第二章 數(shù)字圖象處理基礎(chǔ)

第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)

（4課時）2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2人的視覺特性2.3圖像數(shù)字化2.4數(shù)字圖像表示形式和特點2.5圖像灰度直方圖2.6圖像處理算法的形式2.7圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與圖像文件格式2.8圖像的特征與噪聲2.1色度學(xué)基礎(chǔ)1、三基色原理：（格拉斯曼定律）人眼視網(wǎng)膜上存在大量能分辨顏色的錐狀細(xì)胞，分別對應(yīng)紅、綠、藍(lán)三種顏色，即分別對紅光、綠光、藍(lán)光敏感。由此，紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)這三種顏色被稱為三基色。（相互獨(dú)立）根據(jù)人眼三基色吸收特性，人眼所感受到的顏色其實是三種基色按照不同比例的組合。（完備性）

C=aR(r)+bG(g)+cB(b)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2、物體的色是人的視覺器官受光后在大腦的一種反映。物體的色取決于物體對各種波長光線的吸收、反射和透視能力。物體分消色物體和有色物體。（1）消色物體的色：消色物體指黑、白、灰色物體，對照明光線具有非選擇性吸收的特性，即光線照射到消色物體上時，被吸收的各種波長的入射光是等量的；被反射或透射的光線，其光譜成分也與入射光的光譜成分相同。當(dāng)白光照射到消色物體上時，反射率在75%以上，即呈白色；反光率在10%以下，即呈黑色；反光率介于兩者間，呈深淺不的的灰色。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)（2）有色物體的色：有色物體對照明光線具有選擇性吸收的特性，即光線照射到有色物體上，入射光中各種波長的色光是不等量的被吸收，有的被吸收得多，有的被吸收得少。白光照射到有色物體上，其反射或透射的光線與入射光線相比，不僅亮度有所減弱，光譜成分也改變了，因而呈現(xiàn)出各種不同的顏色。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)（3）光源的光譜成分對物體顏色的影響當(dāng)有色光照到消色物體上時，物體反射光顏色與入射光顏色相同。兩種以上有色光同時照射到消色物體上時，物體顏色呈加色法效應(yīng)。如紅光和綠光同時照射白色物體，該物體呈黃色。加色原理：利用源色(紅、綠、藍(lán))相加獲取彩色。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)（3）光源的光譜成分對物體顏色的影響當(dāng)有色光照到有色物體上時，物體的顏色呈減色法效應(yīng)。如黃色物體在品紅光照射下呈現(xiàn)紅色，在青色光照射下呈現(xiàn)綠色，在藍(lán)色光照射下呈灰色或黑色。減色原理：利用白光中減去補(bǔ)色(黃、品、青)獲取彩色影像的方法。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.1、顏色模型各種表示顏色的方法，稱做顏色模型。目前使用最多的是面向機(jī)器（如顯示器、攝像機(jī)、打印機(jī)等）的RGB模型和面向顏色處理（也面向人眼視覺）的HSI(HSV）模型。1、RGB模型：2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.1、顏色模型2、HSI(V)模型：利用色調(diào)、飽和度和亮度三個屬性組成一個表示顏色的圓柱體。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.1、顏色模型HSI優(yōu)點是，能夠獨(dú)立變化每一個HSI成分而不會影響到其他的HSI成分。例如，反差拉伸能夠應(yīng)用于圖像的亮度成分，而在圖像增強(qiáng)過程中像元的色度和飽和度將不會變化。也可用于顯示具有不同分辨率的空間配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)。例如，一個數(shù)據(jù)源的高分辨率下的數(shù)據(jù)可以作為亮度成分顯示，而來自另一個數(shù)據(jù)源的低分辨率下的數(shù)據(jù)可以作為色度和飽和度成分來顯示。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.1、顏色模型3、CMY顏色模型：以品紅(magenta)、青(cyan)、黃(yellow)作為三基色，是一種減色系統(tǒng)。CMY減色系統(tǒng)和RGB加色系統(tǒng)顏色互為補(bǔ)色。所謂某顏色的補(bǔ)色是從白色中減去這種顏色后所得到的顏色。品紅是綠色的補(bǔ)色，青色是紅色的補(bǔ)色，黃色是藍(lán)色的補(bǔ)色。相加系統(tǒng)的補(bǔ)色就是相減系統(tǒng)的基色(R+G=黃，G+B=青，R+B=品紅)。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.2、顏色模型間轉(zhuǎn)換通常在HSI下作完增強(qiáng)后，再變回RGB顯示。