數(shù)字圖像處理與Python實(shí)現(xiàn) 課件 趙彥玲 第1-4章 緒論、數(shù)字圖像基礎(chǔ) -圖像變換

數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容入門認(rèn)識(shí)第7章圖像分割第8章圖像壓縮基本操作應(yīng)用第9章圖像水印第10章指紋識(shí)別第11章深度學(xué)習(xí)綜合案例第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.1數(shù)字圖像處理概念圖：反射光或透射光的分布，或自身發(fā)出的能量（客觀）像：人的視覺系統(tǒng)對(duì)圖的接收在大腦中形成的印象或認(rèn)識(shí)（主觀）什么是圖像？客觀和主觀的結(jié)合要素：觀察系統(tǒng)使用的光波段：可見光、紅外、X射線、微波超聲波、射線等1.1數(shù)字圖像處理概念模擬圖像和數(shù)字圖像數(shù)字圖像：由連續(xù)的模擬圖像采樣和量化而得。組成數(shù)字圖像的基本單位是像素，所以數(shù)字圖像是象素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣。像素：具有坐標(biāo)和灰度值。像素值：圖像在該位置的亮度。

模擬圖像：采用數(shù)字化（離散化）表示和數(shù)字技術(shù)出現(xiàn)之前，圖像是連續(xù)的。比如在海邊用傳統(tǒng)相機(jī)拍攝的照片就是模擬圖像。第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.2數(shù)字圖像處理概念借助計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，運(yùn)用去噪、特征提取、增強(qiáng)等技術(shù)對(duì)數(shù)字圖像處理。（1）提升圖像的視覺感知質(zhì)量（2）提升圖像中的感興趣區(qū)域或特征（3）方便圖像的存儲(chǔ)和傳輸數(shù)字圖像處理的目的1.2數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)（與模擬圖像相比）（1）可再現(xiàn)能力強(qiáng)(不易退化)（2）處理精度高（灰度級(jí)最高到32位以上）（3）適用范圍廣（4）靈活性高（線性與非線性、空域與頻域、點(diǎn)區(qū)域和整體）1.2數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成思考：你和好友們拍照，并將照片用手機(jī)發(fā)送給他們的全過程包括哪些步驟。圖像獲取圖像存儲(chǔ)圖像處理圖像傳輸圖像展示1.2數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的三個(gè)層次圖像處理：對(duì)圖像進(jìn)行加工，以改善圖像的視覺效果；強(qiáng)調(diào)圖像之間進(jìn)行變換；從圖像到圖像圖像處理圖像分析：對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行提取和分割，獲得目標(biāo)的客觀信息(特點(diǎn)或性質(zhì))；從圖像到數(shù)據(jù)圖像分析圖像理解圖像理解：研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)及其之間的相互聯(lián)系；得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解及原來客觀場(chǎng)景的解釋，

