数字图像处理-基础

数字图像处理基础什么是图像？图像是物体在平面坐标上的直观再现，是其所表示物体的信息的直接描述和概况表示。什么是数字图像？像素组成的二维或三维排列，可以用矩阵表示。数字化像素7667522572277667用二维矩阵表示灰度信息数字化对于单色（灰度）图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，0表示黑、255表示白，其它值表示处于黑白之间的灰度。彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中取得最大值。数字图像的类型二值图像灰度值只有0和1两个的图像。0代表黑色。1代表白色。灰度图像一般指具有256级灰度值的图像。数据类型一般为8位无符号整数。0代表黑色，255表示白色。其它表示从黑到白的过渡色。数字图像的类型索引图像包括存放图像数据的二维矩阵，还包括一个颜色索引矩阵（MAP）。两个矩阵建立映射关系。RGB彩色图像称为真彩色图像。由R、G、B来表示每个像素的颜色。颜色值直接存放在矩阵中，无需索引。即3NM数字图像处理的目的目的一：人类理解和分析。图像在传输过程后的更好复原空间应用：图像增强、图像复原医学图像……作用：通过图像增强、图像复原等技术，增强或复原模糊或损毁的图像。数字图像处理的目的目的二：机器识别自动字符识别人脸识别指纹识别，生物特征识别……数字图像处理的应用领域传统领域医学、空间应用、地理学、生物学、军事……最新领域数码相机(DC)、数码摄像机(DV)指纹识别、人脸识别、互联网、视频、多媒体等基于内容的图像检索、视频检索、多媒体检索水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等数字图像处理的应用举例Gamma射线(a)骨骼扫描(b)PET图像(c)天鹅星座环(d)来自反应器电子管的伽马辐射数字图像处理的应用举例X射线（a）胸部X射线图像（b）主动脉造影图像（c）头部CT（d）电路板（e）天鹅星座环数字图像处理的应用举例紫外线成像(1)普通谷物(2)被真菌感染的谷物(3)天鹅星座环数字图像处理的应用举例可见光与红外波段成像数字图像处理的应用举例利用可见光显微镜获取的图像(1)紫杉酚250倍(2)胆固醇40倍(3)微处理器60倍(4)镍氢化物薄片600倍(5)音像CD表面1750倍(6)有机超导450倍数字图像处理的应用举例华盛顿地区的卫星图像数字图像处理的应用举例美洲的红外卫星图像数字图像处理的应用举例利用图像处理技术检测产品(a)电路板(b)封装的丸剂(c)瓶子(d)清洁塑料上的气泡(e)谷物(f)眼部种植体图像微波段成像（雷达）不受气候、光照条件影响，可以穿透云层，通过植被、冰层和极干燥地区i无线电波成像(a)膝盖(b)脊椎磁共振成像(MRI)其他图像成像方式声波成像地震模型横截面图像，箭头指示碳氢化合物y超声波成像(a)胎儿(b)胎儿另一侧(c)甲状腺(d)肌肉层有损害电子显微镜成像(a)过热损坏的钨丝250倍(b)损坏的集成电路2500倍计算机合成(a)和(b)分形图像(c)和(d)从显示物体的三维计算机模型产生的图像数字图像处理基本内容图像获取、表示和表现图像增强图像增强是对图像质量在一定意义上的改善。图像复原复原技术是已知图像品质下降的原因时，对图像进行校正。图像分割把图像分成区域的过程就是图像分割。图像压缩彩色图像处理图像形态学提取图像的形态分量图像处理系统的基本硬件组成主要由三大部分组成图像数字化设备，包括数码相机、数码摄像机、带照相和/或摄像功能的手机等。图像处理设备，包括计算机和存储系统。图像输出设备，包括打印机，也可以输出到Internet上的其它设备。电视摄像机扫描仪数码照相机遥感图像获取设备计算机图像输入卡（采集卡)显示卡图像存贮装置图像数字化设备输入图像输出图像打印机绘图仪图像处理计算机图像输出设备图像处理软件系统MATLAB具有强大的矩阵运算和处理功能。具有功能强大的图像处理工具箱。语言与数学语言相近。VisualC++运算速度快，移植性强，适合实时处理。数字图像处理基础图像的采样和量化数字图像的表示数字图像的质量像素间的一些基本关系邻域处理方法是图像增强和复原过程的核心。图像的采样和量化大多数传感器的输出是连续电压波形，所获得的图像是模拟图像信息。为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式。这包括两种处理：采样和量化采样：图像空间坐标的数字化量化：图像函数值（灰度值）的数字化什么是像素？数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。图像采样空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样。确定水平和垂直方向上的像素个数N、M统一的图像采样非统一的图像采样在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。