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1、第2章图像处理基础本章重点：图像的数字化以及数字化图像表示方法图像存储格式第2章图像处理基础2.1人眼成像过程2.2简单的图像形成模型2.3图像的数字化2.4数字图像的基本类型2.5数字图像的基本文件格式2.6傅里叶变换2.1人眼成像过程人眼是一个平均半径为20mm的球状器官。它由三层薄膜包围着，如右图所示。最外层是坚硬的蛋白质膜，其中，位于前方的大约1／6部分为有弹性的透明组织，称为角膜，光线从这里进入眼内。其余5／6为白色不透明组织，称为巩膜，它的作用是巩固和保护整个眼球。中间一层由虹膜和脉络膜组成。虹膜的中间有一个圆孔，称为瞳孔。它的大小可以由连接
2、虹膜的环状肌肉组织来调节，以控制进入眼睛内部的光通量大小，其作用和照相机中的光圈一样。最内一层为视网膜，它的表面分布有大量光敏细胞。除了三层薄膜，在瞳孔后面有一个扁球形的透明体。水晶体的作用如同可变焦距的一个透镜，它的曲率可以由睫状肌的收缩进行调节，从而使景象始终能刚好地聚焦于黄斑区。眼睛的晶状体和普通光学透镜之间的主要差别在于前者的适应性强。用眼睛看建筑物侧面的图解，C点是晶状体的光心近视眼远视眼2.2简单的图像形成模型一幅图像实际上记录的是物体辐射能量的空间分布，这个分布是空间坐标、时间和波长的函数，即:I=(x,y,z,λ,t)当一幅图像为平面单色
3、图像时，空间坐标变量z,波长λ可以从函数中去除，一幅图像可以用一个二维分布函数表示:f(x,y,t)一幅平面静态单色图像，可以将时间函数t从函数中去除，图像可以用f(x,y)来表示。2.3图像的数字化几个名词：图象、图像、图片、影象、图形Image,Picture,Pattern连续图像照片、电视、录象、电影数学表达式：f(x,y,t)是一个二维分布函数，t是时间变量。2.3图像的数字化连续图像数字图像离散化目的：便于计算机处理。离散化:空间采样:512×512象素Pixel分辨率Resolution幅值量化：256级,28级,8bit灰度级Greyle
4、vel数字图像可以理解为对二维函数f(x，y)进行采样和量化(即离散处理)后得到的图像，因此，通常用二维矩阵来表示一幅数字图像。将一幅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。数字化过程主要包括两个步骤：采样和量化。2.3.1采样采样（Sampling）:是对图像空间坐标的离散化，它决定了图像的空间分辨率。用一个网格把待处理的图像覆盖，然后把每一小格上模拟图像的各个亮度取平均值，作为该小方格中点的值。图像的采样对一幅图像采样时，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M×N个像素，从而f(x,y)构成一个M×N实
5、数矩阵：每个元素为图像f(x,y)的离散采样值，称之为像元或像素。类比一维信号电压流量txy二维图象二维采样定理（Nyguist准则）1/△x,1/△y≥2倍的图象函数上限频带。2.3.2量化把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。曹冲秤象与离散化量化量化的方法包括：等间隔量化和非非等间隔量化。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。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。非均匀量化依据一副图像具体的灰度值分布的概率密度函
6、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；对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。(a)量化(b)量化为8bit量化示意图(a)256级灰度图象(b)子图(c)子图对应的量化数据图像量化实例对一幅图像，当量化级数一定时，采样点数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。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。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
7、值图像，图像出现假轮廓。采样点数和量化级数的关系：(a)采样点256×256时的图像(b)采样点64×64时的图像(c)采样点32×32时的图像(d)采样点16×16时的图像采样点数与图像质量之间的关系(a)量化为2级的Lena图像(b)量化为16级的Lena图像(c)量化为256级的Lena图像量化级数与图像质量之间的关系1972年1997年分辨率不同的图象比较分辨率640x480分辨率320x240分辨率160x120分辨率80x60从粗到细地观察分辨率640x480分辨率320x240分辨率160x120分辨率80x60查视力=检测分辨率？Cloc
8、kwisefromtopleft:StandardLena;LenawithaG
