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数字图像处理 刘伯强 山东大学生物医学工程
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个人信息 办公地址：山大千佛山校区四号楼209室 办公电话：88392824 手机：13854181564
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课程介绍 教材 图像工程（上册）：图像处理（第3版） 参考书 《数字图像处理》，冈萨雷斯
《Digital Image Processing》，Rafael C. Gonzalez
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课程介绍 课程内容 图像处理概述 —— 第1章 图像增强 —— 第2、3、4章 图像恢复 —— 第5、6、7章
图像处理概述 —— 第1章 图像增强 —— 第2、3、4章 图像恢复 —— 第5、6、7章 图像编码 —— 第8、9、10章 彩色图像处理 —— 第12章
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课程介绍 授课进度 学时：27（9周） 教学章节：11章 每章3-4学时
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课程介绍 课程目的与要求 掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法 初步运用所学知识解决实际应用问题 为图像处理及相关领域的学习和研究打下基础
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课程介绍 先修 线性代数 矩阵 概率、统计 计算机编程
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数字图像处理 利用计算机系统对数字图像利用各种手段进行各种目的的处理
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百闻不如一见 One picture is worth more than ten thousand words. ——Anonymous
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第1章 绪论 图像处理的基本概念 图像处理的目的和内容 图像处理的发展历史 图像处理的应用 图像处理的发展趋势 图像处理系统
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图像处理的基本概念 1、图像 2、数字图像 3、图像的表示 4、图像的分类 5、图像的显示 6、图像采样和量化 7、图像处理
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图像处理的基本概念——图像 1、图像 “图”是物体投射或反射光的分布 “像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中 形成的印象或反映。
是客观和主观的结合。
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图像处理的基本概念——图像 模拟图像 VS. 数字图像 图像空间坐标 连续 离散 图像幅度 连续 离散 （明暗程度）
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图像处理的基本概念——图像 模拟图像
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图像处理的基本概念——图像 数字图像
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图像处理的基本概念——数字图像 2、数字图像 空间离散，幅度离散，对实际图像的近似
由有限个小区域组成的二维排列，这些小区域称为像素(pixel)，是数字图像中的基本单元
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图像处理的基本概念——图像的表示 3、图像的表示 图像可以用数组或矩阵表示 2-D数组 f (x, y)
x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置 f：代表图像在(x, y)的性质的数值 灰度图像中表示灰度值，对应客观景物亮度 f，x，y 都在整数集合中取值 对于256个灰度级的图像，f 取值0—255的整数
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图像处理的基本概念——图像的表示 3、图像的表示 矩阵
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图像处理的基本概念——图像的表示 3、图像的表示 矩阵
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图像处理的基本概念——图像的表示 数组 VS. 矩阵表示 数组内元素可以是符号 矩阵内元素只能是数字
对于图像，无本质区别，只是计算时，乘法、乘方等运算规则不同
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图像处理的基本概念——图像的分类 4、图像的分类 （1）黑白图像（二值图像） 每个像素只能是黑或白 像素值为0、1
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图像处理的基本概念——图像的分类
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图像处理的基本概念——图像的分类 4、图像的分类 （2）灰度图像 像素信息由量化的灰度级描述 灰度取值范围：0—255 0表示纯黑
灰度取值范围：0— 表示纯黑 255表示纯白 中间为黑白之间的过渡色
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图像处理的基本概念——图像的分类
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图像处理的基本概念——图像的分类
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图像处理的基本概念——图像的分类 4、图像的分类 （3）彩色图像 每个像素信息由RGB三原色构成 RGB由不同的灰度级来描述
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图像处理的基本概念——图像的分类
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图像处理的基本概念——图像的分类
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Color images have 3 values per pixel; monochrome images have 1 value per pixel.
