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认识“数字图像” 不同领域的人对图像的概念有着不同的理解。从工程学角度上讲，“图”是物体透射或反射光的分布；“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。因此，图像常与光照、视觉等概念联系在一起，光的强弱、光的波长以及物体的反射等特点决定了图像的客观属性，而人（动物）的大脑是图像的主观载体。图像与图形是两个不同的概念，图像具有不规则性、自然性、复杂性，从数学的角度来讲，图像是一个复杂的数学函数，这个数学函数很难用解析式来表示。而图形很多时候可以用数学函数来描述。图像的种类有很多，根据人眼的视觉特性可将图像分为可见图像和不可见图像，可见图像包括单张图像、绘图、图像序列等，不可见图像包括不可见光成像和不可见量形成的图，如电磁波谱图、温度记压力等的分布图。按图像像素空间坐标和亮度（或色彩）的连续性可以分为模拟图像和数字图像。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、认知心理学、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）而飞速发展着。当前，图像处理技术研究的对象是数字图像。那么，什么是数字图像呢？数字图像是相对于模拟图像而言的。简言之，模拟图像就是物理图像，人眼能够看到的图像，它是连续的。计算机无法直接处理模拟图像，因此，数字图像应运而生。数字图像是模拟图像经过采样和量化使其在空间上和数值上都离散化，形成一个数字点阵。数字图像处理有如下特点：
① 目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
② 数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，数字图像占用的频带要大几个数量级，如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度大、成本高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 ③ 数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，数字图像处理中信息压缩的潜力很大。
数字图像处理对以往的图像处理方法而言无疑是一次新的**，他彻底改变了以往人们处理图像时所采用的方法，具有如下优点：
① 再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。 ② 处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任何应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 ③ 适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
④ 灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
基本概念一点通从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。对一幅图像采样时，若每行（横向）采样数为M，每列（纵向）采样数为N，则图像大小为M*N个像素， f(x,y)表示点(x,y) 处的灰度值，则F(x,y)构成一个M*N 实数矩阵****************************经验分享：“像素”的英文为“pixel”，它是“picture”和“element”的合成词，表示图像元素的意思。我们可以对“像素”进行如下理解：像素是一个面积概念，是构成数字图像的最小单位。****************************把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均匀量化。分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次；均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量不一样。量化级数越多，图像质量越好；量化级数越少，图像质量越差。量化级数小的极端情况就是二值图像。****************************经验分享:“灰度”可以认为是图像色彩亮度的深浅。图像所能够展现的灰度级越多，也就意味着图像可以表现更强的色彩层次。如果把黑——灰——白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。****************************因此，对数字图像进行处理，也就是对特定的矩阵进行处理。在C语言中，对M×N数字图像处理的核心代码如下：for (j=1;j&N+1;j++)
for(i=1;i&M+1;i++)
｛ 对I(i,j)的具体运算｝；在Matlab中，对M×N数字图像处理的核心代码如下：for i=1:N