RGB色彩立方體的投影面。當(dāng)對黑白點之間逐步變小的立方體進(jìn)行投影時，就會產(chǎn)生一系列的投影結(jié)果。2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.2、顏色模型間轉(zhuǎn)換2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.2、顏色模型間轉(zhuǎn)換如果投影面沿灰度線從白到黑移動，就會使一系列的更小的立方體被投影，從而在投影面上產(chǎn)生一序列的尺寸逐步降低的六邊形。白色六邊形最大，而黑色六邊形最小，實際上已經(jīng)縮小到一個點（立體六角錐）。亮度定義為沿灰度線方向從黑包到任意給定六邊形的投影距離；色度用環(huán)繞六邊形的角度來表示；飽和度用距六邊形中心灰度點的距離來表示。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點（1）瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜，虹膜中間的圓孔稱為瞳孔，其直徑可調(diào)節(jié)，控制進(jìn)入人眼內(nèi)之光通量(照相機(jī)光圈作用)（2）晶狀體：瞳孔后是一扁球形彈性透明體，其曲率可調(diào)節(jié)，以改變焦距，使不同距離的圖在視網(wǎng)膜上成象(照相機(jī)透鏡作用)2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點（3）視細(xì)胞：大量于視網(wǎng)膜上，分為兩類：1）錐狀細(xì)胞：600萬－700萬個；明視細(xì)胞，在強(qiáng)光下檢測亮度和顏色；白天視覺過程靠此完成。2）桿(柱)狀細(xì)胞：更多(10-20倍)；暗視細(xì)胞，在弱光下檢測亮度，無色彩感覺，用于給出總體圖像(平均亮度)。每個錐狀視細(xì)胞連接著一個視神經(jīng)末梢，故分辨率高，分辨細(xì)節(jié)、顏色；多個桿狀視細(xì)胞連接著一個視神經(jīng)末梢，故分辨率低，僅分辨圖的輪廓。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點（4）人眼成象過程：光線通過角膜、前室水狀液、水晶體、后室玻璃體，成像在視網(wǎng)膜的黃斑區(qū)周圍。視網(wǎng)膜上的光敏細(xì)胞感受到不同的光刺激，產(chǎn)生強(qiáng)度不同的電脈沖，并經(jīng)神經(jīng)纖維傳送到視神經(jīng)中樞，由于不同位置的光敏細(xì)胞產(chǎn)生了和該處光的強(qiáng)弱成比例的電脈沖，所以，大腦中便形成了一幅景物的感覺。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點人眼的適應(yīng)亮度范圍很寬：10的10次方(最大與最小之差)。同時識別亮度范圍很有限的：（適應(yīng)的范圍寬，同時識別范圍窄）。如從亮屋到黑屋什么都看不見（需適應(yīng)20～30秒），從黑屋到白屋適應(yīng)較快（僅需1～2秒）。人眼對亮度有適應(yīng)能力，因此很難判別亮度絕對值。即使相同亮度，但若背景亮度不同，人眼的主觀感覺的亮度亦不一致。要人眼感覺物體在運(yùn)動，至少15幀/S。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點系統(tǒng)輸出圖像員終總是由人的視覺系統(tǒng)來評價。圖像質(zhì)量評價與視覺心理：對圖像的認(rèn)識或理解是由感覺和心理狀態(tài)決定的；圖像系統(tǒng)評價的真正尺度應(yīng)該是發(fā)信者的意圖為收信者所理解的程度，而不是對發(fā)信者發(fā)出的圖像像素信息集臺的簡單接收。畫面組成和視覺心理：人的視野，左右約180度，上下約60度，視力好的部位僅限2－3度。人是如何轉(zhuǎn)動眼球使視線移動，從而適應(yīng)大的畫面和立體景像的？2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點人眼中心視力分辨率強(qiáng)，可以進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)的認(rèn)識，但只能認(rèn)識圖像的一小部分；而周邊視力分辨率差，但可認(rèn)識圖像的全貌，而且可以將所視目標(biāo)特征部分檢出，利用檢出的目標(biāo)圖像特征去控制眼球運(yùn)動。必要時可以再用中心視力來進(jìn)一步認(rèn)識這一部分圖像。對于大畫面圖像，充分利用周邊視產(chǎn)生較強(qiáng)的臨場感；而小畫面臨場感弱，為了產(chǎn)生充分的臨場感。畫面尺寸一般應(yīng)有30度以上的視野。寬銀幕和球幕電影的視覺效果好的原因。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點視覺的時空頻率分析：視覺的空間頻率特性是影響圖像銳度的主要原因。具有mach效應(yīng)、Roca-Sulzer微分效應(yīng)以及中樞神經(jīng)的Craik-o’brien積分效應(yīng)等是視覺信息處理的基礎(chǔ)。由此可將視覺和圖像結(jié)合起來研究，應(yīng)用于圖像編碼中。