红，绿，蓝三分量 强度分量 彩色图像和单色图像
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图像处理的基本概念——图像的显示 5、图像的显示 灰度图像的显示 图像计算中采用 屏幕显示中采用
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图像处理的基本概念——图像的显示 5、图像的显示 二值图像的表示 (a)平面上的离散点集（二值图） (b)像素区域（也可灰度图）
(c)类似矩阵的结果（也可灰度图）
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图像处理的基本概念——图像采样和量化 6、图像采样和量化 大多数传感器的输出是连续电压波形
为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式 这包括两种处理：采样和量化
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Sampling 图像的采样 采样示意图
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图像处理的基本概念——图像采样和量化 图像采样 图像空间坐标的离散化 确定水平和垂直方向上的像素个数M和N
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Sampling 在采样时，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。
一般来说，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。
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图像处理的基本概念——图像采样和量化 图像量化 图像幅值（灰度值）的离散化 量化确定了图像的幅度分辨率，即灰度级
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图像处理的基本概念——图像采样和量化 数字图像 图像（水平）尺寸 M：一般 ，可取任意整数 图像（垂直）尺寸 N：一般 ，可取任意整数
像素灰度级数 G (k-bit)： 图像所需的位数(比特,bit)：
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图像处理的基本概念——图像采样和量化 数字图像 存储1幅3232，16个灰度级的图，需4,096 bit
像素数量 每个像素所占存储空间 存储1幅3232，16个灰度级的图，需4,096 bit M = N = 32，k = 4 16个灰度级：0000,0001,0010,0011,……，1111 （4bit） , 1, 2, 3,……，15 存储1幅128128，64个灰度级的图，需98,304 bit 存储1幅512512，256个灰度级的图，需 2,097,152 bit
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图像处理的基本概念——图像采样和量化 图像空间分辨率变化所产生的效果 空间分辨率从256*256逐次减半到16*16，马赛克效果
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图像的量化 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.
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幅度分辨率从256级灰度逐次减小到64、16、8、4、2，虚假轮廓
图像处理的基本概念——图像采样和量化 图像幅度分辨率变化所产生的效果 幅度分辨率从256级灰度逐次减小到64、16、8、4、2，虚假轮廓
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图像处理的基本概念——图像处理 7、图像处理 利用计算机系统对数字图像利用各种手段进行各种目的的处理（内容见后）
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第1章 绪论 图像处理的基本概念 图像处理的目的和内容 图像处理的发展历史 图像处理的应用 图像处理的发展趋势 图像处理系统
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图像处理的目的和内容 图像处理目的 （1）提高图像的视觉质量，已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，以便于分析
（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输
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数字图像处理的主要研究内容 （Research contents in Digital Image Processing）
图像增强（Enhancement） 图像压缩(Compression) 图像复原 (Restoration) 图像分割 (Segmentation ) 图像分类 (classification ) 图像重建 (Reconstruction )
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第1章 绪论 图像处理的基本概念 图像处理的目的和内容 图像处理的发展历史 图像处理的应用 图像处理的发展趋势 图像处理系统
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图像处理的发展历史 1895年伦琴发现X射线 获得1901年首届诺贝尔物理学奖
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图像处理的发展历史 上世纪70年代，数字图像处理开始应用于医学领域 一些创造性的发明和发现引领了图像处理在医学领域的应用
1975年Godfrey N. Hounsfield和Allan M. Cormack发明了计算机断层技术（CT）
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图像处理的发展历史 上世纪80年代至今，图像处理迅猛发展 广泛应用于太空探索、生物医学工程、遥感、工 业、军事等领域
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第1章 绪论 图像处理的基本概念 图像处理的目的和内容 图像处理的发展历史 图像处理的应用 图像处理的发展趋势 图像处理系统
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数字图像处理的应用 (Applications and Development of Digital Image Processing
航天和航空技术方面的应用 图像的修复 （1990年发射的“哈勃”号太空望远镜拍摄超远距离的物体，借助于图像处理技术进行修复。）
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遥感图像监测 (森林火灾监护)
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夜间灯光数据图像(提供人类居住区的情况)
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图像处理的应用 生物医学工程 图像分割
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图像处理的应用 生物医学工程 图像配准融合：ＭＲ和ＣＴ
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生物医学工程方面的应用 图 1.6 SARS 冠状病毒图像
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图 1.7 医学超声成像
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CT图像处理
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红外体温检测图像
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图像处理的应用 天文 图像增强
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图像处理的应用 遥感 GPS、灾害检测、环境污染检测
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图像处理的应用 气象
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图像处理的应用 工业检测
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图像处理的应用 刑侦
