数字图像处理第二章课件 冈萨雷斯第三版.ppt

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1、第第2章章 数字图像基础数字图像基础 要想成功，就必须弄清楚基础问题。亚里士多德 主要内容主要内容2.1视觉感知要素视觉感知要素2.2光和电磁波谱光和电磁波谱2.3图像感知与获取图像感知与获取2.4图像取样与量化图像取样与量化2.5像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系2.6数字图像处理中所用数学工具的简单介绍数字图像处理中所用数学工具的简单介绍2.1视觉感知要素视觉感知要素人眼剖面简图锥状体与杆状体视网膜有两类感光器：锥状体和杆状体锥状体视觉成为白昼视觉或亮视觉。对颜色高度敏感。而且每个锥状体都连接到神经末梢，人可以充分地分辨图像细节。杆状体称为暗视觉或微光视觉。它们没有色彩感觉，而对低照

2、明度敏感。几个杆状体才连到一个神经末梢，所以不感知事物的细节，只感知一般的总体图像。视网膜上杆状体与锥状体的分布盲点盲点感受器的分布式关于中央凹对称的。锥状体在视网膜的中心也就是中央凹的中心区域最密。从该中心向外到偏离视轴大学20度，杆状体的密度逐渐增大，然后向外到视网膜的极限边缘处，密度逐渐下降。中央凹本身是视网膜中直径约为1.5mm的圆形凹坑。我们可以把中央凹看成事大小为1.5mm*1.5mm的方形传感器阵列。2.眼睛中图像的形成眼睛中图像的形成球体前端为晶状体，相当于镜头，内壁为视网膜，相当于胶片。球体前端为晶状体，相当于镜头，内壁为视网膜，相当于胶片。眼睛实现正确聚焦的焦距是通过改变晶

3、状体的形状来得到的。这点跟相机眼睛实现正确聚焦的焦距是通过改变晶状体的形状来得到的。这点跟相机成像不同。成像不同。3.亮度适应和辨别亮度适应和辨别这一曲线表明，在低照明级别，亮度辨别较差，且他会随着背景照明的增加而明显改善。反映了这样一个事实，在低照明水平下，视觉有杆状体执行，在高照明水平下，视觉由锥状体执行。感觉亮度：马赫带效应感觉亮度：马赫带效应马赫带：1865年首先描述视觉系统倾向不同强度区域边界周围的”欠调”或”过调”证明感觉亮度不是简单的强度函数证明感觉亮度不是简单的强度函数 感觉亮度：同时对比现象感觉亮度：同时对比现象同时对比现象，所有的中心方块有同样的亮度，但同时对比现象，所有的

4、中心方块有同样的亮度，但当背景变亮时，感觉它们就逐渐变暗。即感知区域当背景变亮时，感觉它们就逐渐变暗。即感知区域的亮度并不简单地取决于其强度。的亮度并不简单地取决于其强度。证明感觉亮度不证明感觉亮度不是简单的强度函数是简单的强度函数人类感知现象：视觉错觉人类感知现象：视觉错觉在视觉错觉在视觉错觉中，眼睛填中，眼睛填充了不存在充了不存在的信息或者的信息或者错误地感知错误地感知了物体的几了物体的几何特点。何特点。a:正方正方形轮廓形轮廓b:圆轮圆轮廓廓c:长度长度错觉错觉d:平行平行线错觉线错觉错觉是人类视觉系统的一种特性，错觉是人类视觉系统的一种特性，这一特性尚未被人类完全了解。这一特性尚未被人

5、类完全了解。2.2光和电磁波谱光和电磁波谱我们感受到的可见光的色彩范围只占电磁波的一小部分。光是一种特殊的电磁辐射，他可以被人眼感知。人感知物体的颜色由物体反射光的特性决定。如果所有可见波长相对平衡的反射光，那么这个物体对观察者而言是白色。例如，绿色物体反射波长范围为500-570nm的光，而吸收其他波长的大部分能量。波长和频率的表达式=c/v c=2.998x108m/s一般认为c=3x108m/s,v表示频率电磁波谱的各个分量的能量公式：E=hv其中h是普朗克常数电磁波可以看成是以波长传播的正弦波，每个粒子以波的的模式以光速传播和移动。通过上面公式可以看出能量与频率成正比。这样，无线电波有

