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数字图像处理2

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数字图像处理_第八章二值图像处理2

数字图像处理_第八章二值图像处理2


图(d) : N (4) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0; N (8) (1 0) (1 0) (1 1) (1 0) 3. 图(e) : N (4) (1 0) (1 0) (1 0) (1 0) 4; N (8) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0. 图(f ) : N (4) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0; N (8) (1 0) (1 0) (1 0) (1 0) 4.
原图
四连接定义下
八连接定义下
在四连接定义下，内部点是“在当前点的八近邻像素点中没有值为0 的点”，而在八连接定义中，内部点是“在当前点的四近邻像素点中 没有值为0的点”。
2013-8-7 4
10.1.3 连接数与交叉数
连接数：是指沿着当前点的近邻（四近邻或者八近邻）像 素所构成的边界轨迹上移动时，通过的像素值为1的点的 个数。 四近邻下的连接数定义：
判断该结构元素所覆盖范围内的像素值是否至少有一个为1如果是则膨胀后的图像的相同位置上的像素值为1如果该覆盖范围内的所有像素值为0则膨胀后图像的相同位置上的像素值0101000110100010000011000000001011111110011010011100001100000000原图像原图像结构元素结构元素膨胀后的图像膨胀后的图像2012627161022膨胀原图图原膨胀一次次膨胀一膨胀二次次膨胀二膨胀三次次膨胀三201262717103开运算与闭运算腐蚀处理目标物的面积减少
LS N e 2 N o
其中，Ne表示边界ຫໍສະໝຸດ 上的方向码为偶数的像 素个数；No为边界线上方向码为奇数的像素 个数。
数字图像处理(第二版)章 (2)

数字图像处理(第二版)章 (2)

(4) 噪声。数字化设备的噪声水平也是一个重要的性能参 数。例如，数字化一幅灰度值恒定的图像，虽然输入亮度是一 个常量，但是数字化设备中的固有噪声却会使图像的灰度发生 变化。因此，数字化设备所产生的噪声是图像质量下降的根源 之一，应当使噪声小于图像内的反差点(即对比度)。
第2章 数字图像处理基础
2.2 数字图像类型
第2章 数字图像处理基础
为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。非均匀量 化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量 化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度 值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像 素灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异，所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方 案，因此，实用上一般多采用等间隔量化。
第2章 数字图像处理基础
3. 索引颜色图像 在介绍索引颜色图像之前，首先来了解PC机是如何处理颜 色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样的，即可 以从图像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜 色通常称为RGB颜色。颜色深度为24位每像素的数字图像是目前 所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它 所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围，故将其称为 “真彩色”。在早期，由于技术上和价格上的原因，计算机在 处理时并没有达到24位每像素的真彩色水平，为此人们创造了 索引颜色。索引颜色通常也称为映射颜色。在这种模式下，颜 色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限。索引 颜色的图像最多只能显示256种颜色。索引颜色通常称为调色板。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成 该图像具体颜色的索引值就被读入程序，然后根据索引值在调 色板中找到对应的颜色。
b=M×N×Q (b)
数字图像处理(冈萨雷斯)2数字图像处理基础PPT课件

