二图像采集PPT课件.ppt

第二章 图像采集主要内容：1.1.图像的数学模型2.2.图像的数字化3.3.像素间的基本关系4.4.图像坐标变换.2.0 图像采集系统一般地，f(x,y)=T(h(x,y),p(x,y)特例，f(x,y)=h(x,y)*p(x,y)，*为卷积运算成像系统h(x,y)采样系统量化器p(x,y,z)景物f(x,y)图像gs(x,y)采样图像gd(x,y),数字图像图2-1图像采集过程空间场景观察窗目标投影投影位置投影位置(x x,y y)(x x,y y)处的“信息属性”2.0 图像数字化2.1 几何成像模型2.2 亮度成像模型2.3 采样和量化2.4 像素间联系2.5 图像坐标变换像素两要素。将客观世界的场景通过投影进行空间转化的过程将客观世界的场景通过投影进行空间转化的过程。2.2.1 几何成像模型投影成像几何投影成像涉及在不同坐标系统之间对“反映研究对象的数量及其关系”的坐标转换。利用齐次坐标可将这些转换线性化。(1)世界坐标系统(XYZ)(2)摄像机坐标系统(Oxyz)(3)像平面坐标系统(Oxy)(4)计算机图像坐标系统(Row,Column)2.0 图像数字化2.1 几何成像模型坐标系统齐次坐标投影变换2.2 亮度成像模型2.3 采样和量化2.4 像素间联系2.5 图像坐标变换摄像机模型侧重前三个系统之间关系的模型也称为摄像机模型侧重前三个系统之间关系的模型也称为摄像机模型3.2.1.1投影成像几何摄像机坐标系统Oxyz中的图像平面坐标系统Oxy与其xy平面重合，z轴沿光学轴（由镜头中心给出）建立。(不妨使这几个坐标系的原点重合)图2-2投影成像变换示意图4.齐次坐标空间一个点的对应笛笛卡卡尔尔坐坐标标XYZ的齐齐次次坐坐标标定义为(kX,kY,kZ,k)，其中k是一个任意的非零常数。将齐次坐标变回笛卡尔坐标可用第4个坐标量去除前3个坐标量得到。齐次矢量点线将坐标系统用齐次坐标齐次坐标来表达，就可将坐标系统之间的转换表示成线性矩阵形式。在2-D空间上，点与直线的表示形式可统一。(a,b,c)(x,y,1)=05.投影变换3-D点投影后的图像平面坐标：投影变换矩阵 6.逆投影变换根据2-D图像坐标来确定3-D客观景物的坐标逆投影变换矩阵:要利用逆投影变换将3-D空间点从其图像中恢复出来需要知道该点的至少一个世界坐标。7.2.2 亮度成像模型 光度学光通量光通量(luminous flus)luminous flus)是由光源向各个方向射出的光功率，也即每一单位时间射出的光能量，以表示，单位为流明(lumen(lumen，简称 lm)lm)。光强度光强度(luminous intensity)是光源在单位立体角内辐射的光通量，以I表示，单位为坎德拉(candela，简称cd)。1坎德拉表示在单位立体角内辐射出1流明的光通量。光照度光照度(illuminance)是从光源照射到单位面积上的光通量，以E表示,照度的单位为勒克斯(Lux，简称lx)。1lx=1lm/m2。光亮度光亮度(luminance)是指一个表面的明亮程度，以L表示。发光体沿某个方向的亮度亮度是用在该方向上的单位投影面积在单位立体角（其单位是球面度，sr）内发出的光通量来衡量的，单位是cd/m2（坎德拉每平方米），其中cd是发光强度的单位，1cd=1lm/sr。2.0 图像数字化2.1 几何成像模型2.2 亮度成像模型2.3 采样和量化2.4 像素间联系2.5 图像坐标变换http:/ 采样和量化xyO木星2.0 图像数字化2.1 几何成像模型2.2 亮度成像模型2.3 采样和量化2.4 像素间联系2.5 图像坐标变换16.光与电磁波谱T图像采样量化过程【冈萨雷斯】电子伏特(eV)17.图像感知和获取单个传感器带状传感器传感器阵列【冈萨雷斯】18.【冈萨雷斯】19.【冈萨雷斯】20.【冈萨雷斯】21.图像的数字化l数字化(digitizing-scanning,samplingandquantization)如图，不妨设所考虑的图像是长方形的。为了讨论方便起见，在图像“像场”里取一个直角坐标原点O,建立直角坐标系xOy,则图像可以用一个二元函数来表示：z=f(x,y)。z表示像场里(x,y)点的“图像属性值”。不妨设三个变量的取值范围为：，对于变量z来说，情况复杂一些。这主要牵扯到图像的颜色问题。如果图像是“只有灰度深浅”的图像，则可以把z的取值范围限定在一定的实数范围内，不失一般性，令。