【学习笔记】数字图像基础02

数字图像基础

---整理自老师课件

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1. 视觉感知基础

彩色光波长范围： 400 ~ 700 nm；

描述彩色光源质量的3个基本量：

• 辐射率：从光源流出能量的总量；（单位：瓦）
• 光强：给出观测者从光源接收的能量总和的度量；（单位：流明）。注意：若光属于非可见光，由于观测者无法感觉到，这时“光强”几乎为零。
• 亮度：属于主观描绘子，用于描述无色的强度，属于彩色感觉的关键参数。

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2. 色度学基础

• 灰度图像， 图像的像素值是光强， 即二维空间变量的函数 f(x, y)。

• 彩色图像， 即多光谱图像： 把灰度值看成是二维空间变量和光谱变量（ 光强、 波长） 的函数 f(x, y, λ) 。

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* 三色原理

在人的视觉系统中， 杆状细胞和锥状细胞两种感光细胞实现颜色感光：

• 杆状细胞： 为暗视器官；

• 锥状细胞： 是明视器官， 负责彩色视觉；它在照度足够高时起作用， 并能分别辨颜色。 锥状细胞将电磁光谱的可见部分分为三个波段：红、 绿、 蓝。

这三种颜色被称为三基色。

原色：凡是彼此之间无法替代的颜色，均可选为“原色”

根据人眼的结构， 所有颜色都可看作是三种基本颜色R（ Red） 、 G（ Green)、 B（ Blue)按照不同的比例组合而成。

因此， 一幅彩色图像的像素值：可看作是光强和波长的函数值 f(x, y, λ)。

但实际使用时， 采用更直观的方法：将其看作是一幅普通二维图像， 且每个像素有红、绿、 蓝三个灰度值： (R,G,B)

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* 颜色的三个属性

颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。 颜色分两大类：非彩色和彩色

• 非彩色：指黑色、 白色和介于这两者之间深浅不同的灰色， 也称为无色系列。
• 彩色：指除了非彩色以外的各种颜色。

颜色有三个基本属性， 分别是色调、 饱和度和亮度。

基于这三个基本属性， 研究人员提出一种重要的颜色模型： HSI（ Hue、Saturation、 Intensity）

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* 颜色模型

为了科学地定量描述和使用颜色， 人们提出了各种颜色模型。 目前常用的颜色模型按用途可分为两类，

• 面向设备：如视频监视器、 彩色摄像机或打印机之类。 最常用彩色模型是RGB模型。
• 面向以彩色处理：如动画中的彩色图形。 最常用模型是HSI模型。
• 在印刷工业上和电视信号传输中， 经常使用CMYK和YUV色彩系统。

具体的我就不在这里叙述了，自己看ppt吧，主要是 RGB 和 HSI 模型比较重要。

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3. 图像的表示

数字图像：当x, y和函数值f是离散数据时。通常用一个离散量组成的矩阵f(i, j)（即二维数组）表示

即： 数字图像由有限的元素组成。

图像元素：称为像素 pixel

元素值f (i, j) ：像素(i, j)的颜色值/强度/亮度

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* 图像数字化技术

图像分两类：模拟式和数字式：

• 我们日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像；

• 数字图像处理的先决条件：将连续图像离散化， 转换为数字图像。

图像数字化的基本过程：

① 采样

② 量化

采样具体做法：
1、先沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描， 取出各水平线上灰度值的一维扫描。
2、再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号；即先沿垂直方向采样， 再沿水平方向采样这两个步骤完成采样操作。 
另外，对于运动图像（ 即时间域上的连续图像） ， 需先在时间轴上采样， 再沿垂直方向采样， 最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。

量化： 若用f(i, j)的数值表示(i, j)位置点上色彩。
若f(i, j)是标量：亮度图/灰度图；
若f(i, j)是向量：彩色图像；
注意：由于f (i, j)代表该点图像的光强度，而光是能量的一种形式，因此， f (i, j)必须大于零，且为有限值，即： 0＜f (i, j)＜∞。

