数字图像处理课件
数字图像处理的课件
第五章数字图像的预处理技术5.1图像退化模型与噪声分类 5.2图像噪声的空间域滤波方法5.2.1针对加性噪声的空间域滤波方法 (1)自适应均值滤波器2.自适应中值滤波器3.自适应梯度倒数加权滤波器 5.2.2空间域滤波方法的MA TLAB 实现 5.3图像空间域滤波新方法探索5.3.1中值滤波算法的研究 1 噪声检测2基于1 数据逼近和细节保护规则函数的凸面代价函数与噪声恢复 3方法性能的仿真实验评价5.3.2均值滤波算法的研究1基于RADON 变换的图像主纹理方向分析 2概率统计模型3方法性能的仿真实验评价 5.4周期噪声与频域滤波 5.5小波滤波5.5.1 小波域去噪模型5.5.2阈值的估计 5.5.3小波滤噪的MA TLAB 实现 5.6偏微分方程图像去噪 5.7边缘检测5.7.1边缘检测的梯度算子 1Roberts 算子1(,)(,)0(,)g x y T d x y g x y T≥⎧⎪=⎨<⎪⎩ (5-116)2 Prewitt 算子3 Sobel 算子4 LOG 算子5 Canny 算子5.7.2基于梯度算子的边缘检测MA TLAB 编程 5.7.3Hough 变换与线检测第五章数字图像的预处理技术数字图像的预处理技术是图像处理与分析的基础,其处理结果对后序图像的处理与分析结果有非常大的影响。
图像的预处理技术主要包括图像复原、图像增强两种操作,图像复原是通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化图像,主要包括几何畸变的修正、图像滤噪等,本书在第三章介绍了几何畸变的修正的基本内容。
本章主要介绍图像滤噪的相关内容。
图像增强是根据图像处理或分析的主要目标,以增强图像中相关的部分信息为主要目标的操作,主要包括图像锐化、边缘检测及基于图像直方图的图像增强等。
在第三章介绍了基于图像直方图的图像增强技术。
本章主要介绍图像图像锐化、边缘检测的相关内容。
5.1图像退化模型与噪声分类在图像生成与传输过程中,由于成像系统与通讯信道各种因素的影响,可能使图像质量降低。
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当:噪声h(x,y)i为互不相关,且均值为0时, 上述图像均值将降低噪声的影响。
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 • 生成图像叠加效果
字
图
对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有:
像
g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)
处 理
推广这个公式为:
基
g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
础 知
其中α+β= 1
识
我们可以得到各种图像合成的效果,也可以
用于两张图片的衔接
第 2.3.1 图像运算
二 章
数 2)减法
字 图 像
• 运算的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
处 • 主要应用举例
理
–去除不需要的叠加性图案
z5的模板运算公式为: R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9
2.3.2 图像处理的算法形式
• 模板运算举例:均值变换
– 模板系数:wi = 1/9 – 计算公式:
R = 1/9(z1 + z2 + ... + z9)
2.3.2 图像处理的算法形式
3.大局处理(global operation):
• 基于CCD光电耦器件的输入设备 – 摄像机、数字摄像机 – 数字相机 – 平板扫描仪
• 基于光电倍增管的输入设备 – 滚筒扫描仪
2.2 图像的输入
• 扫描仪分辨率与扫描图像的大小
– 分辨率:单位长度上采样的像素个数:DPI(dot/inch)
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06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一,它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征,实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像,提 取出面部的各种特征,如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息,并与预 先存储的人脸特征进行比对,从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心,它通过训练分类器,使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法,如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习,并生成分类器模型,用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标,它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别,实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力,用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征,为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式,同时进行数据压 缩,减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用,如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术,可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ,模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
【课件】数字图像处理01ppt
彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵(仅列出一 部分(25x31))
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构
Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安:
银行防盗,人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量:
3 数字图像处理术语
运算
全局运算:对全幅图像所有像素做相同的处理。 点 运 算:输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。
局部运算:输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。
几何运算:…… 代数运算:…… 邻域预算:……
4 数字图像处理应用
数字图像处理:是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析:是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报,视频统计等。
