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第 8 章 数字图像处理技术智西湖

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8.1 数字图像处理概述8.1.1 数字图像处理的发展与应用状况 图像的应用已有数千年历史。最初是用于像形文字和绘画。 17 世纪出现显微镜图，在医学上有很大的贡献。 20 世纪 30 年代出现电视，对新闻传播和文化娱乐起了很大作用。 1858 年出现的黑白照片和 1924 年制出的彩色照片，对人类文化、艺术和生活带来很大影响。 1972 年出现了卫星遥感图和医学上的 CT 图，这些图像采用了计算机技术，对军事、科研和医学具有极为重要的意义。

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数字图像处理的起源

图 8.1 1921 年的图像

图 8.2 1922 年的图像

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1929. 15 种色调

图 8.3 1929 年的图像

5图 8.4 60 年代末期 70 年代初的数字图像处理

60 年代末数字图像处理出现

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图像处理的应用范围 医学 :CT,MRI 分析，手术导航等 军事：交战仿真 导弹 安全：指纹 视网膜 签名 面部识别等 娱乐：游戏、动画、电影 通讯：电视、电话 工业：机械人、质量控制、检测 环境资源：云图分析、 RS 、 GIS 等 Internet ：基于内容的图像检索 …………

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1.AIM-9X“ 响尾蛇”导弹AIM-9X “ 响尾蛇”空对空导弹是最新的、第 5 代近距空空导弹 。装备F-14 、 F-15 、 F-16 、 F-18 等战斗机。 AIM-9L/M 采用红外寻的制导，导引头采用氩致冷的锑化铟探测器，具有全向攻击能力。2. 法国“新一代响尾蛇”地对空导弹最大射程 11 公里，最大射高 6 千米 , 速度 3.5 马赫，系统反应时间5 秒。火控系统采用雷达、热成像和电视等多种控测装置，能对付多个不同目标，抗电子干扰能力强，发现和拦截目标全过程实现自动化作业。

军事应用

a. AIM-9X“ 响尾蛇”导弹

b. “ 新一代响尾蛇”地对空导弹图 8.5 军事应用

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医学应用

图 8.6 医学应用

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应用于安全方面

图 8.7 安全方面应用

a. 指纹识别

b. 虹膜识别

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惠更斯号探测土卫六 “ 惠更斯号”传回的土卫六表面照片 ,NASA 科学家称土卫六发现甲烷河流和冰封陆地 .

图 8.8 土卫六表面照片

11图 8.9 土卫六

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图像的类型

连续函数离散函数

数学函数

图像

光图像

画图照片

图片可见图像

物体

图 8.10 图像的类型

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数字图像处理 (Digital Image Processing) 又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理作为一门学科形成于 20 世纪 60 年代初。早期图像处理的目的是以改善图像质量、改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

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20 世纪 60年代以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星 (如 LANDSAT 系列 )和天空实验室(如 SKYLAB) ，由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量不高。因此，以昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像不合算，必须采用数字图像处理技术。如 LANDSAT( 地球资源 )系列陆地卫星，采用多波段 (光谱 ) 扫描器 (MSS) ，在 900km 高空对地球每一个地区以 18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上 10--100米左右 ( 如 1983年发射的 LANDSAT-4 ，分辨率为 30m) 。这些图像在空中先处理 (数字化，编码 )成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。

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首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL) 。他们对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，成果非凡，为人类登月奠定了坚实基础，也推动了数字图像处理学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术发挥了巨大作用。

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随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，从 20 世纪 70 年代中期开始，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多人力、物力到这项研究，取得了不少重要成果。其中代表性的成果是 20世纪 70 年代末 MIT 的 Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小进展，但它本身是个比较难的研究领域，因为人类对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的课题。

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数字图像处理的另一巨大成就是医学上获得的成果。1972 年英国 EMI 公司工程师 Housfield 发明了用于头颅诊断的 X 射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的 CT(Computer Tomograph) 。 CT 的基本方法是根据人的头部截面投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。 1975 年 EMI 公司又成功研制出全身用的 CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 1979 年，这项无损伤诊断技术获得诺贝尔奖，对人类作出了划时代贡献。 与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大成就，如航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。图像处理成为引人注目、前景远大的新型学科。

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在飞机及卫星遥感技术中 ,要对空中摄影得来大量照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。 现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查 (如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等 )，资源勘察 (如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析 )，农业规划 (如土壤营养、水份和农作物生长、产量估算 )，城市规划 (如地质结构、水源及环境分析 )。在气象预报和对太空其他星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

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在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件自动分拣，在有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

