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《数字图像处理基础》PPT课件
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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。
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精选ppt
2021年1月13日
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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。
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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。
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图像处理、图像分析和图像理解的关系：
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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。
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第2章数字图像处理基础
由于颜色具有不同的主观和客观特性，即使相同的颜色，在主观感觉（人眼视觉）及客观效果方面不 尽相同，而在不同的应用领域（如影视、光照、印染等）也是如此，因此人们提出了各种表示颜色的方法， 称做颜色模型。目前使用最多的是面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）的 RGB 模型和面向颜色处 理（也面向人眼视觉）的 HSI（HSV）模型。但是在印染界及影视界分别使用 CMYK 和 YUV 模型。
颜色和亮度是由进入人眼的可见光成分的强弱及其波长所决定的一种主观属性。对于同一种入射光， 不同观察者对其颜色和亮度的感受是不同的，即使是同一观察者在不同时刻和不同环境下的感受也是不相 同的，对此必须有客观的描述方法，来表述颜色、亮度和人的感受。
通过对人眼机理及视觉的实验研究表明，人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状 细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（R）、绿（G）、蓝 （B）这三种颜色被称为三基色。
2.2 人的视觉特性 ....................................................................................................................................... 13
2.2.1 人眼的构造与机理要点.........................................................................................................................................13 2.2.2 人的视觉模型.........................................................................................................................................................14 2.2.3 人眼的亮度感觉.....................................................................................................................................................15
颜色和亮度是由进入人眼的可见光成分的强弱及其波长所决定的一种主观属性。对于同一种入射光， 不同观察者对其颜色和亮度的感受是不同的，即使是同一观察者在不同时刻和不同环境下的感受也是不相 同的，对此必须有客观的描述方法，来表述颜色、亮度和人的感受。
通过对人眼机理及视觉的实验研究表明，人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状 细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（R）、绿（G）、蓝 （B）这三种颜色被称为三基色。
2.2 人的视觉特性 ....................................................................................................................................... 13
2.2.1 人眼的构造与机理要点.........................................................................................................................................13 2.2.2 人的视觉模型.........................................................................................................................................................14 2.2.3 人眼的亮度感觉.....................................................................................................................................................15
数字图像处理基础讲课文档
第二十三页，共80页。
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 图像去雾
Downloaded at /en-us/um/people/kahe/cvpr09/index.html
第二十四页，共80页。
2.3 图像类型
infra-red 红外
ultra-violet 紫外 radio-waves (radio astronomy) 无线电波 visible light 可见光 micro-waves (radar) 微波雷达 roentgen (tomography)(X线断层摄影术) sound-waves (echoscopy, sonar) electrons (microscopy)(电子显微镜) positron emission (PET-scan)（正电子放射） magnetic resonance (NMR)（磁共振）
