第二章 图像数字化
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数字图像处理(第二版)章 (2)
(4) 噪声。数字化设备的噪声水平也是一个重要的性能参 数。例如，数字化一幅灰度值恒定的图像，虽然输入亮度是一 个常量，但是数字化设备中的固有噪声却会使图像的灰度发生 变化。因此，数字化设备所产生的噪声是图像质量下降的根源 之一，应当使噪声小于图像内的反差点(即对比度)。
第2章 数字图像处理基础
2.2 数字图像类型
第2章 数字图像处理基础
为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。非均匀量 化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量 化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度 值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像 素灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异，所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方 案，因此，实用上一般多采用等间隔量化。
第2章 数字图像处理基础
3. 索引颜色图像 在介绍索引颜色图像之前，首先来了解PC机是如何处理颜 色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样的，即可 以从图像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜 色通常称为RGB颜色。颜色深度为24位每像素的数字图像是目前 所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它 所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围，故将其称为 “真彩色”。在早期，由于技术上和价格上的原因，计算机在 处理时并没有达到24位每像素的真彩色水平，为此人们创造了 索引颜色。索引颜色通常也称为映射颜色。在这种模式下，颜 色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限。索引 颜色的图像最多只能显示256种颜色。索引颜色通常称为调色板。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成 该图像具体颜色的索引值就被读入程序，然后根据索引值在调 色板中找到对应的颜色。
b=M×N×Q (b)
第2章 数字图像处理基础
2.2 数字图像类型
第2章 数字图像处理基础
为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。非均匀量 化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量 化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度 值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像 素灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异，所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方 案，因此，实用上一般多采用等间隔量化。
第2章 数字图像处理基础
3. 索引颜色图像 在介绍索引颜色图像之前，首先来了解PC机是如何处理颜 色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样的，即可 以从图像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜 色通常称为RGB颜色。颜色深度为24位每像素的数字图像是目前 所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它 所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围，故将其称为 “真彩色”。在早期，由于技术上和价格上的原因，计算机在 处理时并没有达到24位每像素的真彩色水平，为此人们创造了 索引颜色。索引颜色通常也称为映射颜色。在这种模式下，颜 色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限。索引 颜色的图像最多只能显示256种颜色。索引颜色通常称为调色板。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成 该图像具体颜色的索引值就被读入程序，然后根据索引值在调 色板中找到对应的颜色。
b=M×N×Q (b)
图像的数字化与显示
4、各种遥感图像获取设备
❖遥感中常用的图像获取设备有光学摄影设 备， 如摄像机、 多光谱像机等； 红外摄 影设备，如红外辐射计、 红外摄像仪、 多通道红外扫描仪、 多光谱扫描仪 （MSS）；微波设备，如微波辐射计、 侧 视雷达、 真空孔径雷达、 合成孔径雷达 （SAR）。
❖CCD排列成横行，每一个单元对应着一行里 的一个像素，CCD将光学信号转换为相应的 电信号，即模拟信号（电压），同时量化 出像素的灰暗程度，这些信号最终通过A/D 转换器转化为计算机所能识别的数字信号， 然后经不同的接口，EPP、USB或SCSI输送 到计算机。整个扫描过程涉及到光学、机 械、电子等不同方面，任何一个部件的设 计都会影响到最终的数字化结果。不同级 别的扫描仪的构造基本一样，但所使用的 部件及技术却大不相同。
❖ 数码摄像机的核心部件是光电转换装置，也称为 固态阵。目前大多数感光基元多为电荷藕合器件 CCD（Charge Coupled Device），使用一种高感 光度的半导体材料制成，是位于数字摄像机后部 的一块集成电路板上的感光二极管阵列，该阵列 通常由对应于六十五万到一百多万个像素的感光 二极管组成，具体情况视摄像机的分辨率而定。 能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换 成数字信号。一个视频的每一帧只用到阵列的一 部分。对于各帧来说，是由红、绿、蓝三种镜头 来确定各个二极管记录何种色光。
❖ 数码摄像机的镜头由多片镜片组成，材质则分为 玻璃与塑料两类。如果数码摄像机镜头以玻璃为 材料。从右至左镜头组件依次由透镜、电子快门、 透镜组1、透镜组2以及CCD组成，拍摄的影像就是 沿着这条光路投射在CCD上成像的。如图2-3所示。 组件中的焦距调节系统和快门系统由透镜组1和电 子快门构成，二者连接在一起。在电机的带动下， 透镜组1和电子快门可以前后移动，进行焦距调节， 从而获得最清晰的图像，由电子快门控制曝光。 多组透镜用来完成光学成像，而最后的CCD把光信 号转换为电信号.
