第2章 数字图像技术基础
灰度级具有相同的出现频
数，那么由于灰度级具有
均匀的概率分布，图像看 起来就更清晰了。直方图 均衡化实质上是减少图像 的灰度级以换取对比度的
表达的颜色数目。
上海艾乐影像材料有限公司
2.1.2 数字图像的分类及表示
1.数字图像的分类 数字图像的分类主要有黑白图像、灰度图像、 彩色图像、三维图像等。 （1）黑白图像
100 001 110
I=
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2.1.2 数字图像的分类及表示
（2）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。
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3.数字图像的存储
（1）合并储存；（2）图像压缩储存
一般储存单元是字节，而二值图像仅用一位
二进制码来表示即可。采用的方法是将相邻的8
个像素点值合并储存在一个字节中，以每个像素 占用该字节一个位的方式来表示。 优点是节省储存空间，缺点是显示或处理时， 必须先把每个字节展开成8个像素，增加了处理
的计算量。
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（2）图像压缩储存
文字和线条图像是一种特殊的二值图，这类
图像由于文字或线条只占全图少量像素，因此可
以采用更紧凑的数据压缩结构来储存。经常选用
下面三种结构来储存：
坐标序列结构 坐标序列增量结构 链码结构
上海艾乐影像材料有限公司
1）坐标序列结构:即由图中线段某一端头（非封闭线） 或任意像素点（封闭线）的坐标开始，连续记录与之连
白 255 列(N)
行(M)
灰 阶
模拟图像
抽样
量化
黑0
上海艾乐影像材料有限公司
4. 分辨率与颜色数
像素表达位数与对应的颜色数
分辨率表示图像垂直与水平
方向的像素点的数量。 颜色数是指一幅图像最多能
位数 1 2 4 8 12 16 24
颜色数 2 4 16 256 4096 65536 16777216
因为提供了一幅图像的全部灰度信息，因此可以利
用直方图来进行边界阈值选择。
上海艾乐影像材料有限公司
2.4.3
图像增强
图像增强是数字图像处理的方法之一，可以改
善从外界获取的图像的质量和外观，或者把图像转
换成另外某种形式，使其更适合人眼的观察判断和
图像分析仪的自动处理。 在对图像进行增强处理时，可以采用灰度变换、 图像平滑与锐化等多种技术综合处理。必须注意的 是：图像增强实际上是有选择性地加强图像中的某 些信息，而抑制另一些信息。
2.3.4 常用的数字图像处理软件
上海艾乐影像材料有限公司
2.4 数字图像处理基本技术
上海艾乐影像材料有限公司
2.4.1 数字图像运算 数字图像运算是数字图像处理的最基本技术， 包括算术运算与逻辑运算。算术运算有：加法、减 法、乘法运算等，逻辑运算有：求反、异或、或、 与运算等。 1. 加法 加法运算的定义：C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)。 主要应用举例：我们可以得到各种图像合成的效果， 也可以用于两张图片的衔接。
通的像素点坐标，这种方法实际上仅记录了图像上有黑
色（值为1）的像素点所在的X，Y坐标值，而隐含表示
其它没有被记录的坐标点为白色，其值均为0。
该图像为512×512像素， 则需要2×9×10 = 180位 存储空间。
上海艾乐影像材料有限的
变化，增量为0表示该X或Y方向坐标值保持不变，增
上海艾乐影像材料有限公司
按行扫描存储方式
按像素点扫描存储方式
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（3）二值图形
二值图形是黑白图像的一种特殊情况。每个像 素只有二个灰度值1或0，即每个像素仅用一位二进 制数表示即可。一切文字和工程线条图均可经数 字化后用二值图像的形式来表示，例如医学心电 图中的线条图形就是典型的二值图形。
2×9+(n－1)×3=45位就可以储
存
上海艾乐影像材料有限公司
2.1.3 数字图像质量评价
医学成像的目的是要让观察者能够清楚地看
到患者体内的某一组织器官的病变情况及其与周
围组织的关系。
影响评价数字医学图像质量的因素：噪声、信
噪比、对比度、分辨率及伪影。
其中分辨率还包括：空间分辨率、密度分辨率、
时间分辨率。
3）链码结构：对一个(线条)连续的像素序列来说，与 某一像素连通的后续像素只可能是0~7中的一个。因此 任何一个后续像素均可用0~7这8个值中的一个来表示 它的前进方向，那么用三位二进制码（八进制数）即 可表示连续的线条图形。
链码结构法可用(3,6)，7，0，1，
1，0，0，1，2，3的链码表示。 即用八进制数就可表示，用了
图象的位分辨率也称位深，是用来衡量每个像素储存信 息的位数。这种分辨率决定了每次在屏幕上可显示多少种颜 色，或者也将位分辨率称为颜色深度。 4. 设备分辨率(Device Resolution)
又称输出分辨率，指的是各类图像输入、输出设备每英寸 上可产生的点数 。这种分辨率通过指标DPI来衡量。
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图像的与运算
上海艾乐影像材料有限公司
以上七种数字图像的运算方式在实际的医学数字图像处理中
可用于医学数字图像的比较、裁剪、拼接、特征提取等融合
技术中。例如：数字图像的减法运算可应用于DSA（数字减 影血管造影）的图像处理中
蒙片
充盈片
减影图
a 数字减影血管造影成像 b 正片与负片
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2.2 数字图像处理
上海艾乐影像材料有限公司
2.2 数字图像处理 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。
图像处理目 的是改善图像的 质量，它以提高 图像的使用价值 为目的。
对比度较低图像的直方图
对比度较高图像
对比度较高图像的直方图
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2. 直方图的用途
（1）直方图可用来判断一幅图像是否合理地利用了
全部被允许地灰度级范围。
（2）直方图可用来进行边界阈值选择。图像的轮廓
线提供了一个确立图像中简单物体边界的有效方法，
使用轮廓线作为边界的技术被称为阈值化。直方图
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2.4.1 数字图像运算
1. 加法
图像的合成
图像的衔接
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2. 减法
减法的定义：C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)。
