1、数字图像处理的基本概念(ppt)（优选）数字图像处理的基本概念对于正常的人来说，眼睛在没有调节的自然状态时，无限远物体正好成像在视网膜上。而观察近处物体时，晶状体通过收缩使前面的曲率半径变小、焦距缩短，使物体成像在视网膜上。正常人眼在适度照度下，观看250mm距离的物体最清楚而且最省力，不易疲劳。人们把这一距离称为“明视距离”。当你第一次进入一个比较亮的环境时,例如,当从一个电影院进入到一个很亮的环境时，人眼会产生明适应过程（可能出现闪光盲）。明适应比暗适应要快得多，一般只需要1分钟左右便可基本完成.起初会感到强光刺眼，眼睛睁不开，但很快便能看清楚周围的景物。暗适应n暗适应包括两种生理过程：瞳
2、孔大小的变化和视网膜感光化学物质的变化。从光亮处进入黑暗环境，瞳孔的直径可以从2mm扩大到8mm，使进入人眼的光线增强16倍，但是这一适应范围是有限的。在黑暗中，视网膜边缘部分的视杆细胞的感受性逐渐提高，视觉能力也逐渐提高。在视杆细胞内有一种为视紫红质的感光化学物质，收到光的刺激时被“漂白”。当进入黑暗的环境中，视紫红质重新合成。视觉的暗适应是由视紫红质重新合成的程度相应的。n在黑暗中停留的初期，暗适应进行的比较快，眼睛的感受性迅速提高。而在后期，暗适应进行的比较慢。在黑暗中停留半小时，视觉感受性提高约十万倍。经过45分钟以后则达到完全暗适应。n红光只对视锥细胞起作用，而对视杆细胞不起作用。故
3、视杆细胞的视紫红质不为红色所“漂白”，所以红色光不阻碍细胞的暗适应过程。在暗室工作的人们，例如从事X光检查的医生，在进入光亮环境之前戴上墨镜（或红色眼睛），当再次回到暗室工作时，他的视觉感受性仍能保持原来的状态，不需要再重新暗适应。重要的信号灯，车辆的尾灯采用红灯也是有利于暗适应。夜间飞机驾驶舱的仪表采用红光照明，这既能保证飞行员看清仪表，有能保证视觉的暗适应状态。3-Color Mixer Mach bandsThis is called a Kanizsa figure after the person who invented it.If you look carefully you w
4、ill probably see the edges of the entire triangle,even though the triangle is defined only by the notches in the red disks.Which is longer,the red line or the blue line?Use a ruler to find out the answer.Select the answer to double check on your result.更高层次的视觉认知心理文化东方歌舞团的演员在演出西班牙响板舞火之恋。暖色 冷色2.1.1 采样
5、采样 图像在空间上的离散化称为采样。也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。由于图像是一种二维分布的信息，为了对它进行采样操作，需要先将二维信号变为一维信号，再对一维信号完成采样。具体做法是，先沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描，取出各水平线上灰度值的一维扫描。而后再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号，即先沿垂直方向采样，再沿水平方向采样这两个步骤完成采样操作。类比一维信号电压流量txy二维图象对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个，每列（即纵向）像素为N个，则图像大小为MN个像素。在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的问题，它决定了采样
6、后图像的质量，即忠实于原图像的程度。采样间隔的大小选取要依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般，图像中细节越多，采样间隔应越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为，以T1/2为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT)(i=,-1,0,1，)完全恢复g(t)，即 iiTtsiTgtg)()()(式中 ttts2)2sin()(图2-2 采样示意图 采样行采样列像素行间隔采样间隔2.1.2 量化量化 模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。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。图2-3（a）说明了
7、量化过程。若连续灰度值用z来表示，对于满足zizzi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。一般，像素值量化后用一个字节8 bit来表示。如图2-3（b）所示，把由黑灰白的连续变化的灰度值，量化为0255共256级灰度值，灰度值的范围为0255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。图2-3 量化示意图（a）量化；(b)量化为8 bit 连续灰度值 量化值 (整数值)灰度标度 灰度量化Zi1ZiZi1qi1qi125525412812710(a)(b)连续灰度值量化为灰度级的方法有两种，一种是等间隔量化，另一种是非等间隔量化。等间隔量化就是简单地把