第2章 数字图象处基础(1-27)
光号 信 视胞 细 生理电信号 视经 神 视神经中枢 大成 脑像
Digital Image Processing
2.2 人的视觉特性
人的视觉模型
▓ ▓
点光源的表示函数
点源可以用 δ 函数表示，表示平面图像的二维 δ 函数 +∞ +∞ 为： ⎧ 1 y, ) x ∫ ∫−∞ δ (dxdy = −∞ ⎪ ⎪ ⎨ = = ⎧ ∞ y , x 0 0, ⎪δ ( y , ) = ⎨ x , 其他 ⎪ ⎩ 0 ⎩ 则任意一幅图像可表示为：
Digital Image Processing
2.2 人的视觉特性
人眼的构造与机理要点（续）
（ 3）视细胞： 视网膜上集中了大量视细胞，分为两类： 锥状细胞 ：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色； 杆 (柱 )状细胞 ：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。 其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高， 分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨 率低，仅分辨图的轮廓。 （4 ） 人眼成象过程：
2.4 数字图像表示形式和特点
▓ ▓
数字图像的矩阵表示 数字图像的矩阵 矩阵表示
O n
f (0,1) ⎡ f (0,0) ⎢ f (1,1) ⎢ f (1,0) , f (mn) = ⎢ ⋮ ⋮ ⎢ ⎣ f (M−1,0) f (M−1,1)
⋯ f (0, N−1) ⎤ ⎥ ⋯ f (1, N−1) ⎥ ⎥ ⋮ ⋮ ⎥ ⋯ f (M−1, N−1)⎦
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB模型：
在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。 所示。 其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色 （green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta） 和黄色（yellow）。
Digital Image Processing
2.2 人的视觉特性
人的视觉模型
▓ ▓
点光源的表示函数
点源可以用 δ 函数表示，表示平面图像的二维 δ 函数 +∞ +∞ 为： ⎧ 1 y, ) x ∫ ∫−∞ δ (dxdy = −∞ ⎪ ⎪ ⎨ = = ⎧ ∞ y , x 0 0, ⎪δ ( y , ) = ⎨ x , 其他 ⎪ ⎩ 0 ⎩ 则任意一幅图像可表示为：
Digital Image Processing
2.2 人的视觉特性
人眼的构造与机理要点（续）
（ 3）视细胞： 视网膜上集中了大量视细胞，分为两类： 锥状细胞 ：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色； 杆 (柱 )状细胞 ：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。 其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高， 分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨 率低，仅分辨图的轮廓。 （4 ） 人眼成象过程：
2.4 数字图像表示形式和特点
▓ ▓
数字图像的矩阵表示 数字图像的矩阵 矩阵表示
O n
f (0,1) ⎡ f (0,0) ⎢ f (1,1) ⎢ f (1,0) , f (mn) = ⎢ ⋮ ⋮ ⎢ ⎣ f (M−1,0) f (M−1,1)
⋯ f (0, N−1) ⎤ ⎥ ⋯ f (1, N−1) ⎥ ⎥ ⋮ ⋮ ⎥ ⋯ f (M−1, N−1)⎦
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB模型：
在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。 所示。 其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色 （green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta） 和黄色（yellow）。
数字图像处理第2章图像数字化
续图像的频谱与它的平移复制品重叠。
的高频分量混入到它的中频或低频部分，这种现象称为
混叠。在这种情况下，由函数的采样值重建的图像将产生失真。如图 2-1-4 所示，由于采样间隔不满足
奈奎斯特条件，采样图像的频谱在阴影区及其附近产生了混叠。当我们用图示的低通滤波器
取
出
重建图像时，将会带来两个问题：
(1) 图像信号损失了一部分高频分量，致使图像变得模糊。
像，但需要付出更大的存储空间作为代价。
连续图像
在二维空间域里进行采样时，常用的方法是对
进行均匀采样。取得各点的亮
度值，构成一个离散的函数 函数来表示，即
。若是彩色图像，则以三基色 R、G、B 的亮度作为分量的三维向量
1
相应的离散向量函数用(1.1.7)表示。