255 240 240
R 255 0
80
255 0 0
0 160 80 G 255 255 160
0 255 0
0 80 160
B
0
0 240
255 255 255
第三十一页，共80页。
2.3.3 彩色图像
第三十二页，共80页。
2.4 图像文件格式
数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件 公司开发所支持。
第二十页，共80页。
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 颜色模型 n HSI 颜色模型
n RGB颜色模型转换为HSI颜色模型的公式见教材205页
H: 一个角度 S：1-3*min(r,g,b)
i=(R+G+B)/(3*255)
绿 红
蓝
I
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 图像去雾
Downloaded at /en-us/um/people/kahe/cvpr09/index.html
第二十四页，共80页。
2.3 图像类型
infra-red 红外
ultra-violet 紫外 radio-waves (radio astronomy) 无线电波 visible light 可见光 micro-waves (radar) 微波雷达 roentgen (tomography)(X线断层摄影术) sound-waves (echoscopy, sonar) electrons (microscopy)(电子显微镜) positron emission (PET-scan)（正电子放射） magnetic resonance (NMR)（磁共振）
255 240 240
R 255 0
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255 0 0
0 160 80 G 255 255 160
0 255 0
0 80 160
B
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0 240
255 255 255
第三十一页，共80页。
2.3.3 彩色图像
第三十二页，共80页。
2.4 图像文件格式
数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件 公司开发所支持。
第二十页，共80页。
2.2色度学基础与颜色模型
n 2. 颜色模型 n HSI 颜色模型
n RGB颜色模型转换为HSI颜色模型的公式见教材205页
H: 一个角度 S：1-3*min(r,g,b)
i=(R+G+B)/(3*255)
绿 红
蓝
I
第一章 数字图像处理基础
相对视敏函数曲线
三种锥状细胞的相对视敏函数曲线 36
36
视觉心理
视觉心理是指外界视觉刺激带来的感觉、知 觉、认知等人内心的各种情感形式。 外界的各种事情经由视觉系统接受后，其反 应在很多情形下与外界的物理特性不一定相 同。 对于图像、风景的主观视觉反应，由于经过 高层次复杂反应的合成，因而变得非常复杂。 以下介绍几种效应或效果。
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为什么要数字图像处理？
具有的独特优势
图像数字化，以便于图像的传输、打印和存储 图像的增强和复原，改善图像质量 图像的分割和描述，获得图像的信息 大量图像的高速处理 三维及更高维图像数据的测量和显示（如遥感
图像和各种内脏器官及血管形状的测量与显示）
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应用举例
医学和生物学成像: CT, B超,磁共振… 工业: 机器视觉, 自动控制, … 空间: 航空, 导航, 遥感 (森林, 环境,资 源), … 监控:视频监控, 牌照识别, 人脸识别,… 军事:侦察,导航,声纳成像, … 艺术 等
•organic superconducting 有机超导
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多频谱成像
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光学成像
•Intraocular implant: 眼内植入
20
光学成像
21
红外成像
22
磁共振成像，MRI
23
超声波成像
•Thyroid:甲状腺, 甲状软骨
24
计算机图形学
•Fractal: 分维
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图像处理系统的基本步骤
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Gamma射线成像
•PET(positron emission tomography): 正 电子射线层析 术 •Cygnus:天鹅座
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X射线成像
第2章 数字图像处理基础
分辨率越高，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的 信息也越多
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
损失的方法，但很多图最终是供人观看的。事实上，具有相 同客观保真度的不同图像，在人的视觉中可能产生不同的在 视觉效果。这种情况下，用主观的方法来测量图像的质量更 为合适。一种常用的方法是对1组（不少(bù shǎo)于20人）观察 者显示图像，并将他们对该图像的评分取平均，用来评价一 幅图像的主观质量。
PSNR的在衡量(héng liáng)不同压缩器时的作 用
(PSNR值29.87时的效果(xiàoguǒ))
共八十一页
PSNR的局限性
PSNR数值都是27.123，但是单从数值上，我们并不能判断
(pànduàn)哪一幅更好。
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
尽管客观保真度准则提供了一种简单、方便的评估信息
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
• 3. 对比度：图像(tú xiànɡ)最高和最低灰度级间的灰度 差。
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间分辨率Байду номын сангаас图像(tú xiànɡ)空间中可分辨的最小细 节
空间分辨率的度量(dùliàng)——DPI（dot per inch） DPI：每英寸内像素点数目。
共八十一页
2、CMY颜色(yánsè)模式
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