6、低能量光子，而伽马射线的能量最高，这就是伽马射线对活体组织危害大的原因。硬（高能）X射线用于工业应用中。胸透和牙科使用的X射线位于X射线频段的低能（软)端。红外线波段会辐射热，这使得它在依靠“热特性”成像的应用非常有用。微波炉的频段是众所周知的微波炉的能源。微波炉原理：微波是一种高频率的电磁波，其本身并不产生热，在宇宙、自然界中到处都有微波，但存在自然界的微波，因为分散不集中，故不能加热食品。微波炉乃是利用其内部的磁控管，将电能转变成微波，以2450MHZ的振荡频率穿透食物，当微波被食物吸收时，食物内之极性分子（如水、脂肪、蛋白质、糖等）即被吸引以每秒钟24亿5千万次的速度快速振荡，这种震荡的

7、宏观表现就是食物被加热了。无线电波包括电视，收音机，还用在天文观测等。虽然成像主要以电磁波发射的能量为基础，但并不是唯一成像方法，例如用物体反射的声波也可用于形成超声波图像。2.3图像感知与获取图像感知与获取我们感兴趣的多数图像都是由“照射”源和形成图像的“场景”元素对光能的反射或吸收而产生的。照射可能由电磁源引起，如雷达，红外线或X射线系统。照射也可由非传统光源（如超声波）甚至计算机产生的照射模式产生。场景元素可能是熟悉的物体，但也可能是分子，沉积岩或人类大脑。反射能或投射能可聚焦到一个光转换器上（如荧光屏），光转换器再把能量转换会可见光。成像原理通过将输入电能和对特殊类型检测能源敏感的传感

8、器材料相组合，把输入能源转变为电压。输出连续的电压波形，这些波形的幅度和空间特性都与感知的物理现象有关。1 场景成像的三种主要传感器装置场景成像的三种主要传感器装置。1.单个成像传感器2.条带传感器3.阵列传感器2.3.1 单个传感器通过运动来生成二维图像胶片每旋转一个增量，且传感器完整地从左到右线性移动一次，输出图像的一行。2.3.2 使用条带传感器获取图像1.使用一个线性传感器带获取图像2.使用一个环形传感器带获取图像比单个传感器更常用的几何结构是由内嵌传感器形式组成的传感器带。感知设备内嵌有4000个或更多的传感器。内嵌传感器常用于航空成像应用中，飞行器以恒定的高度和速度飞过被成像的地区

9、。成像传感器带一次给出一幅图像的一行，传感器带的运动完成二维图像的另一个维度。以圆环形方式安装的传感器带用于医学和工业成像，以得到三维物体的剖面(切片)图像，传感器的输出必须由重建算法处理，目的是把感知数据转换为有意义的剖面图像。2.3.3 阵列成像传感器 不需要扫描，就能形成二维图像。CCD英文全称：Charge-coupled Device中文全称：电荷耦合元件。大量的电磁波和一些超声波传感器装置常以阵列形式排列，这也是数字摄像机中所看到的主要排列方式。里面封装4000*4000或更多单元的稳定阵列。很明显，像前面两节讨论的传感器排列的运动是不需要的。直接将能量聚焦到阵列表面，就可以得到一

10、幅完整的图像。2.3.4 简单的图像形成模型（数学模型）简单的图像形成模型（数学模型）数字图像获取过程的一个例子 2.4 图像取样与量化图像取样与量化1 基本概念基本概念 （1）图像数字化图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。（2）取取样样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散化。（3）量化：）量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度的离散化。数字图像的性质在很大程度上取决于取样和量化中所用的样本数和灰度级。2 数字图像表示数字图像表示 （1）矩阵表示

