第3章数字图像处理技术
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《数字图像处理教学课件》第3章图像的基本运算（2）
实例
源图像
（b）双线性插值方法的结果
实例
用最近邻插值和双线性插值的方法分别将老虎放大 1.5倍。
实例
采用最近邻插值放大1.5倍 采用双线性插值放大1.5倍
比例变换中对应图像的确定
比例变换中对应图像的确定
假设输出图像的宽度为W，高度为H； 输入图像的宽度为w高度为h，要将输入图像的尺度拉伸或压
枕形失真
由镜头引起的画面向中间“收缩”的现象。
6.图像变形
图像变形（Image Warping） 图像变形合成（Image morphing ）
参数化(全局)变形（warping)
参数化变形实例
Translation 平移
Rotation 旋转
Aspect 缩放
Affine 仿射变换
Perspective 透视变换
x' a b c x y' d e f y 1 0 0 1 1
x' ax by c
y'
dx
ey
f
将三对对应点的坐标代入上面公式，
可以求得变换的
对于内的任意一个像素点，再计算其新的坐标，然后 颜色映像
三角变形实例
四边形区域的变换方法
图像变形的几何校正
用控制点及插值过程定义，通常具有较为复杂的数学 变换函数
投影变换
投影变换是下列变换的组合
仿射变换 投影变形
投影变换的性质:
原点无需变换至原点 线变换为线 比例不保持 平行线无需保持平行
x' a b c x y' d e f y w' g h i w
举例:三角变形
B
源图像
?
B’ 目标图像
T(x,y)
数字图像处理_课件_3
s cr c 1
21
航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
29
数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
17
傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
21
航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
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数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
17
傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
3-数字图像处理基础教学课件
2、可以同时存储若干幅静止图像进而形成连续的动 画。公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件。
3、GIF图像文件格式已经成为网络图像传输的通用 格式，速度要比传输其他图像文件格式快得多，所 以经常用于动画、透明图像等。
4、只能处理256种色彩，故不能存储真彩色的图像 文件。
数字图像的格式 • TIFF格式
8邻域
数字图像的性质 • 图像的连通域
1、图像的连通域通常体现在二值图像，这种图像只 有黑白两个灰度级。
2、彼此连通的像素点形成了一个区域，所有的点彼 此连通点构成的集合，称为一个连通区域。图像的 连通域是对图像进行一系列图像算法处理的结果。
数字图像的性质 • 像素之间的距离
1、图像中的距离常用来衡量两幅图像的相似度。
数字图像的性质 • 像素之间的距离
（3）契比雪夫距离
假设从一个像素点到其8邻域中的任意一个点的距离 为1，契比雪夫距离即为按照这种方式计算的从一个 像素点到另一个像素点的最短距离。
D(P 1,P 2) max( x1 x2 , y1 y 2 )
P2
契比雪夫距离为4
P1
数字图像的性质 • 图像直方图
数字图像的性质 • 图像的通道
1、图像的通道数是指图像中一个像素采用多少个数 字进行表示。
例：灰度图每个像素只采用一个数字来表示，因此， 灰度图的的通道数是1，称为单通道图像；
RGB图像中每个像素采用三个数字进行表示，所以 RGB图像是三通道图像。
数字图像的性质 • 图像的分辨率
图像的分辨率有几种表示方式。
图像的表示
数字图像经过采样和量化得到。在采样和量化过程 中，采样间隔的大小，量化的等级决定了数字图像 所保留的信息数量。采样和量化的过程也是得到离 散的数字图像的过程。
3、GIF图像文件格式已经成为网络图像传输的通用 格式，速度要比传输其他图像文件格式快得多，所 以经常用于动画、透明图像等。
4、只能处理256种色彩，故不能存储真彩色的图像 文件。
数字图像的格式 • TIFF格式
8邻域
数字图像的性质 • 图像的连通域
1、图像的连通域通常体现在二值图像，这种图像只 有黑白两个灰度级。
2、彼此连通的像素点形成了一个区域，所有的点彼 此连通点构成的集合，称为一个连通区域。图像的 连通域是对图像进行一系列图像算法处理的结果。
数字图像的性质 • 像素之间的距离