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在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导，各种侦察照片的判读，图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；在公共安全方面，图像处理技术可用于指纹识别，人脸面部鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 在文化艺术方面，目前图像技术的应用有数字图像艺术创作、动画制作、游戏、工艺美术设计、文物资料照片的复制和修复等等，以至于现在已逐渐形成一门新的艺术：计算机美术。

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8.1.2 数字图像处理技术 图像的增强 图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成具有均匀灰度概率分布的新图像，使图像清晰 ( 如图 8.11）。

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原图 直方图均衡化后的结果图 8.11 直方图的均衡化处理

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图像的平滑 (Image Smoothing) 图像的平滑处理即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。

实际获得的图像在形成、传输、接收和处理过程中，不可避免地存在外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。因此，去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容，图 8.12为图像去噪对照图。

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原图像 受到噪声干扰的图像

去噪处理后的图像（ Wiener滤波）

图 8.12 图像的去噪声处理

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边缘锐化 图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。锐化的作用是要使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。所以锐化算法的实现是基于微分作用。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，边缘锐化处理如图 8.13所示。

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原图 用 Sobel 算子边缘锐化处理后的图像

图 8.13 图像的锐化处理

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图像的分割 图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。其本质是将像素进行分类。分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等 ( 如图 8.14) 。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。

28图 8.14 图像分割示例

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图像的识别 图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。 图像识别按从易到难，可分为三类问题： 第一类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。

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第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像第一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属性图与假定模型库的属性图之间匹配。 第三类问题是由输入的二维图、要素图等，得出被测物体的三维表示。如何将隐含的三维信息提取出来的问题，是当今研究的热点。

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图像校正 数字图像信息的获取来自于 CCD (Charge Coupled Device 电荷耦合装置 ) 图像传感器。但是CCD 的输入 /输出特性不是线性的，如果不进行校正处理，将无法得到好的图像效果。图像校正是为改善图像质量而提出的一种处理方法。以图像的伽玛校正 (gamma correction)功能为例，调整此功能可使画面中较暗的部分层次分明、细节清晰可辨，使色彩还原更自然 ; 轮廓线平滑 ( 如图 8.15); 这是调节亮度对比度无法达到的效果。

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伽玛校正校正前图像 伽玛校正校正后图像

图 8.15 图像的伽玛校正

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8.1.3 计算机图像处理的内容 计算机图像处理研究的主要内容是 :①如何对模拟图像进行采样、量化以产生数字图像 ;②如何对数字图像做各种变换以方便处理 ;③如何压缩图像数据以便存储和传输。 图像的数字化 图像的数字化是指将一幅图像从原来的形式转化为数字的形式，主要研究如何对图像进行采样、量化以及编码等过程。 图像编码压缩 图像编码压缩可减少用于描述图像的数据量，以节省图像传输和处理的时间，减少存储容量。

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图像变换 由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理涉及的计算量很大。因此，往往采用各种图像变换方法，如傅立叶变换 (DFT) 、离散余弦变换 (DCT) 、离散小波变换 (DWT) 等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域的处理，不仅可以减少计算量，而且可获得更有效的处理。图像变换还包括传统的几何变换，如图像缩放、旋转、平移、投影等。 图像重构 (Image Reconstruction) 采用某种滤波方法，如去除噪声、干扰和模糊等，恢复或重建原来的图像。

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8.2 图像与图像数字化过程8.2.1 图像的表示 当我们从某点观察某一景象时，物体所发出的光线 (发光物的辐射光或物体受光源照射后反射或透射的光 )进入人眼，在人眼的视网膜上成象，这就是人眼所看到的客观世界，我们称之为景象。这个

“ ”象 反映了客观景物的亮度和颜色随空间位置和方“ ”向的变化，因此 象 是空间坐标的函数。视网膜成像是一种自然生理现象，人类文明发展到一定时期才意识到它的存在，并设法用各种手段将其记录下

“ ”来，这种记录下来的各种各样的 象 称为图像。

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图像是人类用来表达和传递信息的最重要手段。现代图像既包括可见光范围的图像 (能被人眼观察到的各种图像 )，也包括不可见光范围内借助于适当转换装置转换成人眼可见的图像 ( 如红外成像技术 )。还包括视觉无法观察的其他物理图像和空间物体图像，以及由数学函数和离散数据所描述的连续或离散图像。 在空间图像信息中，光强度是其基本要素，它随图像空间坐标 (x,y,z)及光线的波长 λ和时间 t的变化而变化，因此空间图像函数可表示为：),,,,( tzyxfg

