1. 数字图像绪论

1.3 图像处理与计算机视觉的主要研究内容

1.3.1 图像处理

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对图像进行一系列的操作以达到预期的目的的技术称作图像处理。

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图像处理的内容相当丰富，包括狭义的图像处理、图像分析与图像理解。

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• 狭义的图像处理着重强调在图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程，是比较低层的操作。

• 狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间，达到传输通路的要求。

  • 特点：主要在像素级进行处理，处理的数据量非常大。

  

图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。

• 模拟图像处理：利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。目前，许多军用、宇航的处理仍采用光学模拟处理。
• 数字图像处理： 利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果的技术称为数字图像处理，又称计算机图像处理。通常，也简称为图像处理。

1.3.1.1数字图像处理方法

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数字图像的处理方法种类繁多，根据不同的分类标准 可以得到不同的分类结果。

根据对图像作用域的不同，数字图像处理方法大致可分为两大类，即： 空域算法和变换域算法。

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1)空域处理方法

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空域处理方法是指在空间域内直接对数字图像进行处理。在处理时，既可以直接对图像各像素点进行灰度上的变换处理，也可以对图像进行小区域模板的空域 滤波等处理，以充分考虑像素邻域像素点对其的影响。

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• 空域处理法主要有两大类：
  (1)邻域处理法 (2)点处理法

2)变换域处理方法

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变换域处理方法首先主要是通过傅立叶变换、离散余 弦变换、沃尔什变换、小波变换等变换算法，将图像 从空域变换到相应的变换域，得到变换域系数阵列， 然后在变换域中对图像进行处理，处理完成后再将图 像从变换域反变换到空间域，得到处理结果。

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1.3.1.2 图像变换

• 图像变换是图像处理和图像分析的一个重要分支，它将图像从空间域变换到变换域，然后在变换域对图像进行处理和分析。
• 图像变换是许多图像处理和分析技术的基础，是图像增强和复原的基本工具，也是图像特征提取的重要段。
• 常用的图像变换有傅立叶变换、DCT变换，小波变换等。

1.3.1.3 图像增强

• 图像增强是指根据一定的要求，突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强的信息处理方法。
• 根据增强处理过程所在的空间不同，图像增强技术可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类。
• 图像增强主要方法有直方图增强、空域滤波法、频率域滤波法以及彩色增强法等。

1.3.1.4 图像复原

• 图像复原也叫图像恢复。其目的是找出图像降质的起因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。
• 常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声的统计特性入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比等。

1.3.1.5 图像编码与压缩

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图像编码就是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学和心理学特性对图像信号进行高效编码，以解 决数据量大的矛盾。

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• 图像编码的目的有三个:

  ①尽量减少表示数字图像时需要的数据量；

  ②降低数据率以减少传输带宽；

  ③压缩信息量,便于特征抽取，为识别作准备。

• 分类:

  ①根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，图像编码压缩分为无误差编码和有误差编码两大类。

  ② 根据编码方法作用域不同，图像编码分为空间域编码和变换域编码两大类。

1.3.2 图像分析

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图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测、测量和分类，从而建立对图像的描述。

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• 图像分析主要研究用自动或半自动装置和系统，从图像中提取有用的测度、数据或信息，生成非图像的描 述或者表示。
• 图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、景物匹配和识别等几个部分。

特点：是一个从图像到数据的过程，可以看作是中层处理。

• 中层操作:

1.3.3 图像理解

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图像理解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，从而指导和规划行动。图像理解有时也叫景物理解。

图像理解主要是高层操作，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

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• 高层操作:

利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界。其正确的理解要有知识的引导，与人工智能等学科有密切联系。仍是一个有待进一步探索的领域。

1.3.4 图像工程的内涵

可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次

1.3.5 计算机视觉(CV)

1.3.5.1 计算机视觉(CV)

• 研究对象：利用二维投影图像恢复三维景物世界。
• 研究目标：根据感测到的图像对实际物体和场景做出有意义的判定。根据图像来构造出对场景的描述。

1.3.5.2 计算机视觉(CV)研究要达到的目的

• 根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离
• 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体运动参数
• 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特征

1.3.5.3 计算机视(CV)的任务

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中心任务就是对图像进行理解

• 对单幅图像的理解
• 对多幅图像的理解
• 对视频图像的理解
• 理解什么？形状、位置、运动

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1.3.5.3 计算视觉

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计算视觉（Computational Vision）用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论。

计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个重要研究领域。

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• 视觉信息：

  • 人类视觉系统感知的信息
  • 人类发明的各种视觉装置所获取的信息
  • 由这些信息推导出的其他表现形式
  • 抽象出的高级表达和行为规划以及与其密切相关的信息和经验

• 视觉信息系统

  采集、表达、处理、分析、理解