数字图像的基本类型

二进制的lenna图像 图像 二进制的
灰度图像
灰度图像是包含灰度级的图像，如64级，256级等。 如当像素灰度级用8 bit表示时，每个像素的取值 就是256种灰度中的一种，即每个象素的灰度值为0 到255中的一个。 通常，用0表示黑，255表示白，从0到255亮度 逐渐增加。
索引图像
索引图像把像素值直接作为索引颜色的序号。 根据索引颜色的序号就可以找到该像素的实际颜色。 当把索引图像读入计算机时，索引颜色将被存储到调 色板中。 调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红，绿， 蓝三种颜色的组合来表示。调色板的单元个数是与图 像的颜色数一致的。256色图像有256个索引颜色，相 应的调色板就有256个单元。
采样点数与图像质量之间的关系
(a) (b) (c) (d)
采样点256×256时的图像 采样点256×256时的图像 256 采样点64 64时的图像 64× 采样点64×64时的图像 采样点32 32× 2 采样点32×32时的图像 采样点16 16× 6 采样点16×16时的图像
量化级数与图像质量之间的关系
每个元素为图像f(x,y)的离散采样值，称之为像元或 像素。
图像量化实例
256级灰度图象 (a) 256级灰度图象 (b) 子图 (c) 子图对应的量化数据
量化
把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的 转换称为图像灰度的量化。 量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的 幅度分辨率。
量化的方法包括：分层量化、均匀量化和 非均匀量化。 分层量化是把每一个离散样本的连续灰度 值只分成有限多的层次。 均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最 亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀 分层就称为非均匀量化。
RGB图像 图像
RGB图像是一类图像的总称。 这类图像不使用单独的调色板，每一个像素的颜色 由存储在相应位置的红，绿，蓝颜色分量共同决定。 RGB图像是24位图像，红绿蓝分量分别占用8位，理 论上可以包含16M种不同的颜色。
数字图像的基本文件格式
每一种图像文件均有一个文件头， 在文件头之后才是 图像数据。 文件头的内容一般包括文件类型、文件制作者、制作 时间、版本号、文件大小等内容。 图像文件还涉及图像文件的压缩方式和存储效率等。
第四部分就是实际的图像数据。对于用到调色板的 位图，图像数据就是该像素颜色在调色板中的索引 值，对于真彩色图像，图像数据就是实际的R、G、 B值。 对于2色位图，用1位就可以表示该像素的颜色（一 般0表示黑，1表示白），所以一个字节可以表示8个 像素。 对于16色位图，用4位可以表示一个像素的颜色，所 以一个字节可以表示2个像素。 对于256色位图，一个字节刚好可以表示1个像素。
人眼成像过程
人眼是一个平均半径为20mm的 球状器官。它由三层薄膜包围着， 如右图所示。最外层是坚硬的蛋 白质膜，其中，位于前方的大约 1／6部分为有弹性的透明组织， 称为角膜，光线从这里进 入眼内。其余5／6为白色不透明组织，称为巩膜，它的 作用是巩固和保护整个眼球。中间一层由虹膜和脉络膜 组成。虹膜的中间有一个圆孔，称为瞳孔。它的大小可 以由连接虹膜的环状肌肉组织来调节，以控制进入眼睛 内部的光通量大小，其作用和照相机中的光圈一样。最 内一层为视网膜，它的表面分布有大量光敏细胞。
常用的图像文件存储格式主要有BMP文件、JPG文件、 PCX文件、TIFF文件以及GIF文件等。
BMP图像文件格式 图像文件格式
第一部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，它 是一个结构体，其定义如下： typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{ WORD bfType; DWORD bfSize; WORD bfReserved1; WORD bfReserved2; DWORD bfOffBits; } BITMAPFILEHEADER; 这个结构的长度是固定的，为14个字节（WORD 为无符号16位二进制整数，DWORD为无符号32位 二进制整数）。
图像的数字化
数字图像可以理解为对二维函数f(x，y)进行采样和量 化(即离散处理)后得到的图像，因此，通常用二维矩 阵来表示一幅数字图像。 将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机内生成一 个二维矩阵的过程。
数字化过程包括三个步骤：扫描、采样和量化。
采样
采样（Sampling）:是对图像空间坐标的离散化， 它决定了图像的空间分辨率。 用一个网格把待处理的图像覆盖，然后把每一小格 上模拟图像的各个亮度取平均值，作为该小方格中 点的值。
量化示意图
(a) 量化
ຫໍສະໝຸດ Baidu
(b) 量化为 bit 量化为8
