数字图像基础
数字图像处理基础知识
处 ―量化处理：将f 映射到Z的处理；
理
基 ―Z的最大取值，确定像素的灰度级数Q= 2b，
础 如256。
知
识
第 二 章
数
字
图
Zi+1
像
处Z
理
基 Zi-1
础
黑
Qi+1
黑 色
色
灰
Q
色
灰
白
色
色
Qi-1
白
色
255
0
254
1
128
128
1
254
0
255
知 连续的 识 灰度值
量化值 （整数值）
从白到黑的 连续变化
基
M
础
知
识
N
第
二
章
数 取样点的选取
字 图
假定一幅图像取M N个样点
像 1) M，N一般为2的整数次幂；
处 理
2) M，N可以相等，也可以不等；
基 础
3) 对于M，N数值大小确实定：
知
M N大到满足采样定理，重建图像就不会
识 产生失真。
第 二 章
数 采样定理
字
图 像
如果信号所含的最高频率成份为fN，
础 – 实验结论
知 识
• 随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高 • 对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
第
二
章 数 字
1. 灰度层次
• 灰度层次：表示灰度级的数量
图 图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。
像
处 理
256个层次的图像
数字图像基础
标准测试图像：
单色图
灰度图
16色图
真彩色图
Lenna
IS&T's(Imaging Science and Technology)
Lenna Soderberg (Sjööblom) and Jeff Seideman
第2节 BMP、GIF图像文件格式
BMP文件
位图文件(Bitmap-File，BMP)格式是Windows采用的图像文件存储格 式，由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头 (bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字 节阵列。
第七讲、数字图像基础
YANGZHOUDAXUE
物理科学与技术学院
第1节 图像的基本属性
图像的数字化： • 图像数字化过程就是对连续图像f(x,y)进行空间和幅度离散化的 过程。 • 采样过程 –X,Y方向分别采样 –满足采样定理 • 量化（对灰度或者颜色样本的离散化） –黑白灰度图像 –彩色（与颜色空间相关）
24
47 99 99 99 99
26
66 99 99 99 99
56
99 99 99 99 99
99
99 99 99 99 99
99
99 99 99 99 99
99
999 99 99 99
99
99 99 99 99 99
109 103 77
24
49 72
35
64 92
图像数字化设备 • 光源 • 光传感器（光电转换） • 扫描系统 –扫描仪 –CCD（电荷耦合器件）阵列
图像的RGB颜色模型
显示器通过红、绿和 蓝荧光粉发射光线产生彩 色。 彩色图像的颜色需要 RGB或它们的颜色空间变 换结果（三个数值）来表 示。 RGB相加混色模型
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
数字图像基础
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33
显示分辨率
图像分辨率与显示分辨率是两个不同的概念。图像分 辨率是确定组成一幅图像的像素数目，而显示分辨率 是指显示屏上能够显示出的像素数目。
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。
例如，显示分辨率为640×480表示显示屏分成480行， 每行显示640个像素，整个显示屏就含有307200个显像 点。
一个像素值往往用R、G、B三个分量表示。
如果每个像素的每个颜色分量用二进制的1 位来表示，那么每个颜色的分量只有“1” 和“0”这两个值。
这也就是说，每种颜色的强度是100%，或 者是0%。在这种情况下，每个像素所显示 的颜色是8种可能出现的颜色之一。
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8色
RGB 颜色 000 黑 001 蓝 010 绿 011 青
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LCD与CRT
电脑显示器包括两种：
液晶LCD(liquid crystal display) 阴极射线管CRT
电脑CRT显示器类似于彩色电视机中的CRT。 显示屏上的每个彩色像点由代表R、G、B 三种模拟信号的相对强度决定，这些彩色 像点就构成一幅彩色图像。
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彩色显像管产生颜色的原理
一个能发出光波的物体称为有源物体，它的颜色由该 物体发出的光波决定，使用RGB相加混色模型；
一个不发光波的物体称为无源物体，它的颜色由该物 体吸收或者反射哪些光波决定，用CMY相减混色模型。
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RGB相加混色模型
电视机和计算机显示器使用的阴极射线管 （CRT）是一个有源物体。CRT使用3个电 子枪分别产生红(Red)、绿(Green)和蓝(Blue) 三种波长的光，并以各种不同的相对强度 综合起来产生颜色。