22.xyO木星23.xyO木星24.xyOz=f(x,y)x=0,1,N-1;y=0,1,M-1;z=0,1,L-1对x,y,z进行离散化，则全部抽样值共同构成一个离散函数，不妨还用z=f(x,y)来表示。l采样，量化，编码25.v采样（等距离采样）将0,a分成N等份:0,b分成M等份:在每个小区域中取一个代表值（不妨设为），令2024/1/30 周二26.v量化（整量化）将0,c分成L等份:令为方便起见，不妨令称f(i,j)是图像f(x,y)的数字(化)图像.v编码一般，采样量化以后，需要对所得数据先进行PCM编码（脉码调制）27.放大和收缩数字图像放大过采样收缩欠采样核心问题：新像素的位置？新位置上的像素灰度值？）实数倍与整数倍放大）最近领域内插(0阶插值)）像素复制）双线性内插(1阶插值)33.（解析表达式，矩阵表达式）采样点数和量化级数的选取(图像有MN个像素,每个像素有L个灰度级别)uM，N和L一般取2的整数次幂；uL=2k，若L=256，则k=8，此种量化称为图像的8bit量化，此时图像有256级灰度（被量化为256级灰度）。由于存在着量化误差，直观上k越大重建图像失真越小。对于人眼应用，一般k取5-8；对于遥感图像等应用k取8-12；uMN必须满足奈奎斯特采样定理，否则会因采样点数不够，在重建图像时产生混淆失真。ub=MNk为存储数字图像需要的比特数*误差分析*数字图像表示34.灰度级:表示像素明暗程度的整数量称为灰度级。层次(灰度级数):):表示灰度级的数量。像素:(pixel-picture element）图像的最小信息单 位，通常是一个整数，其大小称为像素值。图幅参数：图像采样密度，通常用“行数列数”表示空间与灰度级分辨率35.1）图像分辨率：指组成一幅图像的像素密度，也就是图幅参数。对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素数目越多，则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。相反，图像显得越粗糙。(空间分辨率,灰度级分辨率,线对线对)2）显示分辨率：指显示屏上能够显示出的像素数目。例如，显示分辨率为640480表示显示屏分成480行，每行显示640个像素，整个显示屏就含有307200个显像点。3）像素深度：指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。分辨率36.图像质量与采样37.图像质量与量化38.某图的某个局部的数据114115114113114116117114109107107107107106107108114112109108107108107107108110111110109111110111110110112113109109111114106107107107109110106107108111104106106106108109104103104106105106106107109110107105103103102103104104106108112108105104959810310499929796959639.一个Matlab程序示例如下信息是通过matlab语言，读出的某图像的信息Filename:c:A.jpgFileModDate:13-Dec-200101:56:14FileSize:25076Format:jpgFormatVersion:Width:593Height:418BitDepth:24ColorType:truecolorFormatSignature:40.黑白图像：图像只有明暗程度的变化而没有色彩的变化，最简单的是二值图像，只有两种灰度；伪彩色图像：是指经过伪彩色处理而形成的彩色图像。其像素值是所谓的索引值，是按照灰度值进行彩色指定的结果，其色彩并不一定忠实于外界景物的真实色彩；假彩色图像：是指遥感多波段图像合成的彩色图像；真彩色图像：是忠实于外界景色的色彩的图像，其像素一般是颜色的真实值。静止图像：图像的内容不随时间变化。活动图像：前一帧和后一帧的图像内容随时间发生变化。矢量图像：由描述像素点阵的一组数据刻画的图像。点阵图像（位图）：由像素点阵所组成的图像。数字图像种类41.黑白图像二值图像42.