第二章圖像和視覺基礎(chǔ)教材

第二章圖像和視覺基礎(chǔ)數(shù)字圖像基礎(chǔ)知識人類的視覺感知系統(tǒng)2.1視覺基礎(chǔ)桂林理工大信科院1.人眼成像結(jié)構(gòu)圖

桂林理工大信科院2.亮度視覺

人眼的結(jié)構(gòu)機(jī)理使人能感覺到亮度和顏色人眼成像的結(jié)構(gòu)Ciliarybody睫狀體眼睛血管膜的增厚部分，在脈絡(luò)膜和虹膜之間Ciliarymuscle睫狀肌Retina視網(wǎng)膜Lens晶狀體Fovea中央凹Sclera鞏膜choroid脈絡(luò)膜桂林理工大信科院視網(wǎng)膜上的錐細(xì)胞產(chǎn)生適亮視覺（photopicvision);柱細(xì)胞產(chǎn)生適暗視覺（scotopicvision)Cones－錐細(xì)胞Rods－柱細(xì)胞桂林理工大信科院亮度視覺范圍很寬：1010數(shù)量級光強度與主觀亮度的對應(yīng)關(guān)系強光極限夜間白天夜視閾值桂林理工大信科院刻畫亮度分辨率的基本實驗韋伯率，亮度區(qū)分能力桂林理工大信科院韋伯率是灰度的函數(shù)可知人眼區(qū)分亮度的能力在低照明的情況下較差，在背景亮度增加后得到改善；但不與照明的情況成一簡單的函數(shù)關(guān)系－基于下面兩個事實桂林理工大信科院桂林理工大信科院事實1：馬赫帶效應(yīng)－邊緣效應(yīng)人眼過高估計了不同亮度區(qū)域邊界的值桂林理工大信科院

imagesc(1:8)colormap(gray)桂林理工大信科院事實2:同時對比度人眼感覺到的亮度還和對比度有關(guān)桂林理工大信科院桂林理工大信科院2.2.1圖象和數(shù)字圖象

圖象：

用各種觀測系統(tǒng)以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼并進(jìn)而產(chǎn)生視知覺的實體粗略地說，圖像是二維或三維景物在視網(wǎng)膜上的影像，人類采用計算機(jī)技術(shù)接受并加工這種視覺信息的理論、方法和應(yīng)用稱為計算機(jī)圖像處理和分析 圖象（廣義/抽象）

圖像（狹義/具體）

圖象和信息：

人類從外界（客觀世界）獲得的信息約有75%來自視覺系統(tǒng)

桂林理工大信科院1.1.1圖象和數(shù)字圖象圖象類型

{廣義}

圖片，動畫，繪圖，文字/檔，...

{狹義}

單幅

序列圖象，...

靜止

運動圖象（視頻），... 2-D

3-D，彩色，立體對， 多光譜,多視場圖象，...

灰度

深度，紋理圖象，...

桂林理工大信科院1.1.1.3圖象的表達(dá)圖象表示

2-D數(shù)組 f(x,y)

x，y：2-D空間XY中坐標(biāo)點的位置

f：代表圖象在(x,y)的性質(zhì)F的數(shù)值

f，x，y的值可以是任意實數(shù)

性質(zhì)F:可對應(yīng)不同物理量（例如灰度、紅、綠、蘭）

灰度圖象里用灰度表示桂林理工大信科院連續(xù)圖像：f，x，y的值可以是任意實數(shù)數(shù)字圖像：f，x，y的值是整數(shù)圖像數(shù)字化空間坐標(biāo)離散化（采樣）：連續(xù)坐標(biāo)（x,y）離散坐標(biāo)（i

,j）

i=0,1,2,

,M-1；

j=0,1,2,

,N-1灰度值離散化（量化）：對每個樣本值進(jìn)行二進(jìn)制編碼連續(xù)圖像離散圖像數(shù)字圖像一般?。盒?或列)的樣點數(shù)：;

灰度量化級數(shù)：

桂林理工大信科院圖像數(shù)字化過程桂林理工大信科院f(x,y)X，單位：mycr,單位：pixelf(5,4)CCD傳感器上的連續(xù)圖像采樣量化后的數(shù)字圖像桂林理工大信科院桂林理工大信科院1.1.1.3圖象的表達(dá)圖象的矩陣和矢量表示一幅2-D圖像可以用2-D數(shù)組f(x,y)表示，實際中將2-D圖像寫成2-D的M×N的矩陣

