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数字图像处理第五章

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第5章 图像变换技术 MATLAB 数字图像处理课件

第5章 图像变换技术 MATLAB 数字图像处理课件

5.6.2 Hough变换的MATLAB实现
hough函数用于实现Hough变换。其调用格式为： （1）[H, theta, rho]=hough(BW) （2）[H, theta, rho]=hough(BW, param1,
val1, param2, val2)
【例5-15】用hough函数检测图像中的直线。
（2）B = idct2(A,m,n)或B = idct2(A,[m n])：在对图 像A进行二维离散余弦逆变换前，先将图像A补零到m×n。 如果m和n比图像A的尺寸小，则在进行变换前，将图像A进 行剪切。
【例5-9】对图像进行二维离散余弦逆变换。
（a）原始图像
（b）逆DCT变换
3．dctmtx函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dctmtx函数用
于计算二维离散DCT矩阵。 其调用格式为：D = dctmtx(n)。
返回n×n的DCT变换矩阵，如果矩阵A的大小为 n×n，D*A为A矩阵每一列的DCT变换值，A*D'为A 每一列的DCT变换值的转置（当A为n×n的方阵） 。
【例5-10】计算二维离散DCT矩阵。
（a）原始图像
（b）离散DCT矩阵
5.4 离散余弦变换
5.4.1 一维离散余弦变换 5.4.2 二维离散余弦变换 5.4.3 快速离散余弦变换
5.4.4 离散余弦变换的MATLAB实现
1．dct2函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dct2函数用于实现二维
离散余弦变换。该函数常用于图像压缩，最常见的便是用 于JPEG图像压缩。其调用格式为： （1）B = dct2(A)：返回图像A的二维离散余弦变换值，其 大小与A相同，且各元素为离散余弦变换的系数B(k1,k2)。 （2）B = dct2(A,m,n)或B = dct2(A,[m n])：在对图像A 进行二维离散余弦变换前，先将图像A补零到m×n。如果m 和n比图像A的尺寸小，则在进行变换前，将图像A进行剪切 。

数字图像处理第五章

数字图像处理第五章

系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随 机的。
当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精 确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像），以免影响定量分析的精度。
几何校正方法
图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型； 其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步： ①图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列 号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系， 解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正； ②确定各像素的灰度值（灰度内插）。
因此还有
f ( x , y ) f ( x, y) ( x , y )
二维线性位移不变系统 如果对二维函数施加运算T[· ] ，满足 ⑴ T f1 x, y f 2 x, y T f1 x, y T f 2 x, y ⑵ T af x, y aT f x, y
但实际获取的影像都有噪声，因而只能求F(u,v)的估 ˆ (u, v) 。 计值 F
N (u, v) ˆ F (u, v) F (u, v) H (u, v)
再作傅立叶逆变换得
1 j 2 ( ux vy) ˆ ( x, y) f ( x, y) f N ( u , v ) H ( u , v ) e dudv
采用线性位移不变系统模型的原由： 1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似， 这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于 求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。 2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来 复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算 大为简化。 3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍 地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。 只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求 解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而 成。

数字图像处理(冈萨雷斯)

数字图像处理(冈萨雷斯)
✓脉冲噪声（椒盐噪声）
均匀噪声
高斯噪声
瑞利噪声
噪声
指数噪声
椒盐噪声
第14页，共62页。
①高斯噪声
高斯噪声的概率密度函数(PDF)
p(z) 1 e(z )2 /2 2 (5.2 1)
2
灰度值
✓ 当z服从上式分布时，其值有70%落在 , ， 有 95%落在
范围内。 2 , 2
✓ 高斯噪声的产生源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的 传感器噪声。
其中zi值是像素的灰度值, p(zi )表示相应的归一化直方图.
第30页，共62页。
5.3 空间域滤波复原（唯一退化是噪声）
当唯一退化是噪声时，则退化系统H(u,v) 1
g( x, y) f ( x, y) ( x, y) (5.3 1)
G(u, v) F (u, v) N (u, v) (5.3 2)
的开关操作）
第22页，共62页。
例5.1 样本噪声图像和它们的直方图
✓ 用于说明噪声模型的测试图
✓ 由简单、恒定的区域组成 ✓ 仅仅有3个灰度级的变化
第23页，共62页。
例5.1 样本噪声图像和它们的直方图
高斯噪声
瑞利噪声
伽马噪声
图像
直方图
第24页，共62页。
例5.1 样本噪声图像和它们的直方图
➢在图像获取中从电 力或机电干扰中产生.
➢是空间相关噪声.
➢周期噪声可以通过 频率域滤波显著减少.
周期噪声
被不同频率的 正弦噪声干扰 了的图像
呈圆形分布 的亮点为噪 声频谱
第27页，共62页。
典型的周期噪声---正弦噪声
• Sinusoidal （单 一频率）

