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1、第三讲：图像处理与机器视觉3.1 3.1 基本概念基本概念3.2 3.2 图像的模型与表达图像的模型与表达3.3 3.3 图像处理的基本算子举例图像处理的基本算子举例 3.4 3.4 图像处理的类别和特点图像处理的类别和特点3.5 3.5 图像处理的应用领域概说图像处理的应用领域概说3.6 3.6 图像处理的典型示例图像处理的典型示例 3.7 3.7 机器机器(计算机计算机)视觉系统视觉系统3.8 3.8 机器机器(计算机计算机)视觉技术视觉技术的应用举例的应用举例3.9 3.9 机器机器(计算机计算机)视觉技术视觉技术的典型应用示例的典型应用示例可以涉猎的书刊可以涉猎的书刊3.1 3.1 基
2、本概念基本概念(1)(1)图像图像(视觉视觉)信息的重要性信息的重要性 人类可获信息的人类可获信息的75%75%以上为视觉以上为视觉(图像图像)信息信息,“百闻不如一见百闻不如一见”。(2)(2)图像处理技术的类别图像处理技术的类别 1)1)模拟图像处理模拟图像处理:包括光学处理和电子处理包括光学处理和电子处理,如照相、如照相、电视图像处理等。电视图像处理等。优点优点:速度快速度快(实时实时),),缺点缺点:精度差、灵精度差、灵活性差。活性差。2)2)数字图像处理数字图像处理:计算机或实时硬件处理，如计算机或实时硬件处理，如CTCT图图像处理等。像处理等。优点：精度高、灵活性好、处理内容丰富。
3、缺点：处理优点：精度高、灵活性好、处理内容丰富。缺点：处理速度受限制。速度受限制。(3)(3)机器视觉机器视觉 用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术和技术机器视觉系统的首要目标是用图像创建或机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界恢复现实世界模型，然后认知现实世界3.2 3.2 图像的模型与表达图像的模型与表达(1)由模拟图像到数字图像的转换采样：将图象分成离散的（横竖均匀的）网格点。量化：将图象上各个网格点的黑白及色彩程度做数字量化。如：256级，由0到255，亮度从黑到白变化。(2)数字图像模型一幅(帧)数
4、字图象可用如下模型描述其对应的矩阵模型为其中 代表在坐标 处的象素色彩或灰度值。3.3 图像处理的基本算子举例（1）像素点运算算子 1）点运算（Point operation）：B(i,j)=fA(i,j)例：线性点运算 DB=f(DA)=aDA+ba1:对比度增强;0a1:对比度减弱a=1&b0:灰度偏移;a0:对比度倒向.2）代数运算（Algebraic operation）C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)：降噪平均；双暴光效应等。C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)：背景消减；运动检测等。3）几何运算（Geometric operation）平移 旋转 示例原图旋转(300)
5、平移尺度变化(60%)（2）邻域算子像素的连通性:对于像素 P(x,y)v 4-neighbours:N4(P)=(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)v 8-neighbours:N8(P)=N4(P)(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)3.4 图像处理的类别和特点 图像处理的类别（1）图像预处理图像预处理改善象质，以便于目视判读。校正技术校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。增强技术增强技术：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化 技术。恢复技术恢复技术：1）去除噪音干扰，恢复原图像；2）运动模糊 图像、退化图
6、像的恢复、相位恢复等。（2）图像分析：图像分析：图像分割，纹理分析，平面几何参数，三维参 数测量技术等。（3）图像编码与压缩：图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制），统计编码，预测编码，变换编码,无损压缩,有损编码等；图像编码的国际标准,图像压缩的国际标准。3.4 图像处理的类别和特点（4）图像重建：图像重建：基于变换的重建，卷积法重建，代数重建，重建的优化。（5）图像修复：图像修复：平滑修复，基于总变分（TV）的修复，基于PDE的修复等。（6）图像识别：图像识别：模式识别与景物分析 图像处理的特点图像处理的特点：（1）再现性好：数字图像可多次拷贝，不失真，不退化。（2）精度高：采样量化一定，
