第2章图像图像处理系统及视觉系统(第2-2讲)

第二章数字图像处理基础1第二章数字图像处理基础2.1图像数字化2.2数字图像的显示2.3色度学基础与颜色模型2.4灰度直方图2.5图像文件格式2.6图像的基本运算第二部分第二章数字图像处理基础2数字图像可以用一个离散量组成的矩阵g(i,j)（即二维数组）来表示。其中：矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i,j)代表(i,j)点的灰度值，即亮度值。)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(nmgmgmgngggngggjiG2.1图像数字化第二章数字图像处理基础3模拟图像数字图像正方形点阵和正六边形具体来说，就是把一幅图画分割成上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，形成一幅数字图像。一、图像数字化过程：(a)(b)第二章数字图像处理基础4矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i,j)代表(i,j)点的灰度值，即亮度值。以上数字化有以下几点说明：（1）由于g(i,j)代表该点图像的光强度，而光是能量的一种形式，故g(i,j)必须大于零，且为有限值，即：0＜g(i,j)＜∞。（2）数字化采样一般是按正方形点阵取样的，除此之（3）以上是用g(i,j)的数值来表示(i,j)位置点上灰度级值的大小，即只反映了黑白灰度的关系，如果是一幅彩色图像，各点的数值还应当反映色彩的变化，可用g(i,j,λ)表示，其中λ是波长。如果图像是运动的，还应是时间t的函数，即可表示为g(i,j,λ,t)。第二章数字图像处理基础5概念：采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作。采样点：用空间上部分点的灰度值代表图像的这些点。采样步骤：１）先沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描，取出各水平线上灰度值的一维扫描。２）再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。（水平方向采样）对于运动图像，需先在时间轴上采样，再沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。1.采样采样第二章数字图像处理基础6采样示意图采样行采样列像素行间隔采样间隔对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个，每列（即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N个像素。?采样第二章数字图像处理基础7对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个，每列（即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N个像素。在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的问题，它决定了采样后图像的质量，即忠实于原图像的程度。采样间隔的大小选取要依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般，图像中细节越多，采样间隔应越小。一维采样定理：若一维信号g(t)的最大频率为ω，以T≤1/2ω为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT)(i=…,-1,0,1，…)完全恢复g(t)，即iiTtsiTgtg)()()(式中ttts2)2sin()(第二章数字图像处理基础82.量化原因：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。量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。灰度级数：一幅数字图像中不同灰度值的个数，用G表示。量化第二章数字图像处理基础9图2-3（a）量化；(b)量化为8bit连续灰度值量化值(整数值)灰度标度灰度量化Zi＋1ZiZi－1qi＋1qi－125525412812710……(a)(b)量化量化过程示意图第二章数字图像处理基础10一般来说，g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数(如６bit或８bit)。一幅大小为M×N、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M×N×g(bit）黑白图像是指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。二值图像的像素值为0或1。例如011100001I量化gG2第二章数字图像处理基础11灰度图像灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。它不包含彩色信息。彩色图像彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。00255800255240240255R02550160255255801600G25525525524000160800B100220250180501202001500I量化第二章数字图像处理基础123.采样、量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。非均匀采样是根据图像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。非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。（非等间隔量化）采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。采样与量化第二章数字图像处理基础13采样间隔（采样点）与图像的关系一般来说，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；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。