数字图像处理-z2图像的基本知识

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1、第二章图像的基本知识图像获取、图像的数字化、数字图像的描述计算机图像数据处理彩色图像简介1图像获取、图像的数字化、数字图像的描述图象获取也就是图像的数字化过程,即将图像采集到计算机中的过程;主要涉及成像及模数转换(A/DConverter)技术,曾经是很昂贵的,一直是挡在普通用户面前的难以逾越的主要障碍之一;随着计算机与微电子特别是固体成像设备(电荷耦合设备CCD(ChargeCoupledDevices))的快速发展,使得图象获取设备的成本显著降低,因而越来越普及,目前已成为高档微机的内置设备。2图像获取、图像的数字化、数字图像的描述以CCD

2、技术为核心,目前图象获取设备有黑白摄象机、彩色摄象机、扫描仪、数字相机等,性能与价格主要取决于CCD的规格,如尺寸等。除了这些常见的类型外,目前有许多厂商提供各种其它的专用设备,如显微摄象设备、红外摄象机、高速摄象机、胶片扫描器等等。此外,遥感卫星、激光雷达等设备提供其它类型的数字图象。3图像获取、图像的数字化、数字图像的描述目前,图象的数字化设备可分为两类:一类是基于图象采集卡或图象卡将模拟制式的视频信号(RS170/CCIR黑白电视信号,PAL/NTSC彩色电视信号,S-Video视频信号等)采集到计算机;另一类是摄象机本身带有数字化部件可

3、以直接将数字图象通过计算机端口(如并口、USB接口)或标准设备(如磁盘驱动器)传送进计算机。4图像获取、图像的数字化、数字图像的描述图像的数学表示:一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度,即一幅图像可看成是空间各个点坐标上的光强度i的集合。其普遍数学表达式为:它可以代表一幅运动的(t)、彩色/多光谱(λ)、立体(x,y,z)图像。其中静止图像:黑白图像:平面图像:5由于运动图像可用(静止)图像序列表示;彩色图像可以分解成三基色图像;三维图像可由二维重建。本课程主要研究静止、平面、黑白图像,即图像获取、图像的数字化、数字图像的描述6图像的特点:1

4、.空间有界:2.亮度有界:由于f(x,y)的值是能量的记录,故其是非负有界的实数。综上,因为人的视野有限,所以,人看到的平面图像是一个二元、有界、非负的连续(指模拟光学图像)函数。图像获取、图像的数字化、数字图像的描述图像在某点处的函数值称为图像在该点的灰度值或亮度。7计算机中数字图像的表示是模拟光学图像的数字化结果。在计算机中可用一矩阵表示,其中f(m,n)称为图像元素,简称像素(pixel),其取值为灰度(grey),一幅图像的灰度种类称为灰度级(greylevel)。图像获取、图像的数字化、数字图像的描述8一幅M×N个像素的数字图像,其像

5、素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示:图像获取、图像的数字化、数字图像的描述9一幅图像必须要在空间和灰度上都离散化才能被计算机处理。问题:采样频率(密度)取多大合适?采样以多少个等级表示样本的亮度值为最好?量化图像获取、图像的数字化、数字图像的描述空间坐标的离散化空间采样灰度的离散化灰度量化10图像获取、图像的数字化、数字图像的描述采样定理:若函数f(x,y)的傅立叶变换F(u,v)在频域中的一个有限区域外处处为零,设uc和vc为其频谱宽度,只要采样间隔满足条件Δx<=1/2uc,Δy<=1/2vc就能由f(x,y)的采样值fs(x,y)精确的

6、、无失真地重建f(x,y)。11图像的采样空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样确定水平和垂直方向上的像素个数N、M实际中为了便于计算机处理,通常取M=2m,N=2nMN图像获取、图像的数字化、数字图像的描述12图像获取、图像的数字化、数字图像的描述图像的量化取值的数字化被称为图像灰度级量化量化处理:将f映射到Z的处理Z的最大取值,确定像素的灰度级数G=2m,如256f13分辨率变化对图像的影响概念1、图像分辨率:区分细节的程度;2、影响因素:采样点数(M,N)和灰度级数。图像获取、图像的数字化、数字图像的描述14空间分辨率1、采样点数(采样

7、间隔)空间分辨率↑2、G不变,图像中各细节区域边缘出现“棋盘-马赛克”效应,即像素粒子变粗。图像获取、图像的数字化、数字图像的描述15图像获取、图像的数字化、数字图像的描述图不同采样点数对图像质量的影响(a)原始图像(256×256)(b)采样图像1(128×128)(c)采样图像2(64×64)(d)采样图像3(32×32)(e)采样图像4(16×16)(f)采样图像5(8×8)16图像获取、图像的数字化、数字图像的描述265x180133x9066x4533x2217幅度分辨率1、G↑图像幅度分辨率↑;2、M、N不变,G↓灰度渐变

8、成突变,出现虚假轮廓(有木刻画效果)。图像获取、图像的数字化、数字图像的描述18图像获取、图像的数字化、数字图像的描述图不同量化级别对图像质量的影响

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