屬于高層操作(符號(hào)運(yùn)算)。1.3數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的三個(gè)層次圖像處理圖像分析圖像理解第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用數(shù)字圖像處理常見操作(經(jīng)典圖像處理)（1）圖像變換（2）圖像增強(qiáng)（4）形態(tài)學(xué)操作（3）圖像分割（5）圖像壓縮1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用遙感圖像應(yīng)用：資源調(diào)查、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、農(nóng)林業(yè)規(guī)劃、城市規(guī)劃、環(huán)境保護(hù)等高分辨率通過安裝在遙感平臺(tái)上的遙感儀器對(duì)地球表面攝影或掃描獲得的影像1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用工業(yè)與實(shí)驗(yàn)圖像處理：自動(dòng)裝配生產(chǎn)線：實(shí)時(shí)圖像處理機(jī)器人視覺：立體圖像對(duì)處理無(wú)損探傷： 高能X射線探測(cè)金屬內(nèi)部車輛牌照識(shí)別：交通管制流動(dòng)顯示與測(cè)速：PIV粒子圖像測(cè)速1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用軍事公安圖像處理：指紋圖像處理：刑偵、司法鑒定、自動(dòng)門衛(wèi)槍紋圖像處理：刑偵、司法鑒定面孔圖像處理：自動(dòng)門衛(wèi)印章比對(duì)： 司法鑒定、銀行支票筆跡比對(duì)： 刑偵、司法鑒定俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)是人類首次人工智能（AI）戰(zhàn)爭(zhēng)你說：人臉識(shí)別技術(shù)能識(shí)別動(dòng)物的臉、指紋嗎?221.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用影視圖像處理：照片去模糊處理：焦距模糊、運(yùn)動(dòng)模糊綠幕剪影： 圖像合成變臉特技： 幀間插值處理靜止圖像壓縮：JPEG標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)傳輸動(dòng)態(tài)圖像壓縮：MPEG標(biāo)準(zhǔn)、VCD和DVD數(shù)字電影院： 未來電影技術(shù)以下哪項(xiàng)內(nèi)容不屬于數(shù)字圖像處理的范圍提取圖像邊緣信息獲取形狀信息為處理問題簡(jiǎn)單化而進(jìn)行的圖像變換為圖像中對(duì)象分類進(jìn)行的目標(biāo)檢測(cè)有目的的增強(qiáng)圖像的整體或局部特性ABCD提交單選題1分第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展起源1921年，紐約-倫敦海底電纜進(jìn)行“數(shù)字圖像傳輸”。傳遞時(shí)間從一個(gè)多星期減少到3小時(shí)1929年，倫敦-紐約15級(jí)色調(diào)傳遞照片。1964年，美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)使用數(shù)字計(jì)算機(jī)處理“徘徊者7號(hào)”太空船送回的4000+月球照片。1975年，GodfreyN.Hounsfield和AllanM.Cormack發(fā)明計(jì)算機(jī)斷層技術(shù)(CT)，獲1979年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。20世紀(jì)60年代末和70年代初開始用于醫(yī)學(xué)圖像、地球遙感監(jiān)測(cè)和天文學(xué)等領(lǐng)域。1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展發(fā)展趨勢(shì)從低分辨率向高分辨率發(fā)展從二維（2D）向三維（3D）發(fā)展從靜止圖像向動(dòng)態(tài)圖像發(fā)展從單態(tài)圖像向多態(tài)圖像發(fā)展結(jié)合應(yīng)用數(shù)學(xué)新進(jìn)展1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展AI時(shí)代+數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理是人工智能的基石。（人工智能就是要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)人的視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺的模擬感知、思維決策和行為控制，視覺信息的智能化是最重要的方面。）從70年代中期開始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺。第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.5計(jì)算機(jī)視覺1.5計(jì)算機(jī)視覺圖像處理&計(jì)算機(jī)圖形學(xué)&計(jì)算機(jī)視覺圖像處理（DIP）計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（CG）計(jì)算機(jī)視覺（CV）研究對(duì)象圖像虛擬場(chǎng)景的描述（景象結(jié)構(gòu)、表面反射特性、光源配置及相機(jī)模型的信息），通常是多邊形數(shù)組圖像或圖像序列研究?jī)?nèi)容圖像處理、圖像分割、圖像分析圖形的構(gòu)造，從數(shù)據(jù)得到圖像視覺感知、圖像理解研究輸出由原始圖像處理出分析結(jié)果生成圖像（二維像素?cái)?shù)組）圖像序列對(duì)應(yīng)的真實(shí)世界的理解（比如檢測(cè)人臉、識(shí)別車牌）應(yīng)用場(chǎng)景圖像的基本處理圖形成像、游戲類開發(fā)、視頻渲染除了DIP之外，人工智能含量大1.5計(jì)算機(jī)視覺人臉識(shí)別是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中最熱門的應(yīng)用人臉識(shí)別對(duì)結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢視頻/監(jiān)控分析無(wú)人駕駛自動(dòng)駕駛增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)AR、VR應(yīng)用領(lǐng)域1.5計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用實(shí)例/1.5計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用實(shí)例網(wǎng)易易盾/基于人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù),提供智能文本圖片視頻內(nèi)容安全服務(wù)第一章小結(jié)1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù)有哪些用途？為每種用途舉出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。作答主觀題10分?jǐn)?shù)字圖像處理列舉數(shù)字圖像處理包含的內(nèi)容2.圖像處理技術(shù)有哪些應(yīng)用，為每種用途舉出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。作答主觀題10分課程內(nèi)容入門認(rèn)識(shí)第7章圖像壓縮第8章圖像分割基本操作應(yīng)用第9章圖像水印第10章指紋識(shí)別第11章深度學(xué)習(xí)綜合案例第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)圖：反射光或透射光的分布，或自身發(fā)出的能量（客觀）像：人的視覺系統(tǒng)對(duì)圖的接收在大腦中形成的印象或認(rèn)識(shí)（主觀）什么是圖像？客觀和主觀的結(jié)合感光細(xì)胞桿狀細(xì)胞：暗視器官錐狀細(xì)胞：明視器官，在照度足夠高時(shí)起作用,并能分別辨顏色2.1色度學(xué)基礎(chǔ)顏色模型將電磁光譜的可見部分分為三個(gè)波段:紅、綠、藍(lán)（三基色）把三種基色光按不同比例相加稱之為相加混色2.1色度學(xué)基礎(chǔ)廣泛使用的模型：面向機(jī)器（如顯示器、攝像機(jī)、打印機(jī)等）的RGB模型面向顏色處理（也面向人眼視覺）的HSI（或HSV）模型（1）RGB模型（面向硬件設(shè)備的彩色模型）顏色模型三基色比例相加混色C=R(R)+G(G)+B(B)RGB000黑色001藍(lán)色010綠色011青色100紅色101品紅110黃色111白色R=G=B灰色表2.1三基色相加混色表2.1色度學(xué)基礎(chǔ)顏色模型人眼感受顏色：色調(diào)(hue)、飽和度(saturation)和亮度(Intensity/Lightness)色調(diào)（H）:由顏色所在光譜中的波長(zhǎng)決定，表示顏色的種類；顏色“質(zhì)”的特征飽和度（S）：取決于顏色中混入白光的數(shù)量，表示顏色的深淺；