计算机图形学:用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像(非实物)进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等,通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
图像数字化设备:扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等
图像处理计算机:PC、工作站等(通常将存储设备也包括在 内)
图像输出设备:打印机、绘图仪等
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件
数字图像处理_课件_3
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航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此,归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出,其中k=0, 1, …, L-1。
29
数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下,从输入图像的左上角开始处理,以 水平扫描的方式逐像素地处理,每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时,部分邻域 将位于图像的外部。此时,可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘,被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波,邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值,可以扩展图像
空 间
中暗像素的值,同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
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傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换,s
c
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图象文件的数据结构
一个完整的图象处理程序的基本功能有:打开图象文件、 显示图象、对图象文件进行指定的处理、存储图象文件。
由于图象文件比较大,通常需要在储存前进行压缩。所以 打开和存储图象文件涉及到文件的格式。
• 图象文件的格式
图像文件指包含图像数据的文件。文件内除图像数据本身
狭义的数字图象处理是指图象的增强、恢复和重建, 操作的对象是图象的象素,输出的是图象。
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8
• 什么是图像工程?(广义的数字图像处理)
它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组 成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换,以改 善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。 图像分析是从图像中取出感兴趣的数据,以描述图像中目 标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的 性质和相互关系,以得出图像内容的理解和对原场景的解 释。图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三 个不同的抽象程度上的过程。本课程着重于图像处理和分 析系统。
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补充:图象和视觉基础
2.1 概论和综述 2.2 人眼与亮度视觉 2.3 颜色视觉 2.4 光度学和成象模型 2.5 成象变换 2.6 采样和量化 2.7 象素间联系 2.8 算术和逻辑运算 2.9 坐标变换
图像理解 符号
Hale Waihona Puke 抽 象 程 度数图像分析 数据
据
量
图像处理 图像
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1.1.3 相关学科和领域
• 图象工程是一门系统地研究各种图象理论、技术和应用的 交叉学科。 从它的研究方法看,它与数学、物理学、生物学、心 理学、电子学、计算机科学可以互相借鉴,从它的研究范 围看,它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等学科 交叉。
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2.1.2 数字化原理
• 二维采样定理:采样频率大于图像信号最高频率的2
例倍:f (x, y) 2 cos 2π(3x 4 y), x y 0.2
F (u, v) 2 cos 2π(3x 4 y)e j2π(xuyv)dxdy (u 3, v 4) (u 3, v 4)
1.4.1 数字图像处理的主要应用 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
遥感图像应用:资源调查、灾害监测、农林业规划、城 市
规划、环境保护等 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射 线、
染色体分析等 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智 能机 器人等
• 数字图像
由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基 本单位是像素,所以数字图像是像素的集合。
• 像素为元素的矩阵,像素的值代表图像在该位置的亮度,称为图像的灰度值。 • 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1.1 图像的基本概念
• 图像是一种语言 • 表达方法直观 • 表现力强
• 图像信息是人类信息获取和交流的主要方式 • 视、听、触、嗅、味等
1.3.2 计算机图形学
图像处理
计算机 图形学
图像 描述
图像识别 图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象: 图像或图像序列
图像处理 图像
研究内容: 视觉感知、 分割、
图像理解
图像处理、图像 图像分析
过程:
由图像特征感知、 由原始图像处理出 识别和理解三维场景 分析结果
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
2.1.2 数字化原理
数字图像处理_课件_11
33
距离与角度标记图
数第 字十 图一 像章 处表 理示
和 描 述
r θ
A r(θ)
A
0 3 π 5 3 7 2 4 2 4 θ 42 4
(a) r(θ)为常量;
r(θ) 2A
A
0 4
3 24
r θ A
π 5 3 7 2 θ 42 4
(b) 标记图由重复出现的模式r(θ)=Asecθ, 0≤θ≤π/4
描
储b0和b1的位置,以便在步骤5中使用。
述
2. 令b=b1和c=c1 [见图 (c)]。
7
数 第 3. 从c开始按顺时针方向行进,令b的8个邻点为
字十 图一
n1, n2, …, n8。找到标为1的第一个nk。
像章 处表
4.
