实验(2-1)原理与知识点

实验（2-1）原理及知识点1数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1-1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1图1-1图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensityimages)二值图像(Binaryimages)索引图像(Indexedimages)RGB图像(RGBimages)(1)亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1](2)二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图像。使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。创建一个逻辑图像，其语法为：B=logical(A)其中，B是由0和1构成的数值数组。要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数:islogical(c)若C是逻辑数组，则该函数返回1；否则，返回0。(3)索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，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。一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4)RGB图像一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例，形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。令fR，fG和fB分别代表三种RGB分量图像。一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像：rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)在操作中，图像按顺序放置。2数据类和图像类型间的转化表2-1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。表中的前8项称为数值数据类，第9项称为字符类，最后一项称为逻辑数据类。工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2-2，表2-3)。以在图像类和类型间进行转化。表2-1MATLAB和IPT支持数据类型名称描述double双精度浮点数，范围为uint8无符号8比特整数，范围为[0255]uint16无符号16比特整数，范围为[065536]uint32无符号32比特整数，范围为[04294967295]3083081010名称描述int8有符号8比特整数，范围为[-128127]int16有符号16比特整数，范围为[-3276832767]int32有符号32比特整数，范围为[-21474836482147483647]single单精度浮点数，范围为char字符logical值为0或1表2-2格式转换函数名称将输入转化为有效的输入图像数据类im2uint8uint8logical,uint8,uint16和doulbeim2uint16uint16logical,uint8,uint16和doulbemat2graydouble,范围为[01]doubleim2doubledoublelogical,uint8,uint16和doulbeim2bwlogicaluint8,uint16和double表2-3格式转换函数名称函数描述rgb2gray将彩色图像转换成灰度图像rgb2ind将彩色图像转换成索引图像gray2ind将灰度图像转换成索引图像ind2gray将索引图像转换成灰度图像ind2rgb将索引图像转换成彩色图像im2bw将灰度图像转换成二值图像下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句，编程时可不用输入)I=imread(‘原图像名.tif’);%读入原图像,tif格式whosI%显示图像I的基本信息imshow(I)%显示图像imfinfofilenameimwrite(I,'filename.jpg','quality',q);%这种格式知识用于jpg格式，压缩存储图像，q是0-100之间的整数imwrite(I,'filename.bmp');%以位图（BMP）的格式存储图像%显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数figure(n),imshow('filename');38381010gg=im2bw('filename');%将图像转为二值图像figure,imshow(gg)%显示二值图像3图像的代数运算图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。表2-1图像处理工具箱中的代数运算函数函数名功能描述Imabsdiff两幅图像的绝对差值Imadd两幅图像的加法Imcomplement补足一幅图像Imdivide两幅图像的除法Imlincomb计算两幅图像的线性组合Immultiply两幅图像的乘法imsubtract两幅图像的减法使用MATLAB的基本算术符(+、-、*、/等)可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。使用图像处理工具箱中的图像代数运算函数无需再进行数据类型间的转换，这些函数能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于255的结果（包括无穷大inf）将被设置为255。注意：无论进行哪一种代数运算都要保证两幅输入图像的大小相等，且类型相同。3.1图像的加法运算图像相加一般用于对同一场景的多幅图像求平均效果，以便有效地降低具有叠加性质的随机噪声。直接采集的图像品质一般都较好，不需要进行加法运算处理，但是对于那些经过长距离模拟通讯方式传送的图像（如卫星图像），这种处理是必不可少的。在MATLAB中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：Z=imadd（X，Y）其中，X和Y表示需要相加的两幅图像，返回值Z表示得到的加法操作结果。图像加法在图像处理中应用非常广泛。例如，以下代码使用加法操作将图2.1中的(a)、(b)两幅图像叠加在一起：I=imread(‘rice.tif’)；J=imread(‘cameraman.tif’)；K=imadd(I,J)；imshow(K)；叠加结果如图2.2所示。图2.1待叠加的两幅图像图2.2叠加后的图像效果给图像的每一个像素加上一个常数可以使图像的亮度增加。例如，以下代码将增加图3(a)所示的RGB图像的亮度，加亮后的结果如图3(b)所示。RGB=imread(‘flower.tif’)；RGB2=imadd(RGB,50)；subplot(1,2,1)；imshow(RGB)；subplot(1,2,2)；imshow(RGB2)；加50减50原图加50减50图2.3亮度增加与变暗两幅图像的像素值相加时产生的结果很可能超过图像数据类型所支持的最大值，尤其对于uint8类型的图像，溢出情况最为常见。当数据值发生溢出时，imadd函数将数据截取为数据类型所支持的最大值，这种截取效果称之为饱和。为了避免出现饱和现象，在进行加法计算前最好将图像转换为一种数据范围较宽的数据类型。例如，在加法操作前将uint8图像转换为uint16类型。3.2图像的减法运算图像减法也称为差分方法，是一种常用于检测图像变化及运动物体的图像处理方法。图像减法可以作为许多图像处理工作的准备步骤。例如，可以使用图像减法来检测一系列相同场景图像的差异。图像减法与阈值化处理的综合使用往往是建立机器视觉系统最有效的方法之一。在利用图像减法处理图像时往往需要考虑背景的更新机制，尽量补偿由于天气、光照等因素对图像显示效果造成的影响。在MATLAB中，使用imsubtract函数可以将一幅图像从另一幅图像中减去，或者从一幅图像中减去一个常数。imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去，再将这个结果作为输出图像相应的像素值。imsubtract函数的调用格式如下：Z=imsubtract(X,Y)；其中，Z是X-Y操作的结果。以下代码首先根据原始图像（如图2.4(a)所示）生成其背景亮度图像，然后再从原始图像中将背景亮度图像减去，从而生成图2.4(b)所示的图像：rice=imread(‘rice.tif’)；background=imopen(rice,strel(‘disk’,15))；rice2=imsubtract(rice,background)；subplot(1,2,1)；imshow(rice)；subplot(1,2,2)；imshow(rice2)；图2.4原始图像、减去背景图像如果希望从图像数据I的每一个像素减去一个常数，可以将上述调用格式中的Y替换为一个指定的常数值，例如：Z=imsubtract(I,50)；减法操作有时会导致某些像素值变为一个负数，对于uint8或uint16类型的数据，如果发生这种情况，那么imsubtract函数自动将这些负数截取为0。为了避免差值产生负值，同时避免像素值运算结果之间产生差异，可以调用函数imabsdiff。imabsdiff将计算两幅图像相应像素差值的绝对值，因而返回结果不会产生负数。该函数的调用格式与imsubtract函数类似。3.3图像的乘法运算两幅图像进行乘法运算可以实现掩模操作，即屏蔽掉图像的某些部分。一幅图像乘以一个常数通常被称为缩放，这是一种常见的图像处理操作。如果使用的缩放因子大于1，那么将增强图像的亮度，如果因子小于1则会使图像变暗。缩放通常将产生比简单添加像素偏移量自然得多