对I(i,j)的具体运算
一幅数字图像可以用一个矩阵来表示，对数字图像进行处理，实质上就是对特定的图像矩阵进行变换的过程，因此，图像变换是数字图像处理技术的基础。图像变换的方法林林总总，多种多样。包括空间域变换、频率域变换、时频域变换、基于经典数学理论的变换、基于现代数学理论的变换。以下程序段是用于图像放缩（空间变换）的MATLAB源程序：*********************************************************************function newImage=resample1(image,newRow,newCol)% 功能：对图像进行缩放% 输入：image-需要进行缩放的灰度图像；% newRow-缩放后新图像的行数；% newCol-缩放后新图像的列数；% 输出：newImage-缩放后的图像。[row,col]=size(image);image_larger=zeros((row+1),(col+1));image_larger(1:row,1:col)=image=image_newImage=zeros(newRow,newCol);for i=0:(newRow-1)for j=0:(newCol-1)x=j*(col-1)/(newCol-1);y=i*(row-1)/(newRow-1);fx=floor(x);fy=floor(y);area_ul=(x-fx)*(y-fy);area_ur=(fx+1-x)*(y-fy);area_bl=(x-fx)*(fy+1-y);area_br=(fx+1-x)*(fy+1-y);newImage(i+1,j+1)=...image(fy+1,fx+1)*area_br+...image(fy+1,fx+2)*area_bl+...image(fy+2,fx+1)*area_ur+...image(fy+2,fx+2)*area_endend*********************************************************************在MATLAB中，图像的缩放也可以调用imresize函数来实现。imresize函数的调用格式如下：B = imresize(A,m,method)imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。method的几种可选值： 'nearest'(默认值)最近邻插值； 'bilinear'双线性插值； 'bicubic'双三次插值； B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍。
数字图像处理的方法有两类：空间域处理法和频域法。频域法首先是要将图像从空间域变换到频率域，然后在频率域对图像进行各种处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的，频域法具有很多明显的优点。目前，频域变换被广泛运用于图像特征提取、图像增强、图像复原、图像数据压缩和图像识别等领域。（1）离散傅立叶变换（DFT）离散傅立叶变换（DFT）在数字信号处理和数字图像处理中应用十分广泛。使用离散傅立叶变换的根本原因有二：一是DFT的输入、输出均为离散形式的，这使得计算机非常容易操作；二是因为计算DFT存在快速算法，即快速傅立叶变换（FFT），因而计算比较方便。空间域是由f(x,y)所组成的坐标系，其中x和y用作（空间）变量。频率系统是由F(u,v)所组成的坐标系，其中u和v用作（频率）变量。由u=0,1,2,…M-1和v=0,1,2,…N-1定义的M×N矩形区域常称为频率矩形。显然，频率矩形的大小与输入图像的大小相同。为了与MATLAB的实现形式相一致，将1/MN项放置于逆变换公式的前面。由于MATLAB中的数组索引是以1而不是以0开头的，所以MATLAB中的F(1,1)和f(1,1)相应于正变换和逆变换中的数字量F(0,0)和f(0,0)。在频域原点处变换值[如F(0,0)]称为傅立叶变换的直流（dc）分量，F(0,0)等于f(x,y)的平均值的MN倍。MATLAB图像处理工具箱提供了一些函数来进行傅立叶变换：① 函数：fft2——用于计算二维快速傅立叶变换。调用格式为：Y = fft2(X)；Y = fft2(X,M,N)；其中X是输入图像矩阵，Y是X进行二维傅立叶变换后的图像矩阵；X和Y大小相同。在Y=fft2(X,M,N)中，按照M、N指定的值对图像进行剪切或补0后进行傅立叶变换,返回变换矩阵的大小为M×N。变换结果的左上、右上、左下、右下四个角的周围对应于低频成分，中央部位对应于高频成分。② 函数：fftn——用于计算n维傅立叶变换。调用格式：Y = fftn(X)；Y = fftn(X,SIZE)；其中Y=fftn(X)计算图像的n维傅立叶变换，输出图像Y与X大小相同。在Y=fftn(X,SIZE)函数中，按照SIZE指定的值对图像X进行剪切或补0后进行傅立叶变换，返回变换矩阵的大小为SIZE。③ 函数：fftshift——将变换后的图像频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心。