（a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c）采样图像2(64×64)；（d）采样图像3(32×32)；（e）采样图像4(16×16)；（f）采样图像5(8×8)采样与量化第二章数字图像处理基础14量化等级与图像关系图像的采样点数一定时：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；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。采样与量化第二章数字图像处理基础15（a）原始图像(256级)；（b）量化图像1(64级)；（c）量化图像2(32级)；（d）量化图像3(16级)；（e）量化图像4(4级)；（f）量化图像5(2级)采样与量化第二章数字图像处理基础16采样和量化的一般原则当限定数字图像的大小时,为了得到质量较好的图像可采用（1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠）。对于彩色图像，是按照颜色成分——红（R）、绿（G）、蓝（B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8bit量化，即每种颜色量级别是256，则可以处理256×256×256=16777216种颜色。采样与量化第二章数字图像处理基础174.图像数字化设备将模拟图像数字化成为数字图像，需要某种图像数字化设备。常见的数字化设备有数字相机、扫描仪、数字化仪等。1.图像数字化设备的组成采样和量化是数字化一幅图像的两个基本过程。即把图像划分为若干图像元素(像素)并给出它们的地址（采样）；度量每一像素的灰度，并把连续的度量结果量化为整数（量化）；最后将这些整数结果写入存储设备。为完成这些功能，图像数字化设备必须包含以下五个部分：第二章数字图像处理基础18(1)采样孔(Samplingaperture)：使数字化设备能够单独地观测特定的图像元素而不受图像其他部分的影响。(2)图像扫描机构：使采样孔按照预先确定的方式在图像上移动，从而按顺序观测每一个像素。(3)光传感器：通过采样检测图像的每一像素的亮度，通常采用CCD阵列。(4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。典型的量化器是A/D转换电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的数值。(5)输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当格式存储起来，以用于计算机后续处理。第二章数字图像处理基础192.图像数字化设备的性能虽然各种数字化设备的组成不相同，但可从如下几个方面对其性能进行比较。1)像素大小采样孔的大小和相邻像素的间距是两个重要的性能指标。如果数字化设备是在一个放大率可变的光学系统上，那么对应于输入图像平面上的采样点大小和采样间距也是可变的。2)图像大小即数字化设备所允许的最大输入图像的尺寸。第二章数字图像处理基础203)线性度对光强进行数字化时，灰度正比于图像亮度的实际精确程度是一个重要的指标。非线性的数字化设备会影响后续过程的有效性。能将图像量化为多少级灰度也是非常重要的参数。图像的量化精度经历了早期的黑白二值图像、灰度图像及现在的彩色及真彩色图像。当然，量化精度越高，存储像素信息需要的字节数也越大。第二章数字图像处理基础214)数字化设备的噪声水平也是一个重要的性能参数。例如，数字化一幅灰度值恒定的图像，虽然输入亮度是一个常量，但是数字化设备中固有的噪声却会使图像的灰度发生变化。因此数字化设备所产生的噪声是图像质量下降的根源之一，应当使噪声小于图像内的反差点(即对比度)。第二章数字图像处理基础222.2数字图像的显示1.图像的显示方法：永久性、暂时性2.图像的显示特性：图像大小、光度分辨率、空间分辨率、低频响应、噪声特性。3.显示系统的噪声4.显示设备第二章数字图像处理基础23一、分辨率1.图像分辨率图像分辨率：是指每英寸图像含有多少个点或像素，分辨率的单位为ppi。在数字图像中，分辨率的大小直接影响到图像的质量。图像尺寸－分辨率－文件大小2.屏幕分辨率显示器上每单位长度显示的像素或点的数量称为屏幕分辨率。通常以每英寸点数(dpi)来表示。屏幕分辨率取决于显示器的大小及其像素设置。(VGA)2.3色度学基础与颜色模型第二章数字图像处理基础243.打印机分辨率打印机分辨率又称输出分辨率，是指打印机输出图像时每英寸的点数(dpi)。打印机分辨率也决定了输出图像的质量。一般打印机的分辨率可达300dpi，甚至720dpi（需用特殊纸张）；由于超微细碳粉技术的成熟，新的激光打印机的分辨率可达600～1200dpi。第二章数字图像处理基础254.扫描仪分辨率扫描仪分辨率的表示方法与打印机相类似，一般也用dpi表示，不过这里的点是样点，与打印机的输出点是不同的。台式扫描仪的分辨率可以分为光学分辨率和输出分辨率。光学分辨率是指扫描仪硬件所真正扫描到的图像分辨率，目前的产品，其光学分辨率可达800～1200dpi以上。输出分辨率是通过软件强化以及内插补点之后产生的分辨率，大约为光学分辨率的3～4倍。当见到号称分辨率高达4800dpi或6400dpi的扫描仪时，这一定指的是输出分辨率。第二章数字图像处理基础26二、色度学基础灰度图像中，图像的像素值是光强，即二维空间变量的函数f(x,y)。如果把灰度值看成是二维空间变量和光谱变量的函数f(x,y,λ)，即多光谱图像，也就是通常所说的彩色图像。在计算机上显示一幅彩色图像时，每一个像素的颜色是通过三种基本颜色（即红、绿、蓝）合成的，即最常见的RGB颜色模型。要理解颜色模型，首先应了解人的视觉系统。第二章数字图像处理基础27人眼构造简介水晶体虹膜角膜瞳孔视神经盲点视网膜黄斑区睫状小带第二章数字图像处理基础28眼睛中的光接收器主要是视觉细胞，它包括锥状体和杆状体。中央凹部分特别薄，这部分没有杆状体，只密集地分布锥状体。它具有辨别光波波长的能力，因此，对颜色十分敏感。有时它被叫做白昼视觉。每只眼睛的锥状体大约有700万个，在中央凹的分布间隔大约为2～2.5微米。第二章数字图像处理基础29杆状体比锥状体的灵敏度高，在较暗的光线下就能起作用。但是，它没有辨别颜色的能力，有时又叫它夜视觉。杆状体分布面积较大，其数量大约有１亿３千万个。正因为两种视觉细胞的不同特点，所以我们看到的物体在白天有鲜明的色彩，而在夜里却看不到颜色。与视觉细胞相比，神经节细胞数目较少，大约有100万左右。第二章数字图像处理基础30三、光觉和色觉眼睛对光的感觉称为光觉，对颜色的感觉称为色觉。这是眼睛的基本特性。1)光觉门限及亮度辨别门限光觉门限：把产生光觉的最小亮度叫做光觉门限或光觉阈。第二章数字图像处理基础31锥状体和杆状体各自的最大灵敏度随波长而异，杆状体的最灵敏点比锥状体最灵敏点波长短50nm左右。波长从380～740nm分别与紫、蓝、绿、黄、橙、红等顺序相对应。这