11、 （2）矩阵表示形式1.表面图形的图像2.可是灰度阵列的图像3.二位数值阵列的图像饱和度指的是一个最大值。超过这个值的灰度级将被剪切掉。N和k取不同值时存储所需的比特数 （1）空间分辨率空间分辨率：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或单位长度上的线对数目表示。例如，举一个质量概念，报纸用75dpi的分辨率来印刷，杂志是133dpi，光鲜的小册子是175dpi，您正在看的书是以2044dpi印刷的。空间分辨率的度量必须针对空间单位来规定才有意义。（2）灰度分辨率灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一般用灰度级或比特数表示。灰度级数通常是2的整数次幂。最通用的是8比特

12、。通常说一副被量化为256级的图像有8比特的灰度分辨率。空间和灰度分辨率空间和灰度分辨率（3）空间分辨率（图像的采样）与图像质空间分辨率（图像的采样）与图像质量的关系量的关系 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。注：注：所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度是相对于单色而言的，将亮度分成256恰好一个字节。256灰度级灰度级16灰度级灰度级8灰度级灰度级4灰度级灰度级问题：观察上面四幅图，总结灰度分辨率与图像质量的关系。总结总结：灰度分辨率越高，图像质量越好；灰度分辨率越低

13、，图像质量越差，会出现虚假轮廓。（4）灰度分辨率（图像的量化）与图像质量的关系）灰度分辨率（图像的量化）与图像质量的关系图像分别以1250dpi，300dpi，150dpi，72dpi 来显示。图像大小为452374，分别以256,128,64,32,16,8,4,2的灰度级递减 （5）空间分辨率和灰度分辨率同时变化，对图像质量空间分辨率和灰度分辨率同时变化，对图像质量的影响的影响图像细节含量由少到多，同时改变空间分辨率和量化级，要图像细节含量由少到多，同时改变空间分辨率和量化级，要求观察者按照主观质量进行排序求观察者按照主观质量进行排序等偏爱曲线等偏爱曲线(Isopreferencecurv

14、e)：在N-k平面内对应于主观感觉质量相等的曲线；实验结果：实验结果：当图像中细节增加时，等偏爱曲线趋于更接近N-k平面内的垂直线。总结总结：A、图像质量一般随N和k的增加而增加。在极少数情况下对固定的N，减小k能改进质量。最有可能的原因是减小k常能可增加图像的视觉反差。B、对具有大量细节的图像只需很少的灰度级数就可较好地表示。C、Nk为常数的图像主观看起来可以有较大的差异。2.4.4 图像内插内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。这是基本的图像重取样方法。从根本上来看，内插是用已知数据来估计位置位置的数值的处理。假设一副大小为500500像素的图像要放大1.5倍到

15、750750像素。一种简单的放大方法是创建一个假想的750750网格，他与原始图像有相同的间隔看，然后将其收缩，使他准确地与原图像匹配。显然，收缩后的750750网格的像素间隔要小于源图像的像素间隔。为了对覆盖的每一个点赋以灰度值，我们在原图像中寻找最接近的像素，并把该像素值的灰度赋给750750网格中的新像素。当我们完成对网格中覆盖的所有点的灰度值后，就把图像扩展到原来规定的大小，得到放大后的图像。这个方法为最邻近内插法。最邻近内插法简单，但是有缺陷，如某些直边缘严重失真。所以该方法不常用，更实用的方法是双线性内插：我们用4个最近邻去估计给定位置的灰度。令（x，y）为我们想要赋以灰度值的位置

16、，并令v（x，y）表示灰度值。赋值公式由下面的公式得到的：v（x，y）=ax+by+cxy+d其中，4个系数可由4个用（x，y）点最近邻点写出的未知方程确定。双线性内插结果比较好，但加大了计算量。还有一种双三次内插，它包括16个最邻近点。赋予点（x，y）的灰度值是使用下式得到的：v（x，y）=其中，16个系数可由16个用（x，y）点最近邻点写出的未知方程确定。双三次内插是商业图像编辑程序的标准内插方法，例如Adobe Photoshop 和 CorelPhotopaint。双线性内插和双三次内插是人们选择的典型方法。将图像像素点降低并采用内插法复原图像的结果。2.5 图像像素间的一些基本关系图

