武汉大学遥感信息工程学院：《数字图像处理》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二章 基本概念

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第二章 基本概念 贾 永 红 武汉大学

第二章 讲解内容 1.图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、数 字化器性能评价 图像灰度直方图的基本概念、计算、性质及其应用 3数字图像处理算法形式与数据结构 4图像图像文件格式与特征 重点:图像数字化、图像灰度直方图和图像文件BMP格式 难点:图像数字化、直方图应用、图像分层结构数据 教学法:灵活应用示例法、启发式、提问法等 目的: 1.熟悉本章基本概念和图像处理算法形式,了解图像的特 征 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、 图像数掘结构与特

第二章 讲解内容 1. 图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、 数 字化器性能评价 2. 图像灰度直方图的基本概念、计算、 性质及其应用 3.数字图像处理算法形式与数据结构 4.图像图像文件格式与特征 重点：图像数字化、图像灰度直方图和图像文件BMP格式 难点：图像数字化、直方图应用、图像分层结构数据 教学法：灵活应用示例法、启发式、提问法等 目的： 1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式，了解图像的特 征； 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、 图像数据结构与特征

22成象模型 3D客观场景到2-D 成像平面的中心投影。 物方点空间坐标与对应 的像方点坐标满足几何 透视变换关系(共线条 件)。 f(x,y)-理想成像面坐标点(X,y)的亮度 (x,y)-照度分量 r(x,y)-反射分量,则 f(X,y=i(x, yxr(x, y 其中:0<(X,y)<∞,0<r(x,y)<1

2.2 成象模型 f(x，y)---理想成像面坐标点（x，y） 的亮度 i(x，y)---照度分量 r(x，y)---反射分量，则 f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y) 其中 ：0< i(x，y)< ∞ ， 0 <r(x，y)<1 3-D客观场景到2-D 成像平面的中心投影。 物方点空间坐标与对应 的像方点坐标满足几何 透视变换关系（共线条 件）

2.3图像数字化 图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式 数字图像的过程。 素(抽样点 数孚化 灰度,尧度等 的分布 模拟图像 数字图像 正方形点阵 具体来说,就是把一幅图画分割成如图2.3.所示 的一个个小区域(像元或像素),并将各小区域灰度用整数 来表示,形成一幅点阵式的数字图像。它包括采样和量化两 个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性

2.3图像数字化 图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式— —数字图像的过程。 模拟图像 数字图像 正方形点阵 具体来说，就是把一幅图画分割成如图2.3.1所示 的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域 灰度用整数 来表示，形成一幅点阵式的数字图像。它包括采样和量化两 个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性

2.3.1采样 将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。 采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。 当对图像进行实际的抽样时,怎样选择各抽样点的 间隔是个非常重要的问题。关于这一点,图像包含何种 程度的细微的浓淡变化,取决于希望忠实反映图像的程 度。 不同形状的采样孔径

2.3.1采样 将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。 采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。 当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的 间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种 程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程 度。 不同形状的采样孔径

采样方式:有缝、无缝和重迭 2.3.2量化 经采样图像被分割成空间上离散的像素,但其灰度是连续 的,还不能用计算机进行处理。 将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或 灰度)。 幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数,用G表 小

2.3.2量化 经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续 的，还不能用计算机进行处理。 将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或 灰度）。 一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表 示。 采样方式:有缝、无缝和重迭

灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据 的实际层次越多视觉效果就越好。 般来说,G=2,g就是表示存储图像像素灰度 值所需的比特位数 若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级,灰 度取值范围一般是0~255的整数,由于用8bit就能表示灰 度图像像素的灰度值,因此常称8bit量化。 从视觉效果来看,采用大于或等于6比特位量化的 灰度图像,视觉上就能令人满意。 幅大小为MⅩN、灰度级数为G的图像所需的存储 空间,即图像的数据量,大小为 M×N×g(bit)

一般来说， ，g就是表示存储图像像素灰度 值所需的比特位数。 若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=2 8级，灰 度取值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰 度图像像素的灰度值，因此常称8 bit 量化。 从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的 灰度图像，视觉上就能令人满意。 一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储 空间，即图像的数据量，大小为 M×N×g （bit） g G = 2 灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据 的实际层次越多视觉效果就越好

数字图像根据灰度级数的差异可分为:罢白图像、灰度图 像和彩色图像。 黑自图像 图像的每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡,故又称 为二值图像。二值图像的像素值为0或1 例如 I=0 00

数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图 像和彩色图像。 黑白图像 图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称 为二值图像。二值图像的像素值为0或1。 例如           = 1 1 0 0 0 1 1 0 0 I

灰度图像 灰度图像是指灰度级数大于2的图像。但它不包含彩 色信息。 0150200 I=12050180 250220100 彩色图像 彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像, 其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。 255240240 016080 R=255080G=255255160B=00240 25500 02550 55255255

灰度图像 灰度图像是指灰度级数大于2的图像。但它不包含彩 色信息。 彩色图像 彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像， 其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。           = 255 0 0 255 0 80 255 240 240 R           = 0 255 0 255 255 160 0 160 80 G           = 255 255 255 0 0 240 0 80 160 B           = 250 220 100 120 50 180 0 150 200 I

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。 非均匀量化是对图像层次少的区域采用间隔大量化,而 对图像层次丰富的区域采用间隔小量化。 采用非均匀采样与量化,均会使问题复杂化,因此很少 采用

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。 非均匀量化是对图像层次少的区域采用间隔大量化，而 对图像层次丰富的区域采用间隔小量化。 采用非均匀采样与量化，均会使问题复杂化，因此很少 采用