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點mach效應(yīng)：一種亮度對比現(xiàn)象。當(dāng)一系列亮度不同的圖形從暗到亮排列在一起時，在較亮圖形臨近較暗圖形的邊緣處，存在一條更亮的帶子；而在較暗圖形臨近較亮圖形的邊緣處，有一條更暗的帶子。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點Mach帶效應(yīng)：當(dāng)亮度為階躍變化時，圖像中顯示出豎條灰度梯級圖像，如圖。每個豎條寬度內(nèi)反射出來的強(qiáng)度是均勻的，相鄰豎條之間的強(qiáng)度是常數(shù)，然而看起來每一豎條內(nèi)右邊要比左邊稍亮。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點眼睛對不同空間頻率產(chǎn)生不同視覺響應(yīng)的結(jié)果。視覺系統(tǒng)對空間高頻和低頻的敏感性較差，而對中頻有較高的敏感性，因而在亮度突變處產(chǎn)生亮度過沖現(xiàn)象；對景物有增強(qiáng)其輪廓的作用。制作效果：用一個黑白組成的圓盤，高速旋轉(zhuǎn)時,在3個交界處會看到比較亮和比較暗的兩條窄環(huán)：b點亮環(huán)和c點暗環(huán)。亮環(huán)和暗環(huán)就叫馬赫帶。物理上，ab和cd區(qū)的亮度是均勻的，而看起來b點卻比ab區(qū)亮，而c點又比cd區(qū)暗，說明感覺的變化和光強(qiáng)的變化并不完全對應(yīng)。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點視覺生理和模型研究：視覺生理主要是指從視覺信息的產(chǎn)生、傳輸和處理的機(jī)理。涉及神經(jīng)生理學(xué)，對圖像工程技術(shù)是很有啟發(fā)性的。已經(jīng)能夠?qū)Σ糠稚窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型分析，如側(cè)抑制現(xiàn)象、馬赫效應(yīng)等。但涉及到大腦高級神經(jīng)中樞的“思考過程”，學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶等自己組織化機(jī)能的研究，還剛起步。埃舍爾矛盾空間1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點研究課題：（1）搞清決定圖像質(zhì)量的主觀因素，作出其總的結(jié)構(gòu)模型；（2）找出人腦真正接收信息的容量，大腦有效接收圖像的顯示方式；（3）弄清圖像信源和信宿的結(jié)構(gòu)，建立起包括人的因素在內(nèi)的信息論；（4）研究視覺和其它感覺的相乘作用，即視覺和其它感覺的互相影響；（5）開發(fā)自己組織作用的綜合研究，進(jìn)一步建立、發(fā)展“思考過程”；（6）視覺和行為的關(guān)系。2.2人的視覺特性2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點視覺信息的產(chǎn)生：傾向性的意見：視網(wǎng)膜可分為若干層，各層對視覺信息的產(chǎn)生、加工、傳遞起著不同的作用。視覺信息的產(chǎn)生是在具有桿狀細(xì)胞和錐狀細(xì)胞的視細(xì)胞層。視覺信息傳遞：視覺信息傳遞分眼球內(nèi)和眼球外兩部分。視覺信息的加工處理：刺激某一個神經(jīng)元使其興奮，若再刺激該神經(jīng)元附近的其它神經(jīng)元時，可以看出后者的興奮對前者的興奮有抑制作用。側(cè)抑制的強(qiáng)弱與神經(jīng)之間距離、興奮程度等有關(guān)。2.2人的視覺特性1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點由于視神經(jīng)的側(cè)抑制作用而產(chǎn)生的視覺馬赫現(xiàn)象，有增強(qiáng)像輪廓提高圖像反差的作用。大腦對圖形的認(rèn)識過程，知之較少，但有很多設(shè)想，如大腦全息記憶型設(shè)想。學(xué)會走迷宮老鼠切除大腦部分皮層實驗，只切少許不受影響，推測一種現(xiàn)象不能用一種神經(jīng)元來記憶，而是分散在許多神經(jīng)元的不同狀態(tài)中,和光學(xué)全息很相似，從部分全息記憶中恢復(fù)整個圖像。1、人眼的構(gòu)造與機(jī)理要點視覺運(yùn)動特性：眼球運(yùn)動及控制、注視點的分布、眼球運(yùn)動與外界不動性、運(yùn)動視覺的其它特性。注視點主要集中在圖像黑白交界的部分，尤其拐角處；對閉合的圖形，注視點容易向圖形內(nèi)側(cè)移動；容易集中在時隱時現(xiàn)、運(yùn)動變化的部分；圖像中一些特別的不規(guī)則處。其他特性：大的運(yùn)動物體看上去速度慢；假運(yùn)動現(xiàn)象：當(dāng)實際靜止的幾個物體時隱時現(xiàn)時，看上去好像物體在運(yùn)動。2.2人的視覺特性2、人的視覺模型點光源的表示函數(shù)：點源可以用δ函數(shù)表示，表示平面圖像的二維δ函數(shù)為：2.2人的視覺特性則任意一幅圖像可表示為：2.2人的視覺特性2、人的視覺模型

