图像信号数字化
数字信号处理技术在医学图像处理中的应用
数字信号处理技术在医学图像处理中的应用随着时代的进步，数字信号处理技术已经得到了广泛的应用，尤其是在医学图像处理领域。
数字信号处理技术可以通过对图像进行数字化处理，实现对疾病的检测、诊断和治疗，提高医学成像的准确性和效率，成为医疗行业的重要工具之一。
1. 数字信号处理技术的基本概念数字信号处理技术是指用数字电子技术处理信号的方法和技术。
数字信号处理技术是将模拟信号转换成数字信号后对数字信号进行处理和分析。
数字信号处理技术是一种对信号进行数字化处理的技术，其所使用的处理器能够进行高速处理操作，可以完成对有限时间内的信号的实时处理。
数字信号处理技术是一种直接使用数字信号进行处理的全数字技术，与传统的电子信号处理技术相比，具有更加精确、稳定、方便、可靠和可重复等优点。
2. 医学图像处理的基本概念医学图像处理是指将人体内的图像信息进行采集和处理，最终得到有用的医学图像。
医学图像处理是一种多学科交叉的学科，涉及了医学、物理学、数学、电子工程等多个学科领域。
医学图像处理可以基于数字信号处理技术来处理各类医学图像，如X光片、MRI、CT等，从而获得更加高精度、高清晰度的图像，从而实现更加准确的疾病诊断，为医学科研和临床治疗提供更加有效的支持。
3. 数字信号处理技术在医学图像处理中的应用（1）医学图像的数字化处理常见的医学图像如X光片、磁共振成像（MRI）、计算机断层成像（CT）等，都需要进行数字化处理。
数字化处理的过程是将医学图像转换成数字信号，然后利用数字信号处理技术完成对图像进行重建、增强、去噪、分割、配准等操作。
（2）医学图像的重建和增强医学图像的重建和增强是数字信号处理技术在医学图像处理中的关键应用之一。
通过数字信号处理技术的优秀算法，可以对医学图像进行重建和增强，从而获得更加高精度、高质量的图像，同时也能够有效地降低图像的噪声。
（3）医学图像的去噪和分割医学图像在采集的过程中往往会受到各种因素的影响产生噪声。
第5章图像信号数字化
1 / 1 第5章 图像信号数字化
第一节 图像信号的基本概念
● 图像的概念——就是指景物在某种成像介质上再现的视觉信息 ● 图像函数与强度
图像函数 ),,,(t y x f I λ= 图像函数在某一点的值称为强度或灰度。
● 图像的分类
黑白图像与彩色图像
黑白静止图像的图像函数),(y x f I = 静止图像与运动图像
模拟图像与数字图像
在空间和灰度取值上都是离散的
在空间和灰度取值上都是连续的
第二节 模拟图像的数字化
一、模拟图像的数字化过程
● 概念——将模拟图像信号转换成数字图像信号的变换过程。
● 过程
采样——图像在空间上的离散化称为采样。
量化——对样本值的离散化过程称为量化。
二、数字图像的特点
P90。
数字图像处理第2章图像数字化
续图像的频谱与它的平移复制品重叠。
的高频分量混入到它的中频或低频部分，这种现象称为
混叠。在这种情况下，由函数的采样值重建的图像将产生失真。如图 2-1-4 所示，由于采样间隔不满足
奈奎斯特条件，采样图像的频谱在阴影区及其附近产生了混叠。当我们用图示的低通滤波器
取
出
重建图像时，将会带来两个问题：
(1) 图像信号损失了一部分高频分量，致使图像变得模糊。
像，但需要付出更大的存储空间作为代价。
连续图像
在二维空间域里进行采样时，常用的方法是对
进行均匀采样。取得各点的亮
度值，构成一个离散的函数 函数来表示，即
。若是彩色图像，则以三基色 R、G、B 的亮度作为分量的三维向量
1
相应的离散向量函数用(1.1.7)表示。
