第二章数字图像处理的基本概念_数字图像处理.
数字图像处理(第二版)章 (2)
f (1,n 1)
f (m 1,n 1)
(2-1)
第2章 数字图像处理基础
矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而 g(i， j)代表(i， j)点的灰度值，即亮度值。对以上数字 化过程有以下几点说明：
(1) 由于g(i， j)代表该点图像的光强度，而光是能 量的一种形式，故g(i， j)必须大于零，且为有限值，即 0<g(i，j)<∞。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
设连续图像f(x， y )经数字化后，可以用一个离散量组 成的矩阵g(i， j)(即二维数组)来表示：
第2章 数字图像处理基础
f (0,0)
g(i, j)
f (1,0)
f
(m
1,0)
f (0,1) f (1,1)
f (m 1,1)
f (0,n 1)
图2-2 采样示意图
第2章 数字图像处理基础
2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1.2 量化 模拟图像经过采样后，在空间上离散化为像素。但采样所
得的像素值(即灰度值)仍是连续量。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2-
3(a)说明了量化过程。若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z<zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值。z 与qi的差称为量化误差。一般，像素值量化后用一个字节
数字图像处理(简单理解、例题解析、考点清晰)
i
3 1 2 3 1 2 2 1 v7=5/64
二、直方图的性质
①灰度直方图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。
不同的图像具有相同直方图
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。
表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级 或灰度值或灰度 。
一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度 级数，用G表示。
一般来说，G2g ，g就是表示存储图像像素灰度值所 需的比特位数。
若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取 值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像 像素的灰度值，因此常称8 bit 量化
数字图像处理复习课
▪ 填空题（20分） ▪ 判断题（10分） ▪ 问答题（20分） ▪ 计算题（35分） ▪ 编码题（15分）
第一章 导论
▪ 数字图像的分类： 按图像空间坐标和亮度的连续性可分为模拟
图像和数字图像 ▪ 图像处理的内容图像处理的内容：
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图 像处理、图像分析和图像理解。
第三章 图像变换
▪ 傅里叶变换图像理解 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指
标，是灰度在平面空间上的梯度。 经过傅里叶变换后的图像，四角对应于低频成分，
数字图像处理知识点.
数字图像处理知识点
课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：
1、图像获取。举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论
图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述
图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
➢狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
➢图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
➢图像理解则是在图像分析的基础上，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译，从而指导和规划行动;
数字图像处理课件
数字图像处理课件
数字图像处理课程是计算机科学与技术专业的一门重要课程，旨在教授学生如何使用计算机技术对图像进行处理和分析。本文将从图像处理的基本概念、常用算法以及应用领域等方面进行探讨，帮助读者更好地理解数字图像处理的重要性和应用前景。
一、图像处理的基本概念
数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列的操作和处理，以改变图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。在数字图像处理中，图像被表示为像素的集合，每个像素都有特定的亮度值和颜色信息。通过对这些像素进行处理，可以实现图像的增强、恢复、压缩等操作。
二、常用的图像处理算法
1. 图像滤波算法
图像滤波是数字图像处理中最常用的技术之一，它可以通过对图像进行平滑或锐化等操作，改变图像的质量和特征。常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 图像分割算法
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，它是图像处理中的关键步骤之一。常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 图像压缩算法
图像压缩是将图像的数据表示方式从冗余的形式转换为紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽的需求。常见的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩等。
三、数字图像处理的应用领域
数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学图像处理
医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域，它可以帮助医生对医学图
像进行分析和诊断。例如，通过对CT扫描图像进行处理，可以提取出器官的
轮廓和病变区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
2. 视频监控
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结
第二章：数字图像处理的基本概念
2.3 图像数字化
数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化
1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。（采样间隔、采样孔径）
2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。二值图像是灰度级只有两级的。（通常是0和1）
存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：
（bit）
2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系
1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图
2.4.1定义
灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质
（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息
（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。2.4.3应用
（1）判断图像量化是否恰当
（2）确定图像二值化的阈值
（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。（4）计算图像信息量（熵）
数字图像处理及基本知识
.
