊的保護(hù)能力。 近距離時一般可通過跟蹤人臉來加以身份識別近距離時一般可通過跟蹤人臉來加以身份識別；如；如 果是遠(yuǎn)距離的監(jiān)控，臉的特征可能被隱藏，或者分果是遠(yuǎn)距離的監(jiān)控，臉的特征可能被

23、隱藏，或者分 辨率太低不易識別，然而進(jìn)入監(jiān)控領(lǐng)域的人的步態(tài)辨率太低不易識別，然而進(jìn)入監(jiān)控領(lǐng)域的人的步態(tài) 是可見的，這激活了步態(tài)作為一個獨(dú)特的生物行為是可見的，這激活了步態(tài)作為一個獨(dú)特的生物行為 特征應(yīng)用于人的身份鑒別。特征應(yīng)用于人的身份鑒別。 作為一種新的行為特征，步態(tài)還具有難于隱作為一種新的行為特征，步態(tài)還具有難于隱 藏和偽裝、易于捕捉等優(yōu)點(diǎn)，而且它也是一定距藏和偽裝、易于捕捉等優(yōu)點(diǎn)，而且它也是一定距 離時唯一可感知的行為特征。離時唯一可感知的行為特征。步態(tài)識別旨在不考步態(tài)識別旨在不考 慮衣服、視角、背景等情況下根據(jù)人們走路的姿慮衣服、視角、背景等情況下根據(jù)人們走路的姿 勢進(jìn)行人的身份識別勢

24、進(jìn)行人的身份識別。由于步態(tài)是一種時空變化。由于步態(tài)是一種時空變化 的運(yùn)動模式，因此它的處理數(shù)據(jù)量相對較大。當(dāng)?shù)倪\(yùn)動模式，因此它的處理數(shù)據(jù)量相對較大。當(dāng) 然，像其它生物特征一樣，步態(tài)也受一些諸如醉然，像其它生物特征一樣，步態(tài)也受一些諸如醉 酒、懷孕、關(guān)節(jié)受傷等物理因素的影響。盡管步酒、懷孕、關(guān)節(jié)受傷等物理因素的影響。盡管步 態(tài)識別是一個相當(dāng)新的研究領(lǐng)域，目前已涌現(xiàn)出態(tài)識別是一個相當(dāng)新的研究領(lǐng)域，目前已涌現(xiàn)出 一些嘗試性的工作一些嘗試性的工作 馬里蘭大學(xué)、麻省理工學(xué)院等馬里蘭大學(xué)、麻省理工學(xué)院等2626家高?；蚬炯腋咝；蚬?參與了該項(xiàng)目的研究工作，其目前焦點(diǎn)在于臉像、參與了該項(xiàng)目的研究工作，其

25、目前焦點(diǎn)在于臉像、 步態(tài)或者特定行為的識別。步態(tài)或者特定行為的識別。 二、圖像與數(shù)字圖像二、圖像與數(shù)字圖像 1、“圖圖”與與“像像”的定義：的定義： “圖圖”是物體透射或反射光的分布；是物體透射或反射光的分布； “像像”是人的視覺系統(tǒng)對圖的接收在大腦中是人的視覺系統(tǒng)對圖的接收在大腦中 形成的印象或認(rèn)識。形成的印象或認(rèn)識。 2、模擬圖像的表示（物理圖像，人眼能看到、模擬圖像的表示（物理圖像，人眼能看到 的圖像）的圖像） ),(tyxfI 0 )(),(),(dVtyxftyxfI s ),(),(),(tyxftyxftyxfI bluegreenred 0 0 0 )(),(),( )(),(

26、),( )(),(),( dBtyxftyxf dGtyxftyxf dRtyxftyxf Sblue Sgreen Sred 當(dāng)圖像內(nèi)容隨時間變化時，為時變圖像或當(dāng)圖像內(nèi)容隨時間變化時，為時變圖像或 運(yùn)動圖像。反之，為靜止圖像。運(yùn)動圖像。反之，為靜止圖像。 ),(yxfI 由于人眼的視野是有限的，因此圖像在由于人眼的視野是有限的，因此圖像在 空間上是有界的，而且通常定義為矩形，空間上是有界的，而且通常定義為矩形， 即即 yx LyLx0 ;0 圖像函數(shù)在某一點(diǎn)的值常稱為強(qiáng)度或灰圖像函數(shù)在某一點(diǎn)的值常稱為強(qiáng)度或灰 度，與圖像在這一點(diǎn)的亮度相對應(yīng)，并用正度，與圖像在這一點(diǎn)的亮度相對應(yīng)，并用正 實(shí)