主要应用举例：检测同一场景两幅图像之间的 变化，设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图 像为T2(x,y)，则C(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)。则 C(x,y) = A(x,y) – B(x,y)运算的结果是；去除了 图像背景色、得到了相减运算的图像C(x,y)， 其中C(x,y)为图像相减运算后，去除了背景的 图像。
同一场景两幅图像之间的变化
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2.4.1 数字图像运算
3. 乘法
乘法的定义：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)。 主要应用举例：图像的局部显示。用二值蒙板图像与原图像 做乘法。此种图像处理操作常被称为“抠图”或“蒙板”操 作。
图像的局部显示
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输入图像
输出图像
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2.3.2 常用的图像采集设备
上海艾乐影像材料有限公司
2.3.3 图像数字化设备常见参数
1. 像素(Pixel) 2. 屏幕分辨率 屏幕分辨率又称屏幕频率，是指显示器上最大可显示的 像素数的集合，一般用水平与垂直方向的像素点数来表示。 3. 位分辨率(Bit Resolution)
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2.3 数字图像处理系统
上海艾乐影像材料有限公司
2.3.1 数字图像处理系统的基本组成结构 数字图像的采集、处理和输出是由数字图像 处理系统实现的，因此数字图像处理系统是由图 像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备 组成，如图所示：
图像处理计算机 图像输出设备
图 像 数 字 化 设 备
2.4.1 数字图像运算
4. 求反
求反的定义：g(x,y) = 255 - f(x,y)。 主要应用举例：获得彩色图片的底片，对于黑白图像，还可 获得区别于背景的、可恢复的图形。
图像的求反运算示意图
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2.4.1 数字图像运算
5. 异或
异或运算的定义：g(x,y) = f(x,y) Å h(x,y)。 主要应用举例：获得相交子图像。
2.4.2 灰度直方图
1. 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中 所有灰度级状态分布的统计。即：横坐标表示 灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出 现的像素个数。
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较暗的图像
较暗图像的直方图
较亮的图像
较亮图像的直方图
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对比度较低图像
I=
0 150 200 120 50 180 250 220 100
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2.1.2 数字图像的分类及表示
（3）彩色图像
彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色 构成的彩色图像。
255 240 240 R= 255 0 80 255 0 0 0 160 80 0 80 160 0 240 G= 255 160 160 B= 0 0 255 0 255 255 255
图像的异或运算
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2.4.1 数字图像运算
6. 或运算
或运算的定义：g(x,y) = f(x,y) v h(x,y)。 主要应用举例：合并子图像。
数，那么由于灰度级具有
均匀的概率分布，图像看 起来就更清晰了。直方图 均衡化实质上是减少图像 的灰度级以换取对比度的
表达的颜色数目。
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2.1.2 数字图像的分类及表示
1.数字图像的分类 数字图像的分类主要有黑白图像、灰度图像、 彩色图像、三维图像等。 （1）黑白图像
100 001 110
I=
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2.1.2 数字图像的分类及表示
（2）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。
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3.数字图像的存储
（1）合并储存；（2）图像压缩储存
一般储存单元是字节，而二值图像仅用一位
二进制码来表示即可。采用的方法是将相邻的8
个像素点值合并储存在一个字节中，以每个像素 占用该字节一个位的方式来表示。 优点是节省储存空间，缺点是显示或处理时， 必须先把每个字节展开成8个像素，增加了处理
的计算量。
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（2）图像压缩储存
文字和线条图像是一种特殊的二值图，这类
图像由于文字或线条只占全图少量像素，因此可
以采用更紧凑的数据压缩结构来储存。经常选用
下面三种结构来储存：
坐标序列结构 坐标序列增量结构 链码结构
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1）坐标序列结构:即由图中线段某一端头（非封闭线） 或任意像素点（封闭线）的坐标开始，连续记录与之连
白 255 列(N)
行(M)
灰 阶
模拟图像
抽样
量化
黑0
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4. 分辨率与颜色数
像素表达位数与对应的颜色数
分辨率表示图像垂直与水平
方向的像素点的数量。 颜色数是指一幅图像最多能
位数 1 2 4 8 12 16 24
颜色数 2 4 16 256 4096 65536 16777216
因为提供了一幅图像的全部灰度信息，因此可以利
用直方图来进行边界阈值选择。
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2.4.3
图像增强
图像增强是数字图像处理的方法之一，可以改
善从外界获取的图像的质量和外观，或者把图像转
