数字图像处理-读书报告

1、数字图像处理读书报告3钱增磊摘要：本周的主要任务是接着上周所看的数字图像的基础部分。上一周主要对人眼视觉系统做了一个简单的概括，并对人眼视觉系统的成像原理以及应用了做了比较深入的探讨，对后期图像处理做了一个理论基础。本周主要是将人眼视觉系统过渡到数字图像处理系统上来，通过对电磁光谱、图像的感知和获取、图像的取样和量化以及像素间的一些基本关系来阐述数字图像处理的基础。一、讨论光和电磁能谱的元素以及它们的图像特性在1666年时，牛顿最先发现了光的奇异现象，当太阳光透过玻璃棱镜时，光由一系列不同颜色的光谱组成，一端是紫色，另一端是红色，然而这些可见光之石电磁光谱中很小的一部分。电磁波是一系列无质量的粒子以光的速度作正弦运动形成的传播，每个粒子由一定的能量，而电磁光谱是由波长、频率和能量来描述的，他们的关系可以表示为：。每一个频段的能量由公式给出，其中h为普朗克常数。我们可以看到当频段越高的波段，所携带的能量就越大。以下是不同波段携带的能量大小关系：无线波 微波 红外波 可见光 紫外光 X射线 射线所以在核辐射中，射线才是对人体伤害最严重的射线。其中在可见光中可分为六个区域，每个区域的能量关系

2、也不同：紫光 蓝光 绿光 黄光 橙色光 红光 人在不同情况下可以看到不同颜色的光，其本质的这些光是由于这些物体的反射，根据物体在不同可见光谱内呈现不同颜色，对其他颜色光谱会进行吸收，那么其他颜色就看不见了。上述就是其中一个图像特性，不同波段的光谱与携带能量以及波长的关系。另一个特性分为两类：（1）一类是针对单色光，用灰度级来描述单色光强度。（2）一类是针对彩色光，彩色光共有3个特性： A、发光强度：从光源流出能量的总量，用W表示单位； B、光通量：观察者从光源感受到的能量，用lm表示单位； C、亮度：是光感受的主观指绘子，是描述色彩感觉的参数之一。尽管电磁波能量的发射是成像的主要基础，但并不是唯一成像的方法，比如有反射声来生成紫外线图像，其他数字图像的来源主要是电子流，用于电子显微镜和合成图像中。二、数字图像的产生原理如今的两种主要成像光源：一是光照源的组合；二是能量的吸收和反射成像。对于成像的光源非常普遍，有传统的光源和非传统的光源，根据光源的性质可以分为反射和透射光源两种。根据光源的特性，我们创造了图像传感器，其基本原理是将输入的光，根据输入的电子能量与感知器材料相结合的特性，转换

3、成一个响应电压，然后将其转化成可测量的能量形式。对于单个传感器，最为熟悉的是光电二极管，由硅构成，输出的波形与光成正比，然后安装在传感器前的过滤器提升了选择能力，可以选择自己想要的光源。其原理是：将负片装在鼓上，该鼓转动提供一个一维的位移，单传感器安装在引导螺杆上，并提供垂直方向上的移动，并用一个镜子来控制发射光束到扫描图形上。其主要有两类;1、带状传感器它通过频繁地使用几何结构，在一个方向上提供成像单元，但随着带子的运动，提供了其他方向的成像（如平板扫描仪的应用），其主要应用于空中成像上，比如医疗、工业成像、3D成像等。对于3D图像，其实是由一系列经某一方向上的运动而堆叠城的很多图像，再经过重建算法进行3D建模成像。2、阵列传感器CCD阵列在照相机中应用很广泛，该种阵列可用宽带且具有敏感特性的元件制造并封装为4000*4000或者更多的稳定阵列。每个传感器的相应与投射到传感器表面的光能成正比，可是这一些应用要求在低噪声的图像中。优点：把图形能量聚集到阵列表面得到完整的图像；缺点：对这些图像要先进行减噪，减噪需要累积输入的光信号超过几分钟甚至几小时，比较费时。针对上述两种传感器的原理介