图 2-1-2 采样示意图(2) 评价连续图像经过采样获得数字图像的效果，采用如下一些参数。 图像分辨率是指采样所获得图像的总像素。例如，640×480 图像的总像素数为 307 200 个。在购买 具有这种分辨率的数码相机时，产品性能介绍上会给出 30 万像素分辨率这一参数。 采样密度是指在图像上单位长度所包含的采样点数。采样密度的倒数就是像素间距。 采样频率是指一秒钟内采样的次数。它反映了采样点之间的间隔大小。采样频率越高，丢失的信息 越少，采样后获得的样本更细腻逼真，图像的质量更好，但要求的存储量也就更大。 扫描分辨率表示一台扫描仪输入图像的细微程度。它指每英寸扫描所得到的点，单位是 dpi (dot per inch)。数值越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越逼真，扫描仪质量也越好。无论采用哪种评价 参数，实际上在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的参数。
(a) 中央上升型
(b) 中央平稳型
摄影图像数字化处理技术的探索与创新
摄影图像数字化处理技术的探索与创新第一章前言近年来，随着数字技术的不断发展，数字化处理技术在众多行业中得以广泛应用，其中，摄影领域也不例外。
数字化处理技术使用电子设备和计算机软件来编辑、调整和修复图像，以获得更优质的摄影图像。
在摄影技术的发展过程中，数字化处理技术已成为不可或缺的一部分。
本文将探讨摄影图像数字化处理技术的探索与创新。
第二章摄影图像数字化处理技术的基本原理数字化处理技术将传统的基础摄影技术与计算机技术相结合，使用计算机软件将数字信号转化为图像。
数字图像是由像素阵列组成的，每个像素代表了图像中的一个点，每个点的颜色和亮度都可以被操控和控制。
数字图像的色彩、对比度、亮度和清晰度等方面可以在计算机上进行较精准的调整和处理。
在数字化处理技术中，有三个基本原理。
第一，数字化处理技术基于数字信号处理。
这意味着数据被量化为数字信号，然后处理器应用现有的算法和功能来改变图像本身的属性。
第二，数字图像分辨率。
数字图像的分辨率通常由两个维度（像素数量）表示。
通常，计算机摄像头或扫描仪上的数字摄像头在采集图像时使用此技术。
分辨率影响图像的质量和文件大小。
第三，色彩深度。
色彩深度决定了数字图像所能显示的颜色数目。
色彩深度越高，颜色越精细。
通常，色彩深度为 8 位，意味着通过对每个颜色通道使用8 位（即256 个亮度级）来表示颜色。
第三章摄影图像数字化处理技术的优点数字化处理技术带来了许多优点。
首先，在数字化处理技术中，图像的亮度、色彩和对比度等属性都可以被精确控制和调节，从而更好地呈现摄影师想要表达的视觉效果。
其次，数字化处理技术增强了图像的清晰度和分辨率。
当然，数字化处理技术还可以修复损坏的图像（如划痕或污点）等形状。
最后，数字化处理技术有助于节省时间和精力。
摄影师可以快速地处理并编辑大量的照片，而不必像传统处理技术那样耗费大量的时间和精力。
第四章摄影图像数字化处理技术的创新数字化处理技术是一种不断发展的技术，其创新不断。
数字图像处理 第2章 图像的数字化与显示
（2.20）
2.3.3 空间与灰 度级分辨率
对一幅图像，当量化级数Q一定 时，采样点数 M×N 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，图像越小，图 上的块状效应就逐渐明显。
图像的采样与数字图像的质量
图像的量化与数字图像的质量
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。
2.2 图像场取样
2.2.1 取样和量化的基本概念
数字化包括取样和量化两个过程 ：
取样(sampling)：对空间连续坐标(x, y)的 离散化 量化(quantization)：幅值 f (x, y)的离散化
（a）连续图像
（b）数字化结果
图2.1 图像的数字化过程
(a)
(b)
图2.2 采样网格 (a) 正方形网格; (b) 正六角形网格
截止频率。
u U c , v Vc u U c , v Vc
（2.8）
其中 U c , Vc 对应于空间位移变量x和y的最高
则当采样周期
x, y满足
（2.9）
1 u s 2U c x 1 vs 2Vc y
此时，通过采样信号 f ( mx, ny ) 能唯一地恢 复或重构出原图像信号f (x,y)。该条件称为 Nyquist采样定理。
• 2.3.1
•
标量量化
标量量化：将数值逐个量化 。 例：假设抽样信号的范围是0~5 V，将它分为8等