换成另外某种形式，使其更适合人眼的观察判断和
图像分析仪的自动处理。 在对图像进行增强处理时，可以采用灰度变换、 图像平滑与锐化等多种技术综合处理。必须注意的 是：图像增强实际上是有选择性地加强图像中的某 些信息，而抑制另一些信息。
2.3.4 常用的数字图像处理软件
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2.4 数字图像处理基本技术
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2.4.1 数字图像运算 数字图像运算是数字图像处理的最基本技术， 包括算术运算与逻辑运算。算术运算有：加法、减 法、乘法运算等，逻辑运算有：求反、异或、或、 与运算等。 1. 加法 加法运算的定义：C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)。 主要应用举例：我们可以得到各种图像合成的效果， 也可以用于两张图片的衔接。
通的像素点坐标，这种方法实际上仅记录了图像上有黑
色（值为1）的像素点所在的X，Y坐标值，而隐含表示
其它没有被记录的坐标点为白色，其值均为0。
该图像为512×512像素， 则需要2×9×10 = 180位 存储空间。
上海艾乐影像材料有限的
变化，增量为0表示该X或Y方向坐标值保持不变，增
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按行扫描存储方式
按像素点扫描存储方式
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（3）二值图形
二值图形是黑白图像的一种特殊情况。每个像 素只有二个灰度值1或0，即每个像素仅用一位二进 制数表示即可。一切文字和工程线条图均可经数 字化后用二值图像的形式来表示，例如医学心电 图中的线条图形就是典型的二值图形。
2×9+(n－1)×3=45位就可以储
存
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2.1.3 数字图像质量评价
医学成像的目的是要让观察者能够清楚地看
到患者体内的某一组织器官的病变情况及其与周
围组织的关系。
影响评价数字医学图像质量的因素：噪声、信
噪比、对比度、分辨率及伪影。
其中分辨率还包括：空间分辨率、密度分辨率、
时间分辨率。
3）链码结构：对一个(线条)连续的像素序列来说，与 某一像素连通的后续像素只可能是0~7中的一个。因此 任何一个后续像素均可用0~7这8个值中的一个来表示 它的前进方向，那么用三位二进制码（八进制数）即 可表示连续的线条图形。
链码结构法可用(3,6)，7，0，1，
1，0，0，1，2，3的链码表示。 即用八进制数就可表示，用了
图象的位分辨率也称位深，是用来衡量每个像素储存信 息的位数。这种分辨率决定了每次在屏幕上可显示多少种颜 色，或者也将位分辨率称为颜色深度。 4. 设备分辨率(Device Resolution)
又称输出分辨率，指的是各类图像输入、输出设备每英寸 上可产生的点数 。这种分辨率通过指标DPI来衡量。
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图像的与运算
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以上七种数字图像的运算方式在实际的医学数字图像处理中
可用于医学数字图像的比较、裁剪、拼接、特征提取等融合
技术中。例如：数字图像的减法运算可应用于DSA（数字减 影血管造影）的图像处理中
蒙片
充盈片
减影图
a 数字减影血管造影成像 b 正片与负片
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2.2 数字图像处理
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2.2 数字图像处理 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。
图像处理目 的是改善图像的 质量，它以提高 图像的使用价值 为目的。
对比度较低图像的直方图
对比度较高图像
对比度较高图像的直方图
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2. 直方图的用途
（1）直方图可用来判断一幅图像是否合理地利用了
全部被允许地灰度级范围。
（2）直方图可用来进行边界阈值选择。图像的轮廓
线提供了一个确立图像中简单物体边界的有效方法，
使用轮廓线作为边界的技术被称为阈值化。直方图
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2.4.1 数字图像运算
1. 加法
图像的合成
图像的衔接
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2. 减法
减法的定义：C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)。
主要应用举例：检测同一场景两幅图像之间的 变化，设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图 像为T2(x,y)，则C(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)。则 C(x,y) = A(x,y) – B(x,y)运算的结果是；去除了 图像背景色、得到了相减运算的图像C(x,y)， 其中C(x,y)为图像相减运算后，去除了背景的 图像。
同一场景两幅图像之间的变化
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2.4.1 数字图像运算
3. 乘法
乘法的定义：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)。 主要应用举例：图像的局部显示。用二值蒙板图像与原图像 做乘法。此种图像处理操作常被称为“抠图”或“蒙板”操 作。
图像的局部显示
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输入图像
输出图像
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2.3.2 常用的图像采集设备
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2.3.3 图像数字化设备常见参数
1. 像素(Pixel) 2. 屏幕分辨率 屏幕分辨率又称屏幕频率，是指显示器上最大可显示的 像素数的集合，一般用水平与垂直方向的像素点数来表示。 3. 位分辨率(Bit Resolution)