8、采样值的灰度范围等间隔地分割并进行量化。对于像素灰度值在黑白范围较均匀分布的图像，这种量化方法可以得到较小的量化误差。该方法也称为均匀量化或线性量化。为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些，而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。由于图像灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异，所以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方案。因此，实用上一般都采用等间隔量化。2.1.3 采样与量化参数的选择采样与量化参数的选择
9、 一幅图像在采样时，行、列的采样点与量化时每个像素量化的级数，既影响数字图像的质量，也影响到该数字图像数据量的大小。假定图像取MN个样点，每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是取为2的整数幂，即Q=2k,则存储一幅数字图像所需的二进制位数b为 QNMb（2-2）字节数B为)(8ByteQNMB（2-3）对一幅图像，当量化级数Q一定时，采样点数MN对图像质量有着显著的影响。如图2-4所示，采样点数越多，图像质量越好；当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。同理，当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一样。如图2-5所示，量化级数越多，图像质量越好，当量化级数越少时，图
10、像质量越差，量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像出现假轮廓。分辨率不同 的图象比较分辨率 640 x480分辨率 320 x240分辨率 160 x120分辨率 80 x60图2-4 不同采样点数对图像质量的影响（a）原始图像(256256)；（b）采样图像1(128128)；（c）采样图像2(6464)；（d）采样图像3(3232)；（e）采样图像4(1616)；（f）采样图像5(88)图2-5 不同量化级别对图像质量的影响（a）原始图像(256色)；（b）量化图像1(64色)；（c）量化图像2(32色)；（d）量化图像3(16色)；（e）量化图像4(4色)；（f）量化图像5(2色)一般
11、，当限定数字图像的大小时,为了得到质量较好的图像可采用如下原则：（1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠）。对于彩色图像，是按照颜色成分红（R）、绿（G）、蓝（B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8 bit量化，即每种颜色量级别是256，则可以处理256256256=16 777 216种颜色。数字图像类型数字图像类型 为了方便地处理数字图像，根据数字图像的特性将其分成不同的类型。静态图像可分为矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。矢量图是用一系列绘图指令来表示一幅图，如AutoCAD中的绘
12、图语句。这种方法的本质是用数学(更准确地说是几何学)公式描述一幅图像。图像中每一个形状都是一个完整的公式，称为一个对象。对象是一个封闭的整体，所以定义图像上对象的变化和对象与其他对象的关系对计算机来说是简单的，所有这些变化都不会影响到图像中的其他对象。公式化表示图像使得矢量图具有两个优点：一是它的文件数据量很小；二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。在计算机计算与显示一幅图像时，也往往能看到画图的过程。但是，矢量图有一个明显的缺点，就是不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像，而且绘出来的图像不是很逼真，同时也不易在不同的软件间交换
13、文件。在Corel Draw和Adobe Illustrator中生成的图像均为矢量图 位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。位图可以从传统的相片、幻灯片上制作出来或使用数字相机得到，也可以利用Windows的画笔(Painbrush)用颜色点填充网格单元来创建位图。位图又可以分成如下四种：线画稿LineArt)、灰度图像(GrayScale)、索引颜色图像(Index Color)和真彩色图像（True Color）。2.2.1 位图位图 1.线画稿线画稿 线画稿只有黑白两种颜色，这种形式通常也称为“黑白艺术”、“位图艺术”、“一位元艺术”。用扫描仪扫描图像，当设
14、置成LineArt格式时，扫描仪以一位颜色模式来看待图像。若样点颜色为黑，则扫描仪将相应的像素位元置为0，否则置为1。线画稿适合于由黑白两色构成而没有灰度阴影的图像。2.灰度图像灰度图像 在灰度图像中，像素灰度级用8 bit表示，所以每个像素都是介于黑色和白色之间的256（28=256）种灰度中的一种。灰度图像只有灰度颜色而没有彩色。我们通常所说的黑白照片，其实包含了黑白之间的所有灰度色调。从技术上来说，就是具有从黑到白的256种灰度色域（Gamut）的单色图像。3.索引图像索引图像 在介绍索引图像之前，我们首先了解PC机是如何处理颜色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样，即可以从图
15、像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜色通常称为RGB颜色。颜色深度为每像素24位的数字图像是目前所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围，故将其称为“真彩色”。在真彩色出现之前，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。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.