矩陣

矢量

桂林理工大信科院1.1.1.3圖象的表達(dá)離散點集灰度區(qū)域二維數(shù)組桂林理工大信科院屏幕顯示坐標(biāo)系統(tǒng)灰度區(qū)域迪卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)桂林理工大信科院桂林理工大信科院MATLAB圖像及其操作開發(fā)圖像處理的應(yīng)用系統(tǒng)不可能由一個人完成，而是一個群體協(xié)作的工程。設(shè)計方法通常采用結(jié)構(gòu)化或面向?qū)ο蠓椒?。如果只就圖象處理的某個算法而言，就是一項軟件工程設(shè)計中的模塊設(shè)計工作，用MATLAB工具做這樣的算法編程工作是一件輕而易舉的事情。任何一個圖像處理算法都可以是一個自定義的函數(shù)，MATLAB提供了一個創(chuàng)建用戶函數(shù)的結(jié)構(gòu)，并以M文件的形式存儲下來，運行M文件，就是讓計算機(jī)一次完成M文件規(guī)定的操作。桂林理工大信科院例：圖像文件讀取和顯示函數(shù)的編制函數(shù)文件，文件的開頭第一行為function的文件。1.建立函數(shù)文件在編輯/調(diào)試窗口鍵入：桂林理工大信科院2.保存函數(shù)文件保存的函數(shù)文件名應(yīng)與用戶定義的函數(shù)名一致，此例中定義的函數(shù)名為“RGBimread”，則文件保存為“RGBimread.m”桂林理工大信科院桂林理工大信科院3.調(diào)用函數(shù)文件

在命令窗口輸入：命令窗口圖形窗口桂林理工大信科院MATLAB圖像及其操作開發(fā)圖像處理的應(yīng)用系統(tǒng)不可能由一個人完成，而是一個群體協(xié)作的工程。設(shè)計方法通常采用結(jié)構(gòu)化或面向?qū)ο蠓椒?。如果只就圖象處理的某個算法而言，就是一項軟件工程設(shè)計中的模塊設(shè)計工作，用MATLAB工具做這樣的算法編程工作是一件輕而易舉的事情。MATLAB圖像文件格式MATLAB圖像類型MATLAB圖像文件的讀寫MATLAB圖像對象屬性桂林理工大信科院1.MATLAB圖像文件格式MATLAB的圖像文件格式有兩種：一種是矢量形式另一種是光柵形式矢量文件像程序，通過執(zhí)行命令畫出圖案，適合圖形數(shù)據(jù)文件；光柵文件，描述圖像的像素信息，比較適合色彩、陰影或形狀變化復(fù)雜的圖像。MATLAB支持以下幾種圖像文件格式：PCX格式，分為1、4、8、16、24位圖像數(shù)據(jù)，文件內(nèi)容包括：文件頭（128字節(jié)）、圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。BMP（獨立位圖文件格式），分為1、4、8、24位非壓縮圖像數(shù)據(jù)，8位RUNLENGTHENCODED圖像，文件內(nèi)容包括：文件頭（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）、位圖信息數(shù)據(jù)塊（信息頭和一個顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。GIF（圖形交換各式）文件結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，可以存放多幅圖像（對實現(xiàn)網(wǎng)頁動畫有利），圖像數(shù)據(jù)均為壓縮過。HDF（層次數(shù)據(jù)格式）JPEG格式（聯(lián)合圖像專家組），是一種對靜止灰度和彩色圖像的壓縮標(biāo)準(zhǔn)，在數(shù)碼相機(jī)中采用。TIFF格式（標(biāo)志圖像文件格式）是一種獨立于操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)的格式，很便于在軟件之間進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。分為1、4、8、24位非壓縮圖像數(shù)據(jù)，1、4、8、24位packbit壓縮圖像，1位CCITTT壓縮圖像，文件內(nèi)容包括：文件頭（一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）、圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。XWD格式（XWindows格式）PNG格式（可移動網(wǎng)上圖像）桂林理工大信科院2.圖像數(shù)據(jù)類型MATLAB中圖像數(shù)據(jù)矩陣的存儲方式為雙精度(double)類型即64位浮點數(shù)。而存儲圖像時MATLAB有時采用無符號整型（uint8)即圖像矩陣中的每個數(shù)據(jù)占用一個字節(jié)。由于大多數(shù)運算和函數(shù)(比如最基本的矩陣加減運算)都不支持uint8類型，所以運算時通常要將圖像轉(zhuǎn)換成double型。函數(shù)double將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度浮點類型，調(diào)用格式為：X64=double(x8)/256桂林理工大信科院舉例：從一幅顏色模型為HSV真彩色圖片取出6X6的數(shù)據(jù)其為浮點類型的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為uint8類型桂林理工大信科院數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換s1=s([1:6],[1:6],1)s1=0.28240.28240.27840.27840.27450.27450.28240.28240.27840.27840.27450.27450.28240.28240.27840.27840.27450.27450.28240.28240.27840.27840.27450.27450.28240.28240.27840.27840.27450.27450.28240.28240.27840.27840.27450.2745s8=uint8(round(s1*256))％雙精度轉(zhuǎn)換為無符號整型，值域為[0,255]s8=727271717070727271717070727271717070727271717070727271717070727271717070桂林理工大信科院數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換s64=double(s8)/256%uint8轉(zhuǎn)換為雙精度型64位，值域為0~1s64=0.28130.28130.27730.27730.27340.27340.28130.28130.27730.27730.27340.27340.28130.28130.27730.27730.27340.27340.28130.28130.27730.27730.27340.27340.28130.28130.27730.27730.27340.27340.28130.28130.27730.27730.27340.2734桂林理工大信科院3.圖像類型圖像類型是指圖像在MATLM數(shù)據(jù)文件中的存儲方式。MATLAB支持4種圖像類型，它們是：真彩色圖像－真彩色圖像又稱RGB圖像，它是利用R、G、B3個分量表示一個像素的顏色，對—個尺寸為m×n的彩色圖像來說，在MATLAB中則存儲為——個m×nx3的多維數(shù)組。如果需要知道圖像A中(x,y)處的像素RGB值，則使用A(x,y，1：3)來提取。索引色圖像灰度圖像－存儲灰度圖像只需要一個數(shù)據(jù)矩陣，矩陣的每個元素表示對應(yīng)位置像素的灰度值，灰度圖像的數(shù)據(jù)類型可以是doubIe類型，這時值域為[0,1]，也可以uint8類刑，值域是[0,255]

