(ImageBoard-[LTTH7431 x」 曲文件)编辑)查看⑩)画图)图象变换①)颜色处理卫)图象处理)窗口)帮助⑩ T‖量 第二章基本概 A 贾永红 武汉大学 就绪 象索431,10351251224位
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 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
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
2.,2成象模型 3-D客观场景到2D 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 (,y)-照度分量 (X,y)-反射分量,则 f(x,y)=(X,y)×r(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 (抽粹点 数乎化 LL..L 灰度,亮度等 的分布 L-.L..-L 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 人 ( 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
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8bi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)
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: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 100 Ⅰ=001 110
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 080160 R=255080G=255255160B=00240 25500 02550 255255255
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。 作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 米用
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