损失的方法，但很多图最终是供人观看的。事实上，具有相 同客观保真度的不同图像，在人的视觉中可能产生不同的在 视觉效果。这种情况下，用主观的方法来测量图像的质量更 为合适。一种常用的方法是对1组（不少(bù shǎo)于20人）观察 者显示图像，并将他们对该图像的评分取平均，用来评价一 幅图像的主观质量。
PSNR的在衡量(héng liáng)不同压缩器时的作 用
(PSNR值29.87时的效果(xiàoguǒ))
共八十一页
PSNR的局限性
PSNR数值都是27.123，但是单从数值上，我们并不能判断
(pànduàn)哪一幅更好。
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
尽管客观保真度准则提供了一种简单、方便的评估信息
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
• 3. 对比度：图像(tú xiànɡ)最高和最低灰度级间的灰度 差。
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间分辨率Байду номын сангаас图像(tú xiànɡ)空间中可分辨的最小细 节
空间分辨率的度量(dùliàng)——DPI（dot per inch） DPI：每英寸内像素点数目。
共八十一页
2、CMY颜色(yánsè)模式
数字图像处理何东键版__数字图像处理基础
都不会影响到图像中的其他对象。
第二章 数字图像处理基础 公式化表示图像使得矢量图具有两个优点：一是它的文件数 据量很小；二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像
放大或缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度
显示。在计算机计算与显示一幅图像时，也往往能看到画图的 过程。但是，矢量图有一个明显的缺点，就是不易制作色调丰 富或色彩变化太多的图像，而且绘出来的图像不是很逼真，同 时 也 不 易 在 不 同 的 软 件 间 交 换 文 件 。 在 Corel Draw 和 Adobe Illustrator中生成的图像均为矢量图
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。
第二章 数字图像处理基础
图2-4 不同采样点数对图像质量的影响 （a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c） 采样图像2(64×64)； （d）采样图像3(32×32)； （e）采样图像4(16×16)；（f） 采样图像5(8×8)
三角形点阵、正六角形点阵取样。如图2-1所示。
（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,
第二章 数字图像处理基础 2.2.1 位图 1. 线画稿 线画稿只有黑白两种颜色，这种形式通常也称为“黑白艺 术”、 “位图艺术”、 “一位元艺术”。用扫描仪扫描图像， 当设置成LineArt格式时， 扫描仪以一位颜色模式来看待图像。 若样点颜色为黑，则扫描仪将相应的像素位元置为0， 否则置为
数字图像处理课件全册完整课件
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
2数字图像处理基础
在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的问题， 它决定
了采样后图像的质量，即忠实于原图像的程度。采样间隔的大小选取要 依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般， 图像中细节越多，采
样间隔应越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为ω， 以
T≤1/2ω为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT) (i=…, -1, 0, 1， …)完 全恢复g(t)， 即
g (t )
式中
i
g (iT )s(t iT )
sin( 2t ) s (t ) 2t
图像数字化——采样
采样列 像素 采样行 行间隔
采样间隔
采样示意图
图像数字化——量化
模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。
但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。把采样后所得 的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量 化。图 2-3 （ a ）说明了量化过程。若连续灰度值用 z来表示， 对于满足zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值， z与qi的差称为量化误差。一般，像素值量化后用一个字节8 bit 来表示。如图2-3（b）所示，把由黑—灰—白的连续变化的灰度 值， 量化为0～255共256级灰度值，灰度值的范围为0～255，
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1) g (1,0) f (1,1) f (1, n 1) （2-1） g (i , j ) f (m 1,0) f (m 1,1) f ( m 1, n 1)
图2-4 （a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c） 采样图像2(64×64)； （d）采样图像3(32×32)； （e）采样图像4(16×16)；（f） 采样图像5(8×8)
数字图像处理基础
z
蓝(Blue) 品红(Magenta)
青(Cyan)
O
红(Red) 绿(Green) 黄(Yellow)
y
x
图2-8 RGB模型单位立方体
第二章 数字图像处理基础 （1）在RGB模型立方体中，原点所对应的颜色为黑色，它的三个 分量值都为零。 （2）距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，它的三个分量值都 为1。 （3）从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上， 该线称为灰色 线。 （4）立方体内其余各点对应不同的颜色。 （5）彩色立方体中有三个角对应于三基色——红、绿、蓝。剩下的 三个角对应于三基色的三个补色——黄色、 青色（蓝绿色）、品红 （紫色）。
第二章 数字图像处理基础 (3) 光传感器： 通过采样检测图像的每一像素的亮度。 (4) 量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。典型的 量化器是A/D转换电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的 数值。 (5) 输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当格式存储 起来，以用于计算机后续处理。