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2.3 数字图像处理系统
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2.3.1 数字图像处理系统的基本组成结构 数字图像的采集、处理和输出是由数字图像 处理系统实现的，因此数字图像处理系统是由图 像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备 组成，如图所示：
图像处理计算机 图像输出设备
图 像 数 字 化 设 备
2.4.1 数字图像运算
4. 求反
求反的定义：g(x,y) = 255 - f(x,y)。 主要应用举例：获得彩色图片的底片，对于黑白图像，还可 获得区别于背景的、可恢复的图形。
图像的求反运算示意图
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2.4.1 数字图像运算
5. 异或
异或运算的定义：g(x,y) = f(x,y) Å h(x,y)。 主要应用举例：获得相交子图像。
2.4.2 灰度直方图
1. 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中 所有灰度级状态分布的统计。即：横坐标表示 灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出 现的像素个数。
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较暗的图像
较暗图像的直方图
较亮的图像
较亮图像的直方图
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对比度较低图像
I=
0 150 200 120 50 180 250 220 100
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2.1.2 数字图像的分类及表示
（3）彩色图像
彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色 构成的彩色图像。
255 240 240 R= 255 0 80 255 0 0 0 160 80 0 80 160 0 240 G= 255 160 160 B= 0 0 255 0 255 255 255
图像的异或运算
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2.4.1 数字图像运算
6. 或运算
或运算的定义：g(x,y) = f(x,y) v h(x,y)。 主要应用举例：合并子图像。
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第2章数字图像的基础知识和基本概念
第2章数字图像的基础知识和基本概念一、数字图像数字图像是以二进制数字组形式表示的二维图像。
利用计算机图形图像技术以数字的方式来记录、处理和保存图像信息。
在完成图像信息数字化以后，整个数字图像的输入、处理与输出的过程都可以在计算机中完成，它们具有电子数据文件的所有特性。
通常把计算机图形主要分为两大类：位图（bitmap）图像和矢量（vector）图形（如图2-1所示）。
图2-1 计算机图形的主要分类1．关于位图图像（1）概念位图图像（在技术上称作栅格图像）使用图片元素的矩形网格（像素）表现图像。
每个像素都分配有特定的位置和颜色值。
在处理位图图像时，人们所编辑的是像素。
位图图像是连续色调图像（如照片或数字绘画）最常用的电子媒介，因为它们可以更有效地表现阴影和颜色的细微层次。
（2）分辨率位图图像与分辨率有关，也就是说它们包含固定数量的像素。
因此，如果在屏幕上以高缩放比率对它们进行缩放或以低于创建时的分辨率来打印它们，则将丢失其中的细节，并会呈现出锯齿，如图2-2所示。
图2-2 不同放大级别的位图图像示例（3）特点①位图图像有时需要占用大量的存储空间。
对于高分辨率的彩色图像，由于像素之间独立，所以占用的硬盘空间、内存和显存比矢量图都大。
②位图放大到一定倍数后会产生锯齿。
位图的清晰度与像素点的多少有关。
③位图图像在表现色彩、色调方面的效果比矢量图更加优越，尤其在表现图像的阴影和色彩的细微变化方面效果更佳。
④位图的格式有bmp、jpg、gif、psd、tif、png等。
⑤处理软件：Photoshop、ACDSee、画图等。
2．关于矢量图形（1）概念矢量图形（又称矢量形状或矢量对象）是由称作矢量的数学对象定义的直线和曲线构成的。
矢量根据图像的几何特征对图像进行描述。
（2）分辨率矢量图形是与分辨率无关的，即当调整矢量图形的大小、将矢量图形打印到PostScript 打印机、在PDF文件中保存矢量图形或将矢量图形导入到基于矢量的图形应用程序中时，矢量图形都将保持清晰的边缘（如图2-3所示）。
医学图像处理技术：第二章 数字图像基础
2.1 视觉感知
光敏细胞在视网膜上的分布
分布沿视线关于中心凹对称。 在离视轴20度处，该区域没有光
敏细胞，称为盲点。 锥状细胞在视网膜中心（中央凹）
处最密。 杆状细胞从中心向外，离轴大约
20度处，密度逐渐增加，然后到 视网膜边缘处，密度逐渐下降。 成像主要在中央凹区域。
2.1 视觉感知
是图像物理坐标的实际值。
2.4 图像数字化
量化过程
aH 图 像 的 亮 度 范 围
aL
d64 d63
d3 d2 d1 d0 判决层
r63
111111
r2 r1 r0
量化层
000010 000001 000000
编码层
2.4 图像数字化
数字图像的表示
出于处理、存储以及取样硬件的考虑，M,N以及量化灰度 级的数目G应为2的整数次幂，即
M 2m
N 2N L 2k
假设离散灰度级是等间隔的，并且是区间[0,L-1]中的一
个整数。
灰度级的取值范围称为动态范围。
把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像
存储数字图像所需的比特数为：b M N k 当一副图像有 2k 个灰度级时，称这幅图像为k比特图像。
2.4 图像数字化
1.亮度适应
人的视觉系统能适应的总体亮度范围是 很大的，从暗视觉门限到眩目极限 （强 闪光）之间的范围达1010 主观亮度是进 入眼睛的光强度的对数。 人眼并不能同时感受这样宽的亮度范围， 利用改变视觉灵敏度来完成这一变动的， 就是亮度适应现象。
人眼适应了某一个平均的亮度环境后， 所能够同时鉴别的亮度范围很小，这个 平均的亮度环境称为亮度适应级。
接性：
4邻接：如果q在N4( p)中，具有v中数值的两个像素p和q是4邻接的。 8邻接：如果q在N8 ( p)中，具有v中数值的两个像素p和q是8邻接的。 m邻接(混合邻接)：a)q在N4( p) 中，b)q在ND ( p中) ，且 N4( p) N4(q)
《数图》第2章 数字图像基础
(2.16)
