数字图像处理课件.ppt

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1、数字图像处理第1页，此课件共41页哦陈雷霆图像描述 对图像进行分割后，将图像分成了若干个区域，包括不同特征的物体和背景，其中可能包含某些形状，如长方形、圆、曲线及任意形状的区域。分割完成后，下一步就是用数据、符号、形式语言来表示这些具有不同特征的小区，这就是图像描述。以特征为基础进行区别或分类是计算机理解景物的基础。图像区域的描述可以分为对区域本身的描述和区域之间的关系、结构进行描述。这些描述包括对线、曲线、区域、几何特征等各种形式的描述，是图像处理的基础技术。第2页，此课件共41页哦陈雷霆v 区域边界的描述 区域的描述往往依赖于边界的描述，离散图像的边界描述用连通的像素来表示，我们先看看连通

2、的定义。像素的邻接和连通 相邻像素及编码定义定义 一个像素的4 4邻接邻接像素包括它的上下左右四个像素，如上图中的编码为0,2,4,6的四个像素。而8 8邻接邻接像素则为它的所有8个像素。(a)(b)(c)(d)邻接和连通：(a)4邻接；(b)8邻接；(c)八连通边界；(d)四连通边界 第3页，此课件共41页哦陈雷霆定义定义 像素集合P称为n-连通连通(n=4,8)区域，如果对于任意两个P中的像素p和q，满足 p和q是n-邻接像素，或者存在P的子集合p1,p2,pk，pi和pi+1是n-邻接，i=1,k1。在上图中，(c)的阴影部分像素构成八连通边界，(d)的阴影部分像素构成四连通边界。有了连

3、通和连通域的概念，才能对分割出的区域描述其边界。距离 距离是描述边界长度走向以及分割出的区域内图像像素之间关系的重要几何参数，也是相似性的重要测度。记d(x,y)为像素x和y之间的距离，它应该满足以下条件：当且仅当x=y时，d(x,y)0；d(x,y)d(y,x)；),(),(),(zxdzydyxd满足这三个条件的距离有多种定义方法。第4页，此课件共41页哦陈雷霆v 设p1(x1,y1),p2(x2,y2)为图像中的两像素，则几种常用的距离定义为：欧氏距离：22122121)()(),(yyxxppde街区距离：212121),(yyxxppdcb棋盘距离：212121,max),(yyxx

4、ppdch而切削距离和八角距离是对欧氏距离的逼近。(a)棋盘距离 (b)街区距离 (c)欧氏距离 不同的距离定义，其描述的区域大小、形状不同。如p为常数，满足d(p,x)t的x构成的区域 第5页，此课件共41页哦陈雷霆v 边界线的描述 设R为物体区域，其n-连通边界可以定义为R的非n-连通内部点，记边界为B(R)，则：)(,)(RpNRppRB其中N(p)为p的n-邻接像素集合。区域边界一般用定向的相继各像素坐标来表示，比如左手方向的坐标序列，就是视背景区域为平面，物体区域为建筑物，然后用左手接触建筑物前进，然后回到出发点。边界链码 以8-连通边界为例，边界链码从一个任意选择的边界点开始，这个

5、点有八个相邻点，其中至少有一个是边界点。边界链码为从当前点到下一个边界点的相邻方向编码。这八个相邻方向可以0到7来表示。这样一个物体的边界便可以用一个起始点的坐标和一个方向编码的序列来表示。第6页，此课件共41页哦陈雷霆用边界链码来表示一个物体，我们就可以只用一个起始点的(x,y)坐标和每个边界点3-bit的存储量，程序可以一个记录来存贮一个物体的信息，这个记录包括物体的标识、周长（边界点数）以及边界链码。从边界链码还可以直接计算出物体的大小和形状特征等信息。用四连通或八连通来表示边界，对有些边界就会有的误差，曲线的斜率并不只限于八个方向。要降低误差，可以增加离散图像的采用率。这种方法的极限情

6、况就是用边界曲线的沿走向的长度l为横坐标，沿边界走向的每个瞬间与x轴的夹角为纵坐标的曲线描述法。边界链码是一个较为节省存储空间的方法是，这是因为物体由它的边界所定义，它的内点的坐标信息并不需要记录。边界链码还利用了物体边界是连通路径的事实。第7页，此课件共41页哦陈雷霆v 线条的描述 曲线的拟合 NiyxpPiii,1),(边界顺序点集 用下述多项式曲线来拟合这些边界点：nnxaxaxaaxy210)(并以平方差准则，即使下式平方误差最小2)(iixyy0ia令 可以得到n个方程的联立方程组，解得各个系数。此外还有B样条拟合 第8页，此课件共41页哦陈雷霆区域的描述 v 区域的线段编码表示区域

