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1.1 图像处理的产生
20世纪60年代，FFT的出现；
NASA开始处理从月球发回的照片；
美国JPL实验室的开拓性工作；
图像处理技术是人类视觉延伸的重要手段；
卫星遥感军事等领域对图像处理的需求与实践。
1.2 图像的基本概念
概念：“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。
因此，图像是客观和主观的结合。
分类：
（1）从视觉特点，分为可见图像和不可见图像。
（2）从图像空间坐标和明暗程度的连续性，可分为模拟图像和数字图像。
图像的分类
图像的表示方法
模拟图像：
图像是连续的，即用函数 f (x,y)表示的图像。
其中：
x , y表示空间坐标点的位置；
f 表示图像在点（x , y） 的某种性质的数值，如亮度、灰度，色度等。
f , x, y可以是任意实数。
数字图像：
数字图像的矩阵表示
1.3 数字图像处理系统
计算机技术的快速发展推动了数字图像处理技术的发展，反过来，数字图像处理技术的广泛应用又推动了计算机和微电子技术的发展；
图像处理的大数据量，既推动了大容量存储器研发，也推动和培育了海量存储市场的发展；
数字图像的高性能显示和输出，促进了高分辨率彩色显示和彩色打印技术的发展，并推动了对扫描仪、数码相机、摄像机等高精度数字图像输入设备的发展。
（1）图像处理硬件系统
图像数字化设备：扫描仪、数码相机、摄像机与图像采集卡等
图像处理计算机：PC、工作站等
图像存储设备：磁盘、光盘、硬盘等
图像输出设备：显示器、打印机等
图像处理系统的构成
采集：x光透视成像仪、扫描仪、数码相机等
处理和分析：主要是利用计算机运算，还可借助专用硬件
存储：磁带，磁盘，光盘
显示：电视显示器，打印机
（2）图像处理软件系统
数字图像处理系统不仅包含硬件设备，而且需要软件支持。
以现阶段的情况看，Windows环境下，图像软件开发工具多种多样，主要有以下几种：
MATLAB图像工具箱
Visual C++开发系统
OpenCV
1.4 数字图像处理的应用与发展
一. 数字图像处理及其特点
1. 数字图像
计算机图像处理的图像必须以数字格式存储;
以数字格式存放的图像称之为数字图像;
常见的各种照片、图片、海报、广告画等一般为模拟图像，通过数字化设备可将模拟图像数字化;
计算机可以方便地处理各种数字图像，以达到视觉效果和特殊效果。
在计算机中，图像被分割成像素（Pixel），各像素的灰度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：
2. 数字图像处理
1） 数字图像处理
数字图像是存储在计算机中的有序数据，可以通过计算机对其进行处理.
利用计算机对图像进行去除噪声、 增强、复原、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）.
图像处理通常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）.
日常生活中，图像处理已得到广泛应用.
电脑艺术像、影视特技、自动售货的钞票识别、邮政编码识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等.
医学领域，X射线透视、显微镜照片诊断疾病.
数字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状况，可由特殊的图像处理设备获取，如最具代表性的X射线CT（Computed Tomograph,计算机断层摄像).
