數(shù)字圖像處理簡單理解例題解析考點清晰學(xué)習(xí)教案

1、會計學(xué)1數(shù)字圖像處理簡單數(shù)字圖像處理簡單(jindn)理解例題解理解例題解析考點清晰析考點清晰第一頁，共49頁。第1頁/共49頁第二頁，共49頁。第2頁/共49頁第三頁，共49頁。第第2 2章章 DIPDIP的基本概念的基本概念第3頁/共49頁第四頁，共49頁。采樣行采樣列像素行間隔采樣間隔第4頁/共49頁第五頁，共49頁。 經(jīng)采樣圖像被分割成空間上離散的像素，但其灰度是經(jīng)采樣圖像被分割成空間上離散的像素，但其灰度是連續(xù)連續(xù)(linx)(linx)的，還不能用計算機(jī)進(jìn)行處理。的，還不能用計算機(jī)進(jìn)行處理。 將像素將像素灰度轉(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過程叫量化?；叶绒D(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過程叫量化。 表示

2、像素表示像素(xin(xin s) s)明暗程度的整數(shù)稱為像明暗程度的整數(shù)稱為像素素(xin(xin s) s)的灰度級或灰度值或灰度的灰度級或灰度值或灰度 。 一幅數(shù)字圖像中不同灰度級的個數(shù)稱為灰度級一幅數(shù)字圖像中不同灰度級的個數(shù)稱為灰度級數(shù)，用數(shù)，用G G表示。表示。第5頁/共49頁第六頁，共49頁。 一般來說，一般來說， ，g就是表示存儲圖像就是表示存儲圖像(t xin)像像素灰度值所需的比特位數(shù)。素灰度值所需的比特位數(shù)。 若一幅數(shù)字圖像若一幅數(shù)字圖像(t xin)的量化灰度級數(shù)的量化灰度級數(shù)G=256=28級級，灰度取值范圍一般是，灰度取值范圍一般是0255的整數(shù)，由于用的整數(shù)，由于用

3、8bit就能表示就能表示灰度圖像灰度圖像(t xin)像素的灰度值，因此常稱像素的灰度值，因此常稱8 bit 量化量化gG2第6頁/共49頁第七頁，共49頁。nnvii第7頁/共49頁第八頁，共49頁。0132132105762567160635122675365032272416225627601232121231231221v0=5/64v1=12/64v2=18/64v3=8/64v4=1/64v5=5/64v6=8/64v7= =5/64ivi2 2、計算、計算(j sun)(j sun) 該圖像像元總數(shù)為該圖像像元總數(shù)為8 8* *8=64, i=0,78=64, i=0,7第8頁/

4、共49頁第九頁，共49頁。一幅圖像分成多個一幅圖像分成多個(du )(du )區(qū)域，多個區(qū)域，多個(du )(du )區(qū)域的區(qū)域的直方圖之和即為原圖像的直方直方圖之和即為原圖像的直方圖。圖。不同的圖像具有相同直方圖不同的圖像具有相同直方圖第9頁/共49頁第十頁，共49頁。第10頁/共49頁第十一頁，共49頁。第四章第四章 圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)第11頁/共49頁第十二頁，共49頁。二、灰度變換二、灰度變換理論理論(lln)基礎(chǔ)基礎(chǔ)當(dāng)觀察直方圖形態(tài)時，發(fā)現(xiàn)直方圖的峰值偏向當(dāng)觀察直方圖形態(tài)時，發(fā)現(xiàn)直方圖的峰值偏向(pinxing)(pinxing)亮度坐標(biāo)軸左側(cè)，則說明圖像偏暗亮度坐標(biāo)軸左側(cè)，則說明圖像

5、偏暗; ;峰值偏向峰值偏向(pinxing)(pinxing)坐標(biāo)軸右側(cè)，則說明圖像偏坐標(biāo)軸右側(cè)，則說明圖像偏亮亮; ;峰值提升過陡、過窄，說明圖像的高密度值過于集峰值提升過陡、過窄，說明圖像的高密度值過于集中。中。以上情況均是圖像對比度較小，圖像質(zhì)量較差的反以上情況均是圖像對比度較小，圖像質(zhì)量較差的反映。映。第12頁/共49頁第十三頁，共49頁。 從直方圖形態(tài)判斷圖像從直方圖形態(tài)判斷圖像(t xin)質(zhì)量質(zhì)量第13頁/共49頁第十四頁，共49頁。1.1.直方圖均衡化直方圖均衡化 直方圖均衡化是將原圖像通過某種變換，直方圖均衡化是將原圖像通過某種變換，得到一幅得到一幅(y f)(y f)灰度直

