第1章 圖像處理緒論新20160817

旋翼類競技賽

任務(wù)：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。

旨在考察多旋翼無人飛行器自主起降、農(nóng)作物災(zāi)害識別、自動精準(zhǔn)作業(yè)和避障能力。該任務(wù)設(shè)最高分記錄,并在后續(xù)每年度比賽中延續(xù)。第四屆國際無人飛行器創(chuàng)新大獎賽IMAV2016OutdoorCompetitionIndoorCompetition旋翼類，自主飛行Onlyupto2MAVsareallowedtoflyatanygiventimeIMAV2016OutdoorCompetitionMission1:TakeoffMission2:MappingMission3:LifebuoyDeliveryMission4:WaterSamplingMission5:LandingForoutdoorcompletion,firstpersonview(FPV)flightisnotallowed.IMAV2016IndoorCompetitionMission1:TakeoffMission2:EnterbuildingMission3,4,5,6：PickandreleaseitemsMission7:ExitbuildingMission8:LandMission9:BuildmapIMAV2016空中機(jī)器人是用三合一GPS載波天線／接收機(jī)，驗證了全自主飛行能力和不依賴慣性系統(tǒng)導(dǎo)航能力以及兩點(diǎn)物體搬運(yùn)能力；空中機(jī)器人使用差分GPS導(dǎo)航技術(shù)，驗證了自主空中測繪、毫米級目標(biāo)識別和目標(biāo)獲取能力；

驗證自主搜索和營救的能力；驗證長距離自主飛行能力（3千米）。需發(fā)現(xiàn)村莊及其中一間特定房屋，并識別房屋所有入口（窗／門），并派遣輔助機(jī)器人進(jìn)入入口。IARC（國際空中機(jī)器人大賽Mission7）旋翼類，自主飛行第四次任務(wù)中的輔助機(jī)器人使用SLAM技術(shù)完成自主飛行，繪制室內(nèi)地圖及定位一個目標(biāo)；場景更復(fù)雜，自主繪制建筑物的未知室內(nèi)地圖，躲避和摧毀安防措施，發(fā)現(xiàn)并理解墻上的文字指引信息（阿拉伯文），找到放置機(jī)密物品的房間。空中機(jī)器人需要進(jìn)入到房間取走機(jī)密物，放入替代品，并快速退出建筑物；自主飛行空中機(jī)器人展示新行為牧羊人行動IARC圖像信號處理1.1圖像處理的研究范疇

1.2模式識別的研究范疇

1.3圖像識別概述1.4本課程的主要研究內(nèi)容第一章

緒論成績評定期末考試成績（50分）實驗（10分）考勤、課堂表現(xiàn)（20分）作業(yè)、測驗（20分）2023年9月21日具體要求：必須到課。以隨機(jī)抽點(diǎn)方式考勤，4次以上（含4次）不到者取消期末考試資格；作業(yè)必須按時、認(rèn)真、獨(dú)立完成。缺作業(yè)4次以上（含4次）者取消期末考試資格；課堂聽講，不準(zhǔn)玩手機(jī)、睡覺、講話等等,尊敬老師。2023年9月21日1.1圖像處理的研究范疇1.1.1數(shù)字圖像及其分類

圖像是對客觀對象的一種相似性的、生動的描述或表示。

從人眼的視覺特點(diǎn)看，圖像分為可見圖像和不可見圖像。

按波段多少，圖像可分為單波段、多波段和超波段圖像。

按圖像空間坐標(biāo)和明暗程度的連續(xù)性，圖像可分為模擬圖像和數(shù)字圖像。

可見圖像生成圖像（圖形）

光圖像紅外圖像紫外圖像血管內(nèi)超聲圖像腦磁共振圖像X射線冠狀動脈血管造影序列1.1圖像處理的研究范疇1.1.2

圖像處理（ImageProcessing）

對圖像進(jìn)行一系列的操作以達(dá)到預(yù)期目的的技術(shù)稱作圖像處理。

按照處理對象的不同可分為:

模擬圖像處理

數(shù)字圖像處理

1.1.2.1分類1.1圖像處理的研究范疇1.1.2

圖像處理（ImageProcessing）

1.1.2.2內(nèi)容狹義的圖像處理（ImageProcessing）圖像分析（ImageAnalysis）圖像理解（ImageUnderstanding）1.1圖像處理的研究范疇狹義的圖像處理（ImageProcessing）

底層（low-level）操作

圖像變換,編碼壓縮,增強(qiáng)和復(fù)原,分割以人為最終的信息接收者主要目的是改善圖像質(zhì)量1.1.2.2內(nèi)容1.1圖像處理的研究范疇圖像分析（ImageAnalysis）

對圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測、測量和分類，從而建立對圖像的描述。

中層（middle-level）處理

符號描述、目標(biāo)檢測、景物匹配和以機(jī)器為對象，目的是使機(jī)器或計算機(jī)能自動識別目標(biāo)識別1.1.2.2內(nèi)容1.1圖像處理的研究范疇圖像理解（ImageUnderstanding）

高層（high-level）操作

利用計算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界。其正確的理解要有知識的引導(dǎo)，與人工智能等學(xué)科有密切聯(lián)系。仍是一個有待進(jìn)一步探索的領(lǐng)域。以人和機(jī)器為目標(biāo)1.1.2.2內(nèi)容1.1圖像處理的研究范疇低級處理：圖像獲取、預(yù)處理，不需要智能中級處理：特征提取、目標(biāo)檢測、識別，需要智能高級處理：圖像解釋，缺少理論，為降低難度，設(shè)計的更專用?？偨Y(jié)：三種基本范疇1.1.2圖像處理1.1圖像處理的研究范疇知識庫表示與描述預(yù)處理目標(biāo)檢測識別低級處理高級處理中級處理解釋結(jié)果圖像獲取問題圖像分析系統(tǒng)的構(gòu)成：1.1.2圖像處理1.1圖像處理的研究范疇1.1.3與相關(guān)學(xué)科的關(guān)系1.2模式識別(PatternRecognition)