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二维平面图像隐式地包含着景深 z的信息，它以 x和 y的某种函数的形式，即 z=f(x,y) ，隐含在x,y平面之中。因此平面图像同样可表示为：

),,,,( tzyxfg 在大多数情况下，要采用离散的技术来处理来自连续世界的图像。实际图像是连续的，计算机只能处理离散的数字图像，所以对连续图像要经过采样和量化以获取离散的数字图像。

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8.2.2 图像数字化概述 现实中的图像是一种模拟信号。图像数字化的目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的显示和存储格式，以便于计算机进行分析处理。 图像的数字化过程分为采样、量化与编码三步。采样的实质就是要用多少个点来描述一张图像，采样的结果即通常所说的图像分辨率。如，一幅 640×480的图像，表示这幅图像由 307200个像素点组成。采样频率是指一秒钟内采样的次数，它反映了采样点之间的间隔大小。采样频率越高，得到的图像样本就越细腻逼真，图像的质量也越高，但要求的存储量也越大。

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量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。如，若以 4位来存储一个点，图像表示只能有 16 种颜色。若采用 16位存储一个点，则有 2 的 16次方 =65536 种颜色。所以，量化位数越大，表示图像可拥有更多的颜色，自然可产生更为细致的图像效果，但也会占用更大存储空间。 假设有一幅黑白照片，因为它在水平与垂直方向上的灰度变化都是连续的，可认为有无数个像素，而且任一点上灰度的取值都是从黑到白可以有无限个可能值。通过沿水平和垂直方向的等间隔采样可将一幅模拟图像分解为近似的有限个像素，每个像素的取值代表该像素的灰度 (亮度 )，对灰度进行量化，使其取值变为有限个值。通常采用 256级均匀量化 ( 也称 8比特量化 )已能得到优质的图像。

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经过这样采样和量化得到的一幅空间上表现为离散分布的有限个像素，灰度取值上表现为有限个离散的可能值的图像称为数字图像。只要水平与垂直方向采样点数 N和M 足够多，量化比特数足够大，则数字图像的质量比原始模拟图像毫不逊色。 在采样与量化处理后，才能产生一张数字化的图像，再运用计算机图像处理软件的各种技巧，对图像进行处理、修饰或转换，达到所需要的图像效果。

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8.2.3 图像的采样 计算机要感知图像，就要把图像分割成离散的小区域，即像素。像素是计算机系统生成和再现图像的基本单位，像素的亮度、色彩等特征通过特定的数值来表示。数字化图像的形成是计算机使用相应的软硬件技术把许多像素点的特征数据组织成行列，整齐地排列在一个矩形区域内，形成计算机可识别的图像。 图像采样就是将二维空间上模拟的连续亮度 (即灰度 ) 或色彩信息，转化为一系列有限的离散数值来表示。由于图像是一种二维分布的信息，所以具体的作法是对图像在水平方向和垂直方向上等间隔地分割成矩形网状结构，所形成区域，称之为像素点。被分割的图像若水平方向有M个间隔，垂直方向上有 N个间隔，则一幅图像画面就被表示成 MN个像素构成的离散像素点的集合 ( 如图 8.16) 。 MN表示图像分辨率。

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图 8.16 图像采样就是在水平和垂直方向上等间隔地分割成网状

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在进行采样时，采样点间隔的选取很重要。它决定了采样后的图像是否能真实地反映原图像的程度 ( 如图 8.17所示 )。一般说来，原图像中的画面越复杂，色彩越丰富，则采样间隔应越小。由于二维图像的采样是一维的推广，根据信号的采样定理，要从取样样本中精确地复原图像，我们可得到图像采样的奈奎斯特 (Nyquist) 定理：图像采样的频率必须大于或等于源图像最高频率分量的两倍。

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8×8 像素 (256 色 ) 16×16 像素 (256 色 )

32×32 像素 (256 色 ) 64×64 像素 (16位量化， 65536 种颜色 ) 图 8.17 不同采样精度所获得的图像分辨率不同

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8.2.4 图像量化 采样后得到的亮度或色彩值在取值空间上仍是连续值。把这些连续量表示的像素值离散化为整数值的操作叫量化。图像量化实际就是将图像采样后的样本值的范围分为有限多个区域，落入某区域中的所有样本值用同一值表示，是用有限的离散数值量来代替无限的连续模拟量的一种映射操作。 把图像颜色 (黑白图像为灰度 ) 取值范围分成 K个子区间，在第 i个区间中取某确定的色彩值 Gi ，落在第 i个区间中的任何色彩值都以 Gi 代替，这样就有 K个不同色彩值，即颜色值的取值空间被离散化为有限个数值。 量化时所确定的离散取值个数称为量化级数，表示量化的色彩或亮度值所需的二进制位数称为量化字长。一般可用 8 位、 16 位、 24位或更高的量化字长来表示图像的颜色 ( 如图 8.18) 。量化字长越大，越能真实反映原有图像的颜色。但得到的数字图像容量也越大。

