数字图像处理基础PPT讲稿
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数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
《数字图像处理基础》PPT课件
14
精选ppt
根据阈值将图像二值化，将物体和背景置为黑白两色。 对图像扫描一遍，灰度大于阈值的点置为 255，即白色； 小于等于阈值的点置为0，即为黑色。由于物体上有高 光，所以二值化后，在黑色物体上会有小白点，如图所 示。为了使形心计算的结果准确，我们必须将这些小白 点填充为黑色。
15
精选ppt
2021年1月13日
9
精选ppt
图像处理系统一般使用256级灰度图像，即 8 位黑白图像，其1个
像素由 1个字节描述。0表示黑色，255为白色；其它中间灰度见图
2。一个立方形物体的照片如图1所示。通过图像采集卡后，其像
素矩阵如表1所示。
10
精选ppt
需要强调的是：
在计算机中，图像被分割成像素（Pixel），各像素的灰 度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像 素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：
图像理解：
研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义。 自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。
4
精选ppt
图像处理、图像分析和图像理解的关系：
5
精选ppt
数字图像处理系统
数字图像处理系统硬件
早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都 采用大型机。随着计算机性价比（性能价格比）日新月异的提 高，以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机， 配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系 统。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是 微型计算机的性能逐年提高，使得微型图像处理系统的性能也 不断升级，加之软件配置丰富，使其更具实用意义。
通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。
26
数字图像处理基础知识PPT课件
g(x,y) = 1/M (g1(x,y)+g2(x,y)+…+ gM(x,y))
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)
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)
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理基础详解(ppt)
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 颜色模型 n RGB颜色模型 n 按照CIE规定的三基色构成表色系统。自然界的任一种颜色都可通过这三种基 色按不同比例混合而成。由于RGB模型将三基色同时加入以产生新的颜色，所 以，它是一个加色系统。
RGB (Red, Green, Blue)
R:200 G:50 B:120
R:200 G:50 B:120
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 颜色模型 n RGB颜色模型的一个例子
Matlab中如何产生左边的RGB图像(图像大小 为128x128)
% 如何产生一幅彩色图像 Red=zeros(128,128); Red(1:64,1:64)=1; Green=zeros(128,128); Green(65:128,1:64)=1; Blue=zeros(128,128); Blue(1:64,65:128)=1; I=cat(3,Red,Green,Blue); imshow(I);
光 谱 反 射
图像的某一行
举例：如图光谱的反射值范围在0~1之间，采样区间为0.1，则量化 后，光谱的离散反射值有多少个？如采样区间为0.01，则量化后， 光谱的离散反射值有多少个？
2.1.2 采样分辨率的影响
Sampling is the principal factor determining the spatial resolution of an image.
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 颜色模型 n RGB颜色模型的优点
n (1) RGB模型与显示器等设备有着较 n 好的对应关系。 n (2) 在RGB显示器中，有三种荧光粉能够分
别发出红、绿、蓝三种颜色，三个相邻的 荧光点构成了一个像素，这些荧光点受到 三束分别为c1,c2,c3的电子束的轰击，会发 出不同的亮度，通过物理上的叠加或混合 ，便可显示出相应的颜色。
数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
数字图像处理与分析基础整理ppt
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
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
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
数字图像处理第二章课件ppt课件
f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接：
p
8邻接： p
m邻接(混合邻接)：邻点q与当前像素（点）p存在4邻接前景邻点；
或
q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订，它消除了应用8邻接可能引起的模糊性 ，如图2.26b（4或8邻接共存）。
数字图像处理课件ppt
几何变换
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。
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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• 可用定义临近的方法定义
– 4-路径 – 8-路径 – m-路径
图 • 像像素在的图像像子素集-中-连位通置(connected)的定义
– 如果象素p和q是图象子集S中的元素,如果存在一条完全 由S中的象素组成的从p到q的路径,则称p和q在S中是连 通的
• 图像子集连通成分(connected component)的定义
• 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
图 • m-像邻接的(a像dja素cen-c-y)位定义置
对于具有值V的象素p和q 如果:
– q在集合N4(p)中或 – qND(p),且N4(p)N4(q)不含值为V的任何象素 则称这两个象素是m-邻接的即4-邻接和D-邻接的 混合邻接
– 对于S中的任意象素p,S中连接到p的所有象素的集合被 称为S的连通成分
4-连通成分
图像的像素--位置 • 连通集合(connected set) :如果S只有一个连通成分， 称S为连通集合
f11
f1( N 1)
f (x, y)
f(
N
1)0
f(N1
第i列
图像的像素
大小与空间分辨率有关 灰度与灰度分辨率有关
图像的像素--大小
如用扫描仪进行数字化 过程中，像素的大小决 定于photocell的多少 和推进速度
长的采样间隔产生低的 空间分辨率
短的采样间隔产生高的 空间分辨率
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
图像数字化
图像的表示
点阵图像（位图）---数字图像常用矩阵来表示：
设采样后，每个样本灰度表示为 fij 称为“像素”或“像元”。
f ( xi , y j ) f ij
若取图像尺寸M=N，即i,j=0,1,…,N-1，则数字图像可用
– 用N8(p)表示p的8-邻域
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
数字图像处理基础课件
图• 数像字数化:字将一化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
一条从具有坐标(x,y)的象素p,到具有坐标(s,t) 的象素q的路径,是具有坐标 (x0,y0),(x1,y1),...,(xn,yn)的不同象素的序 列.其中(x0,y0) = (x,y),(xn,yn) =(s,t), (xi,yi) 临近于(xi-1,yi-1),1=<i<=n,
n是路径的长度.
