第1章通信

null封面封面河 北 工 业 大 学 数字图像处理 杨 帆null 要 求 1. 上课不准迟到，早退。 2. 上课不准互相说话，不准接听电话及短信。 3. 上课不准扒桌子睡觉及不利于课堂纪律的事。null 考 查 1. 平时考察成绩占30分。（包括作业和出缺勤） 2. 总学时48 = 38（理论授课）+10（实验） 3. 期末考试占70%。（开卷考试） null 教 材 杨帆 数字图像处理与分析 北京航天航空大学出版社 参考书 李朝晖 数字图像处理及应用 机械工业出版社 章毓晋 图像处理与分析 清华大学出版社 吴健康 数字图象分析 人民邮电出版社 何东健 数字图像处理 西安电子科技大学出版社 目 录 目 录第1章 图像处理的基础知识 第2章 图像的频域变换 第3章 图像增强与复原技术 第4章 图像的几何变换 第5章 图像的压缩编码 第6章 数学 数学高考答题卡模板高考数学答题卡模板三年级数学混合运算测试卷数学作业设计案例新人教版八年级上数学教学计划 形态学及其应用 第7章 图像分割技术 第8章 图像特征分析 第9章 图像配准及识别 第10章 实用数字图像处理与分析系统null第1章 图像处理的基础知识 1.1 数字图像处理概述 1.2 图像数字化技术 1.3 图像获取技术 1.4 图像文件格式及类型 1.5 图像的视觉原理 1.6 MATLAB图像处理应用举例 null 1.1 数字图像处理概述1.1.1 数字图像处理及特点 1. 数字图像 用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储， 把以数字格式存放的图像称为数字图像。null 在计算机中，图像被分割成下图所示的像素，各像素的灰度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示： null null 2. 数字图像处理 把利用计算机对图像进行去除噪声、 增强、复原、分割、提取特征等的理论、 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 和技术称为数字图像处理。 (1) 从图像到图像的处理 (2) 从图像到非图像的一种表示null 3 数字图像处理的特点 数字图像处理是利用计算机的计算， 实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点：  （1） 处理精度高，再现性好。 （2）易于控制处理效果。 （3）处理的多样性。 （4） 数字图像中各个像素间的相关性大，易于压缩. ( 5 ) 图像数据量庞大。 （6） 占用的频带较宽 （7） 图像质量评价受主观因素的影响 （8） 图像处理技术综合性强 null 1.2 数字图像处理研究的主要内容 1.2.1 数字图像处理的目的 一般而言， 对图像进行加工和分析主要有如下三方面的目的：  （1） 提高图像的视感质量， 以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 计算机分析。 （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。 null 1.2.2 数字图像处理的主要内容 不管图像处理是何种目的，都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出，因此数字图像处理研究的内容主要有以下7个过程。 1. 图像数字化 图像数字化目的是将一幅图像以数字的形式进行表示，并且要做到既不失真又便于计算机进行处理。换句话说，图像数字化要达到以最小的数据量来不失真地描述图像信息。图像数字化包括采样与量化。 null 原图 直方图修正后的图 2. 图像增强null 图像几何变换的目的是改变一幅图像的大小或形状。例如通过进行平移、旋转、放大、缩小、镜像等，可以进行两幅以上图像内容的配准，以便于进行图像之间内容的对比检测。 3. 图像几何变换nullnullnullnullnullnullnull 4. 图像复原 图像复原的目的是将退化了的以及模糊了的图像的原有信息进行恢复，以达到清晰化的目的。 null 原图 经过复原的图 null (5) 图像重建 图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像， （6）图像隐藏 图像隐藏的目的是将一幅图像或者某些可数字化的媒体信息隐藏在—幅图像中，在保密通信中，将需要保密的图像在不增加数据量的前提下，隐藏在一幅可公开的图像之中。同时要求达到不可见性及抗干扰性。nullnull （7）图像变换 图像变换是指通过一种数学映射的办法，将空域中的图像信息转换到如频域、时频域等空间上进行分析的数学手段。最常采用的变换有傅里叶变换、小波变换等。通过二维傅立叶变换可以进行图像的频率特性的分析。 （8）图像编码 图像编码的目的是简化图像的表示方式，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。图像编码主要是对图像数据进行压缩。因为图像信息具有较强的相关特性，因此通过改变图像数据的表示方法，可对图像的数据冗余进行压缩。null （9）图像分析 所谓图像分析是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述之后，将所期望获得的目标物进行提取，并且对所提出的目标物进行一定的定量分析。