2 图像知识及运算(1) 数字图像处理 (精品·公开课件).ppt

第2章图像的基本知识及运算 2.2 专业术语及数字化 数字图像与物理图像－数字图像是离散的，物理图像是连续的函数 数字化－为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均匀量化。 分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次。 均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。 分辨率 －空间分辨率和灰度分辨率 灰度分辨率是指值的单位幅度上包含的灰度级数，即在灰度级数中可分辨的最小变化。若用8比特来存储一幅数字图像，其灰度级为256。 空间分辨率是指图像中可辨别的最小细节，采样间隔决定空间分辨率的主要参数。一般情况下，如果没有必要实际度量所涉及像素的物理分辨率和在原始场景中分析细节等级时，通常将图像大小M×N，灰度为L级的数字图像称为空间分辨率为M×N，灰度级分辨率为L级的图像，该图像所需的存储空间，即图像的数据量为： 图像噪声－妨碍人们感觉器官对所接收的信息理解的因素 ，种类很多，如加性噪声、乘性噪声、白噪声和高斯噪声 采样点和量化级的选取 假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q 级分档取整。那么对 M、N和Q如何取值呢？ 为了存取的方便，Q一般总是取成2的整数次幂 ，如Q＝2b，b为正整数，通常称为对图像进行b比特量化。 对b来讲，取值越大，重建图像失真越小 对一幅图像，当量化级数一定时，采样点数对图像质量有着显著的影响。采样点数越多，图像质量越好；当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。 当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一样。量化级数越多，图像质量越好，当量化级数越少时，图像质量越差。 量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像会出现假轮廓。 对M×N的取值，主要的依据是取样的约束条件，也就是在M×N达到满足取样定理的情况下，重建图像就不会产生失真，否则就会因取样点数不够而产生所谓混淆失真 数字图像的表示 灰度图像表示 彩色图像表示－彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示 二值图像表示 二 图像信息的基本知识 图像与视觉之间的关系 图像象素之间联系 图像之间的运算 人眼成像及视觉信息的产生 亮度适应 马赫带效应 颜色视觉 颜色模型 RGB CMY YUV YCrCb HSV RGB彩色空间 RGB颜色模型主要应用于CRT监视器和图形刷新设备中。尽管该彩色空间是最普遍的，但是由于R、G、B数值和色彩的三属性没有直接的联系，不能解释色彩之间的关系，所以在进行配色设计时，RGB模型就不合适了。 CMY彩色空间 CMY-在印刷行业 , CMY分别是青色（Cyan)、品红(Magenta)、黄色(Yellow)三种油墨色 CMY常用于从白光中滤去某种颜色，又被称为减性原色系统。 CMY颜色模型与RGB颜色模型几乎完全相同。差别仅仅在于前者的原点为白，而后者的原点为黑。前者是定义在白色中减去某种颜色来定义一种颜色，而后者是通过从黑色中加入颜色来定义一种颜色。 HSV彩色空间 与RGB之间关系 YUV彩色空间 一种彩色传输模型，主要用于彩色电视信号传输标准 Y－黑白亮度分量，U,V－彩色信息用以显示彩色图像 YCrCb彩色空间 一种彩色传输模型 ，主要用于彩色电视信号传输标准方面，被广泛的应用在电视的色彩显示等领域中 与RGB之间关系 当在纸面上涂青色颜料时，该纸面就不反射红光，青色颜料从白光中滤去红光。也就是说，青色是白色减去红色。品红颜色吸收绿色，黄色颜色吸收蓝色。现在假如在纸面上涂了黄色和品红色，那么纸面上将呈现红色，因为白光被吸收了蓝光和绿光，只能反射红光了。如果在纸面上涂了黄色，品红和青色，那么所有的红、绿、蓝光都被吸收，表面将呈黑色。 圆锥的顶面对应于V=1，它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1三个面，因而代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定，红色对应于角度0度，绿色对应于角度120度，蓝色对应于角度240度。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180度。饱和度S取值从0到1，由圆心向圆周过渡。 在圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色，圆锥顶面中心处S=0，V=1，H无定义，代表白色，从该点到原点代表亮度渐暗的白色，即不同灰度的白色。任何V=1，S=1的颜色都是纯色。??????????????? 该模型经常为艺术家所使用。