第八章数字图像处理系统
数字图像处理_第八章二值图像处理2
图(d) : N (4) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0; N (8) (1 0) (1 0) (1 1) (1 0) 3. 图(e) : N (4) (1 0) (1 0) (1 0) (1 0) 4; N (8) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0. 图(f ) : N (4) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0; N (8) (1 0) (1 0) (1 0) (1 0) 4.
原图
四连接定义下
八连接定义下
在四连接定义下，内部点是“在当前点的八近邻像素点中没有值为0 的点”，而在八连接定义中，内部点是“在当前点的四近邻像素点中 没有值为0的点”。
2013-8-7 4
10.1.3 连接数与交叉数
连接数：是指沿着当前点的近邻（四近邻或者八近邻）像 素所构成的边界轨迹上移动时，通过的像素值为1的点的 个数。 四近邻下的连接数定义：
判断该结构元素所覆盖范围内的像素值是否至少有一个为1如果是则膨胀后的图像的相同位置上的像素值为1如果该覆盖范围内的所有像素值为0则膨胀后图像的相同位置上的像素值0101000110100010000011000000001011111110011010011100001100000000原图像原图像结构元素结构元素膨胀后的图像膨胀后的图像2012627161022膨胀原图图原膨胀一次次膨胀一膨胀二次次膨胀二膨胀三次次膨胀三201262717103开运算与闭运算腐蚀处理目标物的面积减少
LS N e 2 N o
其中，Ne表示边界ຫໍສະໝຸດ 上的方向码为偶数的像 素个数；No为边界线上方向码为奇数的像素 个数。
图像处理知识点
图像处理知识点第⼀章绪论1. 图像(Image)：没有严谨的定义，⼀般有2个层次在可见光段有光束的反射，经反射到视觉系统，在视觉系统中感受到的物或物群的影像。
具有⼀定物理意义的在空间按⼀定顺序排列的2D/3D的数据。
2. 图像的类别可见光成像和不可见光成像彩⾊与⾮彩⾊图像动态图像与静⽌图像模拟图像与数字图像3.数字图像处理系统概述数字图像处理系统由硬件和软件组成。
采集：获取数字图像的设备即采集装置。
显⽰存储主机：以微机或⼯作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像处理系统通信：图像通信就是把图像传送到远⽅终端。
图像处理软件：由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
4. 颜⾊模型—各种表⽰颜⾊的⽅法模型：⾯向机器（显⽰器、摄像机、打印机等）在三维直⾓坐标系中，⽤相互垂直的三个坐标轴代表R、G、B三个分量。
颜⾊空间：R、G、B限定在[0，1]的单位正⽅体HIS模型：⾯向颜⾊处理、⼈眼视觉利⽤颜⾊的三个属性:H(hue)-⾊调I(intensity)-亮度S(saturation)-饱和度组成表⽰颜⾊的圆柱体5. 数字图像I=f（x, y, z, λ, t）运动、彩⾊或多光谱的⽴体图像静⽌图像：I=f（x, y, z, λ）灰度图像：I=f（x, y, z, t）平⾯图像：I=f（x, y, λ, t）平⾯的静⽌灰度图像：I=f（x, y）第⼆章图像采集1. ⼈眼视觉感知特性●主观亮度：S 主观亮度，B 实际亮度●对⽐度（会计算）马赫带效应（Mach Band）：不同灰度的条带，各条带内部亮度是常数。
但实际观察到带有强烈的边缘效应。
原因：⼈眼对于图像中不同空间频率具有不同的灵敏度，⽽在空间频率突变处出现了“⽋调”或“过调”。
2. 采样和量化的过程就是图像数字化的过程。
采样(sampling)：空间坐标的离散化称为空间采样。
确定图像的空间分辨率。
采样间隔越⼤→图像像素数越少，空间分辨率越低，图像质量越差，严重时出现像素呈块状效应；采样间隔越⼩→所得图像像素数越多，空间分辨率⾼，图像质量越好，但数据量⼤。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
第八章数字图像处理系统
连接电视机的视频接口 连接打印机的接口
数字图像处理及应用
8.2.4 摄像机（摄像头） 摄像机（摄像头）
“电视制式摄像头” 把景物光像转变为电信号的装置。其结 构大致可分为三部分：
光学系统（主要指镜头） 光电转换系统（主要指摄像管或固体摄像器 件） 电路系统（主要指视频处理电路）
光学系统的主要部件是光学镜头，它由 透镜系统组合而成 。
显示功能： 显示功能
