图像的数字化
图像处理算法的原理与实现方法分析
图像处理算法的原理与实现方法分析图像处理算法是计算机视觉领域的重要内容之一，它涉及到对图像的数字化、增强、复原、分割和识别等方面的处理。
本文将针对图像处理算法的原理和实现方法进行详细的分析。
一、图像处理算法的原理1. 图像的数字化图像的数字化是将连续的图像转换为离散的数字图像，主要包括采样、量化和编码三个步骤。
- 采样：将连续图像在时间和空间上进行离散化，获取一系列采样点。
- 量化：采样得到的连续强度值需要转换为离散的灰度级别，常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。
- 编码：将量化后的灰度值用二进制码表示，常见的编码方法有无损编码和有损编码。
2. 图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度。
常用的图像增强算法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波和边缘增强等。
- 灰度变换：通过对图像的灰度级进行变换，实现图像的对比度增强和亮度调整。
- 直方图均衡化：通过对图像的像素直方图进行变换，使得图像的像素分布更均匀，增强图像的对比度。
- 滤波：利用滤波器对图像进行平滑处理或者去除噪声，常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
- 边缘增强：通过检测图像中的边缘信息，突出图像的边缘部分并增强其边缘对比度。
3. 图像复原算法图像复原算法主要用于修复经过变形、模糊或受损的图像，使其恢复原有的清晰度和细节。
- 噪声去除：通过滤波等方法消除图像中的噪声干扰，常用的去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。
- 模糊恢复：对经过模糊的图像进行复原，常用的模糊恢复方法有逆滤波、维纳滤波和盲复原等。
4. 图像分割算法图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于图像识别和目标提取等任务。
- 阈值分割：根据图像中像素的灰度值，将图像划分为不同的区域。
- 区域生长：根据像素的相似性，将具有相似特征的像素进行合并，形成具有连续性的区域。
- 边缘检测：通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的物体或区域。
图像信息的数字化包含采样量化编码三个步骤
图像信息的数字化包含采样量化编码三个步骤
图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。
采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
数字化后得到的图像数据量巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。
在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。
已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。
常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。
扩展资料：图像数字化的对象：模拟图像：空间上连续/不分割、信号值不分等级的图像。
数字图像：空间上被分割成离散像素，信号值分为有限个等级、用数码0和1表示的图像数字化的意义：图像数字化是将模拟图像转换为数字图像。
图像数字化是进行数字图像处理的前提。
图像数字化必须以图像的电子化作为基础，把模拟图像转变成电子信号，随后才将其转换成数字图像信号。
图像的数字化
一个视频文件，每帧图像的数据量为300KB，若该视频以 电视播放标准PAL制的速度播放，则每秒钟播放的影像数 C 据量约为: A.480KB B.5.8MB C.7.3MB D.8.8MB
多媒体数据压缩技术
多媒体数据中存在多种数据冗余：空间 冗余、视觉冗余、结构冗余、时间冗余， 在许多情况下媒体本身允许少量失真。
Step2:每个像素的颜色编号又需要多少个二进制位呢？
4个二进制位 位图图像存储空间的计算公式：总像素*每个像素色彩编号所需的位数 20*20*4/8字节
练一练，想一想
练一练：
问一：一幅总像素为1024*768的黑白图像需要多少的存储空间呢？ 问二：一幅总像素为800*600的256色的图像需要多少的存储空间呢？ 16位真彩的呢？
Can you Help her !
有一位慈祥的母亲想亲自绣几幅十字绣作品送给她刚成家 的孩子，并挂在新房客厅的背景墙上。假如这位母亲是个色盲， 那么他能不能实现这个愿望？
多媒体信息的编码
图像的数字化
刺绣解决方案
Step1:将不同颜色的线进行编号 0 3 1 4 2 5
Step2:定位，确定哪个位置绣哪种颜色的线 可以将图片分割成足够小的色块组成 每个色块的颜色用刚才定义的数字符 号来表示
空间冗余
数据化图像中某个区域 的颜色,亮度,饱和度相同, 则该区域里的像素点数 据也是相同的,这样大量 的重复像素数据就形成 了空间冗余.