分，这样就有8个量化电平，分别是5/8 V，10/8 V，15/8 V，…，35/8 V。 对每一个采样将它量化为离它最近的电平。 在量化后，为了能在数字信号处理系统中处理 二进制码，还必须经过编码操作。
矩阵在数字图像处理中的应用
二、矩阵在数字图像处理中的应用
垂直镜像与水平镜像完全类似，是将图像的上下部分以图像水平中 轴线为中心进行镜像对换（x`=x,y`=h-y）。
镜像变换-对角镜像：是将图像的以水平中轴线和垂直中轴线的交点 为中心进行镜像变换。假设原图像的高度为h，宽度为w，镜像变换前后 像素点坐标关系用矩阵变换表示为（x`=w-x,y`=h-y）
二、矩阵在数字图像处理中的应用
用矩阵变换表示为：
二、矩阵在数字图像处理中的应用
二、矩阵在数字图像处理中的应用
镜像变换-水平镜像：水平镜像是指将图像的左右部分以图像垂直中 轴线为中心进行镜像变换。假设原图像的高度为h，宽度为w，镜像变换 前后像素点坐标关系用矩阵变换表示为（x`=w-x,y`=y）：
一、图像数字化
任何一幅图像f(x,y)，它的二维坐标x和y都是连续的，这种连续的 图像不便于计算机的存储和处理，所以需要对图像进行数字化，数字化 过程主要包括采样和量化两个步骤,经过这两个步骤后就可以将图像数字 化表示为一个矩阵:
二、矩阵在数字图像处理中的应用
图像平移：其本质就是将图像中的像素点按照要求的量在水平方向 沿着X轴，在垂直方向沿着y轴进行移动。经平移后，只是改变了图像在 画面上的位置，内容不发生变化。 假设图像上P点的原坐标是（x,y），该像素点按照给定平移量（Δ x,Δ y） 平移后，其坐标将变为P`（x`,y`），两坐标之间满足关系：
矩阵在数字图像处理中的应用
一、什么是数字图像处理以及图像数字化 二、矩阵在数字图像处理中的应用 三、总结
一、什么是数字图像处理
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数 字信号并利用计算机对其进行处理的过程。主要研究图像变换、图像增 强、图像缩放以及图像的分割分解等内容。（本次主要是介绍矩阵领域的一个重要分支，它可以非常简洁的描述问题， 深刻刻画出问题实质。通过“像素矩阵”将图像和数学问题联系起来， 从而达到方便用计算机对图像处理的效果。
第二章 图像的数字化
所以，要使数字图像保有一定的空间分辨 率，从而不丢失原连续图像所表达的信息， 图像采样间隔就必须依一定的规则选取合 图像采样间隔就必须依一定的规则选取合 适的值。 这个规则就是二维采样定理。 这个规则就是二维采样定理。
二维采样定理：如果二维信号f 二维采样定理：如果二维信号f (x, y)的二维傅立叶 y)的二维傅立叶 频谱F 频谱F (u, v)满足: v)满足: 其中,Uc、Vc为相应于空间位移变量x 其中,Uc、Vc为相应于空间位移变量x和y的最高截 至频率，则当采样周期△x、△y满足 至频率，则当采样周期△x、△y 奈奎斯特条件 时，用采样信号f 时，用采样信号f (m △x, n △y) m, n = -∞,…,∞,…,1,0,1,…,+∞ 能唯一地恢复出原信号f (x, y)。 能唯一地恢复出原信号f y)。
Байду номын сангаас
图像传感器 主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种 。 主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种 CCD即电荷偶合器件，可分为线型与面型两种，其中线 CCD即电荷偶合器件，可分为线型与面型两种，其中线 型应用于影像扫瞄器及传真机上；面型主要应用于数码相 机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。 CMOS即互补金属氧化物半导体，分为被动式像素传感器 CMOS即互补金属氧化物半导体，分为被动式像素传感器 CMOS与主动式像素传感器CMOS，应用于数码相机、电 CMOS与主动式像素传感器CMOS，应用于数码相机、电 脑摄像头、可视电话、手机、视频会议、智能型保全系统、 汽车倒车雷达等。 CIS即“接触式图像传感器”，一般是以硫化镉作感光材 CIS即“接触式图像传感器”，一般是以硫化镉作感光材 料，清晰度不高，主要应用于扫描仪、复印机、传真机等
