《圖像分析與處理》全冊(cè)配套課件

《圖像分析與處理》全冊(cè)配套課件基礎(chǔ)知識(shí)課程信息授課時(shí)間：2014～2015第二學(xué)期1～16周考核方式：平時(shí)考勤10％，作業(yè)實(shí)驗(yàn)40％，期末考核50％?；A(chǔ)知識(shí)教材

教材教材課程介紹/index.htm圖像處理與分析第一部分：第二部分：圖像處理圖像分析1.基礎(chǔ)知識(shí)5.形態(tài)學(xué)圖像處理2.空域處理6.圖像分割3.頻域處理7.表示與描述4.彩色圖像8.特征提取基礎(chǔ)知識(shí)第一部分：圖像處理1.基礎(chǔ)知識(shí)2.空域處理3.頻域處理4.彩色圖像基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)

圖像是對(duì)客觀存在的物體的一種相似性的生動(dòng)模仿或描述。是物體的一種不完全、不精確，但在某種意義上是適當(dāng)?shù)谋硎?。圖像的概念基礎(chǔ)知識(shí)

數(shù)字圖像是圖像的數(shù)字表示，像素是其最小的單位。數(shù)字圖像的描述有：1）無彩色圖像2）彩色圖像數(shù)字圖像數(shù)字圖像基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）與Photoshop的區(qū)別？基礎(chǔ)知識(shí)

相關(guān)性比較強(qiáng)的研究領(lǐng)域包括了數(shù)字圖像處理，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，計(jì)算機(jī)視覺。圖像處理幾個(gè)相關(guān)研究領(lǐng)域基礎(chǔ)知識(shí)

1）將一幅圖像變?yōu)榱硪环?jīng)過加工的圖像，是圖像到圖像的過程。2）將一幅圖像轉(zhuǎn)化為一種非圖像的表示，如一個(gè)決策等。

數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)

用計(jì)算機(jī)將由概念所表示的物體（不是實(shí)物）圖像進(jìn)行處理和顯示。側(cè)重于根據(jù)給定的物體描述模型、光照及想象中的攝像機(jī)的成像幾何，生成一幅圖像。包括稱之為“計(jì)算機(jī)藝術(shù)”的藝術(shù)創(chuàng)作。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)

計(jì)算機(jī)視覺的目的是發(fā)展出能夠理解自然景物的系統(tǒng)。在機(jī)器人領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)視覺為機(jī)器人提供眼睛的功能。計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)知識(shí)圖像處理與分析操作示意圖基礎(chǔ)知識(shí)圖像處理與分析操作示意圖基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)操作示意圖基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)示例－具有逼真感基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)示例－虛擬光照基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)視覺操作示意圖需要一塊三角形的積木基礎(chǔ)知識(shí)1.1 圖像基本概念

1.1.1 圖像和數(shù)字圖像 1.1.2 圖像的表達(dá)

基礎(chǔ)知識(shí)1.1.1圖像和數(shù)字圖像

圖像：

用各種觀測(cè)系統(tǒng)以不同形式和手段觀測(cè)客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼并進(jìn)而產(chǎn)生視知覺的實(shí)體。

圖像和信息：

人類從外界（客觀世界）獲得的信息約有75%來自視覺系統(tǒng)。

基礎(chǔ)知識(shí)1.1.1圖像和數(shù)字圖像圖像類型

{廣義}

圖片，動(dòng)畫，繪圖，文字/檔，...

{狹義}

單幅

序列圖像，... 靜止

運(yùn)動(dòng)圖像（視頻），... 2-D

3-D，彩色，光譜,多視場(chǎng)圖像，... 灰度

深度，紋理圖像，...

基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)1.1.2圖像的表達(dá)圖像表示

2-D數(shù)組

f(x,y)

x，

y：2-D空間XY中坐標(biāo)點(diǎn)的位置

f：代表圖像在(x,y)的性質(zhì)F的數(shù)值

f，x，y的值可以是任意實(shí)數(shù)

性質(zhì)F

:可對(duì)應(yīng)不同物理量

灰度圖像里用灰度表示圖像表達(dá)函數(shù)：輻射能量的空間分布

基礎(chǔ)知識(shí)1.1.2圖像的表達(dá)基礎(chǔ)知識(shí)1.1.2圖像的表達(dá)圖像表示矩陣

矢量

緒論1.1.2圖像的表達(dá)基礎(chǔ)知識(shí)1.2 圖像工程簡(jiǎn)介

圖像工程： 不同層次圖像技術(shù)的有機(jī)結(jié)合及應(yīng)用

圖像工程三層次： 圖像處理（圖像——>圖像） 圖像分析（圖像——>數(shù)據(jù)） 圖像理解（圖像——>解釋）基礎(chǔ)知識(shí)1.2 圖像工程簡(jiǎn)介基礎(chǔ)知識(shí)1.2 圖像工程簡(jiǎn)介基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)

污染物非法排放監(jiān)測(cè)AABBCC油污和浮游物排放污水緒論基礎(chǔ)知識(shí)1.3圖像存儲(chǔ)圖像存儲(chǔ) 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）基礎(chǔ)知識(shí)1.3圖像存儲(chǔ)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(2)

光柵格式

用許多圖像點(diǎn)的集合來表示圖像BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式

基礎(chǔ)知識(shí)1.3.4圖像存儲(chǔ)格式：BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式

基礎(chǔ)知識(shí)1.3.5圖像處理圖像處理 對(duì)圖像的增強(qiáng)以改善圖像視覺質(zhì)量； 對(duì)退化圖像的恢復(fù)以消除各種干擾的影響； 根據(jù)對(duì)場(chǎng)景的多個(gè)投影來重建場(chǎng)景的圖像；

對(duì)圖像進(jìn)行編碼以減少表達(dá)圖像的數(shù)據(jù)量，從而有利于存儲(chǔ)和傳輸； 給圖像加入數(shù)字水印以保護(hù)圖像的所有權(quán)?；A(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)緒論圖像采集 2.1 空間分辨率和幅度分辨率 2.2 圖像質(zhì)量與采樣和量化

2圖像的采樣和量化2圖像的采樣和量化圖像采集圖像的表示方法黑白圖像可用二維函數(shù)f(x,y)表示，其中x,y是平面的二維坐標(biāo)，f(x,y)表示點(diǎn)(x,y)的亮度值(灰度值)。對(duì)模擬圖像來講，f(x,y)顯然是連續(xù)函數(shù)。圖像采集2圖像的采樣和量化圖像采集圖像陣列中每個(gè)元素都是離散值，稱為像素(pixel)。像素采樣間隔采樣間隔圖像采集2.1空間分辨率和幅度分辨率數(shù)字圖像

圖像（水平）尺寸M：

圖像（垂直）尺寸N：

像素灰度級(jí)數(shù)G(k-bit)：

圖像所需的位數(shù)b：圖像采集2.1空間分辨率和幅度分辨率數(shù)字圖像

存儲(chǔ)1幅32

32，16個(gè)灰度級(jí)的圖 需要4,096bit 存儲(chǔ)1幅128

128，64個(gè)灰度級(jí)的圖 需要98,304bit 存儲(chǔ)1幅512

512，256個(gè)灰度級(jí)的圖 需要2,097,152bit

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化空間和幅度分辨率同時(shí)變化所產(chǎn)生的效果

2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化像素空間關(guān)系

---像素間聯(lián)系

3像素空間關(guān)系像素空間關(guān)系3.1 像素間聯(lián)系

空間排列規(guī)律 3.1.1 像素的鄰域 3.1.2 像素間的鄰接， 連接和連通 3.1.3 像素間的距離像素空間關(guān)系3.1 像素間聯(lián)系像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素的鄰域

4-鄰域——N4(p)：

對(duì)角鄰域——ND(p)： 8-鄰域——N8(p)：像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素空間關(guān)系3.1.2像素間的鄰接，連接和連通鄰接和連接 （adjacency,鄰接）vs.