7、的线段编码示意图区域的线段编码的算法说明：从第100行开始扫描到有物体所占的一条图像数据，到102行，扫描到有两个物体，第103行扫描到的一条线段与物体1和物体2在上一行的线段有重合部分，于是将两个物体合并合并为一个物体（物体2所占线段全部标识标识为物体1的线段），继续扫描到107行，发现没有物体数据与物体1的前一行数据线段重合，物体1的扫描结束，继续其它物体的检测直到全图扫描完毕。J 线段的编码和区域的边界描述可以互相转换。第9页，此课件共41页哦陈雷霆v 矩描述子J 矩描述子类似于力学的求质量、重心、转动惯量等，具有不受平移、旋转等影响的优点。u 矩的定义设二维连续图像的灰度分布为f(x,

8、y)，定义(p+q)阶矩为 ,2,1,0,),(qpdxdyyxfyxmqppqJ 可以证明，若f(x,y)分段连续且在x-y平面有限区域内有非零值，则各阶矩都存在，唯一地被f(x,y)确定，反之亦然。u(p+q)阶中心矩中心矩,2,1,0,),()()(qpdxdyyxfyyxxqppq00010010/mmymmx第10页，此课件共41页哦陈雷霆u 矩的离散形式 xyqppqyxfyxm),(xyqppqyxfyyxx),()()(中心矩：u 规格化中心矩把中心矩再用零阶中心矩来规格化，叫做规格化中心矩，2/)(,/qprrpqpqpq第11页，此课件共41页哦陈雷霆u 3阶矩 20102

9、03032102030300102021020200122011212110202111212101111101000002323,22220ymmymxmmxmmymmxmmxmymxmmymxmymmymm第12页，此课件共41页哦陈雷霆022012112022024)(20321212303)(3)3(20321212304)()(2032121230032103212032121230123012205)()(3)(3)(3)()(3()(4)()()(03211230112032121230022062032121230032103212032121230123030127)()(3

10、)(3()(3)()(3(u 不变矩 C 这些不变矩是由M.H.Hu在1962年导出的。它们描述分割出的区域具有对平移、旋转和尺寸大小不变的性质。实验说明尺寸变一倍、镜像、旋转45及2，不变矩变化极小。为了使矩描述子与大小、平移、旋转无关，可以用二阶和三阶规格化中心矩导出七个不变矩：第13页，此课件共41页哦陈雷霆彩色图像处理v 传统图像处理的范畴：灰度图像处理v 人眼对于彩色的观察和处理是一种生理和心理现象，其机理还没有完全搞清楚，因而对于彩色的许多结论都是建立在实验基础之上的。v 人眼对于彩色的观察和处理是一种生理和心理现象，其机理还没有完全搞清楚，因而对于彩色的许多结论都是建立在实验基础

11、之上的。v 颜色模型线性感知的，如HSI颜色空间；非线性感知的，如在计算机上通常采用的RGB三颜色模型设备依赖之分：RGB空间是一个依赖于显示设备的彩色空间；1.CIE L*a*b色标体系是一个不依赖于显示设备的颜色空间。v 各种不同的颜色模型之间可以通过数学方法互相转换。第14页，此课件共41页哦陈雷霆颜色模型 v 可见光 电磁波波长范围很大，但是只有波长在400760nm这样很小范围内的电磁波，才能使人产生视觉，感到明亮和颜色。把这个波长范围内的电磁波叫可见光。v 三原色1931年，国际照明委员会（CIE）规定用波长为700nm、546.1nm和435.8nm的单色光作为红（R）、绿（G）

12、、蓝（B）三原色。任意彩色的颜色方程为：0,)()()(BGRF、是红、绿、蓝三色的混合比例，一般称为三色系数。所谓颜色模型指的是某个三维颜色空间中的一个可见光子集。它包含某个色彩域的所有色彩。任何一个色彩域都只是可见光的子集，任何一个颜色模型都无法包含所有的可见光。第15页，此课件共41页哦陈雷霆RGB颜色模型 v RGB颜色模型是三维直角坐标颜色系统中的一个单位正方体白(1,1,1)蓝(0,0,1)品红(1,0,1)青(0,1,1)绿(0,1,0)黄(1,1,0)红(1,0,0)黑(0,0,0)RGB颜色模型示意图在正方体的主对角线上，各原色的量相等，产生由暗到亮的白色，即灰度。（0，0，

