光电图像处理 第二章 图像处理基础知识
数字图像处理z2图像的基本知识PPT课件
➢图像获取、图像的数字化、数字图像的描述
计算机中数字图像的表示
If(m,n) 是 If(x,y)模拟光学图像的数字化
结果。 在计算机中可用一矩阵表示，其中
0 m M 1 ,0 n N 1
f(m,n)称为图像元素，简称像素（pixel）,其取值为灰度 （grey），一幅图像的灰度种类称为灰度级（grey level）。
空间坐标的离散化
灰度的离散化
空间采样
灰度量化
问题： 采样频率(密度)取多大合适? 采样 以多少个等级表示样本的亮度值为最好? 量化
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➢图像获取、图像的数字化、数字图像的描述 采样定理：
若函数f(x,y)的傅立叶变换F(u,v)在频域中的一个有限区域外处 处为零，设uc和vc为其频谱宽度，只要采样间隔满足条件
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读取图像
imread() 功用:将图像加载并存成array格式备用 用法:[I,map] = imread(filename);
I = imread(filename); ex: I = imread('pout.tif');
I为指向影像的变量 不指定变数，则为ans
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写入图像
imwrite() 功能:将影像写入成档案 用法： imwrite(I,filename,format)
ex: imwrite(I,'pout.jpg‘,’JPEG’);
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图像显示
imshow() 功用:开启一个窗口显 示影像
用法: imshow(I) imshow(I,map)
Figure, imshow() 功用:开启一个新窗
口显示影像 用法:
figure,imshow(I)
光学及图像处理基础知识
锐化半径：决定作边沿强调的像素点的宽度，若半径为1，从亮到暗的整个宽度是两个像素。
如果半径为2，则边沿两边各有两个像素点，从亮到暗的整个宽度是4个像素。
半径越大，细节差别也清晰，但同时产生光晕。
阀值：决定多大反差的相邻边界可以锐化处理，而低于此反差值则不锐化处理。
阀值的设置时避免因锐化处理而导致的斑点和麻点等问题的关键参数。
光晕：halation 在曝光拍摄过程中，强光投射到胶片上，透过胶片乳剂中在片基表面进行反射，从而致使图像发晕。
过冲（overshoot）：第一个峰值或谷值超过设定电压，对于上升沿是指最高电压，而对于下降沿是指最低电压。
下冲（undershoot）：第一个谷值或峰值。
过分的过冲能够引起保护二极管工作，导致过早的失效。
锯齿（aliasing）：采样频率小于图像信号最高频率的2倍时，在采样频率的高次谐波附近会产生带波重叠的噪音。
色温在了解白平衡之前还要搞清另一个非常重要的概念――色温。
所谓色温，简而言之，就是定量地以开尔文温度（K）来表示色彩。
英国著名物理学家开尔文认为，假定某一黑体物质，能够将落在其上的所有热量吸收，而没有损失，同时又能够将热量生成的能量全部以“光”的形式释放出来的话，它便会因受到热力的高低而变成不同的颜色。
例如，当黑体受到的热力相当于500—550℃时，就会变成暗红色，达到1050－1150℃时，就变成黄色，温度继续升高会呈现蓝色。
光源的颜色成分与该黑体所受的热力温度是相对应的，任何光线的色温是相当于上述黑体散发出同样颜色时所受到的“温度”，这个温度就用来表示某种色光的特性以区别其它，这就是色温。
打铁过程中，黑色的铁在炉温中逐渐变成红色，这便是黑体理论的最好例子。
色温现象在日常生活中非常普遍，相信人们对它并不陌生。
钨丝灯所发出的光由于色温较低表现为黄色调，不同的路灯也会发出不同颜色的光，天然气的火焰是蓝色的，原因是色温较高。
正午阳光直射下的色温约为5600 K，阴天更接近室内色温3200K。
数字图像处理基础知识课件
概率(频率)
0.3 0.25
0.2 0.17 0.20
0.15
0.1
0.100.070.04
0 0 1 2 3 4 5 06.02 7 值
灰度
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2.3.3 直方图
• 图像直方图的定义(1)
一个灰度级别在范围[0 ，L-1]的数字图像 的直方图是一个离散函数
p(rk)= nk/n n 是图像的像素总数 nk是图像中第k个灰度级的像素总数 rk是第k个灰度级，k = 0,1,2,…,L-1
• 定义：输出图像的像素JP (I，J)的值和位于(I，J)
附近的邻域里的像素点的特征有关，即：