令b=nk和c=nk-1。
理示 和
5.
重复步骤3和步骤4,直到b=b0且找到的下一
10
数第 字十 图一 像章 处表 理示
和 描 述
➢ 如果给定一个区域而非其边界,那么边界追踪 算法会工作得很好。也就是说,该过程提取一 个二值区域的外边界。
➢ 如果目的是找到一个区域中的孔洞的边界(这 种边界称为该区域的内边界),一种简单的方 法是提取这些孔洞(见9.5.9节),并将它们当 做0值背景上的1值区域来处理。对这些区域应 用边界追踪算法将得到原始区域的内边界。
和r(θ)=Acscθ, π/4<θ≤π/2构成。
34
两个二值区域的标记图
1. 根据其外部特征(其边界)来表示区域;
2. 根据其内部特征(如组成该区域的像素)表 示它。
3
数 第 ➢ 选择用来作为描绘子的特征都应尽可能
字十 图一
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• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1.具有数字信号处理技术共有的特点。如: • (1)处理精度高。 • (2)重现性能好。 • (3)灵活性高。 • 2.数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的,也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3.数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3.图像处理开发工具
– (1)VC++面向对象可视化集成工具 – (2)MATLAB的图像处理工具箱 – (3)图像应用软件:Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
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1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1.航天和航空技术方面的应用 • 2.生物医学工程方面的应用 • 3.通信工程方面的应用 • 4.工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5.军事和公安方面的应用 • 6.生活和娱乐方面的应用
– 像素(picture element,简称pixel)
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤:离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
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数字图像处理技术概述
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。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容,图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代,图像处理的技术开始得到较为科学的应用, 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比,不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途;径获得数据源, 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的,图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级,因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容;,几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展,人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统,这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究,而改革开 放以来,我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的,甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
