数字图像技术基础

《数字图像技术基础》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像技术基础（74页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、第2章 数字图像技术基础,教学目标： 了解对数字图像及处理技术与数字图像处理系统基本概念及相关术语； 熟悉图像分析、图像重建等数字图像处理技术； 掌握图像质量改善、图像数据压缩等数字图像处理技术。,第2章 数字图像技术基础,2.1 数字图像 2.2 数字图像处理 2.3 数字图像处理系统 2.4 数字图像处理基本技术 2.5 数字图像的制式转换与压缩,2.1 数字图像,教学目标： 了解模拟图像、数字图像的基本概念及相关术语； 熟悉数字图像质量评价分析相关技术； 掌握数字图像的分类与表示方法。,1、模拟图像,2、数字图像,2.1.1 图像的相关概念,3. 模拟图像转化为数字图像的过程 （1）抽样

2、；（2）量化,4. 分辨率与颜色数 分辨率表示图像垂直与水平方向的像素点的数量。 颜色数是指一幅图像最多能表达的颜色数目。,像素表达位数与对应的颜色数,2.1.2 数字图像的分类及表示,1.数字图像的分类 数字图像的分类主要有黑白图像、灰度图像、彩色图像、三维图像等。 （1）黑白图像,2.1.2 数字图像的分类及表示,（2）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。,2.1.2 数字图像的分类及表示,（3）彩色图像 彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的彩色图像。,2.数字图像在计算机内部的表示方法 （1）单波段数字图像; （2）多波段彩色数字图像; （3）二

3、值图形;,（2）多波段彩色数字图像 由红、绿、兰三基色表示的彩色图像及遥感图像均属多波段图像。这类图像常用下列三种扫描和存储方式： 按色彩幀扫描存储方式 按行扫描存储方式 按像素点扫描存储方式,按行扫描存储方式,按像素点扫描存储方式,（3）二值图形 二值图形是黑白图像的一种特殊情况。每个像素只有二个灰度值1或0，即每个像素仅用一位二进制数表示即可。一切文字和工程线条图均可经数字化后用二值图像的形式来表示，例如医学心电图中的线条图形就是典型的二值图形。,3.数字图像的存储 （1）合并储存；（2）图像压缩储存 一般储存单元是字节，而二值图像仅用一位二进制码来表示即可。采用的方法是将相邻的8个像素点

4、值合并储存在一个字节中，以每个像素占用该字节一个位的方式来表示。 优点是节省储存空间，缺点是显示或处理时，必须先把每个字节展开成8个像素，增加了处理的计算量。,（2）图像压缩储存 文字和线条图像是一种特殊的二值图，这类图像由于文字或线条只占全图少量像素，因此可以采用更紧凑的数据压缩结构来储存。经常选用下面三种结构来储存： 坐标序列结构 坐标序列增量结构 链码结构,1）坐标序列结构:即由图中线段某一端头（非封闭线）或任意像素点（封闭线）的坐标开始，连续记录与之连通的像素点坐标，这种方法实际上仅记录了图像上有黑色（值为1）的像素点所在的X，Y坐标值，而隐含表示其它没有被记录的坐标点为白色，其值均为

5、0。,该图像为512512像素，则需要2910 = 180位存储空间。,2）坐标序列增量结构：根据相邻两个像素坐标之间的变化，增量为0表示该X或Y方向坐标值保持不变，增量为1表示该X或Y方向坐标值加1而前进一步。,坐标序列增量的方法可以用(3,6)(1,1)(1,0)(1,-1)(1,-1)(1,0)(1,0)(1,-1)(0,-1)(-1,-1)序列来表示10个有效黑点像素所示的线条。存储该图形需要4(10-1)+2954位。,3）链码结构：对一个(线条)连续的像素序列来说，与某一像素连通的后续像素只可能是07中的一个。因此任何一个后续像素均可用07这8个值中的一个来表示它的前进方向，那么用

