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第三讲：图像处理与机器视觉 §3.1 基本概念 §3.2 图像的模型与表达 §3.3 图像处理的基本算子举例 §3.4 图像处理的类别和特点 §3.5 图像处理的应用领域概说 §3.6 图像处理的典型示例 §3.7 机器(计算机)视觉系统 §3.8 机器(计算机)视觉技术的应用举例 §3.9 机器(计算机)视觉技术的典型应用示例 §3.10可以涉猎的书刊 §3.1 基本概念 (1)图像(视觉)信息的重要性 人类可获信息的75%以上为视觉(图像)信息, “百闻不如一见”。 (2)图像处理技术的类别 1)模拟图像处理:包括光学处理和电子处理,如照相、电视图像处理等。优点:速度快(实时),缺点:精度差、灵活性差。 2)数字图像处理:计算机或实时硬件处理，如CT图像处理等。优点：精度高、灵活性好、处理内容丰富。缺点：处理速度受限制。 (3)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和技术．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． §3.2 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) = f[A(i,j)] 例：线性点运算 DB = f(DA) = aDA + b a1: 对比度增强; 0a1:对比度减弱 a=1 b?0: 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 （2）邻域算子 像素的连通性 : 对于像素 P(x,y) 4-neighbours: N4(P) = {(x+1,y), (x-1,y), (x,y+1),(x,y-1)} 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——改善象质，以便于目视判读。 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：去除干扰，突出主要特征，包括：平滑与锐化 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、退化图像的恢复、相位恢复等。 （2）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：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：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：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：模式识别与景物分析 ★ 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，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 森林覆盖计算，农作物估产，水质及大气污染调查。 资源勘探，地图绘制，地理信息系统（GIS）。 森林火灾监护－－客观反映火灾情况、面积。 鱼群探查，海洋污染检测；河流分布，水利及水害调查。 军事侦察，导弹制导，电子沙盘，军事训练等。 身份认证：指纹、掌纹、虹膜等识别。 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、γ刀与χ刀脑外科等都离不开图像。 工业图像：X线控探伤（