【数字图像处理】部分答案第一章到第五章

【数字图像处理】部分答案第一章到第五章

第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。

2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。

数字图像主要用矩阵或数组来描述。

以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。

而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。

2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。

2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。

模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。

3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。

数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。

但数字图像处理速度较慢，存储容量大。

4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。

图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。

图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。

图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。

数字图像处理及应用(MATLAB)第5章

数字图像处理及应用(MATLAB)第5章

1. AVI格式 它的英文全称为Audio Video Interleaved，即音频视频交 错格式。它于1992年被Microsoft公司推出，随Windows3.1一 起被人们所认识和熟知。所谓“音频视频交错”，就是可以
将视频和音频交织在一起进行同步播放。这种视频格式的优
点是图像质量好，可以跨多个平台使用，但是其缺点是体积 过于庞大，而且更加糟糕的是压缩标准不统一，因此经常会 遇到高版本Windows媒体播放器播放不了采用早期编码编辑 的AVI格式视频，而低版本Windows媒体播放器又播放不了采 用最新编码编辑的AVI格式视频。
5.2 视频检测技术
视频检测所研究的对象通常是图像序列，运动目标分割的目的是从序列图像 中将变化区域从背景中分割出来。静态图像f(x，y)是空间位置(x，y)的函数，它 与时间t变化无关，只由单幅静止图像无法描述物体的运动。而图像序列的每一幅 称为一帧，图像序列一般可以表示为f(x，y，t)，和静态图像相比，多了一个时间 参数t，当采集的多帧图像获取时间间隔相等，那么，图像序列也可表示为f(x，y， i)，i为图像帧数。通过分析图像序列，获取景物的运动参数及各种感兴趣的视觉 信息是计算机视觉的重要内容，而运动分割是它的关键技术。 在应用视觉系统中，检测运动目标常用差分图像的方法，一般有两种情况，一 是当前图像与固定背景图像之间的差分称为减背景法，二是当前连续两幅图像 （时间间隔
海岸的泥沙淤积及监视江河、湖泊、海岸等的污染。利用差 值图像还能鉴别出耕地及不同的作物覆盖情况。可广泛应用 于视频检测。
5.2.1 帧间差分法
图像差分法是在序列图像中，检测图像序列相邻两帧之间变化，通 过逐像素比较可直接求取前后两帧图像对应像素点之间灰度值的差别。 它是当图像背景不是静止时，无法用背景差值法检测和分割运动目 标的另外一种简单方法。在这种方式下，帧f(x,y,i)与帧f(x,y,j)之间的变化 可用一个二值差分图像Df(x,y)表示:

数字图像处理图像分割

数字图像处理图像分割

如果检测结果小于给定的阈值，就把两个区域合并。
5.3 区域分割
2 分裂合并法 实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再
合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致 性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假
设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri，如果 V (Ri ) T ，则将其分裂成互不重叠的四
3 影响因素
多特征阈值分割
a 灰度及平均灰度(3×3区)二维直方图
－－若集中于对角线区则表示灰度均匀 平均灰度
区。
边界
－－若远离对角线者（灰度与平均灰度 不同）是区域边界。
背景
（近对角线构成直方图有明显峰值及阈 值，远离对角线者可用灰度平均值作为 阈值，用于区分两个区）。
目标 边界
灰度
3 影响因素 多特征阈值分割 b 灰度与灰度梯度图
5.4 Hough变换
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效 方法。它是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间 用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例， 说明Hough变换的原理。
域，直到区域不能进一步扩张； Step4：返回到步骤1，继续扫描直到所有像素都有归属，则结束整
个生长过程。
5.3 区域分割
1 区域生长法 区域生长法生长准则
基于区域灰度差方法
讨论：生长准则与欠分割或过分割现象
10477 10477 01555 20565 22564
11577 11577 11555 21555 22555
C1的平均值：1
m
ipi
iT 1 w1
(T )
1 w(T )
m
其中, ipi w00 w11 是整体图像的灰度平均值

