第2章 数字图像处理基本概念ppt课件.ppt

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1、第二章图像的基本概念2.1图像的数字化所谓的图像数字化，是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。模拟图像（连续图像）数字图像（离散图像）图像的数字化将模拟图像用有限个像素表示每一个像素的亮度（或者颜色）用有限个离散值表示2.1.1采样采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集合的操作。由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。2.1.1采样采样时的注意点是：采样间隔的选取。采样间隔越小，则像素越多，数据量越大；采样间隔太大，则会明显降低图像质量。通常，一个像素的灰度是该像素所在区域亮度

2、（颜色）的均值。2.1.2分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单位尺寸内的像素个数。单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）或者指：一定尺寸图像所使用的像素个数。单位：像素*像素如：数码摄像头指标30万像素（640*480）＝307200：电脑屏幕分辨率：1024×7682.1.3量化量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。量化值一般为整数。充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化。8bit量化，即量化级数为256个，灰度级[0，255]描述“从黑到白”。在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象。2.1.4量化方法量化可分为均

3、匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。能改善“伪轮廓”现象。一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，防止出现“伪轮廓”；在包含较多的细节的地方需要用比较高的分辨率，减少细节信息的损失。2.2数字图像的描述所谓的数字图像的描述是指如何用一个数值方式来表示一个图像。因为矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像。同时，由于量化后的灰度值是整数，因此描述数字图像的矩阵一定是整数矩阵。2.2数字图像的描述图像f(x,y)－>采样量化后得到的数字图像为了编程方便起见，我们这里以矩阵坐

4、标系来定义数字图像的坐标。即：f(i,j)表示第i行第j列像素的灰度值行坐标（i）列坐标（j）像素f(i,j)矩阵坐标系X轴（i）Y轴（j）图像f(i,j)直角坐标系2.2.1二值图像二值图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡颜色。二值图像像素值为0、1。问：二值图像适合描述什么样的信息？存储每个像素的灰度值需要几个bit？2.2.2灰度图像灰度图像是指每个像素的灰度由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。úúúûùêêêëé=10022525018150122200149111I灰度图像描述示例存储这幅200×200的图像每个像素的灰度值可能需要多少个bit？

5、2.2.3彩色图像彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB三原色分别是由对应的灰度级来描述的。因此，彩色图像不能用一个矩阵来描述了，而是用三个矩阵同时来描述。画图软件演示RGB，色彩数？Photoshop生成三类图像，文件数据量验证2.3数字图像的位图文件结构位图的概念:在计算机上可以显示的图像可以分为两大类型：位图与矢量图形。矢量图形存储为描述规则形状图形的特征参数（如球面的球心、半径）,或者描述不规则图形的一系列三角片的顶点坐标，总之，这些矢量参数通常是三维的，需要利用计算机图形学的方法最终转换为用于显示的二维图像。而位图则是采用数值矩阵的方式描述一系列像

6、素灰度或颜色，计算机只须按照各个像素的灰度或颜色直接进行显示为图像。Windows系统下的位图文件格式主要有：BMP、TIF、GIF、JPEG(JPG)等。其中，JPEG格式是互联网上的应用最为广泛的图像格式，采用了压缩编码方式。而BMP格式的图像则属于非压缩格式，其文件格式结构设计得最为简单。windows的“画图软件”通常用于编辑BMP格式的位图。为什么要了解位图的文件结构呢？本节以BMP位图文件为例，介绍位图文件的结构。2.3.1BMP位图的总体结构BMP图像文件由4个部分组成，每一个部分的名称和符号如下：位图文件的组成结构名称位图文件头BITMAPFILEHEADER位图信

7、息头BITMAPINFOHEADER颜色列表RGBQUAD图像数据BYTE2.3.2位图文件头位图文件头BITMAPFILEHEADER占据14个字节，其包括以下5个内容：bfType说明文件的类型，必须为“BM”。bfSize说明文件的大小，用字节为单位bfReserved1保留，设置为0fReserved2保留，设置为0bfOffBits说明从文件起始地址到实际的图像数据之间的字节偏移量。2.3.3位图信息头位图信息头BITMAPINFOHEADER总占40字节：