1、 數字圖像處理講稿武漢大學遙感信息工程學院第一章 緒論講解內容 1.課程性質、教學計劃和要求簡介； 2. 數字圖像處理的基本概念、主要內容、 系統組成、特點及其應用目的 1. 要求學生了解數字圖像處理的主要內容及相關知識，熟悉數字圖像處理與其他學科的關系； 2.重點掌握數字圖像處理的基本概念、系統組成、特點及應用。第一章 緒論1.1 何謂數字圖像處理 1.1.1 圖像的概念 圖像是對客觀存在的物體的一種相似性的、生動的寫真或描述。1.1.2 1.1.2 圖像的類別圖像的類別物體圖像數學函數不可見的物理圖像可見的圖像光圖像照片、圖與畫可見光成像和不可見光成像可見光成像和不可見光成像 400nm7

2、00nm紫外光紅外光546.1nm435.8nm780nm單波段、多波段和超波段圖像單波段、多波段和超波段圖像彩色與非彩色圖像彩色與非彩色圖像光與色三種典型地物的波譜反射特性消色體與有色體模擬圖像和數字圖像模擬圖像和數字圖像 1)模擬圖像 模擬圖像可用連續函數來描述。 其特點：光照位置和光照強度均為連續變化的。2)數字圖像 可用矩陣或數組來描述 像素或像元的屬性：空間位置和灰度。),(yxFI 1, 11 , 10 , 11, 11 , 10 , 11, 01 , 00 , 0,NMMMNNiiiiiiiiinmII1.1.3 圖像處理的概念 圖像處理 模擬圖像處理 數字圖像處理1.2數字圖像

3、處理學的內容和與其它相關學科的關系 1.2.1 圖像處理的內容 它是研究圖像的獲取、傳輸、存儲，變換、顯示、理解與綜合利用的一門嶄新學科。 根據抽象程度不同可分為三個層次：狹義圖像處理、圖像分析和圖像理解。如圖1.2.1所示。 圖像分析圖像理解狹義處理高低抽象程度高層低層中層語義數據量操作對象小大符號象素目標具體而言，數字圖像處理的內容包括： 圖像的數字化圖像的數字化 圖像變換圖像變換 圖像變換目的在于：處理問題簡化、有利于特征提取、加強對圖像信息的理解。 圖像變換算法很多，重點學習傅立葉變換的算法、性質和應用。 如何由一幅模擬圖像獲取一幅滿足需求的數字圖像，使圖像便于計算機處理、分析。 圖像

4、增強圖像增強 圖像的恢復與重建圖像的恢復與重建 介紹各種增強方法及其應用。增強圖像的有用信息，消弱噪聲的干擾。 把退化、模糊了的圖像復原.包括圖像輻射校正和幾何校正等內容。 由斷層掃描重建二、三維圖像。 圖像編碼圖像編碼 簡化圖像的表示，壓縮圖像的數據，便于存儲和傳輸。 256K 21k 圖像分割圖像分割 圖像分割是指將一幅圖像劃分為互不重疊的區域的處理。重點介紹圖像分割的方法及其應用。 二值圖像處理與形狀分析二值圖像處理與形狀分析 介紹二值圖像的幾何概念、二值圖像連接成分的各種變形算法和二值圖像特征提取與分析的各種方法。 檢測或去掉小成分骨架提取 邊界提取 紋理分析紋理分析 主要介紹影像紋理

5、的概念、特征提取與分析的一些方法與應用。 圖像識別圖像識別對圖像中的不同對象進行分類、描述和解譯。1.2.2 與相關學科的關系 它與模式識別、計算機圖形學、計算機視覺等學科既相互聯系又相互區別。圖像理解描述狹義處理計算機圖形學圖像理解客觀世界圖像(人)計算機視覺圖像符號 新技術 新工具 新理論模式識別圖像分析(轉換)1.3 數字圖像處理系統概述 數字圖像處理系統由硬件和軟件組成。 采集 顯示 存儲 通信 主機 圖像處理軟件 獲取數字圖像的設備即采集裝置。 掃描儀 數碼照相機 數碼攝像機 1.3.1 圖像采集模塊圖像采集模塊 采集裝置都包括下面兩個部件：光敏感器件模/數轉換裝置1.3.2 圖像顯

6、示模塊圖像顯示模塊 圖像顯示的主要形式： 軟拷貝形式 硬拷貝形式 常用硬盤、軟盤、U盤、活動硬盤、光盤、磁帶等 在海量圖像存儲備份系統中，采用磁盤陣列、磁帶庫、光 盤塔等存儲設備。1.3.3圖像存儲模塊圖像存儲模塊1.3.4 圖像通信模塊圖像通信模塊 圖像通信就是把圖像傳送到遠方終端。按傳輸圖像種類分為 靜止圖像通信，如電報、傳真和圖文電視等 活動圖像通信，如電視、可視電話等。1.3.51.3.5主機主機 以微機或工作站為主，配以圖像卡和外設構成微型圖像處理系統采用大型機1.3.6 1.3.6 圖像處理軟件圖像處理軟件 由系統管理、圖像數據管理和圖像處理模塊三部分組成。1.4.1 數字圖像處理

7、的特點數字圖像處理的特點 精度高 對于一幅圖像而言，數字化時不管是用4比特、8比特還是其它比特表示，只需改變計算機中程序的參數，處理方法不變。所以從原理上講不管對多高精度的數字圖像進行處理都是可能的。而在模擬圖像處理中，要想使精度提高一個數量級，就必須對裝置進行大幅度改進。 再現性好 不管是什么數字圖像，均用數組或數組集合表示。在傳送和復制圖像時，只在計算機內部進行處理，這樣數據就不會丟失或遭破壞，保持了完好的再現性。而在模擬圖像處理過程中，就會因為各種干擾因素而無法保持圖像的再現性。1.4 數字圖像處理的特點及其應用 通用性、靈活性強 對可見圖像和不可見光圖像（如X光圖像、熱紅外圖像和超聲波