17、像像素间的一些基本关系1 相邻像素相邻像素 （1）p的的4邻域邻域 坐标为(x,y)的像素p有4个水平和垂直的相邻像素，坐标分别为:(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)，这个像素集称为p的4邻域，用N4(p)表示。（2）p的的4个对角邻像素个对角邻像素 坐标分别为:(x+1,y+1),(x-1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)，用N D(p)表示。（3）p的的8邻域邻域 N4(p)+N D(p)。2 邻接性、连通性邻接性、连通性 （1）邻接性邻接性 令V是具有特定相似性准则的灰度值集合。（解释）A、4邻接邻接：如果q在N4(p)中，具有V中数值的两个像

18、素p和q是4邻接的。B、8邻接邻接：如果q在N8(p)中，具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的。C、m邻接：邻接：如果q在N4(p)中，或者q在ND(p)中且集合N4(p)N4(q)没有V值的像素，则具有V值的像素p和q是m邻接的。混合邻接的引入是为了消除采用8邻接常常发生的二义性。011010001011010001011010001首先需要说明的是m邻接的条件 对于V 假设要p,q两点是m邻接的 则要满足下面两个条件之一即可 1、q在p的4邻域中，2、q在p的对角领域中，并且q的4邻域与p的4领域相交为空集（交集无点属于V）连通和通路连通和通路从具有坐标从具有坐标(x,y)的象素的象素p

19、到具有坐标到具有坐标(s,t)的的象素象素q的一条通路由一系列具有坐标的一条通路由一系列具有坐标(x0,y0)，(x1,y1)，(xn,yn)的独立象素组成。这里的独立象素组成。这里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且，且(xi,yi)与与(xi-1,yi-1)邻邻接，其中接，其中1 i n，n为通路长度，。为通路长度，。连接是连通的一种特例，连通是由一系列依连接是连通的一种特例，连通是由一系列依次连接的象素组成。次连接的象素组成。（3）距离度量距离度量A、距离度量函数定义距离度量函数定义 给定3个像素p,q,z，坐标分别为(x，y)，(s，t)，(v，w)，如果下列条件

20、满足，则D是距离度量函数：(1)D(p,q)0 (D(p,q)=0 当且仅当 p=q)(2)D(p,q)=D(q,p)(3)D(p,z)D(p,q)+D(q,z)；B、欧氏欧氏(Euclidean)距离距离：模为2的距离 根据这个距离量度，与(x，y)的距离小于或等于某个值d的象素都包括在以(x，y)为中心以d为半径的圆 C、城区城区(city-block)距离距离：模为1的距离,或D4距离 D4(p，q)=|x-s|+|y-t|根据这个距离量度，与(x，y)的D4距离小于或等于某个值d的象素组成以(x，y)为中心的菱形。D D、棋盘、棋盘(chessboard)距离距离:模为模为的距离，或的

21、距离，或D8距离距离 D8(p，q)=max(|x-s|，|y-t|)根据这个距离量度，与(x，y)的D8距离小于或等于某个值d的象素组成以(x，y)为中心的正方形。2.6数字图像处理中所用数学工具的简单介绍1.阵列与矩阵操作2.线性操作与非线性操作3.算数操作4.集合和逻辑操作5.空间操作6向量与矩阵操作7.图像变换8.概率方法2.6.1 阵列与矩阵操作图像可以等价地被看成是矩阵。事实上，在很多情况下，图像间的操作时用矩阵理论之行的。例如下面的22图像：阵列相乘是和=矩阵相乘还是以前线性代数中的相乘。我们让阵列操作贯穿全书。当我们谈到一副图像的求幂时，意味着每个像素均进行求幂操作；当我们谈到