1 δ (ax, by) = ⋅δ ( x, y) a⋅b ≠ 0 (2.17) | a |⋅| b| 6) 傅立叶变换：任意常数k 的傅立叶变换为 kδ ( x, y ) 。 傅立叶变换：任意常数
5) 尺度变化
Digital Image Processing 7
(2) 二维抽样函数
一维Kronecker抽样信号， 抽样信号， 一维 抽样信号
若原图像频谱是限带的，且∆u≥2Um，∆v≥2Vm，则可以通过低通滤波的方法 若原图像频谱是限带的， ， ， 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。
f p ( x, y ) = f i ( x, y ) ⋅ s ( x, y ) = f i ( x, y ) ∑
Fr ( u , v ) = F p ( u , v ) H ( u , v )
空域取样图像的重建： 空域取样图像的重建：
∞ ∞ 1 1 −
(2.27)
h( x, y) = ∫
−∞ −∞
∫
H (u, v)e j 2π (ux + vy )dudv = ∆x ⋅ ∆ y ∫ 2∆1x e j 2π ux du ⋅ ∫ 2∆1y
3
Digital Image Processing
第2节 连续图像的取样
模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 数字化: 连续（模拟）图像信号 数字化: 连续（模拟） 数字化过程： 数字化过程：
1）取样(sampling)－－空间位置离散化过程 取样 －－空间位置离散化过程 －－ 关心无失真重建，二维奈奎斯特(Nyquist)取样定理保证。 关心无失真重建，二维奈奎斯特 取样定理保证。 取样定理保证 －－取样点灰度值的离散化过程 2）量化(quantization)－－取样点灰度值的离散化过程 量化 －－ 标量量化(scaling quantization)方法（均匀量化 vs 非均匀量化）， 方法（ 非均匀量化）， 标量量化 方法 矢量量化(vector quantization)方法。 方法。 矢量量化 方法 能够容忍多大的量化失真? 能够容忍多大的量化失真? －－量化值的 3）编码(coding)－－量化值的“编号” 编码 －－量化值的“编号” 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 如脉冲编码调制（ 如脉冲编码调制（PCM，Pulse Code Modulation）…… ， ）
1 δ (ax, by) = ⋅δ ( x, y) a⋅b ≠ 0 (2.17) | a |⋅| b| 6) 傅立叶变换：任意常数k 的傅立叶变换为 kδ ( x, y ) 。 傅立叶变换：任意常数
5) 尺度变化
Digital Image Processing 7
(2) 二维抽样函数
一维Kronecker抽样信号， 抽样信号， 一维 抽样信号
若原图像频谱是限带的，且∆u≥2Um，∆v≥2Vm，则可以通过低通滤波的方法 若原图像频谱是限带的， ， ， 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。
f p ( x, y ) = f i ( x, y ) ⋅ s ( x, y ) = f i ( x, y ) ∑
Fr ( u , v ) = F p ( u , v ) H ( u , v )
空域取样图像的重建： 空域取样图像的重建：
∞ ∞ 1 1 −
(2.27)
h( x, y) = ∫
−∞ −∞
∫
H (u, v)e j 2π (ux + vy )dudv = ∆x ⋅ ∆ y ∫ 2∆1x e j 2π ux du ⋅ ∫ 2∆1y
3
Digital Image Processing
第2节 连续图像的取样
模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 数字化: 连续（模拟）图像信号 数字化: 连续（模拟） 数字化过程： 数字化过程：
1）取样(sampling)－－空间位置离散化过程 取样 －－空间位置离散化过程 －－ 关心无失真重建，二维奈奎斯特(Nyquist)取样定理保证。 关心无失真重建，二维奈奎斯特 取样定理保证。 取样定理保证 －－取样点灰度值的离散化过程 2）量化(quantization)－－取样点灰度值的离散化过程 量化 －－ 标量量化(scaling quantization)方法（均匀量化 vs 非均匀量化）， 方法（ 非均匀量化）， 标量量化 方法 矢量量化(vector quantization)方法。 方法。 矢量量化 方法 能够容忍多大的量化失真? 能够容忍多大的量化失真? －－量化值的 3）编码(coding)－－量化值的“编号” 编码 －－量化值的“编号” 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 如脉冲编码调制（ 如脉冲编码调制（PCM，Pulse Code Modulation）…… ， ）
第2章数字图像基础
第二章 数字图像处理基础
总结：对一幅图像，当量化级数k一定时，
空间分辨率越高，图像质量越好；空间分 辨率越低，图像质量越差，会出现棋盘模 式。
第二章 数字图像处理基础 3.3 空间分辨率和灰度分辨率 （4）灰度分辨率（图像的量化）与图像质量的关系
灰度级分别为256、128、64、32
灰度级分别为16、8、4、2
度值范围，量化间隔取小一些，而对那些像素灰度
值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。由于图
像灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异， 所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等 间隔量化方案。因此， 实用上一般都采用等间隔量 化。
第二章 数字图像处理基础 3.2. 数字图像表示 （1）紧凑矩阵表示
第二章 数字图像处理基础
2.2 简单的图像形成模型（数学模型）
f(x,y)是图像幅度分布 0<f(x,y)<∞
f ( x, y) i( x, y) r ( x, y)
0<i(x,y)<∞ i(x,y)是入射场分布，取决于照射源特性 0<r(x,y)<1 r(x,y)是反射系数分布，取决于成像物体的特 性 Lmin<f(x,y)<Lmax
第二章 数字图像处理基础
总结：
A、图像质量一般随N和k的增加而增加。在极少数情况 下对固定的N，减小k能改进质量。最有可能的原因是减小k 常能可增加图像的视觉反差。 B、对具有大量细节的图像只需很少的灰度级数就可较好 地表示。
第二章 数字图像处理基础 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： （1） 对缓变的图像， 应该细量化， 粗采样， 以避免假轮廓。 （2） 对细节丰富的图像， 应细采样， 粗量化， 以避免模糊 （混叠）。
第二章数字图像基础.
