精华内容
下载资源
问答
  • 2017-05-11 08:21:58

    来自百度文库:https://wenku.baidu.com/view/1038b754ad02de80d4d84073.htmlhttps://wenku.baidu.com/view/1038b754ad02de80d4d84073.html


    二、影响图像质量的参数

    CT影像质量主要依赖于两种参数,一是 与剂量相关的参数,二是 与影像处理和影像观察条件相关的参数,这两者与硬件相关。剂量相关参数有曝光因素、层厚、螺距、扫描时间和检查容积。处理参数包括视野、重建矩阵大小、重建算法和与影像观察相关的窗技术的设定。与患者剂量相关参数的影响,可通过对测试体模的测量进行量化评估。


    1、层厚
    层厚定义为 扫描野中心敏感断面的最大值处的整体宽度。它的厚度可由操作人员根据临床需要进行选择,通常位于1mm和10mm范围之间。一般来讲, 层厚越大,对比分辨力(密度分辨力)越大;层厚越小,空间分辨力越大。如果采用较大的层厚,可以减低噪声的影响,但是图像也会由于部分容积效应的影响而减低诊断信息的可靠性;如果采用较小的层厚 (如1~2mm),可以减少部分容积效应,但是噪声的影响会增大,使图像的密度分辨力下降。
    2、检查容积
    检查容积或成像容积是指检查区域的整体容积,定义为 最先和最后检查层面的最外边界。检查容积的范围取决于临床要求,通常来讲,在其他扫描参数不变的前提下, 容积值越大,患者的整体辐射剂量越高。所以,在满足诊断要求的前提下应当尽量缩小扫描容积。
    3、视野(FOV)
    视野定义为 重建图像的最大直径,它的值可由操作人员灵活选择,通常位于12~50cm的范围内。选择较小的FOV可增加图像的空间分辨力,其原因同样大小的重建矩阵,面积越小,像素尺寸就越小。FOV的选择不能仅考虑增加空间分辨力的可能性,而且需要考虑是否能够包括所有可能的病变区域。如果FOV太小,相关区域可能会从可视图像中消失。
    4、电压与电流
    一般来说,管电压可选择1-3种数值(80~140kV的范围),但是常规扫描所参照的扫描程序已经设好了相应的电压,操作人员一般不需要自行调节。除非特殊人群或者特殊要求的扫描设计(例如婴幼儿的心脏扫描)。当管电压值和层厚设定以后,图像密度分辨力的提高和噪声的降低主要依赖于X线管电流(mA)和曝光时间(s)的增加,即mAs的增加。但是mAs的增加会提高患者的辐射剂量。基于此,与临床目的相关的影像质量应在患者剂量尽可能低的情况下获得。为了获取临床信息,在需要较高信噪比的情况下,应该选择较高的摄影曝光设定值(mAs)。
    5、螺距
    在螺旋扫描中,与常规方式扫描的一个不同是产生了一个新概念:螺距, 它是球管旋转一周扫描床移动距离与准直器宽度之间的比,具体公式为:
    螺距=球管旋转360°床移动距离(mm)/准直器宽度[mm]
    螺距越大单位时间扫描覆盖距离越长。意味着在其他条件不变得前提下,只需增加螺距即可在同一扫描时间内尽可能地多增加扫描距离。同样,相同的扫描范围,也可以通过增大螺距来缩短扫描时间。螺距的增大使得同样扫描范围内的光子量减少,当螺距大于1时,噪声明显增加,密度分辨力降低,减弱了软组织的对比度。然而对骨组织影响不大,因为骨本身与周围的软组织就具有很好的对比度。螺距的增加对空间分辨力的影响极小。为了弥补这个缺陷,新的CT采用了自动电流调节功能,在增加螺距的时候,自动增加电流,这样就避免了密度分辨力的降低。
    6、重建算法
    CT影像的外观和特性在很大程序上依赖于数学算法的选择。最常使用的一种是叫做 平滑算法软组织算法),它是优秀显示血管、实质性脏器(肝、胰腺、脾、肾等)、肌肉等软组织的算法。 边缘增强算法(骨算法)使得组织边缘锐利化,因而适合用来观察骨结构和肺纹理、支气管的结构与变化。重建算法对密度分辨力和空间分辨力的影响是一对矛盾, 边缘增强算法使图像的边缘更清晰、锐利,但降低了图像的密度分辨力;平滑算法提高了密度分辨力,而边缘、轮廓表现不及边缘增强算法。两者是相互制约的,参数的优化不能同时提高密度分辨力和空间分辨力,因此在观察软组织等低对比结构时,所选参数要有利于密度分辨力的提高(软组织算法);观察骨骼、颅底、肺纹理等高对比结构时要侧重于空间分辨力的优化(骨算法)。多层螺旋CT由于 采集数据可以重复应用,同样一组采集数据,可以分别根据不同的要求,使用几种重建算法,重建出不同特点的CT图像。
    7、重建间隔
    当螺旋扫描的容积采样结束后,二维图像可以从任何一点开始重建,而且数据可以反复使用。这样就出现了一个新的概念:重建间隔。 其定义是每两层重建图像之间的间隔。例如:扫描范围为100mm,准直宽度为10mm,如果重建间隔为10mm,将获得类似常规断层扫描的10幅图像,如果重建间隔为5mm,将获得20幅10mm层厚图像,产生数据交叉重叠的图像。同样扫描范围内,重建间隔越小,重建出的图像数量越多。当然每幅图像的重建时间一样,重建间隔的增加势必增加整个图像重建的时间,即总重建时间等于重建层数乘以每层重建时间。减小重建间隔的一个优势是降低部分容积效应的影响,例如,层厚10mm,病灶直径也是10mm,重建间隔等于层厚时,一旦病灶正好落入两层之间,要么病灶被遗漏,要么病灶的显示密度不真实,可能误诊或漏诊。缩小重建间隔则会避免这种机会的发生。缩小重建间隔的另一个优点是提高MPR及三维后处理图像的质量,如果重叠30~50%,会明显改善MPR以及MIP、SSD、VR、VE等的图像质量。
    8.窗宽与窗位
    监视器上CT图像的亮度变化是以灰阶形式显示的,而数字图像中用以代表象素CT值的亮度则是人为设置的,这样在视窗技术中就出现了两个新的概念:窗宽(window width)和窗位(window level),后者又称窗水平或窗中心。 窗宽是指监视器中最亮灰阶所代表CT值与最暗灰阶所代表CT值的跨度,窗位是指窗宽上限所代表CT值与下限所代表CT值的中心值。如骨窗( 2000,400)是指最亮灰阶所代表CT值与最暗灰阶所代表CT值的差是2000个Hu,最亮设为1400Hu,最暗设为-600Hu,窗中心为400Hu。换句话说,窗宽确定所观察图像中CT值变化的跨度,窗位则决定观察变化的区域。
    要观察不同的组织或病变,必须选择适当的窗宽和窗位。窗位一般与需要显示的组织即靶结构的密度相近,这样比靶结构密度高的病变和密度低的病变都能有亮度差别而容易分辨;窗宽则以尽可能既覆盖所要观察的结构的密度变化范围,又显示正常与病变组织间最小差别为宜。在一幅图像上,可能同时需要多个视窗才能体现病变特点,因此,视窗的应用是灵活、多样的。


