1第一章图像采集与量化

第一章图像采集与量化1图像采集与量化1.1采样与量化1.2数字图像处理的特点1.3数字图像处理的术语1.4图像处理系统的专用部件和专用设备1.5图像处理的应用领域1.6数字图像处理基本原理第一章图像采集与量化前沿在社会生产和科研活动中，人们要频繁地接触图像，如照片、图画、书报、医学x光片和卫星遥感图像等。图像是人们认识客观世界的重要知识来源。科学研究表明，人类所获的外界信息有70％是通过人的视觉系统，也就是通过图像获得的。图像是任一二维或三维景物呈现在人们心目中的影像。图像处理就是按特定的目标，用一系列的特定的操作来“改造”图像。所谓特定的目标，可以是使图像更清晰、更美丽动人，也可以是从图像中提取某些特定的信息。第一章图像采集与量化人类研究与应用图像处理技术的历史已很久远。例如：哈哈镜就是一种人为地使图像畸变的图像处理工具；望远镜与显微镜则是另一类图像处理工具；照片的放大技术则是一种千家万户受益的图像处理技术。多种多样的图像处理在人类科技发展史上发挥过极其重要的作用。图像处理科学是一个跨学科的前沿科技领域。众所周知，在诸如遥感、生物医学、地质、海洋、气象、农业、冶金等许多学科中都存在一个重要的课题：第一章图像采集与量化（1）怎样获取图像？（2）如何使获得的图像满足人的视觉理解的要求？（3）为了提高存储和传输的效率，如何进行编码和压缩？（4）如何分析和理解一幅图像？这些问题的解决是随着计算机的发展而逐步深化的，它是计算机应用的一个重要分支。数字图像处理是指采用计算机处理图像的技术。第一次使用是20世纪60年代美国航空和太空总署（NASA）的喷气推进实验室，使用计算机对太空船发回的大批月球图片进行处理。随着计算机的发展，数字图像处理得到了广泛应用，形成了自己的技术特色和完善的学科体系。第一章图像采集与量化数字图像处理的研究内容主要包括：图像变换：通过图像的变换，改变图像的表示域及表示数据，给后继工作带来极大方便。例如，付氏变换可使处理分析在频域中进行，使运算简单；而使用离散余弦变换（DCT）则可压缩数据，从而便于图像传输和存储。图像增强：图像在生产、传输过程中往往会失真，所得图像和原图像有某种程度差别。人们可以估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。第一章图像采集与量化图像分析：为了有效地研究和分析图像，往往对给定的图像及已分割的图像区域用更为简单明确的数值、符号或图形来表示。这些数值、符号或图形是按一定的概念和公式从原图像中提取出来的，它们反映原图像的重要信息及原图像的主要特征。图像压缩：多媒体和互联网的发展，使得图像的传输越来越重要。为了减少传输图像时所需花费的代价，最好采用合适的方法对图像进行压缩和编码，以便于图像的传输和存储。由于近代新的数学理论的发展，如小波变换与分析、马尔可夫随机场、分形论等，使它获得了新的发展动力，呈现出强大的生命力。第一章图像采集与量化1.1采样与量化从广义上说，图像是自然界景物的客观反映。以照片形式或视频记录介质保存的图像是连续的，计算机无法接收和处理这种空间分布和亮度取值均连续分布的图像。图像数字化就是将连续图像离散化，其工作包括两个方面：取样和量化。所谓取样，就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格，每个网格用一亮度值来表示。一个网格称为一个像素。M×N的取值要满足采样定理。把取样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化。量化后，图像就被表示成一个整数矩阵。每个像素具有两个属性：位置和灰度。位置由行、列表示。灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数。此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了。灰度级一般为0－255（8bit量化）。第一章图像采集与量化1.2数字图像处理的特点（1）再现性好：数字图像与模拟图像不同，不会因存储、传输或复制而产生图像质量的退化，从而能准确地保持原图像的再现性。