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
分辨率对图像质量的影响
图像的数字化
3空间分辨率和灰度分辨率 （1）空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般
用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表 示。
（2）灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一 般用灰度级或比特数表示。
位图的优缺点：与矢量图正好相反。
位图又可以分成如下四种：二值图像（binary image)、灰度图像(gray-scale image)、索引颜色图像(index color image)和真彩色图像（true color image）。
3. 二值图像 只有黑白两种颜色。
1 0 0
I 0
0
1
第二章 数字图像基础
本章重点： ➢图像的获取和感知； ➢图像的数字化； ➢数字图像的描述； ➢连续图像的数学描述 ➢数字图像类型 ➢图像文件格式 ➢图像像素间的一些基本关系
人类的视觉感知系统
• 视觉是人类最高级的感知器官，所以， 毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要 角色。
• 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波 段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁 波谱。
1 1 0
4. 灰度图像
在灰度图像中，像素灰度级一般用8 bit表示，所以每
个 像 素 都 是 介 于 黑 色 （ 0 ） 和 白 色 （ 255 ） 之 间 的 256
（28=256）种灰度中的一种。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
5. 真彩色图像
每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成， 每个字节为8 bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可 以产生1670万种不同的颜色。
分辨率对图像质量的影响
图像的数字化
3空间分辨率和灰度分辨率 （1）空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般
用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表 示。
（2）灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一 般用灰度级或比特数表示。
位图的优缺点：与矢量图正好相反。
位图又可以分成如下四种：二值图像（binary image)、灰度图像(gray-scale image)、索引颜色图像(index color image)和真彩色图像（true color image）。
3. 二值图像 只有黑白两种颜色。
1 0 0
I 0
0
1
第二章 数字图像基础
本章重点： ➢图像的获取和感知； ➢图像的数字化； ➢数字图像的描述； ➢连续图像的数学描述 ➢数字图像类型 ➢图像文件格式 ➢图像像素间的一些基本关系
人类的视觉感知系统
• 视觉是人类最高级的感知器官，所以， 毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要 角色。
• 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波 段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁 波谱。
1 1 0
4. 灰度图像
在灰度图像中，像素灰度级一般用8 bit表示，所以每
个 像 素 都 是 介 于 黑 色 （ 0 ） 和 白 色 （ 255 ） 之 间 的 256
（28=256）种灰度中的一种。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
5. 真彩色图像
每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成， 每个字节为8 bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可 以产生1670万种不同的颜色。
医学数字图像技术基础
2.1.3 数字图像质量评价
医学成像的目的是要让观察者能够清楚地看 到患者体内的某一组织器官的病变情况及其与周 围组织的关系。
影响评价数字医学图像质量的因素：噪声、 信噪比、对比度、分辨率及伪影。
其中分辨率还包括：空间分辨率、密度分辨 率、时间分辨率。
2.2 数字图像处理
教学目标： 1. 了解数字图像的基本概念及相关术语； 2. 熟悉数字图像处理的相关技术、优势与应用
对比度较低图像的直方图
对比度较高图像
对比度较高图像的直方图
2. 直方图的用途 （1）直方图可用来判断一幅图像是否合理地利用了 全部被允许地灰度级范围。 （2）直方图可用来进行边界阈值选择。图像的轮廓 线提供了一个确立图像中简单物体边界的有效方法， 使用轮廓线作为边界的技术被称为阈值化。直方图 因为提供了一幅图像的全部灰度信息，因此可以利 用直方图来进行边界阈值选择。
第2章 数字图像技术基础
2.1 数字图像 2.2 数字图像处理 2.3 数字图像处理系统 2.4 数字图像处理基本技术 2.5 数字图像的制式转换与压缩
2.1 数字图像
教学目标： 1. 了解模拟图像、数字图像的基本概念及相关
