第2章图像、图像处理系统及视觉系统（第2-1讲）
数字图像处理(冈萨雷斯)第二章_数字图像处理基础题稿
√当平均亮度适中时，能分辨的最大亮度和最小 亮度之比为1000:1;当平均亮度很低时，这个比 值只有10:1
√主观亮度是进入人眼的光强度的对数函数；
（2）辨别光强度变化的能力
2.1.3亮度适应和鉴 别
灰度和色彩：
2.2 光和电磁波谱
彩色模型: RGB 加色法 CMY,CMYK 减色法 HSB(色泽,饱和度,明亮度
彩色光源的三个基本属性：
2.2 光和电磁波谱
①发光强度——从光源流出的能量的总量。单位：瓦特(W) ②光通量——观察者从光源感受到的能量。单位：流明(lm)
③亮度——光感受的主观描绘子。单位：不能测量
2.4.4 图像的收缩与放大
（1）、图像的收缩—— 行、列删除
2.4.5 图像的收缩与放大 （2）图像的放大——①创立新的象素位置；②给新象素赋灰度值
最近邻域内插方法
在原图像上寻找最靠近的像素并 把它的灰度值赋给栅格上的新像 素。
双线性内插方法
2.4.5 图像的收缩与放大 （2）图像放大的效果比较（例2.4)
√当背景光保持恒定时,改变其他光源亮度,从不能察觉到可以察
间变化,一般观察者可以辨别12到24级不同强度的变化.
图2.5 亮度辨 别特性的基本 实验
图2.6 作为强
度函数 √韦伯定理说明：
的典型 √人眼视觉系统对亮度的对比度敏 韦伯 感比而非对亮度本身敏感；
√低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低，亮
2.5 像素间的一些基本关系
◆ 4
两种邻接及其关系见下图所示，相似性准则为V={1}， p与q： 4邻接，也8邻接； q与r ：8邻接但非4邻接。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
第2章-数字图像概念
第 2 章 数字图像概念
18
（a）原图像 （b）灰度直方图 图 2-12 原图与灰度直方图 灰度直方图有以下性质： （1）灰度直方图只反映图像中像素的不同灰度值出现的次数或频数，而没有反映像素所在的 位置。 （2）一幅图像只有一个唯一的直方图，但是一个直方图可能对应不同的图像。 （3）如果将一幅图分为几个子图，则子图的灰度直方图之和为整图的灰度直方图。 【例 2-1】 求图 2-13（a）的 4x4 图像的灰度直方图。
第 2 章 数字图像概念
15
(a) 端点
(b) 分叉点 图 2-7 8 邻域特征点
(c) 连续点
2.1.4 数字图像间关系
数字图像间的关系可以是代数运算关系，也可以是逻辑运算关系。运算是在两幅图像的 对应（位置）像素间进行。式 2-2 是代数运算公式，式 2-3 是逻辑运算公式。式中 g（x，y） 代表运算后的新图像，fA（x，y）代表图像 A，fB（x，y）代表图像 B。 加法运算： 减法运算： 乘法运算： 除法运算： 与运算： 或运算： 异或运算： 补（反）运算： 【应用】 图像间加法运算通常应用于减少和去除图像获取时混入的噪声，从而得到清晰的图像。 由于噪声具有随机性，因此，通过同一场景的多幅静止图像相加，求平均值等方法，降低和 消除随机噪声对图像的影响（详见 4.1.3 图像平滑）。图像相加还可以把一幅图像的内容叠 加到另一幅图像上。例如，Photoshop 中合并通道的原理，就是图像相加的具体应用。 图像间减法运算通常应用于提取图像的差异，以及去除背景等方面。例如，在图像中运 动物的检测中，通过前后两个图像的减法运算，可以了解运动物体移动的程度，计算出运动 速度，并画出移动轨迹。如图 2-8 所示。上图是拍摄的运动物体（人物），下图左侧是上图 中图与左图之差的结果；下图中图是上图右图与中图之差的结果；下图右图是上图右图与左 图之差的结果。下图中黑色部分表示静止部分，因为相减为 0，白色部分为运动部分。 g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） = = = = = = = = f A（x，y）+ fB（x，y） f A（x，y）- fB（x，y） f A（x，y）x fB（x，y） f A（x，y）÷ fB（x，y） f A（x，y）AND f A（x，y）OR f A（x，y）XOR f A（x，y）NOT fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y）
医学影像实用技术 第2章 数字图像技术基础
《医学影像实用技术教程》
1）坐标单序击列结此构处:即由编图辑中线母段版某一标端题头（样非封式闭线）
或任意像素点（封闭线）的坐标开始，连续记录与之连 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。
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3. 模拟单图击像转此化处为数编字图辑像母的过版程标题样式
（1）抽样；（2）量化
列(N)
白 255
行(M)
灰 阶
模拟图像
抽样
量化
黑0
2.1 2.2 2.3 2.4 52.5