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图像处理的应用 人机接口 面部识别：相机 手势识别：手语
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视频通话
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基于卫星网的视频会议
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工业和工程方面的应用 机器代替人进行操作
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（a）网裂 (b) 龟裂 路面破损图像识别
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军事公安方面的应用 交通监控
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人眼虹膜识别系统
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生物特征识别
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军事目标跟踪
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第1章 绪论 图像处理的基本概念 图像处理的目的和内容 图像处理的发展历史 图像处理的应用 图像处理的发展趋势 图像处理系统
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图像处理技术未来发展 图像处理技术未来发展大致可归纳如下四点 ：
图像处理的发展将向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。 图像、图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展。 结合多媒体技术，硬件芯片越来越多，把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有更加广阔的应用领域。 在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法。
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第1章 绪论 图像处理的基本概念 图像处理的目的和内容 图像处理的发展历史 图像处理的应用 图像处理的发展趋势 图像处理系统
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图像处理系统 扫描仪、数码相机、 摄象机与图像 采集卡等 PC、工作站等 打印机、绘图仪等
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图像处理系统
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图 像 数 字 化 预 处 理 分 割 特 征 提 取 自 动 识 别 显示 打印 结果 人 机 交 互 处 理
图像处理系统的工作图
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图像处理系统——图像采集 图像采集装置 为采集数字图像，需要两种装置（器件）：
(1) 对某个电磁能量谱波段（如X射线、紫 外线、可见光、红外线等）敏感的物 理器件，它能产生与所接受到的电磁 能量成正比的（模拟）电信号； (2) 数字化器，它能将上述（模拟）电信 号转化为数字（离散）的形式。
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图像处理系统——图像显示打印 图像显示 显示设备 图像处理的结果多是供观察的 图像数据 亮度模式显示 电视显示器，液晶显示器
阴极射线管（CRT) 打印设备 转换到幻灯片、照片或透明胶片上
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图像处理系统——图像显示打印 半调（halptone）输出 多数打印设备仅能直接显示输出二值图
半调技术：利用人眼的集成特性，通过控制二值点模式的形式（包括数量，尺寸，形状等）来获得视觉上不同的灰度感觉 一种将灰度图像转化为二值图像的技术 输出二值图像，看到灰度图像
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图像处理系统——图像显示打印 幅度调制（AM） 通过调整输出黑点的尺寸来显示不同的灰度 例如，早期报纸上的图片
在每个空间位置打印一个其尺寸反比于该处灰度的黑圆点 二值点是规则的排成网格的点 点的形状并不是决定性的因素
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图像处理系统——图像显示打印 频率调制（FM） 输出黑点的尺寸是固定的
其在空间的分布（点间的间隔或一定区域内点出现的频率）取决于所需表示的灰度 缺点：点增益（打印单元尺寸相对于原始单元尺寸的增加量）增加导致打印图灰度范围的减少或压缩
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图像处理系统——图像显示打印 调制模板 每个输出单元内包含若干个基本二值点 每个模板对应一个输出单元 2 2 5 种灰度
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图像处理系统——图像显示打印 调制模板 3 3 10 种灰度
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图像处理系统——图像显示打印 抖动（dithering）输出技术 利用随机变化 半调技术 牺牲图像的空间点数而增加图像的灰度级数 半调技术
要保持细节，灰度级数就有限 半调技术 牺牲图像的空间点数而增加图像的灰度级数 要保持细节，灰度级数就有限
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图像处理系统——图像存储 图像存储 数据量度单位 比特（bit），字节（byte = 8 bit）
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图像处理系统——图像存储 图像存储器 (1) 处理过程中使用的快速存储器 计算机内存，帧缓存 (2) 较快重新调用的在线或联机存储器
磁盘，磁光盘 (3) 不经常使用的数据库（档案库）存储器 磁带，光盘，光盘塔
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图像处理系统——图像存储 格式（表示格式和文件格式） (1) 矢量格式 用线段或线段的组合体来表示图像 (2) 光栅格式
用许多图像点的集合来表示图像 BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG 格式
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图象存储格式 BMP格式（BitMaP）：位图 ① 位图文件头（也称表头 ② 位图信息（常称调色板）
1:单色，4:16色，8:256色，24:真彩色 ③ 位图阵列（即图象数据） R:8bit， G:8bit， B:8bit
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图象存储格式 GIF格式（Graphics Interchange Format） 8位文件格式 最多只能存储256色图象
图象数据均为压缩过的（LZW算法） 一个GIF文件中可以存放多幅图象 以实现网页上的动画
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图象存储格式 TIF格式（Tagged Image Format File） 独立于操作系统和文件系统 文件可分4类： 二值图象 灰度图象
调色板彩色图象 全彩色图象
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图象存储格式 JPEG格式（Joint Photographic Expert Group） 适用于静止的灰度或彩色图象
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图像处理的基本操作 Matlab读图 srcImage=imread（ ‘picture.bmp’）； figure(1)
imshow(srcImage);
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图像处理系统——图像处理 图像处理 对图像的增强以改善图像视觉质量 对退化图像的恢复以消除各种干扰的影响
根据对场景的多个投影来重建场景的图像 对图像进行编码以减少表达图像的数据量，从而有利于存储和传输 给图像加入数字水印以保护图像的所有权
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