数字图像处理基础知识

合集下载

数字图像处理知识点

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系?点运算是一种像素的逐点运算,它与相邻的像素之间没有运算关系,点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。

2、对图像灰度的拉伸,非线性拉伸与分段线性拉伸的区别?非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩,而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数,利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。

3.图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、采样和量化。

4.图像获取设备由5个部分组成:采样孔,扫描机构,光传感器,量化器和输出存储体。

5.采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现马赛克效应6.采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大7.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8.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.9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法10.图像增强的目的:采用某种技术手段,改善图像的视觉效果,或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式,以便从图像中获取更有用的信息。

11.空间域平滑滤波器方法分类:1)局部平滑法2) 超限像素平滑法3) 灰度最相近的K个邻点平均法4) 空间低通滤波法12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊,图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。

13.图像恢复和图像增强一样,都是为了改善图像视觉效果,以及便于后续处理。

只是图像增强方法更偏向主观判断,而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因,进行模型化处理14.(1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真;(2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真;(3)运动模糊,成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动,引起所成图像的运动模糊;(4)灰度失真,光学系统或成象传感器本身特性不均匀,造成同样亮度景物成象灰度不同;(5)辐射失真,由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真;(6)图像在成象、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等。

数字图像处理基础知识

数字图像处理基础知识

国际照明委员会(CIE)规定以 规定以700nm(红)、 国际照明委员会 规定以 红 、 546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基色。 三个色光为三基色。 绿 、 蓝 三个色光为三基色 又称为物理三基色。 又称为物理三基色。自然界的所有颜色都可以通 过选用这三基色按不同比例混合而成。 过选用这三基色按不同比例混合而成。 这三基色按不同比例混合而成 C = R(R) + G(G) + B(B)
反映了将图像信息进行离散化的程度, 反映了将图像信息进行离散化的程度,常用 灰度级来衡量
主观亮度
适应范围 夜视 昼视
-6
夜间阈值
-4
-2
0
2
4
光强的对数
人眼亮度感觉范围
总范围很宽( ① 总范围很宽( C = 108) 人眼适应某一环境亮度后, ② 人眼适应某一环境亮度后,范围限制 适当平均亮度下: 适当平均亮度下:C = 103 很低亮度下: 很低亮度下:C = 10
图象“ 图象“黑”/“白”(“亮”/“暗”)对比参 白 暗 数
眼睛中图像的形成
视网膜将图像反射在中央凹区域上, 视网膜将图像反射在中央凹区域上,由光接 收器的相应刺激作用产生感觉, 收器的相应刺激作用产生感觉,感觉把辐射 能转变为电脉冲, 能转变为电脉冲,最后由大脑进行解码
电信号 光信号 视觉细胞 视神经 视神经中枢 解码 图像
人眼视觉模型
每个图像由若干个像素点组成, 每个图像由若干个像素点组成,每个点均可看作一个 点光源,每个点光源就是一个冲激函数δ 点光源,每个点光源就是一个冲激函数δ(x,y)
任意一幅图像可以表示为: 任意一幅图像可以表示为:
人眼亮度感觉
闪光极限
人的视觉系统感觉到的亮度 (主观亮度 :是进入人眼的 主观亮度): 主观亮度 光强对数函数 人眼亮度感觉范围: 人眼亮度感觉范围:通过光 强对数衡量,一般为3-10 强对数衡量,一般为 人眼的亮度适应级: 人眼的亮度适应级:视觉系 统当前对光强的灵敏度级别

数字图像处理-知识点总结

数字图像处理-知识点总结

图像分类:根据图像空间坐标和幅度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像。

模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像,而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字(一般是整数)表示的图像。

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(intensity),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合,其普遍数学表达式为:I = f (x,y,z,λ,t) 式中(x,y,z)是空间坐标,λ是波长,t是时间,I是光点(x,y,z)的强度(幅度)。

上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。

图像的特点:1.空间有界:人的视野有限,一幅图像的大小也有限。

2.幅度(强度)有限:即对于所有的x,y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。

图像三大类:在每一种情况下,图像的表示可省略掉一维,即1.静止图像:I = f(x,y,z, λ)2.灰度图像:I = f(x,y,z,t )3.平面图像:I = f(x,y,λ,t)而对于平面上的静止灰度图像,其数学表达式可简化为:I = f(x,y)数字图像处理的基本步骤:1.图像信息的获取:采用图像扫描仪等将图像数字化。