JP (I，J) =QN (N(IP(I，J))
输入图像IP
输出图像JP
IP(I,J)
邻域处理
N (IP(I,J) (IP(I,J)的邻域)
JP(I,J)
邻域处理
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2.3.2 图像处理的算法形式
模板运算
p(rk)
总体偏暗的图像 的直方图
rk3
2.3.3 直方图
p(rk)
总体偏亮的图像 的直方图
6k
2.3.3 直方图
对比度较低的图像
p(rk)
的直方图
7k
2.3.3 直方图
p(rk)
对比度较高的图像 的直方图
rk 38
2.3.3 直方图
(3)直方图可叠加性
若一幅图像分为四个区，则每个区都可分别 作直方图，而原图像的总直方图为各区直方图 之和。各区的形状、大小都可随意选择。
7
2.3 数字图像处理基础 2.3.1 图像运算
1.算术运算 1)加法 • 运算的定义
C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)
2.图像处理基础知识
一、PhotoShop简介简介：PS是一款专业的图像处理软件，Photo:相片，Shop:工厂功能：可以绘制相片级的图片、处理相片、合成图像。
例1：绘制的手表表盘例2：绘制的摩托车例3：处理相片1.桥（原片）调色后2.船（原片）调色后3.女孩（原片）调色后例4：合成图像最后效果图水面（原图）合成龙合成浪花合成人二、光1.单色光：不能再分解的光（红，绿，蓝）2.复色光：由单色光混合而成的光例1：RGB相加混色：例2：相减混色：这幅图吸收了绿，蓝色，反射出红光三、位图与矢量图1.位图（点阵图）：由像素组成，每个像素只能有一种颜色。
一般为相片的格式。
Jpg，gif，psd2.矢量图：由点、线、粗细、弧度等信息组成。
一般放特定的图形不适合存储相片四、颜色的表达R，G，B：0-255（8位图像：共表示256^3种颜色）例：用混色器混色：相同的红+相同的绿＝黄红（较多）+绿＝橙红（偏红）五、PS界面简介（P27,图2-9）六、打开文件、新建文件1.打开文件：“文件”-“打开”（或“浏览”）（直接将图片拖到PS中、在PS背景中双击）2.新建文件：“文件”-“新建”（ctrl+N）七、选区1.创建规则选区：矩形选框工具（有扩展：椭圆、单列选择工具）：正方形（shift）2.创建不规则选区：（1）套索工具（有扩展：多边形套索，磁性套索）1）样式选项：正常、固定长宽比、固定大小2）羽化：选区边缘的柔和程度，值越大，边缘越柔和。
3）选区叠加、相交等方式a.添加到选区（Shift）：选区相加b.减少选区（Alt）：从原区域中减去所画的相交的选区c.相交选区：两次所画选区相交的区域（2）魔棒工具：1）容差：魔棒所选择的范围，容差越大颜色允许的差别就越大。
2）消除锯齿：选取时没有锯齿3）连续：选中时：只能选择相连接的色块未选中时：可选择整个图像中相似的颜色4）应用于所有图层：所有图层中相似的颜色都会被选中。
（3）选择同色区域：与魔棒功能相似“选择”-“色彩范围”3.取消选区：“选择”-“取消选择”（ctrl+D）4.反向选择：“选择”-“反选”（Ctrl+Shift+I）5.编辑选区对选中的区域可以进行移动，复制，缩放等操作。
第二章 图像处理基础知识
〘背景说明〙利用Photoshop对图像进行各种编辑与处理之前，应该先了解有关图像色彩模式、图像格式以及图像大小、分辨率的知识。
掌握了这些图像处理的基本概念，才能很好地将处理润色好的图像打印出来，不至于失真或达不到自己预想的效果。
图像描绘主要是利用工具箱中的各种绘画工具进行的，各种绘画工具的图标已经非常形象逼真地表现出了其作用和特点，只有正确、合理地选择使用，才能绘制出完美的图像。
本章将向您介绍有关图像色彩模式、图像格式以及图像大小、分辨率的知识,以及各种绘画工具的使用。
第二章Photoshop CS图像处理基础第一节图像的基础知识和文件基本操作〘教学目的〙1．知识目的：学习图像的基础知识。
2．能力目的：了解文件基本操作。
〘重点与难点〙1．重点：图像的基础知识。
2．难点：文件基本操作和改变图像及画布大小。
〘教学过程〙〖讲解新课〗一、图像的基础知识在使用Photoshop CS之前，有必要先了解一些有关图形图像方面的专业术语及相关知识。
1．像素与分辨率像素像素是图像的基本单位，水平及竖直方向若干个像素组成了图像。
像素是一个个有色彩的小方块，每一个像素都有其明确的位置及色彩值。
所有像素的位置及色彩决定了图像的效果。
一个图像文件其像素越多，则包含的信息量就越大，文件也越大，同行图像的品质也越好。
图2-1显示了组成图像文件的像素放大图。
图2-1 组成图像的像素分辨率分辨率是用来衡量图像细节效果的一个概念。
图像分辨率即图像中每单位长度显示的像素数目，通常用像素/尺寸（ppi）表示。
