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1、第五章数字图象处理技术参考书目：章毓晋，图象工程，上册：图象处理和分析；下册：图象理解与计算机视觉，清华大学出版社，1999徐飞，施晓红，Matlab应用图象处理，西安电子科技大学出版社，2002第五章数字图象处理技术§5.1数字图象处理概述§5.2图象的描述和数字化§5.3Matlab图象处理初步§5.4图象处理中的正交变换§5.5图象增强§5.6图象复原§5.7图象编码§5.8图象采集与处理应用实例§5.1数字图象处理概述图象与数字图象图象处理研究内容和进展图象处理应用领域图象处理和分析系统图象与数字图象图象定义是用各
2、种观测系统以不同形式和手段观测客观事件获得的，可以直接或间接作用于人类眼睛而产生视觉的实体。图象可以分为两大类：模拟图象：包括模拟图象，如光学图象、照相图象、电视图象等数字图象：将连续的模拟图象经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图象，一般由矩阵表示。数字图象的优点：处理方便：放大、缩小、改变颜色、幅值或删除某一部分等。重复性好：不会磨损，可永久保存图象处理研究内容和进展图象处理定义将模拟图象转换为数字图象（矩阵）存放在计算机中，采用一定的算法对图象进行运算和处理，达到预期目的和效果。图象处理研究内容：图象数字化：通过
3、采样与量化，将模拟图象变换成便于计算机处理的数字形式，通常用矩阵形式表示，矩阵的每个元素成为象素。图象数字化的设备主要有各种扫描仪和数字化仪。图象增强：增强图象中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图象清晰或突出某些感兴趣的特征，便于人眼睛或计算机识别。图象复原：消除或减少在获取图象过程中产生的某些退化，使图象能够反映原始图象的真实面貌。图象处理研究内容和进展图象编码：在满足一定保真度条件下，对图象信息进行编码，可以压缩信息量，便于存储和传输图象分割、特征提取和分析：将图象从背景中分离出来，提取形状特征、纹理特征和颜色特征等，用
4、于图象的分类、识别、描述和解释图象变换：将空间域的图象函数，变换为频率域的函数，是图象增强、复原、编码、特征提取和图象分析的的基础图象处理的基础是数学，相关的学科有计算机图形学、模式识别、计算机视觉和人工智能等目前图象处理的主要进展体现在高分辨率、高速度，立体化和智能化等几个方面图象处理应用领域通讯技术：图象传真、电视电话，卫星通讯，数字电视等计算机科学：文字、图象的输入，CAD，多媒体和智能化计算机生物医学：X射线、超声、CT及核磁共振图及心电图、脑电图分析军事技术：航空及卫星照片的判读，导弹制导，雷达、声纳图象处理，军
5、事仿真等侦缉破案：指纹识别、伪钞识别、手迹分析等气象预报：天气云图分析考古：恢复珍贵的文物图片、名画、壁画等原貌图象处理和分析系统系统的结构框图如图所示本章主要介绍图象处理和分析的一些基本概念、方法和Matlab图象处理的关键函数§5.2图象的描述和数字化一、二维图象的数学模型二、图象的数字化一、二维图象的数学模型对于一个空间三维景物的描述，通常采样以物体表面反射光的强度特征来描述物体表面光的强度I是物体空间坐标(x,y,z)、照射光的波长、以及观测时间t五各变量的函数为分析简便，作如下简化：将三维空间物体，经过拍照得到二
6、维图象，这样空间坐标可用(x,y)表示用单色光照射物体，这样波长为常数令时间t为常数，即静止图象这样，式(1)可简化为：(1)(2)式(2)表示单色、二维、静止图象的数学模型一、二维图象的数学模型式(2)数学模型的说明：(x,y)为空间平面上的坐标f(x,y)为点(x,y)的亮度，数值大表示亮度高，亮度是有限的：人眼看到的图象亮度f(x,y)可以看作以下两个分量的积：式中i(x,y)为入射光的照射光量，由光源决定r(x,y)为物体的反射系数，由物体的材料特性决定r(x,y)＝0表示全吸收，r(x,y)＝1表示全反射一、二维
7、图象的数学模型图象亮度的动态范围，可表示为区间所有中间值是由黑到白连续变化的灰度等级f(x,y)又叫做灰度函数称为灰度范围，通常将这一区间表示为[0,L]：定义二、图象的数字化定义：将连续图象灰度函数f(x,y)的空间坐标和幅值都进行离散化，得到数字图象。空间连续坐标(x,y)的离散化叫做图象采样，幅值f(x,y)的离散化叫做灰度等级的量化数字图象的表示：空间坐标按照等间隔取样，即x,y方向各取N点，再将幅值量化后，图象可以表示为以下二维N×N矩阵矩阵中每个元素对于图象的一个象素二、图象的数字化数字图象的大小对于上面的数字
8、图象，共有N×N个采样点，每个采样点被量化为G个灰度等级为了便于处理，N，G均取2的整数幂，即影响数字图象质量的因素：采样点数N和灰度等级G越大，图象越清晰，但会增加存储空间，降低处理和传输速度，N,G应适当选择这样，每个象素需要m位(bit)存储空间，则整个图象占用的存储空间N×N×m(bit)非均匀
