1、计算机图像处理作业计算机图像处理图像的概念及整体课程体会 学院：xxx班级：xxx姓名：xxx学号：xxxx2011/5/16我们本门课程共讲八章，通过十多周的学习，我学到了关于计算机图像处理的基本知识，对计算机图像处理有了更深一层次的理解。 以下是图像的基本概念及我学习本课程的体会。图像的基本概念1.1图像数字化图像按表现方式不同分为连续图像和离散图像：连续图像日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像，可由一个二维连续函数f（x ，y）来描述。其中：(x, y)是图像平面上任意一个二维坐标点， f (x, y)则是该点颜色的深浅。离散图像 用一个数字阵列表示的图像。阵列中每一个元素称为像
2、素，像素是组成数字图像的基本元素。数字图像处理的一个先决条件就是将连续图像经采样、量（离散）化，转换为数字图像。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）明暗表示数据的离散化（即量化）由于图像是一种二维分布的信息，对它进行采样操作也是二维的。 采样示意图采样时的注意点是：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。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
3、素个数。单位：像素像素(如：数码相机指标30万像素 (640480)。量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示称为图像的量化；一般的量化值用整数来表示。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8比特(bit)量化，即用0255描述“黑白”。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采样密度。低比特量化的伪轮廓现象图例灰度变换比较平缓的区域(天空)采用较低量化级数，容易产生伪轮廓。
4、量化的过程也称为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； 转换速度：采样速率；量化误差。经数字化的图像方可用计算机来处理。图像f（x ，y） 必须在空间上和在颜色深浅的幅度上都进行数字化：空间坐标（x ，y） 的数字化被称为图像采样；颜色深浅幅度的数字化被称为灰度级量化。假定连续图像f（x ，y） 被等距离取点采样形成一个NN方形点阵，它可用下式表示：上式右边就是一个通常所说的数字图像。其中每一个元素称之为像素。图像的数字化1.2数字图像的描述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
5、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。 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，故又称为二值图像。二值图像的像素值为0、1。 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。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RBG是由不同的灰度级来描述的。1.3图像数字位图文件结构图像是由排成矩形点阵的像素组成的。图像通常与操作系统有关：windows、unix、mac；图像有不同的编码方式：无压缩、无损压缩、有损压缩。把一幅图像记录进文件时，必须同时记录下各像素在点阵中的位置及像素的灰度值。实际上我们可以利用
6、各像素在文件中的记录位置来表示其在图像点阵中的位置，这样就可以省去记录像素位置坐标的数据量，而各像素的数据只用来记录其灰度值。文件中的数据只能以一维方式记录，而图像点阵是二维的。为了用一维形式记录二维图像，通常采用的办法是将各行像素的数据首尾相连。例如，一幅MN图像的数据文件中，它的MN个像素数据是这样排列的：最初的N个数据分别对应图像第一行从左到右N个像素；第N1到第2N个数据分别对应图像第二行从左到右N个像素，等等。如此类推，最后的N个数据分别对应图像第M行从左到右N个像素。这样就必须在文件中某处注明该图像的尺寸，即长度与宽度，以便在读取数据时能够根据这个尺寸重新把一维数据流排列成原来的二
7、维点阵。图像的尺寸（长与宽，均以像素为单位）通常记录在文件头（header）中。文件头是有关图像整体的信息数据块，除记录图像的尺寸外，还记录诸如像素的位长、图像的颜色表等有关信息。文件头之后才是图像的数据流。因此，图像数据文件是文件头加数据流。图像数据的文件格式随着图像的各种信息的内容取舍与记录次序的不同而异。其中，关于图像数据的记录方式基本相同，主要的差异在于header的内容。应用较广，比较常见的静态图像文件格式有： BMP/DIB、 JPEG、 PNG、Tiff、Gif、RAW、 PCX、PostScript、DXF、HP-GL、WMF。Bmp是Microsoft Windows设备无关
8、位图（Microsoft Device Independent Bitmap）文件，又称为DIB 。是Windows操作系统的标准文件格式。 虽然大部分BMP文件是不压缩的形式，它本身还是支持图像压缩的，如rle格式（行程长度编码，runlength encoding）和LZW压缩格式等。Bmp可以包含每个像素l位、4位、8位或24位的图形。其中1、4和8位图形有彩色映像（调色板），而24位元图形则是真彩色（TrueColor）。优点： 在Microsoft Windows下得到广泛使用。缺点： 除了Microsoft Windows外，无法在其他环境下使用。真彩色模式的数据区结构 索引色模式
9、的数据区调色板数据紧接在图像信息之后，用于说明位图的颜色，它有 若干个表项，每个表项是一个结构体，确定了一种颜色，每个结构体是由4个域组成： 调色板中表项的个数由图像所使用的颜色数决定:若不是真彩色图像，表项的个数与图像使用的颜色数相同，每个表项对应了一种颜色(如00,FF,00,00表示纯绿色)；若图像为真彩色， 每个像素所占的位数BitsPerPixel=24，则图像数据的每3个字节代表一个像素，这3个字节分别定义了像素颜色中蓝、绿、红的亮度，因而就省去了调色板。 图像数据也叫位图阵列，它记录了图像的每一个像素值，在生成图像文件时，Windows从图像的左下角开始(从左到右，从下到上)逐行
