数字图像技术基础

数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。

2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。

灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。

0-255之间表示不同的灰度级。

彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。

伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。

三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。

每一幅图像表示该物体的一个横截面。

数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。

3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。

大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。

SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。

4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。

图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。

对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。

比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。

直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。

图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。

图像处理技术：基础知识和实践方法一、图像处理基本概念1.1 图像的定义图像是指反映物体或场景在人眼或电视摄像机等光学器件上所形成的视觉信息的呈现方式。

图像可以是数字形式的，也可以是模拟形式的。

1.2 图像处理的定义图像处理是利用计算机和其他相关设备对图像进行数字化、处理、分析和显示的过程。

该过程通常包括图像的获取、预处理、特征提取和图像恢复等多个步骤。

1.3 图像处理的主要应用领域图像处理技术被广泛应用于很多领域，如医学图像分析、自动驾驶、智能安防、机器人视觉等。

当然，最广泛的是娱乐业，例如电影、游戏和虚拟现实等。

二、图像处理的基础知识2.1 数字图像的表示方法数字图像是一些离散的像素点组成的，每个像素点都有一个亮度值来表示其对应位置的颜色和灰度等信息。

这些像素点按照一定的方式排列起来，形成了一个二维的数字矩阵。

在计算机中，图像以数字的形式表示为一个二维矩阵，它的元素是像素的亮度值。

2.2 图像处理的基本过程图像处理通常可以分为四个基本过程：图像获取、图像预处理、特征提取和图像恢复等。

图像获取可以通过图像传感器或图像采集卡等设备来进行。

不同的图像采集设备有不同的工作原理和特点。

2.3 常见的图像处理算法图像处理算法是指对数字图片进行数字处理的过程，如图像增强、特征提取、图像分割和图像压缩等。

常见的图像处理算法包括：平滑滤波、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理等算法。

2.4 图像处理的评价标准图像处理的效果可通过诸如清晰度、对比度、颜色等指标进行评价。

常用的评价标准包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和标准偏差等指标。

三、图像处理的实践方法3.1 图像预处理图像预处理是图像处理的必要步骤，它可以更好地准备图像以进行后续处理。

图像预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度、均衡化和去除背景等。

3.2 图像增强图像增强的目的是改善图像的质量，加强对图像细节的观察和分析。

常见的图像增强技术包括：直方图均衡化、灰度变换、滤波等。

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。

图像处理技术及其应用随着科技的不断发展，图像处理技术已经成为了当今时代不可或缺的重要科技应用之一。

图像处理技术的应用已经逐渐深入到了各个行业中，比如医疗、交通、安防等。

本文将就图像处理技术的基础、应用和未来进行探讨。

一、图像处理技术的基础1. 数字图像的基础数字图像是现代图像处理技术的基础。

数码图像是通过数字化的方式对图像进行编码、传输和储存的一种形式。

数码图像是由许多像素组成的，每个像素代表着一小块区域。

每个像素都拥有一个用来描述其特性的数值，比如颜色或亮度等。

将这些像素点一个个组合就可以得到一张完整的数字图像。

2. 图像处理技术的分类图像处理技术可以大致分为两类，即基于频域的技术和基于时域的技术。

频域技术主要是基于傅里叶变换进行的，时域技术主要是在时间序列上对图像进行处理，比如运动检测等。

3. 图像处理技术的过程图像处理技术的过程可以概括为三个步骤，即采集、处理和输出。

采集是获取图像的过程，一般通过照相机、摄像机等设备来完成。

处理是将采集到的图像进行处理，处理的目的是为了得到更加清晰的图像。

输出则是将经过处理后的图像进行输出，输出的方式可以是打印、显示等。

二、图像处理技术的应用1. 医疗行业在医疗行业中，图像处理技术主要被应用于医学图像的处理和分析，比如X光片、CT、MRI等。

通过对这些医学图像的处理和分析，可以更加精确地诊断疾病，提高医疗效率和精度。

2. 交通行业在交通行业中，图像处理技术主要被应用于智能交通系统和交通管理。

通过对道路上的车辆和行人的图像进行处理和分析，可以识别交通信号灯的状态、车辆的型号和颜色等信息，提高交通安全和路况监管的效率。

3. 安防行业在安防行业中，图像处理技术主要被应用于视频监控和图像识别。

通过对视频图像进行处理和分析，可以识别出人脸、车辆等信息，从而提高安防监控的效率和准确度。

三、图像处理技术的未来随着人工智能技术的不断发展，图像处理技术也将会得到更广泛的应用。

数字图像定义：数字图像可以定义为与之相对应的物体的数字表示。

通常用一个二维数组表示一幅图像，也可以认为一幅图像就是一个二维矩阵。

二维矩阵的每个位置对应于图像上的每个像素点，而二维矩阵每个位置上存储的数值对应于图像上每个像素点所具有的信息，比如：灰度等等。

既然数字图像可以用二维矩阵来表示，那么数字图像的处理就可以认为是对对二维矩阵的操作。

图像的数字化：将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机上创建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、量化。

扫描：就是按照一定的先后顺序（如：行优先）对图像进行遍历的过程。

像素是遍历过程中寻址的最小单位，对应于数组寻址的单位。

采样：即遍历过程中在在图像的每个最小寻址单位即像素位置上测量灰度值，采样的结果是得到每一像素的灰度值。

量化：就是将采样得到的像素灰度值经过模数转换等器件转化为离散的整数值。

数字图像处理中的基本图像类型： 二值图像：二值图像的矩阵仅有两个值构成即“0”和“1”。

0 表示黑色，1表示白色。

因此二值图像在计算机中的数据类型为一个二进制位。

灰度图像：灰度图像的二维矩阵每个元素的值可能都不一样，它有一个范围【0~255】，其中0表示纯黑色，255表示纯白色，中间数字表示由黑到白的过度。

其数据类型一般为8位无符号数。

索引图像：索引图像可以表示彩色图像，其结构比较复杂，除了存储图像数据的二维矩阵以外，还有一个存储RGB 颜色的二维矩阵，称为颜色索引矩阵（COLORMAP ）。

存储数据的二维矩阵里面存储的仍然是图像各个像素的灰度值，而颜色索引矩阵是一个【256】【3】形式的二维矩阵，256对应于0~255个灰度值，而每行的三个分量表示对应于每个灰度值的像素点，它的RGB 分量的值。

例如：COLORMAP[38][0~2]表示灰度值为38的像素点的RGB 各分量值。

由于每个像素只有256个灰度值，而每个灰度值决定了一种颜色，所以索引图像最多有256种颜色。