数字图像处理及应用（MATLAB)第1章

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1、高等教育“十二五”规划教材数字图像处理及应用(MATLAB版)杨帆等编著化学工业出版社目录第1章数字图像处理基础第2章数字图像变换技术第3章图像增强及去噪技术第4章图像分割与特征分析第5章数字视频及压缩编码技术第6章数字图像处理实例分析第7章数字图像处理软件设计第8章数字图像处理实验第一章数字图像处理基础1.1图像及图像的数字化1.2图像的采集及常用格式1.3数字图像处理及主要应用1.4MATLAB及其在图像处理中的应用1.1图像及图像的数字化1.1.1图像及分类图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透

2、射光的分布，它是客观存在的，而“像”是人的视觉系统所接收的图在人脑中所形成的印象或认识。总之，凡是人类视觉上能感受到的信息，都可以称为图像。就其本质来说，可以将图像分为两大类：一类是模拟图像，包括光学图像、照相图像、电视图像等。另一类是将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像，称为数字图像。本书中涉及到的图像处理都是指数字图像的处理。1.1.2图像的数学模型在计算机中，图像由像素组成，如图（a）所示图像被分割成图（b）所示的像素，各像素的灰度值用整数表示。(a)原图像（b）像素组成的图像(c)二维矩阵图数字图像一幅M×N个像素

3、的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵f（i，j）表示：习惯上把数字图像左上角的像素定为（1，1）像素，右下角的像素定为（M，N）像素。若用i表示垂直方向，j表示水平方向，这样，从左上角开始，纵向第i行，横向第j列的第（i，j）像素就存储到矩阵的元素f（i，j）中，数字图像中的像素与二维矩阵中的每个元素便一一对应起来。（a）所示图像可用图（c）所示矩阵表示。(a)原图像（b）像素组成的图像(c)二维矩阵图数字图像1.1.3采样及量化1.采样图像信号是二维空间的信号，其特点是：它是一个以平面上的点作为独立变量的函数。例如黑白与灰度图像是用二

4、维平面情况下的浓淡变化函数来表示的，通常记为f(x，y)，它表示一幅图像在水平和垂直两个方向上的光照强度的变化。图像f(x，y)在二维空域里进行空间采样时，常用的办法是对f(x，y)进行均匀抽样。取得各点的亮度值，构成一个离散函数f(i，j)。其示意图如图所示。图采样示意图如果是彩色图像，则是以三基色(RGB)的明亮度作为分量的二维矢量函数来表示。即f(x,y)=同一维信号一样，二维图像信号的采样也要遵循采样定理。二维信号采样定理与数字电路中讲的一维信号采样定理类似。2.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

5、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（a）说明了量化过程。若连续灰度值用z来表示，对于满足zi≤z≤zi+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（8bit）来表示。把由黑—灰—白的连续变化的灰度值，量化为0～255共256级灰度值，灰度值的范围为0～255，0为黑色，255为白色。表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。量化示意图一幅图像在采样时，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

6、字图像数据量的大小。假定图像取M×N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为字节数为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

7、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，实际上一般都采用等间隔量化。对一幅图像，当量化级数一定时，采样点数M×N对图像质量有着显著的影响。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。如图所示，量化级数越多，图像质量越好，当量化级数越少时，

8、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。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：（