[工学]02图像的数字化与显示.ppt

第2章 图像的数字化与显示 数字图像获取 图像获取过程 2.1 连续图像的数学描述 一幅图像可以被看作是空间各点光强度的集合。对于二维图像而言，我们可以简单地把光强度 I 看作是随空间坐标（x, y）、光线波长 和时间t 变化的连续函数，其数学表达式为： 如果只考虑光的能量而不考虑其波长，则图像在视觉上表现为灰色影像，称之为灰度图像 ： 静止灰度图像 ： 一般地，一个完整的图像处理系统输入和显示的都是便于人眼观察的连续图像（模拟图像）。为了便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换（A/D）将连续图像变为数字图像 。 2.2 图像场取样 2.2.1 取样和量化的基本概念 图像的数字化包括取样和量化两个过程 ： 取样 ：对空间连续坐标(x, y)的离散化 量化 ：幅值f (x, y)的离散化 数字化图像所需的主要硬件 ：采样孔、图像扫描机构 、光传感器 、量化器 、输出存储体 取样和量化的结果是一个矩阵。假如一幅连续图像f (x, y)被取样，则产生的数字图像有M行和N列。坐标(x, y)的值变成离散值，通常对这些离散坐标采用整数表示 ： 假定图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰度级数为G，这些量分别取为2的整数幂m，n，k，即M=2m，N=2n，G=2k，那么存储这幅图像所需的位数是： 如果图像是矩形？ 图像尺寸的增加，所需的存储空间？ 2.2.2 二维采样 图像在取样时，必须满足二维采样定理，确保无失真或有限失真地恢复原图像 。 采样时的注意点是：采样间隔的选取。采样间隔取得不合适除了画面出现马赛克之外，还会发生频率的混叠现象。 2.3 图像的量化 量化是使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程 ，量化的准则不同，会导致不同的量化效果。 从不同的角度将量化方法分成4类 ： （1）按量化级步长均匀性，可分为均匀量化和非均匀量化。 （2）按量化对称性可分为对称量化和非对称量化 （3）按量化时采样点相互间的相关性分，量化器可以分为无记忆和有记忆量化 。 （4）按量化时处理的采样点数可以分为标量量化和矢量量化。 1. 黑白图像 　 　 是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。2值图像的像素值为0、1。 2.2 数字图像的描述 2．灰度图像 　　 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。 3．彩色图像 　　 彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RBG是由不同的灰度级来描述的。 图像的R、G、B分解 　（a）原图像 （b）R分量 （c）G分量 （d）B分量图 数字图像相关概念 矩阵中每一个元素称为像素(pixel)，其值称为图像的灰度或亮度(intensity)，是离散的。 矩阵的维数或大小称为图像的分辨率。 无论是灰度还是分辨率，量化时一般都取2的整数幂。 一般地，彩色图像可以采用红(R)、绿(G)、蓝(B)三个矩阵表示或混合表示。 数字图像类型 几种基本数字图像类型： 二值图像 灰度图像 索引图像 RGB图像(真彩图像) 其他图像 二值图像: 图像的灰度级别仅有2个，即0和1。 通常用于文字图像。 每个像素只用1bit表示。 灰度图像: 图像灰度通常有较大的取值范围，常用的为256级，即灰度值域为[0,255]。 0表示黑色，255表示白色，其他灰度为从黑到白的变化情况。 每个像素所需的字节数根据其灰度的变化范围不同二不同。256级灰度图像每个像素需用8bit表示。 索引图像 每个像素的值并不表示该像素真正的灰度值，而是表示对应于色彩表中的索引号。 色彩表为预先设置好的RGB色彩。 通常用来表示256色的彩色图像。每个像素需要8bit表示。 RGB图像 图像的灰度为该点的R、G、B值，直接存放在图像灰度矩阵中。 一般每个像素需要用3×8＝24bit位来表示。 其色彩可为224 ，一般称为真彩图像。 其他图像－还有图像的透明因子，每个像素需要32bi