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2013-2014秋学期第十四讲数字图像处理总复习赵启军qjzhao@scu.edu.cn四川大学计算机学院让我们从智慧城市%20高清.mp4一段视频开始今天的总复习……你觉得哪些图像处理技术在“智慧城市”的建设中会发挥重要作用？本课程的内容分割分析与描述中级处理预处理知识库识别与解释问题图像获取低级处理高级处理数字图像处理系统的基本结构我们学了什么？ 数字图像处理绪论 图像知识和运算基本知识 图像增强处理 图像压缩编码 图像分割基本方法 图像分析图像处理与分析基本技术图像的基本概念“图”是物体投射光或反射光的分布“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识图像是两者的结合 “图”是客观存在的“像”是人的感觉什么是图像？图像处理的目的易于存储和传输显示和打印需要调整图片大小、色调等存储到数码相机从火星传回一幅图片为什么进行图像处理？如从老的照片中去除痕迹，在X光照片中提高肿瘤的可视性如从信封上自动获取邮政编码，从航空影像上测量水的污染性提取信息增强和恢复像素图像的数字化采样：空间离散化一个被采样和量化后的图像数字图像量化：幅值离散化数字图像的表示灰度图像用MxN的矩阵表示 (M、N为正整数)灰度等级数：L=2k存储灰度图像所需比特数b=MxNxk彩色图像用MxNx3的矩阵表示高度M行宽度 N列数字图像的分辨率空间分辨率图像中可辨别的最小细节一般用图像大小表示灰度分辨率灰度值的单位幅度上包含的灰度级数，即在灰度级数中可分辨的最小变化若用8比特来存储一幅数字图像，其灰度级为256物理分辨率映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸，单位为每英寸像素数（dpi或ppi）彩色数字图像每个像素点的幅值包含三个成份（如红色、绿色和蓝色分量），分别进行量化区分颜色的三种基本特性：亮度、色度和饱和度常用的色彩空间：RGB、HSV（HSI）、YUV、YCbCrfg(316,254) = 135fc(316,254) = (204, 110, 85)数字图像像素间关系像素的邻域、邻接关系（4或8邻接）、像素间路径、连通、距离（欧氏距离、街区距离D4、棋盘距离D8）数字图像的运算和变换灰度变换-- 代数运算、在灰度域进行-- 如加、减、乘、除等-- 改变图像的对比度、目标与背景分离等几何变换数字图像变换-- 几何运算、在空间域进行-- 如平移、缩放、旋转等-- 改变图像中物体的位置、形状等频域变换-- 将图像从灰度空间变换到其它空间-- 如通过Fourier变换到频率域-- 可以用于特征提取、压缩编码、提高计算效率等?h(x,y) = g(x,y)*2.5灰度变换（代数运算）一元加减、乘除运算整体或者按比例改变图像亮度二元加减法运算、二元逻辑运算、取反运算灰度值超出了灰度范围怎么办？线性变换到[0，2L]灰度范围内！几何变换图像的几何变换在空间域上进行运算可看成将物体在图像内进行移动、变形可改变图像中各物体之间的空间关系代数运算不可以图像的几何变换包括两部分：空间变换平移、旋转、缩放、镜像等灰度插值最近邻插值、双线性插值等Fourier变换正变换空间域频率域/变换域逆/反变换频域变换一幅图像由多种不同频率分量的信号构成，频率反映了图象的灰度或色彩随着空间坐标变化而变化的快慢常用的频域变换方法：Fourier变换、DCT变换、小波变换Fourier频谱图（幅值）原始图像图像增强处理方法灰度图象局部处理处理对象处理策略点处理（变换）模板处理（滤波）直接灰度变换平滑滤波器低通/高通/带通/带阻滤波彩色图像全局处理空域方法频域方法直方图处理同态滤波锐化滤波器图像增强按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时消弱或去除某些不需要的信息的处理方法直方图均衡点处理图像增强直接灰度变换对比度增强、动态范围压缩、灰度级分层等直方图处理直方图均衡、直方图匹配灰度直方图直方图均衡直方图均衡的基本步骤计算原图的归一化灰度直方图和累积直方图重新量化灰度等级(L为灰度级)确定灰度映射变换函数，得到新的图像a1b1a2b2直方图均衡的灰度变换函数是基于累积直方图（即累积分布函数）的模板滤波图像增强图像噪声：椒盐噪声、高斯噪声模板卷积和滤波平滑滤波、锐化滤波原图模板卷积结果3x3模板图像平滑滤波均值滤波、中值滤波高斯噪声椒盐噪声3x3中值滤波5x5均值滤波均值滤波vs.中值滤波均值滤波和中值滤波是两种常用的平滑滤波方法，用于去除图像中的噪声主要计算适合应用图像模糊细线损害均值滤波平均去除高斯噪声严重轻微中值滤波排序去除脉冲、椒盐噪声基本不存在严重图像锐化滤波锐化滤波的目的是突出图像中的细节或增强被模糊了的细节图像细节边缘灰度变化微分/梯度11-1-1锐化算子锐化算子是基于图像微分/梯度定义的模板，通过与图像的模板卷积运算实现对图像边缘的增强或提取（因此也称为边缘检测算子