02第二讲 数字图像的基础概念

数字图像的获取方式： 直接获取：数码相机，传输型卫星； 扫描数字化。 图像数字化：把连续图像变成数字图像的过程。 它包括两步：采样和量化
2.2 图像数字化
模拟系统->模拟图像 数字系统->数字图像
第 二 讲 数 字 图 像 的 基 础 概 念
直 接 获 取 数 字 图 像 过 程
数字图像获取过程：a 照射(能)源，b 场景元素，c 成像系统，d 场景投影到 图像平面，e 数字化图像
2.2 图像数字化 2. 采样 (Sampling)
完成图像空间坐标的离散化,即把连续图像变成离散点的集 第 合。 二 讲 如何确定采样形状? 数 可选择的采样形状包括：正方形，正三角形，正六角形,… 字 图 为方便，一般用正方形点阵，但其缺点是相邻像元有两种度 像 量距离。 的 基 础 实现过程：沿着图像的X方向和Y方向每隔一定的平面间隔 概 念 ΔX、ΔY取一个点作为数字图像的像点。
2.3 数字图像的颜色和图像类型 灰度图像：
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2.3 数字图像的颜色和图像类型 2. 颜色： 一个物体反射或折射的光的一种特性，并且 是一种感觉特性。 所有颜色都可被看作三基色（红、绿、蓝） 的不同组合：R+B=M（紫）、B+G=C（青）、 R+G=Y(黄）。 彩色图像： 指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像， 其中RGB是由不同的灰度级来描述的。
内容回顾
图像； 图像技术； 图像处理； 图像处理的研究内容； 图像处理技术的应用。
内容回顾 图像：给定条件下被摄目标电磁波性质（反 射、辐射、透射）的一种表现形式。 图像技术包含三个层次 图像处理－－从图像到图像的过程 图像分析－－从图像到数据的过程 图像理解－－图像解释与知识推理
内容回顾 图像处理：利用计算机把原始图像（或图像 信息）处理成期望图像（或图像信息）的过程。 数字图像处理目的
{ f L ( x, y), f R ( x,Hale Waihona Puke Baiduy)}
{ f i ( x, y)} i R, G, B
{ f i ( x, y)} i 1,2,, m
时间序列图像： { fi ( x, y)} i t1, t2 ,, tn
2.1 图像及其表示方法 数字图像：连续图像的图像坐标和属性值离散化；
2.2 图像数字化
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扫描数字化过程
a 连续图像
b 扫描线AB亮度分布
c 采样和量化 d 数字扫描线
2.2 图像数字化
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图像数字化：a 连续图像， b 图像采样和量化的结果
2.2 图像数字化
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如果要求更高精度，可以增大量化分层， 但编码时占用位数增多，数据量加大。
2.2 图像数字化
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图像量化与
图像质量 a 453×374， 256灰度级图像 ，b ~ d 保持空 间分辨率不变 ，以灰度级为 128，64和32显 示的图像
Nyquist频率
就可以保证由图像取样值，圆满地恢复原图像 函数f (x , y),即保持了原图像的全部信息。
上式即为著名的采样定理
2.2 图像数字化 采样频率
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一秒钟内采样的次数；
反映了采样点之间的时间间隔大小；
采样频率越高，丢失的信息越少，采样 后图像的质量好
2.3 数字图像的颜色和图像类型
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CMYK模式：CMYK也称作印刷色彩模式， 是一种依靠反光的色彩模式，和RGB类似，CMY是 3种印刷油墨名称的首字母：青色 Cyan、品红色 Magenta、黄色Yellow。而K取的是black最后一个字 母，之所以不取首字母，是为了避免与蓝色(Blue) 混淆。从理论上来说，只需要CMY三种油墨就足够 了，它们三个加在一起就应该得到黑色。但是由于 目前制造工艺还不能造出高纯度的油墨，CMY相加 的结果实际是一种暗红色。
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1.图像是现实世界的一种客观反映
2.可以用数学函数来表示
物体的集合 数学函数 连续函数 离散函数 （数字图像） 不可见的 物理图像 图像 可见的图像
图片
画 光图像 照片
图像 = 函数
图像的基本类型
2.1 图像及其表示方法
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p0, 0 p 1, 0 pM 1, 0
p0,1
p1,1 pM 1,1
p0, N 1 p1, N 1 pM 1, N 1
数字图像表示为矩阵
2.2 图像数字化
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数字图像表示为矩阵
f (0,0) f (1,0) f ( x, y ) 0 x Lx f ( M 1,0)
0 y Ly 0 f G
f (0,1) f (1,1) f ( M 1,1)


f (0, N 1) f (1, N 1) f ( M 1, N 1)
2.2 图像数字化
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图像量化与
图像质量
e ~ f 以灰度级 为16，8，4和2 显示的图像
2.2 图像数字化
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2.2 图像数字化 图像量化与图像质量
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2.2 图像数字化 4、几个概念： 图像分辨率：指每单位长度上的像素，即直观看 到的图像的清晰与模糊程度，单位为ppi。另外，图 像的尺寸、图像的分辨率和图像文件的大小三者之 间有着很密切的联系。图像的尺寸越大，图像的分 辨率越高，图像文件也就越大，调整图像的大小和 分辨率即可以改变图像文件的大小。 输入分辨率：指图象被输入时，输入设备对图象 细节的分辨能力，即单位长度内所能获得的采样点 的个数，单位为dpi。 输出分辨率：指单位长度内输出设备所能输出的 点数，单位为dpi 。
2.2 图像数字化 量化等级（量化层数）G怎样选择？ 量化等级一般取： G 2n