1、图像中的距离常用来衡量两幅图像的相似度。
数字图像的性质 • 像素之间的距离
（3）契比雪夫距离
假设从一个像素点到其8邻域中的任意一个点的距离 为1，契比雪夫距离即为按照这种方式计算的从一个 像素点到另一个像素点的最短距离。
D(P 1,P 2) max( x1 x2 , y1 y 2 )
P2
契比雪夫距离为4
P1
数字图像的性质 • 图像直方图
数字图像的性质 • 图像的通道
1、图像的通道数是指图像中一个像素采用多少个数 字进行表示。
例：灰度图每个像素只采用一个数字来表示，因此， 灰度图的的通道数是1，称为单通道图像；
RGB图像中每个像素采用三个数字进行表示，所以 RGB图像是三通道图像。
数字图像的性质 • 图像的分辨率
图像的分辨率有几种表示方式。
图像的表示
数字图像经过采样和量化得到。在采样和量化过程 中，采样间隔的大小，量化的等级决定了数字图像 所保留的信息数量。采样和量化的过程也是得到离 散的数字图像的过程。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
数字图像处理概述3
• 索引图像的数据类型一般为8位无符号整形（int8），相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3，因此一般索引 图像只能同时显示256种颜色，但通过改变索引矩阵，颜色的类型可以调整(通常每一个索引对应的RGB值 相同，如果不同则为伪彩色图像)。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型（double）。
• 索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像 存放，如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。
应用领域的不断拓宽，还会出现新的图像格式。 • (1)BMP文件格式 • BMP文件又称位图文件(bitmap, BMP)，是一种与文件无关的图像文件格式，是一种位映射的
存储形式。是Windows软件推荐使用的一种格式。应用广泛。 • BMP文件被分成几个域：位图文件参数头域、位图参数头域、调色板域(颜色定义表)和位图
3 图像获取技术与图像文件格式及类型
• (3)彩色图像(真彩色RGB图像) (每个像素占24位，而伪彩 色图片每个像素占8位)
• RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图 像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合 来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，RGB图像每 一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵 中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，M、N 分别表示图像的行列数，三个M x N的二维矩阵分别表示各个像 素的R、G、B三个颜色分量。
信息而不违反格式宗旨，是目前流行的图像文件交换标准之一。 • TIFF文件以.tif为扩展名。其数据格式是一种3级体系结构，内部结构可以分成三个部分，分别
是：文件头信息区、标识信息区和图像数据区。其中所有的标签都是以升序排列，这些标签信 息是用来处理文件中的图像信息的。
• 索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像 存放，如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。
应用领域的不断拓宽，还会出现新的图像格式。 • (1)BMP文件格式 • BMP文件又称位图文件(bitmap, BMP)，是一种与文件无关的图像文件格式，是一种位映射的
存储形式。是Windows软件推荐使用的一种格式。应用广泛。 • BMP文件被分成几个域：位图文件参数头域、位图参数头域、调色板域(颜色定义表)和位图
3 图像获取技术与图像文件格式及类型
• (3)彩色图像(真彩色RGB图像) (每个像素占24位，而伪彩 色图片每个像素占8位)
• RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图 像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合 来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，RGB图像每 一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵 中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，M、N 分别表示图像的行列数，三个M x N的二维矩阵分别表示各个像 素的R、G、B三个颜色分量。