8、圖像等），盡管這些圖像生成體系中的設備規模和精度各不相同，但當把這些圖像數字化后，對于計算機來說，都可同樣進行處理，這就是數字處理圖像的通用性。 另外，改變處理圖像的計算機程序，可對圖像進行各種各樣的處理，如上下滾動、漫游、拼接、合成、變換、放大、縮小和各種邏輯運算等，所以靈活性很高。 1.4.2 1.4.2 數字圖像處理的應用數字圖像處理的應用 數字處理圖像在生物醫學 、遙感 、工業 、軍事、通信、公安等領域有著廣泛的應用。生物醫學：生物醫學：利用電磁波譜成像分析系統診斷病情。如顯微鏡圖像分析，DNA成像分析等；CT及核磁共振、超聲波、 X射線成像分析等。如三維測量可視化軟件系統可對各類醫學

9、斷層圖像進行分析處理，提供診斷依據。遙感遙感：農、林等資源的調查，農作物長勢監測，自然災害監測、預報，地勢、地貌測繪以及地質構造解譯、找礦，環境污染檢測等等。 RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(1)RS Application in Monitoring the Changes of Landuse(2)1998年長江（枝城-岳陽）洪澇災害監測工業生產：工業生產：無損探傷，石油勘探，生產過程自動化（識別零件，裝配質量檢查），工業機器人研制等。軍事：軍事：航空及衛星偵察照片的測繪、判讀，雷達、 聲納圖像處理，導彈制導，軍事仿真

10、等。在軍事在軍事方面制作電子沙盤方面制作電子沙盤通信：通信：圖像傳真，數字電視、網絡可視聊天、可視電話網頁動畫等。 獨特的獨特的Exact Time和和Auto Balance技術技術語音圖像唇形同步語音圖像唇形同步超凡卓越的音頻視頻表現超凡卓越的音頻視頻表現只需350毫秒HiHello地圖符號識別公安：公安：指紋識別，印簽、偽鈔識別，安檢，手跡、印記鑒別分析等。氣象預報：氣象預報：獲取氣象云圖進行測繪、判讀等。風云1號 風云2號第二章 基本概念武漢大學第二章講解內容 1. 圖像數字化概念、數字化參數對圖像質量的影響、數字化器性能評價 2. 圖像灰度直方圖的基本概念、計算、 性質及其應用 3.

11、數字圖像處理算法形式與數據結構 4.圖像圖像文件格式與特征重點：圖像數字化、圖像灰度直方圖和圖像文件BMP格式難點：圖像數字化、直方圖應用、圖像分層結構數據教學法：靈活應用示例法、啟發式、提問法等目的： 1. 熟悉本章基本概念和圖像處理算法形式，了解圖像的特征； 2.重點掌握圖像數字化圖像灰度直方圖的基本概念及應用、圖像數據結構與特征2.2 成象模型f(x，y)-理想成像面坐標點（x，y） 的亮度i(x，y)-照度分量r(x，y)-反射分量，則 f(x，y)i(x，y)r(x，y) 其中 ：0 i(x，y) ， 0 r(x，y)1 3-D客觀場景到2-D成像平面的中心投影。物方點空間坐標與對應

12、的像方點坐標滿足幾何幾何透視變換關系（共線條透視變換關系（共線條件）件）。2.3圖像數字化 圖像數字化是將一幅畫面轉化成計算機能處理的形式數字圖像的過程。 模擬圖像 數字圖像 正方形點陣 具體來說，就是把一幅圖畫分割成如圖2.3.1所示 的一個個小區域（像元或像素），并將各小區域 灰度用整數來表示，形成一幅點陣式的數字圖像。它包括采樣和量化兩個過程。像素的位置和灰度就是像素的屬性。 2.3.1采樣 將空間上連續的圖像變換成離散點的操作稱為采樣。采樣間隔和采樣孔徑的大小是兩個很重要的參數。 當對圖像進行實際的抽樣時，怎樣選擇各抽樣點的間隔是個非常重要的問題。關于這一點，圖像包含何種程度的細微的濃

13、淡變化，取決于希望忠實反映圖像的程度。 不同形狀的采樣孔徑2.3.2量化 經采樣圖像被分割成空間上離散的像素，但其灰度是連續的，還不能用計算機進行處理。 將像素灰度轉換成離散的整數值的過程叫量化。 表示像素明暗程度的整數稱為像素的灰度級（或灰度值或灰度）。 一幅數字圖像中不同灰度級的個數稱為灰度級數，用G表示。 采樣方式:有縫、無縫和重迭 一般來說， ，g就是表示存儲圖像像素灰度值所需的比特位數。 若一幅數字圖像的量化灰度級數G=256=28級，灰度取值范圍一般是0255的整數，由于用8bit就能表示灰度圖像像素的灰度值，因此常稱8 bit 量化。 從視覺效果來看，采用大于或等于6比特位量化的

14、灰度圖像，視覺上就能令人滿意。 一幅大小為MN、灰度級數為G的圖像所需的存儲空間，即圖像的數據量，大小為 MNg （bit）gG2 灰度級數就代表一幅數字圖像的層次。圖像數據的實際層次越多視覺效果就越好。 數字圖像根據灰度級數的差異可分為：黑白圖像、灰度圖像和彩色圖像。黑白圖像黑白圖像 圖像的每個像素只能是黑或白，沒有中間的過渡，故又稱為二值圖像。二值圖像的像素值為0或1。例如011100001I灰度圖像灰度圖像灰度圖像是指灰度級數大于2的圖像。但它不包含彩色信息。彩色圖像彩色圖像 彩色圖像是指每個像素由R、G、B分量構成的圖像，其中R、B、G是由不同的灰度級來描述。0025580025524

