02图像的数字化与显示
数字图像处理(第二版)章 (2)
第2章 数字图像处理基础
2.2 数字图像类型
第2章 数字图像处理基础
为了减小量化误差,引入了非均匀量化的方法。非均匀量 化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量 化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度 值频繁出现的灰度值范围,量化间隔取小一些; 而对那些像 素灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异,所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方 案,因此,实用上一般多采用等间隔量化。
第2章 数字图像处理基础
3. 索引颜色图像 在介绍索引颜色图像之前,首先来了解PC机是如何处理颜 色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样的,即可 以从图像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜 色通常称为RGB颜色。颜色深度为24位每像素的数字图像是目前 所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像,由于它 所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围,故将其称为 “真彩色”。在早期,由于技术上和价格上的原因,计算机在 处理时并没有达到24位每像素的真彩色水平,为此人们创造了 索引颜色。索引颜色通常也称为映射颜色。在这种模式下,颜 色都是预先定义的,并且可供选用的一组颜色也很有限。索引 颜色的图像最多只能显示256种颜色。索引颜色通常称为调色板。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义,当打开该文件时,构成 该图像具体颜色的索引值就被读入程序,然后根据索引值在调 色板中找到对应的颜色。
b=M×N×Q (b)
计算机图形学教案
计算机图形学教案【引言】计算机图形学是研究计算机如何生成、处理和显示图像的一门学科。
随着计算机技术的迅猛发展,图形学在多个领域都有着广泛的应用,比如游戏开发、动画制作、虚拟现实等。
本教案旨在介绍计算机图形学的基础知识和应用,帮助学生全面了解图形学的概念、原理和技术。
【一、基础知识】1. 图形学概念图形学是指通过计算机生成、处理和显示图像的学科领域。
它不仅包括了对形状、颜色和纹理的描述方法,还包括了图像的渲染、动画和交互等技术。
2. 图像表示方法介绍了图像的表示方法,包括位图(bitmap)和矢量图(vector)。
位图是将图像划分成像素点,每个像素点可以用颜色值表示;矢量图是通过描述图形的几何属性和参数来表示图像。
3. 基本几何图形讲解了常见的基本几何图形,比如点、线段、多边形等,并介绍了它们在计算机图形学中的表示方法和应用。
【二、图形生成】1. 二维图形生成介绍了二维图形的生成算法,包括直线生成算法、圆生成算法和多边形生成算法等。
通过这些算法,可以实现在计算机屏幕上绘制各种几何图形。
2. 三维图形生成讲解了三维图形的生成方法,包括线框模型生成、曲面生成和立体图形生成等。
通过这些方法,可以构建出逼真的三维图像,并进行灯光渲染和纹理映射。
【三、图形处理】1. 图像变换介绍了图像的平移、旋转、缩放和翻转等基本变换操作。
通过这些变换,可以改变图像在屏幕上的位置、大小和方向。
2. 图像剪裁讲解了图像剪裁算法,包括直线裁剪、多边形裁剪和曲线裁剪等。
通过这些算法,可以实现对图像进行裁剪,去除不需要显示的部分。
3. 图像填充介绍了图像填充算法,包括扫描线填充和种子填充等。
通过这些算法,可以实现对闭合图形的填充,使其显示出实心的效果。
【四、图形显示】1. 数字化显示讲解了如何将图像数字化,通过将图像分成像素点,并使用颜色值来表示每个像素点的方法,实现在计算机屏幕上显示图像。
2. 图像渲染介绍了图像渲染算法,包括光栅化渲染和线框渲染等。
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
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第3章 MATLAB数字图像处理基础
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章 数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步,在许多应用领域受 到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,如:航空航天、生物医学工程、工业检测、 机器人视觉等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率越低,质量差, 严重时出现马赛克效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率越高, 图像质量好,但数据量大。同时采样的孔径形状,大小与采样方式有关。