13、0）为黑，（1，1，1）为白，正方体的其他6个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。RGB颜色模型构成的颜色空间是CIE原色空间的一个真子集。RGB颜色模型通常用于彩色阴极射线管和彩色光栅图形显示器。RGB三原色是加性原色。第16页，此课件共41页哦陈雷霆CMY颜色模型 CMY颜色模型是以红、绿、蓝三色的补色青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）为原色构成的颜色模型。CMY颜色模型常用于从白光中滤去某种颜色，故称为减色原色空间。CMY颜色模型对应的直角坐标系的子空间与RGB颜色模型对应的子空间几乎完全相同。青=白-红 黄=白-蓝 品红=白-绿 绿=白-红-蓝 黑=白-红-绿-

14、蓝 红=白-绿-蓝 蓝=白-红-绿 CMY在原色的减色效果示意图 第17页，此课件共41页哦陈雷霆v RGB和CMY颜色模型的区别第18页，此课件共41页哦陈雷霆HSV颜色模型 H S V 1.0 黄 红(0o)品红 0.0 绿(120o)青 蓝(240o)HSV色彩模型示意图v HSV（Hue，Saturation，Value）颜色模型则是面向用户的 在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180o，圆锥的顶面对应于V=1，它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1三个面，故所代表的颜色较亮。色度H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于角度，绿色对应于角度120o，蓝色对应于角度240o。在圆

15、锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0，V=1，H无定义，代表白色。第19页，此课件共41页哦陈雷霆v HSV颜色模型具有以下的优点 符合人眼对颜色的感觉。当采用RGB（或者CMY）颜色模型时，改变某一颜色的属性，比如改变色调就必须同时改变R、G、B（或者C、M、Y）三个坐标；而采用HSV颜色模型时只需改变H坐标。也就是说，HSV颜色模型中的三个坐标是独立的。HSV颜色模型构成的是一个均匀的颜色空间，采用线性的标尺，彩色之间感觉上的距离与HSV颜色模型坐标上点的欧几里德距离成正比。第20页，此课件共41页哦陈雷霆CIE（国际照明委员会）颜色模型 CIE颜色模型包括一

16、系列颜色模型，这些颜色模型是由国际照明委员会提出的，是基于人的眼睛对RGB的反应，被用于精确表示对色彩的接收。这些颜色模型被用来定义所谓的独立于设备的颜色。它能够在任何类型的设备上产生真实的颜色，例如：扫描仪、监视器和打印机。这些模型被广泛地使用，因为它们很容易被用于计算机，描述颜色的范围。CIE的模型包括：CIE XYZ,CIE L*a*b和 CIE YUV等。v 设备无关性：v CIE颜色模型的提出v CIE颜色模型的类型第21页，此课件共41页哦陈雷霆CIE XYZ XYZ三刺激值的概念是以色视觉的三元理论为根据的，它说明人眼具有接受三原色(红、绿、蓝)的接受器，而所有的颜色均被视作该三

17、原色的混合色。1931年CIE制定了一种假想的标准观察者，1931年CIE制定了一种假想的标准观察者，配色函数XYZ三刺激值是利用这些标准观察者配色函数计算得来的。)(,)(,)(zyx在此基础上，CIE于1931年规定了Yxy颜色空间，其中Y为亮度，x,y是从三刺激值XYZ计算得来的色坐标。它代表人类可见的颜色范围。CIE彩色图表第22页，此课件共41页哦陈雷霆CIE L*a*b*L*a*b*颜色空间是在1976年制定的，它是CIE XYZ颜色模型的改进型，以便克服原来的Yxy颜色空间存在的在x，y色度图上相等的距离并不相当于我们所觉察到的相等色差的问题。它的“L”（明亮度），“a（绿色到红

18、色）和“b”(蓝色到黄色)代表许多的值。与XYZ比较，CIE L*a*b*颜色更适合于人眼的感觉。利用CIE L*a*b*，颜色的亮度（L）、灰阶和饱和度（a,b）可以单独修正，这样，图像的整个颜色都可以在不改变图像或其亮度的情况下，发生改变。L*a*b*的概念图L:明亮度a:从绿色到红色b:从蓝色到黄色第23页，此课件共41页哦陈雷霆在比较色差时，设A为基准色，B为试料色，A为与B相同亮度的基准色，E*ab为色差程度，E*ab大小决定了色差程度的大小，具体见表 色差程度的鉴定E*ab微量0-0.5轻微0.5-1.5能感觉到1.5-3.0明显3.0-6.0很大6.0-12.0截然不同12.0以

