第二章 数字图像处理的基本概念
数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章
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距离 像素之间的联系常与像素在空间的接近程度有 关。像素在空间的接近程度可以用像素之间的距 离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。 给定 p, q, r 三个像素，其坐标分别为 ( x, y ), ( s, t ), (u , v) 如果 1） D ( p, q ) ≥ 0( D ( p, q ) = 0 当且仅当 p = q ) 2） D ( p, q ) = D ( q, p ) 3) D ( p, r ) ≤ D ( p, q ) = D (q, r ) 则 D是距离函数或度量。
p 和 q 之间的欧式距离定义为：
De ( p, q) = ( x − s)2 + ( y − t )2
p 和 q 之间的 D4距离（也叫城市街区距离）定义为：
D4 ( p , q ) = x-s + y-t
p 和 q 之间的 D8 距离（也叫棋盘距离）定义为：
D8 ( p, q )=max( x-s ， ) y-t
图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、 图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、 采样和量化。 采样和量化。 图像获取设备由5个部分组成 采样孔， 个部分组成： 图像获取设备由 个部分组成：采样孔， 扫描机构，光传感器， 扫描机构，光传感器，量化器和输出存储 体。 关键技术有：采样——成像技术；量化 成像技术； 关键技术有：采样 成像技术 量化— —模数转换技术。 模数转换技术。 模数转换技术
Sampling
图像的采样
图2.15图像的采样示例 图像的采样示例
Quantization 图像的量化
图2.16图像的量化示例 图像的量化示例
量化等级越多，所得图像层次越丰富， 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； 分辨率高，，图像层次欠丰富，灰度分辨 量化等级越少，图像层次欠丰富， 率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 但数据量小. 但数据量小
第2章 数字图像处理基础
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
损失的方法，但很多图最终是供人观看的。事实上，具有相 同客观保真度的不同图像，在人的视觉中可能产生不同的在 视觉效果。这种情况下，用主观的方法来测量图像的质量更 为合适。一种常用的方法是对1组（不少(bù shǎo)于20人）观察 者显示图像，并将他们对该图像的评分取平均，用来评价一 幅图像的主观质量。
PSNR的在衡量(héng liáng)不同压缩器时的作 用
(PSNR值29.87时的效果(xiàoguǒ))
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PSNR的局限性
PSNR数值都是27.123，但是单从数值上，我们并不能判断
(pànduàn)哪一幅更好。
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图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
尽管客观保真度准则提供了一种简单、方便的评估信息
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图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
• 3. 对比度：图像(tú xiànɡ)最高和最低灰度级间的灰度 差。
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间分辨率Байду номын сангаас图像(tú xiànɡ)空间中可分辨的最小细 节
空间分辨率的度量(dùliàng)——DPI（dot per inch） DPI：每英寸内像素点数目。
共八十一页
2、CMY颜色(yánsè)模式
数字图像处理基本概念
本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。
图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。
图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。
随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。
因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。
数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。
将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。
这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。
所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。
它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。
Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。
在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。
在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。
计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。
1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。
位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。
第二章数字图像基础.
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。
2数字图像处理基础
在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的问题， 它决定
了采样后图像的质量，即忠实于原图像的程度。采样间隔的大小选取要 依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般， 图像中细节越多，采
样间隔应越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为ω， 以
T≤1/2ω为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT) (i=…, -1, 0, 1， …)完 全恢复g(t)， 即
g (t )
式中
i
g (iT )s(t iT )
sin( 2t ) s (t ) 2t
图像数字化——采样
采样列 像素 采样行 行间隔
采样间隔
采样示意图
图像数字化——量化
模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。
但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。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。图 2-3 （ a ）说明了量化过程。若连续灰度值用 z来表示， 对于满足zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值， z与qi的差称为量化误差。一般，像素值量化后用一个字节8 bit 来表示。如图2-3（b）所示，把由黑—灰—白的连续变化的灰度 值， 量化为0～255共256级灰度值，灰度值的范围为0～255，
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1) g (1,0) f (1,1) f (1, n 1) （2-1） g (i , j ) f (m 1,0) f (m 1,1) f ( m 1, n 1)