    三、注意解剖学标准与物理学标准的差异


    在CT检查中诊断要求所表述的影像标准有两种,即解剖学影像和物理学影像标准。解剖学影像标准包括能够显示不同正常组织之间的差别,使其能够被明确辨认;能够显示正常组织与病变组织之间的差别,以保证病变组织的检出;能够显示不同病变组织间的差别,以分析病变组织的性质。
    物理学影像标准是通过物理学方法进行测量,它们包括图像像素的噪声、低对比分辨力和空间分辨力 、线性、CT值的均匀性和稳定性、层厚和剂量参数。它是从事CT工作的单位实施的质量保证程序,以保持CT性能处在最佳状态。物理学影像标准被定义为常规检验。
    我们对图像质量的要求,更重要的是解剖学的标准。有些时候,在没有达到物理学标准的情况下,就可以满足解剖要求,此时我们没有必要过分强调物理学的标准,例如有时虽然解剖结构清晰可辨,不影响诊断,但是背景噪声较大,此时我们应当容忍适当背景噪声,以尽量降低病人的辐射剂量。有些时候则即使达到物理学标准,仍不能满足解剖学的标准要求。
    更多相关内容
  • 数字图像处理(二)—— 图像数字化特征的介绍

    前言

    本文将介绍数字图像有关的属性、特征等。对各类型文件图像进行相应了解,对数字图像的数据结构、算法形式进行介绍,明白图像噪声与特征提取

    一、图像的数字化

    图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

    在这里插入图片描述

    就是把一幅图画分割成如图的一个个小区域(像元或像素),并将各小区域灰度用整数来表示,形成一幅点阵式的数字图像。它包括采样和量化两个过程。

    像素的属性=( 位置,灰度/颜色)

    数字图像的表示

    数字图像用矩阵来描述:以一幅数字图像F左上角像素中心为坐标原点,一幅m × n的数字图像用矩阵表示为:

    在这里插入图片描述
    数字图像根据灰度级数的差异可分为:

    黑白图像、灰度图像和彩色图像

    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

    图像数字化过程

    1. 采样

    采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
    采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

    • 采样间隔:

    当对图像进行实际的抽样时,怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。图像包含何种程度的细微的深淡变化,取决于希望实际反映图像的程度(还原度)。

    • 采样孔径:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    2. 量化

    量化:将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
    一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级,用G表示。一般数字图像灰度级数 G 为 2 的整数幂,即 G = 2 𝑔 G = 2^𝑔 G=2g
    ,g 为量化 bit 数。若一幅数字图像的量化灰度级数 G = 256 = 2 8 G = 256 = 2^8 G=256=28 级,灰度值范围0-255,常称为8bit量化。

    图像数据量:一幅 M×N、灰度级数为 G 的图像所需的存储空间 M × N × g(bit)为图像数据量。

    • 数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。

    所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔方式。图像数字
    化一般采用均匀采样和均匀量化方式。

    非均匀采样是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。

    非均匀量化是对图像层次少的区域采用间隔大量化,而对图像层次丰富的区域采用间隔小量化。
    采用非均匀采样与量化,均会使问题复杂化,因此很少采用

    3. 采样与量化的作用效果

    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;
    采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差;

    下图像素数从 256×256 递减至 8×8

    在这里插入图片描述

    量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高,质量越好,但数据量大;
    量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,质量变差,会出现假轮廓现象,但数据量小。

    下图为采样间距相同时灰度级数从256逐次减少为64、16、8、4、2所得图像

    在这里插入图片描述

    图像数字化设备

    数字化器必须能够将图像划分为若干像素并分别给它们地址,能够度量每一像素的灰度并量化为整数,能够将这些整数写入存储设备。

    A.采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
    B.图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
    C.光传感器:通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。
    D.量化器:将传感器输出的连续量转化为整数值。
    E.输出存储体:将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器,或磁盘等。
    常用的数字化器是扫描仪、数码相机和数码摄像机

    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

    图像数字化器的性能评价项目
    项 目内 容
    空间分辨率单位尺寸能够采样的像素数。由采样孔径与间距的大小和可变范围决定。
    灰(色)度分辨率量化为多少等级(位深度),颜色数(色深度)
    图像大小仪器允许扫描的最大图幅
    量测特征数字化器所测量和量化的实际物理参数及精度
    扫描速度采样数据的传输速度
    噪声数字化器的噪声水平(应当使噪声小于图像内的反差)
    其他黑白/彩色,价格,操作性能

    二、数字图像处理算法的形式

    基本功能形式

    按图像处理的输出形式,图像处理的基本功能可分为三种形式。
    1)单幅图像 → 单幅图像

    在这里插入图片描述

    2)多幅图像 →单幅图像

    在这里插入图片描述

    3)单(或多)幅图像→ 数字或符号等

    在这里插入图片描述

    几种具体算法形式

    1. 局部处理

    邻域

    对于任一像素(i,j),该像素周围的像素构成的集合{(i+p,j+q),p、q取合适的整数},叫做该像素的邻域。如图。

    在这里插入图片描述

    常用的邻域如图,分别表示中心像素的4-邻域、8-邻域。

    在这里插入图片描述

    对输入图像IP(i,j)处理时,某一输出像素JP(i,j)值由输入图
    像像素(i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。这种处理称为
    局部处理。

    在这里插入图片描述
    局部处理的计算表达式为

    在这里插入图片描述

    例如 对一幅图象采用3×3模板进行卷积运算。

    在这里插入图片描述

    点处理

    在局部处理中,当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关,则称为点
    处理。

    请添加图片描述
    点处理的计算表达式为:

    在这里插入图片描述

    大局处理

    在局部处理中,输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值,这种处理称为大局处理。

    在这里插入图片描述

    大局处理计算表达式为:

    在这里插入图片描述

    2. 迭代处理

    反复对图像进行某种运算直至满足给定的条件,从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。图像的细化处理过程如图:

    在这里插入图片描述

    3. 跟踪处理

    选择满足适当条件的像素作为起始像素,检查输入图像和已
    得到的输出结果,求出下一步应该处理的像素,进行规定的处理,然后决定是继续处理下面的像素,还是终止处理。这种处理形式称为跟踪处理

    4. 窗口处理和模板处理

    对图像的处理,一般采用对整个画面进行处理,但也有只对
    画面中特定的部分进行处理的情况。这种处理方式的代表有窗口处理和模板处理。
    单独对图像中选定的矩形区域内的像素进行处理的方式叫做窗口处理

    在这里插入图片描述

    希望单独处理任意形状的区域时,可采用模板处理。
    模板:任意形状的区域;

