第二章 数字图像表示和其处理.pdfVIP

第2章数字图像表示及其处理 2.1简单的图像形成模型 2.2 图像的数字化 2.3数字图像的基本类型 2.4 数字图像的基本文件格式 2.5 图像变换 2.6 Matlab图像处理工具箱 2.1简单的图像形成模型 一幅图像实际上记录的是物体辐射能量的空间分 布，这个分布是空间坐标、时间和波长的函数，即: I (x,y,z,λ,t)。 当一幅图像为平面单色静止图像时，空间坐标变量 z ,波长λ和时间变量t可以从函数中去除，一幅图像可 以用二维函数f(x,y)来表示: f(x,y) i(x,y)r(x,y) 这里 0i(x,y)¥ 0r(x,y)1 反射分量r(x,y)限制在0和1之间。i(x,y)的性质取决 于照射源，而r(x,y)取决于成像物体的特性。 2.2 图像的数字化 数字图像可以理解为对二维函数f(x,y)进行采样和量 化(即离散处理)后得到的图像，因此，通常用二维矩 阵来表示一幅数字图像。 将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机内生成一 个二维矩阵的过程。 数字化过程包括三个步骤：扫描、采样和量化。 2.2.1采样 采样 （Sampling）:是对图像空间坐标的离散化， 它决定了图像的空间分辨率。 用一个网格把待处理的图像覆盖，然后把每一小格 上模拟图像的各个亮度取平均值，作为该小方格中 点的值。 图像的采样 对一幅图像采样时，若每行 （即横向）像素为M个， 每列 （即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N个 像素，从而f(x,y)构成一个M×N实数矩阵： 每个元素为图像f(x,y)的离散采样值，称之为像元 或像素。 图像量化实例 (a) 256级灰度图象 (b) 子图 (c) 子图对应的量化数据 2.2.2 量化 把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的 转换称为图像灰度的量化。 量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的 幅度分辨率。 量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均 匀量化。 Ø分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只 分成有限多的层次。 Ø均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均 匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称 为非均匀量化。 量化示意图 (a)量化 (b量)化为8bit 采样点数和量化级数的关系： • 对一幅图像，当量化级数一定时，采样点数对 图像质量有着显著的影响。采样点数越多，图 像质量越好； 当采样点数减少时，图上的块 状效应就逐渐明显。 • 同理，当图像的采样点数一定时，采用不同量 化级数的图像质量也不一样。量化级数越多， 图像质量越好，当量化级数越少时，图像质量 越差，量化级数最小的极端情况就是二值图 像，图像出现假轮廓。 采样点数与图像质量之间的关系 (a) 采样点256×256时的图像 (b) 采样点64×64时的图像 (c) 采样点32×32时的图像 (d) 采样点16×16时的图像 量化级数与图像质量之间的关系 (a) 量化为2级的Lena图像 (b) 量化为16级的Lena图像 (c) 量化为256级的Lena图像 2.3数字图像的基本类型 计算机一般采用两种方式存储静态图像： 位映射 （Bitmap），即位图存储模式； 向量处理 （Vector），也称矢量存储模式。 位图也称为栅格图像，是通过许多像素点表示 一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属 性。