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1、MATLAB和图像处理工具箱的背和图像处理工具箱的背景知识景知识MATLAB是是matrix laboratory的缩写的缩写。是矩阵是矩阵实验室的意思。除具备卓越的数值计算能力外，实验室的意思。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。可视化建模仿真和实时控制等功能。MATLAB最初应用于矩阵处理，目前，在大学最初应用于矩阵处理，目前，在大学里里MATLAB已成为线性代数、自控理论、信号已成为线性代数、自控理论、信号处理、图像处理等高级课程的基本处理工具。处理、图像处理等高级课程的基本处理工具。
2、图像处理工具箱是一个图像处理工具箱是一个MATLAB函数集，它扩函数集，它扩展了展了MATLAB解决图像处理问题的能力。解决图像处理问题的能力。读取图像读取图像使用函数使用函数imread可以将图像读入可以将图像读入MATLAB环境，环境，imread的语法为的语法为 imread(filename) 例如：例如：f=imread(C:Documents and SettingsAdministrator桌面桌面rose.jpg);读取图像读取图像函数函数size可给出一副图像的行数和列数可给出一副图像的行数和列数size（f） ans= 1024 1024读取图像读取图像函数whos可以显示
3、出一个数组的附加信息whos fName Size Bytes Class f 197x199x3 117609 uint8 arrayGrand total is 117609 elements using 117609 bytes显示图像在在MATLAb桌面上图像一般使用桌面上图像一般使用imshow来显示，该函数的基本语法为：来显示，该函数的基本语法为： imshow(f,G)其中，其中，f是一个图像数组，是一个图像数组，G是显示该图像是显示该图像的灰度级数。的灰度级数。图像质量图像质量层次图像质量对比度图像质量清晰度第二章第二章 数字图像基础数字图像基础 本章重点：本章重点：图像的获取
4、和感知；图像的获取和感知；图像的数字化；图像的数字化；数字图像的描述；数字图像的描述；人类的视觉感知系统人类的视觉感知系统视觉是人类最高级的感知器官，所以，视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要角色。角色。然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁波谱。波谱。研究图像处理首先要了解人类的视觉感研究图像处理首先要了解人类的视觉感知系统。知系统。视觉系统的基本构造视觉系统的基本构造人眼横截面简图人眼横截面简图 眼睛中图像的形成眼睛中图像的形成
5、 图像形成示意图图像形成示意图视觉过程视觉过程人的视觉过程的流图人的视觉过程的流图彩色光源质量发光强度发光强度：从光源流出的能量的总量（W）光通量光通量：观察者从光源感受到的能量（lm）亮度亮度:光刺激眼睛所引起的视觉明暗程度，光感知的主观描绘子。亮度适应和鉴别亮度适应和鉴别光强光强度与度与主观主观亮度亮度的关的关系曲系曲线线马赫带效应同时对比现象示意图同时对比现象示意图视觉错觉图例视觉错觉图例(a)视觉错觉图例视觉错觉图例(b)图像的获取和感知图像的获取和感知 各类图像都是由各类图像都是由“照射照射”源源和形成图像的和形成图像的“场景场景”元素对光元素对光能的反射或吸收相结合而产生的。能的反
6、射或吸收相结合而产生的。图像的获取和感知图像的获取和感知场景元素成像系统场景投影到图像平面数字图像获取过程数字图像获取过程照射（能）源输出（数字化后的）图像简单的图像形成模型简单的图像形成模型 当用数学方法描述图像信息时，通当用数学方法描述图像信息时，通常着重考虑它的点的性质。例如一副常着重考虑它的点的性质。例如一副图像可以被看作是空间各个坐标点的图像可以被看作是空间各个坐标点的结合。它的最普通的数学表达式为：结合。它的最普通的数学表达式为：其中（其中（x，y，z）是空间坐标，）是空间坐标，是波长，是波长，t是时间，是时间，I是图像强度。是图像强度。这样一个表达式可以代表一副活动的、彩色的、立
7、体图像。这样一个表达式可以代表一副活动的、彩色的、立体图像。简单的图像形成模型简单的图像形成模型 当研究的是静止图像时，则式（当研究的是静止图像时，则式（2-1）与）与时间时间t无关，当研究的是单色图像时，显然无关，当研究的是单色图像时，显然与波长与波长无关，对于平面图像则与坐标无关，对于平面图像则与坐标z无无关。因此，对于静止的平面的、单色的图关。因此，对于静止的平面的、单色的图像来说其数学表达式可简化为：像来说其数学表达式可简化为：简单的图像形成模型简单的图像形成模型 式（式（2-2）说明，一副平面图像可以用二维）说明，一副平面图像可以用二维亮度函数来表示，当一副图像从物理过程亮度函数来表
