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  • 数字图像处理Matlab

    万次阅读 多人点赞 2018-06-18 20:25:13
    (注:本文代码大部分可从《数字图像处理 第三版》中找到)使用软件:MATLAB R2018a学习前提:了解matlab的GUI界面的每个按钮参考资料:《数字图像处理 第三版》,CSDN博客使用初音图片P站画师uid:1589657。...

    前言:本文类似于学习笔记,所以有疑问或者有什么宝贵的建议欢迎在下方留言。(注:本文代码大部分可从《数字图像处理 第三版》中找到

    使用软件:MATLAB R2018a

    参考资料:《数字图像处理 第三版》,CSDN博客

    使用初音图片P站画师uid:1589657。

    最终实现效果:(下图)

     

     

    正文内容

        打开matlab后输入guide后弹出选择界面,新建一个GUI界面

    在左边选择自己需要按钮在界面中展出后,右键该按钮选择查看回调→Callback打开后会自动跳转到该按钮的代码块,只要在定位到的function pushbutton1_Callback代码下写要实现的功能就可以了。

    下面直接展示相关代码功能:

    (1)导入图片

    [file path]=uigetfile('*.bmp;*.jpg;*.png','请选择一幅图像');
    if file==0 warndlg('您得输入一幅图像');
    %警告对话框提示输入合法图像文件
    else
        I=imread(fullfile(path,file));
        axes(handles.axes1);
        imshow(I);title('原图像');
        handles.I=I;
    end
    %Update handles structure
    guidata(hObject,handles);

    (2)清除图片和文本框内容

    %清除视图图片
    cla(handles.axes2,'reset');  %handles.axes2为显示图片窗口,reset即清除
    % 重置清空动态txt的文字
    set(handles.edit1,'string','');  %handles.edit1为要清除文字的文本框(双击文本框可以看见tag)

    (3)关闭程序

    close

    (4)平移(用文本框实现输入数字进行平移图像)

            ①先创建一个可编辑文本框(输入水平平移的位移),然后给他添加代码

    %获取text文本框的数字,竖直平移X的数值
    global x;%定义一个x的全局变量
    x=str2num(get(hObject,'String'));

            ②先创建一个可编辑文本框(输入竖直平移的位移),然后给他添加代码

    %获取text文本框的数字,竖直平移Y的数值
    global y;
    y=str2num(get(hObject,'String'));

            ③创建一个button,给他添加代码

    global y;
    global x;
    I=handles.I;
    axes(handles.axes2);
    se=translate(strel(1),[x y]);  
    j=imdilate(I,se); 
    axes(handles.axes2);
    imshow(j);title('竖直平移后图像');

        在X和Y的文本框中输入数值,点击button后就能使图像平移了(如输入X:260;Y:90)

     

     

    (5)旋转

     

    %图像的旋转
    I=handles.I;
    a=str2num(get(hObject,'String'));
    J1=imrotate(I, a);   %设置旋转角度,实现旋转并显示
    axes(handles.axes2);
    imshow(J1);title('旋转后图像');
    guidata(hObject,handles);

    (6)镜像

    %用下拉列表实现水平镜像,垂直镜像,水平垂直镜像
    switch get(hObject,'value')   %实现下拉列表需要写改语法
    case 1
           
    case 2
             I=handles.I;
            J1=flipdim(I,2);%原图像的水平镜像
            axes(handles.axes2);
            imshow(J1);title('水平镜像');
            guidata(hObject,handles);
    case 3
             I=handles.I;
            J2=flipdim(I,1);%原图像的垂直镜像
            axes(handles.axes2);
            imshow(J2);title('垂直镜像');
            guidata(hObject,handles);
    case 4
             I=handles.I;
            J3=flipdim(I,1);%原图像的水平垂直镜像
            J4=flipdim(J3,2);
            axes(handles.axes2);
            imshow(J4);title('水平垂直镜像');
            guidata(hObject,handles);
    end

    下面就不把全部代码都写出来了,只挑选一部分出来(上面代码几乎能实现每个按钮的用法)