显示颜色的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 清晰度：每个象素显示的bit数。 伪彩色：查找表（LUT，look -up table） 特殊显示：重叠显示、动态显示等。
数字图像处理及应用
指标3
帧存容量：图像硬件系统内部，图像存储体容 帧存容量 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512×512或1024×1024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为8×3bit/8×4bit），新增的通道用于图像 叠加处理。 如帧存容量为24×512×512×8bit，则表示单位帧存 的点阵数为512×512，灰度分辨率8bit，共有24个 单位帧存
数字图像处理及应用
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 数据传输速度： 计算机之间数据传输速度，单位 µs/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。 影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
数字图像处理及应用
指标5
硬件指标:处理功能 硬件指标
数字图像处理及应用
型号Model 影像传感器Pick up Element 影像图素Number of pixels 清晰度Resolution 最低照度 Min.Illumination 信噪比S/N Ratio 电子快门Electronic Shutter 背光补偿Backlight Compensations Backlight 电源Power Supply 工作温度Operation Temp 白平衡White Balance 同步系统Sync System 重量Weigh 尺寸Dimensions(mm)
数字图像处理_许录平_授课教案第8章
（2）p与q连通，则q与p也连通。
（3）若p与q连通，q与r连通，则p与r连通。
当前你正在浏览到的事第八页PPTT，共四十七页。
8.1 像素间的基本关系
◘区域和边界
1、区域 ：连通性作为像素间关系中一个基本概念，由此可得 到区域、边界等许多重要概念。对于S中的任一像素点p，S中 所有的与p连通的点的集合称为S的连通分量，即一个连通的区 域。
2. 曲线的链码表示 （1）原链码 从边界（曲线）起点S开始，按顺时针方向观察每一线段走向，并用相应的指向
符表示，结果就形成表示该边n界（曲线）的数码序列，称为原链码，表示为
M N S i C 1 a i S a 1 a 2 ...a n ,a i 0 ,1 ,2 ,...,N 1
其中，S表示边界（曲线）的起点坐标，N=4或8时分别表示四链码和八链码。当边界（曲线）闭合时，会 回到起点，S可省略。
图像经过分割后就得到了若干区域和边界。通常把感兴趣部分称作目标 （物）,其余的部分称作背景。为了让计算机有效地识别这些目标，必须对各区 域、边界的属性和相互关系用更加简洁明确的数值和符号进行表示，这样在保留 原图像或图像区域重要信息的同时，也减少了描述区域的数据量。这些从原始图 像中产生的数值、符号或者图形称为图像特征，它们反映了原图像的最重要信息 和主要特性。我们把这些表征图像特征的一系列符号称为描绘子，描绘子具有如 下特点：
8.1 像素间的基本关系
◘像素间的邻接和连通 像素的相邻仅说明了两个像素在位置上的关系，若再加上取
值相同或相近，则称两个像素邻接。 1、两个像素p和q邻接的条件 （1）位置相邻 p(m,n)和q（s,t）位置上满足相邻，即
4相 邻 ：(m ,n) N 4(q)或 者 (s,t) N 4(p); 8相 邻 ：(m ,n) N 8(q)或 者 (s,t) N 8(p); （2）灰度值相近，即称为灰度值相近（似）准则。
数字图像处理第8章
由以上两式所绘出的曲线都是离散波形曲线。这样就把二维图像的形
状分析转化为对一维离散曲线的波形分析。
固定i0，得到图像f(i,j)的过i0而平行于轴的截口 f(i0 ,j) j 1 ,2 , ,n 。固定
j0 ，得到图像f(i,j)的过j0而平行于i轴的截口 f(i,j0) j 1 ,2 , ,n。二值图
这里，max=255。 彩色图像变换成灰度图像的公式为：
其中R,G,B为彩色图像的三个分量，g为转换后的灰度 值。
8.2.3 颜色集
颜色直方图和颜色矩只是考虑了图像颜色的整体分布， 不涉及位置信息。
颜色集表示则同时考虑了颜色空间的选择和颜色空间 的划分
使用颜色集表示颜色信息时，通常采用颜色空间HSL