2.图像信息的存储:对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。

3.图像信息的处理:即数字图像处理,它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。

4.图像信息的传输:要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题,一方面要改善传输信道,提高传输速率,另外要对传输的图像信息进行压缩编码,以减少描述图像信息的数据量。

5.图像信息的输出和显示:用可视的方法进行输出和显示。

数字图像处理系统五大模块:数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。

1.图像输入模块:图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机、数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。

数字图像处理的基础知识

数字图像处理的基础知识

数字图像处理的基础知识数字图像处理是一种以计算机为基础的处理图像的技术。

它的核心是数字信号处理技术,其中包括数字滤波、傅里叶变换、数字图像处理等等。

数字图像处理主要是针对图像进行数字信号处理和计算机算法处理,从而得到使图像更加美观、清晰,同时也可对其进行各种分析和处理。

数字图像处理的基础知识包括图像的获取、表示和处理。

在此,我们将分别阐述这些基础知识。

一、图像的获取图像的获取方式有很多种,包括摄影、扫描、数码相机等等。

这些方式都可以将图像转化为数字信号,以便于计算机的处理。

在数字相机中,传感器采集光线信息并将其转化为电信号,再经过模数转换后保存在内存卡中。

而在扫描仪中,可以通过光线照射样品,然后采集样品的反射信息,保存成数字图像的形式。

二、图像的表示图像可以用矩阵的形式进行表示,其中每个矩阵的元素都对应图像中的一个像素点。

这个像素值可以代表颜色、灰度和亮度等信息。

将图像信息存储成数字矩阵的方式称为栅格画。

在黑白影像中,每个像素点只有黑和白两种颜色,每个像素点都用1或0表示。

在彩色图像中,每个像素中则由红绿蓝三原色按一定比例混合而成的颜色值来表示,并用数值表示。

这些数值也可以是整数或浮点数等形式。

另外,还有图像的压缩技术。

图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩。

有损压缩会使压缩的图像失去一些细节,但能帮助减少图像的尺寸。

无损压缩则不会丢失图像的任何信息。

常见的无损压缩格式为PNG、BMP、TIFF等,常见的有损压缩格式为JPEG、GIF等。

三、图像的处理图像的处理包括预处理、增强、分割、检测和识别等等。

其中预处理指图像的去噪、灰度平衡、色彩校正等,以利用后续处理。

增强指通过调整图像的对比度、亮度等等,使图像更加清晰、唯美。

分割技术可以将图像分为多个区域,每个区域有独特的特征。

例如,我们可以用分割技术将人体和背景分开。

检测技术用于在图像中找到我们感兴趣的点,例如在医学图像中检测肿瘤。

识别技术允许计算机对图像中的对象进行分类,例如人脸识别技术和指纹识别技术等等。

数字图像处理技术解析

数字图像处理技术解析

数字图像处理技术解析第一章:数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。

数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。

数字图像处理技术可以应用于许多领域,如医学影像、机器视觉、遥感图像等。

1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素(pixel)来表示,每个像素包含一定数量的位元(bit),用于表示图像的灰度值或颜色信息。

常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。

在计算机中,数字图像可以以不同的方式进行存储,如位图存储、压缩存储等。

1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。

图像增强可以改善图像的质量,使其更适于人眼观察或用于其他应用。

图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素,使图像恢复到原始清晰状态。

图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。

图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域,用于目标检测、目标跟踪等应用。

第二章:数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容,使其更适合进行后续处理或人眼观察。

常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。

2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换,来改变图像的对比度和亮度。

常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。

线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换,可改变图像的对比度和亮度。

非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换,如对数变换、反转变换等。

直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图,以达到对比度和亮度的调整。

2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法,可以通过对图像的直方图进行变换,使得图像的灰度分布更加均匀。

直方图均衡化可以增加图像的对比度,使得图像细节更加清晰。

该方法适用于灰度图像和彩色图像。

2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法,通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作,来改变图像的特征。