相同打印尺寸的图像，高分辨率比低分辨率包含较多的像素，因而像素点也较小。
例如，72ppi分辨率的1×1平方英寸图像包含总共5184个像素（72×72=5184）；同样大小而分辨率为300ppi的图像则包含总共90000个像素。
要确定使用的图像分辨率，应考虑图像最终发布的媒介。
如果制作的图像用于计算机屏幕显示，则图像分辨率只需满足典型的显示器分辨率（72ppi或96ppi）即可。
02第二章数字图像处理基础及文件格式
第二章 数字图像处理基础
2.4 数字图像类型
静态图像可分为：矢量(Vector)图和位图(Bitmap)，位图也称 为栅格图像。
• 2.4.1 矢量(Vector)图
• 1、特点：用一系列绘图指令来表示一幅图，如AutoCAD中的 绘图语句。
• 2、本质:使用直线和曲线来描述图形，这些图形的元素是一 些点、线、矩形、多边形、圆和弧线等等，它们都是通过数 学公式计算获得的，图像中每一个对象都是一个完整的公式。
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第二章 数字图像处理基础
矢量图
矢量图的优缺点:
• 优点:
• (1).矢量图形文件较小。
• (2).图像质量与分辨率无关。矢量图形的是无论放大、 缩小或旋转等都不会失真；
• 缺点: • (1)不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像，而且
绘出来的图像不是很逼真。 (2)不易在不同的软件间交换文件。
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量化
灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的 图像。它不包含彩色信息。
彩色图像
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的 图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
255 240 240 0 160
G 255
255
160
B
0
0 240
255 0 0 0 255 0 255 255 255
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第二章 数字图像处理基础
采样与量化
2.1.3 采样、量化参数与数字化图像间的关系
数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。 灰度级数：一幅数字图像中不同灰度值的个数，用G 表示。
图像处理的基础知识
医学影像分割
利用图像分割技术，将医学图像中的 感兴趣区域与背景或其他组织进行分 离，为后续分析和诊断提供基础。
遥感影像处理案例分析
遥感影像预处理
对遥感影像进行辐射定标、 大气校正等预处理，消除 成像过程中的误差和干扰。
遥感影像分类
利用分类算法对遥感影像 中的地物进行分类和识别， 提取感兴趣的地物信息。
图像压缩编码标准简介（JPEG、MPEG等）
JPEG标准
采用DCT变换和哈夫曼编码等技术，适用于静态图像的压缩编码。
MPEG标准
针对动态图像压缩编码的标准，采用运动补偿、DCT变换和变长 编码等技术。
其他标准
如H.264、AV1等，采用更先进的压缩编码技术，提高压缩效率 和图像质量。
无损压缩与有损压缩比较
常见频率域滤波方法
低通滤波、高通滤波、带通滤 波等。
应用场景
适用于图像去噪、边缘增强、 特征提取等任务。
对比度拉伸与压缩技术
01
02
03
04
对比度拉伸原理
通过扩展图像中感兴趣区域的 灰度级范围来增强图像对比度
。
对比度压缩原理
通过减小图像中灰度级的范围 来压缩图像对比度。
实现方法
线性拉伸与压缩、分段线性拉 伸与压缩、非线性拉伸与压缩
空间域滤波方法介绍
80%
空间域滤波原理
直接在图像空间进行像素操作， 通过模板卷积实现图像滤波。
100%
常见空间域滤波方法
均值滤波、中值滤波、高斯滤波 等。
80%
应用场景
适用于去除噪声、平滑图像等任 务。
频率域滤波方法探讨
频率域滤波原理
将图像从空间域转换到频率域 ，在频率域进行滤波操作后再 转换回空间域。
计算机图像处理_第二章课件
3.跟踪处理 选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入
图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素， 进行规定的处理，然后决定是继续处理下面的像素，还 是终止处理。这种处理形式称为跟踪处理。
4.位置不变处理和位置可变处理 输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素的位置(i，j)