混入的白光數(shù)量越多，其飽和度越高，顏色越鮮艷。亮度（I）：取決于顏色的光強(qiáng)度，表征顏色的明亮程度；是顏色“量”的特征（2）HSI（或HSV）模型美國(guó)色彩學(xué)家孟塞爾(H.A.Munseu)于1915年提出，反映了人的視覺系統(tǒng)感知彩色的方式2.1色度學(xué)基礎(chǔ)思考：如果你會(huì)如何描述一種顏色？“這是什么顏色？深淺如何？明暗如何？”2.1色度學(xué)基礎(chǔ)顏色模型飽和度越大，顏色看起來越鮮艷（中心軸為灰色）HSI模型完全反映了人類感知顏色的基本屬性：H和S分量與人感知顏色的特性一一對(duì)應(yīng)，I分量與圖像的彩色信息無(wú)關(guān)，在處理彩色圖像時(shí)，可僅處理Ⅰ分量，結(jié)果不改變?cè)瓐D像中的彩色種類。HSI模型被廣泛應(yīng)用于以人的視覺系統(tǒng)感知顏色的圖像表示和處理系統(tǒng)中。（2）HSI（或HSV）模型拓展學(xué)習(xí)：孟塞爾色彩標(biāo)定方法顏色模型轉(zhuǎn)換（1）RGB

HSI轉(zhuǎn)換2.1色度學(xué)基礎(chǔ)將R、G、B分量歸一化到[0,1]范圍內(nèi)后，按如下公式轉(zhuǎn)換：顏色模型轉(zhuǎn)換（2）

HSI

RGB轉(zhuǎn)換2.1色度學(xué)基礎(chǔ)設(shè)S、I分量的值在[0,1]內(nèi)，R、G、B分量的值也在[0,1]內(nèi)：顏色模型轉(zhuǎn)換為什么需要轉(zhuǎn)換？2.1色度學(xué)基礎(chǔ)如果直接對(duì)RGB模型中的R、G和B分別進(jìn)行處理，很可能會(huì)引起三個(gè)量不同程度的變化，引起色差或失真。HSI模型使得在保持色彩無(wú)失真的情況下實(shí)現(xiàn)圖像處理成為可能。I分量與圖像的彩色信息無(wú)關(guān);H和S分量與人感受顏色的方式緊密相聯(lián)的。為什么HSI模型可以保證色彩無(wú)失真？圖2.常見彩色圖像處理流程

思考題：1、如何表示圖像中一點(diǎn)的彩色值?

在常用的顏色空間中，哪個(gè)顏色空間最接近人的視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)?用顏色三維空間中的一個(gè)點(diǎn)來表示，每個(gè)點(diǎn)有三個(gè)分量，不同的顏色空間各分量的含義不同。大量應(yīng)用的是HSI模型，這個(gè)模型是由色度(H），飽和度(S)，亮度(I）三個(gè)分量組成的，與人的視覺特性比較接近。該模型重要性在于：一方面消除了亮度成分I在圖像中與顏色信息的聯(lián)系，另一方面色調(diào)H和飽和度S分量與人的視覺感受密切相關(guān)?；谌说囊曈X系統(tǒng)的顏色感覺特性，使HSI模型成為一個(gè)研究圖像處理的重要工具。HSI模型由色度(H），飽和度(S)，亮度(I）三個(gè)分量組成的，與人的視覺特性比較接近。色調(diào)(H）表示顏色的種類，用角度來標(biāo)定，用-180～180或0～360度量。飽和度（S)表示顏色的深淺，在徑向方向上的用離開中心線的距離表示。用百分比來度量，從0%到完全飽和的100%。亮度(I)表示顏色的明亮程度，用垂直軸表示。也通常用百分比度量，從0%（黑）到100%(白）。2、色調(diào)、色飽和度和亮度的定義是什么?在表征圖像一點(diǎn)顏色時(shí)，各起什么作用?張宇寧？第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的數(shù)學(xué)模型（矩陣表示）2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的數(shù)學(xué)模型2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的數(shù)學(xué)模型數(shù)字圖像中的像素與二維矩陣中的每個(gè)元素圖像的采樣(空間)常用辦法：對(duì)f(x,y)進(jìn)行均勻采樣，取得各點(diǎn)的亮度值，構(gòu)成一個(gè)離散函數(shù)f(i,j)。奈奎斯特定理？采樣率fs必須大于被測(cè)信號(hào)感興趣最高頻率分量的兩倍。2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的采樣(空間)奈奎斯特定理2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)s(x)是由多個(gè)正弦信號(hào)疊加構(gòu)成的波型函數(shù)數(shù)字通信的引路人采樣率fs必須大于被測(cè)信號(hào)感興趣最高頻率分量的兩倍。根據(jù)一維采樣定理，若一維信號(hào)g(t)的最大頻率為w，以(）為間隔進(jìn)行采樣，則能夠根據(jù)采樣結(jié)果g(iT)(i=…，-1，0，1，…)完全恢復(fù)g(t)。T≤1/2wT≤wT≥1/2wT≥wABCD提交單選題1分圖像的采樣2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的量化(灰度)M*N個(gè)采樣點(diǎn)，每個(gè)像素量化后的灰度二進(jìn)制位數(shù)為Q，一般Q總是取為2的整數(shù)冪，即Q=2k，則存儲(chǔ)一幅數(shù)字圖像所需的二進(jìn)制位數(shù)b為：字節(jié)數(shù)：2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的量化(灰度)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)像素鄰域2.3像素的基本關(guān)系ND(p)N8(p)N4(p)鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界鄰接性：