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单击此处编辑母版标题样式
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 表达的颜色数目。
位数 1 2 4 8 12 16 24
颜色数 2 4 16 256
4096 65536 16777216
2.1 2.2 2.3 2.4 62.5
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单击2此.1.2处数编字图辑像母的分版类标及表题示样式
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
255 255 255
2.1 2.2 2.3 2.4 92.5
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2.数字单图击像在此计算处机编内部辑的母表示版方标法 题样式
（1）单波段数字图像; （2）多波段彩色数字图像; （3）二值图形;
2.1 2.2 2.3 2.4102.5
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《数字图像处理》习题参考答案与解析
《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述1.1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1.3 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图1.8 数字图像处理系统结构图11.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
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。
（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。
数字图像处理及应用（MATLAB）第2章习题答案
7.平均值说明f (x ，y )的平均值等于其傅里叶变换F (u ，v )在频率原点的值F (0,0)。
2-3证明离散傅里叶变换的频率位移和空间位移性质。
证明：)(2101),(1),(NvyM ux j M x N y e y x f MN v u F +--=-=∑∑=π),(),(1),(100)(21010)(2)(21010000v v u u F dxdy ey x f MNe ey x f MN y Nv v x M u u j M x N y N yv M x u j Nvy M ux j M x N y --==-+---=-=++--=-=∑∑∑∑πππ因为()()v u F y x f ,,⇔ 所以 ),(),(00)(200v v u u F e y x f N y v M x u j --⇔+π2-4小波变换是如何定义的？小波分析的主要优点是什么？小波之所以小，是因为它有衰减性，即是局部非零的；而称为波，则是因为它有波动性，即其取值呈正负相间的振荡形式，将)(2R L 空间的任意函数f (t )在小波基下展开，称其为函数f (t )的连续小波变换。
小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号的要求从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier 变换的困难问题。
2-5 在图像缩放中，采用最近邻域法进行放大时，如果放大倍数太大，可能会出现马赛克效应，这个问题有没有办法解决，或者有所改善。
可以利用线性插值法，当求出的分数地址与像素点不一致时，求出周围四个像素点的距离比，根据该比率， 由四个邻域的像素灰度值进行线性插值。
2-6 复合变换的矩阵等于基本变换的矩阵按顺序依次相乘得到的组合矩阵。
即，T=T N T N-1…T 1。
问矩阵顺序的改变能否影响变换的结果。
矩阵顺序的改变不会影响变换的结果。
数字图像处理及分析基础-讲义
1.1.2图像信息的分类
三类
➢ 符号信息 ➢ 景物信息 ➢ 情绪信息
第一章 数字图像处理的基本概念
图像信息——(1)符号信息
一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或 抽象的事物。
➢ 电路图、机械图、打印的文件等，一般用二值图像 表示。
➢ 地图中也包含大量符号，但需要关注颜色信息，因 为它们都有确定的物理含义，如蓝色一般表示湿地。
第一章 数字图像处理的基本概念
2、计算机图像处理技术
1946年第一台电子计算机 60年代，第三代计算机
➢ JPL ➢ 图像增强和图像复原
70年代
➢ 遥感和医学图片 ➢ Rosenfeld ，1976
80年代
➢ 3D图像获取设备以及分析系统
90年代
➢ 人类生活和社会发展的各个方面