数字图像处理(冈萨雷斯)2数字图像处理基础PPT课件

人眼对不同亮度的适应和鉴别能力
亮 暗 适应慢 暗 亮 适应快
55
（1）视觉适应性
2.1.3亮度适应和鉴别
✓亮度适应范围:1010量级（10-6mL（夜视域）～104mL（强闪光））；
✓与整个适应范围相比，人眼在某一时刻能鉴别的亮度级别范围很 小（以该环境的平均亮度为中心的一个小的亮度范围）；
✓亮度适应级（视觉系统当前的灵敏度级别）：
Bit数为:
b=M×N×k
(2.4-4)
因此，存储一幅512×512 ，有256个灰度级（k=8）的图像
需要512×512×8=2097152(Bit) 或
512×512=256K(Byte)
32 32
2.4.3 空间和灰度分辨率
空间分辨率（spatial resolution）
图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定
0<r(x,y)<1 平均反射系数（reflectance） r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度 级 l＝f(x0,y0),显然有 Lmin，l可L以ma规x 定灰度级范围为 [0,L-1]
2.1.3亮度适应和鉴别
✓当背景光保持恒定时,改变其他光源亮度,从不能察觉到可以
察觉间变化,一般观察者可以辨别12到24级不同强度的变化.
图2.5 亮度辨 别特性的基本 实验
图2.6 作为强
韦伯定理说明：
度函数
的典型
✓人眼视觉系统对亮度的对比度 敏感而非对亮度本身敏感；
韦伯比
✓低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低， 亮度辨别能力强；
数字图像处理第2章图像数字化

数字图像处理第2章图像数字化


续图像的频谱与它的平移复制品重叠。
的高频分量混入到它的中频或低频部分，这种现象称为
混叠。在这种情况下，由函数的采样值重建的图像将产生失真。如图 2-1-4 所示，由于采样间隔不满足
奈奎斯特条件，采样图像的频谱在阴影区及其附近产生了混叠。当我们用图示的低通滤波器
取
出
重建图像时，将会带来两个问题：
(1) 图像信号损失了一部分高频分量，致使图像变得模糊。
像，但需要付出更大的存储空间作为代价。
连续图像
在二维空间域里进行采样时，常用的方法是对
进行均匀采样。取得各点的亮
度值，构成一个离散的函数 函数来表示，即
。若是彩色图像，则以三基色 R、G、B 的亮度作为分量的三维向量
1
相应的离散向量函数用(1.1.7)表示。
图 2-1-2 采样示意图(2) 评价连续图像经过采样获得数字图像的效果，采用如下一些参数。 图像分辨率是指采样所获得图像的总像素。例如，640×480 图像的总像素数为 307 200 个。在购买 具有这种分辨率的数码相机时，产品性能介绍上会给出 30 万像素分辨率这一参数。 采样密度是指在图像上单位长度所包含的采样点数。采样密度的倒数就是像素间距。 采样频率是指一秒钟内采样的次数。它反映了采样点之间的间隔大小。采样频率越高，丢失的信息 越少，采样后获得的样本更细腻逼真，图像的质量更好，但要求的存储量也就更大。 扫描分辨率表示一台扫描仪输入图像的细微程度。它指每英寸扫描所得到的点，单位是 dpi (dot per inch)。数值越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越逼真，扫描仪质量也越好。无论采用哪种评价 参数，实际上在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的参数。
(a) 中央上升型
(b) 中央平稳型
数字图像处理第二版夏良正著

数字图像处理第二版夏良正著

数字图像处理第二版夏良正著（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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数字图像处理第二版

数字图像处理第二版

数字图像处理第二版数字图像处理是对图像进行数字化处理来实现增强、压缩、重构等目的的技术。

与传统的图像处理相比，数字图像处理有很多的优点，如可重复性、自动化程度高、处理速度快等。

数字图像处理主要分为以下几个步骤：1. 图像获取：获取原始图像，包括摄像机、扫描仪、雷达等设备获得的数字图片；2. 图像预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑、锐化等操作，以改善图像质量和准确度；3. 特征提取：从处理后的图像中提取相关特征，如边缘、纹理、颜色等，以进行更深入的分析和处理；4. 图像分析：对提取出的图像特征进行分析和处理，如目标检测、分类、识别等；5. 图像重构：根据处理结果对图像进行重构或合成。

数字图像处理在很多领域都有应用，如医学图像处理、遥感图像处理、工业检测等。

其中医学图像处理应用最为广泛，包括CT、MRI 等医学影像的处理及分析、医学图像的自动识别等。

在遥感图像处理中，数字图像处理被用于解决图像失真、降噪、液化等问题，从而提高传感器的精度和稳定性。

在工业检测中，数字图像处理可用于识别和修复机器中的缺陷、实现无损检测等。

数字图像处理的研究范围很广，包括图像压缩、图像增强、图像识别等方面。

其中图像压缩是数字图像处理领域中的一项重要研究内容，合理地对图像进行压缩，可大大减少存储空间和传输带宽，并且保持图像的质量。

图像增强是另一个重要的工具，它通过对图像的局部增强、全局增强等方式来改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮。

