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傅立叶变换、小波变换等各种图像变换;
对图像进行编码和压缩;
采用各种方法对图像进行复原和增强;
对图像进行分割、描述和识别等。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像处理技术已经渗透到人类生活的各个领域并得到越来越多的应用,图像处理所涉及的图像格式有很多种,如TIF、JPEG、BMP等等,工程应用中经常要处理256级的灰度BMP图像,如通过黑白采集卡采集得到的图像。
数字图像处理因易于实现非线性处理,处理程序和处理参数可变,故是一项通用性强,精度高,处理方法灵活,信息保存、传送可靠的图像处理技术。
主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。
广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。
关键字:
分割处理图像处理算法程序开发
Abstract
Digitalimageprocessing(digitalimageprocessing)isacomputerimageontheinformationofadealwithtechnology,sothatthecomputerwasusedforavarietyofimageprocessing
technologiesandmethods.
Inthe1920s,theimageprocessingappliedforthefirsttime.Themid-1960s,withthedevelopmentofthecomputertobewidelyused.Attheendofthe60s,andimageprocessingtechnologycontinuestoimprovegraduallybecomeanewsubject.Theuseofdigitalimageprocessingistoamendthegraphicstoimprovethequalityoftheimage,orimagesfromtheSino-effectivetobringinformation,andtheuseofdigitalimageprocessingofimagescanbecompressedsize,easytotransportandstorage.Digitalimageprocessingresearchthefollowing:
Fouriertransform,wavelettransform,andsoonavarietyofimagetransformation;
imageencodingandcompression;
usingavarietyofmethodsforimagerestoration
andenhancement;
ontheimagesegmentation,suchas
identificationanddescription.
Earlyimageprocessingistoimprovetheimagequality,man-madeobjecttoitinordertoimprovethehumanvisualeffectsforthepurpose.Imageprocessing,importationoflow-qualityimages,theoutputistoimprovethequalityoftheimage,imageprocessingcommonlyusedmethodsofimageenhancement,restoration,encoding,compressionandsoon.Imageprocessingtechnologyhaspenetratedintoallfieldsofhumanlifeandanincreasingnumberofapplications,imageprocessinginvolvedtherearemanyimageformatssuchasTIF,JPEG,BMP,andsoon,engineeringapplicationsoftenhavetodealwith256grayDegreeofBMPimages,suchasthroughtheacquisitioncardcollectiontobeblackandwhiteimages.
Digitalimageprocessingandeasytoimplementasaresultofnon-linearprocessing,processingandhandlingofvariableparameters,itisahighuniversality,highaccuracyandflexibleapproach,thepreservationofinformation,reliabletransmissionofimageprocessingtechnologies.Forimagetransformation,measurement,patternrecognition,aswellasanalogimagesgenerated.Widelyusedinremotesensing,observationoftheuniverse,medicalimaging,communications,criminalinvestigationandavarietyofindustries.
Keywords:
divideupprocessingimageprocessingarithmetic
programdevelopment
目录
摘要-2-
第一章概述-5-
1.1数字图像处理的发展历史-5-
1.1.1什么是数字图象处理-5-
1.1.2数字图像处理的基本特点-6-
1.2图像的格式和分类-7-
1.2.1
图像文件格式-7-
1.2.2
图像分类-8-
1.3数字图像处理的主要内容-9-
1.4课题实现的目标-12-
第二章软件工程和开发环境介绍-13-
2.1程序开发环境的介绍-13-
2.1.1具体步骤-13-
2.2一般软件的开发方法-17-
2.3MFC开发的基础知识-19-
第三章图像分割的概述-22-
3.1图像分割的一般概念-22-
3.1.2图像目标分割与提取技术综述-22-
3.2图像分割的基本原理-23-
3.2.3灰度阈值法分割-23-
3.3罗伯特边缘算子-24-
3.4图像边缘检测-26-
第四章系统的设计与实现-29-
4.1写的外界环境要求-29-
4.1.1系统的硬件配置-29-
4.1.2系统软件配置-29-
4.2黑白图像分割-29-
4.2.1黑白图像分割程序-29-
4.3彩色图像分割-32-
4.3.1彩色图像分割程序-32-
总结-36-
系统展望-36-
致谢-37-
主要参考文献-38-
第一章概述
1.1数字图像处理的发展历史
1.1.1什么是数字图象处理
数字图像处理(DigitalImageProcessing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT(ComputerTomograph)。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何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,这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
