数字图像处理第一章绪论.ppt

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1、数字图像处理 (Digital Image Processing）,重庆交通大学理学院,主要参考书 1、R. C. Gonzalez, R. E. Woods。数字图像处理（第二版）。电子工业出版社，2006。 2、R. C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L. Eddins。数字图像处理（Matlab版）。电子工业出版社，2006。 3、章毓晋。图像处理与分析。清华大学出版社，2000。 主要学习内容 第1、2、3、4、5、6、9、10、11、12章。 成绩评定 1、平时成绩20分； 2、实验上机30分； 3、期末考试50分。,第一章 绪论,1.1 数字图像处理及其特点

2、 1.2 数字图像处理的目的和主要内容 1.3 图像工程与相关学科 1.4 数字图像处理系统 1.5 数字图像处理的应用 1.6 数字图像处理的发展动向,1.1 数字图像处理及其特点,1.1.1 图像的概念 1.概念： 一幅图像是一种代表另一个客体（或对象）的一种写真或模拟；是一种生动的、图形化的描述。也就是说，图像是一种代表客观世界中另一物体的、生动的图形表达，它包含了描述其所代表的物体的信息。 2 图像分类 借助集合（即凡具有某种特定性质的对象的总合称之为集合）的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世界的一个子集，而图像本身又

3、可进一步划分为若干子集（若干类）。图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。,可见图像：该子集包含了全部人眼可见（可接收到）的图像，其中不仅包括了客观存在的光学图像，而且也包括了人类用各种不同的方法人工生成的图像，即照片，图形与绘画。 不可见物理图像：各种可测到的（客观存在的）物理特征量的空间分布所构成的一大类图像。这些物理特征量是多种多样的，它既包括各种波长的电磁波强度的空间分布不同所构成的图像，也包括如温度分布、压力分布、高度分布、人口密度分布等等所构成的图像。可见光学图像只是电磁波场图像中的一个子集。其余各种物理图像（均是人眼不可见的）构成了不可见物理图像子集。 还应注意到，同一个

4、空间点，可以具有多个物理特征；因此，同一对象（或物体）可以有多幅图像。例如彩照（或彩色电视图像），就是每一点均在红、绿、蓝三个波段上有不同强度分布的三幅图像的合成。 数学图像：图像的另一个子集是抽象的数学图像，即用数学函数代表的图像，它包括了连续型与离散型（即数字图像）两大类。 在所有各类图像中，只有数字图像是可以用数字计算机直接处理的图像。计算机图像处理技术主要研究数字图像的处理。,3. 数字图像处理 1） 数字图像处理 数字计算机最擅长的莫过于处理各种数据，数字化后的图像可以看成是存储在计算机中的有序数据，当然可以通过计算机对数字图像进行处理。我们把利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原

5、、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理(Digital Image Processing)。一般地，图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。 在日常生活中，图像处理已经得到广泛应用。例如，电脑人像艺术，电视中的特殊效果，自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等。在医学领域，很早以前就采用X射线透视、显微镜照片等来诊断疾病。现在，计算机图像处理已成为疾病诊断的重要手段，用一般摄影方法不能获取的身体内部的状况，也能由特殊的图像处理装置获取， 最具有代表性的就是X射线C

6、T(Computed Tomograph， 计算机断层摄像)。,2） 数字图像处理的重要意义 数字图像处理的产生和迅速发展主要受如下三个方面的影响。 （1）计算机的发展。早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。过去只能用大型计算机完成的庞大处理，现在，在个人计算机（PC机）上也能够轻而易举地实现。 （2）数学的发展， 特别是离散数学理论的创立和完善，为数字图像处理奠定了理论基础。 （3）军事、医学和工业等方面应用需求的不断增长。自20世纪20年代，

7、图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量以来，经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用范围更加广阔，已经成为一门新兴的学科，并在向更高级的方向发展。如在景物理解和计算机视觉（机器视觉）方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。特别是在景物理解和机器视觉方面， 图像也已由二维处理变成三维解释。近几年来， 随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展， 科学计算可视化、 多媒体技术等研究和应用的兴起， 数字图像处理从一个专门领域的学科， 变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。,1.1.2 数字图像处理的特点 数字图像处理是利用计算机的计算， 实现与光学