(connectivity,連接)

鄰接僅考慮像素間的空間關(guān)系

兩個(gè)像素是否連接：

(1)是否接觸（鄰接） (2)灰度值是否滿足某個(gè)特定的相似準(zhǔn) 則（同在一個(gè)灰度值集合中取值）像素空間關(guān)系3種連接

(1)4-連接： 2個(gè)像素p和r在V中取值且r在N4(p)中 (2)8-連接： 2個(gè)像素p和r在V中取值且r在N8(p)中3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系3種連接

(3)m-連接（混合連接）： 2個(gè)像素

p和

r在V中取值 且滿足下列條件之一

①r在N4(p)中 ②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集 （這個(gè)集合是由p和r的在V中取值的

4-連接像素組成的）3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系

是m-連接不是m-連接

3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系3種連接

混合連接的應(yīng)用：消除8-連接可能產(chǎn)生的歧義性

原始圖

8-連接

m-連接

3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系連通

連接是連通的一種特例通路

由一系列依次連接的像素組成 從具有坐標(biāo)(x,y)的像素p到具有坐標(biāo)(s,t)的像素q的一條通路，由一系列具有坐標(biāo)(x0,y0)，(x1,y1)，…，(xn,yn)的獨(dú)立像素組成。這里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且(xi,yi)與(xi-1,yi-1)鄰接，其中1≤i

≤

n，n為通路長(zhǎng)度。

如果(x0,y0)=(xn,yn)，則該通路是閉合通路。

3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù) 3個(gè)像素p，q，r，分別具有坐標(biāo)(x,y)，(s,t)，(u,v)，如果

(1)

兩個(gè)像素之間的距離總是正的

(2)

距離與起終點(diǎn)的選擇無關(guān)

(3)

最短距離是沿直線的，則稱D是距離函數(shù)。像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù)

(1)歐氏（Euclidean）距離

(2)城區(qū)（city-block）距離 (3)棋盤（chessboard）距離歐式距離像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離城市距離（D4距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離棋盤距離（D8距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù)

等距離輪廓圖案D4距離 D8距離像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離城市距離（D4距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離棋盤距離（D8距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù)

距離計(jì)算示例DE=5D4

=7D8=4像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離用距離定義鄰域 考慮在空間點(diǎn)(xp,yp)的像素p 4-鄰域——N4(p) 8-鄰域——N8(p)作業(yè)復(fù)習(xí)本節(jié)所講基礎(chǔ)知識(shí)，理解參考教材中的相關(guān)內(nèi)容。實(shí)踐用matlab簡(jiǎn)單的圖像讀入，像素提取等操作。預(yù)習(xí)參考教材中空域圖像增強(qiáng)的內(nèi)容?；A(chǔ)知識(shí)課程信息授課時(shí)間：2015～2016第一學(xué)期2～17周考核方式：平時(shí)考勤10％，作業(yè)實(shí)驗(yàn)40％，期末考核50％?；A(chǔ)知識(shí)教材

圖像工程（章毓晉）（第2版）

上冊(cè)：圖像處理

中冊(cè)：圖像分析下冊(cè)：圖像理解基礎(chǔ)知識(shí)教材

教材教材課程介紹/index.htm圖像處理與分析第一部分：第二部分：圖像處理圖像分析1.基礎(chǔ)知識(shí)5.形態(tài)學(xué)圖像處理2.空域處理6.圖像分割3.頻域處理7.表示與描述4.彩色圖像8.特征提取基礎(chǔ)知識(shí)第一部分：圖像處理1.基礎(chǔ)知識(shí)2.空域處理3.頻域處理4.彩色圖像基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)

圖像是對(duì)客觀存在的物體的一種相似性的生動(dòng)模仿或描述。是物體的一種不完全、不精確，但在某種意義上是適當(dāng)?shù)谋硎?。圖像的概念基礎(chǔ)知識(shí)

數(shù)字圖像是圖像的數(shù)字表示，像素是其最小的單位。數(shù)字圖像的描述有：1）無彩色圖像2）彩色圖像數(shù)字圖像數(shù)字圖像基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）與Photoshop的區(qū)別？基礎(chǔ)知識(shí)

相關(guān)性比較強(qiáng)的研究領(lǐng)域包括了數(shù)字圖像處理，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，計(jì)算機(jī)視覺。圖像處理幾個(gè)相關(guān)研究領(lǐng)域基礎(chǔ)知識(shí)

1）將一幅圖像變?yōu)榱硪环?jīng)過加工的圖像，是圖像到圖像的過程。2）將一幅圖像轉(zhuǎn)化為一種非圖像的表示，如一個(gè)決策等。

數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)

用計(jì)算機(jī)將由概念所表示的物體（不是實(shí)物）圖像進(jìn)行處理和顯示。側(cè)重于根據(jù)給定的物體描述模型、光照及想象中的攝像機(jī)的成像幾何，生成一幅圖像。包括稱之為“計(jì)算機(jī)藝術(shù)”的藝術(shù)創(chuàng)作。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)

計(jì)算機(jī)視覺的目的是發(fā)展出能夠理解自然景物的系統(tǒng)。在機(jī)器人領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)視覺為機(jī)器人提供眼睛的功能。計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)知識(shí)圖像處理與分析操作示意圖基礎(chǔ)知識(shí)圖像處理與分析操作示意圖基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)操作示意圖基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)示例－具有逼真感基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)示例－虛擬光照基礎(chǔ)知識(shí)計(jì)算機(jī)視覺操作示意圖需要一塊三角形的積木基礎(chǔ)知識(shí)1.1 圖像基本概念

1.1.1 圖像和數(shù)字圖像 1.1.2 圖像的表達(dá)

基礎(chǔ)知識(shí)1.1.1圖像和數(shù)字圖像

圖像：

用各種觀測(cè)系統(tǒng)以不同形式和手段觀測(cè)客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼并進(jìn)而產(chǎn)生視知覺的實(shí)體。

圖像和信息：

人類從外界（客觀世界）獲得的信息約有75%來自視覺系統(tǒng)。

基礎(chǔ)知識(shí)1.1.1圖像和數(shù)字圖像圖像類型

{廣義}

圖片，動(dòng)畫，繪圖，文字/檔，...

