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1、第二章图像处理基础2.1图像的分类图像与其他的信息形式相比，具有直观、具体、生动等诸多显著的优点，可以按照图像的表现形式、生成方法等对其进行不同的划分。1．按照图像的存在形式分类按照图像的存在形式分类，可分为实际图像与抽象图像。（1）实际图像通常为二维分布，又可分为可见图像和不可见图像。可见图像指人眼能够看到并能接受的图像，包括图片、照片、图、画、光图像等。不可见图像如温度、压力、高度和人口密度分布图等。（2）抽象图像如数学函数图像，包括连续函数和离散函数。2．按照图像亮度等级分类按照图像亮度等级分
2、类，可分为二值图像和灰度图像。（1）二值图像只有黑白两种亮度等级的图像。（2）灰度图像有多重亮度等级的图像。3．按照图像的光谱分类按照图像的光谱特性分类，可分为彩色图像和黑白图像。（1）彩色图像图像上的每个点有多于1个的局部特性，如在彩色摄影中的图像，每个像点就有分别对应3个亮度值。（2）黑白图像每个像点只有一个亮度值分量，如黑白照片等。4．按照图像是否随时间变换分类按照图像是否随时间变换分类，可分为静止与活动图像。（1）静止图像不随时间而变换的图像，如各类图片等。（2）活动图像随时间而变换的图像，
3、如电影和电视画面等。5．按照图像所占空间和维数分类按照图像所占空间和维数分类，可分为二维和三维图像。（1）二维图像平面图像，如照片等。（2）三维图像空间分布的图像，一般使用2个或者多个摄像头完成。2.2图像的表示I=f(x,y)2.2.l图像信号的表示图像的亮度可用多变量函数表示:I=f(x,y,z,λ,t)式中:依次为空间某点的坐标、光的波长；t为时间轴坐标。2.2.2数字图像的表示一幅M*N个像素的数字图像,其像素灰度值可用M行N列的矩阵来表示,对数字图像的各种处理就可以变成对矩阵的各种运算。把
4、数字图像左上角的像素定为(1,1)个像素,右下角的象素定为(M,N)个像素。数字图像中的像素与二维数组中的各元素一一对应。2.2.2数字图像的表示N像素f(0,0)f(0,1)…f(0,n-1)f(1,0)f(1,1)…f(0,n-1)M像素像素F=：：f(m-1,0)f(m-1,1)…f(m-1,n-1)数字图像矩阵表示(M行N列矩阵)一幅M*N个像素的数字图像的矩阵表示1．黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值为0、1。2．灰度图像灰度图像是指
5、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RGB是由不同的灰度级来描述的。2.3图像信号的数字化数字图像可以由以下三种途径得到：（1）将传统的可见光图像经过数字化处理转换为数字图像，例如将一幅照片通过扫描仪输入到计算机中，扫描的过程实质上就是一个数字化的过程。(2)应用各种光电转换设备直接得到数字图像，例如卫星上搭载的推帚式扫描仪和光机扫描仪可以直接获取地表甚至地下物体的图像并实时存入存储器中。（3
6、）直接由二维离散数学函数生成数字图像。将图像转化为数字图像称图像数字化，就是把图像分割成一个个的称为像素的小区域，每个像素的亮度或灰度值用一个整数来表示。数字图像像素（采样点）数字化图像（模拟图像）数字图像正方形点阵灰度亮度等的分布1采样采样就是把在时间上和空间上连续的图像转换成为离散的采样点（即像素）集的一种操作。由于图像是一种二维分布的信息，为要对它完成采样操作，就需要将二维信号变为一维信号，再对一维信号完成采样。具体做法:先沿垂直方向，按一定间隔以上到下顺序地沿水平方向直线扫描取出各行的上灰度
7、值。而后再对该一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。对于运动图像，还需先在时间轴上采样，即先沿垂直方向采样,再沿画面垂直方向采样，最后再沿画面水平方向上采样这样三步完成采样的操作。若采样结果每行像素为M个，每列像素为N个则整幅图像大小为M*N个像素。垂直方向的采样(扫描线)各扫描线上对应一条采样量化整数值扫描线像素的系列N象素静止图像时间轴方向（扫描线）M像素的采样数字图像（M*N像素）垂直方向运动图像的采样（模拟）对空间坐标的数字化对灰度值的（含时间轴方向）数字化在进行采样时，采样点间隔的选取
8、是一个非常重要的问题。它决定了采样后的图像忠实地反映原图像的程度。采样间隔大小的选取要根据原图像中包含何种程度的细微浓淡变化来确定。一般,图像中细节越多，则采样间隔应越小。2量化经过采样，模拟图像已在时间、空间上离散化为像素。但采样结果所得的像素的值仍是连续量。把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称为量化，即采样点亮度的离散化。采样后的图像只是在空间上被离散化，成为样本的阵列，但是由于原图像f(x,y）是连续图像，因此每个像素还是可能取值为无穷多
