第二章图像基础 图像基础介绍有关图像的基本概念和定义 内容包括数字图像的采样、量化和表示 图像的统计特性 像素间的联系等关系 图像坐标变换 版权所有,1997(c) Dale Carnegie& Associates,nc
第二章 图像基础 版权所有， 1997 (c) Dale Carnegie & Associates, Inc. •图像基础介绍有关图像的基本概念和定义 •内容包括 数字图像的采样、量化和表示 • 图像的统计特性 • 像素间的联系等关系 • 图像坐标变换
823.1图像的采样和量化 空间坐标的离散化叫做空间采样;性质空间(灰度)的离散化叫做量化。 采样和量化主要在图像输入设备中处理。 、典型的图像扫描系统 源图像 取样后图像 (Xy 点光束P(xy) 光检测器 聚光镜 Fp (1j Ff(X,y) 样元值 图像幻灯片
§2.3.1 图像的采样和量化 空间坐标的离散化叫做空间采样；性质空间（灰度）的离散化叫做量化。 采样和量化主要在图像输入设备中处理。 一、典型的图像扫描系统 源图像 取样后图像 FI（x,y） 点光束P（x,y） 光检测器 聚光镜 FP（j1 ,j2） Ff（x,y） 样元值 图像幻灯片
§2.3.1图像的采样和量化(续1) 采样过程:用点光束扫描透明图像片,然后由光电检测器(有一定空间分 辨率)检测出样元值Fp(jj); 设F(xy)为一连续图像,S(xγy)为空间取样函数(δ脉冲阵列),则取 样后的图像F1(X,y)=F(xy)S(xy) 量化过程:将模拟量样元值按一定方式离散化为数字量,完成模/数转换, 得到灰度值 均匀采样和量化 空间分辨率一般取2的整数幂。(128*128、256*256、512*512) 灰度量化级数一般取2的8次幂(256级灰度)。1次幂为黑白图像 三、非均匀采样和量化(自适应的采样过程,改善总的视觉效果) 在较尖锐的灰度过渡区附近采用较密的采样 在较平滑的灰度过渡区附近采用较稀的采样; 缺点:需要确定边缘,过程更复杂;
§2.3.1 图像的采样和量化（续1） 采样过程：用点光束扫描透明图像片，然后由光电检测器（有一定空间分 辨率）检测出样元值FP（j1 ,j2）； 设Ff（x,y）为一连续图像，S（x,y）为空间取样函数（脉冲阵列），则取 样后的图像FI（x,y）= Ff（x,y）S（x,y）； 量化过程：将模拟量样元值按一定方式离散化为数字量，完成模/数转换， 得到灰度值。 二、均匀采样和量化 空间分辨率一般取2的整数幂。（128*128、256*256、512*512） 灰度量化级数一般取2的8次幂（256级灰度）。1次幂为黑白图像。 三、非均匀采样和量化（自适应的采样过程，改善总的视觉效果） 在较尖锐的灰度过渡区附近采用较密的采样； 在较平滑的灰度过渡区附近采用较稀的采样； 缺点：需要确定边缘，过程更复杂；
2.3.2数字图像的表示 矩阵表示(普遍方式) 矩阵的元素对应于图像的像元(像素Pⅸe); 数据结构 unsigned char fl128128],*f1[256]; 像素具有非负性(0-255)和有界性; 矩阵表示的优点:与图像直观对应;矩阵运算易处理; 矢量表示 用按行或按列的顺序排列像元,即矢量形式; 矢量表示的优点:能量表示简洁E=ff=∑f2(i=M*N) 相邻点的表示有规律可循,便于公式计算 三、矩阵表示与矢量表示之间的互换(略)
§2.3.2 数字图像的表示 • 一、矩阵表示（普遍方式） • 矩阵的元素对应于图像的像元（像素Pixel）； • 数据结构 unsigned char f[128][128]，*f1[256]; • 像素具有非负性（0-255）和有界性； • 矩阵表示的优点：与图像直观对应；矩阵运算易处理； 二、矢量表示 用按行或按列的顺序排列像元，即矢量形式； 矢量表示的优点：能量表示简洁 E=fT f= ∑fi 2（i=M*N）； 相邻点的表示有规律可循，便于公式计算 三、矩阵表示与矢量表示之间的互换（略）
2.3.3像素间的联系和运算 §2.3.3,1像素间的联系 像素的邻域 1.4-邻域(近邻像素) 设像素p,坐标为(xy),有4个近邻像素r1,坐标分别为(x+1,y) (×1,y),(Xy+1),(Xy-1),组成p的4邻域,记为N4(p); 4-邻域近邻像素间相距一个单位距离 2.对角近邻像素 像素S:(1,y1),(×1,y+1),(X+1,y+1),(X+1y-1), 组成p的对角近邻像素,记为N(p)
§2.3.3 像素间的联系和运算 • §2.3.3.1 像素间的联系 • 一、 像素的邻域 • 1. 4-邻域（近邻像素） • 设像素p，坐标为（x,y），有4个近邻像素ri，坐标分别为（x+1,y） • （x-1,y），（x,y+1），（x,y-1），组成p的4-邻域，记为N4（p）； • 4-邻域近邻像素间相距一个单位距离； • 2. 对角近邻像素 • 像素si ：（x-1,y-1），（x-1,y+1），（x+1,y+1），（x+1,y-1）， 组成p的对角近邻像素，记为ND（p）；