二值圖像桂林理工大信科院轉(zhuǎn)換圖像類型1、rgb2gray函數(shù)用于將一幅真彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，如果輸入的是真彩色圖像，則圖像可以是uint8或double類型，輸出圖像I與輸入圖像類型相同。如果輸入的是調(diào)色板，則輸入和輸出的都是double類型。其語法格式為：I＝rgb2gray（RGB)%輸入RGB為圖像數(shù)據(jù)矩陣newmap＝rgb2gray(map)%輸入map為真彩色圖像的調(diào)色板

桂林理工大信科院圖像類型轉(zhuǎn)換2、im2bw格式：BW＝im2bw（I,level）%I代表圖像的數(shù)據(jù)矩陣，level圖像二值化域值桂林理工大信科院4.用于讀寫圖像的函數(shù)imreadimread函數(shù)用于讀入各種圖像文件，其語法格式為：A=imread(‘filename.格式’)%注意默認(rèn)的文件存放目錄為x:\\matlab6.0\work,圖像的格式可選:bmp,hdf,jpg,png,tif,xwd等imwriteimwrite函數(shù)用于輸出圖像格式為：imwrite（A,‘filename.格式’)桂林理工大信科院MATLAB程序：RGB=imread('flowers.tif');subplot(1,2,1),imshow(RGB),axis('image');RGB2=imcrop(RGB,[64,64,64,64]);subplot(1,2,2),imshow(RGB2),axis('image')RGB3=double(RGB2(1:6,1:6,1))RGB4=double(RGB2(1:6,1:6,2))RGB5=double(RGB2(1:6,1:6,3))RGB3=146146144148154150143143145143137140144138135131124120137126122112104103114114100898788959182888177RGB4=3736383937373640404140393941404039384039383734333737333636393636