总的来说，数字图像处理是一种重要的技术手段，它可以广泛应用于医学、遥感、工业等各个领域。

随着技术的发展和研究的深入，数字图像处理的应用和研究将会更加广泛和深入。

数字图像处理 第2章 图像的数字化与显示

数字图像处理 第2章 图像的数字化与显示

k
（2.20）
2.3.3 空间与灰 度级分辨率
对一幅图像，当量化级数Q一定 时，采样点数 M×N 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，图像越小，图 上的块状效应就逐渐明显。
图像的采样与数字图像的质量
图像的量化与数字图像的质量
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。
2.2 图像场取样
2.2.1 取样和量化的基本概念
数字化包括取样和量化两个过程 ：
取样(sampling)：对空间连续坐标(x, y)的 离散化 量化(quantization)：幅值 f (x, y)的离散化
（a）连续图像
（b）数字化结果
图2.1 图像的数字化过程
(a)
(b)
图2.2 采样网格 (a) 正方形网格; (b) 正六角形网格
截止频率。
u U c , v Vc u U c , v Vc
（2.8）
其中 U c , Vc 对应于空间位移变量x和y的最高
则当采样周期
x, y满足
（2.9）
1 u s 2U c x 1 vs 2Vc y
此时，通过采样信号 f ( mx, ny ) 能唯一地恢 复或重构出原图像信号f (x,y)。该条件称为 Nyquist采样定理。
• 2.3.1
•
标量量化
标量量化：将数值逐个量化 。 例：假设抽样信号的范围是0~5 V，将它分为8等
分，这样就有8个量化电平，分别是5/8 V，10/8 V，15/8 V，…，35/8 V。 对每一个采样将它量化为离它最近的电平。 在量化后，为了能在数字信号处理系统中处理 二进制码，还必须经过编码操作。
数字图象处理：二 数字图像基础

数字图象处理：二 数字图像基础


●常用的像素间的基本关系
2.1 人的视觉感知要素
人的视觉特性是选择数字图像处理方法的基础。
2.1.1 人眼的构造
盲点

杆状细胞和锥状细胞的分布密度曲线
2.1.2 眼睛中图像的形成
2.1.3 眼睛的亮度适应和鉴别
主观亮度：
人视觉系统感觉到的亮度 主观亮度是进入眼睛的光 强度对数的函数。 亮度适应现象： 人的视觉绝对不能在
分辨率 160x120
分辨率 80x60
灰度级不同的图象比较
2.4.5 放大和收缩数字图像
(是图像几何变换的特例，放在第5章的图像几何变换中讲)
2.5 像素间的一些基本关系 2.5.1 相邻像素（考虑像素和周围像素的关系） 像素的4邻域 N4 ( p) 像素的8邻域 N8 ( p) 2.5.2 连通 性
一个范围内工作ຫໍສະໝຸດ 感觉亮度不是简单的强度函数
马赫带现象
同时对比现象
视觉错觉
2.2 光和电磁波谱
400nm(紫)~790nm(红)
2.3 图像感知和获取
数字图像获取包括两部分：传感器和数值量化
2.3.1 用单个传感器获取图像
● 一次输出一个点的电信号。
2.3.2 用线阵传感器获取图像
●
●
图像间的乘除是逐点进行乘除。
2.6 数字图像处理中的数学工具
包含：
矩阵与阵列操作、线性与非线性操作、算术操作几 何与逻辑操作、空间操作、向量与矩阵操作、图像 变换、概率方法等
本章小结：
本章介绍了数字图像处理的最基本知识，如图 像的获取(采样和量化)，数字图像的表示，图像空 间和灰度分辨率的影响，以及像素间的关系等，作 为后面章节的基础
● 一次输出图像的一行。
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答


