1.5 本書內容提要

經過幾十年的發展，圖像工程已有長足的進展，圖像技術的種類也越來越多。作為一本介紹圖像處理和圖像分析的教材，如何選取恰當的內容，如何來使用其中的章節，也是需要回答的問題。

1.5.1 圖像技術分類和選取

根據對圖像工程研究文獻的多年統計，目前人們主要關注、研究和應用的圖像技術可按表1.5.1所示進行分類。這里將圖像工程技術分成三大類，其中圖像處理技術分成6小類，圖像分析技術分成5小類，圖像理解技術分成5小類。

圖像工程的三個層次中，圖像處理和圖像分析是圖像理解的基礎，對它們的研究相對于圖像理解來說比較成熟，目前應用得也比較廣泛。本書將主要介紹這兩個層次的內容。考慮到本書是學習圖像技術的第一本入門教材，本書選取介紹的內容是圖像處理和圖像分析中的基礎內容，如表中下劃線的文字所示。

1.5.2 圖像處理和圖像分析

本書介紹圖像處理和圖像分析中的基礎內容，其實它們是既不相同但又有聯系的。

1. 圖像處理

圖像處理可看作信號處理的推廣，平常說的信號多是1-D的，而圖像常是2-D或3-D的。從信號處理的流程看，將一個原始輸入信號經過一定的（信號處理）技術加工后，所輸出信號將更加能反映信號的特點和其中的信息、使用更加方便。類似地，圖像處理也是一個圖像輸入又圖像輸出的過程。原始輸入圖像經過一定的（圖像處理）技術加工后，所輸出圖像將具有更好的視覺效果、看起來更清晰更舒適，能更方便地從中提取出更多的信息。

有人認為圖像處理是一門重組的科學，如同文字處理、食品處理那樣。對一個處理過的像素來說，它的屬性值有可能根據其相鄰像素的值或所有其他像素的值而改變，或它本身被移動到圖像中的其他地方，但整幅圖像中像素的絕對數量并不改變，它們只是進行了重新的組合或調整。這與在文字處理中，可以剪切或復制段落、進行拼音檢查或改變字體而不減少文字的數量類似。這也與在食品處理中把各種原料成分進行搭配組合以給出更好的混合味道類似。

2. 圖像分析

圖像分析從流程看，雖然輸入的仍是圖像，但輸出的不再是圖像了，而是圖像中感興趣目標的有用信息。換句話說，輸出的不再是圖像數組形式，而是對目標測量及分析的結果數據，以更抽象的數值形式來表達。從目的來看，圖像分析不是要獲得具有更好視覺效果的圖像，而是要獲得其中感興趣目標的特性特點、更好地把握目標的屬性。類似于將一篇文章總結出其中心思想，或從食品中提取其精華，圖像分析的目標就是試圖從圖像中提取出那些能夠精練地表達圖像重要信息的描述參數，并定量地表示圖像中感興趣目標的性質內容。

3. 兩者的區別和聯系

如上所述，圖像處理和圖像分析是有區別的，它們各有特點。但圖像處理和圖像分析又是有聯系的，如圖1.5.1所示。實際應用中圖像處理技術除對圖像進行加工以獲得更好的視覺效果外，也常作為圖像分析（以及圖像理解）工作的預處理手段。換句話說，圖像分析的工作常基于圖像（預）處理的結果進行。

例1.5.1　圖像分析接續圖像處理

下面以一組示例圖來介紹先圖像處理再圖像分析對圖像的加工過程。圖1.5.1（a）所示是一幅原始圖像，其中灰度除有整體的起伏外，還似乎有一個有形狀的物體。對圖1.5.1（a）進行圖像處理，消除噪聲，增強反差，得到圖1.5.1（b）。此時物體形狀比較明朗，接近一個封閉有孔的目標。對圖1.5.1（b）進行圖像分析，先把目標（像素集合）提取出來，得到圖1.5.1（c）；再進行恰當的表達，用光滑的圓環來（抽象）擬合，并獲得對其描述的數學公式（圓的方程），如圖1.5.1（d）所示。

在上述過程中，圖像處理的目的是增強和改善原始圖像，把其中潛在的目標突顯出來，為接下來的圖像分析做準備。而圖像分析的目的則是在圖像預處理的基礎上，提取可以充分地描述目標特性的數據且使用盡可能少的存儲空間。在這個過程中，從圖像表達進到目標表達，所用數據量減少，但語義層次得到了提高。

1.5.3 如何學習使用本書

為了有效地使用和學習本書，需要確定所需的先修基礎、了解書中各章的概括內容、以及根據學生基礎和授課課時選取需要的章節。

1. 先修基礎

從學習圖像處理和分析技術的角度來說，有三個方面的基礎知識是比較重要的。

（1）數學知識。值得指出的是線性代數，因為圖像可表示為點陣，需借助矩陣表達解釋各種加工運算過程；另外，統計和概率的知識也很有用。

（2）計算機科學知識。值得指出的是計算機軟硬件技術，因為對圖像的加工需要使用計算機，通過編程用一定的算法在給定的平臺上完成。

（3）電子學知識。值得指出的有兩個，一個是信號處理，因為圖像可看作1-D信號的擴展，對圖像的處理是對信號處理的擴展；另一個是電路原理，因為要最終實現對圖像的快速加工，常常需要使用一定的電子設備和器件（包括特殊的硬件）。