要达到这个目的，实际上就是要实现对图像内容的理解，达到对特定目标的一个识别。 null 图像工程的内涵 null相关学科和领域 null 1. 数字图像处理的发展现状及发展趋势  （1）高分辨率、高速度。图像处理技术发展的最终目标是要实现图像的实时处理，移动目标的生成、识别和跟踪； （2）立体化。立体化所包括的信息最为完整和丰富，未来采用数字全息技术将有利于达到这个目的； （3）智能化：其目的是实现图像的智能生成、处理、识别和理解。1.1.3 数字图像处理的发展与应用null 2. 数字图像处理的应用 （1）生物医学领域中的应用 (a) 显微图像处理； (b) DNA(脱氧核糖核酸)显示分析； (c) 红、白血球分析计数； (d) 虫卵及组织切片的分析； (e) 癌细胞识别； (f) 染色体分析； (g) DSA(心血管数字减影)及其他减影技术； (h) 内脏大小形状及异常检查； (i) 微循环的分析判断； (j) 心肌活动的动态分析； (l) 热像分析，红外像分析； (m) X光照片增强、冻结及伪彩色增强； (n) 超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理； (o) CT，MRI、γ射线线照相机，正电了和质子CT的应用； (p) 专家系统如手术PLANNING规划的应用； (q) 生物进化的图像分析。   null （2）工业应用 (a) CAD和CAM技术用于模具、零件制造、服装、印染业； (b) 零件、产品无损检测，焊缝及内部缺陷检查； (c) 流水线零件自动检测识别(供装配流水线用)； (d) 邮件自动分拣、包裹分拣识别； (e) 印制板质量、缺陷的检查； (f) 生产过程的监控； (g) 交通管制、机场监控； (h) 纺织物花型、图案 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 ； (i) 密封元器件内部质量检查； (j) 光弹性场分析； (k) 标识、符号识别如超级市场算帐、火车车皮识别； (l) 支票、签名、文件识别及辨伪； (m) 运动车、船的视觉反馈控制。  null （3）遥感航天中的应用 (a) 军事侦察、定位、引导、指挥等应用； (b) 多光谱卫星图像分析； (c) 地形、地图、国土普查； (d) 地质、矿藏勘探； (e) 森林资源探查、分类、防火； (f) 水利资源探查，洪水泛滥监测； (g) 海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报； (h) 农业方面如谷物估产、病虫害调查； (i) 自然灾害、环境污染的监测； (j) 气象、天气预报图的合成分析预报； (k) 天文、太空星体的探测及分析； (l) 交通、空中管理、铁路选线等。  null （4）军事、公安领域中的应用 (a) 巡航导弹地形识别； (b) 指纹自动识别； (c) 犯罪脸形的合成； (d) 雷达地形侦察； (e) 遥控飞行器的引导； (f) 目标的识别与制导； (g) 警戒系统及自动火炮控制； (h) 反伪装侦察； (i) 手迹、人像、印章的鉴定识别； (j) 过期档案文字的复原； (l) 集装箱的不开箱检查。  null （5）其他应用 (a) 图像的远距离通信； (b) 多媒体计算机系统及应用； (c) 电视电话； (d) 服装试穿显示； (e) 电视会议； (f) 办公自动化、现场视频管理； (g) 文字、图像电视广播。 null 灰度图像 遥感图像 null 医学图像 指纹图像 null 生物特征识别系统null （a） 虹膜识别系统 （b） 手形识别系统 null （c） 指纹锁 （d） 指纹考勤仪 null1.2 图像数字化技术 图像的数字化是将连续图像离散化，包括采样和量化两个过程。 1.2.1 图像的数学模型 数字图像在计算机内处理时往往是将其视为一个矩阵来处理的。对图像f(x，y)取样，设取M ×N个数据，将这些数据按取样点的相对位置排成一个数阵，然后对每个阵元量化，从而得到一个数字矩阵，我们用这个矩阵代替函数f(x，y)，即是说数字图像可以用一个矩阵表示。 nullf(x,y) nullnull1.2.2 采样 图像在空间上的离散化称为采样。也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。 设连续图像f(x, y)经数字化后，可以用一个离散量组成 的矩阵g (i, j)（即二维数组）来表示。nullnull 对一个频谱有限(|u| 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 之一。null4. JPEG图像格式 主要是为了解决专业摄影师所遇到的图像信息过于庞大的问题。由于JPEG的高压缩比和良好的图像质量， 使得它广泛应用于多媒体和网络程序中。JPEG和GIF成为HTML语法选用的图像格式。 null1. 黑白图像 (二值图像）1.4.2 数字图像类型 null2. 灰度图像null3. 彩色图像（索引图像和真彩色图像（RGB）图像 彩色图像除有亮度信息外，还包含有颜色信息。彩色图像的表示与所采用的彩色空间，即彩色的表示模型有关，同一幅彩色图像如果采用不同的彩色空间表示，对其的描述可能会有很大的不同。常用的表示方法主要有真彩色图像（RGB）图像和索引图像。null1.5 图像的视觉原理1.5.1 人的视觉模型及特性 null1.