DIP5国科大数字图像处理第5章PPT

DIP5国科大数字图像处理第5章PPT

s4 448 0.11
32
例
步骤5：计算p(sk)。
计算 n1
：（见表） n n 64 64， n1 790, n3 1023, n5 850, n 6 985, n7 448 n 0.19, n3 n 0.25, n5 n 0.21, n6 n 0.24, n7 n 0.11
直方图均衡化
直方图均衡化是将原图像的直方图通过 变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡 直方图修正原图像。 图像均衡化处理后，图像的直方图是平 直的，即各灰度级具有相同的出现频数。
15
直方图均衡化
连续灰度的直方图-非均匀分布
16
直方图均衡化
连续灰度的直方图-均匀分布
17
直方图均衡化
直方图均衡化
40
直方图均衡化
直方图均衡化技术是图像增强的实质： 直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对 比度的加大。在均衡过程中，原来的直方图上频数较小 的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内。 若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采 用局部区域直方图均衡。
41
直方图均衡化
直方图均衡化技术是图像增强的实质： （1）两个占有较多像素的灰度变换后，灰度之间的差距 增大。一般，背景和目标占有较多的像素，这种技 术实际上加大了背景和目标的对比度。 （2）占有较少像素的灰度变换后需要归并。一般，目标 与背景的过渡处像素较少，由于归并，其或者变为 背景点或者变为目标点，从而使边界变得陡峭。
s4 448
30
例
步骤4：计算nsk 。
计 算 对 应 每 个 s k的 像 元 数 目 n k： r0 0 s 0 1, 所 以 有 790 个 像 元 取 s 0 1这 个 灰 度 值 ； r1 s1 , 所 以 有 1023 个 像 元 取 s1 3 这 个 灰 度 值 ； r2 s 2 , 所 以 有 850 个 像 元 取 s 2 5 这 个 灰 度 值 ； 而 r3 和 r4 都 映 射 到 s 3 s 4 6, 所 以 有 656 329 985 个 像 元 取 s3,4 6 这 个 灰 度 值 ； 同 理 r5 , r6 , r7 都 映 射 到 s 5 ,6 ,7 1, 所 以 有 245 122 81 448 个 像 元 取 s 5 ,6 ,7 1这 个 灰 度 值 。

数字图像处理第五章

数字图像处理第五章
Digital Image Processing
Image Enhancement: Filtering in the Frequency Domain
Course Website: p.dit.ie/bmacnamee Luguangm@
2 of 66
| F (u , v) | R 2 (u , v) I 2 (u , v) I (u , v) (u, v) arct an R (u , v) P (u , v) R 2 (u , v) ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱI 2 (u , v)
5 of 66
Introduction to Fourier Transform
f(x): continuous function of a real variable x Fourier transform of f(x):
F [ f ( x)] F (u )
1
f ( x)e j 2ux dx F (u )e j 2ux du
Contents
In this lecture we will look at image enhancement in the frequency domain
– The Fourier series级数 & the Fourier transform – DFT Properties – Steps of Filtering in the Frequency Domain – Some Basic Frequency Domain Filters
coefficients is equal to 1/N.
7 of 66
The Discrete Fourier Transform (DFT)

数字图像处理第五章

数字图像处理第五章
26
第五章 图像编码
Huffman编码
输入 输入概率第一步第二步 0.4 0.4 0.4 S1 0.3 0.3 0.3 S2 0.1 0.1 0.2 S3 0.1 0.1 0.1 S4 0.06 0.1 S5 0.04 S6
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第五章 图像编码
Huffman编码
输入 输入概率第一步第二步第三步 0.4 0.4 0.4 0.4 S1 0.3 0.3 0.3 0.3 S2 0.1 0.1 0.2 0.3 S3 0.1 0.1 0.1 S4 0.06 0.1 S5 0.04 S6
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第五章 图像编码
由于一幅图像中有许多颜色相同的图块，用一整数对存储一个 像素的颜色值及相同颜色像素的数目（长度）。例如： （G ，L） 编码时采用从左到右，从上到下的排列，
颜 色 值
长 度
每当遇到一串相同数据时就用该数据及 重复次数代替原来的数据串。
4
第五章 图像编码
常见的数据冗余
(1) 编码冗余
如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际 需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余。
例：如果用8位表示该图像的像素，我们就说该 图像存在着编码冗余，因为该图像的像素只有两个 5 灰度，用一位即可表示。
第五章 图像编码
常见的数据冗余
(2) 像素冗余
由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它 的邻居预测到，单个像素携带的信息相对是小的。 对于一个图像，很多单个像素对视觉的贡献是 冗余的。这是建立在对邻居值预测的基础上。 原始图像越有规则，各像素之间的相关性越强， 它可能压缩的数据就越多。
如一张CD光盘可存600兆字节数据，这部电影光 图像（还有声音）就需要160张CD光盘用来存储。 对图像数据进行压缩显得非常必要。

