[工学]图像处理-2章-1本科.ppt

第二章 数字图像处理基础 2.1 基本概念与数字图像处理基础知识 2.2 基本系统 采样定理应用例 采样频率不够高 一个好的近似图像，需要多少采样分辨率和灰度级 胡昂[1965]实验： 实验方法 选取一组细节多少不同的、不同N、M、Q的图像 让观察者根据他们的主观质量感觉给这些图像排序 实验结论 随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高 对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低 2.1.1.4 图像的颜色 ? 为什么要研究彩色图像处理？ √ 符合人类视觉特点 ? 人类可以辨别几千种颜色色调和亮度 ? 只能辨别几十种灰度层次 √ 有用的描绘子 ? 简化目标物的区分 ? 目标识别：根据目标的颜色特征 1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型 颜色模型：抽象表示和描述颜色的方法 ― RGB模型 ― CMYK模型 ― CIE模型 ― HSI模型 彩色空间转换 注意：有关RGB与HIS之间的转换公式的推导请参见数字图像处理（K.R.Castleman著，朱志刚等翻译，电子工业出版社），第21章。 2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图像 ( true color ) 能真实反映自然界物体本来颜色的图像叫真彩色图像。 ( 2 ) 伪彩色图像( pseudo color ) 把单色图像的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩色图像处理。 灰度到彩色的映射。 * 第二章 数字图像处理基础知识 2.1 基本概念与数字图像处理基础知识 2.1.1 图像的数字化和计算机图像数据处理 2.1.2 灰度直方图 2.1.3 图像的表示和数据结构 2.1.4 像素间的一些基本关系 2.1.5 图像处理的算法形式（指空间域） 2.1.1 图像的数字化和计算机图像数据处理 2.1.1.1 图像函数 成象过程是复杂的光学过程，这涉及到光度学，色度学。 光度学：亮度形成机制。 色度学：光的反射和发射与光波的波长关系（和颜色，彩色有关系）。 图像是像素的二维排列 y x 单色图像：反映图像亮度值，则和波长无关，则图像函数为f(x,y)，即二维离散亮度函数。 一幅彩色图像： 各点值还应反映出色彩变化，即可用f（x，y，?）表示，其中?为波长。 活动彩色图像(电视、电影）：还应是时间t的函数，即可表示为 f（x，y，?，t）。 2.1.1.2 图像的数字化（DIGITIZING） 图像的数字化： 将代表图像的连续（模拟）信号转变为离散（数字）信号的变换过程。 要解决两个问题： ? 空间取样（如何取样） ? 量化（灰度值或亮度值变为若干级） 数字图像（DIDITAL IMAGE）： 在空间坐标和亮度上都离散化了的图像。 1.抽样（SAMPLING） 空间上连续的图像变换成离散点（抽样点，即像素，PIXEL）的集合的一种操作。 抽样点阵 像素 正方形点阵 像素 正方形阵列 像素 正三角形点阵 正三角形阵列 正六角形点阵 正六角形阵列 取样点的选取 假定一幅图像取M?N个样点 1) M，N一般为2的整数次幂； 2) M，N可以相等，也可以不等； 3) 对于M，N数值大小的确定： M?N大到满足采样定理，重建图像就不会产生失真。 采样定理 如果信号所含的最高频率成份为fN，则采样频率至少是fN的两倍时，可保证采样信号的不失真。 Sampling per ? cycle Sampling per ? cycle 采样频率满足采样定理 举例：图像的采样与数字图像的质量 265?180 133 ? 90 66 ? 45 33 ? 22 2. 量化（QUANTIZATION） 把图像函数的值离散化的过程叫量化。 Zi+1 Z Zi-1 Qi+1 Q Qi-1 连续的灰度值 量化值（整数值） 量化 黑色 灰色 白色 从白到黑的 连续变化 黑色 灰色 白色 灰度标度 255 254 ? 128 ? 1 0 0 1 ? 128 ? 254 255 灰度级的分配 把从白到黑的灰度值(gray level)量化成8比特 若将样点量化为Q级，Q如何取值： 1) Q总是取2的整数次幂，如Q=2b； 2) b取值越大，重建图像失真越小，若要完全不失真重建图像 ，b必须取无穷大，否则一定存在失真。这就是所谓量化误差。 举例：图像的量化与数字图像的质量 256灰度级 16灰度级 8灰度级 4灰度级 2.1.1.3 数字图像在计算机内的处理—数字图像的矩阵表示 1.数字图像的矩阵表示 N1像素 N2像素 像素 数字图像