滿足某一個(gè)灰度相似性定義的兩個(gè)像素p和q是否具有相鄰關(guān)系中的一種。p和q同屬于C，當(dāng)q處在p的4鄰域中時(shí)，則它們?yōu)?鄰接；當(dāng)q處在p的8鄰域或?qū)青徲蛑?，稱它們?yōu)?鄰接，或?qū)青徑印?.3像素的基本關(guān)系第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界m-鄰接性（滿足下列條件之一即可）：（1）q在p的4鄰域中

（2）

q在p的對(duì)角鄰域中且p的4鄰域和q的4鄰域的交集為空集，

（即交集中不存在屬于集合C的像素）在不同的灰度集合定義下，圖像中兩個(gè)像素的鄰接關(guān)系可能不一樣2.3像素的基本關(guān)系集合C={2}時(shí)，點(diǎn)p(1,1)和q(2,2)是m鄰接嗎？是否AB提交單選題1分集合C={1，2}時(shí)，點(diǎn)p(1,1)和q(2,2)是m鄰接嗎？是否AB提交單選題1分點(diǎn)n(1,2)和p、q的關(guān)系是m鄰接嗎？是否AB提交可為此題添加文本、圖片、公式等解析，且需將內(nèi)容全部放在本區(qū)域內(nèi)。點(diǎn)n是在p、q的4鄰域中，符合第一種m鄰接的定義答案解析單選題1分鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界m-鄰接性

為什么要引入m鄰接的定義？？討論：當(dāng)集合C={1,2}時(shí)，（1）考慮8鄰接關(guān)系時(shí)，坐標(biāo)點(diǎn)s到點(diǎn)q的通路是否唯一？（2）考慮m鄰接關(guān)系時(shí)，坐標(biāo)點(diǎn)s到點(diǎn)q的通路是否唯一？s->t->n->qm鄰接消除8鄰接的二義性2.3像素的基本關(guān)系鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界連通性點(diǎn)p(x1,y1)的像素與點(diǎn)q(x2,y2)的像素按某種鄰接關(guān)系存在一條連通的路徑連通性需要根據(jù)鄰接關(guān)系來確定由p到q的路徑：由點(diǎn)p到q所經(jīng)歷的路徑的像素點(diǎn)序列路徑的長(zhǎng)度：從p點(diǎn)出發(fā)沿路徑到q點(diǎn)所需走的步數(shù)分析：4鄰域和8鄰域情況下，點(diǎn)p和q是否連通？2.3像素的基本關(guān)系鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界區(qū)域和邊界區(qū)域：連通的像素點(diǎn)所組成的點(diǎn)的集合邊界點(diǎn)：區(qū)域中的某一像素，如果存在某一個(gè)鄰域不屬于這一區(qū)域內(nèi)邊界：一個(gè)區(qū)域的所有邊界點(diǎn)組成該區(qū)域的邊界，這些邊界點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)外邊界：邊界點(diǎn)并不在當(dāng)前考慮區(qū)域內(nèi)，但有一個(gè)鄰域?qū)儆诋?dāng)前區(qū)域區(qū)域也分為4連通區(qū)域和8連通區(qū)域2.3像素的基本關(guān)系鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界區(qū)域和邊界邊緣(edge)和邊界(border)。邊緣：灰度值存在差異的地方，通常指相鄰像素之間的灰度值差大于某一個(gè)閾值邊緣不一定是閉合輪廓，邊界是閉合的輪廓2.3像素的基本關(guān)系距離度量給定3個(gè)點(diǎn)p(x,y)、q(s,t)、r(u,v)，若滿足以下三個(gè)基本條件，則度量函數(shù)D稱為距離2.3像素的基本關(guān)系非負(fù)性與起始點(diǎn)無(wú)關(guān)直線距離最短(1)歐式距離：(2)城市距離：(3)棋盤距離：(a)歐式距離

(b)城市距離

(c)棋盤距離常見距離度量2.3像素的基本關(guān)系如下圖像子集:(1)在圖中畫出V={0,1}時(shí)的p到q的最短m-連接通路，(2)計(jì)算p到q的歐式距離、城市距離和棋盤距離。作答可為此題添加文本、圖片、公式等解析，且需將內(nèi)容全部放在本區(qū)域內(nèi)。(1)最短m-連接通路(2)答案解析主觀題10分第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）兩種：絕對(duì)方式和比較方式2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)絕對(duì)方式：讓觀察者觀看一幅圖像，按照預(yù)先規(guī)定的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)判斷圖像質(zhì)量。

有時(shí)給觀察者配備一套標(biāo)準(zhǔn)參考圖像，以便評(píng)定時(shí)進(jìn)行主觀校準(zhǔn)；

但有時(shí)，觀察者不得不只根據(jù)以往的觀察經(jīng)驗(yàn)判斷。質(zhì)量尺度妨礙尺度5分絲毫看不出圖像質(zhì)量變壞5分非常好4分能看出來圖像質(zhì)量變化但不妨礙觀看4分好3分清楚看出圖像質(zhì)量變壞，對(duì)觀看稍有妨礙3分一般2分對(duì)觀看有妨礙2分差1分非常嚴(yán)重的妨礙觀看1分非常差表