2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
数字图像处理2数字图像基础-4,5,6

数字图像处理2数字图像基础-4,5,6

1 单幅图像 → 单幅图像 ,如图(a). 2 多幅图像 →单幅图像, 如图(b). 3 单（或多）幅图像→ 数字或符号等。
2.5 图像处理算法的形式
二.图像处理的几种具体算法形式 1.局部处理
对于任一像素（i，j），把像素的集合 {（i+p,j+q），p、q取任意整数}叫做该像素的邻 域，
2.5 图像处理算法的形式
依赖于起始像素的位置。为此，跟踪处理的结果与从图像 哪一部份开始进行处理相关。
②能够根据利用在此以前的处理结果来限定处理范围，从而 可能避免徒劳的处理。另外，由于限制了处理范围，有可 能提高处理精度。
③用于边界线、等高线等线的跟踪(检测)方面。如根据搜索 法检测边缘曲线。
2.5 图像处理算法的形式
4.位置不变处理和位置可变处理 输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素
的位置(i，j)无关的处理称为位置不变处理或 位移不变处理。随位置不同计算方法也不同的 处理称为位置可变处理或位移可变处理。
2.5 图像处理算法的形式
5.窗口处理和模板处理 单独对图像中选定的矩形区域内的像素进
行处理的方式叫做窗口处理。 单独对图像中选定的任意形状的像素进行
0
255 0
255 0
255
(a) 恰当量化 (b)未能有效利用动态范围 (c)超过了动态范围
2.4 图像灰度直方图
２. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）
假设某图象的灰度直方图具有 二峰性，则表明这 个图象的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离， 以这一点为阈值点，可以得到好的二值处理的效果。
2.4 图像灰度直方图
1 2 3 45 6 6 4 3 22 1 1 6 6 46 6 3 4 5 66 6 1 4 6 62 3 1 3 6 46 6
数字图像处理基础2

数字图像处理基础2

数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。

由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。

所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。

设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。

显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。

在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。

这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。

当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。

为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。

图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。

图像的数字化包括采样和量化两个过程。

连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。

即：空间坐标的离散化。

量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。

数字图像处理第2章课后题答案

第二章数字图像处理基础1.将一幅光学模拟图像转换为数字图像的过程叫做图像的数字化，包括扫描、采样、量化三个过程。

采样点数越多、量化级数越高，图像质量越好。

2.图像数字化过程中造成失真的原因有两个方面：第一个方面，在采样过程中，如果采样点数满足取样定理（即采样频率不小于最高截止频率的2倍）的情况下，重建图像就不会产生失真，否则就会因为取样点数不够而产生所谓混淆失真；第二个方面，在量化过程中，若图像不产生失真，则需要量化级数无穷大，而实际量化级数往往无法满足这样的取值而造成图像的失真。

3.人的眼睛是人类视觉系统的重要组成部分，当外界景象通过眼球的光学系统在视网膜上成像后，视网膜产生相应的胜利电图像并经视神经传入大脑；人眼的视网膜由感光细胞覆盖，感光细胞吸收来自于光学图像的光线，并通过晶体透镜和角膜聚集在视网膜上。

晶状体相当于普通光学镜头，对光线有屈光作用。

4.发光强度简称光强，指单色光源在给定方向上的单位立体角内发出的发光强度。

亮度是指发光体（反光体）表面发光（反光）强弱的物理量。

照度指物体被被照面单位时间内所接受的光通量。

主观亮度是指由观察者判断出的亮度称为主观亮度。

5.常用的颜色模型有RGB模型、CMYK模型、HSI模型等。

RGB模型是色光的彩色模型，因为是由红、绿、蓝相叠加形成其它颜色，因此该模型也叫加色合成法。

所有的显示器、投影设备，以及电视等许多设备都是依赖于这种加色模型的；CMYK模型也称减色合成法，主要应用于印刷行业中；RGB和CMYK颜色模型都是面向硬件的，但从人眼视觉特性来看，HSI模型用色调、饱和度和亮度来描述彩色空间能更好地与人的视觉特性相匹配。

