图像处理-2章-1(本科)课件.ppt
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- 图像 处理 本科 课件
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1、第二章第二章 数字图像处理基础数字图像处理基础2.1 基本概念与数字图像处理基础知识基本概念与数字图像处理基础知识2.2 基本系统基本系统2.1 基本概念与数字图像处理基础知识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图像的数字化和计算机图像数据处理2.1.2 灰度直方图灰度直方图2.1.3 图像的表示和数据结构图像的表示和数据结构2.1.4 像素间的一些基本关系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)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图像的数字化和计算机图像数据处理2.1.1.1 图像函数图像函数
2、成象过程是复杂的光学过程,这涉及到光度学,成象过程是复杂的光学过程,这涉及到光度学,色度学。色度学。光度学光度学:亮度形成机制。:亮度形成机制。色度学色度学:光的反射和发射与光波的波长关系:光的反射和发射与光波的波长关系(和颜色,彩色有关系)。(和颜色,彩色有关系)。图像是像素图像是像素的二维排列的二维排列y yx x单色图像单色图像:反映图像亮度值,则和波长无关,则图:反映图像亮度值,则和波长无关,则图像函数为像函数为f(x,y)f(x,y),即二维离散亮度函数。,即二维离散亮度函数。一幅彩色图像一幅彩色图像:各点值还应反映出色彩变化,即各点值还应反映出色彩变化,即可用可用f f(x x,y
3、 y,)表示,其中)表示,其中 为波长。为波长。活动彩色图像活动彩色图像(电视、电影):还应是时间电视、电影):还应是时间t t的函数,的函数,即可表示为即可表示为 f f(x x,y y,t t)。)。2.1.1.2 图像的数字化(图像的数字化(DIGITIZINGDIGITIZING)图像的数字化图像的数字化:将代表图像的连续(模拟)信号转变为离散将代表图像的连续(模拟)信号转变为离散(数字)信号的变换过程。(数字)信号的变换过程。要解决两个问题:要解决两个问题:空间取样(如何取样)空间取样(如何取样)量化(灰度值或亮度值变为若干级)量化(灰度值或亮度值变为若干级)数字图像数字图像(DID
4、ITAL IMAGEDIDITAL IMAGE):):在空间坐标和亮度上都离散化了的图像。在空间坐标和亮度上都离散化了的图像。1.1.抽样抽样(SAMPLINGSAMPLING)空间上连续的图像变换成离散点(抽样空间上连续的图像变换成离散点(抽样点,即像素,点,即像素,PIXELPIXEL)的集合的一种操作。)的集合的一种操作。抽样点阵抽样点阵像素像素正方形点阵正方形点阵像素像素正方形阵列正方形阵列像素像素正三角形点阵正三角形点阵正三角形阵列正三角形阵列正六角形点阵正六角形点阵正六角形阵列正六角形阵列取样点的选取取样点的选取假定一幅图像取假定一幅图像取M M N N个样点个样点1)M1)M,N
5、 N一般为一般为2 2的整数次幂;的整数次幂;2)M2)M,N N可以相等,也可以不等;可以相等,也可以不等;3)3)对于对于M M,N N数值大小的确定:数值大小的确定:M M N N大到满足采样定理,重建图像就不会大到满足采样定理,重建图像就不会产生失真。产生失真。采样定理采样定理 如果信号所含的最高频率成份为如果信号所含的最高频率成份为f fN N,则采样频率至少是则采样频率至少是f fN N的两倍时,可保证的两倍时,可保证采样信号的不失真。采样信号的不失真。采样定理应用例采样频率不够高Sampling per cycleSampling per cycle采样频率满足采样定理 举例:图
6、像的采样与数字图像的质量举例:图像的采样与数字图像的质量265 180133 9066 4533 222.量化量化(QUANTIZATIONQUANTIZATION)把图像函数的值离散化的过程叫量化。把图像函数的值离散化的过程叫量化。Zi+1ZZi-1Qi+1QQi-1连续的连续的灰度值灰度值 量化值量化值(整数值)(整数值)量化量化黑色黑色 灰色灰色 白色白色 从白到黑的从白到黑的连续变化连续变化黑色黑色灰色灰色白色白色灰度标度灰度标度2552541281001128254255灰度级的分配灰度级的分配把从白到黑的灰度值把从白到黑的灰度值(gray level)(gray level)量化成