(2) 数字图像的描述
矢 量
定义：矢量图是用一系列计算机 指令来表示和描述一幅图
描 述
图 法
方
显示器显示的结果几乎没有什么差别
法
点
位
图
定义：把一幅图像分成许许多多的像
法
素，每个像素用若干个二进制位来
.
影响点位图文件大小的因素： 图像分辨率：分辨率越高，就是组成一幅 图的像素越多，则图像文件越大。 像素深度：像素深度越深，就是表达单个 像素的颜色和亮度的位数越多，图像文件 越大。
点位图表示和描述的模式可分为：黑白图像、灰度 图像、彩色图像。
.
a.黑白图像
定义：只有黑白两种颜色的图像称为黑 白图像或单色图像，是指图像的每个像 素只能是黑或者白，没有中间的过渡， 故又称为二值图像。
调色板域中有图像颜色的RGB值定义。 位图数据域是图像数据，用BYTE数据结构 。其数据取决于压缩方法。
.
(2) GIF文件格式 定义：即图形交换格式,Graphics
Interchange Format,简称GIF。 特点: GIF文件格式支持2～16M种颜色，单个
文件的多重图像，按行扫描的快速解码、有 效地压缩以及硬件无关性。 GIF图像文件以数据块(Block)为单位来存储 图像的相关信息。数据块的分类如下:
数字图像处理基础知识
2.1.5 图像表示常用的数据结构
其次,也有不是存储图像全体,而只是把应 该存储的像素的信息,按照一定规则存储到一 维数组中去的方法。这种方法主要是在二维图 像中用来存储图像的轮廓线信息等。具体来讲 是坐标序列，链码等。
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础知 识
2.1.2 图像的数字化
b 质量
• 曲线2：
细节中等多的摄影师图像 5
4 32 64 128 256 N
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础知 识
2.1.2 图像的数字化
质量
• 曲线3：
b
细节较多的球赛观众图像 5
4 32 64 128 256 N
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础知 识
2.1.2 图像的数字化
1.抽样（采样，SAMPLING） ―空间上连续的图像变换成离散点（抽样点， 即像素，PIXEL）的集合的一种操作。即空间坐标 (x,y)的数字化被称为图像抽样。 ―确定水平和垂直方向上的像素个数M、N 。
M
N
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础知 识
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础知 识
第二章 数字图像处理基础知识
2.1 基本概念 2.2 基本系统 2.3 数字图像处理基础
2.1 基本概念
图像的像素 y
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础知 识
数字图像处理第二章作业
第二章数字图像处理的基本概念
2. 图像数字化包括那两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？
答:图像数字化包括采样和量化两个过程。采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。量化：将像素灰度转换成离散的整数值得过程叫量化。
影响：一般来说，采样间隔越大,所得图像像素越少,空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富,灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.
3。数字化图像的数据量与哪些因素有关？
答：数字化前需要决定影像大小（行数M、列数N)和灰度级数G的取值.一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M＊N＊g（bit），称为图像的数据量.
6。什么是灰度直方图?它有哪些应用？从灰度直方图你能获得图像的哪些信息?答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系.以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图.应用：通过变换图像的灰度直方图可以，使图像更清晰，达到图像增强的目的。获得的信息：灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。
8。图像处理按功能分有哪几种形式？
答：按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式：(1）单幅图像-—>单幅图像;(2）多幅图像—-〉单幅图像；（3)单（或多）幅图像——>数字或符号等.