{狹義}

單幅

序列圖像，... 靜止

運(yùn)動(dòng)圖像（視頻），... 2-D

3-D，彩色，光譜,多視場(chǎng)圖像，... 灰度

深度，紋理圖像，...

基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)1.1.2圖像的表達(dá)圖像表示

2-D數(shù)組

f(x,y)

x，

y：2-D空間XY中坐標(biāo)點(diǎn)的位置

f：代表圖像在(x,y)的性質(zhì)F的數(shù)值

f，x，y的值可以是任意實(shí)數(shù)

性質(zhì)F

:可對(duì)應(yīng)不同物理量

灰度圖像里用灰度表示圖像表達(dá)函數(shù)：輻射能量的空間分布

基礎(chǔ)知識(shí)1.1.2圖像的表達(dá)基礎(chǔ)知識(shí)1.1.2圖像的表達(dá)圖像表示矩陣

矢量

緒論1.1.2圖像的表達(dá)基礎(chǔ)知識(shí)1.2 圖像工程簡(jiǎn)介

圖像工程： 不同層次圖像技術(shù)的有機(jī)結(jié)合及應(yīng)用

圖像工程三層次： 圖像處理（圖像——>圖像） 圖像分析（圖像——>數(shù)據(jù)） 圖像理解（圖像——>解釋）基礎(chǔ)知識(shí)1.2 圖像工程簡(jiǎn)介基礎(chǔ)知識(shí)1.2 圖像工程簡(jiǎn)介基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)

污染物非法排放監(jiān)測(cè)AABBCC油污和浮游物排放污水緒論基礎(chǔ)知識(shí)1.3圖像存儲(chǔ)圖像存儲(chǔ) 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）基礎(chǔ)知識(shí)1.3圖像存儲(chǔ)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(2)

光柵格式

用許多圖像點(diǎn)的集合來表示圖像BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式

基礎(chǔ)知識(shí)1.3.4圖像存儲(chǔ)格式：BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式

基礎(chǔ)知識(shí)1.3.5圖像處理圖像處理 對(duì)圖像的增強(qiáng)以改善圖像視覺質(zhì)量； 對(duì)退化圖像的恢復(fù)以消除各種干擾的影響； 根據(jù)對(duì)場(chǎng)景的多個(gè)投影來重建場(chǎng)景的圖像；

對(duì)圖像進(jìn)行編碼以減少表達(dá)圖像的數(shù)據(jù)量，從而有利于存儲(chǔ)和傳輸； 給圖像加入數(shù)字水印以保護(hù)圖像的所有權(quán)?；A(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)基礎(chǔ)知識(shí)緒論圖像采集 2.1 空間分辨率和幅度分辨率 2.2 圖像質(zhì)量與采樣和量化

2圖像的采樣和量化2圖像的采樣和量化圖像采集圖像的表示方法黑白圖像可用二維函數(shù)f(x,y)表示，其中x,y是平面的二維坐標(biāo)，f(x,y)表示點(diǎn)(x,y)的亮度值(灰度值)。對(duì)模擬圖像來講，f(x,y)顯然是連續(xù)函數(shù)。圖像采集2圖像的采樣和量化圖像采集圖像陣列中每個(gè)元素都是離散值，稱為像素(pixel)。像素采樣間隔采樣間隔圖像采集2.1空間分辨率和幅度分辨率數(shù)字圖像

圖像（水平）尺寸M：

圖像（垂直）尺寸N：

像素灰度級(jí)數(shù)G(k-bit)：

圖像所需的位數(shù)b：圖像采集2.1空間分辨率和幅度分辨率數(shù)字圖像

存儲(chǔ)1幅32

32，16個(gè)灰度級(jí)的圖 需要4,096bit 存儲(chǔ)1幅128

128，64個(gè)灰度級(jí)的圖 需要98,304bit 存儲(chǔ)1幅512

512，256個(gè)灰度級(jí)的圖 需要2,097,152bit

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化圖像幅度分辨率變化所產(chǎn)生的效果

圖像采集2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化空間和幅度分辨率同時(shí)變化所產(chǎn)生的效果

2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化2.2圖像質(zhì)量與采樣和量化像素空間關(guān)系

---像素間聯(lián)系

3像素空間關(guān)系像素空間關(guān)系3.1 像素間聯(lián)系

空間排列規(guī)律 3.1.1 像素的鄰域 3.1.2 像素間的鄰接， 連接和連通 3.1.3 像素間的距離像素空間關(guān)系3.1 像素間聯(lián)系像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素的鄰域

4-鄰域——N4(p)：

對(duì)角鄰域——ND(p)： 8-鄰域——N8(p)：像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素空間關(guān)系3.1.1像素的鄰域像素空間關(guān)系3.1.2像素間的鄰接，連接和連通鄰接和連接 （adjacency,鄰接）vs.

(connectivity,連接)

鄰接僅考慮像素間的空間關(guān)系

兩個(gè)像素是否連接：

(1)是否接觸（鄰接） (2)灰度值是否滿足某個(gè)特定的相似準(zhǔn) 則（同在一個(gè)灰度值集合中取值）像素空間關(guān)系3種連接

(1)4-連接： 2個(gè)像素p和r在V中取值且r在N4(p)中 (2)8-連接： 2個(gè)像素p和r在V中取值且r在N8(p)中3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系3種連接

(3)m-連接（混合連接）： 2個(gè)像素

p和

r在V中取值 且滿足下列條件之一

①r在N4(p)中 ②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集 （這個(gè)集合是由p和r的在V中取值的

4-連接像素組成的）3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系

是m-連接不是m-連接

3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系3種連接

混合連接的應(yīng)用：消除8-連接可能產(chǎn)生的歧義性原始圖8-連接m-連接

3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系連通

連接是連通的一種特例通路

由一系列依次連接的像素組成 從具有坐標(biāo)(x,y)的像素p到具有坐標(biāo)(s,t)的像素q的一條通路，由一系列具有坐標(biāo)(x0,y0)，(x1,y1)，…，(xn,yn)的獨(dú)立像素組成。這里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且(xi,yi)與(xi-1,yi-1)鄰接，其中1≤i

≤

n，n為通路長(zhǎng)度。

如果(x0,y0)=(xn,yn)，則該通路是閉合通路。

3.1.2像素間的鄰接，連接和連通像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù) 3個(gè)像素p，q，r，分別具有坐標(biāo)(x,y)，(s,t)，(u,v)，如果

(1)

兩個(gè)像素之間的距離總是正的

(2)

距離與起終點(diǎn)的選擇無關(guān)

(3)

最短距離是沿直線的，則稱D是距離函數(shù)。像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù)