設(shè)x(t)為無時限的信號，將它分解為一系列寬度為的窄脈沖之和。當(dāng)則：

設(shè)系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)為h(t),則系統(tǒng)對應(yīng)于的沖激響應(yīng)為則系統(tǒng)對輸入x(t)的總響應(yīng)為所有沖激響應(yīng)之和：當(dāng)：求和符號改為積分符號2.2人的視覺特性2、人的視覺模型卷積積分的圖解法：有助于我們理解卷積的物理意義以及求解步驟，以x(t)*h(t)為例：（1）翻褶：將h（τ）反折，得h（-τ）。（2）移位：將h(-τ）沿τ軸時延t秒，得到h(t－τ）。（3）相乘：將x(τ）與h(t-τ）相乘，得x(τ）.h(t-τ）（4）相加：沿τ軸對x

(τ）.h(t-τ）積分例：設(shè)x(t)與h(t)如圖所示，求y(t)=x(t)*h(t)反折：時移（1）（2）（3）（4）(5)y(t)的時域波形如圖所示：2.2人的視覺特性2、人的視覺模型高斯函數(shù)：高斯（正態(tài)、常態(tài)）分布。對于隨機(jī)變量X，其概率密度函數(shù)如圖所示，記為N（μ，σ2）。對不同的μ表現(xiàn)為p(x)的圖形左右平移；對不同的σ（固定μ）p(x)的圖形將隨σ的減小而變高和變窄。特別當(dāng)μ=0,σ2=1時，X的分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。2.2人的視覺特性2、人的視覺模型光學(xué)成像系統(tǒng)的表示人的視覺模型2.2人的視覺特性3、人眼的亮度感覺2.2人的視覺特性3、人眼的亮度感覺主觀亮度S與實際亮度B之間的關(guān)系:

S=KlnB+k0人眼亮度感覺之應(yīng)用：若一幅原圖像經(jīng)過處理，恢復(fù)后得到重現(xiàn)圖像，重現(xiàn)圖像的亮度不必等于原圖像的亮度，只要保證二者的對比度及亮度層次（灰度級）相同，就能給人以真實的感覺。2.3圖像數(shù)字化1、數(shù)字化：將一幅畫面轉(zhuǎn)化成計算機(jī)能處理的形式的過程。（模擬圖像－數(shù)字圖像）。包括采樣和量化兩個過程。2.3圖像數(shù)字化（1）采樣：將空間上連續(xù)的圖像變換成離散點的操作。采樣間隔和采樣孔徑的大小是兩個很重要的參數(shù)。當(dāng)對圖像進(jìn)行實際的抽樣時，怎樣選擇各抽樣點的間隔是個非常重要的問題。關(guān)于這一點，圖像包含何種程度的細(xì)微的濃淡變化，取決于希望真實反映圖像的程度。2.3圖像數(shù)字化采樣定量：

采樣過程所應(yīng)遵循的規(guī)律。說明采樣頻率與信號頻譜之間的關(guān)系，是連續(xù)信號離散化的基本依據(jù)。1928年由美國電信工程師H.奈奎斯特首先提出來的，因此稱為奈奎斯特采樣定理。1933年由蘇聯(lián)工程師科捷利尼科夫首次用公式嚴(yán)格地表述這一定理，因此在蘇聯(lián)文獻(xiàn)中稱為科捷利尼科夫采樣定理。1948年信息論的創(chuàng)始人C.E.香農(nóng)對這一定理加以明確地說明并正式作為定理引用，因此在許多文獻(xiàn)中又稱為香農(nóng)采樣定理。2.3圖像數(shù)字化采樣定量：有許多表述形式，但最基本的表述方式是時域采樣定理和頻域采樣定理。采樣定理在數(shù)字式遙測系統(tǒng)、時分制遙測系統(tǒng)、信息處理、數(shù)字通信和采樣控制理論等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。時域采樣定理：頻帶為F的連續(xù)信號f(t)可用一系列離散的采樣值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...來表示,只要這些采樣點的時間間隔Δt≤1/2F，便可根據(jù)各采樣值完全恢復(fù)原來的信號f(t)。這是時域采樣定理的一種表述方式。

2.3圖像數(shù)字化時域采樣定理：另一種表述方式是，當(dāng)時間信號函數(shù)f(t)的最高頻率分量為fM時,f(t)的值可由一系列采樣間隔小于或等于1/2fM的采樣值來確定,即采樣點的重復(fù)頻率f≥2fM。2.3圖像數(shù)字化頻率域采樣定理：對于時間上受限制的連續(xù)信號f(t)（即當(dāng)│t│>T