15、0240255R02550160255255801600G25525525524000160800B100220250180501202001500I2.3.3 量化參數與數字化圖像間的關系 數字化方式可分為均勻采樣、量化和非均勻采樣、量化。 所謂“均勻”，指的是采樣、量化為等間隔方式。圖像數字化一般采用均勻采樣和均勻量化方式。 非均勻采樣是根據圖象細節的豐富程度改變采樣間距。細節豐富的地方，采樣間距小，否則間距大。 非均勻量化是對圖像層次少的區域采用間隔大量化，而對圖像層次豐富的區域采用間隔小量化。 采用非均勻采樣與量化，均會使問題復雜化，因此很少采用。 圖像的質量1.平均亮度 2.對比度

16、是指一幅圖象中灰度反差的大小。 對比度=最大亮度/最小亮度3.清晰度 由圖像邊緣灰度變化的速度來描述。4.分解力或分辨率 一般來說，采樣間隔越大，所得圖像像素數越少，空間分辨率低，質量差，嚴重時出現像素呈塊狀的國際棋盤效應； 采樣間隔越小，所得圖像像素數越多，空間分辨率高，圖像質量好，但數據量大。 量化等級越多，所得圖像層次越豐富，灰度分辨率高，圖像質量好，但數據量大； 量化等級越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會出現假輪廓現象，圖像質量變差，但數據量小。 但在極少數情況下對固定圖像大小時，減少灰度級能改善質量，產生這種情況的最可能原因是減少灰度級一般會增加圖像的對比度。例如對細節比較豐富的

17、圖像數字化。2.3.4 數字化器 數字化器必須能夠將圖像劃分為若干像素并分別給它們地址，能夠度量每一像素的灰度并量化為整數，能夠將這些整數寫入存儲設備。一、數字化器組成A采樣孔：保證單獨觀測特定的像素而不受其它部分的影響。B圖像掃描機構：使采樣孔按預先確定的方式在圖像上移動。C光傳感器：通過采樣孔測量圖像的每一個像素的亮度。D量化器：將傳感器輸出的連續量轉化為整數值。E輸出存儲體：將像素灰度值存儲起來。它可以是固態存儲器，或磁盤等。 常用的數字化器是掃描儀、數碼相機和數碼攝像機。 二、掃描儀工作原理 掃描儀是圖像輸入的常用設備。其工作步驟是: 1.將欲掃描的原稿正面朝下鋪在掃描儀的玻璃板上;

18、2.啟動掃描儀驅動程序后，安裝在掃描儀內部的可移動光源 通過機械傳動機構在控制電路的控制下帶動裝著光學系統和CCD的掃描頭與圖稿進行相對運動來完成掃描。 3.照射到原稿上的光線經反射后穿過一個很窄的縫隙，形成橫向光帶，又經過一組反光鏡，由光學透鏡聚焦并進入分光鏡，經過棱鏡和紅綠藍三色濾色鏡得到的RGB三條彩色光帶，分別照到各自的CCD上，CCD將RGB光帶轉變為模擬電子信號，該信號又被A/D變換器轉變為數字電子信號。 4.將數字電子信號傳送至計算機存儲起來。掃描儀的類型有很多種，按掃描儀所掃描對象來劃分，可分為反射式和透射式兩種。根據其組成結構，掃描儀可分為手持式、平板式和滾筒式等幾種。手持式

19、掃描儀手持式掃描儀這種掃描儀誕生于1987年，是當年使用比較廣泛的掃描儀品種，最大掃描寬度為105mm，用手推動，完成掃描工作，也有個別產品采用電動方式在紙面上移動，稱為自走式掃描儀。手持式掃描儀掃描幅面太窄，難于操作和捕獲精確圖像，掃描效果也很差。1995 1996年，各掃描儀廠家相繼停止生產這一產品，手持式掃描儀退出了歷史的舞臺鼓式掃描儀鼓式掃描儀 又稱為滾筒式掃描儀。鼓式掃描儀是專業印刷排版領域應用最廣泛的產品。 滾筒式掃描儀的結構特殊，它的工作原理是把原圖貼放在一個有機玻璃滾筒上，讓滾筒以一定的速率圍繞一個光電系統旋轉，探頭中的亮光源發射出的光線通過細小的錐形光圈照射在原圖上，一個像素

20、一個像素地進行采樣。 這種掃描儀的光學分辨率高、色深高、動態范圍寬，而且輸出的圖像普遍具有色彩還原逼真、陰影區細節豐富、放大效果優良等特點。但它的體積大，價格也很高。平臺式掃描儀平臺式掃描儀 又稱平板式掃描儀、臺式掃描儀，這種掃描儀誕生于1984年，是目前掃描儀的主流產品。 它的掃描區域為一塊透明的平板玻璃，將原圖放在這塊玻璃平板上，光源系統通過一個傳動機構作水平移動，發射出的光線照射在原圖上，經反射或透射后，由接收系統接收并生成模擬信號，再通過AD轉換成數字信號，直接傳送到電腦，由電腦進行相應的處理，完成掃描過程。平板式掃描儀的掃描速度、精度、質量很好，已得到了很好的普及。 圖像數字化器的性

21、能評價項目項 目內 容空間分辨率單位尺寸能夠采樣的像素數。由采樣孔徑與間距的大小和可變范圍決定。灰(色)度分辨率量化為多少等級(位深度),顏色數(色深度)圖像大小儀器允許掃描的最大圖幅量測特征數字化器所測量和量化的實際物理參數及精度掃描速度采樣數據的傳輸速度噪聲數字化器的噪聲水平(應當使噪聲小于圖像內的反差)其他黑白/彩色，價格,操作性能等 2.4圖像灰度直方圖2.4.1 概念一、定義 灰度直方圖反映的是一幅圖像中各灰度級像素出現的頻率。以灰度級為橫坐標，縱坐標為灰度級的頻率，繪制頻率同灰度級的關系圖就是灰度直方圖。它是圖像的一個重要特征，反映了圖像灰度分布的情況。 下圖是一幅圖像的灰度直方圖

