本套slides为中国科学技术大学信号与图像处理基础课程所用,是最新版本。绪论部分首先介绍了信号与系统的基础概念并且举例介绍及其广泛应用;信号与图像的基础概念以及图像处理领域的发展现状以及发展趋势。其次讲解了数字图形基础包括:成像模型以及彩色图像。再次讲解了数字图像处理基础中的三个方法:图像结构、图像的空间变换、图像的亮度变换。粗略介绍了傅里叶分析、数字滤波、小波分析和图像压缩的相关内容。即串讲了本课程所涉及的所有主要内容。

注脚

1.信号与图像处理基础 中国科学技术大学 自动化系 曹 洋 An Introduction to Signal and Image Processing

2.课程介绍 主讲教师:曹洋 联系方式: forrest@ustc.edu.cn 课程主页: http ://home.ustc.edu.cn/~yzc101/SIP/ 助教: 尹忠诚 联系 方式: yzc101@mail.ustc.edu.cn 办公室 时间: 科技 楼西楼 303 房间,周三下午 4 点 -6 点 2

3.课程介绍 参考教材 数字图像处理,电子工业出版社, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 著, 第二 版,阮秋琦等译 3

4.Schedule 3.1 (3 lectures) Introduction 4.19 (3 lectures) Adaptive Filters 3.8 (3 lectures) Basics of image 4.26 (3 lectures) Image restoration 3.15 (3 lectures) Basics of image processing 5.3 (3 lectures) Wavelet Analysis I 3.21 (3 lectures) FT Properties and Convolution 5.10 (3 lectures) Wavelet Analysis II 3.28 (3 lectures) Spatial Filters 5.17 (3 lectures) Image Compression I 4.5 (Holiday) Enjoy Your Time 5.24 (2 lectures+ 1 lecture) Image Compression II + Review I 4.12 (3 lectures) Frequency Filters 5.31 (1 lecture) Review II

5.考核方式 课堂测验( 20% ) 基本概念、简单计算等 大作业( 30% ) 编程实现( In Matlab ) Sharing code is not permitted!!! 提交报告和代码 期末考试( 50% ) 闭卷考试,(基本概念,算法,原理) 5

6.信号与图像处理基础 中国科技大学 自动化系 曹 洋 Introduction

7.信号与系统: Signals and Systems Signal : a function carrying information Describe a system (physical, mathematical, or computational) by the way it transforms an input signal into an output signal 7

8.信号与 系统 : Signals and Systems Signal : a function carrying information Describe a system (physical, mathematical, or computational) by the way it transforms an input signal into an output signal 8

9.Example System: 水箱 Formulate a mathematical description of this system. 9 What determines the leak rate?

10.Check yourself 10

11.Check yourself 11

12.Example System : 水箱 12 Assume linear leaking: What determines the height h 1 (t)?

13.Example System : 水箱 13 Assume linear leaking: Assume water is conserved: Solve:

14.Example System : 水箱 14 Call the constant of proportionality Then τ is called the time constant of the system.

15.Check yourself 15

16.Check yourself 16

17.Example System : 水箱 17 Formulate a mathematical description of this system. Assume that the tank is initially empty, and then water enters at a constant rate r 0 (t)=1. Determine the output rate r 1 (t). Please explain the shape of this curve mathematically.

18.Example System : 水箱 18 Formulate a mathematical description of this system. Assume that the tank is initially empty, and then water enters at a constant rate r 0 (t)=1. Determine the output rate r 1 (t). Please explain the shape of this curve physically.

19.Another example system 19 Although derived for a leaky tank, this sort of model can be used to represent a variety of physical systems. Water accumulates in a leaky tank. Charge accumulates in a capacitor. analogous to

20.信号与系统:广泛的应用 The Signals and Systems approach has broad application: electrical, mechanical, optical, acoustic, biological, financial, ... 20

21.信号 与系统: Signals and Systems Signal : a function carrying information Describe a system (physical, mathematical, or computational) by the way it transforms an input signal into an output signal 21

22.信号 与系统: Signals and Systems Signal : a function carrying information independent variable = time dependent variable = voltage, flow rate, sound pressure 22

23.信号与图像 什么是信号? “信” 是指存在的信息, “号” 是产生、传递信息的方式和手段。 什么是图像? 图像也是一种信号。 “像” 是 物体投射或反射光的分布 , “图” 是 人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。 23

24.信号与 图像 图像的特点 客观 和 主观 的结合 光学特性 认知科学以及神经生理学 信息量大 百闻不如一见 人类从外界获取的信息约有 80% 是通过图像方式得到的 24

