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第7章 MATLAB在图像处理中的应用; 第一节 数字图像处理 一、数字图象处理的基本概念 ? 二维函数 f(x,y)。（图像和图片）x,y是空间坐标， f(x,y)幅值称为强度或者灰度 数字图像：空间离散，幅值离散 像素 图像在人类感知中扮演最重要的角色。 60％～80％的信息来自图像 成像机器可覆盖几乎所有电磁波谱 还存在其他成像方式：声波，电子显微镜，分形图像;二、数字图像处理的基本特点 ;三、数字图像处理的主要应用 ;图象处理的基础知识 2.1 图像的获取 把照射量变为数字图像的三种主要传感器装置 1．用单个传感器获取图像 2．用带状传感器获取图像 3．用传感器阵列获取图像 ? 2.2 图象的数字化和计算机图象数据处理 2.2.1 图象函数 成象过程是复杂的光学过程，这涉及到光度学，色度学 光度学：亮度形成机制。 色度学：光的反射和发射与光波的波长关系（和颜色，彩色有关系）。 单色图象：反映图象亮度值，则和波长无关，则图象函数为f(x,y)。 ;例如：一张黑白照片，可以应用二维函数f（x，y）表示 x，y是平面两个轴的坐标，f（x，y）表示（x，y） 点的亮度值（灰度值）。 一幅彩色图象： 各点值还应反映出色彩变化， 即可用f（x，y，I）表示，其中I为波长。 ;2.3 彩色图象简介 1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型 1) RGB模型 最直接的方法是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围，如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如下图中的彩色立方体所示。 在RGB彩色空间的原点上，任一基色均没有亮度，即原点为黑色。三基色都达到最高亮度时则表现为白色。亮度较低的等量的三种基色产生灰色的影调。所有这些点均落在彩色立方体的对角线上，该对角线被称为灰色线。彩色立方体中有三个角对应于三基色—红、绿和蓝色。剩下的三个角对应于黄色，青色和洋红（红）。2) HSI模型 H(hue):色调，表示颜色，与波长有关；;S(saturation):饱和度，表示色纯度，即单色光中渗入白光的程度。当光谱色掺入白光成分越多时，饱和度下降，颜色变浅； I(intensity):强度，表示人眼感知颜色的强弱程度，它和能量大小及人眼对不同波长的感知能力有关。 这种彩色描述对人来说是自然的、直观的，更适合人的视觉特性。HSI模型对于开发基于彩色描述的图像处理方法是一个较为理想的工具。 ;采用HSI彩色空间的优点： 能够减少彩色图像处理的复杂性，而增加快速性。在图像处理中常用的算术操作或算法，例如作为边缘检测或边缘增强的Sobel算子(卷积运算)，只要对HSI彩色空间的亮度信号进行操作就可获得良好效果，而在RGB彩色空间要作上述运算就很不方便。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI彩色空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HIS彩色空间中可以大大简化图像分析和处理的工作量。 ;2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图象 ( true color ) 能真实反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。 ( 2 ) 伪彩色图象( pseudo color ) 把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩色图象处理。 灰度到彩色的映射。 ( 3 ) 假彩色图象 ( false color ) 根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图象处理。 彩色到彩色的映射;运用假彩色增强主要用于： (1) 把正常的目标置于特定的彩色背景下，使观察者对该目标更加注意。 (2) 对于由在光谱响应在可见光以外（如红外）传感器获取的多光谱图象，可以用假彩色再现之。;P210 图形文件格式： HDF JPEG PCX PNG XWD GIF BMP ;;;I = imread(rice.png); figure, imshow(I), title(original image) BW = im2bw(I, graythresh(I)); L = bwlabel(BW); RGB = label2rgb(L); RGB2 = label2rgb(L, spring, c, shuffle); imshow(RGB), figure, imshow(RGB2);显示二值图像 I = imread(coins.png); level = graythresh(I); BW = im2bw(I,level); Imshow(I) figure imshow(BW);在同一窗口中显示2幅图像 [x1,m