第一章 数字图像基础

1.1.1 什么是数字图像

    不同领域的人对“图像”的概念有着不同的理解。图1-2所示是从不同角度对图像的定义。

图1-2 从不同角度对图像的定义

    图像的种类有很多，根据人眼的视觉特性可将图像分为可见图像和不可见图像。可见图像包括单张图像、绘图、图像序列等，不可见图像包括不可见光成像和不可见量形成的图，如电磁波谱图、温度计压力等的分布图。图像按像素空间坐标和亮度（或色彩）的连续性可以分为模拟图像和数字图像。

    那么，什么是数字图像呢？数字图像是相对于模拟图像而言的。简言之，模拟图像就是物理图像，人眼能够看到的图像，它是连续的。由于计算机无法直接处理模拟图像，数字图像应运而生。数字图像是模拟图像经过采样和量化使其在空间上和数值上都离散化，而形成的一个数字点阵。

    数字图像与模拟图像相比，有以下几个方面的特点。

    1）灵活性方面。对模拟图像的处理，只能进行简单的放大、缩小等；而数字图像的处理方式非常精确、灵活，可以进行变形、改变亮度、色度、添加滤镜等效果。

    2）传输性方面。模拟图像以实物为载体，传输相对困难；而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快。

    3）再现性方面。模拟图像不易保存，时间长了会有所变化；而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。

1.1.2 数字图像的形成过程

    从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化，其量化过程如图1-3所示。

图1-3 物理图像数字化的过程

    （1）图像采样

    图像采样是对图像空间坐标的离散化，它决定了图像的空间分辨率。采样可以这样形象地理解：用一个方格把待处理的图像覆盖，然后把每一小格上模拟图像亮度的平均值作为该小方格中点的值，如图1-4所示。

图1-4  图像采样过程示意图

图1-5 像素不同的图像比较

    a) 像素为320×240的图像  b) 像素为80×60的图像

    像素的大小与图像的分辨率有关，分辨率越高，像素就越小，图像就越清晰。

    （2）灰度量化

    把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。

    量化的方法包括分层量化、均匀量化和非均匀量化。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的灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。

    当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量不一样。量化级数越多，图像质量越好；量化级数越少，图像质量越差。量化级数小的极端情况就是二值图像。

    下面介绍几种常见的数字图像类型。

    *黑白图像（见图1-6）：图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值为0、1。

图1-6 黑白图像及其表示

    *灰度图像（见图1-7）：灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。

图1-7 灰度图像及其表示

    *彩色图像（见图1-8）：彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RBG是由不同的灰度级来描述的。

图1-8 彩色图像及其表示

    *序列图像：把具有一定联系的、具有时间先后关系的图像称为序列图像。电视剧或电影图像主要是由序列图像构成的。

1.1.3 数字图像处理技术及其发展

    数字图像处理（DigitalImageProcessing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

    数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机技术已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以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。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。JPL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，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，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近10万张照片进行更为复杂的图像处理，最终获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，取得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。此后，世界上很多机构也加强了对数字图像处理技术的研究，如改进设备，成立专业图像实验室等。同时其应用范围也从空间研究扩展到更为广阔的领域。

    近20年来，各相关学科领域的发展对图像处理提出了越来越高的要求。因此，对数字图像处理技术的研究也越来越深入、广泛，其发展也更迅速。在遥感方面，数字图像处理技术主要应用在航空和卫星遥感方面。可以说，数字图像处理技术推动了遥感技术的进步，发展了多光谱图像遥感、SAR图像遥感和微波图像遥感，以及与这些遥感技术相应的处理技术。目前，人们运用数字图像处理技术处理分析遥感图像，可以有效地进行资源和矿藏的勘探和调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等；在生物医学工程方面，图像处理的应用开展较早。医学图像主要有X射线图像、超声图像和生物切片显微图像。运用图像处理技术可以提高图像的清晰度和分辨率，便于医生诊断；在工业和工程方面，图像处理技术已有效应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面，如应力分析、流场分析、机械零件检测和识别、印制电路板疵病检查等；在军事方面，飞行导航、导弹打靶的景物图像制导是对图像处理技术需求最迫切，也是最能体现其价值的应用领域。此技术是通过判读侦察照片，进行图像匹配识别和跟踪。此外，包括图像传输、存储和显示的自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练器，也都用到图像处理技术。