钢铁男儿

膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。若输出图像为g(i,j),则它们的定义式为。

区域分裂合并法无需预先指定种子点,它按某种一致性准则分裂或者合并区域.可以先进行分裂运算,然后再进行合并运算;也可以分裂和合并运算同时进行,经过连续的分裂和合并,最后得到图像的精确分割效果。分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有效。具体实现时,分裂合并算法是基于四叉树数据表示方式进行。下面介绍分裂合并法的具体步骤。⑴ 初始分割把一幅图像分裂到第二层，子块数n = 16，子块标号如下图。⑵ 合并处理按预先给定的合并原则，对第二层的每4个子块进行检查。假定子块21、22、23、24符合合并原则，合并后标

一 基于边缘的图像分割

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于

一 开运算二 闭运算

图像灰度阈值分割技术都没有考虑到图像像素空间的连通性。区域增长法则正好相反,顾及像素的连接性.方法：1）选择一个或一组种子；2）选择特征及相似性判决准则；3）从该种子开始向外生长，首先将判断种子邻域的像素是否满足相似性条件，满足则与种子合并成区域，然后以合并的像素为生长点，采用类似地方法进行生长4）反复3)操作，直到不再有满足条件的像点合并到区域为止。区域增长根据所用的邻域方式和相似性准则的不同，产生各种不同的区域扩张法。可分为：①单一型（像素与像素）；②质心型（像素与区域）；③混合

最简单图像——f(x,y)灰度阈值——T二值化图像——g(x,y)

使用交点累加器，找出参数空间相交线段最多的点，然后根据该点参数给出对应的xy平面直线方程。算法步骤：1．在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m、n等分，并设一个二维数组A(m,n)，用来统计交点计数值2．对图像上的所有边缘点作Hough变换，求每个点在θj(j＝0，1，…，n-1)Hough变换后的ρi ，判断(ρi、θj)与哪个数组元素对应，则让该数组元素值加1；3．比较数组元素值的大小，最大值所对应的(ρi、θj)就是这些共线点对应的直线方程的参数。算法特点：对ρ、θ量化过粗，直线参数就不精确

纹理(Tuxture)一词最初指纤维物的外观。字典中对纹理的定义是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”。习惯上，把图像中这种局部不规则的，而宏观有规律的特性称之为纹理。因此，纹理是由一个具有一定的不变性的视觉基元，通称纹理基元，在给定区域内的不同位置上，以不同的形变及不同的方向重复地出现的一种图纹。人工纹理是某种符号的有序排列， 这些符号可以是线条、点、字母等，是有规则的。 自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、森林、草地等图案，往往是无规则的。提到纹理，人们自然会想到木质家具上的木纹，花布

一 引言二 加法运算三 减法运算四 乘法运费

基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法，分类器是概念驱动的。目标：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。基于模糊数学理论，利用隶属函数描述事物的不确定性。识别根据研究对象对于某模糊子集的隶属程度采用最大隶属原则识别法、择近原则识别法，模糊聚类分析法对模式进行识别。该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。识别采用结构

灰度共生矩阵p(i,j丨d,θ) 定义为从灰度为i的点离开某个固定的位置（相距d，方向为θ)的点上灰度为j的概率。d 的选择：适当地选择d（文献资料4-8）θ 的选择：取0,45,90,135度。由于灰度共生矩阵与方向有关，单一方向的抽取会造成图像发生旋转时纹理特征发生变化；通常方向以45度为划分单位，依次为：0°, 45°,90°, 135°四个方向，分别代表东一西、东北一西南、南一北、东南一西北4个方向的共生矩阵。

若图像的纹理较粗，则ρ （x，y）随d增加而下降的速度较慢；如果图像的纹理较细，则ρ （x，y）随d增加而下降的速度较快；随着d的不断增加， ρ（x，y）会呈现某种周期性变化，其周期的大小能够反映出局部模式排列规则的稀疏、稠密程度。利用图像纹理的自相关函数ρ （x，y）随x，y大小变化的规律，可以描述图像纹理的粗糙度、规整度、粗略度等特征。图像纹理的一个重要性质是纹理的反复性。适用于比较规则的纹理图像分析。