22、。 頻率的計算式為 nnvii灰度圖像的直方圖彩色圖像的分波段直方圖0132132105762567160635122675365032272416225627601232121231231221v0=5/64v1=12/64v2=18/64v3=8/64v4=1/64v5=5/64v6=8/64v7=5/64ivi二、計算 該圖像像元總數為8*8=64, i=0,72.4.2 直方圖的性質灰度直方圖只能反映圖像的灰度分布情況，而不能反映圖像像素的位置,即丟失了像素的位置信息。一幅圖像對應唯一的灰度直方圖，反之不成立。不同的圖像可對應相同的直方圖。圖2.4.2給出了一個不同的圖像具有相同直方圖

23、的例子。 圖2.4.2 不同的圖像具有相同直方圖一幅圖像分成多個區域，多個區域的直方圖之和即為原圖像的直方圖。2.4.3 直方圖的應用用于判斷圖像量化是否恰當 (a) 恰當量化 (b)未能有效利用 (c)超過了動態范圍 圖2.4.4直方圖用于判斷量化是否恰當用于確定圖像二值化的閾值 TyxfTyxfyxg),(1),(0),(具有二峰性的灰度圖象當影像上目標的灰度值比其它部分灰度值大或者灰度區間已知時，可利用直方圖統計圖像中物體的面積。 A= (2.4-3) 計算圖像信息量H（熵） （2.4-4） Tiivn102logLiiiPPH2.5圖像處理算法的形式 2.5.1圖像處理基本功能的形式

24、按圖像處理的輸出形式，圖像處理的基本功能可分為三種形式。1）單幅圖像 單幅圖像 ,如圖2.5.1(a)。 2）多幅圖像 單幅圖像, 如圖2.5.1(b)。3）單（或多）幅圖像 數字或符號等，如圖2.5.1(c)。2.5.2圖像處理的幾種具體算法1.局部處理 鄰域鄰域 對于任一像素（i，j），該像素周圍的像素構成的集合（i+p,j+q），p、q取合適的整數，叫做該像素的鄰域。如圖2.5.2（a）。 常用的鄰域如圖2.5.2（b）、(c),分別表示中心像素的4-鄰域、8-鄰域。 圖2.5.2 像素的鄰域局部處理 對輸入圖像IP（i,j）處理時，某一輸出像素JP(i,j)值由輸入圖像像素（i,j)及

25、其鄰域N(IP(i,j)中的像素值確定。這種處理稱為局部處理。 局部處理的計算表達式為 ),(),(jiIPNjiJPN例如 對一幅圖象采用33模板進行卷積運算。點處理點處理 在局部處理中，當輸出值JP(i,j)僅與IP(i,j)有關，則稱為點處理點處理，如圖2.5.5。點處理的計算表達式為：)25 . 2(),(),(jiIPjiJPp圖2.5.5 點處理 大局處理 在局部處理中，輸出像素JP(i,j)的值取決于輸入圖像大范圍或全部像素的值，這種處理稱為大局處理。如圖5.6。其計算表達式為：)35.2(),(),(jiIPGjiJPG圖2.5.6 大局處理 2.迭代處理 反復對圖像進行某種運

26、算直至滿足給定的條件，從而得到輸出圖像的處理形式稱為迭代處理。如2.5.7圖像的細化處理過程。 3.跟蹤處理 選擇滿足適當條件的像素作為起始像素，檢查輸入圖像和已得到的輸出結果，求出下一步應該處理的像素，進行規定的處理，然后決定是繼續處理下面的像素，還是終止處理。這種處理形式稱為跟蹤處理。 4.位置不變處理和位置可變處理 輸出像素JP(i，j)的值的計算方法與像素的位置(i，j)無關的處理稱為位置不變處理或位移不變處理。 隨位置不同計算方法也不同的處理稱為位置可變處理或位移可變處理。5.窗口處理和模板處理 對圖像的處理，一般采用對整個畫面進行處理，但也有只對畫面中特定的部分進行處理的情況。這種

27、處理方式的代表有窗口處理和模板處理。圖2.5.8窗口處理 單獨對圖像中選定的矩形區域內的像素進行處理的方式叫做窗口處理 模板：任意形狀的區域；模板平面：一個和處理圖像相同大小的二維數組，用來存儲模板信息。一般是一幅二值圖像；模板處理：邊參照模板平面邊對圖象進行某種操作。 希望單獨處理任意形狀的區域時，可采用模板處理。 若模板成矩形區域，則與窗口處理具有相同的效果，但窗口處理與模板處理不同之處是后者必須設置一個模板平面。 2.6 圖像的數據結構與特征 2.6.1 圖像的數據結構1.組合方式 組合方式是一個字長存放多個像素灰度值的方式。它能起到節省內存的作用，但導致計算量增加，使處理程序復雜。解壓

28、壓縮組合方式圖像處理2.比特面方式 按比特位存取像素，即將所有像素的相同比特位用一個二維數組表示，形成比特面。n個比特位的灰度圖像采用比特面方式存取就有n個比特面。這種結構能充分利用內存空間，便于比特面之間的邏輯運算，但對灰度圖像處理耗時多。 n-1 2 1 0 錐形結構是對2k2k個像素形成的圖像，看成是分辨率不同的k+1幅圖像的層次集合， 即20202k2k。但2020不具有反映輸入圖像的信息。 如圖2.6.1所示，從輸入圖像I0開始，依序產生像素數縱橫都按1/2遞減的一幅一幅的圖像I1，I2，Ik。此時，作為圖像Ii的各像素的值，就是它前一個圖像Ii-1的相應的22像素的平均值(一般采用