    模板平面:一个和处理图像相同大小的二维数组,用来存储模板信息。一般是一幅二值图像;

    模板处理:边参照模板平面边对图象进行某种操作

    在这里插入图片描述

    若模板成矩形区域,则与窗口处理具有相同的效果,但窗口处理与模板处理不同之处是后者必须设置一个模板平面

    5.串行处理和并行处理

    ①串行处理
    后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果,并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。

    特点:用输入图像的第(i,j)像素邻域的像素值和输出图像(i,j)以前像素的处理结果计算输出图像(i,j)像素的值。
    处理算法要按一定顺序进行。

    ②并行处理
    对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种处理形式。

    特点:输出图像像素(i,j)的值,只用输入图像的(i,j)像素的邻域像素进行计算。各输出值可以独立进行运算

    三、图像的特征与噪声

    (一)特征提取与特征空间

    1. 图像的特征类别
      1.自然特征
      ①光谱特征
      ②几何特征
      ③时相特征
    2. 人工特征
      ①直方图特征
      ②灰度边缘特征
      ③线、角点、纹理特征

    从灰度直方图能获取图像哪些信息?

    以灰度级为横坐标,频率为纵坐标,绘制频率同灰度级的关系图就是一幅灰度图像的直方图,它反映了一幅图像中各灰度级像素出现的频率与灰度级的关系和图像灰度分布的状况;灰度直方图只能反映图像的灰度的范围和分布情況,而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息。一幅图像对应唯一的灰度直方图,反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图;明亮图像的直方图倾向于灰度值较大的右边一侧,暗图像的直方图倾向于在灰度值较小的左边一侧,对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部,对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀,因此,直方图可以反映图像的清晰程度,当直方图分布均匀时,图像最清晰。

    当直方图分布均匀时,图像最清晰

    图像的特征有很多,按提取特征的范围大小又可分为:

    ①点特征
    仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的灰度值、彩色图像中的红®、绿(G)、蓝(B)成分的值。

    ②局部特征
    在小邻域内所具有的性质,如线和边缘的强度、方向、密度和统计量(平均值、方差等)等。

    ③区域特征
    在图像内的对象物 (一般是指与该区域外部有区别的具有一定性质的区域)内的点或者局部的特征分布,或者统计量,以及区域的几何特征(面积、形状)等。

    ④整体特征
    整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构特征等

    1.特征提取

    获取图像特征信息的操作称作特征提取。它作为模式识别、图像理解或信息量压缩的基础是很重要的。通过特征提取,可以获得特征构成的图像(称作特征图像)和特征参数。

    在这里插入图片描述

    2.特征空间

    把从图像提取的m个特征量 𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑚 𝑦_1 ,𝑦_2, …,𝑦_𝑚 y1y2ym,用 m 维的向量 Y = [ 𝑦 1 𝑦 2 … 𝑦 𝑚 ] 𝑡 Y=[𝑦_1 𝑦_2 … 𝑦_𝑚]^𝑡 Y[y1y2ym]t 表示称为特征向量。另外,对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。

    在这里插入图片描述

    (二) 图像噪声

    1. 噪声种类

    ①外部噪声。如天体放电干扰、电磁波从电源线窜入系统等产生的噪声。

    ②内部噪声。系统内部产生,主要包括四种:由光和电的基本性质引起的、机械运动产生的噪声、元器件噪声、系统内部电路噪声。

    2. 噪声特征

    对灰度图像 f ( x , y ) f(x,y) f(xy) 来说,可看做二维亮度分布,则噪声可看做对亮度的干扰,用 n ( x , y ) n(x,y) n(xy) 表示。常用统计特征来描述噪声,如均值、方差(交流功率)、总功率等。

    3. 噪声的模型

    按噪声对影像的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。设 f ( x , y ) f(x,y) f(xy) 为理想图像, n ( x , y ) n(x,y) n(xy) 为噪声, 实际输出图像为 g ( x , y ) g(x,y) g(xy)

    ① 加性噪声,与图像光强大小无关
    g ( x , y ) = f ( x , y ) + n ( x , y ) g(x,y)= f(x,y)+ n(x,y) g(xy)=f(xy)+n(xy)

    ② 乘性噪声,与图像光强大小相关,随亮度大小变化而变化。
    g ( x , y ) = f ( x , y ) [ 1 + n ( x , y ) ] g(x,y)=f(x,y)[1+ n(x,y)] g(xy)=f(xy)[1+n(xy)]

    4. 图像系统常见的噪声

    ①光电管噪声
    ②摄像管噪声
    ③前置放大器噪声
    ④光学噪声

    四、图像的数据结构

    图像数字结构是指图像像素灰度值的存储方式,常用方式是将图像各像素灰度值用一维或二维数组相应的各元素加以存储

    此外,其他方式:

    1.组合方式
    2.比特面方式
    3.分层结构
    4.树结构
    5.多重图像数据存储

    1. 组合方式

    方法:一个字长存放多个像素灰度值。

    特点:节省内存,但计算量增加,处理程序复杂

    在这里插入图片描述

    2. 比特面方式

    将所有像素灰度的相同比特位用一个二维数组表示,形成比特面。n 个比特位表示的灰度图像按比特面方式存取,就得到 n 个比特面。

    特点:能充分利用内存空间,便于进行比特面之间的运算,但对灰度图像处理耗时多。

    在这里插入图片描述

    3.分层结构

    锥形结构:对 2 k × 2 k 2^k×2^k 2k×2k 个像素形成的图像,依次构成分辨率下降的 k + 1 k+1 k+1 幅图像的层次集合。

    方法:从原图像 I 0 I_0 I0 开始,依次产生行列像素数都变为1/2的一幅幅的图像 I 1 , I 2 , . . . , I k I_1, I_2, ..., I_k I1,I2,...,Ik。此时,作为图像 I i I_i Ii 的各像素的值,就是它前一个图像 I ( i − 1 ) I_(i-1) I(i1)的相应的 2×2 像素的灰度的平均值。

    优点:先对低分辨率图像进行处理,然后根据需要对高分辨率图像进行处理,可提高效率

    在这里插入图片描述

    4. 树结构

    对于如图所示的一幅二值图像的行、列接连不断地二等分,如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时,这一部分则不再分割。

    用这种方法,可以把图像用树结构(4叉树)表示。这可以用在特征提取和信息压缩等方面

    在这里插入图片描述

    5.多重图像数据存储

    对于彩色图像或多波段图像而言,每个像素包含着多个波段的信息。

    存储方式有三种:
    (1)逐波段存储,分波段处理时采用。
    (2)逐行存储,逐行扫描记录设备采用。
    (3)逐像素存储,用于分类

    在这里插入图片描述

    五、图像文件格式

    按不同的方式进行组织或存储数字图像像素的灰度,就得到不同格式的图像文件。图像文件按其格式的不同具有相应的扩展名。常见的图像文件格式按扩展名分为:RAW格式、BMP格式、TGA格式、PCX格式、GIF格式、TIFF格式等。这些图像格式都大致包含下列特征:

    (1)描述图像的高度、宽度以及各种物理特征的数据。
    (2)彩色定义
    (3)描述图像的位图数据体

    下面只对BMP格式作较详细介绍,其他格式只做简介

    1.RAW格式

    它是将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文
    件只含有图像像素数据,不含有信息头,因此,
    在读图像时,需要事先知道图像大小(矩阵大
    小)。它是最简单的一种图像文件格式。

    2.BMP格式

    由以下四个部分组成
    1)14字节的文件头;
    2)40字节的信息头;
    3)8字节的颜色定义;
    4)位图数据

    1)位图文件头BITMAPFILEHEADER
    它的结构如下:
    typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{
    WORD bfType; /*指定文件类型,必须是0x424D,即字符串“BM” */
    DWORD bfSize; /*指定文件大小 */
    WORD bfReserved1;为/*保留字 */
    WORD bfReserved2; /*保留字 */
    DWORD bfOffBits;为/*文件头到实际的位图数据的偏移字节数 * /
    }BITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER;
    该结构的长度是固定的,为14个字节 。
    2)位图信息头BITMAPINFOHEADER
    结构的长度为40个节 , 其结构如下:
    typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{
    DWORD bfSize; /* 指定这个结构的大小,为40个字节
    LONG biWidth; /*指定图像的宽度,单位是像素
    LONG biHeight; /*指定图像的高度,单位是像素;
    WORD biPlanes; /*必须是1 
    WORD biBitCount; /*指定表示颜色位数,1(黑白)8(256色)、24(真彩色)
    DWORD biCompression; /*指定是否压缩,分别为BI_RGB、BI_RLE4、BI_RLE8 
    DWORD biSizeImage; /*指定实际的位图数据占用的字节数。
    LONG biXPelsPerMeter; /*指定目标设备的水平分辨率
    LONG biYPersPerMeter; /*指定目标设备的垂直分辨率
    DWORD biClrUsed; /*指定本图像实际用到的颜色数
    DWORD biClrImportant; /*指定本图像中重要的颜色数
    }BITMAPINFOHEADER, FAR *LPBITMAPINFOHEADER; 
    
    3)palette(调色板)
    调色板实际上是一个数组 ,数组中每个元素的类型为一个
    RGBQUAD结构,占4个字节。结构定义如下:
    typedef struct tagRGBQUAD{
    BYTE rgbBlue;
    BYTE rgbGreen;
    BYTE rgbRed;
    BYTE rgbReserved;
    }RGBQUAD;
    有些位图,比如真彩色图,没有调色板。他们的位图信息头
    后直接是位图数据。
    4)位图数据
    它分两种情况:对于用到调色板的位图,图像数据就是该像
    素颜色在调色板中的索引值;对于真彩色图,图像数据就是实
    际的R、G、B值。
    
    

    a)位图是1,4,8位时,有调色板。

    在这里插入图片描述

    1. 对于2色位图,用1位就可以表示该像素的颜色,因此一个字节可以表示8个像素;

    2. 对于16色位图,用4位可以表示一个像素的颜色,所以1个字节可以表示2个像素;

    3. 对于256色位图,一个字节刚好表示一个像素;

    b) 位图是24位(真彩色)时,无调色板。

    在这里插入图片描述

    对于真彩色图,3个字节才能表示1个像素。

    3.GIF

    GIF图像是基于颜色列表的,最多支持8位。GIF
    支持在一幅GIF文件中存放多幅彩色图像,并且
    可以按照一定的顺序和时间间隔将多幅图像依次
    读出并显示在屏幕上,这样就可以形成一种简单
    的动画效果。
    GIF一般有七个数据区组成:头文件、通用调色
    板、位图数据区以及四个扩充区。

    4.TIFF文件

    TIFF图像文件主要由三部分组成:文件头、标识
    信息区和图像数据区

    展开全文
  • 图像质量评价方法介绍

    千次阅读 2019-10-26 20:12:29
    1. 背景介绍 图像是人类感知和机器模式识别的重要信息源,其质量对所获取信息的充分性和准确性起着决定性的作用。然而,图像在获取、压缩、处理、传输、显示等过程中难免会出现一定程度的失真。如何衡量图像质量、...

    1. 背景介绍

    图像是人类感知和机器模式识别的重要信息源,其质量对所获取信息的充分性和准确性起着决定性的作用。然而,图像在获取、压缩、处理、传输、显示等过程中难免会出现一定程度的失真。如何衡量图像的质量、评定图像是否满足某种特定应用要求?要解决这个问题,需要建立有效的图像质量评价体制。目前,图像质量评价从方法上可分为主观评价方法和客观评价方法,前者凭借实验人员的主观感知来评价对象的质量;后者依据模型给出的量化指标,模拟人类视觉系统感知机制来衡量图像质量。

    2. 图像质量评价的作用

    评价和指导图像编码压缩:无损压缩方法能力非常有限,主流图像编码压缩方法都是以有损压缩为主以无损压缩为辅,一方面,编码框架中每个模块的选择和参数设置都以图像质量为依据,另一方面,从H.263到H.264再到H.265,每一代标准同等质量码率降低一半,压缩性能已经十分惊人,到现在想再进一步提升压缩性能已经越来越难,图像质量评价方法也是制约因素之一。
    评价和指导图像处理算法:我们有时需要比较或选择图像处理算法,评价指标就是公平比较各种算法, IQA是部分图像处理算法的评价指标之一,如图像去雾,去噪,融合,增强等。
    动态的检测和调整图像质量的状况:例如图像和视频采集系统可以根据质量评价的结果来自动的调整系统的参数以获得最佳质量的图像和视频数据;在网络数字视频服务中我们也可以用评价模型来实时的检查当前网络上传传输图像视频的质量状况和分配数据流资源。

    3. 主观质量评价

    主观质量评分法是图像质量最具代表性的主观评价方法,它通过对观察者的评分归一化来判断图像质量。而主观质量评分法又可以分为绝对评价和相对评价两种类型。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    国际电信联盟( ITU) 提出了很多种主观评价方法的标准,最常用有三种,即双刺激损伤分级法、 双刺激连续质量分级法和单刺激连续质量分级法:

    • 双刺激损伤分级法,给定原始图像( 未失真的参考图像) 、待测图像( 有一定失真) 两组图像,对比两组图像观察出待测图像的受损情况,根据图像主观质量5 级评分表,选出待测图像的等级。
    • 双刺激连续质量分级法,同样给定两组图像,不同之处是观测者完全不知道哪个是参考图像,哪个为失真图像。观测者只需根据评分表分别对参考图像和待测图像评分。最后计算参考图像和待测图像的平均主观分值法 ( Mean Opinion Score MOS) 得分,并计算两者之差的差分主观分值法 DMOS。DMOS 越小,说明待测图像的质量越好。
    • 单刺激连续质量分级法,与绝对主观评价类似,单刺激连续质量分级法是在一定连续时间内,只观察待测图像。观察者根据评分表连续对待测图像评分,根据评分和评分时间得到待测图像的质量评价。