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5 bit(32 色 ) 4 bit (16 色 ) 3 bit (8 色 ) 2 bit (4 色 ) 1 bit (2 色 )

图 8.18 不同量化字长的灰度图象效果

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8.2.5 图像的编码与压缩 数字化后得到的图像数据量巨大，必须采用编码技术压缩信息的比特量。一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与存储关键。 图像的预测编码是将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，知道了某一像素前面各相邻像素值后，可用公式预测该像素值。采用预测编码一般只需传输图像数据起始值和预测误差。 变换编码方法是将整幅图像分成一个个小数据块，再将这些数据块经过变换、量化和编码。图像显示时再经过逆变换可重构原来图像。 除了常见的压缩编码外，目前又出现了新的编码方法，如分形编码、小波变换图像压缩编码等，使图像的压缩率进一步提高。

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8.3 图像处理中的色彩学知识 8.3.1认识色彩 在现实世界中，大自然赋予万物以绚丽的色彩，给人们以美的感受。颜色是图像至关重要的组成部分。 色彩始于光，也源于光。 1672年牛顿用三棱镜将太阳光 (白光 )分解成红、橙、黄、绿、青、蓝、紫 (品红 )顺序排列渐变的彩带， 这种现象称作色散 (dispersion) 。

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一般的光源是由不同波长的单色光混合而成的复色光。所谓“单色光”是指白光或太阳光经三菱镜折射所分离出的光谱色光：红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫等七个颜色，因为这种被分解的色光，即使再一次通过三菱镜也不会再分解为其他的色光，所以将这种不能再分解的色光叫做单色光；而由“单色光”所混合的光称为“复色光”。自然界中的太阳光及人工制造的一些光源所发出的光都是复色光。 人眼根据光线的波长来感觉颜色，有色物体对光线具有选择性吸收的特性，即光线照射到有色物体上时，入射光中被吸收的各种波长的色光是不等量的，有的被多吸收，有的被少吸收。

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包含全部颜色光谱的光是白色，白光照射到有色物体上，其反射或透射的光线与入射光线相比，不仅亮度有所减弱，光谱成分也改变了，因而物体呈现出各种不同的颜色。当没有光线时，人眼感觉的颜色是黑色的。 色彩的产生主要是因为人眼接收来自物体表面或内部对于光源的反射或透射，因此色彩是由光、物体特性与人眼视觉机构等三大因素所涵盖，色彩可用亮度，色调和饱和度来描述，人眼所看到的任一色彩都是这三个特性的综合效果，下面介绍几种常用的颜色模式。

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8.3.2 色彩的三要素 视觉所感知的一切色彩现象，都具有亮度、色度和饱和度三种性质，这三种性质又称为色彩的三要素。 亮度 (Brightness)指光作用于人眼时所引起的明亮程度的感觉。它与被观察物体的发光强度有关。颜色作用于人眼所引起的明暗视觉程度，对于色度和饱和度固定的光而言，当其全部能量增强时，亮度增加，因此亮度与光功率有关。

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光谱中各种颜色散发着色彩的原始光辉，它们构成了色彩体系中的基本色调。在可见光谱中，红、橙、黄、绿、青、蓝、紫每一种色调都有自己的波长和频率，人们给这些可以相互区别的色定出名称，当我们提到其中某一色的名称时，就会有一个特定的色彩印象，这就是色调的概念。 物体的色调 (Hue)与光波的波长有关，不同的波长反映不同的颜色感，是物体在日光照射下，所反射的光谱成分作用到人眼的综合效果。或者说色调是当我们看到一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉。它反映颜色的种类，是决定颜色的基本特性。

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饱和度 (Saturation) 指颜色的纯度，或者说指颜色的深浅程度，即掺入白光的程度。对于同一色调的彩色光，饱和度越深颜色越鲜明，或越纯。例如，当红色加进白光之后，由于饱和度降低，红色被冲淡成粉红色。饱和度的增减还会影响到颜色的亮度，如在红色中增加白光成分后，增加了光能，因而变得更亮了。所以在某色调的彩色光中，掺入别的彩色光，会引起色调的变化，而掺入白光时仅引起饱和度的变化。

