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1、第第2 2章章 图像处理基础知识图像处理基础知识(1)(1)主讲：蔡体健主讲：蔡体健 修改：修改：20222022年年8 8月月12数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月回顾回顾n上上节课我我们学学习了了:1.1 1.1 什么是数字图像什么是数字图像?1.2 1.2 什么是数字图像处理什么是数字图像处理?1.3 1.3 数字图像处理研究的主要内容数字图像处理研究的主要内容1.4 1.4 数字图像处理的一些经典应用数字图像处理的一些经典应用1.5 1.5 数字图像处理的发展趋势数字图像处理的发展趋势3数字图像处理基于Python,机械工业出版社,20
2、20.2022年8月2022年8月图像处理研究的主要内容图像处理研究的主要内容获取取图像像图像复原像复原图像形像形态学学处理理图像分割像分割目目标识别图像增像增强图像表示像表示与描述与描述图像像处理理问题彩色彩色图像像处理理图像像压缩4数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月快速问答快速问答n图像像量化分量化分层越多，量化越多，量化误差越小，差越小，编码进入入计算机所需要位数越少，运算速度越快算机所需要位数越少，运算速度越快？n图像像的采的采样间隔越小，隔越小，分分辩率越率越 ，图像像质量越量越 。n数字数字图像像处理的理的特点特点?n数字数字图像像
3、处理的主要研究内容？理的主要研究内容？5数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月本本课内容内容nThis lecture will cover:2.1 图像的数字化像的数字化2.2 图像像的表示的表示2.3 图像像模式及彩色模式及彩色模型模型2.4 像素像素之之间的关系的关系6数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2.1 2.1 图像图像的的数字化数字化n图像的数字化过程图像的数字化过程 采样（采样（Sampling)Sampling)量化（量化（quantisationquantisation）n分辨率（分辨率（Re
4、solutionResolution）空间分辩率空间分辩率灰度分辩率灰度分辩率7数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2.1 2.1 图像图像的数字化的数字化量量化化采样采样9数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的图像的数字化数字化分辨率分辨率n空空间分辨率分辨率(Spatial resolution)对图像中可辨像中可辨别的最小的最小细节的度量的度量dots per inch(dpi)n灰度灰度分辨率分辨率（Intensity resolution）可可辨辨别的的最小灰度最小灰度变化化1 bi
5、t,8 bits,12 bits,16 bits,etc.10数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的图像的数字化数字化空空间分分辩率率11数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的数字化图像的数字化空空间分分辩率率1024x102412数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的数字化图像的数字化空空间分分辩率率512x51213数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月20
6、22年8月256x2562.1 2.1 图像的数字化图像的数字化空空间分分辩率率14数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月128x1282.1 2.1 图像的数字化图像的数字化空空间分分辩率率15数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月64x642.1 2.1 图像的数字化图像的数字化空空间分分辩率率16数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月32x322.1 2.1 图像的数字化图像的数字化空空间分分辩率率17数字图像处理基于Python,机械工业出版社,20
7、20.2022年8月2022年8月灰度分辨率通常根据灰度分辨率通常根据用于存储用于存储每个像素点每个像素点所需要的二进制位数来确定所需要的二进制位数来确定二二进制位数制位数（bit）灰度灰度级举例例120，12400，01，10，114160000，0101,1111825600110101,0101111116655361010101111010101111012.1 2.1 图像的数字化图像的数字化灰度分灰度分辩率率18数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的数字化图像的数字化灰度灰度分辩率分辩率256级(8 bits)12
8、8级(7 bits)64级(6 bits)32级(5 bits)16级(4 bits)8级(3 bits)4级(2 bits)2级(1 bits)19数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月什么分辨率最合适？什么分辨率最合适？n多少多少空空间分辨率和分辨率和强度度分辨率能最好地表示分辨率能最好地表示一个一个图像？像？n分分辩率越大率越大，数字化数字化阵列列越逼近越逼近原始原始图像，像，但是存但是存储和和处理理时间也会迅速也会迅速增加增加20数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月什么空间分辨率最合适？什么空