10、扫描图像，将图像的像素值一一记录下来，这些记录像素的字节组成了图像数据（位图阵列）。一行像素所占位图阵列的字节数，必须是4的倍数，倘若不到4的倍数则必须要用0补足。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，图像数据就是实际的RGB值。BMP文件读写：文件是图像的载体，对图像进行处理离不开图像的读写。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。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，纵坐标表示该灰度值出现的次数（频率
11、）。 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。对于一个有256个灰度级，长度和宽度都为几百个像素的常见的图像来说，当然也可以按上述方法作出它的灰度直方图来，但是通常我们不去作那些密密麻麻的直线段，而是用一条通过所有这些直线段（假定这些直线段存在）的顶端的折线来描述它。如下图：对于真彩色图像，可以作出三条（红、绿、兰）各有256个灰度级以及一条256级的亮度直方图来，也可以作出一条256级的混合直方图。如下图：直方图的三个重要性质1）灰度直方图表征了图像的一维信息。只包含了该图像中不同灰度值的像素出现的频率，而所有的空间信息全部丢失。2)灰度直方图与图
12、像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像可唯一确定与它对应的直方图，但不同图像可能有相同直方图。3)子图直方图之和为整图的直方图。直方图的用途1)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。一般一幅图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。2)边界阈值选取：假设某图像的灰度直方图具有 二峰性，则表明这个图像的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离，取这一点为阈值点，可以得到好的值处理的效果。具有二峰性的灰度直方图利用灰度直方图进行阈值分割体会与思考图像是现代社会人们获取信息的一个主要手段。人们用各种
13、观测系统以不同的形式和手段获得图像，以拓展其认识的范围。图像以各种形式出现，可视的、不可视的，抽象的、实际的，计算机可以处理的和不适合计算机处理的。但究其本质来说，图像主要分为两大类：一类是模拟图像，包括光学图像、照相图像、电视图像等。它的处理速度快，但精度和灵活性差。另一类是数字图像。它是将连续的模拟图像离散化后处理变成为计算机能够辨识的点阵图像。从数字上看，数字图像就是被量化的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物，具有精度高、处理方便和重复性好等特点。 图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实
14、现。目前，图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求，可以将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支有：图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。图像编码：在满足一定的保真条件下，对图像进行编码处理，达到压缩图像信息量，简化图像的目的。以便于存储和传输。图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。模式识别：识别是图
15、像处理的主要目的。如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。计算机图形学：用计算机将实际上不存在的，只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。数字图像处理的优点: 1. 再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。 2处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚
16、至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 3适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要
17、被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。因而计算机图像处理的应用
18、十分广泛，包括航空、航海、航天、遥测技术、工业自动化检测、安全识别、娱乐等各大领域。计算机图像处理技术未来发展大致可归纳为：1、计算机图像处理的发展将向高清晰度及实时图像处理的理论及技术研究，高速传输、高分辨率、三维成像或多维成像、多媒体化、智能化等方向发展。2、应致力于将图像处理的功能集成固化在芯片上， 使应用更方便。 3、更新的理论研究与更快的算法研究。在图像处理领域，近几年来， 引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如小波分析（Wavelet）、 分形几何（Fractal）、 形态学（Morphology）、 遗传算法（GA， Genetic Algorithms）、人工神经网络等（Artificial neural networks）。这些理论及算法， 将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。计算机图像处理这门课不仅让我学到了知识开拓了视野，还让我学会另一种思维方法。