伪彩色图像伪彩色伪彩色图像的含义是，每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作彩色查找表C CL LU UT T(c co ol lo or r l lo oo ok k-u up p t ta ab bl le e)的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R R、G G、B B强度值，用查找出的R R、G G、B B强度值产生的彩色称为伪彩色。彩色查找表C CL LU UT T(c co ol lo or r l lo oo ok k u up p t ta ab bl le e)是一个事先做好的表，表项入口地址也称为索引号。例如1 16 6种颜色的查找表，0 0号索引对应黑色，.，1 15 5号索引对应白色。2024/1/30 周二43.假彩色图像对多光谱图像进行处理得到的图像44.真彩色图像45.此图来源于：清华大学，计算机科学与技术系，智能技术与系统国家重点实验室，林福宗（图像中的像素值的内容不一样）46.点阵图像与矢量图像47.活动图像（以上各种图像称做静止图像，MPEG格式）此活动图像来自回归97网http:/ 5邻域OOOO*OOOO4-邻域N4(p)8-邻域N8(p)33邻域=(x+1,y),(x,y+1),(x-1,y),(x,y-1),2.4 像素间联系ND(p)=N8(p)-N4(p):对角邻域1)邻域50.4邻接设V是用于定义“邻接性”的像素集合（像素相似性准则）.qN4(p)8邻接qN8(p)m邻接(混合邻接)qN4(p)或者 qND(p)且N4(p)N4(q)无V值像素 qN4(p)例：对于二值图像，可定义V=1为“邻接灰度集合”前提:p,q都取V中值（像素是相似的）常用的三种邻接性：邻接：相邻+像素属性相似51.011010001例.关于4-，8-，m-邻接性是8邻接的但不是m邻接的两个图像子集S1和S2的邻接性52.l通路(4通路,8通路,m通路,闭合通路,通路长度）lp,q是连通的,连通分支,连通集(仅有一个连通分支的集合；连通性：是针对一个由像素组成的集合而言)l区域的边界(边缘,轮廓:区域中的特殊像素的集合)(连通集叫区域)2)连通性2024/1/30 周二53.pabocndemflgkjiha,i是4-连通的：abcdefghi;a,p是8-连通的4-连通分支：a,b,c,d,e,f,g,h,I,j,k,l,m,n,o,p8-连通分支：a,b,p54.QABPCODNEIJKFHLGM4-连通分支:A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q8-连通分支:A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q55.3)距离欧氏距离：De(p,q)=(x-s)2+(y-t)21/2D4距离：D4(p,q)=|x-s|+|y-t|D8距离：D8(p,q)=max|x-s|,|y-t|p=(x,y),q=(s,t)习题:D8=De=D4?56.44344323443212344321(x,y)12344321234432344344D4距离，城区距离57.唐长安复原图58.唐洛阳复原图59.333333332222233211123321(x,y)123321112332222233333333D8距离，棋盘距离60.距离计算示例在 图 2.4.3中，两 个 像 素 p和 q之 间 的 DE距 离 为 5（见 图2.4.3(a)），D4距离为7（见图2.4.3(b)），D8距离为4（见图2.4.3(c)）61.2.5图像坐标变换 基本坐标变换坐标变换可借助矩阵写为：变换前坐标矢量变换矩阵变换后坐标矢量2.0 图像数字化2.1 几何成像模型2.2 亮度成像模型2.3 采样和量化2.4 像素间联系2.5 图像坐标变换62.平移变换矩阵平移变换的逆矩阵旋转变换矩阵旋转变换的逆矩阵63.总结本章探讨了数字图像的基本概念，数字化、像素相邻关系，图像文件格式等，是图像处理的基础2.1 几何成像模型2.2 亮度成像模型2.3 图像采样和量化2.4 像素间的联系2.5 图像坐标变换65.回答问题2024/1/30 周二66.实验准备1熟悉Matlab(参见实验指导),或2熟练运用某种编程工具语言提供的图像操作方法实验内容（三选二）1.编写程序，实现图像任意角度的旋转（注意精度）2.编写程序，实现图像的“无级”放大3.编写程序，实现图像几何校正实验作业2.1，2.2，2.6，2.8，2.1267.