9、间分辨率最合适？n右边的图片可以用来计算汽车数量，但不能右边的图片可以用来计算汽车数量，但不能用来读取车牌号用来读取车牌号21数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月什么分辨率什么分辨率最合适？最合适？灰度变化平缓灰度变化平缓平缓度居中平缓度居中灰度变化较剧烈灰度变化较剧烈哪幅图需要较高哪幅图需要较高的空间分辨率？的空间分辨率？哪幅图需要较高的灰度分辨率哪幅图需要较高的灰度分辨率？22数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的数字化图像的数字化非均匀采样非均匀采样笛卡尔笛卡尔采样采样六角
10、形采样六角形采样 非非均匀采样均匀采样非均匀采样是根据图像内容来调整采样的频率，在非均匀采样是根据图像内容来调整采样的频率，在细节较多的地方细节较多的地方精细精细采样采样，在平滑区域进行，在平滑区域进行粗糙采粗糙采样样。存在的问题：每个像素所代表的的存在的问题：每个像素所代表的的面积不相等面积不相等23数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.1 2.1 图像的数字化图像的数字化非均匀量化非均匀量化n非非均匀量化是均匀量化是根据根据图像内容来像内容来调整灰度分整灰度分辩率，在灰量平率，在灰量平缓的地方的地方精精细量化量化，在灰度，在灰度跳跳变较大的
11、地方大的地方粗糙量化粗糙量化。24数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月本本课内容内容nThis lecture will cover:2.1 图像的数字化像的数字化2.2 图像像的表示的表示2.3 图像像模式及彩色模式及彩色模型模型2.4 像素像素之之间的关系的关系25数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2.2 2.2 图像表示图像表示数学表示数学表示1图像的数学模型（模像的数学模型（模拟和数字）和数字）任任一幅一幅图像，根据它的光像，根据它的光强度度(亮度、亮度、密度或灰度密度或灰度)的空的空间分布，均可以用下
12、面的分布，均可以用下面的函数形式来表达函数形式来表达.单色、平面、静止单色、平面、静止图像：图像：空间坐标波长时间轴26数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.2 2.2 图像图像的表示的表示n非非发光物体的成像：光物体的成像：27数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月172.2 2.2 图像图像的表示的表示n非非发光物体光物体的光的光强度的函数表示：度的函数表示：n其中：其中：f(x,y):像素点像素点(x,y)的光的光强度度i(x,y):在点在点(x,y)处的光照的光照强度度r(x,y):在点在点
13、(x,y)处的反射率的反射率0 r(x,y)128数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月182.2 2.2 图像的表示图像的表示n光通量：指人眼所能感光通量：指人眼所能感觉到的到的辐射功率射功率流明流明Lumen/平方米（平方米（lm/m2）n举例：例：90000 lm/m2晴天晴天10000 lm/m2阴天阴天1000 lm/m2室内室内办公室公室0.1 lm/m2傍晚傍晚29数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月182.2 2.2 图像的表示图像的表示n一些一些经典的典的反射率反射率黑色天黑色天鹅绒
14、0.01不不锈钢0.65白色白色墙面漆面漆0.80镀银金属金属0.90雪雪0.9330数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.2 2.2 图像的图像的表示表示计算机内的表示计算机内的表示若若图像大小像大小为 并且每个像素点允并且每个像素点允许的灰度的灰度级为,则产生的生的图像矩像矩阵为:n在在DIP中中，这些量通常是些量通常是2的的幂次方，因此次方，因此31数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.2 2.2 图像的表示图像的表示坐标约定坐标约定nOpenCV中的像素中的像素值坐坐标(x,y,z)（w
15、idth,height,depth）32数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.2 2.2 图像的表示图像的表示坐标约定坐标约定n在在NumPy工具包中工具包中，数，数组下下标为(y,x,z)（height，width，depth）33数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月本本课内容内容nThis lecture will cover:2.1 图像的数字化像的数字化2.2 图像像的表示的表示2.3 图像像模式及彩色模式及彩色模型模型2.4 像素像素之之间的关系的关系342.3 2.3 图像模式及彩色模
16、型图像模式及彩色模型图像图像模式：模式：n二值图像二值图像n灰度图像灰度图像n彩色图像彩色图像35数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.32.3图像模式及彩色模型图像模式及彩色模型人眼可分辨人眼可分辨几千种几千种彩色深浅，但能分辨的彩色深浅，但能分辨的灰度灰度级大大约 24个个级别左右。左右。(a)视网膜图像视网膜图像 (b)红色通道红色通道 (b)绿色通道绿色通道 (b)蓝色蓝色通道通道36数字图像处理基于Python,机械工业出版社,2020.2022年8月2022年8月2.3 2.3 图像图像模式及彩色模型模式及彩色模型常用的彩色模型有：常用的彩色模型有：nRGB彩色模型彩色模型nHSI彩色模型彩色模型nHSV彩色模型彩色模型nHSB彩色模型彩色模型nYCrCb模型模型nLab彩色模型彩色模型n37RGB RGB 彩色模型彩色模型nRGB图像的数字矩像的数字矩阵是：是：n24 bits/pixelnRGB彩色模式的最好彩色模式的最好应用中在多光用中在多光谱图像数据像数据的的处理。理。38HSV HSV 彩色模型彩色模型nHue（色
