图像的数字化包括了空间离散化（即采样）.ppt

(a)原始图像(256×256) (b)采样图像1(128×128) (c)采样图像2(64×64) (d)采样图像3(32×32) (e)采样图像4(16×16) (f)采样图像5(8×8) 1.空间分辨率 图像空间分辨率是由采样点数（N）决定的。 当灰度级k一定时，采样点数越多,图像的空间分辨率就越高，图像质量就越好。 反之，采样点数越少，空间分辨率就越低，图像质量越差，严重时会出现像素呈块状的国际棋盘效应，这是由于此时像素块的面积增大。 2.幅度分辨率 (a)原始图像(256色) (b)量化图像1(64色) (c)量化图像2(32色) (d)量化图像3(16色) (e)量化图像4(4色) (f)量化图像5(2色) 图像幅度分辨率由量化级数即灰度级来决定。 当采样点数N一定时，灰度级数越多，所得图像层次越丰富，图像的幅度分辨率越高，图像的质量就越好； 反之，灰度级数越少，图像的幅度分辨率越低，质量也就越差，甚至会出现虚假轮廓的现象。 一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可采用如下原则： （1）对缓变的图像，应细量化，粗采样，以避免假轮廓。 （2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠）。 对于彩色图像，是按照颜色成分——红（R）、绿（G）、蓝（B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8bit量化，即每种颜色量级别是256，则可以处理256×256×256=16 777 216种颜色。 3.图像数字化处理规则 2.4 图像的代数运算 图像的代数运算是指两幅输入图像对应像素间的一对一的灰度值相加、相减、相乘和相除运算。 图像代数运算有4种基本形式： （1）加法 图像的加法运算可以用来消除或降低加性随机噪声，并能取得良好的效果。同时也可用于将一幅图像的内容叠加到另一幅图像上，实现二次曝光。 （2）减法 图像的减法运算可用于消除一幅图像中所不需要的加性图案。还可以用于检测同一个场景的两幅图像之间的变化。 （3）乘法 乘法运算能在获取图像的局部图案是发挥重要作用，即用一幅掩膜图像乘以某一幅图像可以达到遮住该图像中的某些部分，仅保留图像中感兴趣的部分的作用。 （4）除法 除法运算则可以产生对颜色和多光谱图像分析十分重要的比率图像。 2.5 灰度直方图 在数字图像处理中，灰度直方图是一种最简单且最有用的用来描述一幅图像中灰度级内容的工具，是图像处理的基础。 2.5.1 概念 图像的灰度直方图是一种反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系。描述图像灰度直方图的二维坐标是以灰度级作为横坐标和以灰度级的频率作为纵坐标的。 图像及对应的灰度直方图 计算灰度直方图 例2.1 假设一个图像由4*4大小的二维数值矩阵构成，如图（a）所示，按照条件写出图像的灰度分布并画出图像的直方图。 经过统计图像中灰度级为表2.3所列。其灰度直方图如图（b）。 灰度值r 0 1 2 3 4 5 6 像素个数n 1 1 6 3 3 1 1 像素分布p（r）1/16 1/16 6/16 3/16 3/16 1/16 1/16