    为得到定量的主观评价结果, 需要设计主观评价实验, 其中包括三个步骤:

    1. 准备样本集(样本集中所包含的失真类型要全面);
    2. 由观测者对样本集的图像质量进行评价(观测者对图像质量进行评价时, 需考虑显示设备的配置、观测距离、观测者的来源、对观测者的培训、每一个观测小组的人员个数和观测图像数目、每次观测的时间以及如何对图像进行评价等方面);
    3. 对主观评价结果进行加工(由于观测者对图像的主观评价值是一个松散的分布, 为了减轻主观因素的影响, 得到一个比较稳定的结果, 需要对原始数据进行取舍:评分出界的检测、对观测者的淘汰)。评价的结果可用一定数量的观察者给出的平均分数求得。如下:
      在这里插入图片描述

    3.1 主观质量评价优缺点

    图像的主观评价方法的有点是能够真实的反映图像的直观质量,评价结果可靠,无技术障碍。但是主观评价方法也有很多缺点,比如要对图像进行多次重复实验,无法应用数学模型对其进行描述,从工程应用的角度看,耗时多、费用高,难以实现实时的质量评价。在时间应用中,主观评价结果还会受观察者的知识背景、观测动机、观测环境等因素的影响。

    3.2 质量评价数据库

    要想公正的比较各个IQA算法的性能,有必要建立一个具有各种内容和失真的图像数据集。图像质量评估的数据集也很多,但公认度最高的还是前四个,即LIVE, CSIQ, TID2008和TID2013,这些库都提供了每幅失真图像的主观评分值MOS。详情如下:
    在这里插入图片描述
    给定这些数据集,然后就可以计算平均主观评分和客观模型预测值之间的差异和相关性。 更高的相关性表明更好的模型性能。

    4. 客观质量评价

    图像质量的客观评价是根据人眼的主观视觉系统建立数学模型,并通过具体的公式计算图像的质量。相比主观评价,客观评价具有可批量处理、结果可重现的特点,不会因为人为的原因出现偏差。

    图像质量客观评价的基本目标是设计能精确和自动感知图像质量的计算模型。其终极目标是希望用计算机来代替人类视觉系统去观看和认知图像。在国际上,图像质量客观评价通常是通过测试多个影响影像质量的因素的表现,并通过计算模型获得图像质量量化值与人类主观观测值一致性的好坏来评估的。美国的Imatest和法国的DxO analyzer就是其中比较出名的图像质量客观评价系统。
    在这里插入图片描述
    Imatest和DxO analyzer有异曲同工之处,都是将影像质量评测拆分成多个测试项目,分别对每个项目进行测试、打分。两者相比,DxO analyzer的测试项目会稍微全面一些。

    无论是Imatest还是DxO analyzer,两个测试系统都是通过“测试卡+光源环境+测试软件=测试结果”的模式。通过各种各样的测试卡和光源,在实验室中模拟各种环境,再把成像结果输入软件系统,由系统自动分析,最后得出结果。

    我们都知道,我们之所以能看到东西,那是因为物品发出光或者是反射光线,所以,影像质量评测实验室往往会有两种光源:透射性和反射型。京立LLV-9300就是最为被广泛运用的光源之一,它能模仿非常多的环境亮度。

    在这里插入图片描述
    除了光源,测试卡也是非常重要的测试用具。针对不同的测试项目,测试卡也是各有不同,有的可以测试分辨率,有的可以测试MTF,有的可以测试色差……ISO 12233测试卡是测试镜头分辨率最权威测定方法,也是国际MTF成像曲线图和镜头评估的主要依据。

    在这里插入图片描述
    有人非常好奇,为什么影像质量评测需要准备这么多的测试用具,准备少一些测试卡、光源不行吗?

    我们要知道,我们准备各种测试卡和光源是为了模拟各种光照环境,以及测试产品在这些光照环境下的表现。我们永远也无法猜到用户会在什么环境下使用我们的产品,就如之前特斯拉没有考虑到用户会在阳光灿烂的时候遇到一辆白色卡车,摄像头在这种情况下失灵而发生了第一起无人驾驶车祸。所以,我们能做到的是尽可能测试产品在各种环境下的表现,争取让产品在各种环境下都表现正常。

    客观评价算法根据其对参考图像的依赖程度, 可分成三类。( 1) 全参考: 需要和参考图像上的像素点做一一对应的比较; (2)半参考: 只需要和参考图像上的部分统计特征做比较; ( 3) 无参考: 不需要具体的参考图像。其中全参考算法是研究时间最长、发展最成熟的部分。

    4.1全参考图像质量评价

    待评价图像信号的质量可以通过与原始图像信号相比之后获得的误差信号来进行质量 分析。图像质量的下降与误差信号的强弱相关。基于此,最简单的质量评价算法就是均方差(Mean Squared Error, MSE)和峰值信噪比(Peak Signal- Noise Ratio, PSNR)。

    表达式表示:
    在这里插入图片描述
    式中, R( m, n) 代表参考图像在空间位置( m, n) 的 灰度值, I( m, n) 代表失真图像在空间位置的( m,n) 的灰度值; L 为峰值信号,对于 8 位的灰度图像来说,L=255.

    虽然 MSE 和 PSNR 计算形式上非常简单,物理意义理解也很清晰,本质上没有考虑将人类视觉 系统( Human Visual System HVS) 特性引入到图像 质量评价当中来,只是单纯从数学角度来分析差异,与图像的感知质量之间没有必然联系,评价结果不太理想。

    人们基于 HVS,提出了相关图像质量评价方法。根据对 HVS 模型描述的侧重点不同,这里将图像质量评价模型归结为基于误差灵敏度评价算法基于结构相似度评价算法两类

    1) 基于误差灵敏度的图像质量评价

    HVS 模型的主要特性包括视觉非线性、多通道、对比敏感度带通、掩盖效应、多通道间不同激励的相互作用以及视觉心理特征。这些算法主要对 HVS 的底层特征进行数学建模,来仿真 HVS 特性以进行客观图像质量评价。HVS 是一个高度复杂和非线性的系统,当前对其认知仍然有限。以上各方法都基于一定的假设前提,取得了一定的效果,但也存在一些问题。

    2) 基于结构相似度的图像质量评价

    自然图像具有特定的结构,像素间有很强的从属关系,这些从属关系反映了视觉场景中的结构信息[。Wang 等人提出了基于结构失真的图像质量评价方法,称为结构相似 (SSIM)方法。该方法认为光照对于物体结构是独立的,而光照改变主要来源于亮度和对比度;所以它将亮度和对比度从图像的结构信息中分离出来,并结合结构信息对图像质量进行评价。