6、方圖為均勻分布的新灰度直方圖為均勻分布的新圖像的方法。圖像的方法。 直方圖均衡化直方圖均衡化 直方圖均衡化方法的基本思想是對在圖像中像素個數(shù)直方圖均衡化方法的基本思想是對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進(jìn)行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進(jìn)行縮減。多的灰度級進(jìn)行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進(jìn)行縮減。從而從而(cng r)(cng r)達(dá)到清晰圖像的目的。達(dá)到清晰圖像的目的。三、直方圖修整三、直方圖修整(xizhng)法法第14頁/共49頁第十五頁，共49頁?；叶燃壔叶燃塺k01/72/73/74/75/76/71像素數(shù)像素數(shù)nk 790102385065632924512281概率概率Pk(rk) 0.

7、190.250.210.160.080.060.030.02第15頁/共49頁第十六頁，共49頁。44.025.019.0)()()()(101011rPrPrPrTsrrjjr19. 0)()(0000jjrrPrTskjjkjjrkkNnrPrTs00)()(由下面公式可以由下面公式可以(ky)得到得到s2.s7第16頁/共49頁第十七頁，共49頁。原灰度級原灰度級變換函數(shù)值變換函數(shù)值原灰度級分原灰度級分布布原來像原來像素數(shù)素數(shù)新灰度新灰度級級新灰度級分布新灰度級分布原灰度原灰度分布分布r0=00790 0.19r1=1/71/7=0.1410230.25r2=2/72/7=0.29850

8、 0.21r3=3/73/7=0.436560.16r4=4/74/7=0.57329 0.08r5=5/75/7=0.712450.06r6=6/76/7=0.861220.03r7=11.00810.02s0(790)s1(1023)s2(850)s3(985)s4(448)s0=T(r0s1=T(r1s2=T(r2s3=T(r3s4=T(r4s5=T(r5s6=T(r6s7=T(r7s0=T(r0s1=T(r1s2=T(r2s3=T(r3s4=T(r4s5=T(r5s6=T(r6s7=T(r7第17頁/共49頁第十八頁，共49頁。 圖像圖像(t xin(t xin) )直方直方圖均衡化圖

9、均衡化0 rkPk(rk) (a)原直方圖原直方圖(b)均衡均衡(jnhng)后的直方后的直方圖圖Ps(sk) 0 sk第18頁/共49頁第十九頁，共49頁。定義：定義： 對一個滑動窗口對一個滑動窗口(chungku)(chungku)內(nèi)的諸像內(nèi)的諸像素灰度值排序，用中值代替窗口素灰度值排序，用中值代替窗口(chungku)(chungku)中心像素的原來灰度值，因此中心像素的原來灰度值，因此它是一種非線性的圖像平滑法。它是一種非線性的圖像平滑法。第19頁/共49頁第二十頁，共49頁。數(shù)值排序數(shù)值排序m-2m-1mm+1m+2610258mm+1m-2m+2m-1610258266中值濾波中值

10、濾波(lb)第20頁/共49頁第二十一頁，共49頁。12143122345768957688567891214312234576895768856789234566678第21頁/共49頁第二十二頁，共49頁。彩色增強(qiáng)技術(shù)彩色增強(qiáng)技術(shù) 彩色增強(qiáng)技術(shù)是利用人眼的視覺彩色增強(qiáng)技術(shù)是利用人眼的視覺特性，將灰度圖像變成彩色圖像或改特性，將灰度圖像變成彩色圖像或改變變(gibin)(gibin)彩色圖像已有彩色的分彩色圖像已有彩色的分布，改善圖像的可分辨性。彩色增強(qiáng)布，改善圖像的可分辨性。彩色增強(qiáng)方法可分為偽彩色增強(qiáng)和假彩色增強(qiáng)方法可分為偽彩色增強(qiáng)和假彩色增強(qiáng)兩類。兩類。第22頁/共49頁第二十三頁，共

