第二章数字图像处理的基本概念课件

第二章 数字图像处理的基本概念2.1人眼的视觉原理2.1.1人眼的构造2.1.2图像的形成 人眼对场景可见光能量在视网膜上形成的一种刺激，通过人脑对刺激信号的处理，获取场景的描述和感知。第二章 数字图像处理的基本概念2.1.3视觉范围和分辨力 视觉范围：指人眼所能感觉到的亮度范围，大约从百分之几cd/m2到几百万cd/m2。当平均亮度适中时，能分辨的亮度上、下限之比为10001。而当平均亮度较低时，该比值只有101。人眼的分辨力：指人眼在一定距离上能区分开相邻两点的能力，可以用能区分开的最小视角之倒数来描述 第二章 数字图像处理的基本概念2.1.4视觉适应性和对比灵敏度 暗适应性：人眼适应暗环境的能力 明适应性：人眼适应亮环境的能力 针对图像总体来描述亮度差异：图像对比度：最大亮度/最小亮度 相对对比度:第二章 数字图像处理的基本概念2.1.5 亮度感觉与色觉 亮度感觉的变化可用相对亮度变化来描述。即经积分后得到的亮度感觉为:亮度(cd/m2)眼的主观亮度感觉和亮度的关系 第二章 数字图像处理的基本概念2.1.5 亮度感觉与色觉（续）人辨别颜色的能力叫色觉，色的感觉有色调（色别）、亮度、色彩度（饱和度）三种性质。物体的色取决于物体对各种波长光线的吸收、反射和透射能力。因此，物体分消色物体和有色物体。v消色物体的色v有色物体的色v光源的光谱成分对物体颜色的影响 加色混合原理 减色混合原理第二章 数字图像处理的基本概念2.1.6马赫带马赫带效应示意图：同时对比度现象典型的视觉错觉第二章 数字图像处理的基本概念2.2连续图像的描述运动图像：图像内容随时间变化的图像静止图像：图像内容不随时间变化的图像。用 表示 且 它可以被看成由两个分量组成：式中：图像f(x,y)在(x,y)处的强度称为图像该点的灰度，其范围 2.3 图像数字化图像数字化图像的数字化包括采样和量化两个过程。2.3 图像数字化图像数字化 设连续图像f(x,y)经数字化后，可以用一个离散量组成的矩阵F（即二维数组）来表示。矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。2.3.1 采样采样 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：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。再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。对于运动图像（即时间域上的连续图像），需先在时间轴上采样，再沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。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，它决定了采样后图像的质量。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 式中 采样示意图 采样孔径 形状：圆形、正方形、长方形、椭圆形 方式：有缝、无缝、重叠2.3.2 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。量化过程如下图：图2-3 量化示意图（a）量化；(b)量化为8 bit 连续灰度值量化为灰度级的方法：等间隔量化（均匀量化或线性量化）：简单地把采样值的灰 度范围等间隔地分割并进行量化。非等间隔量化：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。2.3.4 采样与量化参数的选择采样与量化参数的选择 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 字节数B为 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。如下图：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。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)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。如下图：量化级数越多，图像质量越好，当量化级数越少时，图像质量越差，量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像出现假轮廓。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。2.3.5 图像数字化设备图像数字化设备 将模拟图像数字化成为数字图像，需要某种图像数字化设备。常见的数字化设备有数字相机、扫描仪、数字化仪等。1.图像数字化设备的组成图像数字化设备的组成 采样和量化是数字化一幅图像的两个基本过程。即把图像划分为若干像素并给出它们的地址（采样）；度量每一像素的灰度，并把连续的度量结果量化为整数（量化）；最后将这些整数结果写入存储设备。图像数字化设备必须包含以下五个部分：(1)采样孔(Sampling aperture)：使数字化设备能够单独地观测特定的图像元素而不受图像其他部分的影响。(2)图像扫描机构：使采样孔按照预先确定的方式在图像上移动，从而按顺序观测每一个像素。(3)光传感器：通过采样检测图像的每一像素的亮度，将光强转换为电压或电流的变换器。(4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。典型的量化器是A/D转换电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的数值。(5)输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当格式存储起来，以用于计算机后续处理。2.图像数字化设备的性能图像数字化设备的性能 虽然各种数字化设备的组成不相同，但可从如下几个方面对其性能进行比较。1)像素大小 采样孔的大小和相邻像素的间距是两个重要的性能指标。如果数字化设备是在一个放大率可变的光学系统上，那么对应于输入图像平面上的采样点大小和采样间距也是可变的。2)图像大小 图像大小即数字化设备所允许的最大输入图像的尺寸。3)线性度 对光强进行数字化时，灰度正比于图像亮度的实际精确程度是一个重要的指标。非线性的数字化设备会影响后续过程的有效性。能将图像量化为多少级灰度也是非常重要的参数。图像的量化精度经历了早期的黑白二值图像、灰度图像及现在的彩色及真彩色图像。当然，量化精度越高，存储像素信息需要的字节数也越大。4)噪声噪声 数字化设备的噪声水平也是一个重要的性能参数。例如，数字化一幅灰度值恒定的图像，虽然输入亮度是一个常量，但是数字化设备中固有的噪声却会使图像的灰度发生变化。