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图像处理技术;第一章　绪论;　　几个新的技术发展趋势将进一步刺激此领域的成长：包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（ CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。;　　低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用。我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。;　　“图”是物体透射或反射光的分布。 　　“象”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。 　　图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理或实际应用的要求。 　　图像处理有多种方法，电子计算机技术的发展，数字图像处理获得了飞跃的发展。 ;　　黑白图像可以应用二维函数 f(x，y)表示，x，y是平面的两个轴的坐标，f(x，y )表示(x，y)点的亮度值（灰度值）。 　　彩色图像可用f(x，y，λ)表示，λ为波长。 　　活动彩色图像可用f(x，y，λ,t) 表示，λ为波长，t表示时间。 　　不同的数字图像其表示的方法也有不同，一般应用计算机对数字图像进行处理时往往将其分为两类 ：;　　这种图像如电视图像，它的数字图像形成应尽可能对图像本身呈现接近“真实描述”，因此往往采用数字阵列表示，矩阵中元素称为象素或象点，象素的幅值对应于该点的灰度级。图表明如何用一个数字阵列来表示一个物理图像。物理图像被划分为称作图像元素（picture element）的小区域 ，图像元素简称为像素（Pixel）。最常见的划分方案是图中所示的方形采样网格，图像被分割成相邻像素组成的许多水平线，赋予每个像素位置的数值反应了物理图像上对应点的亮度。如下图所示：;　　这种图像就是只有黑白两个灰度级，即象素灰度级非0即1，如文字图片。这种数字图像可用每个象素一比特的矩阵表示。二值图像其本身的固有特性不同，可采用一些特有的表示方法，如链码表示法描述图像区域的边界轮廓，适合直线和曲线组成的二值图像，可节省很多的比特数。常用的链码表示法为八向链码。八向链码对图像加以网格，每一个网格都用最接近的方向码，若八方向链码不采用等长三比??自然码，还可节省更多的比特。如下图所示：;　　链码是从在物体边界上任意选取的某个起始点的（x，y）坐标开始的。这个起始点有 8个邻接点，其中至少有一个是边界点。边界链码规定 从当前边界点走到下一个边界点这一步骤必须采用的方向。 　　由于有 8种可能的方向，因此可以将它们从0到7编号。图显示了一种可用的 8个方向的编码方案。出此边界链码包含了起始点的坐标，以及用来确定围绕边界路径走向的编码序列。;　　在MATLAB中数字图像是由一个或多个矩阵表示的，图像按像素存储的。在MATLAB中图像类型分成： 　　1.彩色图像(如图所示)： ;　　2.索引色图像：;　　灰度图(gray-scale image)按照灰度等级的数目来划分。只有黑白两种颜色的图像称为单色图像(monochrome image)，如下左图所示的标准图像。图中的每个像素的像素值用 1位存储，它的值只有“0”或者“1”，一幅640×480的单色图像需要占据37.5KB的存储空间。 　　一幅标准灰度图像，如果每个像素的像素值用一个字节表示 ，灰度值级数就等于256级 ，每个像素可以是0～255之间的任何一个值 ，一幅640×480的灰度图像就需要占据300KB的存储空间。如下左图:;　4.二值图像:;　　在图像操作中，需要对图像的类型进行转换MATLAB提供的函数为：通过设置亮度阈值将其他图像转换为二值图，其语法格式为： 　　BW = im2bw(I，level)　　BW = im2bw(X，map，level)　　BW = im2bw(RGB，level) 　　例如： 　　　　load trees　　　　BW=im2bw(X，map，0.5)　　　　imshow(X，map)　　　　figure，imshow(BW);　　其语法格式为：I = ind2gray(X，map) 　　例如： 　　　　load trees　　　　I＝ind2gray(X，map);　　　　imshow(X，map)　　　　figure，imshow(I) 　　3.将索引色图像转换为真彩色图像 　　其语法格式为：RGB = ind2rgb(X，map) 　　4.将灰度图像转换为索引色图像 　　其语法格式为：[X，map] = gray2ind(I，n);　　X＝grayslice(I，n)　　X＝grayslice(I，v)　　例如：　　　　I＝imread(ngc4024m.tif);　　　　X＝grayslice(I，16);　　　　imshow(I)　　　　figure， imshow(X，jet(16)) 　　6.