第二讲-数字图像处理的基本概念课件.ppt

1、第二讲 数字图像处理的基本概念刘春国刘春国河南理工大学测绘与国土信息工程学院1 人眼的视觉原理与图像颜色人类的视觉模型n锥状细胞：负责彩色视觉q有三种类型：红色、绿色、蓝色感光细胞q可感受67百万种颜色q数量：约67百万q一根视神经连接一个锥状细胞n人眼的最内层是视网膜，表面分布有大量光敏细胞n杆状细胞广泛分布在视网膜上q一根视神经连接若干杆状细胞q数量：7500万1.5亿q对低照度景物敏感q负责黑白视觉人类的视觉模型n三种锥状感光细胞对不同光波的感光灵敏度人类的视觉模型n人眼对亮度的适应能力：q亮适应性：人从黑暗处到明亮处的视觉行为过程q暗适应性：人从明亮处到黑暗处的视觉行为过程n感光灵敏度

2、：杆状细胞与锥状细胞不同n锥状细胞：明视觉n杆状细胞：暗视觉暗适应性：从亮光处到暗光处的适应能力，一般2030s亮适应性：从暗处到亮处的适应能力，一般12s人类的视觉模型n人眼对亮度的适应能力与鉴别（续）q适应能力：人眼能够感知的亮度最大值和最小值范围，从百分之几cd/m2到几百万cd/m2；最大值和最小值之比1010以上q动态范围：人眼能够同时分辨的亮度范围，远远小于人眼对亮度的适应范围q视觉亮度灵敏度：人眼辨别亮度差别的能力，与环境亮度和本身亮度有关人类的视觉模型n亮度感觉与亮度的关系q人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化，有s=k*B/B，经积分有s=klnB+k0,k为常数，表明亮

3、度感觉与亮度的自然对数成线性关系。术语n人眼的分辨力：是指人眼在一定距离上能区分开的相邻两点的能力。n图像对比度（对比度反差）是图像中最大亮度值与最小亮度值之比。n图像相对对比度是图像中最大亮度值与最小亮度值之差同最小亮度值之比人类的视觉模型与彩色n色觉：人能辨别不同颜色的能力，是指视网膜对不同波长光的感受特性，物体的色是人的视觉器官受光后在大脑的一种反映。n色觉有三种性质：色调（色别）、亮度、饱和度n色调：不同的色n亮度：色彩的明暗、深浅程度n色彩度（饱和度）色彩的纯度，以阳光的光谱色为标准，越接近光谱色，色彩饱和度越高人类的视觉模型与彩色n人眼的分辨能力及其影响因素q对灰度层次的分辨能力约

4、40级q对颜色的分辨能力n光波波长变化12nm,人眼就可感知到n人眼可同时分辨数千种不同色彩和不同亮度的颜色q面积对色觉的影响：目标物体的颜色面积变小时，色觉颜色也变；面积小到一定程度，变为灰色q色对比：若目标物的色度相同，但背景色度有所不同，看起来有不同的颜色q主观色：一个纯黑白色的图像在特殊情况下也会有颜色感觉（转动的benham黑白圆板）视觉假象物体颜色n物体的色取决于物体对各种光线的吸收、反射和透视能力，分为有色物体和消色物体q消色物体指黑色、白色、灰色物体，对照明光线具有非选择性吸收能力，根据入射光的反射率的大小区分为不同的颜色n75%n10%r75%nr10%q有色物体对照明光线具

5、有选择性吸收的能力，入射光中的色光不是等量的被吸收，入射光被反射或透射后，改变了光谱成分和亮度，所以物体呈现不同的颜色n光源的光谱成分对物体颜色的影响q有色光照射到消色物体时，物体反射色与入射光颜色相同，两种以上有色光同时照射到消色物体上，呈加色法效应q有色光照射到有色物体时，物体的颜色呈减色法效应图像的颜色n视觉三基色假说：q三基色是这样的三种颜色，它们相互独立，其中任一色均不能由其他二色混合产生。它们又是完备的，即所有其它颜色都可以由三基色按不同的比例组合而得到q任何颜色均可由红、绿、蓝三基色产生n视觉三基色假说-格拉斯曼定律q所有颜色都可由相互独立的三基色得到q加入三基色的混合比相等，则