8、系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点： 1）处理精度高，再现性好。利用计算机进行图像处理， 其实质是对图像数据进行各种运算。由于计算机技术的飞速发展，计算精度和计算的正确性勿庸置疑； 另外，对同一图像用相同的方法处理多次，也可得到完全相同的效果，具有良好的再现性。 2）处理的多样性。由于图像处理是通过运行程序进行的，因此，设计不同的图像处理程序，可以实现各种不同的处理目的。 3）图像数据量庞大。图像中包含有丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用的信息，但是，数字图像的数据量巨大。一幅数字图像是由图像矩阵中的像素（Pixel）组成的，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色

9、表示， 每种颜色用8 bit表示灰度级。则一幅10241024不经压缩的真彩色图像，数据量达3 MB（即102410248 bit3=24 Mb）。X射线照片一般用64256 Kb的数据量，一幅遥感图像为32402340430 Mb。如此庞大的数据量给存储、传输和处理都带来巨大的困难。如果精度及分辨率再提高，所需处理时间将大幅度增加。 4）处理费时。由于图像数据量大，因此处理比较费时。特别是处理结果与中心像素邻域有关的处理过程（如第四章介绍的区处理方法）花费时间更多。 5）图像处理技术综合性强。数字图像处理涉及的技术领域相当广泛，如通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术等， 当然，数学、物理

10、学等领域更是数字图像处理的基础。,1.2 数字图像处理的目的和主要内容,1.2.1 数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有如下三方面的目的： 1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像的亮度、颜色，增强图像中的某些成份、抑制某些成份，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析，例如，常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。这些特征包括很多方面， 如频域特性、灰度颜色特性、边界区域特性、纹理特性、形状拓扑特性以及关系结构等。 3

11、）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于图像的存储和传输。,1.2.2 数字图像处理的主要内容 不管图像处理是何种目的，都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出，因此数字图像处理研究的内容主要有以下9个过程。 1. 图像获取、表示和表现 （Image Acquisition，Representation and Presentation） 该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。 摄像机+图像采集卡、数码相机等。,光,A/D转换单元,计算机,2. 图像增强（Im

12、age Enhancement） 图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。所以，图像增强技术是用于改善图像视感质量所采取的一种方法。因为增强技术并非是针对某种退化所采取的方法，所以很难预测哪一种特定技术是最好的， 只能通过试验和分析误差来选择一种合适的方法。有时可能需要彻底改变图像的视觉效果，以便突出重要特征的可观察性，使人或计算机更易观察或检测。在这种情况下，可以把增强理解为增强感兴趣特征的可检测性，而非改善视感质量。,3. 图像复原（Image Restoration） 当造成图像退化（图像品质下降）的原因已

13、知时， 复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。例如，掌握了聚焦不良成像系统的物理特性， 便可建立复原模型，而且对获取图像的特定光学系统的直接测量也是可能的。退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此， 复原技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是消除退化的影响， 从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。,4. 图像重建（Image Reconstruction）,图像重建与上述的图像增强、 图像复原等不同。图像增强、 图像复原的输入是图像，处理后输出的结果也是图像，而图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像

14、， CT就是图像重建处理的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的高质量图像。,5. 图像压缩编码（Image Encoding ） 数字图像的特点之一是数据量庞大。尽管现在有大容量的存贮器，但仍不能满足对图像数据（尤其是动态图像、高分辨率图像）处理的需要，因此在实际应用中图像压缩是必需的。如果数据不压缩，则在存储和传输中就需要占很大的容量和带宽，因而增加了成本。图像压缩的目的就是压缩数据量。 图像编码主要是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技

15、术，目的是在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的有三个： 减少数据存储量；降低数据率以减少传输带宽；压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。 从编码技术发展来看，Kunt提出第一代、第二代编码的概念。第一代编码是以去除冗余为基础的编码方法，如PCM、PCM、M、亚取样编码法、DFT、DCT、W-H变换编码法以及以此为基础的混合编码法。第二代编码法多为20世纪80年代以后提出的，如金字塔编码法、Fractal编码法、小波变换编码法、基于神经网络的编码法、模型基编码法等。这些编码方法有如下特点：充分考虑人的视觉特性；恰当地考虑对图像信号的