19、上第24页，此课件共41页哦陈雷霆CIE YUV 在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD（点耦合器件）摄像机，它把摄得的彩色图像信号，经分色、分别放大校正得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号RY、BY，最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这就是我们常用的YUV颜色空间。采用YUV颜色空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图就是黑白灰度图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色信号。根据美国国家电视

20、制式委员会，NTSC制式的标准，当白光的亮度用Y来表示时，它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述：BGRY11.059.03.0色差U、V是由、按不同比例压缩而成的。第25页，此课件共41页哦陈雷霆各种颜色模型之间的转换算法 v RGB与CMY颜色模型之间转换算法RGB的取值通常是0255的整数。C=255 RM=255 GY=255 Bv RGB与HSV颜色模型之间转换算法 查表法RGB颜色模型到HSV颜色模型之间转换的算法要复杂一些。从RGB颜色模型到HSV颜色模型的最可靠的方法是首先把RGB坐标转换为1931CIE-XYZ系统中的（x，y，Y）坐标，然后根据（x，y，Y）查找对应

21、表，得到相应的（H，S，V）坐标。逆向操作则可以从HSV坐标转换到RGB坐标。xyY坐标与HSV坐标的对照表已由色度学实验得到Newhall 1943。但是这种方法需要依赖对照表，比较笨重。第26页，此课件共41页哦陈雷霆数学公式设m=max(r,g,b)，n=min(r,g,b)，其中r,g,b分别是归一化的RGB颜色空间中的值 u从RGB颜色坐标转换到HSV颜色坐标 mbnmgrmgnmrbbgmrnmbgbgmrnmbghmmmnmsmv ),/()(60240 ),/()(60120&),/()(60360&),/()(600s ,00 ,0 0 ,/)(第27页，此课件共41页哦陈雷

22、霆u从HSV颜色坐标到RGB颜色坐标的转换 0 )360(hhif60%,60hfhi)1(*1(*)*1(*)1(*fsvtfsvqsvp5 ,4 ,3 ,2 ,1 ,0 ,iqbpgvrivbpgtrivbqgpritbvgpripbvgqripbtgvr其中为取余数运算，即f为h除以60的余数第28页，此课件共41页哦陈雷霆v RGB与CIE XYZ颜色模型之间转换算法 BGRZYX112.1066.0000.0144.0587.0299.0200.0714.0608.0v CIE XYZ与CIE L*a*b*颜色模型之间转换算法 L的范围是0100，a,b的范围是-300300。从-a

23、到+a表示绿到红过渡，-b到+b表示蓝到黄过渡。从-a到+a表示绿到红过渡，-b到+b表示蓝到黄过渡。)/()/(500),/()/(500)(13),(13,16)/(1163159,3154nnnnnnnZZfYYfbYYfXXfavvLvuuLuYYfLZYXYvZYXXu第29页，此课件共41页哦陈雷霆v RGB与CIE YUV颜色模型之间转换算法 BGRVUY100.0515.0615.0435.0289.0147.0114.0587.0299.0v RGB与YCC颜色模型之间转换算法 BGRCbCrY500.0331.0169.0018.0419.0500.0114.0587.02

24、99.0为了区分YCC颜色空间中的两个C，我们分别用Cr和Cb来表示 第30页，此课件共41页哦陈雷霆色彩量化技术 真彩图像包含多达224种颜色，直接比较这些颜色不可行。进行真彩图像处理时往往需要首先对图像进行量化，减少需要处理的颜色数目。量化即为图像选择一个调色板，它包含的颜色数目远小于224，然后为图像的每个像素点选择一个调色板中与它最接近的颜色。颜色量化方法Y.Linde,A.Buzo and R.M.Gray,“An algorithm for vector quantizer design”,IEEE Trans.Commun.,vol.COM-28,no.1,pp.84-95,19

25、80.LBG方法DSQ方法Pei S C.Cheng C M.Dependent scalar quantization of color images.IEEE trans.on Circuits and Systems for Video Technology.1995,5(2):124139.第31页，此课件共41页哦陈雷霆v LBG方法算法4.2：LBG聚类。x(s)是所有元素的集合。选择初始类别中心 q(n)|n=1,2,M Do 根据最邻近方法对元素x(s)分类，形成类别C(m)|m=1,2,M 对C(m)中元素取平均值，得到新的分类中心q(n)While MnCsnsnqxTSE

