数字图像考试.docx

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数字图像考试

第1章绪论

1.1数字图像

1.1.1数字图像的基本概念

模拟图像

连续的，采用数字化（离散化）表示和数字技术出现之前，图像是连续的，这一类图像称为模拟图像或连续图像.

连续的：

指时间上和数值上是不间断的。

数字图像

由连续的模拟图像采样和量化而得。

组成数字图像的基本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。

像素为矩阵中的元素，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。

数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。

1pixel

1.1.2数字图像的基本特点

图像是人类信息获取的重要手段

数字图像的分辨率逐步提高

数字图像可以充分利用现代化的数字通讯和信息传输技术

数字图像可以长期保存和永不失真

1.2数字图像处理

1.2.1数字图像处理的基本特点

1.信息量大：

512×512×8bit＝256KB256KB×25帧/s＝6400KB=6.25MB

2.占用的频带较宽：

电视图像的带宽5～6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技术实现难度越大

3.像素相关性大：

压缩潜力大

4.评价受人的影响大

1.2.2数字图像处理的主要研究内容

Ø图像增强：

改善图像质量

Ø图像几何处理：

平移、缩放、旋转、扭曲

Ø图像复原：

去噪声、去模糊

Ø图像重建：

重建原始图像

Ø图像编码压缩：

减少存储量和传输量

Ø图像分割：

图像区域分割和理解、目标表达和描述

图像几何处理应用

（a）SONYRPU-C2512相机

（b）视场

（c）环形像

（d）展开全景图

1.3相关学科和领域

1.3.1数字信号处理学

数字信号处理

图像处理

研究对象：

数字信号

二维数字信号

研究内容：

数字滤波器、数字正

交变换、数字编码等

图像滤波器、图像正

交变换、图像编码等

数字信号处理与图像处理是紧密相关学科

1.3.2计算机图形学

计算机图形学

图像处理

研究对象

图形

图像

研究内容

图形生成、透视、

消隐

图像处理、图像分

割、图像分析

过程

由数学公式生成

仿真图形或图像

由原始图像处理出

分析结果

计算机图形学与图像处理是逆过程

1.3.2计算机图形学

1.3.3计算机视觉

计算机视觉

图像处理

研究对象

图像或图像序列

图像

研究内容

视觉感知、图像理解

图像处理、图像分割、图像分析

过程

由图像特征感知、识别和理解三维场景

由原始图像处理分析结果

计算机视觉是图像处理的一个应用领域

1.4数字图像处理的主要应用与趋势

1.4.1数字图像处理的主要应用

1、遥感图像

2、医学图像

3、工业和实验图像

4、办公室自动化图像

5、军事公安图像

6、文化艺术图像

7、图像数据传输应用：

图像的存储、刻盘、互联网传输，以及其它卫星传输、无线传输等

遥感图像处理

1.军事侦察：

战略目标定位、多光谱去伪装

2.导弹末制导：

红外、雷达图像处理

3.农作物估产：

多光谱图像分析

4.地质研究：

宏观地质结构、探矿

5.灾情估计：

红外图像统计

6.气象云图：

图像几何处理与拼接

医学图像处理

❆病理图像分析：

显微图像、染色体图像

❆X射线图像处理：

X射线透视和照片增强

❆超声图像处理：

黑白超和彩超、动态

❆CT图像重建：

断层图像计算

工业与实验图像处理

❆自动装配生产线：

实时图像处理

❆机器人视觉：

立体图像对处理

❆无损探伤：

高能X射线探测金属内部

❆车辆牌照识别：

交通管制

❆流动显示与测速：

PIV粒子图像测速

办公图像处理

❆邮政编码识别：

手写数字图像处理识别

❆印刷体文字识别：

OCR文字图像识别

❆机械图样自动录入：

线条跟踪、拟合

公安图像处理

❆指纹图像处理：

刑侦、司法鉴定、自动门卫

❆枪纹图像处理：

刑侦、司法鉴定

❆面孔图像处理：

自动门卫

❆印章比对：

司法鉴定、银行支票

❆笔迹比对：

刑侦、司法鉴定

影视图像处理

❆照片去模糊处理：

焦距模糊、运动模糊

❆绿幕剪影：

图像合成

❆变脸特技：

帧间插值处理

❆静止图像压缩：

JPEG标准、网络传输

❆动态图像压缩：

MPEG标准、VCD和DVD

❆数字电影院：

未来电影技术

1.4.2数字图像处理的发展趋势

1.从低分辨率向高分辨率发展

2.从二维（2D）向三维（3D）发展

3.从静止图像向动态图像发展

4.从单态图像向多态图像发展

5.结合应用数学新进展

第2章图像处理基础知识

2.1图像数字化

2.1.1图像传感器与数字成像

1.CCD传感器

电荷耦合器件（ChargedCoupledDevice），感应可见光的光强.

