数字图像处理（翟瑞芳）第1章.pptVIP

图1.6(a)显示了一幅利用伽马射线成像得到的骨骼扫描图像，这类图像用于骨骼病理(例如感染或肿瘤)定位。 图1.6(b)显示了另一种叫做“正电子放射断层”(PET)的核成像。这幅图像显示脑部和肺部各有一个肿瘤，即很容易看到的小白块。 图1.6(c)显示了在伽马射线波段成像的天鹅星座环。 与图1.6(a)和(b)不同，该图像是利用成像物体自然辐射得到的。 最后，图1.6(d)显示了一幅来自核反应器电子管的伽马辐射图像，在图像的左下部可以看到较强的辐射区。 X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一。最熟悉的X射线应用是医学诊断。 图1.7(a)显示了一幅位于X射线源和对X射线能量敏感的胶片之间的病人胸部图像。 计算机轴向断层术，图1.7(c)显示了典型的头部CAT切片图像 也可用于工业处理，但通常涉及较高能量的X射线。图1.7(d)显示了一幅电路板的X射线图像。 图1.7(e)显示了天文学中X射线成像的一个例子。这幅图像是图1.6(c)的天鹅星座环，但此时是X射线波段成像。 荧光显微镜方法在研究可产生荧光的材料时的确是一种很优秀的方法，无论是自然形态(初级荧光)还是经化学处理后具有荧光性能(二级荧光)都同样适用。 图l.8(a)显示了普通谷物的荧光显微镜图像，图1.8(b)显示了被一种真菌感染了的谷物 图l.8(c)显示了在紫外渡段高能区成像的天鹅星座环。 热探测 牌照和其他字符识别的应用广泛用于交通监测和监视中 图1.16显示了一幅西藏东南方高低不平山区的航天器图像，拉萨市约在东边90 km处，右下角是广阔的拉萨河谷，这是西藏农民和牧民们居住的地方。 MRI magnetic resonance imaging. 该技术把病人放在强磁场中并使无线电短波脉冲通过病人的身体，每个脉冲将导致一个病人组织发射的无线电响应脉冲，这些信号发生的位置和强度由计算机确定，从而产生一个病人的横截面。 覆盖电磁波谱范围，摄取同一区域（蟹状脉冲星）图像，反映了不同的特性。 电磁波谱占主导，其它成像模式。 声波成像，利用声音来成像。 * * Some people see the outline of two black faces opposite each other. Other people see a white vase. Sometimes people see the faces and vase alternating and yet other people can see both the faces and the vase simultaneously 应用二：植物生长无损检测 基于图像处理植物生命现象的研究主要内容： （1）外部形态参数； （2）作物营养状态监测； （3）果实的成熟度检测； （4）作物生长虚拟模拟； （5）植物根系图像监测 应用二：植物生长无损检测 1) 外部参数测量 节间位置、节长度、节直径； 叶片个数、叶片面积、叶片周长、叶片长度； 茎秆长度；茎秆直径；叶柄夹角等 应用二：植物生长无损检测 2.）作物营养状态监测 1）监测植物叶尖的运动状态，进而建立起了叶尖运动与植物缺水的关系； 2）利用图像分割方法提取目标的形态特征并与作物的生长健康状况相结合，发现利用叶片面积和最大作物茎高等外观形态特征可以判断植株的营养状态； 3)在光照可控条件下，主要采用色彩分量的提取方法判别作物的生长健康状况，如作物种类的识别以及作物的污染情况和生长状况 应用二：植物生长无损检测 3）果实的成熟度检测 对确定植物生长阶段和果实分级具有重要的意义。 根据果实表面颜色、形状及大小判别其成熟度； 与自动分级类似。 应用二：植物生长无损检测 4)作物生长虚拟模拟：应用计算机模拟植物在三维空间中的生长发育状况是定量化研究植物生长特征及其规律的进一步拓展和延伸。 应用二：植物生长无损检测 5)植物根系图像监测 根长度、根表面积、平均直径、跟长密度、根表面积密度、根体积等。 应用三：病虫及草害检测 病虫害监测 基于颜色特征的作物病虫害视觉检测 研究不同的颜色模型与病虫害植物叶面间的关系； 基于纹理特征的作物病虫害视觉检测 纹理描述、纹理分割、纹理分析等； 基于形状特征的作物病虫害视觉检测 周长、表面积、最大（小）半径、偏心率、叶状性等特征；多用于图像识别的最后阶段，适合于表达区分病健组织边界清晰，形状特征明显，叶片局部显症的叶斑类病害 基于多元特征的作物病虫害视觉检测 参数结合分析法：颜色与形态结合法；颜色与纹理结合法；颜色、纹理、与形态三者互结合法。 应用三：病虫及草害检测 应用四：自动化收获 自动化收获 摄象机标定 用CCD摄像机CMOS摄像器 线性标定、自标定、双目视觉标定