6、色调和饱和度也相等q任意两种颜色混合产生的新颜色与采用三基色分别合成这两种颜色的各自成分混合起来得到的结果相同q混合色的光亮度是原来各分量光亮度的总和视觉三基色：两种基色系统n加色系统：其基色是红、绿、蓝；不同比例的三基色光相加得到彩色称为混合彩色红+绿=黄红+蓝=紫（品红）蓝+绿=青红+绿+蓝=白视觉三基色：两种基色系统n减色系统：其基色是黄、青、品红（或紫）；通常为绘画颜色或涂料，颜料能吸收入射光光谱中的某些成分，非吸收的部分被反射，形成该颜料独有的彩色图像颜色n马赫带效应是指有一定反差的图像临界部位在视觉上给人以特别白或特别黑的感觉。n马赫带上的亮度过冲是不同空间频率产生不同视觉响应的结

7、果。视觉系统对空间高频和空间低频的敏感性较差，对空间中频具有较高的敏感性，因而在亮度突变处亮度过冲现象，人眼感受到的是对比度的增强，这种现象有助于增强对图像轮廓的识别能力。马赫带效应示意图2.3 图像数字化数字图像的生成n数字图像的生成q将非数字图像数字化成数字图像q应用各种光电转换设备获取数字图像q应用二维离散数学函数生成数字图像平板式测微密度计图像数字化n图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程n图像的数字化q把模拟图像分割成同样形状的小单元，进行空间离把模拟图像分割成同样形状的小单元，进行空间离散化处理叫散化处理叫采样（采样（samplingsampling）q以各个小单

8、元的平均亮度值或中心部分的亮度值作以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值，为亮度值的离散化处理，即为该单元的亮度值，为亮度值的离散化处理，即量量化（化（quantizationquantization）q以上两个过程结合起来就是图像数字化以上两个过程结合起来就是图像数字化图像数字化n具体来说，就是把一幅图画分割成如下图所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅点阵式的数字图像。它包括采样和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。模拟图像数字图像正方形点阵采样采样n将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两

9、个很重要的参数。n当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔？采样孔径n不同形状的采样孔径n采样方式:有缝、无缝和重迭有缝无缝重迭量化n经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。n表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级或灰度值或灰度n一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。灰度级数n灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。n一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。n若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围一般是0255的整

10、数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8 bit 量化。量化参数与数字化图像间的关系n数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化n所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔方式。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式n非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大n非均匀量化是对图像层次少的区域采用间隔大量化，而对图像层次丰富的区域采用间隔小量化n采用非均匀采样与量化，均会使问题复杂化，因此很少采用图像质量n一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；n采样间隔越小，所得图像

11、像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。图像存储空间计算n一幅大小为MN、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为 MNg（bit）n试计算：一幅1024768的256级灰度图像的存储空间？图像质量n量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大n量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。n但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。灰度级数与图像的视觉效果n从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位

12、量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。灰度级数与图像的视觉效果灰度级数与图像的视觉效果灰度级数与图像的视觉效果数字图像分类n数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。n黑白图像：黑白图像：图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值一般取0或1。n灰度灰度图像：图像：灰度图像是指灰度级数大于2的图像。但它不包含彩色信息。n彩色图像彩色图像：彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。图像矩阵表示n黑白图像的矩阵表示011100001In灰度图像的矩阵表示10022025018050120200150

13、0I图像矩阵表示n彩色图像的矩阵表示00255800255240240255R02550160255255801600G25525525524000160800B2.4 图像灰度直方图灰度直方图n灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度概率分布的情况。一幅图像的灰度直方图nnvii频率的计算式为：灰度图像的直方图彩色图像的直方图0132132105762567160635122675365032272416225627601232121231231221v0=5/6