位深度为12的图像提供了超过 4000(212)个层次的灰度级
图像的像素--灰度
图像数据的实际 层次越多视觉效 果就越好
图像的像素--灰度
图像的像素—位置
f00
f ij
f10
f
(
N
1)0
第j列
f 01 f 0(N 1)
f11
f1( N 1)
f (x, y)
f ( N 1)1
256个层次的图像
64个层次的图像 16个层次的图像
图位深像度的像素--灰度
图位像深的度、像灰度素级-、-灰层度次
图像的像素--灰度
位深度为1的图像只有黑、白 2个层次的灰度级 (值0/1) 用一组黑白像素模拟灰度 (dithering or halftoning)
位深度8的图像有 256个层次的灰度级 (值0,1,…255) 每个像素值可以是黑、白或中间的 254个灰度
图像的像素--大小
长的采样间隔产生低的 空间分辨率 短的采样间隔产生高的 空间分辨率
图像的像素--大小 图像质量与分辨率
图像的像素--大小
• 显示器的像素 • 打印机的像素
图像的像素--灰度 位深度 用来存放像素颜色值所用的位数。 1位(2色)/4(16)/8(256)/24(真彩色) 灰度级 表示象素明暗程度的整数量，如0,1,…255 层次 表示灰度级的数量,如16,64,256 灰度分辨率 指值的单位幅度上包含的灰度级数
– 用N4(p)表示p的4-邻域
• D-邻域
– 象素p(x,y)的对角上的点(x+1,y+1)(x+1,y-1) (x1,y+1) (x-1,y-1)
– 用ND(p)表示p的D-邻域
• 8-邻域定义
– 象素p(x,y)的8-邻域是4-邻域的点加上对角上的点 (x+1,y+1)(x+1,y-1) (x-1,y+1) (x-1,y-1)
邻接
邻接
图 • 像像素的临近像(a素dja-c-e位nt)置的定义
– 如果象素p和q是邻接的，则称p临近于q
– 可以定义 • 4-临近(adjacent) • 8-临近 • m-临近
• 图像子图临近的定义
– 如果两个图象子集S1和S2 中的某些象素是临近的， 则称S1和S2是临近的
图 • 路像径的(Pa像th)素的定--义位置
矩阵表示如下
第j列
f00
fij
f10
f01 f0(N1)
f11
f1( N 1)
f (x, y)
f
(
N
1)0
f ( N 1)1
f
(N
1)(N
1)
第i列
图像的像素
• 显示器、打印机等的像素
图像的像素
像素的三个属性： 大小 灰度 位置
第j列
f00
fij
f10
f01 f0(N1)
f
(
N
1)(N
1)
第i列
图像的像素--位置
图• 像邻域的（像ne素igh-b-o位r）置
– 4-邻域
– D-邻域
– 8-邻域
• 连通性(adjacency)
– 4-连通
– 8-连通
– m-连通
• 距离
图 • 4像-邻域的（n像eig素hbor-）-定位义置
– 象素p(x,y)的4-邻域是(x+1,y) (x-1,y) (x,y+1) (x,y-1)
– 4-路径 – 8-路径 – m-路径
图 • 像像素在的图像像子素集-中-连位通置(connected)的定义
– 如果象素p和q是图象子集S中的元素,如果存在一条完全 由S中的象素组成的从p到q的路径,则称p和q在S中是连 通的
• 图像子集连通成分(connected component)的定义
• 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
图 • m-像邻接的(a像dja素cen-c-y)位定义置
对于具有值V的象素p和q 如果:
– q在集合N4(p)中或 – qND(p),且N4(p)N4(q)不含值为V的任何象素 则称这两个象素是m-邻接的即4-邻接和D-邻接的 混合邻接
– 对于S中的任意象素p,S中连接到p的所有象素的集合被 称为S的连通成分
4-连通成分
图像的像素--位置 • 连通集合(connected set) :如果S只有一个连通成分， 称S为连通集合
f11
f1( N 1)
f (x, y)
f(
N
1)0
f(N1
第i列
图像的像素
大小与空间分辨率有关 灰度与灰度分辨率有关
图像的像素--大小
如用扫描仪进行数字化 过程中，像素的大小决 定于photocell的多少 和推进速度