絕對(duì)評(píng)價(jià)尺度圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)比較方式：請(qǐng)觀察者評(píng)定一套圖像，比較某一特定圖組中圖像的優(yōu)劣。分值相對(duì)評(píng)價(jià)尺度絕對(duì)評(píng)價(jià)尺度5分該群中最好非常好4分好于該群中平均水平好3分該群中的平均水平一般2分差于該群中的平均水平差1分該群中最差非常差表2.3相對(duì)評(píng)價(jià)尺度與絕對(duì)評(píng)價(jià)尺度對(duì)比圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)優(yōu)點(diǎn)：真實(shí)的反映圖像直觀質(zhì)量，評(píng)價(jià)結(jié)果可靠，無(wú)技術(shù)障礙。缺點(diǎn)：主觀測(cè)試受被測(cè)圖像的類別以及試驗(yàn)觀測(cè)條件的影響；

評(píng)價(jià)結(jié)果易受觀察者的知識(shí)背景、心理變化、觀測(cè)動(dòng)機(jī)等因素影響；

依賴人眼視覺系統(tǒng)，難以找到合適的數(shù)學(xué)模型描述；

實(shí)施需要多人、多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，耗時(shí)多、成本昂貴、操作復(fù)雜，

不利于圖像質(zhì)量的實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，無(wú)法適用于所有場(chǎng)合。假如你是圖像觀察者，你認(rèn)為在圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)中可能出現(xiàn)哪些情況？評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性表現(xiàn)為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可重復(fù)性，要求對(duì)實(shí)驗(yàn)各方面的條件有嚴(yán)格規(guī)定對(duì)于熟悉的圖像，你對(duì)損害度的鑒定不受影響對(duì)于不熟悉的圖像，不影響你看出損害，不須外來有意提醒從一種觀察條件變到另一種條件時(shí)，應(yīng)用主觀評(píng)價(jià)需加小心ABCD提交多選題1分圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）1.均方誤差 (MeanSquareError,MSE)

指被評(píng)價(jià)圖像與參考圖像對(duì)應(yīng)位置像素值誤差的平方均值。2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)MSE越大：圖像像素值整體差異大，圖像質(zhì)量越差；均方誤差為0，則被評(píng)價(jià)圖像與參考圖像完全一致。圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）2.信噪比(SignalNoiseRation,SNR)

指被評(píng)價(jià)圖像像素值的平方均值與均方誤差比2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在均方誤差相同的情況下，對(duì)于不同圖像，由于像素值不同，其信噪比很可能不同。圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）3.峰值信噪比(PeakSignalNoiseRation,PSNR)2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)小結(jié)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)（常見顏色模型）2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)（量化、采樣的理解）2.3像素的基本關(guān)系（基本概念）2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)（mse,snr,psnr）自2009年至2022年，現(xiàn)場(chǎng)發(fā)掘面積400多平方米，清理陶俑220余件，陶馬16匹，以及車馬器、兵器等千余件組。”

---3月16日晚，央視《新聞聯(lián)播》報(bào)道了此次發(fā)掘取得的成果。央視新聞客戶端、人民日?qǐng)?bào)客戶端、新華網(wǎng)、光明網(wǎng)、中國(guó)網(wǎng)、央廣網(wǎng)、環(huán)球網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)等多家權(quán)威主流媒體重磅聚焦兵馬俑一號(hào)坑第三次發(fā)掘獲多項(xiàng)新發(fā)現(xiàn)，數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容入門認(rèn)識(shí)第7章圖像壓縮第8章圖像分割基本操作應(yīng)用第9章圖像水印第10章指紋識(shí)別第11章深度學(xué)習(xí)綜合案例第三章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)3.1圖像的表示方法3.2數(shù)字圖像文件格式3.3Python圖像處理基礎(chǔ)3.1圖像的表示方法M*N的二維矩陣（其中，M為圖像的行數(shù)，N為圖像的列數(shù)）5種圖像的表示方法：二進(jìn)制圖像、索引圖像、灰度圖像、RGB圖像和多幀圖像3.1.1二進(jìn)制圖像1位表示一個(gè)像素，非0即1，通常0表示黑色，1表示白色優(yōu)點(diǎn)：缺點(diǎn)：二值圖像當(dāng)表示人物或風(fēng)景圖像時(shí)只能描述輪廓占用空間少二維邏輯矩陣3.1.2灰度圖像8位表示一個(gè)像素值，0表示黑色，255表示白色，1~254表示不同的深淺灰色單色圖像數(shù)據(jù)類型：8位無(wú)符號(hào)整數(shù)、16位無(wú)符號(hào)整數(shù)或雙精度類型。無(wú)符號(hào)整型：像素在[0，255]或[0，65535]范圍內(nèi)；雙精度類型：像素在[0.0，1.0]范圍內(nèi)。3.1.3RGB圖像3個(gè)大小相同的二維數(shù)組表示一個(gè)像素，分別代表R、G、B這3個(gè)分量真彩色圖像3.1.4索引圖像偽彩色圖像包含：一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣X和一個(gè)顏色映射(調(diào)色板)矩陣map。數(shù)據(jù)矩陣：8位無(wú)符號(hào)整型、16位無(wú)符號(hào)整型或雙精度類型。顏色映射矩陣map：m*3的數(shù)據(jù)陣列，

