第三章 图像处理技术教材
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数字图像处理_课件_3
s cr c 1
21
航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
29
数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
17
傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
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航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
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数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
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傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第3章 MATLAB数字图像处理基础
第3章 MATLAB数字图像处理基础
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章 数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步，在许多应用领域受 到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如：航空航天、生物医学工程、工业检测、 机器人视觉等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差， 严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高， 图像质量好，但数据量大。同时采样的孔径形状，大小与采样方式有关。如图3-6所 示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N，灰度级数 为的图像，其图像数据量为M×N×g（bit），量化等级越多，图像层次越丰富，灰 度分辨率越高，图像质量就越好，数据量大；反之，量化等级越少，图像层次欠丰 富，灰度分辨率越低，会出现假轮廓现象，图像质量就越差，数据量小。如图3-9所 示（但由于减少灰度级可增加对比度，所以在极少数情况下，减少灰度级可改善图 像质量）。所以量化等级对图像质量至关重要，在对图像量化时要根据需求选择合 适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星 发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是 航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站 不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱 图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的 有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章 数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步，在许多应用领域受 到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如：航空航天、生物医学工程、工业检测、 机器人视觉等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差， 严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高， 图像质量好，但数据量大。同时采样的孔径形状，大小与采样方式有关。如图3-6所 示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N，灰度级数 为的图像，其图像数据量为M×N×g（bit），量化等级越多，图像层次越丰富，灰 度分辨率越高，图像质量就越好，数据量大；反之，量化等级越少，图像层次欠丰 富，灰度分辨率越低，会出现假轮廓现象，图像质量就越差，数据量小。如图3-9所 示（但由于减少灰度级可增加对比度，所以在极少数情况下，减少灰度级可改善图 像质量）。所以量化等级对图像质量至关重要，在对图像量化时要根据需求选择合 适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星 发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是 航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站 不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱 图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的 有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