16、分解与表述；采用图像的合成与识别方案压缩数据。,6. 图像分割（Image Segmentation） 把图像分成区域的过程就是图像分割。图像中通常包含多个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。图像处理为达到识别和理解的目的，几乎都必须按照一定的规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体（或部分）。 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。人类视觉系统的优越性， 使得人类能够将所观察的复杂场景中的对象分开， 并识别出每个物体。但对计算机来说， 这却是一个难题。目前，大部分图像的自动分割还需要人工提供必需的信息来帮助，只有一部分领域（如印刷字符自动识别（

17、OCR、 指纹识别等）开始使用。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。,7. 图像分析（ Image analysis） 图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图像进行分类、识别和理解。在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中，图像分析是对图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。在有的应用中，如医学图像处理，不仅要检测出物体（如肿瘤）的存在， 而且还要检查物体的大小。 8.模式识别(Pattern Recogni

18、tion) 模式识别是数字图像处理的又一研究领域。当今，模式识别方法大致有三种，即：统计识别法；句法结构模式识别法；模糊识别法。 9.图像理解(Image Understanding) 图像理解是由模式识别发展起来的方法。该处理输入的是图像，输出的是一种描述。这种描述并不仅是单纯的用符号作出详细的描绘，而且要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。图像理解有时也叫景物理解。在这一领域还有相当多的问题需要进行深入研,1.3 图像工程与相关学科,1.3.1 图像工程的内涵 图像工程的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同，可分为图像处理、图像分析和图像理解三

19、个层次，如图1-2所示。换句话说，图像工程是既有联系又有区别的图像处理、图像分析及图像理解三者的有机结合， 另外还包括它们的工程应用。,图像分析:主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量， 以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析就是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是目标特征的测量结果， 或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质 图像理解:其重点是在图像分析的基础上， 进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释， 从而指导决策。如果说图像分析主要是以观察者为中心研究客

20、观世界，那么图像理解在一定程度上就是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界（包括没有直接观察到的事物）。 可见，图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理， 处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 根据本课程的任务和目标，本书重点放在图像处理上，并学习图像分析的基本理论和方法。,1.3.2 相关学科和领域 图像

21、工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的交叉学科。从它的研究方法来看，它可以与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等许多学科相互借鉴。从它的研究范围来看，它与模式识别、 计算机视觉、计算机图形学等多个专业互相交叉。另外，图像工程的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术都有密切的联系，它的发展应用与医学、遥感、通信、文档处理和工业自动化等许多领域也是密不可分的。 图像工程与计算机图形学(Computer Graphics)、模式识别（Pattern Recognition）、计算机视觉（Computer Vision）等的关系如图1CD*23所示。计算机图

22、形学研究的是用计算机技术生成图形的理论、方法和技术，即由非图像形式的数据描述来生成逼真的图像。它可以生成现实世界中已经存在的物体的图形，也可以生成虚构物体的图形，它和图像分析的对象和输出结果正好对调。图像模式识别与图像分析则比较相似，只是前者试图把图像分解成可用符号较抽象地描述的类别。计算机视觉主要强调用计算机实现人的视觉功能，要用到图像工程三个层次的许多技术，但目前的研究内容主要与图像理解相结合。,图1-3 图像工程与相关学科的联系和区别,1.4 数字图像处理系统,1 数字图像处理系统硬件 早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都采用大型机。随着计算机性价比（性能价格比）日新月异的

23、提高，以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机， 配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系统。目前，国产的CA540、VP32、FGCT11010N8、 CA-CPE-1000、CA-CPE-3000等图像板研制成功并已商品化。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是微型计算机的性能逐年提高，使得微型图像处理系统的性能也不断升级，加之软件配置丰富，使其更具实用意义。,2 数字图像获取主要工具(摄像机，数码相机、扫描仪，遥感仪，采集卡等) 1） 电视摄像机（Video Camera） 电视摄像机是目前使用最广泛的图像获取设备。电视摄像机的核心部件是光电转换装置

24、，也称为固态阵。目前大多数感光基元多为电荷耦合器件CCD（Charge Coupled Device），CCD可以将照射在其上的光信号转换为对应的电信号。该设备小巧、 速度快、成本低、灵敏度高，多作为实时图像输入设备应用。但灰度层次较差、非线性失真较大、有黑斑效应，在使用中需要校正。目前，CCD摄像机可达19201035的高分辨率，快门速度可达10-4s。 2） 数码照相机（Digital Camera） 数码照相机也叫数字相机，是一种能够进行景物拍摄，并以数字格式存放拍摄图像的特殊照相机。它的核心部件是CCD图像传感器，主流机型分辨率已在400万像素以上。数码照相机的感光器件也是CCD阵列。

