第一章 绪 论 ◆ 课程学习要求
◆ 学习方法
1.1 何谓数字图像处理 1.1.1 图像的概念 图像(image)是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。在一般的意义下,可以认为一幅图像就是一个东西的一个表示,它包含了所表示物体的相关描述信息,出现形式多种多样:
1.1.2 图像的类别 1、按照图像的存在形式分 (1)“物理图像” (physical images) 物质或能量的实际分布
(2)抽象图像,即“数学图像”,包括连续函数和离散函数。离散函数图像就是计算机可以处理的形式。物理图像必须要变成离散函数才能被计算机处理。 2、按照图像的色彩特性分
3、按照图像的光谱特性分
4、按照图像的时间特性分
5、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性分 1.1.2 图像信息的分类
1.1.4 数字图像处理的几个基本术语
◆ 扫描(scanning)
◆ 采样(sampling)
◆ 量化(quantization)
一般来说, ,g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。 量化参数与数字化图像间的关系: 数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。 非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方,采样间距小,否则间距大。 非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大,而频度大的间隔小。 采用非均匀采样与量化,会使问题复杂化,因此很少采用。 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。但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。 ◆ 几个重要概念
像素间距(pixel spacing)=1/采样密度
◆ 采样定理(sampling theorem) 采样过程所应遵循的规律,又称取样定理、抽样定理。采样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系,是连续信号离散化的基本依据。采样定理是1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理。1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。采样定理有许多表述形式,但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。 ◆ 时域采样定理 频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt),f(t1±2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。 1.2 数字图像处理技术
广义图像处理
◆ 狭义的计算机图像处理
具体而言,遥感数字图像处理的内容包括: ◆ 图像的数字化(digitizing) 扫描(scanning):对一幅图像内给定位置的寻址。矩形扫描网格常称为光栅。 采样(sampling):在一个图像的每个像素位置上测量灰度值。 量化(quantization):将一个测量的灰度值用一个整数表示 ◆ 图像变换 图像变换目的在于:处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。 图像变换算法很多,重点学习傅立叶变换的算法、性质和应用。 ◆ 图像增强 介绍各种增强方法及其应用。增强图像的有用信息,消弱噪声的干扰。 ◆ 图像的恢复与重建 把退化、模糊了的图像复原.包括图像辐射和几何校正等内容;由断层扫描重建二、三维图像。 ◆ 图像编码 简化图像的表示,以压缩图像的数据,便于存储和传输。 ◆ 图像分割 图像分割是指将一幅图像划分为互不重叠的区域的处理。重点介绍图像分割的方法及其应用。 ◆ 二值图像处理与形状分析 介绍二值图像的几何概念、二值图像连接成分的各种变形算法和二值图像特征提取与分析的各种方法。 ◆ 纹理分析 主要介绍影像纹理的概念及其特征提取与分析的一些方法与应用。 ◆ 图像识别 对图像中的不同对象进行分类、描述和解译。 3、数字图像处理的显著成就
4、数字图像处理的学科特点 因此图像处理技术不仅是融合多学科的新兴学科,而且是工程性很强的学科。 计算机应用,涉及的领域包括数学、物理学、生物学以及生理学等基础学科,又在电子技术、计算机科学、信息理论、医学、控制理论以及系统工程等应用学科新成就的促进下迅速发展。图像系统与研究目标密切相关,需针对不同应用、不同要求采用不同的方法、构建不同的系统。图像处理是一门年轻的、充满活力的交叉学科,并随着计算机技术、认知科学、神经网络技术以及数学理论的新成果,如数学形态学、小波分析、分形理论的发展,以及其它相关领域的最新成就而飞速发展着。 ◆ 几个学科之间的关系
◆ 几个当今热点的研究方向
◆遥感图像处理软件 ERDAS IMAGINE ERDAS 公司创建于1978 年,总部设在美国佐治亚州的亚特兰大市。目前ERDAS 公司已经发展成为世界上最大的专业遥感图像处理软件公司,全球用户遍布100 多个国家,软件套数超过了60,000 套,市场占有率为46%,在全球遥感处理软件市场排名第一,在GIS 软件市场排名第九。在美国国家影像制图局(NIMA)等权威机构组织的历经5年的Passfind 项目遥感影像系统评比当中,在十一个项目评比中获得九个项目第一,最终综合功能性价比名列第一,在三维可视化分析领域更是在功能与理念上一路领先。自2002 年年中在得到Leica 公司的资金支持后,ERDAS IMAGINE 软件的发展步伐更加有利与快捷,更多的新功能与算法加进到新版本中,一系列的举措不仅仅使用户的当前投资得到充分发挥,也得到了未来产品发展的保护。 ERDAS 软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出,图像增强、纠正、数据融合以及各种变换、信息提取、空间分析/建模以及专家分类、ArcInfo 矢量数据更新、数字摄影测量与3 维信息提取,硬拷贝地图输出(在3 维景观的绘图输出更是达到了所见即所得的清晰大数量的纸质图)、雷达数据处理、3 维立体显示分析。IMAGINE 软件可支持所有的UNIX 系统,以及PC 机的Microsoft Windows2000Professional (需Pack 2),Windows XP Professional 操作系统。其应用领域包括:科研、环境监测、气象、石油矿产勘探、农业、医学、军事(数字地理战场,解译等)、电讯、制图、林业、自然资源管理、公用设施管理、工程、水利、海洋,测绘勘察和城市与区域规划等。通过与著名的GIS 厂商ESRI 公司的战略合作,ERDAS 公司在与GIS 完整集成的IMAGINE系列软件之外,同时开发基于ArcView GIS V8.x 的图像分析模块——Image Analysis 和Stereo Analyst 两个扩展模块,向用户提供GIS/RS 一体化的解决方案。 *ERDAS IMAGINE产品套件:它是一个用于影象制图、影象可视化、影象处理和高级遥感技术的完整的产品套件。 *ERDAS IMAGINE扩展模块:ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户的,可使用户根据自已的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合,对系统进行剪裁,充分利用软硬件资源,并最大限度地满足用户的专业应用要求。 *ArcGIS Extensions:它是为ArcGIS用户提供的一个使用方便的地理影象分析和处理功能的扩展模块。 目前的版本:ERDAS 2011(11.0) 网址:http://www.erdas.com/Homepage.aspx
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