(1)歐氏（Euclidean）距離

(2)城區(qū)（city-block）距離 (3)棋盤（chessboard）距離歐式距離像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離城市距離（D4距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離棋盤距離（D8距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù)

等距離輪廓圖案D4距離 D8距離像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離城市距離（D4距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離棋盤距離（D8距離）像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離距離量度函數(shù)

距離計(jì)算示例DE=5D4=7D8=4像素空間關(guān)系3.1.3像素間的距離用距離定義鄰域 考慮在空間點(diǎn)(xp,yp)的像素p 4-鄰域——N4(p) 8-鄰域——N8(p)作業(yè)復(fù)習(xí)本節(jié)所講基礎(chǔ)知識(shí)，理解參考教材中的相關(guān)內(nèi)容。實(shí)踐用matlab簡(jiǎn)單的圖像讀入，像素提取等操作。預(yù)習(xí)參考教材中空域圖像增強(qiáng)的內(nèi)容。圖像處理與分析第一部分：第二部分：圖像處理圖像分析1.基礎(chǔ)知識(shí)5.形態(tài)學(xué)圖像處理2.空域處理

6.圖像分割3.頻域處理7.表示與描述4.彩色圖像8.特征提取第一部分：圖像處理2空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)第一部分-2空域增強(qiáng)技術(shù)

2.1 空域技術(shù)分類 2.2 像素間運(yùn)算 2.3 直接灰度映射 2.4 直方圖變換 2.5 線性濾波 2.6 非線性濾波 2.7 局部增強(qiáng)空域增強(qiáng)技術(shù)第一部分-2空域增強(qiáng)技術(shù)第一部分-2空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)圖像增強(qiáng)

目標(biāo)：改善圖像質(zhì)量/改善視覺效果

標(biāo)準(zhǔn)：相當(dāng)主觀，因人而異 沒有完全通用的標(biāo)準(zhǔn) 可以有一些相對(duì)一致的準(zhǔn)則

技術(shù)：“好”，“有用”的含義不相同 具體增強(qiáng)技術(shù)也可以大不相同空域增強(qiáng)技術(shù)

空域增強(qiáng)技術(shù)

空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)

空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)

空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)

空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.1 空域技術(shù)分類空域：指由像素組成的空間

空域增強(qiáng)：

點(diǎn)操作： 灰度點(diǎn)操作 幾何操作空域增強(qiáng)技術(shù)2.1 空域技術(shù)分類點(diǎn)操作：

(1)借助對(duì)一系列圖像間的操作進(jìn)行變換

(2)將f(·)中的每個(gè)像素按EH操作直接變換 以得到g(·)；

(3)借助f(·)的直方圖進(jìn)行變換模板操作（涉及鄰域）：空域增強(qiáng)技術(shù)2.2

圖像間運(yùn)算

圖像間的運(yùn)算指以圖像為單位進(jìn)行的操作，運(yùn)算的結(jié)果是一幅新圖像

2.2.1算術(shù)和邏輯運(yùn)算 2.2.2圖像間運(yùn)算的應(yīng)用空域增強(qiáng)技術(shù)2.2.1算術(shù)和邏輯運(yùn)算1.算術(shù)運(yùn)算

(1)加法：記為p+q

(2)減法：記為p–q

(3)乘法：記為p

q

(2)除法：記為p÷q 對(duì)整幅圖像的算術(shù)和邏輯運(yùn)算是逐像素進(jìn)行的，即在兩幅圖像的對(duì)應(yīng)（位置）像素間進(jìn)行空域增強(qiáng)技術(shù)2.2.1算術(shù)和邏輯運(yùn)算2.邏輯運(yùn)算（只用于二值圖像） (1)補(bǔ)（COMPLEMENT）：記為NOTq (2)與（AND）：記為pANDq

(3)或（OR）：記為pORq (2)異或（XOR）：記為pXORq

空域增強(qiáng)技術(shù)主要應(yīng)用舉例去除“疊加性”噪音生成圖象疊加效果2.2.2

圖像間運(yùn)算的應(yīng)用2.2.2

圖像間運(yùn)算的應(yīng)用

空域增強(qiáng)技術(shù)2.2.2

圖像間運(yùn)算的應(yīng)用空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)圖像間減法的應(yīng)用主要應(yīng)用舉例去除不需要的疊加性圖案檢測(cè)同一場(chǎng)景兩幅圖象之間的變化計(jì)算物體邊界的梯度=-空域增強(qiáng)技術(shù)圖像間乘法的應(yīng)用主要應(yīng)用舉例圖象的局部顯示，用二值模板圖象與原圖象做乘法空域增強(qiáng)技術(shù)2.3

直接灰度映射

將f(x,y)中的每個(gè)像素灰度按EH

操作直接變換以得到g(x,y)

2.3.1灰度映射原理

2.3.2典型灰度映射2.3

直接灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.1

灰度映射原理直接灰度映射是一種點(diǎn)操作空域增強(qiáng)技術(shù)1、圖像求反 2、

增強(qiáng)對(duì)比度3、動(dòng)態(tài)范圍壓縮 2、灰度切分2.3.2

典型灰度映射2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射位平面切片假設(shè)圖像中每個(gè)像素的灰度級(jí)是256，這可以用8位來表示，假設(shè)圖像是由8個(gè)1位平面組成，范圍從位平面0到位平面7。其中，位平面0包含圖像中像素的最低位，位平面7包含像素的最高位。2.3.2

典型灰度映射位平面切片空域增強(qiáng)技術(shù)2.3.2

典型灰度映射空域增強(qiáng)技術(shù)位平面切片空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.4

直方圖變換 直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)

直方圖反映了圖中灰度的分布情況

2.4.1直方圖均衡化

2.4.2直方圖規(guī)定化

空域增強(qiáng)技術(shù)灰度統(tǒng)計(jì)直方圖 1-D的離散函數(shù) 提供了圖像像素的灰度值分布情況計(jì)算： 設(shè)置一個(gè)有L個(gè)元素的數(shù)組，對(duì)原圖的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)2.4.1

直方圖均衡化2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)直方圖均衡化 借助直方圖變換實(shí)現(xiàn)（歸一的）灰度映射 均衡化（線性化）基本思想對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級(jí)進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)進(jìn)行縮減。從而達(dá)到清晰圖像的目的。

變換原始圖像的直方圖為均勻分布

==>擴(kuò)大動(dòng)態(tài)范圍 使像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍最大

==>增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度（反差）2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù) 歸一化直方圖

增強(qiáng)函數(shù)

(1)

EH(r)：?jiǎn)沃祮卧龊瘮?shù)，

各灰度級(jí)在變換后仍保持排列次序

(2)

變換前后灰度值動(dòng)態(tài)范圍一致2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù) （歸一化）累積直方圖 (1) tk是k

的單值單增函數(shù)

(2)

灰度取值范圍一致，0≤

tk

≤1(3) 將r的分布轉(zhuǎn)換為t的均勻分布2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.1