25、CCD可以对亮度进行分级，但并不能识别颜色。为此，数码照相机用红、绿和蓝三个彩色滤镜，当光线从红、 绿、 蓝滤镜中穿过时，就可以得到每种色光的反应值，再通过软件对得到的数据进行处理，从而确定每一个像素点的颜色。CCD生成的数字图像被传送到照相机的一块内部芯片上。该芯片负责把图像转换成相机内部的存储格式(通常为JPEG格式)。最后，把生成的图像保存在存储卡中。 数码照相机可通过USB接口与计算机相连，将拍摄的图像下载到计算机中，以便处理或插到文档Web页面中，或用彩色打印机输出。,3） 扫描仪（Scanner） 扫描仪是将各种形式的图像信息（如图片、 照片、 胶片及文稿资料等）输入计算机的重要工

26、具，特点是精度和分辨率高。目前，1200DPI（Dot Per Inch）以上精度的扫描仪很常见。而且扫描仪的成本很低，一台平板式扫描仪的价格在千元左右。由于扫描仪良好的精度和低廉的价格，已成为当今应用最为广泛的图像数字化设备。但用扫描仪获取图像信息速度较慢，不能实现实时输入。 4） 遥感图像获取设备 遥感中常用的图像获取设备有光学摄影设备，如摄像机、多光谱像机等；红外摄影设备，如红外辐射计、红外摄像仪、多通道红外扫描仪、多光谱扫描仪(MSS)微波设备，如微波辐射计、侧视雷达、真空孔径雷达、合成孔径雷达(SAR)。 5）图像输入卡（采集卡) 通常图像输入卡安装于计算机主板扩展槽中， 主要包括图

27、像存储器单元、 显示查找表（LUT）单元、 CCD摄像头接口(A/D)、 监视器接口(D/A)和PC机总线接口单元。工作过程如下：摄像头实时或准实时采集图像数据， 经A/D变换后将图像存放在图像存储单元的一个或三个通道中，D/A变换电路自动将图像显示在监视器上。通过主机发出指令， 将某一帧图像静止在存储通道中， 即采集或捕获一帧图像，然后可对图像进行处理或存盘。高档卡还包括卷积滤波、FFT（快速傅立叶变换）等图像处理专用的快速部件。现在有的图像采集卡将图像和图形功能合为一体，如北京大恒图像视觉有限公司开发的VIDEO-PCI-C真彩色图像采集卡。该卡基于PCI总线设计，它将图像和VGA的图形功

28、能合为一体， 可在计算机屏幕上实时显示彩色活动图像， 其分辨率为768576。,3 数字图像输出和显示( 打印机、绘图仪、显示卡、胶片记录器、显示器） 显示卡是记忆和保存图像的地方， 通常， 存贮的图像要随时显示在显示器上。PC机多采用800600或1024768个像素点。通常在图像处理装置中， 灰度值红(R)、 绿(G)、 蓝(B)各占8位（bit）， 共计24位，可以表示1670万种颜色， 这种显示卡称为真彩色显示卡。 3 数字图像存储 （磁盘、硬软盘、磁带、光盘） 图像数据量庞大，早期其存储成为问题。到目前为止， 除了大容量磁盘可供存储图像数据之外，MO、CD、DVD等光学存储装置以及S

29、AN、NAS等网络存储系统，为存储海量图像数据提供了极好的支持。 4. 计算机 图像处理的主要特点是数据量大、运算时间长，因而对系统硬件配置要求较高。目前，在PC机上配置奔腾P4 2.4 G以上CPU、512 MB内存、 80 G以上硬盘的计算机已属常见，计算速度大幅度提高，可与几年前的大型机媲美。为了加快图像的显示和处理速度，用于图像处理的PC机配置应尽可能高一些。当然，有条件时最好采用图形工作站进行图像处理。,大面幅彩色打印机,摄像头,数码摄像机,彩色打印机,数码相机,采用半导体隔离CCD,采用硅氧化物隔离CCD,Canon 656U采用CIS技术,CompactFlash存储卡 Comp