5遥感数字图像处理-第五章

5遥感数字图像处理-第五章

☞ 邻域处理
针对一个像元点周围一个小邻域的所有像元而进行，输出 值大小除与像元点在原图像中的灰度值大小有关，还决定于它 邻近像元点灰度值大小。如卷积运算、中值滤波、滑动平均等。
②
图像增强的分类
点处理
点处理
邻域处理
邻域处理
2. 遥感图像的对比度增强
对比度增强的基本原理
人眼对图像的识别主要是基于图像中不同像元的亮度(灰度、
差别为有选择的滑动平均是一种带门限值的滑 动平均处理。
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法实现步骤：
1. 2. 3. 4. 给定一个判定阈值T 计算模板窗口内像元DN值的均值X 计算窗口中心目标像元的DN值与X的绝对差值D 比较D与T的大小
如D＞T，则窗口中心像元输出DN值等于X
如D＜T，则窗口中心像元DN值保持不变 优点：边缘信息损失减少，减轻输出图像的模糊效应。
中值滤波是一种非线性变换。其优势在于可在平滑的基 础上较大程度地防止边缘模糊。
③
中值滤波
中值滤波窗口可选用模板的不同形式：
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 方形窗口：对线性噪声抑制效果好
○ ○ ○ ○ ○ 十字形窗口：对点性噪声抑制效果好
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法—其实质为一种滑动平均平滑法。与滑动平均法的
其中，x—原始图像的亮度值
X—线性扩展增强后的亮度值
②
非线性扩展
Ⅱ 对数变换法
X d
c a b x
②
非线性扩展
Ⅲ 三角函数扩展
假定原始图像的灰度范围是（a，b），将原始图像灰度范围扩展为 （c，d），其中c ＜ a，d ＞ b，其正切函数计算公式为：

数字图像处理方法第五章图像复原和重建

数字图像处理方法第五章图像复原和重建

大气
图像
流的
运动
扰动
造成
效应 的模 数字图像处理方法第五章图像复原和重
建
糊
背景知识
几何畸变
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
背景知识
运动模糊
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
背景知识
图像复原是试图利用退化过 程的先验知识去除已退化的 图像的退化因素，尽可能恢 复图像本来面目的技术。
g ex ,y fe(m ,n )h e(x m ,y n )ex ,y
m 0 n 0
向量矩阵形式为
gHfn
其中，H为MN×MN的矩阵。
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
主要内容
背景知识 图像退化/复原过程的模型 代数恢复 频域恢复 几何校正
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
图像退化/复原过程的模型
图像复原的关键在于建立图像退化模型, 反映图像退化原因 通常将成像系统作为线性位移不变系统，点扩散函数用h （x，y）表示，获取退化图像为g（x，y），建立系统退
化模型如下：
退化函数 H
复原滤波
F(u) f(x)ej2uxdx
退化
复原
λ为常数系数（拉格朗日系数），γ为1/ λ 指定不同Q，得到不同复原图像
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
约束最小二乘复原
能量约束 Q=I
I表示单位矩阵
解得最佳复原解为
fˆ(H'HI)1H'g
物理意义为在约束条件下复原图像能量 | | fˆ | |2 最小
数字图像处理方法第五章图像复原和重 建
约束最小二乘复原

matlab《数字图像处理》第5章 算术运算(计科)

matlab《数字图像处理》第5章 算术运算(计科)
非线性点运算对应与非线性映射函数，典 型的映射函数包括平方函数、对数函数、 截取（窗函数）、阈值函数等
6
7
5.2、图像的算术运算

算术运算是指两幅或多幅输入图像之间进 行点对点的加、减、乘、除运算得到输出 图像的过程。

算术运算可以简单理解成数组的运算。
8



算术运算是指两幅或多幅输入图像之间。 算术运算的结果很容易超出数据类型允许 的范围。如uint8能够存储最大数是255， 乘法运算很容易超过这个数值；还有除法 运算会产生分数结果。所以超过范围的都 按数据范围的极值截取，分数结果将被四 舍五入。 无论哪一种代数运算都要保证两幅输入图 像的大小相等，且类型相同
4