6、三位二进制码（八进制数）即可表示连续的线条图形。,链码结构法可用(3,6)，7，0，1，1，0，0，1，2，3的链码表示。即用八进制数就可表示，用了29+(n1)3=45位就可以储存,2.1.3 数字图像质量评价,医学成像的目的是要让观察者能够清楚地看到患者体内的某一组织器官的病变情况及其与周围组织的关系。 影响评价数字医学图像质量的因素：噪声、信噪比、对比度、分辨率及伪影。 其中分辨率还包括：空间分辨率、密度分辨率、时间分辨率。,2.2 数字图像处理,教学目标： 了解数字图像的基本概念及相关术语； 熟悉数字图像处理的相关技术、优势与应用状况。,2.2 数字图像处理,数字图像处理（Digita

7、l Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。,图像处理目的是改善图像的质量，它以提高图像的使用价值为目的。,数字图像处理的优点,1. 再现性好 2. 处理精度高 3. 处理速度快 4. 处理图像手段灵活 5易存储 6发展快 7操作简单 8易传输 9安全 10. 智能化,医学数字图像处理的应用,1、黑白图像的灰阶处理 2、彩色图像的频谱处理 3图像信息资料的储存 4实时图像信息的传输 5Internet与医学图像信息的传输 6图像自动识别 7图像虚拟 8图像三维重建 9远程医学（Telemedicine）,2.3 数字

8、图像处理系统,教学目标： 了解数字图像处理系统的基本组成结构与常用的图像采集设备； 熟悉图像数字化设备常见参数、常用的数字图像处理软件。,2.3.1 数字图像处理系统的基本组成结构,数字图像的采集、处理和输出是由数字图像处理系统实现的，因此数字图像处理系统是由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成，如图所示：,2.3.2 常用的图像采集设备,2.3.3 图像数字化设备常见参数,1. 像素(Pixel) 2. 屏幕分辨率 屏幕分辨率又称屏幕频率，是指显示器上最大可显示的像素数的集合，一般用水平与垂直方向的像素点数来表示。 3. 位分辨率(Bit Resolution) 图象的位分辨率也

9、称位深，是用来衡量每个像素储存信息的位数。这种分辨率决定了每次在屏幕上可显示多少种颜色，或者也将位分辨率称为颜色深度。 4. 设备分辨率(Device Resolution) 又称输出分辨率，指的是各类图像输入、输出设备每英寸上可产生的点数 。这种分辨率通过指标DPI来衡量。,2.3.4 常用的数字图像处理软件,2.4 数字图像处理基本技术,教学目标： 了解数字图像处理基本技术的基本概念； 熟悉数字图像运算方法； 掌握灰度直方图、图像增强、图像的几何变换、图像分割等图像处理技术。,2.4.1 数字图像运算,数字图像运算是数字图像处理的最基本技术，包括算术运算与逻辑运算。算术运算有：加法、减法、

10、乘法运算等，逻辑运算有：求反、异或、或、与运算等。 1. 加法 加法运算的定义：C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)。 主要应用举例：我们可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接。,2.4.1 数字图像运算,1. 加法,图像的合成,图像的衔接,2. 减法 减法的定义：C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)。 主要应用举例：检测同一场景两幅图像之间的变化，设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图像为T2(x,y)，则C(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)。则C(x,y) = A(x,y) B(x,y)运算的结果是；去除了图像背景色、得到了相减

11、运算的图像C(x,y)，其中C(x,y)为图像相减运算后，去除了背景的图像。,同一场景两幅图像之间的变化,2.4.1 数字图像运算,3. 乘法 乘法的定义：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)。 主要应用举例：图像的局部显示。用二值蒙板图像与原图像做乘法。此种图像处理操作常被称为“抠图”或“蒙板”操作。,图像的局部显示,2.4.1 数字图像运算,4. 求反 求反的定义：g(x,y) = 255 - f(x,y)。 主要应用举例：获得彩色图片的底片，对于黑白图像，还可获得区别于背景的、可恢复的图形。,图像的求反运算示意图,2.4.1 数字图像运算,5. 异或 异或运算的定义：g(x,

