第1章圖像處理與計算機視覺技術綜述課件

主要學科圖像處理、計算機視覺和模式識別 計算機圖形學1.1 圖像處理與計算機視覺的發(fā)展及系統(tǒng)構(gòu)成

1.圖像（Image）可以看作是對物體或場景的一種表現(xiàn)形式抽象定義：二維函數(shù)f(x,y)(x,y):點的空間坐標（實數(shù)）f:點(x,y)的幅度（亮度、強度或灰度）英文單詞Image：一般指用鏡頭等科技手段得到的視覺形象Picture：強調(diào)手工描繪的人物或景物畫Drawings：人工繪制的工程圖Lenna1.1.1圖像處理與計算機視覺的概念圖像實例光學圖像LennaIKONOS衛(wèi)星光學圖像423mile高16000miles/h1m分辨率EP－3,海南陵水,01-4-4大腦斷層圖像

遙感圖像2.數(shù)字圖像數(shù)字化：對x，y和f進行離散化-其中的每個點稱為圖像元素，即像素。分類（根據(jù)f的性質(zhì)）灰度圖像（特殊：二值圖像）彩色圖像3.數(shù)字圖像處理DIP（DigitalImageProcessing）廣義：與圖像相關的處理（圖像分析、理解和計算機視覺等）狹義（從輸入和輸出內(nèi)容）：對圖像進行各種加工，以改善圖像的視覺效果或突出目標，強調(diào)圖像之間進行的變換，是一個從圖像到圖像的過程廣義上分為三種類型：低、中、高級處理圖像處理主要是低級處理及部分中級處理3.數(shù)字圖像處理低級處理：輸入輸出都是圖像中級處理：圖像分割及目標的描述，輸出是目標的特征數(shù)據(jù)高級處理：目標物體及相互關系的理解，輸出是更抽象的數(shù)據(jù)4.圖像處理與計算機視覺的區(qū)別與聯(lián)系圖像處理主要集中在二維圖像分析、識別和理解，如光學字符識別、工件表面、顯微圖片和航空照片的分析和解釋等。計算機視覺是采用圖像處理、模式識別、人工智能技術相結(jié)合的手段，著重于一幅或多幅圖像的計算機分析，圖像可以由單個或多個傳感器獲取，也可以是單個傳感器在不同時刻獲取的圖像序列。分析是對目標物體的識別，確定目標物體的位置和姿態(tài)，對三維景物進行符號描述和解釋。機器視覺：計算機視覺技術工程化，能夠自動獲取和分析特定的圖像，以控制相應的行為。計算機視覺為機器視覺提供圖像和景物分析的理論及算法基礎，機器視覺為計算機視覺的實現(xiàn)提供傳感器模型、系統(tǒng)構(gòu)造和實現(xiàn)手段。1.1.2圖像處理與計算機視覺的發(fā)展1.20世紀20年代：報紙業(yè)圖像的編碼與重構(gòu)技術Bartlane電纜圖片傳輸系統(tǒng)：從倫敦到紐約傳送一幅圖片從1周減少到3小時色調(diào)質(zhì)量和分辨率改善1921年，電報打印機，5個灰度級1922年，穿孔紙帶，5個灰度級1929年，15級灰度2.1964年：航天技術60年代初作為一門學科，主要目的是改善圖像質(zhì)量，采取的方法有圖像增強和復原技術美國JPL（噴氣推進）實驗室處理衛(wèi)星發(fā)射回來的月球表面的照片應用圖像畸變的校正、灰度變換、去除噪聲3.20世紀70年代：遙感衛(wèi)星和醫(yī)學圖像增強和圖像識別

利用遙感圖片，進行地質(zhì)資源探測，農(nóng)作物估產(chǎn)，水文氣象監(jiān)測等圖像重構(gòu)