第一章 数字图像处理的基本概念
基本方法
➢ 模拟图像处理 ➢ 数字图像处理
第一章 数字图像处理的基本概念
1、模拟图像处理
包括光学图像处理和电子图像处理（电子光学处理） 光学方法是图像处理发展的起源 光学处理具有处理速度快、信息量大、分辨率高、经
济等优点。 模拟图像处理的缺点是精度差、灵活性差，器件具有
专用性，并且缺乏判断分析能力，不具备非线性处理 能力。 趋势：将光学处理和计算机相结合的方法，如利用光 学方法对图像进行傅立叶变换，再用计算机对频谱分 析。
将采样时测量的灰度值转化成整数表示。 模数转换器(ADC)
➢ 将电压值转化成一个整数。
一幅图像的数字表示，即数字图像f(x,y),
f(x,y)以及x、y都是整数。
第一章 数字图像处理的基本概念
几个重要概念
1、处理：让某个事物受到一个过程的作用 2、过程（ process ）：指能导致某个所期望目标的
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第2章图像、图像处理系统及视觉系统（第2-1讲）
数字图像处理学
第2章图像、图像系统与视觉系统
（第一讲）
在数字图像处理技术中，处理方案的选择和设计与信源和信宿的特性密切相关。
所谓信源就是处理前或处理后的图像，而信宿就是处理前后图像信息的接收者－－人的视觉系统。
因此了解图像的特点及人的视觉系统的特性是恰当地选择处理图像的方法以便从中获取最大的信息量所必备的先验知识。
2. 1 图像
2.1.1、有关光学的预备知识
在讨论图像与视觉系统的过程中，必然要涉及到光学的有关知识。
光学理论中用到的主要术语及计量单位如下：
(1) 发光强度(I) (Intensity)
光源发光的功率称为发光强度。
其单位主要有如下两种：
烛光功率（Candle Power CP)：
1CP是指标准蜡烛发出的光。
标准蜡烛是用鲸脑油制成，重1/6磅，燃烧率为120格令（1格令＝0.0648克）的蜡烛。
新烛光(Candle cd)：1cd 就是“全幅射体”加温到铂的熔点（2024o K ）时
从1平方厘米表面面积上发出的光的1/60。
“全幅射体”就是某一物质加热到某一温度时，它发出的能量分布在整个可见光范围内。
理论上的全幅射体就是一个完全黑体，当冷却后，它将吸收所有入射到它上面的光。
在实用中可以认为1cp=1cd。
(2) 光通量(φ)
光通量是每秒钟内光流量的度量。
其单位是流明(lumen--lm)。
流明是指与1cd的光源相距单位距离，并与入射光相垂直的单位
面积上每秒钟流经的光流量叫１流明。
(3) 照度(E) (illumination)
入射到某表面的光通量密度称为该表面的照度。
用每单位面积的流明数来表示。
主要单位有如下几种：
公制单位：
1）勒克司[lux]: 1勒克司＝1流明／平方米( lm/m2)
2）幅透(phot)：1幅透＝1流明／平方厘米(lm/cm2)
3）毫幅透：1毫幅透＝10-3 幅透
英制单位：
英尺-烛光：1英尺--烛光＝1流明／平方英尺一般换算关系如下：1英尺-烛光= 1流明/(英尺)2＝10.76流明／米2＝10.76勒克司
(4) 反射
入射到该表面的流明数
某表面反射的流明数反射系数
=ρ(5) 透射入射到该物质的流明数
某物质透射的流明数透射系数=τ
(6) 亮度(L)
这个概念用来说明物体表面发光的量度。
光可以由一个面光源直接幅射出来，也可以由入射光照射下的某表面反射出来。
亮度对其两者均适用。
亮度的衡量有各种不同的单位。
其中主要有A、B两组。
A组是以每单位面积上的发光强度来表示的；B组是以每单位面积上发出的光通量来表示的。
Ａ组：使用新烛光为单位。
尼特：1尼特＝1新烛光／平方米( )熙提：1熙提＝1新烛光／平方厘米( )1熙提＝104尼特
Ｂ组：使用流明数为单位。
亚熙提：1亚熙提＝流明／平方米( )朗伯L ：1朗伯＝流明／平方厘米( )1朗伯＝104亚熙提
2/m
cd 2
/cm
cd lm m /22/lm cm
相应的英制单位如下：
A 组：
1新烛光／平方英尺( )1新烛光／平方英吋( )B 组：
1英尺-朗伯＝1流明／平方英尺( )2
/ft
cd 2/in cd 2
/ft lm
换算关系：
1尼特＝3.14亚熙提
1熙提＝3.14朗伯
1新烛光／平方英尺＝10.76尼特
1英尺-朗伯＝10.76亚熙提
1新烛光／平方英尺＝3.14英尺朗伯
由于光学单位名目繁多，往往容易引起混乱，所以又提出SI 单位（国际单位）Cd Lm Lx 2
/m cd 被测量
SI 单位缩写发光强度(I)
光通量(φ)
照度(E)
亮度(L)新烛光流明勒克司新烛光/平方米
2.1.2、图像的概念：
“图像”一词在汉语中很难给出一个明确的定义。
三个与图像有关的英语词，
“Picture”、“image”和“Pattern”。
“Picture” 画、图画、图像、图片、电影等等；“image” 像、图像、景像、映像、影像、映射等；
“Pattern” 模型、式样、样本、图案、图、图形等。
三个词大致可做如下区分：
“Picture”是指与照片等相似的用手工描绘的人物或景物，其中侧重于手工描绘的一类“画”。