25.迅猛发展 ing • 计算机技术 的发展和通信手段的发展提供客观可能;以 FFT 为代表的数字信号处理算法和现代信号处理方法的精确性,灵活性与通用性。 • 数学化 的特点是该学科成熟的一个标志。“一种科学只有在成功地运用数学时,才算真正达到了完美的地步 ” • 图像处理是一 门在理论研究和应用开发两方面获得极大统一的学科 。 图像处理领域的发展现状

26.图像处理领域的发展趋势 结合网络和 Internet 技术需求而发展起来的新技术,比如网上图像、视频的传输、点播和新的浏览、查询手段。 高级图像处理技术,结合最新的数学进展,诸如小波、分形、形态学等技术。 智能化,图象自动分析、识别与理解 。 26

27.课程内容 绪论 数字图像基础 数字图像处理基础 傅立叶 分析 数字滤波 自 适应滤波 小波分析 图像压缩 27

28.数字图像基础 成像模型 彩色图像 28

29.数字图像基础 成像模型 29

30.数字图像基础 成像模型 30

31.数字图像基础 成像模型 31

32.数字图像基础 成像模型 32

33.数字图像基础 彩色图像 33

34.数字图像基础 彩色图像 三 元 色 颜色模型 颜色空间 34

35.数字图像基础 彩色图像 三 元 色 颜色模型 颜色空间 35

36.数字图像处理基础 图像结构 图像的空间变换 图像的亮度变换 36

37.数字图像处理基础 图像结构 37

38.数字图像处理基础 图像的空间变换 38 Similarity (translation, scale, rotation ) Affine Projective ( homography )

39.数字图像处理基础 图像的亮度变换 39

40.傅立叶分析 傅立叶变换 傅里叶变换性质 卷积 40

41.傅立叶分析 傅立叶变换 41

42.傅立叶分析 二维 傅里叶变换性质 42

43.傅立叶分析 卷积 43

44.数字滤波 卷积与滤波 空域滤波 频域滤波 44

45.数字滤波 卷积与滤波 45

46.数字滤波 空域滤波 46

47.数字滤波 频域滤波 47 低通滤波 高通滤波

48.自适应滤波 维纳滤波 最小二乘滤波 图像复原 48

49.自适应滤波 维纳滤波 49

50.自适应滤波 图像复原 50

51.自适应滤波 图像复原 51

52.小波分析 多尺度空间 小波变换 52

53.小波分析 多尺度空间 53

54.小波分析 小波变换 54

55.小波分析 小波变换 55 (a) 原始图像 (b) 1/4 分辨率图像 (c) 1/16 分辨率图像 (d) 1/64 分辨率图像

56.图像压缩 基本原理 编码算法 JPEG 56

57.图像压缩 编码算法 57

58.图像压缩 JPEG 58

59.图像压缩 JPEG 59

相关Slides

  • 本章主要介绍图像退化/复原过程的模型、图像噪声的空间和频率特性、图像噪声参数的估计及空间滤波复原、线性位置不变系统退化函数的估计、逆滤波、维纳滤波和约束最小二乘方滤波器。介绍了相关概念。在图像噪声的空间和频率特性部分介绍了多种噪声的PDF计算式。联系前几章的内容,讲解了图像复原的方法并举例说明。

  • 本章首先介绍了什么是小波,即在有限时间范围内变化且其平均值为零的数学函数。从而介绍了相关性质。其次介绍哈尔函数,包括哈尔基函数、哈尔小波函数、函数的规范化、哈尔基的结构;再次介绍了哈尔小波变换、二维哈尔小波变换并举例说明,解释其变换方法以及多分辨率表示。最后讲解了小波变换在图像边缘检测中的应用和在图像去噪中的应用。

  • 本章首先介绍图像压缩编码的基本概念包括数据压缩的可能性、数据冗余、压缩比、压缩算法、失真性等,信息论基础包括信源空间、信息度量等内容;随后介绍图像压缩编码包括无损压缩、有损压缩,主要的无损压缩编码有哈夫曼编码、算术编码、行程编码,主要的有损压缩编码包括预测编码、频率域方法等;最后介绍图像压缩编码主要国际标准:静止图像压缩编码标准-JPEG相关内容。

  • 串讲了本课程重点内容,基础知识包括图像基础、图像处理基础;在滤波章节中的傅里叶变换与空域卷积、空域滤波、频域滤波;自适应滤波的应用包括自适应滤波器、图像复原;小波变换中小波变换导论以及小波变换的应用;最后介绍了图像压缩包括数据压缩基础、JPEG。