1、目录背景介绍Contents1章节概述2小节介绍3本章总结4背景介绍B A C K G R O U N DE v e r y i m a g e t e l l s a s t o r y.C o m p u t e r v i s i o n d e v e l o p s t h e o r i e s a n d m e t h o d s t o a l l o w c o m p u t e r s t o e x t r a c t re l e va n t i n f o r m a t i o n f roONE背 景 介 绍彩色是光的一种属性，没有光就没有彩色。在光的照射下
2、，人们通过眼睛感觉到各种物体的彩色，这些彩色是人眼特性和物体客观特性的综合效果。一般而言，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物理图像（模拟图像）。而物理图像（模拟图像）是不能直接用数字计算机来处理。图像分析中，图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度，因此在图像分析（特征提取、分割、匹配和识别等）前，需要进行预处理。图像的表示图像的表示自然表示自然表示数字化数字化表示表示计算机识计算机识别预处理别预处理章节概述C H A P T E R O V E R V I E WE v e r y i m a g e t e l l s a s t o r y.C o m p u
3、 t e r v i s i o n d e v e l o p s t h e o r i e s a n d m e t h o d s t o a l l o w c o m p u t e r s t o e x t r a c t re l e va n t i n f o r m a t i o n f roTWO本章主要介绍了色彩和图像的基础知识，这些内容与计算机视觉有紧密的关系，是后续章节的基础。首先介绍了与图像有关的色彩学基础，包括电磁波谱、三基色原理和彩色模型；接着介绍了图像数字化的表示方法和有关概念，包括采样、量化和图像的性质；最后介绍了图像的预处理方法，包括灰度化、几何
4、变换和图像增强。章 节 概 述小节介绍S E C T I O N I N T R O D U C T I O NE v e r y i m a g e t e l l s a s t o r y.C o m p u t e r v i s i o n d e v e l o p s t h e o r i e s a n d m e t h o d s t o a l l o w c o m p u t e r s t o e x t r a c t re l e va n t i n f o r m a t i o n f roTHREE欲要处理图像先学色彩基础红（R）、绿（G）、蓝（B）这
5、3 种颜色被称为三基色。3种基色是相互独立的，任何一种基色都不能由其他两种颜色合成。根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是3种基色按照不同比例的组合。国际照明委员会（CIE）为了建立统一的标准，于1931年制定了特定波长的三基色标准：蓝（B=435.8nm）、绿（G=546.1nm）、红（R=700nm）。这样，任一色彩均可由这三种基色来表示。2.1.1 三基色原理色彩如何感知与处理2.1.2 彩色模型2.1 色彩学基础常见彩色图像处理流程可见光电磁波谱本本节介绍图像处理节介绍图像处理方面所需要的最基础的颜方面所需要的最基础的颜色色表示表示；通过通过光光的电磁波谱到三基色原理，再到
6、常见的电磁波谱到三基色原理，再到常见的彩色模型，的彩色模型，把颜色把颜色用一种科学的方法表示用一种科学的方法表示出来出来；建立一建立一种能够用数学表达的模型种能够用数学表达的模型，为，为计算机计算机能够处理图像提供了最基本的数学前提。能够处理图像提供了最基本的数学前提。2.1 色彩学基础图像的数字化物理图像（模拟图像）是不能直接用数字计算机来处理。首先必须将各类图像（如照片、图形、X光照片等）转化为数字图像。将空间上连续的图像变成离散点的操作将图像函数的连续数值转变为其数字等价量，方法有两种：一种是等间隔量化，另一种是非等间隔量化。图像数字化矩阵2.2 图像的数字化图像性质 像素的相邻和领域
7、像素间距离的度量 像素的连通性像素间的关系 对比度是亮度的局部变化，定义为物体亮度的平均值与背景亮度的比值对比度 敏锐度是觉察图像细节的能力敏锐度 实际的图像常受一些随机误差的影响而退化，通常称这个退化为噪声。在图像的捕获、传输或处理过程中都可能出现噪声，噪声可能依赖于图像内容，也可能与其无关。噪声一般由其概率特征来描述图像中的噪声2.2 图像的数字化2.2.3 图像的性质本节本节介绍图像介绍图像在计算机在计算机中如何存储中如何存储和如何和如何表表示；示；介绍图像介绍图像在数字化后的一些基本性质，包括在数字化后的一些基本性质，包括像素间关系、对比度、敏锐度以及图像中的像素间关系、对比度、敏锐度
