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时间:2020-10-04
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1、第二章图像的基本知识和运算2.1图像的采样和量化2.2图像的灰度直方图2.3图像的文件格式2.4图像处理基本运算概述2.5点运算2.6代数运算2.7几何运算2.1图像的采样和量化图像数字化:指将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图像。模拟图像数字图像离散化模拟图像:照片、电视、录象、电影。数学表达式:二维分布函数,t表示时间变量。数字图像:用矩阵来描述的。第一步:空间采样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。数字化过程图像采样采样处理:将xy平面分配到一个网格上。xy平面(a,b)与采样相关的概念(
2、分辨率)分辨率传感器摄像的精确度。通常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*像素分辨率320x240分辨率160x120分辨率80x60图象尺寸:127*176分辨率:(a)127*176(b)63*88(c)31*44(d)15*22256×25664×6432×3216×16第二步:量化将各像素的明暗信息离散化,用数字表示像素点信息称为图像的量化。量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能力,目前非特殊用途的图像均为8bit量化,即用0~255描述“黑~白”。图2-3量化示意图(a)量化;(b)量化为8bit图像的量化与数字图象的质量256灰度级64灰度级16
3、灰度级128灰度级对于彩色图像,是按照颜色成分——红(R)、绿(G)、蓝(B)分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8bit量化,即每种颜色量级别是256,则可以处理256×256×256=16777216种颜色。2.2图像的灰度直方图2.2.1定义2.2.2性质2.2.3用途2.2.1图像灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中该灰度级的像素个数。即:横坐标表示灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。1234565456214123456643221166466345666146623136466灰度直方图灰度直方图另一种定义方式在下页图示中,有一条灰度级为D1的轮
4、廓线,在更高的灰度级D2处还画有第二条轮廓线。A1表示第一条轮廓线所包围区域的面积,同样,A2表示第二条轮廓线所包围的区域的面积。在一幅连续图像中,将具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积,称为灰度级D的阈值面积函数,用A(D)表示,则直方图可定义为:对于离散函数,固定△D为1,则上述定义变为:H(D)=A(D)-A(D+1)设r代表图像中像素灰度级,作归一化处理后,r将被限定在[0,1]之内。在灰度级中,r=0代表黑,r=1代表白。对于一幅给定的图像来说,每一个像素取得[0,1]区间内的灰度级是随机的,即r是随机变量。假定对每一瞬间,它们是连续的随机变量,则可以用概率密度函数pr(r)来
5、表示原始图像的灰度分布。若横轴代表灰度级r,纵轴代表灰度级的概率密度函数pr(r),这样就可以针对一幅图像在该坐标系中作出一条曲线。这条曲线在概率论中就是概率密度曲线,如图所示。图像灰度分布概率密度函数直方图表明每一个灰度有多少个像素2.2.2图像灰度直方图的性质直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数(或频数)的统计结果,它只反映该图像中不同灰度值出现的次数(或频数),而未反映某一灰度值像素所在位置。也就是说,它只包含了该图像中某一灰度值的像素出现的概率,而丢失了其所在位置的信息。任一幅图像,都能唯一地确定出一幅与它对应的直方图,但不同的图像,可能有相同的直方图。也就是说,图像与直方图之
6、间是多对一的映射关系。如图就是一个不同图像具有相同直方图的例子。空间信息丢失图像与直方图间的多对一关系2.2.3图像灰度直方图的用途用于判断图像量化是否恰当?直方图给出了一个简单可见的指示,用来判断一幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅图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。观察直方图可以看出不合适的数字化较暗图象的直方图P(rk)rk较亮图象的直方图P(rk)rk对比度较低图象的直方图P(rk)rk对比度较高图象的直方图P(rk)rk边界阈值选取假设某图象的灰度直方图具有二峰性,则表明这个图象的较亮的区域和较暗的区域可以较好
7、地分离,取这一点为阈值点,可以得到好的二值处理的效果。选取146为阈值的二值化灰度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2.3图像的文件格式数字图像通常有两种表示形式:位图矢量图位图和矢量图的比较(1)1、点位图由像素构成,矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素,像素包含了色彩信息。包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。如:表示一个圆形,矢量图
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