【学习笔记】数字图像基础02

数字图像基础

---整理自老师课件

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。
     
     
     
     

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) 。

* 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)

* 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）

* 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。

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

* 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。

* 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

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。

* 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。

* 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50 dpi） ， 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。

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。

* 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。 

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

 

* 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

 

2016.10.18 

第一次编辑