采样点数和量化级数的关系： 采样点数和量化级数的关系： 对一幅图像，当量化级数一定时，采样点 数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， 图上的块状效应就逐渐明显。 同理，当图像的采样点数一定时，采用不 同量化级数的图像质量也不一样。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。
数字图像的基本类型
计算机一般采用两种方式存储静态图像： 位映射（Bitmap），即位图存储模式； 向量处理（Vector），也称矢量存储模式。 位图也称为栅格图像，是通过许多像素点表示一幅 图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。 矢量图只存储图像内容的轮廓部分，而不是图像数 据的每一点。
二值图像
二值图像也叫黑白图像，就是图像象素只存在 0,1两个值。
LONG biYPelsPerMeter； DWORD biClrUsed； DWORD biClrImportant； } BITMAPINFOHEADER； 这个结构的长度是固定的，为40个字节（LONG为 32位二进制整数）。其中，biCompression的有效值 为BI_RGB、 BI_RLE8、 BI_RLE4、BI_BITFIELDS。
第二部分为位图信息头BITMAPINFOHEADER，也 是一个结构，其定义如下： typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{ DWORD biSize； LONG biWidth； LONG biHeight； WORD biPlanes； WORD biBitCount； DWORD biCompression； DWORD biSizeImage； LONG biXPelsPerMeter；
量化为2级的Lena Lena图像 (a) 量化为2级的Lena图像 量化为16级的Lena 16级的Lena图像 (b) 量化为16级的Lena图像 (c) 量化为256级的Lena图像 量化为256级的Lena图像 256级的Lena
十一作业: 1 熟悉raw2bmp程序, 参考http://www.jinguo.net 2 编写或书写函数 void BianHuan(unsigned char *image1[1000], int W1, int H1, unsigned char *image2[2000], int & W2, int & H2, double rate); //image1 源图象 image2 目标图象 //W1 H1 源图象宽和高 W2 H2 目标图象宽和高 //rate 放大/缩小倍数 0<rate<4 (要交) 3 预习课本3.2.2 3.3
第三部分为调色板(Palette) 。真彩色图像不需要调 色板。调色板实际上是一个数组， 共有biClrUsed个 元素。数组中每个元素的类型是RGBQUAD结构， 占4个字节，其定义如下： typedef struct tagRGBQUAD{ BYTE rgbBlue; //该颜色的蓝色分量 BYTE rgbGreen; //该颜色的绿色分量 BYTE rgbRed; //该颜色的红色分量 BYTE rgbReserved; //保留值 } RGBQUAD;
采样频率 采样精度
设有一幅陆地卫星拍摄的图像分辨率为 2340×3240，共4个波段，采样精度为 位，按 × 个波段， ， 个波段 采样精度为7位 每天30幅计，计算每天的数据量（以MB为单位） 为单位） 每天 幅计，计算每天的数据量（ 幅计 为单位
采采采 像像
采采采 采行行
采采行行
图像的采样
对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个， 每列（即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N个 像素，从而f(x,y)构成一个M×N实数矩阵：
f (0,0) f (1,0) f ( x, y ) = M f ( M − 1,0) f (0,1) K f (1,1) K f (0, N − 1) f (1, N − 1) f ( M − 1, N − 1)
除了三层薄膜，在瞳孔后面有一个扁球形的透明体。水晶 体的作用如同可变焦距的一个透镜，它的曲率可以由睫状肌 的收缩进行调节，从而使景象始终能刚好地聚焦于黄斑区。 眼睛的晶状体和普通光学透镜之间的主要差别在于前者的适 应性强。
用眼睛看建筑物侧面的图解，C点是晶状体的光心
简单的图像形成模型
一幅图像实际上记录的是物体辐射能量的空间分布， 这个分布是空间坐标、时间和波长的函数，即: I=(x,y,z,λ,t)。 当一幅图像为平面单色静止图像时，空间坐标变量z , 波长λ和时间变量t可以从函数中去除，一幅图像可以 用二维函数f(x,y)来表示: f(x,y)=i(x,y)r(x,y) 这里 0<i(x,y)<∞ 0<r(x,y)<1 反射分量限制在0和1之间。i(x,y)的性质取决于照射 源，而r(x，y)取决于成像物体的特性。