数字图像处理与分析第2章图像处理基础知识ppt课件.ppt
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1、第2章 图像处理基础知识,图像和视觉 基础,视觉基础,人眼与亮度视觉颜色视觉,成像基础,成像模型成像几何采样和量化,图像基础,像素间联系图像运算图像坐标变换,第2章 图像处理基础知识,2.1 图像数字化2.2 图像数据结构 2.3 图像文件格式2.4 图像质量评价,2.1 图像数字化,2.1.1 图像传感器与数字成像2.1.2 数字化原理,2.1.1 图像传感器与数字成像,1. CCD传感器 电荷耦合器件(Charged Coupled Device),感应可见光的光强,扫描仪的图像数字化过程原理图,2.1.1 图像传感器与数字成像,2. CMOS传感器 互补性金属氧化物半导体(Complem
2、entary Metal-Oxide Semiconductor),2.1.2 数字化原理,1数学模型,2采样和量化 采样:空间上的离散化量化:灰度上的离散化,连续信号(抽样、量化)数字信号,2.1.2 数字化原理,采样点阵:正方形、正三角,2.1.2 数字化原理,图像矩阵的特点: a) b)数字化抽样:正方形点阵、三角形点阵、正六角形点阵等,2.1.2 数字化原理,3. 采样定理一维采样定理:惠特克卡切尼柯夫香农,2.1.2 数字化原理,二维采样定理:采样频率大于图像信号最高频率的2倍,2.1.2 数字化原理,2.1.2 数字化原理,4.采样误差混叠噪声 孔径效应:实际采样脉冲不是理想冲击函
3、数,有一定的宽度,会产生失真插入噪声:由采样图像信号恢复到原图像,无理想滤波器(在 内频率特性平坦,相位特性成直线)抖动噪声:采样周期为 ,但发射与接受端 存在相位差异,称相位抖动。,5.量化均匀量化非均匀量化: a)基于视觉特性:对亮度值急剧变化部分无需过细分层,进行粗量化,对亮度值平缓变化部分需过细分层,进行细量化 b)先计算所有可能的亮度值出现的概率分布,对概率分布大的进行细量化,对概率分布小的进行粗量化,非均匀量化可以减少量化误差,又能用较少的比特数实现量化,2.1.2 数字化原理,量化和采样是两个不同的概念,量化是在每个采样 点上进行的,所以必须先采样后量化。量化和采样是图像数字化的
4、不可或缺的两个操作, 二者紧密相关,同时完成。,2.1.2 数字化原理,6. 采样和量化的关系,2.1.2 数字化原理,2.1.2 数字化原理,2.1.2 数字化原理,非均匀采样和量化细节部分,分配较多的采样灰度突变部分,可用较少的灰度级数,2.1.2 数字化原理,表示灰度级、bright, 彩色 ,连续图像 .如X光图像反映人体组织吸收特性,红外图像 反映温度辐射特性,CCD反映可见光的特性,在图像建模中涉及到保真度(fidelity):衡量处理方法好坏,清晰否?采样、量化正交序列展开,Fourier变换统计模型:把图像看成一个集合的成员如均值、方差。,2.1.2 数字化原理,2.2 图像数
5、据结构,2.2.1 图像模式2.2.2 彩色空间2.2.3 图像存储的数据结构,2.2.1 图像模式,1灰度图像 可由黑白照片数字化得到,或从彩色图像进行去色处理得到(256灰度级),2二值图像 灰度图像经过二值化处理后的结果,两个灰度级,只需用1bit表示。,2.2.1 图像模式,3彩色图像彩色图像的数据不仅包含亮度信息,还要包含颜色信息。彩色的表示方法是多样化的。三基色模型:RGB(Red / Green / Blue,红绿蓝) RGB三基色可以混合成任意颜色。,2.2.1 图像模式,2.2.2 彩色空间,1)RGB彩色空间:面向硬件设备的彩色模型三基色原理三基色指可以用来 调配出其它颜色
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