信息而不违反格式宗旨，是目前流行的图像文件交换标准之一。 • TIFF文件以.tif为扩展名。其数据格式是一种3级体系结构，内部结构可以分成三个部分，分别
是：文件头信息区、标识信息区和图像数据区。其中所有的标签都是以升序排列，这些标签信 息是用来处理文件中的图像信息的。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
《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。
数字图像处理第三章答案
3.1 a 为正常数的指数式ear -2对于构造灰度平滑变换函数是非常有用的。
由这个基本函数开始，构造具有下图形状的变换函数。
所示的常数是输入参数，并且提出的变换必须包含这些参数的特定形式并且提出的变换必须包含这些参数的特定形式（为（为了答案曲线中的L 0不是所要求的参数）。
解：由（解：由（a a ）图所示，设e ar A r T -=2)(,则在r=0时，时，T(r)=A T(r)=A 在r=L 0时，时，T(r)=A/2 T(r)=A/2 联立，解得L L a 0693.002ln 22»=则CrLC D r T s e K+--==-)1)(()(22由（由（b b ）图所示，可以由）图所示，可以由(a)(a)(a)图翻转得到，所以（图翻转得到，所以（图翻转得到，所以（b b ）图的表达式s=)1()(220693.0rLB r T e --=（c ）图是（）图是（b b ）图沿y 轴平移得到，所以（轴平移得到，所以（c c ）图的表达式CrL C D r T s e K+--==-)1)(()(2203.19 (a)(a)在在3.6.2节中谈到，分布在图像背景上的孤立的亮和暗的像素团块，当它们小于中值滤波器区域的一半时，当它们小于中值滤波器区域的一半时，经过中值滤波器处理经过中值滤波器处理后会被滤除（被其邻值同化）。
假定滤波器尺寸为n n ´,n 为奇数，解释这种现象的原因？答：在n n ´的滤波器中有n2个像素，n 为奇数，中值为x ，则有2)1(2-n 个像素小于或者等于x ，其它的大于或等于x 。
当其中孤立的亮或者暗的像素A 在像素团块中小于中值滤波器的一半22n 时，即使在当所有群集点包含过滤屏蔽的极端情况下，没有足够的在其中任何一个集群点等于中值。
如果在区域的中心点是一个群集点，它将被设置为中位数值，而背景的阴影将“淘汰”出集群。
这一结论适用于当集群区域包含积分少集群的最大规模的较极端情况下。
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
《数字图像处理技术》课件
色彩空间
色彩空间指的是用哪种模型来 表示颜色。例如RGB即红绿蓝三 原色，CMYK即青、洋红、黄、 黑四色。
图像格式
图像格式是指标识一幅图像的 编码方案。常见的图像格式有 JPG、PNG、GIF等多种。
数字图像处理的应用领域
影像处理
数字图像处理技术在医学、 遥感、安检等领域得到广泛 应用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分析
数字图像处理技术
数字图像处理技术是数字信息处理的重要分支，涉及图像获取、数字化、存 储、处理、传输等方面，可以广泛应用于医学、电影、平面设计等领域。
数字图像基础知识
图像表示
数字图像是由像素点组成的。 每个像素点都有一个确定的亮 度值，通常用灰度等级来表示。
分辨率
分辨率是指单位尺寸内像素点 的数量，通常用每英寸像素点 数量(PPI)来表示，分辨率越高， 图像越清晰。
图像分割
4
像的特征。
根据特征将图像分成多个区域，以便针 对不同的区域进行不同的处理。
常见的数字图像处理方法
图像滤波
图像分割
用某种函数对图像进行滤波处理， 以达到平滑、锐化等效果。
根据数学和统计方法将图像划分 成多个部分，以便分别处理。
图像复原
根据已知的信息对损坏的图像进 行修复和恢复处理，以提高图像 质量。
云计算
利用云计算技术解决大规模图 像处理的问题，提高处理效率 和质量。
移动设备
将数字图像处理技术向移动设 备领域拓展，例如手机、平板 等设备，为用户提供更丰富的 使用体验。
数字图像处理技术可以用于 图像识别、目标检测、计算 机视觉等方面。
图像合成
数字图像处理技术在电影、 游戏、虚拟现实等领域得到 广泛应用。
数字图像处理第3章PPT课件
首先对原始图像进行直方图均衡化处理，即求变Pr换(r)函数：Pz (z)
s T (r)
r 0
Pr
()d
第35页/共128页
• 对目标图像用同样的变换函数进行均衡化处理，即: z
u G(z) P ( )d • 两幅图像做了同样的均衡化处0理,所z 以Ps(s)和Pu(u)具有同样的均匀密度 .变换函
设r和s分别表示原图像灰度级和经直方图均衡化 后的图像灰度级。为便于讨论，对r 和s进行归一化， 使：0≤r，s≤1.