    (7)DCT变换

    %DCT变换(P58)
    I=handles.I;
    J=rgb2gray(I);%将图片转变为灰色图像
    axes(handles.axes2);
    imshow(J);title('原灰图像');
    K=dct2(J);%对图像做DCT变换
    axes(handles.axes3);
    imshow(log(abs(K))+1,[0,10]);title('DCT变换结果');

     

    (8)对受椒盐噪声污染的图像采用中值滤波去噪

    I=handles.I;
    I=rgb2gray(I);%转化为灰度图像
    J=imnoise(I,'salt & pepper',0.04);%对图像增加椒盐噪声,强度为0.04
    axes(handles.axes2);    %显示在axex2框中
    imshow(J); title('受椒盐噪声污染图片');
    K=medfilt2(J);          %二维中值滤波
    axes(handles.axes3);
    imshow(K);title('二维中值滤波处理后的图片');

     

    (9)彩色图像增强(分别使用RGB和HSV方法)——用下拉列表实现

    switch get(hObject,'value')
        case 1
            
        case 2
            RGB=handles.I;
            R=RGB(:,:,1);
            G=RGB(:,:,2);
            B=RGB(:,:,3);
            R1=histeq(R);
            G1=histeq(G);
            B1=histeq(B);
            RGB1=cat(3,R1,G1,B1);
            axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
            imshow(RGB1);title('RGB增强');
        case 3
            RGB=handles.I;
            R=RGB(:,:,1);
            G=RGB(:,:,2);
            B=RGB(:,:,3);
            R1=histeq(R);
            G1=histeq(G);
            B1=histeq(B);
            RGB1=cat(3,R1,G1,B1);
            [H,S,V]=rgb2hsv(R,G,B);
            V=histeq(V);
            [R2,G2,B2]=hsv2rgb(H,S,V);
            RGB2=cat(3,R2,G2,B2);
            axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
            imshow(RGB2,[]);title('HSV增强');
            C=double(RGB1)./255-RGB2;
            axes(handles.axes3);    %显示在axes3框中
            imshow(C);title('差值图像');
    end

    RGB增强:

    HVS增强:

    (10)彩色图像锐化

    代码引用了:点击打开链接

    I=handles.I;
    fb=tofloat(I);  	%将图像转化为浮点型
    lapmask=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; 	%拉普拉斯滤波模板
    fen=fb-imfilter(fb,lapmask,'replicate');
    axes(handles.axes2);
    imshow(fen);title('拉普拉斯锐化');
    function [out,revertclass] = tofloat(inputimage)
    %Copy the book of Gonzales
    identify = @(x) x;
    tosingle = @im2single;
    table = {'uint8',tosingle,@im2uint8 
             'uint16',tosingle,@im2uint16 
             'logical',tosingle,@logical
             'double',identify,identify
             'single',identify,identify};
    classIndex = find(strcmp(class(inputimage),table(:,1)));
    if isempty(classIndex)
        error('不支持的图像类型');
    end
    out = table{classIndex,2}(inputimage);
    revertclass = table{classIndex,3};
    

     

     

     

    (10)彩色图像复原

    %维纳滤波复原图像
    I=handles.I;
    len=28;
    theta=14;
    PSF=fspecial('motion',len,theta);
    blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');%读入无噪声模糊图像,并命名blurred
    len=28;
    theta=14;
    wnrl=deconvwnr(blurred,PSF,0.04);%维纳滤波复原图像
    axes(handles.axes2);
    imshow(blurred);title('由运动形成模糊图像');%显示模糊图像
    axes(handles.axes3);
    imshow(wnrl);title('维纳滤波复原图像');%显示复原图像

    (11)square膨胀

    %用square结构元素膨胀图片(用text文本框比较好)
    a=str2num(get(hObject,'String'));
    I=handles.I;
    se1=strel('square',a);
    I1=imerode(I,se1);
    axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
    imshow(I1);title('用square结构元素膨胀图片');

    这里输入了20的数值

    (12)边缘检测(使用canny算子)

    I=handles.I;
            I=rgb2gray(I);
            BW5=edge(I,'canny');%进行canny算子边缘检测,门限值采用默认值
            axes(handles.axes2);    %显示在axes2框中
            imshow(BW5,[]);title('canny算子');