[0，1]之間的雙精度浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)，

每一行表示紅色、綠色和藍(lán)色分量。3.1.5多幀圖像用于需要對(duì)時(shí)間或場(chǎng)景上相關(guān)圖像集合進(jìn)行操作的場(chǎng)合。在Python中，支持在同一個(gè)數(shù)組中存儲(chǔ)多幅圖像，用一個(gè)四維數(shù)組表示，第四維用來指定幀的序號(hào)多幀圖像數(shù)組中，每一幀的大小和顏色分量或調(diào)色板必須相同多頁(yè)圖像或圖像序列計(jì)算下列未經(jīng)壓縮的BMP圖像文件的數(shù)據(jù)量(字節(jié))：大小為256×256的黑白位圖文件（）大小為256×256的256色索引位圖文件（）大小為256×256的32位真彩色位圖文件()256*256,256*256*8,256*256*4256*256/4,256*256,256*256*32256*256/8，256*256,256*256*4256*256/8,256*256*8,256*256*32ABCD提交單選題1分第三章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)3.1圖像的表示方法3.2數(shù)字圖像文件格式3.3Python圖像處理基礎(chǔ)3.2數(shù)字圖像文件格式頭文件：制作圖像的公司規(guī)定，

一般包括文件類型、制作時(shí)間、文件大小、制作人及版本號(hào)等信息。常見：BMP、GIF、JPEG和TIFF3.2.1BMP圖像Windows操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)文件格式，應(yīng)用廣泛。大部分BMP文件是不壓縮的形式，但支持圖像壓縮。BMP文件結(jié)構(gòu)3.2.2GIF圖像CompuServe公司在1987年開發(fā)的圖像文件格式，任何商業(yè)目的使用均須由公司授權(quán)。為數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)的一種傳輸格式，不作為文件的存儲(chǔ)格式，它具有順序的結(jié)構(gòu)形式。文件結(jié)構(gòu)文件標(biāo)志塊：識(shí)別標(biāo)識(shí)符GIF和版本號(hào)。邏輯屏幕描述塊：定義圖像顯示區(qū)域的參數(shù)，包含背景顏色信息、顯示區(qū)域大小、縱橫尺寸、顏色深淺及是否存在全局彩色表。全局彩色表：其大小由圖像使用的顏色數(shù)決定。圖像數(shù)據(jù)塊：包含圖像的描述塊、局部彩色表、壓縮圖像數(shù)據(jù)、圖像控制擴(kuò)展塊、無(wú)格式文本擴(kuò)展塊、注釋擴(kuò)展塊和應(yīng)用程序擴(kuò)展塊，此部分可以默認(rèn)。尾塊：三維16進(jìn)制數(shù)，表示數(shù)據(jù)流已經(jīng)結(jié)束，此部分可以默認(rèn)。3.2.2GIF圖像支持背景透明，生成非矩形的圖片。支持動(dòng)畫，在Flash動(dòng)畫前唯一的動(dòng)畫形式。支持圖形漸進(jìn)，漸進(jìn)圖片將比非漸進(jìn)圖片更快地出現(xiàn)在屏幕上，讓訪問者更快地知道圖片的概貌。支持無(wú)損壓縮，所以它更適合于線條、圖標(biāo)和圖紙。優(yōu)點(diǎn)&缺點(diǎn)缺點(diǎn)：只能顯示256色而應(yīng)用范圍受限，不能用于儲(chǔ)存和傳輸真彩的圖像文件。所以GIF圖像文件格式成了Internet上最流行的圖像格式。3.2.3JPEG圖像由（國(guó)際）聯(lián)合圖像專家組（JointPhotographicExpertsGroup）提出靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)文件格式，面向常規(guī)彩色圖像及其它靜止圖像的一種壓縮標(biāo)準(zhǔn)。擴(kuò)展名為jpg或jpeg。圖像JPEG壓縮效果演示第三章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)3.1圖像的表示方法3.2數(shù)字圖像文件格式3.3Python圖像處理基礎(chǔ)3.3Python圖像處理基礎(chǔ)基礎(chǔ)圖像處理任務(wù)：

顯示；基本的操作，如裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)；

圖像分割，分類和特征提取；

圖像恢復(fù)、識(shí)別等常見的圖像處理庫(kù)歷史悠久，功能強(qiáng)大，被認(rèn)為是Python官方圖像處理庫(kù)。PIL（PythonImagingLibrary）Pillow是PIL的一個(gè)派生分支，發(fā)展成比PIL本身更具活力的圖像處理庫(kù)。將其封裝成Python的庫(kù)（pip即可安裝），且支持Python2.x和Python3.x。能在所有主要操作系統(tǒng)上運(yùn)行，提供基本圖像處理功能，比如圖像縮放，裁剪，貼圖，模糊