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。
第二章 数字图像处理基础
2.1 数字图像的表示 2.2 数字图像的采样与量化 2.3 人的视觉特性 2.4 光度学与色度学原理
第二章 数字图像处理基础
本章重点、难点
重点： 采样和量化 BMP图像文件格式 RGB颜色模型和HSI颜色模型 难点： 采样和量化的理解 BMP位图
2.1 数字图像
数字图像：f(x,y)，函数值对应于图像点的 亮度。称亮度图像。 注意：模拟图像与数字图像的区别 动态图像：f(x,y,t)
人眼成像过程
视细胞分为两类： 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度 和颜色。 杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮 度，无色彩感觉。 人眼成像过程
图像的对比度和亮度
人眼的亮度感觉 图像 “黑”“白”(“亮”、“暗”)对比参数 对比度 : c=Bmax/Bmin 相对对比度:cr=(B-B0)/B0 人眼亮度感觉范围 总范围很宽 c = 108 人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下：c=103 很低亮度下：c=10
亮度
也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用 0 ％～ 100 ％ (由黑到白) 表示。以下三幅图是 不同亮度对比。
对比度
对比度(contrast)是亮度的局部变化，定义为物体亮 度的平均值与背景亮度的比值，是画面黑与白的比 值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑 到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。人 眼对亮度的敏感性成对数关系。
同时对比度
人眼对某个区域感觉到的亮度不是简单 地取决于该区域的强度，背景亮度不同 时，人眼所感觉到的明暗程度也不同。
马赫带效应
马赫带(Mach Band)效应:边界处亮度对比加强
为什么我们要在暗室评片？
马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同 空间频率具有不同的灵敏度，而在空间频率突变处 就出现了 “欠调”或“过调”
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像基础
数字图像基础1.1 数字图像及其类型1．图形与图像“图形”在英文中称为“graphic”，是一种说明性的视觉符号。
它是在特定思想意识支配下对某一个或多个元素组合的一种蓄意刻画，通过可视性的设计形态来表达创造性的意念，也就是给设计思想以形状，再通过视觉形象进行信息传递的载体。
图像是指各种图形和影像的总称。
可以说图像就是任意二维或三维景物呈现在人们心目中的影像，它代表客观世界中物体生动的图形表达，图像是通过不同的亮度和颜色来表现原景物的内容和相关信息的。
一幅图像在一定的光学条件下具有三大质量特征：即层次、色彩和清晰度。
文字和图形可以看成是图像的特例。
2．模拟图像对图像信息可采用光学、电子等模拟信号表示，称为模拟图像。
模拟图像能更直观地表现图像的信息和特征，也是印刷复制品的最终表现形式。
可以说模拟图像就是实物图像，是“看得见、摸得着”的图像，比如照片、照相底片、印刷品图片、画稿等。
3．数字图像数字图像是被数字化的、存储在磁记录介质上的、可以被显示、打印和进行其他输出的图像。
数字图像可以看成一个矩阵或一个二维数组，这是在计算机上表示的方式。
形象地说一幅数字图像就像纵横交错的棋盘，棋盘行和列的数目就表示图像的大小，我们说指纹图像大小是640×640，实际上就表示图像有640行和640列。
棋盘的格子就是图像的基本元素，称为像素。
每个像素一般都取0~255的整数，代表这个格子的亮度。
取值越大，则越亮，反之，则越暗。
正是或明或暗、密密麻麻的格子形成了在计算机上所见的指纹图像、人像和其他各种黑白图像。
图1.1.1是指纹图像在计算机上的数组表示，图1.1.2是指纹的“地形图”。
数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型。
Photoshop CC述 2图1.1.1 指纹图像在计算机上的数组表示图1.1.2 指纹的“地形图”4．数字图像的类型1）矢量图矢量图是用一组指令集合来描述图形的内容，这些指令用来描述构成该图形的所有直线、圆、圆弧、矩形、曲线和文字等图元的位置、维数、形状和其他一些特性。
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数字图像基础
数字图像应用广泛
图像增强（去噪） 图像分割（边缘检测） 目标/对象 识别 图像匹配（数据融合） 压缩与编码（JPEG2000） 大规模搜索（手写体识别，人脸识别） 图像/场景 分类 信息隐藏与数字水印
数字图像基础
图像数字化过程
图像数字化过程就是对连续图像f(x,y)进行 空间和幅度离散化的过程。
采样过程
X,Y方向分别采样 满足采样定理
量化（对灰度或者颜色样本的离散化）
黑白灰度图像 彩色（与颜色空间相关）
数字图像基础
图像数字化设备
光源 光传感器（光电转换） 扫描系统
扫描仪 CCD（电荷耦合器件）阵列