X光斷層圖像重構(gòu)技術，英國G.N.Hounsfield第一臺腦斷層攝像儀應用4.20世紀70年代末：人工智能興起，開始計算機視覺研究，由2D獲取3D空間信息5.80年代末到今：多媒體技術高速計算機和大規(guī)模集成電路的發(fā)展：圖像壓縮和多媒體技術；文本圖像的分析和理解，文字的識別取得重大的進展；圖像通訊和傳輸?shù)鹊膹V泛應用1.1.3圖像處理與計算機視覺的系統(tǒng)構(gòu)成系統(tǒng)構(gòu)成框圖采集裝置：兩部分(1)傳感器：能產(chǎn)生與所接受到的電磁能量成正比的模擬電信號（CCD，CMOS）(2)高速圖像采集系統(tǒng)：它能將上述（模擬）電信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字（離散）的形式輸入設備具備上述兩種裝置如：數(shù)碼相機，數(shù)碼攝像機，掃描儀處理裝置：兩部分專用圖像處理系統(tǒng)：是計算機的輔助處理器，主要采用專用集成芯片（ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)或者FPGA等設計的全硬件處理器。計算機：是整個系統(tǒng)的核心，除了控制整個系統(tǒng)的各個模塊的正常運行外，還承擔最后結(jié)果運算和輸出。數(shù)字圖像處理的關鍵步驟圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：圖像采集圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：圖像增強圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：圖像復原圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：形態(tài)學處理圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：分割圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：表示&描述圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：對象識別圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割對象識別圖像增強表示&描述問題域彩色圖像處理圖像壓縮數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：圖像壓縮表示&描述彩色圖像處理圖像壓縮圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割圖像增強對象識別問題域數(shù)字圖像處理的關鍵步驟：彩色圖像處理表示&描述彩色圖像處理圖像壓縮圖像采集圖像復原形態(tài)學處理分割圖像增強對象識別問題域存儲數(shù)據(jù)量度單位比特（bit），字節(jié)（byte=8bit）千字節(jié)（Kbyte）兆（106）字節(jié)（Mbyte）吉（109）字節(jié)（Gbyte）太（1012）字節(jié)（Tbyte）圖像信息量大1024×1024，灰度圖：1M字節(jié)（不壓縮）1024×1024，真彩圖：3M字節(jié)（不壓縮）存儲圖像存儲器(1)處理過程中使用的快速存儲器 計算機內(nèi)存，幀緩存(2)較快的在線或聯(lián)機存儲器 磁盤，磁光盤(3)不經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)庫（檔案庫）存儲器 磁帶，光盤，光盤塔存儲格式（表示格式和文件格式）(1)矢量格式用線段或線段的組合體來表示圖像(WMF)(2)光柵格式用許多像素點的集合來表示圖像BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式1.2圖象理解理論框架 1.2.1馬爾視覺計算理論 1.2.2對馬爾理論框架的改進 1.2.3關于馬爾重建理論的討論 1.2.4新理論框架的研究

1.2.1馬爾視覺計算理論 馬爾1982年出版了《視覺》一書

MarrD.1982.VisionAComputationalInvestigationintotheHumanRepresentationandProcessingofVisualInformation.W.H.Freeman

一個理解視覺信息處理的框架要先理解視覺目的再去理解其中細節(jié)1.2.1馬爾視覺計算理論1.視覺是一個復雜的信息加工過程 視覺是一個遠比人所想象更為復雜的信息加工任務和過程，而且其難度常不為人們所正視為理解視覺這個復雜的過程，要解決兩個問題視覺信息的表達問題：某些信息是突出的和明確的，另一些信息則是隱藏的和模糊的視覺信息的加工問題：對信息處理、分析、理解，將不同表達形式轉(zhuǎn)換，逐步抽象

1.2.1馬爾視覺計算理論2.視覺信息加工的三個要素

①計算理論；②算法實現(xiàn)；③硬件實現(xiàn)①計算理論可計算性問題：一個任務要用計算機完成，它應該是可以被計算的 一般對于某個特定的問題，如果存在一個程序，對于給定的輸入，這個程序都能在有限步內(nèi)給出輸出，這個問題就是可計算的1.2.1馬爾視覺計算理論2.視覺信息加工的三個要素①計算理論目前視覺的可計算性常指對計算機給定輸入，能否得到人類視覺可獲得的類似結(jié)果兩方面的研究內(nèi)容：①計算的是什么以及為什么要計算它們；②提出一定的約束條件，它們可唯一地確定最終得到的運算結(jié)果1.2.1馬爾視覺計算理論2.視覺信息加工的三個要素②算法實現(xiàn) 需要給加工所操作的實體選擇一種合適的表達 選擇加工的輸入和輸出表達 確定完成表達轉(zhuǎn)換的算法 ①一般情況下可以有許多可選的表達 ②算法的確定常取決于所選的表達 ③給定一種表達，可有多種完成任務的算法1.2.1馬爾視覺計算理論2.視覺信息加工的三個要素③硬件實現(xiàn) 有了表達和算法在物理上如何實現(xiàn)算法也是必不可少的 算法的確定常依賴于物理上實現(xiàn)算法硬件的特點 同一個算法也可由不同的技術途徑實現(xiàn)1.2.1馬爾視覺計算理論2.視覺信息加工的三個要素計算理論：如何由系統(tǒng)的輸入求出輸出。視覺系統(tǒng)輸入的是二維圖像，輸出則是三維物體的形狀、位置和姿態(tài)，任務是研究如何建立輸入輸出之間的關系和約束，如何由二維灰度圖像恢復物體的三維信息。算法實現(xiàn)：如何表達輸入和輸出信息，如何實現(xiàn)計算理論所對應的功能算法，以及如何由一種表示變換成另一種表示。硬件實現(xiàn)：用硬件實現(xiàn)上述表達和算法的問題。 視覺信息加工三要素的含義