22、一幅图像除以另一幅图像时，意味着在相应的像素之间进行相除。2.6.2 线性操作与非线性操作图像处理方法最重要的分类之一是他是线性的还是非线性的。考虑一般的算子H，该算子对于给定输入图像f（x,y）产生一副输出图像g(x,y):Hf（x,y）=g(x,y)如果H=+则称H是一个线性算子在后面三章中，特别是在第4章和第5章中，线性操作特别重要，因为它们是以大量的可用于图像处理的理论和实践结果为基础的。非线性操作很难被很好的理解，因此，其应用范围收到了更多的限制。然而，在后面的几章中，我们会碰到一些性能远优于线性操作的非线性图像处理操作。2.6.3 算术操作图像间的算术操作是阵列操作，其意思是算数操

23、作在相应的像素对之间执行。s(x,y)=f(x,y)+g(x,y)g(x,y)=f(x,y)-g(x,y)p(x,y)=f(x,y)g(x,y)s(x,y)=f(x,y)g(x,y)其中x=0,1,2，.M-1，y=0,1,2，.N-1。通常，M和N是图像的行和列。图像算术操作涉及同样大小的图像。对带噪图像相加（平均）进行降噪a.被加性高斯噪声污染的银河系图像；b-f分别对5,10,20,50,100幅噪声图像平均的结果。增强差别的图像相减a.华盛顿特区的红外图像；b.是将a中的每一个最低阶比特置0得到的图像；c是两幅图像的差，图像已标定到0,255数字图像血管造影：a.模版图像；b.活体图像

24、；c图是a和b的差值图像；d是增强后的差值图像。阴影矫正：a是钨丝及其支撑物的阴影SEM图像，该图像放大了近130倍；b.阴影模式；c.b的倒数与图a相乘的结果a.牙齿的X射线数字图像；b.使用填充物隔离牙齿的ROI模版;c.图a和图b相乘的结果2.6.4 集合和逻辑操作a.二位空间中两个坐标集合A和Bb.A和B的并集c.A和B的交集d.A的补集e.A和B的差图像灰度的集合操作a.原图像；b.使用补集操作得到的负像c.图a与常数图像的并集逻辑操作前景值为1；背景值为0；在逻辑理论值，1代表真，0代表假；图为涉及前景（白色）像素的逻辑操作的说明。黑色代表二进制数0，白色代表二进制数1.虚线不是结

25、果的一部分。模糊集合前述的集合和逻辑结果是“干脆”的概念，在这种意义下，元素要么是要么不是集合中的成员。这在某些应用中受到严重限制。例如，我们把世界上的所有人分为年轻人和非年轻人。我们定义任何小于等于20岁的人为年轻人。那么我们面临一个直接的问题就是20岁零1秒的人将不是年轻人集合的成员。而模糊集合理论使用隶属度函数来实现这种概念，该函数在数值1（年轻人）和0（非年轻人）之间逐步过渡。使用模糊集合，我们可以声明一个人的年轻度为50%。换句话说，年龄是一个不精确的概念，而模糊逻辑提供处理这种概念的工具。几何空间变换和图像配准例：图像旋转与灰度内插a.字母T的300dpi图像；b.旋转21并用最近

26、邻内插给经空间变换后的像素赋灰度值后的图像；c.旋转21并用双线性内插赋灰度值后的图像；d.旋转21并用双三次内插赋灰度值后的图像；放大部分显示了三种内插方法的边缘细节。图像配准图像配准是数字图像处理的一种重要应用，用于对其两幅或多幅相同场景的图像。但是，从输入图像产生输出图像的特定变换通常是不知道的。这样，问题就是估计变换函数，然后用它配准两幅图像。解决这个问题的主要方法之一是使用约束点（也称控制点），这些点是在输入图像和参考图像中其位置恰好已知的相应点。小结 本章的内容为后续讨论提供了主要知识背景，对人类的视觉系统的论述虽然简单，但提供了人眼感知图像的信息能力。关于光和电磁波谱的讨论为第四章打下基础。2.4节介绍的取样和量化的概念是您再实践中可能遇到的许多数字现象的基础。2.5节介绍的概念是基于像素邻域处理技术的基本组成部分。2.6节的内容在您阅读全书时始终很好的为您提供帮助。thank you!hank you!