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S1=(R1,G1,B1)S2=(R2,G2,B2)S=(R1+R2,G1+G2,B1+B2)电视、监视器等设备利用加混色原理减混色:
S=1-(R1+R2),1-(G1+G2),1-(B1+B2)印刷、染织行业利用减混色原理,一、图像的光学与视觉表示,(4)亮度方程:
网赚论坛L=0.222R+0.707G+0.071B(PAL制式)L=0.299R+0.587G+0.114B(NTSC制式),一、图像的光学与视觉表示,RGB和CMY(Cyan青Magenta紫Yellow黄)色彩系统,(5)彩色系统,RGB色度空间可以比较准确的描述图像的亮度特性。
但是,RGB在数值和技术实现上有一些不利的特点,不利于物理记录和传输。
一、图像的光学与视觉表示,(5)彩色系统,YUV(PAL)彩色系统,传输彩色信号,必须传输RGB三路信号,是不经济的。
因此,通常将RGB分离成亮度和色差(U,V)信号。
因为亮度信号对人的感觉更重要,可用同一通道而把色差信号亚采样合在一路信号中传输,U=R-Y,V=B-Y。
一、图像的光学与视觉表示,(5)彩色系统YIQ(NTSC)色彩系统Y-亮度,I,Q-色调(颜色和饱和度)UV分量旋转33后的结果。
一、图像的光学与视觉表示,YCrCb彩色系统Cr=0.713U,Cb=0.564V主要是以高质量演播室为目的,CCIR601标准方案(1982)。
(5)彩色系统,注:
国际无线电咨询委员会(InternationalRadioConsultativeCommittee,CCIR),一、图像的光学与视觉表示,(6)彩色图像分类黑白图像:
图像只有明暗程度的变化而没有色彩的变化,最简单的是二值图象,只有两种灰度,如(0or1)或(0or255)。
伪彩色图像:
是指经过伪彩色处理而形成的彩色图象。
其像素值是所谓的索引值,是按照灰度值进行彩色指定的结果,其色彩并不一定忠实于外界景物的真实色彩。
假彩色图像:
是指遥感多波段图象合成的彩色图象。
真彩色图像:
是忠实于外界景色的色彩的图象,其像素一般是颜色的真实值。
一、图像的光学与视觉表示,一、图像的光学与视觉表示,一、图像的光学与视觉表示,颜色索引示意图,灰度图,伪彩色图,伪彩色,假彩色,一、图像的光学与视觉表示,主要内容,图像的光学与视觉表示图像的采集与显示图像的质量评价数字图像的数学表征数字图像的文件格式,二、图像的采集及显示,1、图像数字化器:
图像数字化器必须能够把一幅图像分为图像元素(像素)并确定每个像素的位置,测量每个像素的灰度级,将连续数据量化以产生一个整数集合。
数字化器件具备以下五个部分:
(1)采样孔:
使图像数字化器能够在整幅图像中取出独立的像素。
(2)扫描器件:
以预定的方式在图像上移动采样孔,按照顺序一一传输像素。
(3)光传感器:
通过采样孔采集每个像素的亮度,将光信号转换为电信号。
(4)转换器:
将转换器的连续输出转换为正数值,数字化部件由A/D转换电路组成。
(5)输出介质:
固态存储器,磁盘或其他的设备。
2、图像数字化器的主要参数
(1)采样尺寸
(2)图像尺寸(3)物理参数(4)灰度级别3、数字化器的组成人工光源光传感器扫描装置,二、图像的采集及显示,4.CCD与CMOS图像传感器图像传感器(imageSensor)CCD电荷耦合器件(ChargeCoupleDevice)特点:
灵敏度高,噪音小,信噪比大。
但是生产工艺复杂、成本高、功耗高。
二、图像的采集及显示,线阵CCD外形,面阵CCD外形,能在x、y两个方向都能实现电子自扫描,可以得二维图像。
4.CCD与CMOS图像传感器CMOS互补金属氧化物半导体(Complementarymetaloxidesemiconductor)特点:
集成度高、功耗低(不到CCD的1/3)、成本低。
但是噪音比较大、灵敏度较低、对光源要求高。
二、图像的采集及显示,CCD/CMOS,GeorgeSmith,WillardBoyle(1969),2009年诺贝尔物理学奖获得者,常见的数码摄像机,数码摄像机特点,记录动态影像使用小型盒式DV磁带拍摄静态图像使用专用的半导体存储卡,5.摄像机(头)工作原理,景物,图像传感器,DSP芯片,/,USB,显示器,二、图像的采集及显示,镜头,二、图像的采集及显示,6.模拟彩色视频扫描显像,注:
CRT(CathodeRayTube,阴极射线管),利用人眼的“缺陷”,把2D信号转换为1D时基信号进行显示。
研究表明,人眼视网膜上的“印象”保留40ms左右才能消失。
因此只要景象在40ms内重新出现,那么,人眼感觉就象景象没有消失一样,感觉到的是连续变化的景象。
电影每秒更新24幅,每幅图播放2次,相当于48帧/S。
由于荧光粉有“余辉效应”,信号消失后,荧光会持续一段时间后才消失,同时加上人眼的暂留作用,因此,实际要在荧光消失前再次接通信号,2D图像的每个点就象同时显示一样。
这就是CRT扫描显示原理。
主要内容,图像的光学与视觉表示图像的采集与显示图像的质量评价数字图像的数学表征数字图像的编程基础,
(1)像素(pixel)Pixel(Pictureelement),图像的最小信息单位,通常是一个整数,其大小称为像素值。