如图3-6所 示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N,灰度级数 为的图像,其图像数据量为M×N×g(bit),量化等级越多,图像层次越丰富,灰 度分辨率越高,图像质量就越好,数据量大;反之,量化等级越少,图像层次欠丰 富,灰度分辨率越低,会出现假轮廓现象,图像质量就越差,数据量小。如图3-9所 示(但由于减少灰度级可增加对比度,所以在极少数情况下,减少灰度级可改善图 像质量)。所以量化等级对图像质量至关重要,在对图像量化时要根据需求选择合 适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星 发射中心拔地而起奔赴太空,这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是 航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站 不同,返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限,传统的视频通信技术影响返回舱 图像的分辨率和画质。如图3-1所示,在神舟十三号及以前的飞船中,返回舱图像的 有效分辨率仅为352×288,难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
02 计算机内信息的数字化表示
示例: 示例:
(1011.1) 2 = 1×23+0×22 + 1×21 + 1 ×20 +1 × 2-1 +0× 1×
= 8 + 0 + 2 + 1 + 0.5 = (11.5)10
编码和数制
八与十六进制之间的转换
整数从右向左 小数从左向右
三位并一位
二进制
一位拆三位 四位并一位
八进制
二进制
一位拆四位
Word) 字(Word) 一条指令或一个数据信息,称为一个字。 字是计算机进行信息交换、处理、存储的 基本单元。计算机一次能处理的二进制数 计算机一次能处理的二进制数 字长 CPU中每个字所包含的二进制代码的位数, 称为字长。字长是衡量计算机性能的一个 重要指标。
四、常见名词
指令 指挥计算机执行某种基本操作的命令称为指 令。一条指令规定一种操作,由一系列有序 指令组成的集合称为程序。 容量 容量是衡量计算机存储能力常用的一个名词, 主要指存储器所能存储信息的字节数。常用 的容量单位有B、KB、MB、GB,它们之间 的关系是:1KB=1024B,1MB=1024KB, 1GB=1024MB。
十六进制
编码和数制
示例: 示例: 100 110 110 111 . 010 100
(4
6
6
7 . 2 4 )8
Hale Waihona Puke 0001 1011 0111.0100 ( 1 B 7 . 4 )16
三、计算机采用二进制的好处
1. 2. 3. 4.
技术上容易实现。 运算规则简单。 可以方便的进行逻辑运算。 与十进制之间关系简单,转换容易 实现。
二、进位计数制
光电图像处理答案
光电图像处理答案Chapter01 绪论1.光电成像技术可以从哪⼏个⽅⾯拓展⼈的视觉能⼒?请每个⽅⾯各举⼀例。
可以开拓⼈眼对不可见辐射的接收能⼒;变像管、红外夜视仪可以扩展⼈眼对微弱光图像的探测能⼒;像增强器可以捕捉⼈眼⽆法分辨的细节;电⼦显微镜可以将超快速现象存储下来;数码摄像机2.为什么CMOS 图像传感器的像素⼀致性要⽐CCD 差?CCD 的每个像元都通过同⼀个放⼤器及电荷/电压转换器进⾏处理,⽽CMOS 图像传感器的每个像元都有独⽴的放⼤器和转换器,由于⼯艺差别,导致像素⼀致性降低。
3.图像处理技术有哪些⽤途?为每种⽤途举出⼀个应⽤实例。
通过增强技术和变换技术来改善图像的视觉效果。
⼴告与平⾯设计;数码照⽚处理对图像进⾏分析以便从图像中⾃动提取信息。
红外成像制导;医学图像分析对图像进⾏编码、压缩、加密等处理,便于图像的存储、传输和使⽤。
图像⽔印4.举出⽣活中使⽤微显⽰技术的例⼦。
家⽤背投电视;商⽤投影仪;近眼显⽰器Chapter02 光度学与⾊度学1.⽇常⽣活中⼈们说40W 的⽇光灯⽐40W 的⽩炽灯亮,是否指⽇光灯的光亮度⽐⽩炽灯的光亮度⾼?解释此处“亮”的含义。
不是。
⼈们所说的“亮”,并⾮指光度学中的物理量-亮度,⽽是指光通量。
在相同的供电功率条件下,⽇光灯由于发光效率较⾼,发出的光通量⽐⽩炽灯要⼤,照明效果更好,主观上认为更“亮”。
2.设有⼀个光通量为2000lm 的点光源,在距点光源1m 的地⽅有⼀个半径为2cm 的圆平⾯,点光源发出的经过圆平⾯中⼼的光线与圆法线夹⾓为60 度,求圆平⾯表⾯的平均照度。
由于圆平⾯的直径远⼩于到点光源的距离,因此可作近似计算。
照度E=(φ*ω/4π)/S,其中ω=(0.02*π^2cos60)/(1^2)。
3.设有⼀台60 英⼨的投影机,幅⾯⽐为16:9,投影屏幕的反射率为80%。
已知投影光源(⾼压汞灯)向屏幕发出的总光通量为1000lm,试求屏幕亮度。
多媒体技术02_图像
图像的技术参数
不同的分辨率扫描同一张照片
A:200dpi
B:50dpi
图像B放大四倍 图像 放大四倍
图像的技术参数
图像分辨率
照片 5寸(5*3.5) 5*3.5) 6寸 (6*4) 7寸 (7*5) 10寸 10寸(10*8) 300dpi
一张5寸的照片, 一张5寸的照片, 扫描, 扫描, 然后数码冲 印成10 10寸 印成10寸, 如何达 到较好的效果? 到较好的效果?