2.CMOS传感器

互补性金属氧化物半导体（ComplementaryMetal-OxideSemiconductor）

CCD

CMOS

设计

单一感光器

感光器连接放大器

灵敏度

同样面积下高

感光开口小，灵敏度低

成本

线路品质影响程度高，成本高

CMOS整合集成，成本低

解析度

连接复杂度低，解析度高

低，新技术高

噪点比

单一放大，噪点低

百万放大，噪点高

功耗比

需外加电压，功耗高

直接放大，功耗低

2.1.2数字化原理

•1．数学模型

2.1.2数字化原理

2．采样和量化

采样：

空间上的离散化

量化：

灰度上的离散化

3.采样定理

克劳德·香农（ClaudeElwoodShannon）香农定理、奈奎斯特定理：

采样频率大于信号最高频率的2倍时，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。

4.采样误差

混叠噪声

1.孔径效应：

实际采样脉冲不是理想冲击函数，有一定的宽度，会产生失真

2.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）

3.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

6.采样和量化的关系

❆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不可或缺的两个操作，

二者紧密相关，同时完成。

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

2.2图像数据结构

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。

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。

2.2.2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的红、绿、蓝三种颜色。

彩色图像可由红、绿、蓝三基色图像叠加而成。

2）CMY彩色空间

自然界物体颜色光的形成方式将物体划分为两类——发光物体和不发光物体，发光物体称为有源物体，不发光物体称为无源物体。

无源物体是不发出光波的物体，其颜色由该物体吸收或反射哪些光波来决定，因此采用CMY三基色相减模型和CMY彩色空间描述。

油墨和颜料的三基色是CMY（Cyan/Magenta/Yellow，青/洋红/黄）而不是RGB，CMY三基色的特点是油墨和颜料用的越多，颜色越暗（或越黑），所以将CMY称为三减色，而RGB称为三加色。

3）HSI彩色空间

区分颜色常用的3种基本特性量：

色调（Hue）、饱和度（Saturation）、强度（Intensity）。

•色调Hue：

与混合光谱中主要光波长相联系

•饱和度Saturation：

与一定色调的纯度有关

•强度Intensity：

与物体的反射率成正比

2.2.3图像存储的数据结构

1.一维数组方式:

行×列

2.多波段图像数据结合结构

1）按各个波段存储：

红，绿，蓝

2.多波段图像数据结合结构

2）按扫描行存储

3）按各个像素存储

2.3图像文件格式

2.3.1BMP文件格式

不经过压缩直接按位存盘的文件格式，称为位图（bitmap）。

2.3.2GIF文件格式

GIF（graphicInterchangeFormat）是由CompuServe公司设计和开发的文件存储格式，用于存储图形，也可以用来存储256色图像。

扩展名为gif。

2.3.3TIFF文件格式

TIFF（TaggedImageFileFormat）是相对经典、功能很强的图像文件存储格式，扩展名为tif或tiff。

2.3.4JPEG文件格式

由（国际）联合图像专家组（JointPhotographicExpertsGroup）提出的静止图像压缩标准文件格式，是面向常规彩色图像及其它静止图像的一种压缩标准。

扩展名为jpg或jpeg。

2.3.5DICOM文件格式

DICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）是医学图像文件存储格式，为各类医学图像数据的存档、传输和共享而起草和颁布的。

DICOM格式支持几乎所有的医学数字成像设备，例如CT、MR、DR、超声、内窥镜、电子显微镜等，成为现代医学图像存储传输技术和医学影像学的主要组成部分。

DICOM文件的常见扩展名为DCM。

2.4图像质量评价

2.4.1图像质量的客观评价

2.4.2图像质量的主观评价

外行、内行

主观评价：

采用目视观察和主观感觉评价图像的质量

绝对评价——标准图像作参考。

“全优度尺度”：

非常好图像5分

好图像4分

中等图像3分

差图像2分

非常差图像1分

相对评价——图像好到坏分类，比较。

“群优度尺度”最好、稍好

一批中最好的图像7分

比该批的平均水平好的图像6分

稍好于该批的平均水平图像5分

该批平均水平的图像4分

稍次于该批的平均水平图像3分

比该批的平均水平差的图像2分

一批中最差的图像1分