因此数字化设备所产生的噪声是图像质量下降的根源之一，应当使噪声小于图像内的反差点(即对比度)。第二章 数字图像处理的基本概念2.4图像灰度直方图2.4.1 概念 灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。式中ni是图像中灰度为i 的像素数，n为图像的总像素数。图像灰度直方图 第二章 数字图像处理的基本概念2.4图像灰度直方图2.4.2 直方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，即丢失了像素的位置信息。一幅图像对应唯一的灰度直方图，不同的图像可对应相同的直方图。一幅图像分成多个区域，原图像的直方图即为多个区域直方图之和。2.4.3 直方图的应用用于判断图像量化是否恰当 (a)恰当量化 (b)未能有效利用动态范围 (c)超过了动态范围第二章 数字图像处理的基本概念2.4.3 直方图的应用（续）用于确定图像二值化的阈值 利用直方图选择二值化的阈值 当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积 式中n为图像像素总数，vi是图像灰度级为i的像素出现的频率 计算图像信息量H（熵）上式Pi是图像灰度级为i的像素出现的频率，图像的灰度范围在0，L-1。第二章 数字图像处理的基本概念2.5数字图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式单幅图像 单幅图像多幅图像 单幅图像单（或多）幅图像 数字或符号等 第二章 数字图像处理的基本概念2.5.2 数字图像处理的几种具体算法形式局部处理（邻域处理）：在对输入图像处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP（i,j）像素的小邻域N(i,j)中的像素值确定。邻域：对于任一像素（i，j），把像素的集合（i+p,j+q），p、q取任意整数叫做该像素的邻域，如图计算表达式：点处理：邻域处理图示：大局部处理：2.5.2 数字图像处理的几种具体算法形式（续）数字图像处理的几种具体算法形式（续）迭迭代代处处理理：反反复复对对图图像像进进行行某某种种运运算算直直至至满满足足给给定定的的条条件件，从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。跟跟踪踪处处理理：选选择择满满足足适适当当条条件件的的像像素素作作为为起起始始像像素素，检检查查输输入入图图像像和和已已得得到到的的输输出出结结果果，求求出出下下一一步步应应该该处处理理的的像像素素，进进行行规规定定的的处处理理，然然后后决决定定是是继继续续处处理理下下面面的的像像素素，还还是是终终止处理止处理。特点：特点：v跟踪处理的结果与从图像哪一部份开始进行处理相关跟踪处理的结果与从图像哪一部份开始进行处理相关 v能够根据利用在此以前的处理结果来限定处理范围能够根据利用在此以前的处理结果来限定处理范围 v用于边界线、等高线等线的跟踪用于边界线、等高线等线的跟踪(检测检测)方面方面 2.5.2 数字图像处理的几种具体算法形式（续）数字图像处理的几种具体算法形式（续）窗口处理和模板处理：对图像的处理时，只对画面中特定的部分进行处理的情况。单独对图像中选定的矩形区域内的像素进行处理的方式叫做窗口处理；若单独处理任意形状的区域时，可采用模板处理。窗口处理 模板：任意形状的区域；模板平面：一个和处理图像相同大小的二维数组，用来存储模板信息。一般是一幅二值图像；模板处理：边参照模板平面边对图象进行某种操作。希望单独处理任意形状的区域时，可采用模板处理。若模板成矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处理不同之处是后者必须设置一个模板平面。2.5.2 数字图像处理的几种具体算法形式（续）串行处理和并行处理：串行处理：后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次 处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。特点：v用输入图像的第(i,j)像素邻域的像素值和输出图像(i,j)以前像素的处理结果计算输出图像(i,j)像素的值；v处理算法要按一定顺序进行。并行处理：对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种处理形式。特点：v输出图像像素(i,j)的值，只用输入图像的(i,j)像素的邻域像素进行计算；v相对于不同(i,j)的输出值可以独立进行计算。2.6图像的数据结构与图像文件格式2.6.1图像的数据结构组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式。组合方式 组合方式的图像处理2.6.1图像的数据结构比特面方式：按比特位存取像素，即将每个像素的相同比特位用一个二维数组表示，形成比特面。n个比特位的灰度图像采用比特面方式存取就有n个比特面。比特面方式2.6.1图像的数据结构分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的图像，就能使数据表示具有分层性，其代表有锥形(金字塔)结构。锥形结构2.6.1图像的数据结构树结构：对于一幅二值图像的行、列都接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割。用这种方法，可以把图像用树结构(4叉树)来表示。图像的四叉树表示2.6.1图像的数据结构多重图像数据存储：在彩色图像（红、绿、兰）或多波段图像中，每个像素包含着多个波段的信息。对这类图像数据的处理，以多谱图像为例，有下列三种存储方式：逐波段存储，分波段处理时采用；图像的四叉树表示2.6.1图像的数据结构多重图像数据存储（续）逐行存储，行扫描记录设备采用；逐像素存储，用于分类。2.7.1 图像的特征类别1图像的特征1）自然特征：视觉能分辨的特征 光谱特征：不同类型的景物在各个波段的数字成像 几何特征：图像的空间分辨率、纹理结构及图像变形 时相特征：不同时间获得同一地区各图像之间的差异 2）人工特征：人为定义的某些特性或参数 直方图特征 灰度边缘特征 线、角点、纹理特征第二章 数字图像处理的基本概念p经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量pStudyConstantly,AndYouWillKnowEverything.TheMoreYouKnow,TheMorePowerfulYouWillBe写在最后谢谢你的到来学习并没有结束，希望大家继续努力Learning Is Not Over.I Hope You Will Continue To Work Hard演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日