16、真彩色图像真彩色图像 真彩色图像将像素的色彩能力推向了顶峰。“真彩色”是RGB颜色的另一种流行的叫法。从技术角度考虑，真彩色是指写到磁盘上的图像类型，而RGB颜色是指显示器的显示模式。RGB图像的颜色是非映射的，它可以从系统的“颜色表”里自由获取所需的颜色，这种图像文件里的颜色直接与PC机上的显示颜色相对应。在真彩色图像中，每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成，每个字节为8 bit，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。评价扫描仪的几个技术参数评价扫描仪的几个技术参数 每单位长度内所包含的象素定义为扫描分辨率，通常以ppi(pixels per inch
17、)表示。用来衡量扫描仪所能提供的细节的细微程度。目前市场上通常以两个参数来定义扫描仪的分辨率：光学分辨率、最大插值分辨率。光学分辨率是指由扫描仪的光学系统在每英寸内实际能够采集到的象素数，包括垂直方向和水平方向两个数值。插值分辨率是一个人为增大的分辨率。扫描仪运用数学运算，通过预扫来预测每相邻两象素之间的颜色，在有差异的象素点间补充新的象素点，从而增大图像分辨率。分辨率的设定分辨率的设定1.如果扫描图像仅用来作屏幕显示或网络上使用，考虑计算机分辨率一般为72ppi，只需将扫描分辨率设定为72ppi就可以了。2.如果最终图像输出在激光打印机上，要考虑打印的加网线数（lpi），通常加网线高于133
18、线时，扫描分辨率为输出设备网线数的2倍，例如，当打印机的加网线数为150线时，扫描分辨率可设为300ppi；加网线数低于133线时，扫描分辨率为输出设备网线的1.5倍，如打印机的加网线数为133线时，扫描分辨率可设为200ppi。3.如果使用喷墨打印机进行输出，通常将扫描分辨率设定在125-200ppi就已经足够了。4.扫描后的图像如果进行放大缩小，扫描分辨率=扫描原大图像时采用的分辨率*缩放倍率。直直 方方 图图 直方图的基本概念直方图的基本概念 如果将图像中像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用Probability Density Functi
19、on(PDF)来刻画和描述，表现为灰度直方图（Histogram）。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率，如图4-1所示。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。直方图的计算直方图的计算 灰度直方图的计算非常简单，依据定义，在离散形式下，用rk代表离散灰度级，用pr(rk)代表pr(r)，并且有下式成立：nnrpkkr)(1,2,1,010lkrk式中：nk为图像中出现rk级灰度的像素数，n是图像像素总数，而nk/n即为频数。在直角坐标系中做出rk与pr(rk)的关系图形，即称为该图像的直方图
20、。设若图像具有L级灰度（通常L=256，即8位灰度级），则大小为MN的灰度图像f(x,y)的灰度直方图pBuffer0L-1可用如下算法得到：设r代表图像中像素灰度级，作归一化处理后，r将被限定在0,1之内。在灰度级中，r=0代表黑，r=1代表白。对于一幅给定的图像来说，每一个像素取得0,1区间内的灰度级是随机的，也就是说r是一个随机变量。假定对每一瞬间，它们是连续的随机变量，那么就可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r，用纵轴代表灰度级的概率密度函数pr(r)，这样就可以针对一幅图像在这个坐标系中作出一条曲线来。这条曲线在概率论中就是概率密度
21、曲线，如图4-2所示。图4-2 图像灰度分布概率密度函数 Pr(r)r10Pr(r)10r(a)(b)从图像灰度级的分布可以看出一幅图像的灰度分布特性。例如，从图4-2中的(a)和(b)两个灰度分布概率密度函数中可以看出：(a)的大多数像素灰度值取在较暗的区域，所以这幅图像肯定较暗；(b)图像的像素灰度值集中在亮区，因此，图像(b)将偏亮。当然，从两幅图像的灰度分布来看图像的质量均不理想。4.1.2 直方图的性质直方图的性质 （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，都能惟一地确定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多对一的映射关系。如图4-3就是一个不同图像具有相同直方图的例子。图4-3 图像与直方图间的多对一关系(a)(b)（3）由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计得到的，因此，一幅图像各子区的直方图之和就等于该图像全图的直方图，如图4-4所示。图4-4 直方图的分解(a)(b)(c)