图像的量化函数取值的数字化被称为图像的量化线性量化图像亮度值的亮度范围称为灰度级范围。若将分成K个等间距子区间，则称为线性量化。非线性量化若将灰度范围分为不等间隔的子区间，则称为非线性量化。),(yxf],[maxminLL],[maxminLL线性量化量化过程中，每个子区间对应一个亮度值，若灰度级区间有K个亮度值对应，称之为灰度级K。为了计算机处理方便，灰度级K一般以2的整数次幂表示，即，若m=8，则，表示共有256个灰度级。mK2256K数字图像表示（1）紧凑矩阵表示)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(NMfMfMfNfffNfffyxf（2）传统矩阵表示形式1,11,10,11,11,10,11,01,00,0NMMMNNaaaaaaaaaA图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量图像的采样与数字图像的质量空间分辨率越高，图像质量越好；空间分辨率越低，图像质量越差，会出现棋盘模式。空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般用单位长度上采样的像素数目表示。图像量化和数字图像的关系256灰度级16灰度级8灰度级4灰度级总结：灰度分辨率越高，图像质量越好；灰度分辨率越低，图像质量越差，会出现虚假轮廓。二值图像只有黑白两种颜色011100001I灰度图像在灰度图像中，像素灰度级一般用8bit表示，所以每个像素都是介于黑色（0）和白色（255）之间的256（28=256）种灰度中的一种。100220250180501202001500I真彩色图像每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成，每个字节为8bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可以产生1670万种不同的颜色。.索引图像在RGB真彩色出现之前，由于技术上的原因，计算机在处理时并没有达到每像素24位的真彩色水平，为此人们创造了索引颜色。在索引颜色（也称为映射颜色）模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。图像的质量：1、层次灰度级：表示像素明暗程度的整数量例如：像素的取值范围为0-255，就称该图像为256个灰度级的图像。层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量。例如：具有32种不同取值的图像，可称该图像具有32个层次。图像数据的实际层次越多，视觉效果就越好1、层次256个层次的图像64个层次的图像16个层次的图像图像的质量：2、对比度对比度：是指一幅图像中灰度反差的大小对比度=最大亮度/最小亮度图像的质量：3、清晰度与清晰度相关的主要因素亮度尺寸大小细微层次颜色饱和度影响清晰度因素——1、亮度原图降低亮度影响清晰度因素——2、尺寸大小原图缩小尺寸影响清晰度因素——3、细微层次原图减少细微层次影响清晰度因素—4、颜色饱和度原图降低颜色饱和度1BMP图像文件格式第一部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，它是一个结构体，其定义如下：typedefstructtagBITMAPFILEHEADER{WORDbfType;//文件类型，在WINDOWS系统中为“BM”DWORDbfSize;//文件大小WORDbfReserved1;//保留字WORDbfReserved2;//保留字DWORDbfOffBits;//从文件头到实际位图的偏移字节数}BITMAPFILEHEADER;这个结构的长度是固定的，为14个字节（WORD为无符号16位二进制整数，DWORD为无符号32位二进制整数）。2.TIF图像文件格式标记图像文件格式TIF(TagImageFileFormat)，它是现存图像文件格式中最复杂的一种，它提供存储各种信息的完备的手段，可以存储专门的信息而不违反格式宗旨，是目前流行的图像文件交换标准之一。3.GIF图像文件格式CompuServe开发的图形交换文件格式GIF（GraphicsInterchangeFormat），目的是在不同的系统平台上交流和传输图像。它是在Web及其他联机服务上常用的一种文件格式，用于超文本标记语言(HTML)文档中的索引颜色图像。4.JPEG图像格式JPEG(JointPhotographer’sExpertsGroup)格式即联合图像专家组,是由ISO和CCITT为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，主要是为了解决专业摄影师所遇到的图像信息过于庞大的问题。由于JPEG的高压缩比和良好的图像质量，使得它广泛应用于多媒体和网络程序中。JPEG和GIF成为HTML语法选用的图像格式。