36343738RGB5=676563605963645956565759595654555249565148484543484844454551464546444649運行結(jié)果桂林理工大信科院5.顯示圖像文件imageimage是MATLAB提供的最原始的圖像顯示函數(shù),格式為:image(x);%顯示有矩陣X表示的圖像Colormap(gray);%調(diào)色板矩陣imshowimshow函數(shù)是最常用的顯示各種圖像的函數(shù),格式為:imshow(I,n);%顯示灰度矩陣I,n設(shè)置顯示的灰度值范圍(級數(shù))imshow(RGB)%顯示真彩色圖像Imshowfilename%直接顯示圖像,但圖像數(shù)據(jù)不在MATLAB的workspace中桂林理工大信科院4.顯示圖像文件例顯示灰度圖片和真彩色圖片參考程序：RGB=imread('hr.jpg');subplot(2,2,1)imshow(RGB)subplot(2,2,3)gray1=rgb2gray(RGB);imagesc(gray1),colormap(gray)桂林理工大信科院4.顯示圖像文件colorbar用于顯示顏色條格式為:colorbar%將顏色條在放置在坐標(biāo)軸上subimagesubimage函數(shù)在用subplot分割的圖像中使用多個調(diào)色板顯示圖像.subplot(m,n,l)%將圖形窗口分解為mXn個部分,l為序號桂林理工大信科院2.顏色視覺

顏色基礎(chǔ)人眼對于彩色的觀察和處理是一種生理和心理現(xiàn)象，其機(jī)理還沒有完全搞清楚，因而對于彩色的許多結(jié)論都是建立在實驗基礎(chǔ)之上的?？梢暪猓姶挪úㄩL范圍很大，但是只有波長在400~760nm這樣很小范圍內(nèi)的電磁波，才能使人產(chǎn)生視覺，感到明亮和顏色。把這個波長范圍內(nèi)的電磁波叫可見光。當(dāng)光譜采樣限制到三個人類視覺系統(tǒng)敏感的紅、綠、藍(lán)光波段時，對這三個光譜帶的光能量進(jìn)行采樣，就可以得到一幅彩色圖像。400nm700nm紫外光紅外光可見光區(qū)546.1nm435.8nm780nm桂林理工大信科院三原色

1931年，國際照明委員會（CIE）規(guī)定用波長為700nm、546.1nm和435.8nm的單色光作為紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)光波三原色。則任意彩色的顏色方程為：桂林理工大信科院XYZ三刺激值

XYZ三刺激值的概念是以色視覺的三元理論為根據(jù)的，它說明人眼具有接受三原色(紅、綠、藍(lán))的接受器，而所有的顏色均被視作該三原色的混合色。1931年CIE制定了一種假想的標(biāo)準(zhǔn)觀察者，配色函數(shù)

XYZ三刺激值是利用這些標(biāo)準(zhǔn)觀察者配色函數(shù)計算得來的。

色度圖桂林理工大信科院區(qū)分顏色的特征量亮度－與物體的反射率成正比色調(diào)－與光譜中的主要顏色的光波長有關(guān)飽和度－色調(diào)的純度其中色調(diào)和飽和度和起來為色度桂林理工大信科院顏色模型指的是某個三維顏色空間中的一個可見光子集。它包含某個色彩域的所有色彩。任何一個色彩域都只是可見光的子集，任何一個顏色模型都無法包含所有的可見光。線性感知的，如HSI顏色空間；非線性感知的，如在計算機(jī)上通常采用的RGB三顏色模型設(shè)備依賴之分：RGB空間是一個依賴于顯示設(shè)備的彩色空間；CIEL*a*b色標(biāo)體系是一個不依賴于顯示設(shè)備的顏色空間桂林理工大信科院一、RGB顏色模型

國際照明委員會（CIE）規(guī)定以700nm(紅)、546.1nm(綠)、435.8nm(藍(lán))三個色光為三基色。又稱為物理三基色。自然界的所有顏色都可以通過選用這三基色按不同比例混合而成。桂林理工大信科院一、RGB顏色模型R:200G:50B:120黃(255,255,0)黑(0,0,0)綠(0,255,0)青(0,255,255)藍(lán)(0,0,255)品紅(255,0,255)白(255,255,255)紅(255,0,0)RGB顏色模型是三維直角坐標(biāo)顏色系統(tǒng)中的一個單位正方體；RGB顏色模型通常用于彩色陰極射線管和彩色光柵圖形顯示器。RGB三原色是加性原色任意一種顏色可以分解為三個分量，一幅彩色圖像可以分解到三個平面桂林理工大信科院桂林理工大信科院二、HIS顏色模型這種彩色系統(tǒng)格式的設(shè)計反映了人類觀察彩色的方式。如：紅色又分為淺紅和深紅色等等。