要素名稱含義和所解決的問題1計算理論什么是計算目的，為什么要這樣計算2表達和算法怎樣實現(xiàn)計算理論，什么是輸入輸出表達，用什么算法實現(xiàn)表達間的轉(zhuǎn)換3硬件實現(xiàn)怎樣在物理上實現(xiàn)表達和算法，什么是計算結(jié)構(gòu)的具體細節(jié)1.2.1馬爾視覺計算理論2.視覺信息加工的三個要素它們之間有一定的邏輯因果聯(lián)系，但并無絕對的依賴關系實際上看成兩個層次更恰當一旦有了計算理論，表達和算法與硬件實現(xiàn)是互相影響的 1.2.1馬爾視覺計算理論1.2.1馬爾視覺計算理論3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

(1)基素表達（primalsketch）一種2-D表達，它是圖象特征的集合，描述了物體上屬性發(fā)生變化的輪廓部分只用基素表達不能保證得到對場景的唯一解釋

1.2.1馬爾視覺計算理論3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

(2)2.5-D表達（2-Dsketch）①將物體可見面正交 投影分解成單元表面②用法線代表單元表 面的取向③將各法線畫出，疊加 于物體輪廓內(nèi)可見面上1.2.1馬爾視覺計算理論3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

(2)2.5-D表達（2-Dsketch）本征圖，表示了物體表面面元的朝向可將2.5-D圖轉(zhuǎn)化成（相對）深度圖既表達了一部分物體輪廓的信息（這與基素表達類似）表達了以觀察者為中心、可觀察到的物體表面的取向信息與人所理解的3-D物體一致（可見物體輪廓以內(nèi)目標的3-D信息，如邊界、深度，反射特性等）1.2.1馬爾視覺計算理論3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

(2)2.5-D表達（2-Dsketch）將2.5-D圖轉(zhuǎn)化成（相對）深度圖給定z(x,y)對x和y的偏導p和q，理論上講可通過在平面上沿任意曲線的積分來恢復z(x,y)為最小化誤差可選擇z(x,y)滿足1.2.1馬爾視覺計算理論3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

(3)3-D表達（3-Drepresentation）以物體為中心（即也包括了物體不可見部分）的表達形式在以物體為中心的坐標系中描述3-D物體的形狀及其空間組織

①空間占有數(shù)組，②單元分解，③幾何模型廣義圓柱體表達方法

1.2.1馬爾視覺計算理論3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

從計算機或信息加工的角度來說，視覺可計算性問題可分成幾個步驟，步驟之間是某種表達形式，而每個步驟都是把前后兩種表達形式聯(lián)系起來的計算/加工方法3.視覺信息的三級內(nèi)部表達

名稱目的基元圖象表達場景的輝度或物體的照度象素（值）基素圖表達圖象中亮度變化位置、物體輪廓的幾何分布和組織結(jié)構(gòu)零交叉、端點、邊緣段、邊界等2.5-D圖在以觀察者為中心的坐標系中表達物體可見表面的取向、深度、邊界等性質(zhì)局部表面朝向（“針”基元）、表面朝向的不連續(xù)點、深度、深度上不連續(xù)點3-D圖在以物體為中心的坐標系中，用體元或面元集合描述形狀和形狀的空間組織形式3-D模型，以軸線為骨架，將體元或面元附在軸線上1.2.1馬爾視覺計算理論1.2.2對馬爾理論框架的改進

四個有關整體框架的問題：(1)框架中輸入是被動的(2)框架中加工目的不變，總是恢復場景中物體 的位置和形狀等(3)框架未足夠重視高層知識的指導作用(4)整個框架中信息加工過程基本自下而上，單 向流動，沒有反饋 1.2.2對馬爾理論框架的改進

四個方面的相應改進：(1)增加了圖象獲取模塊(2)根據(jù)視覺目的進行決策(3)利用高層知識可解決低層信息不足的問題(4)增加了反饋控制流向 圖像獲取早期處理中期處理后期處理視覺目的高層知識1.2.3關于馬爾重建理論的討論馬爾重建理論不同視覺任務/工作的共同的概念核心被假定為表達，共同的處理目標是根據(jù)視覺刺激恢復場景并結(jié)合進表達中視覺被看作一個由刺激開始，順序的獲取和積累的重建過程

1.2.3關于馬爾重建理論的討論2.重建理論的問題 隨著高層視覺信息的心理學研究成果和對高層視覺區(qū)域的解剖和功能組織的知識的增加

(1)在所有可能對場景進行解釋的方法中，包含重建的方法兜的圈子最大，因為重建并不對解釋有直接貢獻1.2.3關于馬爾重建理論的討論2.重建理論的問題(2)僅靠從原始圖象中進行重建來實現(xiàn)表達在 實際中也很難實現(xiàn)(3)概念上的問題具有一個普遍統(tǒng)一的表達是否值得?最好的表達應該是最適合工作的表達對給定計算問題選擇正確表達

1.2.3關于馬爾重建理論的討論3.不需重建的表達

特征檢測器構(gòu)成了視覺世界中的某種特征存在性的表達：青蛙的眼睛空間分辨率的表達，一組覆蓋觀察區(qū)域的模式可以確定偏移信息，不需要重建1.2.4新理論框架的研究1.基于知識的理論框架（感知特征群集）(1) 利用對感知組織的處理過