✓ 用于描述曲线的方向链码法是由Freeman提出的，该方法采用曲 线起始点的坐标和斜率(方向)来表示曲线。对于离散的数字图像 而言，区域的边界轮廓可理解为相邻边界像素之间的单元连线逐 段相连而成。对于图像某像素的8-邻域，把该像素和其8-邻域的 各像素连线方向按八链码原理图所示进行编码，用0，1，2，3， 4， 5，6，7表示8个方向，这种代码称为方向码。
像素的连接
连接成分
在图像中，把互相连接的像素的集合汇集为一组，于是具有若干个 0值的像素和具有若干个l值的像素的组就产生了。把这些组叫做连 接成分，也称作连通成分。 在研究一个图像连接成分的场合，若1像素的连接成分用4-连接或8连接，而0像素连接成分不用相反的8-连接或4-连接就会产生矛盾。 假设各个1像素用8-连接，则其中的0像素就被包围起来。如果对0像 素也用8-连接，这就会与左下的0像素连接起来，从而产生矛盾。因 此0像素和1像素应采用互反的连接形式，即如果1像素采用8-连接， 则0像素必须采用4-连接。
(数字图像处理)第八章图像形态学运算
缺点
对参数敏感
形态学运算的效果很大程度上取决于所选择的参 数，如结构元素的大小、形状和方向等，参数选 择不当可能导致处理效果不佳。
对大图像处理效率较低
对于大规模的图像，形态学运算可能需要较长时 间来计算，影响处理效率。
可能改变原始信息
形态学运算可能会改变图像中的原始信息，如细 小的细节或纹理，这在使用形态学运算进行图像 增强时需要注意。
击中击不中变换
总结词
击中击不中变换是一种基于形态学运算的逻辑运算，通过判断结构元素是否能够 击中或击不中图像中的对象来确定输出结果。
详细描述
击中击不中变换通过比较结构元素与图像中的对象是否匹配来确定输出结果。如果 结构元素能够击中图像中的对象，则输出为1，否则输出为0。击中击不中变换在检 测图像中的边缘、识别特定形状等方面具有广泛应用。
应用前景
医学影像分析
形态学运算在医学影像分析中 具有广泛应用，如病灶检测、 组织分割等。
遥感图像处理
在遥感图像处理中，形态学运 算可用于提取地形地貌特征、 监测土地利用变化等。
计算机视觉
在计算机视觉领域，形态学运 算可用于目标检测、跟踪和识 别等任务。
THANK YOU
感谢聆听
02
03
04
简化图像处理流程
形态学运算能够直接对图像进 行操作，无需进行复杂的预处 理或后处理，简化了图像处理 的流程。
增强图像特征
形态学运算能够突出图像中的 形状、边缘和纹理等特征，有 助于后续的特征提取和识别。
抑制噪声
形态学运算能够有效地去除图 像中的噪声，提高图像的清晰 度和质量。
实现简单
形态学运算算法相对简单，易 于实现，降低了计算复杂度和 时间成本。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)
图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域，便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间，用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间，用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络（GANs）的应用
02
GANs可用于生成新的图像，修复老照片，增强图像质量，以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像（HDRI）技术
01
通过合并不同曝光级别的图像，获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效，如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中，提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 来发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
01
利用深度学习算法，对图像进行自动识别和分类，提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术，可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建， 生成三维或更高维度的图像，便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析，提取病变区域的大 小、形状、密度等信息，为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
数字图像处理原理
数字图像处理原理
数字图像处理原理是通过数字计算机对图像进行数学运算和处理的过程。
数字图像处理主要包括图像获取、预处理、增强、分割和编码等步骤。