時,f(t)=0,這里T=T2-T1是信號的持續(xù)時間），若其頻譜為F（ω）,則可在頻域上用一系列離散的采樣值的采樣值來表示,只要這些采樣點的頻率間隔。2.3圖像數(shù)字化（2）量化：經(jīng)采樣圖像被分割成空間上離散的像素，但其灰度是連續(xù)的，還不能用計算機(jī)進(jìn)行處理。將像素灰度轉(zhuǎn)換成離散整數(shù)值的過程叫量化。一幅圖像中不同灰度值的個數(shù)稱灰度級數(shù)，用G表示。一般來說，，g表示圖像像素灰度值所需的比特位數(shù)。通常采用8bit量化。從視覺效果上，采用大或等于6bit量化的灰度圖像，視覺效果令人滿意。數(shù)字化前需要決定影像大?。ㄐ袛?shù)M、列數(shù)N）和灰度級數(shù)G的取值。一般數(shù)字圖像灰度級數(shù)G為2的整數(shù)冪。所需的存儲空間為M×N×g（bit）稱為圖像的數(shù)據(jù)量。2.3圖像數(shù)字化量化：2.3圖像數(shù)字化一、均勻采樣：等間隔。2.3圖像數(shù)字化一、均勻采樣：等間隔。2.3圖像數(shù)字化二、均勻量化：2.3圖像數(shù)字化三、分辨率變化對圖像的影響2.3圖像數(shù)字化三、分辨率變化對圖像的影響(a)256x256;(b)128x128;(c)64x64;(d)32x32;(e)16x16;(f)8x8;2.3圖像數(shù)字化三、分辨率變化對圖像的影響2.3圖像數(shù)字化三、分辨率變化對圖像的影響(a)K=256;(b)K=128;(c)K=32;(d)K=16;(e)K=4;(f)K=22.3圖像數(shù)字化2、像素間的基本關(guān)系：2.3圖像數(shù)字化3、像素間的鄰接性：2.3圖像數(shù)字化3、像素間的鄰接性：2.3圖像數(shù)字化4、像素間的距離度量：2.4數(shù)字圖像表示形式和特點數(shù)字圖像的矩陣表示2.4數(shù)字圖像表示形式和特點二值圖像的表示方法為減少計算量，常將灰度圖像轉(zhuǎn)為二值圖像處理。只有黑白兩個灰度級，0or1：如文字圖片2.4數(shù)字圖像表示形式和特點鏈碼表示法：屬特有的表示方法,適合表示直線和曲線組成的二值圖像，以及描述圖像的邊界輪廓。采用鏈碼比矩陣表示可節(jié)省很多的比特數(shù)。規(guī)定了鏈的起點坐標(biāo)和鏈的斜率序列，就可以完全描述曲線或直線。121222121110077655456702.4數(shù)字圖像表示形式和特點灰度圖像：灰度圖像是指每個像素由一個量化的灰度值來描述的圖像。它不包含彩色信息。2.4數(shù)字圖像表示形式和特點彩色圖像：彩色圖像是指每個像素由R、G、B三原色像素構(gòu)成的圖像，其中R、B、G是由不同的灰度級來描述的。2.4數(shù)字圖像表示形式和特點二值圖像示例2.4數(shù)字圖像表示形式和特點灰度圖像示例2.4數(shù)字圖像表示形式和特點彩色圖像示例2.4數(shù)字圖像表示形式和特點彩色圖像示例2.4數(shù)字圖像表示形式和特點數(shù)字圖像的特點：（1）信息量大：一幅遙感圖像,如N=1024,G=256，則有8Mb；（2）占用頻帶寬：與語音信息相比，圖像信息占用的帶寬要大幾個數(shù)量級。如電視圖像約為5.6MHZ，而語音僅為2KHz左右。因此，處理的難度大，成本高。這就對圖像（頻帶）壓縮提出了必須（很高）的要求；（3）像素間相關(guān)性大：同幅內(nèi)相鄰像素間具有相同（或相近）灰度的可能性很大；運(yùn)動圖像的相鄰幀對應(yīng)像素間相關(guān)性更大。所以，圖像壓縮的潛力（可能性）很大。（4）視覺效果的主觀性大。2.5圖像灰度直方圖一個簡單而非常有用的工具。概括反映一幅圖像的灰度級內(nèi)容和圖像可觀的信息。反映的是一幅圖像中各灰度級與各灰度級像素出現(xiàn)的頻率之間的關(guān)系。以灰度級為橫坐標(biāo)，縱坐標(biāo)為灰度級的頻率，繪制頻率同灰度級的關(guān)系圖就是灰度直方圖。它是圖像的一個重要特征，反映了圖像灰度分布的情況。2.5圖像灰度直方圖灰度圖像的直方圖：2.5圖像灰度直方圖彩色圖像的分波段直方圖：2.5圖像灰度直方圖直方圖統(tǒng)計：該圖像像元總數(shù)為8*8=64,i=[0,7]2.5圖像灰度直方圖直方圖性質(zhì)：只能反映圖像的灰度分布情況，而不能反映圖像像素的位置,即丟失像素的位置信息。一幅圖像對應(yīng)唯一的灰度直方圖，反之不成立。不同的圖像可對應(yīng)相同的直方圖。一幅圖像分成多個區(qū)域，多個區(qū)域的直方圖之和即為原圖像的直方圖。2.5圖像灰度直方圖直方圖應(yīng)用：判斷圖像量化是否恰當(dāng)(是否合理利用全部允許的范圍)。(a)恰當(dāng)量化(b)未能有效利用(c)超過了動態(tài)范圍