直方圖均衡化2.4.1

直方圖均衡化空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù) 借助直方圖變換實(shí)現(xiàn)規(guī)定/特定的灰度映射 (1)對(duì)原始直方圖進(jìn)行灰度均衡化 (2)規(guī)定需要的直方圖，計(jì)算能使規(guī)定直方

圖均衡化的變換 (3)將原始直方圖對(duì)應(yīng)映射到規(guī)定直方圖2.4.2

直方圖規(guī)定化三個(gè)步驟空域增強(qiáng)技術(shù)

兩種映射/對(duì)應(yīng)規(guī)則

(1)單映射規(guī)則

(2)組映射規(guī)則（I(l)：整數(shù)函數(shù)）2.4.2

直方圖規(guī)定化2.4.2

直方圖規(guī)定化空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.2

直方圖規(guī)定化空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.4.2

直方圖規(guī)定化空域增強(qiáng)技術(shù)直方圖規(guī)定化vs.直方圖均衡化 直方圖均衡化：自動(dòng)增強(qiáng) 效果不易控制 總得到全圖增強(qiáng)的結(jié)果 直方圖規(guī)定化：有選擇地增強(qiáng) 須給定需要的直方圖 可特定增強(qiáng)的結(jié)果2.4.2

直方圖規(guī)定化空域增強(qiáng)技術(shù)2.5

線性濾波 利用像素本身以及其鄰域像素的灰度關(guān)系進(jìn)行增強(qiáng)的方法常稱為濾波

2.5.1技術(shù)分類和實(shí)現(xiàn)原理

模板卷積，鄰域操作

2.5.2線性平滑濾波器

減弱或消除圖像中的噪聲

空域增強(qiáng)技術(shù)2.5.1

技術(shù)分類和實(shí)現(xiàn)原理 在圖像空間借助模板進(jìn)行鄰域操作 分類1： (1)

線性：如鄰域平均

(2)

非線性：如中值濾波 分類2：

(1)

平滑：模糊，消除噪聲

(2)

銳化：增強(qiáng)被模糊的細(xì)節(jié)2.5.1

技術(shù)分類和實(shí)現(xiàn)原理空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)濾波器實(shí)現(xiàn)——>鄰域運(yùn)算：2.5.1

技術(shù)分類和實(shí)現(xiàn)原理空域增強(qiáng)技術(shù)1、鄰域平均 系數(shù)都是正的 保持灰度值范圍（所有系數(shù)之和為1）

例：3

3模板2.5.2線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2、加權(quán)平均 中心系數(shù)大 周圍系數(shù)小

2.5.2線性平滑濾波器2.5.2線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.5.2線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.5.2線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.6

非線性濾波邏輯的、幾何的、代數(shù)的非線性濾波器基于集合的、基于形狀的、基于排序的 2.6.1非線性平滑濾波器 2.6.2非線性銳化濾波器

2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.1

非線性平滑濾波器 既消除噪聲又保持細(xì)節(jié)（不模糊）

中值（median）濾波器 (1)將模板中心與像素位置重合 (2)讀取模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值 (3)將這些灰度值從小到大排成1列 (2)找出這些值里排在中間的1個(gè) (5)將這個(gè)中間值賦給模板中心位置像素2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)中值（median）濾波器的模板 中值濾波器的消噪聲效果與兩個(gè)不同的，但又有聯(lián)系的因素有關(guān)。首先是模板的尺寸，其次是參與運(yùn)算的像素?cái)?shù) 圖像中尺寸小于模板尺寸一半的過亮或過暗區(qū)域?qū)?huì)在濾波后會(huì)被消除掉2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)百分比（percentile）濾波器 中值濾波器是一個(gè)特例 最大值 最小值中點(diǎn)濾波器

2.6.1

非線性平滑濾波器2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.1

非線性平滑濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)空域增強(qiáng)技術(shù)1、非線性銳化濾波器 利用微分可以銳化圖像（積分平滑圖像）

梯度：對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)最常用的微分矢量 （需要用2個(gè)模板分別沿X和Y方向計(jì)算）

2.6.2

非線性銳化濾波器2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器從模板形式容易看出，如果在圖像中一個(gè)較暗的區(qū)域中出現(xiàn)了一個(gè)亮點(diǎn)，那么用拉普拉斯運(yùn)算就會(huì)使這個(gè)亮點(diǎn)變得更亮。圖像中的邊緣就是那些灰度發(fā)生跳變的區(qū)域，所以拉普拉斯銳化模板中邊緣檢測(cè)中很有用。但該算子也會(huì)增強(qiáng)圖像中的噪聲，有時(shí)可將圖像先進(jìn)行平滑處理再用拉普拉斯算子。空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)2.6.2

非線性銳化濾波器空域增強(qiáng)技術(shù)作業(yè)復(fù)習(xí)理解學(xué)過的內(nèi)容編程實(shí)踐所學(xué)過的方法。預(yù)習(xí)頻域圖像增強(qiáng)?？沼蛟鰪?qiáng)技術(shù)圖像處理與分析第一部分：第二部分：圖像處理圖像分析1.基礎(chǔ)知識(shí)5.形態(tài)學(xué)圖像處理2.空域處理6.圖像分割3.頻域處理

7.表示與描述4.彩色圖像8.特征提取第一部分：圖像處理3頻域增強(qiáng)技術(shù)頻域增強(qiáng)技術(shù)第一部分-3頻域圖像增強(qiáng)

傅里葉變換

傅里葉變換及其反變換傅里葉變換的性質(zhì)快速傅里葉變換（FFT）頻率域?yàn)V波頻率域平滑（低通）濾波器頻率域銳化（高通）濾波器

第一部分-3頻域圖像增強(qiáng)圖像變換技術(shù)：將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到另外一些空間，并利用在這些空間的特有性質(zhì)方便地進(jìn)行一定的加工，最后再轉(zhuǎn)換回圖像空間以得到所需的效果。變換是雙向的，或者說需要雙向的變換。在圖像處理中，一般將從圖像空間向其他空間的變換稱為正變換，而將從其他空間向圖像空間的變換稱為反變換或逆變換。 第一部分-3頻域圖像增強(qiáng)Fourier變換示意圖Fourier變換的頻率特性

Fourier變換的高通濾波基于Fourier變換的壓縮壓縮率為：1.7：1壓縮率為：2.24：1壓縮率為：3.3：1基于Fourier變換的壓縮壓縮率為：8.1：1壓縮率為：10.77：1壓縮率為：16.1：1Fourier變換的低通濾波頻率知識(shí)入門概述傅里葉變換傅里葉變換