2） 数字图像处理的产生及发展
数字图像处理的产生和发展主要受如下三个方面的影响:
计算机的发展。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，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。
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。
军事、医学和工业等方面的应用需求。
自20世纪20年代，图像处理首次用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，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，并向更高的方向发展。
在景物理解和计算机视觉方面，图像处理已由二维发展到三维。近几年来，随着计算机和各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热点。
3. 数字图像处理的特点
数字图像处理是利用计算机实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。一般具有如下特点：
（1） 处理精度高，再现性好
计算机图像处理，其实质是对图像数据进行运算。由于计算机技术的飞速发展，计算精度和准确性不断提高；另外，用相同的方法对同一图像进行多次处理，其再现性好。
（2）处理方法的多样性
由于图像处理是通过程序实现的，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
数字图像的数据量巨大。数字图像由图像矩阵中的像素（Pixel）组成，每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8 bit表示灰度级。
一幅1024×1024不经压缩的真彩色图像，数据量达3MB（即1024×1024×8 bit×3=24 Mb）。X射线照片一般用64～256 Kb的数据量，一幅遥感图像为3240×2340×4＝30Mb。
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、物理学等领域更是数字图像处理的基础。
二. 图像处理的主要内容
1. 数字图像处理的目的
通常，对图像进行加工和分析主要目的如下：
（1） 提高图像的视感质量， 以达到赏心悦目的目的。
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， 以达到真实、或清晰、或色彩丰富等效果。
（2） 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息， 以便于分析。
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） 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。
2. 数字图像处理的主要内容
无论图像处理是何种目的，都要通过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7个过程。
1) 图像获取、表示和表现（Image Acquisition， Representation and Presentation）
即将模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及将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。
2) 图像复原（Image Restoration）
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，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。
图像复原
图像复原
3) 图像增强（Image Enhancement）
图像增强是对图像质量一般意义上的改善。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。
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。电视节目片头或片尾处的颜色、轮廓等的变换，其目的是得到一种特殊的艺术效果，增强动感和力度。
图像增强
4) 图像分析
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。
6) 图像重建
图像重建与图像增强、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，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。
螺旋锥形束CT
7) 图像压缩编码
数字图像的数据量庞大,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。即：
①减少数据存储量；
②降低数据率以减少传输带宽；
③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、 DPCM、 ΔM、 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： ①充分考虑人的视觉特性； ②恰当地考虑对图像信号的分解与表述； ③采用图像的合成与识别方案压缩数据。
三.数字图像处理的应用
1. 应用的兴起
早期的计算机满足不了图像处理的要求，没有IP。60年代，FFT算法的提出，使得图像处理的某些计算得以实现，美国在64年用计算机辅助绘制出了月球表面的地图。
1964年美国JPL实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片，用计算机进行图像复原，以改善图像的质量；——图像复原的研究和发展。
图像处理最先应用于空间探索
70年代,IP有了较大的发展，1976年出版 了第一本图像处理的专著。
70年代处理地球卫星获取的遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产，水文气象监测等;
--图像增强和图像识别的研究和发展。
80年代随着高速计算机和大规模集成电路 的发展，使图象处理技术更趋成熟，得到了广 泛应用。从2D图像发展到3D图像处理，
90年代，以多媒体技术为代表，IP的应用涉及到人类生活的各个方面。
图像压缩和多媒体技术的突破和发展； 文本图像的分析和理解，文字的识别取得重大进展； 通讯技术的蓬勃发展，图像通讯和传输的广泛应用，数字图像处理技术取得广泛的开拓性的发展，进入成熟阶段。
2. 典型应用 航天航空 生物医学工程 通讯领域 工业 军事公安 文化艺术 ……
登月、火星照片处理
飞机遥感、卫星遥感
气象预报
遥感：农、林等资源的调查，农作物长势监测，自然灾害监测、预报，地势、地貌测绘以及地质构造解译、找矿，环境污染检测等等。
气象预报：获取气象云图进行测绘、判读等。
应用2：生物医学工程
CT、MRI（核磁共振）、B超
显微图像：红细胞、白细胞、染色体的分析
X光、心电图
Hounsfield和Cormack因发明CT获得 1979年诺贝尔医学和生理学奖。
伦琴因发现X射线获得 首届诺贝尔物理学奖。
Lauterbur和Mansfield因发明MRI方法获得2003年诺贝尔医学和生理学奖。
应用3：通讯领域
多媒体通讯：数字电视、高清析度电视(HDTV)、多媒体信息处理,可视电话、会议电视等。
电话、电视、计算机三网合一
印刷电路板 机器人视觉 零件检测 邮政信件的自动检测
四. 图像处理的发展
（1） 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）加强算法研究、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，完善图像处理学科理论体系。
（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。目前的情况是: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，向三维或多维成像方向发展。
（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。
玉兔二号经过26天的长途跋涉,2019年1月3日上午10:26完成了人类史航天史上的一项壮举，软着陆在月球背面的南极-艾特肯盆地冯卡门撞击坑。
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