医学影像数字化技术的应用及展望
医学影像数字化技术的应用及展望随着时代的发展，医学影像数字化技术成为医学领域一个重要的研究方向。
医学数字化技术已经成为医学诊断、治疗、预防等方面的重要工具，对医学发展取得了重要的贡献。
本文将从数字化技术的应用和未来发展进行探讨。
一、数字化技术的应用1、影像数字化技术在医学领域的应用医学影像数字化技术在临床上有很广泛的应用，特别是在诊断领域。
医学影像包括常见的X线、CT、MRI等，这些影像来源于不同的影像设备，有着不同的图像数据格式，而数字化技术通过影像设备的数字化采集，将获得的图像转化为统一的数字信号表示。
这个过程不仅简化了影像搜集工作，也通过数字化技术将影像数据转化为计算机可读的数据，方便临床医生进一步分析，为准确的诊断和治疗提供依据。
2、数字化技术在医学数据库管理中的应用数字化技术在医学数据库管理中也有着重要的应用。
随着医疗行业信息化程度的提升，越来越多的医院纷纷建立医学数据库，这些数据库包含了患者的医疗信息、诊断信息、检查结果等。
然而，这样的信息量庞大且杂乱无序，为了方便医生或研究人员利用这些信息进行分析，数字化技术可以将这些数据库归档整理，建立好规范化的信息管理系统，方便展开大规模的医学研究工作。
二、数字化技术的未来发展1、人工智能和数字化技术的结合人工智能、大数据与数字化技术的结合，将提高医学影像的分析能力和诊断的准确性，人工智能技术可以识别和评估影像特征，从而大大缩短医生解读和分析数据所需的时间，并提供更准确的预后结果和个性化治疗方案。
在将来医学影像领域的发展中，人工智能将不断发挥其优势，为医疗事业的发展提供帮助。
2、数字化技术在远程医疗中的应用数字化技术在远程医疗中有巨大的应用前景。
对于在偏远地区的医院或居民来说，能够通过数字化技术远程接受专家的诊断和治疗，既节约了交通费用，同时也提高了就医效率。
在疫情期间，数字化技术也为人们提供了更为便利的医疗体验，加强了疫情下医疗领域的协作能力。
数字图像处理技术及其应用
数字图像处理技术及其应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术也相应的得到了极大的发展与应用。
数字图像处理技术主要是指通过计算机和相关技术对数字图像进行处理、分析和输出的一种技术体系。
数字图像处理技术可以广泛应用于医学图像、地质图像、工业检测等领域。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、图像处理的步骤和主要技术等方面来探讨数字图像处理技术的应用。
数字图像处理的基础知识数字图像通常由一个像素阵列（Pixel Array）表示，也就是由一个个长度和宽度都为1的小方块构成的矩阵。
每个像素都代表一个灰度值或者RGB（红、绿、蓝）三元组表示颜色的数值。
数字图像的大小通常由像素数目来衡量，例如800x800。
数字图像处理的步骤数字图像处理一般包括如下步骤：采集、预处理、分割、特征提取、识别等。
采集是将光学或者电子学设备产生的信号转化为数字信号的过程。
数字摄像机和扫描仪是数字图像采集过程中经常使用的设备之一。
采集到的图像往往需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、平滑、锐化等处理。
去噪是为了消除图像采集过程中所产生的噪声，使图像更加清晰。
图像平滑处理可以在保证图像边缘清晰的情况下消除图像的细节节，使得图像更加具有可视化效果。
锐化处理可以使图像更加清晰。
分割是将图像分成多个部分的过程。
分割的目的是提取出需要处理的物体，进而进行下一步的处理。
分割的方法可以是基于阈值、基于边缘、基于区域或者基于神经网络等等。
特征提取是根据图像的特征进行处理的过程。
通常可以提取图像的边缘、灰度、形状等特征信息。
提取的特征信息是后面的识别过程的一项重要的依据。
