数字图像处理第2章采样量化图像格式

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1、第二章数字图像处理基础2.1视觉感知要素2.2光和电磁波谱2.3图像感知和获取2.4图像数字化技术2.5数字图像类型2.6图像文件格式2.7颜色模型2.1视觉感知要素人的直觉和分析在选择一种技术时起到核心作用。这种选择常常是主观的视觉判断。大概了解一下人类的视觉感知应作为学习数字图像的第一步。1.人眼中形成图像的机理与参数；2.了解人类视觉的物理限制。2.2光和电磁波谱原理上，如果可以开发出一种传感器，它可检测由一种电磁波谱发射的能量，就可以在那一波段上对感兴趣的事件成像。“观看”一个物体的电磁波的波长必须小于或等于物体的尺寸。其它还有超声波图像，电子显微镜

2、的电子束和用于图形和可视化的合成图像。2.3图像感知和获取2.3.1用单个传感器获取图像最熟悉的是光二极管，输出电压波形与光成正比。单个传感器为了产生二维图像，在传感器和成像区之间，还必须在x和y方向有相对位移（例：滚筒扫描）。2.3.2用带状传感器获取图像例：平板扫描仪航空成像计算机断层扫描。2.3.3用传感器阵列获取图像传感器阵列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。2．4图像数字化技术矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i,j)代表(i,j)

3、点的灰度值，即亮度值。以上数字化有以下几点说明：（1）由于g(i,j)代表该点图像的光强度，而光是能量的一种形式，故g(i,j)必须大于零，且为有限值，即：0＜g(i,j)＜∞。（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)。2.4.1采样图像在空间上的离散化称为采

4、样。也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。采样行采样列像素行间隔采样间隔采样示意图采用方法和原则：采样间隔的大小选取要依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般，图像中细节越多，采样间隔应越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为ω，以T≤1/2ω为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT)(i=…,-1,0,1，…)完全恢复g(t)，即式中2.4.2量化模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。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。量化示意图（a

5、）量化；(b)量化为8bit连续灰度值量化值(整数值)灰度标度灰度量化Zi＋1ZiZi－1qi＋1qi－125525412812710……(a)(b)量化方法和原则：等间隔量化（均匀量化）——适合像素灰度值在黑白范围较均匀分布的图像。非等间隔量化（非均匀量化）——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极少出现的范围，则量化间隔取大一些。2.4.3采样与量化参数的选择采样时行、列的采样点与量化时每个像素量化的级数，既影响数字图像的质量，也影响该数字图像数据量的大小。假定图像取M×N个样点，每个像素量化后的灰度二进制位数为k

6、，一般k总是取为2的整数幂，则存储一幅数字图像所需的二进制位数b为当M=N时，k一定时采样点数越多，图像质量越好；当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。N2一定时量化级数越多，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。胡昂[1965]实验：实验方法选取一组细节多少不同的、不同N、k的图象让观察者根据他们的主观质量感觉给这些图象排序实验结论随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高对有大量细节的图象，质量对灰度级需求相应降低改变N和k如何影响图像曲线1：细节较少的人脸图象等同偏爱曲线按主观质量递

7、增的顺序被从左向右排列45k3264128256N质量曲线2：细节中等多的摄影师图象45k3264128256N质量曲线3：细节较多的球赛观众图像45k3264128256N质量总结一般，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、蓝分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8bit量化，即每种颜色量级别是256，则可以处理2563=16777216种颜色。2.4.4放大和收缩数字图像放大和收缩数字

8、图像这个题目关系到采样和量化，因为放大可看做过采样，