长的采样间隔产生低的 空间分辨率
短的采样间隔产生高的 空间分辨率
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
图像数字化
图像的表示
点阵图像（位图）---数字图像常用矩阵来表示：
设采样后，每个样本灰度表示为 fij 称为“像素”或“像元”。
f ( xi , y j ) f ij
若取图像尺寸M=N，即i,j=0,1,…,N-1，则数字图像可用
– 用N8(p)表示p的8-邻域
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
数字图像处理基础课件
图• 数像字数化:字将一化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
一条从具有坐标(x,y)的象素p,到具有坐标(s,t) 的象素q的路径,是具有坐标 (x0,y0),(x1,y1),...,(xn,yn)的不同象素的序 列.其中(x0,y0) = (x,y),(xn,yn) =(s,t), (xi,yi) 临近于(xi-1,yi-1),1=<i<=n,
n是路径的长度.
位深度为12的图像提供了超过 4000(212)个层次的灰度级
图像的像素--灰度
图像数据的实际 层次越多视觉效 果就越好
图像的像素--灰度
图像的像素—位置
f00
f ij
f10
f
(
N
1)0
第j列
f 01 f 0(N 1)
f11
f1( N 1)
f (x, y)
f ( N 1)1
256个层次的图像
64个层次的图像 16个层次的图像
图位深像度的像素--灰度
图位像深的度、像灰度素级-、-灰层度次
图像的像素--灰度
位深度为1的图像只有黑、白 2个层次的灰度级 (值0/1) 用一组黑白像素模拟灰度 (dithering or halftoning)
位深度8的图像有 256个层次的灰度级 (值0,1,…255) 每个像素值可以是黑、白或中间的 254个灰度
图像的像素--大小
长的采样间隔产生低的 空间分辨率 短的采样间隔产生高的 空间分辨率
图像的像素--大小 图像质量与分辨率
图像的像素--大小
• 显示器的像素 • 打印机的像素
图像的像素--灰度 位深度 用来存放像素颜色值所用的位数。 1位(2色)/4(16)/8(256)/24(真彩色) 灰度级 表示象素明暗程度的整数量，如0,1,…255 层次 表示灰度级的数量,如16,64,256 灰度分辨率 指值的单位幅度上包含的灰度级数
– 用N4(p)表示p的4-邻域
• D-邻域
– 象素p(x,y)的对角上的点(x+1,y+1)(x+1,y-1) (x1,y+1) (x-1,y-1)
– 用ND(p)表示p的D-邻域
• 8-邻域定义
– 象素p(x,y)的8-邻域是4-邻域的点加上对角上的点 (x+1,y+1)(x+1,y-1) (x-1,y+1) (x-1,y-1)
邻接
邻接
图 • 像像素的临近像(a素dja-c-e位nt)置的定义
– 如果象素p和q是邻接的，则称p临近于q
– 可以定义 • 4-临近(adjacent) • 8-临近 • m-临近
• 图像子图临近的定义
– 如果两个图象子集S1和S2 中的某些象素是临近的， 则称S1和S2是临近的
图 • 路像径的(Pa像th)素的定--义位置
矩阵表示如下
第j列
f00
fij
f10
f01 f0(N1)
f11
f1( N 1)
f (x, y)
f
(
N
1)0
f ( N 1)1
f
(N
1)(N
1)
第i列
图像的像素
• 显示器、打印机等的像素
图像的像素
像素的三个属性： 大小 灰度 位置
第j列
f00
fij
f10
f01 f0(N1)
f
(
N
1)(N
1)
第i列
图像的像素--位置
图• 像邻域的（像ne素igh-b-o位r）置
– 4-邻域
– D-邻域
– 8-邻域
• 连通性(adjacency)
– 4-连通
– 8-连通
– m-连通
• 距离
图 • 4像-邻域的（n像eig素hbor-）-定位义置
– 象素p(x,y)的4-邻域是(x+1,y) (x-1,y) (x,y+1) (x,y-1)