包括點(diǎn)操作，過濾以及顏色空間轉(zhuǎn)換。很多時(shí)候需要配合Numpy庫(kù)使用。常見的圖像處理庫(kù)NumPy（NumericalPython）Python語(yǔ)言的一個(gè)開源擴(kuò)展核心庫(kù)，運(yùn)行速度快，支持?jǐn)?shù)組結(jié)構(gòu)，提供大量數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)進(jìn)行高維數(shù)組與矩陣運(yùn)算。在計(jì)算機(jī)中圖像表示為點(diǎn)像素的標(biāo)準(zhǔn)NumPy數(shù)組，使用NumPy操作修改圖像像素值。通常與SciPy（ScientificPython）和Matplotlib（繪圖庫(kù)）一起使用，用于替代MatLab。。常見的圖像處理庫(kù)SciPyPython的另一個(gè)核心數(shù)據(jù)科學(xué)模塊（如同NumPy），可用于基本的圖像處理和處理任務(wù)。以NumPy為基礎(chǔ)，在子模塊scipy.ndimage中提供在n維NumPy數(shù)組上運(yùn)行的函數(shù)，大大擴(kuò)展了后者的運(yùn)算能力。常見的圖像處理庫(kù)skimage（scikit-imageSciKit）

Python中圖像處理的常用庫(kù)之一，由scipy社區(qū)開發(fā)和維護(hù)，對(duì)scipy.ndimage進(jìn)行擴(kuò)展，提供更多的圖像處理功能，實(shí)現(xiàn)用于編寫研究、教育和行業(yè)應(yīng)用的算法和實(shí)用程序。skimage對(duì)scipy.ndimage進(jìn)行了功能擴(kuò)展，由多個(gè)子模塊組成，圖像數(shù)據(jù)由NumPy的多維數(shù)組表示，類似與MATLAB軟件，可提供圖像處理絕大部分功能。常見的圖像處理庫(kù)OpenCV-Python計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域使用最廣泛的開源庫(kù)之一，采用C/C++語(yǔ)言，可運(yùn)行在Linux/Windows/Mac等系統(tǒng)上，并提供Java、Python、MATLAB等接口；擁有豐富的常用圖像處理函數(shù)，使得圖像處理和圖像分析更加便利，廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的圖像識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。OpenCV-Python是OpenCV的PythonAPI，運(yùn)行速度快，容易編程和部署，成為執(zhí)行計(jì)算密集型計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的絕佳選擇。SimpleCV也是用于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的開源框架。它可以訪問如OpenCV等高性能計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，學(xué)習(xí)難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于OpenCV。(開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù))常見的圖像操作圖像文件顯示常見的圖像操作圖像文件保存常見的圖像操作圖像RGB轉(zhuǎn)灰度方法一：常見的圖像操作圖像RGB轉(zhuǎn)灰度方法二：常見的圖像操作二值圖像的轉(zhuǎn)換常見的圖像操作RGB轉(zhuǎn)二值常見的圖像操作數(shù)值矩陣轉(zhuǎn)圖像數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容入門認(rèn)識(shí)第7章圖像壓縮第8章圖像分割基本操作應(yīng)用第9章圖像水印第10章指紋識(shí)別第11章深度學(xué)習(xí)綜合案例24.1圖像幾何變換獲取圖像變換域的某些性質(zhì)，對(duì)其進(jìn)行處理；一方面能夠更有效地反映圖像在空間域難以獲取的特征；另一方面也可使能量集中在少量數(shù)據(jù)上，更有利于圖像的存儲(chǔ)、傳輸及處理。圖像的變換域分析常用：傅里葉變換、DCT變換、小波變換廣泛應(yīng)用于圖像分析、濾波、增強(qiáng)、壓縮等應(yīng)用中。第四章圖像變換4.1圖像幾何變換4.2圖像離散傅里葉變換4.3圖像余弦變換平移、鏡像、縮放、轉(zhuǎn)置、旋轉(zhuǎn)、剪切4.1.1圖像的平移P0平移到P1

4.1.1圖像的平移4.1.2圖像的鏡像分為水平鏡像和垂直鏡像水平鏡像：以原圖像垂直中軸線為中心,將圖像分為左右兩部分，進(jìn)行左右對(duì)換，特點(diǎn)：每行像素的處理方式相同，行順序不發(fā)生變化，只是每一行的像素信息順序是從左到右進(jìn)行顛倒。

垂直鏡像：以原圖像水平中軸線為中心軸將圖像分為上下兩部分，進(jìn)行上下對(duì)換4.1.2圖像的鏡像垂直鏡像：以原圖像水平中軸線為中心軸將圖像分為上下兩部分，進(jìn)行上下對(duì)換

4.1.2圖像的鏡像4.1.3圖像的縮放垂直鏡像：將給定的圖像在x軸方向按比例縮放fx倍，在y軸方向按比例縮放fy倍fx=fy，為圖像的全比例縮放。fx≠fy，圖像產(chǎn)生幾何畸變。4.1.3圖像的縮放圖像縮放：將給定的圖像在x軸方向按比例縮放fx倍，在y軸方向按比例縮放fy倍fx=fy，為圖像的全比例縮放。fx≠fy，圖像產(chǎn)生幾何畸變。4.1.3圖像的縮放等尺寸顯示時(shí)，請(qǐng)仔細(xì)觀察縮小后的圖像會(huì)丟失一部分原圖像信息，會(huì)出現(xiàn)模糊化放大后的圖像，增加了原圖像信息，顯示更清晰建議采用原圖像的縱橫比，縮放后能更好地保持圖像信息4.1.4圖像的轉(zhuǎn)置圖像的行列坐標(biāo)互換，圖像的大小會(huì)隨之改變，即高度和寬度互換。