图 2-1-2 采样示意图(2) 评价连续图像经过采样获得数字图像的效果，采用如下一些参数。 图像分辨率是指采样所获得图像的总像素。例如，640×480 图像的总像素数为 307 200 个。在购买 具有这种分辨率的数码相机时，产品性能介绍上会给出 30 万像素分辨率这一参数。 采样密度是指在图像上单位长度所包含的采样点数。采样密度的倒数就是像素间距。 采样频率是指一秒钟内采样的次数。它反映了采样点之间的间隔大小。采样频率越高，丢失的信息 越少，采样后获得的样本更细腻逼真，图像的质量更好，但要求的存储量也就更大。 扫描分辨率表示一台扫描仪输入图像的细微程度。它指每英寸扫描所得到的点，单位是 dpi (dot per inch)。数值越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越逼真，扫描仪质量也越好。无论采用哪种评价 参数，实际上在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的参数。
(a) 中央上升型
(b) 中央平稳型
图像数字化
图像数字化图像数字化是指将现实世界中的图像转换为数字形式的过程。
随着数字技术的发展，图像数字化已经在各个领域得到广泛应用。
本文将从图像数字化的定义、原理、应用及发展趋势等方面展开讨论。
一、图像数字化的定义在传统的摄影或绘画中，图像以物理形式存在，由各种颜色、形状、纹理等元素组成。
而图像数字化则将这些元素转化为数字信号，存储在计算机或其他数字设备中。
通过数字化，图像可以经过处理、分析、传输等一系列操作，为用户提供更多的功能和便利。
二、图像数字化的原理图像数字化的原理主要包括采样、量化和编码三个步骤。
首先，通过采样将连续的图像信号转换为离散的样本点；然后，通过量化将每个样本点的亮度值转换为数字信号；最后，通过编码将数字信号进行压缩和存储。
三、图像数字化的应用图像数字化的应用广泛涉及到图像处理、医学影像、虚拟现实、数字媒体等领域。
在图像处理中，数字化技术可以对图像进行增强、滤波、分割等操作，提高图像质量和分析效率。
在医学影像中，数字化使得医生可以更精确地观察病变部位，提高诊断水平。
在虚拟现实领域，数字化技术可以模拟出逼真的虚拟环境，给用户身临其境般的体验。
四、图像数字化的发展趋势随着计算机技术、人工智能等领域的飞速发展，图像数字化的应用也将不断拓展和深化。
未来，图像数字化可能会更注重图像质量的保真度和高清晰度，具有更强的实时性和交互性，同时也会更加便捷和智能化。
五、结语图像数字化作为数字技术的一项重要应用，正在深刻改变我们的生活和工作方式。
通过对图像数字化的理解和应用，我们可以更好地利用数字技术的力量，为社会发展和人类生活带来更多的可能性。
图像数字化的未来将更加丰富多彩，我们期待着它带来的更多惊喜和创新。
02图像的数字化与显示
2 数字图像处理和光学图像处 理
图像是成像系统对物体反射和透射的反 应。 光学系统可以对图像进行处理。 傅里叶变换和滤波处理。
3 图像的噪声分析
噪声：妨碍人们感觉器官或系统传感器 对所接收的信源信息进行理解或分析的 各种因素。 噪声一般为不可预测的信号，只能用概 率统计的方法去认识。 通常用来描述噪声的特征量有均值、方 差、功率等。
f (0, 0) f (1, 0) f ( x, y ) f ( M 1, 0) f (0,1) f (1,1) f (0, N 1) f (1, N 1) （2.4） f ( M 1, N 1)
f ( M 1,1) 第2章图像的数字化与显示数字图像获取
图像获取过程
光
光源
对象物
A/D转 换单元
摄像单元
图像存 储单元
计算机
2.1 连续图像的数学描述
一幅图像可以被看作是空间各点光强 度的集合。对于二维图像而言，我们可 以简单地把光强度 I 看作是随空间坐标 （x, y）、光线波长 和时间t 变化的连 续函数，其数学表达式为：
这就是扬－赫姆霍尔兹(Young—Helmholtz)的
色觉三原色学说。
另一方面，也有对三原色假说持反对立场的人， 特别是扬－赫姆霍尔兹的三原色为红、绿、紫。 据经验，黄色用红色和绿色混合而成是难于理 解的。也就是说，用他的三原色假说不能说明 黄色的纯色性。提出这一反对论点的代表人物 是赫林(Hering)。
亮度对比和颜色对比
一般情况，在相同亮度的刺激下，背景亮度不 同所感觉到的明暗程度也不同。图中的圆环的
亮度是一样的，但是，由于左右两边的背景不
数字图像处理第二章图像数字化
亮度过冲
马赫带效应：由于人眼视觉系统有边缘增强的作用，在亮度突 变出会出现亮度过冲现象，即明暗边界处亮的更亮，暗的更暗。
第一章 导 论
视觉残留 人眼对亮度的感觉不会随亮度消失而立即 消失
第一章 导 论
错视现象 两线段一样长？
人眼对物体的 形状、大小感 觉随背景、布 置条件不同而 不同，会产生 不存在的信息 或错误的物体 几何特性。
采样间隔过大可导致像素块状的棋盘效应
第一章 导 论
图像采样与数字图像的质量
相同清晰度下，图像采样间隔不同，图片大小也会变化。 采样间隔越小，采样像素越多，图像越大。
第一章 导 论
图像采样与数字图像的质量
图片大小一样，图像采样间隔不同，图片清晰度也会变化。 采样间隔越小，采样像素越多，图像越清晰。
C white B black A
人眼适应某平均亮度后， 感受的亮度范围《视觉范围
D
第一章 导 论
亮度感觉（1）
1.平均亮度
2.对比度
第一章 导 论
亮度感觉（2）
图A
图B
图C
亮度感觉取决于亮度的对比
第一章 导 论
亮度的适应与鉴别
视觉适应性—人眼适应明/暗环境的能力
暗适应性——从亮光处到暗处 20~30s 杆状细胞 明适应性——从暗处到亮光处 1~2s 锥状细胞
采样间隔 根据采样定理确定，反映细 节的变化 采样孔径大小 形状： 采样方式：有缝、无缝、重叠采样
第一章 导 论
图像采样与数字图像的质量
采样对图像的空间分辨率有较大影响。
空间分辨率指图像单位范围里像素的个数，影象清晰 度的度量标准。单位 ppi 像素/英寸和dpi 点/英寸 可简化成横向和纵向像素的数量，表示成水平点数× 垂直点数的形式。 图片640×480，分辨率307，200即30万像素
数字图像处理 第2章 图像的数字化与显示
k
（2.20）
2.3.3 空间与灰 度级分辨率
对一幅图像，当量化级数Q一定 时，采样点数 M×N 对图像质量有着显 著的影响。采样点数越多，图像质量越 好；当采样点数减少时，图像越小，图 上的块状效应就逐渐明显。