图像获取是指通过摄像机或扫描仪等设备将现实世界中的物体或文档转换为数字图像。
在图像获取的过程中，需要考虑光照条件、相机设置和图像传感器等因素。
预处理是对获取到的图像进行基本的处理，以清除图像中的噪声和不必要的信息。
常用的预处理方法包括图像平滑、滤波和几何校正等。
图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度和颜色等参数，提高图像的质量和观感。
图像增强的方法包括直方图均衡化、基于空域的增强和基于频域的增强等。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
图像分割可以基于阈值、边缘检测和区域生长等方法进行。
图像编码是将图像的数据进行压缩和编码的过程，以减少存储和传输的数据量。
常用的图像编码方法有无损压缩和有损压缩等。
数字图像处理原理的应用广泛，包括医学图像处理、遥感图像处理和安全监控等领域。
通过数字图像处理，可以提取图像中的关键信息，改善图像质量，从而对图像进行分析和理解。
图像处理及制版原理-第八章
根据图像记录方式的不同，可分 为模拟图像和数字图像。模拟图 像是连续的，数字图像是离散的 。
数字图像处理发展历程
初级阶段
成熟阶段
20世纪50年代，数字图像处理处于初 级阶段，主要应用计算机进行简单的 图像处理和加工。
20世纪70年代至今，数字图像处理技 术已经成熟，并广泛应用于各个领域， 如医学、遥感、通信、军事等。
02
算法可解释性和鲁棒性
当前深度学习算法往往缺乏可解释性，且容易受到攻击和干扰。需要研
究更加可解释和鲁棒的算法，以提高图像处理系统的可信度和稳定性。
03
计算资源和能源消耗
图像处理技术通常需要大量的计算资源和能源消耗，对环境造成一定的
压力。需要研究更加高效和节能的算法和硬件技术，以减少计算资源和能源的消耗。传统制版与数字制版比较
传统制版
传统制版主要依赖于手工操作和模拟技术，如照相制版、手工拼版等。这种方 法精度较低，生产效率不高，且难以实现复杂的图像处理和特效。
数字制版
数字制版利用计算机技术和数字图像处理技术，通过专业的制版软件对原稿进 行高精度、高效率的处理，生成可用于印刷的数字印版。数字制版具有高精度、 高效率、灵活性强等优点。
拼版与排版
将多个图像或页面按照 要求进行拼接和排版，
形成完整的版面。
输出与制版
将排版后的图像输出到 制版设备，通过曝光、 显影等工序制作出印刷
版。
关键设备介绍及选型建议
扫描仪
用于将原始图像转换为数字信 号，选型时应考虑分辨率、色
彩位数和扫描速度等指标。
计算机
用于图像处理、分色、拼版等工 序，选型时应考虑处理器性能、 内存容量和硬盘空间等因素。
图像处理及制版原理 -第八章
《数字图像处理入门》第8章(无水印)
第8章 图象的检测及模板匹配图象的分割与检测(识别)实际上是一项非常困难的工作。
很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。
人类的视觉系统是非常优越的，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力地跟上每秒好几十帧变化的图象。
举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性。
图8.1 单词THE图8.2 看不见的三角 图8.1是单词THE ，这一点很容易看出来，但仔细观察一下，就会发现，图中少了很多线条。
在我们人类看来很简单的一件事，让计算机来做就很困难了。
图8.2中尽管没有任何线条，但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。
计算机却很难发现。
由于人类在观察图象时适用了大量的知识，所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图象时，能达到人类视觉系统的水平。
正因为如此，对于大部分图象应用来说，自动分割与检测还是一个将来时。
目前只有少数的几个领域(如印刷体识别OCR)自动识别达到了实用的水平。
也许算是题外话，我们可以憧憬这样一种应用：基于内容的搜索。
在一场足球比赛的录象中，用户可以输入命令，由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上。
目前，我们能从一幅图象中获得的信息只是每个象素的颜色或灰度值，除此以外别无其它，完成上述功能实在是太困难了。
所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码(成象)时就给予考虑。
这也正是MPEG4及未来的视频压缩编码标准的主要工作。
正因为有上述的困难，所以我们今天要介绍的只是一些最基本，最简单的算法和思想，针对也只能是一些具体(而不是通用)的应用。