    基于误差灵敏度的评价方法是一种自下而上的方法,它先模拟 HVS 各部分的功能,再将其组合来实现整个 HVS;而SSIM 评价方法则试图从整体上直接模拟 HVS 抽取对象结构的人类视觉功能。

    4.2 半参考图像质量评价

    半参考评价方法只提取图像的部分信息作为参考,有传输数据量小、灵活性强的优点,且应用范围广。该方法的关键性能指标是特征提取和特征比较。通过比较提取的参考和失真图像的部分信息的误差进行图像质量评价。常见的有三种:

    1) 基于原始图像特征方法。该方法由GAO 和 Weisi 等[3]提出,是通过比较视觉敏感系数的关系实现的。首先是利用Contourlet 分解将参考图像和失真图像内视觉敏感系数提取出来,然后比较两者的视觉敏感系数。此方法与主观评价有很好的一 致性。针对不同的失真类型,关键技术是特征的 选取。

    2) 基于 Wavelet 域统计模型的方法。利用视觉感知特性,通过统计图像经小波分解后视觉感知系数在各子带中的变化情况,提出了一种基于小波分解的半参考型图像质量评价方法[4]。优点是通 用性强,对不同类型也能广泛应用。

    3) 基于数字水印方法。是由 Zhang[5]提出的 基于小波数字水印的图像质量评价方法。通过对比失真图像的水印复原率进行图像质量评价。首 先结合人类视觉系统( HVS) 的特性检测原始图像 的纹理丰富区域,获得水印嵌入指示图; 然后运用 量化参数自动调节系统确保数字水印的较好隐藏 性。优点是预测精确度、单调性和一致性方面较 好。缺点是对图片描述性并不高,评价指标不高, 应用范围有一定的限制。

    4.3 无参考图像质量评价

    无参考算法可以分为两种: 针对失真类型的算法基于机器学习的算法。这类方法的特点无需参考图像, 灵活性强。

    无参考算法中研究较多的失真类型是 jpeg 和 jpeg2000 ( 即: H. 264视频压缩标准) 压缩失真。

    基于机器学习算法不需要分析失真的原因和怎样设计特征衡量失真程度对图像质量的评价,它是直接将学到的“特征”直接作为图像质量评价的标准来进行评价的。

    4.4 评价算法应具备的性质

    图像质量评价算法应该具备以下三个特性:

    • 准确性: 主、客观评价值之间的差异较小;
    • 单调性: 客观评价值应随 主观评价值的增减而增减;
    • 一致性: 算法在测试集上表现 出的性能与其在训练集上表现的性能相近似。
      常见的2种评估指标是线性相关系数(Linear Correlation Coefficient, LCC)和秩相关系数(Spearman’s Rank Order Correlation Coefficient, SROCC)。

    LCC(或者PLCC),描述了主、客观评估之间的线性相关性,定义如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    5. 图像质量评价发展趋势

    1. 从单纯的客观评价算法转化为主客观相结合的评价算法。
    2. 半参考、无参考方法将成为主流研究对象。
    3. 随着技术的发展,如何对立体的图像进行评价也是以后要研究的另一个领域。

    6. 最后

    展开全文
  • 多媒体技术/图像数字化

    千次阅读 2019-11-29 15:28:29
    而计算机是无法接收和直接处理这些连续的模拟信号的,因此要对这些图像进行数字化,要将这些图像转化为用一系列数据表示的数字图像。这一转换过程就称为图像数字化。 所谓数字化图像,就是将图像上每个点的信息按...

    基本概念

    现实空间中,以照片或视频等形式记录的图像在亮度和颜色等信号上都是连续的,属于模拟信号,这样的图像有时也称为模拟图像。而计算机是无法接收和直接处理这些连续的模拟信号的,因此要对这些图像进行数字化,要将这些图像转化为用一系列数据表示的数字图像。这一转换过程就称为图像的数字化。
    所谓数字化图像,就是将图像上每个点的信息按某种规律(模拟/数字转换)转换成一系列二进制数的编码,即用二进制编码来表示图像信息。计算机可以对这种用编码表示的图像信息进行存储、传输和分析处理。
    图像数字化的目的是把真实的图像转换为计算机能接受的格式,并且在输出的时候,尽可能真实地还原出图像原有的面目。

    数字化过程

    图像在进行数字化的过程中,一般需要经过采样、量化和编码这三个步骤。

    采样

    计算机在处理图像模拟量时,首先就是要通过外部设备如数码相机、扫描仪等来获取图像信息,即对图像进行采样。所谓采样就是计算机按照一定的规律,对一幅原始图像的图像函数f(x,y)沿x方向以等间隔Δx采样,得到N个采集点,沿y方向以等间隔Δy采样,得到M个采集点,这样就从一幅原始图像中采集到M×N个样本点,构成了一个离散样本阵列。这个过程就是采样的过程。
    这个过程中主要的参数就是采样频率。所谓采样频率,指一秒钟内采样的次数,它反映了采样点之间的间隔大小。丢失的信息越少,采样频率越高,图像的质量越高,当然,图像的数据存储量也越大。

    量化

    采样是对图像进行离散化处理。下一步就是要对采集到的这些样本点进行数字化处理,实际上是对样本点的颜色或灰度进行等级划分,然后用多位二进制数表示出来,即对模拟图像的像素点所呈现出的特性,用二进制数据的方式记录下来。
    这个等级的划分称为样本的量化等级。量化等级是图像数字化过程中非常重要的一个参数。它描述的是每幅图像样本量化后,每个样本点可以用多少位二进制数表示,反映图像采样的质量。

    编码

    在以上两项工作完成后,就需要对每个样本点按照它所属的级别,进行二进制编码,形成数字信息,这个过程就是编码。如果图像的量化等级是256级,那么每个样本点都会分别属于这256级中的某一级,然后将这个点的等级值编码成一个8位的二进制数即可。
    数字化后得到的图像数据量十分巨大,必须采用编码技术来压缩数据量。

    常见的图像文件格式

    图像在存储时由两部分组成:图像的说明部分和图像的数据部分。图像的说明部分说明图像的格式、深度、高度、宽度和压缩方法等内容。这些内容一般存放在文件的头部,有时也会有部分内容存放在文件的尾部。图像的数据部分描述图像中每个像素的值和彩色变换表等。下面介绍几种图像的存储格式。

    BMP格式

    BMP(Bitmap)格式是独立于图像设备的一种文件格式。它是Windows系统所采用的图形文件格式,基本上所有的图像处理软件都支持这种格式。它采用位映射的方式存储像素数据,而且除了图像深度可以选择外,不采用任何压缩方式。存储数据时,图像的扫描方式按从左到右、从上到下的顺序来进行。典型的BMP图像文件由四部分组成:位图文件头数据结构,它包含BMP图像文件的类型、显示内容等信息;位图信息数据结构,它包含BMP图像的宽、高、压缩方法;彩色表;定义位图的字节阵列。