识别是根据特征信息以及处理算法来判断图像是否符合某种条件的过程。
识别的方法可以是基于模板匹配、基于统计分析、基于人工神经网络等等。
识别的结果通常是进行分类、定量分析、计算等处理。
数字图像处理的主要技术数字图像处理技术包括基本处理、图像分析、图像增强、图像编码和压缩、图像恢复和重建等方面。
数字化多媒体基础知识
数字化多媒体基础知识数字化多媒体是指将不同形式的媒体数据转化为数字信号进行存储、传输和处理的技术和方法。
数字化多媒体可以包括文字、图片、音频、视频等各种形式的媒体数据。
数字化多媒体的基础知识包括以下几个方面：1. 数字信号：数字化多媒体的基础是将模拟信号（如声音、图像等）转化为数字信号。
数字信号是一种离散的信号，通过对原始信号进行取样、量化和编码等处理可以得到数字信号。
2. 取样：取样是指按照一定的时间间隔对模拟信号进行采样，将连续的信号转化为离散的信号。
取样的频率（采样率）决定了数字信号的质量和还原能力。
3. 量化：量化是指对取样得到的信号进行量化处理，将连续的取样值映射为有限个离散的量化级别。
量化的精度决定了数字信号的动态范围。
4. 编码：编码是指将量化得到的信号转化为数字信号的表示形式。
常用的编码方式包括二进制编码、灰度编码等。
5. 压缩：压缩是指通过各种技术手段降低数字媒体数据的存储空间或传输带宽，以便更高效地存储和传输。
压缩可以分为无损压缩和有损压缩两种方式。
6. 存储和传输：数字化多媒体可以通过各种存储介质（如硬盘、光盘、闪存）来存储，也可以通过计算机网络进行传输。
存储和传输的方式和速度会对多媒体数据的质量和实时性产生影响。
7. 多媒体格式：多媒体数据可以采用不同的格式进行存储和传输。
常见的多媒体格式有MP3、JPEG、AVI、MPEG等。
不同的格式有各自的特点和优劣势，选择适合的格式可以提高数字化多媒体的质量和效率。
8. 多媒体技术：数字化多媒体技术包括音频处理、图像处理、视频处理等。
通过对多媒体数据的分析、处理和编辑，可以实现音频增强、图像修复、视频剪辑等功能。
以上是数字化多媒体的基础知识。
数字化多媒体的发展为我们提供了更加丰富的媒体表达方式和更高效的信息交流手段。
掌握数字化多媒体的基础知识，有助于我们理解和应用相关技术，提高多媒体数据的处理能力和创作水平。
数字化多媒体是信息时代中重要的一部分，它融合了文字、图片、音频和视频等多种形式的媒体数据，将它们转化为数字信号进行存储、传输和处理。
数字信号处理技术在图像处理中的应用
数字信号处理技术在图像处理中的应用随着科技的不断发展，数字信号处理技术在图像处理中的应用也越来越广泛。
数字信号处理（DSP）是指通过数字计算机来处理信号的技术。
在图像处理中，数字信号处理可以帮助我们更好地处理和改善图像。
一、数字信号处理在图像处理中的应用图像处理是指对图像进行数字化，并对数字化后的图像进行分析和处理。
数字信号处理在图像处理中的应用主要涉及到以下几个方面：1、图像增强图像增强是指通过数字信号处理技术增强图像的对比度、亮度和清晰度等特征。
通过数字信号处理技术，我们可以将灰度值低的区域变亮，将灰度值高的区域变暗，从而使图像更清晰。
2、图像压缩图像压缩是指通过数字信号处理技术减少图像占用的存储空间。
通过数字信号处理技术，我们可以对图像进行有损压缩和无损压缩，从而减小图像占用的存储空间，方便存储和传输。
3、图像识别图像识别是指通过数字信号处理技术识别图像中的物体、人脸等特征。
通过数字信号处理技术，我们可以对图像进行特征提取和模式识别，从而实现图像识别。
4、图像分割图像分割是指通过数字信号处理技术将图像分成不同的区域。
通过数字信号处理技术，我们可以对图像进行边缘检测和像素分割，从而实现图像分割。
二、数字信号处理技术的优势数字信号处理技术在图像处理中具有以下优势：1、高效性数字信号处理技术可以对图像进行快速处理，不需要人工干预，从而提高图像处理的效率。
2、稳定性数字信号处理技术可以处理大量的图像数据，并保证处理结果的稳定性和一致性。
3、可重复性数字信号处理技术可以对图像进行精确的处理，并保证处理结果的可重复性，从而方便后续的图像分析和处理。