27、數(shù)表示，而且這個值的大小是有限的。實(shí)數(shù)表示，而且這個值的大小是有限的。 m Byxf),(0 圖像函數(shù)是一個二元、有界、非負(fù)的連續(xù)圖像函數(shù)是一個二元、有界、非負(fù)的連續(xù) 函數(shù)。函數(shù)。 上面討論的人眼能夠看到的圖像稱之為模擬圖像，上面討論的人眼能夠看到的圖像稱之為模擬圖像， 它的函數(shù)是連續(xù)的、可解析的，因而是可積的，有可它的函數(shù)是連續(xù)的、可解析的，因而是可積的，有可 逆的付里葉變換等。但是計(jì)算機(jī)無法接受模擬形式的逆的付里葉變換等。但是計(jì)算機(jī)無法接受模擬形式的 圖像。圖像。 ),( yxf 3 3、數(shù)字圖像的表示、數(shù)字圖像的表示 一幅模擬圖像經(jīng)過采樣和量化使其在空間上和數(shù)一幅模擬圖像經(jīng)過采樣和量化使

28、其在空間上和數(shù) 值上都離散化，形成一個數(shù)字點(diǎn)陣，通常采用等間值上都離散化，形成一個數(shù)字點(diǎn)陣，通常采用等間 隔采樣和均勻量化。隔采樣和均勻量化。 n像素像素 n灰度級灰度級 n圖像分解成像素的方法根據(jù)平面設(shè)置有正方形陣圖像分解成像素的方法根據(jù)平面設(shè)置有正方形陣 列，正六角形陣列，正三角形陣列，其中正方形列，正六角形陣列，正三角形陣列，其中正方形 陣列最為常用。陣列最為常用。 n對于一幅圖像而言，從模擬圖像中獲取數(shù)字圖像，對于一幅圖像而言，從模擬圖像中獲取數(shù)字圖像， 則必須按下圖所示的過程進(jìn)行空間采樣和量化。則必須按下圖所示的過程進(jìn)行空間采樣和量化。 n采樣采樣(Sampling)(Samplin

29、g)是指將空間上或時間上連是指將空間上或時間上連 續(xù)的圖象續(xù)的圖象( (模擬圖象模擬圖象) )變換成離散采樣點(diǎn)變換成離散采樣點(diǎn)( (象象 素素) )集合的一種操作。集合的一種操作。 在實(shí)際的采樣過程中，采樣點(diǎn)間隔的選在實(shí)際的采樣過程中，采樣點(diǎn)間隔的選 取是一個極其關(guān)鍵的問題。應(yīng)滿足采樣定取是一個極其關(guān)鍵的問題。應(yīng)滿足采樣定 理。理。 n量化量化 經(jīng)過采樣后，圖象已被分解成在時間和經(jīng)過采樣后，圖象已被分解成在時間和 空間上離散的象素，但這些象素，但這些象空間上離散的象素，但這些象素，但這些象 素值素值( (濃淡值濃淡值) )仍然是連續(xù)量。量化則是指把仍然是連續(xù)量。量化則是指把 這些連續(xù)的濃淡值變

30、換成離散值這些連續(xù)的濃淡值變換成離散值( (整數(shù)值整數(shù)值) )的的 過程。過程。 圖象的量化分為兩類，一類是等間隔量圖象的量化分為兩類，一類是等間隔量 化，另一類是非等間隔量化?；?，另一類是非等間隔量化。 n等間隔量化等間隔量化即將采樣值的灰度范圍進(jìn)行等間隔即將采樣值的灰度范圍進(jìn)行等間隔 分于象素灰度值在黑分于象素灰度值在黑- -白范圍內(nèi)均勻分布的圖象，白范圍內(nèi)均勻分布的圖象， 其量化誤差可變得最小，故又稱為均勻量化或其量化誤差可變得最小，故又稱為均勻量化或 線性量化。線性量化。 n非等間隔量化非等間隔量化 (1)(1)將小的灰度值的級別間隔細(xì)分，而將大的灰度值將小的灰度值的級別間隔細(xì)分，而將

31、大的灰度值 的級別間隔粗分的方法，如的級別間隔粗分的方法，如對數(shù)量化對數(shù)量化； (2)(2)使用象素灰度值的概率密度函數(shù)，使輸入灰度值使用象素灰度值的概率密度函數(shù)，使輸入灰度值 和量化級的均方誤差最小的方法，如和量化級的均方誤差最小的方法，如MaxMax量化量化； (3)(3)在某一范圍內(nèi)的灰度值頻繁產(chǎn)生，而其它范圍灰在某一范圍內(nèi)的灰度值頻繁產(chǎn)生，而其它范圍灰 度值幾乎不產(chǎn)生的場合，采用在這一范圍內(nèi)進(jìn)行細(xì)度值幾乎不產(chǎn)生的場合，采用在這一范圍內(nèi)進(jìn)行細(xì) 量化，而該范圍之外進(jìn)行粗量化。這種方法，其量量化，而該范圍之外進(jìn)行粗量化。這種方法，其量 化級數(shù)不變，又能降低量化誤差，稱化級數(shù)不變，又能降低量化誤差，稱錐形量化錐形量化。 分辨率 640 x480 n 分辨率不同的圖象比較分辨率不同的圖象比較 分辨率 320 x240 分辨率 160 x120 分辨率 80 x60 分辨率 640 x480 分辨率 320 x240 分辨率 160 x120 分辨率 80 x60 查視力=檢測分辨率？ 三、