第6章 彩色图像处理

3.数字图像处理的内容不包括（） A．图像数字化 B.图像增强 C.图像分割 D.数字图像存储
4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度（ ）上包含的像素数目。 A．米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16，灰度级为2的图像，像素点有（）个 A．256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面：命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级，使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化：将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强：突出有用的特征，便于分析和处理。
方法：直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化：title，text, legend, label • 特殊字符：: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱：菜单栏-主页-？-image processing toolbox • 图像类型：RGB图像，索引图像，灰度图像，二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型：uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换：rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT，FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波，字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。

V=max(红色、蓝色、绿色)；
补充 YUV彩色空间
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编 码方法(属于PAL) 。
Y为颜色的亮度 U 为色差信号，为红色的浓度偏移量成份 V 为色差信号，为蓝色的浓度偏移量成份 YUV格式有：4∶4∶4 ；4∶2∶2 ；
4∶1∶1 ；4∶2∶0
YUV与RGB间的转换
6.1 彩色基础 p252
将红、绿、蓝的量称为三色值，表示为X,Y,Z， 则一种颜色由三色值系数定义为：
x X X Y Z
y Y X Y Z
z Z X Y Z
x y z 1
CIE色度图
纯色在色度图边 界上，任何不在 边界上而在色度 图内的点都表示 谱色的混合色；
越靠近等能量点 饱和度越低，等 能量点的饱和度 为0；
Y 0.299 0.587 0.114R
U
0.147
0.289
0.436 G
V 0.615 0.515 0.1 B
R 1 0
1.1398 Y
G 1
0.3946
Hale Waihona Puke 0.5805UB 1 2.032 0.0005V
6.3 伪彩色图像处理
伪彩色(又称假彩色)图像处理是根据特定的 准则对灰度值赋以彩色的处理，即将灰度 图转换为彩色图。
6.2.2 CMY和CMYK模型
CMY模型和RGB模型间的关系：
C 1 R
M
1
G
Y 1 B
RGB三个值已归一化为[0,1]
等量的青色、品红和黄色应该产生黑色。但实 际产生的黑色不够纯正，另外加上价格因素， 引入黑色(打印的主色)，构成CMYK模型。
6.2.2 CMY和CMYK模型

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。

1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像分析处于中层，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非图形式描述。

图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。

Chapter 6 Color Image Processing
6.1 彩色基础
在颜料或着色剂中 ，原色的定义是这样 的：
白：减去一种原色 ， 反射或传输另两种 原色。故其原色是： 深红、青、黄。而二 次色是R、G、B。如 图6.4所示。
Chapter 6 Color Image Processing
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.2.1 RGB彩色模型
下面介绍所谓 全RGB彩色子集。
Chapter 6
Color Image Processing
6.2 彩色模型
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.3 伪彩色处理
6.3 伪彩色处理 给特定的灰度值赋以彩色。伪彩色的 目的是为了人眼观察和解释图像中的目标。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.1 强度分层
参见图6.18，图像被看成三维函数。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3.2 灰度级到 彩色转换
例6.5是一突出 装在行李内的爆炸物 的伪彩色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.2 灰度级到彩 色转换
例6.5是一突出装 在行李内的爆炸物的伪彩 色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理

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。

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
第6章 图像的几何变换
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。
图6-2 齐次坐标的几何意义
第6章 图像的几何变换
齐次坐标在2D图像几何变换中的另一个应用是：如某 点S(60 000，40 000)在16位计算机上表示，由于大于32767 的最大坐标值，需要进行复杂的处理操作。但如果把S的坐 标形式变成(Hx, Hy, H)形式的齐次坐标，则情况就不同了。 在齐次坐标系中，设H＝1/2，则S(60 000，40 000)的齐次坐 标为(x/2，y/2，1/2)，那么所要表示的点变为(30 000， 20 000，1/2)，此点显然在16位计算机上二进制数所能表示 的范围之内。
(图像上各点的新齐次坐标)
(图像上各点的原齐次坐标)
第6章 图像的几何变换 设变换矩阵T为
a b p
T c
d
q
l m s
则上述变换可以用公式表示为
=
T
Hx1' Hy1'
Hx2' Hy2'
Hxn' Hyn'
x1 x2 xn
T
y1
y2
yn
H H H 3n
1 1 1 3n
第6章 图像的几何变换
6.4 图像镜像
6.4.1 图像镜像变换 图像的镜像(Mirror)变换不改变图像的形状。 镜像变换分为两种：一种是水平镜像，另外一种是垂直镜