结构冗余
结构冗余：有些图像从 大域上看存在着非常强 的纹理结构，如草席图 像，在结构上存在冗余。
视觉冗余
视觉冗余：人类的视觉和听觉系 统由于受到生理特征的限制，对 于图像和声音信号的一些细微变 化是感觉不到的，忽略这些变化 后，信号仍然被认为是完好的。 我们把这些超出人类视（听）觉 范围的数据称为视（听）觉冗余。
图像数字化处理常用方法
图像数字化处理常用方法1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、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。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
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。
3图像数字化主要包括哪两个过程
3图像数字化主要包括哪两个过程？数字化参数对数字化图像有何影响？图像数字化主要包括取样和量化这两个过程，其中取样过程是使图像空间坐标数字化，而量化过程是使图像函数值（灰度值）数字化。
取样（数字化空间坐标）过程影响着数字化图像的空间分辨率（图像中可辨别的最小细节）；而量化（数字化灰度值）过程影响着数字化图像的灰度级分辨率（灰度级别中可辨别的最小变化）。
4、如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标的灰度值分别标注于图中，请问哪一个目标人眼感觉更亮一些？为什么。
B目标人眼感觉更亮一些。
两个不同亮度的目标物处于不同亮度的背景中，人会按对比度感觉目标物的亮度对比，所以越大，感觉越暗，因此人感觉B要亮一些，但事实上，目标A的实际亮度要高于B的实际亮度。
5、什么是灰度直方图,说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系答：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
直方图的峰值集中在低端，则图象较暗，反之，图象较亮。
直方图的峰值集中在某个区域，图象对比度小，而图象中物体和背景差别很大的图象，其直方图具有双峰特性，总之直方图分布越均匀，图像对比度越好。
6图像旋转会引起图像失真吗？为什么？答：会。
图像旋转之后，由于数字图像的坐标必须是整数，所以，可能引起图像部分像素点的局部改变，这时图像的大小也会发生一定的改变例如，若图像旋转角=45度时，则变换关系如下：以原始图像的点（1，1）为例，旋转以后，均为小数，经舍入后为（1 ，0），产生了位置误差。
因此图像旋转以后可能会发生一些细微变化。
7线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述，即8在一个线性拉伸变换中（公式s=ar+b ），当a、b取何值时，可以将灰度值分别从23和155移到16和240？答：由公式s=ar+b，得23a+b=16 155a+b=240 解得，a=1.7，b=-239所谓频域，就是由图像f(x,y)的二维傅立叶变换和相应的频率变量(u,v)的值所组成的空间；变换结果的左上、右上、左下、右下四个角的周围对应于低频成分，中央部位对应于高频成分；低频反映图像灰度发生缓慢变化的部分；而高频对应图像中灰度发生更快速变化的部分，如边缘、噪声等。
数字图像处理考试复习
1图像的数字化—采样概念采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。
一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。
2.图像的数字化—采样间隔采样时的注意点是：采样间隔的选取。
采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。
3.图像的数字化—采样指标分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）分辨率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（如：数码相机指标30万像素（640*480））4.图像的数字化——量化概念量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
一般的量化值为整数充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0 ~ 255的整数来描述“从黑到白”。
在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象5.量化可分为均匀量化和非均匀量化。
均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。
非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小6.一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率7．数字图像的灰度直方图——定义灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。
有两种表示形式图形表示形式横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。
组表示形式数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。
8．数字图像的灰度直方图——性质所有的空间信息全部丢失；每一灰度级的像素个数可直接得到9．线性对比度展宽对比度展宽的目的是：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，来把人所关心的部分强调出来。
原理是，进行像素点对点的，灰度级的线性影射。
该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。
(完整版)数字图像处理简答题及答案
1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
4、简述数字图像处理的至少4种应用。
①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。
②在医学中，比如B超、CT 机等方面。
③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。
④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。
⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。
量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。
经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。
7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。
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图像的数字化
上海市南洋中学高峰
【教学目标】
1．进一步掌握二进制、十进制、十六进制的互相转换，存储单位换算。
2．了解图像的数字化原理。
3．了解运用工具软件察看文件的原始二进制编码。
4．通过相互合作，使组内两个同学分别从理论和实际角度研究图像的数字化原理，并相互介绍各自经验成果，促进知识的共同掌握。
（过程和方法目标）
5．通过实践研究，使学生深刻体验信息数字化过程，从而建立起对信息数字化的亲切感、趣味感，由此进一步去了解文字、电影、声音等信息的数字化。
（情感目标）
【教学重点】
深刻掌握信息数字化的概念。
图像的数字化原理。
【教学难点】
图像的数字化实验。
【教学用具】
信息科技网上教学平台、多媒体网络教室、WinHex软件、学生研究报告
【教学过程】
图像的数字化
一、导入
复习：信息的数字化——把要处理的信息用二进制代码来表示，这就是信息的数字化。
信息的数字化是计算机处理信息的基础。
演示1：在DOS全屏状态下，用命令“TYPE C:\tupian.txt”显示tupian.txt文件的内容。
（说明：tupian.txt中的内容是一幅640*480分辨率图片tupian.bmp
用二进制表示的部分编码，数据很多，要滚动显示约30秒钟）问：看到的是什么符号？可能表示什么含义？
演示2：显示图片tupian.bmp。
答：刚才看到的二进制编码就是图片tupian.bmp用二进制表示的部分编码。
提出问题：图片tupian.bmp是如何转为二进制编码的?本节课我们重点来讨论这个问题。
二、图像数字化原理
1．演示：用画图板打开tupian.bmp，并放大8倍，让学生观察图像的构成。
问：如何将一幅图像数字化？（逐步引导学生得出以下的结论。
）2．图像的数字化原理：
（1）一幅彩色图像可以看成是由许许多多个点( 像素 )组成的，
（2）每个像素有一种颜色
（3）每一种颜色用可以一种编码表示。
三、BMP24位格式中颜色的数字化表示
1．演示：在画图板中查看颜色的数字化表示方法。
2．实验：将下列颜色的数字化，并转换为各种不同的进制。
两个同学一组，配合完成，否则时间不够。
3．讲评
四、图像的数字化
1．实验：两个同学一组，用以上颜色画一幅分辨率为3*4的图片，并将此图片数字化。
（1）画图：一个同学用画图板画，一个同学记录。
（注意保存格式：bmp24位） （2）图像的数字化：
一个同学利用前面表格中“颜色的数字化”数据，将图像数字化；（用十六进制） 一个同学用WinHex 软件查出图像的数字化编码并记录。
（3）比较两者是否一致。
说明：教师将实验做法演示一遍，并介绍如何比较两种不同方式获得的图像数字化编码。
2．讲评 3．练习：
一幅分辨率为800×600的图像，用bmp24位格式保存需要 字节= KB = MB 。
五、小结
1．图像的数字化原理。
2．存储单位换算、数制转换。
3．提问：本节课中，用bmp24位格式保存的图片，每种颜色用3个字节存储。
对于颜色的数字化，还有没有其它的数字化方式？上述练习中的一张小图片用bmp24位格式保存要占用很大空间，有何方法在保证图像质量的前提下减小图片大小。