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8.3.3 色彩的基色 人眼的视觉是主观视感对客观色的反映。视觉包括光觉和色觉，即亮度视觉和彩色视觉。基色(Primary Color) 是指互为独立的单色，任一基色都不能由其他两种基色混合产生。 三基色是根据人眼对彩色视觉的大量实验得出的结果。实现证明选择红、绿和蓝色这三种相互独立的基色，按照不同比例组合，可以配出大部分与自然界色彩相符的颜色，能引起人眼各种不同的彩色感。同样绝大多数颜色也可以分解成红绿蓝三种色光。

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将三种基色光，按时间顺序轮流投射到同一表面上，只要轮换速度足够快，由于视觉暂留特性，将同样会产生相加混色的效果。人眼就辩别出各自不同的颜色。 根据三基色原理，任意给定的彩色光 F的配色关系式为： F=R[R]+G[G]+B[B] 其中系数 R 、 G 、 B称为三色系数， [R] 、[G] 、 [B]表示各个基色的单位量。

以上配色关系又称为 RGB彩色空间。

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8.3.4 色彩模型 在进行视频图像处理时，常常涉及到用几种不同色彩模型 ( 或颜色模型 )来表示图像的颜色。使用色彩模型的目的是尽可能多及有效地描述各种颜色，以便需要时能方便地选择。各个应用领域一般使用不同的色彩模型，如计算机显示时采用 RGB模型，彩色电视信号传输时采用 YUV模型，打印输出彩色图像时用 CMY模型，还有另外一些色彩模型的表示方法。

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RGB模型 自然界常见的各种颜色，都可由红 (R) 、绿(G) 、蓝 (B)三种颜色光按不同比例相配而成。同样，绝大多数颜色光也可以分解成红、绿、蓝三种色彩。由于人眼对这三种色光最为敏感， RGB三种颜色相配所得到的彩色范围也最广，所以一般都选这三种颜色作为基色，这就是色度学的基本原理三基色原理。 在多媒体计算机技术中，因为计算机的彩色监视器的输入需要 RGB三个彩色分量，通过三个分量的不同比例，在显示屏幕上合成所需的任意颜色。所以不管多媒体系统中采用什么形式的色彩模型表示，最后输出一定要转换成 RGB 彩色表示。

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RGB模式产生色彩的方式称为加色法，因为 ,没有光是全黑，各色光加入后才产生色彩，同时越加越高，加到极限时成为白色。现在使用的彩色显示器和电视机都是利用这三基色混合原理来显示彩色图像。而把彩色图片输入到计算机的彩色扫描仪则是利用它的逆过程。扫描是把一幅彩色图片分解成 R 、 G 、 B三种基色，每一种基色的数据代表特定颜色的强度，当这三种基色的数据在计算机中重新混合时又显示出它原来的颜色。

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HSL模型 HSL(Hue,Saturation,Lightness)模型是使用H 、 S和 L三个参数来生成颜色。 H为颜色的色调，改变它的数值可生成不同的颜色表示； S为颜色的饱合度，改变它可使颜色变亮或变暗； L为颜色的亮度参量。 用 HSL模型描述颜色更加自然，符合人眼对颜色的感知方式，比较容易为画家所理解，但使用时不方便，所以显示时要转换成 RGB模式。 Windows 的画笔软件中，在编辑颜色对话框里显示了采用 HSL 和 RGB 色彩模型与颜色的对应关系。它们之间是一种线性关系，使得颜色的编辑十分直观方便，有助于理解这两种色彩模型。

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CMY模型 在计算机屏幕显示彩色图像时采用的是 RGB模型，而在打印时一般需要转换为 CMY模型。 CMY模型 (Cyan 、 Magenta 、 Yellow) 是采用青、粉红、黄色三种基本颜色按一定比例合成颜色的方法。CMY模式和 RGB模式不同，因为色彩的产生不是直接来自于光线的色彩，而是由照射在颜料上放射回来的光线所产生。颜料会吸收一部分光线，而未吸收的光线会反射出来，成为视觉判定颜色的依据，这种色彩的产生方式称为减色法。因为所有的颜料都加入后才能成为纯黑，当颜料减少时才开始出现色彩，颜料全部除去后才成为白色。

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虽然理论上利用 CMY三基色混合可制作出所需要的各种颜色，但实际上同量的 CMY混合后并不能产生完善的黑色或灰色，因此在印刷时必须加上一个黑色 (Black) ，这样，又称为 CMYK模式。