基于差分检测图像边缘的算子往往对噪声敏感。因此对一些噪声比较严重的图像就难以取得满意的效果。若用平面或高阶曲面来拟合图像中某一小区域的灰度表面，求这个拟合平面或曲面外法线方向的微分或二阶微分检测边缘，可减少噪声影响。若用一平面p(x,y)=ax+by+c来拟合空间四邻像素的灰度值f(x,y)、f(x,y+1)、f(x+1,y)、f(x+1,y+1)。则均方差为：按均方差最小准则,可求解出参数a , b , c。经推导：a和b对应的模板如下：按梯度的定义，由平面p(x,y)=ax+by+c的偏导数

由于Laplacian算子对噪声比较敏感，为了减少噪声影响，可先对图像进行平滑，然后再用Laplacian算子检测边缘。Marr算子是在Laplacian算子的基础上实现的，它得益于对人的视觉机理的研究。与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度算子略好。

对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得目标信息，从而建立对图像的描述。图像分析的大致步骤：把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开；找出分开的各区域特征；识别图像中要找的对象或对图像进行分类；对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互联系，进而找出相似结构或将相关区域连成一个有意义的结构。把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术。严格的定义如下：令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集（子区域）R1，R2，…，RN：先提取区域边界，再确定边界限定的

– JBIG，H.26x，JPEG，MPEG等• 国际标准化组织（ID）和国际电报电话咨询委员会（CCITT）联合成立的专家组JPEG（Joint Photographic Experts Group）于1991年3月提出了ISO CDIO918号建议草案:多灰度静止图像的数字压缩编码（通常简称为JPEG标准）。这是一个适用于彩色和单色多灰度或连续色调静止数字图像的压缩标准。它包括基于DPCM（差分脉冲编码调制）、DCT（离散余弦变换）和Huffman编码的有损压缩算法两个部分。JPEG压缩编码算法的主

– 预测编码（Predictive Coding)，是根据“过去”的时刻的像素值，运用一种模型，预测当前的像素值，预测编码通常不直接对信号编码，而是对预测误差进行编码。当预测比较准确，误差较小时，即可达到编码压缩的目的。– 原理：对图像的一个像素的离散幅度的真实值，利用其相邻像素的相关性，预测它的下一个像素的可能值，再求两者差，对这种具有预测性质的差值，量化，编码，就可以达到压缩的目的。2)每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需要用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作；3）预测系数

• 为了达到更大的压缩率，提出了一种方法，就是将在图像中出现频率大的像素值给一个比较短的编码，将出现频率小的像数值给一个比较长的编码。8=176 bits) 4a3b2c1d5e7f (共12。** – 2. Huffman 编码（熵编码）

– 图像品质的核心问题是逼真度问题。经过处理的图像（包括经过压缩编码后的图像）与一个标准图像之间的偏差可以作为图像逼真度（保真度）的度量。这一偏差，包括亮度，色度，分辨率以及某些心理物理学参数。（偏差应该在允许的范围之内）– 1. 客观保真度准则– 设f(x,y)是输入图像，f′(x,y)是输出图像, 定义偏差e(x,y)=f(x,y)-f′(x,y)，则以下的参数可作为保真度准则：2. 主观保真度准则– 挑选一定数量的观察者进行评价。冗余大致分为三类：– 1）编码冗余• 符号序列码字

480的彩色图像，每秒30帧，则一秒钟的数据量为：640242337。

*一、基础知识。

在实际的成像系统中，图像捕捉介质平面和物体平面之间不可避免地存在有一定的转角和倾斜角。转角对图像的影响是产生图像旋转，倾斜角的影响表现为图像发生投影变形。另外一种情况是由于摄像机系统本身的原因导致的镜头畸变。此外，还有由于物体本身平面不平整导致的曲面畸变如柱形畸变等。这些畸变统称为几何畸变。光学系统、电子扫描系统失真而引起的斜视畸变、投影畸变、枕形、桶形畸变、混合畸变、柱面畸变等，都可能使图像产生几何特性失真，这些系统失真导致的常见的图像几何畸变如图所示：几何畸变又可分为线性几何畸变和非线性几何畸变。

根据上一节讲解的图像退化与复原的概念以及图像退化模型，如下图所示，原始图像f(x,y)经过退化系统H 以及噪声n(x,y)的影响后得到退化后的图像g(x,y)，经过复原系统M 将g(x,y)尽最大可能恢复到近似原图f’(x,y) ，因此，对图像的复原可以看作是图像退化的逆过程。