图像的采样与数字图像的质量
图像的量化与数字图像的质量
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。
2.2 图像场取样
2.2.1 取样和量化的基本概念
数字化包括取样和量化两个过程 ：
取样(sampling)：对空间连续坐标(x, y)的 离散化 量化(quantization)：幅值 f (x, y)的离散化
（a）连续图像
（b）数字化结果
图2.1 图像的数字化过程
(a)
(b)
图2.2 采样网格 (a) 正方形网格; (b) 正六角形网格
截止频率。
u U c , v Vc u U c , v Vc
（2.8）
其中 U c , Vc 对应于空间位移变量x和y的最高
则当采样周期
x, y满足
（2.9）
1 u s 2U c x 1 vs 2Vc y
此时，通过采样信号 f ( mx, ny ) 能唯一地恢 复或重构出原图像信号f (x,y)。该条件称为 Nyquist采样定理。
• 2.3.1
•
标量量化
标量量化：将数值逐个量化 。 例：假设抽样信号的范围是0~5 V，将它分为8等
分，这样就有8个量化电平，分别是5/8 V，10/8 V，15/8 V，…，35/8 V。 对每一个采样将它量化为离它最近的电平。 在量化后，为了能在数字信号处理系统中处理 二进制码，还必须经过编码操作。
（2.20）
2.3.3 空间与灰 度级分辨率
对一幅图像，当量化级数Q一定 时，采样点数 M×N 对图像质量有着显 著的影响。采样点数越多，图像质量越 好；当采样点数减少时，图像越小，图 上的块状效应就逐渐明显。
图像的采样与数字图像的质量
图像的量化与数字图像的质量
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。
2.2 图像场取样
2.2.1 取样和量化的基本概念
数字化包括取样和量化两个过程 ：
取样(sampling)：对空间连续坐标(x, y)的 离散化 量化(quantization)：幅值 f (x, y)的离散化
（a）连续图像
（b）数字化结果
图2.1 图像的数字化过程
(a)
(b)
图2.2 采样网格 (a) 正方形网格; (b) 正六角形网格
截止频率。
u U c , v Vc u U c , v Vc
（2.8）
其中 U c , Vc 对应于空间位移变量x和y的最高
则当采样周期
x, y满足
（2.9）
1 u s 2U c x 1 vs 2Vc y
此时，通过采样信号 f ( mx, ny ) 能唯一地恢 复或重构出原图像信号f (x,y)。该条件称为 Nyquist采样定理。
• 2.3.1
•
标量量化
标量量化：将数值逐个量化 。 例：假设抽样信号的范围是0~5 V，将它分为8等
分，这样就有8个量化电平，分别是5/8 V，10/8 V，15/8 V，…，35/8 V。 对每一个采样将它量化为离它最近的电平。 在量化后，为了能在数字信号处理系统中处理 二进制码，还必须经过编码操作。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理基础2
数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。
由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。
这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
即：空间坐标的离散化。
量化：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。
图像处理课件(数字图像)第二章
颜色矩
利用一阶矩（均值）、二阶矩（ 方差）和三阶矩（偏度）描述图 像颜色的分布特性。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
统计图像中相邻像素的灰度值关系， 形成共生矩阵，用于描述图像的纹理 方向和粗糙度。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波 分量，通过分析小波系数可以提取图 像的纹理特征。
形状特征提取
边界特征
压缩比
压缩比是指压缩前后的数 据量之比，压缩比越高， 压缩效果越好，但同时也 会增加解码时间。
编码方式
常见的编码方式有熵编码 和变换编码。熵编码是根 据信息熵原理进行编码， 变换编码则是将图像进行 变换后再进行编码。
02
灰度图像
灰度图像是一种只包含亮 度信息而不包含颜色信息 的图像，其像素值通常在 0-255之间。
图像处理课件(数字图像)第二章
目录
• 图像的数字化 • 图像的预处理 • 图像的变换 • 图像的分割 • 图像的特征提取
01 图像的数字化
图像的采样
01
采样频率
采样频率越高，图像的细节表现越好，但同时也会增加数据量。常见的
采样频率有30fps、60fps等。
02 03
采样方式
常见的采样方式有均匀采样和非均匀采样。均匀采样是指在整个图像区 域内均匀地选取像素点，而非均匀采样则根据图像的特性自适应地选取 像素点。
提取图像中目标的边缘信息，如边缘曲率、边缘方向等，用于描述目标的形状 特性。
区域特征
基于像素的统计特性或图像分割的结果，提取区域内的纹理、颜色等特征，用 于描述目标的整体形状。
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感谢您的观看
灰度化方法
有多种方法可以将彩色图 像转换为灰度图像，如最 大值法、平均值法、加权 平均法等。
利用一阶矩（均值）、二阶矩（ 方差）和三阶矩（偏度）描述图 像颜色的分布特性。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
