第一章 图像及其数字处理

1.1 引言 

略

1.2 数字图像处理概述

⦁ 数字图像处理的三个部件是：处理图像的计算机、图像数字化仪和图像显示设备。

⦁ 物理图像被划分为称作图像元素(picture element)的小区域，图像元素简称为像素。

⦁ 图像转化的过程称为数字化，在每个像素位置，图像的亮度被采样和量化，图像就表示成一个数字矩阵，这个数字矩阵就作为计算机处理的对象。

⦁ 每个像素具有两个属性：位置和灰度。位置（或称为地址）由扫描线内的采样点的两个坐标决定，它们又称为行和列；表示该像素位置上的亮暗程度的整数称为灰度。

1.2.1 数字图像处理的术语

⦁ 数字图像分析：将一幅图像转化为一种非图像的表示。

⦁ 数字图像处理：将一幅图像变为另一幅经过修改（改进）的图像。

⦁ 计算机图形学（computer graphic）：涉及用计算机将由概念或数学描述所表示的物体（而不是实物）进行处理和显示的过程。侧重点在于根据给定的物体描述模型、光照及想象中的摄像机进行的成像几何，生成一幅图像的过程。

⦁ 计算机视觉（computer vision）的目的是开发能够理解自然景物的系统。在机器人领域中，计算机视觉为机器人提供眼睛的功能。

⦁ 更广的意义上，我们将使用数字成像（digital imaging）这个词涵盖任何用计算机来操作与图像相关的数据的技术，包括计算机图形学、计算机视觉以及数字图像处理和分析。

⦁ 数字化(digitizing)是将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程。“转换”是非破坏性的，因原始图像未被破坏掉。数字化的逆过程是显示（display），即由一幅数字图像生成一幅可见的图像，常用的等价词有“回放”、“图像重建”、“硬拷贝”、“图像记录”。显示有两种方式：暂时的和永久的，后者产生永久的硬拷贝输出。

⦁ 扫描（scanning）指对一幅图像内给定位置的寻址，在扫描过程中被寻址的最小单位是图像元素，即像素（pixel），对摄影图像的数字化就是对胶片上一个个小斑点的顺序扫描。在不太严格的情况下，扫描也可以用作数字化的等价词。矩形扫描网格通常被称为光栅（raster）。

⦁ 采样（sampling）是指在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。采样通常是由一个图像传感器件完成，它将每个像素处的亮度转换成与其成正比的电压值。

⦁ 量化（quantization）是将测量的灰度值用一个整数表示。由于计算机数字只能处理数字，因此必须将连续的测量值转换为离散的整数。在图像传感器后面，经常跟随一个电子线路的模数转换器（ADC），将电压值转换为一个整数。

⦁ 扫描、量化和采样这三个步骤组成了称为数字化的过程，经过数字化可得到一幅图像的数字表示，即数字图像。

⦁ 对数字图像的运算（operation）可分为几类，第一类是全局运算，此类运算是对整幅图像进行相同的处理。第二类是点运算，其输出图像的每个像素的灰度值只依赖于输入图像对应点的灰度值。点运算有时被称作对比度操作或对比度拉伸。第三类是局部运算，它的输出图像上一个像素的灰度值是根据输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度值计算出来的。

⦁ 对比度（contrast）是指一幅图像中灰度反差的大小。

⦁ 噪声（noise）一般是指加法性的（也可能是乘法性的）污染。

⦁ 灰度分辨率（gray-scale resolution）是指在图像上单位幅度上包含的灰度级数。若用8比特来储存一幅数字图像，其灰度值为256.

⦁ 采样密度（samplaing density）是正在图像上单位长度包含的采样点数，采样密度的倒数是采样间距。

⦁ 放大率（magifcation）是指图像中物体与其所对应的景物中物体的大小比例关系。

1.3 哲学观点

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1.3.1 连续方法和离散方法

在设计和实现数字图像处理的运算方案时有两种观点：

人们可以把数字图像看成离散采样点的集合， 每个点具有其各自的属性。这样处理运算就是对这些离散单元的操作，就像组装一台机器就是摆弄各个部件一样。处理过程是通过说明如何对各个像素处理来进行描述的。

另一方面，我们感兴趣的图像通常源自物理世界，它们服从可用连续函数很好地描述的规律（此处不考虑量子性）。基于这种考虑，图像及其内容经常可由连续函数来更好的描述。这样，当对一个整数阵列进行操作时，人们可以以为他进行的处理步骤实际上是对暂时用数字图像表示的连续函数做的。

由于数字图像是以离散为基础的，因此一味坚持连续的观点而忽略离散这个基本特性是危险的。当处理结果和用连续函数分析的结果有显著不同时，我们称之为采样效应（sampling effect）。

由于图像对应的景物中的物体及成像的设备中用连续的函数能更好的表示，因此将思路只局限于离散数学和逻辑运算同样是不明智的。如果将数字图像方法只当成离散数学的应用，那就忽略了图像处理的主体。只有当一幅图像源于且终于数字形式时，采用离散方法才是合理的。

方法总结  现将所采用的方法总结如下：

首先，希望能够刻画对原本是连续形式的图像施行数字化后所产生的影响。第二我们所寻求的是在由模拟到数字再由数字到模拟的转换过程中，能保证感兴趣的内容不丢失或不明显损失的方法。第三，希望能够预测采样效应，在它们发生时进行识别，并能够采取有效的步骤消除它们或降低到可以容忍的地步。这样就将连续和离散的方法集成为一个更通用的方法。

在采用上述方法时，所处理的数字图像在本质上等价于他所表示的连续图像，这是因为：

⦁ 可以再任何时候采取适当的图像显示或打印过程恢复成它原有的连续图像；

⦁ 可以采用数字的方法实现由原来的等价的物理过程才能产生的效果。

在上述条件下，可以再每一步并且方便的时候自由的选择用连续还是离散的分析方法，因为它们导致同样的结果。

1.3.2 图像间的对应

图像处理的整个过程：

1.4 数字图像处理的实践

这门技术需要均衡地用到数学、光学和计算机技术诸方面的知识、以及直觉和常识。

1.4.1 数字图像处理的基本要求

对一个有效的通用图像处理系统来说应满足以下要求：

⦁ 硬件必须合适所要解决的问题。

⦁ 需要高质量的设备。

⦁ 图像分析需要高质量的图像数字化设备，图像处理则还需要高质量的图像显示设备。

⦁ 当面向通用处理时，软件系统应允许用简单且逻辑性强的方式通过菜单选择进行处理和分析。

⦁ 图像处理库应保持其丰富性。

⦁ 程序库应具有可扩展性，方便加入新的程序模块，从而是系统能力不断增强。