数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机己经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

数字图像处理常用方法:1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。

因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2)图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3)图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

4)图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第二章:数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。

包括:采样和量化。

2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样:将空间上连续的图像变换成离散点。

(采样间隔、采样孔径)2.量化:采样后的图像被分割成空间上离散的像素,但是灰度是连续的,量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。

一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。

二值图像是灰度级只有两级的。

(通常是0和1)存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间:(bit)2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时会出现国际棋盘效应。

采样间隔越小,所的图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但是数据量大。

2.量化等级越多,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,质量变差,但数据量小。

2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率,反映灰度分布情况。

2.4.2性质(1)只能反映灰度分布,丢失像素位置信息(2)一幅图像对应唯一灰度直方图,反之不一定。

(3)一幅图像分成多个区域,多个区域的直方图之和是原图像的直方图。

2.4.3应用(1)判断图像量化是否恰当(2)确定图像二值化的阈值(3)物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。

(4)计算图像信息量(熵)2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式(1)单幅->单幅(2)多幅->单幅(3)多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式(1)局部处理(邻域,如4-邻域,8-邻域)(移动平均平滑法、空间域锐化等)(2)迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。

(3)跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素,检查输入图像和已得到的输出结果,求出下一步应该处理的像素。

数字图像处理知识点汇总

数字图像处理知识点汇总

数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理?就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件,对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理,以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。

2.图像的表⽰⽅法:.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯:采样和量化。

i. 图像在空间上的离散化称为采样,即使空间上连续变化的图像离散化。

也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像,这些点称其为样点。

ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。

也就是对每个样点值数量化,使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应,即使图像的灰度值离散化。

量化也可以分为两种:⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数,称为均匀量化;另⼀种是不等间隔分档取整,称为⾮均匀量化。

4. 样点的约束条件:由这些样点,采⽤某种⽅法能够正确重建原图像,采样的⽅法有两类:⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样,即读取各离散点上的信号值,所得结果就是⼀个样点值阵列,所以也成为点阵采样;另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换,⽤其变换系数作为采样值,故称为正交系数采样。

5. 最佳量化:6. 图像噪声的分类:按噪声的来源外部噪声:从处理系统外来的影响。

内部噪声:(1)由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。

(2)电器的机械运动产⽣噪声。

(3)元器件材料本⾝引起的噪声。

(4)系统内部电路噪声。

从统计观点:平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布:⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系:加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价:(1)客观保真度准则(2)主观保真度准则相对评价::对⼀批图象从好到坏进⾏排队,按排队关系评分8.三基⾊原理:颜⾊的基本属性:⾊调(hue):由物体反射光线的波长决定,是颜⾊本质的基本特性。

饱和度(saturation):由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定,指颜⾊的鲜明程度。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