7、多次处理可保精度。（3）适用面宽：可处理抽象数据、可做非线性处理（光学处理多为线性处理）3.5 图像处理的应用领域概说(1)森林覆盖计算，农作物估产，水质及大气污染调查。(2)资源勘探，地图绘制，地理信息系统（GIS）。(3)森林火灾监护客观反映火灾情况、面积。(4)鱼群探查，海洋污染检测；河流分布，水利及水害调查。(5)军事侦察，导弹制导，电子沙盘，军事训练等。(6)身份认证：指纹、掌纹、虹膜等识别。(7)医学应用：CT、MRI、血管造影、红外乳腺、显微病理、电子显微镜、远程医疗图像、皮肤图象、X线、刀与刀脑外科等都离不开图像。(8)工业图像：X线控探伤（轴）、X线检察、三维测量（定位、形状
8、测量）机器人视觉、商检。(9)民用：数码相机、数字视频、照片扫描等。3.6 图像处理的典型示例(1)去噪处理的效果3.6 图像处理的典型示例(1)去噪处理的效果Image Denoising Based on PDE Method3.6 图像处理的典型示例(1)去噪处理的效果3.6 图像处理的典型示例(2)去模糊处理的效果3.6 图像处理的典型示例(2)去模糊处理的效果3.7 机器(计算机)视觉系统 视觉系统的功能结构机器(计算机)视觉要达到的三个基本目的：(1)根据一幅或多幅二维投影图象计算出观察点到目标物体的距离;(2)根据一幅或多幅二维投影图象计算出目标物体的运动参数；(3)根据一幅或多
9、幅二维投影图象计算出目标物体的表面物理特性。要达到的最终目的是实现对于三维景物世界的理解,即实现人的视觉系统的某些功能。机器(计算机)视觉研究的本质问题 利用二维投影图象来重构三维物体的可视部分。机器视觉与图像处理、模式识别和人工智能的关系视觉系统研究的三个层次视觉系统研究的三个层次计算理论层次计算理论层次 信息处理的计算理论：对什么信息进行计算和为什么要进行这些计算。表达（表达（representationrepresentation）与算法层次）与算法层次 表达表达:能把某种实体或某几类信息表达清楚的形式化模型和/或系统。算法算法:如何进行所要求的计算，需要设计特定的算法。硬件实现层次硬件
10、实现层次 完成某特定算法的计算机构或系统。视觉信息处理的三个阶段视觉信息处理的三个阶段按视觉信息的表示，可将视觉信息处理分为三个阶段 1 1、初始简图（、初始简图（primal sketchprimal sketch）检测亮度的变化，表示并分析局部的几何结构，以及检测光源、强光部和透明度等照明效应等，这一步得到的表示称为初始简图。未处理的初始简图：未处理的初始简图：边缘、线、点等基元图。完全的初始简图：完全的初始简图：对原始的基元进行选择、聚合和概括等过程来构成更大更为抽象的标记。2 2、维简图、维简图 建立包括表面朝向，观察者的距离，以及朝向和距离的不连续性，表面的反射情况，以及对主要照明情
11、况的某种粗略的描述。初始简图和维简图都是在以观察者为中心的坐标系中构成的。3 3、三维模型、三维模型 被观察形状的三维结构组织在以物体为中心的坐标系中的表示，以及在这种坐标系下对物体表面性质的一些描述。3.8 机器(计算机)视觉技术的应用举例 工业领域（生产装配、质量检验）机器人（星球探测机器人）遥感图像分析（植被分析）医学图像分析（骨骼定位）安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统、视频监控）国防系统（目标自动识别与目标跟踪）图像与视频检索（基于内容的检索）文物保护（数字博物馆）其他（游戏、动画、体育、人机交互）3.9 机器(计算机)视觉技术的典型应用示例 火星车3.9 机器(计算机)视觉技术的典型应
12、用示例CMU月球探测实验车Nomad漫游者3.10 可以涉猎的书刊1阮秋琦，数字图像处理学，电子工业出版社，2003年2冈萨雷斯，数字图像处理，阮秋琦等译，电子工业出版社，2003年3 Henri Maitre，现代数字图像处理，孙洪译，电子工业 出版社，2006年4张广军，机器视觉，科学出版社，2005年5贾云得，机器视觉，科学出版社，2000年6中国图形图像学报7光电工程8光学技术9应用光学10International Journal of Computer Vision(IJCV)11IEEE Trans.on Image Processing12Image and Vision Computing