文档介绍：第三章数字图象的表征
图象的表征
采样
量化
图象的数据结构
数字图象转换与输入设备
数字图象输出设备
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数字图象处理演示稿纪玉波制作(C)

为了对图象施以有效的处理,就要了解图象的内在特性。同时,为了方便地处理图象,用适当的数字模型去表征图象的特性也是十分必要的。在图象处理中常用的数字表征法有两种,一种是确定性的,一种是统计性的。用确定性的图象表征法可方便地研究图象的点的性质,而用统计表征法可用统计平均参数反映图象的特性。
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物体→
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当用数学方法描述一幅图象时,常着重考虑它的点的性质。例如,一幅图象可以被看成是空间各个座标点上强度的集合。它的最普遍的数学表达式为
I=f(x,y,z,,t)
其中,x、y、z是空间坐标,
是波长,
t是时间,
I是图象点的光强度。
对静态图象,t为常数。
对单色图象,为常数。
对平面图象, z为常数。
例如,对于静态平面单色图象,其数学表达式可以简化为:
I=f(x,y)
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上面式子所表示的图象是多种多样的,要想对图象信息进行明确地分类也并非容易。只能就图象处理中常见的图象信息加以简单地分类。
在数字图象处理中所涉及到的是一些最普通类型的图象。它们的突出特点是都具有特殊的统计特性,并且有专门的应用。从这个基点出发可做如下比较明快的分类:TV型的自然风景,这是一种常见的图象;空间摄影照片和地球资源探测图片,这类图象构图不明显;电子显微镜照片和标准显微镜照片,这是一类在冶金学、医学及石油探测等都很感兴趣的一类照片;文本,这是指一些打印、印刷或手写的记号图象;图样,它们通常就是简单地由线段和图形构成的单色二值图象;专用图象,这一类图象大多是用特殊技术得到的图象,例如,X射线照片、红外热象、超声波图象等等。
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一般的图象(即模拟图象)是不能直接用数字计算机来处理的。为使图象能在数字计算机内进行处理,首先必须将各类图象(如照片,图形,X光照片等等)转化为数字图象。
所谓将图象转化为数字图象或图象数字化,。
把图象分割成象素的方法可以是多种多样的,如图所示。即每个象素所占小区域可以是正方形的,六角形的或三角形的。与之相对应的象素所构成的点阵则分别为正方形网格点阵、正三角形网格与正六角形点阵。上述各象素分割方案中,正方形网格点阵是实际常用的。
对一个正方形点阵,若任一象素沿水平与垂直方向上与相邻象素间距为1,则该象素沿斜线方向上的间距为
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采样

采样就是把在时间上和空间上连续的图象转换成为离散的采样点(即象素)集的一种操作。由于图象是一种二维分布的信息,为要对它完成抽样操作,就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,按一定间隔以上到下顺序地沿水平方向直线扫描的方式,取出各水平行上浓淡(灰度)值的一维扫描线。而后再对该一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。即先沿垂直方向抽样,再沿水平方向抽样两步完成采样操作。对于运动图象(即时间域的连续图象),还需先在时间轴上采样,即先在时间轴上采样,再沿画面垂直方向采样,最后再沿画面水平方向上抽样这样三步完成采样操作。
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若采样结果每行(即横向)象素为M个,每列(即纵向)象素为N个,则整幅图象大小为M×N个象素。
在进行采样时,采样点间隔的选取是一个非常重要的问题。它决定了采样后的图象忠实地反映原图象的程度。或者说,采样间隔大小的选取要根据原图象中包含何种程度的细微浓淡变化来确定。一般来说,图象中细节越多,则抽样间隔应越小。根据一维采样定理,若一维信号g(t)最大频率为ω,若用T≤1/2ω为间隔进行抽样后,则根据抽样结果g(i,T)i=…-1,0,1…能完全恢复g(t)。
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