图像的色彩——HSB模式 图像的色彩——HSB模式
饱和度(Saturation) 色光的纯度 色光的纯度 颜色的纯粹程度或颜色的深浅程度 与标准色彩中掺杂的其它颜色有关
不完全饱和
完全饱和
不完全饱和
不同亮度和饱和度的同一张图片
图像的色彩——HSB模式 图像的色彩——HSB模式
亮度/明度(Brightness) 亮度/明度(Brightness) 光波的幅度 光波的幅度 指彩色所引起的人眼对明暗程度的 感觉, 感觉,即色彩明暗深浅的程度
图像的色彩——RGB模式 图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式 三基色原理 计算机对色彩的表示
R255
R255 R255 B255 R255 G255 B255 G255 G255 B255 B255 G255
图像的色彩——RGB模式 图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式 适合于彩色显示器
图像的技术参数
图像深度 指位图中用于记录每个像素点数据 颜色)所占的位数 bit) 位数( (颜色)所占的位数(bit) 它决定了彩色图像中可出现的最多颜 它决定了彩色图像中可出现的最多颜 色数,或者灰度图像中的最大灰度等 色数,或者灰度图像中的最大灰度等 级数。 级数。
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。
数字图像处理及基本知识
.
下图是用传感器阵列获取数字图像的过程
照射(能)源
成像系统
场景元素
(内部)图像平面
.
输出(数字化后的) 图像
右图所示的传感器 阵列是二维的,主要优点 是把图形能量聚焦到阵列 表面一次就能得到完整的 图像。
.
(2)图像函数
图像是用某一技术手段获得的、能为人的视 觉系统所感受的信息形式。
由图可见,变化剧பைடு நூலகம்的图像 与变化缓慢的图像其差值的 分布是不一样的。
图2—3 帧差值信号分布密度特性
.
2.6 常用的图像文件格式
数字图像在计算机中是以图像文件的形 式存放的,图像文件的格式一般包含文件数 据的存储形式、大小、起止位置等内容。
BMP
常用的静态图像文件格式
GIF TIFF
JPEG
.
(1) BMP文件格式 定义: BMP文件又称为位图文件
像信息进行简单的分类。概括起来,图像信息大致可 分成三类,即:符号信息 景物信息 情绪信息。
.
(1)符号图像信息 一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或抽
象的事物。例如文字,利用文字可组成文章,可以 看成是用二值图像的形式携带这篇文章的寓意。最 有代表意义的符号图像信息是电路图、机械图、建 筑图等,它们都是用二值图像的形式向人们提供信 息的。符号信息是以某一规则排列的记号,因此, 在传送及处理中只要能表达清楚就可以了,它允许 有较大的压缩。
.