30、actFlash Memory Card,MemoryStick,PCMCIA存储设备,磁带,1.5 数字图像处理的应用,具体应用领域可粗略概括如下： 物理、化学: 结晶分析、谱分析； 生物、医学: 细胞分析、染色体分类、血球分类、X射线照片分析、CT； 环境保护: 水质及大气污染调查； 地质: 资源勘探、地图绘制、GIS； 农林: 植被分布调查、农作物估产； 海洋: 鱼群探查、海洋污染监测； 水利: 河流分布、水利及水害调查； 气象: 云图分析等； 通信: 传真、电视、多媒体通信； 工业一交通: 工业探伤、铁路选线、机器人、产品质量监测； 经济: 电子商务、身份认证、防伪； 军事: 军事侦察

31、、导弹制导、电子抄盘、军事训练等； 法律: 指纹识别等；,1.通讯 包括图像传输、电视电话、 电视会议等， 主要是进行图像压缩甚至理解基础上的压缩。 电视广播：单色电视广播1925年在英国实现。1936年BBC开始电视广播。目前出现的彩色电视有三种制式，即NTSC（美国、日本等）、PAL（中国、西欧、非洲等）和SECAM（法国、俄罗斯等）。 可视电话和会议电视：1964年美国国际博览会展出了Picture-phone MOD-I可视电话系统，带宽为1MHz，目前的可视电话/会议电视均采用数字压缩技术，也出现了相应的国际标准。如：图像编码标准H.261、H.263等，会议电视的H.230标准，在

32、专用通信网中用PCM一次群传输，速率为2048kb/s。桌面型系统遵循H.323标准。 图文电视和可视图文：图文电视（Teletext）和可视图文（Videotext）是提供可视图形文字信息的通信方式，图文电视是单向传送信息，它是在电视信号消隐期发送图文信息，用户可用电视机和专用终端收看该信息；可视图文是双向工作方式，用户可用电话向信息中心提出服务内容或从数据库中选择信息。 传真：是把文字、图表、照片等静止图像通过光电扫描的方式变成电信号加以传送的设备。经过多年发展，传真技术不断进步，现在已有仅数秒钟就可传送一幅A4文件的传真机，分辨率高达16点毫米。,2.宇宙探测 由于太空技术的发展，需要用

33、数字图像处理技术处理大量的星体照片。 3.遥 感 航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用的信息。主要用于地形地质，矿藏探查， 森林、 水利、 海洋、 农业等资源调查， 自然灾害预测预报，环境污染监测， 气象卫星云图处理以及地面军事目标的识别。 在遥感应用中，我们可以看到大量的与图像处理密切相关的技术。从世界上出现第一幅照片(1839年）、意大利人乘飞机拍摄了第一张照片(1909年）、前苏联（1957年）及美国（1958年）发射第一颗人造地球卫星等都为遥感技术的发展奠定了坚实的基础。1962年国际上正式使用遥感一词（Remote Sensing）。此后，美国相继发射多颗陆地资源

34、探测卫星（1972年，LANDSAT-I四个波段，地面分辨率59m79m；1975年，LANDSAT-；1978年，LANDSAT-，分辨率40m40m；1982年，LANDSAT-，分辨率30m30m，在这颗卫星上配置了GPS系统（Global Positioning System），定位精度在地心坐标系中为土10m。,4.生物医学领域中的应用 图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是在临床诊断还是病理研究都大量采用图像处理技术。它的直观、无创伤、安全方便的忧点受到普遍的欢迎与接受。其主要应用如X射线照片的分析，血球计数与染色体分类等。目前广泛应用于临床诊断和治疗的各种成像技术，如超声波诊断等

35、都用到图像处理技术。有人认为计算机图像处理在医学上应用最成功的例子就是X射线CT（X-ray Computed Tomography）。1968-1972年英国的EMI公司的Hounsfeld研制了头部CT，1975年又研制了全身CT。其中主要研制者Hounsfeld（英）和Commack(美）获得了1979年的诺贝尔生理医学奖。类似的设备目前已有多种，如核磁共振CT（NMRI，Nuclear Magnetic Resonance Imaging），电阻抗断层图像技术（EIT，Electrical Impedance Tomography）和阻抗成像（Impedance Imaging），这是