第3章 图像处理技术与应用-基础
第3章图像处理技术与应用3.1 图像基础知识3.2 图像处理软件Photoshop CS3.1 图像基础知识图形与图像图像的基本属性色彩与颜色模型图像的数字化图像文件的格式图形图像组成用计算机指令来表示一幅图，如画点、画线、画圆、画矩形等。
由像素点组成,每个像素点用若干二进制位表示其颜色、亮度和饱和度等属性。
优点任意缩放不变形适合表现自然界真实的景象缺点不适合描述复杂图形及真实世界所需存储空间比较大1．图形与图像2．图像的基本属性⏹像素：组成图像的基本单位，数字化过程中最小的采样点。
⏹图像大小：构成图像横向和纵向的像素点数目。
⏹分辨率：72ppi，打印时一般设为300ppi。
⏹像素深度：每个像素点所用二进制的位数，RGB彩色图像至少为24位，每个像素点可以有 224（约1600多万）种颜色中的一种。
3．色彩与颜色模型（1）色彩的产生物体本身是无色的，是光使物体有了颜色。
例如：在3ds Max的场景中放置了一个茶壶和一盏泛光灯，不同灯光颜色下茶壶所呈现的颜色。
色彩的三要素：色相、亮度和饱和度饱和度增加亮度增加色相①色相：色彩的外在表现，如红色、绿色和蓝色等。
②亮度：人眼感觉到的颜色明亮程度。
③饱和度：色彩的纯度，即颜色的深浅程度。
三原色（三基色）⏹光色三原色：红绿蓝（R G B）①任何颜色都可以用红、绿、蓝3种颜色按不同的比例混合而成；②红绿蓝是白光分解后的主要色光，符合人眼的视觉生理效应；③红绿蓝相互独立，其中一种色光不能由另外两种混合而成。
⏹印刷三原色：青色、品红色、黄色（C M Y）⏹颜料三原色：红黄蓝(符合人眼的感觉实际)颜色模型：描述和表示颜色的一种抽象的数学模型。
⏹计算机处理图像：RGB模型⏹印刷彩色图像：CMYK模型⏹彩色电视信号传输：YUV或YIQ模型RGB颜色模型的色彩空间（4）颜色模型和色彩空间色彩空间：用特定的颜色模型可以生成的颜色范围。
⏹Lab颜色模型：固定的色彩空间，与设备无关；⏹RGB、CMYK、HSB和HSL等颜色模型：与设备有关，不同设备可能具有不同的色彩空间。
数字图像处理第三章二值图像
图 3.13a 4邻点 中轴变换举例 中轴可作为物体的一种简洁表示．
图3．13b表明少量噪声会使中轴变换结果产 生显著的差异．
图 3.13b 中轴变换举例
3.5.7 细化
细化是把区域缩成线条、逼近中心线（骨架或核线）的一种图 像处理。细化的目的是减少图像成份，直到只留下区域的最基 本信息，以便进一步分析和识别．虽然细化可以用在包含任何 区域形状的二值图像，但它主要对细长形(而不是凸圆形或水滴 状)区域有效．细化一般用于文本分析预处理阶段，以便将文本 图像中线条图画或字符笔画表示成单像素线条．
d=i-j+m-1
二值图像及其对 角线上的投影图
3.4游程长度编码 (run-length encoding)
用图像像素值连续为1的个数来描述图像,有两种方法: （1）用1的起始位置和1的游程长度； （2）仅仅使用游程长度，0：表示从0象素开始 ； 例：
1的游程：（2,2）（6,3）（13,6）（20,1） （4,6）（11,10） （1,5 ）（11，1）（17，4）
洞
`S
(7) 边界
S的边界是S中与`S中有4连通关系的像素集合S '
（8) 内部
S中不属于它的边界的像素集合. S的内部等于S - S '
（9) 包围
如果从S中任意一点到图像边界的4路径必须与区域T相 交，则区域 T 包围区域 S（或S在T内）
S `S
边界
内部 包围
例：一幅二值图像
图像 边界
3.5.2 连通成分标记算法
(2) 路径
列：
[路i0径,j0 :]从[像,i1,素j1][i0 ,, j,0[]in 到,j像n]素，[[iikn
,
,
多媒体技术02_图像
图像的技术参数
不同的分辨率扫描同一张照片
A:200dpi
B:50dpi
图像B放大四倍 图像 放大四倍
图像的技术参数
图像分辨率
照片 5寸（5*3.5） 5*3.5） 6寸 (6*4) 7寸 (7*5) 10寸 10寸(10*8) 300dpi
一张5寸的照片, 一张5寸的照片, 扫描, 扫描, 然后数码冲 印成10 10寸 印成10寸, 如何达 到较好的效果? 到较好的效果?
图像的色彩——HSB模式 图像的色彩——HSB模式
饱和度(Saturation) 色光的纯度 色光的纯度 颜色的纯粹程度或颜色的深浅程度 与标准色彩中掺杂的其它颜色有关
不完全饱和
完全饱和
不完全饱和
不同亮度和饱和度的同一张图片
图像的色彩——HSB模式 图像的色彩——HSB模式
亮度/明度(Brightness) 亮度/明度(Brightness) 光波的幅度 光波的幅度 指彩色所引起的人眼对明暗程度的 感觉， 感觉，即色彩明暗深浅的程度
图像的色彩——RGB模式 图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式 三基色原理 计算机对色彩的表示
R255
R255 R255 B255 R255 G255 B255 G255 G255 B255 B255 G255
图像的色彩——RGB模式 图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式 适合于彩色显示器
图像的技术参数
图像深度 指位图中用于记录每个像素点数据 颜色）所占的位数 bit） 位数（ （颜色）所占的位数（bit） 它决定了彩色图像中可出现的最多颜 它决定了彩色图像中可出现的最多颜 色数，或者灰度图像中的最大灰度等 色数，或者灰度图像中的最大灰度等 级数。 级数。
数字图像处理数字图像与视频处理技术.