①TV型的自然风景:常见有的图片,如肖象、风景画、建筑物照片等。 ②空间摄影照片和地球资源探测图片:这类图片的特点是往往没有
适宜的方向,构图不十分明显,除了海岸线外,没有可区别的形状。
医用成像器械分类新版
用于 X 射线源组件、影像接收装置等部件的悬吊、支 撑。
立式摄影架、电动立式摄影架 立式摄影架
用于医疗机构作口腔科 X 射线胶片摄影时夹持、固定 牙片或数码影像采集器使用。
口腔 X 射线摄影固定支架、口腔 X 射线摄片架
与高压注射器配套使用。
高压注射器针筒、造影剂高压注射器针筒、一次性使 用高压注射器针筒、高压注射连接管
线机 01 X 射线 计算机体 层摄影设 备(CT) 01 X 射线高 压发生器
02 X 射线 管
03 X 射线 管组件 04 限束 装置
01 X 射线 影像增强 器、X 射线 影像增强 器电视系
统 02 X 射线 探测器、X 射线探测 器及其影
像系统 03 X 射线 摄影用影 像板成像 装置(CR) 04 X 射线 感光胶片 05 医用增
X 射线管组件、医用诊断 X 射线管组件 X 射线限束器
X 射线影像增强器、X 射线影像增强器电视系统
X 射线平板探测器、X 射线 CCD 探测器、X 射线动态 平板探测器、数字化 X 射线成像系统、牙科数字化 X 射线成像系统、口腔数字化 X 射线成像系统、X 射线
平板探测器及其影像系统
X 射线摄影用影像板成像装置、影像板扫描仪、牙科 影像板扫描仪
透视 X 射线机、数字化透视 X 射线机
Ⅱ
在成像介质上转化为动态影像的通用 X 射线设备。
通常由 X 射线发生装置、探测器、信息分析和显示系统组成,
09 X 射线 还可能带有患者支撑装置。根据不同密度的骨骼和组织对 X 射 用于通过对人体的 X 射线衰减测量,评估患者骨骼及 骨密度仪 线的吸收程度不同,将接收到的带有人体信息的数字信号输入 邻近组织的骨密度和矿物质含量,供临床诊断用。
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显示功能:
显示的类型,黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表(LUT,look -up table) 重叠显示、动态显示等。
指标3
帧存容量:图像硬件系统内部,图像存储体容 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512512或10241024)/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83bit/84bit),新增的通道用于图像 叠加处理。
优于46db
1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO
带稳压直流DC12V±10%
-20℃~+50℃ 自动AUTO 自动AUTO 380公克 60(宽)×50(高)×102(深)
摄像管
摄像机中利用电子束扫描把景物的光学 图像转换成电信号的一种真空电子管。
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。
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较长的 等待时间。 图像格式的种类繁多,JPEG格式。
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。
可移动存储器
CompactFlash卡(CF) SmartMedia卡(SSFDC) ATA Flash
2.2.2图像数字化器的性能
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
计算机图像基础
图像数字化
数字化:将一幅图像从原来的形式转化为数字形 式的过程。 扫描、采样、量化构成了数字化过程
图像数字化--术语
扫描 对一幅图像内给定位置的寻址 把图像划分为矩形网格,即光栅 扫描的最小单元为像素
图像数字化--术语
采样 在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值 传感元件将光亮度转化为电压值。 对图像信号的定义域离散化 量化 将测量的灰度值用整数表示 通过模数转化器实现 对图像信号的值域离散化
一阵抢夺,学生头顶头抢着用放大镜观看。
“看到了吗?”伴随着学生的骚动和惊讶,我开始发问,“ 谁来回答?”„„ “她们都是麻子!!!”
