第2章 基本概念

数字图像处理测绘工程学院第二章数字图像处理的基本概念2.1人眼的视觉原理2.2连续图像的描述2.3图像数字化2.4图像灰度直方图2.5图像的数据结构与图像文件格式2.6图像的特征与噪声一、人眼的构造2.1人眼的视觉原理平均半径为20mm二、图像的形成

三、视觉亮度范围和分辨力视觉亮度范围是指人眼能观察到的亮度范围。当人眼适应了某一平均的亮度环境后，它所能感受到的亮度范围要小得多。当平均亮度适中时，能分辨的亮度上、下限之比为1000：1，而当平均亮度较低时，该比值只有10：1。人眼的明暗感觉是相对的，但由于人眼能适应的平均亮度范围很宽，所以总的视觉范围很宽1.人眼的视觉亮度范围2.人眼的分辨力

人眼的分辨力是指人眼在一定距离上能区分开相邻两点的能力，用能区分开的最小视角之倒数表示。d—人眼能区分的两点间的最小距离，l—眼睛与这两点连线的垂直距离影响人眼分辨力的因素：

与环境照度有关：当照度太低时，只有杆状

细胞起作用，则分辨力下降，当照度太高也

无助于分辨力的提高，因为可能引起眩目。

与被观察对象的相对对比度有关：当相对对

比度小时，对象和背景亮度很接近，从而导

致分辨力下降。四、视觉适应性和对比灵敏度暗适应：当明亮的环境进行到较暗环境中，会感到

一片漆黑，过一会儿视觉才能逐渐恢复。

人眼适应暗环境这种能力称为暗适应性。

亮适应：当在黑暗里打开电灯时，很快就能分辨出

景物（包括明暗与彩色）。1.视觉适应性对比度（反差）：最大亮度与最小亮度之比2.对比灵敏度

相对对比度：最大亮度与最小亮度之差与最

小亮度之比。针对图像总体描述亮度的差异五、亮度感觉与色觉亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系。位于中心的正方形都有完全一样的亮度人眼对于某个区域感觉到的亮度并不仅仅依赖于它的强度亮度感觉的相对性给图像传输与重现带来便利：（1）重现图像的亮度不必等于实际图像的亮度，只要

保持两者的对比度不变，就能给人以真实感觉；（2）人眼不能感觉出来的亮度差别在重现图像时不必

精确地复制出来；观察下面所示两幅形状相同的目标图像，会觉得哪一个目标更亮一些？与实际亮度有无不同？简述理由。（黑色（最暗）灰度值定为0，白色（最亮）灰度值定为255）色觉：人辨别颜色的能力，包括色调、亮度、饱和度三种性质。色调反映颜色的类别、不同波长的光所呈现的颜色不同；

亮度是光作用于人眼时引起的明亮程度的感觉；

饱和度是指彩色光所呈现彩色的深浅程度或浓度三原色：蓝（445nm），绿（535nm），红（570nm)六、马赫带

当亮度发生跃变时，会有一种边缘增强的感觉，视觉上会感到亮侧更亮，暗侧更暗。这种现象称为马赫带效应。有助于增强景物的轮廓。2.2连续图像的描述连续图像的数学表达式：二维图像：单色图像：静止图像：一幅图像可以被看作是空间上各点光强度的集合f(x,y)---理想成像面坐标点（x,y）的亮度i(x,y)---所见场景的入射光量，即照度分量，由光源确定r(x,y)---物体反射光量，即反射率。由物体特性确定其中：

0<i(x，y)<∞，0<r(x，y)<1人眼看到的图像一般是由物体反射的光组成的，可看作由两个分量组成：

模拟图像

数字图像正方形点阵2.3图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

图像数字化包括采样和量化两个过程。将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

一、采样不同形状的采样孔径采样方式:采样间隔确定后，相邻像素间的位置关系，

包括有缝、无缝和重叠采样。采样孔径的形状采样方式量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。二、量化g--表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围是0-255。由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8bit量化。一幅大小为M×N、灰度级数为的图像，所需的存储空间，即图像的数据量，大小为

M×N×g（bit）例：存储一幅512*512的256级灰度图像，需要512*512*8=2097152（bit)需要多少字节（byte)？多少千字节（KB）？图像的数据量若对于M×N像素的彩色图像，可以用三个矩阵表示：[FR]M×N、[FG]M×N、[FB]M×Nji三、数字图像的表示对于M×N个像素组成的图像，1)矩阵表示方法2)向量表示ji若按行的顺序排列像素，使该图像的后一行第一个像素紧接着前一行的最后一个像素，则可将图像表示成一个列向量：其中优点：可以直接利用向量分析的有关理论和方法进

行图像处理。构成向量时，即可按行，也可按列的顺序。数字图像根据灰度级数的差异分：灰度图像和彩色图像灰度图像是指每个像素的信息同一个量化的灰度级来描述，不包含彩色信息。二值图像图像的每个像素只有两个灰度级。二值图像的像素值为0或1。例如：彩色图像

彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。各类图像的表示类别形式备注二值图像文字、线图形灰度图像普通照片彩色图像三原色多光谱图像用于遥感立体图像摄影测量、计算机视觉运动图像动态分析，视频影像制作数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。“均匀”是指采样、量化为等间隔方式。

非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间

距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。四、采样、量化参数与数字化图像间的关系采样、量化参数有哪些？采样间隔与数字化图像的关系一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。量化等级与数字化图像的关系量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，数据量大。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，图像质量变差，数据量小。

五、数字化器

数字化器必须能够将图像划分为若干像素并分别给它们地址，能够度量每一像素的灰度并量化为整数，能够将这些整数写入存储设备。1.数字化器组成A．采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分

的影响。B．图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像

上移动。C．光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮

度。D．量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。E．输出存储体：将像素灰度值存储起来。它可以是

固态存储器，或磁盘等。常用的数字化器是扫描仪、数码相机和数码摄像机。

图像数字化器的性能评价项目项目内容空间分辨率单位尺寸能够采样的像素数。由采样孔径与间距的大小和可变范围决定。灰(色)度分辨率量化为多少等级(位深度),颜色数(色深度)图像大小仪器允许扫描的最大图幅量测特征数字化器所测量和量化的实际物理参数及精度扫描速度采样数据的传输速度噪声数字化器的噪声水平(应当使噪声小于图像内的反差)其他黑白/彩色，价格,操作性能等2.数字化器的性能图像的质量1.平均亮度

2.对比度3.清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。4.分解力或分辨率像素邻域像素间的距离六、像素间的一些关系1)像素邻域对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。最常用的邻域：4邻域：N4(P)D邻域：ND(P)8邻域：N8(P)2)像素间的距离对于三个像素p,q,z,其坐标分别为如果满足以下三个条件：则称该函数为距离函数或距离度量。常用的距离函数棋盘距离欧氏距离城区距离棋盘距离欧氏距离城区距离2.82.222.22.82.21.411.42.2210122.21.411.42.22.82.222.22.8一、定义灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度级像素的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是每一灰度级出现的频率。2.4图像灰度直方图灰度直方图反映了图像的灰度分布。灰度直方图的绘制对于数字图像而言，实际就是图像灰度值概率密度函数的离散化图形。数字影像最小值最大值直方图灰度图像的直方图彩色图像的分波段直方图二、性质

只能反映图像的灰度分布规律，而不能反映图像像素的位置，即丢失了像素的位置信息

任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同图像可以有相同的直方图。不同图像具有相同的直方图直方图的可相加性：如果一幅图像由若干个不相交的区域构成，则整幅图像的直方图是这若干个区域直方图之和。三、应用①用于判断图像量化是否恰当数字化获取的图像应该利用全部可能的灰度级②用于确定图像二值化的阈值③统计图像中物体的面积当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积。计算图像的信息量（熵）表示了图像的平均信息量一般来说，一幅包含大量像元的影像，其像元亮度值应符合统计分布规律，即假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。根据直方图形态可以大致推断图像质量从直方图形态判断影像质量2.5图像的数据结构一、图像的数据结构1.组合方式组合方式是一个字长存放多个像素灰度值的方式。解压压缩组合方式图像处理能节省内存，但导致计算量增加，使处理程序复杂。2.比特面方式按比特位存取像素，即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示，形成比特面。n个比特位的灰度图像采用比特面方式存取就有n个比特面。

n-1210能充分利用内存空间，便于比特面之间的逻辑运算，但对灰度图像处理耗时多。金字塔结构是对2k×2k个像素形成的图像，构成分辨率不同的k+1幅图像的层次集合，即20×20→2k×2k。但20×20不具有反映输入图像的信息。3.分层结构由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，就能使数据表示具有分层性，其代表有锥形(金字塔)结构。4.树结构

对于一幅图像的行、列接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割。这可以用在特征提取和信息压缩等方面。5.多重图像数据存储

在获取的彩色图像（红、绿、蓝）或多波段图像中，每个像素包含着多个图像的信息。对这类图像数据的处理，以多谱图像为例，有下列三种存储方式：①逐波段存储(BSQ):分波段处理时采用；②逐行存储(BIL):行扫描记录设备采用；③逐像素存储(BIP):用于分类。逐波段存储(BSQ)逐行存储(BSQ)逐像素存储(BSQ)1）自然特征①光谱特征：同一物体对不同波长的电磁波、不同物体对同一波长电磁波具有不同的反射率②几何特征:表现为图像的空间分辨率、图像纹理结构及图像变形等。③时相特征：不同时间拍摄2.6图像的特征与噪声一、图像的特征2）人工特征

①直方图特征②灰度边缘特征③线、角点特征纹理特征：某种结构在比它更大的范围

内大致呈现重复排列图像的特征有很多，按提取特征的范围大小可分为：①局部特征在小邻域内所具有的性质，如线和边缘的强度、方向、密度和统计量(平均值、方差等)等。②全局特征整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构特征等。按特征在图像上的表现形式可分为：①点特征仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的灰度值、彩色图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)成分的值。②线特征在小邻域内所具有的性质，如线和边缘的强度、方向、密度和统计量(平均值、方差等)等。③面特征（区域特征）在