图2-4 （a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c） 采样图像2(64×64)； （d）采样图像3(32×32)； （e）采样图像4(16×16)；（f） 采样图像5(8×8)
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<f(x,y)</f(x,y)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。
数字图像处理课件第二章数字图像基础(ppt)
▪ 人眼的视觉系统能适应的光的
亮度等级从可以看见的昏暗到 眩目相差能达到1010等级。但 是人眼并不能同时在这么大的 范围内看清物体，而只能在同 一时间内适应一个小的亮度变 化范围（106等级）。
Basic experimental setup used to characterize brightness discrimination
▪ 视觉过程
人的视觉过程的流图
视觉原理
光接收细胞：
▪ 视锥细胞（也称中央凹）：600～700万，既能感光、
又能感色、对颜色敏感。可以充分识别图像细节，每个细 胞接一个神经末端，又叫适亮视觉（photopic vision）、 白昼视觉。
l视杆细胞（杆状细胞）：7500～15000万，只能感光、
不能感色。几个杆状细胞联到同一个神经末梢，分辨率低， 提供视野的整体视象，不感受颜色，对低照度敏感。 夜视 觉。
▪ 视网膜 (retina)：如同底片。 ▪ 视网膜是视觉接收器的所在，
它本身也是一个复杂的神经 中心。
▪ 眼睛的感觉为网膜中的视杆
细胞和视锥细胞所致。视杆 细胞能够感受弱光的刺激， 但不能分辨颜色，视锥细胞 在强光下反应灵敏，具有辩 别颜色的本领。某些动物 （如鸡）因视杆细胞较少， 所以在微光下，它们的视觉 很差，成为夜盲。也有些动 物（如猫和猫头鹰）因视杆 细胞很多，所以能在夜间活 动。
▪ 在一定条件下，一个视觉系统当前的敏感
度叫做亮度适应级。这个敏感度是用实验
Hale Waihona Puke 来验证的。在实验中，逐渐增加光照射的
强度I，改变量为I，达到多个观察者能感
图2.5用于描述亮度辨 别特性的基本实验
知的程度， 当有一半的人感知增加时， I/I成为Weber ratio,作为视觉系统当前的 敏感度。在很强的光下，需要改变较强的
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)(4p N 表示。
（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1） 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。
8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。
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）。
数字图像处理基本概念
美国航天器传送的 第一张月球照片， “旅行者7号”卫 星1964年7月31日9 点09分（东部白天 时间）在光线影响 月球表面17分钟时 摄取的图像
绪论
数字图像处理的起源
开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领
3. 20世纪60年代末、70年代初 域
胸部X射线图像
头部CT图像
绪论
数字图像处理的起源
数字图像处理的主要研究内容
4.
图像分割
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割将图像 中有意义的特征提取出来（物体的边缘、区域），它是进行进 一步图像识别、分析和图像理解的基础。 虽然目前已研究出了不少边缘提取、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。对图像分割的研究还 在不断的深入中，是目前图像处理研究的热点方向之一。
（2）图像分析：对图像中感兴趣的目标进
行提取和分割，获得目标的客观信息（特点 或性质），建立对图像的描述； 以观察者为中心研究客观世界； 图像分析是一个从图像到数据的过程。
数字图像处理各层次关系
(3)
图像理解：研究图像中各目标的性质和
它们之间的相互联系；得出对图像内容含义 的理解及原来客观场 景的解释； 以客观世界为中心，借助知识、经验来推 理、认识客观世界，属于高层操作（符号 运算）。
数字图像处理的概念
2. 图像处理涉及的相关领域：（图像分析、计算机 视觉） 低级处理：输入输出均为图像 （如图像缩放、 图像平滑） 中级处理：输入图像，输出提取的特征 （如区 域分割、边界检测） 高级处理：理解识别的图像 ( 如无人驾驶，自 动机器人)
3.数字图像处理 包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括 从图像中提取特征及识别特定物体的处理。
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第二章 数字图像处理的基本概念
1. 什么是图像对比度？人眼感受的亮度与哪些因素有关？
图像对比度是图像中最大亮度Bmax与最小亮度Bmin之比。即C1=Bmax/Bmin
2. 图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？
采样和量化。
采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块
状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量
大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量
化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。
3. 数字化图像的数据量与哪些因素有关？
采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量
越大。
4. 连续图像f(x,y)与数字图像I(r.c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？
5. 图像处理按功能分有哪几种形式？
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)多福图像→单幅图像；
(3)单(或多)幅图像→单幅图像。
6. 什么是点处理？你所学算法中有哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。
在局部处理中，当输出值JP(i,j)值仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理。
图像对比度增强、图像二值化、灰度的线性变换、线性拉伸等属于点处理。
7. 什么是局部处理？你所学算法中有哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。
在对输入图像进行处理时，计算某一像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这种处
理称为局部处理。
图像的移动平均平滑法、空间域锐化属于局部处理。
8. 图像特性包括哪些类型？
自然特征：亮度、对比度；
人工特征：直方图、频率。
9. 什么是窗口处理和模板处理？二者有何区别与联系？
对图像中选定矩形区域内的像素进行处理叫做窗口处理；
预先准备一个和输入图像IP相同大小的二维数组，存储该区域的信息，然后参照二维
数组对输入图像处理，叫做模板处理。
模板处理中若模板为矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处
理的不同之处是模板处理必须设置一个模板平面。
10. 什么是锥形结构？它有何作用？
锥形结构是对2k×2k个像素形成的图像，依次构成分辨率(2k×2k→20×20,但20×20不
具有反映输入图像二维构造的信息)下降的k+1幅图像的层次集合。
处理这种结构的图像数据时，首先对像素少的低空间分辨率图像进行处理，然后根据
需要，进到下一层像素数多的较高分辨率图像对应位置进行处理。同只对原始图像进行处理
的场合相比，这种先对粗分辨率图像进行处理，然后限定应该仔细进行处理的范围，再对较
高分辨率图像进行处理的方法，可使处理的效率得到提高。
11. 什么是树结构？它有何作用？
对于一幅二值图像的行、列都接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的全体像素
都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割。
主要用于特征提取和信息压缩等方面。