1.2.1什么是模式和模式識別模式

廣義：模式就是存在于時間和空間中，可以區(qū)別它們是否相同或相似的可觀察的事物。

狹義：模式所指的不是事物本身，是通過對具體的個別事物進(jìn)行觀測所得到的具有時間和空間分布的信息

。模式類

把模式所屬的類別或同一類中模式的總體稱為模式類(或簡稱為類)。1.2模式識別1.2.1什么是模式和模式識別模式識別

對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的（數(shù)值的，文字的和邏輯關(guān)系的）信息進(jìn)行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。1.2模式識別1.2.2模式識別的研究內(nèi)容研究對象

目前主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、文字、符號、三維物體和景物以及各種可以用物理的、化學(xué)的、生物的傳感器對對象進(jìn)行測量的具體模式進(jìn)行分類和辨識。

1.2模式識別1.2.2模式識別的研究內(nèi)容研究內(nèi)容研究生物體(包括人)是如何感知對象的。在給定的任務(wù)下，如何用計算機(jī)實現(xiàn)模式識別的理論和方法。

1.2模式識別1.2.3模式識別系統(tǒng)的組成信息獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理特征提取和選擇分類器設(shè)計分類決策訓(xùn)練過程輸出結(jié)果1.2模式識別1.2.4模式識別的方法統(tǒng)計模式識別句法結(jié)構(gòu)模式識別人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別模糊模式識別基本方法1.2模式識別1.2.5模式識別的應(yīng)用手寫字符識別自然語言理解語音信號識別生物測量圖像識別1.3圖像識別概述目的：

圖像識別屬于模式識別的范疇，其目的是對圖像中的物體進(jìn)行分類，或者可以說是找出圖像中有哪些物體。有些情況下還要描寫圖像中目標(biāo)的形態(tài)。結(jié)果：

圖像識別屬于圖像分析的范疇，它所得到的結(jié)果是一幅由明確意義的數(shù)值或符號構(gòu)成的圖像或圖形文件，而不再是一幅具有隨機(jī)分布性質(zhì)的圖像。1.3圖像識別概述圖像識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成：規(guī)范：估計信息模型，壓制噪聲標(biāo)記：判定每個像素屬于哪一個空間對象分組：把屬于同一對象的像素分組抽?。簽槊拷M像素計算特征匹配：解釋圖像對象圖像采集部分

為了使計算機(jī)能夠?qū)D像進(jìn)行分類識別，首先利用輸入設(shè)備將要識別的圖像輸入計算機(jī)。通過測量、采樣和量化，可以用矩陣或者向量來表示待識別圖像。1.3圖像識別概述圖像識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成：1.3圖像識別概述圖像預(yù)處理部分

應(yīng)用圖像復(fù)原、增強(qiáng)和變換等技術(shù)對圖像進(jìn)行處理，提高圖像的視覺效果，優(yōu)化各種統(tǒng)計指標(biāo)，為特征提取提供高質(zhì)量的圖像。圖像識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成：1.3圖像識別概述特征提取和選擇

由于待識別對象的數(shù)據(jù)量可能是相當(dāng)大的，為了有效的實現(xiàn)分類識別，就要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行某種變換，得到最能反映分類本質(zhì)的特征。這就是特征提取和選擇的過程。圖像識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成：1.3圖像識別概述決策分類

分類決策就是利用特征空間中獲得的信息，對計算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，從而制定判別標(biāo)準(zhǔn)，用某種方法把圖像中的待識別對象歸為某一類別的過程。

圖像識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成：1.3圖像識別概述

圖像識別已經(jīng)在天氣預(yù)報、衛(wèi)星航空圖片解釋、工業(yè)產(chǎn)品檢測、字符識別、語音識別、指紋識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等許多方面得到了成功的應(yīng)用。字符識別：如汽車牌照識別，文字識別生物特征識別：如指紋識別，人臉識別，步態(tài)識別

遙感應(yīng)用醫(yī)學(xué)診斷圖像識別的應(yīng)用：1.3圖像識別概述

單詞THE看不見的白色三角

人類在觀察圖像時運(yùn)用了大量的知識，所以沒有任何一臺計算機(jī)在檢測真實圖像時，能達(dá)到人類視覺系統(tǒng)的水平。

困難：1.3圖像識別概述

目前我們能從一幅圖像中獲得的信息只是每個像素的顏色或灰度值，除此以外別無其它。

解決圖像檢測和識別最根本的方法是在編碼(成像)時就給予考慮。這也正是MPEG4及未來的視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)的主要工作。

基于上述困難，本課程要介紹的只是一些基本的算法和思想，針對也只能是一些具體(而不是通用)的應(yīng)用。

困難：1.4本課程的主要內(nèi)容圖像預(yù)處理技術(shù)圖像分割技術(shù)形態(tài)學(xué)圖像處理圖像特征提取與分析運(yùn)動圖像分析車牌識別的應(yīng)用舉例1.5數(shù)字圖像處理的應(yīng)用

(ApplicationsandDevelopmentofDigitalImageProcessing)

航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用

圖1.3圖像的修復(fù)（1990年發(fā)射的“哈勃”號太