采样与量化参数的选择：

一幅图像在采样时， 行、 列的采样点与量化时每个像素量化的级数， 既影响数字图像的质量， 也影响到该数字图像数据量的大小。

结论：对一幅图像， 采样点数越多， 图像质量越好； 量化级数越多， 图像质量越好，反之， 图像质量越差。当然，质量越好，所需存储空间也就越大。

建议：量化原则：

1、一般， 当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可采用如下原则：

（1） 对缓变的图像， 应该细量化， 粗采样， 以避免假轮廓。
（2） 对细节丰富的图像， 应细采样， 粗量化， 以避免模糊（ 混叠） 。

2、对于彩色图像， 一般按照颜色成分——红（ R） 、 绿（ G） 、 蓝（ B） 分别采样和量化的。

3、若各种颜色成分均按8 bit量化， 即每种颜色量级别是256， 则可以处理

256×256×256=16 777 216种颜色。

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* 图像数字化设备的性能的指标

1、像素大小

2、图像大小

3、线性度

4、噪声

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4. 数字图像类型

根据数字图像的特性， 静态图像可分为

1、矢量(Vector)图： 用一系列绘图指令来表示一幅图， 如AutoCAD中的绘图语句。 即：用数学(更准确地说是几何学)公式描述一幅图像。 图像中每一个形状都是一个完整的公式， 称为一个对象。

2、位图（ Bitmap） ： 又称为栅格图像， 通过许多像素点表示一幅图像， 每个像素具有颜色属性和位置属性。

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* 位图分类

位图可以分成如下四种：

1、线画稿（ LineArt)：线画稿只有黑白两种颜色，

2、灰度图像(GrayScale)：在灰度图像中， 像素灰度级用8 bit表示， 每个像素都是介于黑色和白色之间的（ 28=256） 种灰度中的一种。

3、索引颜色图像(Index Color)：索引图像采用索引颜色， 也称为映射颜色。

4、真彩色图像（ True Color）：“ 真彩色” 是RGB颜色的另一种叫法。

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* 位图的有关术语

1. 像素（ Pixel） 、 点（ Dot） 和样点（ Sample）

在计算机中， 图像是由显示器上许多光点组成的， 显示在显示器上的这些点（ 光的单元） 称为像素。

像素的分割方法：常用正方形网格点阵分割方案， 因为所得像素网格点阵规范，易于在图像输入、 输出设备上实现。

像素、 点和样点是在计算机上对不同阶段的图像进行度量的称谓。 其中，样点和点：

• 扫描一幅图像时， 需设置扫描仪的分辨率（ Resolution） ， 分辨率决定了扫描仪从源图像里每英寸取多少个样点。

• 扫描仪将源图像看成由大量的网格组成， 然后在每一个网格里取出一点， 用该点的颜色值来代表这一网格里所有点的颜色值， 这些被选中的点就是样点。

例：

扫描仪的分辨率单位为dpi（ 每英寸点数） ， 但激光打印机的dpi与扫描仪的dpi（ 样点） 是不同的。 实际上， 以150 dpi分辨率扫描的图像， 它的效果相当于激光打印机的1200 dpi的效果。像素不是绝对的度量单位， 可大可小的。 如果获取图像时的分辨率较低（ 如50dpi） ， 则显示该图像时， 每英寸所显示的像素个数也很少， 这样就会使像素变得较大。

2. 分辨率

1） 图像分辨率

图像分辨率是指每英寸图像含有多少个点或像素， 分辨率的单位为dpi。

例： 250 dpi表示的就是该图像每英寸含有250个点或像素。

图像的尺寸、 图像的分辨率和图像文件的大小三者之间有着密切的联系。 图像的尺寸越大， 图像的分辨率越高， 图像文件也就越大。 所以， 调整图像的大小和分辨率即可改变图像文件的大小。

2） 屏幕分辨率

显示器上每单位长度显示的像素或点的数量称为屏幕分辨率。 通常以每英寸点数(dpi)来表示。

屏幕分辨率取决于显示器的大小及其像素设置。

例：屏幕分辨率由计算机的显示卡决定， 标准的VGA显示卡的分辨率是640×480， 即水平方向640点（ 像素） ， 垂直方向480点（ 像素） 。

3） 打印机分辨率

打印机分辨率又称输出分辨率， 是指打印机输出图像时每英寸的点数(dpi)。

打印机分辨率也决定了输出图像的质量， 打印机分辨率越高， 可以减少打印的锯齿边缘， 在灰度的半色调表现上也会较为平滑。 打印机的分辨率可达300 dpi， 甚至720 dpi（ 需用特殊纸张） ；而较老机型的激光打印机分辨率通常在300～360dpi之间， 由于超微细碳粉技术的成熟， 新的激光打印机的分辨率可达600～1200 dpi， 作为专业排版输出已经绰绰有余了。

