第二讲+数字图像处理中的一些基本概念.

数字图像处理中的一些基本概念本讲提要1、人眼视觉原理：介绍景物形成原理以及观察图像时的一些客观现象。2、图像数字化：如何从模拟图像获得数字图像，以及数字图像的表达方式3、图像灰度直方图：介绍图像灰度直方图计算方法及作用4、数字图像处理中的比较通用的算法形式和一些基本概念5、图像文件的组织方式6、图像特征与噪声1人眼的视觉原理人类的视觉模型锥状细胞：负责彩色视觉有三种类型：红色、绿色、蓝色感光细胞可感受6~7百万种颜色数量：约6~7百万一根视神经连接一个锥状细胞人眼的最内层是视网膜，表面分布有大量光敏细胞杆状细胞广泛分布在视网膜上一根视神经连接若干杆状细胞数量：7500万~1.5亿对低照度景物敏感负责黑白视觉人类的视觉模型三种锥状感光细胞对不同光波的感光灵敏度人眼对亮度的适应能力人眼是具有视觉适应性的亮适应性：人从黑暗处到明亮处的视觉行为过程暗适应性：人从明亮处到黑暗处的视觉行为过程感光灵敏度：杆状细胞与锥状细胞不同锥状细胞：明视觉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20~30s亮适应性：从暗处到亮处的适应能力，一般1~2s景物的形成光线经过眼球到达视网膜，形成电脉冲，传导到视神经中枢，不同位置的光敏细胞可产生与接受光线强弱成比例的电脉冲，便在大脑中形成景物的感觉。人眼的视觉亮度范围视觉亮度范围是指人眼能够感知的亮度范围。人眼能够感知的亮度范围是非常宽的。从百分之几cd/m2到几百万cd/m2；人眼适应了某一平均亮度的环境后，人眼所能感受的亮度范围要小得多。当平均亮度适中，能分辨的亮度上下限之比可为1000:1，当平均亮度较低时，该比值约只有10:1。人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化，有Δs=k’*ΔB/B，经积分有s=k’lnB+k0k’为常数，表明亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系人眼的分辨率人眼的分辨率是指人眼在一定距离上能区分开相邻两点的能力。可用能区分开的最小视角的倒数来描述。人眼的分辨率还与环境照度、被观测对象的相对对比度有关人眼分辨不同颜色的能力色觉，能辨别不同的颜色。视神经对不同波长光的感受特性是不同的人眼能感受的光谱范围由400nm到760nm。色觉有三种性质：色调（色别）、亮度、饱和度色调：不同的色亮度：色彩的明暗、深浅程度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，色彩饱和度越高物体颜色物体的色是人的视觉器官受光后在大脑的一种反映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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75%10%r75%r10%有色物体对照明光线具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光源的光谱成分对物体颜色的影响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有色光照射到有色物体时，物体的颜色呈减色法效应加色法原理加色法原理是利用三基色色光相加获得彩色的方法。基色是红、绿、蓝；不同比例的三基色光相加合成其他彩色红+绿=黄红+蓝=紫（品红）蓝+绿=青红+绿+蓝=白减色法原理减色法：利用白光减去补色获得彩色的方法。其基色是黄、青、品红（或紫）马赫带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。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将模拟图像数字化成数字图像数字化仪是将图像（胶片或像片）和图形（包括各种地图）的连续模拟量转换为离散的数字量的装置）应用各种光电转换设备获取数字图像数码相机等设备，具有光敏感器件和模数转换装置应用二维离散数学函数生成数字图像矩阵表示数字图像图像数字化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两个步骤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采样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，量化模拟图像数字图像正方形点阵采样采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。不同形状的采样孔径有缝无缝重迭采样方式:有缝、无缝和重迭Nyquist定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息。量化采样后得到的空间上离散的像素，灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。需将像素灰度转换成离散的整数值，即量化。量化后得到的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。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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。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。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0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8bit量化。图像数字化方式与图像质量的关系图像数字化方式一般采用均匀采样、均匀量化方式。一般说，采样间隔越大，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；采样间隔越小，图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，数据量大。量化等级多，图像层次丰富，灰度分辨率高，图像质量好，数据量大；量化等级少，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，数据量小。从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。采样间隔与图像视觉效果示例量化级数与图像视觉效果示例量化级数与图像的视觉效果示例数字图像的矩阵表示数字图像的坐标系及坐标原点数字图像的矩阵表示黑白图像：像素只能是黑或白，像素值一般取0或1，又称为二值图像。011100001I灰度图像：灰度级数大于2的图像，不包含彩色信息。100220250180501202001500I数字图像的矩阵表示彩色图像的像素由R、G、B三分量构成，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述00255800255240240255R02550160255255801600G25525525524000160800B2.4图像灰度直方图灰度直方图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，是图像的一个重要特征一幅图像的灰度直方图频率的计算式为：0132132105762567160635122675365032272416225627601232121231231221v0=5/64v1=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]图像直方图计算灰度图像及其直方图示例直方图的性质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。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。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：用于确定图像二值化阈值TyxfTyxfyxg),(1),(0),(直方图应用：统计图像中物体的面积。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)熵是用来反映图像信息丰富和复杂程度的量值。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：102logniiippH2.5数字图像处理算法的形式图像处理的几种具体算法局部处理邻域:对于任一像素(i,j),该像素周围的像素构成的集合{(i+p,j+q),p,q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。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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。))),(((),(jiIPNjiJPN（一）（二）例子例如对一幅图象采用3×3模板进行卷积运算。点处理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)),((),(jiIPjiJPp迭代处理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。跟踪处理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。光栅行扫描窗口处理与模板处理图像处理时，有时需要每次处理图像的某个部分。进一步分为窗口处理和模板处理。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窗口处理与模板处理图像处理时，有时希望能单独处理特定形状的区域时，会预先准备一个具有特定形状的模板（模板平面实际上一个二维数组，数组中存储模板信息，进行模板处理时，参照模板平面对图像进行某种操作。若模板成矩形区域，与窗口处理效果相同；窗口处理与模板处理的区别是模板处理要求设置一个模板平面。2.6图像数据结构与文件格式图像数据存储结构图像数据存储时常采用一维或二维数组的形式。其他特殊方式：组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式。比特面方式按比特位存取像素，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。分层结构(金字塔方式)：从原始图像出发形成多层图像数据树结构：利用二叉树、四叉树等数据结构存储图像多重图像数据存储彩色图像或多波段(多光谱)图像，存储方式有：逐波段存储（BSQ)逐行存储(BIL)逐像素存储(BIP)图像文件格式按不同的方式进行存储数字图像，就得到不同格式的图像文件，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、JPG格式、TIFF格式等。图像文件格式一般具有以下特征：1、描述图像的特征2、存储实际图像数据BMP格式BMP格式由以下四个部分组成1）14字节的文件头；2）40字节的信息头；3）4字节的颜色定义；4）位图数据。BMP格式:位图文件头结构typedefstructtagBITMAPFILEHEADER{WORDbfType;/*指定文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM”*/DWORDbfSize;/*指定文件大小*/WORDbfReserved1;为/*保留字*/WORDbfReserved2;/*保留字*/DWORDbfOffBits;为/*文件头到实际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typedefstructtagBITMAPINFOHEADER{DWORDbfSize;/*指定这个结构的大小，为40个字节LONGbiWidth;/*指定