石家庄铁道学院四方学院 教案纸 26数字图像的基本概念 数字图像的表示 M和N为正整数矩阵中的每个元素称为图像单元,又称为图像元素,或简称像素 f(0,0)f(0,1) f(0,N-1) f(1,1) f(1,N-1) f(M-10)f(M-1)…f(M-1,N-1) MATLAB图像类型 (1)二进制图像 在一幅二进制图像中,每一个像素将取两个离散数值(0或1)中的一个。二进 制图像使用uint8或双精度类型的数组来存储 (2)索引图像 索引图像是一种把像素直接作为RGB调色板下标的图像。在 MATLAB中,索 引图像包含一个数据矩阵ⅹ和一个颜色映射(调色板)矩阵map。数据矩阵可 以是unit8、unt16或双精度类型的。颜色映射矩阵map是一个m×3的数据阵列 其中每个元素的值均为[0,1]之间的双精度浮点型数据,map矩阵中的每一行分别 表示红色、绿色和蓝色的颜色值。索引图像可把像素的值直接映射为调色板数值, 每个像素的颜色通过使用X的像素值作为map的下标来获得,如值1指向map 的第一行,值2指向第二行,以此类推。 (3)灰度图像 灰度图像通常由一个unit8、unit16或双精度类型的数组来描述,其实质是一个 数据矩阵I,如式(26.1)。该矩阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级,每 个元素对应于图像的一个像素点,通常0代表黑色,1、255或65535(针对不 同的存储类型)代表白色。 (4)多帧图像 多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件,又称为多页图像或图像序列,主 要用于需要对时间或场景上相关图像集合进行操作的场合。例如,磁谐振图像切 片或电影帧等。在 MATLAB中,它是一个四维数组,其中第四维用来指定帧的 序号。 (5)RGB图像 RGB图像又称为真彩图像,它是利用R、G、B三个分量表示一个像素的颜色 R、G、B分别代表红、绿、蓝三种不同的基本颜色,通过三基色可以合成出任 意颜色。所以对一个尺寸为M×N的真彩图像来说,在 MATLAB中则存储为 个MN×3的多维数据矩阵。RGB图像不使用调色板,每一个像素的颜色直接 由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量的组合来确定。每个像素的三个颜色分 第1页
石 家 庄 铁 道 学 院 四 方 学 院 教 案 纸 -第 11 页 2.6 数字图像的基本概念 一、数字图像的表示 M 和 N 为正整数矩阵中的每个元素称为图像单元，又称为图像元素，或简称像素 MATLAB 图像类型 (1)二进制图像 在一幅二进制图像中，每一个像素将取两个离散数值（0 或 1）中的一个。二进 制图像使用 uint8 或双精度类型的数组来存储。 (2)索引图像 索引图像是一种把像素直接作为 RGB 调色板下标的图像。在 MATLAB 中，索 引图像包含一个数据矩阵 X 和一个颜色映射（调色板）矩阵 map。数据矩阵可 以是 unit8、unit16 或双精度类型的。颜色映射矩阵 map 是一个 m3 的数据阵列， 其中每个元素的值均为[0,1]之间的双精度浮点型数据，map 矩阵中的每一行分别 表示红色、绿色和蓝色的颜色值。索引图像可把像素的值直接映射为调色板数值， 每个像素的颜色通过使用 X 的像素值作为 map 的下标来获得，如值 1 指向 map 的第一行，值 2 指向第二行，以此类推。 (3)灰度图像 灰度图像通常由一个 unit8、unit16 或双精度类型的数组来描述，其实质是一个 数据矩阵 I，如式(2.6.1)。该矩阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级，每 一个元素对应于图像的一个像素点，通常 0 代表黑色，1、255 或 65535（针对不 同的存储类型）代表白色。 (4)多帧图像 多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称为多页图像或图像序列，主 要用于需要对时间或场景上相关图像集合进行操作的场合。例如，磁谐振图像切 片或电影帧等。在 MATLAB 中，它是一个四维数组，其中第四维用来指定帧的 序号。 (5)RGB 图像 RGB 图像又称为真彩图像，它是利用 R、G、B 三个分量表示一个像素的颜色， R、G、B 分别代表红、绿、蓝三种不同的基本颜色，通过三基色可以合成出任 意颜色。所以对一个尺寸为 MN 的真彩图像来说，在 MATLAB 中则存储为一 个 MN 3 的多维数据矩阵。RGB 图像不使用调色板，每一个像素的颜色直接 由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量的组合来确定。每个像素的三个颜色分 − − − − − − ( 1,0) ( 1,1) ( 1, 1) (1,0) (1,1) (1, 1) (0,0) (0,1) (0, 1) f M f M f M N f f f N f f f N