7、量化成8 8比特比特若将样点量化为若将样点量化为Q Q级,级,Q Q如何取值如何取值:1)Q1)Q总是取总是取2 2的整数次幂,如的整数次幂,如Q=2Q=2b b;2)b2)b取值越大,重建图像失真越小,若要完取值越大,重建图像失真越小,若要完全不失真重建图像全不失真重建图像 ,b b必须取无穷大,否则必须取无穷大,否则一定存在失真。这就是所谓量化误差。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举例:图像的量化与数字图像的质量256灰度级灰度级16灰度级灰度级8灰度级灰度级4灰度级灰度级 一个好的近似图像,需要多少采样分辨率和灰一个好的近似图像,需要多少采样分辨率和灰度
8、级度级 胡昂胡昂19651965实验:实验:实验方法实验方法 选取一组细节多少不同的、不同选取一组细节多少不同的、不同N N、M M、Q Q的图像的图像 让观察者根据他们的主观质量感觉给这些图像排让观察者根据他们的主观质量感觉给这些图像排序序实验结论实验结论 随着采样分辨率和灰度级的提高,主观质量也提随着采样分辨率和灰度级的提高,主观质量也提高高 对有大量细节的图像,质量对灰度级需求相应降对有大量细节的图像,质量对灰度级需求相应降低低2.1.1.3 数字图像在计算机内的处理数字图像在计算机内的处理数字图像的矩数字图像的矩阵表示阵表示1.1.数字图像的矩阵表示数字图像的矩阵表示N1像素N2像素像
9、素数字图像数字图像(N1N1 N2N2像素)像素)F=矩阵表示(矩阵表示(N1N1行行N2N2列矩阵列矩阵)数字图像的矩阵表示数字图像的矩阵表示 2,11,12,21,22,12,11,1NNNNfffffff2.二维数组和图像的关系二维数组和图像的关系把数字图像存储到二维数组中把数字图像存储到二维数组中N像素M像素像素数字图像数字图像(1,1)(2,1)(1,2)(M,1)(1,N)(M,N)(I,J)数组元素大小为大小为M M N N的二维数组的二维数组IPIP2.1.1.4 图像的颜色图像的颜色 为什么要研究彩色图像处理?为什么要研究彩色图像处理?符合人类视觉特点符合人类视觉特点 人类可
10、以辨别几千种颜色色调和亮度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只能辨别几十种灰度层次 有用的描绘子有用的描绘子 简化目标物的区分简化目标物的区分 目标识别:根据目标的颜色特征目标识别:根据目标的颜色特征1.彩色规范(颜色模型)彩色规范(颜色模型)RGB模型和模型和HSI模型模型 颜色模型:颜色模型:抽象表示和描述颜色的方法抽象表示和描述颜色的方法 RGB模型模型 CMYK模型模型 CIE模型模型 HSI模型模型 1)1)RGBRGB模型模型 杨杨赫姆霍尔兹视觉三基色假说赫姆霍尔兹视觉三基色假说:C=R+G+BC=R+G+B 视网膜锥体细胞感红感绿感蓝色素,对光的视网膜锥体细
11、胞感红感绿感蓝色素,对光的响应峰值分别在红、绿、蓝区,由此综合形成色响应峰值分别在红、绿、蓝区,由此综合形成色觉信息。觉信息。最直接的方法是使用红,绿,蓝的亮度值,最直接的方法是使用红,绿,蓝的亮度值,大小限定到一定范围,如大小限定到一定范围,如0 0到到1 1或或0 0到到255255。我们把。我们把这种约定称为这种约定称为RGBRGB格式。每个像素(实际上任何格式。每个像素(实际上任何可能要量化的颜色)都能用三维空间中第一象限可能要量化的颜色)都能用三维空间中第一象限的一个点来表示,如下图中的彩色立方体所示。的一个点来表示,如下图中的彩色立方体所示。红红(red)(red)青青(cyan)
12、(cyan)黄黄(yellow)(yellow)蓝蓝(blue)(blue)彩色立方体彩色立方体绿绿(green)(green)(magenta)(magenta)洋红洋红(0,1,0)(0,1,0)(0,0,1)(0,0,1)(1,0,0)(1,0,0)白白 在在RGBRGB彩色空间的原点彩色空间的原点上,任一基色均没有亮度,上,任一基色均没有亮度,即原点为黑色。三基色都达即原点为黑色。三基色都达到最高亮度时则表现为白色。到最高亮度时则表现为白色。亮度较低的等量的三种基色亮度较低的等量的三种基色产生灰色的影调。所有这些产生灰色的影调。所有这些点均落在彩色立方体的对角点均落在彩色立方体的对角线
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