数字图像处理2数字图像基础-4,5,6
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在对输入图像处理时，计算某一输出像素 JP(i,j)值由输入图像IP（i,j）像素的小邻域 N(i,j)中的像素值确定。这种处理称为局部处 理，或者称邻域处理。局部处理的计算表达式
为： J(P i,j)N(N (i,j))
在局部处理中，当邻域N(i,j)仅包含 IP(i,j)像素时的处理称为点处理。点处理的 计算表达式为：
4.位置不变处理和位置可变处理 输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素
的位置(i，j)无关的处理称为位置不变处理或 位移不变处理。随位置不同计算方法也不同的 处理称为位置可变处理或位移可变处理。
2.5 图像处理算法的形式
5.窗口处理和模板处理 单独对图像中选定的矩形区域内的像素进
行处理的方式叫做窗口处理。 单独对图像中选定的任意形状的像素进行
0.5
0.25
i
1 23 456
2.4 图像灰度直方图
二、直方图的性质
１．灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映 图像像素的位置，即所有的空间信息全部丢失。
２．一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的 图像可对应相同的直方图。下图给出了一个不同的图像具 有相同直方图的例子。
2.4 图像灰度直方图
3．一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图 之和即为原图像的直方图。
图像的直方图H(i)= 区域Ⅰ的直方图H1(i) + 区 域Ⅱ的直方图H2(i)
=
+
2.4 图像灰度直方图
三、直方图的应用
1 . 数字化参数（判断量化是否恰当）
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。
1 单幅图像 → 单幅图像 ,如图(a). 2 多幅图像 →单幅图像, 如图(b). 3 单（或多）幅图像→ 数字或符号等。
2.5 图像处理算法的形式
二.图像处理的几种具体算法形式 1.局部处理
对于任一像素（i，j），把像素的集合 {（i+p,j+q），p、q取任意整数}叫做该像素的邻 域，
2.5 图像处理算法的形式
2.4 图像灰度直方图
1 2 3 45 6 6 4 3 22 1 1 6 6 46 6 3 4 5 66 6 1 4 6 62 3 1 3 6 46 6
123456 5 4 5 6 2 14
ni
i
灰度直方图
2.4 图像灰度直方图
123456
5 4 5 6 2 14
频率的计算式为：
vi
ni n
vi
JP (i,j)p(IP (i,j))
2.5 图像处理算法的形式
在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决 于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理 称为大局处理。其计算表达式为：
J(P i,j)G(G (i,j))
2.5 图像处理算法的形式
2.迭代处理 反复对图像进行某种运算直至满足给定的条
H Pi log2 Pi
i0
Pi是图像灰度级为i的像素出现的频率，图像的灰度范围 在[0，L-1]。
彩色图的灰度直方图
灰度图的灰度直方图
灰度图具有二峰性
具有二峰性的灰度图的二值化
2.5 图像处理算法的形式
一. 图像处理基本功能的形式 按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可
分为三种形式。
件，从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。 下图为图像的细化处理过程。
2.5 图像处理算法的形式
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，进行规定的处理，然后决定是继续处理下面的像 素，还是终止处理。这种处理形式称为跟踪处理。
• 跟踪处理有以下特点： ①对某个像素的处理，依赖于这以前的处理结果，从而也就
背景
目标
0 f(x,y)T g(x,y)1 f(x,y)T
背景
目标
0
阈值T 255
2.4 图像灰度直方图
3.当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时，ຫໍສະໝຸດ Baidu利用 直方图统计图像中物体的面积。
A= n vi iT
式中n为图像像素总数，
vi是图像灰度级为i的像素出现的频率。
4. 计算图像信息量H（熵）
L1
处理的方式叫做模板处理。
2.5 图像处理算法的形式
6.串行处理和并行处理
后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并 且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处 理的一种处理形式称为串行处理。串行处理的特点是：
①用输入图像的第(i,j)像素邻域的像素值和输出图像(i,j) 以前像素的处理结果计算输出图像(i,j)像素的值； ②处理算法要按一定顺序进行。 • 因此，不能同时并行计算各像素的输出值，且串行处理 的顺序会影响处理结果。
2.4 图像灰度直方图
在数字图像处理中，灰度直方图是最简 单且最有用的工具，可以说，对图像的分析 与观察直到形成一个有效的处理方法，都离 不开直方图。
一、灰度直方图的定义
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是 图像中该灰度级的像素个数或该灰度级像素 出现的频率。即：横坐标表示灰度级，纵坐 标表示图像中该灰度级出现的个数或该灰度 级像素出现的频率，这个关系图就是灰度直 方图。它反映了图像灰度分布的情况。
依赖于起始像素的位置。为此，跟踪处理的结果与从图像 哪一部份开始进行处理相关。
②能够根据利用在此以前的处理结果来限定处理范围，从而 可能避免徒劳的处理。另外，由于限制了处理范围，有可 能提高处理精度。
③用于边界线、等高线等线的跟踪(检测)方面。如根据搜索 法检测边缘曲线。
2.5 图像处理算法的形式
0
255 0
255 0
255
(a) 恰当量化 (b)未能有效利用动态范围 (c)超过了动态范围
2.4 图像灰度直方图
２. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）
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， 以这一点为阈值点，可以得到好的二值处理的效果。
• 对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种处理形式称 为并行处理。其特点如下：
