數(shù)字圖像處理-緒論資料

1、1姚敏等， 數(shù)字圖像處理，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006 Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著，阮秋琦，阮宇智等譯，數(shù)字圖像處理（第二版），北京：電子工業(yè)出版社，2005 Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods，Steven L. Eddins，Digital Image processing Using MATLAB ，北京：電子工業(yè)出版社，2004 章毓晉，圖象工程（上冊）圖像分析和處理，北京：清華大學(xué)出版社，1999教材與參考書2第一章 緒 論31.1 圖像及其分類 圖像信息是人類認(rèn)識(shí)世界的主要知識(shí)來源。人類所獲得的外

2、界信息有70以上是通過眼睛獲得的。5(a)遙感圖片 圖1.1 圖像實(shí)例 6(b)風(fēng)景圖片（攝于浙江大學(xué)紫金港校區(qū)） 圖1.1 圖像實(shí)例 7圖像的特點(diǎn)直觀形象易懂信息量大8圖像的分類按灰度分類：二值、多灰度 按色彩分類：單色、彩色 按運(yùn)動(dòng)分類：靜態(tài)、動(dòng)態(tài) 按時(shí)空分布分類：二維、三維 91.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用 10主要內(nèi)容圖像獲取 圖像變換圖像增強(qiáng) 圖像復(fù)原圖像編碼 圖像分析 圖像識(shí)別 圖像理解 11方 法空域法 變換域法12應(yīng) 用圖像傳輸與圖像通信，數(shù)字電視 13應(yīng) 用機(jī)器人視覺及圖像測量 14應(yīng) 用圖像跟蹤及光學(xué)制導(dǎo) 夜空鷹眼-我國空軍裝備的紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)美國響尾蛇導(dǎo)彈15應(yīng) 用醫(yī)

3、學(xué)圖像處理與材料分析中的圖像分析系統(tǒng) 醫(yī)學(xué)圖像分析軟件系統(tǒng)16應(yīng) 用遙感圖像處理和空間探測 “旅行者”號(hào)探測飛船遙感圖像處理平臺(tái)171.3 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 18圖像采集系統(tǒng)計(jì)算機(jī)圖像輸出設(shè)備模擬圖像圖1.2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 191.4 MATLAB圖像處理工具箱 20MATLABMATrix LABoratory MATLAB是一種基于向量的高級(jí)程序語言 MATLAB將計(jì)算、可視化與程序設(shè)計(jì)集成在一個(gè)易用的環(huán)境中 MATLAB21MATLAB的典型應(yīng)用 數(shù)學(xué)與計(jì)算 算法開發(fā) 數(shù)據(jù)獲取 建模、仿真和原型化 數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和可視化 科學(xué)與工程圖學(xué) 應(yīng)用開發(fā)，包括圖形用戶接口構(gòu)造。 22圖像

4、處理工具箱 IPTImage Processing Toolbox以數(shù)字圖像處理理論為基礎(chǔ)，用MATLAB語言構(gòu)造出一系列的用于圖像數(shù)據(jù)顯示與處理的M-函數(shù) 23圖像處理工具箱 (1) 幾何運(yùn)算，包括縮放、旋轉(zhuǎn)和裁剪；(2) 分析操作，包括邊緣檢測，四叉樹分解；(3) 增強(qiáng)操作，包括亮度調(diào)整，直方圖均衡化，去噪聲；(4) 2-D FIR濾波器設(shè)計(jì)； (5) 圖像變換，包括離散余弦變換（DCT）和Radon變換；IPT函數(shù)24圖像處理工具箱 (6) 鄰域與塊處理；(7) 感興趣區(qū)域處理；(8) 二值圖像處理，包括形態(tài)學(xué)操作；(9) 彩色空間變換；(10) 彩色地圖管理。 IPT函數(shù)MATLAB的

5、圖像處理函數(shù)分類：圖像的幾何操作圖像變換圖像分析和增強(qiáng)圖像壓縮圖像格式和類型真彩色圖像（RGB圖像） 利用R、G、B三個(gè)分量表示一個(gè)像素的顏色。 0.6118 0.8392 0.6471 0.6471 0.6471 0.6471 0.7765 0.8392 0.8078 0.8078 0.8078 0.8078 0.7412 0.7098 0.9373 0.9373 0.9373 0.9373紅綠藍(lán)圖像格式和類型索引色圖像 對(duì)不同顏色進(jìn)行編號(hào)，組成一個(gè)調(diào)色板，圖像數(shù)據(jù)記錄像素對(duì)應(yīng)的調(diào)色板顏色的序號(hào)。 灰度圖像： 只有圖像的強(qiáng)度信息，沒有顏色信息。圖像格式和類型二值圖像： 只有黑白兩種顏色的圖像