8、示，当一副图像从物理过程产生时，它的值正比于物理源的辐射能量，产生时，它的值正比于物理源的辐射能量，因此，因此，f(x,y)一定是非零和有限的，即：一定是非零和有限的，即：简单的图像形成模型简单的图像形成模型 人们所感受到的图像一般都是由物体人们所感受到的图像一般都是由物体反射的光组成的。函数反射的光组成的。函数f(x,y)可由两个分可由两个分量来表示：量来表示： （1）入射到观察场景的光源总量；）入射到观察场景的光源总量； （2）场景中物体反射光的总量。）场景中物体反射光的总量。简单的图像形成模型简单的图像形成模型 这两个分量分别称为入射分量和反射分这两个分量分别称为入射分量和反射分量，如果
9、用量，如果用i(x,y)表示入射分量，用表示入射分量，用r(x,y)表表示反射分量，两个函数合并形成示反射分量，两个函数合并形成f(x,y),即：即：其中其中式（式（2-5）指出反射分量限制在）指出反射分量限制在0（全吸收）和（全吸收）和1（全反射）之间，（全反射）之间，i(x,y)的性质取决于照射源，而的性质取决于照射源，而r（x,y）取决于成像物体的特性。取决于成像物体的特性。在晴朗的白天，太阳在地球表面产生的照度超过在晴朗的白天，太阳在地球表面产生的照度超过90000lm/m2.在有云的情况下，在有云的情况下，这个数值下降到这个数值下降到10000lm/m2。在晴朗的夜晚，满月情况下大约
10、为。在晴朗的夜晚，满月情况下大约为0.1lm/m2的照度。的照度。类似的，类似的，r(x,y)的某些典型值：黑天鹅绒为的某些典型值：黑天鹅绒为0.01，不锈钢为，不锈钢为0.65，白色墙为，白色墙为0.80.图像的数字化图像的数字化大多数传感器的输出是连续电影波形，大多数传感器的输出是连续电影波形，这些波形的幅度和空间特性都与感知的这些波形的幅度和空间特性都与感知的物理现象有关。为了产生一副数字图像，物理现象有关。为了产生一副数字图像，需要把连续的感知数据转换为数字形式。需要把连续的感知数据转换为数字形式。所谓的图像数字化是指将模拟图像经过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
11、字表示的图像。离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化图像的数字化yx对连续图像对连续图像f（x，y）进行数字化）进行数字化空间上，图像抽样空间上，图像抽样幅度上，灰度级量化幅度上，灰度级量化x方向，抽样方向，抽样M行行y方向，每行抽样方向，每行抽样N点点整个图像共抽样整个图像共抽样MN个像素个像素点点一般取一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048物理图像19643灰度像素数字图像采样列采样行图片像素行间隔采样列间隔灰阶黑灰白0128255 图像数字化图像数字化 黑黑白白图图像像灰灰度度图图像像彩彩色色图图像像图像的数字化图像的数字化取样取样 是将在空间上连续
12、的图像转换成离散的是将在空间上连续的图像转换成离散的取样点（即像素）集的操作。由于图像是取样点（即像素）集的操作。由于图像是二维分布的信息，所以取样是在二维分布的信息，所以取样是在x轴和轴和y轴轴两个方向上进行。两个方向上进行。 取样时的注意：取样间隔的选取。取样取样时的注意：取样间隔的选取。取样间隔取得不合适除了画面出现马赛克之外，间隔取得不合适除了画面出现马赛克之外，还会发生频率的混叠现象。还会发生频率的混叠现象。图像的数字化图像的数字化连续图像连续图像沿从沿从A到到B的直线的扫描线的直线的扫描线图像的数字化图像的数字化沿从沿从A到到B的直线的扫描线的直线的扫描线取样取样图像的数字化图像的
13、数字化取样示意图取样示意图图像的取样图像的取样图像的数字化图像的数字化量化量化 是将各个像素所含的明暗信息离散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，目前非特殊用途人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为的图像均为8bit量化，即用量化，即用0255描述描述“黑黑白白”。图像的数字化图像的数字化量化量化量化图像的数字化图像的数字化像素像素 灰度级灰度级图像的数字化过程图像的数字化过程 图像的数字化图像的数字化从图像的顶点逐行执行这一过程，则会
