数字图像处理基础

一、物理图像的数字化

图像是一种二维的连续函数，在计算机上对图像进行处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像采样和量化的过程。空间坐标（x,y）的数字化成为图像采样，而幅值数字化成为灰度级量化。

1、图像采样：对图像空间坐标的离散化，决定了图像的空间分辨率。

示意图如下，把每个小格子模拟图像的各点亮度取出平均值，作为该小方格中点的值。每行像素为M个，每列像素为N个，图像大小为M*N个像素，f(x,y)表示点（x,y）的灰度值。

2.灰度量化：采样后所得的各项灰度值从模拟量到离散量的转换。方法包括：分层量化、均匀量化、非均匀量化。分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值分成有限多的层次；均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次。量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像出现假轮廓。

二、matlab中图像的数据类型

最常用的是double和uint8，默认情况下，matlab将图像中的数据存储为double，64位浮点数，存储量需求很大，unit8的话，图像矩阵中每个数据占用一个字节。

三、matlab中的图像类型

支持五种图像类型，索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像、多帧图像序列

1、灰度图像

2、RGB图像

3、多帧图像序列

四、块处理

1、显示块操作：将图像划分为许多互不重叠的大小为M*N的矩形快，然后逐块处理，matlab图像处理工具箱提供了分块处理的函数blkproc（）

B=blkproc(A,[M,N],Fun)

自动的将矩阵A分为M*N的互不重叠的矩阵块（不能被M和N整除的时候，就填充0），然后对每个分块按函数Fun进行处理（输入为M*N的矩阵），结果返回到B。

2.滑块邻域操作：一次运算只处理图像的一个像素，输出图像的像素值是由其对应的输入图像像素点的邻域内的像素值采用有关的运算来决定，其对应的输入图像像素点成为中心像素，其邻域为矩阵块。

五、图像质量的客观评价

1.峰值信噪比