第二章-数字图像基础课件
数字图像处理基础2
数字图像处理基础2
第二章数字图像处理基础
2.1 图像数字化技术
2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5
图像的几何变换
2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4
像素间的基本关系2.5 图像的几何变换
简单的图像成像模型
一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：
0
图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。所以，f(x,y)可由两个分量来表征：
一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，
r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：
f(x,y)=i(x,y)r(x,y)
其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1
对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：
l=f(x,y)
这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。显然：
L min ≤l ≤L mxa
区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
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。连续图像
空间离散
数字图像幅度离散
采样量化
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到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度的离散化。
数字图像处理
第一章 概论
一、数字图像与像素
数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的
1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、 编码和压缩。
三、工程三层次
图像处理、图像分析和图像理解
图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理
四、图像处理硬件系统组成
图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机）， 图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）
第二章 数字图像处理基础
一、图像数字化过程----采样与量化
模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。细节越多，采样间隔应越小。把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系
采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：
对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算
灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）
图像总像素：512px*512px=256K
总数据量：256K*3Byte=768KB
一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？
图像总像素：256px*256px=64K
总数据量：64K*1Byte=64KB
四、数字图像类型
二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型
jpg、bmp、tif、gif
数字图像处理复习
数字图像处理复习
第一章 概述
1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
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，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
精度高、再现性好、通用性、灵活性强
第二章 数字图像处理基础
1. 人眼视觉系统的基本构造 P14 图2.1人眼横截面简图
2. 亮度的适应和鉴别
人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3. 光强度与主观亮度曲线。 P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线
4. 图像的数字化及表达。（采样和量化的概念）
图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程
5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
采样间隔、采样孔径
6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系
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.
7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
设为位于坐标处的一个像素
（x+1,y），（x-1,y），（x,y+1），（x,y-1）
组成的4邻域，用)(4pN表示。
（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1）
像素集用)p(ND表示
)(4pN和)p(ND合起来称为p的8邻域，用)(8pN表示。
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。
数字图像处理-第二版-贾永红-复习资料
第一章 导论
图像
是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
模拟图像
空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像
数字图像
空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
数字图像处理（Digital Image Processing）
利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理）
数字图像处理的特点
（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
数字图像处理的目的
（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。
（3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于图像的存储和传输。
数字图像处理的主要研究内容
（1）图像的数字化（2）图像的增强（3）图像的恢复
（4）图像的编码（5）图像的重建（6）图像的分析
（7）图像分割与特征提取（8）图像隐藏（9）图像通信
图像工程的三个层次
（1）图像分析：图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
（2）图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各个目标的性质和他们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
（3）图像处理：
数字图像处理的应用领域
1.通信：图象传输，电视电话等。
2.宇宙探测：星体图片处理。
遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。
3.生物医学：CT，X射线成象，B超，红外图象，显微图象。
4.工业生产： 产品质量检测，生产过程控制，CAD，CAM。
遥感数字图像处理基础 知识点
.实用文档.
. 第一章数字图像处理根底
1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息
2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数
质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小
⑵辐射分辨率 传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差
信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目
⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像
6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规那么网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像
7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系
②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现
8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断
9遥感数字图像的输出特征参数：
数字图像处理第二章作业
数字图像处理第二章作业
第二章数字图像处理的基本概念
2. 图像数字化包括那两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？
答:图像数字化包括采样和量化两个过程。采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。量化：将像素灰度转换成离散的整数值得过程叫量化。
影响：一般来说，采样间隔越大,所得图像像素越少,空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。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.
3。数字化图像的数据量与哪些因素有关？
答：数字化前需要决定影像大小（行数M、列数N)和灰度级数G的取值.一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M＊N＊g（bit），称为图像的数据量.
6。什么是灰度直方图?它有哪些应用？从灰度直方图你能获得图像的哪些信息?
答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系.以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图.
应用：通过变换图像的灰度直方图可以，使图像更清晰，达到图像增强的目的。
获得的信息：灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。
8。图像处理按功能分有哪几种形式？
答：按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式：(1）单幅图像-—>单幅图像;(2）多幅图像—-〉单幅图像；（3)单（或多）幅图像——>数字或符号等.
12。图像特性包括哪些类型？ 数字图像处理第二章作业
图像特征是图像分析的重要依据,它可以是视觉能分辨的自然特征,也可以是人为定义的某些特性或参数，即人工特征.数字图像的像素亮度、边缘轮廓等属自然特性；图像经过变换得到的频谱和灰度直方图等属人工特征.
数字图像处理-位图基础知识
第一章 位图的基础知识
现代计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作为 图像采集、获取、编码、存储、和传输，图像的合成和产生、图像的显示、绘制、和输出，图像变换、增强、恢复和重建，特征的提取和测量，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识别，3D景物的重建复原，图像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划。
图像增强 图像增强是用以改善供人观看的图像的主观质量，而不一定追究图像降质的原因。
图像复原 找出图像降质的原因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声信号的统计入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比。
图像变换 图像处理的方法可以分为两大类 空域法和频域法。常用的图像变换有傅里叶变换、DCT变换、小波变换等。
图像编码 根据香农的率失真真理，在传输和存储时，都可对数字图像进行一定方式编码，删除其中冗余信息，实现不失真压缩，或在容许失真限度内的进行有失真压缩，以换取更大的压缩率。
图像配准 可以近似的看成匹配的过程，简单地说就是根据图像的某系区域或者特征，在另一幅图中找到对应的区域或者特征。图像配准在图像识别、图像拼接、三维图像的重建等方面有着重要的应用。
图像分析和特征提取 图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、今晚匹配和识别等几个部分。图像特征和指图像场中可用作标志的属性，其中有些是视觉直接感受到自然特征，如区域的亮度、彩色、纹理、或轮廓等 有些事需要通过变换或测量才可得到的人为特征，如各种变换频谱、直方图、矩等。图像特征提取就是从图像中提取出某些可能涉及到高层语义信息的图像特征。
目标和运动检测 自动目标检测和交互目标检测。
图像分割 人能方便地佛纳甘一副图像中找出感性趣的物体和区域，而要让计算机做到这一点需要他客观的测度，使之能按照灰度、颜色或几何特征性质等把一些物体或区域加以分离。