《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx

上传人(卖家):momomo 文档编号:7187211 上传时间:2023-10-10 格式:PPTX 页数:27 大小:1.30MB
下载 相关 举报
《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx_第1页
第1页 / 共27页
《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx_第2页
第2页 / 共27页
《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx_第3页
第3页 / 共27页
《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx_第4页
第4页 / 共27页
《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx_第5页
第5页 / 共27页
点击查看更多>>
资源描述

1、目录图像和数字图像图像像素间的关系图像灰度直方图图像的数字化图像和数字图像图 像 图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真,是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说图像是客观对象的一种表示,它包含了被描述对象的有关信息。图像分类数字图像 数字图像,即将图像转化为数字的形式。我们平时所见到的图像,在计算机中都是一组数字,当通过相机捕获现实世界的景物时,相机会捕获现实世界的光源信号,并转化为数字信号保存到存储器上。数字图像扩展了人类获取信息的渠道,可以帮人们更加客观、准确、快速地了解世界和认识世界。数字图像分类二值图像(Binary Image)灰度图像(Gray Scale Image)

2、三维图像(3D Image)伪彩色图像(false-color)彩色图像(Color Image)图 像 的 数 字 化 自然界的图像信息是连续的模拟信号。一般的模拟图像是不能直接用数字计算机来处理的。必须将各类图像转化为数字图像然后再用计算机进行分析处理。图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。什么是图像的数字化?数字图像的表示一幅的mn数字图像可用矩阵表示为:)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(nmfmfmfnfffnfffnmf采样、量化参数与数字化图像间的关系 数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均

3、匀”,指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。采用非均匀采样与量化,会使问题复杂化,因此很少采用。一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,图像空间分辨率低,质量差。采样间隔越小,所得图像像素数越多,图像空间分辨率高,质量好,但数据量大。如右图所示,图(a)至(f)是采样间距递增获得的图像,像素数从256256递减至88。量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高,质量越好,但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,质量变差,会出现假轮廓现象,但数据量小。如右图所示,图2.7(a)至(f)是在采样间距相同时灰度级数从256逐次减少为64、16、

4、8、4、2所得到的图像。图像像素间的关系图像像素间的关系 像素间的关系主要对像素与像素之间的关联进行描述,理解像素间的关系是学习图像处理的必要准备,这主要包括相邻像素,邻接性、连通性,区域、边界的概念,以及今后要用到的一些常见距离度量方法。邻域关系用于描述相邻像素之间的相邻关系,包括4邻域、8邻域、D邻域等类型。假定位于坐标 的一个像素p有4个水平和垂直的相邻像素,如下图所示。相邻像素)(yx,四邻域 定义V是用于定义邻接性的灰度值集合,它是一种相似性的度量,用于确定所需判断邻接性的像素之间的相似程度。这里考虑三种类型的邻接性:(1)4邻接(2)8邻接(3)m邻接(混合邻接 邻接性像素邻接示意

5、图 从具有坐标 的像素p到具有坐标 的像素q的通路(或曲线)是特定的像素序列,其坐标为:连通性)(yx,)(ts,)()()(nnyxyxyx,1100 其中 并且像素 和 (对于 )是邻接的。在这种情况下,n是通路的长度。如果,则通路是闭合通路。),(,tsyxyxyxnn)()()(00)(iiyx,)(1-1-iiyx,ni 1区域和边界 区域的定义是建立在连通集的基础上的,令R是图像中的像素子集。如果R是连通集,则称R为一个区域。如果R是整幅图像(我们设这幅图像是像素的方形集合),则边界由图像首行、首列、末行和末列定义。注意:边界和边缘是不同的。边界是和区域有关的全局概念,而边缘表示图

6、像函数的局部性质。对于像素p、q和z,其坐标分别为 、和 ,如果函数D满足距离三要素,即:(1)非负性,;(2)对称性,;(3)三角不等式,。则称函数D为有效距离函数或度量,常用的像素间距离度量包括欧式距离、距离(城市距离)及 距离(棋盘距离)。像素之间的距离)(yx,)(ts,)(wv,0)(qpD,),qpqpD当且仅当)(0)()(pqDqpD,)()()(zpDqpDzpD,4D8D图像灰度直方图图像灰度直方图 对一幅图像,若对应于每一个灰度值,统计出具有该灰度值的像素数,并描绘出像素数一灰度值图形,则该图形称为该图像的灰度直方图,简称直方图。如右图所示。不同的图像具有相同的直方图直方

7、图的性质 灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置。如图1所示。一幅图像各子区的直方图之和就等于该图全图的直方。如图2所示。图1 不同的图像具有相同的直方图图2 子区直方图与全面直方图的关系直方图的运用 1.用于判断图像量化是否恰当,直方图的快速检查可以使数字化中产生的问题及早暴露出来,以免浪费大量时间。2.用于确定图像二值化的阈值 假定一幅图像如下图所示,背景是黑色,物体为灰色。容易得知直方图上的左峰由背景中的黑色像素产生,而右峰由物体中各灰度级产生。选择谷对应的灰度作为阈值T,利用下式对图像二值化,得到一幅二值图像。直方图的运用 本章介绍了图像与数字图像相关的基础知识、像素邻域的处理技术,即像素间的基本关系。值得一提的是,图像灰度直方图也是数字图像处理的常用手段之一,对图像灰度直方图的学习能为后续图像运算内容的学习提供重要铺垫。本章小结2.1 什么是数字图像?为什么要对图像进行数字化处理?2.2 图像数字化包括哪两个过程?每个过程对数字化图像质量有何影响?2.3 为什么要对图像进行压缩编码处理?压缩编码有什么作用?2.4 图像像素间一般有哪些关系?2.5 什么是灰度直方图,有哪些应用?2.6 从灰度直方图你能获得哪些信息?习题

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索
资源标签

当前位置:首页 > 大学
版权提示 | 免责声明

1,本文(《机器视觉技术基础》课件第二章 数字图像基础PPT.pptx)为本站会员(momomo)主动上传,163文库仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。
2,用户下载本文档,所消耗的文币(积分)将全额增加到上传者的账号。
3, 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知163文库(发送邮件至3464097650@qq.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!


侵权处理QQ:3464097650--上传资料QQ:3464097650

【声明】本站为“文档C2C交易模式”,即用户上传的文档直接卖给(下载)用户,本站只是网络空间服务平台,本站所有原创文档下载所得归上传人所有,如您发现上传作品侵犯了您的版权,请立刻联系我们并提供证据,我们将在3个工作日内予以改正。


163文库-Www.163Wenku.Com |网站地图|