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1、1图像的数字化一采样概念>采徉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轴两个方向上进行的。>一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。2•图像的数字化一采样间隔>采样时的注意点是:采样间隔输选取。>采样间隔太小，则增人数据最；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。3•图像的数字化一采样指标分辨率>分辨承是指映射到图像平面上的单个像索的景物元索的尺寸。单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）>乡辨率或者
2、是指要精确测虽: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））4•图像的数字化一一量化概念>呈化是将各个像索所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的虽化值为整数>充分考虑到人眼的识别能力之麻，目前非特殊用途的图像均为8bit最化，即采用0-255的整数來描述“从黑到白”。>在3bit以下的量化，会出现伪伦廓现彖==>均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。>非均匀虽: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6•—般
3、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7.数字图像的灰度直方图一一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。冇两种表示形式图形表示形式横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。组表示形式数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像索个数。&数字图像的灰度直方图一一性质>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9.线性对比度展宽>对比度展宽的目的是：通过将亮暗差异（即对比度）扩人，
4、来把人所关心的部分强调出来。>原理是，进行像素点对点的，灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮喑差界的扩大。会写分段函数g屮)2»K¥f(M)10・直方图均衡化一一基本原理>直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，阳对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。>因为灰度分布可在直方图小描述，所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图11•直方图均衡化方法实现2•求直方图♦设f、g分别为原图像和处理后的图像。♦求出原图f的灰度宜方图，设为h°♦显然,
5、在［0,255］范围内量化时，h是一个256维的向量。2•计算原图的灰度分布概率•求出图像f的总体像素个数Nf=m*n（m,n分别为图像的长和宽）•计算每个灰度级的分布概率，即每个像索在整个图像中所占的比例。hs(i)=h(i)/Nf(i=0,l,—,255)例h=[3,2,4,4,1,1,4,1,2,3]As=[3/25,2/25,4/25,4/25,1/25,1/25,4/25,1/25,2/25,3/25]=[0.12,0.08,0.16,C1,0.04,0.04,96,0.04,0.08,
6、0.12]X喪级0145£7893•计算原图灰度的累计分布设图像各灰度级的累计分布hp。妇⑴伙）k=0i=0丄2,...,255I0123A567R9例ht=[012.008.016.0.16,004.004.016.004.008.0.12]hp=[0.12.020,0.36,052.056.060,076.080,0.88,1.00]4•计算原、新图灰度值的影射关系/（门）工0皿）=0蚣仗）："，））（"，力H0）口口□口口□□例hp=[0.12,0.20,0.36,0.52,0.56,0.6
7、0,0.76,0.80,0.88,1.00]JZU9*hp=[,1.80,3.24,4.68,5.04,5.40,6.84,7.20,7.92,9.00]影射关系：新图[0,2,3,5,5,5,7,7,8,9]原图[0,1,3,4,5,6,7,8,9]13998213733606468205292609*hp㈡C=16.92112599832575570757830539370C=15.84215.原、新图灰度直方图比较仔的灰屋直方图12.图像的几何变换•图像的形状变换是指图像的放大、缩小与错切。
8、•图像的位置变换是指图像的平移、镜像与旋转图像的缩小：分为按比例缩小和不按比例缩小两种图像放大：II•图像放大从字面上看，是图像缩小的逆操作，但是，从信息处理的角度来看，则难易程度完全不一样•图像缩小是从多个信息屮选出所需要的信息,而图像放大则是需要对多出的空位填入适当的值，是信息的估计。图像错切：•图像的错切变换实际上是平面景物在投影平面上的非垂直投影效果。•因为绝大多数图像都是三维物体在二维平面上的投影得到的，所以需要研究图像的错切现象。图像的平移：平移变换公式:123X-X