用于確定圖像二值化的閾值。2.5圖像灰度直方圖直方圖應(yīng)用具有二峰性的圖像2.5圖像灰度直方圖直方圖應(yīng)用：當(dāng)物體部分的灰度值比其它部分灰度值大時，可利用直方圖統(tǒng)計圖像中物體的面積。計算圖像信息量H（熵）：反映圖像信息豐富程度，在圖像編碼處理中有重要意義。2.6圖像處理算法的形式按圖像處理的輸出形式，圖像處理的基本功能可分為三種形式。1）單幅圖像→單幅圖像，如圖：

2）多幅圖像→單幅圖像，如圖：3）單（或多）幅圖像→數(shù)字或符號等，如圖：2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法1、局部處理鄰域：對于任一像素（i，j），集合{（i+p,j+q），p、q取合適的整數(shù)}叫做該像素的鄰域，如圖（a）。常用的鄰域如圖（b）、（c),分別表示中心像素的4-鄰域、8-鄰域。2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法1、局部處理：對輸入圖像IP（i,j）處理時，某一輸出像素JP(i,j)值由輸入圖像像素（i,j)及其鄰域N(i,j)中的像素值確定。這種處理稱為局部處理。計算表達(dá)式為：2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法1、局部處理：圖像的移動平均平滑和空間域銳化屬于局部處理。例如對一幅圖象采用3×3模板進(jìn)行卷積運(yùn)算。2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法1、局部處理：在局部處理中，當(dāng)輸出值JP(i,j)僅與IP(i,j)有關(guān)，則稱為點處理，如圖。計算表達(dá)式為：圖像對比度增強(qiáng)、圖像二值化等屬于點處理。2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法1、局部處理：輸出像素JP(i,j)的值取決于輸入圖像大范圍或全部像素的值，這種處理稱為大局處理。計算表達(dá)式為：2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法2、迭代處理：反復(fù)對圖像進(jìn)行某種運(yùn)算直至滿足給定的條件，從而得到輸出圖像的處理形式稱為迭代處理。如下圖像的細(xì)化處理過程。2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法3、跟蹤處理：選擇滿足適當(dāng)條件的像素作為起始像素，檢查輸入圖像和已得到的輸出結(jié)果，求出下一步應(yīng)該處理的像素，進(jìn)行規(guī)定的處理，然后決定是繼續(xù)處理下面的像素，還是終止處理。這種處理形式稱為跟蹤處理。4、位置不變處理和位置可變處理：輸出像素JP(i，j)的值的計算方法與像素的位置(i，j)無關(guān)的處理稱為位置不變處理或位移不變處理；隨位置不同計算方法也不同的處理稱為位置可變處理。2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法5、窗口處理和模板處理對圖像的處理，一般采用對整個畫面進(jìn)行處理，但也有只對畫面中特定的部分進(jìn)行處理的情況。這種處理方式的代表有窗口處理和模板處理。單獨(dú)對圖像中選定的矩形區(qū)域內(nèi)的像素進(jìn)行處理的方式叫做窗口處理

2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法5、窗口處理和模板處理希望單獨(dú)處理任意形狀的區(qū)域時，可采用模板處理。模板：任意形狀的區(qū)域；模板平面：一個和處理圖像相同大小的二維數(shù)組，用來存儲模板信息。多是一幅二值圖像；模板處理：邊參照模板平面邊對圖象進(jìn)行某種操作。模板成矩形區(qū)域，則與窗口處理具有相同的效果。模板處理必須設(shè)置一個模板平面。2.6圖像處理算法的形式圖像處理的幾種具體算法6、串行處理和并行處理串行處理：后一像素輸出結(jié)果依賴于前面像素處理的結(jié)果，并且只能依次處理各像素而不能同時對各像素進(jìn)行相同處理的一種處理形式。并行處理：對圖像內(nèi)各像素同時進(jìn)行相同形式運(yùn)算的一種處理形式。2.7圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與文件格式1、圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：采用何種形式存儲；將圖像各像素灰度值用一維或二維數(shù)組相應(yīng)的各元素加