图像的基本概念

*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,30,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,第二章 图像的基本概念,第二章 图像的基本概念,数字图像的概念与描述,数字图像的存储位图文件,图像的数字化,数字图像的灰度直方图,数字图像的概念与描述, 基本概念,所谓的数字图像的描述是指如何用一个数值方式来表示一个图像。,数字图像,是图像的数字表示，像素是其最小的单位。,数字图像的概念与描述, 图像的描述,因为矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像。,描述数字图像的矩阵目前采用的是,整数阵,，即每个像素的亮暗，用一个整数来表示。,矩阵是按照行列的顺序来定位数据的，但是图像是在平面上定位数据的，所以有一个坐标系定义上的特殊性。,为了编程方便起见，这里以,矩阵,坐标系来定义,图像的坐标,。,行（,i,）,列（,j,）,矩阵 A(,i,j,),矩阵坐标系,X轴（,i,）,Y轴（,j,）,图像 f(,i,j,),直角坐标系,数字图像的概念与描述, 图像的坐标系,数字图像的概念与描述, 黑白图像,黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为值图像。,2值图像,的像素值为0、1。,数字图像的概念与描述, 灰度图像,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。,数字图像的概念与描述, 彩色图像,彩色图像,是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。,彩色图像不能用一个矩阵来描述了，一般是用三个矩阵同时来描述。,数字图像的概念与描述, 彩色图像,数字图像的存储位图文件, 文件的总体结构,文件头,BITMAP,信息头,BITMAPINFOHEADER,调色板,RGBQUAD,数据区,文件头,BITMAP,信息头,BITMAPINFOHEADER,数据区,像素的RGB值,像素的调色板索引值,真彩色模式,索引色模式,数字图像的存储位图文件, 文件头信息,文件头 BITMAP,bfType,文件类型标识“,BM”,bfSize,文件总字节数,bfReserved1,保留字“,0”,bfReserved2,保留字“,0”,数字图像的存储位图文件, 信息头信息,biSize,信息头结构体长度，为,40,biWidth,图像宽度，单位是像素,biHeight,图像高度，单位是像素,biPlanes,必须为,1,，暂无意义,biCompression,指定位图是否压缩,biSizeImage,实际位图数据所占字节数,biXperlsPerMeter,指定目标设备的水平分辨率,biYperlsPerMeter,指定目标设备的垂直分辨率,biClrImportant,图像中重要的颜色数,信息头,BITMAPINFOHEADER,数字图像的存储位图文件, 真彩色模式的数据区结构,真彩色数据区,像素的RGB值,：,：,数字图像的存储位图文件,索引色模式的调色板,调色板 RGBQUAD,索引值,R,G,B,1,R,1,G,1,B,1,2,R,2,G,2,B,2,：,:,:,:,N,R,N,G,N,B,N,数字图像的存储位图文件,索引色模式的数据区,索引值,R,G,B,1,R1,G1,B1,2,R2,G2,B2,：,:,:,:,N,RN,GN,BN,数据区,像素的调色板索引值,曹冲秤象与离散化,点击图片,播放视频,图像的数字化,所谓的,图像数字化,，是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。,图像的数字化包括了空间离散化（即采样）和明暗表示数据的离散化（即量化）。,图像的数字化, 量化概念,量化,是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数。,充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0 255的整数来描述“从黑到白”。,在3bit以下的量化，会出现,伪轮廓现象,。,图像的数字化, 采样概念,采样,是指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。,由于图像是二维分布的信息，所以采样是在 x轴和y轴两个方向上进行的。,一般情况下， x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。,图像的数字化, 采样间隔,采样时的注意点是：,采样间隔,的选取。,采样间隔太小，则增大数据量；太大， 则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认,。,二维采样定理（Nyguist 准则）,1/x,1/y2倍的图象函数上限频带。,图像的数字化, 采样指标分辨率,分辨率,是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。,单位：像素/英寸，像素/厘米,（如：扫描仪的指标 300dpi）,分辨率,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。,单位：像素*像素,（,如：数码相机指标,30,万像素（,640*480,）,数字图像的灰度直方图,在数字图像处理中，灰度直方图是,最简单,且,最有用,的工具，可以说，对图像的分析与观察，直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图。,数字图像的灰度直方图, 定义,灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。有两种表示形式,1）图形表示形式,横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。,2） 数组表示形式,数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。,数字图像的灰度直方图, 计算例,1,2,3,4,5,6,6,4,3,2,2,1,1,6,6,4,6,6,3,4,5,6,6,6,1,4,6,6,2,3,1,3,6,4,6,6,灰度直方图,数字图像的灰度直方图, 性质,所有的空间信息全部丢失；,每一灰度级的像素个数可直接得到。,灰度直方图与图像之间的关系是多对一的映射关系,子图直方图之和为整图的直方图,直,方图,26,数字图像的灰度直方图, 应用,前面提到过，灰度直方图是最简单的，最有用的工具。,简单性从其一维的数据形式，以及简单的计算方法可以感受到。,有用性，在这里通过几个应用例子来说明。,数字图像的灰度直方图应用, 数字化参数,直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。,一幅图像应该利用全部或几乎,全部可能的灰度级,，否则等于,增加了量化间隔,。丢失的信息将不能恢复。,数字图像的灰度直方图应用, 分割阈值选取,假设某图像的灰度直方图具有,二峰性,，则表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。,取二峰间的谷点为阈值点，可以得到好的,二值处理,的效果。,谢谢大家,作 业,P2930：1，5,