29、平均值，但也可以采用能表示22像素的性質的某個值)確定。 3.分層結構 由原始圖像開始依次構成像素數愈來愈少的一幅幅圖像，就能使數據表示具有分層性，其代表有錐形(金字塔)結構。 處理具有這種結構的數據時，首先對像素數少的圖像進行處理，然后根據需要，進到下面的像素數多的圖像的對應位置，使用較豐富的信息進行處理。同只對原始圖像進行處理的場合相比，這種先對粗圖像進行處理，并限定應該仔細進行處理的范圍，再進行精處理的方法，可使處理的效率得到提高。4.樹結構 對于如圖所示的一幅二值圖像的行、列接連不斷地二等分，如果圖像被分割部分中的全體像素都變成具有相同的特征時，這一部分則不再分割。 用這種方法，可以把

30、圖像用樹結構(4叉樹)表示。這可以用在特征提取和信息壓縮等方面。 5.多重圖像數據存儲 在獲取的彩色圖像（紅、綠、蘭）或多波段圖像中，每個像素包含著多個圖像的信息。對這類圖像數據的處理，以多譜圖像為例，有下列三種存儲方式：逐波段存儲，分波段處理時采用；逐行存儲，行掃描記錄設備采用；逐像素存儲，用于分類。 2.6.2 圖像文件格式 按不同的方式進行組織或存儲數字圖像像素的灰度，就得到不同格式的圖像文件。圖像文件按其格式的不同具有相應的擴展名。常見的圖像文件格式按擴展名分為：RAW格式、BMP格式、TGA格式、PCX格式、GIF格式、TIFF格式等。1.RAW格式 它是將像素按行列號順序存儲在文件

31、中。這種文件只含有圖像像素數據，不含有信息頭，因此，在讀圖像時，需要事先知道圖像大小（矩陣大小）。它是最簡單的一種圖像文件格式。 2.BMP格式由以下四個部分組成1）14字節的文件頭；2）40字節的信息頭；3）8字節的顏色定義；4）位圖數據。 1)位圖文件頭BITMAPFILEHEADER它的結構如下： typedef struct tagBITMAPFILEHEADER WORD bfType; /*指定文件類型，必須是0 x424D，即字符串“BM” */ DWORD bfSize; /*指定文件大小 */ WORD bfReserved1;為/*保留字 */ WORD bfReserve

32、d2; /*保留字 */ DWORD bfOffBits;為/*文件頭到實際的位圖數據的偏移字節數 * / BITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER;該結構的長度是固定的，為14個字節 。2）位圖信息頭BITMAPINFOHEADER結構的長度為40個節 ， 其結構如下： typedef struct tagBITMAPINFOHEADER DWORD bfSize; /* 指定這個結構的大小，為40個字節 LONG biWidth; /*指定圖像的寬度，單位是像素 LONG biHeight; /*指定圖像的高度，單位是像素； WORD biPlan

33、es; /*必須是1 WORD biBitCount; /*指定表示顏色位數，1(黑白)8（256色）、24（真彩色） DWORD biCompression; /*指定是否壓縮,分別為BI_RGB、BI_RLE4、BI_RLE8 DWORD biSizeImage; /*指定實際的位圖數據占用的字節數。 LONG biXPelsPerMeter; /*指定目標設備的水平分辨率 LONG biYPersPerMeter; /*指定目標設備的垂直分辨率 DWORD biClrUsed; /*指定本圖像實際用到的顏色數 DWORD biClrImportant; /*指定本圖像中重要的顏色數 BI

34、TMAPINFOHEADER, FAR *LPBITMAPINFOHEADER; 3)palette（調色板） 調色板實際上是一個數組 ,數組中每個元素的類型為一個RGBQUAD結構，占4個字節。結構定義如下：typedef struct tagRGBQUAD BYTE rgbBlue; BYTE rgbGreen; BYTE rgbRed; BYTE rgbReserved; RGBQUAD; 有些位圖，比如真彩色圖，沒有調色板。他們的位圖信息頭后直接是位圖數據。4)位圖數據 它分兩種情況：對于用到調色板的位圖，圖像數據就是該像素顏色在調色板中的索引值；對于真彩色圖，圖像數據就是實際的R、G

35、、B值。 對于2色位圖，用1位就可以表示該像素的顏色，因此一個字節可以表示8個像素； 對于16色位圖，用4位可以表示一個像素的顏色，所以1個字節可以表示2個像素； 對于256色位圖，一個字節剛好表示一個像素； a）位圖是1，4，8位時，有調色板。RGB對于真彩色圖，3個字節才能表示1個像素.b） 位圖是24位（真彩色）時，無調色板 Rn Gn Bn : R2 G2 B2 R1 G1 B12.7 圖像的特征1圖像的特征1）自然特征 光譜特征 幾何特征 時相特征 2）人工特征 直方圖特征 灰度邊緣特征 線、角點、紋理特征 圖像的特征有很多，按提取特征的范圍大小又可分為：點特征 僅由各個像素就能決定

36、的性質。如單色圖像中的灰度值、彩色圖像中的紅(R)、綠(G)、藍(B)成分的值。局部特征 在小鄰域內所具有的性質，如線和邊緣的強度、方向、密度和統計量(平均值、方差等)等。區域特征 在圖像內的對象物 (一般是指與該區域外部有區別的具有一定性質的區域)內的點或者局部的特征分布，或者統計量，以及區域的幾何特征(面積、形狀)等。整體特征 整個圖像作為一個區域看待時的統計性質和結構特征等。圖2.6.3圖像的特征提取 2特征提取 獲取圖像特征信息的操作稱作特征提取。它作為模式識別、圖像理解或信息量壓縮的基礎是很重要的。通過特征提取，可以獲得特征構成的圖像（稱作特征圖像）和特征參數。圖2.6.4 特征空間