(2)灰度级(Gray-level)表示像素明暗程度的整数量称为灰度级。
(3)图像分辨率(Resolution)指组成一幅图像的像素密度,也就是图幅参数。
对同样大小的一幅图,如果组成该图的图像像素数目越多,则说明图像的分辨率越高,看起来就越逼真。
相反,图像显得越粗糙。
(4)显示分辨率指显示屏上能够显示出的像素数目。
例如,显示分辨率为640480表示显示屏分成480行,每行显示640个像素,整个显示屏就含有307200个显像点。
(5)图像深度(Bpp,Bitperpixel)指存储每个像素所用的位数,它也是用来度量图像的灰度分辨率。
三、图像的质量评价,1.几个基本术语,三、图像的质量评价,(6)灰度级与图像深度的关系1bit(位)2级2bit(位)4级8bit(位)256级24bit(位)256256256(真彩色图像)例如:
8bit灰度图的颜色数。
28=256色24bit计算机真彩色表示的颜色数目为:
224=256256256=16777216色,1.几个基本术语,一般而言,图像的质量取决于:
层次(LevelorDetail)对比度(Contrast)清晰度(Definition),三、图像的质量评价,图像的层次-Imagelevel,灰度级:
表示像素明暗程度的整数量。
例如:
像素的取值范围为0-255,就称该图像为256个灰度级的图像。
层次:
表示图像实际拥有的灰度级的数量。
具有32种不同取值的图像,可称该图像具有32个层次。
图像数据的实际层次越多,视觉效果就越好。
图像的层次-Imagelevel,对比度:
是指一幅图像中灰度反差的大小对比度=最大亮度/最小亮度,对比度-Contrast,与清晰度相关的主要因素亮度(Luminance,Intensity)对比度(Contrast)尺寸大小(Size)细微层次(Finedetail)颜色饱和度(ColorSaturation),清晰度(Definition),清晰度(Definition),清晰度-Definition,清晰度-Definition,清晰度-Definition,清晰度-Definition,主要内容,图像的光学与视觉表示图像的采集与显示图像的质量评价数字图像的数学表征数字图像的文件格式,四、数字图像的数学表征,1、数学表示连续模型:
f表示图像的灰度,(x,y)二维空间的连续变化。
离散模型:
经过采样和量化后的数字图像就是一个MN矩阵。
随机场模型把每一个像素都看成一个随机过程。
2、矩阵表示,四、数字图像的数学表征,3、图像的灰度平均值图像均值指的是一幅图像中所有像素灰度值的算术平均值,它反映图像中不同物体的平均反射强度,一般可以表示为:
四、数字图像的数学表征,4、图像灰度方差图像方差反映各像元与图像平均灰度值的总的离散程度。
是衡量一幅图像信息量大小的主要亮度指标,是图像统计特征中最重要的统计量之一。
一般可以表示为:
四、数字图像的数学表征,5、图像的熵如果一幅图像共有q种灰度级,并且出现的概率分别为p1,p2,p3,pq,则这幅图像的熵可以表示为:
对于一幅8比特(bit),有:
熵反映一幅图像信息量的多少,通常对于一幅图像进行不同方法处理时的比较与评价。
四、数字图像的数学表征,算子描述一阶微分算子,即梯度算子幅度表示:
方向表示:
常用的梯度算子如:
Robert算子,Sobel算子,Prewitt算子,四、数字图像的数学表征,算子描述在数字图像中,可以用差分近似微分,这样图像梯度可以表示为:
梯度的幅度:
四、数字图像的数学表征,锐化,算子运算实例,邻域:
在一定意义下,与该像素相邻的像素的集合。
33邻域,55邻域,4邻域N4(p),8邻域N8(p),这里:
33邻域=(x+1,y),(x,y+1),(x-1,y),(x,y-1)ND(p)=N8(p)-N4(p):
对角邻域,四、数字图像的数学表征,图像直方图的定义
(1)一个灰度级在范围0,L-1的数字图像的直方图是一个离散函数。
是图像中灰度级为的像素个数。
是第k个灰度级,k=0,1,2,L-1。
由于的增量是1,直方图可表示为:
即,图像中不同灰度级像素出现的次数。
四、数字图像的数学表征,图像直方图的定义
(2)一个灰度级在范围0,L-1的数字图像的直方图是一个离散函数:
n是图像的像素总数;
是图像中灰度级为rk的像素个数;
即,图像中不同灰度级像素出现的概率。
四、数字图像的数学表征,定义
(2)(a)使函数值正则化到0,1区间,成为实数函数。
(b)函数值的范围与象素的总数无关。
(c)给出灰度级rk在图像中出现的概率密度统计。
四、数字图像的数学表征,两种图像直方图定义的比较定义1:
定义2:
注意:
直方图仅仅描述了图像中像素的灰度级分布,但没有描述出像素的空间关系。
四、数字图像的数学表征,N,L-1,60,120,180,240,31,15,7,23,像素出现次数,像素灰度级别,四、数字图像的数学表征,直方图定义举例,直方图定义举例,p(rk),Nk,0.1,0.2,0.3,0.4,31,15,7,23,像素出现概率,像素灰度级别,四、数字图像的数学表征,较暗图像,较亮图像,直方图实例,直方图实例,直方图实例,1直方图
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