     

    附上源程序:点击打开链接

    链接:https://pan.baidu.com/s/1CYnKo5SAdE-Ey6rDD-DEYQ 
    提取码:g4a5

    展开全文
  • 冈萨雷斯 数字图像处理 第三版

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    冈萨雷斯数字图像处理,第三版
  • 数字图像处理复习总结

    万次阅读 多人点赞 2019-01-03 22:19:26
    复习着感觉记不住,于是乎,有了这篇博文,如果也同样选修了数字图像处理课程的小伙伴们可以参考一哈! 纯手码字…逢考必过! 概念 采样与量化 灰度变换缓慢的景物:粗采样、细量化 有大量细节变化的图像:...

    复习着感觉记不住,于是乎,有了这篇博文,如果也同样选修了数字图像处理课程的小伙伴们可以参考一哈! 纯手码字…逢考必过!

    概念

    采样与量化

    • 灰度变换缓慢的景物:粗采样、细量化
    • 有大量细节变化的图像:细采样、粗量化
      采样不够出现马赛克;量化不够出现假轮廓

    锐化:突出灰度的过渡部分(增强图像的细节边缘和轮廓,有利于图像的处理)

    • 方法:微分法高通滤波
    • 微分法包括梯度算子法拉普拉斯算子法;高通滤波包含空域高通滤波频域高通滤波

    平滑:用于模糊处理和降低噪声

    • 例:低通滤波、均值滤波、中值滤波(属于局部处理)

    平滑和锐化
    区别:图像锐化用于增强图像边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰;图像平滑用于消除图像噪声,但也容易引起边缘的模糊
    联系:都属于图像增强,改善图像效果

    图像增强:通过某种技术有选择的突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息

    • 基于图像的灰度直方图,根据所在空间不同,分为空域和频域两种
    • 常用的彩色增强有:真彩色增强技术、假彩色增强技术、伪彩色增强技术

    一阶微分:用梯度算子来计算

    • 特点:对于亮的边,边的变化起点是正的,结束是负的;对于暗的边,结论相反;常数部分为0
    • 用途:用于检测图像中边的存在
      在这里插入图片描述

    二阶微分:用拉普拉斯算子来计算

    • 特点:二阶微分在亮的一边是负的,在暗的一边是正的。常数部分为0
    • 用途:
      • 二次导数的符号,用于确定边上像素是亮的一边还是暗的一边。
      • 0跨越,确定边的准确位置

    一阶微分算子和二阶微分算子在提取图像细节信息时有何不同?
    一阶微分算子产生较粗的边缘,二阶微分算子处理对细节有较强的响应,如细线和孤立点。二阶微分有一个过度,即从正回到负。在一幅图像中,该现象表现为双线。

    点处理

    • 例:二值化

    灰度方差:说明图像对比度(方差小,对比度小;方差大,对比度大)

    直方图均衡化:对在图像中像素的个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的。

    图像分割的结果图像为二值图像,所以通常又称为图像分割为图像的二值化处理

    腐蚀是一种消除连通域边界点,使边界向内收缩的处理
    膨胀是将与目标区域背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理

    只存在噪声的复原——空间滤波

    均值滤波器:

    • 算术均值滤波器(最简单的均值滤波器)
    • 几何均值滤波器(几何均值滤波器比算术减少了对图像的模糊)
    • 谐波均值滤波器(对于"盐"噪声较好,但不适用于"胡椒"噪声;善于处理高斯噪声)
    • 逆谐波均值滤波器

    统计排序滤波器:

    • 中值滤波器(过度重复使用可能会对图像造成模糊)
    • 最大值和最小值滤波器(对于胡椒噪声(暗,值非常低),用最大值滤波器,发现图像中最亮点非常有用;对于盐粒噪声,用最小值滤波器,发现图像中最暗点非常有用)
    • 中点滤波器
    • 修正后的阿尔法均值滤波器