37、聚類 3特征空間 把從圖像提取的m個特征量y1，y 2，ym，用m維的向量Yy1 y2ymt表示稱為特征向量。另外，對應于各特征量的m維空間叫做特征空間。第三章講解內容 1. 圖像變換的目的、要求和應用 2. 傅立葉級數、 頻譜分析概念及其意義 3.一維、二維連續、離散傅立葉變換定義、 性質及其應用目的 1. 熟悉二維傅立葉變換定義、性質及其應用； 2. 掌握一維傅立葉變換算法及頻譜分析方法第三章第三章 圖像變換圖像變換圖像變換的目的在于：使圖像處理問題簡化；有利于圖像特征提取；有助于從概念上增強對圖像信息的理解。圖像變換通常是一種二維正交變換。一般要求： 正交變換必須是可逆的； 正變換和反變

38、換的算法不能太復雜； 正交變換的特點是在變換域中圖像能量將集中分布在低頻率成分上，邊緣、線狀信息反映在高頻率成分上，有利于圖像處理。因此正交變換廣泛應用在圖像增強、圖像恢復、特征提取、圖像壓縮編碼和形狀分析等方面。在此討論常用的傅立葉變換 。3.23.2傅立葉變換傅立葉變換 在學習傅立葉級數的時候，一個周期為T的函數f(t)在-T/2,T/2上滿足狄利克雷（Dirichlet)條件，則在-T/2,T/2可以展成傅立葉級數其復數形式為 其中 可見，傅立葉級數清楚地表明了信號由哪些頻率分量組成及其所占的比重，從而有利于對信號進行分析與處理。 )sincos(2)(10nwtbnwtaatfnnnT

39、njnwtnTectf)(22)(1TTdtetfTcjnwtTn 3.2.1 連續函數的傅立葉變換 1. 一維連續函數的傅立葉變換一維連續函數的傅立葉變換 令f(x)為實變量x的連續函數，f(x) 的傅立葉變換用F(u)表示，則定義式為 若已知F(u)，則傅立葉反變換為 式（3.2-1）和（3.2-2）稱為傅立葉變換對。) 12 . 3()()(2dxexfuFuxj)22 . 3()()(2dueuFxfuxj這里f(x)是實函數，它的傅立葉變換F(u)通常是復函數。F(u)的實部、虛部、振幅、能量和相位分別表示如下： 32 . 3)2cos()()(dxuxxfuR實部) 42 . 3

40、()2sin()()(dxuxxfuI虛部)52 . 3()(2)(2)(21uIuRuF振幅) 62 . 3 ()()()()(222uIuRuFuE能量)72 . 3()()(tan)(1uRuIu相位) 82 . 3(2sin2cos2uxjuxeuxj傅立葉變換中出現的變量u 通常稱為頻率變量。 2. 2. 二維連續函數的傅立葉變換二維連續函數的傅立葉變換 傅立葉變換很容易推廣到二維的情況。如果f(x，y)是連續和可積的，且F(u，v)是可積的，則二維傅立葉變換對為 )102 . 3(),(),()92 . 3(),(),()(2)(2dudvevuFyxfdxdyeyxfvuFvyu

41、xjvyuxj二維函數的傅立葉譜、相位和能量譜分別為 |F(u，v) =R2(u，v)+I2 (u，v)1/2 (3.211) (u，v)=tan-1 I(u，v)R(u，v) (3.212) E(u，v)=R2(u，v)+I2(u，v) (3.213) 3.2.2 離散函數的傅立葉變換1.1.一維離散函數的傅立葉變換一維離散函數的傅立葉變換 假定取間隔x單位的抽樣方法將一個連續函數f(x)離散化為一個序列f(x0)，f(x0+x)，fx0+(N-1)x，如圖3.2.3所示。 將序列表示成 f(x)=f(x0+xx) (3.216)即用序列f(0)，f(1)，f(2)，f(N-1)代替f(x0

42、)，f(x0+x)，fx0+(N-1)x。被抽樣函數的離散傅立葉變換定義式為 F(u)=式中u=0，1，2，N1。反變換為 f(x)=式中x=0，1，2，N-1。10/21)(NxNuxjNexf10/2)(NxNuxjeuF 例如：對一維信號f(x)=1 0 1 0進行傅立葉變換。 由得 u=0時， u=1時,10/21)()(NxNuxjNexfuF2/ 1) 3 () 2 () 1 () 0 ( 1111 )()() 0 (413041304/ 0241ffffxfexfFxxx0) 3 () 2 () 1 () 0 (11 )() 1 (412/3041ffffjjexfFjx2/1)

43、3()2() 1 ()0( 1111 )()2(413041ffffexfFjxu=2時,u=3時,在N=4時，傅立葉變換以矩陣形式表示為F(u)= =Af(x)0) 3()2() 1 ()0(11 )() 3(412/33041ffffjjexfFxjxxy1-1j-j010111111111111141jjjj2.2.二維離散函數的傅立葉變換二維離散函數的傅立葉變換在二維離散的情況下，傅立葉變換對表示為 F(u，v)= (3.220)式中u=0，1，2，M-1；v=0，1，2，N-1。 f(x，y)= (3.221) 式中 x=0，1，2，M-1；y=0，1，2，N-1。一維和二維離散函數

44、的傅立葉譜、相位和能量譜也分別由前面式子給出，唯一的差別在于獨立變量是離散的。一般來說，對一幅圖像進行傅立葉變換運算量很大，不直接利用以上公式計算。現在都采用傅立葉變換快速算法，這樣可大大減少計算量。為提高傅立葉變換算法的速度，從軟件角度來講，要不斷改進算法；另一種途徑為硬件化，它不但體積小且速度快。 1010)/(21),(MxNyNvyMuxjMNeyxf 1010)/(2),(MuNvNvyMuxjevuF原圖離散傅立葉變換后的頻域圖例如例如 數字圖像的傅立葉變換數字圖像的傅立葉變換3.2.33.2.3二維離散傅立葉變換的若干性質 離散傅立葉變換建立了函數在空間域與頻率域之間的轉換關系。