36、一种利用人体组织的电特性（阻抗、导纳、介电常数）形成人体内部图像的技术。,5.工业生产中的应用 在生产线中对产品及部件进行无损检测是图像处理技术的重要应用领域。该领域的应用从70年代起取得了迅速的发展，主要有产品质量检测、生产过程的自动控制、CADCAM等。在产品质量检测方面，如食品、水果质量检查，无损探伤，焊缝质量或表面缺陷。又如，金属材料的成分和结构分析，纺织品质量检查， 光测弹性力学中应力条纹的分析等。在电子工业中，可以用来检验印刷电路板的质量、监测零件部件的装配等。在工业自动控制中，主要使用机器视觉系统对生产过程进行监视和控制， 如港口的监测调度、交通管理、流水生产线的自动控制等。在计

37、算机辅助设计和辅助制造方面，已获得越来越广泛的应用，并和基于图形学的模具、机械零件、服装、印染花型CAD结合。目前二维图纸自动输入和理解，根据3D实物建立CAD模型等越来越引起重视。 6.军事、 公安等方面的应用 军事目标的侦察、 制导和警戒系统、 自动灭火器的控制及反伪装； 公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识； 历史文字和图片档案的修复和管理等。,7. 机器人视觉 机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官， 主要进行三维景物理解和识别，是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人，装配线工件识别、定位，太空机

38、器人的自动操作等。 8. 视频和多媒体系统 目前，电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。 9. 娱乐： 电影特技，动画，广告，MTV等。 10.科学可视化（HTSS） 图像处理和图形学紧密结合，形成了科学研究各个领域新型的研究工具。 11.电子商务 在当前呼声甚高的电子商务中，图像处理技术也大有可为， 如身份认证、 产品防伪、水印技术等。 总之，图像处理技术应用领域相当广泛，已在国家安全、 经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色，对国计民生的作用不可低估。,图象处理最先应用于空间探索,地球资源勘探,遥感图片,气象预报,气象

39、云图,计算机合成图像,广告设计,网页设计,Wallpaper,动画,娱乐,军事目标跟踪,隐形飞机、定位轰炸,军事应用,三维实景虚拟,居室虚拟,自然景观模拟,美人鱼,MRI,Motor Activation - Right Index Finger Movement,1 Hz 2 Hz 3 Hz,Schlaug, et al, 1995, Harvard Medical School and Beth Israel Hospital,医学图象,人眼虹膜识别系统,一种最为快捷方便的方法-手掌识别,识别手掌的几何特征 手掌放在录入头表面后，由红外相机获取图像。然后对手掌的整体形状、手指和关节的形状和

40、长度进行测量，从而得到手掌的特征点。 准确度不是很高，不能对手掌的其它特征，比如掌纹、伤疤进行分析。 可利用的特征点约2050个,指纹：最成熟的识别技术,人脸识别系统的框架,入库,定位特征点,提取特征,特征,复杂场景,表情变化,光照变化,年龄变化,姿态变化,1.6 数字图像处理的发展动向,1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如， 在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度仍然是主要矛盾之一。 2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 3）加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展。如，人的视觉特性、心理学特性

41、等的研究，如果有所突破，将对图像处理技术的发展起到极大的促进作用。 4） 加强理论研究， 逐步形成图像处理科学自身的理论体系。 5） 图像处理领域的标准化。图像的信息量大、数据量大， 因而图像信息的建库、检索和交流是一个重要的问题。就现有的情况看， 软件、硬件种类繁多， 交流和使用极为不便，成为资源共享的严重障碍。应建立图像信息库， 统一存放格式，建立标准子程序，统一检索方法。,图像处理技术未来发展大致可归纳为： 1）图像处理的发展将围绕HDTV(高清晰度电视)的研制， 开展实时图像处理的理论及技术研究，向着高速、高分辨率、 立体化、多媒体化、 智能化和标准化方向发展。 2）图像、图形相结合，

42、朝着三维成像或多维成像的方向发展。 3） 硬件芯片研究。把图像处理的众多功能固化在芯片上， 使之更便于应用。 4） 新理论与新算法研究。在图像处理领域，近几年来， 引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如小波分析(Wavelet)、分形几何(Fractal)、 形态学(Morphology)、 遗传算法(GA， Genetic Algorithms)、人工神经网络等(Artificial neural networks)。这些理论及建立在其上的算法， 将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。 数字图像处理经过初创期、发展期、普及期及广泛应用几个阶段，如今已是各个学科竞相研究并在各个领域广泛应用的一门科学。随着科学技术的进步以及人类需求的不断增长，图像处理科学无论是在理论上还是实践上， 均会取得更大的发展。,