    由于脉冲噪声(椒盐噪声)的存在,算术均值滤波器和几何均值滤波器没有起到良好作用;中值滤波器和阿尔法滤波器效果更好,阿尔法最好。


    共点直线群Hough变换是一条正弦曲线

    边缘检测是将边缘像元识别出来的一种图像分割技术
    细化:提取线宽为一个像元大小的中心线操作

    图像复原的关键是建立退化模型,原图像f(x,y)是通过一个系统H及加入加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x,y)的,g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)g ( x , y ) = H [ f ( x , y ) ] + n ( x , y )

    几种噪声的运用

    • 高斯噪声源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声
    • 瑞利噪声对分布在图像范围内特征化噪声有用
    • 伽马分布和指数分布用于激光成像噪声
    • 均匀密度分布作为模拟随机数产生器的基础
    • 脉冲噪声用于成像中的短暂停留中,如错误的开关

    维纳滤波(最小均方误差)通常用于复原图像,在对图像复原过程中要计算噪声功率谱图像功率谱

    彩色图像增强时,加权均值滤波处理可以采用RGB彩色模型

    马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在毛边现象

    采用幂次变换进行图像灰度变换时,若图像偏亮,那么幂次取大于1,使得处理后图像变暗;若图像偏暗,那么幂次取小于1,使得处理后图像变亮;

    高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫做高频提升滤波器

    边缘检测算子中,抗噪性能最好的是Prewitt算子

    链码:1)对于起点不一样导致结果不同,采用起点均一化,2)对于角度位置等不同导致的结果不一,采用差分(当前点值减去前一个值作为结果)


    简答

    当白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要一段时间的适应,试述发生这种现象的视觉原理?
    人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的,即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要一段时间,亮度适应级才能被改变。


    图像锐化滤波的几种方法
    1.直接以梯度值代替
    2.辅以门限判断
    3.给边缘规定一个特定的灰度级
    4.给背景规定灰度级
    5.根据梯度二值化图像


    什么是马赫带效应,如何利用这一效应对图像处理?
    原理:指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处产生的毛边现象,使图像对比度加大,增加相邻灰度级的灰度差
    增加灰度级、灰度差,达到锐化效果


    伪彩色增强和假彩色增强有何异同?
    伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像;
    假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像;

    • 主要差异:处理对象不同
    • 相同点:利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示

    什么是中值滤波,有何特点?
    中值滤波是指将当前像元的窗口(或频域)中所有像元灰度由小到大排序,中间值作为当前像元的输出值
    特点:是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊

    对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?
    椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上,图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值,所以处理效果好。因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声


    什么是直方图均衡化?
    将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图像。图像均衡化处理后,图像的直方图是平直的,即各灰度级具有相同的出现频数,那么由于灰度级具有均匀的概率分布,图像看起来就更清晰了


    图像增强的目的是什么?(灰度变换、直方图修正、图像锐化、图像平滑)
    图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。
    图像增强时,平滑和锐化具有哪些实现方法?
    平滑:领域平均法(均值滤波)中值滤波多图像平均法频域低通滤波法
    锐化:微分法高通滤波法


    简述梯度法与 Laplacian 算子检测边缘的异同点?
    答:梯度算子和 Laplacian 检测边缘对应的模板分别为
    在这里插入图片描述
    梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值点对应于边缘点;而 Laplacian 算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点。


    简述基于边缘检测的霍夫变换的原理?
    把直线上的点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题转化为计数问题


    计算题

    Sobel算子
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    直方图均衡化(离散情况、连续情况),下面这题为离散情况的

    下面这题为连续情况:
    在这里插入图片描述


    理想低通滤波器的截止频率选择不恰当时,会有很强的振铃效应。试从原理上解释振铃效应的产生原因。

    答:理想低通滤波器(频域)的传递函数为:H(u,v)={1D(u,v)D00D(u,v)>D0H ( u , v ) = \left\{ \begin{array} { l l } { 1 } & { D ( u , v ) \leq D _ { 0 } } \\ { 0 } & { D ( u , v ) > D _ { 0 } } \end{array} \right.