第23页/共128页
对于一幅给定的图像，归一化后灰度级分布在0≤r≤l范围 内。对[0，1]区间内的任 一个r值进行如下变换： s=T(r) .变换函数s=T(r)应满足下列条件： • 在0≤r≤1的区间内,T(r)单值单调增加。保证图像的灰度级从白到黑的次序不变 • 对于0≤r≤1,有0≤T(r)≤1。保证映射变换后的像素灰度值在允许的范围内。
数的逆过程为: • 从原始图像得到的均匀灰度级s来代替逆过程中的u，结果灰度级就是所要求的
z G (u) 概率密度函数Pz(z) 1的灰度级。
z G1(u) G1(s)
第36页/共128页
5. 直方图规定化的计算步骤及实例
64×64像素图像，灰度级为8。其直方图如图(a)所示，(b)是规定的 直方图，(c)为变换函数，(d)为处理后的结果直方图。原始直方图和 规定的直方图的数值分别列于表3-2和表3-3中，经过直方图均衡化
第19页/共128页
3.2.2直方图变换增强
直方图是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。 1.灰度直方图
灰度直方图是灰度值的函数，它描述了图像中各灰度值的像素个数。 通常用横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示对应的灰度级出现的频率（像素的
数字图象处理及matlab的实现 ppt 课件 第03章
>> >> >> >> >> >> >> >> f = imread('pollen.tif'); imshow(f) figure, imhist(f) ylim('auto') g = histeq(f, 256); figure, imshow(g) figure, imhist(g) ylim('auto')
38
平滑空间滤波器
• 平滑空间滤波器：对图像进行平滑处理，以去除 较小尺度的噪声及细节的空间滤波器 • 平滑线性滤波器(smoothing linear filter)设计：利 用线性滤波计算邻域内像素平均值
有直方图均衡化，还需要直方图匹配操作吗？
25
直方图规定化
26
直方图规定化
?
?
27
直方图规定化
• 方法设计——先考虑归一化的连续灰度情况：
s T (r ) G (z)
r 0
p r (w )d w
(1)
z 0
p z (t )d t s
1
(2)
(3)
T(r)与G-1(s)解析 式一般不存在
z G
1
(s) G
T (r )
• 连续情形下直方图规定化步骤：
r
T (r )
s
G -1(s)
z
28
直方图规定化
• 离散情形：
s T (r )
z r
j0
pr ( j)
(1)
(2)
G (z)
j0
pz ( j) s
38
平滑空间滤波器
• 平滑空间滤波器：对图像进行平滑处理，以去除 较小尺度的噪声及细节的空间滤波器 • 平滑线性滤波器(smoothing linear filter)设计：利 用线性滤波计算邻域内像素平均值
有直方图均衡化，还需要直方图匹配操作吗？
25
直方图规定化
26
直方图规定化
?
?
