数字图像处理03-数学基础

Gray R 0.299 G 0.587 B 0.114
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（3）彩色图像的灰度化方法
for(int x = 0; x < sizeimage.cx; x++) for(int y = 0; y < sizeimage.cy; y++) { RGBQUAD color; color = mybmp.GetPixel(x,y); //RGB图像转灰度图像 Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 double gray = color.rgbRed*0.299 + color.rgbGreen*0.587 + color.rgbBlue*0.114; color.rgbBlue = (int)gray; color.rgbGreen = (int)gray; color.rgbRed = (int)gray; graybmp.WritePixel(x, y,color); }
Matlab读入图像的类型包括强度图像（即灰度图像）、二进 制图像、索引图像和RGB图像。
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（2）图像显示方法（1）
（1）Matlab方法 例如：I＝imread（‘x.bmp’); imshow(I) （2）OpenCV方法
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（3）彩色图像的灰度化方法
彩色图像的灰度化处理方法如下：对于彩色图像中的任意一个 像素，如果其RGB的三个分量分别为R、G和B，该图像像素的 灰度Gray值一般用下面公式进行计算：
OpenCV 网址
http://opencv.org/ http://www.opencv.org.cn/
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OpenCV参考手册
CxCore中文参考手册 Cv中文参考手册 CvAux中文参考手册 HighGUI中文参考手册
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OpenCV 图像处理基础
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（2）图像显示方法（2）
OpenCV使用cvShowImage函数显示图像，其调用方法如下：
cvShowImage( "Image", pImg ); 其中pImg表示已经定义的图像指针，Image为显示窗口的名称。 例如： IplImage* pImg; //读入图像 pImg =cvLoadImage("lena.jpg",1); //声明IplImage指针
（2） OpenCV库结合C（或C++）
Intel® 开源计算机视觉库OpenCV
图像处理
结构分析 运动分析与对象跟踪 模式识别 照相机定标和三维重建

OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机 视觉方面的很多通用算法
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– ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像
– mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图 – rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像；
– rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像
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（1）图像读入方法（1）
Matlab方法 I＝imread（‘x.bmp’); 或I＝imread（‘x’,‘bmp’）; 用Matlab方法读入图像在上章已经阐述：
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3.1.1 线性系统分析
任何一个实际系统，当给定一个输入信 号u(t)，则产生相应的输出信号y(t)，系统 的输入信号与输出信号之间实质上是一种数 学运算，可以采用如图3-1所示的模型表示。
图3-1 应用系统模型
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3.1.2 移不变系统分析
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mydib.WritePixel(35,49，color);
将（35,49）坐标处的像素置为当前color的颜色值。
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（1）图像读入方法（3）
利用MFC的打开文件对话框实现打开图像文件的代码如下：
CDib mybmp; CSize sizeimage;
void CImageprocessView::OnOpen()
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（1） CDib类方法
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（1） CDib类方法（续）
CDib类：完成bmp的操作
定义对象 CDib mydib; (包括头文件CDib.h） 读取像素的方法：
mydib.GetPixel(20,40);
读取（20,40）坐标处的像素颜色值，返回颜色数值 写像素的方法：
{
AfxMessageBox("cannot open the file"); return; }
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（2）图像显示方法（3）
CDib类的方法
在MFC的View类中加入OnDraw成员函数，利用该成员函 数在View中显示图像，假设mybmp是图像类的对象，
将屏幕设备坐标系的m_origin位置作为图像原点，绘制尺 度为sizeimage的图像为：
{ //定义CFileDialog类的对象
CFileDialog FileDlg(TRUE, _T("*.bmp"), "",OFN_FILEMUSTEXIST|OFN_PATHMUSTEXIST|OFN_HIDEREA DONLY,"image files (*.bmp) |*.bmp|AVI files (*.avi) |*.avi|All Files
（2）Matlab方法
imread的使用方法
imread：读取matalab的真彩图像 图像格式转换函数：
– gray2ind 将灰度图像转换成索引图像
– grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像 im2bw 通过设 定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图 – ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像
3.3 卷积和滤波
– 3.3.1 连续卷积分析
– 3.3.2 离散卷积分析
– 3.3.3 滤波分析
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3.3.1 连续卷积分析