算法共有三个：投影法、差影法和模板匹配。
8.1 投影法在介绍投影法之前，我先出一道题目，下面的这幅照片是著名的华盛顿纪念碑(我记得在“阿甘正传”中曾经看到过它)，怎样从图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。
仔细观察，不难发现，纪念碑上象素的灰度都差不多而且与众不同，如果我们选取合适的阈值，做削波处理(这里选175到220)，将该图二值化，如图8.3所示：图8.3 华盛顿纪念碑图8.4 削波处理，将图8.3二值化 由于纪念碑所在的那几列的白色点比起其他列多很多，如果把该图在垂直方向做投影，如图8.5所示。
数字图像处理每章课后题参考答案
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）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
影像图素Number of pixels
清晰度Resolution 最低照度 Min.Illumination 信噪比S/N Ratio 电子快门Electronic Shutter 背光补偿Backlight Compensations 电源Power Supply 工作温度Operation Temp
数字图像处理及应用
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。 影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
数字图像处理及应用
指标5
硬件指标:处理功能
图像的代数运算、逻辑运算、直方图统计、 卷积、FFT、二值化以及图像的形态学运 算等。 功能参数。
每英寸点数DPI(Dot Per Inch)，如300、600、1200DPI等。 非专业使用，300或600DPI足够 用于文字识别时，汉字至少要300DPI，而数字和字母只需要 100 DPI 单色扫描仪的灰度级是指识别和反映像素点明暗程度的能力。 每像点8bit编码，可区分256个灰度等级。 彩色扫描仪扫描图像时要对像素分色，把一个像素点分解为 红(R)、绿(G)和蓝(B)三基色的组合。对每一基色的深浅程度 也要用灰度级表示，这就是色彩分辨率。高档扫描仪对每一 基色可识别和表达成1024(10bit)灰度，处理时一般取每色8bit， 能确保1680万种颜色再现，真彩色
扫描仪图像处理
阴影校正
解决光照不均匀的问题 由于底稿颜色不同、字迹深浅不一，造成图 像信号电平变化范围很大，这样不利于数模 转换和有用信号的合理分布 常采用微分电路对CCD输出的信号进行边缘 增强，并用抖动电路来增强图像效果
数字图像处理及应用
背景校正
分辨率处理
扫描仪的主要指标
分辨率
数字图像处理及应用
存储器
内置存储器
半导体存储器，安装在相机内部，用于临时 存储图像，接口传送。 CompactFlash卡（CF卡） SmartMedia卡（SM卡） ATA Flash
可移动存储器
数字图像处理及应用
数码相机输出
接口
计算机通讯接口
串行接口、并行接口、USB接口和SCSI接口。 若使用红外线接口，则要为计算机安装相应的红 外接收器及其驱动程序
衡量指标：标称值/实际值两种 标称值指系统A/D取的bit数 实际值则指系统实际所达到的bit位数，实际值常 用有效bit位数表示 。
数字图像处理及应用
主要指标2
视频锁相：
外同步，即图像硬件系统内部产生一个同步 信号，再送到摄像机以同步进行场扫描。 视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
数字图像处理及应用
8.2.5扫描仪
扫描仪主要类型
采用半导体隔离CCD 手持式扫描仪 馈纸式扫描仪 鼓式扫描仪
平台式扫描仪 :采用CCD/CIS技术
大幅面扫描仪 底片扫描仪 (胶片扫描仪 ) 采用硅氧化物隔离CCD
笔式扫描仪
条码扫描仪 实物扫描仪 3D扫描仪 Canon 656U采用CIS技术
数字图像处理及应用
PCMCIA存储设备
数码相机及存储器
数字图像处理及应用
数码相机2
电子自扫描固态传感器阵列 电耦合器件（CCD）阵列、CMOS、电荷 注入器件（CID）阵列以及光电二极管阵 列。 CCD，Charge-Coupled Device
数字图像处理及应用
A/D转换器
ADC（Analog Digital Converter），模拟数字 转换器。将模拟电信号转换为数字电信号的器 件。
数字图像处理及应用
8.2.6图像采集卡
对视频信号解码、数字化的 专用设备 安装在计算机中
数字图像处理及应用
视频采集 将视频源的模拟信号通过处理转变成数码信息， 并将这些数码信息存储在电脑硬盘上的过程。 模拟——数码 采集芯片 较高档的采集卡，硬件实时数据压缩处理 通过计算机上的CPU进行软件压缩