45、在數字圖像處理中，經常要利用這種轉換關系及其轉換規律，因此，下面將介紹離散傅立葉變換的若干重要性質。 1周期性和共軛對稱性 若離散的傅立葉變換和它的反變換周期為N，則有 F(u，v)=F(u+N，v)=F(u，v+N)=F(u+N，v+N) （3.2-26)傅立葉變換存在共軛對稱性 F(u，v)=F*(-u，-v) (3.227) 這種周期性和共軛對稱性對圖像的頻譜分析和顯示帶來很大益處。 2.2.分離性分離性 一個二維傅立葉變換可由連續兩次一維傅立葉變換來實現。 例如式(3.2-14)可分成下面兩式:10)292 . 3(1.10/2exp),(1),(NyNvNvyjyxfNvxF，103

46、02 . 31,.,1 , 0,/2exp),(1),(NxNvuNuxjvxFNvuF）（xyxvxv,F u v1-D離散傅立葉變換4.4.旋轉性質旋轉性質 平面直角坐標改寫成極坐標形式：平面直角坐標改寫成極坐標形式： sincosryrxsincosvu 做代換有：做代換有： ,Frfyxf 如果如果 被旋轉被旋轉 , ,則則 被旋轉同一角度。即有傅立葉變換被旋轉同一角度。即有傅立葉變換對：對：yxf,0,F u v00,Frf7.7.卷積定理卷積定理第四章 圖像增強 圖像增強是采用一系列技術去改善圖像的視覺效果,或將圖像轉換成一種更適合于人或機器進行分析和處理的形式。例如采用一系列技術

47、有選擇地突出某些感興趣的信息，同時抑制一些不需要的信息，提高圖像的使用價值。 圖像增強方法從增強的作用域出發，可分為空間域增強和頻率域增強兩種。 空間域增強是直接對圖像各像素進行處理； 頻率域增強是對圖像經傅立葉變換后的頻譜成分進行處理，然后逆傅立葉變換獲得所需的圖像。 講解內容圖像的代數運算彩色變換及應用偽彩色增強假彩色增強彩色增強同態濾波增強低通濾波高通濾波頻率域圖像銳化圖像平滑局部運算局部統計法規定化均衡化直方圖修正法灰度變換點運算空間域圖像增強目的1. 熟悉并掌握本章基本概念、空間域圖像增強的原理、方法及其特點； 2. 了解頻率域圖像增強的方法及其實現過程；3.重點掌握直方圖修正方法、

48、特點及其應用；空間域平滑、銳化和彩色增強技術。4.1圖像增強的點運算 4.1.2 灰度變換 灰度變換可調整圖像的灰度動態范圍或圖像對比度，是圖像增強的重要手段之一。) 51 . 4 (), (), (ajifababajig黑白1線性變換 令圖像f(i，j)的灰度范圍為a,b，線性變換后圖像g(i，j)的范圍為a,b，如圖，g(i，j)與f(i，j)之間的關系式為： 在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內。這時在顯示器上看到的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。 下圖是對曝光不足的圖像采用線性變換對圖像每一個像素灰度作線性拉伸。可有效地改善圖像視覺效果。2分段線性

49、變換 為了突出感興趣目標所在的灰度區間，相對抑制那些不感興趣的灰度區間，可采用分段線性變換。 設原圖像f(x,y)在0，Mf,感興趣目標的灰度范圍在a,b,欲使其灰度范圍拉伸到c,d,則對應的分段線性變換表達式為ffgMyxfbdbyxfbMdMbyxfacayxfabcdayxfyxfacyxg),(),()/()(),(),()/()(),(0),()/(),( 通過細心調整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可對任一灰度區間進行拉伸或壓縮。 3非線性灰度變換 當用某些非線性函數如對數函數、指數函數等，作為映射函數時，可實現圖像灰度的非線性變換。對數變換 對數變換的一般表達式為 ) 71

50、. 4 (ln1), (ln), (cbjifajig 這里a,b,c是為了調整曲線的位置和形狀而引入的參數。當希望對圖像的低灰度區較大的拉伸而對高灰度區壓縮時，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配。f (i,j)g(i,j)指數變換 指數變換的一般表達式為 這里參數a,b,c用來調整曲線的位置和形狀。這種變換能對圖像的高灰度區給予較大的拉伸。) 81 . 4 (1), (), (ajifcbjigg (i,j)f (i,j)4.1.3 直方圖修整法 灰度直方圖反映了數字圖像中每一灰度級與其出現頻率間的關系,它能描述該圖像的概貌。通過修改直方圖的方法增強圖像是一種實用而有效的

51、處理技術。 直方圖修整法包括直方圖均衡化直方圖均衡化及直方圖規定化直方圖規定化兩類。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，得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像的方法。 直方圖均衡化 下面先討論連續變化圖像的均衡化問題，然后推廣到離散的數字圖像上。 設r和s分別表示歸一化了的原圖像灰度和經直方圖修正后的圖像灰度。即 （4.1-9） 在0,1區間內的任一個r值，都可產生一個s值，且 (4.1-10)1,0sr)(rTs T(r)作為變換函數，滿足下列條件： 在0r1內為單調遞增函數，保證灰度級從黑到白的次序不變； 在0r1內，有0T(r)1，確保映射后的像素灰度在允許的

52、范圍內。反變換關系為 （4.1-11） T-1(s)對s同樣滿足上述兩個條件。 由概率論理論可知，如果已知隨機變量r的概率密度為pr(r),而隨機變量s是r的函數，則s的概率密度ps(s)可以由pr(r)求出。 假定隨機變量s的分布函數用Fs(s)表示，根據分布函數定義 )(1sTrrrssSdrrpdsspsF)121 . 4()()()( 利用密度函數是分布函數的導數的關系，等式兩邊對s求導，有： （4.1-13） 可見，輸出圖像的概率密度函數可以通過變換函數T(r)控制原圖像灰度級的概率密度函數得到,因而改善原圖像的灰度層次,這就是直方圖修改技術的基礎。 從人眼視覺特性來考慮，一幅圖像的