（2）精度高：（3）适应面宽：图像有多种多样信息源。可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（如X射线图像，r射线图，超声波图，红外图像等）。从视野大小来看，可以小到电子显微镜图像，大到航空图像、遥感图像以至天文望远镜图像。这些不同信息源的图像，只要数字化以后，对计算机来说，都是一幅（或多幅）用二维数组来表示的灰度图像，都可以用计算机来进行处理。就图像的数字处理而言，是可以适用于任何图像的。（4）灵活性大：数字处理不仅能完成线性运算，而且也能完成非线性运算。也就是说，凡可以用数学公式或逻辑表达式来表达的一切运算，都可以用数字处理来实现。第一章图像采集与量化1.3数字图像处理的术语图像会以各种各样的形式出现：可视的和非可视的；抽象的和实际的；适于和不适于计算机处理的。图像可根据其形式或产生方法分类。引入一个集合论的方法，一个物体的集合。如图1.1，图像类型分类。第一章图像采集与量化图1.1图像类型分类物体连续图像离散图像数学函数图像光学图像绘画图形照片图片可见图像第一章图像采集与量化1.4图像处理系统的专用部件和专用设备在计算机上，可用于图像处理的专用部件和专用设备的种类很多，且每个图像处理系统所采用的硬件配置和软件环境也不尽相同，另外，考虑到还会有更多的新产品不断涌现，只对这些专用部件和专用设备进行大致的分类介绍。图像的输入设备是图像处理系统中的先导硬件，它具有图像输入和数字化双重功能。随着科学技术的发展，图像输入设备日益向高速度、高分辨率、多功能、智能化方向发展。目前用得较多的图像输入设备是扫描仪和电视摄像机。第一章图像采集与量化一、图像采集卡与CCD摄像头图像采集卡（简称图像卡）的发展已有20多年的历史，通常图像卡子系统由CCD摄像头、图像监视器和图像卡组成，图像卡子系统和计算机构成一个典型微机图像处理系统的基本硬件环境。图像卡上主要包括图像存储器单元、显示查找表LUT单元、CCD摄像头接口（A/D）、图像监视器接口(D/A)和计算机总线接口单元。图像存储器单元可由512×512×8位，1024×1024×8位或更高分辨率的通道组成，所以图像卡的常用分辨率是512×512或1024×1024，通道的个数，CCD摄像头与图像监视器的性能，决定了色彩输入能力、色彩显示能力和图像处理能力，因此有黑白图像卡、伪彩色图像卡和真彩色图像卡之分。例如一个黑白图像卡只需一个图像通道、单通道的A/D和D/A变换，外接黑白摄像头和黑白监视器，而一个真彩色图像卡至少要有三个以上的图像通道、RGB三通道的A/D和D/A变换，外接彩色摄像头和彩色监视器。第一章图像采集与量化二、扫描仪扫描仪是另一种图像输入设备。与计算机（PC）配套使用的扫描仪按价格的高低大致可以分为：手动扫描仪、盖板式扫描仪和滚筒式扫描仪，这类设备专门用来扫描文件、图纸、照片或胶片，在文字识别、排版、图纸自动录入等领域广泛应用。三、输出设备监视器（暂时性）；打印机（永久性）；录像带、VCD、DVD等。第一章图像采集与量化1.5图像处理的应用领域图像信息既然是人类的主要信息源，图像处理的应用领域就必然涉及到我们生活的一切方面。并且随着人类活动范围的不断扩大（如由可见波段扩大到不可见波段，由地球空间扩大到宇宙空间），其应用领域亦随之不断扩大。第一章图像采集与量化1.文字及图纸的读取从图像角度来看，文字与图纸都是一种最简单的图像――二值图像。二值图像处理是图像处理中开展较早，受到普遍关注。从模式识别研究初期，人们已开始研究文字识别，其研究对象的发展大致是：数字英文字符及符号汉字单字体多字体限制手写体自由手写体文字识别已达到实用化水平。图纸自动读取技术的成熟程度直接影响到CAD系统的发展。第一章图像采集与量化2.医用图像处理医学的发展与人类的健康密切相关，因此从图像处理技术的研究发展初期，图像处理在医学中的应用就引起了人们的普遍关注。不论在基础医学研究或临床诊断上，都有多种多样的图像需要用到图像处理技术，目前X光图像、显微镜图像、放射性同位素图像及超声波图像的处理已成为医学领域中辅助诊断的手段。