14、从图像的顶点逐行执行这一过程，则会产生一副二维数字图像。产生一副二维数字图像。数字图像的质量数字图像的质量在很多程度上取在很多程度上取决于取样和量化决于取样和量化中所用的取样数中所用的取样数和灰度级数。和灰度级数。图像的数字化图像的数字化在取样时，若横向的像素数（列数）为在取样时，若横向的像素数（列数）为M ，纵向的像素数（行数）为，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像，则图像总像素数为素数为M*N个像素。个像素。 一般来说，采样间隔越大，所得图像像一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应；时出现马赛克效应；采样
15、间隔越小，所得图像像素数越多，空采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。间分辨率高，图像质量好，但数据量大。 图像的数字化图像的数字化图像的取样示例图像的取样示例 图像的采样图像的采样图像的数字化图像的数字化量化有均匀量化和非均匀量化；量化有均匀量化和非均匀量化；量化等级越多，所得图像层次越丰量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小图像质量变差
16、，但数据量小. 均匀量化均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取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。大，而对频度大的量化间隔取小。均匀量化 非均匀量化 图像的数字化图像的数字化图像的量化示例图像的量化示例图像的量化图像的量化图像的数字化图像的数字化分辨率分辨率 分辨率：是指映射到图像平面上的单分辨率：是指映射到图像平面上的单 个像素的景物元素的尺寸。个像素的景物元素的尺寸。 单位：像素单位：像素/英寸，像素英寸，像素/厘米厘米 或者是指要精确或者是指要精确测量和再量和再现一定尺寸一
17、定尺寸的的图像所必需的像素个数。像所必需的像素个数。单位：像素位：像素*像素像素图像的数字化图像的数字化空间和灰度级分辨率空间和灰度级分辨率 取样值是决定一副图像空间分辨率的取样值是决定一副图像空间分辨率的主要参数，空间分辨率是图像中可辨主要参数，空间分辨率是图像中可辨别的最小细节。别的最小细节。灰度级分辨率是指在灰度级别中可分灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，由于硬件方面的要求，辨的最小变化，由于硬件方面的要求，灰度级数通常是灰度级数通常是2的整数幂。的整数幂。 分辨率对图像质量的影响分辨率对图像质量的影响图像的数字化图像的数字化一般，当限定数字图像的大小时一般，当限定数字图像的
18、大小时, 为了得为了得到质量较好的图像可采用如下原则：到质量较好的图像可采用如下原则： （1） 对对缓变缓变的图像，的图像， 应该应该细量化细量化， 粗采粗采样样， 以避免假轮廓。以避免假轮廓。 （2） 对对细节丰富细节丰富的图像，应的图像，应细采样细采样，粗粗量化量化， 以避免模糊（混叠）。以避免模糊（混叠）。 图像的数字化图像的数字化 对于彩色图像，是按照颜色成分对于彩色图像，是按照颜色成分红红（R）、绿（）、绿（G）、蓝（）、蓝（B）分别采样和）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按量化的。若各种颜色成分均按8 bit量化，量化，即每种颜色量级别是即每种颜色量级别是256， 则可以处理则可
19、以处理256256256=16 777 216种颜色。种颜色。 数字图像的表示数字图像的表示l取样和量化的结果是一个矩阵取样和量化的结果是一个矩阵n一幅连续图像一幅连续图像f (x, y)被取样，则产生的被取样，则产生的数字图像有数字图像有M行和行和N列。坐标列。坐标(x, y)的值的值变成离散值，通常对变成离散值，通常对这些离散坐标采用整这些离散坐标采用整数表示数表示 ：图像的表示图像的表示数字图像数字图像表示为二维矩阵。表示为二维矩阵。每个像素包括两个属性：位置和灰度。对于单每个像素包括两个属性：位置和灰度。对于单色即色即灰度图像灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值而言，每个象素的亮度用
20、一个数值来表示，通常数值范围在来表示，通常数值范围在0 0到到255255之间，即可用一之间，即可用一个字节来表示，个字节来表示，0 0表示黑、表示黑、255255表示白，而其它表表示白，而其它表示灰度级别。示灰度级别。 物理图象及对应物理图象及对应 的数字图象的数字图象数字图像的表示数字图像的表示在很多书籍中，图像原点定义在在很多书籍中，图像原点定义在(x,y)=(0,0)处，沿图像第一行坐标为处，沿图像第一行坐标为(x,y)=(0,1)注意：符号注意：符号(0,1)用来表示沿第一行的第二用来表示沿第一行的第二个取值，而不表示图像在取样时的实际物个取值，而不表示图像在取样时的实际物理坐标。理