    滤波器半径交叉部分(侧面图):

    对应空间域(进行傅立叶反变换,为sinc函数):

    用理想低通滤波器滤波时,频域:G(u,v)=F(u,v)H(u,v)G ( u , v ) = F ( u , v ) H ( u , v )

    傅立叶反变换到时域有:g(x,y)=f(x,y)h(x,y)g ( x , y ) = f ( x , y ) * h ( x , y )

    频域相乘相当于时域作卷积。因此,图像经过理想低通滤波器后,时域上相当于原始图像与sinc函数卷积,由于sinc函数振荡,则卷积后图像也会振荡;或者说由于sinc函数有两个负边带,卷积后图像信号两侧出现“过冲现象”,而且能量不集中,即产生振铃效应。若截止频率越低,即D0越小,则sinc函数主瓣越大,表现为中心环越宽,相应周围环(旁瓣)越大。而中心环主要决定模糊,旁瓣主要决定振铃效应。因此当截止频率较低时,会产生很强的振铃效应。选择适当的截止频率,会减小振铃效应

    PS:这里的时域也就是空间域


    逆滤波时,为什么在图像存在噪声时,不能采用全滤波?试采用逆滤波原理说明,并给出正确的处理方法。

    复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波,在该方法中,用退化函数除退化图像的傅里叶变换来计算原始图像的傅里叶变换。

    F^(u,v)=G(u,v)H(u,v)=F(u,v)+N(u,v)H(u,v)\hat { F } ( u , v ) = \frac { G ( u , v ) } { H ( u , v ) }= F(u,v) + \frac { N(u,v) } { H(u,v)}

    上式说明即使知道退化函数,也不能准确地复原未退化的图像。因为噪声是一个随机函数,其傅氏变换未知。并且,实际应用逆滤波复原方法时存在病态的问题,即如果退化为零或非常小的值,则N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定复原函数的值。

    实验证明,当退化图像的噪声较小,即轻度降质时,采用逆滤波复原的方法可以获得较好的结果。通常,在离频率平面原点较远的地方数值较小或为零,因此图象复原在原点周围的有限区域内进行,即将退化图象的傅立叶谱限制在没出现零点而且数值又不是太小的有限范围内。

    也就是说,解决退化函数为零或为非常小的值的问题的一种方法是,限制滤波的频率,使其接近原点。

    逢考必过!锦鲤附体!逢考必过!锦鲤附体!逢考必过!锦鲤附体! 重要的事情说三遍!

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  • 数字图像处理 第二章 数字图像基础

    千次阅读 2020-03-12 10:26:17
    目录数字图像的存储格式数字图像分类数字图像的获取和表示数字图像的获取请简述图像的数字化过程如果想提高数字图像的质量应该怎么着手数字图像如何表示索引图像的表示人眼构造 数字图像的存储格式 计算机中的图片...

    一、数字图像的存储格式

    • 计算机中的图片按记录方式分为:
      矢量图形:用数学方法来描述,基本单元是图元,也称向量图;
      位图图像:由像素点阵组成。基本单元像素,图像又称点阵图或像素图;

    数字图像分类

    • 二值图像(黑白)
    • 灰度图像
    • 伪彩色图像
    • 真彩色图像

    二、数字图像的获取和表示

    • 图像成像模型:在这里插入图片描述

    数字图像的获取

    • 空间方向和亮度函数(幅度值)的离散化;

    请简述图像的数字化过程

    • 采样
    • 量化
    • (编码)

    如果想提高数字图像的质量应该怎么着手

    • 提高量化位数(6位,16位,32位较少)和采样率;

    数字图像如何表示

    • 二维离散函数:函数值F表示在该坐标像素的亮度值;
    • 核心问题:存储什么数据?(颜色、长宽、格式)如何合理表示?
    • 二值图像和灰度图像的表示
      灰度数组加数,图像会变亮
    • 彩色图像表示
      数字图像处理的实质是对二维矩阵进行各种运算和处理;

    索引图像的表示

    • 索引图像的颜色是预先定义好的(索引颜色)。最多256种颜色;
    • 索引图像由数据矩阵和映射矩阵(调色板)组成;

    人眼构造

    在这里插入图片描述


    3.19更新

    • 视锥体对颜色和细节的识别,数量较少;
    • 视杆体对亮度敏感,数量较多;
    • 中央凹是视网膜中直径为1.5mm的圆形凹坑;
    • 人眼分辨细节的能力与当前传感器相当;

    人眼的亮度适应能力

    在这里插入图片描述

    • 人眼亮度总的适应动态范围较大;
    • 外界光强确定后,人眼亮度适应动态范围并不大;
    • 当外界光强变化时,人眼亮度又会适应另一个小的动态范围;
    • 暗光适应比亮光慢

    视觉错觉

    在这里插入图片描述

    三、数字图像的文件格式

    常见的图像文件格式有哪些?