14、4v1=12/64v2=18/64v3=8/64v4=1/64v5=5/64v6=8/64v7=5/64计算：该图像像元总数为8*8=64,i=0,7图像直方图计算直方图的性质n灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息。n一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。右图给出了一个不同的图像具有相同直方图的例子。n一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。不同的图像具有相同直方图直方图应用：用于判断图像量化是否恰当直方图用于判断量化是否恰当(a)恰当量化(b)未能有效利用(c)超过了动态范围直方图应用：

15、用于确定图像二值化阈值TyxfTyxfyxg),(1),(0),(具有二峰性的灰度图象具有二峰性的灰度图象直方图应用：统计图像中物体的面积。n当影像上目标的灰度值比其它部分灰度值大或者灰度区间已知时，可利用直方图统计图像中物体的面积。TiivnAn是图像像素总数，vi是灰度级i出现的概率直方图应用：计算图像信息量（熵）n（香农）熵，是用来反映图像表达信息丰富的程度，反映图像的复杂程度的量值。n如果一幅图像各灰度级出现的概率是p0,p1,p2,pn-1,根据信息论，各灰度级像素具有的信息量分别为：-log2p0,-log2p1,-log2p2,-log2pn-1,则该图像的平均信息熵（量）为：l

16、nks102logniiippH数字图像灰度的统计特征n图像信息熵n图像灰度的平均值：一幅图像中所有像元的算术平均值n图像的灰度中值：图像所有灰度中处于中间的值n图像灰度方差：每个像元灰度与平均值差的平方和n灰度值的动态范围：最大值与最小值之差n图像的直方图：灰度的概率分布2.5 数字图像处理算法的形式图像处理基本功能的形式n按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式q单幅图像 单幅图像(1)q多幅图像 单幅图像(2)q单（或多）幅图像 数字或符号等(3)(1)(2)(3)图像处理的几种具体算法n局部处理q邻域:对于任一像素(i,j),该像素 周 围 的 像 素 构 成 的 集 合

17、(i+p,p+q),p,q取合适的整数，叫做该像素的邻域。q常用的邻域如图(b),(c)分别表示中心像素的4-邻域、8-邻域。局部处理n对输入图像IP(i,j)处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素(i,j)及其邻域N(IP(i,j)中的像素值确定。这种处理称为局部处理。图右一n局部处理的计算表达式，图右二),(),(jiIPNjiJPN（一）（二）例子n例如 对一幅图象采用33模板进行卷积运算。点处理n局部处理的一个特例，在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理，如图像对比度增强，图像二值化n点处理的计算表达式为：点处理),(),(jiIPjiJP

18、p大局部处理n在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局部处理迭代处理n反复对图像进行某种运算直至满足给定的条件，从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。如图像的细化处理过程。跟踪处理n选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素，进行规定的处理，然后决定是继续处理下面的像素，还是终止处理。这种处理形式称为跟踪处理。q光栅行扫描位置不变处理和位置可变处理n输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素的位置(i，j)无关的处理称为位置不变处理或位移不变处理。n随位置不同计算方法也不同的处理称为位置可变

19、处理或位移可变处理。窗口处理n对图像的处理，一般采用对整个画面进行处理，但也有只对画面中特定的部分进行处理的情况。这种处理方式的代表有窗口处理和模板处理。n单独对图像中选定的矩形区域内的像素进行处理的方式叫做窗口处理模板处理n希望单独处理任意形状的区域时，可采用模板处理n模板：任意形状的区域n模板平面：一个和处理图像相同大小的二维数组，用来存储模板信息。一般是一幅二值图像n模板处理：边参照模板平面边对图像进行某种操作。n若模板成矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处理不同之处是后者必须设置一个模板平面。模板处理2.6 图像的数据结构与特征图像数据结构n传统图像的数据结构q矩阵