n-1
210
3.分层结构
由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图 像，就能使数据表示具有分层性，其代表有锥形(金字塔) 结构。
锥形结构是对2k×2k个像素形成的 图像，看成是分辨率不同的k+1幅图像的 层次集合， 即20×20→2k×2k。但20×20 不具有反映输入图像的信息。
依序产如生图像2.6素.1数所纵示横，都从按输入1/2图递像减I的0开一始幅， 一像的幅I相i的的应各图的像像2×素I12的，像值I素2，，的…就平I是k均。它值此前(时一一，般个作采图为用像图平Ii-1 均值，但也可以采用能表示2×2像素的 性质的某个值)确定。
1 0 0
I
0
0
1
1 1 0
2.3.3 量化参数与数字化图像间的关系
数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。
所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔方式。图像 数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。
非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。 细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。
( 2 .5 2 )
大局处理
在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图 像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理。如 图２5.6。
图2.5.6 大局处理
图像处理基础知识图像处理基本知识图像处理的方法
图像处理基础知识图像处理基本知识图像处理的方法【AP的二维数组。
MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定，如矩阵元素值域为[0，255]，则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3，用MAP=[RGB]表示。
MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值，MAP 中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值，如某一像素的灰度值为64，则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。
也就是说，图像在屏幕上显示时，每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。
索引图像的数据类型一般为8位无符号整形(int8)，相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3，因此一般索引图像只能同时显示256种颜色，但通过改变索引矩阵，颜色的类型可以调整。
索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型(double)。
索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如、N分别表示图像的行列数，三个M _ N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。
RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形，通常用于表示和存放真彩色图像，当然也可以存放灰度图像。
数字化图像数据有两种存储方式：位图存储(Bitmap)和矢量存储(Vector) 我们平常是以图像分辨率(即像素点)和颜色数来描述数字图象的。
例如一张分辨率为640_480,16位色的数字图片，就由 2 =65536种颜色的307200(=640_480)个素点组成。
位图图像：位图方式是将图像的每一个象素点转换为一个数据，当图像是单色(只有黑白二色)时，8个象素点的数据只占据一个字节(一个字节就是8个二进制数，1个二进制数存放象素点);16色(区别于前段16位色)的图像每两个象素点用一个字节存储;256色图像每一个象素点用一个字节存储。
这样就能够精确地描述各种不同颜色模式的图像图面。
位图图像弥补了矢量式图像的缺陷，它能够制作出色彩和色调变化丰富的图像，可以逼真地表现自然界的景象，同时也可以很容易地在不同软件之间交换文件，这就是位图图像的优点;而其缺点则是它无法制作真正的3D 图像，并且图像缩放和旋转时会产生失真的现象，同时文件较大，对内存和硬盘空间容量的需求也较高。