4） 扫描仪分辨率

扫描仪分辨率的表示方法与打印机相类似， 一般也用dpi表示， 不过这里的点是样点， 与打印机的输出点是不同的。

一般扫描仪提供的方式是水平分辨率要比垂直分辨率高。 台式扫描仪的分辨率可以分为光学分辨率和输出分辨率。光学分辨率是指扫描仪硬件所真正扫描到的图像分辨率， 目前市场上的产品， 其光学分辨率可达800～1200 dpi以上。 输出分辨率是通过软件强化以及内插补点之后产生的分辨率， 大约为光学分辨率的3～4倍。 所以当你见到号称分辨率高达4800 dpi或6400 dpi的扫描仪时， 这一定指的是输出分辨率。

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5. 图像文件格式

随着信息技术的发展和图像应用领域的不断拓宽， 还会出现新的图像格式。 因此， 要进行图像处理， 必须了解图像文件的格式， 即图像文件的数据构成：

• 每一种图像文件均有一个文件头， 在文件头之后才是图像数据。

• 文件头的内容由制作该图像文件的公司决定， 一般包括文件类型、 文件制作者、 制作时间、 版本号、 文件大小等内容。

各种图像文件的制作涉及到图像文件的压缩方式和存储效率等。

几种常见的图像文件格式：

1. TIF图像文件格式

标记图像文件格式TIF (Tag Image File Format)， 它是现存图像文件格式中最复杂的一种， 它提供存储各种信息的完备的手段， 可以存储专门的信息而不违反格式宗旨，是目前流行的图像文件交换标准之一。

2. GIF图像文件格式

CompuServe开发的图形交换文件格式GIF（ Graphics Interchange Format） ， 目的是在不同的系统平台上交流和传输图像。 它是在Web及其他联机服务上常用的一种文件格式，用于超文本标记语言(HTML)文档中的索引颜色图像，

3. PCX文件

PCX文件格式由ZSoft公司设计, 最早使用的图像文件格式之一， 由各种扫描仪扫描得到的图像几乎都能保存成PCX格式。 PCX支持256种颜色， 不如TARGA或TIF等格式功能强， 但结构较简单， 存取速度快， 压缩比适中， 适合于一般软件的使用。

4. JPEG图像格式

JPEG(Joint Photographer’s Experts Group)格式即联合图像专家组, 是由ISO和CCITT为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准， 主要是为了解决专业摄影师所遇到的图像信息过于庞大的问题。 由于JPEG的高压缩比和良好的图像质量， 使得它广泛应用于多媒体和网络程序中。 JPEG和GIF成为HTML语法选用的图像格式。

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* 实际的图像数据

• 对于用到调色板的位图， 图像数据就是该像素颜色在调色板中的索引值；

• 对于真彩色图像， 图像数据就是实际的R、 G、 B值。

下面就2色、 16色、 256色和真彩色位图分别介绍。

• 对于2色位图， 用1位就可以表示该像素的颜色（ 一般0表示黑， 1表示白） ， 所以一个字节可以表示8个像素。

• 对于16色位图， 用4位可以表示一个像素的颜色， 所以一个字节可以表示2个像素。

• 对于256色位图，一个字节刚好可以表示1个像素。

注意：每一行的字节数必须是4的整数倍， 如果不是， 则需要补齐。 

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6. 数字图像的基础编辑方法

* 像素基本关系：

• 四邻域(4-neighbor) 定义较严：一个点（紅色）周边有四个相邻点（蓝色）

• 八邻域( 8-neighbor )定义较松：一个点（紅色）周边有八个相邻点（蓝色）

* 路径，连通：

– 4-path 和8-path

– 路径上所有点互为4(8)-neighbors

 

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* 基于像素的基本操作

1、图像f，编辑像素(i,j)处亮度值：

2、图像剪切：从图像 f 中截取一块区域组成新图像 g

 3、图像连接：将图像 f， g连接成新图像 I

 

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2016.10.18 

第一次编辑

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