6.由于彩色图像为RGB图像，利用三元组（R,G,B）来表示每个像素的值。

根据题意，三基色灰度等级为8，而23=8，则存储一个颜色分量所需的比特数为3，存储一个三元组所需的比特数为3⨯3=9，该图像大小为1024*768，则存储整幅图像所需的比特数为9⨯1024⨯768=7077888bit=864KB。

数字图像处理第二章课后习题及中文版解答

数字图像处理第⼆章课后习题及中⽂版解答数字图像处理(冈萨雷斯版，第⼆版)课后习题及解答(部分)Ch 22.1使⽤2.1节提供的背景信息，并采⽤纯⼏何⽅法，如果纸上的打印点离眼睛0.2m 远，估计眼睛能辨别的最⼩打印点的直径。

为了简明起见，假定当在黄斑处的像点变得远⽐视⽹膜区域的接收器（锥状体）直径⼩的时候，视觉系统已经不能检测到该点。

进⼀步假定黄斑可⽤1.5mm × 1.5mm 的⽅阵模型化，并且杆状体和锥状体间的空间在该阵列上的均匀分布。

解：对应点的视⽹膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所⽰的相似三⾓形⼏何关系得到，即()()220.20.014d x = 解得x =0.07d 。

根据2.1节内容，我们知道：如果把黄斑想象为⼀个有337000个成像单元的正⽅形传感器阵列，它转换成⼀个⼤⼩580×580成像单元的阵列。

假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm 的⼀条线上有580个成像单元和579个成像单元间隔。

则每个成像单元和成像单元间隔的⼤⼩为s =[(1.5 mm)/1159]=1.3×10-6 m 。

如果在黄斑上的成像点的⼤⼩是⼩于⼀个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。

换句话说，眼睛不能检测到以下直径的点：x =0.07d<1.3×10-6m ，即d <18.6×10-6 m 。

下图附带解释：因为眼睛对近处的物体聚焦时，肌⾁会使晶状体变得较厚，折射能⼒也相对提⾼，此时物体离眼睛距离0.2 m ，相对较近。

⽽当晶状体的折射能⼒由最⼩变到最⼤时，晶状体的聚焦中⼼与视⽹膜的距离由17 mm 缩⼩到14 mm ，所以此图中选取14mm(原书图2.3选取的是17 mm)。

图题2.12.2 当在⽩天进⼊⼀个⿊暗的剧场时，在能看清并找到空座位时要⽤⼀段时间适应，2.1节(视觉感知要素)描述的视觉过程在这种情况下起什么作⽤？解：根据⼈眼的亮度适应性，1）由于户外与剧场亮度差异很⼤，因此当⼈进⼊⼀个⿊暗的剧场时，⽆法适应如此⼤的亮度差异，在剧场中什么也看不见；2）⼈眼不断调节亮度适应范围，逐渐的将视觉亮度中⼼调整到剧场的亮度范围，因此⼜可以看见、分清场景中的物体了。