第二章 数字图像处理基础
采采采
像像
采采采 采行行
采采行行
图2-2 采样示意图
第二章 数字图像处理基础
2.1.2 量化 模拟图像经过采样后所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。 把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为 图像灰度的量化。
第二章 数字图像处理基础
Zi＋1 q i＋1 Zi Zi－1 q i－1 … …
第二章 数字图像处理基础
绿 红 蓝
120° 0° 240°
图2-10 柱形彩色空间
I
第二章 数字图像处理基础 2.4.2 颜色模型 颜色模型 目前常用的颜色模型按用途可分为两类，一类面向诸如视 频监视器、彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向 以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形。 面向硬件设备的最常用彩色模型是RGB模型，而面向彩色 处理的最常用模型是HSI模型。另外，在印刷工业上和电视信号 传输中，经常使用CMYK和YUV色彩系统。
蓝(Blue) 品红(Magenta)
青(Cyan)
O
红(Red) 绿(Green) 黄(Yellow)
y
x
图2-8 RGB模型单位立方体
第二章 数字图像处理基础 （1）在RGB模型立方体中，原点所对应的颜色为黑色，它的三个 分量值都为零。 （2）距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，它的三个分量值都 为1。 （3）从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上， 该线称为灰色 线。 （4）立方体内其余各点对应不同的颜色。 （5）彩色立方体中有三个角对应于三基色——红、绿、蓝。剩下的 三个角对应于三基色的三个补色——黄色、 青色（蓝绿色）、品红 （紫色）。
第二章 数字图像处理基础 (3) 光传感器： 通过采样检测图像的每一像素的亮度。 (4) 量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。典型的 量化器是A/D转换电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的 数值。 (5) 输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当格式存储 起来，以用于计算机后续处理。
第二章 数字图像处理基础
采采采
像像
采采采 采行行
采采行行
图2-2 采样示意图
第二章 数字图像处理基础
2.1.2 量化 模拟图像经过采样后所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。 把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为 图像灰度的量化。
第二章 数字图像处理基础
Zi＋1 q i＋1 Zi Zi－1 q i－1 … …
第二章 数字图像处理基础
绿 红 蓝
120° 0° 240°
图2-10 柱形彩色空间
I
第二章 数字图像处理基础 2.4.2 颜色模型 颜色模型 目前常用的颜色模型按用途可分为两类，一类面向诸如视 频监视器、彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向 以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形。 面向硬件设备的最常用彩色模型是RGB模型，而面向彩色 处理的最常用模型是HSI模型。另外，在印刷工业上和电视信号 传输中，经常使用CMYK和YUV色彩系统。
数字图像处理课件整理版
2020年数字图像处理课件整理精品版第一章■课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。
着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
数字图像处理的概念1•什么是图像■图像可定义为一个二维函数f (X, y)■ (x,y)——空间坐标■幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)■数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值■数字图像中每个由坐椒x,y)指定的点称为像素(pixel)0■数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。
灰度图像像索精品好文档.推荐学习交潦■对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。
0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
彩色图像■彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵來表示。
'255240240'O16080 'O80160"R =255O80G =255255160 B =O O240 255O O O255O255255255通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255 则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上:图像抽样对连续图像f (x, v)进行数字化幅度上:灰度级量化■数字图像常用矩阵来表示：/((),()) _/(0,1) …/((KN-1)f(x9y)= m°) /ai) /(LA-1)• • • •/'(xYZ—LO) /'(A/—LT) •…yXA•/—L“V—1) vx=0, 1, ••• ,M-1 ,(xj)=0~255,.”=(),1,…少」* (灰度级为256,设灰度量化为8bit)16X方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样MXN个像素点—般取M=N=2n=64, 128, 256, 512, 1024, 2048……四、数字图像处理的三个层次■从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。
数字图像处理基础
第 一
g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)
节
其中α+β= 1
图 象 运
我们可以得到各种图象合成的效果，也可以 用于两张图片的衔接
算
第
二
章 数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处
理
基
础
第 一 节 图 象 运 算
第
二
章 数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象 处
• 减法的定义
理