•教学目标
通过本章的学习，要求掌握多媒体技术中有关 图像、视频数字化的基本概念、方法、技术与应用 等知识。
*
教学内容
1 基本概念 2 数字图像数据的获取与表示 3 图像的基本属性 4 图像处理软件Photoshop 应用举
例
5 视频的基本知识
9/ 12/ 2019
3
教学内容
6 视频的数字化 7 数字视频标准 8 视频信息的压缩编码 9 Windows 中的视频播放软件 10 数字视频的应用9/Fra bibliotek12/ 2019
11
3.2 数字图像数据的获取与表示
3.2.2 数字图像的表示
9/ 12/ 2019
图3.2 彩 色 图 像 的 表 示
红色 分量
绿色 分量
蓝色 分量
12
3.3 图像的基本属性
3.3.1 分辨率
分辨率有两种：显示分辨率和图像分辨率。 1. 显示分辨率 它是指显示屏上能够显示出的像素数目。例如，显 示分辨率为840×480表示显示屏分成480行，每行显 示840个像素，整个显示屏就含有307200个显像点。 屏幕能够显示的像素越多，说明显示设备的分辨率 越高，显示的图像质量也就越高。
9/ 12/ 2019
20
3.4 图像处理软件Photoshop 应用举例
3.4.1 图像处理软件Photoshop简介
2、 PhotoShop运行在Windows图形操作环境中，可支 持TIF、TGA、PCX、GIF、BMP、PSD、JPEG等各种
流行的图像文件格式。 3、 PhotoShop能方便地与如文字处理，图形应用，桌 面印刷等软件或程序交换图像数据。 4、PhotoShop支持的图像类型除常见的黑白、灰度、 索引16色、索引256色和RGB真彩色图像外，还支持 CMYK、HSB以及HSV模式的彩色图像。
通过本章的学习，要求掌握多媒体技术中有关 图像、视频数字化的基本概念、方法、技术与应用 等知识。
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教学内容
1 基本概念 2 数字图像数据的获取与表示 3 图像的基本属性 4 图像处理软件Photoshop 应用举
例
5 视频的基本知识
9/ 12/ 2019
3
教学内容
6 视频的数字化 7 数字视频标准 8 视频信息的压缩编码 9 Windows 中的视频播放软件 10 数字视频的应用9/Fra bibliotek12/ 2019
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3.2 数字图像数据的获取与表示
3.2.2 数字图像的表示
9/ 12/ 2019
图3.2 彩 色 图 像 的 表 示
红色 分量
绿色 分量
蓝色 分量
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3.3 图像的基本属性
3.3.1 分辨率
分辨率有两种：显示分辨率和图像分辨率。 1. 显示分辨率 它是指显示屏上能够显示出的像素数目。例如，显 示分辨率为840×480表示显示屏分成480行，每行显 示840个像素，整个显示屏就含有307200个显像点。 屏幕能够显示的像素越多，说明显示设备的分辨率 越高，显示的图像质量也就越高。
9/ 12/ 2019
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3.4 图像处理软件Photoshop 应用举例
3.4.1 图像处理软件Photoshop简介
2、 PhotoShop运行在Windows图形操作环境中，可支 持TIF、TGA、PCX、GIF、BMP、PSD、JPEG等各种
流行的图像文件格式。 3、 PhotoShop能方便地与如文字处理，图形应用，桌 面印刷等软件或程序交换图像数据。 4、PhotoShop支持的图像类型除常见的黑白、灰度、 索引16色、索引256色和RGB真彩色图像外，还支持 CMYK、HSB以及HSV模式的彩色图像。
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
高中信息技术_图像处理教学设计学情分析教材分析课后反思
多媒体信息处理—图像处理教学设计一．学习目标：1.影响图像质量的三要素：分辨率、颜色、文件格式，区分位图与矢量图。
2.学习图像获取的方法3.了解常用图像加工工具4.实践体验photoshop常用三项基本操作二．重点难点：使用photoshop处理图片，解决实际问题三．教学过程：四．知识拓展观看视频《My world with PS》观看使用ps违法乱纪的现象五．师生进行总结学情分析：一、高一学生处于形象思维和抽象思维结合的时期，有些同学乐于发言喜欢跟老师合作；而有些同学开始羞涩保守，甚至开始抵触老师；不同年龄学生注意的深度、广度和持久性也不同。
针对这些特点，老师可以凭借经验和观察来灵活把握。
从学生感兴趣特的话题入手，一方面要尽量结合学生兴趣开展教学，另一方面又要适当引导不能一味屈尊或者迁就学生的不良兴趣。
二.学生平时接触过有关图像处理的操作，已经具有一定的基础。
通过课上操作发现学生知识有哪些方面的欠缺，一方面可以采取必要的补救措施，另一方面可以适当调整教学难度和教学方法。
针对不同的学生因材施教、采取变通灵活的教学策略三.学生学习风格分析班级整体学习风格：一个班级的孩子在一起时间长了会形成“班级性格”，有些班级思维活跃、反应迅速，但往往思维深度不够、准确性稍微欠缺；有些班级则较为沉闷，但可能具有一定的思维深度。
不同的学生个体也是如此，教师应该结合教学经验和课堂观察，敏锐捕捉相关信息，通过提出挑战性的问题、合作等方式尽量取学生之长、补其之短。
效果分析本次授课总体效果达到自己预期的目标，能够吸引学生的兴趣，带动学生的活力，让学生们融入到图片处理的有趣世界当中。
1.课前的安排哈利波特以及神笔马良的宣传视频将绚丽多彩画面世界传递给同学，这两部电影的特效极具代表性，以此引导学生们的兴趣。
对于这个安排达到自己预期的效果，学生们都饶有兴趣的观看，也为接下来对图片处理的教学做好铺垫。