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四色印刷便是依据 CMYK模式发展而来的。以常见的彩色印刷品为例。我们所看到的五颜六色的彩色印刷品，其实在印刷的过程中仅仅用了四种颜色。在印刷之前先通过计算机或电子分色机将一件艺术品分解成四色，并打印成胶片。一般一张真彩色图像的分色胶片是四张透明的灰度图，单独地看一张单色胶片时不会发现什么特别之处，如果将这几张分色胶片分别着以 C( 青 )、 M(品红 )、 Y( 黄 )和 K( 黑 )四种颜色叠印到一起观察时，就产生了一张绚丽多姿的彩色照片。

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彩色打印机和彩色印刷都是采用 CMYK模型实现彩色输出的。从理论上讲， RGB 与 CMY模型是互补的模型，可以互相转换。但实际上因为发射光与反射光的性质完全不同，显示器上看到的颜色不可能精确地在打印机上复制出来，因此实际的转换过程会有失真，故应尽量减少转换次数。 黑白模式与灰度等级 灰度等级如果用 8bit来表示一个像素，即将纯黑和纯白间的层次等分为 256级，就形成了 256等级的灰度模式，可以用来模拟黑白照片的图像效果。黑白模式采用 1Bit来表示一个像素，于是只能显示黑色和白色。黑白模式无法表示层次复杂的图像，但可以制作黑白的线条图。

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8.3.5 颜色深度与位平面 位图图像中像素的颜色 ( 或亮度 ) 信息是用若干二进制数据位来表示的，这些数据位的个数称为图像颜色的深度。 颜色深度反映了构成图像的颜色总数目。如深度为 1 位的图像只能有两种颜色 ( 一般为黑色和白色 )，这样的图像称为单色图像。颜色深度为 4，则可以显示 16 种颜色，颜色深度为 8，则可以在屏幕上显示256 种颜色，以上两种图像称为索引彩色图像，因为它的色彩要由像素的值通过一个颜色查找表(Color Look UpTable) 来决定，使用这种方法显示的颜色不是图像本身真正的颜色，称为伪彩色。

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对于彩色图像，图像中可能出现的不同颜色的最大数目，取决于该图像的所有位平面中颜色深度之和。对于单色灰度图像，只有一个位平面。彩色图像由 R 、 G 、 B三个平面组成。例如一个彩色图像的三个位平面中的颜色深度均为 8 位，此时该图像的颜色深度之和为 24位。则该图像的最大颜色数目为 2 的 24次方 (16 777 216) ，大的颜色深度可反映出好的图像质量，如图 8.19 。

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颜色深度为 8 位的图像（ 256种颜色） 颜色深度为 24位的图像 (1600万种颜色 )

图 8.19 颜色深度反映图像颜色的总数目

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8.4 分辨率 数字化图像在计算机里采用分辨率来描绘其大小等特征。分辨率和图形、图像的质量有着密切关系，一般有显示分辨率、图像分辨率、扫描分辨率、打印分辨率等几种形式。在处理图像时要理解其区别。 显示分辨率 显示分辨率又称屏幕分辨率。数字化图像通过计算机显示系统 ( 如显示卡、显示器 ) 描述时，屏幕呈现出横向与纵向像素点的个数，称之为显示分辨率。显示分辨率与显示系统软、硬件的显示模式有关。如标准 VGA 显示模式，其屏幕分辨率为 640480 像素点。即横向 640 像素，纵向 480 像素。

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图像分辨率 图像分辨率指数字化图像的大小，以水平和垂直的像素点表示。不要把显示分辨率与图像分辨率相混淆。例如，有一幅分辨率为 320240的彩色图像，在显示器分辨率为 640480的屏幕上显示，图像在屏幕上的大小只占整个屏幕的 1/4。如果显示分辨率设置成 800600，则显示的图像就更小。反之，如果有一幅分辨率为 1280960的彩色图像，显示器的分辨率为 640480，那么在显示屏幕上只能看到整幅图像的 1/4，需要卷屏才能看到图像的其余部分。图像分辨率决定图像的显示质量，也就是说，即使提高了显示分辨率，也无法真正改善图像的质量。 图 8.20所示是在相同的屏幕分辨率下，不同图像分辨率实际显示图像的大小。

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图 8.20 相同的屏幕分辨率下，不同图像分辨率实际显示图像效果

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扫描分辨率 扫描分辨率是指每英寸扫描所得到的点，单位是 DPI(Dot Per Inch) 。它表示一台扫描仪输入图像的细微程度，数值越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越逼真，扫描仪质量也越好。