桂林理工大信科院二、HSI色系I：表示光照強度或稱為亮度，它確定了像素的整體亮度，而不管其顏色是什么。

桂林理工大信科院二、HSI色系H：表示色度，由角度表示。反映了該顏色最接近什么樣的光譜波長（既彩虹中的那種顏色）0o為紅色，120o為綠色，240o為藍(lán)色。0o到240o覆蓋了所有可見光譜的顏色，240o到300o是人眼可見的非光譜色（紫色）。桂林理工大信科院二、HSI色系

S：表示飽和度，飽和度參數(shù)是色環(huán)的原點到彩色點的半徑長度。在環(huán)的外圍圓周是純的或稱飽和的顏色，其飽和度值為1。在中心是中性（灰）影調(diào)，即飽和度為0。桂林理工大信科院二、HSI色系黑白IS思考問題：在這個圓柱體上，紅色的點逆（順）時針旋轉(zhuǎn)會變成什么樣？上下移動呢？向圓心方向移動呢？桂林理工大信科院桂林理工大信科院(a)HIS的三棱錐模型(b)HIS的圓錐模型桂林理工大信科院二、HSI色系

1.RGB到HSI的轉(zhuǎn)換：

桂林理工大信科院二、HSI色系2.HSI到RGB的轉(zhuǎn)換1）桂林理工大信科院二、HSI色系2.HSI到RGB的轉(zhuǎn)換2）桂林理工大信科院二、HSI色系2.HSI到RGB的轉(zhuǎn)換3）桂林理工大信科院桂林理工大信科院彩色圖像各分量用灰度圖形式表示桂林理工大信科院RGB分量灰度圖桂林理工大信科院HIS分量灰度圖桂林理工大信科院

桂林理工大信科院

桂林理工大信科院桂林理工大信科院

紅點順時針移動的效果桂林理工大信科院

紅點逆時針移動的效果桂林理工大信科院

紅點上、下移動的效果桂林理工大信科院

紅點向圓心方向移動的效果桂林理工大信科院2.2圖像的數(shù)字化及表達(dá)圖象的矩陣和矢量表示一幅2-D圖像可以用2-D數(shù)組f(x,y)表示，實際中將2-D圖像寫成2-D的M×N的矩陣

矩陣

矢量

桂林理工大信科院

2.2.1數(shù)字圖像的描述

1.黑白圖像

是指圖像的每個像素只能是黑或者白，沒有中間的過渡，故又稱為２值圖像。2值圖像的像素值為0、1。桂林理工大信科院2.2.1數(shù)字圖像的描述2．灰度圖像

灰度圖像是指每個像素的信息由一個量化的灰度級來描述的圖像，沒有彩色信息。桂林理工大信科院灰度圖像描述示例桂林理工大信科院2.2.2圖像的的采樣和量化1．采樣

是將在空間上連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換成離散的采樣點（即像素）集的操作。由于圖像是二維分布的信息，所以采樣是在x軸和y軸兩個方向上進(jìn)行。采樣時的注意點是：采樣間隔的選取。采樣間隔取得不合適除了畫面出現(xiàn)馬賽克之外，還會發(fā)生頻率的混疊現(xiàn)象。

桂林理工大信科院

2.與采樣相關(guān)的分辨率的概念

分辨率：是指映射到圖像平面上的單個像素的景物元素的尺寸。

單位：像素/英寸，像素/厘米或者是指要精確測量和再現(xiàn)一定尺寸的圖像所必需的像素個數(shù)。

單位：像素*像素2.2.2圖像的的采樣和量化桂林理工大信科院3．量化

是將各個像素所含的明暗信息離散化后，用數(shù)字來表示稱為圖像的量化，一般的量化值用整數(shù)來表示。充分考慮到人眼的識別能力之后，目前非特殊用途的圖像均為8bit量化，即用0~255描述“黑~白”。量化等級越多圖像層次越豐富，灰度分辨率高，但數(shù)據(jù)量大在3bit以下的量化，會出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象，圖像質(zhì)量變差桂林理工大信科院4．量化技術(shù)量化可分為均勻量化和非均勻量化。均勻量化是簡單地在灰度范圍內(nèi)等間隔量化。非均勻量化是對像素出現(xiàn)頻度少的部分量化間隔取大，而對頻度大的量化間隔取小。