5.1.1 线性点运算
在线性点运算中，灰度变换函数在数学上 就是线性函数：f(r)=ar+b
a>1时，输出图像对比度增大；
a<1时，输出图像对比度降低；
a=1,b~=0时，仅使输出图像的灰度值上 移或下移，其效果是使整个图像更亮或更暗。
线性点运算的典型应用是灰度分布标准化。
5
5.1.2 非线性点运算
10

在 Matlab图像处理工具箱中，imadd函数 实现图像相加运算。可以是一副图像与另 一幅图像相加；也可以是一副图像加上一 个常数。 Z=imadd(X, Y)

11
注意类型处理
X=uint8([255 0 75; 44 225 100]); Y=uint8([50 50 50; 50 50 50]); Z=imadd(X,Y)
k=imsubtract(I,J);
k1=255-k;
figure(),imshow(I)

数字图像处理课件第五章

数字图像处理课件第五章

图像复原是针对图像退化的原因做出补偿， 使恢复后的图像尽可能接近原始图像。 评判图像复原质量好坏的是客观标准。
返回
第5章 图像复原
连续图像退化模型
n(x,y) f(x,y)
H +
g(x,y)
第5章 图像复原
连续图像退化的模型
第5章 图像复原
连续图像退化模型
第5章 图像复原
连续图像退化模型
第5章 图像复原
第5章 图像复原
图像退化机理
4. 什么是图像复原？
图像复原是将图像退化的过程加以估计,并 补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退 化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善 图像质量的一种方法。 图像复原是图像退化的逆过程。
典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知 识建立一个退化模型以此模型为基础，采用滤波 等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的 准则，达到改善图像质量的目的。
第5章 图像复原
离散图像退化模型
为便于计算机实现，需将退化模型离 散化。
(1) 先讨论一维卷积 对f(x)及h(x)均匀采样,样本数分别为A及 B,即
f ( x) x=0,1,---,A-1 h (x) x=0,1,---,B-1
离散循环卷积是针对周期函数定义的，
第5章 图像复原
离散图像退化模型
第5章 图像复原
图像退化机理
3.图像退化的处理方法？
无论是由光学、光电或电子方法获得的图像 都会有不同程度的退化；退化的形式多种多样， 如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备 之间的相对移动、光学系统的相差、成像光源或 射线的散射等； 如果我们对退化的类型、机制和过程都十分 清楚，那么就可以利用其反过程来复原图像。

数字图像处理第5章-46页PPT文档资料

数字图像处理第5章-46页PPT文档资料
解压缩时（224 224+1 224+1-2）
f k e k f k
2019/11/16
26
5.4 无损预测编码
利用预测器，可以将对原始图像序列的编码转换成对预测 误差的编码。
由于在预测比较时，预测误差的动态范围会远小于原始图 像序列的动态范围，所以对预测误差的编码所需的比特数 会大大减少，这是预测编码可以获得数据压缩结果的原因。
224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224 224
5
5.1 引言（图像压缩的基本概念）
压缩后图像数据 234 1 1 1 1 1 -2
2019/11/16
3
5.1 引言（图像压缩的基本概念）
2.时间冗余 视频图像序列中的不同帧之间的相关性所造成的冗余。
3.视觉冗余 是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。人的眼
睛对图像细节和颜色的辨认受到人的视觉特性的限制，人类 最多能分辨 216种颜色，而彩色图像用24表示，即 224种颜色， 这种数据冗余称为视觉冗余。
第5章 图像编码与压缩
5.1 引言（图像压缩的基本概念） 5.2 图像保真度准则（图像评价） 5.3 无损压缩技术 5.4 无损预测编码 5.5 有损预测编码 5.6 图像变换编码基本原理 5.7 视频图像编码简介
2019/11/16
1
5.1 引言（图像压缩的基本概念）
例如：输入（224 225 223）则经预测器后需传输（224

第5章_数字图像处理技术(上)

第5章_数字图像处理技术(上)

