数字图像处理new

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1、1.2数字图像处理的基本概念1.2.1图像及其类型（1）可见图像可见图像是指视觉系统可以直接看见的图像（2）物理图像物理图像所反映的是物体的电磁波辐射能，包括可见光和不可见光图像。物理图像的一个重要子集是多光谱图像，包括物体的近红外，中红外，热红外等波普信息。绝大部分的物理图像也是数字图像。（3）数学图像数学图像是指由连续函数或离散函数生成的抽象图像。1.2.2图像与数字图像图像是其所表示物体的信息的直接描述和概括表示。以数学方法描述图像时，图像可以认为是空间各个坐标点上光照强度的集合。数字图像可以定义为一个物体的数字表示，或者说是对一个二维矩阵施加一系列的操作

2、，以得到所期望的结果。也可以说，一副数字图像是一个被均匀采样和均匀量化的二维数值矩阵。1.2.3其他相关概念（1）噪声：一般是指加性的或乘性的非图像本源信息，即图像的污染信息。（2）对比度:是指一副图像中灰度反差的大小（3）采样密度：是指在图像上单位长度包含的采样点数。采样密度的倒数即像素间距。（4）放大率：是指图像中物体与其所对应的景物中物体的大小比例关系。（5）数字化：是将一副图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程。将一副图像进行数字化的过程就是在计算机内生成一个二维矩阵的过程。数字化过程包括扫描、采样和量化三个步骤。（1）扫描：是按照一定的先后顺序对一

3、副图像进行遍历的过程。（2）采样：是指遍历过程中，在图像的每个像素位置上测量其灰度值，即亮度值。（3）量化：是将采样得到的灰度值通过模数转换等器件转换为离散的整数值。1.2.4数字图像的获取方法（1）将传统的可见图像经过数字化处理转换为数字图像。（2）应用各种光电转换设备直接得到数字图像。（3）直接由二维离散数学函数生成数字图像。1.2.5数字图像的矩阵表示数字图像在计算机中采用二维矩阵表示和存储。1.3数字图像的类型1.3.1图像的基本类型1.二值图像：二值图像的灰度值只有0,1两个，其中灰度值0代表黑素，1代表白色。2灰度图像：灰度图像一般是指具有256级灰

4、度值的数字图像，灰度图像只有灰度颜色而没有彩色。3索引图像：索引图像的文件结构与灰度图像的和RGB图像文件不同，它既包括存放图像数据的二维矩阵，还包括一个颜色索引矩阵（成为MAP），因此称为索引图像，又成为映射图像。4RGB彩色图像RGB图像可以表示2的24次方种颜色，相应的每个像素需要3个字节的存储空间。1.3.2计算机的彩色表示4.1基本运算的类型所有以二维信息形式输出的信息统称为广义图像，标号图像也属于广义图像的范畴。4.2.3点运算的应用1对比度增强：点运算可以扩展所关注部分的灰度信息的对比度，使之占据可显示灰度级的更大部分。2光度学标定：人们常常希望数

5、字图像的灰度能反映诸如光照强度，光密度等物理特性，通过去掉图像传感器的非线性影响，点运算可达到该目的。4.3代数运算4.3.2加法运算：加法运算通常用于平均值降噪等多种场合。4.3.3减法运算：图像相减常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算。（1）消除背景影响（2）差影法：所谓差影法，实际上就是图像的减法运算，是指将同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像相减。（3）求梯度幅度：图像的减法运算也可应用于求图像梯度函数。4.4.1齐次坐标：这种以n+1维向量表示n维向量的方法称为其次坐标表示法。4.4.5图像旋转变换：图像的旋转变

6、换是指以图像的中心为原点，将图像上的所有像素都旋转同一个角度的变换。4.5灰度级插值4.5.1最近邻法：最近邻法是一种简短的插值方法，它是通过计算与点平p（x。，y。）临近的四个点，并将与点p（x。，y。）最近的整数坐标点（x，y）的灰度值取为p（x。，y。）点灰度近似值。4.5.2双线性插值法：双线性插值法是对最临近法的一种改进，即用线性内插方法，根据点p（x。，y。）的四个相邻点的灰度值，通过两次插值计算出灰度值f（x。，y。）。（印书）5.1连续傅里叶变5.4离散K-L变换的优点：去相关性好，该变换在数据压缩、图像旋转、遥感多光谱图像的特征选择和统计识别等

7、方面具有重要意义。（印书）6.2.3图像增强效果评价6.4.3直方图规定化：在实际应用中，有时并不需要图像的直方图具有整体的均匀分布，而希望直方图与某一规定要求的直方图一致，这就是直方图规定化。6.5.1代数运算增强的应用：（1）通过对同一景物或物体的多幅图像进行平均值运算，理论上可以起到降低或消除图像加性随机噪声的作用。（2）图像间的差值运算可以获取图像的时间信息。（3）图像的卷积运算可以对图像的边缘轮廓进行增强。（4）图像间的除法运算可以消除对遥感图像的影响。6.5.2图像的比值处理应用（1）同谱异物问题：同谱异物问题是指尽管图像具有相同的频谱特性，但却是不

8、同的物体。（2）同物异谱