2.2.2圖像的的采樣和量化桂林理工大信科院空間圖像分辨率變化的結(jié)果桂林理工大信科院將不同分辨率圖像放大顯示圖像出現(xiàn)鋸齒邊緣桂林理工大信科院減少圖像幅度分辨率桂林理工大信科院幅度分辨率降到32級以下出現(xiàn)虛假輪廓桂林理工大信科院不同細(xì)節(jié)的圖像桂林理工大信科院N和K的分布桂林理工大信科院非均勻采樣N值固定時(空間分辨率給定)，在許多情況下，利用自適應(yīng)的方案有可能改善圖象的視覺質(zhì)量，該方案的采樣過程取決于圖象的特性。一般來說，在灰度級變化大的過渡區(qū)附近需要較密的精確采樣，而在相對平滑的區(qū)域可采用較稀的采樣。其缺點之一是需要確定非均勻采樣的邊界，盡管只需非常粗糙地確定。這種方法對包含較少均勻區(qū)域的圖象也不實用。桂林理工大信科院均勻量化效果示意圖桂林理工大信科院當(dāng)必須的灰度級較少時，常常希望在量化過程中采用非等間隔灰度級，可采用與上面介紹的非均勻采樣技術(shù)類似的方法分配灰度級。由于眼睛在劇烈灰度級變化區(qū)估計灰度的能力相對較差，在這種情況下邊緣區(qū)可用較少的灰度級，剩下的灰度級可以用在灰度變化平緩區(qū)。這樣可以避免或減少由于量化過稀而在某些區(qū)域產(chǎn)生的虛假輪廓。非均勻量化效果示意圖桂林理工大信科院2.2.3像素間的基本關(guān)系1.像素鄰域圖像信息中空間相鄰像素間的密切相關(guān)，某個象素空間相鄰的象素稱為其鄰域。例4-鄰域是指：對于1個坐標(biāo)為(x,y)的象素p，它可以有4個水平和垂直的近鄰象素，它們的坐標(biāo)分別為(x+1,y)，(x-1,y)，(x,y+1)，(x,y-1)。這些象素(用r表示)組成p的4-鄰域，記為N4(p)，見下圖

(a)。象素p的4個對角近鄰象素(用s表示)的坐標(biāo)是(x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1)。它們記為ND(p)，見下圖

(b)。N4(p)和ND(p)象素合稱為p的8-鄰域，記為N8(p)，見下圖

(c)。若(x,y)在圖象的邊緣，N4(p)、ND(p)和N8(p)中的若干象素會落在圖象外。桂林理工大信科院像素的鄰域rrprrsspsssrsrprsrsabc桂林理工大信科院2.像素的鄰接性判斷像素的鄰接性是指兩個像素是否接觸并且灰度相似，有4-鄰接，8-鄰接，m－鄰接4-鄰接：2個像素p和r在V中取值，且在N4(p)中8-鄰接:2個像素p和r在V中取值，且在N8(p)中m－鄰接:2個像素p和r在V中取值,且滿足以下兩個條件之一：（1）r在N4(p)中；(2)r在ND(p)中且N4(p)∩N4(r)是空集桂林理工大信科院像素毗鄰如果兩個像素相鄰接，則它們相毗鄰。相互鄰接的像素形成一條通路4-毗鄰8-毗鄰m－毗鄰4-連通8-連通m－連通像素毗鄰相互鄰接的像素形成一條通路，所有與p相連的像素集合稱為連通組元，連通組元的兩個像素相互連通。桂林理工大信科院4鄰域N4(P)、對角鄰域ND(P)、8鄰域N8(P)0101110104鄰域101010101對角鄰域1111111118鄰域桂林理工大信科院4鄰接、8鄰接、m鄰接0101110104鄰接0110100018鄰接11111M鄰接m鄰接－（1）r在N4(P)中

（2）r在ND(P)中且N4(P)N4(r)是空集桂林理工大信科院3.像素連通連接是連通的一種特例通路 由一系列依次連接的象素組成 從具有坐標(biāo)(x,y)的象素p到具有坐標(biāo)(