数字图像基础.ppt

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1、数字图像基础数字图像基础数字图像基础数字图像基础内容：内容：1.1.图像感知和获取图像感知和获取2.2.图像采样和量化图像采样和量化3.3.像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系4.4.线性和非线性操作线性和非线性操作1 1、图像感知和获取、图像感知和获取要素：要素：n“照射照射”源源n“场景场景”n传感器传感器图像传感器图像传感器用单个传感器获取图像用单个传感器获取图像用线状传感器获取图像用线状传感器获取图像用传感器阵列获取图像用传感器阵列获取图像简单的图像形成模型简单的图像形成模型图像可由二维函数表示图像可由二维函数表示f(x,y)f(x,y)，正比于接收，正比于接收的辐射能量。的辐射能

2、量。简单的图像形成模型简单的图像形成模型f(x,y)f(x,y)可由两个分量来表示：可由两个分量来表示：入射分量入射分量反射分量反射分量简单的图像形成模型简单的图像形成模型n例：晴天，太阳在地表面的照度超过例：晴天，太阳在地表面的照度超过90000 lm/m90000 lm/m2 2.有有云，云，10000 lm/m 10000 lm/m2 2 。夜晚，满月夜晚，满月0.1lm/m0.1lm/m2 2 。反射率：黑天鹅绒反射率：黑天鹅绒0.010.01，不锈钢，不锈钢0.650.65，白色墙，白色墙0.80.8，镀，镀银金属银金属0.900.90，雪，雪0.930.93。称为灰度级。令该区间为

3、：令该区间为：2 2、图像取样和量化、图像取样和量化传感器的输出是连续的电压波形，这些波形的幅传感器的输出是连续的电压波形，这些波形的幅度和空间特性都与感知的物理现象有关。度和空间特性都与感知的物理现象有关。为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转换为数字形式。转换为数字形式。n取样：数字化坐标取样：数字化坐标n量化：数字化幅值量化：数字化幅值2 2、图像取样和量化、图像取样和量化n取样：数字化坐标取样：数字化坐标n量化：数字化幅值量化：数字化幅值图像取样和量化图像取样和量化下面三种传感器如何取样和量化：下面三种传感器如何取样和量化：n单传感器单传

4、感器n线阵传感器线阵传感器n面阵传感器（下图说明）面阵传感器（下图说明）面阵传感器图像取样和量化数字图像的质量很大程度上取决于取样和量化中所用的取数字图像的质量很大程度上取决于取样和量化中所用的取样数和灰度级。样数和灰度级。数字图像表示数字图像表示取样和量化的结果是一个矩阵 矩阵表示数字图像表示数字图像表示数字图像的坐标约定数字图像的坐标约定图像的动态范围0,L-1数字图像表示数字图像表示1.1.黑白图像黑白图像 图像的每个像素只能是黑或者白，没图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值为像的像素值为0 0、1 1。数

5、字图像表示数字图像表示2 2灰度图像灰度图像 灰度图像是指每个像素的信息由一个量灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。3 3彩色图像彩色图像 彩色图像是指每个像素的信息由彩色图像是指每个像素的信息由RGBRGB三原色三原色构成的图像，其中构成的图像，其中RBGRBG是由不同的灰度级来描述。是由不同的灰度级来描述。图像大小图像大小N,k变化时存储的比特数数字图像存储所需的比特数：空间和灰度分辨率空间和灰度分辨率n空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。n每单位距离可分辨的最小线对的数目，如线对

6、每单位距离可分辨的最小线对的数目，如线对宽度宽度2W2W，单位距离有，单位距离有1/2W1/2W对线。对线。n或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。必需的像素个数。单位：像素单位：像素*像素像素n灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小变化。变化。空间分辨率空间分辨率(N(N减少减少)空间分辨率空间分辨率(N(N减少减少)256128643216842灰度分辨率灰度分辨率(k(k减少减少)图像的放大和缩小图像的放大和缩小步骤：步骤：n创立新像素的位置；创立新像素的位置；n对新位置赋灰度值。对新位置赋灰度值

7、。n最近邻域法最近邻域法n双线性内插双线性内插双线性内插双线性内插f(a,b)f(a,b)(a,b)(a,b)(a,b+1)(a,b+1)(a+1,b)(a+1,b)(a+1,b+1)(a+1,b+1)f(x,y)f(x,y)(x,y)(x,y)图像的放大和缩小图像的放大和缩小1286432最近邻域法双线性内插法3 3、像素间的一些基本关系、像素间的一些基本关系4邻域 8邻域 相邻像素对角邻域 邻接性邻接性令令V V表示邻接的灰度值集合，如表示邻接的灰度值集合，如V=8,9,16V=8,9,16；4 4邻接：如果邻接：如果 在在 集合中，具有集合中，具有V V中数中数值的两个像素值的两个像素

8、和和 是是4 4邻接的。邻接的。邻接性邻接性n8 8邻接：如果邻接：如果 在在 集合中，具有集合中，具有V V中数中数值的两个像素值的两个像素 和和 是邻接的。是邻接的。邻接性邻接性m m邻接（混合邻接）：邻接（混合邻接）：2 2个像素个像素 和和 ，在在 中，且中，且 没有没有V V值的像素，则值的像素，则具有具有V V值的像素值的像素 和和 为为m m邻接的。邻接的。m邻接邻接连通性连通性n通路通路n由相互邻接的像素组成通路，对应有由相互邻接的像素组成通路，对应有4 4通路、通路、8 8通路、通路、m m通路通路 。n连通性连通性n图像子集图像子集S S中的像素中的像素p p和和q q，如

9、果存在一条从，如果存在一条从p p到到q q的通路，称的通路，称p p与与q q在在S S中是连通的。中是连通的。n连通分量：连通分量：S S中与中与p p连通的像素的集合（包括连通的像素的集合（包括p p）称为一个连通分量，如果仅有一个连通分）称为一个连通分量，如果仅有一个连通分量，则量，则S S为连通集。为连通集。区域和边界区域和边界n区域：区域：R R是图像中的像素子集。如果是图像中的像素子集。如果R R是连是连通集，则称为一个区域。通集，则称为一个区域。n边界：区域中像素的集合，它有一个或多边界：区域中像素的集合，它有一个或多个不在个不在R R中的邻点。中的邻点。n边缘：由具有某些导数

10、值的像素组成。边缘：由具有某些导数值的像素组成。距离度量距离度量d(p,q)为像素p和q之间的距离，它应该满足以下条件：1.当且仅当p=q时，d(p,q)0；2.d(p,q)d(q,p)；3.距离度量距离度量 设p1(x1,y1),p2(x2,y2)为图像中的两像素，则几种常用的距离定义为：欧氏距离：街区距离：棋盘距离：距离度量距离度量(a)棋盘距离 (b)街区距离 (c)欧氏距离 满足d(p,x)t的x构成的区域 距离度量距离度量p1pp2p3p4考虑邻接，Dm距离用点间最短的通路长度定义。V=11.p1，p3为2.p3为3.p1为4.全为1p到p4的最短的通路4 4、线性和非线性操作、线性和非线性操作f,g为输入图像；a,b为常量；H是一种算子。则，H是线性算子。