2. 各章概況

本書共分為15章。

第1章為緒論，給出了一些基本名詞的定義，列舉出了多種圖像的示例，概括介紹了圖像技術的總體情況，并具體介紹了圖像的表示和顯示方法及圖像存儲和文件格式，還提出了對本書使用的建議。

第2章介紹了圖像采集相關的內容，包括幾何成像模型和亮度成像模型、為數字化而進行的采樣和量化、所獲得的圖像中像素間的聯系，以及將像素進行基本坐標變換和仿射坐標變換的方法。

第3章介紹空域圖像增強，所涉及的技術包括灰度映射技術、對圖像進行算術和邏輯運算的技術、利用直方圖修正的方法和利用像素鄰域的空域濾波方法。

第4章介紹頻域圖像增強，在概述傅里葉變換的基礎上，具體介紹了多種低通、高通和帶阻帶通濾波器，并結合分析了同態濾波器的原理，還對空域技術與頻域技術的聯系進行了討論。

第5章介紹圖像恢復，分析了圖像退化的一些示例，給出了幾種空域噪聲濾波器和組合濾波器，對基本的無約束恢復和有約束恢復技術進行了討論，還對圖像修復和圖像超分辨率做了介紹。

第6章介紹圖像投影重建，首先分析了5種常見的投影重建方式，統一概括了投影重建的原理，然后對傅里葉反變換重建、卷積逆投影重建、級數展開重建和迭代變換重建4類技術進行了具體討論。

第7章介紹圖像編碼基礎，包括圖像壓縮的原理和典型的數據冗余、圖像保真度的定義和測度。基于基本的編碼定理，討論了四種變長編碼和位平面編碼的方法。

第8章介紹圖像編碼技術和標準，分別介紹了典型的無損和有損預測編碼技術，以及余弦變換及其編碼技術和小波變換及其編碼技術，還概括了靜止圖像壓縮國際標準的主要內容。

第9章介紹基本的圖像分割技術，根據對圖像分割技術的通用分類方法，給出了一些基本的并行邊界技術、串行邊界技術、并行區域技術和串行區域技術。

第10章介紹典型圖像分割算法，包括用于檢測角點的SUSAN算子、確定目標邊界的主動輪廓模型、若干有特色的取閾值技術和特征聚類技術，以及基于區域的分水嶺分割算法。

第11章介紹目標表達和描述，在對目標標記的基礎上，分別討論了基于邊界的表達和基于區域的表達以及基于邊界的描述和基于區域的描述方法。

第12章介紹特征提取和測量誤差、對區域紋理特征及測量的3種方法、區域形狀特征及測量的兩種特性分別進行了討論，介紹了拓撲結構的描述參數，還分析了特征測量的準確度。

第13章介紹彩色圖像處理和分析，首先分別討論了基于物理的和基于感知的彩色模型，然后給出一些偽彩色增強和真彩色增強的方法，最后介紹了彩色圖像消噪和彩色圖像分割的原理。

第14章介紹視頻圖像處理和分析，先概述了視頻表達和格式，并對視頻濾波和視頻壓縮國際標準進行了介紹，最后討論了典型的運動檢測以及背景建模方法。

第15章介紹數學形態學方法，不僅對二值形態學基本運算、組合運算和實用算法進行了詳細的分析和討論，還對灰度數學形態學的基本運算和組合運算給予了概括介紹。

3. 使用建議

本書是按照學習圖像技術的入門教材來編寫的，主要目標是介紹圖像處理和圖像分析的基本概念、典型方法和實用技術，一方面使讀者能據此解決實際圖像應用中的具體問題，另一方面可幫助讀者進一步學習和研究圖像工程的高層技術。

本書的主要內容可劃分在4個單元中。第1個單元包括第1章、第2章，主要介紹了圖像的基礎知識和初步的圖像采集表達技術；第2個單元包括第3~8章，主要介紹圖像處理技術；第3個單元包括第9~12章，主要介紹圖像分析技術；第4個單元包括第13~15章，主要介紹擴展的圖像處理和分析技術。

本書各章內容之間的銜接關系圖如圖1.5.2所示，圖中4個虛線框分別對應上述4個內容單元，而各個箭頭表示可在學習了箭尾所在的部分后繼續學習箭頭所指的部分。如果關注圖像處理技術，可在學習了第1章、第2章和第3章、第4章后學習第5章、第6章和第7章、第8章，還可進一步選學第13章和第14章。如果關注圖像分析技術，可在學習了第1章、第2章和第3章、第4章后學習第9章、第10章和第11章、第12章，還可進一步選學第5章、第6章和第15章。

本書各章內容量比較均衡，適合2~3學時的課堂學習。各章可以根據教學要求、學生基礎、學科專業、學時數量等酌情選擇。一個教學參考表可見封底。