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  • 《(最新整理)图像采样和量化》由会员分享,可在线阅读,更多相关《(最新整理)图像采样和量化(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、完整)图像采样和量化(完整)图像采样和量化编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是...

    《(最新整理)图像采样和量化》由会员分享,可在线阅读,更多相关《(最新整理)图像采样和量化(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、完整)图像采样和量化(完整)图像采样和量化编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整)图像采样和量化)的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快 业绩进步,以下为(完整)图像采样和量化的全部内容。实验一 图像采样和量化实验内容:(1)试对lena图像分别进行4倍和16倍减采样,查看其减采样效果。(2)试将256级的lena图。

    2、像转换成128级灰度图像,64级灰度图像,32级灰度图像.实验原理:根据图像采样原理,给出图像实现图像采样的过程。实验报告要求:给出实验代码,和实验结果图,并对实验结果进行分析.4倍减采样:11111111111116倍减采样11111111附录:图像的减采样和量化clear alla=imread(D:matlab图片lena_gray。bmp);line,row=size(a);%读取图像像素%以下采样for循环可用一句代替 b(1:2:line,1:2:row);L=1;R=1;%4倍减采样for i=1:2:line;for j=1:2:row;b1(L,R)=a(i,j);R=R+1。

    3、;取原图像i列下一行的元素赋给新图像的对应位置endL=L+1;%换列R=1;从换列后的列里的第一个元素开始取元素endfigure;imshow(a); title(原图);%显示原图像figure;imshow(b1);title(4倍采样图);%显示采样后的图像16倍减采样K=1;M=1for i=1:4:line;for j=1:4:row;b2(K,M)=a(i,j);M=M+1;%取原图像i列下一行的元素赋给新图像的对应位置endK=K+1;换列M=1;%从换列后的列里的第一个元素开始取元素endfigureimshow(b2);title(16倍采样图);显示采样后的图像%量化成128级,64级,32级c=(0。5)*a;c1=floor(c);%量化成64级d=(0.25)a;d1=floor(c);量化成32级e=(0。125)a;e1=floor(e);figuresubplot(1,3,1),imshow(c1,0,127);title(128级灰度图像);subplot(1,3,2),imshow(d1,0,63);title(64级灰度图像); subplot(1,3,3),imshow(e1,0,31);title(32级灰度图像);运行结果。

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  • 图像采样和量化的含义

    万次阅读 2017-02-09 11:28:52
    图像采样: 采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像,采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲,对二维空间上连续的图像在水平垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构,所形成的微小方格...
    图像采样:
    
        采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像,采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲,对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构,所形成的微小方格称为像素点。一副图像就被采样成有限个像素点构成的集合。其中每一小方格由一个像素点代替,该像素点的RGB值是该方格点内的R,G,B值平均值代替
    量化:一个像素点用多少位来表示,位数越高,能表示的颜色越多
    文件大小计算方式=图像分辨率*图像位数/8 (单位字节)
    
    
    
    
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  • 图像采样和量化

    千次阅读 2019-09-27 11:30:15
    图像采样和量化 图像成像模型 图像采样和量化 图像数字化 •将代表图像的连续(模拟)信号转换为离散(数字) 信号的过程称为图像数字化 •步骤:采样和量化 •主要技术 成像:光信息->电信号 模数转换...

     图像的采样和量化

    图像成像模型

    图像的采样和量化

    图像数字化 •将代表图像的连续(模拟)信号转换为离散(数字) 信号的过程称为图像数字化 •步骤:采样和量化 •主要技术 成像:光信息->电信号 模数转换(A/DConverter)

    数字化(采集)设备 •基于图像采集卡或图像卡(扫描仪) •本身带有数字化部件(数码相机)

    图像的采样和量化

    关键部件:固体成像设备 •电荷耦合器件CCD(ChargeCoupledDevices)

    利用电荷存储、传送和读取方式进行工作

    特点:精确、尺寸小、灵敏度高、分辨率高 主要设备:摄象机、扫描仪、数码相机 •互补型金属氧化物半导体CMOS(Complementary Metal-Oxide-SemiconductorTransistor)

