MATLAB应用图像处理 第二版 作者 胡晓军_ 第2章.pptVIP

第2章 MATLAB图像的显示与运算 2.1 数 字 图 像 2.1.1 图像数字化 　　当用数学方法描述一幅图像时，图像可以表达成二维连续函数的形式。例如，一幅图像可以被看成是空间各个坐标点上光强度的集合。其最普遍的数学表达式为 　　　　　　　　　　　　　　 (2.1) 其中，x、y、z是空间坐标，?是波长，t是时间，I是图像点的光强度。 　　采样就是把在时间上和空间上连续的图像变换成为离散的采样点(即像素)集的一种操作。由于图像是一种呈二维分布的信息，为了对它完成采样操作，就需要先将二维信号变为一维信号，再对一维信号进行采样。具体做法是：先沿垂直方向，以一定间隔由上到下顺序地沿水平方向按直线扫描的方式，取出各水平行上的灰度值形成一维扫描线，之后再对该一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。 　　也就是先沿垂直方向采样，再沿水平方向采样以完成采样操作。对于运动图像(时间域的连续图像)，还需先在时间轴上采样，即先在时间轴上采样，再沿画面垂直方向采样，最后再沿画面水平方向进行采样，从而完成采样操作。若采样结果每行(横向)像素为M个，每列(纵向)像素为N个，则整幅图像大小为M×N个像素。 　　在进行采样时，采样间隔的选取是一个非常重要的问题，它决定了采样后的图像真实地反映原图像的程度。或者说，采样间隔大小的选取要根据原图像中包含的浓淡变化的程度来确定。一般来说，图像中细节越多，则采样间隔越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为ω，且以T≤1/2ω为间隔进行采样后，则根据采样结果g(iT)，i?=?…，-1，0，1，…能完全恢复g(t)。 　　经过采样，模拟图像已在时间、空间上离散化为像素。但采样结果所得的像素值(浓淡值或灰度值)仍是连续量。把采样后所得的这些连续量表示的像素值离散化为整数值的操作叫量化。即若连续浓淡(灰度)值用I表示，则对于满足I0＜I＜I0?+?1的I值都量化为整数值I0，I0称为像素的灰度值。I与I0的差称为量化误差。量化后灰度值存储的位数(Bit)称为图像的灰度级。一幅数字化后的图像，其总数据量是：每行像素数(M)?×?每列像素数(N)?×?灰度量所占用的位数(Bit)。 2.1.2 MATLAB中的数字图像 　　MATLAB中图像的基本数据结构是矩阵，图像矩阵的元素值为图像的强度值或者颜色值。MATLAB中的图像大多数为二维矩阵，矩阵中的每一个元素对应图像中的单个像素点。如分辨率为200×300的灰度图像在MATLAB中的对应用200×300的矩阵存储而彩色图像则需要用200×300×3的三维矩阵表示，其中第三维的第一个分量代表红色，第二个分量代表绿色，第三个分量代表蓝色。MATLAB中灰度图像的矩阵表示法为 　　图像的坐标是描述图像中点的位置的方法。MATLAB中最为常用的方法是利用像素点坐标来指定图像中点的位置。在像素点坐标系中，图像被看做离散元素网格，如图2.2所示，从上向下、从左到右编号。像素点坐标系中的坐标值为整数，且大于1，小于矩阵的行数和列数。行从上向下递增，列从左向右递增。 　　像素点坐标系与MATLAB中矩阵索引之间存在着一一对应的关系。这种对应关系使得图像存储矩阵和图像显示之间的关系易于理解。如位于第五行、第二列的像素在矩阵中的存储位置索引为(5，2)，且可以用此索引获取该像素点的灰度值。 　　在图像的空间坐标系中，任意像素点被看做一个离散的单元，由对应的坐标对表示。从这个角度看，诸如(5.3，2.2)的位置就是没有意义了。也可以将像素看成一个方格，从这个角度看，诸如(5.3，2.2)的位置就是有意义的，且与(5，2)的意义不同。图像的空间坐标系与平面的直角坐标系类似，可以用x和y来表示。但如图2.3所示，不同的是在图像的空间坐标系中y坐标是从上向下递增的。 2.2 MATLAB图像文件格式 　　MATLAB支持以下几种图像文件格式(可以调用imformats函数查询MATLAB支持的所有图像文件格式)，具体如表2.1所示。　 2.3 图?像?的?读?写 2.3.1 文件信息查询 　　在MATLAB中，要查询一个图像文件的信息，只要用imfinfo指令加上文件名及其完整路径名即可。函数调用格式如下： 　　　info = imfinfo(filename, fmt) 　　　info = imfinfo(filename) 　　　info = imfinfo(URL, …) 　　参数fmt对应于图像处理工具箱支持的所有图像文件格式，参见表2.1。第三种调用方式为对网络图像的支持形式，如“http://”等。 　　文件的具体信息与文件格式紧密相关，但不管哪种格式，imfinfo函数返回的前九项内