人眼的适应和绝对视觉阈值特性 (1)适应暗亮亮适应 适应时间短几秒种 亮暗暗适应 适应时间长30秒 （2）绝对视觉阈值 在充分暗适应的状态下，在全黑视场中，人眼能感受到的最小光刺激值，称为人眼的绝对视觉阈。若以入射到人眼瞳孔上最小照度值表示，人眼的绝对视觉阈值在10-9lx数量级。若以量子阈值表示，最小可探测的视觉刺激是58~145个蓝绿光(波长为510nm)的光子轰击角膜时引起的。据估算，这一刺激实际上是5~ 14个光子到达并作用于视网膜引起的。null(3) 进入色与后退色 (4) 膨胀色与收缩色null2. 人眼的空间分辨力 (1) 分辨力 分辨力— — 人眼在一定距离上能区分开相近 两点的能力，用能区分开的最小视角之倒数来描述 ρ=1/θ 人眼对色彩的分辨能力4‘ 要比对黑白的分辨能力1’低null(2) 马赫效应 当亮度发生越变时，在亮暗边缘附近，亮侧亮度上冲、 暗侧亮度下冲的现象null3．人眼视觉的时间特性 (1) 视觉起始特性 在加入阶跃光波刺激时所产生的感觉变化，在刺激后几十毫秒时感觉才达到顶点，然后慢慢减少到一个常值。人眼视觉曲线的上升沿时间随着刺激光强的增加而缩短。null(2) 视觉惰性 人眼的亮度感觉不会随着物体亮度的消失而立即消失，而有一个过度时间，这为视觉惰性。 在亮度消失以后尚能保持1/20— 1/10秒；当闪烁光源每秒钟闪烁次数越过10— 20次时便会给人以均匀发光体的感觉，电影画面24幅/s；遮光技术每幅画放两次— 48幅/snull4．人眼的错觉现象 人眼视觉系统所感觉到的物体的形状，并不是简单的投影到视网膜上原封不动的形状，其对形状的感觉受物体自身形状及其周围背景的影响。 null(1) 人眼空间混色特性 (2) 人眼时间混色特性 (3) 人眼的生理混色特性5．人眼的混色特性null1.5.2 色度学基础 1． 三色原理 在人的视觉系统中存在着杆状细胞和锥状细胞两种感光细胞。杆状细胞为暗视器官，锥状细胞是明视器官，在照度足够高时起作用， 并能分辨颜色。锥状细胞将电磁光谱的可见部分分为三个波段：红、绿、蓝。由于这个原因，这三种颜色被称为三基色。 null2 颜色模型 为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为两类，一类面向诸如视频监视器、 彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形。面向硬件设备的最常用彩色模型是RGB模型，而面向彩色处理的最常用模型是HSI模型。另外，在印刷工业上和电视信号传输中，经常使用CMYK和YUV色彩系统。 null (1) RGB模型 RGB颜色空间是图像处理中最基础的颜色模型，它是在配色实验基础上建立的。其RGB彩色空间示意图如图1.5.7所示，RGB颜色空间的主要观点是人的眼睛有红、绿、蓝3种色感细胞，它们的最大感光灵敏度分别落在红色、蓝色和绿色区域，其合成的光谱响应就是视觉曲线，由此可推论出任何彩色都可以用红、绿、蓝3种基色来配制。 其中[C]为未知色光，[N]，[P]，[Q]为三基色光，c，n，p，q 为调匹系数。nullnullnullnull 2. HSI模型 HIS颜色模型是Munseu（孟赛尔）颜色系统中的一种，以人眼的视觉特征为基础，利用三个相对独立、容易预测的颜色心理属性：色度(Hue)、光强度(Intensity)和饱和度(Saturation)来表示颜色，反映了人的视觉系统观察彩色的格式。色度是由物体反射光线中占优势的波长来决定，不同的波长产生不同的颜色感觉，如红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等。它是彩色最为重要的属性，是决定颜色本质的基本特性。颜色饱和度是指一个颜色的鲜明程度，饱和度越高，颜色越深，如深红、深绿等。在物体反射光的组成中，白色光愈少，色饱和度愈大；颜色中的白色或灰色愈多，其饱和度就越小。光强度是指光波作用于感受器所发生的效应，其大小是由物体反射系数来决定，反射系数越大，物体的光强度愈大，反之愈小。 nullnull色调 饱和度 亮度null （3） HIS 与 RGB 之间的非线性映射 对任何3个［0， 1］范围内的R、G、B值，其对应HSI模型中的I、S、H分量的计算公式为 null1.5.3 图像质量评价 图像质量评价是图像工程的基础技术之一。在图像通信工程中、图像被光学系统成像到接收器上，再经过光电转换、记录、编码压缩、传输、增强和复原处理及其他变换等过程。所有这些过程的技术优劣的评价都归结到图像质量的评价。 1．图像质量的主观评价1.5.3 图像质量评价 图像质量评价是图像工程的基础技术之一。在图像通信工程中、图像被光学系统成像到接收器上，再经过光电转换、记录、编码压缩、传输、增强和复原处理及其他变换等过程。所有这些过程的技术优劣的评价都归结到图像质量的评价。 1．图像质量的主观评价 对图像质量最普通和最可靠的评价是观察者的主观评价。主观评价的任务是要把人对图像质量的主观感觉与客观参数和性能联系起来。 null表1.5.1 主观测试分级标准null表1.5.2 CCIR推荐的主观测试规程null2. 用波形和测试图案进行图像质量评价 电视系统中常用的测试方法和估量方法是在显示器上观测系统的性能，这时显示的图像一般由电子测试仪产生，或用摄像机拍摄测试卡产生。这种方法的优点是简单，但获得的指标和主观图像质量之间缺少明确的关系。