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數(shù)字圖像處理第2章-wenkub

2022-09-13 02:29:18 本頁面
 

【正文】 范圍從黑到灰 , 最后到白 。 圖像感知和獲取 用帶狀傳感器獲取圖像 只需一維掃描,就能形成二維圖像。 單色圖像在任何坐標(biāo) (x0,y0)處的強(qiáng)度為圖像在該處的灰度級 l=f(x0,y0),顯然有 可以規(guī)定灰度級范圍為[0,L1] m a xm i n LlL ?? 1 圖像取樣和量化 獲取圖像的目標(biāo)是從感知的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生數(shù)字圖像 , 但多數(shù)傳感器的輸出是連續(xù)的電壓波形 , 因此需要把連續(xù)的感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式 。 圖像的非均勻量化: 非均勻量化是依據(jù)一幅圖像具體的灰度值分布的概率密度函數(shù) ,按總的量化誤差最小的原則來進(jìn)行量化 .具體做法是對圖像中像素灰度值頻繁出現(xiàn)的灰度值范圍 ,量化間隔取小一些 ,而對那些像素灰度值極少出現(xiàn)的范圍 ,則量化間隔取大一些 . 由于圖像灰度值的概率分布函數(shù)因圖像不同而異 ,所以不可能找到可用于所有圖像的最佳非等間隔量化方法 . 圖像取樣和量化 數(shù)字圖像的表示 本書中表示數(shù)字圖像所用坐標(biāo)的約定 M,N必須為正數(shù) , 灰度 級取值為 2的整數(shù)次冪 L=2k,為 k位圖像 圖像存儲量 b=M*N*k 圖像取樣和量化 數(shù)字圖像的表示 圖像取樣和量化 空間分辨率 :由取樣值決定 , 圖像中可辨別的最小細(xì)節(jié) 。 當(dāng)沒有必要對涉及像素的物理分辨率進(jìn)行實(shí)際度量和在原始場景中分析細(xì)節(jié)等級時(shí) , 通常把大小為 M N, 灰度為 L級的數(shù)字圖像稱為 空間分辨率為 M N像素 , 灰度級為 L級的數(shù)字 圖像 。 B、對具有大量細(xì)節(jié)的圖像只需很少的灰度級數(shù)就可較好地表示。 圖像取樣和量化 圖像取樣和量化 香農(nóng)定理 : 如果一個函數(shù)以等于或大于其最高頻率的 2倍取樣,那么就能從取樣完全復(fù)原原函數(shù)。, 39。 39。 ( 2) 矢量圖的優(yōu)點(diǎn) : A、 它的文件數(shù)據(jù)量很??; B、 圖像質(zhì)量與分辨率無關(guān) , 這意味著無論將圖像放大或縮小了多少次 , 圖像總是以顯示設(shè)備允許的最大清晰度顯示 。 位圖又可以分成如下四種:二值圖像( binary image)、灰度圖像 (grayscale image)、索引顏色圖像(index color image)和真彩色圖像( true color image)。 數(shù)字圖像類型 ( 4) 索引圖像 在 RGB真彩色圖像出現(xiàn)之前 , 由于技術(shù)上的原因 , 計(jì)算機(jī)在處理時(shí)并沒有達(dá)到每像素 24位的真彩色水平 , 為此人們創(chuàng)造了索引顏色 ( 于調(diào)色板 ) 。 每一種圖像文件均有一個文件頭 , 在文件頭之后才是圖像數(shù)據(jù) 。 //保留字 WORD bfReserved2。 第二部分為位圖信息頭 BITMAPINFOHEADER, 也是一個結(jié)構(gòu): typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{ DWORD biSize。 //位平面數(shù) , 必須是 1 WORD biBitCount。 //目標(biāo)設(shè)備水平分辨率 LONG biYPelsPerMeter。 //圖像中重要的顏色數(shù),若該值為 0, 則所有的顏色都是重要的。 第三部分為調(diào)色板 (Palette), 只是對那些需要調(diào)色板的位圖文件而言的 。 // BYTE rgbRed。 對于用到調(diào)色板的位圖 , 圖像數(shù)據(jù)就是該像素顏色在調(diào)色板中的索引值 , 對于真彩色圖像 ,圖像數(shù)據(jù)就是實(shí)際的 R、 G、 B值 。 對于 256色位圖,一個字節(jié)剛好可以表示 1個像素。 依次類推 , 最后得到的是最上面一行的最右邊的一個像素 。 它是在 Web及其他聯(lián)機(jī)服務(wù)上常用的一種文件格式 , 用于超文本標(biāo)記語言 (HTML)文檔中的索引顏色圖像 。 圖像文件格式 像素間的一些基本關(guān)系 像素 p,其坐標(biāo)為 (x, y)的鄰居 像素間的一些基本關(guān)系 相鄰像素
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