数字图像处理第2章


Digital Image Processing
2.1 色度学基础
颜色模型 人眼视觉的感受颜色可用色调(hue),饱和度 人眼视觉的感受颜色可用色调(hue),饱和度 ), (saturation)和亮度(brightness)来表示. (saturation)和亮度(brightness)来表示. 各种表示颜色的方法,称做颜色模型.目前使用最多 各种表示颜色的方法,称做颜色模型. 的是面向机器(如显示器,摄像机,打印机等)的RGB模型 的是面向机器(如显示器,摄像机,打印机等) RGB模型 和面向颜色处理(也面向人眼视觉) HSI(HSV)模型. 和面向颜色处理(也面向人眼视觉)的HSI(HSV)模型.
f s ( m , n ) ← f s ( x , y ) = f ( x , y ) s( x , y ) =∑
m
∑
n
f ( m x , n y )δ ( x m x , y n y )
Digital Image Processing
2.3 图像数字化
x
y
图2.3.1 采样函数s(x,y)的图示 采样函数s(x,y) s(x,y)的图示
120°
0°
240°
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB和HIS之间的模型转换: RGB和HIS之间的模型转换: 之间的模型转换
(1) RGB转换到HSI RGB转换到 转换到HSI (2) HIS转换到RGB HIS转换到 转换到RGB 常见数字图像处理流程,其中包含了RGB模型和HSI模型之间 RGB模型和HSI模型之间 常见数字图像处理流程,其中包含了RGB模型和HSI 的转换. 的转换.
I分量 I分量图 像处理

数字图像处理第二章课件ppt课件


f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接：
p
8邻接： p
m邻接(混合邻接)：邻点q与当前像素（点）p存在4邻接前景邻点；
或
q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订，它消除了应用8邻接可能引起的模糊性 ，如图2.26b（4或8邻接共存）。