傅里葉變換的理論基礎(chǔ)就是：

“任意波形都可以用單純的正弦波的和來表示”。

“任意波形可分解為不同幅值不同頻率的正弦波的和?！?/p>

法國(guó)數(shù)學(xué)家Fourier（1768－1830）架起了空域跟頻域之間的橋梁

頻率：在單位時(shí)間內(nèi)信號(hào)做周期變化的次數(shù)。信號(hào)的頻譜：詳細(xì)描述了信號(hào)所包含的頻率分量。合成信號(hào)波形的每個(gè)正弦波，在頻譜中顯示為一個(gè)個(gè)尖峰。傅里葉變換一束白光（太陽光）通過一個(gè)玻璃三棱鏡后可以分解成不同顏色的光。牛頓發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象并最早提出了譜（spectrum）的概念,指出不同顏色的光具有不同的波長(zhǎng)，對(duì)應(yīng)不同的頻率。不同顏色光的頻率所形成的頻帶即是光譜。牛頓再利用一個(gè)三棱鏡將不同顏色的光又合成為一束白光。前者對(duì)應(yīng)光的分析，后者對(duì)應(yīng)光的綜合。為什么對(duì)信號(hào)做傅里葉變換？1822年，法國(guó)工程師傅里葉（Fourier）指出，一個(gè)“任意”的周期函數(shù)都可以分解為無窮多個(gè)不同頻率正弦信號(hào)的和，這即是傅里葉級(jí)數(shù)。求解傅里葉級(jí)數(shù)的過程就是傅里葉變換。傅里葉級(jí)數(shù)和傅里葉變換又統(tǒng)稱為傅里葉分析或諧波分析。傅里葉分析方法相當(dāng)于光譜分析中的三棱鏡，而信號(hào)相當(dāng)于一束白光，將“通過”傅里葉分析后可得到信號(hào)的頻譜，頻譜作傅里葉反變換后又可得到原信號(hào)。為什么對(duì)信號(hào)做傅里葉變換？為什么對(duì)信號(hào)做傅里葉變換？傅里葉變換實(shí)際上是將信號(hào)和一組不同頻率的復(fù)正弦作內(nèi)積，這一組復(fù)正弦即是變換的基向量，而傅里葉系數(shù)或傅里葉變換是在這一組基向量上的投影。1-D正變換1-D反變換傅里葉認(rèn)為任一函數(shù)都能夠展成三角函數(shù)的無窮級(jí)數(shù)。正弦波是最規(guī)則的信號(hào)，由幅度，相位及頻率這三個(gè)參數(shù)即可完全確定。正弦波僅含單一頻率。信號(hào)的平穩(wěn)變化源于它的低頻分量，陡峭邊緣和急劇變化則源于它的高頻分量。例如方波，它既包含了產(chǎn)生平穩(wěn)變化的低頻分量，又包含了形成陡峭邊緣的高頻分量。只要所選擇的正弦波具有合適的頻率和振幅，把它們加在一起便產(chǎn)生了方波。傅里葉變換瑞士數(shù)學(xué)家LeonhardEuler(1707～1783)

把實(shí)數(shù)域中看不出有任何聯(lián)系的指數(shù)函數(shù)和三角函數(shù)在復(fù)數(shù)域中巧妙地聯(lián)系在一起。ｅｉπ＋１＝０

變換在每個(gè)數(shù)字頻率上不同，且當(dāng)與正弦或“共振”時(shí)最大，也就是說，當(dāng)以接近頻率變化時(shí)，較大。傅里葉變換

傅里葉變換及其反變換傅里葉變換的性質(zhì)快速傅里葉變換（FFT）傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換傅里葉變換及其反變換

傅里葉變換的性質(zhì)快速傅里葉變換（FFT）傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)2-D傅里葉變換分離性質(zhì) 1次2-D

2次1-D

O(N4)減為O(N2)

傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換的性質(zhì)傅里葉變換傅里葉變換及其反變換傅里葉變換的性質(zhì)快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）1-D正變換 對(duì)1個(gè)連續(xù)函數(shù)f(x)等間隔采樣離散傅立葉變換的計(jì)算舉例x01231234F(0)=1/4Σf(x)exp[0]=1/4[f(0)+f1(1)+f(2)+f(3)]=1/4(2+3+4+4)=3.25F(1)=1/4Σf(x)exp[-j2πx/4)]=1/4(2e0+3e

–j2π1/4+4e

–j2π2/4+4e

–j2π3/4)=1/4(-2+j)F(2)=-1/4(1+j0)F(3)=-1/4(2+j)快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）只考慮一維的情況，根據(jù)傅里葉變換的分離性可知，二維傅里葉變換可由連續(xù)2次一維傅里葉變換得到。快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）快速傅里葉變換（FFT）369這樣逐級(jí)分解，直到2點(diǎn)DFT當(dāng)N=8時(shí)，即分解到X3(k)，X4(k)，X5(k)，X6(k)，k=0,1下一次課內(nèi)容頻率域?yàn)V波頻率域平滑（低通）濾波器頻率域銳化（高通）濾波器作業(yè)復(fù)習(xí)本節(jié)課內(nèi)容，深入理解傅里葉變換思想。編程練習(xí)岡薩雷斯matlab書中相應(yīng)的算法。預(yù)習(xí)圖像頻域增強(qiáng)。圖像處理與分析第一部分：第二部分：圖像處理圖像分析1.基礎(chǔ)知識(shí)5.形態(tài)學(xué)圖像處理2.空域處理6.圖像分割3.頻域處理

7.表示與描述4.彩色圖像8.特征提取第一部分：圖像處理3頻域增強(qiáng)技術(shù)第一部分-3頻域圖像增強(qiáng)

傅里葉變換

傅里葉變換及其反變換傅里葉變換的性質(zhì)快速傅里葉變換（FFT）頻率域?yàn)V波頻率域平滑（低通）濾波器頻率域銳化（高通）濾波器

第一部分-3頻域圖像增強(qiáng)圖像變換技術(shù)：將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到另外一些空間，并利用在這些空間的特有性質(zhì)方便地進(jìn)行一定的加工，最后再轉(zhuǎn)換回圖像空間以得到所需的效果。變換是雙向的，或者說需要雙向的變換。在圖像處理中，一般將從圖像空間向其他空間的變換稱為正變換，而將從其他空間向圖像空間的變換稱為反變換或逆變換。 第一部分-3頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)Fourier變換后的圖像，中間部分為低頻部分，越靠外邊頻率越高。我們可以在Fourier變換圖中，選擇所需要的高頻或是低頻濾波。Fourier變換示意圖Fourier變換示意圖Fourier變換示意圖Fourier變換示意圖頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)2-D傅里葉變換

頻域圖像增強(qiáng)頻率域?yàn)V波器低通（平滑）濾波器高通（銳化）濾波器頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)卷積定理

2-D二維變換

傅里葉變換定理頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)空域中的平滑濾波器在頻域里對(duì)應(yīng)低通濾波器 頻域越寬，空域越窄，平滑作用越弱。

頻域越窄，空域越寬，模糊作用越強(qiáng)。

頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)空域中的銳化濾波器在頻域里對(duì)應(yīng)高通濾波器 空域有正負(fù)值。

頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)理想低通濾波器的模糊理想低通濾波產(chǎn)生“振鈴”現(xiàn)像頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)低通濾波字符識(shí)別舉例低通濾波人臉圖像處理低通濾波遙感圖像處理頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)頻域圖像增強(qiáng)作業(yè)將所給圖像分別進(jìn)行頻域平滑、銳化處理；要求：

（1）給出程序代碼和處理結(jié)果圖像；

（2）撰寫實(shí)驗(yàn)論文（按小論文格式）。

（3）4月24日星期四課堂上提交作業(yè)，每人上臺(tái)講解作業(yè)報(bào)告，當(dāng)堂運(yùn)行程序演示結(jié)果。2.預(yù)習(xí)彩色圖像處理。圖像處理與分析第一部分：第二部分：圖像處理圖像分析1.基礎(chǔ)知識(shí)5.形態(tài)學(xué)圖像處理2.空域處理6.圖像分割3.頻域處理7.表示與描述4.