11、49頁。偽彩色增強(qiáng)偽彩色增強(qiáng) 偽彩色增強(qiáng)是把黑白圖像的各個不同偽彩色增強(qiáng)是把黑白圖像的各個不同(b (b tn)tn)灰度級按照線性或非線性的映射函數(shù)變灰度級按照線性或非線性的映射函數(shù)變換成不同換成不同(b tn)(b tn)的彩色，得到一幅彩色圖的彩色，得到一幅彩色圖像的技術(shù)。像的技術(shù)。 使原圖像細(xì)節(jié)更易辨認(rèn)，目標(biāo)更容易識使原圖像細(xì)節(jié)更易辨認(rèn)，目標(biāo)更容易識別。別。 第23頁/共49頁第二十四頁，共49頁。假彩色增強(qiáng)假彩色增強(qiáng) 假彩色增強(qiáng)是對一幅自然彩色圖像或同一假彩色增強(qiáng)是對一幅自然彩色圖像或同一景物的多光譜圖像，通過映射函數(shù)變換成新的景物的多光譜圖像，通過映射函數(shù)變換成新的三基色分量，彩色

12、合成使感興趣目標(biāo)呈現(xiàn)出與三基色分量，彩色合成使感興趣目標(biāo)呈現(xiàn)出與原圖像中不同原圖像中不同(b tn)(b tn)的、奇異的彩色。的、奇異的彩色。 假彩色增強(qiáng)目的：假彩色增強(qiáng)目的： 一是使感興趣的目標(biāo)呈現(xiàn)奇異的彩色或置一是使感興趣的目標(biāo)呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色環(huán)境中，從而更引人注目；于奇特的彩色環(huán)境中，從而更引人注目； 一是使景物呈現(xiàn)出與人眼色覺相匹配的顏一是使景物呈現(xiàn)出與人眼色覺相匹配的顏色，以提高對目標(biāo)的分辨力。色，以提高對目標(biāo)的分辨力。 第24頁/共49頁第二十五頁，共49頁。 圖像復(fù)原：圖像復(fù)原： 要盡可能恢復(fù)要盡可能恢復(fù)(huf)(huf)退化圖像的本來面目，它是沿圖像退化的逆過

13、退化圖像的本來面目，它是沿圖像退化的逆過程進(jìn)行處理。程進(jìn)行處理。第五章第五章 圖像復(fù)原與重建圖像復(fù)原與重建(zhn jin)(zhn jin)圖像復(fù)原過程如下：圖像復(fù)原過程如下：找退化原因找退化原因建立建立(jinl)退化模型退化模型反向推演反向推演恢復(fù)圖像恢復(fù)圖像圖像重建三種模型為透射模型、發(fā)射模型、反射模型圖像重建三種模型為透射模型、發(fā)射模型、反射模型 第25頁/共49頁第二十六頁，共49頁。 圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的區(qū)別：圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的區(qū)別： 圖像增強(qiáng)是試圖采用各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果。圖像增強(qiáng)是試圖采用各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果。 而圖像復(fù)原就完全不同，需知道而圖像復(fù)原就完全不

14、同，需知道(zh do)(zh do)圖像退化的機(jī)制和過程圖像退化的機(jī)制和過程等先驗知識，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆處理方法，從而得到復(fù)原的圖像。等先驗知識，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆處理方法，從而得到復(fù)原的圖像。 如果圖像已退化，應(yīng)先作復(fù)原處理，再作增強(qiáng)處理。如果圖像已退化，應(yīng)先作復(fù)原處理，再作增強(qiáng)處理。 二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。 第26頁/共49頁第二十七頁，共49頁。 從信息論觀點看，描述圖像信源的數(shù)據(jù)(shj)由有用數(shù)據(jù)(shj)和冗余數(shù)據(jù)(shj)兩部分組成。數(shù)據(jù)冗余的概念數(shù)據(jù)冗余的概念數(shù)據(jù)是信息的載體數(shù)據(jù)是信息的載體同量的數(shù)據(jù)可表達(dá)同量的數(shù)據(jù)可表達(dá)(

15、biod)不同量的信息不同量的信息同量的信息可用不同量的數(shù)據(jù)表達(dá)同量的信息可用不同量的數(shù)據(jù)表達(dá)(biod)冗余冗余數(shù)據(jù)表達(dá)數(shù)據(jù)表達(dá)(biod)了無用的信息了無用的信息數(shù)據(jù)表達(dá)數(shù)據(jù)表達(dá)(biod)了已表達(dá)了已表達(dá)(biod)的信息的信息第六章第六章 圖像編碼與壓縮圖像編碼與壓縮(y su)(y su)第27頁/共49頁第二十八頁，共49頁。第28頁/共49頁第二十九頁，共49頁。圖像圖像(t xin)(t xin)保真度準(zhǔn)則保真度準(zhǔn)則 圖像保真度圖像保真度信息無損型信息無損型/信息損失型信息損失型描述解碼圖像相對于原始圖像的偏離程度描述解碼圖像相對于原始圖像的偏離程度對信息損失的測度對信息損失的