8、以及图像中的噪声噪声。2.2 图像的数字化010203为提高整个应用系统的处理速度，减少所需处理的数据量灰度化通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等变换处理采集的图像，改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差几何变换增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果图像增强2.3 图像预处理灰度化分量法最大值法平均值法加权平均法2.3 图像预处理2.3.1 灰度化 最邻近插值：选择离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值为插值结果 双线性插值：输出像素的灰度值是该像素在输入图像中2*2领域采样点的平均值，利用周围四个相邻像素的灰度值在垂直和水平两个方向上做线性插值 双三次插值：利用三次多项式来逼近理论
9、上的最佳正弦插值函数，插值领域的大小为4*42.3 图像预处理2.3.2 几何变换 图像增强算法目的是要改善图像的视觉效果，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。注意：p 不能增加原始图像的信息，只能增强对某种信息的辨别能力，会损失一些其它信息。p 强调根据具体应用而言，更“好”更“有用”的视觉效果图像。p 难以定量描述。2.3 图像预处理2.3.3 图像增强对图像中的每一个点单独地进行处理，或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。强调对图像整体进行调整。灰度变换（对比度拉伸）灰度求反
10、：将原图灰度值翻转增强对比度：增强原图的各部分的反差动态图像压缩：对原图进行灰度压缩灰度切分（和增强对比度类似）：将某个灰度值范围变得比较突出 直方图修正直方图均衡化：把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式，增加图像灰度值的动态范围。本质是扩大量化间隔，而量化级别反而减少。直方图规定化：有选择地增强某个灰度值范围的对比度。2.3 图像预处理2.3.3.1 空间域法空域变换增强（点运算算法）强调对图像局部进行改善(比如增强边缘和纹理信息)图像平滑：用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊均值滤波中值滤波空域滤波 图像锐化：突出物体的边缘轮廓，便于目标识别梯度算子法二阶导数算子法高通滤波掩模匹配
11、法2.3 图像预处理2.3.3.1 空间域法空域滤波增强（邻域增强算法）2.3 图像预处理2.3.3.2 频率域法图像平滑2.3 图像预处理2.3.3.2 频率域法图像锐化本节主要本节主要介绍图像介绍图像预处理过程中常用的预处理过程中常用的方法。方法。几何变换用于几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差差；平滑消除平滑消除图像中的随机噪声，同时图像中的随机噪声，同时不使不使图像轮廓或线条变得模糊图像轮廓或线条变得模糊；增强对增强对图像中的信息有选择地加强或抑制，达到改善图像视觉效图像中的信息有选择地加强或抑制，达到改善图像视觉效果的
12、目的，或将图像转变为更适合于机器处理的形式，以便于数果的目的，或将图像转变为更适合于机器处理的形式，以便于数据抽取或识别。据抽取或识别。2.3 图像预处理本章总结C H A P T E R S U M M A R YE v e r y i m a g e t e l l s a s t o r y.C o m p u t e r v i s i o n d e v e l o p s t h e o r i e s a n d m e t h o d s t o a l l o w c o m p u t e r s t o e x t r a c t re l e va n t i n f o r m a t i o n f roFOUR预处理基本方法色彩学基础表示方法及基本性质包括像素的距离、像素的连通性、像素的领域，以及对比度、敏锐度和噪声的基本知识。这些在图像的处理中都是最基本的要素，也是进行图像处理的基础。图像的表示方法及基本性质包括基本的灰度化和几何变换以及进一步的图像空域增强和图像频域增强。图像预处理基本方法2.4 本 章 总 结介绍了最常用的RGB模型和HSI模型的基本原理。图像处理中的色彩学基础