数字图像处理课程复习大纲——————上大（11春季）已扩展第1章绪论要求：掌握《数字图像处理》理论及技术的基础性概念；掌握数字图像处理这门学科的基本理论及技术架构；熟悉其应用领域，硬件系统及设备1.1.数字图像及应用数字图像，各种电磁波谱及各种图像成像技术，以及图像处理在各种行业当中的应用，不同波段的图像，图像类型，图像应用领域1.信息是事物存在的一种形式，数据是信息的“符号”载体；2.图像：用各种观测系统①以不同的形式和手段观测世界②而获得的，可以直接或间接作用于人眼③并进而产生视知觉的实体④3.图像在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图像”。

4.数字图像处理的应用主要有三方面的因素需要考虑：存储器的容量，计算速度，传输带宽。

5.图像的分类：按灰度分：二值图像和多灰度图像；按色彩分：单色图像和彩色图像；按运动分类：静态图像和动态图像；按时空分布分类：二维图像，三维图像和多维图像。

6.图像处理的基本内容：图像信息的获取，图像的存储，图像的传输，图像处理。

1.2.图像工程概述图像处理3层次，数字图像处理于其他学科的关系1.图像工程的三个层次：图像理解，图像分析，图像处理；2.图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成；图形：主要特点为由一组数学公式描述。

1.3.图像表示和显示图像与函数，像素，图像的矩阵表示，图像的解析表示，图像输出设备1.一幅图像一般可以用一个2-D函数f(x, y)来表示（计算机中为一个2-D数组）。

2.一幅图像可分解为许多个单元。

每个基本单元叫做图像元素，简称像素。

3.将一个区域分成3*3个单元以输出10种不同的灰度。

用“区域”来代替“像素”。

4.抖动技术：通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量。

1.4.数字图像存储格式存储器件，图像文件格式主题词：不同波段的图像，数字图像，数字图像处理系统，图像成像技术；3-D图像，彩色图像，多光谱图像，立体图像，序列图像，深度图像，纹理图像，投影重建图像，合成图像；图像处理，图像分析，图像理解；图像的矩阵表示，半调输出，抖动技术，BMP，GIF，TIFF，JPEG1.图像文件格式：一种是矢量形式，另一种是光栅形式。

z =1- (x+y)

从380 nm的紫色到781nm的红色等各种纯色的位置标 在舌形色度图周围的边界上。任何不在边界上而在色 度图内部的点都表示谱色的混合色。 图边界上的任何点都是全饱和的。离开边界并接近等 能量点，就在颜色中加入更多的白光，该颜色就变成 欠饱和。
16

例如，图中标记为绿 的点有62%的绿和25% 的红成分，从上式得 到蓝的成分约为13%。
• •
全彩色处理（图像用全彩色传感器获取）
伪彩色处理（对特定的单一亮度或亮度范围赋予一种颜色）
2
专题制图仪
3
嫦娥一号所拍月球三维照片
4
主要内容

彩色基础 彩色模型 伪彩色处理 彩色变换


平滑和锐化
彩色分割
彩色图像的噪声
5
6.1 彩色基础
Color Spectrum


Newton discovered that when a beam of sunlight passes through a glass prism, the emerging beam of light is not white but consists instead of a continuous spectrum of colors. No color in the spectrum ends abruptly, but rather each color blends smoothly into the next.
X x X Y Z Y y X Y Z Z z X Y Z x y z 1
15
色度图 (C.I.E.Chromaticity Diagram)

3.彩色分层
作用：突出图像中特殊的彩色区域、从其周围分离出目 标物。

基本思路是：(1)显示感兴趣的颜色以便从背景中把它们 分离出来；(2)像模板那样使用由彩色定义的区域，以便进一 步处理。 最直接的方法沿用灰度分层技术。然而，因为一个彩色 像素是一个n维参量，彩色变换函数比相对应的灰度变换函数 要复杂得多，事实上，所要求的变换比到目前为止考虑的彩 色分量变换也复杂得多。这是因为所有的彩色分层方法都要 求，每个像素变换后的彩色分量是所有n个原始像素彩色分量 的函数。 对一幅彩色图像分层的最简单的方法之一是，把某些感 兴趣区域以外的区域的彩色映射为不突出的自然色。