象素转移处理，统一得ADC输出
CMOS
每个象素对应一个ADC(放大兼类比 数字信号转换器)
光线具有颜色是因为他们本身所发出的光谱
这是电视机和显示器的工作方式
两者遵循完全不同的规则！ 显示器上看到的红花与花园里的红花区别在哪里？
数字图像基础
加色和减色图解
数字图像基础
RGB于人类对颜色的感觉， HSL 模型描述颜色的三个基本 特征： • 色调是从物体反射或透过物 体传播的颜色。在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位 置度量的。在通常的使用中， 色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 • 饱和度，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分 所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分 比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 • 亮度是颜色的相对明暗程度，通常用从 0%（黑）到 100% （白）的百分比来度量。
JPEG算法的核心是基于离散余弦变换的编码方式。 算法具有四种操作方式：
1. 顺序编码; 2. 累进编码; 3. 无失真编码； 4. 分层编码。
数字图像基础
数字视频信号传输
红外热像 头
RS232
并行 数据 传输 通道
IRIG-B码时钟发生器 控制面板
RS232
ISA总 线数 据采 集卡
军用笔记本PC
数字图像基础
HSL
数字图像基础
图像的Lab颜色模型
A. 光度=100（白） B. 绿到红分量 C. 蓝到黄分量 D. 光度=0（黑）到红 分量
L*a*b 颜色模型是在 1931 年国际照明 委员会（CIE）制定的颜色度量国际标准 的基础上建立的。1976 年，这种模型 被重新修订并命名为 CIE L*a*b。 L*a*b 颜色设计为与设备无关；不管使 用什么设备（如显示器、打印机、计算 机或扫描仪）创建或输出图象，这种颜 色模型产生的颜色都保持一致。 L*a*b 颜色由亮度或光亮度分量 (L) 和 两个色度分量组成；两个分量即 a 分量 （从绿到红）和 b 分量（从蓝到黄）。 它是均匀的颜色空间，可以通过欧式距 离测量颜色之间的距离
数字图像基础
图像的种类（1）
标准单色图
标准灰度图
数字图像基础
图像的种类（2）
256色标准图像
24位标准图像
数字图像基础
图像的种类（3）
256色标准图像转换成的灰度图 24位标准图像转换成的灰度图
数字图像基础
图像的种类：伪彩色
红外图像示意图
数字图像基础
图像文件格式
BMP文件格式
位图文件(Bitmap-)格式是Windows采用的图像文件存 储格式，由4个部分组成：位图文件头(bitmap-)、位图信息 头(bitmap-information header)、彩色表(color table) 和定义位图的字节阵列。
white, black, red, green, yellow, blue, brown, purple, pink, orange, gray
数字图像基础
加色和减色(Additive/subtractive colors)
绘画是彩色的，是因为它能吸收非相关光谱(从相 关的光中减去)
红色图画吸收了所有非红色的光子 颜色过滤器是另一个例子
SCSI-2 适配器
软盘驱 动器
数字图像基础
颜色空间分类与转换
混合型
RGB （显示） CMYK （印刷）
非线性亮度/色度
L*a*b YUV,YIQ等 （电视、视频）
强度/饱和度/色度
HSV(L,I)等 （图像处理）
数字图像基础
MPEG7中颜色空间
R,G,B Y,Cr,Cb H,S,V HMMD Linear transformation matrix with
数字图像基础
选讲：图像基本属性
分辨率
显示分辨率（点距） 图像分辨率（象素数目）
象素深度（位数）（alpha channel） 真彩色、伪彩色，直接色
伪彩（颜色查找表） 直接色（三种压颜色分别查找表）
数字图像基础
人类视觉
人类视网膜(Retinal)中存在两种细胞：
杆状细胞(Rods)和圆锥细胞(Cones)
文件结构
数字图像基础
图像文件格式
JPEG(Joint Photogaphic Experts Group)是一 种连续色调、多级灰度、静止图像的数字图像压缩编 码方法。它是彩色、灰度、静止图像的第一个国际标 准。它的彩色空间采用CCIR 601标准（现改为ITU-R BT.601标准），每个分量、每个像素的电平规定为 255级，用8位代码表示。
reference to R, G, B Monochrome （Y only）
数字图像基础
图像的种类
矢量图（绘制）
矢量图形，是由叫作矢量的数学对象所定义的直线和曲线组 成的。矢量根据图形的几何特性来对其进行描述，矢量图形 与分辨率无关。
点位图（采集）
位图图象，也叫作栅格图象。位图图象是用小方形网格（位 图或栅格），即人所共知的象素来代表图象，每个象素都被 分配一个特定位置和颜色值。
杆状细胞对亮度(Luminance)十分敏感 圆锥细胞则对颜色非常敏感
数字图像基础
我们可以看到多少种颜色?
人类大致上可以区别
200种色调(hues) 20个饱和值(saturation values) 500亮度步(brightness steps)
国家标准局[美]NBS列出了267个颜色的名字 大致上有11个基本颜色