数字图像处理与分析

第一章数字图像处理与分析基础知识

文章目录

第一章数字图像处理与分析基础知识
- 1.1 视觉信息学概述与应用领域
- 1.2 图像处理的特征
- 1.3 图像处理系统的基本构成
- - 1.3.1 硬件构成
  - 1.3.2 图像处理系统的组成
- 1.4 图像表达
- - 1.4.1 图像的矩阵表达
  - 1.4.2 图像的数据结构
- 1.5 图像的格式
- - 1.5.1 常用的图像文件格式
  - 1.5.2 具体介绍
- 1.6 图像数字化
- - 1.6.1 图像数字化的原因
  - 1.6.2 图像数字化的操作过程

1.1 视觉信息学概述与应用领域

由于内容略长，请移步到这里阅读：
1.1 视觉信息学概述与应用领域内容详情

1.2 图像处理的特征

视觉信息学的基础是数字图像处理与分析。
图像处理的特征：
优点：正确性和重现性好（保持足够的处理精度）、容易控制、适用面宽、综合性强
缺点：（1）数据量大（数据压缩）（2）占用频带较宽（频带压缩技术）（3）费时

1.3 图像处理系统的基本构成

1.3.1 硬件构成

输入及数字化设备、计算机、显示及记录设备。
（1）输入及数字化设备：
传统的：由摄像机、扫描仪等装置，通过图像采集卡，模拟图像数字化，输入计算机中
现在：数码相机、数码扫描仪、VCD、DVD播放装置，具有USB、IEEE1394接口，直接输入。
（2）计算机：PC
（3）显示及记录设备：
包括内存、显示器、鼓式扫描器、图像拷贝机、绘图机、绘图仪、打印机等。

1.3.2 图像处理系统的组成

图像输入、图像存储、图像通信、图像处理与分析、图像输出。

1.4 图像表达

1.4.1 图像的矩阵表达

（1）一幅图像可看成空间各坐标上光点的强度I的集合。
公式:I=f(x,y,z,s,t)
表示一副动态t（时间）,彩色/光谱s（波长），三维（x,y,z）的立体图像。
注：二维的静态灰度图像是指：与z,t无关,s是常数;
（2）采样和量化
数字形式：将一副图像所对应的坐标和幅值由无限、连续转变为有限、离散化（数字化）
采样：坐标的数字化量化：幅值的数字化
（3）坐标系：x为列，y为行，（0，0）为坐标原点
（4）表达：NM 表示N行，M列
1M 为行向量，N1为列向量，11为标量

1.4.2 图像的数据结构

（1）数据结构：基本数据结构+分层数据结构
基本数据结构：矩阵、链码、图形、物体属性表等
分层数据结构：金字塔、四叉树
（2）程序=数据结构+算法（算法=逻辑+控制）
（3）图像数据的表示层次
目的：反映图像处理的不同阶段和不同抽象程度
逐级升高：像素层图像->分割图像->几何表示（二维、三维）->关系模型

1.5 图像的格式

1.5.1 常用的图像文件格式

BMP:windows位图 .bmp
TIFF:标签图像文件格式 .tif, .tiff
JPEG:联合图片专家组 .jpg .jpeg
GIF：图像交换格式 .gif
PNG:便携式网络图片 .png

1.5.2 具体介绍

BMP:
来源：windows中标准的图像文件格式，含有支持BMP图像处理的API函数
格式：灰度图像和彩色图像（位图颜色表节省存储空间）
特点：图像信息较为丰富，通常无压缩
缺点：占用磁盘空间较大

TIFF:
来源：由Aldus与微软公司联合开发。最初用于跨平台存储扫描图像
格式：压缩（LZW无损压缩）和非压缩式
特点：结构复杂，存储信息多（质量高），适合作为原版复制图像
缺点：存储空间大、兼容性较差

JPEG:
来源:由联合图片专家组开发（并命名ISO-10918-1）
格式：有损压缩（允许用不同的压缩比进行压缩）
特点：具有调节图像质量的功能，适合作为原版复制图像

GIF：
来源：20世纪80年代，美在线信息服务机构Compuserve针对当时网络传输宽带的限制
目的：可用来创建图形交换效果。单幅静态图像->连续的动画
特点：压缩比高，磁盘占用少
缺点：不能存储超256色的真彩色图像

PNG:
来源:1994年年底，Unisys公司宣布GIF使用了拥有专利的压缩方法，要求开发GIF软件的作者交纳一定的费用，PNG图像格式诞生
格式：国际网络联盟推荐认可标准
特点：最不失真的格式，存储形式丰富，能压缩到极限，显示速度快，支持透明图像的制作
缺点：不支持动画应用效果

1.6 图像数字化

1.6.1 图像数字化的原因

主要用于模拟图像。由于图像处理的对象是数字图像，模拟图像需要数字化才能得到数字图像。

1.6.2 图像数字化的操作过程

图像数字化的操作过程主要分为：采样和量化。
采样： 把空间上的连续图像分割成离散的像素的集合。
量化： 把像素的灰度（浓淡）变换成离散的整数值的操作。
注：
1.采样越细（采样间隔越小），像素越小，图像越精细。
2.量化越细致（比特数越大），灰度分辨率越高，灰度（浓淡层次）表现越丰富。
为方便理解，特用两个例子说明，阅读程序请移步：采样与量化样例