    BMP、PSD、JPG、PNG、PCX、TIF、GIF
    
    • JPEG
      JPEG即联合专家组。用ISO和CCITT为静态图像建立的第一个国际数字图像压缩标准;
    • BMP
      Microsoft
      不压缩,文件较大;
    • TIF
      标记图像文件格式,格式最复杂,信息完备,是目前流行的图像文件交换标准之一,TIF格式文件的设计考虑了扩展性、方便性和可修改性,跨平台,较复杂,读写时间长;
    • GIF
      图像交换文件格式,主要是为网络传输文件的一种格式(只有256色,颜色较少);
      在这里插入图片描述

    图像文件的数据构成

    • 要进行图像处理,必须了解图像文件的格式,即图像文件的数据构成;
    • 每种格式一般由不同的开发商或国际组织支持;
    • 每一种图像文件均有一个文件头,在文件头之后才是图像数据;
    • 文件头的内容一般包括:文件类型、指定文件大小、保留字;

    第一部分 位图文件头

    在这里插入图片描述
    这个结果的长度是固定的,为14个字节;

    四、色彩模型

    • 色彩模型:指的是某个三维颜色空间中的一个可见光子集,它包含某个色彩域的所有色彩。
    • 随着应用环境的不同,通常采用不同的色彩模型或者彩色空间;
    • RGB、HSL、CMYK、YUV、Lab等;

    光与色

    • 宇宙中只有两种东西:会发光的、不会发光的;
    • 发光物质的颜色:由所发出的光所决定;
    • 不发光物质的颜色:必须外来光源的照射才有颜色;
    • 一个非发光物质的颜色取决于光源与吾之光特效;
    • 同样的东西在不同的光源下呈现不同的颜色;

    RGB模型(加色系统)

    颜色可以用红绿蓝这三种波长颜色的不同的强度组合而得,就是常说的三基色原理;(电视机显示屏)
    在RGB 模型立方体中,原点所对应的颜色为黑色。

    HSI模型

    • RGB是从物理和光学角度描述颜色不同,HSI是根据视觉的主观感觉对颜色进行描述(色度、饱和度、亮度);(可用于计算机里)

    CMYK模型

    • 印刷工业上使用,它是通过颜色详见来产生其他颜色,减色合成法;
    • 原色:青色,洋红,黄色、黑色;
    • 处理图像时不常用;

    YUV模型

    • 彩色电视信号传输,将R、G、B改组成亮度信号和色度信号,Y表示亮度,U、V是色差信号;
      在这里插入图片描述

    Lab颜色模型

    Lab颜色由亮度分量L和两个色度分量ab组成;

    RGB和YUV的转换

    在这里插入图片描述

    色彩模型的应用

    • 色彩调整
    • 图像增强
    • 图像融合
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  • 数字图像数字图像处理

    千次阅读 2016-08-15 21:29:57
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    Digital Image Processing[数字图像和数字图像处理]

    数字图像就是指代表图像的矩阵。

    数字图像处理就是对图像矩阵进行各种数学运算

    在进行图像处理时需要一些数学基础,主要包括线性系统、傅立叶变换、沃尔什变换和小波变换等

     

    1.  景象:人眼所看到的外部世界。

         人类看世界的生理功能:由于光线照射到物体上,经过不发光的物体反射形成的反射光线或发光物体发出的光线射入人们的眼睛中。这些光信号在视网膜上转成神经电信号,然后神经电信号通过神经纤维传送到大脑皮层中,使人们看到外部世界