27
直方图规定化
• 方法设计——先考虑归一化的连续灰度情况：
s T (r ) G (z)
r 0
p r (w )d w
(1)
z 0
p z (t )d t s
1
(2)
(3)
T(r)与G-1(s)解析 式一般不存在
z G
1
(s) G
T (r )
• 连续情形下直方图规定化步骤：
r
T (r )
s
G -1(s)
z
28
直方图规定化
• 离散情形：
s T (r )
z r
j0
pr ( j)
(1)
(2)
G (z)
j0
pz ( j) s
数字图像处理基础 第3章 灰度级变换
(i 1, 2,..., m; j 1, 2,..., n)
Potoshop 演示对比度线性展宽(近似实现）
已知一幅图像F如下，其中灰度变化范围为0～7，
请对其进行线性对比度展宽处理。假设fa=3, fb=5,
ga=2, gb=6。求新图像G。 解： ga / fa 0.667 (1) (gb ga) /( fb fa) 2
g(i,j)=9/5×[f(i,j)-2]
34 56 24 57
27 074
79 005 0 9 0 7 0 C=26.2895
3.4.2 非线性动态范围调整
灰度映射关系通常采用对数运算。原因是人眼 对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。
g(i, j) c lg(1 f (i, j))
当f (i, j) 0,则g(i, j)＝0； 当f (i, j) 255,则g(i, j)＝255；
L C I1/
• 因此，γ校正的关键是确定γ值。
3.1.4 γ校正方法
1. γ值的确定
1）测试靶图法
I C L
log I r log L C
• 即logI与logL成线性关系。通过测试靶图，即： 设置光图像，检测电信号图像，选取一组logI 与logL的数据，用于计算γ的值。
2）基于γ估计与校正的逐步调整法 通常CCD的γ值在0.4～0.8之间，γ值越小，
第三章 图像增强
• 图像增强的目的是为了改善画质，使图 像的显示效果更加清晰。本章中主要介 绍的内容包括：
• γ校正 • 对比度展宽 • 动态范围调整 • 直方图均衡化处理 • 伪彩色技术
3.1 图像的γ校正
3.1.1 对比度的概念
• 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。 • 对比度大的图像通常层次感强，清晰度高。 • 对比度的计算公式如下：
数字图像处理 第三章 第四节
D4 ( p, q) = x s + y t
D4=1的像素就是(x , y )的4－近邻像素，所以像素p的4－邻域可 =1的像素就是 的像素就是( 近邻像素，所以像素 像素p 邻域可 定义为： 定义为：
N4 ( p) ={r D4 ( p, r) =1 }
棋盘距离（范数为∞的距离）： 棋盘距离（范数为∞的距离）： 与坐标为( 与坐标为(x , y)的像素的棋盘距离小于或等于某个值d的像素 的像素的棋盘距离小于或等于某个值d 组成以( 组成以(x ,y )为中心的正方形。 为中心的正方形 正方形。
a N4(p)中包括标有 a，b，c，d四个像素， (p)中包括标有 四个像素， b p c (r)中包括标有 四个像素， d r e N4(r)中包括标有 c，d，e，f 四个像素， f 包括标有c 且 N4（p）∩ N4（r）包括标有c，d的两个像素
(p)中 r不在N4(p)中，r在ND(p)中， 不在N (p)中
r
r p r
r
（x , y+1）
2、对角邻域 ND ( p ) 由像素p的对角（左上， 由像素p的对角（左上， 右上，左下，右下） 右上，左下，右下）4 个近邻像素组成 3、8－邻域 N8 ( p ) 由像素p 由像素p的4个4邻域像素和4 邻域像素和 像素和4 个对角邻域像素合起来组成 对角邻域像素合起来组成
4、像素集合的邻接和连通 图像的子集合：图像中的一部分，根据像素间的联系，可将图 图像的子集合：图像中的一部分，根据像素间的联系， 像中某些像素结合组成图像的子集合。 像中某些像素结合组成图像的子集合。 图像子集的邻接： 图像子集的邻接： 如果图像子集S中的一个或一些像素与图像子集T 如果图像子集S中的一个或一些像素与图像子集T中的一个或一 些像素邻接，则两个图像子集S 是邻接的 根据所采用的像 些像素邻接，则两个图像子集S和T是邻接的。根据所采用的像 素邻接定义，可得到图像子集4 邻接或8 素邻接定义，可得到图像子集4－邻接或8－邻接
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通过视觉感官在大脑中留下的印记。
●图形：运算形成的抽象化产物
● 数字图像：直接量化的原始信号
● 图形由具有方向和长度的 ● 图像的最小单位是像点 ● 用于表现自然影像
矢量表示 ● 用于分析运算结果，简单 图形表示
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13
பைடு நூலகம் ●
图像组成
● 图像由基本显示单元“像点”构
成
采样，把一幅连续图像在空间上分割成M×N个
网格，每个网格用一亮度值来表示。由于结果是 一个样点值阵列，故又叫点阵采样。 采样使连续图像在空间上离散化，但采样点上图 像的亮度值还是某个幅度区间内的连续分布
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每个网格上只能用一个确定的亮度值表示。
每一个采样的小方块内的灰度值相同。把采 样点上对应的亮度连续变化区间转换为有限 个特定数的过程，称之为量化，即样点亮度 的离散化。
