图像分析与理解PPT.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,图像分析基础,1,目录,CONTENT,1,、图像的感知与获取,2,、图像的采样与量化,3,、数字图像的描述与表示,4,、灰度直方图的概念,2,1,、图像的感知与获取,“图”与“像”的定义：,“图”是物体透射或反射光的分布；,“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。,3,1,、图像的感知与获取,图像数字化的过程也成为A/D,转换：是将光电传感器产生的模拟量转换为数字量，以便计算机处理。,转换过程：采样，量化，编码,转换精度：,ADC,位数,转换速率：采样速率,量化误差,4,所谓的,图像数字化是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。,图像的数字化包括了空间离散化（即采样）和明暗表示数据的离散化（即量化）。,2,、图像的采样与量化,图像的数字化,5,采样,是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。,由于图像是二维分布的信息，所以采样是在,x,轴和,y,轴两个方向上进行的。,一般情况下，,x,轴方向与,y,轴方向的采样间隔相同。,2,、图像的采样与量化,采样概念,6,图像的数字化,采样效果演示示例,细节清晰，数据量为,100%,细节无法辨认，数据量为,1%,7,采样时的注意点是：,采样间隔,的选取。,采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。,2,、图像的采样与量化,采样间隔,8,分辨率,是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。,单位：像素,/,英寸，像素,/,厘米,（如：扫描仪的指标,300dpi,）,分辨率,或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。,单位：像素,*,像素,（,如：数码相机指标,30,万像素（,640*480,）,2,、图像的采样与量化,采样指标分辨率,9,空间分辨率：是指像素所代表的的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。,10,灰度分辨率：体现显示器区分灰度的能力。灰度分辨率越大，可展现在屏幕上的灰度越多。,11,量化,是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数。,充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为,8bit,量化，即采用,0 255,的整数来描述,“,从黑到白,”,。,在,3bit,以下的量化，会出现,伪轮廓现象,。,2,、图像的采样与量化,量化概念,12,量化可分为均匀量化和非均匀量化。,均匀量化,是简单地在灰度范围内等间隔量化。,非均匀量化,是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。,一般情况,下，对灰度,变化比较平缓,的部分用,比较多的量化级,，在灰度,变化比较剧烈,的地方用,比较高的分辨率,。,2,、图像的采样与量化,量化方法,13,14,均匀量化效果示意图,15,非均匀量化效果示意图,16,均匀量化与非均匀量化效果的比较,17,量化与采样的效果图例,原图 低灰度级量化 低分辨率,18,19,20,3,、数字图像的描述与表示,所谓的数字图像的描述是指如何用一个数值方式来表示一个图像。,数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位。,基本概念,21,因为矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像。,描述数字图像的矩阵目前采用的是,整数阵,，即每个像素的亮暗，用一个整数来表示。,3,、数字图像的描述与表示,图像的描述,22,矩阵是按照行列的顺序来定位数据的，但是图像是在平面上定位数据的，所以有一个坐标系定义上的特殊性。,为了编程方便起见，这里以,矩阵,坐标系来定义,图像的坐标,。,行（,i,）,列（,j,）,矩阵,A(,i,j,),矩阵坐标系,X,轴（,i,）,Y,轴（,j,）,图像,f(,i,j,),直角坐标系,3,、数字图像的描述与表示,图像的坐标系,23,黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为值图像。,2,值图像的像素值为,0,、,1,。,3,、数字图像的描述与表示,黑白图像,24,灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。,3,、数字图像的描述与表示,灰度图像,25,彩色图像是指每个像素的信息由,RGB,三原色构成的图像，其中,RGB,是由不同的灰度级来描述的。,彩色图像不能用一个矩阵来描述了，一般是用三个矩阵同时来描述。,3,、数字图像的描述与表示,彩色图像,26,3,、数字图像的描述与表示,彩色图像,27,灰度图像例,28,彩色图像例,29,30,在数字图像处理中，灰度直方图是,最简单,且,最有用,的工具，可以说，对图像的分析与观察，直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图。,4,、灰度直方图的概念,31,灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。有两种表示形式,1,）图形表示形式,横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。,2,）数组表示形式,数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。,4,灰度直方图的概念,定义,32,1,2,3,4,5,6,6,4,3,2,2,1,1,6,6,4,6,6,3,4,5,6,6,6,1,4,6,6,2,3,1,3,6,4,6,6,灰度直方图,4,、灰度直方图的概念,计算例,33,所有的空间信息全部丢失；,每一灰度级的像素个数可直接得到。,4,、灰度直方图的概念,性质,34,前面提到过，灰度直方图是最简单的，最有用的工具。,简单性从其一维的数据形式，以及简单的计算方法可以感受到。,有用性，在这里通过几个应用例子来说明。,4,、灰度直方图的概念,应用,35,灰度图的灰度直方图例,36,彩色图的灰度直方图例,37,灰度直方图具有二峰性,38,具有二峰性的灰度图的二值化,39,数字图像的灰度直方图应用,数字化参数,直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。,一幅图像应该利用全部或几乎,全部可能的灰度级,，否则等于,增加了量化间隔,。丢失的信息将不能恢复。,4,、灰度直方图的概念,定义,40,假设某图像的灰度直方图具有,二峰性,，则表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。,取二峰间的谷点为阈值点，可以得到好的,二值处理,的效果。,4,、灰度直方图的概念,分割阈值选取,41,谢,谢,欣,赏,42,