20、：也可以理解成数组n黑白、灰度、彩色q链表q其他图像矩阵表示n黑白图像的矩阵表示011100001In灰度图像的矩阵表示100220250180501202001500I图像矩阵表示n彩色图像的矩阵表示00255800255240240255R02550160255255801600G25525525524000160800B图像数据结构n链表：描述目标物体的边界图像数据存储结构n组合方式：组合方式是一个字长存放多个像素灰度值的方式。它能起到节省内存的作用，但导致计算量增加，使处理程序复杂。解压压缩组合方式图像处理图像数据存储结构n比特面方式按比特位存取像素，即将所有像素的相同比特位用一个二维

21、数组表示，形成比特面。n个比特位的灰度图像采用比特面方式存取就有n个比特面。这种结构能充分利用内存空间，便于比特面之间的逻辑运算，但对灰度图像处理耗时多。n-1 2 1 0图像数据结构n分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，就能使数据表示具有分层性，其代表有锥形(金字塔)结构。n锥形结构是对2k2k个像素形成的图像，看成是分辨率不同的k+1幅图像的层次集合，即20202k2k。但2020不具有反映输入图像的信息。图像数据结构n树结构：对于如图所示的一幅二值图像的行、列接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割。多重图像数据存

22、储n在获取的彩色图像（红、绿、兰）或多波段图像中，每个像素包含着多个图像的信息。对这类图像数据的处理，以多谱图像为例，有下列三种存储方式：q逐波段存储，分波段处理时采用；(BSQ)q逐行存储，行扫描记录设备采用；(BIL)q逐像素存储，用于分类。(BIP)图像文件格式n按不同的方式进行组织或存储数字图像像素的灰度，就得到不同格式的图像文件。n图像文件按其格式的不同具有相应的扩展名。常见的图像文件格式按扩展名分为：RAW格式、BMP格式、GIF格式、TIFF格式等。nRAW格式：它是将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要事先知道图像大小（

23、矩阵大小）。它是最简单的一种图像文件格式。q为什么是矩阵大小？而不是图像的像素多少？4*9=6*6BMP格式nBMP格式由以下四个部分组成q1）14字节的文件头；q2）40字节的信息头；q3）4字节的颜色定义；q4）位图数据。BMP格式:位图文件头结构typedef struct tagBITMAPFILEHEADER WORD bfType;/*指定文件类型，必须是0 x424D，即字符串“BM”*/DWORD bfSize;/*指定文件大小*/WORD bfReserved1;为/*保留字*/WORD bfReserved2;/*保留字*/DWORD bfOffBits;为/*文件头到实际

24、的位图 数据的偏移字节数*/BITMAPFILEHEADER,FAR*LPBITMAPFILEHEADER;该结构的长度是固定的，为14个字节。BMP格式:位图信息头typedef struct tagBITMAPINFOHEADER DWORD bfSize;/*指定这个结构的大小，为40个字节 LONG biWidth;/*指定图像的宽度，单位是像素 LONG biHeight;/*指定图像的高度，单位是像素；WORD biPlanes;/*必须是1 WORD biBitCount;/*指定表示颜色位数,1(黑白)8(256色)24(真彩色)DWORD biCompression;/*指定

25、是否压缩,分别为BI_RGB、BI_RLE4、BI_RLE8 DWORD biSizeImage;/*指定实际的位图数据占用的字节数。LONG biXPelsPerMeter;/*指定目标设备的水平分辨率 LONG biYPersPerMeter;/*指定目标设备的垂直分辨率 DWORD biClrUsed;/*指定本图像实际用到的颜色数 DWORD biClrImportant;/*指定本图像中重要的颜色数 BITMAPINFOHEADER,FAR*LPBITMAPINFOHEADER;结构的长度为40个字节BMP格式:调色板n调色板实际上是一个数组,数组中每个元素的类型为一个RGBQUAD

