数字图像处理的基本概念

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1、第二章数字图像处理的基本概念2.1图像数字化2.2图像灰度直方图2.3直方图的应用2.4图像处理算法的形式2.5像素间的基本关系图像的数字化包括采样和量化两个过程。采样就是将空间上连续的图像变换成离散点的操作。不同的采样方式:有缝、无缝和重迭不同形状的采样孔径经采样后，图像在空间上被分割成离散的像素点，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。量化是将像素灰度转换成离散的整数值的过程。表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。g表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。量化示意图（a）量化；(b)量化为3bit连续灰度值量化

2、值(整数值)灰度标度灰度量化Zi＋1ZiZi－1qi＋1qi－1764310……(a)(b)若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8bit量化。从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。一幅大小为M×N、灰度级数为G的为压缩图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）初识Matlab读取图像，循环学习（相邻做差），显示；数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。黑白图像图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二

3、值图像。二值图像的像素值为0或1。例如灰度图像灰度图像是指灰度级数大于2的图像。但它不包含彩色信息。彩色图像彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。I=imread('baboon.bmp');R=I(:,:,1);G=I(:,:,2);B=I(:,:,3);figure,imshow(I)figure,imshow(R)figure,imshow(G)figure,imshow(B)经图像数字化后，用二维数组表示。一幅m×n的数字图像可用矩阵表示。位置：像元、像素或图像元素值：灰度值或亮度值(0<=f(x,y)<+)一般来说，采样间隔越大，

4、所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。采样间隔（空间分辨率）对图像的影响？量化等级越多，所得图像层次越丰富，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，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。量化（用几个bit表示）对图像的影响？3.2图像灰度直方图一、定义灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级

5、像素出现的频率（个数）。反映了图像灰度分布的情况。0132132105762567160635122675365032272416225627601232121231231221v0=5/64v1=12/64v2=18/64v3=8/64v4=1/64v5=5/64v6=8/64v7=5/64ivi二、计算该图像像元总数为8*8=64,i=[0,7]I=imread('Couple.bmp');[m,n]=size(I);h=zeros(256,1);fori=1:mforj=1:nind=I(i,j)+1;h(ind)=h(ind)+1;endendbar(h)如何计算一个图像的直方图？

6、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,即丢失了像素的位置信息。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。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。2.3直方图的应用1、用于判断图像量化是否恰当②用于确定图像二值化的阈值B=im2bw(I,0.8);Imshow(B);③当影像上目标的灰度值比其它部分灰度值大或者灰度区间已知时，可利用直方图统计图像中物体的面积。A=n为像素点总数，vi为灰度级i出现的概率（直方图）④计算图像信息量H（熵）假设一副数字图像的灰度范围为[0,L-1],各灰度级像素出现的

7、概率为，，熵反映了图像信息丰富的程度。对于图像增强来说，熵越大，表示图像信息越丰富。