4、可扩展性数字信号处理技术可以通过算法的改进和硬件的升级，实现对更复杂图像处理需求的扩展和优化。
三、数字信号处理技术在图像处理中的应用案例1、数字图像增强数字图像增强是数字信号处理技术在图像处理中的常见应用之一。
例如，采用直方图均衡技术可以对图像进行灰度值的均衡处理，从而提高图像的对比度和清晰度。
数字图像处理-数字化与基本图像处理方法
人脸识别技术涉及到多个学科领域，如计算机视觉、机器学习、深度学 习等，其发展受到人工智能技术的推动。
遥感图像处理
遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星、飞机、无人机等平台上搭载的传感器所获取的图像信息 ，通过计算机算法进行加工处理和分析，提取有用的地理信息。
遥感图像处理涉及多个学科领域，如地理信息系统、计算机视觉、信号处理等，其应用范围广泛，包 括环境监测、城市规划、资源调查等方面。
滤波处理
滤波处理是一种常用的数字图像处理技术，用于消除图像中的噪声和干扰。通过 应用不同的滤波器，可以减少图像中的噪声，同时保留图像的边缘和细节。
常见的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器和边缘保持滤波器等。这些滤波器可 以根据不同的需求选择使用，以达到最佳的滤波效果。
边缘检测
边缘检测是数字图像处理中的一项重 要技术，用于识别图像中的边缘和轮 廓。通过检测边缘，可以提取出图像 中的重要特征，以便进一步分析和处 理。
利用数字图像处理技术实现机器视觉，使 计算机能够识别和理解图像内容，应用于 机器人导航、智能交通等领域。
数字图像处理的基本流程
图像采集
将现实世界中的图像转换为数字信号 ，通过相机、扫描仪等设备获取原始 图像数据。
01
02
图像预处理
对原始图像进行必要的调整和变换， 包括灰度化、噪声去除、对比度增强 等操作，以提高图像质量。
感谢观看
数字图像处理的应用领域
医学影像分析
安全监控
利用数字图像处理技术对医学影像进行预 处理、分割、特征提取和诊断分析，提高 医学诊断的准确性和效率。
通过数字图像处理技术对监控视频进行分 析，实现目标检测、跟踪和识别，为安全 监控提供技术支持。
图形图像数字化表示
对治疗后的医学影像进行分析，评估治疗 效果和病情变化。
遥感图像处理
01
遥感数据预处理
对遥感图像进行辐射校正、几何校 正等操作，提高数据质量。
变化检测
比较不同时相的遥感图像，检测地 物变化情况。
03
02
地物分类
利用遥感图像处理技术，对地物进 行分类和识别。
三维重建
利用多角度的遥感数据，重建地物 的三维模型。
数字图像的存储与传
01
02
03
压缩技术
采用压缩算法减少图像数 据量，便于存储和传输。
存储介质
数字图像可以存储在硬盘、 光盘、闪存盘等介质中。
网络传输
通过互联网或局域网传输 数字图像，实现远程共享 和访问。
03 图形图像数字化的应用领 域
计算机视觉
目标检测
利用图像处理和机器学习技术 ，自动检测图像中的物体，如
高性能计算与存储
分布式计算
利用高性能计算集群进行图形图像数 据的处理和分析，提高计算效率和响 应速度。
存储优化
数据压缩
采用先进的数据压缩算法，对图形图 像数据进行压缩，减少存储空间占用 和传输带宽需求。
采用分布式存储和缓存技术，对图形 图像数据进行高效存储和快速访问。
人工智能在图形图像数字化中的应用
特点
数字化后的图形图像具有可编辑 、可复制、可传输、可存储等优 点，能够方便地进行处理、传输 和展示。
图形图像数字化的重要性
提高处理效率
数字化后的图形图像可以通过计 算机软件进行高效的处理，如编 辑、修改、合成等，提高了工作
效率。
方便传输与分享
数字化后的图形图像可以通过互联 网进行传输，方便异地合作和分享。
图像数字化
（位置，灰度/颜色）
2.3.丄数字图像的表示 2.3.2图像数字化过程 2.3.3采样、量化参数与数字化图像间的关系
2.3・4图像数字化设备
2.3.2数字图像的表示