石家庄铁道学院四 教案纸 量都存储在矩阵的第三维中,如坐标(16,36)处的红、绿、蓝颜色值分别保存在 元素(16,36,2)、(16,36,4)和(16,36,6)中。 空间分辨率 256×256 128×128 64×64 32×32 图像空间分辨率变化的典型效果 、灰度级分辨率 L=16 图像灰度分辨率变化的典型效果 四、象素间的基本关系 (一)、邻域 N4(p)—一象素(x,y)的4邻域 (x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y1) ND(P)—象素(x,y)的对角邻域 (x+1,y+1),(x+1,y1),(x-1,y+1),(x-1,y1) N8(p)—象素(x,y)的8邻域 N4(p)+ ND(p) 第2页
石 家 庄 铁 道 学 院 四 方 学 院 教 案 纸 -第 2 页 量都存储在矩阵的第三维中，如坐标(16, 36)处的红、绿、蓝颜色值分别保存在 元素(16, 36, 2)、(16, 36, 4)和(16, 36, 6)中。 二、空间分辨率 三、灰度级分辨率 四、象素间的基本关系 （一）、邻 域 N4(p)——象素(x, y)的 4 邻域 (x+1, y)， (x-1, y)，(x, y+1)，(x, y-1) ND(p)——象素(x, y)的对角邻域 (x+1, y+1)， (x+1, y-1)，(x-1, y+1)，(x-1, y-1) N8(p)——象素(x, y)的 8 邻域 N4(p) + ND(p) 256256 128128 64 64 32 32 图像空间分辨率变化的典型效果 L=16 L=8 L=4 L=2 图像灰度分辨率变化的典型效果
石家庄铁道学胱 教案纸 (二)连通性 V是用于定义连接性的灰度值集合 4连接:2个像素p和r在v中取值,且r在M4(p)中,则它们为4连接; 8连接:2个像素p和r在V中取值,且r在N8(P)中,则它们为8连接; m连接(混合连接):2个像素p和r在V中取值,且满足下列条件之一,则它们 为m连接:qr在N4(p)中;Kr在ND(p)中且N4(p)∩N4()是空集,该集合是由p 和r的在T中取值的4近邻像素组成。 从具有坐标(x,ν)的像素p到具有坐标(s,l)的像素q的通路(或曲线)是特定像素 序列,其坐标为 ,yl),∝∝∝,(xn,y 这里,(x0,y0)=(x,y),(xm,ym)=(s,,并且像素(xi,y)和(xi-1,y-1)是连接的。在 这种情况下,n是通路的长度。如果(x0,y0)=(xm,υm),则通路是闭合通路 可以依据所用的连接类型定义4,8或m通路 (三)距离 给定三个像素p,q,r,其坐标分别为(x,y),(s,),(,),如果 ①D(p,q)≥0[D(P,q)=0当且仅当P=q] ②D(p,q)=D(q,p) D(p,)≤D(P,q)+D(q,r) 则D是距离函数或度量 P和q之间的欧氏距离定义为 D(Pq)=[(x-s)2+(y-t)2y2 根据这个距离度量,与点(x,y)的距离小于或等于某一值d的像素组成以(x,y)为中心,以d 为半径的圆 P和q之间的D4距离(也叫城市街区距离)定义为 D4(P, x-s+ly-tl 根据这个距离度量,与点(x,y)的D4距离小于或等于某一值d的像素组成以(x,y)为中心的菱 212 (a)d2的D4距离 第3页
石 家 庄 铁 道 学 院 四 方 学 院 教 案 纸 -第 3 页 （二）连通性 V 是用于定义连接性的灰度值集合 ： 4 连接：2 个像素 p 和 r 在 V 中取值，且 r 在 N4(p)中，则它们为 4 连接； 8 连接：2 个像素 p 和 r 在 V 中取值，且 r 在 N8(p)中，则它们为 8 连接； m 连接(混合连接)：2 个像素 p 和 r 在 V 中取值，且满足下列条件之一，则它们 为 m 连接：r 在 N4(p)中； r 在 ND(p)中且 N4(p)∩N4(r)是空集，该集合是由 p 和 r 的在 V 中取值的 4 近邻像素组成。 从具有坐标(x, y)的像素 p 到具有坐标(s, t)的像素 q 的通路（或曲线）是特定像素 序列，其坐标为 (x0, y0)，(x1, y1)，，(xn, yn) 这里，(x0, y0)= (x, y)，(xn, yn)= (s, t)，并且像素(xi, yj)和 (xi-1, yi-1)是连接的。在 这种情况下，n 是通路的长度。如果(x0, y0)= (xn, yn)，则通路是闭合通路。 可以依据所用的连接类型定义 4，8 或 m 通路。 （三）距离
石家庄铁道学院四方学院 教案纸 P和q之间的D距离(也叫棋盘距离)定义为: Dg(p, q)=maxd x-slIy-tD 根据这个距离度量,与点(x,y)的D距离小于或等于某一值d的像素组成以(x,y)为中心的方 形 22222 21112 21012 (b)d2的D距离 第4页
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