章毓晋图像分析课件-01.pdf

### 图像分析与图像工程基础 #### 一、图像与图像工程的概念 1. **图像基础知识**： - **定义**：图像可以被定义为通过各种观测系统获取的，能够直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。 - **广义与狭义的区别**：广义上的图像包括了所有视觉信息的形式，如图片、动画等；狭义上的图像则特指静态的二维图像，如照片或扫描图像。 - **人类视觉系统的重要性**：大约75%的人类信息获取来源于视觉系统。 2. **图像类型**： - 广义图像包括图片、动画、绘图、文字文档等。 - 狭义图像包括单幅图像、序列图像（如视频）、二维到三维图像转换、彩色图像、立体图像对、多光谱图像、多视场图像、灰度图像、深度图像和纹理图像等。 3. **图像表示**： - 常见的是使用二维数组来表示图像，例如`f(x, y)`，其中`x`和`y`表示空间中的坐标位置，`f`则表示图像在`(x, y)`处的属性值（如灰度值）。 - 图像也可以表示为更复杂的函数，如`f(x, y, z, t, λ)`，这里的变量分别代表空间坐标、时间以及波长，这反映了图像在时间和空间上的复杂性。 #### 二、图像的数学表示与处理 1. **图像的矩阵与向量表示**： - 图像可以表示为一个矩阵，其中每个元素对应图像的一个像素值。例如，对于一个简单的灰度图像，矩阵中的每个元素就是一个灰度值。 - 图像也可以表示为一个向量，即把图像矩阵按照一定的顺序展开成一维向量。 2. **图像单元**： - 对于二维图像，基本单元称为像素（pixel），而对于三维图像，则称为体素（voxel）。 - 像素是构成图像的基本单位，其属性通常包括颜色、亮度等。 3. **示例矩阵表示**： ``` ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 255 254 252 248 240 208 192 128 254 250 224 200 175 150 128 32 252 224 200 175 150 100 64 16 248 200 175 128 100 32 32 8 240 175 150 100 32 32 16 4 208 150 100 32 32 8 8 2 192 128 64 32 16 8 2 1 128 32 16 8 4 2 1 0 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ ``` #### 三、图像工程概论 1. **图像工程定义**： - 图像工程是指涉及图像的采集、处理、分析和应用的一系列技术和方法。 - 它包括但不限于图像的采集、获取、编码、存储和传输，图像的合成和产生，图像的显示和输出，图像的变换、增强、恢复和重建，图像的分割，目标的检测、表达和描述，特征提取等过程。 2. **图像工程的应用领域**： - 医学成像：如CT扫描、MRI等，用于疾病诊断和治疗。 - 安防监控：如闭路电视监控系统（CCTV），用于安全防护。 - 工业检测：如机器视觉系统，用于产品质量控制。 - 自动驾驶：如车辆周围的环境感知，用于辅助驾驶和自动驾驶技术。 - 生物医学研究：如细胞成像，用于生物学研究。 - 地理信息系统（GIS）：如卫星遥感图像处理，用于地理信息分析。 3. **图像工程的发展趋势**： - 随着计算机技术的进步，图像处理的速度和精度不断提高。 - 深度学习和人工智能技术的发展为图像识别和分析带来了革命性的变化。 - 大数据时代的到来使得图像处理技术面临着前所未有的挑战和机遇。 - 跨学科的合作越来越多，如生物医学与计算机科学的结合，促进了图像工程领域的新发展。 通过以上总结，我们可以看到图像分析作为图像工程的核心组成部分，在理论和技术上都有着非常广泛且深入的研究和发展空间。随着技术的进步和社会需求的变化，图像分析技术将会在更多的领域发挥重要作用。