3.遥感图像处理遥感图像根据其采集方式主要分为卫星遥感图像与航空遥感图像两大类。由于遥感图像大部分是直接以数字图像的形式取得的，所以这类图像的处理、分析与应用研究进展较大。在遥感图像处理领域中，有两个主要发展趋势。一个是人们期望变对图像的人工判读为自动判读，例如，能否把根据遥感影像图加工生成地图的工程由人工判读变成自动判读生产。另一个是合成孔径雷达成像研究。第一章图像采集与量化4.在产业领域中的应用图像处理在产业中的应用大致可分为：1）外观检查和筛选。2）表面缺陷的自动检查。3）装配与生产自动化。4）工业材料的质量检验。上述1）－3）项一般是直接处理电视图像，4）项一般是处理显微镜图像。5.其它图像处理在单人鉴别上的应用，也是目前广泛研究的一大类图像处理课题，其中指纹识别已实用化。在这一范畴内的其它识别课题，如笔迹、印鉴、面部照片等等的识别问题都已受到普遍的关注。凡是用眼睛可以直接或间接（通过各种仪器）看到的对象，都是图像处理研究与应用的对象。第一章图像采集与量化1.6数字图像处理基本原理一、用计算机处理数字图像1.数字图像的矩阵表示一幅N1×N2个像素的数字图像，其像素灰度值可用N1行N2列的矩阵[F]来表示，如图1.2所示。这样，对数字图像的各种处理就可以变成对矩阵[F]的各种运算。第一章图像采集与量化数字图像（N1×N2个像素）矩阵表示（N1行N2列矩阵）,M型图1.2数字图像的矩阵表示2112,1,2,11,2,12,11,1.......................NNNNfffffffFN2像素N1像素像素第一章图像采集与量化2.二维数组和图像的关系一幅M×N个像素的数字图像，在算法语言中可以用一个M×N的二维数组IP来表示，如图1.3所示。数字图像的各像素的灰度值可按一定的顺序存放在IP数组中。二维数组就是数字图像在程序中的表现形式。第一章图像采集与量化数字图像大小为M×N的二维数组IP，F型图1.3二维数组和图像的关系像素M像素N像素(1,1)(2,1)………(M,1)(1,2)..(I,J)..数组元素...(1,N)(M,N)第一章图像采集与量化二、直方图对一幅数字图像，若对应于每一个灰度值，统计出具有该灰度值的像素数，并据此绘出像素数－灰度值图形，则该图形称该图像的灰度直方图，简称直方图。有时直方图亦采用某一灰度值的像素数占全图总像素数的百分比（即某一灰度值出现的频数）作为纵坐标。第一章图像采集与量化图1.4图像及直方图第一章图像采集与量化直方图的性质1）直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某一灰度值像素所在位置。也就是说，它只包含了该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。2）任一幅图像，都能唯一地算出一幅与它对应的直方图，但不同的图像，可能有相同的直方图。也就是说，图像与直方图之间是一种多对一的映射关系。如图1.5为不同图像具有相同直方图。第一章图像采集与量化图1.5不同图像具有相同直方图第一章图像采集与量化3）由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计计数得到的，因此，一幅图像各子区的直方图之和就等于该图全图的直方图，如图1.6所示。ⅠⅡⅠH(i)HⅠ(i)HⅡ(i)图1.6全图直方图与各子区的直方图H(i)=HⅠ(i)+HⅡ(i)=+第一章图像采集与量化三、图像在空间域上的处理主要讨论图像处理功能分类及其在空域上处理算法的基本形式。1.图像处理功能分类仅就处理运算的输入信息与输出信息的类型而言，具有代表性的图像处理算法的功能可概括为三大类如图1.7所示：单幅图像（广义）单幅图像,图1.7（a）多幅图像单幅图像,图1.7（b）单（或多）幅图像数值，符号等,图1.7（c）第一章图像采集与量化各种的处理变换图像IP图像JP图像IPN图像IP1图像JP图像IP图像数值信息统计量特征量的测量等等编码表示根据符号等描述图像特征提取图像等(a)(b)(c)