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Chapter202 计算机视觉--图像的基本概念
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1 .巫义锐 图像的基本概念 河海大学计算机与信息学院 个人网址: wuyirui.github.io 电子邮箱: wuyirui@hhu.edu.cn
2 .如何下载课件 课件网站地址: wuyirui.github.io
3 .数字图像的概念与 描述 数字图像的存储位图文件 图像的数字化 数字图像的灰度直方图 提纲
4 .数字图像 的概念与描述:概念 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。
5 .
6 .数字图像的概念与 描述 : 图像 的描述 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。
7 . 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,所以坐标系的定义具有特殊性。 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 数字图像的概念与描述 :图像的坐标系
8 .数字图像的概念与描述 :黑白图像 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2值图像。 2 值图像的像素值为 0 、 1 。
9 .黑白图像例
10 .数字图像的概念与描述:灰度图像 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。
11 .灰度图像例
12 .数字图像的概念与描述:彩色图像 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。
13 .彩色图像例
14 .彩色图像例
15 .数字图像的存储位图文件:文件的总体结构 文件头 BITMAPFILEHEADER 信息头 BITMAPINFOHEADER 调色板 RGBQUAD 数据区 文件头 BITMAPFILEHEADER 信息头 BITMAPINFOHEADER 数据区 像素的 RGB 值 像素的调色板索引值 真彩色模式 索引色模式
16 .数字图像的存储位图文件:文件头信息 文件头 BITMAPFILEHEADER bfType 文件类型标识“ BM” bfSize 文件总字节数 bfReserved1 保留字“ 0” bfReserved2 保留字“ 0”
17 .数字图像的存储位图文件:信息头信息 biSize 信息头结构体长度,为 40 biWidth 图像宽度,单位是像素 biHeight 图像高度,单位是像素 biPlanes 必须为 1 ,暂无意义 biBitCount 颜色 或灰度 bit 位数 biCompression 指定位图是否压缩 biSizeImage 实际位图数据所占字节数 biXperlsPerMeter 指定目标设备的水平分辨率 biYperlsPerMeter 指定目标设备的垂直分辨率 biClrImportant 图像中重要的颜色数 信息头 BITMAPINFOHEADER
18 .数字图像的存储位图文件 —— 真彩色模式的数据区结构 真彩色数据区 像素的 RGB 值 : :
19 .数字图像的存储位图文件 —— 索引色模式的调色板 调色板 RGBQUAD 索引值 R G B 1 R 1 G 1 B 1 2 R 2 G 2 B 2 : : : : N R N G N B N
20 .数字图像的存储位图文件 —— 索引色模式的数据区 索引值 R G B 1 R1 G1 B1 2 R2 G2 B2 : : : : N RN GN BN 数据区 像素的调色板索引值
21 .数字图像的存储位图文件 —— 索引色模式的数据区 索引值 R G B 1 R1 G1 B1 2 R2 G2 B2 : : : : N RN GN BN 数据区 像素的调色板索引值
22 .图像的数字化 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)。
23 .图像的数字化:采样概念 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。
24 .图像的数字化:采样概念 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。
25 .图像的数字化:采样间隔 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。
26 .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%
27 .图像的数字化:采样指标分辨率 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 800 万像素( ~3600*2400 ))
28 .图像的数字化:量化概念 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 。
29 .低 bit 量化的伪轮廓现象图例