1.1.2数字图像处理的基本特点
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8bit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×
8bit×
3=24Mb)。
X射线照片一般用64~256Kb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。
1.2图像的格式和分类
图像文件格式
要利用计算机对数字化图像进行处理,首先要对图像的文件格式要有清楚的认识,因为我们前面说过,自然界的图像以模拟信号的形式存在,在用计算机进行处理以前,首先要数字化,比如摄像头(CCD)摄取的信号在送往计算机处理前,一般情况下要经过数模转换,这个任务常常由图像采集卡完成,它的输出一般为裸图的形式;
如果用户想要生成目标图像文件,必须根据文件的格式做相应的处理。
随着科技的发展,数码像机、数码摄像机已经进入寻常百姓家,我们可以利用这些设备作为图像处理系统的输入设备来为后续的图像处理提供信息源。
无论是什么设备,它总是提供按一定的图像文件格式来提供信息,比较常用的有BMP格式、JPEG格式、GIF格式等等,所以我们在进行图像处理以前,首先要对图像的格式要有清晰的认识,只有在此基础上才可以进行进一步的开发处理。
在讲述图像文件格式前,先对图像作一个简单的分类。
除了最简单的图像外,所有的图像都有颜色,而单色图像则是带有颜色的图像中比较简单的格式,它一般由黑色区域和白色区域组成,可以用一个比特表示一个像素,“1”表示黑色,“0”表示白色,当然也可以倒过来表示,这种图像称之为二值图像。
我们也可以用8个比特(一个字节)表示一个像素,相当于把黑和白等分为256个级别,“0”表示为黑,“255”表示为白,该字节的数值表示相应像素值的灰度值或亮度值,数值越接近“0”,对应像素点越黑,相反,则对应像素点越白,此种图像我们一般称之为灰度图像。
单色图像和灰度图像又统称为黑白图像,与之对应存在着彩色图像,这种图像要复杂一些,表示图像时,常用的图像彩色模式有RGB模式、CMYK模式和HIS模式,一般情况下我们只使用RGB模式,R对应红色,G对应绿色,B对应蓝色,它们统称为三基色,这三中色彩的不同搭配,就可以搭配成各种现实中的色彩,此时彩色图像的每一个像素都需要3个样本组成的一组数据表示,其中每个样本用于表示该像素的一个基本颜色。
对于现存的所有的图像文件格式,我们在这里主要介绍BMP图像文件格式,并且文件里的图像数据是未压缩的,因为图像的数字化处理主要是对图像中的各个像素进行相应的处理,而未压缩的BMP图像中的像素数值正好与实际要处理的数字图像相对应,这种格式的文件最合适我们对之进行数字化处理。
请读者记住,压缩过的图像是无法直接进行数字化处理的,如JPEG、GIF等格式的文件,此时首先要对图像文件解压缩,这就要涉及到一些比较复杂的压缩算法。
后续章节中我们将针对特殊的文件格式如何转换为BMP格式的文件问题作专门的论述,经过转换,我们就可以利用得到的未压缩的BMP文件格式进行后续处理。
图像分类
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面:
1)图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。
因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2)图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3)图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;
如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"
降质模型"
,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。
4)图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。
5)图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6)图像分类(识别)图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
1.3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)表示和表现(ImageAcquisition,RepresentationandPresentation)
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(ImageRestoration)
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
(3)增强(ImageEnhancement)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。
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)图像的重建
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。
(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。
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。
1.4课题实现的目标
用计算机进行数字图像处理的目的有两个,一是产生更适合人类视觉观察和识别的图像,二是希望计算机能够自动进行识别和理解图像。
无论是为了何种目的,图像处理的关键一步是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解。
分解的最终结果就是图像被分成一些具有各种特征的最小成分,这些成分就称为图像的基元。
产生这些基元的过程就是图像分割的过程。
图像分割作为图像处理领域中极为重要的内容之一,是实现图像分析与理解的基础。
从概念上来说,所谓图像分割就是按照一定的原则将一幅图像或景物分为若干个部分或子集的过程。
第二章软件工程和开发环境介绍
2.1程序开发环境的介绍
2.1.1具体步骤
(1)首先在任意磁盘创建文件夹,然后在File菜单中选择“新建”,打开“新建”对话框,选择MFCAppWizard(exe)选项,并在右侧的“工程名称”文
本框中填入新建的工程名称,在“位置”中指定路径,最后单击OK按钮。
图2.11
“新建”对话框
(2)在“MFC应用程序向导”对话框中设置应用程序的类型,指定应用程序是否使用文档/视图结构,以及资源文件的语种等。
共有3种类型可供选择:
分别为“Singledocument(单文档应用程序)”、“Multipledocuments(多
文档应用程序)”和“Dialogbased(对话框应用程序)”。
选择单文档应用程序。
图2.12“MFC应用程序向导步骤1共6步”对话框
(3)单击“下一步”按钮,进入“MFC应用程序向导步骤2共6步”对话框。
图2.13“MFC应
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