数字图像处理第一章扩展

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1、1.数字图像的运算第一类是全局运算，它是对整幅图型进行相同的处理；第二类是点运算，其输出图像每个象素的灰度值只依赖于输入图像对应点的灰度值；第三类是局部运算，其输出图像上每个象素的灰度值是根据输入图像中以对应像素为中心的邻域内多个像素的灰度值计算出来的。1.1`其他相关概念2.噪声一般是指加性或乘性的非图像本源信息，即图像的污染信息。3.对比度是指一幅图像中灰度反差的大小。1.1`其他相关概念3.采样密度是指在图像上单位长度包含的采样点数。采样密度的倒数即像素间距。4.放大率是指图像中物体与其所对应的景物中物体的大小比例关系。（线性的几

2、何关系中成立）1.1`其他相关概念5.数字化是将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程。这里的“转换”是非破坏性的，即原始图像未被破坏。数字化的逆过程是显示，即由一幅数字图像生成一幅可见的图像。1.1`其他相关概念1.2`数字图像的基本类型为了方便数字图像在计算机中的处理，因此把静态的数字图像根据其特性分为矢量图（vector）和位图（bitmap），位图有时也称为栅格图像。211.2`数字图像的基本类型黑白图像（二值图像）是指图像的每个像素只能是黑或者白，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、1。22黑白图像

3、1.2`数字图像的基本类型灰度图像灰度图像是指各像素信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。灰度取值范围为(0～255),“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字表示黑白之间的过渡色。1.2`数字图像的基本类型1.2`数字图像的基本类型灰度图像1.2`数字图像的基本类型索引图像索引图像既包括存放图像数据的二维矩阵，还包括一个颜色索引矩阵（称为MAP），因此称为索引图像，又称为映射图像。MAP矩阵也可以由二维数组表示，矩阵大小由存放图像的矩阵元素的值域（灰度值范围）决定。若矩阵元素值域为0~255，则MAP矩阵的大小为

4、256×3，矩阵的三列分别为R、G、B值。271.2`数字图像的基本类型图像矩阵的每一个灰度值对应于MAP中的一行，如某一像素的灰度值为64，则表示该像素与MAP矩阵的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的显示颜色由MAP矩阵第64行的[RGB]叠加而成。281.2`数字图像的基本类型RGB彩色图像RGB彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色（三基色）构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。291.2`数字图像的基本类型3-ColorMixer1.2`数字图像的基本类型彩色图像返回四种图像类型的比较图性类型二值图像灰度图像索

5、引图像RGB彩色图像颜色数量2256灰度256彩色224彩色数据类型1bit8bit8bit24bit矩阵大小MXNMXNMXNMXNX31.2`数字图像的基本类型1.3`数字图像处理的发展一、发展过程早期的计算机满足不了图像处理的要求，没有IP。60年代，FFT算法的提出，使得图像处理的某些计算得以实现，美国在64年用计算机辅助绘制出了月球表面的地图。1964年美国JPL实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片，用计算机进行图像复原，以改善图像的质量；——图像复原的研究和发展。70年代,IP有了较大的发展，1976年出版了第一本图像处理

6、的专著。70年代处理地球卫星获取的遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产，水文气象监测等;--图像增强和图像识别的研究和发展。80年代随着高速计算机和大规模集成电路的发展，使图象处理技术更趋成熟，得到了广泛应用。从2D图像发展到3D图像处理，90年代，以多媒体技术为代表，IP的应用涉及到人类生活的各个方面。图像压缩和多媒体技术的突破和发展；文本图像的分析和理解，文字的识别取得重大的进展；全球通讯技术的蓬勃发展，使图像通讯和传输的广泛应用，各数字图像处理技术取得广泛的开拓性的发展，进入成熟应用阶段。21世纪，IP将改变人们的生活方式。1.

7、4`图像的统计特征1图像的基本统计分析量(1)图像的信息量一幅图像如果共有k种灰度值，并且各灰度值出现的概率分别为p1，p2，p3，…，pk，根据香农定理，图像的信息量可采用如下公式计算：(2)图像灰度平均值灰度均值是指一幅图像中所有像元灰度值的算术平均值，根据算术平均的意义，计算公式如下：(3).图像灰度众数顾名思义，图像灰度众数是指图像中出现次数最多的灰度值。其物理意义是指一幅图像中面积占优的物体的灰度值信息。(4).图像灰度中值图像灰度中值是指数字图像全部灰度级中处于中间的值，当灰度级数为偶数时，则取中间的两个灰度值的平均值。例如

8、，若某一图像全部灰度级如下：188，176，171，166，160则灰度中值为171。(5)图像灰度方差灰度方差反映各像元灰度值与图像平均灰度值的离散程度，计算公式如下：(6).图像灰度值域图像的灰度值域是