2.1 图像
图像:是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界 而获得的,可以直接或间接作用于人眼,进而产生视知觉 的实体。 图像种类: r射线图像、X射线图像、紫外线图像、可见 光图像、红外线图像、微波图像、无线电波图像、交流电 波图像,3-D图像、彩色图像、多光谱图像、立体图像和 多视图像,序列图像、深度图像、纹理图像、投影重建图 像„„
2.3 图像存储
表示图像常使用两种不同的方式,一种是矢量表示形式, 另一种是光栅(也称位图或像素图)表示形式。图像文件 可以采用任一种形式,也可以结合使用两种形式。 图像文件格式: (1) BMP格式 (2) GIF格式 (3) TIFF格式 (4) JPEG格式
2.4 图像的像素
显示器、打印机等的像素
图像的像素—位置
两个像素邻接的两个必要条件是 两个像素的位置在某种情况下是否相邻 两个像素的值是否满足某种相似性 邻接(adjacency)类型 4-邻接 8-邻接 m-邻接
图像的像素—位置
4-邻接(adjacency)定义 对于具有值V的象素p和q 如果q在集合N4(p)中则 称这两个象素是4-邻接 的 8-邻接(adjacency)定义 对于具有值V的象素p和q 如果q在集合N8(p)中则 称这两个象素是8-邻接 的
数字图像处理第2章采样量化图像格式
又称输出分辨率,是指打印机输出图像时每英寸的点数(dp i)。打印机分辨率也决定了输出图像的质量,打印机分辨率越高, 可以减少打印的锯齿边缘,在灰度的半色调表现上也会较为平滑。 打印机的分辨率可达300-1200 dpi。
4) 扫描仪分辨率
单位长度上采样的像素个数。台式扫描仪的分辨率可以分
• 曲线3:
质量
细节较多的球赛观众图像 k
5
4 32 64 128 256 N
总结
一般,当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像 可采用如下原则:
(1)对缓变的图像,应该细量化,粗采样,以避免假轮廓。
(2)对细节丰富的图像,应细采样,粗量化,以避免模糊。 对于彩色图像,是按照颜色成分——红、绿、蓝分别采样和量
2.3.3 用传感器阵列获取图像
传感器阵列
2.4 图像数字化技术
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。
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1)
g(i,
j)
g(1,0)
z 蓝 (Blu e) 品 红 (Magenta )
青 (Cyan ) O 红 (Red) x
绿 (Gre en) 黄 (Yello w) y
(2) 数字化采样一般是按正方形点阵取样的, 除此之外还 有三角形点阵、正六角形点阵取样。
(3)以上是用g (i, j)的数值来表示(i, j)位置点上灰度级值的
大小,即只反映了黑白灰度的关系, 如果是一幅彩色图像, 各点
的数值还应当反映色彩的变化,可用g (i, j, λ)表示,其中λ是波 长。如果图像是运动的,还应是时间t的函数,即可表示为g (i, j, λ, t)。
如何理解图形、图像的数字化
如何理解图形、图像的数字化作者:胡曼花来源:《读写算》2013年第10期【摘要】通过学习图形、图像的数字化表示,逐步理解图形、图像数字化原理,在教学中采取先行组织者教学策略,首先采取讲授法,讲解彩色图形、图像的数字化表示方法,然后再组织学生分析黑白图像和灰度图像的数字化表示,并利用软件处理进行验证,从而理解图形、图像的数字化。
【关键词】图形图像数字化实行高中新课程改革已经是第五个年头了,高中信息技术也是第五年,五年来我一直坚守在第一线,教授高中信息技术。
送走了学生近2000人,其间不断摸索,找出适合自己学校和学生的教学方法,分析教材,分析学生,找问题,想办法,完成了教学任务。
今天,主要对选修模块之一的多媒体技术应用中第二章第二小节图形、图像的数字化谈谈自己的心得。
每次讲到这一节,我感觉很抽象,学生并不能完全理解,而且很吃力,我讲得累,学生们听得也累。
大多是让学生去体验图形、图像在表达信息时的效果和特点上下功夫,了解图形、图像的数字化即可。
至于原理往往讲不透彻,我一直在研究到底要把握什么样的度是最合适的。
我每上完平行班中的一个班的课后,就反思很多,自己找个本子记下来,起名为“反思本”,把每堂中的讲课情况回顾一遍,先看教学总任务是否完成,然后各程序流程、细节是否讲到位,学生的反应如何,这样讲是否合适,还有没有更好的办法。
这样有时候我很为第一次讲的班觉得吃亏,再其后的每遍都会有所补充,弥补不足之处,于是到最后一遍也是最后一个班的时候,感觉讲得最到位,而且恰到好处。
我总是在想,真是活到老学到老,每一次上讲台都能找到需要再学习的地方,所以我感动这个职业,很能激励人去学习,去上进。
现在我们来分析这一节的内容。
图形、图像的数字化,教学目标是体验图形、图像在表达信息时的效果和特点,了解表达中对图形、图像的需求;明确运用图形、图像是实现有效表达、交流的重要方法;感受图形、图像在人类表达、交流中的重要作用;理解图形、图像的数字化原理。
数字化医学影像,可以对图像进行后处理,以提高图像的显示能力.