数字图像用矩阵来描述：以一幅数字图像F左上角像素中心为小 标扁 点，一幅m x n的数字图像用矩阵表示为：
f (0,0) f (0,1) f (0, n -1) f (1,0) f (1,1) … f (1, n -1) f (m -1,0) f (m -1,1)…f (m -1, n -1)
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。
数字化器是扫描仪、数码相机和数码摄像机。
二、扫描仪工作原理
扫描仪是图像输入的常用设备。其工作步骤是：
L将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上。
i 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 机构卷
卷输电露鬲 空制下带动装着光学系统和ccb鬲扫描夹与图稿进行相对 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 组史无镜，由光学透镜衆焦并进入分光骚，经过棱镜和红蓝三色滤 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。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越 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，质量 变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。下图为采样间 距福同时灰度 级数从256逐次减少为64、16> 8^ 4、2所得图後。
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❖ 作为彩色活动图像，就要考虑不同光 的波长，根据三基色原理，任何一种彩 色可以分解为红、绿、蓝三种基色。所
❖I=｛fr(x,y,t),fg(x,y,t),fb(x,y,t)｝
❖ 当图像内容不随时间变化时，我们称 之为静止图像。对黑白静止图像而言，
❖I=f(x,y)
❖ 通常我们将图像定义为矩形，这是由 于人眼的视野是有界的，因此图像在空
第二节 图像信号的数字化
一、
❖ 一幅黑白静止平面图像，比如 照片，其中各点的灰度值可以用 其位置坐标(x,y)的函数f(x,y)来描 述。
❖ 模拟图像数字化的基本过程包 括两个方面：采样和量化。
❖ 采样的实现只是完成了图像空间位置 的离散化，这时所得的信号还不是离散 信号，还需要将样点值的取值进行离散 化。
图4.1 图像通信和图像质量关系模型图
四、 图像质量的主观评价
❖1. 一般图像质量的主观评价
❖ 图像质量的主观评价就是以人作为图 像的观察者，对图像的优劣作出的主观 评定。
❖ 选择主观评价的观察者应考虑这样两 类人：一类人是未经过任何训练的所谓 “外行”观察者；另一类是训练有素的 所谓“内行”观察者。
❖H=－log2p
❖3. 平均码字长度 ❖4. 编码效率 ❖5. ❖6. 压缩比
三、 图像质量评价概述
❖ 图像质量的含义可以包括两个方面 ，一是图像的逼真度（Fidelity），另一 个是图像的可懂度（Intelligibility)。图 像的逼真度用来描述被评价图像与标准 图像的偏离程度；而图像的可懂度则是 用来表示图像能向人或机器提供信息的 能力。
图像信号数字化
第一节 图像信号及质量评价
一、 景象、图像和数字图像
❖ 一幅平面运动图像所包括的信息首先 表现为光的强度I（Idensity），它是随空 间坐标（x，y）、光线的波长(λ)和时间 (t) 而变化的，因此，图像函数可以写 成：
❖I=f(x,y,λ,t)
❖ 若只是考虑光的能量而不考虑光的波 长时，在视觉效果上只有黑白深浅之分 ，而无色彩变化，此时的图像称为黑白
二、 常用术语
❖1.❖ “信息”是我们经听到的一 个词，有些类似于“消息”。其实 ，“信息”与“消息”是很不同的 两个概念。消息是由符号、数字、 文字或语音组成的表达一定含义的 一个序列。
❖2.