密度分割法是把灰度图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii(i=1，2，…，N),给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。该方法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限。

指数低通滤波器是图像处理中常用的另一种平滑滤波器。

为在锐化边缘的同时减少噪声的影响，Prewitt从加大边缘增强算子的模板大小出发，由2x2扩大到3x3来计算差分，如图(a)所示。

任何一幅原始图像，在其获取和传输等过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像恶化，质量下降，图像模糊，特征淹没，对图像分析不利。为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。它可以在空间域和频率域中进行。本节介绍空间域的几种平滑法。局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑。设有一幅N×N的图像f(x,y)，若平滑图像为g(x,y)

进而得两边积分得。

这里主要介绍二维离散傅里叶变换（DFT，discrete FT）中的几个常用性质（可分离线、周期性和共轭对称性、平移性、旋转性质、卷积与相关定理）：二维离散傅立叶变换DFT 可分离性的基本思想是二维DFT 可分离为两次一维DFT。因此可以用通过计算两次一维的FFT 来得到二维快速傅立叶变换FFT 算法 。根据快速傅里叶变换的计算要求，需要图像的行列数均满足2 的n 次，如果不满足，在计算FFT之前先要对图像补零以满足2 的n 次。一个M 行N 列的二维图像f(x,y)，先按行对列变量y 做一次长度

1、傅里叶变换的理论基础与基本定义首先我们来认识一下傅里叶变换的理论基础，法国数学家、物理学家傅里叶在1811年任一函数都可以展成三角函数的无穷级数，由此引出的傅里叶级数展开中指出，任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦和的形式，每个正弦和/或余弦乘以不同的系数（即傅里叶级数展开）。

按不同的方式进行组织或存储数字图像像素的灰度，就得到不同格式的图像文件。图像文件按其格式的不同具有相应的扩展名。常见的图像文件格式按扩展名分为：RAW格式、BMP格式、TGA格式、PCX格式、GIF格式、TIFF格式等。（1）描述图像的高度、宽度以及各种物理特征的数据。（3）描述图像的位图像数据体。

按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。1）单幅图像 -------->单幅图像2）多幅图像-------->单幅图像3）单(或多)幅图像------->数字或符号符1.局部处理领域对于任一像素(i,j)，该像素周围的像素构成的集合{(i+p,j+p),p、q取合适的整数},叫做该像素的领域。如图。常用的领域如图，分别表示中心像素的4-领域、8-领域。局部处理对输入图像IP(i,j)处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素(i,j)及其领域N(IP(i,j

b位图是 24 位（真彩色）时，无调色板。a）位图是 1 4 8 位时，有调色板。

图像的特征有很多，按提取特征的范围大小又可分为：①点特征仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的灰度值、彩色图像中的红 ( 、绿 ( 、蓝 ( 成分的值。②局部特征在小邻域内所具有的性质，如线和边缘的强度、方向、密度和统计量 平均值、方差等 等。③区域特征在图像内的对象物一般是指与该区域外部有区别的具有一定性质的区域 内的点或者局部的特征分布，或者统计量，以及区域的几何特征 面积、形状 等。④整体特征整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构特征等。

按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。1）单幅图像 单幅图像2）多幅图像 单幅图像3）单（或多）幅图像 数字或符号等1.局部处理邻域对于任一像素（i j ），该像素周围的像素构成的集合 i+p，j+q p 、 q 取合适的整数}}，叫做该像素的邻域。如图。常用的邻域如图，分别表示中心像素的 4 邻域、 8 邻域。局部处理对输入图像IP（i，j）处理时，某一输出像素JP(i，j)值由输入图像像素（i，j)及其邻域N(IP(i，j))中的像素值确定。这种处理称为局部处理。

*数字化器必须能够将图像划分为若干像素并分别给它们地址，能够度量每一像素的灰度并量化为整数，能够将这些整数写入存储设备。3.照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成横向光带，又经。A．采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。B．图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。CCD上， CCD 将 RGB 光带转变为模拟电子信号，C．光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。1.将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上。D．量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。

数字图像处理系统由硬件和软件组成。

天文学：蟹状脉冲星图像。磁共振成像(MRl)