数字化医学影像,可以对图像进行后处理,以提高图像的显示能力。
医学图像后处理已经成为临床实用技术,也是计算机在影像学科应用的主要内容之一。
1、多窗口显示图像,便于对比诊断。
2、对图像进行放大\缩小、局部放大的操作。
3、对图像进行水平翻转、垂直翻转、逆时针90度旋转的操作。
4、对图片进行尖锐、平滑、正\负像显示模式、热金属着色的操作。
5、定位线操作:提供锁定定位线模式,可进行标注报告中的图像的定位线、标注影像列表中所有图像的定位线和标注选择图像的定位线。
6、标注功能:提供箭头标注和文字标注。
7、测量:距离测量、角度测量和面积测量,同样可以标注在图像中。
8、窗宽窗位调节工具:根据不同的检查部位,人性化的调整相应的窗宽窗位。
例如:腹部窗宽窗位、头部窗宽窗位、胸部窗宽窗位、脊柱窗宽窗位、椎骨窗宽窗位等等。
图像处理 第2章图像的数字化与显示
87
85 134 216 209 172
104 123 166 161 155 160 205 229 218 181 125 131 172 179 180 208 238 237 228 200 131 148 172 175 188 228 239 238 228 206 161 169 162 163 193 228 230 237 220 199
图像空间分辨率的实例 将脸部区域 降低空间分 辨率
12
第2章 图像的数字化与显示 二、图像幅度分辨率
一幅453×374的图像,逐次把灰度级从256减小到2
256级灰度
128级灰度
64级灰度
32级灰度
16级灰度
8级灰度
4级灰度
2级灰度13
第2章 图像的数字化与显示 二、图像幅度分辨率 图像幅度分辨率变化产生的效果 保持图像空间分辨率不变,将图像灰度级数逐次减半, 可以看到图像的灰度平滑区会出现虚假轮廓现象。随着灰 度级数的减少,也就是幅度分辨率的降低,图像的效果越 来越差。
f s ( x, y) f
设f(x,y)的傅里叶变换为F(u,v),若 uc 和 vc 分别是 F(u,v)函数的最大空间频率,则只要采样间隔满足条 件 x
1 1 y 和 ,此时 2vc 2uc
f s ( x, y) 可以无失真地重
建原图像f(x,y)。
2
第2章 图像的数字化与显示
内 容
§2.1 均匀采样和量化 图像的数字化 §2.1.1
§2.1.2 §2.1.3
§2.2
图像的数据量 图像的分辨率
非均匀采样和量化 非均匀采样 非均匀量化
§2.2.1 §2.2.2
3
第2章 图像的数字化与显示 §2.1 §2.1.1 均匀采样和量化 图像的数字化
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)。
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2 数字图像处理和光学图像处 理
图像是成像系统对物体反射和透射的反 应。 光学系统可以对图像进行处理。 傅里叶变换和滤波处理。
3 图像的噪声分析
噪声:妨碍人们感觉器官或系统传感器 对所接收的信源信息进行理解或分析的 各种因素。 噪声一般为不可预测的信号,只能用概 率统计的方法去认识。 通常用来描述噪声的特征量有均值、方 差、功率等。
f (0, 0) f (1, 0) f ( x, y ) f ( M 1, 0) f (0,1) f (1,1) f (0, N 1) f (1, N 1) (2.4) f ( M 1, N 1)
f ( M 1,1) 第2章图像的数字化与显示数字图像获取
图像获取过程
光
光源
对象物
A/D转 换单元
摄像单元
图像存 储单元
计算机
2.1 连续图像的数学描述
一幅图像可以被看作是空间各点光强 度的集合。对于二维图像而言,我们可 以简单地把光强度 I 看作是随空间坐标 (x, y)、光线波长 和时间t 变化的连 续函数,其数学表达式为:
这就是扬-赫姆霍尔兹(Young—Helmholtz)的
色觉三原色学说。