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3.3.2 离散卷积分析
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3.3.3 滤波分析
卷积运算在信号处理和图像处理学科中通常称 为滤波。 一个线性移不变系统输入和输出之间的关系， 既可以采用传递函数进行描述，也可以采用卷积的 形式进行描述。 也就是说，线性移不变系统的输出可通过输入 信号与系统的冲击响应函数h(t)的卷积得到，即
1、加入头文件 #include "cv.h" #include "highgui.h“ 2、使用
IplImage *img1;
img1=cvLoadImage(path,1); img11=cvLoadImage(path,0);
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（1）图像读入方法（2）
OpenCV方法 IplImage* img = 0; img=cvLoadImage("lena.jpg",1); //异常判断 if(!img){ printf("Could not load image file: %s\n", filename); exit(0); }
cvNamedWindow( "Image", 1 ); //创建窗口
cvShowImaБайду номын сангаасe( "Image", pImg ); //显示图像 cvWaitKey(0); //等待按键 //释放图像 cvDestroyWindow( "Image" ); //销毁窗口 cvReleaseImage( &pImg );
(*.*)|*.*||",NULL);
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（1）图像读入方法（3）
char title[]= {"Open Image"};
FileDlg.m_ofn.lpstrTitle= title; CFile file ;
if( FileDlg.DoModal() == IDOK )
{ if(!file.Open(FileDlg.GetPathName(), CFile::modeRead))
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第3章数字图像处理的数学基础及相关运算
3.1 线性系统 3.2 调谐信号 3.3 卷积和滤波 3.4 关联函数 3.5 运算类型 3.6 二维系统 3.7 点运算 3.8 代数运算 3.9 特定区域处理
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3.1 线性系统
– 3.1.1 线性系统分析 – 3.1.2 移不变系统分析
3.2 调谐信号
– 3.2.1 调谐信号分析 – 3.2.2 对调谐信号的响应分析 – 3.2.3 系统传递函数分析
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3.2.1 调谐信号分析
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3.2.2 对调谐信号的响应分析
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3.2.3 系统传递函数分析
– C（或C++）的程序结构 – MFC的程序框架（用向导生成框架） – 用Windows的程序框架
图像处理利用类的对象，通过成员函数实现 例如： CDib m_pDibInit； if(!m_pDibInit->Read(&file)) { AfxMessageBox("cannot read the file"); return; }
y(t ) u( )h(t )d h( )u(t )d
∞ ∞
u(t )* h(t )
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3.4 关联函数
– 3.4.1 关联函数的定义分析
– 3.4.2 关联与卷积的关系分析
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3.4.1 关联函数的定义分析
1．传递函数的形式
对于线性移不变系统，式（ 2-15 ）描述 了输入信号与输出信号之间的关系，其中H() 称为系统的传递函数。 传递函数 H() 包含了所表示系统的全部 特征。
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2．线性移不变系统对余弦信号的输出
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A()为系统的增益因子，代表系统对输入信号
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1．自关联函数
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2．互关联函数
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3.4.2 关联与卷积的关系分析
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3.5 运算类型
具有代表性的图像处理典型算法从功能 上包括以下几种： （1）单幅图像→单幅图像 （2）多幅图像→单幅图像 （3）单幅图像或多幅图像→数值/符号 等
的缩放比例。 为输出信号的相位，其作用是将调谐输入信 号的时间坐标加以平移。 综上所述，线性移不变系统具有以下性质： （1）调谐输入产生同频率的调谐输出； （2）系统的传递函数是一个仅依赖于频率的复 函数，它包含了系统的全部特征信息； （3）传递函数对调谐输入信号仅产生幅值的缩 放和相位的平移。
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（3）matlab处理方法
M文件编写
%读取图像； I=imread('sag.bmp'); figure(1); imshow(I);
%将图像转换为灰度图像 J=rgb2gray(I); figure(2); imshow(J); %存盘 %imwrite(J,'e:/photo2.bmp'); Page 16
CDib mybmp;
CPoint m_origin;
CSize sizeimage(100,200); mybmp.Draw(pDC,m_origin,sizeimage); //在的窗口内显示图 像
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（1）图像读入方法（3）
if(!mybmp.Read(&file)) { AfxMessageBox("cannot read the file"); return; } } if (mybmp.m_lpBMIH->biCompression != BI_RGB) { AfxMessageBox("Can not read compressed file."); return ; } //取得图像的尺度 sizeimage=mybmp.GetDimensions(); Page 9 }
数字图像处理 Digital Image Processing
第二讲 图像的数字化
温 静
wjing@sxu.edu.cn
编程方法
三种形式选一
– C++的CDIB类方法
– OpenCV库结合C（或C++） – Matlab
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（1） CDIB类方法
图像处理的功能封装为CDIB类