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1. 引言 图像的概念 图像：是对客观存在的物体的一种相似性的、生动性的模仿或描述，是一种不完全的、不精确的，但在某种意义上是适当的表示。也是对客观存在的物体的某种属性的描述。（非所见即所得，对事物不能完全描述） 数字图像的起源与应用 1.3 数字图像处理的概念 图像的类型： 从图像生成角度：物理图像（可见图像（光学图像）、不可见图像（红外）、数学图像等） 从照明角度：多光谱图像（特指不可见光谱）和单光谱图像（激光）； 从人眼视觉特点上：可见图像、不可见图像。 从波段多少分为：单波段（每点只有一亮度值）、多波段（每点不只一特性如红绿蓝光谱图像）和超波段图像。 从图像空间坐标和明暗程度的连续性：模拟图像、数字图像（空间坐标和灰度均不连续，用离散的数字表示）。 图像的表现形式 图像的属性：构成数字图像的要素，灰度坐标 图像的属性：1.对比度：灰度差别 0~255（256个灰度级） 2. 灰度分辨力：适于人眼 3．空间分辨力：越高越好 4． 放大率 对比度与灰度的关系：量化？ 灰度量化 最高、最暗差值尽可能大。 减少灰度级一般会提高图像的对比度。 构成数字图像的要素：地址（坐标）和灰度值 数字图像的处理概念及三种分类：处理\分析\理解 操作对象：狭义数字图像处理：图像——图像 图像分析：图像——数据（特征值） 图像理解：数据——概念 狭义图像处理强调图像之间进行变换，指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。 图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测的测量，从而建立对图像的描述，是从图像到数值或符号的过程。经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。 图像理解研究图像中各目标的性质和它们之前的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，人而指导和规划行动 数字图像的运算形式：全局、局部、点，串行、并行 全局：快速傅立叶变换 局部： 点运算：对于一幅输入图像，经过点运算产生一幅输出图像，后者的每个像素的灰度值仅由相应输入像素的值 决定（对比度增强，对比度拉伸，灰度变换） 串行：后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。 并行：对图像内的各同时进行相同形式运算的一种处理形式。 图像工程中的层次及与相关学科的关系 计算机图形学研究是如何利用计算机技术来产生图形、图表、绘图，以来表达数据信息。与图像分析相比，处理对象和输出结果正好相反。计算机图形学试图从非图像形式的数据描述来生成图像；模式识别把图像抽象成用符号描述的类别。模式识别与图像分析有相同的输入，而不同的输出结果之间可以较方便的进行转换；计算机视觉用计算机去实现人的视觉功能。 数字图像的获取 扫描，采样（空间分辨力），量化（灰度分辨力） 采样：将空间上连续的图像变换成点的操作。采样间隔分为均匀采样量化及非均匀采样量化；采样孔径的形状和大小与采样方式有关。 量化：将像素灰度转换成的整数值的过程，最亮最暗差值尽可能大 采样量化的原则：1.细节丰富的图像（观众）：高的采样分辨力 细采样，粗量化 2. 细节少，缓变的图像（人脸）：高的灰度分辨力 细量化，粗采样  2.数字图像处理的基本概念 2.1 BMP文件结构及文件操作程序 2.2 人眼形成的图像 物体的色，减色效应与加色效应 消色物体：加色效应 黑白灰 对照明光线有非选择性吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，被吸收的各种波长的入射光是等量的；被反射或透射的光线，其光谱成分也与入射光的光谱成分相同。 有色物体：减色效应。对照明光线具有选择性吸收的特性，光线照射到有色物体上，入射光中各种波长的色光是不等量被吸收。白光照射到有色物体上，反射或透射光线不仅亮度有所减弱，光谱成分也改变，呈现各种颜色。 绿物反射绿光，减去绿光，如在暗场对其用蓝光照射，吸收蓝光，黑色 当有色光照射到消色物体，物体反射光与入射光颜色相同。两种以上有色光同时照射消色物体，物体颜色呈加色法效应。当有色光照射到有色物体上，物体的颜色呈减色法效应。如黄色物体在品红光照射下呈红色，在青色光照射下呈绿色，在蓝色光照射下呈现灰色或黑色。 红 绿 蓝 白 黄 品 青 红 绿 蓝 黑 黄 品 青 加色效应 减色效应 马赫效应与错觉 从每一竖条内反射出来的光强是均匀的，相信竖条之间强度差是常数，而看起来每一竖条内右边要比右边稍亮一点。亮度过冲是眼睛对不同空间频率产生不同视觉响应的结果。视觉系统对空间高频和空间低频的敏感性较差