三维色彩空间
图像处理中的色彩学知识
• 色彩模型：色彩空间是三维的，作为色彩空间
三维坐标的三个独立参数可以是色彩心理的三 属性，用不同的三个色彩参数就代表不同的色
彩模型
图像处理中的色彩学知识
• 色域
–一个色彩系统能够显示或打印的色彩范围 –色域由宽到窄的顺序： 人眼所看到的色谱 Lab色域
RGB色域
– RGB模式是一种发光屏幕的加色模式，CMYK 模式是一种颜色反光的印刷减色模式。而Lab 模式既不依赖光线，也不依赖于颜料，它是 CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可以看
见的所有色彩的色彩模式。Lab模式弥补了
RGB和CMYK两种色彩模式的不足。
图像处理中的色彩学知识
④ LAB模型
– Lab模式由三个通道组成，但不是R、G、B通道。它的 一个通道是亮度，即L。另外两个是色彩通道，用A和
音频类似，数字图像的数据量一般都比较
大，在存储时会占用大量的空间，因此需
要对图像进行压缩编码。
数字图像处理概述
• 现代图像的范围
① 可见光范围内的图像，不可见光范围内的图 像（红外成像技术） ② 可见图像和不可见图像 – 可见图像：照片、图、画
– 不可见图像：主要是物理图像，如温度、气 压、地势图等，还包括医学影像
图像数字化的途径 特点
扫描仪扫描 数码相机拍摄 网上搜索并下载 抓图工具抓拍 方便快捷，需用扫描仪 方便快捷，需用数码相机 方便快捷 方便快捷
利用图像编辑软件 专业性强，较慢 自己加工或创作
图像处理中的色彩学知识
1. 色彩
– 单色光：通过三棱镜也不会再分解为其它 的色光
– 由单色光所混合的光称为复色光
图像处理中的色彩学知识

数字图像处理第5章PPT课件

数字图像处理第5章PPT课件
(m ,n ) ; 0 m A 1 且 0 n B 1 e(m ,n ) 0 ; A m M 1 或 B n N 1
Digital Image Processing
5.1 退化模型
g (m ,n ) ; 0 m A 1 且 0 n B 1 g e(m ,n ) 0 ; A m M 1 或 B n N 1 所以线性时不变系统的离散退化模型为：
模型，由于退化过程是卷积过程，线性卷积后点数变长，为 了方便计算，需要将各函数进行延拓，具体如下所示：
f(m ,n ) ; 0 m A 1 且 0 n B 1 fe (m ,n ) 0 ; A m M 1 或 B n N 1
h (m ,n ) ; 0 m C 1 且 0 n D 1 h e (m ,n ) 0 ; C m M 1 或 D n N 1
wM(M1,M-1)
w M (i,m )ex p (j2 im /M ) i,m 0 ,1 ,2 , ,M 1
w N (k,n )ex p (j2 kn/N ) k,n0,1 ,2, ,N 1
Digital Image Processing
5.1 退化模型
从而
W W M W N{ w M (i,m )} { w N (k,n )}
f e (1 , 0 )
f e (1 ,1 )
f e ( M 1 , N 1 )
g e(0,0 )
g e (0 ,1)
g
g e(0, N 1) g e (1 , 0 )
g e (1 ,1 )
g e ( M 1 , N 1 )
Digital Image Processing
H1
H2
H3
he(i,0)
Hi