    JPEG格式

    JPEG(Joint Picture Expert Group)格式是目前静态图像中使用最为广泛的一种图像存储格式。由于JPEG格式的图像文件压缩比高,图像清晰,文件的大小比BMP格式小得多,而且基本上得到了所有图像处理软件的支持,因此使用得比较广泛。它使用的压缩算法一般就称为JPEG压缩算法,是一种以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)为基础的有损压缩算法。在压缩比为25∶1的情况下,压缩后还原得到的图像与原始图像相比较,非图像专家很难找到它们之间的区别。近年来,专家们正在制定JPEG 2000标准。

    GIF格式

    图形交换格式(Graphic Interchange Format,GIF)是CompuServe公司开发的图像文件存储格式,它以数据块为单位存储图像的相关信息。一个GIF文件由表示图形/图像的数据块、数据子块以及显示图形/图像的控制信息块组成,称为GIF数据流。它采用LZW压缩算法来存储图像数据。GIF格式有一个重要的特征就是在一个文件中可以分层存储多幅彩色图形/图像,从而在打开文件的时候可以形成动画效果。

    PNG格式

    可移植性网络图像(Portable Network Graphics,PNG)格式是一种位图文件存储格式。用它来存储灰度图像时,图像的深度可达16位,存储彩色图像时,深度可达48位,并且还可以存储16位的α通道数据。它使用的是由LZ77派生的无损数据压缩算法。目前有取代GIF和TIFF格式的趋势。

    TIFF格式

    TIFF(Tagged Image File Format)是Macintosh和PC机上使用最广泛的位图交换格式,在这两种硬件平台上移植TIFF图形、图像十分便捷。这种格式可支持跨平台的应用软件,大多数扫描仪也都可以输出TIFF格式的图像文件。该格式支持的色彩数最高可达16M种,采用的LZW压缩方法是一种无损压缩算法,支持α通道。

    TGA格式

    TGA(Tagged Graphics)是True Vision公司为其显卡开发的一种图像文件格式,创建时间较早,最高色彩数可达32bit,其中包括8bit的α通道用于显示实况电视。TGA的结构比较简单,属于一种图形、图像数据的通用格式,在多媒体领域有很大影响,是计算机生成图像向电视转换的一种首选格式。TGA图像格式最大的特点是可以做出不规则形状的图形、图像文件。该格式已经被广泛应用于PC的各个领域,在动画制作、影视合成、模拟显示等方面发挥着重要的作用。

    PSD格式

    PSD格式是Adobe公司的图像处理软件Photoshop的专用格式,它支持Photoshop提供的所有图像模式,包括多通道、多图层和多种色彩模式。实际上,它是Photoshop进行平面设计的一张“草稿图”,里面包含各种图层、通道、遮罩等多种设计的样稿,以便于下次打开文件时可以修改上一次的设计。在Photoshop所支持的各种图像格式中,PSD的存取速度比其他格式快很多,功能也很强大。

    UFO格式

    UFO格式是Ulead公司的图像处理软件PhotoImpact的专用图形格式,该格式图像文件与Adobe公司的PSD格式类似,能够完整记录所有经过PhotoImpact处理过的属性。不过在记录原理上则有些不同,UFO格式以物件来代替图层。

    RIF格式

    RIF格式是作图软件Painter的专用图形格式,处理方式和前面介绍的软件大同小异,都可以储存相当多的属性资料。Painter可以打开PSD文件,而且经过Painter处理过的PSD文件在Photoshop中通用。这样可以利用同一文件在Photoshop和Painter中交换使用。

    CDR格式

    CDR格式是绘图软件CorelDraw的专用图形文件格式。由于CorelDraw是矢量图形绘制软件,所以CDR可以记录文件的属性、位置和分页等。然而它在兼容度上比较差,因为其他图像编辑软件打不开此类文件。

    EPS格式

    EPS是Encapsulated PostScript的缩写,是跨平台的标准格式,主要用于矢量图像和光栅图像的存储。EPS格式采用PostScript语言进行描述,并且可以保存其他一些类型信息,例如多色调曲线、Alpha通道、分色、剪辑路径、挂网信息和色调曲线等,因此EPS格式常用于印刷或打印输出。向量图可以转成EPS格式,点阵图也可以转成EPS格式。Photoshop中的多个EPS格式选项可以实现印刷打印的综合控制,在某些情况下甚至优于TIFF格式。

    SWF格式

    SWF(Shock Wave Flash)格式是Macromedia公司软件Flash生成的一种动画文件格式。这是一种网络矢量图形标准,压缩率高,但需要Flash软件或插件才能播放。

    WMF格式

    WMF(Windows Metafile)格式是Microsoft Windows中常见的一种图元文件格式,用于Windows下的存储和交换,VB、MS Office、PageMaker、CorelDraw等软件都支持这种格式。WMF格式与设备无关,属于显示列表,可以很好地组织结构,可以比相应的位图小很多。它具有文件短小、图案造型化等特点,整个图形常由各个独立的组成部分拼接而成,但图形往往较粗糙。Microsoft Office的剪贴画使用的就是这个格式。

    DXF格式

    绘图互换格式(Drawing Exchange Format)是AutoCAD中的图形文件格式,它以ASCII方式储存图形,在表现图形的大小方面十分精确,用于计算机辅助设计绘图数据的交换,可被CorelDraw和3DS等大型软件调用编辑。

    搬运自:https://zh.wikibooks.org/wiki/%E5%A4%9A%E5%AA%92%E4%BD%93%E6%8A%80%E6%9C%AF/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%8C%96

    位深度

    彩色位图图像存储空间计算:每一个像素所使用的二进制位数就是“位深度”,彩色图像中一个像素的位深度一般为24。

    分辨率

    描述图像上像素点的数量,即水平像素*垂直像素。
    图像存储大小:分辨率*位深度/8

    视频容量计算

    视频容量 = 帧图像存储量(即单张图像容量)*帧频*播放时间 = 水平像素*垂直像素*每个像素色彩所占位数/8*帧频*播放时间

    视频制式

    PAL 25帧/秒(中国、欧洲)
    NTSC 30帧/秒(美国、日本)

    展开全文
  • 摘要信息化、数据化、数字化、智能化等概念层出不穷,然而业内没有的权威定义,大家众说纷纭,大有“百花齐放,百家争鸣”之势。尤其非IT专业人士,对这些概念的认知往往是非常困惑。本文将数据化、...
  • 数字图像处理简单总结

    千次阅读 2019-06-16 17:54:15
    概念与方法 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)处的幅值称为图像在该点处的强度或灰度。...采样与量化:所谓的图像数字化,是指将模拟图像经过离散...
  • 随着数字化时代的到来,各个行业的应用系统从传统私有化部署逐渐转向公有云、行业云、微服务,这种变迁给运维部门和应用部门均带来了较大的挑战。因此,企业数字化时代应用的健康诊断变得至关重要。
  • 图像参数