    特点:集成性好,体积更小

    主要设备:可摄像手机 •电荷注射器件CID(Charge-injectionDevices)

    对光的灵敏度低,随机访问像素

    图像采样和量化

    实例:数字化过程

    Sampling

    图像的采样

    采样(Sampling)

    •空间坐标的离散化称为空间采样,简称采样,确定 了图像的空间分辨率

    即用空间上部分点的灰度值代表图像。这些点称为采 样点

    量化(Quantization)

    •对采样点亮度(灰度)值的离散化过程。确定了图像的灰(幅) 度分辨率

    •两种量化:均匀量化、非均匀量化

    均匀量化: 将样点灰度级值等间隔分档取整,称为均匀量化

    非均匀量化: 将样点灰度级值不等间隔分档取整

    采样和量化的级数 •假定图像取M×N个采样点,对样点值进行G级分档取整 •M,N,G一般取2的整数次幂 •M=2m;N=2n;G=2k

    数字图像表示 •函数:2-D数组 f (x, y)
    •矩阵
    •矢量

    空间分辨率和灰(幅)度分辨率
    •数字图像
    •图像(水平)

    例如: 存储1幅32

    32,16个灰度级的图需要4,096 bit

    存储1幅128 128,64个灰度级的图需要98,304 bit

    存储1幅512 512,256个灰度级的图需要2,097,152 bit

    空间分辨率变化所产生的效果

    a)512×512 b)256×256 c)128×128 d)64×64 e)32×32 f)16×16
    图像质量随 N 的增加而增加

    在抽样时,若横向的像素数(列数)为M,纵 向的像素数(行数)为N,则图像总像素数为 M*N个像素。

    一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越 少,空间分辨率低,质量差,严重时出现马赛 克效应;

    采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分 辨率高,图像质量好,但数据量大

    图像灰度分辨率变化所产生的效果

    a)256 b)64 c)16 d)8 e)4 f)2 图像质量随 G ( k )的增加而 增加

    灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响

    随着灰度分辨率的降低,图像的细节信息在 逐渐损失,伪轮廓信息在逐渐增加。 图中由于伪轮廓信息的积累,图像已显现出 了木刻画的效果。由此也说明:灰度分辨率越低, 图像的视觉效果越差。

    空间和灰度分辨率同时变化

    a)256×256 ,  128 b)181×181,   64 c)128×128,   32 d)90×90,       16 e)64×64,        8 f)45×45,        4

    量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分 辨率高,图像质量好,但数据量大;

    量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率 低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数 据量小。

     

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  • 数字图像处理:图像采样量化

    千次阅读 2020-09-23 16:01:26
    1 为什么要进行图像采样量化 大多数传感器的输出是连续电压波形,为了产生一幅数字图像,需要把连续(空间坐标连续+幅值连续)的感知数据转化为数字形式,这包括两种处理:采样和量化。 采样:图像空间连续坐标的...

    1 为什么要进行图像采样与量化

    大多数传感器的输出是连续电压波形,为了产生一幅数字图像,需要把连续(空间坐标连续+幅值连续)的感知数据转化为数字形式,这包括两种处理:采样和量化。

    • 采样:图像空间连续坐标的离散化,决定图像的空间分辨率。
    • 量化:图像函数值(幅值)的数字化,决定图像的幅度(灰度级)分辨率。

    示例:

    1.1 图像采样

    对图像空间坐标的离散化,它决定了图像的空间分辨率。用一个网格把待处理的图像覆盖,然后把每一小格上模拟图像的各个亮度取平均值,作为该小方格中点的值。

    1.2 图像量化

    对图像幅度坐标的离散化,它决定了图像的幅度(灰度级)分辨率。

    1.2.1 均匀量化

    连续灰度值等间隔分层,层越多,产生的量化误差越少。

    1.2.2 非均匀量化

    • 基于视觉特性:根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方,采样间距小,否则间距大;
    • 基于统计特性:对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围,量化间隔取小一些,而对那些像素灰度值极少出现的范围,则量化间隔取大一些。基于统计特性:对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围,量化间隔取小一些,而对那些像素灰度值极少出现的范围,则量化间隔取大一些。