4、绍，现在来建模一个简单的图像形成模型。对于一个图像，我们定义为该图像的函数，其物理意义由图像源来决定。其中，该函数是正比于成像光源所发射的能量。该模型可由两个分量来表征：（1）入射分量，是入射到观察场景的光源总量和，取决于照射源；（2）反射分量，是场景中反射光的总量和，其中0表示全部吸收，1表示全部反射。所以有上述可组成：。三、图像的取样和量化1、概念化的取样与量化对于把连续的感知数据转换为数字形式，那么我们就需要取样与量化。在二维坐标轴上，对于横坐标的数字化就是取样，对于纵坐标的数字化便是量化，这些数字化操作都是通过选择各个机械增量的数值来完成取样，再取样处激活传感器收集数据，但由于传感器上聚焦光照点的光学设备的不完善，光点与机械位移所能达到的精细分辨率是不一致的。由上述两类的传感器，自此也有两类不同的获取图像的方法：一类是感知带获取图像，数目由在一个方向上的取样限制决定；二类是感知阵列获取图像，其数目由在两个方向上的取样限制共同决定。2、图像的矩阵表示经过取样和量化后，其结果是一个实际的矩阵，其表示方法为：被取样，共M行，N列，那么可表示为：其中每个元素就是图像单元或者像素，其建立

5、的坐标是形成间距为一个单位的网格状坐标，每个网格中心是笛卡尔积的一对元素，是所有元素对的集合，若灰度也是整数，那么数字图像将变成一个二维的整数函数。离散灰度级数应取值为2的整数次幂：；假设是等间隔的并且是区间0,L-1内的整数，当相当可观数目的像素呈现该特性时，图像具有较高的对比度，当一幅图像有灰度级时，实际上称该图像是k比特图像。3、空间和灰度级分辨率的关系取样值是决定图像空间分辨率的主要参数，灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化。他们之间的关系判定需要根据图像按主观判定质量排序，由N为横坐标，k为纵坐标的等偏爱曲线形式总结这一结果。从书上可以看出，在坐标的向上向右部分，N和k增大，图像质量越好。此刻的判断需要注意两个现象：（1）曲线现象：当图像的细节增加时，等偏爱曲线变得垂直，说明有大量细节的图只可能需要少数的灰度级；（2）k的减少导致图对比度的明显增加，产生图像质量改进后人通常感受到的视觉效果，这说明质量在空间分辨率增加的情况下，于某一段间隔内保持相同，灰度级数目在减少。4、混淆的水纹图样对于曲线之下的区域是可以用频率可变的正弦或余弦函数来表示，根据香农取样定理：以等于或

6、者大于其最高频率的2倍取样，那么就能从取样中完全复原原函数，若被亚取样，则出现混淆现象。由于只能用时间有限的取样数据去工作，所以可以选择一个选通函数去乘无限函数，这样可以把无限时间转化为时间有限函数，但其选通函数本身也有无限扩展的频率分量。所以其主要方法就是要消除混淆，可以在取样前通过模糊图像，降低引起混淆的高频分量，以此达到消除混淆的目的。5、放大和收缩数字图像放大的实质就是过采样，收缩便是欠采样，放大主要有两种方法。（1）最近领域内插法对于500*500放大为750*750，既在原始图像上放一个虚构的750*750的栅格，间隔小于1个像素，在原图像上寻找最靠近的像素，并把它的灰度值赋给栅格上的新像素，这样就完成了放大。如果对于放大整数倍，可以直接用像素复制的方法完成。优点：算法快；缺点：棋盘格效应，在高放大倍数时效应特别明显。（2）改进法双线性内插法对上述算法的改进，采用4个最邻近点的双线性内插，即通过方程来决定灰度值，代表放大图像中一点坐标所赋的灰度值。对于收缩，与放大的方法类似，采用的是行列删除的方法，用放大栅格模拟用非整数参数收缩，做灰度级最近邻域成双线性内插，然后把栅格收缩到原来规定大小，在收缩之前进行模糊处理，减小混淆效应的可能。四、图像像素间的一些基本关系1、相邻像素，对于像素P的像素坐标的相邻像素有， 记对角相邻像素，有，将上述两个共称为。2、基本性质连通性：判断准则是否满足特定的相似性准则，如灰度值是否相等，来表示连通。邻接性：定义邻接灰度值的集合，具有4邻接、8邻接、混合邻接三类，其中混合邻接是8邻接的改进，为了消除采用8邻接常常发生的二义性。区域：图像中的一个像素子集，若为连通集，则为区域。3、距离度量对于其距离的度量主要有三种：欧氏距离：，中心在半径为r的原平面；城市街区距离： ，中心在的菱形；棋盘距离：，中心在的方形。4、线性与非线性操作，其中H为线性算子，满足此算子的便是线性操作，线性算子是充分了解理论和实践结果的主要基础，非线性算子提供较好的性能，但不能很好的理解。总结：这一章的学习主要对数字图像处理的基本操作以及概念有了一个比较详尽的理解，对于数字图像的产生、以及预处理的基础有了一个很好的认识，对于下一张的图像强度转换以及空间滤波提供了基础。下一周将会开始第三章的学习。

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