26、结构，占4个字节。typedef struct tagRGBQUAD BYTE rgbBlue;BYTE rgbGreen;BYTE rgbRed;BYTE rgbReserved;RGBQUAD;n有些位图，比如真彩色图，没有调色板。他们的位图信息头后直接是位图数据。BMP格式:位图数据n它分两种情况：q对于用到调色板的位图，图像数据就是该像素颜色在调色板中的索引值；q对于真彩色图，图像数据就是实际的R、G、B值。n位图是1,4,8位时，有调色板。q调色板有几项？；BMP格式:位图数据n位图是24位（真彩色）时，无调色板n对于真彩色图，3个字节才能表示1个像素。Rn Gn Bn :R2 G2

27、 B2 R1 G1 B12.7 图像的特征与噪声图像的特征n图像的特征：是视觉能分辨的自然特征，也可以是人为定义的某些特性或参数，图像特征是图像分析和理解的重要依据。q自然特征q人工特征n自然特征：图像是空间景物反射或辐射的光谱特征、几何特征和时相特征。q光谱特征 遥感图像一般是检测和度量目标（景物）的电磁遥感图像一般是检测和度量目标（景物）的电磁辐射能所得到的图像。由于不同地物在化学和物辐射能所得到的图像。由于不同地物在化学和物理性质上的差异，它们反射和发射电磁波能量的理性质上的差异，它们反射和发射电磁波能量的频谱特征各不相同，显然物体辐射能还随空间位频谱特征各不相同，显然物体辐射能还随空间

28、位置和被传感的时间的不同而变化。置和被传感的时间的不同而变化。图像自然特征图像自然特征n不同地物的光谱反射曲线图像自然特征n几何特征：图像空间分辨率、图像纹理结构、图像变形等图像n空间分辨率：指像素所代表的地面范围的大小，体现了地面物体能分辨的最小单元。图像自然特征n图像纹理信息：影像细部的形状、大小、位置、方向及分布特征n不同的类型的地形，不同类型的植被，它们相应的影像上各自具有独特的形状和分布规律。灰度在一个局部区域中的分布模式（如线条、小块、阴影），被称为纹理基元。19991999年年1111月月6 6日日,IKONOSIKONOS影像影像20002000年年1 1月月 6 6日影像日影

29、像图像自然特征n时相特征：同一区域不同时间的成像像片间的差别图像人工特征n直方图特征n灰度边缘特征：图像在某个方向上的局部范围内表现出不连续性，这种灰度明显变化的集合称为边缘图像特征分类n图像的特征有很多，按提取特征的范围大小又可分为：q点特征：n仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的灰度值、彩色图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)成分的值。q局部特征n在小邻域内所具有的性质，如线和边缘的强度、方向、密度和统计量(平均值、方差等)等。q区域特征n在图像内的对象物(一般是指与该区域外部有区别的具有一定性质的区域)内的点或者局部的特征分布，或者统计量，以及区域的几何特征(面积、形状)等。q整体

30、特征n整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构特征等。图像特征提取n特征提取q获取图像特征信息的操作称作特征提取。它作为模式识别、图像理解或信息量压缩的基础是很重要的。通过特征提取，可以获得特征构成的图像（称作特征图像）和特征参数。图像特征提取n特征空间q把从图像提取的m个特征量y1，y 2，ym，用m维的向量Yy1 y2ymt表示称为特征向量。另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。n光谱特征空间q以遥感多光谱图像的各个波段图像作为相互的正交的分量构成的测度空间称为光谱特征空间。q光谱特征向量:多光谱图像中的任一同名像素,都可以由它在各波段图像中的灰度值作为分量值而构成一个光谱特征向量.q集群:光谱特征相似的所有像素在光谱特征空间的对应点的集合.图像特征提取n特征空间聚类图像噪声n噪声：是妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素。n图像噪声需要在图像处理中予以剔除。