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几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉,进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控,提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理,以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析, 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术,实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理,需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库,如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上,对检测到的人脸进行特征提取和比对,从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步,其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法,结合图像处理技术进 行实现。
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P(aj | bk ) log P(aj | bk )
j 1
平均条件熵
K
JK
H (u | v) H (u | bk )P(bk ) H (u | bk ) P(a j | bk ) log P(a j | bk )
k 1
j1 k 1
平均信息/互信息 I(u,v)=H(u)-H(u|v)
信道容量 C max[I (u, v)] u
用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表示 损失的信息量,便于计算或测量,常用于压缩系统设 计和调整。
11.1.2 图像保真度和质量
1. 客观保真度准则
点误差 e(x, y) fˆ (x, y) f (x, y)
总误差
M 1 N 1
fˆ (x, y) f (x, y)
x0 y0
均方根误差
据量
图像压缩(编码)和图像解压缩(解码)
第十一章 图像编码基础
图像压缩方法的分类(保真度) :
信息保存型(冗余度压缩、可逆压缩) : 在压缩和解压缩过程中没有信息损失 压缩率一般在2 ~ 10之间
信息损失型(熵压缩、不可逆压缩) : 常能取得较高的压缩率(几十) 但图像经过压缩后并不能无失真地恢复原图像
• 主观:因人而异,因应用要求而异 • 其存在与人观察图像的方式有关
眼睛对某些视觉信息更敏感 人对某些视觉信息更关心 • 心理视觉冗余与实在的视觉信息有联系 (损失不可逆转)
11.1.2 图像保真度和质量
图像质量评价的研究是图像信息工程的基础技 术之一。如在图像通信工程中,将被摄物体的光学 图像传送到接收端,再生出可接收图像,其中要经 过光电变换、传输、处理、记录以及其它变换等过 程,所有这些技术的优劣都会归集到图像质量的评 价。
3 刚可看 图像质量差,干扰有些妨碍观看,观察者希望改 进。
2 差 图像质量很差,妨碍观看的干扰始终存在,几乎 无法观看。
1 不能用 图像质量极差,不能使用。
11.1.2 图像保真度和质量
在主观评价试验中,图像质量评定分数不仅是图
像本身特性的函数,而且还是观察者特性以及观察者 条件的函数。例如,电视图像的质量QTV不仅与图像 本身的几种失真因素(杂波 、回波、清晰度 、对比
11.1.1 数据冗余
2. 象素间冗余
与象素间相关性直接联系着的数据冗余。 单个象素对图像的视觉贡献有很多是冗余的。 为了减少图像中的象素间冗余,需要将常用的2-D象 素矩阵表达形式转换为某种更有效的表达形式。这种减 少象素间冗余的转换称为映射(mapping)。
11.1.1 数据冗余
3. 心理视觉冗余
平均信息
产生单个信源符号的自信息:I(aj) = –logP(aj) 产生k个信源符号,符号aj平均来说将产生kP(aj)次 信源平均信息(称为信源的熵或不确定性)
J
H (u) P(a j ) log P(a j ) j 1
H(u)定义了观察到单个信源符号输出时所获得 的平均信息量
11.2.1 信息论简介
编码 算法
PCM
预测 编码
固定
固定 离散余弦变换
自适应
自适应 KL变换沃尔什 哈源自马Harr变换变换编码
付立叶变换
斜变换
小波变换
LZW
统计
编码
Huffman编码
算术编码
游程编码
静态图像 编码
方块
比特平面
抖动 逐渐浮现
逐层内插
视频 图像
帧内预测 帧间编码
其它编码
矢量量化
运动估计
帧间预测
内插
运动补偿
条件补充
11.1.2 图像保真度和质量
2. 主观保真度准则 主观保真度准则就是把图像显示给观察者,让观
察者作出评价。 主观评价大体可以分为两种类型:绝对评价和相对评价
绝对评价是由观察者根据一些事先规定的评价尺度或 自己的经验,对被评价图像提出质量判断,也可以提 供一组标准图像作参考,帮助观察者对图像质量作出 合适的评价。绝对评价常用的评价尺度称为“全优 度尺度”,也就是观察者对图像的优劣以数字给分。 如:
子带编码
轮廓编码
二值图像编码
常用图像编码算法分类
11.1.3 图像编码模型
信源编解码模型
象素间
心里视觉
编码
输入图 映射器
信源编码器 量化器
符号编码器
信道
信道
信源解码器 符号解码器
量化操作是不可反转的
反映射器
输出图
11.1.3 图像编码模型
例 图像编解码示意
下图给出一个图像编解码的示意图,原始图像经编 码后成为一串特定的码流,这串码流经解码又成为一 幅图像。
erms
1
MN
M 1 N 1
x0 y0
fˆ (x,
y)
f
(x,
2 1/ 2
y)
均方信噪比
M 1 N 1
SNRms
fˆ (x, y)2
M 1 N 1
2
fˆ (x, y) f (x, y)
x0 y0
x0 y0
11.1.2 图像保真度和质量
(归一化)信噪比:令
f
1
M 1 N 1
11.2.1 信息论简介
例 一个有6个符号的信源,其哈夫曼编码为
I(u,v)对所有信源分布u的最大值就是信道容量C
11.2.1 信息论简介
例 二元信源的熵 对一个具有符号集B = {b1, b2} = {0, 1}的二元信源
,设信源产生2个符号的概率分别为P(b1) = pbs和P(b2) = 1 – pbs,则信源的熵为H(u) = –pbs log2 pbs – (1 – pbs) log2(1 – pbs)。见下图。
11.1.2 图像保真度和质量
影响图像质量的因素是随图像技术及系统设备 不同而变化的。
影响图像质量的因素为: 发送环境A ; 信源的性质S ; 变换系统的特性T ; 传输系统、处理系统的特性L ; 逆变换系统的特性D ; 接收环境B ; 收信者的视觉和处理信息的特性R 。 图像通信的图像质量可以表达为:
信道信息
信源的输出是一个离散随机变量 信道的输出也是一个离散随机变量 信道符号集:B = {b1, b2, …, bK} 概率矢量:v = [P(b1) P(b2) … P(bK)]T 用(B, v)可以完全描述信道输出和用户接收到的信息
11.2.1 信息论简介
3、互信息
条件熵
J
H (u | bk )
11.2.1 信息论简介
2、信息系统
信源通过信道与信宿(即信息用户)连通以 传递自信息
信源
信道
信宿
信源符号集:A = {a1, a2, …, aJ} 概率矢量:u = [P(a1) P(a2) … P(aJ )]T
用(A, u)可以完全描述信源 J
P(aj ) 1
j 1
11.2.1 信息论简介
度、亮度等)有关,而且与观察者类型,试验图像类 型和观察条件等有关。即:
其中
分别是杂波、回波、清晰度、对比度、
亮度相对应的变量。
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。
11.1.2 图像保真度和质量
评价广播电视图像质量时多采用下表所示的国际 上规定的五级评分质量和妨碍尺度。对一般人来讲 多采用质量尺度。对电视专业人员说来,使用妨碍 尺度作为评价尺度为宜。
f (x, y)
MN x0 y0
单位:分贝(dB)
M 1 N 1
2
f (x, y) f
SNR
10
lg
x0 M 1 N 1
x0 y0
y0
fˆ
(
x,
y
)
f
(x,
2
y)
峰值信噪比
PSNR
10
lg
MNf
2 max
M 1 N 1
x0 y0
fˆ (x, y)
f
(x,
2
y)
11.1.1 数据冗余
相对数据冗余
数据冗余可定量描述 RD=1-1/CR 压缩率 CR = n1/ n2 CR 在开区间 (0, ∞) 中取值 n1和n2代表2个数据集合中的信息载体单位的个数
11.1.1 数据冗余
数据冗余类别
1、 编码冗余 与灰度分布的概率特性有关
2、 象素相关冗余
象素的灰度级和颜色之间具有相关性, 随机场模型
预测编码、变换编码、统计编码、轮廓编码、模型编码 等 (技术)
11.1 基本概念
11.1.1 11.1.2 11.1.3
数据冗余 图像保真度和质量 图像编码模型
11.1.1 数据冗余
数据冗余的概念
数据是信息的载体 同量的数据可表达不同量的信息 同量的信息可用不同量的数据表达 冗余
数据表达了无用的信息 数据表达了已表达的信息
第十一章 图像编码基础
11.1 基本概念 11.2 基础理论 11.3 LZW编码 11.4 变长编码 11.5 位平面编码
第十一章 图像编码基础
动机/原因:表达数字图像所需数据量通常很大 图象编码解决的问题:
• 采用对图像的新的表达方法以减小所需的数据量 数据和信息:数据是信息的载体
对给定量的信息可用不同的数据量来表示 数据压缩:对给定量的信息,设法减少表达这些信息的数
11.2 基础理论
11.2.1 信息论简介
1、信息量 概率为P(E)的随机事件E的信息量
I (E) log 1 log P(E) P(E)
I(E )称为E的自信息(随概率增加而减少) 特例:P(E ) = 1(即事件总发生),那么I(E )= 0 信息的单位:比特(log以2为底) 1个比特:即2个相等可能性的事件之一发生