    2.  图象:记录下来的景象,是对视觉信息的记录和展现 。

         要形成一幅图像,必须有两个因素:一个是景象,另一个是电磁波。以光速传播,所以事件的成像是在瞬间进行的。电磁波与物体的相互作用决定了图像中呈现出的物体的几何形状。忧郁电磁波的波长不同,电磁波与物质的相互作用形式也不同。{γ射线区, x射线,UV, 可见光, IR, 微波, FM波 }

    根据电磁波长的不同,常采用不同的记录方式(如照相机、摄像机、X光成像等)来形成各种不同的图像。通常将图像分为两种:一种是可以为视觉系统直接感受到的图像,如照片和图画等称为可见图像;另一种是不可以为视觉系统直接感受到图像,这类图像必须经过某些数学和物理的转换才能为视觉系统所感受,如X光片等,称为不可见图像。从另一个角度,若记录的图像是随时间变化的,则称为时变图像如电影;若记录的图像是不随时间变化的,则称为静止图像如图画。

    3.  模拟图象或连续图像 (不能直接传给计算机处理)




    4.  数字图像:将连续图像进行数字化后,用一个矩阵表示的图像

     

     

    5.  数字图像处理: 用计算机对用矩阵表示的数字图像的矩阵进行各种运算。图像处理的目的是改善图像的质量,使它更便于人们观察,适合机器识别。

    通常分为两大类图像处理方式: (1)光学图像处理,它是用光学的方法对图像作某些特殊的处理。 (2)数字图像处理,它是用计算机对图像进行加工和处理,eg:image enhancement 对图像进行增强处理。这里是增强有用的信息,抑制无用的信息,从而改变图像的灰度分布,使图像更易于人们视觉系统观看。],imagerestoration对图像进行复原处理。有些图像由于在拍摄的曝光时间内,景物与照相机之间产生了相对移动,使图像模糊了,应用图像复原技术可以改善这种图像的质量],imageanalysis提取、分析和描述图像中所包含的特殊信息,如边缘提取]

     

    6.  数字图像处理系统: 能够完成图像处理和分析任务的系统。主要有:图像输入设备,执行分析与处理图像的计算机及图像处理机,输出设备及存储系统中的图像数据库等。

    数字图像处理系统与其他数据处理系统的不同之处是其庞大的数据处理量和存储量。图像处理技术是以计算机为核心的技术,因此,图像处理系统的发展是随着计算机技术的提高而发展的。从系统的层次上,数字图像处理系统可分为高、中、低三个档次。 (1)高档图像处理系统。它是采用高速芯片、适合图像处理特有规律的并行阵列图像处理机。这种系统采用多个CPU或多机结构,可以以并行或流水线的方式工作。 (2)中档图像处理工作站。它是由主控计算机和图像处理器构成。其主控机是小型机或工作站。这类系统有较强的交互处理能力,在系统环境下具有较好的再开发能力。 (3)低档的数字图像处理系统。由计算机加上图像采集部件构成,其结构简单,是一种便于普及和推广的图像处理系统。

    7图像处理硬件系统主要由图像采集系统、图像处理系统和图像输出系统三部分组成。

    (1)数字图像采集系统原始的图像数据是通过图像采集部件进入计算机的,即图像采集部件是采集原始的模拟图像数据,并将其转换成数字信号,计算机接受到图像的数字信号后,将其存入内存储区。

    (2) 数字图像处理系统在数字图像处理系统中,图像处理工作是由计算机完成的,计算机的扩展槽上插有带帧存储器的采集卡,图像处理的过程通常包含从帧存储器提取数据到计算机内存、处理内存中的图像数据和送数据回图像帧存储器三个步骤。对于直接使用内存的采集卡,则只需和内存进行数据交换,计算机的内存越大,CPU的运算速度越快,图像处理的速度也就越快。

    (3)数字图像输出系统图像的输出是图像处理的最终目的。图像输出有两种基本形式:一种是根据图像处理的结果作出判断,例如质量检测中的合格与不合格,输出不一定以图像作为最终形式,而只需作出提示供人或机器进行选择。这种提示可以是计算机屏幕信息,或是电平信号的高低,样的输出往往用于成熟研究的应用上。另一种则是以图像为输出形式,它包括中间过程的监视以及结果图像的输出。图像输出方式有屏幕输出、打印输出和视频硬拷贝输出。

     

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