彩色圖像8.特征提取第一部分：圖像處理2012-3-144.彩色圖處理彩色圖像處理第一部分-4

彩色圖像處理彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色增強(qiáng)全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮彩色圖像處理第一部分-4

彩色圖像處理彩色圖像處理第一部分-4

彩色圖像處理彩色圖像處理彩色基礎(chǔ)人眼對(duì)于彩色的觀察和處理是一種生理和心理現(xiàn)象，其機(jī)理還沒有完全搞清楚，因而對(duì)于彩色的許多結(jié)論都是建立在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)之上的。對(duì)彩色圖像的處理是基于對(duì)其適當(dāng)?shù)拿枋龇椒?。彩色圖像處理光學(xué)原理解釋的色彩的形成彩色基礎(chǔ)彩色圖像處理彩色基礎(chǔ)彩色和顏色顏色可分為無彩色和有彩色兩大類

無彩色指白色、黑色和各種深淺程度不同的灰色能夠同樣吸收所有波長(zhǎng)光的表面看起來是灰色的，反射的光多顯淺灰色，反射的光少顯深灰色。以白色為一端，通過一系列從淺到深排列的各種灰色，到達(dá)另一端的黑色，這些灰色可以組成一個(gè)黑白系列。！彩色指除去上述黑白系列以外的各種顏色！通常所說的顏色一般多指彩色

彩色基礎(chǔ)彩色基礎(chǔ)彩色圖像處理可視光區(qū)的波長(zhǎng)在400nm~700nm，當(dāng)光譜采樣限制到三個(gè)人類視覺系統(tǒng)敏感的紅、綠、藍(lán)光波段時(shí)，對(duì)這三個(gè)光譜帶的光能量進(jìn)行采樣，就可以得到一幅彩色圖像。

400nm700nm紫外光紅外光可見光區(qū)546.1nm435.8nm780nm彩色基礎(chǔ)彩色圖像處理

彩色基礎(chǔ)三種感受器： 眼睛對(duì)紅綠藍(lán)光吸收的平均實(shí)驗(yàn)曲線：分布較寬，互相重疊。

光的吸收率

藍(lán)紫色

紫藍(lán)色400450500550600650700nm

藍(lán)色

藍(lán)綠色

綠色

黃綠色

黃色

橙色

紅橙色

紅色藍(lán)綠紅彩色圖像處理

彩色基礎(chǔ)三種基本色：

紅（R，red）： 700nm

綠（G，green）：546.1nm

藍(lán)（B，blue）： 435.8nm

三種補(bǔ)色：

品紅（M，magenta，深紅色，即紅加藍(lán)） 藍(lán)綠（C，cyan，青色，即綠加藍(lán)） 黃（Y，yellow，黃色，即紅加綠）

原色相加可產(chǎn)生二次色，如品紅（紅加藍(lán)），青色（綠加藍(lán)），黃色（紅加綠）。以正確的亮度把三原色或者一種二次色與其相反的原色相混合，即可產(chǎn)生白光。

彩色基礎(chǔ)

顏料的原色定義為：一種原色為減去或吸收光的一種原色并反射或傳輸另外兩種原色。顏料的原色是品紅、青色和黃色。二次色是紅、綠和藍(lán)。將三種顏料原色或其對(duì)應(yīng)的補(bǔ)色進(jìn)行合適的組合，即可產(chǎn)生黑色。

彩色圖像處理彩色的三種基本特性量：

亮度：與物體的反射率成正比。

色調(diào)：與光譜中光的波長(zhǎng)相聯(lián)系。

飽和度：與一定色調(diào)光的純度有關(guān)。 色調(diào)和飽和度合起來稱為色度。 彩色可用亮度和色度共同表示。彩色基礎(chǔ)彩色圖像處理形成任何特殊顏色所需的紅綠藍(lán)的量稱為三色值。XYZ三刺激值的概念是以色視覺的三元理論為根據(jù)的，它說明人眼具有接受三原色(紅、綠、藍(lán))的接受器，而所有的顏色均被視作該三原色的混合色。

XYZ三刺激值是利用這些標(biāo)準(zhǔn)觀察者配色函數(shù)計(jì)算得來的。該圖以紅和綠函數(shù)表示顏色組成。相應(yīng)的藍(lán)值成分計(jì)算可得。

CIE色度圖彩色圖像處理CIE色度圖一種顏色由三色值系數(shù)定義為：

彩色圖像處理CIE色度圖色度圖：(舌形圖)借助于已歸一化的三個(gè)色系數(shù)x

Xy

Yz=1

(x+y)CIE色度圖彩色圖像處理CIE

色度圖在色度圖中：(1)

每點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一種顏色(2) 邊界上的點(diǎn)代表純顏色，中心點(diǎn)處純度為零(3) 連接任兩端點(diǎn)的直線上的各點(diǎn)表示將這兩端點(diǎn)所代表的顏色相加可組成的一種顏色(4) 過C點(diǎn)直線端點(diǎn)的兩彩色為互補(bǔ)色(5) 三角形包含由三頂點(diǎn)可組成的彩色CIE色度圖彩色圖像處理彩色模型彩色基礎(chǔ)彩色模型（也稱彩色空間或彩色系統(tǒng)）偽彩色增強(qiáng)全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮彩色圖像處理

顏色的描述是通過建立色彩模型來實(shí)現(xiàn)的，不同的色彩模型對(duì)應(yīng)于不同的處理目的。

CIE（國(guó)際照明委員會(huì)）在進(jìn)行大量的色彩測(cè)試實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出了一系列的顏色模型用于對(duì)色彩進(jìn)行描述。

各種不同的顏色模型之間可以通過數(shù)學(xué)方法互相轉(zhuǎn)換。彩色模型彩色圖像處理彩色模型

1.面向硬設(shè)備的彩色模型 諸如彩色顯示器或打印機(jī)之類的硬設(shè)備(RGB模型，CMY模型)