统计图像中相邻像素的灰度值关系， 形成共生矩阵，用于描述图像的纹理 方向和粗糙度。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波 分量，通过分析小波系数可以提取图 像的纹理特征。
形状特征提取
边界特征
压缩比
压缩比是指压缩前后的数 据量之比，压缩比越高， 压缩效果越好，但同时也 会增加解码时间。
编码方式
常见的编码方式有熵编码 和变换编码。熵编码是根 据信息熵原理进行编码， 变换编码则是将图像进行 变换后再进行编码。
02
灰度图像
灰度图像是一种只包含亮 度信息而不包含颜色信息 的图像，其像素值通常在 0-255之间。
图像处理课件(数字图像)第二章
目录
• 图像的数字化 • 图像的预处理 • 图像的变换 • 图像的分割 • 图像的特征提取
01 图像的数字化
图像的采样
01
采样频率
采样频率越高，图像的细节表现越好，但同时也会增加数据量。常见的
采样频率有30fps、60fps等。
02 03
采样方式
常见的采样方式有均匀采样和非均匀采样。均匀采样是指在整个图像区 域内均匀地选取像素点，而非均匀采样则根据图像的特性自适应地选取 像素点。
提取图像中目标的边缘信息，如边缘曲率、边缘方向等，用于描述目标的形状 特性。
区域特征
基于像素的统计特性或图像分割的结果，提取区域内的纹理、颜色等特征，用 于描述目标的整体形状。
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灰度化方法
有多种方法可以将彩色图 像转换为灰度图像，如最 大值法、平均值法、加权 平均法等。
数字图像处理第2章课后题答案
第二章数字图像处理基础1.将一幅光学模拟图像转换为数字图像的过程叫做图像的数字化，包括扫描、采样、量化三个过程。
采样点数越多、量化级数越高，图像质量越好。
2.图像数字化过程中造成失真的原因有两个方面：第一个方面，在采样过程中，如果采样点数满足取样定理（即采样频率不小于最高截止频率的2倍）的情况下，重建图像就不会产生失真，否则就会因为取样点数不够而产生所谓混淆失真；第二个方面，在量化过程中，若图像不产生失真，则需要量化级数无穷大，而实际量化级数往往无法满足这样的取值而造成图像的失真。
3.人的眼睛是人类视觉系统的重要组成部分，当外界景象通过眼球的光学系统在视网膜上成像后，视网膜产生相应的胜利电图像并经视神经传入大脑；人眼的视网膜由感光细胞覆盖，感光细胞吸收来自于光学图像的光线，并通过晶体透镜和角膜聚集在视网膜上。
晶状体相当于普通光学镜头，对光线有屈光作用。
4.发光强度简称光强，指单色光源在给定方向上的单位立体角内发出的发光强度。
亮度是指发光体（反光体）表面发光（反光）强弱的物理量。
照度指物体被被照面单位时间内所接受的光通量。
主观亮度是指由观察者判断出的亮度称为主观亮度。
5.常用的颜色模型有RGB模型、CMYK模型、HSI模型等。
RGB模型是色光的彩色模型，因为是由红、绿、蓝相叠加形成其它颜色，因此该模型也叫加色合成法。
所有的显示器、投影设备，以及电视等许多设备都是依赖于这种加色模型的；CMYK模型也称减色合成法，主要应用于印刷行业中；RGB和CMYK颜色模型都是面向硬件的，但从人眼视觉特性来看，HSI模型用色调、饱和度和亮度来描述彩色空间能更好地与人的视觉特性相匹配。
6.由于彩色图像为RGB图像，利用三元组（R,G,B）来表示每个像素的值。
根据题意，三基色灰度等级为8，而23=8，则存储一个颜色分量所需的比特数为3，存储一个三元组所需的比特数为3⨯3=9，该图像大小为1024*768，则存储整幅图像所需的比特数为9⨯1024⨯768=7077888bit=864KB。
第二章 图像的数字化
所以，要使数字图像保有一定的空间分辨 率，从而不丢失原连续图像所表达的信息， 图像采样间隔就必须依一定的规则选取合 图像采样间隔就必须依一定的规则选取合 适的值。 这个规则就是二维采样定理。 这个规则就是二维采样定理。
二维采样定理：如果二维信号f 二维采样定理：如果二维信号f (x, y)的二维傅立叶 y)的二维傅立叶 频谱F 频谱F (u, v)满足: v)满足: 其中,Uc、Vc为相应于空间位移变量x 其中,Uc、Vc为相应于空间位移变量x和y的最高截 至频率，则当采样周期△x、△y满足 至频率，则当采样周期△x、△y 奈奎斯特条件 时，用采样信号f 时，用采样信号f (m △x, n △y) m, n = -∞,…,∞,…,1,0,1,…,+∞ 能唯一地恢复出原信号f (x, y)。 能唯一地恢复出原信号f y)。
Байду номын сангаас
图像传感器 主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种 。 主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种 CCD即电荷偶合器件，可分为线型与面型两种，其中线 CCD即电荷偶合器件，可分为线型与面型两种，其中线 型应用于影像扫瞄器及传真机上；面型主要应用于数码相 机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。 CMOS即互补金属氧化物半导体，分为被动式像素传感器 CMOS即互补金属氧化物半导体，分为被动式像素传感器 CMOS与主动式像素传感器CMOS，应用于数码相机、电 CMOS与主动式像素传感器CMOS，应用于数码相机、电 脑摄像头、可视电话、手机、视频会议、智能型保全系统、 汽车倒车雷达等。 CIS即“接触式图像传感器”，一般是以硫化镉作感光材 CIS即“接触式图像传感器”，一般是以硫化镉作感光材 料，清晰度不高，主要应用于扫描仪、复印机、传真机等
数字图像处理第2章采样量化图像格式
3） 打印机分辨率