16、測度主觀保真度準(zhǔn)則主觀保真度準(zhǔn)則主觀測量圖像的質(zhì)量，因人而異主觀測量圖像的質(zhì)量，因人而異(ynrnry)，應(yīng)用不，應(yīng)用不方便方便客觀保真度準(zhǔn)則客觀保真度準(zhǔn)則用編碼輸入圖與解碼輸出圖的某個確定函數(shù)表示損失的信用編碼輸入圖與解碼輸出圖的某個確定函數(shù)表示損失的信息量，息量，便于計算或測量便于計算或測量第29頁/共49頁第三十頁，共49頁?；舴蚵幋a霍夫曼編碼(bin m)(bin m) 編碼方法是：編碼方法是：把輸入符號按出現(xiàn)的概率把輸入符號按出現(xiàn)的概率(gil)(gil)從大到小排列起來從大到小排列起來, ,接著把概率接著把概率(gil) (gil) 最小的兩個符號的概率最小的兩個符號的概率(gi

17、l)(gil)求和求和; ;把它（概率把它（概率(gil)(gil)之和）同其余符號概率之和）同其余符號概率(gil)(gil)由大到小排序由大到小排序, ,然后把兩個最小概率然后把兩個最小概率(gil)(gil)求和求和; ;重復(fù)重復(fù), ,直到最后只剩下兩個概率直到最后只剩下兩個概率(gil)(gil)為止。為止。 在上述工作完畢之后，從最后兩個概率開始逐步向前進(jìn)在上述工作完畢之后，從最后兩個概率開始逐步向前進(jìn)行行(jnxng)(jnxng)編碼。對于概率大的消息賦予編碼。對于概率大的消息賦予0 0，小的賦予，小的賦予1 1。第30頁/共49頁第三十一頁，共49頁。0.40.30.10.10

18、.060.040.40.30.10.10.10.40.30.10.20.40.30.30.40.61234a12a5a3a6a4a初始信源信源的消減步驟符號概率第31頁/共49頁第三十二頁，共49頁。0.40.30.10.10.060.040.40.30.10.10.10.40.30.10.20.40.30.30.40.61234a12a5a3a6a4a初始信源對消減信源的賦值符號 概率10001101000101100010011100010110001101000101001011碼字第32頁/共49頁第三十三頁，共49頁。 圖像分割就是將一幅圖像分割就是將一幅(y f)(y f)圖像中的

19、目標(biāo)物分離出圖像中的目標(biāo)物分離出來。來。 由邊緣形成線特征包括可構(gòu)成線特征的邊緣提取、將邊由邊緣形成線特征包括可構(gòu)成線特征的邊緣提取、將邊緣連成線兩大過程。緣連成線兩大過程。 第第7 7章章 圖像圖像(t xin)(t xin)分割分割第33頁/共49頁第三十四頁，共49頁。區(qū)域區(qū)域(qy)(qy)增長增長第34頁/共49頁第三十五頁，共49頁。2022-4-1936(a)(b)4-鄰域鄰域(ln y)和和8-鄰域鄰域(ln y)第第8 8章章 二值圖像處理二值圖像處理(t xin (t xin ch l)ch l)與形狀分析與形狀分析 第35頁/共49頁第三十六頁，共49頁。2022-4-1

20、937第36頁/共49頁第三十七頁，共49頁。2022-4-19381)()()()()(210)4(SkkkkkcxfxfxfxfxN)()()()()(210)8(1kkkkSkcxfxfxfxfxN191),(1)(,7 , 5 , 3 , 1xxxfxfSii第37頁/共49頁第三十八頁，共49頁。SkkkkkcpBpBpBpBpN)()()()()(21)8(SkkkkkcpBpBpBpBpN)()()()()(21)4(計算計算(j sun)(j sun)像素像素p p的的4-/8-4-/8-鄰接的連接數(shù)公式分別為鄰接的連接數(shù)公式分別為 pp0p1p2p3p4p5p6p7800,2,4,6( )1( )k+2=8,p =psB pB p 當(dāng)時第38頁/共49頁第三十九頁，共49頁。2022-4-1940001010100連接數(shù)=211 111 011 0連接數(shù)=1010010000連接數(shù)=1101010100連接數(shù)=3111010101連接數(shù)=31 0 10 1 01 0 1連接數(shù)=4111111111連接數(shù)=0第39頁/共49頁第四十頁，共49頁。2022-4-1941第40頁/共49頁第四十