12、y) = f(x,y) h(x,y)。 主要应用举例：获得相交子图像。,图像的异或运算,2.4.1 数字图像运算,6. 或运算 或运算的定义：g(x,y) = f(x,y) v h(x,y)。 主要应用举例：合并子图像。,图像的或运算,2.4.1 数字图像运算,7. 与运算 与运算的定义：g(x,y) = f(x,y) h(x,y)。 主要应用举例：求两个子图像的相交子图。,图像的与运算,以上七种数字图像的运算方式在实际的医学数字图像处理中可用于医学数字图像的比较、裁剪、拼接、特征提取等融合技术中。例如：数字图像的减法运算可应用于DSA（数字减影血管造影）的图像处理中,蒙片 充盈片 减影图,b

13、 正片与负片,a 数字减影血管造影成像,2.4.2 灰度直方图,1. 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中所有灰度级状态分布的统计。即：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。,较暗的图像 较暗图像的直方图,较亮的图像 较亮图像的直方图,对比度较低图像 对比度较低图像的直方图,对比度较高图像 对比度较高图像的直方图,2. 直方图的用途 （1）直方图可用来判断一幅图像是否合理地利用了全部被允许地灰度级范围。 （2）直方图可用来进行边界阈值选择。图像的轮廓线提供了一个确立图像中简单物体边界的有效方法，使用轮廓线作为边界的技术被称为阈值化。直方图因为提供了一

14、幅图像的全部灰度信息，因此可以利用直方图来进行边界阈值选择。,2.4.3 图像增强,图像增强是数字图像处理的方法之一，可以改善从外界获取的图像的质量和外观，或者把图像转换成另外某种形式，使其更适合人眼的观察判断和图像分析仪的自动处理。 在对图像进行增强处理时，可以采用灰度变换、图像平滑与锐化等多种技术综合处理。必须注意的是：图像增强实际上是有选择性地加强图像中的某些信息，而抑制另一些信息。,1. 灰度变换 （1）线性对比度展宽,局部对比度增强,（2）动态范围调整 动态范围是指图像中所记录的场景中从暗到亮的变化范围。动态范围调整的目的是通过动态范围的压缩或扩展，可以将所关心部分的灰度级的变化范围

15、扩大。 在医学影像中，CT图像在显示时，调整窗宽和窗位即采用这种技术，既有选择性地把人体某一组织器官的灰阶值范围映射到显示设备中，如选择骨窗（窗位调整），就是选择输入X线片中人体骨骼的灰阶范围（窗宽调整），此时屏幕中将清晰地增强显示出骨骼的影像，抑制其他灰阶组织的图像。,（3）直方图方法 采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉大或使灰度分布均匀，从而增大了反差，使图像细节清楚，达到增强图像清晰度的目的。直方图处理方法通常分两种； 直方图均衡化； 直方图规定化：,1）直方图均衡化 图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更

16、清晰了。直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加大。,2）直方图规定化 直方图规定化是指将一幅图像通过灰度变换后，使其具有特定的直方图形式，如使图像与某一标准图像具有相同的直方图，或使图像具有某一特定函数形式的直方图。也就是说，直方图规定化的基本思想是变换直方图使之成为某个特定的形状，从而可以有控制地达到预定的目标。,（4）伪彩色和假彩色 伪彩色(pseudo color)处理是把黑白图像处理成伪彩色图像。 伪彩色处理主要解决的是如何把灰度图变成伪彩色图的问题，最简单的办法是选择对应于某一灰度值设一彩色值来替代，可称之为调色板替代法。 另外一种比较好的伪彩色处理方法是设定三个独立的函数 ，给出一个灰度值，便由计算机估算出一