数字图像处理课程复习讲述.pptx

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数字图像处理课程复习讲述

数字图像处理课程复习、答疑 宋怀波 1.1.1 数字图像的基本概念 数字图像 由连续的模拟图像采样和量化、编码而得。 组成数字图像的基本单位是像素,所以数字图像是像素的集合。 像素的值代表图像在该位置的亮度,称为图像的灰度值。 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。 2.1.2 数字化原理 图像数字化概述 数字化的目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的显示和存储格式,以便于计算机进行分析处理。 图像的数字化过程分为采样、量化与编码三步。 采样的实质就是要用多少个点来描述一张图像,采样的结果即通常所说的图像分辨率。 采样频率越高,得到的图像样本就越细腻逼真,图像的质量也越高,但要求的存储量也越大。 4 色彩的三要素 视觉所感知的一切色彩现象,都具有亮度、色调和饱和度三种性质,这三种性质又称为色彩的三要素。 亮度:指光作用于人眼时所引起的明亮程度的感觉。它与被观察物体的发光强度有关。 色调:当我们提到其中某一色的名称时,就会有一个特定的色彩印象。物体的色调与光波的波长有关,不同的波长反映不同的颜色感,它反映颜色的种类,是决定颜色的基本特性。 饱和度:指颜色的纯度,或颜色的深浅程度。对于同一色调的彩色光,饱和度越深颜色越鲜明。 5 RGB模型 自然界常见的各种颜色,都可由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色光按不同比例相配而成。同样,绝大多数颜色光也可以分解成红、绿、蓝三种色彩。这就是色度学的基本原理三基色原理。 2.3.1 BMP文件格式 Windows中定义了两种位图文件类型:一般位图文件格式,设备无关位图文件格式。 BMP图像文件的结构可以分为如下三个部分:文件头(由位图像文件和位图信息头两部分组成),调色板数据,图像数据。 其中文件头的长度为固定值54个字节;调色板数据对所有不超过256色的图像模式都需要进行设置,即使是单色图像模式也不例外。 BMP是一种与设备无关的位图格式,一般采用非压缩模式。 3.5.1 小波介绍——小波分析 小波分解树与小波包分解树 由低通滤波器和高通滤波器组成的树 原始信号通过一对滤波器进行的分解叫做一级分解。信号可进行多级分解。 小波分解树 对信号的高频分量不再继续分解,对低频分量连续进行分解,得到许多分辨率较低的低频分量 小波包分解树 不仅对低频分量进行分解,对高频分量也进行分解,不仅可得到许多分辨率较低的低频分量,而且也可得到许多分辨率较低的高频分量 (三)非线性灰度变换 (1)对数变换 低灰度区扩展,高灰度区压缩。 (2)指数变换 高灰度区扩展,低灰度区压缩。 对数变换 a,b,c是按需要可以调整的参数。 低灰度区扩展,高灰度区压缩 指数变换 a,b,c是按需要可以调整的参数。 高灰度区扩展,低灰度区压缩。 4.3.1 灰度直方图的定义 直方图 直方图是图像的灰度——像素数统计图,即对于每个灰度值,统计在图像中具有该灰度值的像素个数,并绘制成图形,称为灰度直方图(简称直方图)。 直方图模型 表示图像中不同灰度级出现的相对频率。 4.3.2 直方图的用途 图像直方图是不可逆变换,多对一的变换; 直方图是多对一的映射结果,即多个图像可以生成相同的直方图,因此直方图作为一阶统计特征未反映相邻点之间的关系。 具有相同直方图的三幅图像 偏暗 4.3.3 直方图均衡化 直方图均衡 把原始图的直方图变换为均匀分布的形式,增加像素灰度值的动态范围,提高图像对比度。 4.3.3 直方图均衡化 变换函数s=T(r)应满足下列条件: 在0≤r≤1的区间内,T(r)单值单调增加。保证图像的灰度级从黑到白的次序不变 对于0≤r≤1,有0≤T(r)≤1。保证映射变换后的像素灰度值在允许的范围内。 对于一幅给定的图像,归一化后灰度级分布在0≤r≤l范围内。 对[0,1]区间内的任一个r值进行如下变换: s=T(r) . 实例 假设一幅64×64,8bit灰度图像,其概率分布见表,试进行直方图均衡化处理 DA nk 0 790 1/7 1023 2/7 850 3/7 656 4/7 329 5/7 245 6/7 122 7/7 81 4.3.3 直方图均衡化 DA nk Pr(rk) 0 790 0.19 1/7 1023 0.25 2/7 850 0.21 3/7 656 0.16 4/7 329 0.08 5/7 245 0.06 6/7 122 0.03 7/7 81 0.02 4.3.3 直方图均衡化 DA nk Pr(rk) 累积 f 0 790 0.19 0.19 1/

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