第02章数字图像处理基础

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1、第2章数字图像处理基础2.1图像数字化技术2.2数字图像类型2.3图像文件格式2.1图像数字化技术图像处理的方法有模拟式和数字式两种。由于数字计算技术的迅猛发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。我们日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像，所以数字图像处理的一个先决条件就是将连续图像离散化，转换为数字图像。　　图像的数字化包括采样和量化两个过程。　　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g(i，j)(即二维数组)来表示：(2-1)矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i，j)代表(i，j)点的灰度值，即亮

2、度值。对以上数字化过程有以下几点说明：(1)由于g(i，j)代表该点图像的光强度，而光是能量的一种形式，故g(i，j)必须大于零，且为有限值，即0

3、表示为g(i，j，λ，t)。2.1.1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。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进行直线扫描，取出各水平行上灰度值的一维扫描信号。而后再对一维扫描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，用两个步骤完成采样操作。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，最后再沿水平方向采样三个步骤。对

4、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M×N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，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ω，以T≤1/(2ω)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)，即式中采样示意图如图2-2所示。图2-2采样示意图2.1.2量化模拟图像经过采样后，在空间上离散化为

5、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)说明了量化过程。若连续灰度值用z来表示，对于满足zi≤z

6、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

7、量化方案，因此，实用上一般多采用等间隔量化。2.1.3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为b=M×N×Q(b)（2-2）字节数为（2-3）对一幅图像，当量化级数Q一定时，采样点数M×N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，图像的块状效应就逐渐明显。同理，当图像的采样点数一

8、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；量化级数越少，图像质量越差，量化级数