上图显示了一碗草莓和一个咖啡杯的高分辨率彩色图像。这是从大幅 (4“×5”)彩色负片数字化的图像。 图中的第二行包含原始的CMYK扫描分量图像。在这些图像的每一个 CMYK彩色分量中，白用1表示，黑用0表示。这样，我们看到草莓是由大 量的深红和黄色组成的，因为对应于这两种CMYK分量的图像最亮。黑色 较少并通常限于咖啡和草莓碗中的阴影。 当CMYK图像被转换为RGB时，如图中第三行所示，可以看到草莓包含 大量的红色和很少的绿色与蓝色。 最后一行显示了用式计算出的HSI分量图像。如期望的那样，强度分量 是全彩色原像的单色复现。另外，草莓在彩色方面相对较纯净。它们具有 最高的饱和度或图像中色调被白光稀释得最少。最后注意到说明色度分量 时的某些困难。问题包含这样一些事实：(1)在HSI模型中，0o和360o相遇 处有一个不连续点．(2)色调对于0饱和度没定义(对白、黑和纯灰)。模型 的不连续点多出现在草莓周围，它们用接近白(1)和黑(0)的灰度值描述。 其结果是不希望的高对比灰度级的混合去描述单颜色——红色。

武汉⼤学遥感原理与应⽤习题第⼀章遥感物理基础名词解释：遥感、电磁波谱、绝对⿊体、灰体、⾊温、⼤⽓窗⼝、发射率、光谱反射率、波粒⼆象性、光谱反射特性曲线、问答题：1、⿊体辐射遵循哪些规律？2、电磁波谱由哪些不同特性的电磁波段组成？遥感中所⽤的电磁波段主要有哪些？3、物体的辐射通量密度与哪些因素有关？常温下⿊体的辐射峰值波长是多少？4、叙述沙⼟、植物、和⽔的光谱反射率随波长变化的⼀般规律。

5、地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？6、何为⼤⽓窗⼝？分析形成⼤⽓窗⼝的原因。

7、传感器从⼤⽓层外探测地⾯物体时，接收到哪些电磁波能量？第⼆章遥感平台及运⾏特点名词解释：遥感平台、遥感传感器、卫星轨道参数、升交点⾚经、卫星姿态⾓、与太阳同步轨道、LandSat 、SPOT 、问答题：1、遥感卫星轨道的四⼤特点是什么？这些特点有什么好处？2、阐述遥感卫星轨道的特点及其作⽤。

3、确定传感器姿态的⽅法有哪些？简述其原理。

4、从卫星遥感影像获取到处理涉及到多个坐标系，描述这些坐标系统的定义及其作⽤。

5、查阅资料或搜索⽹站资源，⾄少列出5个遥感卫星数据产品代理或宣传⽹址，以其中⼀种遥感卫星为例，描述其数据产品的种类及分类标准。

第三章遥感传感器名词解释：遥感传感器、探测器、红外扫描仪、多光谱扫描仪、推扫式成像仪、成像光谱仪、瞬时视场、MSS、TM、HRV、SAR、INSAR、CCD、真实孔径侧视雷达、全景畸变、合成孔径侧视雷达、距离分辨率、⽅位分辨率、多中⼼投影、斜距投影简答题：1、⽬前遥感中使⽤的传感器可分为哪⼏种？2、遥感传感器包括哪⼏部分？3、LANDSAT 系列卫星上具有全⾊波段的是哪⼀颗？其空间分辨率怎样？4、利⽤合成孔径技术能提⾼侧视雷达的何种分辨率？5、实现扫描线衔接应满⾜的条件是什么？6、叙述侧视雷达图像的影像特征。

7、物⾯扫描的成像仪为何会产⽣全景畸变？8、TM专题制图仪与MSS多光谱扫描仪有何不同？9、SPOT 卫星上的 HRV推扫式扫描仪与TM专题制图仪有何不同？第四章遥感图像处理（⼀）名词解释：光学影像、数字影像、空间域图像、频率域图像、图像采样、灰度量化、ERDAS 、BSQ 、BIL简答题：1、叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。

将M幅图像相加求平均利用了M幅图像中同一位置的M个 像素的 平均值，用一个n*n的模板进行平滑滤波利用了同一 幅图像中的n*n个像素的平均值。因为参与的像素个数越多， 消除噪声的能力越强，所以如果M>n*n，则前者消除噪声的 效果较好，反之则后者消除噪声的效果较好。
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。

数字图象处理第一章绪言一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标，而f在任意一对坐标（x,y）处的幅度称为该图像的亮度或灰度，当x,y和f的幅值都是有限的离散值时，称该图像为数字图像，数字图象处理就是用计算机处理数字图像，数字图象处理是由有限数量的元素组成的，图像的处理分为：低级、中级和高级处理。