[课件]冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理PPT

[课件]冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理PPT

X11 X12 X X22 21 X Xm1 Xm2
X1n X2n Xmnmn
r1 r 2 map ri rL
g1 g2 gi gL
b1 b2 bi bL L3
256×256×256=16 777 216≈1670万种颜色。 这足以表示自然界的任一颜色，故又称其为 24位真彩色。
第五章 彩色图象处理
• 一幅图像中的每一个像素点均被赋予不同的RGB值，
便可以形成真彩色图像，如红色(255，0，0)、绿色(0， 255，0)、蓝色(0，0，255)、青色(0，255，255)、品红 (255，0，255)、黄色(255，255，0)、白色(255，255， 255)、黑色(0，0，0)等，等比例混合三基色产生的是 灰色。 RGB颜色模型可用一个三维空间中的单位立方体 来表示，如图所示。
第五章 彩色图象处理
索引图像X与对应示意图
r1 r2 . . rk . . rL X
g1 b1 g2 b2 . . . . gk bk . . . . gL bL map
圆圈圈过的元素之值=k-1(X为uint8 uint16)
第五章 彩色图象处理 索引图像文件的读取 – [X, map] = imread(filename, fmt) – [X, map] = imread( filename, fmt ) reads the indexed image in filename into X and its associated colormap into map. The colormap values are rescaled to the range [0,1]. 索引图像的显示 – imshow(X, map) 或 – image(X) – colormap(map)
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Chapter 6 Color Image Processing
本章大纲
• • • • • 6.1色度学基础 6.2颜色模型 6.3伪彩色图像处理 6.4全彩色图像处理 公式、补色、彩色分层、色调和彩色矫正 、直方图处理 • 6.5彩色图像平滑和锐化 • 6.6彩色分割
Chapter 6 Color Image Processing
。颜色分两大类：非彩色和彩色。
非彩色是指黑色、白色和介于这两者之间深浅不同的灰色，
也称为无色系列。
彩色是指除了非彩色以外的各种颜色。 颜色有三个基本属性， 分别是色调、 饱和度和亮度。基于这 三 个 基 本 属 性 ， 提 出 了 一 种 重 要 的 颜 色 模 型 HSI （ Hue 、 Saturation、 Intensity）。在HSI颜色模型部分中， 我们将详细介
Chapter 6 Color Image Processing
CIE_xy色度图
x=X/(X+Y+Z)
Chapter 6 Color Image Processing
根据人眼的结构，所有颜色都可看作是三种基本颜色——R 表示红（Red）、 G表示绿（Green) 和B表示蓝（ Blue) 按照不同 的比例组合而成。为了建立标准，国际照度委员会 (CIE) 早在 1931年就规定三种基本色的波长分别为R：700 nm，G：546.1 nm
，B： 435.8 nm。
前面已讲过，一幅彩色图像的像素值可看作是光强和波长的
函数值f(x, y, λ)，但实际使用时，将其看作是一幅普通二维图像
， 且每个像素有红、绿、蓝三个灰度值会更直观些。
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色盲
• 色盲是一种先天性色觉障碍疾 病。色觉障碍有多种类型，最 常见的是红绿色盲。根据三原 色学说，可见光谱内任何颜色 都可由红、绿、蓝三色组成。 如能辨认三原色都为正常人， 三种原色均不能辨认都称全色 盲。辨认任何一种颜色的能力 降低者称色弱，主要有红色弱 和绿色弱，还有蓝黄色弱。如 有一种原色不能辨认都称二色 视，主要为红色盲与绿色盲。
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关于彩色
• 色彩产生情绪，引发好感和反感， 色彩操纵印象，影响人们的决策， 色彩控制思想，引导个人的行为， 色彩使人致病，也可以治愈病人， 色彩无时不在，色彩也无处不在。 • 颜色有冷暖： 人们在一个漆成蓝绿色的空间里， 15°C 时就会感觉到寒冷，而在橙色房间里 只有到了 2°C 才有同样的感觉。
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关于三原色
• 可能是世界上最早的包含三基色的诗句： 日出江花 红 胜火，春来江水 绿 如 蓝 。 —— 白居易《忆江南 • 去掉带色彩的字，以下诗句将成何情形： 春风又绿江南岸 两个黄鹂鸣翠柳，一行白鹭上青天。 白日依山尽，黄河入海流。
• • • •
针灸 穴位与指压法 色盲矫正镜 色盲者不为人知的 优势
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色盲检查图
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色盲优势
• DISCOVERY报到色盲优势，一战还是二战时期， 英国皇家军还有一支先锋队由色盲组成的。 • 1 色盲能更容易根据，色感的明暗差来区分事物。 更容易区分事物的细节。 • 2 色觉异常的绘画，更容易让人进入一种朦胧美。 这副画让更多的人产生共鸣。就像看小说比看电 视剧更唯美一样，看小说自己好像就是某个角色 。 • 3在夜间更容易分辨事物。晚上大都是黑白世界。 敏感度高。色盲更善于发现伪装
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XYZ三刺激值
• CIE_RGB不能合成所有可见光谱的颜色. • 比色法