❖ 信息是对事件不确定性的一种描 述，显然存在一个如何定量测量信 息的问题。消息中所含信息量的多 少显然与消息不确定性的程度有关 。
❖ 图像质量的主观评价一般可以 分为两种类型：绝对评价和相对评
些事先规定的评价尺度或自己的经 验，对被评价的图像提出的质量判 断。
❖2. 电视图像质量的主观评价
❖ QTV=f(X1，X2，X3，X4，X5，Xi，Xj， Xk)
❖ 在上式中，X1、X2、X3、X4、X5分别 是与杂波、回波、清晰度、对比度、亮 度相对应的变量。Xi、Xj、Xk分别是与观 察者类型、试验图像类型、观察条件相 对应的变量。
❖ (2) 占用频带较宽。与语音信息相比 ，占用的频带要大几个数量级。
❖ (3) 图像中各个像素是不独立的，其 相关性大。就电视画面而言，同一行中 相邻两个像素或相邻两行间的像素，其 相关系数可以达到0.9，而相邻两帧之间 的相关性比帧内的相关性还要大一些。
❖ (4) 处理后的数字图像需要人来进行 观察和评价，因此受人的因素影响较大 。
❖3.
❖ 信息熵冗余也称为编码冗余。
❖4.
❖ 图像中所包含的某些信息与人 们的一些先验知识有关
❖5.
❖ 在多数应用场合中，人眼常常就是图 像信息的最终接收者，如果能够充分的利 用人眼的视觉特性，就可以在保证所要求 的图像主观质量的前提下实现较高的压缩 比，这就是利用了视觉冗余度。
❖0≤x≤Lx；0≤y≤Ly
❖ 通常约定：图像的灰度值大，表示亮
❖0≤f(x,y)≤Bm
❖
❖ (1) 信息量大。如一幅256×256低分 辨率黑白图像，其数据量达到64kbit；对 高分辨率彩色512×512图像，数据量则 达786kbit；对24 bit真彩色静止图像，若 分辨率为1000×1000则会产生3Mbit的 数据量。
三、 量化
❖1.
❖ 均匀量化是一种最简单的量化。均 匀量化的量化区间是均匀化分的。经 过采样的图像，只是使其成为在空间 上离散的像素阵列，而每一个像素的 亮度值还是在某一个范围内的连续量 ，必须将它转化为有限个离散值并用 不同的码字来代替才能成为数字图像 。
❖2. 非均匀量化
❖ 从量化值的选取来看，qi是某一小区间所有 取值的代表值，是一个确定值。量化间隔取得 越大，引入量化误差越大。所以，当概率密度 p(z)较小时，所选取的量化区间的长度可以大 一些；若在某一段区间内概率密度p(z)大则所 选取的量化区间就应小一些。用这种方法来达 到统计意义上每个像素平均量化误差最小的目 的。也就是说，当p(z)不是常数时，量化区间 的选取长度是不一样的，这就是非均匀量化。
二、 采样
❖ 采样的主要问题是：图像f(x,y)的采样 密度选为多大，才不至于丢失原图像的 信息。
❖ 所谓理想采样是指原图像信号与理想 抽样函数相乘所得的采样函数，这里的 理想抽样函数是一理想单位冲击脉冲阵 列。
图4.2 二维采样
(1)
❖ 为满足抽样定理的要求，要求抽样频 率fs大于二倍信号最大频率fc。为严格限 制信号带宽，在采样前一般要加前置滤 波器。
第三节 数字图像编码及几种 常见的编码方法
一、 图像压缩编码的必要性和可能性
❖1.
❖ 一幅拍摄于教室的照片，其背景是一 堵墙，那么图像的某些区域是均匀着色 的，或称为高度相关的，对图像中书桌 也是一样。这种情况称为空间相关或空 间冗余。
❖2.
❖ 设想拍摄于教室的视频录像， 可以注意到各帧之间的差别很小 ，因为在工作时人移动较少。这 种情况称为时间相关或时间冗余 。
(2)
❖ 在实际应用中的采样信号并不是理想 的冲击函数，实际的脉冲都是有一定宽 度的，这就会引入高频失真。这就是所 谓的孔径效应。
(3)
❖ 在恢复成原图像信号时，要用 到接收滤波器，由于在实际中不可 能有理想滤波器，在恢复图像信号 时必将产生某种程度的噪声，这种
(4)
❖ 对图像信号的采样是在固定的 时间周期内进行的，抽样脉冲的间 隔周期是由时钟信号来控制的。