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对于那些在扫描时采用低分辨率得到的图像，不
能通过提高分辨率的方法来提高图像的质量，因 为这种方法仅仅是将一个像素的信息扩展成了几 个像素的信息，并没有从根本上增加像素的数量。
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什么是图像 图像与图形的区别
● 图像是自然界中多姿多彩的景物和生物
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计算数字化图像文件的大小
例3-3：计算上图占用的存储空间。
解：
上图使用了一个57×55的矩阵存储图像，假设矩阵 中每个元素使用一个字节来存储，则存储空间为：
57*55*1=3135 Byte 如果是彩色图像，需要分别存储R、G、B 3个分量， 则存储空间为： 3135*3=9405 Byte
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颜色数量与颜色深度
● 颜色数量——用于表示图像色彩的有限位二进制数。 ● 颜色深度——表示一个像素的二进制位数，以bit为单位。
颜色深度(bit) 数值 1 4 8 16 24 32 36 21 24 28 216 224 232 236
颜色数量 2 16 256 65536 16777216 4294967296 68719476736
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图像处理时应考虑的问题
设定图像的分辨率时，应该考虑所制作的图像 的最终发布媒体。 若图像是用于网络的在线媒体，只要使用图像
的分辨率和典型的显示器分辨率相匹配即可；
若制作的是打印图像，采用过低的分辨率会使 图像显得粗糙，而采用过高的分辨率导致文件 的增大和打印时间的延长。 而且，对于分辨率过高的图像，打印设备未必 能够正常工作。
解：可以表达的颜色数为： 224=16,777,216（16M）
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⑷真彩色（True Color）
指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，
B三个基色分量，每个基色分量直接决定显示设备 的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色。 例如，用R、G、B各8位表示的彩色图像。 而人的眼睛是很 难分辨出这么多 种颜色的。 因此在许多场合 将这样的图像称 为真彩色图像， 也称为全彩色图 像。
彩色图像(Color image)可以按照颜色的数目来划 分，如256色图表示该图像中颜色的总数目不超过 256种。
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单色图和灰度图对比
单色图
灰度图
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不同位深度的图像对比
黑白色 16色
256色
24位色
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图像数字化实例
原图
量化 00000000000012244222...0000000000 .......... ....... 002022446677666676665...666666666
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（2）显示分辨率
显示分辨率是确定显
示图像的区域大小。 如果显示屏的分辨率 为640×480，那么一 幅320×240的图像只 占显示屏的1／4；相 反，2400×3000的图 像在这个显示屏上就 不能显示一个完整的 画面。
图片分辨率 98×130
显示分辨率 400×300
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●
常见分辨率
● 平板扫描仪：1200 dpi
● 显示器：96 dpi ● 显示用图片：96 dpi ● 动画、视频：96 dpi ● 底片扫描仪
4800 dpi
● 激光打印机：600~1200 dpi
● 印刷图片
● 喷墨打印机：720～2880 dpi
采样
57*55/3位
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8
补充说明：
矩阵中的每一个值代表该点图像的光强度，而光是
能量的一种形式，故矩阵中的每一个值必须大于零， 且为有限值。 例子中的数字化采样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。 以上是用一幅灰度图做的例子，如果是一幅彩色图 像，各点的数值还应当反映出色彩的变化。 数字化后的矩阵对各像素允许的最大灰度级数都要 作出决定，一般来说，取为2的整次幂
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
多媒体技术及应用
赵英良 冯博琴 崔舒宁
第3章 数字图像处理技术
清华大学出版社 2009
1
第3章 数字图像处理技术
图像是指绘制、摄制或印制的形
象。图像处理是将已有的图像改 变成一幅新的，更好的图像.