C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
象
运
算
第
二
章 数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象 处
• 去除“叠加性”噪音
理
对于原图象f(x,y),有一个噪音图象集
基 础
{ gi(x,y) } i =1,2,...M
第
其中：gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)i
一
M个图象的均值定义为：
节 图 象
g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ gM(x,y))
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处
理
基
础
第 一 节 图 象 运 算
第
二
章 数
2.1.1 图象运算：算术运算
字
图
象
处 理
• 乘法的定义
基
C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)
础
• 主要应用举例
第 一
– 图象的局部显示
节
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
位图和矢量图的比较（4）
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
数字图像处理基础完整版本共143页
数字图像处理基础完整版本
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
Байду номын сангаас
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
Байду номын сангаас
02 数字图像处理基础共90页
f(M1,N1)
每个元素为图像f(x,y)的离散采样值，称之为像元 或像素。
类比
t
一维信号 电压 流量
y x
二维图象
二维采样定理（Nyguist 准则） 1/△x,1/△y≥2倍的图象函数上限频带。
2.3.2 量化
把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的 转换称为图像灰度的量化。
量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的 幅度分辨率。
采样列 像素
采样行
行间隔
图像的采样
采样间隔
➢对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个， 每列（即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N 个像素，从而f(x,y)构成一个M×N实数矩阵：
f(0,0) f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0)
2.3 图像的数字化
连续图像 离散化 数字图像
目的：便于计算机处理。 离散化:
空间采样:512×512 象素 Pixel 分辨率 Resolution
幅值量化：256级, 28级, 8bit 灰度级 Grey level
数字图像可以理解为对二维函数f(x，y)进行采样和
量化(即离散处理)后得到的图像，因此，通常用二 维矩阵来表示一幅数字图像。
第2章 图像处理基础
2.1 人眼成像过程 2.2 简单的图像形成模型 2.3 图像的数字化 2.4 数字图像的基本类型 2.5 数字图像的基本文件格式 2.6 傅里叶变换
2.1 人眼成像过程
人眼是一个平均半径为20mm的 球状器官。它由三层薄膜包围着， 如右图所示。最外层是坚硬的蛋 白质膜，其中，位于前方的大约1 ／6部分为有弹性的透明组织，称 为角膜，光线从这里进入眼内。
第二章数字图像处理基础
量化级数：影响图像信息的可分辨程度。量化等级越 多，图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好；反之…
不同采样点数对图像质量的影响
不同量化级别对图像质量的影响
一些实验结论：
1.采样点数越多，图像质量越好，但占空间大。 2.当图像的采样点数一定时，量化级数越多，图像质 量越好。
对一幅图像，当量化级数g一定时，采样点数 M×N对图像质量有着显著的影响。如图2-4所示， 采样点数越多，图像质量越好； 当采样点数减少时， 图上的块状效应就逐渐明显。同理， 当图像的采样 点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一 样。如图2-5所示，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。
对比度 = 最大亮度 / 最小亮度。
图像的质量：清晰度
缩小尺寸
图像的质量：清晰度
降低对比度
图像的质量：清晰度
减少细微层次
图像的质量：清晰度
降低饱和度
2.1.4 图像数字化设备（数字化器）
1. 图像数字化器(如：数码相机、胶片扫描仪)的组成 (1) 采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的影响，
倒数第二行 第一列像素 的颜色值.
倒数第二行 第二列像素 的颜色值.
………………………………….
文件说明 位图文件头
文件信息头 位图数据
BMP图像文件格式
属性
所占字节数
起始字节
说明
bfType bfSize bf1 bf2 bfOffBits
2
1
文件类型（“BM”）
4
3
文件大小
2
7
保留
2
9
保留
4
不同采样点数对图像质量的影响
不同量化级别对图像质量的影响
一些实验结论：
1.采样点数越多，图像质量越好，但占空间大。 2.当图像的采样点数一定时，量化级数越多，图像质 量越好。
对一幅图像，当量化级数g一定时，采样点数 M×N对图像质量有着显著的影响。如图2-4所示， 采样点数越多，图像质量越好； 当采样点数减少时， 图上的块状效应就逐渐明显。同理， 当图像的采样 点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一 样。如图2-5所示，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。
对比度 = 最大亮度 / 最小亮度。
图像的质量：清晰度
缩小尺寸
图像的质量：清晰度
降低对比度
图像的质量：清晰度
减少细微层次
图像的质量：清晰度
降低饱和度
2.1.4 图像数字化设备（数字化器）
1. 图像数字化器(如：数码相机、胶片扫描仪)的组成 (1) 采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的影响，
倒数第二行 第一列像素 的颜色值.
倒数第二行 第二列像素 的颜色值.
………………………………….
文件说明 位图文件头
文件信息头 位图数据
BMP图像文件格式
属性
所占字节数
起始字节
说明
bfType bfSize bf1 bf2 bfOffBits
2
1
文件类型（“BM”）
4
3
文件大小
2
7
保留
2
9
保留
4