21、坐标。x的范围从的范围从0到到M-1，y的范围从的范围从0到到N-1数字图像的表示数字图像的表示原点原点一个像素一个像素数字图像的表示数字图像的表示一幅行数为一幅行数为M、列数为、列数为N的的图像大小为图像大小为MN的矩的矩阵形式为：阵形式为： 其中矩阵中的每个元素代表一个像素，表达式的右其中矩阵中的每个元素代表一个像素，表达式的右侧定义了一幅数字图像。侧定义了一幅数字图像。 数字图像的表示数字图像的表示u假定图像尺寸为假定图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰，每个像素所具有的离散灰 度级数为度级数为Gu这些量分别取为这些量分别取为2的整数幂的整数幂m，n，k，即，即M=2m， N=2n，
22、G=2k则存储这幅图像所需的位数是：则存储这幅图像所需的位数是：数字图像的表示数字图像的表示如果图像是正方形，即如果图像是正方形，即M=N当一副图像有当一副图像有2k灰度级时，实际上通常称该图像灰度级时，实际上通常称该图像为为k比特图像。如，一幅图像有比特图像。如，一幅图像有256可能的灰度级可能的灰度级称为称为8比特图像。比特图像。数字图像表示数字图像表示黑白图像黑白图像 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，故又称为值图像。间的过渡，故又称为值图像。2值图像的像素值为值图像的像素值为0、1。数字图像表示数字图像表示灰度图像灰度图像 灰度图
23、像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级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。来描述的图像，没有彩色信息。灰度图像描述示例灰度图像描述示例灰灰度度级级对对图图像像的的影影响响 图像数字化图像数字化灰度级分别为灰度级分别为256,128,64,32256,128,64,32的的数字图像数字图像256128643216824灰度级从灰度级从256256到到2 2的数字图像的数字图像数字图像表示数字图像表示彩色图像彩色图像 彩色图像是指每个像素的信息由彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成三原色构成的图像，其中的图像，其中RBG是由不同的灰度级来描述的。是由不同
24、的灰度级来描述的。彩色模型彩色模型:RGB 加色法加色法CMY,CMYK 减色法减色法HSI (色泽色泽,饱和度饱和度,明亮度明亮度)彩色图象也彩色图象也可以用可以用红红、绿绿、蓝蓝三元组的二维矩阵来表示。三元组的二维矩阵来表示。 通常，三元组的每个数值也是在通常，三元组的每个数值也是在0到到255之间，之间，0表表示相应的基色在该象素中没有，而示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。三个字节来表示。彩色图象彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部
25、分及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(25x31)）(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,
26、171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (
27、236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204109113)(227151136)(226159142)(2
28、37159135)(227151136)像素间的一些基本关系邻域邻域l 设位于坐标设位于坐标(x,y)的一个像素的一个像素p有有4个水平和垂直个水平和垂直 的相邻像素，其坐标由为：的相邻像素，其坐标由为：这个像素集称为这个像素集称为p的的4邻域，用邻域，用N4(p)表示。表示。l p的的4个对角像素有如下坐标：个对角像素有如下坐标：并用并用ND(p)表示，与表示，与4个邻域点一起，这些点称为个邻域点一起，这些点称为p的的 8邻域，用邻域，用N8(p)表示。表示。点点P的四邻域的四邻域点点P的对角四邻域的对角四邻域点点P的八邻域的八邻域图像运算点运算：线性点运算，非线性点运算代数运算：+，-，几何运算：平移，缩放，旋转集合操作和逻辑操作插值运算：最近邻插值，双线性插值，高阶插值图像运算线性点运算举例非线性点运算代数运算代数运算噪声加性噪声：加性噪声和图象信号强度不相关。乘性噪声：乘性噪声和图象信号是相关的。椒盐噪声：黑图象上的白点，白图象上的黑点。量化噪声：是由量化过程引起的。 图象运算举例图象运算举例图像几何运算几何运算平移几何运算放缩几何运算旋转图像运算总结逻辑运算非运算逻辑运算与运算逻辑运算与运算逻辑运算或运算1逻辑运算或运算2逻辑运算异或运算