另一方面,也有对三原色假说持反对立场的人, 特别是扬-赫姆霍尔兹的三原色为红、绿、紫。 据经验,黄色用红色和绿色混合而成是难于理 解的。也就是说,用他的三原色假说不能说明 黄色的纯色性。提出这一反对论点的代表人物 是赫林(Hering)。
亮度对比和颜色对比
一般情况,在相同亮度的刺激下,背景亮度不 同所感觉到的明暗程度也不同。图中的圆环的
亮度是一样的,但是,由于左右两边的背景不
同,看到的圆环两边的明暗程度也不一样,背 景暗会觉得圆环亮一些;背景亮会感觉圆环较 暗。在观察颜色的场合也一样,在图形的色度 一样,但背景颜色不一样时,感觉到的图形的
光觉和色觉
眼睛对光的感觉称为光觉,对颜色的感觉称为色觉。 这是眼睛的基本特性。 1) 、光觉门限及亮度辨别门限
光觉门限:把产生光觉的最小亮度叫做光觉门限或光觉阈。 光觉门限是指产生光觉的最小值,而辨别门限是指辨别亮度 差别而必须的光强度差的最小值。
2) 、有关色觉的学说
自1730年牛顿成功地分解了太阳光谱以来,
形使我们感觉下边的一条线段较长;
(b)使我们看到斜线是错位的;
(c)中原本是二条平行的直线,可给我们的感觉却是二 根弯曲的线;
(d)本来是互相平行的三条线,可我们看到的却
是不平行的了;
(e)中左边和右边两图中央的圆是相同的,但我 们都觉得右边的要大。所有这些均是由错视造 成的。
就图像本身的客观性质而言,至今尚未 找到一个更加贴切的数学模型来表达图 像的内在实质。同时对于视觉器官以及 人的生理和心理特性的研究也远未穷尽。 在深入研究各种处理方法的同时,要对 图像信号的统计特性及视觉特性这一带 有根本性的理论问题给予充分的注意。
其中矩阵中的每个元素代表一个像素
假定图像尺寸为M、N,每个像素所 具有的离散灰度级数为G,这些量分别取 为2的整数幂m,n,k,即M=2m,N=2n, G=2k,那么存储这幅图像所需的位数是:
b M N k
如果图像是矩形? 图像尺寸的增加,所需的存储空间?
2.2.2 二维采样 图像在取样时,必须满足二维采样定 理,确保无失真或有限失真地恢复原图 像。 采样时的注意点是:采样间隔的选取。 采样间隔取得不合适除了画面出现马赛克 之外,还会发生频率的混叠现象。
三原色假说和相对色假说考虑方法是对立的,
本世纪也有提倡一种折衷的假说,如LaddFranklindel发展假说,Hart-ridgedel多色 假说等等。最近采用物理手段研究生理学的方 法发展很迅速。
光度学及色度学原理
亮度和颜色是进入眼睛的可见光的强弱及波长成份
的一种感觉的属性。从某一入射光产生的亮度和颜 色的感觉无法测定,并且这种因人而异的感觉也不 能比较。既使对同一个人来说,由于观察条件不同 感觉也不一样。
认为光的波动经过神经传到大脑,由于波长不同而
产生不同颜色感觉的这一假说至今还在提倡。
Young (1801)认为颜色不是光的物理性质而是 一种感觉现象。后来赫姆霍尔兹(Helmholtz)
发展了这种假说,认为视网膜有三种色细胞,
由于光学反应引起三种视神经纤维的兴奋,由
此又引起大脑三种神经细胞兴奋而产生色觉。
数字图像类型
几种基本数字图像类型:
二值图像 灰度图像 索引图像 RGB图像(真彩图像) 其他图像
二值图像:
图像的灰度级别仅有2个,即0和1。 通常用于文字图像。 每个像素只用1bit表示。 图像灰度通常有较大的取值范围,常用的为256级 ,即灰度值域为[0,255]。 0表示黑色,255表示白色,其他灰度为从黑到白的 变化情况。 每个像素所需的字节数根据其灰度的变化范围不同 二不同。256级灰度图像每个像素需用8bit表示。
I f ( x, y, , t )
如果只考虑光的能量而不考虑其波 长,则图像在视觉上表现为灰色影像,称 之为灰度图像 :
I f ( x, y, t )
I 静止灰度图像 : f ( x, y)
一般地,一个完整的图像处 理系统输入和显示的都是便于人眼观察 的连续图像(模拟图像)。为了便于数 字存储和计算机处理可以通过数模转换 (A/D)将连续图像变为数字图像 。