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
第二章 数字图像处理基础
位图和矢量图的比较（3）
➢位图受到像素和分辨率的制约，而矢量图形不 存在这些制约
位图是由像素阵列构成的图像，像素的多少和分辨率决定 图像的质量。在用绘图软件开始一幅新作品时，首先应确定 图像的长宽大小和分辨率，一旦确定下来，以后要改变分辨 率，就会影响图像的质量。另外位图的缩放也会影响图像的 质量。
➢位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使 用
在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用 一些图像元素，可以大大提高创作效率。而位图的重复使 用相对比较困难。因为图像元素的重复使用必然涉及图像 元素的放大缩小和修改，这些正是位图的弱点。
相反，矢量图形是以图形对象为基础，图形对象相对独 立，而且放大缩小和修改都方便，可以十分随意地重复使 用。例如，可以把人物的头部作为一个图形对象。只需要 套上不同的身躯，就可以作出不同衣着和动态的形象了。
数字图像处理
Digital Image Processing
1
第二章 数字图像处理基础
2
第二章 数字图像处理基础
2.1 图像数字化器
图像数字化：指将模拟图像经过离散化 之后，得到用数字表示的图像。
模拟图像 离散化 数字图像
3
第二章 数字图像处理基础
图像数字化器的功能组件
➢采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的 影响，而在整幅图像中扫描特定的独立像素单元 ；
第2章数字图像处理的基本概念(讲课)
图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形 式——数字图像的过程。具体来说，就是把一幅图画分割 成一个个小区域（像元或像素），并将各小区域 灰度用 整数来表示，形成一幅点阵式的数字图像。
• 图像的数字化包括采样和量化两个过程。
• 采样就是将空间上连续的图像变换成离散点的操作。 • 量化是将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
2.2 灰度直方图
2.2 灰度直方图
一、定义 0 1 3 2 1 3 2 1
0 5 7 6 2 5 6 7 灰度直方图是指一幅图像中各个灰度等 1 6 0 6 3 5 1 2 级像素点出现的概率（个数）。 2 6 7 5 3 6 5 0 3 2 2 7 2 4 1 6 图像灰度直方图反映了图像灰度分布的 情况。 2 2 5 6 2 7 6 0 1 2 3 2 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 2 1
1000
800
600
400
200
0 0 50 100 150 200 250
O =I*2
O
2.3 直方图的应用
• 1、判断图像量化是否恰当
1000 800
600
400
200
0 0 50 100 150 200 250
2.3 直方图的应用
2、确定图像二值化的阈值
0 g ( x, y ) 1
2.2 灰度直方图
数字图像处理与应用
数字图像处理与应用
数字图像处理已经成为了现代科学和技术的一个重要分支，涉
及到众多领域的应用，包括医学影像、军事、机器人、航空航天、人脸识别、无人驾驶等等。随着计算机技术和算法的不断提高和
完善，数字图像处理正日益发挥着重要的作用。本文将介绍数字
图像处理的基本概念、算法和应用，并探讨数字图像处理的未来
发展方向。
一、数字图像处理的基本概念
数字图像处理是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析
的过程。数字图像可以从各种传感器中获得，如照相机、摄像机、雷达、卫星等，也可以通过扫描和数字化现有的纸质图像得到。
数字图像由离散的像素点组成，在计算机中，每个像素点都有
一个数字来代表其亮度或颜色。数字图像处理的主要任务是对这
些像素点进行各种算法的处理，如增强图像的对比度、降噪、平滑、锐化、形态学处理等，以获取更多的图像信息或者更好的视
觉效果。
二、数字图像处理的算法
数字图像处理的算法主要包括以下几类：
1、灰度变换
灰度变换是指将图像中的像素点的灰度值进行变换，以达到增强图像对比度、调整图像亮度和对比度、滤波等目的。灰度变换的常见算法包括线性变换、对数变换、伽马变换等。
2、图像滤波
图像滤波是指对图像进行平滑、锐化、降噪等处理的过程。图像滤波的常见算法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等。
3、形态学处理
形态学处理是指通过对像素点周围邻域的运算来改变像素点值的一种图像处理方法，如腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等。
4、分割算法
分割算法是指对图像进行区域划分，将图像划分为不同的部分，便于人们进行视觉理解、目标检测和识别。分割算法的常见方法
DIP2数字图像处理的基本概念
彩色图像(128x128)及其对应的数 值矩阵（仅列出一部分(25x31)）
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204,109,113) (227,151,136) (226,159,142) (237,159,135) (227,151,136)
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第二章数字图像处理的基本概念
2.3 图像数字化
图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
模拟图像数字图像正方形点阵
具体来说，就是把一幅图画分割成如上图所示的一个个小区域（像元或
