第二章 基本原理

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2.1 图像的数字化
• 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.
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2.1 图像的数字化
一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图 像可采用如下原则： 对缓变的图像， 应该细量化， 粗采样， 以避免假轮 廓。 对细节丰富的图像，应细采样，粗量化， 以避免模糊 （混叠）。 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8 bit 量化，即每种颜色量级别是256， 则可以处理 256×256×256=16 777 216种颜色。
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2.3 数字图像的数学表示
在很多书籍中，图像原点定义在(x,y)=(0,0)处，在matlab中 原点定义为(x,y)=(1,1)
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2.3 数字图像的数学表示
一幅行数为M、列数为N的图像大小为M×N的矩阵形式为：
f (0,1) f (0, N 1) f (0,0) f (1,0) f (1,1) f (1, N 1) f ( x, y ) f ( M 1,0) f ( M 1,1) f ( M 1, N 1) 而Matlab 中图像的矩阵为： f (1, 2) f (1, N ) f (1,1) f (2,1) f (2, 2) f (2, N 1) f ( x, y ) f ( M ,1) f ( M , 2) f ( M , N )
沿从A到B的直线的扫描线
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2.1 图像的数字化
沿从A到B的直线的扫描线
取样
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2.1 图像的数字化
图像的取样
采样列 像素 采样行 行间隔
采样间隔
取样示意图
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2.1 图像的数字化 量化
是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示 称为图像的量化，一般的量化值用整数来表示。充分考 虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为 8bit量化，即用0~255描述“黑~白”。
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2.4 像素之间的基本关系 通路：
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2.5 Matlab图像的基本操作 读取图像
imread函数
A=imread(FILENAME,FMT) FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work 工作目录下只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的 标准扩展名。 I =imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像 I =imread(‘.\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像
图像的格式转换 im2bw(I,LEVEL);
阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈值；（0,1）。
rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。
im2uint8 im2double mat2gray 将图像转换成uint8类型 将图像转换成double类型
将double类型转成归一化double
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2.1 图像的数字化
取样
• 是将在空间上连续的图像转换成离散的取样点（即像素） 集的操作。由于图像是二维分布的信息，所以取样是在 x轴和y轴两个方向上进行。 • 取样时的注意点是：取样间隔的选取。取样间隔取得不 合适除了画面出现马赛克之外，还会发生频率的混叠现 象。
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2.1 图像的数字化
连续图像
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2.5 Matlab图像的基本操作
标准数组
Zeros(M,N); Ones(M,N); Ture(M,N); False(M,N); Magic (M,N); Rand(M,N); Randn(M,N);
求数组A的维数： d = ndims (A)
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2.5 Matlab图像的基本操作
• MATLAB中各种命令可以完成许多单一的任务，对于某些较 为复杂的问题，仅靠现有的命令或函数来解决，往往是难 以直接达到目的。为此，要运用MATLAB编程语言编制程序 ，形成M-文件。MATLAB中每一个命令都是一个M-文件。 • MATLAB程序（M-文件）有两种形式，一种是可直接运行的 命令文件，另一种是可供调用的函数文件，这两种文件的 扩展名相同，均为“.m”，故称为M-文件。
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2.5 Matlab图像的基本操作 读取图像
图片的扩展名：
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2.5 Matlab图像的基本操作 读取图像
函数size可给出一副图像的行数和列数 size（A） ans= 1024 1024 [M,N]=size (A); 函数whos可以显示出一个数组的附加信息 whos f
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2.3 数字图像的数学表示
假定图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰 度级数为G
这些量分别取为2的整数幂m，n，k，即M=2m， N=2n，G=2k 则存储这幅图像所需的位数是：
b M N k
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2.4 像素之间的基本关系 像素邻域
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2.4 像素之间的基本关系 像素邻域
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2.2 数字图像描述
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RBG是由不同的灰度级来描述的。
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2.3 数字图像的数学表示 取样和量化的结果是一个矩阵
一幅连续图像f (x, y)被取 样，则产生的数字图像 有M行和N列。坐标(x, y) 的值变成离散值，通常 对这些离散坐标采用整 数表示 ：
W = V.’ 转置
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2.5 Matlab图像的基本操作
图像索引 • 矩阵索引
A = [1 2 3；4 5 6； 7 8 9]； A(2,3)=6; A(:,3)=[3 6 9]’; A(2,:)= [4 5 6]; A(1:2,1:3)=[1 2 3] ;
思考：
B=A; B(:,1)=0 B= A(end:-1:1,:);
Name I
Size 256x256
Bytes Class 65536 uint8
Attributes
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2.5 Matlab图像的基本操作 显示图像
imshow函数
imshow(I,[low high]) I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的 灰度范围。高于high的像素被显示成白色；低于low的像 素被显示成黑色；介于High和low之间的像素被按比例拉 伸后显示为各种等级的灰色。
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2.2 数字图像描述
黑白图像：二值图像
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。
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2.2 数字图像描述
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。
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2.2 数字图像描述
灰度图像描述事例
imshow(I,[ ])
[ ]自动取灰度最小和最大值来显示
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2.5 Matlab图像的基本操作 显示图像
figure；%创建一个新的窗口 figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）； subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
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2.5 Matlab图像的基本操作
图像索引： • 数组索引
V = [1 3 5 7 9] V(2) = 3 V(1:3)=[1,3,5] V(3:end)=[5,7,9] V(:) 产生一个列向量 V(1:end):产生一个行向量 V(1:2:end)=[1 5 9] V(end :-2:1) =[9 5 1] Linspace (a,b,n):将ab平均分成n等分，产生n个行向量
或者是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
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2.1 图像的数字化
分辨率对图像质量的影响
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2.1 图像的数字化
• 空间和灰度级分辨率
取样值是决定一副图像空间分辨率的主要参数，空间分 辨率是图像中可辨别的最新细节。 灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，由 于硬件方面的要求，灰度级数通常是2的整数幂。
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2.4 像素之间的基本关系 像邻域
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2.4 像素之间的基本关系 像素邻域
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2.4 像素之间的基本关系
邻接：对两个像素p和q来说，如果q在p的邻域中，
则称p和q满足邻接关系 连接：p和r邻接且灰度值均满足某个特定的相似 准则 连通：不（直接）邻接，但均在另一个像素的相 同邻域中，且这3个像素的灰度值均满足某个特 定的相似准则，q和r是连通的。
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2.1 图像的数字化
量 化
量化
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2.1 图像的数字化
像素
图像的数字化过程
灰度级
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2.1 图像的数字化
从图像的顶点逐行执行采样和量化过程，则会产生一副 二维数字图像。 数字图像的质量 在很多程度上取 决于取样和量化 中所用的取样数 和灰度级数。
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2.1 图像的数字化
• 分辨率
分辨率：是指映射到图像平面上的单 个像素的景 物元素的尺寸。 单位：像素/英寸，像素/厘米
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2.5 Matlab图像的基本操作
MATLAB编程介绍
MATLAB程序编辑是在编辑窗口（MATLAB Editor/Debugger） 中进行，程序运行结果或错误信息显示在命令窗口（Command Windows）中。
1 、编写M-文件的步骤
（1）打开程序编辑窗口: 点击MATLAB命令窗口工具条 上的New File图标，或点击命令窗口中的[File]菜单，点