低级处理包括原始操作，它的特点是其输入输出均为图像。

中级处理的特点是，其输入通常是图像，但输出则是从这些图像中提取的属性，高级处理通过执行通常与人类视觉相关的感知函数。

Matlab的典型应用有：数学和计算、算法开发、数据获取、建模、模拟和原型设计、数据分析、研究和可视化、科学和工程图形、应用开发文件必须在当前的目录中，或者在搜索路径的目录中M函数有两种可以由用户显示的信息类型，第一种信息类型称为H1，它包含函数名和一行描述，第二种信息类型称为帮助文本快。

第二章基本原理数据处理工具箱（IPT）是扩展MAtLAB数值计算能力的函数集一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间（平面）坐标，而f在任意一对坐标（x,y）处的幅度称为该图像的亮度或灰度，灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是单个二维图像组合形成的。

将坐标值数字化称为取样，将振幅数字化称为量化,当F的x,y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。

取样和量化的结果是一个实数矩阵，工具箱使用（r,c）表示行与列。

读取图像函数imread(‘图像名‘)imread支持GIF格式，但imwrite不支持，函数size（f）可以输出一幅图像的行数和列数，whos f可以显示出一个数组的附加信息，显示图像用函数imshow（f,G）,f 是一个图像数组，G使显示该图像的灰度等级，省略则默认灰度等级为256，imshow(f,[low high])，会将所有小于或等于low的值都显示为黑色，所有大于或等于high的值都显示为白色，imshow（f,[ ]）可以将变量的low设置为数组f的最小值，将变量high设置为数组f的最大值，函数Pixval经常用来交互地显示单个像素的亮度值。

答： Laplacian 算子进行检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，根据边缘点是零交叉点来检测图像边缘位 置。 它对应的模板为 -1 -1 -4 1 -1
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。

6.2 图像压缩概述
2、平均码字长度：
Assume:
kis第k个码字Ck的长度二进制代码的位数出现的概率pk
码字平均长度R：
M
R＝ k pk bit
R1
3、编码效率：
H 100%
R
6.2 图像压缩概述
4、冗余度：
r 1 r 可压缩的余地越小
6.2 图像压缩概述
1）数据冗余:将图像信息的描述方式改变之后，压缩 掉这些冗余。
2）主观视觉冗余:忽略一些视觉不太明显的微小差异， 可以进行所谓的“有损”压缩。
6.2 图像压缩概述
图像数字化关键是编码 compression code:在满足一定图像质量前提下，能获得减少数
据量的编码
一．Compression code及分类 研究处理的对象: 数据的物理容量
图像序列（x、y、t）50～200倍
6.2 图像压缩概述
3、从图像的光谱特征出发： 单色image coding; color image coding; 多光谱image coding。
4、从图像的灰度层次上： 多灰度编码； 二值图像code
5、从处理图像的维数出发；
行内coding； 帧内coding； 帧间code。
图像一大特点是数据量大，为其存贮、传输带来困难，需压缩。
eg：电话线传输速率一般为56Kbits/s（波特率） 一幅彩色图像512×512×24bit = 6M bits大小。传一幅图像需2分钟左右。 实时传送：512×512×24bits×25帧/秒=150Mbits/S 如压缩20倍，传一幅图6秒左右，可以接受，实用。 实时，要专用信道（卫星、微波网、专线网等技术）。 另外，大量资料需存贮遥感、故宫、医学CT、MR。

图片修饰加工类工具：
这类工具可以直接在图像上添加、复制、修复像 素。 例如用仿制图章在原车辆后面复制另一辆同样 的车，如图6.23所示。
添加内容类工具：
主要用于在图像背景上添加所需内容。如在图像 上要添加文字处单击，键入文字即可，如图6.24所示。
Photoshop可以对一幅图像在总体上进行快速调整，包括亮度、颜 色、饱和度、对比度等。例如对曝光不足或曝光过度的照片采取补救措 施进行校正，如图6.25所示。
数据压缩技术如视频处理，经过数字化 输入、编码压缩、还原以及同步显示处理 技术等。
多媒体计算机的硬件设备主要配备有声卡、 麦克风、视频功能卡、CD-ROM驱动器、扫描仪、 音箱以及照相机、摄像机等。
多媒体数据信息存储量大，计算机系统一 般均配置CD-ROM、DVD-ROM光盘驱动器，简称 光驱，是常见的多媒体计算机的基本配置之一。
1. 自动添加媒体信息 2. 使用“编辑”命令添加媒体信息 3. 使用“高级标记编辑器”添加媒体信息
使用 Windows Media Player的刻录功能，可以 在任何标准 CD 播放机中进行播放。
6.4.1 位图
像素是用数字表达图像信息的基本单位，每个 像素是一个微小的正方形。故常采用每英寸长度上 的像素数目来表示图像分辨率，称作ppi，有些人也 把像素叫作点（dot），故也将图像分辨率标为dpi。
图6.18倾斜校正
7. 对图像中的文字进行校正之后，按“识别”按扭， 开始对文字图像进行识别处理。识别处理后的结果 即可生成可以进行编辑的文字文档文件，如图6.19 所示。
图6.19 图像文字识别处理
8.当用户认为校对完毕后即可单击窗口中“文件” 按扭，选择“另存为”选项，将该文字文件保存起 来，生成文本文档。如图6.20所示。