又称输出分辨率，是指打印机输出图像时每英寸的点数(dp i)。打印机分辨率也决定了输出图像的质量，打印机分辨率越高， 可以减少打印的锯齿边缘，在灰度的半色调表现上也会较为平滑。 打印机的分辨率可达300－1200 dpi。
4） 扫描仪分辨率
单位长度上采样的像素个数。台式扫描仪的分辨率可以分
• 曲线3：
质量
细节较多的球赛观众图像 k
5
4 32 64 128 256 N
总结
一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像 可采用如下原则：
（1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。
（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊。 对于彩色图像，是按照颜色成分——红、绿、蓝分别采样和量
2.3.3 用传感器阵列获取图像
传感器阵列
2．4 图像数字化技术
图像的数字化包括采样和量化两个过程。 设连续图像f(x, y) 经数字化后，可以用 一个离散量组成的矩阵g(i, j)（即二维数组） 来表示。
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1)
g(i,
j)
g(1,0)
z 蓝 (Blu e) 品 红 (Magenta )
青 (Cyan ) O 红 (Red) x
绿 (Gre en) 黄 (Yello w) y
（2） 数字化采样一般是按正方形点阵取样的， 除此之外还 有三角形点阵、正六角形点阵取样。
（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, t)。
又称输出分辨率，是指打印机输出图像时每英寸的点数(dp i)。打印机分辨率也决定了输出图像的质量，打印机分辨率越高， 可以减少打印的锯齿边缘，在灰度的半色调表现上也会较为平滑。 打印机的分辨率可达300－1200 dpi。
4） 扫描仪分辨率
单位长度上采样的像素个数。台式扫描仪的分辨率可以分
• 曲线3：
质量
细节较多的球赛观众图像 k
5
4 32 64 128 256 N
总结
一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像 可采用如下原则：
（1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。
（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊。 对于彩色图像，是按照颜色成分——红、绿、蓝分别采样和量
2.3.3 用传感器阵列获取图像
传感器阵列
2．4 图像数字化技术
图像的数字化包括采样和量化两个过程。 设连续图像f(x, y) 经数字化后，可以用 一个离散量组成的矩阵g(i, j)（即二维数组） 来表示。
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1)
g(i,
j)
g(1,0)
z 蓝 (Blu e) 品 红 (Magenta )
青 (Cyan ) O 红 (Red) x
绿 (Gre en) 黄 (Yello w) y
（2） 数字化采样一般是按正方形点阵取样的， 除此之外还 有三角形点阵、正六角形点阵取样。
（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, t)。
精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
j 1
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其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。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
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。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其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。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
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。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
第2章 图像数字化
中国传媒大学信息工程学院
9
DIP
2.4.2 光传感器
数字图像处理
Digital Image Processing
光传感器的工作原理： 光传感器的工作原理：根据照射其上的 光的强度按比例产生一个电信号。 光的强度按比例产生一个电信号。
变化的光强 电信号输出
光传感器
中国传媒大学信息工程学院
10
DIP
中国传媒大学信息工程学院
14
DIP
数字图像处理
Digital Image Processing
机械扫描装置
中国传媒大学信息工程学院
15
DIP
数字图像处理
Digital Image Processing
电子扫描装置
中国传媒大学信息工程学院
16
DIP
2.5 电子成像管摄像机
数字图像处理
Digital Image Processing
中国传媒大学信息工程学院
8
DIP
数字图像处理
Digital Image Processing
2.4 图像数字化器的组成元件
图像数字化器主要由光源、传感器和扫描系统 图像数字化器主要由光源、传感器和 光源 组成，光源或光传感器必须位于一个采样孔之后。 组成，光源或光传感器必须位于一个采样孔之后。