数字图像处理及应用
8.2 图像数字化设备
图像数字化器的组成 图像数字化器的性能 数字照相机 摄像机 扫描仪
数字图像处理及应用
8.2.1图像数字化器的功能
采样
把图像划分为若干图像元素（像素），并给 出它们各自的存储地址； 度量每一像素的灰度，并把连续的度量结果 量化为整数；
将图像量化结果写入存储设备。
数字图像处理及应用
硅光导管摄像管
固体器件摄像管
图像获取
同时摄像方式 依次摄像方式
数字图像处理及应用
（1）同时摄像方式
三管摄像机。
分光镜把被摄物体分为红、绿、蓝三种基色， 三支摄像管同时摄取红、绿、蓝三幅图像。
三基色同时摄取的方式，广播级的电视 领域，高性能的氧化铅摄像管。 缺点是系统体积大，造价高。
数字图像处理及应用
量化
储存
图像数字化
数字图像处理及应用
图像数字化器的组成
采样孔（Sampling aperture）： 图像扫描机构： 光传感器： 量化器： 输出存储体
数字图像处理及应用
8.2.2图像数字化器的性能
Hale Waihona Puke 像素大小 图像大小 被测对象的局部特征 线性度 灰度级 噪声
数字图像处理及应用
摄像管类别
氧化铅摄像管
具有良好的光电特性，灵敏度和分辨率高，靶面的 均匀性好。用于演播室/现场座机型摄像机。 具备低照度下的高灵敏度性能，能跟上运动的目标 而没有拖尾的现象，而且拍摄高亮度下的物体。但 是分辨率较低。用于高速摄像或监控。 光电转换过程是在一个半导体硅片上完成的 CCD摄像机，具有体积小、重量轻、耗电少、寿命 长、重合精度高等优点 便携式摄像机，家用或者采访。
数字图像处理及应用
图像处理系统性能主要衡量指标
图像分辨率 ：“空间分辨率”，图像处理系 统具有的分辨图像细节的能力
高分辨率的不应低于1024768点阵，中分辨率的 为512512或576768点阵，低分辨率的则为 256256点阵。
图像分解力：是指图像系统对图像明暗程度 或色彩的分解能力，bit数表示，bit数越高， 性能越好
第八章 数字图像处理系统
系统的构成 数字化设备 存储设备 处理设备 输出设备 处理软件
数字图像处理及应用
8.1 系统的构成
构造特点
面向对象、面向应用 硬件、软件
基本成分
分类
专用、通用
数字图像处理及应用
硬件结构
图像数字化设备 图像处理设备（计算机） 图像显示设备 图像存储设备
数字图像处理及应用
8.2.3数字照相机（数码相机）
镜头、感光器件（CCD或CMOS）、MPU（微处理 器）、内置存储器、LCD（液晶显示器）、PC卡 （可移动存储器）和接口（计算机接口、电视机 接口）等部分组成
数码相机的立体剖面图
数字图像处理及应用
MemoryStick CompactFlash存储卡
数字图像处理及应用
型号Model 影像传感器Pick up Element
彩色YH-9618
彩色YH-9616
1/4"CCD
510(H)×492(V)ELA 500(H)×582(V)CCIR 400TV 优于46db 1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO 带稳压直流DC12V±10% -20℃～+50℃
数字图像处理及应用
（2）依次摄像方式
又称“时间分割方式”，按照时间的顺 序依次摄取红、绿、蓝三基色。 单管彩色摄像机，只用一支彩色摄像管 来完成彩色图像的光电转换，“单管 机”。 优点：体积小、重量轻、制造成本低、 彩色重合性好、调整维修简便等。 缺点：是灵敏度、分解力和信噪比较低 多于工业、教学和家庭
扫描尺寸
数字图像处理及应用
扫描仪的应用
灰度扫描仪最主要的应用是OCR(光学字 元识别)、黑白印刷、排版及文件档案管 理。 彩色扫描仪主要应用于办公室简报、彩 色排版、广告设计等。
数字图像处理及应用
三种常用的图像输入设备的比较
设备 名称 摄像 机 扫描 仪 数码 相机 分辨 率 较低 最高 高 速 输入对象 度 快 景物、图片、 文稿 慢 图片、文稿 等 慢 景物、图片、 文稿 图像送入计算机的 主要方式 通过图像采集卡 通过自带专用适配 器 通过USB等串口
数字图像处理及应用
8.3 数字图像存储设备
计算机内存，光盘，硬盘，存储卡， U盘，手机等各种存储介质。
转换速度 量化精度
CCD是将实际景物在X和Y的方向上量化为若干 像素，A/D转换器则是将每一个像素的亮度或 色彩值量化为若干个等级，这个等级在数码相 机中叫做色彩深度。色彩深度就是色彩位数， 常见的有 24位、32位和36位等 。
数字图像处理及应用
图像存储
压缩、存储
压缩由系统内置的微处理器来完成。 压缩处理与存储图像所用的时间不可忽略， 因此在使用数码相机时可以明显感到等待时 间。 图像格式的种类繁多，JPEG格式。