光电转换器件噪声 摄像器件噪声 前置放大噪声 光学(介质)噪声
3 图像的噪声分析
噪声的模型:按噪声对信号的影响可分 为两类:
加法性噪声:输出信号是噪声和信号的叠加, 与信号无关。 乘法性噪声:输出是信号与受噪声影响的信 号的和。
3 图像的噪声分析
一些重要的噪声模型:
高斯噪声:
补充知识:图像的其他特性
1 图像信息中的视觉研究
人的视觉系统是图像系统的最后终端。 人的直觉在选择一种技术是起到核心作 用。 人的视觉系统是一个结构复杂、性能优 越的图像系统。
1 图像信息中的视觉研究
视觉信息的产生、传递和处理
人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的 视觉中枢构成。 当眼球被适当地聚焦时,从眼睛外部物体来 的光在视网膜上成像。 成像的视觉信息由眼球经视神经传送到大脑 视区。 大脑的视觉中枢对视觉信息进行加工处理。
1 p( z ) e 2
( z )2
2 2
图2.1 图像的数字化过程
(c)像素
(d)灰度级
图2.1 图像的数字化过程
灰度图像描述示例
取样和量化的结果是一个矩阵。假 如一幅连续图像f (x, y)被取样,则产生的 数字图像有M行和N列。坐标(x, y)的值变 成离散值,通常对这些离散坐标采用整数 表示 :
4行5列图像的坐标-》
图2.2
一幅行数为M、列数为N的图像大小为 M×N的矩阵形式为:
色度也不一样。
刺激的亮度和色度受周围背景的影响而使其产 生不同感觉的现象叫同时对比现象。这里包括亮
度对比和颜色对比。另外,在二个刺激相继出现
的场合,后续刺激的感觉受到先行刺激的影响,
这种现象叫相继对比。
1 图像信息中的视觉研究
视觉和图像处理的关系
对图像的认识或理解是由感觉和心理状态决定的,或者说, 与图像内容和观察者的心理因素有关。 画面组成和视觉心理有关。 视觉的时空频率分析。时间特性是指对光刺激的过渡反应特 性,如闪烁,运动等。空间特性是指对空间变化的信号的反 应。典型的特性是马赫效应和同时对比现象。 马赫效应是一种轮廓增强现象。一幅明暗图像,一边亮一边 暗,中间过渡是缓慢斜变的,当观看这样的图像时,视觉的 感觉是亮的一边更亮,暗的一边更暗,同时靠近暗的一边的 亮度比远离暗的一边要亮,而靠近亮的一边比远离亮的一边 显得更暗。
形状感觉与错视 视觉系统所感觉到的物体的形状并不是简单的投 影到视网膜上的原封不动的形状。对形状的感觉 受到物体自身形状及周围背景的影响。这类影响
是多种多样的,有神经系统引起的错视现象也有
心理因素的作用。
视觉的心理因素
视觉的空间特性
视觉的空间特性
几个著名的几何学的错视图形的例子。
(a)本是两条相等的线段,由于两端加了不同方向的图
3 图像的噪声分析
噪声来源:
外部噪声:系统外部干扰,如天电干扰或电 磁波。 内部噪声:
光电的基本性质所引起的:如电子随机运动。 机械运动产生:容易电流不稳。 元器件噪声:如光学底片的颗粒噪声。 系统内部设备电路噪声:如CRT偏转电路二次发射电 子等。
3 图像的噪声分析
图像系统常见噪声:
0 160 80 G 255 255 160 0 255 0
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
图像的R、G、B分解
(a)原图像
(b)R分量
(c)G分量
(d)B分量图
数字图像相关概念
矩阵中每一个元素称为像素(pixel),其值 称为图像的灰度或亮度(intensity),是离 散的。 矩阵的维数或大小称为图像的分辨率。 无论是灰度还是分辨率,量化时一般都 取2的整数幂。 一般地,彩色图像可以采用红(R)、绿(G)、 蓝(B)三个矩阵表示或混合表示。
分 辨 率 对 图 像 质 量 的 影 响
2.3 图像的量化
量化是使连续信号的幅度用有限级 的数码表示的过程 ,量化的准则不同, 会导致不同的量化效果。 从不同的角度将量化方法分成4类 : (1)按量化级步长均匀性,可分为均匀量 化和非均匀量化。 (2)按量化对称性可分为对称量化和非对 称量化