术语； 2. 熟悉数字图像质量评价分析相关技术； 3. 掌握数字图像的分类与表示方法。
一般储存单元是字节，而二值图像仅用一位 二进制码来表示即可。采用的方法是将相邻的8 个像素点值合并储存在一个字节中，以每个像素 占用该字节一个位的方式来表示。
优点是节省储存空间，缺点是显示或处理时， 必须先把每个字节展开成8个像素，增加了处理 的计算量。
（2）图像压缩储存 文字和线条图像是一种特殊的二值图，这类
医学数字图像处理的应用
1、黑白图像的灰阶处理 2、彩色图像的频谱处理 3．图像信息资料的储存 4．实时图像信息的传输 5．Internet与医学图像信息 的传输 6．图像自动识别 7．图像虚拟 8．图像三维重建 9．远程医学（Telemedicine）
第2章 数字图像的基本知识
R0 B1
G1
R1
位图 点阵
…
B255
G255 R255
255号颜色
（4）位图点阵 24位BMP图像，逐行逐列记录各像素的三基色值：
每像素点占用3个BYTE，分别为B，G，R。则一行像素至少要占 用3n个字节。位图电阵用一维数组存放，顺序为： （1）从最下面的一行开始，逐行存放，直到第0行； （2）当一行占用的字节数不是4的整数倍时，应补充1~3个无效 字节，使一行占用的字节数能被4整除。所补充的无效字节可为任
//得到绘图对象的句柄 //客户区中的矩形（左上角坐标，右下角坐标） //源图像中的矩形
0,0,InfoHead.biWidth,InfoHead.biHeight,
//存放位图点阵的内存区
(LPBITMAPINFO) &InfoHead, //存放信息头的内存区
//按三基色格式
SRCCOPY
);
//将图像拷贝到显存
第 2章
数字图像的基本知识
本章介绍数字图像的描述方法。讨论内容如下：
2.1 彩色计色体系 2.2 位图图像的组成 2.3 VC++下位图文件数据的读取与显示 2.4 灰度直方图
位图文件的读取与显示是图像处理和分析的最基本操作，必须熟 练掌握。 直方图是评价、处理和分析图像效果的有力工具；是本章的重点 之一。
S
C U
例：纯红色像素，三基色值为 R=255，G=0，B=0。分别用YUV和YSC 计色制表示该像素。 Y=0.3×255 + 0.59×0 + 0.11×0=76.5 ≈ 77 U=B－Y=0 －77= －77 V=R－Y=255 －77= 178 S=[ (-77)2 + (178) 2 ] 0.5 = 193.9 C=arctg ( － 178 /77) = arctg(－2.31 ) = 113° V S=193.9
关于数字图像图像处理基础课件
关于数字图像图像 处理基础
第2章 数字图像处理基础
视觉感知要素 光和电磁波谱 图像的感知和获取 图像的采样和量化 像素间的一些基本关系 线性和非线性操作
2.1 视觉感知要素
眼睛的构造: (人眼包含有三层膜)
眼角膜与巩膜外壳 脉络膜 (前面睫状体 虹膜 晶状体) 视网膜 (视网膜表面的分离光
把照射量变为数字 图像的传感器装 置
2.3 图像感知和获取
用单个传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用带状传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用传感器阵列获取图像
图像的表示
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素 灰度值进行数字化采 样
4 bits/pixel 6 bits/pixel 8 bits/pixel 12 bits/pixel 16 bits/pixel :
图像的质量评价
图像质量的评价
图像质量评价研究已成为图像信息工程的基 础技术之一
当前对图像质量的评估方法主要分成两类
主观评价——通过人眼主观视觉效果进行判断 客观评价——通过客观的测量给出量化指标
主观评价的方法与标准已相对完善 而客观评价则处于热点研究中
主观评价
将待评价的图像序列播放给评论者观看，并记录他们的打分， 然后对所有评论者的打分进行统计，得出平均分作为评价结 果
1、电磁辐射波
◆ 在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电 磁辐射成像。
◆ 电磁辐射波包括无线电波、微波、红外线、可见光、 紫外线、X射线、γ射线。
◆ 电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电 波为3×102m，其波长是可见光波长的几十亿倍； 波长最短的是γ射线，波长为3×10-17m，其波长 比可见光小几百万倍。
第2章 数字图像处理基础
视觉感知要素 光和电磁波谱 图像的感知和获取 图像的采样和量化 像素间的一些基本关系 线性和非线性操作
2.1 视觉感知要素
眼睛的构造: (人眼包含有三层膜)
眼角膜与巩膜外壳 脉络膜 (前面睫状体 虹膜 晶状体) 视网膜 (视网膜表面的分离光
把照射量变为数字 图像的传感器装 置
2.3 图像感知和获取
用单个传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用带状传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用传感器阵列获取图像
图像的表示
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素 灰度值进行数字化采 样
4 bits/pixel 6 bits/pixel 8 bits/pixel 12 bits/pixel 16 bits/pixel :
图像的质量评价
图像质量的评价
图像质量评价研究已成为图像信息工程的基 础技术之一
当前对图像质量的评估方法主要分成两类