1.1.3 常用图像处理应用软件及文件格式
❖Photoshop Adobe Photoshop最初的程序是由 Michigan大学的研究生Thomas创建,后经Knoll兄 弟以及Adobe公司程序员的努力Adobe Photoshop 一举成为优秀的平面设计编辑软件。
❖ Photoshop是世界顶尖级的图像设计与制作工具软 件。无论是平面广告设计、室内装潢、影像特效 及广告创意设计,还是处理个人照片,Photoshop 都已经成为不可或缺的工具。Photoshop的一些实 用功能包括:图像合成、色彩校正、图层调板、 通道使用、动作调板、路径工具、滤镜等图像处 理功能。
❖计算机视觉(Computer vision) 用各种成像系 统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来 代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研 究目标就是使计算机能够像人一样通过视觉观察 和理解世界,具有自主适应环境的能力。计算机 视觉是一门综合性的学科,其中包括计算机科学 和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学, 神经生理学和认知科学等。
❖ 计算机视觉的一个重要应用领域是自主车辆的视 觉导航,目前人们的研究目标是实现在高速公路 上具有道路跟踪能力,可避免与前方车辆碰撞的 视觉辅助驾驶系统。
❖计算机图形学(Computer Graphics,简称CG) 一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算 机显示器的栅格形式的科学。计算机图形学中, 输入的是数据,输出的是图形。计算机图形学的 主要研究内容是如何在计算机中表示图形、以及 利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关 原理与算法,如图形硬件、图形标准、图形交互 技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体 造型、真实感图形计算与显示算法、非真实感绘 制,以及科学计算可视化、计算机动画、自然景 物仿真、虚拟现实等。
❖ 图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、 色彩、线型、线宽等非几何属性组成。从处理技 术上来看,图形主要分为两类,一类是基于线条 信息表示的,如工程图、等高线地图、曲面的线 框图等,另一类是明暗图,也就是通常所说的真 实感图形。
❖ 图形与图像两个概念间的区别在于:图像单纯指 计算机内以位图形式存在的灰度信息;而图形含 有几何属性,或者说更强调场景的几何表示,由 场景的几何模型和景物的物理属性共同组成。
❖ 计算机图形学研究的主要目的是利用计算机产生 令人赏心悦目的真实感图形。为此,必须建立图 形所描述的场景的几何表示,再用某种光照模型, 计算在假想的光源、纹理、材质属性下的光照效 果。所以,计算机图形学与计算机辅助几何设计、 图像处理有着密切的关系。其主要研究领域包括 计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)、计算机辅助 教学(CAI)、计算机动画、管理和办公自动化、 国土信息和自然资源显示与绘制、科学计算可视 化等。
单位“像素”,
❖图像(Image) “图”是物体透射或反射光的分 布,是客观存在的。“像”是人的视觉像的有机结合,既反映物体的客观存在, 又体现人的心理因素,是客观对象的一种可视表 示,它包含了被描述对象的有关信息。
❖ 根据图像空间坐标和幅度(亮度或色彩)的连续 性可分为模拟(连续)图像和数字图像。模拟图 像是空间坐标和幅度都连续变化的图像,而数字 图像是空间坐标和幅度均用离散的数字(一般是 整数)表示的图像。
灰度信息 数字化
像素
数字 化
1 12 4 4 2 1 1 1 27 8 8 7 2 1 1 58 5 5 8 6 1 1 68 5 6 8 6 1 1 68 7 5 4 2 1 1 58 4 1 6 6 1 1 48 3 1 6 6 1 1 26 1 1 1 1 1
❖ 坐标上的幅值称为该点图像的强度或灰度。如果 是一幅彩色图像,则是一个向量,它的每一个分 量代表图像在该点相应颜色通道的亮度值。
❖ 数字图像可以用一个二维的整数数组来表示,或
者一系列的二维数组来表示,每一个二维数组代
表一个颜色通道。一幅数字化图像通常具有如下
的形式:其中0≤≤G-1,这里N和G通常用2
的整数幂来表示。 f(0,0) f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f (1,N 1)
第1章 数字图像处理基础知识
1.1 基本概念
❖ 1.1.1 像素与图像 ❖ 像素(Pixel) 由Picture(图像) 和Element(元素)这两
个单词的字母所组成。一个像素通常被视为图像的最小的 完整采样。整个屏幕上画面的每一个点称为一个像素。像 素是离散的点,像素点按行列排列的方式构成一个图片区 域。显然,一幅图像的像素点数目由图像的大小和水平、 垂直方向上单位长度(如英寸)的像素点数目决定。我们 若把影像放大数倍,会发现这些连续色调其实是由许多色 彩相近的小方点所组成,这些小方点就是构成影像的最小
❖CorelDraw CorelDraw 是加拿大Corel软件公司 的产品。是一个基于矢量图的绘图与排版软件, 广泛应用于商标设计、标志制作、模型绘制、插 图描画、排版及分色输出等诸多领域。
f(N
1,0)
f(N 1,1)
f(N 1,N 1)
❖1.1.2 数字图像处理,计算机视觉,计算机图形 学
❖数字图像处理(Digital Image Processing) 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。 数字图像处理中,输入的是质量低的图像,输出 的是改善质量后的图像。数字图像处理的主要内 容包括:几何处理(Geometrical Processing), 算术处理(Arithmetic Processing),图像增强 (Image Enhancement),图像复原(Image Restoration),图像重建(Image Reconstruction),图像编码(Image Encoding), 图像识别(Image Recognition),图像理解 (Image Understanding)。
相关文档
最新文档