其调用格式为：Y = fftshift(X)；Y = fftshift(X,DIM)；其中fftshift用于调整 fft、fft2和fftn的输出结果。对于向量X，将其左右两半交换位置，对于矩阵X，将其一、三象限和二、四象限进行互换，对于高维向量X，将矩阵各维的两半进行互换。利用这个函数可使变换结果的零频率分量位于中心。但应注意，在进行反变换时，必须使用四角代表低频成分，中央对应高频部分的变换结果。④ 函数：ifft2——用于计算图像的二维傅立叶反变换。其调用格式为：Y = ifft2(X)；Y = ifft2(X,M,N)；其中ifft2用于返回图像的二维傅立叶反变换矩阵，其参数定义同fft2。⑤ 函数：ifftn——用于计算图像的n维傅立叶反变换。调用格式为：Y = ifftn(X)；Y = ifftn(X,SIZE)；其参数定义同fftn。实例：对某矩阵进行零填充后，进行快速傅立叶变换并显示其频谱。如图1.4.1所示。f=zeros(30,30);f(5:24,13:17)=1;subplot(1,2,1),imshow(f);F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(log(abs(F))); % 计算对数幅值并使零频率系数位于图形的中心subplot(1,2,2),imshow(F2,[-1 5]);（2）离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（DCT，Discrete Cosine Transform）的变换核为实数的余弦函数，因而DCT的计算速度要比变换核为复指数的DFT要快得多。离散余弦变换是仅次于K-L变换的次最佳正交变换，且有这样的性质：许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT变换的一小部分系数中，因此已被广泛应用到图像压缩编码、语音信号处理等众多领域，并成为许多图像编码国际标准的核心。 MATLAB图像处理工具箱实现离散余弦变换有两种方法：其一是使用函数dct2，该函数用一个基于FFT的算法来提高当输入较大的输入方阵时的计算速度。其二是使用由dctmtx函数返回的DCT变换矩阵，这种方法较适合于较小的输入方阵（例如8×8或16×16）提供DCT函数分别为：① 函数：dct2——实现图像的二维离散余弦变换。调用格式为：B = dct2(A)；B = dct2(A,[M N])；B = dct2(A,M,N)；其中A表示要变换的图像，M和N是可选参数，表示填充后的图像矩阵大小，如果m和n比图像A小，则进行变换之前，将图像A进行剪切，B表示变换后得到的图像矩阵，各元素为离散余弦变换的系数B(k1,k2)。② 函数：dctmtx——主要用于实现较小输入矩阵的离散余弦变换，调用格式为：D = dctmtx(N)，其中D是返回N×N的DCT变换矩阵，如果矩阵A是N×N方阵，则A的DCT变换可用D×A×D’来计算。这在有时比dct2计算快，特别是计算大量小的相同尺寸DCT时，矩阵D只需计算一次，因而速度快。例如，在实现JPEG压缩时，要多次实现大小为8×8的图像块的DCT，为了实现这种变换，首先利用语句D=dctmtx(8)，然后，对每一个图像块执行运算B=D×A×D’。这种实现方法比调用函数dct2要快。③ 函数：idct2——实现图像的二维离散余弦反变换。调用格式为：B = idct2(A)；B = idct2(A,[M N])；B = idct2(A,M,N)；其中参数同dct2。
图像的去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类。前者即是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。变换域法是在图像的变换域上进行处理，对变换后的系数进行相应的处理，然后进行反变换达到图像去噪的目的。（1） 基于离散余弦变换的图像去噪基于离散余弦变换对图像的噪声抑制原理如下：一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就很容易实现图像的噪声抑制。当然，这会同时失去图像的部分细节。例程1为基于离散余弦变换的图像去噪的MATLAB源程序。例程1*********************************************************************%读取图像X=imread('wangshi.jpg'); X=rgb2gray(X);%读取图像尺寸[m,n]=size(X); %给图像加噪Xnoised=imnoise(X,'speckle',0.01); %输出加噪图像figure(1); imshow(Xnoised);%DCT变换Y=dct2(Xnoised); I=zeros(m,n);%高频屏蔽I(1:m/3,1:n/3)=1; Ydct=Y.*I;%逆DCT变换Y=uint8(idct2(Ydct)); %结果输出figure(2); imshow(Y);*********************************************************************
