[工学]图像处理与图像识别第2章基本概念

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1、第二章图像的基本概念2.1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。2.1.1采样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。一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。2.1.1采样采样时的注意点是：采样间隔的选取，以及采样保持方式的选取。采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生频率的混叠现象（P34）。采样保持，一般不做特殊说明都是采用0阶保持的方式，即一个像素的值是其局部区域亮度（颜色）的均值。2.1.2分

2、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）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））2.1.3量化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，即用[0255]描述“从黑到白”。在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象。2.1.4量化方法量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内

3、等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率。2.2数字图像的描述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。因为矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像。同时，前面我们已经提到，量化值是整数，因此描述数字图像的矩阵一定是整数阵。2.2数字图像的描述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，我们这里以矩阵坐标系来定义图像

4、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2.2.1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２值图像。2值图像的像素值为0、1。2.2.2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。灰度图像描述示例2.2.3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RBG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。2.3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

5、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。2.3.1灰度直方图的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。即：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。灰度直方图的计算示例1234566432211664663456661466231364661234565456214灰度直方图2.3.2灰度直方图的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2.3.3灰度直方图的应用前面提到过，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

6、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。2.3.3.1数字化的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。2.3.3.2图像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２值处理的效果。作业（共2题）1.我们知道，要构成一幅数字图像需要采样和量化，如果采样和量化都充分细的话，就可以得到好的画质。但是数

7、据量也就变得很大。问当数据量被限定时，你如何考虑图像的量化与采样，可以使图像的表现效果尽可能好？2.在图像量化中，有非均匀量化技术。当灰度级的级低的时候用它比较有效。但是为什么在灰度级级数高时几乎不用？黑白图像灰度图像彩色图像彩色图的灰度直方图灰度图的灰度直方图灰度直方图具有二峰性具有二峰性的灰度图的2值化灰度分布效果比较示意图均匀量化效果示意图非均匀量化效果示意图均匀量化与非均匀量化的比较量化与采样的效果说明图例原图低灰度级量化低分辨率低bit量化的伪轮廓现象示意图