主观评价——通过人眼主观视觉效果进行判断 客观评价——通过客观的测量给出量化指标
主观评价的方法与标准已相对完善 而客观评价则处于热点研究中
主观评价
将待评价的图像序列播放给评论者观看，并记录他们的打分， 然后对所有评论者的打分进行统计，得出平均分作为评价结 果
1、电磁辐射波
◆ 在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电 磁辐射成像。
◆ 电磁辐射波包括无线电波、微波、红外线、可见光、 紫外线、X射线、γ射线。
◆ 电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电 波为3×102m，其波长是可见光波长的几十亿倍； 波长最短的是γ射线，波长为3×10-17m，其波长 比可见光小几百万倍。
第2章 数字图像基础
第二章 数字图像基础
1
第二章 数字图像处理基础
主要内容
视觉感知要素
图像感知和获取
图像的取样与量化
数字图像类型
数字图像文件格式 图像像素间的基本关系 图像之间的代数运算
2
第二章 数字图像处理基础
视觉感知要素
1. 人眼的构造
中央凹
盲点
3
第二章 数字图像处理基础
感光细胞(photoreceptor cells)：锥状细胞、杆状细胞
成像器件(1/3") 靶面 6mm
成像器件(1/4") 靶面 4mm 8mm
8.47mm （1）镜头与成像器件规格匹配
8.47mm (1/3") （2）镜头成像尺寸过大
6.35mm （3）镜头成像尺寸过小
31
第二章 数字图像处理基础
图像的取样与量化
取样和量化的基本概念
数字图像表示
动态范围与对比度
20
第二章 数字图像处理基础
CCD and CMOS sensors mounted on PCBs
21
第二章 数字图像处理基础
图像形成中的能量传播模型
图像形成时，其灰度值f (x,y)正比于物理源（如光源） 所辐射的能量，即：
f x, y i x, y gr x, y 其中： i x, y 称为入射分量，取决于照射源， 满足 0 i x, y r x, y 称为反射分量(透射系数)，取决于成像物体的特性， 满足 0 r x, y 1
27
第二章 数字图像处理基础
物距、像距与焦距 之间的关系:
1 1 1 l l f
1
第二章 数字图像处理基础
主要内容
视觉感知要素
图像感知和获取
图像的取样与量化
数字图像类型
数字图像文件格式 图像像素间的基本关系 图像之间的代数运算
2
第二章 数字图像处理基础
视觉感知要素
1. 人眼的构造
中央凹
盲点
3
第二章 数字图像处理基础
感光细胞(photoreceptor cells)：锥状细胞、杆状细胞
成像器件(1/3") 靶面 6mm
成像器件(1/4") 靶面 4mm 8mm
8.47mm （1）镜头与成像器件规格匹配
8.47mm (1/3") （2）镜头成像尺寸过大
6.35mm （3）镜头成像尺寸过小
31
第二章 数字图像处理基础
图像的取样与量化
取样和量化的基本概念
数字图像表示
动态范围与对比度
20
第二章 数字图像处理基础
CCD and CMOS sensors mounted on PCBs
21
第二章 数字图像处理基础
图像形成中的能量传播模型
图像形成时，其灰度值f (x,y)正比于物理源（如光源） 所辐射的能量，即：
f x, y i x, y gr x, y 其中： i x, y 称为入射分量，取决于照射源， 满足 0 i x, y r x, y 称为反射分量(透射系数)，取决于成像物体的特性， 满足 0 r x, y 1
27
第二章 数字图像处理基础
物距、像距与焦距 之间的关系:
1 1 1 l l f
第2章 数字图像基础(数字图像处理)
角膜睫状肌2.1.1人眼的构造眼球的形状近前房似为一个球体，其平均直径约20mm 。
睫状小带晶状体 有三层薄膜（眼角膜/巩膜，睫状带脉络膜和视网膜）包围着眼视网膜球。
晶状体由同心的纤维细胞层巩膜玻璃体组成，并由附在睫状体上的纤维悬挂着脉络膜中央凹纤维悬挂着。
人眼剖面简图h=2.55mm 图2.3用眼睛看一棵棕榈树的图解，C点是晶状体的光心图23用眼睛看一棵棕榈树的图解C点是晶状体的光心9亮度亮度适应现象适应现象:人眼并不能同时在整个范围内工作,而是利用改变灵敏度来实现大的动态范围内的变动内的变动；9当平均亮度适中时，能分辨的最大亮度和最小亮度之比为当平均亮度很低时这个比亮度之比为1000:1;当平均亮度很低时，这个比值只有10:19主观亮度是进入人眼的光强度的对数函数；感觉亮度不是简单的强度函数的例子1，视觉系统倾向不同强度区域边界周围的欠调或过调现象如图2.7所示。
27所示虽然条带的强度恒定，但实际感觉到了一幅带有毛实感觉到了幅带有毛边的图形，即边缘处，亮的一边更亮，暗的一边更暗，称之为马赫带效应。
地取决于强度。
地取决于强度图2.8 同时对比例子，所有的中心方块都有相同的强度，但是当背景变亮时，他们逐渐变暗强度但是当背景变亮时他们逐渐变暗在错觉中眼睛 在错觉中，眼睛填上了不存在的信息或错误地感知物体的几何特点。
图2.9一些典型的视觉错觉释放电磁波。
与光成正比。
图2.12 （a）单个成像传感器图212（a）单个成像传感器图2.13 单个成像传感器组通过运动产生二维图像图213单个成像传感器组通过运动产生二维图像以圆环形状安装的传感器常用于医学和工业成像，以得到三维物体的横断面（切片）图像，横断片像如CT、PET、MRI等。
量的电磁波和某种超声波敏感元件常以阵列形式排列。
是摄像机上常见的结构。
照射（能）源输出（数字化后的）图像成像系统场景元素场景投影到图像平面数字图像获取过程⎥⎥⎤⎢⎢⎡−−=)1,1( )1,1( )0,1()1,0( )1,0( )0,0(),(N f f f N f f f y x f 中的每个了一幅数字图像。