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为克服RGB的不足，CIE定义了与 设备无关的XYZ颜色空间 :
X 0.490 0.310 0.200 R Y 0.177 0.813 0.011 G Z 0.000 0.010 0.990 B CIE
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Color Imaging
民用数码相机常用
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专业数码相机常用,3CCD和棱镜分光
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仅适合于静物摄影
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颜色合成
（1）加色合成
计算机屏幕显示通常用RGB表色系统，它是通过相加来 产 生 其 他颜 色 ， 这种 做 法 通常 称 为 加色 合 成 法 (Additive Color Synthesis)
（2）减色合成
绘画、摄影、印刷、印染、打印中通常用CMYK表色系 统，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，所以称这种方 式为减色合成法(Subtractive Color Synthesis)。 CMYK模式的原色为青色(Cyan)、品红色(Magenta)、黄 色(Yellow)和黑色（Black）。
Chapter 6 Color Image Processing
雪豹首次被拍到捕杀猎物全程：潜行追踪岩羊
Chapter 6 Color Image Processing
雪豹首次被拍到捕杀猎物全程：潜行追踪岩羊
Chapter 6 Color Image Processing
2． 颜色的三个属性 颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉
减色合成
有色物体（包括色料）所以能显色，这是因为物体对光谱中色 光有选择吸收和反射的作用，所谓＂吸收＂也可以说是＂减去 ＂的意思。印染的染料、绘画的颜料印刷的油墨等色料的混合 或透明色的重叠都属于减色混合。当两种以上的色料相混和重 叠时，白光就必须减去各种色料的吸收光，其剩余部分的反射 色光混合结果就是色料混合或重叠产生的颜色。黄颜色之所以 呈黄色，是因为它吸收了蓝光，反射黄光的缘故；青颜色之所 以呈青色，是因为它吸收了红光反射青光的缘故。如把黄与青 两种颜料混合，实际上是它们同时吸收蓝光和红光，余一只有 绿光能反射，因此呈绿色。
绍这三个基本属性。
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表征彩色光有三个基本量
色调： 光的一种属性，可区分不同的色。 饱和度：彩色光所呈现颜色的深浅程度。 饱和度愈高颜色愈深，反之亦然。 明亮度：光作用于人眼时引起的明亮程度的 感觉。一般情况下，彩色光所包含的能量大则 显得亮，反之则暗。
Chapter 6 Color Image Processing
关于颜色
• 在古代中国，红色是幸运色，是财富的象征，可以驱病避邪。 红色代表了原始人类生命体验中的鲜血、火焰和爱。 红色容易令人产生这样的联想：强壮、精力充沛、信任和创造力。 蓝色是神奇的颜色，童话的颜色，谜一样的、梦幻的、冥想的颜色。 黄色给人十分温暖、舒服的感觉。 ---- 歌德 绿色是生命。 橙色用来象征温暖和成熟。 棕色被视为一种坚固的、诚实的、家常的颜色。 紫色是最特别的、最有魅力和神秘的颜色。 金色传递的是价值的印象。 银色的产品和银色包装的产品，被认为是质量好的，价格不菲的。 黑色现在已经成为一种流行色，它体现了三种特征：高雅、悲伤和与众不同。 白色是光的总和，是未受污染的纯洁和无罪，是绝对肯定的颜色。 灰色是介于光明和黑暗之间的颜色。灰色的日常生活没有高潮也没有低潮，灰色可 以掩盖事物，产生寂静，排挤有生气的事物。灰色与长寿和久远的过去联系在一起。 男人们尤其偏爱灰色。可能是因为灰色西装在充满着竞争的职业生活中显得不那么引 人注目，因而那些穿灰西装的人受到的进攻也会少一些。
6.1 Color Fundamentals
1666年Newton发现棱镜的色散现象
Chapter 6 Color Image Processing
电磁波谱中可见光波长范围
不同色光之间过渡平滑
Chapter 6 Color Image Processing
Chapter 6 Color Image Processing
Chapter 6 Color Image Processing
光线和颜料的原色和合成色
加 色 合 成 减 色 合 成
参考白 R=G=B=1
Chapter 6 Color Image Processing
加色合成
从物理光学实验中得出：红、绿、蓝三种色光是非其他色光 所能混合出来的，而这三种色光可以不同的比例混合出几乎自 然界所有的颜色。所以红、绿、蓝是加色混合最理想的原色。
色度学基础
在前面学习灰度图像时，图像的像素值是光强， 即二维空
间变量的函数f(x, y)。如果把灰度值看成是二维空间变量和光谱
变量的函数f(x, y, λ)，即多光谱图像，也就是通常所说的彩色图
像。在计算机上显示一幅彩色图像时，每一个像素的颜色是通过 三种基本颜色（即红、绿、蓝）合成的，即最常见的RGB颜色模 型。要理解颜色模型， 首先应了解人的视觉系统。
Chapter 6 Color Image Processing
科学家&艺术家论颜色
准确地说，光线是没有颜色的。它所拥有 的只是引起这样或者那样颜色知觉的能量分 布。 Newton, Sir Isaac（1642-1727）
For a long time I limited myself to one color——as a form of discipline
红光＋绿光＝黄光 红光＋蓝光＝品红光 蓝光＋绿光＝青光 红光＋绿光＋蓝光＝白光
如果改变三原色光的混合比例，还能得到其他不同的颜色。 如：红光与绿光按不同比例混合可得绿光蓝、青、青绿。