6、。圖像格式和類型圖像類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：im2bw( ) 將真彩色、索引色和灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。 例：%load treesX,map=imread(trees.tif);BW=im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map);figure;imshow(BW);圖像類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：ind2gray( ) 將索引色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 例：%load treesX,map=imread(trees.tif);J=ind2gray(X,map);imshow(X,map);figure;imshow(J);圖像類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：ind2rgb( ) 將索引色圖像轉(zhuǎn)換為真彩色圖像。 例：

7、%load treesX,map=imread(trees.tif);J=ind2rgb(X,map);imshow(X,map);figure;imshow(J);圖像類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：mat2gray( ) 將數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像。grb2gray( ) 將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。grb2ind( ) 將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為索引色圖像。 圖像的輸入輸出：imread( ) 支持對(duì)cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式圖像的輸入。 imwrite( ) 支持對(duì)cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式圖像的輸出。圖像的顯示：ima

8、ge( ) %路徑與文件名字符串imshow( ) %路徑與文件名字符串或圖像矩陣兩個(gè)函數(shù)均可用于數(shù)據(jù)和圖像的顯示。Imshow不會(huì)擴(kuò)展填充數(shù)據(jù)，即不會(huì)拉伸圖像使其鋪滿坐標(biāo)軸，而是改變坐標(biāo)軸使其適應(yīng)圖像；image不會(huì)改變坐標(biāo)軸，而是改變圖像使其鋪滿坐標(biāo)軸區(qū)域圖像增強(qiáng)：改善視覺效果。噪聲抑制。改善視覺效果的方法：直方圖均化 右圖太暗，看不清輪胎的細(xì)節(jié)，需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。 I=imread(tire.tif); %讀入圖像J=histeq(I); %直方圖均化subplot(1,2,1),imshow(I) %顯示原始圖像subplot(1,2,2),imshow(J) %顯示增強(qiáng)后圖像f

9、iguresubplot(1,2,1),imhist(I,64) %顯示直方圖subplot(1,2,2),imhist(J,64)圖像增強(qiáng)的一般處理：原理： 輸入圖像為f(x,y),處理后的圖像為g(x,y)，則圖像增強(qiáng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： g(X,Y)=T(f(X,Y)其中： T表示輸入、輸出圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度映射關(guān)系。例：對(duì)數(shù)變換I=imread(pout.tif);imshow(I)I=double(I) %對(duì)數(shù)運(yùn)算不支持uint8類型數(shù)據(jù)J=log(I+1);figure,imshow(J,4,5)圖像去噪聲的實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)過程： 1. 讀入圖像數(shù)據(jù)。 2. 對(duì)圖像添加噪聲。 3. 對(duì)帶噪聲的

10、圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。 4. 顯示處理后的圖像。添加噪聲：I=imread(eight.tif);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02); %對(duì)圖像數(shù)據(jù)添加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲。J2=imnoise(I,salt & pepper,0.02); %對(duì)圖像數(shù)據(jù)添加椒鹽噪聲。J3=imnoise(I,speckle,0.02); %對(duì)圖像數(shù)據(jù)添加乘性噪聲。subplot(2,2,1),imshow(I)subplot(2,2,2),imshow(J1)subplot(2,2,3),imshow(J2)subplot(2,2,4),imshow(J3)添加噪聲的結(jié)果

11、：去噪聲處理：鄰域平均法：h=1 1 1;1 1 1;1 1 1; %產(chǎn)生濾波模板h=h/9; %對(duì)模板歸一化J=conv2(J1,h);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J2)去噪聲處理：中值濾波：J=medfilt2(J1);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J2)圖像變換：圖像變換是圖像處理的重要工具。通過變換，改變圖像的表示域，可以對(duì)圖像的后繼處理帶來極大的方便。例如： 傅立葉變換：圖像的頻域分析 離散余弦變換： 使能量集中利于圖像壓縮。傅立葉變換的例子：load i

12、mdemos saturn2imshow(saturn2)b=fft2(saturn2);figureimshow(log(abs(b),)colormap(jet(64);colorbar離散余弦變換（DCT）：b=dct2(saturn2);figureimshow(log(abs(b),)colormap(jet(64);colorbar圖像壓縮的基本原理：b(abs(b)10)=0; %將DCT變換值小于10的元素置為0K=idct2(b)/255; %對(duì)逆DCT變換歸一化figureimshow(K)邊緣檢測邊緣是目標(biāo)與背景的分界線，通過提取邊緣可以分離目標(biāo)和背景。MATLAB的圖像處理工具箱提供了函數(shù)edge來實(shí)現(xiàn)檢測邊緣的功能。I=imread(west.tif);imshow(I)b=edge(I);figureimshow(b)edge()的使用方法：edge(數(shù)據(jù)，檢測方法，參數(shù)）微分算子檢測方法： 1. roberts max(|f(i,j)-f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)-f(i,j+1)|) 2. sobel I=imread(r