打印分辨率 表示一台打印机输出图像的技术指标，由打印头每英寸输出的点的数目决定，单位也是 DPI ，高清晰度的打印一般超过 600DPI 。

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8.5 图像文件格式8.5.1 位图图像 位图 (Bit mapped Graphics)亦称为点阵图像，是由像素点组成的。位图图像的信息实际上由一个数字矩阵组成，阵列中的各项数字用来描述构成图像的各个像素点的强度与颜色等信息。位图图像适合表现细致、层次和色彩丰富、包含大量细节的图像。 当放大位图时，由于构成图像的像素个数并没有增加，只能是像素本身进行放大，所以可以看见构成整个图像的无数个方块，从而使线条和形状显得参差不齐。

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在位图处理方式下，影响作品质量的关键因素是颜色的数目和图像的分辨率。例如颜色深度为 24位的真彩色图像，在一幅图中可同时拥有 1600万种颜色，这么多的颜色数可以较完美地表现自然界中的实景。一般来说，在计算机上显示位图文件比矢量图文件要快，因为前者在显示时无需进行复杂的运算。但位图文件所需的存储空间比矢量文件大得多。 位图文件可利用各种软件工具进行创作或处理，但若要绘制复杂的图像 ( 如人物、风景 )，不仅难度大且精度也不高。这时可将一些现成的素材 ( 如照片、图片 ) 直接进行扫描，或用视频采集设备截取摄像机、录相机、电视以及 VCD中的画面，然后输入计算机，用图像处理软件处理。

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8.5.2 图像文件格式 图像在存储媒体 ( 如磁盘、光盘 ) 中的储存格式称为文件格式。图像文件存储格式有多种，如：BMP 、 PCX 、 TIF 、 GIF 等。

BMP BMP 是 Windows推荐使用的一种格式。是与设备无关的图像文件， BMP 是采用位映射存储形式，可达 24位全彩色。为处理方便， BMP 文件都不压缩。

PCX PCX 是为 Zsoft 公司研制的图像处理软件 PC Paintbrush设计的文件格式。本文件格式与特定图形显示硬件有关。 PCX 文件在存储时都要经过行程长度压缩编码 RLE(run-length encoded) 压缩，读写PCX 时需要 RLE编码和解码。

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TIFF(Tag Image File Format)格式 TIFF 称为标记图像文件格式。它是 Alaus 和Microsoft 公司为扫描仪和桌面出版系统研制开发的较为通用的图像文件格式。 TIFF 的存储格式可压缩也可不压缩，压缩的方法也不只一种。 TIFF 不依赖于操作环境，具有可移植性。它不仅作为图像信息交换的有效媒介，更可作为图像编辑程序的基本内部数据格式，具有多用性。由于 PC 机和苹果MAC 机同时支持 TIFF格式，所以如果制作的图像同时要在 PC 机及苹果MAC机系统上应用， TIFF格式是个很好的选择。

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GIF GIF(Graphics Interchange Format) 是由CompuServe 公司为了制定彩色图像传输协议而开发的图像格式文件。它具有支持 64000像素的图像、 256~16M颜色的调色板、单个文件的多重图像、按行扫描迅速解码、有效地压缩以及与硬件无关等特性。 GIF 文件在存储时都经 LZW压缩，可以将文件大小压缩至一半。 GIF 可用于压缩复杂并极富变化的图像，因此适合于需要高效率的图像处理。目前，在因特网上， GIF格式已成为主页图片的标准格式。

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JPEG JPEG是按静态图像专家组制订的压缩标准DCT来压缩储存的图像文件格式， JPEG使用一种有损压缩算法 (无损压缩算法能在解压后准确再现压缩前的图像，而有损压缩则牺牲了一部分的图像数据来达到较高的压缩率 )。但是这种损失很小以至于人们很难察觉。

MAC PAINT格式 (文件扩展名为 .MPT 、 .MAC) 它是苹果MAC机所使用的灰度图像模式，在 PC机上制作图像时可以利用这种格式与苹果MAC机沟通，值得注意的是它的屏幕显示固定在 576×720像素，和其他格式不尽相同，在转换文件时要注意调整以免图像有所损失。

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PhotoShop格式 (文件扩展名为 .PSD) 这是图像处理软件 PhotoShop中自建的标准文件格式，在该软件所支持的各种格式中，其存取速度比其他格式快很多。由于 PhotoShop软件越来越广泛地应用，所以这个格式也逐步流行起来。