数字图像处理(第二版)ppt课件

＝1的附加坐标。
由点的齐次坐标(Hx, Hy, H)求点的规范化齐次坐标(x, y,
1)，可按下式进行：
x Hx H
y Hy H
数字图像处理(第二版)
齐次坐标的几何意义相当于点(x, y)落在3D空间H＝1的 平面上，如图6-2所示。如果将xOy平面内的三角形abc的各 顶点表示成齐次坐标(xi, yi, 1)(i=1, 2, 3)的形式，就变成H＝1 平面内的三角形a1b1c1的各顶点。
0 0 1 1 1 1
从上式可以看出，引入附加坐标后，扩充了矩阵的第3行， 并没有使变换结果受到影响。这种用n+1维向量表示n维向 量的方法称为齐次坐标表示法
数字图像处理(第二版)
因此，2D图像中的点坐标(x, y)通常表示成齐次坐标(Hx, Hy, H)，其中H表示非零的任意实数，当H＝1时，称(x, y, 1) 为点(x, y)的规范化齐次坐标。显然规范化齐次坐标的前两个 数是相应二维点的坐标，没有变化，仅在原坐标中增加了H
外，常见的图像几何变换可以通过与之对应的矩阵线性变换 来实现。
数字图像处理(第二版)
由于篇幅所限，本章只讨论2D图像的几何变换。
对于2D图像几何变换，由于变换中心在坐标原点的恒
等、比例缩放、反射、错切和旋转等各种变换，都可以用
2×2矩阵表示和实现，但是一个2×2变换矩阵却
T
a c
b
d
不能实现2D图像的平移以及绕任意点的比例缩放、反射、
然后乘以相应的变换矩阵即可，即
变换后的点集矩阵 = 变换矩阵T×变换前的点集矩阵
(图像上各点的新齐次坐标) (图像上各点的原齐次坐标)
数字图像处理(第二版)
设变换矩阵T为
a b p
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使用C/C++进行图像处理本系列仅针对BMP格式的图像实现的功能包括读，存，二值化，缩放，反色，均值滤波，中值滤波，增强，腐蚀，膨胀功能：二值化（运行本程序需要参考“数字图像处理1”）源码：/*函数功能：彩色图像转化为灰度图象输入参数：RGBQUAD** dataOfBmp_src --- 原图像所有像素（以行为序）对应的RGBAlpha 四元素结构体指针；RGBQUAD** dataOfBmp_dst --- 转化为灰度图象后的图像所有像素（以行为序）对应的RGBAlpha 四元素结构体指针；BYTE** dataOfBmp_gray --- 转化为灰度图象后的图像所有像素（以行为序）对应的灰度值；DWORD width, DWORD height --- 原图像和输出图像的宽度和高度（以像素为单位）输出值：没有*/void RGB2Gray(RGBQUAD** dataOfBmp_src, RGBQUAD** dataOfBmp_dst, BYTE** dataOfBmp_gray, DWORD width, DWORD height){double gray;for(DWORD i=0;i<height;i++){for(DWORD j=0;j<width;j++){gray = 0.299*dataOfBmp_src[i][j].rgbRed+0.587*dataOfBmp_src[i][j].rgbGreen+0.114*dataOfBmp_src[i ][j].rgbBlue;dataOfBmp_gray[i][j] = (BYTE)gray;dataOfBmp_dst[i][j].rgbRed = (BYTE)gray;dataOfBmp_dst[i][j].rgbGreen = (BYTE)gray;dataOfBmp_dst[i][j].rgbBlue = (BYTE)gray;}}}主函数：void main(){BITMAPFILEHEADER bitHead;BITMAPINFOHEADER bitInfoHead;int i, j;FILE* pfile;char strFile[50];printf("please input the .bmp source file name:\n");scanf("%s",strFile);pfile = fopen(strFile,"rb");//打开文件if(pfile!=NULL){printf("file %s open success.\n", strFile);//读取位图文件头信息fread(&bitHead,1,sizeof(BITMAPFILEHEADER),pfile);if(bitHead.bfType != 0x4d42){printf("file is not .bmp file!");return;}showBmpHead(&bitHead);printf("\n\n");//读取位图信息头信息fread(&bitInfoHead,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),pfile);showBmpInforHead(&bitInfoHead);printf("\n");}else{printf("file open fail!\n");return;}RGBQUAD* pRgb=NULL;if(bitInfoHead.biBitCount < 24)//有调色板{//读取调色盘结信息long nPlantNum = bitInfoHead.biClrUsed;if(!nPlantNum)nPlantNum = long(pow(2,double(bitInfoHead.biBitCount))); // Mix color Plant Number;pRgb=new RGBQUAD[nPlantNum*sizeof(RGBQUAD)];memset(pRgb,0,nPlantNum*sizeof(RGBQUAD));int num = fread(pRgb,4,nPlantNum,pfile);printf("Color Plate Number: %d\n",nPlantNum);printf("颜色板信息:\n");showRgbQuan(pRgb, nPlantNum);}int width = bitInfoHead.biWidth;int height = bitInfoHead.biHeight;//分配内存空间把源图存入内存int l_width = WIDTHBYTES(width* bitInfoHead.biBitCount);//计算位图的实际宽度并确保它为32的倍数long nData = height*l_width;BYTE *pColorData= new BYTE[nData];memset(pColorData,0,nData);//把位图数据信息读到数组里fread(pColorData,1,nData,pfile);//将位图数据转化为RGB数据RGBQUAD** dataOfBmp_src=NULL; //用于保存各像素对应的RGB数据dataOfBmp_src = new RGBQUAD*[height];for(i=0; i < height;i++)dataOfBmp_src[i] =new