数字图像处理学习重点

数字图像处理

数字图像基础

数字图像处理：即利用计算机对数字图像进行处理。

优点：精度高、再现性好、方法易变、灵活度高。

缺点：处理速度受到计算机和数字器件的限制，一般也是串行处理，因此处理速度较慢。 图像处理的基本步骤：

1.预处理；

2.分割；

3.表示与描述；

4.匹配+数据储存。

图像增强的目的是突出图像中（主观）感兴趣的部分，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释。

图像恢复处理的主要目的是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。

将图像中包含的物体，按其灰度或几何特性等划分为若干个有意义的区域的技术成为图像分割。

由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析 、图像输出五个模块组成。

数字图像数字化：1. 取样：图像空间坐标值的数字化；2. 量化：图像函数值（灰度值）的数字化。

图像质量随N 的增加而增加；图像质量随G(k)(灰度值)的增加而增加。

M,N 必须为正数，L 为灰度级,一般，M 、N 和L 取值为2的整数次幂。 L=2^k ,称为k 位图像。 存储一幅大小为M ×N ，有2^k 个不同灰度级的图像所用的Bit 数为：b=M ×N ×k 。 采样间隔值越小，空间分辨率越高。

保持M ×N 不变而减少L ，则会导致假轮廓;保持L 不变而减少M ×N ，则会导致棋盘状效果;实验表明图像的细节越多，用保持M ×N 恒定而增加L 的方法来提高图像的显示效果就越不明显，因此，对于有大量细节的图像只需要少数的灰度级。

清晰度相关的因素:•亮度•对比度(=最大亮度/最小亮度)•尺寸大小•细微层次•颜色饱和度.

常见的图像类型:1.矢量图像：色彩变化小，放大后不容易失真。2.点阵图像：色彩丰富，放大后容易失真。

4邻域:像素p(x,y)的4邻域是:(x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1);用N4(p)表示像素p 的4邻域;

D 邻域:像素p(x,y)的D 邻域是:对角上的点(x+1,y+1)；(x+1,y-1)；(x-1,y+1)；(x-1,y-1);用ND(p)表示像素p 的D 邻域，又称对角邻域;

8邻域: 像素p(x,y)的8邻域是：4邻域的点＋D 邻域的点;用N8(p)表示像素p 的8邻域;N8(p) = N4(p)+ND(p)。

两个像素p 和q 邻接的条件:(1)位置相邻:p(m,n)和q （s,t ）位置上满足相邻(2)灰度值相近},,{,21 v v V V q V p =∈∈其中和.

4邻接：)(4p N q ∈；8邻接：)(8p N q ∈；m 邻接：对于具有值V 的像素p 和q ，如果:1. )(4p N q ∈或2. )(p N q D ∈，并且φ=⋂)()(44p N q N (没有值V 的像素）则称这两个像素是m 邻接的，即4邻接和D 邻接的混合邻接。

p(x,y)和q(s,t)之间的距离：|);||,m ax (|),(|;|||),(84t y s x q p D t y s x q p D --=-+-=欧氏距离2

2)()(),(t y s x q p D e -+-=；m D 距离用点间最短的通路定义。

空间域图像增强

目的：1.改善图像视觉效果，提高清晰度；

2.改善(增强)感兴趣部分(如滤除噪声、锐化目标物边缘),以提高图像可懂度. 方法：空间域处理:点处理(灰度变换、直方图均衡等); 邻域处理(平滑和锐化等);

频率域处理：高、低通滤波、同态滤波等.

注意: 1.图像信息有损无增；

2.图像增强一般是一个复杂图像处理系统的主要的“预处理”环节。

空间域增强：g (x , y )=s=T [f (x , y )]=T[r](s,r 灰度级）:f(x,y)是原图像;g(x,y)是处理后的图像;T 是作用于f 的操作，定义在(x,y)的邻域.

点运算：

反转变换：s =(L −1)−r ；[0,L-1]为图像的灰度级。作用：黑的变白，白的变黑；适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色，或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时。

对数变换：s =c log(1+r )c 是常数；有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动 态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失；可以用于扩展图像中的暗像素. 幂次变换：γ

cr s =,c 和γ是正常数;

γ< 1 提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮;

γ> 1 降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗.

对比度拉伸:思想：提高图像处理时灰度级的动态范围;

图像二值化:黑白互换；

位平面切片:把数字图像分解成为位平面,每一个位平面可以处理为一幅二值图像。 作用:通过对特定位提高亮度，改善图像质量;

较高位（如前4位）包含大多数视觉重要数据;

较低位（如后4位）对图像中的微小细节有作用;

分解为位平面，可以分析每一位在图像中的相对重要性。

直方图:

定义:灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，

性质：1. 直方图的位置缺失性；2. 直方图与图像的一对多特性；3. 直方图的可叠加性 用途:1.数字化参数:可用来判断一幅图像是否合理地利用了全部被允许的灰度级范围。一幅图像应利用几乎全部的灰度级。

2.边界阈值选取:假设某图像的灰度直方图具有二峰性，则表明这个图像的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。 直方图均衡化处理：

基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围从而达到增强图像整体对比度的效果。使用的方法是灰度级变换：s = T(r)。