第二章 数字图像处理基本概念ppt课件.ppt

《第二章 数字图像处理基本概念ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、第二章数字图像处理的基本概念图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。模拟图像数字图像正方形点阵具体来说，就是把一幅图画分割成如图2.3.1所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。它包括采样和量化两个过程。小区域的位置和灰度就是像素的属性。将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。采样经采样图像被分割成空间上离散的像素，但

2、其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。一般来说，，g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）量化数字图像的描述(1)1.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。数字图像的描述(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。灰度图像描述示例数字图像的描述(3)数字图像的描述(4)3．彩色图像彩色图像

3、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。数字图像的描述(5)数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。量化参数与数字化图像间的关系一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，

4、空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。数字化设备必须能够将图像划分为若干像素并分别给它们地址，能够度量每一像素的灰度并量化为整数，能够将这些整数写入存储设备。数字化设备A．采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。B．图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。C．

5、光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。D．量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。E．输出存储体：将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器，或磁盘等。常用的数字化器是扫描仪和数码相机。数字化设备组成人类视觉的研究，一直是许多学者所关注的课题。这不仅因为视觉是人的主要感觉功能而需要充分地了解，人的视觉系统能那样完美的完成许许多多复杂的信息处理功能，故而引起许多学科的研究者对它抱有极大的兴趣，想了解视觉系统如何获得外界丰富的信息，如何进行压缩编码，又如何在大脑里表示这些信息，并最后作出决策和行动。总之人们想了解视觉系统作为一个信息处理系统是如何工作的。这是一些非常复杂的问题。视

6、觉系统视觉研究所涉及的学科非常多，它与物理学、心理学、生理学、解剖学、计算机科学等有关。视觉系统基本构造(1)眼球结构平均直径：20mm虹膜：2mm~8mm控制入光量视网膜：图像视觉视锥体：中央凹颜色和细节识别600万~700万视杆体：亮度7500万~15000万白昼视觉和夜视觉视网膜结构模型视觉系统基本构造(2)视觉系统基本构造(3)眼睛观察树的光学表示方法晶状体的聚焦中心与视网膜(14mm-17mm)由睫状体的韧带张力控制晶状体的扁厚•图像变换图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。图像变换算法很多，重点学习傅立叶变换的算法、性质和应用。视觉系统基本构

7、造(4)眼睛中图像的形成，外界光线通过透明的角膜射进眼球。角膜对入射光具有聚光作用，瞳孔起了照相机的光圈作用，它限制了入射光的通量。在虹膜的后面是晶状体，晶状体悬挂在睫状体上，睫状体的收紧和松弛使晶状体改变凸度，起着光学变焦透镜的作用。晶状体的后面是玻璃体，它充满在晶状体和视网膜所包围的内部空间，光线最后落在眼底的视网膜上。•图像变换图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。图像变换算法很多，重点学习傅立叶变换的算法