2.4.1 光源
白炽灯：用于照射要进行数字化的物体或图像。 白炽灯：用于照射要进行数字化的物体或图像。在扫 入系统中，光源（包括LED）可通过透镜形成亮点。 入系统中，光源（包括LED）可通过透镜形成亮点。 激光器：产生高度集中的光线。 激光器：产生高度集中的光线。 荧光物质：电子束轰击荧光屏产生光点。 荧光物质：电子束轰击荧光屏产生光点。 发光二极管（LED）：通常是砷化镓二极管。 ）：通常是砷化镓二极管 发光二极管（LED）：通常是砷化镓二极管。
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概率论中就是概率密度曲线，如图所示。
第二章 数字图像处理基础
Pr (r)
Pr (r)
0 (a)
1
r
0 (b)
1
r
图像灰度分布概率密度函数
第二章 数字图像处理基础
直方图表明每一个灰度有多少个象素
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
图像灰度直方图的性质
直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数
i0,1 i1,1 im 1,1
i0,n 1 i1,n 1 im 1,n 1
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
数字化过程
第一步：空间采样 将在空间上连续的图像转换成离散的采样点 （即像素）集的操作。由于图像是二维分布的信息， 所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
… …
Zi＋1 Zi Zi－1
1 28 1 27
1 0 连续灰度值 灰度标度 量化值 (整数值) 灰度量化 (a) (b)
图2-3 量化示意图 （a） 量化； (b) 量化为8 bit
第二章 数字图像处理基础
图像的量化与数字图象的质量
256灰度级
128灰度级
64灰度级
16灰度级
第二章 数字图像处理基础 对于彩色图像，是按照颜色成分——红（R）、绿（G）、蓝 （B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8 bit量化，即每 种颜色量级别是256， 则可以处理256×256×256=16 777 216种 颜色。
（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不 同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某 一灰度值像素所在位置。也就是说，它只包含 了该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而 丢失了其所在位置的信息。
第二章 数字图像处理基础
任一幅图像，都能唯一地确定出一幅与它对应的直 方图， 但不同的图像，可能有相同的直方图。也就 是说，图像与直方图之间是多对一的映射关系。如 图就是一个不同图像具有相同直方图的例子。
分辨率 320x240
第二章 数字图像处理基础
分辨率 160x120
第二章 数字图像处理基础
分辨率 80x60
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
图象尺寸：127*176 分辨率：(a)127*176 (b)63*88 (c)31*44 (d)15*22
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
1) 透射率和光密度
左边物体的透射率为:
T1 I2 I1 0 T1 1
左边物体的光密度:
I1 1 D1 lg lg lg T1 I2 T1 0 D1
光密度和透射率示意图
第二章 数字图像处理基础
2) 摄影过程 3) 胶片显影 4) 胶片对光的响应 5) 乳化剂的特性 6) 胶片分辨率 7) 照相复制
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
数码相机的工作原理
(1)镜头将光线会聚到感光器件CCD上； (2)CCD是半导体器件，它代替了普通相机中胶卷的位置； (3)CCD的功能是光强信号转变为不同强度的电信号，得到 拍摄景物的图像信息； (4)ADC将模拟信号到数字信号的转换； (5)MPU(微处理器)对数字信号进行压缩并转化为特定的图 像格式，例如JPEG、BMP格式，并将图像文件被存储在内置存 储器中； (6)LCD显示查看拍摄照片； 部分数字相机还提供连接计算机和电视机的接口。
廓线所包围的面积，称为灰度级D的阈值面积 函数，用A(D)表示，则直方图可定义为：
H ( D) lim
D 0
A( D) A( D D) d A( D) D dD
第二章 数字图像处理基础
对于离散函数，固定△D为1，则上述定义变为：
H(D)=A(D)-A(D+1)
第二章 数字图像处理基础
设r代表图像中像素灰度级，作归一化处理后，r将被限定在
［0, 1］之内。在灰度级中，r=0代表黑，r=1代表白。对于一幅 给定的图像来说，每一个像素取得［0, 1］区间内的灰度级是随 机的，即r是随机变量。假定对每一瞬间，它们是连续的随机变 量，则可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。若 横轴代表灰度级r，纵轴代表灰度级的概率密度函数pr(r)，这样 就可以针对一幅图像在该坐标系中作出一条曲线。这条曲线在
第二章 数字图像处理基础
数字化器的性能
分辨率：单位尺寸能够采样的像素数，由采样
孔的大小和像素间距的大小决定； 灰度级：量化为多少等级； 图像大小：允许输入图像的大小； 扫描速度：采样数据的传输速度；
第二章 数字图像处理基础