    2 空间分辨率和灰度分辨率

    2.1 空间分辨率

    用单位距离内可分辨的最大线对数来度量。如用黑白交替的垂线构造图形,线宽为W,黑白线对宽为2W,则单位距离内有1/2W个线对。在印刷行业,用每英寸点数来表示dpi。离开空间单位谈图像大小(如图像分辨率为1024*1024像素)没有意义。

    2.2 灰度分辨率

    用于量化灰度的比特数,如256个灰度级,则灰度分辨率为8。

    2.3 采样点个数和量化级数的关系

    • 对一幅图像,当量化级数一定时,采样点数对图像质量有着显著的影响。采样点数越多,图像质量越好; 当采样点数减少时,图上的块状效应就逐渐明显。
    • 同理,当图像的采样点数一定时,采用不同量化级数的图像质量也不一样。量化级数越多,图像质量越好,当量化级数越少时,图像质量越差,量化级数最小的极端情况就是二值图像,图像出现假轮廓。

    比如下面的图片:

    2.4 调整图像大小

    我们通常用图像内插(重采样)来调整图像的大小。

    • 下采样/收缩:行列删除
    • 上采样/放大:创建新的像素位置,对新位置上的像素赋值

    2.4.1 图像放大

    图像放大:创建新的像素位置,对新位置上的像素赋值。

    (1) 最近邻插值

    把原图中最近邻的灰度赋给每个新像素。

    • 优点:简单易行 速度快
    • 缺点: 易产生块效应/马赛克效应

    (2) 双线性插值

    用四个最近邻位置上的灰度值估计给定位置的灰度值。
    如下图,如果要对P点进行双线性插值,

    具体计算步骤:
    f(x)f(x)表示灰度值,首先在xx方向进行线性插值,得:
    f(R1)x2xx2x1f(Q11)+xx1x2x1f(Q21) f(R_1)\approx \frac{x_2-x}{x_2-x_1}f(Q_{11})+\frac{x-x_1}{x_2-x_1}f(Q_{21})
    f(R2)x2xx2x1f(Q12)+xx1x2x1f(Q22) f(R_2)\approx \frac{x_2-x}{x_2-x_1}f(Q_{12})+\frac{x-x_1}{x_2-x_1}f(Q_{22})
    然后在yy方向进行线性插:
    f(P)y2xy2y1f(R1)+xx1x2x1f(R2) f(P)\approx \frac{y_2-x}{y_2-y_1}f(R_{1})+\frac{x-x_1}{x_2-x_1}f(R_{2})
    综上,
    f(x,y)f(Q11)(x2x1)(y2y1)(x2x)(y2y)+f(Q21)(xx1)(y2y1)(xx1)(y2y)+f(Q12)(x2x1)(y2y1)(x2x)(yy1)+f(Q22)(x2x1)(y2y1)(xx1)(yy1) f(x,y)\approx\frac{f(Q_{11})}{(x_2-x_1)(y_2-y_1)}(x_2-x)(y_2-y)+\frac{f(Q_{21})}{(x-x_1)(y_2-y_1)}(x-x_1)(y_2-y)\\+\frac{f(Q_{12})}{(x_2-x_1)(y_2-y_1)}(x_2-x)(y-y_1)+\frac{f(Q_{22})}{(x_2-x_1)(y_2-y_1)}(x-x_1)(y-y_1)
    上式也可以写成如下形式:
    v(x,y)=ax+by+cxy+d v(x,y)=ax+by+cxy+d
    双线性插值:

    • 优点:比最近邻插值效果好,没有明显的块效应。
    • 缺点: 计算量比最近邻插值大,使图像细节退化。

    除了最近邻域内插、双线性插值,常用的图像内插方法还有双三次内插,这里不做介绍。

    三种图像内插方法的比较:

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  • 图像采样量化

    2020-09-13 14:36:58
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  • 数字图像处理_图像采样和量化

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