2.面向視覺感知的彩色模型

以彩色處理為目的的應(yīng)用(HSI模型)彩色圖像處理RGB彩色模型彩色圖像處理RGB彩色模型RGB模型： 建立在笛卡兒坐標(biāo)系統(tǒng)里，其中三個(gè)軸分別為R，G，B。

模型的空間是個(gè)正方體，原點(diǎn)對(duì)應(yīng)黑色，離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)白色。 從黑到白的灰度值分布在從原點(diǎn)到離原點(diǎn)最遠(yuǎn)頂點(diǎn)間的連線上，而立方體內(nèi)其余各點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的顏色，可用從原點(diǎn)到該點(diǎn)的矢量表示。

彩色圖像處理RGB模型：RGB彩色模型彩色圖像處理R:200

G:50B:120黃(255,255,0)黑(0,0,0)綠(0,255,0)青(0,255,255)藍(lán)(0,0,255)品紅(255,0,255)白(255,255,255)紅(255,0,0)RGB彩色模型彩色圖像處理RGB彩色模型RGB彩色模型RGB彩色模型

與實(shí)心全色立方體不同，穩(wěn)定彩色立方體僅在表面有效，每一平面都有36種顏色，共被216種不同的顏色覆蓋。彩色圖像處理CMY模型彩色圖像處理CMY模型： 主要用于彩色打印，這三種補(bǔ)色可分別由從白光中減去三種基色而得到 從CMY到RGB的轉(zhuǎn)換為CMY模型彩色圖像處理HSI彩色模型HSI模型：

這種彩色系統(tǒng)格式的設(shè)計(jì)反映了人類觀察彩色的方式。如：紅色又分為淺紅和深紅色等等。彩色圖像處理6.2.3HSI彩色模型HSI模型：

H表示色調(diào)（hue）

S表示飽和度（saturation）

I表示密度（intensity，對(duì)應(yīng)成像亮度和圖像灰度）彩色圖像處理HSI彩色模型彩色圖像處理I表示光照強(qiáng)度或稱為亮度，它確定了像素的整體亮度，而不管其顏色是什么。

小大HSI彩色模型彩色圖像處理亮度(I)效果示意圖彩色圖像處理H：表示色度，由角度表示。反映了該顏色最接近什么樣的光譜波長(zhǎng)。0o為紅色，120o為綠色，240o為藍(lán)色。HSI彩色模型彩色圖像處理色度（H）的效果示意圖H=0oH=60oH=120oH=180oH=240oH=300o彩色圖像處理

S：表示飽和度，飽和度參數(shù)是色環(huán)的原點(diǎn)到彩色點(diǎn)的半徑長(zhǎng)度。在環(huán)的外圍圓周是純的或稱飽和的顏色，其飽和度值為1。在中心是中性（灰）色，即飽和度為0。SHSI彩色模型彩色圖像處理飽和度（S）的效果示意圖S=0S=1S=1/4S=1/2HSI彩色模型HSI彩色模型彩色圖像處理HSI模型表示：

HSI彩色模型彩色圖像處理HSI彩色模型從RGB轉(zhuǎn)換到HSI：

彩色圖像處理HSI彩色模型從HSI轉(zhuǎn)換到RGB：(1)

當(dāng)H在[0

,120

]之間：彩色圖像處理HSI彩色模型從HSI轉(zhuǎn)換到RGB：(2)

當(dāng)H在[120

,240

]之間：彩色圖像處理HSI彩色模型從HSI轉(zhuǎn)換到RGB：(3)

當(dāng)H在[240

,360

]之間：HSI彩色模型HSI彩色模型HSI彩色模型YIQ彩色模型YIQ彩色模型YUV彩色模型YUV彩色模型YCbCr彩色模型YCbCr彩色模型彩色圖像處理彩色模型彩色基礎(chǔ)彩色模型（也稱彩色空間或彩色系統(tǒng)）偽彩色處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮彩色圖像處理偽彩色處理彩色圖像處理偽彩色處理彩色圖像處理偽彩色處理 人眼對(duì)顏色比對(duì)灰度有較大的分辨能力

對(duì)灰度：幾十 對(duì)彩色：幾千彩色圖像處理偽彩色處理特點(diǎn)

對(duì)原來灰度圖像中不同灰度值的區(qū)域賦予 不同的顏色以更明顯地區(qū)分他們 不同灰度區(qū)域＝＝>賦予不同顏色典型方法

(1) 亮度切割（強(qiáng)度分層） (2) 利用變換函數(shù) (3) 頻域?yàn)V波“偽”彩色圖像處理偽彩色處理(1) 亮度切割（強(qiáng)度分層）

將圖像看作2-D亮度函數(shù)

用1個(gè)平行于圖像坐標(biāo)平面的平面去切割圖像亮度函數(shù)，從而把亮度函數(shù)分成2個(gè)灰度值區(qū)間

偽彩色處理(1)亮度切割（強(qiáng)度分層）偽彩色處理(1)亮度切割（強(qiáng)度分層）偽彩色處理彩色圖像處理彩色圖像處理彩色圖像處理彩色圖像處理偽彩色處理(2) 從灰度到彩色的變換（映射）

彩色圖像處理偽彩色處理(2) 從灰度到彩色的變換 將3個(gè)變換的結(jié)果分別輸入3個(gè)電子槍彩色圖像處理偽彩色處理彩色圖像處理偽彩色處理彩色圖像處理偽彩色處理彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色基礎(chǔ)彩色模型（也稱彩色空間或彩色系統(tǒng)）偽彩色處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)

彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)

彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)

1、處理必須對(duì)向量和標(biāo)量都可用；

2、對(duì)向量每一分量的操作對(duì)于其他分量必須是獨(dú)立的。彩色圖像處理彩色變換彩色基礎(chǔ)彩色模型（也稱彩色空間或彩色系統(tǒng)）偽彩色處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮彩色變換彩色變換彩色變換彩色變換補(bǔ)色彩色變換補(bǔ)色彩色變換色調(diào)和彩色校正彩色變換彩色平衡彩色圖像處理彩色圖像平滑和銳化彩色基礎(chǔ)彩色模型（也稱彩色空間或彩色系統(tǒng)）偽彩色處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮彩色圖像處理在灰度圖像處理中我們討論了圖像的平滑濾波，圖像的銳化處理等方法，在彩色圖像中仍舊需要也可以進(jìn)行這些處理。處理的方法是，將同樣的操作在R,G,B三個(gè)分量上分別進(jìn)行。平滑和銳化彩色圖像處理彩色圖像的平滑處理彩色圖像處理彩色圖像的平滑處理示例彩色圖像處理平滑和銳化平滑和銳化彩色圖像處理彩色圖像的銳化處理示例彩色圖像銳化-拉普拉斯微分彩色圖像銳化-拉普拉斯微分彩色圖像處理彩色圖像平滑和銳化彩色基礎(chǔ)彩色模型（也稱彩色空間或彩色系統(tǒng)）偽彩色處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色分割彩色圖像的