噪声：数字化器的噪声水平。 线性度：线性度是指对光强进行数字化时，灰
度正比于图像亮度的实际精确程度，图像数字 化设备的线性度是一个重要的性能指标，非线 性的数字化器会影响后续处理的有效性。
第二章 数字图像处理基础
图像数字化器的类型
主要包括:
数码相机 胶片扫描仪
第二章 数字图像处理基础
二. 图像数字化器的组成
主要包括:
人工光源 光传感器 扫描装置
第二章 数字图像处理基础
256×256
64×64
32×32
16×16
第二章 数字图像处理基础
第二步：量化
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”。
第二章 数字图像处理基础
2 55 2 54 q i＋1 q i－1
第二章 数字图像处理基础
空间信息丢失
第二章 数字图像处理基础
(a)
(b)
图像与直方图间的多对一关系
第二章 数字图像处理基础
图像灰度直方图的用途
用于判断图像量化是否恰当 直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断 一幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级 范围。一般一幅图应该利用全部或几乎全部可能 的灰度级，否则等于增加了量化间隔。丢失的信 息将不能恢复。
第二章 数字图像处理基础
位图和矢量图的比较（2）
2、点位图面向像素绘画，矢量图面向对象“构画”
图像数字化器的功能组件
采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的影响，
而在整幅图像中扫描特定的独立像素单元 ； 扫描器件：使采样孔以预先确定的方式在图像上移动， 按照顺序依次扫描图像的每一个像素； 光传感器：测量每一像素的亮度，将光亮度转化为电流 或电压信号； 量化器：将传感器输出的连续值转化为整数值； 输出介质：将量化的灰度值以适当的格式存储。
第二章 数字图像处理基础
扫描仪各部分的功能
4．光电转换部分：是指扫描仪内部的主板，它是一 块安置有各种电子元件的印刷电路板。它是扫描仪 的控制系统，在扫描仪扫描过程中，它主要完成CCD 信号的输入处理，以及对步进电机的控制， 5．机械传动装置：主要包括步进电机、驱动皮带、 滑动导轨和齿轮组。
第二章 数字图像处理基础
r
k
第二章 数字图像处理基础
边界阈值选取
假设某图象的灰度直方图具有二峰性， 则表明这个图象的较亮的区域和较暗的区域可 以较好地分离，取这一点为阈值点，可以得到 好的二值处理的效果。
第二章 数字图像处理基础
选取146为阈值的二值化
第二章 数字图像处理基础
灰度图具有二峰性
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
四. 常用图像数字化设备
数字相机 扫描仪 数字摄像机
第二章 数字图像处理基础
数码相机的组成
镜头 数字相机前面板 CCD（电荷藕合器件 ） A/D（模/数转换器） MPU（微处理器） 内置存储器 LCD（液晶显示器） PC卡（可移动存储器） 接口（计算机接口、电视机接口） 数字相机背面板
典型数字摄像机
第二章 数字图像处理基础
五. 胶片扫描
胶片扫描的概念 常用胶片扫描设备 胶片扫描仪的性能指标
第二章 数字图像处理基础
1. 胶片扫描的概念
胶片扫描在图像数字化过程中占有重要地位。 胶片扫描是对来自胶片上的信息进行数字化的
过程，使这些信息能由计算机读取、处理和应 用。 胶片是指投影仪、普通相机或胶片记录仪中使 用的包括胶片、幻灯片、底片等在内的各种感 光材料，它们能生成图像或影像。
第二章 数字图像处理基础
图像采样
采样处理：将xy平面分配到一个网格上。
xy平面
(a,b)
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
与采样相关的概念(分辨率)
分辨率
传感器摄像的精确度。通常指要精确测量和再 现一定尺寸的图像所必需的像素个数。 单位：像素*像素
第二章 数字图像处理基础
三、图像的采样和量化
图像数字化：指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字
表示的图像。
模拟图像
数学表达式：
离散化
数字图像
模拟图像：照片、电视、录象、电影。
二维分布函数，t表示时间变量。
f ( x, y , tቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ)
第二章 数字图像处理基础
数字图像：用矩阵来描述的。
i0, 0 i 1, 0 I I [m, n] im 1,0
具有二峰性的灰度图的2值化
第二章 数字图像处理基础
灰度分布效果比较示意图
第二章 数字图像处理基础
四、图像的文件格式
数字图像通常有两种表示形式: 位 图 矢量图
第二章 数字图像处理基础
位图和矢量图的比较(1)
1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成
点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。包含 不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。 矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。 如:表示一个圆形，矢量图像保存了一个画圆的命令、圆心的 坐标、半径的长度等等。欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的 坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。 矢量图像由许多矢量图形元素构成，这些图形元素称为“对 象”。