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2.2 图像数字化 8位量化：充分考虑到人眼的识别能力之后， 目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用[0 255]描述“从黑到白”，0和255分布对应亮度 的最低和最高级别。
改善图像质量
增强图像定位精度 提高信息传输效率 减少图像信息存贮容量 建立图像信息库
第二讲 数字图像的基础概念
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2.1 图像及其表示方法；
2.2 图像数字化方法； 2.3 数字图像的颜色及类型； 2.4 数字图像的质量衡量。
2.1 图像及其表示方法 图像的本质是什么？
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2.3 数字图像的颜色和图像类型 1. 灰度： 表示光的强度的数值量度； 强度大为白色，弱为黑色，中间为灰色； 光强量化到256级，0对应黑色，255对应白 色。 灰度图像： 仅含有黑、灰、白等无彩色的图像
第 二 讲 数 字 图 像 的 基 础 概 念
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2.3 数字图像的颜色和图像类型
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2.3 数字图像的颜色和图像类型 RGB模式的图像有很多优点，比如图像处理 起来很方便，图像文件小。
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数字图像的颜色模式：除RGB外，还有CMYK、 HSB、CIElab 、灰度模式等模式；
2.2 图像数字化
空间坐标（X、Y）的数字化被称为图像采样 确定水平和垂直方向上的像素数M、N
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2.2 图像数字化 如何确定采样间隔（采样密度）?
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取样间隔小 空 间 分 辨 率
图像信息损失小
图像数据大
处理时间长
2.3 数字图像的颜色和图像类型 品红、洋红：
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胭脂红： 淡黄色： 橄榄绿： 深蓝：
CMYK：C15 M100 Y20 K0 RGB: R207 G0 B112 CMYK: C0 M100 Y60 K10 RGB: R215 G0 B64 CMYK:C0 M10 Y35 K0 RGB:R255 G234 B180 CMYK:C45 M40 Y100 K50 RGB:R98 G90 B5 CMYK:C100 M80 Y0 K0 RGB:R0 G64 B152
2.2 图像数字化 1. 采用和量化的简单理解
有一个连续的正弦波，要进行离散化，最直接的方法是选 第 取一系列点来代替。这就是采样（取样、抽样） 二 在空间上用有限的取样点来代替无限的坐标值。 讲 数 字 采样后的数据依然有无限 图 像 个级别（空间位置离散，但数 的 基 据还是连续的）； 用有限的值来代替无限的 础 概 值称为量化。 念
对地观测卫星图像
亮度图
2.1 图像及其表示方法 二维连续图像 ：f (x, y)
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其中（x, y）表示图像平面坐标，f (x, y) 表示（x, y）处的图像属性值（亮度、彩色等）。 限制： （1）为实数、非负、有界 （2）图像系统和成像范围有限 （3）在有限时段内成像 （4）图像函数在定义域内连续 图像表示为连续函数有利于用图像处理技术的理 论研究
2.2 图像数字化
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图像采样与图像质量 （空间分辨率） 一幅1024×1024，8比特的图像 依次减少取样至32×32像素，图 像灰度级保持为256
2.2 图像数字化
第 二 讲 数 字 图 像 的 基 础 概 念
a 1024×1024，8比特图像，b 512×512还原至1024×1024 ，c 256×256，d 128×128，e 64×64，f 32×32
存贮量大
取样间隔大
图像数据量小
图像信息可能有损失
2.2 图像数字化 理论上已经证明：
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如果图像f (x , y)在x和y方向的最高空间频率 （即截止频率）分别为uc和vc，那么当图像的 取样间隔△x和△y满足下列条件时：
1 x 2uc 1 y 2vc
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是连续图像的一种近似。
二维离散图像 ：FM N f ( x, y)M N
通常，若对图像坐标进行均匀取样，可以一个二维矩阵来 表示。 数字图像表示更有利于应用矩阵理论对图像进行存储、处 理。
2.2 图像数字化
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2.2 图像数字化 图像采样与图像质量
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2.2 图像数字化
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2.2 图像数字化 3. 量化(Quantification)
图像像元灰度值的离散取值过程。
灰度分辨率
实现过程：在确定将连续值离散化并以整数表示之后，以 第 二 模数转换器（数字电路）生成与电压成比例的整数。 讲 数 怎样确定每一个灰度级所对应的灰度范围 ？ 字 图 可以等间隔或不等间隔地进行 像 均匀量化：相邻灰度级的增量为定值 的 基 非均匀量化：按灰度概率进行，概率越大，分得越细 础 概 后者主要用于量化精度较低的场合（4-5bit），对于高精度量化 念 几乎无效，反而使操作复杂化。 量化既要考虑人类的视觉特性，也要考虑应用需求。 高精度量化必须顾及噪声，S/N也影响量化精度。
2.1 图像及其表示方法 针对不同类型的图像，实际中常采用如下不 同的描述方式：
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二值图像： 灰度图像： 立体图像： 彩色图像： 多波段图像：
{ f ( x, y ) 0,1}
{0 f ( x, y) 2n 1, n 3或8} 0 ~ 7 0 ~ 255