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8.6 图像处理软件 Adobe PhotoShop PhotoShop 是美国 Adobe 公司开发的真彩色和灰度图像编辑处理软件，它提供多种图像涂抹、修饰、编辑、创建、合成、分色与打印方法，并给出了许多增强图像的特殊手段，可广泛地应用于美工设计，广告及桌面印刷，计算机图像处理，旅游风光展示，动画设计，影视特技等领域，是计算机数字图像处理的有力工具。 Adobe PhotoShop 作为目前最流行的图像处理应用软件，自问世以来就以其在图像编辑、制作、处理方面的强大功能和易用性、实用性而备受广大计算机用户青睐。 PhotoShop被认为是目前世界上最优秀的图像编辑软件。

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PhotoShop运行在 Windows操作环境中，可和其他标准的 Windows 应用程序交换图像数据。它支持TIF 、 TGA 、 PCX 、 GIF 、 EPS 、 BMP 、 PSD 、 JPEG 等各种流行的图像文件格式，能方便地与如文字处理，图形应用，桌面印刷等软件或程序交换图像数据。PhotoShop支持的图像类型除常见的黑白、灰度、索引 16色、索引 256色和 RGB 真彩色图像外，还支持CMYK 、 HSB以及 LAB模式的彩色图像。作为图像处理工具， PhotoShop着重在效果处理上，即对原始图像进行艺术加工，并有一定的绘图功能。 PhotoShop能完成色彩修正、修饰缺陷、合成数字图像，以及利用自带的过滤器来创造各种特殊的效果。PhotoShop擅长于利用基本图像素材 (如通过扫描、数字相机或摄像等手段获得图像 )进行再创作，得到精美的设计作品。

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Adobe针对中国用户对其最新的 PhotoShop 版本进行了全面汉化，使得这一软件更易掌握和使用。PhotoShop的功能很多，这里仅做简单介绍。

卷积核和图像滤波 大多数图像处理算法使用卷积核 (Convolution kernel)或滤波器 (Filter) 的数字阵列，这些数字称为卷积系数。常用的卷积核是 33 到 77的阵列。对图像实施卷积的过程是：为了变换图像中的一个像素，先用卷积核中央的系数乘以该像素值，再用卷积核的其他系数分别乘以该像素周围与其相对应的像素，最后将这些乘积相加作为新像素的值。若对图像中的所有像素都重复了这一过程，则称对图像进行了滤波，运算过程本身称为图像卷积。图像滤波是产生大多数图像处理效果的主要手段。

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PhotoShop包含许多类的过滤器，利用它们可实现图像的特殊效果处理。过滤器采用一系列算法，用于对图像进行修饰，以创造出更好的视觉效果。 PhotoShop 的通道 (Channels)

与 CMYK 的印刷方式类似， PhotoShop也具有给彩色图片分色的功能，例如在印刷模式中，它将图像分成 CMYK四种基本颜色，每一种色彩以一个通道平面来储存。事实上， PhotoShop支持多种图像模式，当我们打开一个图像时， PhotoShop会自动根据图像的模式建立颜色通道，颜色通道数目视色彩模式而定，比如 RGB模式图像有三个缺省颜色通道，CMYK模式图像有四个缺省颜色通道，而灰度图和索引图只有一个颜色通道。不同模式的图像的颜色通道数是固定的，任一个通道都不是完整的图像，它只是这个图像中的一个分色 (基本色 ) 而已。

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PhotoShop 图层 可以这样理解 PhotoShop中图层的概念 :在几张尺寸面积大小一样的透明纸上分别进行绘画，然后将它们整齐地叠在一起，这几幅独立的绘画便被组合成一个完整的艺术品了。这时，上面的图像覆盖下面的图像，下面的图像透过上层的图像显示出来。若觉得某张绘画在组合的整体效果中不是很好，可将这张绘画抽出单独修改，然后再放回原来位置，而这样的修改对其他图层的绘画没有丝毫的影响。 在 PhotoShop中，图层的概念与上面例子极为相似。不过在 PhotoShop 的“电子”图层中，有着更多的功能、特效，更方便的使用方法。比如，可以调整图层透明度、图层的次序，也可以随意地修改某一图层的内容而不用担心影响其他图层上的图像，因此，利用 PhotoShop 的图层功能，对几张照片巧妙组合，可以获得全新的艺术效果 ( 如图 8.21) 。

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图 8.21 原图（左）与加入新图层后的效果图（右）

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8.7 Matlab

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小结 数字图像处理概述 图像与图像数字化过程 图像处理中的色彩学知识 分辨率 图像文件格式 图像处理软件 Adobe PhotoShop介绍

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作业 P186 习题八

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8bit 图像的位平面表示

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常用图像处理软件

3D MAX

Core Draw