26、1|每一步都使分类误差TSE减小 该算法能达到TSE的局部极值，但是否能达到最小值与初始聚类中心的选择有关系。这个算法计算量较大。每步迭代需计算MN次距离，N是元素的总数。用在颜色量化上，对像素点的(r,g,b)聚类，终止条件改为|TSEi+1 TSEi|1，即迭代使TSE的改变小于1就停止。该精度对颜色量化在很多场合是足够的。第32页，此课件共41页哦陈雷霆v DSQ方法DSQ算法是一个层次的颜色空间分解算法。算法每次用垂直于坐标轴的平面将颜色子空间一分为二。空间划分的方法是，对属于该颜色子空间的像素点，计算相应颜色分量的直方图，确定阈值t和z1,z2,其中z1tz2,若将所有小于t的颜色分

27、量用z1代替，所有大于t的颜色分量用z2代替，要求直方图的三个矩保持不变。设I(x,y)表示点(x,y)的某个颜色分量，其前三个矩是：。3,2,1,),(1jyxINmxyjjN是图像的像素点数。先求I(x,y)t的像素点占的比例p，)(4)(223212122231221333121mmmmmmmmmmmmpt由下式决定tkknNp1nk是颜色分量为k的像素点数。第33页，此课件共41页哦陈雷霆调色板的颜色取为颜色子空间中所有像素点的平均颜色。算法大致需要3L(N 1)次整数乘法操作，L是颜色直方图的尺寸，N是量化等级数目。第34页，此课件共41页哦陈雷霆分色技术 v 四色分色技术 在彩色印

28、刷行业，一般都采用C(青)、M(品红)、Y(黄)、K(黑)四种油墨来印刷 由于染料的成分不纯，100%的品红、青色、黄色只能形成深咖啡色，而不能形成理论上的黑色。为了弥补黑色调的不足，额外增加了一个黑色。四色分色的过程是一个从RGB颜色空间(三维)到CMYK颜色空间(四维)的过程。v 从RGB颜色空间到CMYK颜色空间转换的过程如下图所示。理想情况色彩校正（可选）色调曲线黑版产生RGBCiMiYiCsMsYsCMYK第35页，此课件共41页哦陈雷霆设R、G、B的取值范围是0,1 C、M、Y、K的取值范围也是0,1，1表示最大的染料量 首先，转换的第一步是一个理想的过程 BYGMRCiii111

29、其次，转换的最后一步是产生具体的CMYK值的过程sssKsYsMsCYMCTKYTYMTMCTC,min)()()(第36页，此课件共41页哦陈雷霆v 黑板的产生 目前产生黑版的主要方法有两种：UCR（Under Color Removal）是将原始RGB图像中的较黑部分用黑色代替，其余部分再用CMY三种颜色来复合产生。GCR（Gray Component Replacement）是将原始RGB图像中的灰度部分用黑色代替，其余部分再用CMY三种颜色来复合产生。GCR不仅从彩色区域的中性灰部分去除灰部分，而且还扩散到彩色部分，昂贵的彩色染料以各种比例组合所形成的灰色部分被黑色所取代。实验表明，在

30、印染行业，用GCR方法的效果要比UCR的好，故主要介绍GCR为主。第37页，此课件共41页哦陈雷霆中间的一步是色彩校正，虽然这一步骤在RGB到CMYK转换（分色）的过程中是可选的，但是在实际的应用中，这一步骤不仅是不可少的，而且往往在保证分色的质量中起到很关键的作用。定义 bgrymciiiiiiufNNNYMC,0 1 11 0 01 0 10 1 01 1 00 0 1,minbygmrciiiuuuuuuYMCN其中 otherwisexxxstep 00 iiiYMCmid,是指三个参数中的第二大那个参数的值iiiibiiiigiiiiriiiiyiiiimiiiicYYMCmidst

31、epfMYMCmidstepfCYMCmidstepfYMCmidYstepfYMCmidMstepfYMCmidCstepf,第38页，此课件共41页哦陈雷霆色彩校正的过程如下：bgrymciiiiiissssfYMCYMC,其中：bYbCyYyCgYgCmYmCrYrCcYcC ssssssssssssssssssssssssbMbyMygMgmMmrMrcMcspQ表示对于式颜色族p的输出的校正量Q，如对于每单位的蓝加上50%M，减去10%Y可以表示为 0.10 .500 .00bs bgrymciiiissssufNNNYMC,)(综合以上过程，有：第39页，此课件共41页哦陈雷霆v 可得四色分色的具体步骤和公式如下（以GCR为例）：BYGMRCiii111minmaxminmaxmin1),max(),min(VVGVVYMCVYMCVremiiiiiiGVKVYYVMMVCCremiremiremimin其中，G是GCR的因子，取值范围为0,1，是控制黑版程度的常量，是控制色彩饱和度的常量。第40页，此课件共41页哦陈雷霆源图（512*400像素，120DPI）四色分色的例子 第41页，此课件共41页哦