像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。它包括采样和
量化两个过程。小区域的位置和灰度就是像素的属性。
单波段、多波段和超波段图像
2.3.1 采样
将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔
径的大小是两个很重要的参数。
当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的
问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映
图像的程度。
2.3.2 量化
经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用
计算机进行处理。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。一幅数字图像中不同灰
度值的个数称为灰度级数，用G表示。一般来说，G=2∧g,g就是表示图像像素灰
度值所需的比特位数。
一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）
黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又
称为二值图像。二值图像的像素值为0或1。例如
灰度图像:灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。
它不包含彩色信息。
彩色图像:彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，
其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
2.3.3 量化参数与数字化图像间的关系
数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。
非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。
非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。
采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。
2.3.4 数字化器
数字化器必须能够将图像划分为若干像素并分别给它们地址，能够度量每一像素的灰度并量化为整数，能够将这些整数写入存储设备。
一、数字化器组成
A．采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
B．图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
C．光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。
D．量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。
E．输出存储体：将像素灰度值存储起来.它可以是固态存储器,或磁盘等。
常用的数字化器是扫描仪和数码相机。
二、扫描仪工作原理
扫描仪是图像输入设备。其工作步骤是:
1.将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上;
2.启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源通过机械传动
机构在控制电路的控制下带动装着光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动来
完成扫描。
3.照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成横向光带，又
经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜,经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带,分别照到各自的CCD上,CCD将RGB光带转变为模拟电子信号,该信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
4. 将数字电子信号传送至计算机存储起来。
扫描仪的类型有很多种，按扫描仪所扫描对象来划分，可分为反射式和透
射式两种。根据其组成结构，扫描仪可分为手持式、平板式和滚筒式等几种。
手持式扫描仪
这种扫描仪诞生于1987年，是当年使用比较广泛的扫描仪品种，最大扫描
宽度为105mm,用手推动,完成扫描工作,也有个别产品采用电动方式在纸面上移动,称为自走式扫描仪。手持式扫描仪扫描幅面太窄，难于操作和捕获精确图像，扫描效果也很差。1995 ~1996年，各扫描仪厂家相继停产了这一产品，使手持式扫描仪退出了历史的舞台.
鼓式扫描仪
又称为滚筒式扫描仪.鼓式扫描仪是专业印刷排版领域应用最广泛的产品.滚
筒式扫描仪的结构特殊，它的工作原理是把原图贴放在一个有机玻璃滚筒上，让滚筒以一定的速率围绕一个光电系统旋转，探头中的亮光源发射出的光线通过细小的锥形光圈照射在原图上，一个像素一个像素地进行采样。这种扫描仪的光学分辨率高、色深高、动态范围宽，而且输出的图像普遍具有色彩还原逼真、阴影区细节丰富、放大效果优良等特点。但它的体积大，价格也很高。
平台式扫描仪
又称平板式扫描仪、台式扫描仪，这种扫描仪诞生于1984年，是目前扫描
仪的主流产品。它的扫描区域为一块透明的平板玻璃，将原图放在这块玻璃平板上，光源系统通过一个传动机构作水平移动，发射出的光线照射在原图上，经反射或透射后，由接收系统接收并生成模拟信号，再通过A／D转换成数字信号，直接传送到电脑，由电脑进行相应的处理，完成扫描过程。平板式扫描仪的扫描速度、精度、质量很好，已得到了很好的普及。