第2章基本概念ppt课件.ppt

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1、第二章讲解内容1.图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、 数字化器性能评价2.图像灰度直方图的基本概念、计算、性质及其应用3.数字图像处理算法形式与数据结构4.图像图像文件格式与特征重点:图像数字化、图像灰度直方图和图像文件BMP格式难点:图像数字化、直方图应用、图像分层结构数据教学法:灵活应用示例法、启发式、提问法等目的:1.熟悉本章基本概念和图像处理算法形式,了解图像的特征;2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、图像数据结构与特征2.2成象模型f(x,y)---理想成像

2、面坐标点(x,y)的亮度i(x,y)---照度分量r(x,y)---反射分量,则f(x,y)=i(x,y)×r(x,y)其中:0

3、点阵式的数字图像。它包括采样和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。2.3.1采样将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时,怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点,图像包含何种程度的细微的浓淡变化,取决于希望忠实反映图像的程度。不同形状的采样孔径2.3.2量化经采样图像被分割成空间上离散的像素,但其灰度是连续的,还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。表示像素明暗程度的整数称

4、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。采样方式:有缝、无缝和重迭一般来说,,g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。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的图像所需的存储空间,即图像的数据量,大小为M×N×g(bit)灰度级数就代

5、表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。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。2.3.3量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”,指的是采样、量化为

6、等间隔方式。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方,采样间距小,否则间距大。非均匀量化是对图像层次少的区域采用间隔大量化,而对图像层次丰富的区域采用间隔小量化。采用非均匀采样与量化,均会使问题复杂化,因此很少采用。图像的质量1.平均亮度2.对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。对比度=最大亮度/最小亮度3.清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。4.分解力或分辨率一般来说,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

7、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。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。2.3.4数字化器数字化器必须能够将图像划分为若干像素并分别给它们地址,能够度量每一像素的

8、灰度并量化为整数,能够将这些整数写入存储设备。一、数字化器组成A.采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。B.图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。C.光传感器:通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。D.量化器:将传感器输出的连续量转化为整数值。E.输出存储体:将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器,或磁盘等。常用的数字化器是扫描仪、数码相机和数码摄像机。二、扫描仪工作原理扫描仪是图像输入的常用设备。其工作步骤是:1.将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上;2.启

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