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提出问题
如何用图形来表达意愿、思想、美好……
30
位图图像，亦称为点阵图像或绘制图像，是由称作
像素的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列 和染色以构成图样。
当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个
方块。扩大位图尺寸的方法是增多单个像素，从而使线 条和形状显得参差不齐。 由于每一个像素都是单独染色的，可以通过以每次一个 像素的频率操作选择区域而产生近似相片的逼真效果。 缩小位图尺寸也会使原图变形，因为它是通过减少像素 使整个图像变小的。 不能单独操作（如移动）局部位图。
图形语言的特点是什么 图形、图像在计算机中如何描述
色彩如何表达
处理图像常用哪些工具
我也想处理图像……
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Digital Image Representation
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3.1图像的数字化
离散化图像
1 .图像数字化
普通：300dpi 高精度：600 dpi
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(3)图像深度（Image Depth）
也称图像的位深，是指描述图像中每个像素
的数据所占的二进制位数。
图像的每一个像素对应的数据通常可以是1位
（bit）或多位，用于存放该像素的颜色、亮 度等信息，数据位数越多，可以表达的颜色 数目就越多。
颜色评价 二值(单色)图像 简单色图像 基本色图像 增强色图像 真彩色图像 真彩色图像 真彩色图像
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例3-2 计算图像的位深
一幅图像的每个像素用R、 G、B（ 红、绿、蓝） 三个分量表示，若每个分量使用 8 位，则一个像 素需要24位来表示，此图像深度为24位。 该图像可表达的颜色数目是多少？
⑴图像分辨率
● 分辨率的单位
清晰度
绝对清晰度
视觉效果
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数
● dpi的数值越大，图像越清晰
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi
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像点组成图像示意
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例3-1 计算图像的像素数
计算72dpi的1×1英寸图像的像素数；
在使用扫描仪扫描彩色图像时，如果用 300dpi来扫描一幅8inch×10inch的彩色 图像，得到图像的像素数目是多少？
解1：对于72dpi 1×1英寸的图像 总像素数=72×1×72×1=5184 解2：对于300dpi的8inch×10inch的彩色图像 总像素数=8×300×10×300 = 2400×3000
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1 颜色的描述与度量
颜色是人的视觉系统对可见光的感知结果，感知到
的颜色由光波的频率决定 光波是一种具有一定频率范围的电磁波
颜色的实质是一种光波 物体表面的光滑程度或物质成分不同，对于光反射、折
射、散射和吸收的情况也有所不同，因而所呈现的颜色 就有不同 纯颜色通常使用光的波长来定义，用波长定义的颜色叫 做光谱色 用不同波长的光进行组合可以产生相同的颜色感觉
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3.2 数字图像的基本概念
1. 图像的基本属性
图像的像素数目（Pixel
dimensions），是指位图图像 的宽度和高度方向上含有的像素数目。 一幅图像在显示器上的显示效果由像素数目和显示器的 设定共同决定。 (1)图像分辨率（Image resolution）指组成一幅图像的像 素密度的度量方法，通常使用单位打印长度上的图像像 素的数目多少，即用每英寸多少点(dot per inch，dpi)表 示。对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素数 目越多，则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。 相反，图像显得越粗糙。在同样大小的面积上，图像的 分辨率越高，则组成图像的像素点越多，像素点越小， 图像的清晰度越高。(图象清晰度、图象分解力) 11