图像处理的基本知识.pptVIP

RGB转换到HSI 对任何3个［0， 1］范围内的R、G、B值，其对应HSI模型中的I、S、H分量的计算公式为 第30页，共82页，编辑于2022年，星期六 第31页，共82页，编辑于2022年，星期六 YIQ模型 YIQ模型是美国国家电视系统委员会（NTSC）定义的用于电视广播的颜色系统，Y代表亮度信息，I和Q表示色度，其中I表示橙～青色，Q表示其他部分颜色。 从RGB到YIQ的变换关系如下： = 第32页，共82页，编辑于2022年，星期六 3 图像模型 图像可以看作是空间各点光强度的集合: 对二维图像，可表示为： 只考虑光的能量不考虑其波长时，图像在视觉上表现为灰度图像： 式中，Vs(λ)为相对视敏函数。 第33页，共82页，编辑于2022年，星期六 考虑不同光波长的彩色效应时，图像在视觉上表现为彩色图像： 式中： 第34页，共82页，编辑于2022年，星期六 图像内容随时间变化的图像为运动图像，反之为静止图像。静止图像是本课程的重点研究内容。 图像与二维光强度函数有关，用函数f(x,y)表示。光是能量的一种形式，故： 在每天的视觉活动中，人眼看到的图像一般都是由物体反射的光组成。 f(x,y)可被看成由两个分量组成：一个分量是在所见场景的入射的光量，另一分量是场景中被物体反射的光量。这两分量被称为照射分量 第35页，共82页，编辑于2022年，星期六 分别表示为以i(x，y)和r（x，y）．因此，图像f(x,y)可表示为： i(x,y)的性质由光源确定，r(x,y)由场景中的物体特性确定。 一般将单色图像在某点的强度称为灰度，以 l 表示，其取值范围 [Lmin，Lmax] 叫作灰度范围。一般将其定义为[0,L-1]。 式中： 第36页，共82页，编辑于2022年，星期六 4 图像数字化 图像数字化是将一幅图像转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包含采样和量化两个过程。 第37页，共82页，编辑于2022年，星期六 4.1 采样 图像采样过程就是图像空间离散化的过程，即将空间上连续的图像变换成离散点的操作。也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。 由于图像是一种二维分布的信息，为了对它进行采样操作，需要先将二维信号变为一维信号，再对一维信号完成采样。具体做法是，先沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描，取出各水平线上灰度值的一维扫描。而后再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号，即先沿垂直方向采样， 再沿水平方向采样这两个步骤完成采样操作。对于运动图像（即时间域上的连续图像），需先在时间轴上采样，再沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。 第38页，共82页，编辑于2022年，星期六 采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。 取样和量化后的数字信号应尽可能代表原始的连续图像信号，且能够使取样后的离散图像信号无失真地恢夏原始信号，因此采样间隔的选取就非常重要。 采样示意图 第39页，共82页，编辑于2022年，星期六 采样间隔根据采样定理确定。设图像f(x,y)的傅立叶变换F(u,v)满足： 则当采样间隔△x和△y满足条件 时，可由采样后的图像精确重建原图像f(x,y)。 式中：uc和vc分别为在x方向和y方向的频谱宽度。 定义采样函数为： 则采样图像f(m,n)的频谱为： 第40页，共82页，编辑于2022年，星期六 对上述频谱采用低通滤波，然后通过反傅立叶变换即可求得原图像。 由采样图像重建原图像的算法为： 上式中r为插值函数，其具体形式依赖于频域中的低通滤波器的设计。 例如，若 则r(x,y)是sinc函数： 第41页，共82页，编辑于2022年，星期六 在满足采样定理的前提下，采样间隔的大小选取要依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般， 图像中细节越多，采样间隔应越小。 采样时，样点代表像元(Pixel)，它具有一定的大小和形状，和几何点有所不同。样点分布一般为周期的方形阵列、三角形阵列或六角形阵列 第42页，共82页，编辑于2022年，星期六 4.2 量化 模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。也就是说，图像量化过程是图像灰度幅值的离散化过程，即将像素灰度转换成离散的整数值的过程。 量化示意图 （a） 量化； (b) 量化为8 bit 第43页，共8