计算步骤
（1）色彩分离
0.72180 − 0.10655⎤ ⎡ X ⎤ ⎡ A ⎤ ⎡ 0.27873 ⎢ C ⎥ = ⎢− 0.44877 0.28981 0.07716 ⎥ ⎢ Y ⎥ ⎢ 1⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢C2 ⎥ ⎢ 0.08595 − 0.58999 0.50111 ⎥ ⎢ Z ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎣ ⎦
图6-3. S-CIELAB模型的空间滤 波器，模拟人眼对比度敏感函数
（6-4）
1 ⎤ ⎡180 周 / 视度(cpd ) = R / ⎢ arctan( )⎥ D ⎦ ⎣ π
其中R为图像分辨率，单位：像素数/in；D观察距离， 单位：in（1 in=25.4 mm）。
（3）色差值计算
⎡ X ⎤ ⎡0.97960 − 1.53472 0.44460⎤ ⎡ A ⎤ ⎢ Y ⎥ = ⎢1.18898 0.76435 0.13512⎥ ⎢ C ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ 1 ⎥ ⎢ Z ⎥ ⎢1.23183 1.16316 2.07841⎥ ⎢C2 ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎣ ⎦
总而言之，需要对传统模型提出革命性改进，新 一代图像色貌模型要具有更广泛的应用，不仅能够预 测具有复杂空间结构、空间和时间特性的图像及视频 色适应和色貌属性，而且能够说明勾边、扩增等色貌 现象，能够计算色差，能够应用于高动态范围(highdynamic-range: HDR)图像再现、跨媒体颜色再现和质 量评价等。 在色貌模型研究的同时也开展着有关图像方面的 研究，包括图貌(Image Appearance)、图像差(Image Differences)即图像色差、图像质量(Image Quality Metrics)、色域映射(Tone Mapping)、HDR图像再现 (image Rendering)等。

NDห้องสมุดไป่ตู้I


IR R IR R

式中：IR为遥感多波段图像中的近红外 （infrared）波段；R为红波段。 利用植被指数可监测某一区域农作物长势，并 在此基础上建立农作物估产模型，从而进行大 面积的农作物估产。
南京紫金山和玄武湖的NDVI分布
LANDSAT7的ETM影像，2000.6
常用的红外（IR）与红（R）波段

其中， R、G、B ∈[0, 1]，r，g，b ∈[0, 1]，M=max[R、 G、B]，m=min[r、g、b] 注意，R、G、B中至少有一个值是0，与最大值的 颜色对应，并且至少有一个的值是1，与最小值 的颜色对应。
RGB到HSI
I M m 2
如果 M m , S 0 如果 I 0 . 5， S 如果 I 0 . 5， S M m M m M -m 2M m ， S 的取值范围是 [ 0 ,1]

例如，在地质探测中，地质学家用TM的某种组 合解译矿石类型：B3/B1突出铁氧化物，B5/B7 突出粘土矿物，B5/B4突出铁矿石，B5/B6突出 大片白陶土蚀变区域，B4/B3突出植被信息， B5/B2分离陆地和水体，等等。

波段比值方法还可以用来探测地物随季节变化 的信息。例如，如果需要监测地区植被的变化， 可以使用不同季节的第3波段的比值，新建立的 波段可能是20060810B3/20040810B3。图像的 时段可以是不同年的同一个月，或同一年的不 同月，新产生的波段将突出变化信息，变化的 像素具有较高的亮度值。没有变化的像素值较 低，在图像中比较暗。
传感器Landsat TM所对应的指数函数
函数名称
归一化植被指数（NDVI） 比值植被指数（IR/R） 差值植被指数（Veg.index） 转换植被指数（TNDVI） 氧化铁指数（IRON OXIDE）