53、直方圖如果是均勻分布的，即Ps(s)=k(歸一化時k=1)時，該圖像色調給人的感覺比較協調。因此將原圖像直方圖通過T(r)調整為均勻分布的直方圖，這樣修正后的圖像能滿足人眼視覺要求。 因為歸一化假定 由（4.1-13）則有 )141 . 4(1)(sPsdrrpdsr)()()()(1sTdsdpdsdrpdrrpdsdsPrrrrs兩邊積分得 上式表明，當變換函數為r的累積直方圖函數時，能達到直方圖均衡化的目的。 對于離散的數字圖像，用頻率來代替概率,則變換函數T(rk)的離散形式可表示為: 上式表明，均衡后各像素的灰度值sk可直接由原圖像的直方圖算出。)151 . 4()()(0rrdrr

54、prTskjjkjjrkknnrprTs00)()( 一幅圖像的sk與rk之間的關系稱為該圖像的累積灰度直方圖。rkPr(rk)rkS(rk)1.01.01.0下面舉例說明直方圖均衡過程。rknkpr(rk)=nk/nsk計sk并sknskpk(s)r0=07900.190.191/7s0=1/77900.19r1=1/710230.250.443/7s1=3/710230.25r2=2/78500.210.655/7s2=5/78500.21r3=3/76560.160.816/7 r4=4/73290.080.896/7s3=6/79850.24r5=5/72450.060.951 r6=

55、6/71220.030.981 r7=1810.021.001s4=14480.11例例 假定有一幅總像素為n=6464的圖像，灰度級數為8，各灰度級分布列于表中。對其均衡化計算過程如下：？ 若在原圖像一行上連續8個像素的灰度值分別為：0、1、2、3、4、5、6、7，則均衡后，他們的灰度值為多少？原圖像的直方圖均衡后圖像的直方圖直方圖均衡化示例 2.2.直方圖規定化直方圖規定化 在某些情況下，并不一定需要具有均勻直方圖的圖像，有時需要具有特定的直方圖的圖像，以便能夠增強圖像中某些灰度級。直方圖規定化方法就是針對上述思想提出來的。直方圖規定化是使原圖像灰度直方圖變成規定形狀的直方圖而對圖像作修正

56、的增強方法。 可見，它是對直方圖均衡化處理的一種有效的擴展。直方圖均衡化處理是直方圖規定化的一個特例。 對于直方圖規定化，下面仍從灰度連續變化的概率密度函數出發進行推導，然后推廣出灰度離散的圖像直方圖規定化算法。 假設pr(r)和pz(z)分別表示已歸一化的原始圖像灰度分布的概率密度函數和希望得到的圖像的概率密度函數。 首先對原始圖像進行直方圖均衡化，即求變換函數：假定已得到了所希望的圖像，對它也進行均衡化處理，即它的逆變換是這表明可由均衡化后的灰度得到希望圖像的灰度。 若對原始圖像和希望圖像都作了均衡化處理，則二者均衡化的ps(s)和pv(v)相同，即都為均勻分布的密度函數。由s代替v 得

57、z=G-1(s)rrdrrprTs0)171.4()()()181 .4()()(0zzdrrpzGv)191 .4()(1vGz 這就是所求得的變換表達式。根據上述思想，可總結出直方圖規定化增強處理的步驟如下：對原始圖像作直方圖均衡化處理；按照希望得到的圖像的灰度概率密度函數pz(z)，求得變換函數G(z)；用步驟得到的灰度級s作逆變換z= G-1(s)。 經過以上處理得到的圖像的灰度級將具有規定的概率密度函數pz(z)。 采用與直方圖均衡相同的原始圖像數據（6464像素且具有8級灰度），其灰度級分布列于表中。給定的直方圖的灰度分布列于表中。 對應的直方圖如下： 原圖像的直方圖 規定化直方圖

58、 rj sknkps(sk)zkpz(zk)vkzk并nkpz(zk)r0s0=1/77900.19z0=00.000.00z000.00r1s1=3/710230.25z1=1/70.000.00z100.00r2s2=5/78500.21z2=2/70.000.00z200.00r3s3=6/7 z3=3/70.150.15z3s0=1/77900.19r4s3=6/79850.24z4=4/70.200.35z4s1=3/71023 0.25r5s4=1 z5=5/70.300.65z5s2=5/78500.21r6s4=1 z6=6/70.200.85z6s3=6/79850.24r7

59、s4=14480.1110.151.00z7s4=14480.11117/67/ 317/67/ 57/217/ 57/47/ 17/67/47/ 307763765275416430zrzrzrzrzrzrzrzr 原圖像的直方圖 規定的直方圖 規定化后圖像的直方圖？ 若在原圖像一行上連續8個像素的灰度值分別為：0、1、2、3、4、5、6、7，則規定化后，他們的灰度值為多少？ 利用直方圖規定化方法進行圖像增強的主要困難在于要構成有意義的直方圖。圖像經直方圖規定化，其增強效果要有利于人的視覺判讀或便于機器識別。下面是一個直方圖規定化應用實例。 圖(C)、(c)是將圖像(A)按圖(b)的直方圖進

60、行規定化得到的結果及其直方圖。通過對比可以看出圖(C)的對比度同圖（B)接近一致，對應的直方圖形狀差異也不大。這樣有利于影像融合處理，保證融合影像光譜特性變化小。1111111119111111111191模 板4.2 圖像的空間域平滑 任何一幅原始圖像，在其獲取和傳輸等過程中，會受到各種噪聲的干擾，使圖像惡化，質量下降，圖像模糊，特征淹沒，對圖像分析不利。 為了抑制噪聲改善圖像質量所進行的處理稱圖像平滑或去噪。它可以在空間域和頻率域中進行。本節介紹空間域的幾種平滑法。4.2.14.2.1局部平滑法局部平滑法 局部平滑法是一種直接在空間域上進行平滑處理的技術。假設圖像是由許多灰度恒定的小塊組成