    千次阅读 2021-07-25 04:08:41
    电脑美术中,应用最多的就是图像图像可以分为模拟图像数字...图像参数就是指图像的各个数据,它是每个图片自己的数值信息,主要包括3个指标:图像分辨率、图像大小、图像颜色。中文名图像参数外文名Image param...
  • 数字图像处理(2)——数字图像获取

    千次阅读 2022-03-19 11:12:16
    文章目录2.1图像数字化2.1.1数字图像的表示2.1.1.1黑白图像2.1.1.2灰度图像2.1.1.3彩色图像2.1.2图像数字化过程2.1.2.1采样2.1.2.2量化2.1.2.3采样、量化参数数字化图像间的关系2.1.2.4图像数字化设备2.2图像灰度...
  • 数字图像处理——图像锐化

    千次阅读 2022-03-23 11:07:32
    主要图像锐化算法进行了介绍
  • 数字图像处理:图像采样与量化

    千次阅读 2020-09-23 16:01:26
    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...
  • 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流...
  • 数字图像模型、采样、量化

    千次阅读 2021-01-06 20:30:29
    数字图像模型、采样、量化 ...图像经过数字化转化为数字图像,它是将模拟图像信息转化为数字信息的过程,过程如图所示。在计算机中,图形由像素组成,如图中最左面部分,一幅图像被分为M*N 个方格,每个方格即为像素
  • 图像质量检测方式(传统)

    千次阅读 2021-12-06 15:40:42
    简单的来说传统的方式,现在并不知道任何对图像内容质量进行检测的无监督办法。 1,全,半参考方法 图像的某些特征与原始图像上的相同特征进行比价,比如小波变换系数的概率分布,综合多尺度几何分析,对比度敏感...
  • 图像质量检测方法方式

    千次阅读 2018-05-23 11:41:53
    本章只是简单来说说传统的,现在并不知道如何对图像内容质量进行检测的无监督办法。  . 1、全、半参考方法 图像的某些特征与原始图像的相同特征进行比较, 比如小波变换系数的概率分布、综合多尺度几何分析、对比...
  • 数字孪生的主要应用领域

    万次阅读 2022-03-08 00:00:07
    老于笔记·03.07与其取悦别人,不如快乐自己,能把困苦的生活,活出诗意,把薄情的世界活出深情,这才是本事。前言上篇文章介绍数字孪生相关的知识,自数字孪生概念提出以来,已经被广泛应用到各...
  • 智能工厂数字化落地应用技术方案

    千次阅读 2021-12-16 09:59:39
    其中,数字化工厂就是工业4.0的核心,是智能制造的基础。通过数字化将数据转变为信息,通过网络化和智能化的决策,创造更大的价值。智能制造被列为了国家“十四五”期间制造业信息化发展的方向。 智能制造全域...
  • 数字图像处理》自学笔记(一)

    千次阅读 2020-09-24 22:04:59
    学习目标:数字图像处理 学习内容: MOOC课 武汉大学 《数字图像处理》自学 https://www.icourse163.org/learn/WHU-1002332010?tid=1450249452#/learn/content?type=detail&id=1214403361 笔记: 一、绪论 1.1...
  • 数字图像处理——第八章 图像压缩

    千次阅读 2020-07-13 12:45:19
    文章目录图像压缩1 图像压缩基础1.1 编码冗余1.2 像素间冗余1.3 心理视觉冗余1.4 保真度准则2 无损压缩方法3 有损压缩方法4 图像压缩标准...数据冗余是数字图像压缩的主要问题。如果n1和n2代表两个表示相同信息的数据集
  • 数字图像处理课程设计

    千次阅读 2021-10-30 18:44:44
    数字图像处理课程设计 一、前言 《数字图像处理》是一门应用型课程,为了更巩固和掌握图像处理技术的基本技能,提高实际动手能力,并通过实际编程了解图像处理算法实现的基本原理,为今后应用图像处理技术和编程...
  • 【遥感数字图像处理】基础知识:第一章 绪论

    千次阅读 多人点赞 2020-03-21 23:01:44
    主要教学内容:遥感数字图像处理的概念和基础知识,遥感数字图像的几何处理,遥感图像的辐射校正,遥感数字图像的增强处理,遥感图像的计算机分类,遥感数字图像的分析方法,遥感图像处理软件的使用。 预备...
  • 图像质量评价概述(评估指标、传统检测方法)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-07 18:26:17
    一、概述在图像信息技术被广泛应用的情况下,对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点,因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、...
  •   图像增强(Image Enhancement)是一种基本的图像处理技术,主要是为了改善图像质量以及增强感兴趣部分,改善图像的视觉效果或使图像变得更利于计算机处理。   如曝光不足或过度的图像需要增强处理;   ...
  • 我们获得的图像难免会伴随着很多的噪声,有时会使图像质量下降;有时会干扰我们的视觉,使拍摄出的图像效果不满意;有时甚至会出现一些特殊情况,遮挡住人脸或重要物体。这时我们需要对获得的图像进行一些图像处理,...
  • 设计题目:模拟信号数字化传输系统的设计与仿真分析 内容及要求: 1.了解MATLAB/Simulink的运行环境及应用领域; 2.逐步熟悉模拟信号数字化传输系统的仿真过程,由简到难; 3.系统仿真及波形分析 (1) 模拟信号抽样...
  • 冈萨雷斯 数字图像处理各章内容总结总览

    万次阅读 多人点赞 2019-08-06 13:13:41
    第一章 绪论1 数字图像处理的主要内容(基本步骤)是什么?主要内容:图像获取、图像增强、图像复原、彩色图像处理、(小波变换)、形态学处理、分 割、识别、压缩编码。 基本步骤: 图像获取:利用电磁波不同波段的...
  • 图像降噪有哪些方法?

    千次阅读 多人点赞 2020-09-28 10:08:00
    点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理,以使处理后的图像更清晰...
  • python 读取、保存、二值、灰度化图片+opencv处理图片的方法 进行手写数字图片预测的时候碰到了这样的问题。 先说说处理图片有三种方式 一、matplotlib 二、PIL 三、opencv 一、matplotlib 1、显示图片 import ...
  • 【计算机视觉】数字图像处理(四)—— 图像增强

    千次阅读 多人点赞 2022-01-03 11:31:45
    数字图像处理(四)—— 图像增强图像增强的定义图像增强方法一、图像增强的点运算(一)灰度变换1. 线性变换2. 分段线性变换3. 非线性灰度变换对数变换指数变换(二) 直方图修整法1. 直方图均衡2. 直方图规定...
  • 主要内容: 1、空间增强 1.1 卷积增强 1.2 非定向边缘增强 1.3 聚焦分析 1.4 纹理分析 1.5 图像融合 1.6 图像锐化 2、辐射增强 2.1 查找表拉伸 2.2 直方图均衡 2.3 直方图匹配 2.4 亮度反转 2.5 雾霾去除 3 光谱...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 32,478
精华内容 12,991
关键字:

简单介绍一下影响图像数字化质量的主要参数有哪些