数字图像处理课件经典案例.pptVIP

数字图像处理; 伦琴因发现X射线获得 首届诺贝尔物理学奖。 ;主要教学内容;第一章 绪 论;二、数字图像处理的概念;3，数字图像;4，数字图像处理;广义的数字图像处理;像素----数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。;数字图像处理的基本过程和主要研究内容;空间分辨率和幅度分辨率;一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应； 采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。;量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大； 量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。; 一般情况下，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像可以采用如下原则： （1）对边缘逐渐变化的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓； （2）对细节丰富的图像，应该细采样，粗量化，以避免模糊（即混叠）。 对于彩色图像，是按照颜色成分红（R）、绿（G）、蓝（B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8位量化，即每种颜色量化级别是256，则可以处理 256×256×256颜色。;（2）数字图像的处理;?图像增强： 对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图像增强不考虑引起图像降质的原因，而是突出图像中所感兴趣的部分。例如，强化图像高频分量可以使图像中物体轮廓清晰、细节明显，强化低频分量可减少图像中噪声的影响。;?图像复原： 去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。;?图像压缩编码： 在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。 图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。 图像理解：在图像分析的基础上得出???图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。;数字图像处理系统;数字图像处理的特点;数字图像处理的应用;4，生物医学中的应用 显微图像处理，DNA（脱氧核糖核酸）显示分析，红、白血球分析计数，虫卵及组织切片的分析，细胞识别，染色体分析，DSA（心血管数字减影）以及其他减影技术，内脏大小形状及异常检出，心脏活动三维图像动态分析，热像分析、红外图像分析，X光照片增强、冻结、以及伪彩色增强，超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理，CT（计算机断层扫描）图像处理，专家系统手术规划的应用，生物进化的图像分析等。;第二章 图像变换;2.1 数字图像的代数运算;效果： 对f图所有灰度加c级灰度;;代数运算的用途;2.2 几何变换;现设点P0(x0, y0)进行平移后，移到P(x, y)，其中x方向的平移量为Δx，y方向的平移量为Δy。那么，点P(x, y)的坐标为 ;再扩充为3×3阶矩阵;I = imread(cameraman.tif); se = translate(strel(1), [25 25]); J = imdilate(I,se); imshow(I), title(Original) figure, imshow(J), title(Translated);;平移后出现的问题;二、图像缩放 ;设原图像中的点P0(x0,y0)比例缩放后，在新图像中的对应点为P(x, y)，则P0(x0,y0)和P(x, y)之间的对应关系;如果M×N大小的原图像F(x，y)缩小为 kM×kN大小（k1）的新图像I(x，y)时，则 I(x, y)=F(int(c×x), int(c×y)) 其中， c=1／k。由此公式可以构造出新图像，如图所示;图像放大;三、图 像 镜 像 ;1，水平镜像：;2，垂直镜像;四、图像旋转;同样，图像的旋转变换也可以用矩阵变换表示。设点P0(x0, y0)旋转θ角后的对应点为P(x, y)， ;写成矩阵表达式为 ;2.2 傅立叶变换;傅立叶变换的定义;傅里叶变换的条件 ;例1 矩形函数的傅立叶变换 ;x;一维离散傅立叶变换(DFT);解：由公式：;u=2时;在N=4时，傅立叶变换以矩阵形式表示为;;逆变换：;其中: F(u,v)=R(u,v)+jI(u,v);下图所示的二维函数f(x,y)，求其傅立叶变换F(u,v)。;二维离散函数傅立叶变换;若已知频率二维序列F(u，v) （u=0,1,2,3, …,M-1；v=0,1,2,3, …,N-1），则二维离散序列F(u，v)的傅立叶逆变