4.1.5圖像的旋轉(zhuǎn)以圖像中心為原點(diǎn)，將所有像素都旋轉(zhuǎn)一個(gè)相同角度使用cv2.getRotationMatrix2D()函數(shù)生成旋轉(zhuǎn)矩陣，返回旋轉(zhuǎn)矩陣，使用cv2.warpAffine()實(shí)現(xiàn)圖像旋轉(zhuǎn)。實(shí)現(xiàn)方法：旋轉(zhuǎn)后圖像尺寸與原始相同。縮放比例及旋轉(zhuǎn)程度不同，可能會(huì)造成部分信息丟失。避免丟失需要增加計(jì)算旋轉(zhuǎn)后圖像的外接矩形框尺寸。4.1.6圖像的剪切只對(duì)部分圖像感興趣切片指定坐標(biāo)的順序?yàn)閇y0:y1,x0:x1]數(shù)組切片方式4.1.7圖像的插值思考：圖像幾何變換本質(zhì)？將像素的坐標(biāo)通過某種函數(shù)映射關(guān)系，映射到其他位置。包括：向前映射、向后映射向前映射：由輸入圖像的坐標(biāo)計(jì)算其在輸出圖像中的位置。思考：計(jì)算可以得到輸出圖像中非整數(shù)點(diǎn)坐標(biāo)。整數(shù)坐標(biāo)值怎么求？整數(shù)點(diǎn)的像素值周圍會(huì)有很多輸入像素點(diǎn)映射過來，將這些像素值疊加，得到輸出圖像整數(shù)點(diǎn)位置的像素值，無(wú)法直接得到輸出圖像某一點(diǎn)的像素值。4.1.7圖像的插值向后映射：圖像填充映射直接計(jì)算輸出圖像整數(shù)點(diǎn)(x’,y’)變換前在輸入圖像上的位置(x,y)。非整數(shù)點(diǎn)坐標(biāo)：

利用其周圍整數(shù)點(diǎn)位置的輸入圖像像素值進(jìn)行插值，得到該點(diǎn)的像素值。逐個(gè)考慮輸出圖像中的像素，不會(huì)產(chǎn)生計(jì)算浪費(fèi)。4.1.7圖像的插值常見圖像插值：最近鄰插值

雙線性插值最近鄰插值按照四舍五入法找到最相鄰的整數(shù)點(diǎn)坐標(biāo)，以其像素值作為插值后的輸出P點(diǎn)在A區(qū)，f(i,j)，P點(diǎn)在B區(qū)，f(i+1,j)，P點(diǎn)在C區(qū)，f(i,j+1)，P點(diǎn)在D區(qū)，f(i+1,j+1)。圖像質(zhì)量不高，放大有很嚴(yán)重的馬賽克，縮小有很嚴(yán)重的失真。如果輸出圖像該點(diǎn)的像素值根據(jù)輸入圖像中周圍四個(gè)真實(shí)的點(diǎn)按照一定規(guī)律計(jì)算，能達(dá)到更好的效果4.1.7圖像的插值常見圖像插值：最近鄰插值

雙線性插值雙線性插值輸入圖像中虛擬點(diǎn)四周的四個(gè)真實(shí)像素值共同決定輸出對(duì)應(yīng)點(diǎn)像素值缺點(diǎn)：計(jì)算量較大；具有低通濾波器性質(zhì)，損失部分高頻分量，圖像輪廓在一定程度上變模糊。優(yōu)點(diǎn)：比最近鄰插值法輸出圖像質(zhì)量高，不會(huì)出現(xiàn)像素值不連續(xù)的的情況。第四章圖像變換4.1圖像幾何變換4.2圖像離散傅里葉變換4.3圖像余弦變換平移、鏡像、縮放、轉(zhuǎn)置、旋轉(zhuǎn)、剪切4.2圖像離散傅里葉變換引入傅里葉變換的作用：1、信號(hào)的頻域的表示跟時(shí)域的表示相比更加簡(jiǎn)潔明了2、便于從能量的角度看待信號(hào)3、簡(jiǎn)化了信號(hào)處理中所需要的計(jì)算量s(x)是由多個(gè)正弦信號(hào)疊加構(gòu)成的波型函數(shù)4.2.1連續(xù)傅里葉變換f(x)為實(shí)變量x的連續(xù)函數(shù)，則傅里葉變換定義為：f(x)必須滿足：只有有限個(gè)間斷點(diǎn)、有限個(gè)極值和絕對(duì)可積的條件實(shí)序列傅里葉變換的實(shí)部和虛部分別為()偶函數(shù)和奇函數(shù)奇函數(shù)和偶函數(shù)奇函數(shù)和奇函數(shù)偶函數(shù)和偶函數(shù)ABCD提交單選題1分4.2.1連續(xù)傅里葉變換推廣到二維函數(shù)f(x,y),連續(xù)可積的連續(xù)函數(shù)，則傅里葉變換定義為：4.2.2離散傅里葉變換（DFT）對(duì)f(x)進(jìn)行采樣將其離散