2.在本次教学中对一些概念点（像素，分辨率等）以举图为例发散思维的方式，让同学们自己理解概念，用学生们自己的思维和语言来达到理解记忆的目的。
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采样和量化的结果是一个实际矩阵。一幅有M行和N列的数 字图像表示如下：
f (0,0)
f (x, y)
f (1,0)
f
(M
1,0)
f (0,1) f (1,1)
f (M 1,1)
f (0, N 1)
f (1, N 1)
f (M 1, N 1)
2019年6月13日1时23分
从上面的图中我们可以看出，在空间分辨率不变的情况下， 灰度级高的图像比灰度级低的图像质量更好。
通常把大小为M ×N，灰度为L级的数字图像称为空间分辨 率为M ×N像素、灰度级分辨率为L级的数字图像。
2019年6月13日1时23分
64 32 128*128 256*256
512*512
1024*1024
2019年6月13日1时23分
1024*1024
512*512
256*256
128*128
2019年6月13日1时23分
眼睛等于捕捉光线的摄影机，而大脑是组成影像 的机构。
所有的色彩视觉都是建立在人的视觉器官的生理 基础上的，所以研究色彩还必须了解视觉器官的 生理特征及其功能。
人眼的构造相当于一架摄像机或照相机。前面， 是由角膜、晶状体、前房，后房、玻璃体所共同 组成的具备镜头功能的组合，把物体发出的光线 聚焦到后面的相当与胶卷的用于检测光线的视网 膜上。
2.55mm
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： “马赫带，Mach Band”
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 瞬时对比现象
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
眼睛的形状近似于一 个圆球，平均直径大 约20mm
有三层膜包围着眼睛
虹膜： 2mm~8mm，其 作用是控制入光量
2019年6月13日1时23分
视网膜：图像视觉，表面 的光接收器分为两类，即 锥状体和杆状体。锥状体 数目600万~ 700万 ，负责 颜色和细节识别，锥状视 觉又称白昼视觉；杆状体 数目约7500万~15000万， 无彩色感觉，称夜视觉。
不需要运动就能形成图像。
2019年6月13日1时23分
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到 用数字表示的图像。 图像的数字化包括采样和量化两个过程。
采样：是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。即：空间坐标的离散 化。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量
可 把 中 央 凹 看 作 一 个 1.5 mm×1.5mm的方形传感器阵 列。
2019年6月13日1时23分
眼睛的晶状体和普通光学透镜之间的主要差别在于前者的 适应性强。
当晶状体的折射能力由最小变到最大时，晶状体的聚焦中 心与视网膜间的距离由17mm缩小到14mm，因此可以很容易 计算出图像在视网膜成像的大小。
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉－栅格火花错觉
2函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子：
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
这是排水沟吗？
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
2019年6月13日1时23分
到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度 的离散化。
2019年6月13日1时23分
对一幅连续的图样的采样
图像采样后的结果
图像量化后的结果
图像量化后的结果
采样：Sampling，实际上采样方式由产生图像的传感器装 置决定
量化：Quantization，由灰度级决定
2019年6月13日1时23分
64*64
32*32
从上面的图中我们可以看出，在图像尺寸不变的情况下， 空间分辨率高的图像比空间分辨率低的图像包含的像素多， 像素点较小，因而图像更清晰。
如果图像出现棋盘格则说明采样数目不够。
2019年6月13日1时23分
2019年6月13日1时23分
256灰度级
16灰度级
8灰度级
4灰度级
视觉错觉－埃斯切尔的不可能的盒子
2019年6月13日1时23分
2019年6月13日1时23分
传感器原理：
通过对特殊类型检测能源敏感的传感器材料将输入量转变 为电压，传感器的响应是输出电压波形。
三种主要传感器装置
单元成像传感器：用单个传感器获取场景成像； 线成像传感器：用带状传感器获取场景成像； 阵列成像传感器：用传感器阵列获取场景成像
离散坐标用整数表示，原点的坐标值是（0,0）
2019年6月13日1时23分
数字图像的质量在很大程序上取决于采样和量化中所用的 采样数和灰度级。
空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，采样值是决定一 幅图像空间分辨率的主要参数。
灰度分辨率指在灰度级别中可分辨的最小变化，由量化的 等级决定，灰度级通常是2的整数次冥。
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2019年6月13日1时23分
单元成像传感器：如光敏二级管
通过x-y方向二维运动来得到二维图像。
2019年6月13日1时23分
线成像传感器：如平板扫描仪
线性移动每增加一个单位输出一个图像行；只需一维运动 就能得到二维图像。
2019年6月13日1时23分
阵列成像传感器：如CCD（Charge-coupled Device ， 电荷耦合元件）图像传感器。