①输出图像像素(i, j)的值，只用输入图像的(i, j)像素的 邻域像素进行计算；
②相对于不同(i, j)的输出值可以独立进行计算。
2.6图像的数据结构与特征
2.6.1 图像的数据结构
为： J(P i,j)N(N (i,j))
在局部处理中，当邻域N(i,j)仅包含 IP(i,j)像素时的处理称为点处理。点处理的 计算表达式为：
4.位置不变处理和位置可变处理 输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素
的位置(i，j)无关的处理称为位置不变处理或 位移不变处理。随位置不同计算方法也不同的 处理称为位置可变处理或位移可变处理。
2.5 图像处理算法的形式
5.窗口处理和模板处理 单独对图像中选定的矩形区域内的像素进
行处理的方式叫做窗口处理。 单独对图像中选定的任意形状的像素进行
0.5
0.25
i
1 23 456
2.4 图像灰度直方图
二、直方图的性质
１．灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映 图像像素的位置，即所有的空间信息全部丢失。
２．一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的 图像可对应相同的直方图。下图给出了一个不同的图像具 有相同直方图的例子。
2.4 图像灰度直方图
3．一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图 之和即为原图像的直方图。
图像的直方图H(i)= 区域Ⅰ的直方图H1(i) + 区 域Ⅱ的直方图H2(i)
=
+
2.4 图像灰度直方图
三、直方图的应用
1 . 数字化参数（判断量化是否恰当）
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。
1 单幅图像 → 单幅图像 ,如图(a). 2 多幅图像 →单幅图像, 如图(b). 3 单（或多）幅图像→ 数字或符号等。
2.5 图像处理算法的形式
二.图像处理的几种具体算法形式 1.局部处理
对于任一像素（i，j），把像素的集合 {（i+p,j+q），p、q取任意整数}叫做该像素的邻 域，
2.5 图像处理算法的形式
2.4 图像灰度直方图
1 2 3 45 6 6 4 3 22 1 1 6 6 46 6 3 4 5 66 6 1 4 6 62 3 1 3 6 46 6
123456 5 4 5 6 2 14
ni
i
灰度直方图
2.4 图像灰度直方图
123456
5 4 5 6 2 14
频率的计算式为：
vi
ni n
vi
JP (i,j)p(IP (i,j))
2.5 图像处理算法的形式
在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决 于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理 称为大局处理。其计算表达式为：
J(P i,j)G(G (i,j))
2.5 图像处理算法的形式
2.迭代处理 反复对图像进行某种运算直至满足给定的条
H Pi log2 Pi
i0
Pi是图像灰度级为i的像素出现的频率，图像的灰度范围 在[0，L-1]。
彩色图的灰度直方图
灰度图的灰度直方图
灰度图具有二峰性
具有二峰性的灰度图的二值化
2.5 图像处理算法的形式
一. 图像处理基本功能的形式 按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可
分为三种形式。
件，从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。 下图为图像的细化处理过程。
2.5 图像处理算法的形式
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，进行规定的处理，然后决定是继续处理下面的像 素，还是终止处理。这种处理形式称为跟踪处理。
• 跟踪处理有以下特点： ①对某个像素的处理，依赖于这以前的处理结果，从而也就
背景
目标
0 f(x,y)T g(x,y)1 f(x,y)T
背景
目标
0
阈值T 255
2.4 图像灰度直方图
3.当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时，ຫໍສະໝຸດ Baidu利用 直方图统计图像中物体的面积。
A= n vi iT
式中n为图像像素总数，
vi是图像灰度级为i的像素出现的频率。
4. 计算图像信息量H（熵）
L1
处理的方式叫做模板处理。
2.5 图像处理算法的形式
6.串行处理和并行处理
后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并 且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处 理的一种处理形式称为串行处理。串行处理的特点是：
①用输入图像的第(i,j)像素邻域的像素值和输出图像(i,j) 以前像素的处理结果计算输出图像(i,j)像素的值； ②处理算法要按一定顺序进行。 • 因此，不能同时并行计算各像素的输出值，且串行处理 的顺序会影响处理结果。
2.4 图像灰度直方图
在数字图像处理中，灰度直方图是最简 单且最有用的工具，可以说，对图像的分析 与观察直到形成一个有效的处理方法，都离 不开直方图。
一、灰度直方图的定义
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是 图像中该灰度级的像素个数或该灰度级像素 出现的频率。即：横坐标表示灰度级，纵坐 标表示图像中该灰度级出现的个数或该灰度 级像素出现的频率，这个关系图就是灰度直 方图。它反映了图像灰度分布的情况。
依赖于起始像素的位置。为此，跟踪处理的结果与从图像 哪一部份开始进行处理相关。
②能够根据利用在此以前的处理结果来限定处理范围，从而 可能避免徒劳的处理。另外，由于限制了处理范围，有可 能提高处理精度。
③用于边界线、等高线等线的跟踪(检测)方面。如根据搜索 法检测边缘曲线。
2.5 图像处理算法的形式
0
255 0
255 0
255
(a) 恰当量化 (b)未能有效利用动态范围 (c)超过了动态范围
2.4 图像灰度直方图
２. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）
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， 以这一点为阈值点，可以得到好的二值处理的效果。
• 对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种处理形式称 为并行处理。其特点如下：
①输出图像像素(i, j)的值，只用输入图像的(i, j)像素的 邻域像素进行计算；
②相对于不同(i, j)的输出值可以独立进行计算。
2.6图像的数据结构与特征
2.6.1 图像的数据结构