RGBQUAD[width];if(bitInfoHead.biBitCount<24)//有调色板，即位图为非真彩色{int k;if(bitInfoHead.biBitCount <= 8 && !bitInfoHead.biCompression){int pnum = 8/bitInfoHead.biBitCount;int mbnum = 8-bitInfoHead.biBitCount;for(int i=0;i<height;i++){int k0 = (height-i-1)*l_width;//k:取得该像素颜色数据在实际数据数组中的序号for(int j=0;j<width;j++){BYTE mixIndex= 0;k = k0+(j/pnum);mixIndex = pColorData[k];//mixIndex:提取当前像素的颜色的在颜色表中的索引值if(bitInfoHead.biBitCount < 8){mixIndex = mixIndex<<((j%pnum)*bitInfoHead.biBitCount);mixIndex = mixIndex>>mbnum;}//将像素颜色数据（RGBA）保存到数组中对应的位置dataOfBmp_src[i][j].rgbRed = pRgb[mixIndex].rgbRed;dataOfBmp_src[i][j].rgbGreen = pRgb[mixIndex].rgbGreen;dataOfBmp_src[i][j].rgbBlue = pRgb[mixIndex].rgbBlue;dataOfBmp_src[i][j].rgbReserved = pRgb[mixIndex].rgbReserved;}}}if(bitInfoHead.biBitCount == 16){if(!bitInfoHead.biCompression){for( i=0;i<height;i++){int k0 = (height-i-1)*l_width;for( j=0;j<width;j++){WORD mixIndex= 0;k = k0+j*2;WORD shortTemp;shortTemp = pColorData[k+1];shortTemp = shortTemp<<8;mixIndex = pColorData[k] + shortTemp;dataOfBmp_src[i][j].rgbRed = pRgb[mixIndex].rgbRed;dataOfBmp_src[i][j].rgbGreen = pRgb[mixIndex].rgbGreen;dataOfBmp_src[i][j].rgbBlue = pRgb[mixIndex].rgbBlue;dataOfBmp_src[i][j].rgbReserved = pRgb[mixIndex].rgbReserved;}}}}}else//位图为24/32位真彩色{int k;int index = 0;if(bitInfoHead.biBitCount == 16){for( i=0;i<height;i++){int k0 = (height-i-1)*l_width;for( j=0;j<width;j++){k = k0+j*2;if(!bitInfoHead.biCompression)//555格式{dataOfBmp_src[i][j].rgbBlue=pColorData[k]&0x1F;dataOfBmp_src[i][j].rgbGreen=(((pColorData[k+1]<<6)&0xFF)>>3)+(pColorData[k]>>5);dataOfBmp_src[i][j].rgbRed=(pColorData[k+1]<<1)>>3;dataOfBmp_src[i][j].rgbReserved = 0;}}}}if(bitInfoHead.biBitCount == 24 && !bitInfoHead.biCompression){for( i=0;i<height;i++){int k0 = (height-i-1)*l_width;for( j=0;j<width;j++){k = k0+(j*3);dataOfBmp_src[i][j].rgbRed = pColorData[k+2];dataOfBmp_src[i][j].rgbGreen = pColorData[k+1];dataOfBmp_src[i][j].rgbBlue = pColorData[k];dataOfBmp_src[i][j].rgbReserved = 0;}}}if(bitInfoHead.biBitCount == 32 && !bitInfoHead.biCompression){for( i=0;i<height;i++){int k0 = (height-i-1)*l_width;for( j=0;j<width;j++){k = k0+(j*4);dataOfBmp_src[i][j].rgbRed = pColorData[k+2];dataOfBmp_src[i][j].rgbGreen = pColorData[k+1];dataOfBmp_src[i][j].rgbBlue = pColorData[k];dataOfBmp_src[i][j].rgbReserved = pColorData[k+3];}}}}dataOfBmp_dst = new RGBQUAD*[height];for(i=0; i<height; i++)dataOfBmp_dst[i] = new RGBQUAD[width];BYTE** dataOfBmp_gray=NULL;dataOfBmp_gray = new BYTE*[height];for(i=0; i<height; i++)dataOfBmp_gray[i] = new BYTE[width];RGB2Gray(dataOfBmp_src, dataOfBmp_dst, dataOfBmp_gray, width, height);saveBmp(dataOfBmp_dst, width, height);fclose(pfile);if (bitInfoHead.biBitCount<24 && pRgb){delete []pRgb;}for(i=0; i<height; i++)if(dataOfBmp_src[i])delete dataOfBmp_src[i];if(dataOfBmp_src)delete dataOfBmp_src;for(i=0; i<height; i++)if(dataOfBmp_dst[i])delete dataOfBmp_dst[i];if(dataOfBmp_dst)delete dataOfBmp_dst;for(i=0; i<height; i++)if(dataOfBmp_gray[i])delete dataOfBmp_gray[i];if(dataOfBmp_gray)delete dataOfBmp_gray;if(pColorData)delete []pColorData;}。