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0. 數字影象處理概述

0.1 數字影象

自然界中的影象都是模擬量,而計算機只能處理數字量。因此,在使用計算機處理影象前要進行影象數字化。

0.1.1 數字影象

數字影象指能在計算機上顯示和處理的影象。可分為點陣圖和向量圖。

點陣圖:數字陣列表示; 向量圖:向量資料庫表示。

(暫時只討論點陣圖的處理)

一幅圖片可視為一個二維函式 f(x,y),f 代表該畫素點的灰度、亮度或強度。若x,y,f都是非負有限離散,則圖片為資料圖片。

0.1.2 數字影象顯示

位映像裝置。

0.1.3 數字影象的分類

根據每個畫素點攜帶的資訊不同,可分為二值影象、灰度影象、RGB影象以及索引影象等。

1.二值影象

每個畫素點僅是黑白兩種顏色之一。0(黑)1(白)

2.灰度影象

在二值影象中加入許多介於黑色和白色之間的顏色深度。每個畫素點擁有從最暗黑色到最亮的白色之間的數個灰度級(L)(離散資料決定了顏色深度是有級變化)。L的取值決定於儲存灰度級的資料型別。

3.RGB影象

紅綠藍三原色比例(每種顏色具有類似灰度級機制的成分量表示)合成顏色空間。

三種顏色一致時退化成灰度圖。

4.索引影象

RGB圖每個畫素具有三個分量,假設每個分量一個位元組長度(8),則一個畫素佔三個位元組,整張圖片將佔據大量空間。

假設有一張圖片,擁有16種顏色,則可以將16種顏色建立成一張顏色表/調色盤/顏色查詢表,即用一個二維矩陣儲存十六種顏色的RGB值,而圖片中每個元素位置,只記錄應有顏色在顏色查詢表中的偏移量(相對初始位置)/索引。那麼影象大小即可大大減小而不影響質量。

(C語言中二維陣列行向量優先排列)

0.1.4 數字影象的實質

數字影象可以是三變數離散函式,f(x,y,t),動態圖片。函式值可以是一個數值(灰度圖),也可以是一個向量(如RGB圖片)。

線性代數和矩陣論的角度看:數字影象就是一個由影象資訊組成的二位矩陣。在資料的表示和儲存上可能不是二維的。

由於隨機變化和噪聲的原因,影象在本質上是統計性的。

從線性系統的角度考慮,影象及其處理也可以表示為用狄拉克衝激公式表達的點展開函式的疊加。

0.1.5 數字影象的表示

f(y行,x列)。

0.1.6 影象的空間和灰度級解析度

1.空間解析度

每單位長度包含的畫素點數。M*N.

2.影象的灰度級/輻射劑量解析度

灰度值度量的是投射到感測器上的影象光輻射值的強度。灰度級解析度指的是灰度級數。與儲存灰度值的變數資料型別相關。

0.2數字影象處理與識別

0.2.1 從影象處理到影象識別

從數字影象處理到數字影象分析,再到影象識別技術,其核心都是對數字影象資訊的提取以及相關的輔助過程。

1. 數字影象處理

數字影象處理是指通過各種手段對原始數字影象進行加工,改善影象的外觀,對影象進行修改和增強。影象處理的輸入是來自感測器的原始影象,這個階段的影象處理往往是一種預處理步驟,為後續的影象分析和識別做準備。

2. 數字影象分析

影象分析是指對影象中感興趣的目標進行的檢測和測量,以獲得可觀的資訊。通常是將影象轉化為非影象的抽象形式,如某物體與被測者之間的距離。輸入為影象,輸出為影象特徵。

這一概念外延包括邊緣檢測,圖形分割。特徵提取,幾何測量和計數等。

3. 數字影象識別

研究影象中各目標的性質和相互聯絡,識別出目標物件的類別,理解影象的含義。

影象識別是影象分析的延伸,、根據影象分析出的影象特徵,對目標進行歸類,得出目標類別標號資訊。

三個過程是一個將所含資訊抽象化,降低資訊熵,提煉有效資料的程。

計算機圖形學與推向分析大致相反。是一個將數學描述的概念模型用影象顯示的過程。

0.3 數字影象處理的預備知識

數字影象是一組具有一定空間位置關係的畫素組成,因而具有一些度量和拓撲性質。理解畫素間的關係,包括鄰畫素、鄰接性、連通性、區域、邊界等概念,一些常見的距離度量方法,一些基本的影象操作。

0.3.1 鄰接性、連通性、區域、邊界