4第四讲 数字图像处理.ppt

空间分辨率低，图像的尺寸变小，会丢失掉一些信息，细节不明显。 x=imresize(y,1/2,nearest); 将低分辨率图像放大时，会导致图像的细节模糊，只是尺寸变大。 /2 * 2 颜色数变少，细节受损 ND(p)指弱4邻接 将图像y轴上所有扫描线A-B作抽样、量化 ... A ... ... B ... 产生了一幅二维数字化图像 连续图像投影到传感器上 采样和量化后的数字化图像 抽样： 将图像在横向上和纵向上的坐标值离散化，限定x和 y只能取整数值，即将图像划分为一小块一小块，每 块称为一个像素点，有唯一的坐标(x,y)。 量化： 将图像每个像素点的亮度值离散化，限定f(x,y)只能 取某个范围内的整数值，例如：0-7, 这些整数值代 表不同的亮度。 0 0 1 1 2 1 3 3 1 2 3 4 5 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 1 3 4 4 4 4 4 1 0 3 4 4 3 4 4 4 1 0 3 3 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 主要内容 1.1 概述 1.2 微机图像处理系统 1.3 数字图像的形成 1.4 数字图像的数学描述 1.5 图像识别 抽样量化后的图像可以用一个二维数组表示其每个像素点（坐标点）的灰度值（幅度值）。M行N列的图像矩阵： 灰度值f(x,y)的取值： 一般人眼可以分辨出8个灰度层次，图像 处理中常用28（即：256）个灰度层次。 f(x,y) x y 若只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0表示黑，1表示白。 要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b = M X N X K =512 X512X1 若在白和黑之间有256级灰度，称为灰度图像，0表示黑，255表示白，由黑渐变为白。 要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b = M X N X K =512 X512X8 若是彩色图像，一般由三原色组成，用红、绿、蓝三个分量描述，即RGB图像。 要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b = 512 X512X8X3 空间分辨率：图像中每单位长度所包含的像素数目，通常称一幅MXN大小的数字图像的空间分辨率为MXN像素。 一幅分辨率为512x512的图像逐次减少到32X32的分辨率 空间分辨率低，图像的尺寸变小，会丢失掉一些信息，细节不明显。 采用插值方案扩成同样大小的图片 将低分辨率图像放大时，会导致图像的细节模糊，只是尺寸变大。 亮度分辨率:  指图像中可分辨的灰度级数目，将一个模拟图像量化为256种灰度级，得到的数字图像的亮度分辨率就是256级。 256灰度级 128灰度级 64灰度级 32灰度级 由高灰度级分辨率到低灰度级分辨率 16灰度级 8灰度级 4灰度级 2灰度级 颜色数变少，颜色失真，细节受损。 像素间的邻接性和连通性 数字图像是由一组具有一定空间位 置关系像素组成，因而具有一些度量和 拓扑性质。理解像素间的关系是学习图 像处理的必要准备。 相邻像素的4邻域 位于坐标(x,y)的一个像素p有4个水平和垂直的相邻像素，其坐标分别如图所示，这个像素集称为p的4邻域，用N4(p)表示，每个邻域像素距 p一个单位距离。 (x, y) (x, y-1) (x-1, y) (x, y+1) (x+1, y) y x 相邻像素的8邻域 位于坐标(x,y)的一个像素p的四个对角相邻 像素和它的4邻域像素一起构成p的8邻域， 用N8(p)表示, 四个对角像素构成p的对角邻 域ND(p) 。 (x, y) (x, y-1) (x-1, y) (x, y+1) (x+1, y) y x (x, y+1) (x-1, y-1) (x+1, y-1) (x-1, y+1) 邻接性 V: 定义邻接性的灰度值集合。例如：V={1} p和q是两个像素，具有V集合中的数值1。 (1) 4邻接：若q在N4(p)中，p和q是4邻接的。 (2) 8邻接：若q在N8(p)中，p和q是8邻