现代数字图像处理技术提高及应用案例详解（MATLAB版）书号：978-7- 北京航空航天大学出版社 谢谢您的支持和关注，书已经出版了，网购地址如下：京东商城中国图书网王府井书店（网上书店） 例程丰富，解释翔实古人云：“熟读唐诗三百首，不会做诗也会吟。”本书根据编者多年从事数字图像处理的教学、科研的经验，列举了近200个关于数字图像处理的MATLAB源代码实例，并附有详细注解。通过对源代码的解析，不但可以加深读者对相关理论的理解，而且可以有效地提高读者在数字图像处理方面的编程能力。本书所提供程序的编程思想、经验技巧也可为读者采用其他计算机语言进行数字图像处理编程提供借鉴。原理透彻，注重应用将理论和实践有机地结合是进行数字图像处理研究和应用成功的关键。本书将数字图像处理的相关理论分门别类、层层递进进行了详细的叙述和透彻的分析，既体现了各知识点之间的联系，又兼顾了其渐近性。本书在介绍每个知识点时都给出了该知识点的应用方向；同时，在本书的第三章，给出了现代数字图像处理25个综合运用实例，这些应用实例不但可以加深读者对所学知识的理解，而且也展现了现代数字图像处理技术的研究热点。本书真正体现了理论联系实际的理念，使读者能够体会到学以致用的乐趣。
matlab的存在，让很多原理都不必了解。可以学会应用，难以成为高手。
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MATLAB数字图像处理实战（经久不衰的MATLAB第一畅销品牌）
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教学目的、要求
图像的数字化是推动信息技术革命快速发展的主要原因之一。当图像信息在现有通信系统传输，尤其是实时传输时，数字图像通信面临不少问题。目前，可以从两个方面来解决，一方面，改造现有的通信系统使它尽可能地适应图像信息的特点；另一方面，对图像信息进行适当的处理使它尽可能地适应现有的通信设施和通信方式。 本课程将学习和了解数字图像通信的基本概念、基本理论。教学内容重点体现在三个方面：其一，将图像处理与图像通信结合，根据通信的要求和特点对数字图像进行压缩编码。其二， 体现当前图像技术方面的新理论、新技术、新标准和新应用。其三，理论与实践相结合，在一定的理论深度上，结合实际应用进行深入分析。通过本课程的学习，将使学生能够运用所学的理论和方法解决实际工程问题，提高研究能力。预修课程
数字信号处理、通信系统原理、计算机网络、图像处理、信号与系统等。参考用书
教材和主要参考书： Digital Image Processing 数字图象处理(影印版)， 清华大学出版社 Digital Image Processing，(2nd Edition) Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 《数字图像处理与图像通信》，朱秀昌，北京邮电大学出版社，2002年 1.由于面向的人群比较小，我做成ISO文件，一是方便大家下载和观看，请不要解压 用虚拟光驱打开 这样可以帮助做资源，较长时间的保存这个资源.又可避免占据大量磁盘空间2 中科院的这套视频质量非常高，内容非常专业，不次于国外的大学，而且更适合国内学生。涉及到经济 管理 理工 多大1000门以上，中科院的空中课堂链接：http://210.76.200.32/中科院研究生课程和中科大精品课程-VeryCD U资源索引 我会逐步将搜集的资料上传到我的网盘，请大家关关注
第一章 绪论 图像信号、数字图像信号处理、图像系统的构成、图像质量的评价、图像处理与通信第二章 数字图像基础 图像信号的数字化、数字视频信号和ITU-R BT.601标准、图像设备和器件、高速DSP图像处理第三章 图像信号的正交变换 离散傅立叶变换、离散K-L变换、离散余旋变换图像设备和器件、数字图像信号的正交基表示、沃尔什与哈达玛变换第四章 图像增强 灰度级修正、图像的同态增析、图像的平滑与锐化、图像的伪彩色处理、图像的几何校正第五章 图像复原 图像降质的数学模型、无约束图像复原、有约束图像复原第六章 图像重建 计算机CT技术、投影定理、傅立叶投影定理、卷积逆投影定理、代数重建、三维图像重建的体绘制、三维图像重建的面绘制第七章 图像处理中的形态学方法 图像形态学的基本概念、二值图像的数学形态学变换、灰度图像的数学形态学第八章 图像的统计特性与压缩编码 图像的统计特性、统计编码、预测编码与变换编码、量化第九章 静止图像编码 方块编码(BTC)、比特面编码、JPEG标准与JEPG2000、二值图像编码方法第十章 活动图像编码 帧间预测编、运动估计与运动补偿预测、混合编码、 H.261, H.263, MPEG1,2,3,4标准第十一章 图像编码信方法 小波变换与图像编码、模型基编码、分形图像编码 第十二章 图像的网络传输 通信网基础、通信网接口、会议电视系统、可视电话系统、基于IP的H.323系统
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