《HALCON数字图像处理》第一、二章笔记

目录

• 第一章 绪论
  • 1.1 图像和图像处理
    • 1.1.1 图像
    • 1.1.2 数字图像
    • 1.1.3 图像处理及其发展过程
  • 1.2 数字图像处理的步骤和方法
  • 1.3 数字图像处理系统的硬件组成
  • 1.4 数字图像处理技术的研究内容和应用领域
    • 1.4.1 研究内容
    • 1.4.2 主要应用领域
• 第二章 数字图像基础
  • 2.1 图像的数字化
    • 2.1.1 图像采样
    • 2.1.2 图像量化
    • 2.1.3 抽样和量化参数的选择
  • 2.2 数字图像的数值描述
  • 2.3 直方图
  • 2.4 数字图像的文件格式及参数
  • 2.5 灰度图像的灰度级分辨率
  • 2.6 图像像素间的关系
    • 2.6.1 相邻像素
    • 2.6.2 邻接性、连通性、区域和边界

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第一章 绪论

1.1 图像和图像处理

1.1.1 图像

1.1.2 数字图像

为了让计算机与数字通信系统加工处理图像，需要将连续的模拟图像信息离散化（数字化），这种离散化包括坐标空间的离散化和性质空间的离散化，离散化后的图像就是数字图像

离散化后的图像大概可以分为三种，彩色图像、灰度图像和二值图像

1. 彩色图像
   由三原色组成，即RGB
2. 灰度图像
   只有亮度差别，没有颜色差别，彩色图像可以转换为灰度图像，用\(Y\)代表亮度大小，则其转换式如下：

\[Y=0.229R+0.587G+0.114B \]

3. 二值图像
   当灰度图像的灰度只有两个等级时的图像叫二值图像

1.1.3 图像处理及其发展过程

图像处理分为以下三类

1. 模拟图像处理
2. 数字图像处理
3. 光电结合处理

数字图像处理根据抽象程度可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解

1.2 数字图像处理的步骤和方法

1. 图像信息的获取
2. 图像信息的存储
3. 图像信息的处理
4. 图像信息的传输
5. 图像的输出和显示

1.3 数字图像处理系统的硬件组成

一个基本的数字图像处理系统由五个模块组成，分别为：图像输入、图像存储、图象输出、图像通信、图像处理及分析

数字图像处理与分析模块是数字图像处理系统的核心，包括以下三种形式：

1. 通用图像处理
2. 专用图像处理系统
3. 图像处理芯片

1.4 数字图像处理技术的研究内容和应用领域

1.4.1 研究内容

1. 图像变换
2. 图像编码压缩
3. 图像增强和复原
4. 图像分割
5. 图象描述
6. 图像分类（识别）

1.4.2 主要应用领域

1. 航天和航空技术方面的应用
2. 生物医学工程方面的应用
3. 通信工程方面的应用
4. 工业和工程方面的应用
5. 军事公安方面的应用
6. 文化艺术方面的应用
7. 机器视觉
8. 视频和多媒体系统
9. 科学可视化
10. 电子商务

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第二章 数字图像基础

2.1 图像的数字化

根据图像表现方式的不同，图像可分为连续图像和离散图像两类
图像的数字化过程主要分为采样、量化和编码三个步骤

将图像分割成像素集合有很多方法，最常用的是正方形点阵，除此之外还有正三角形点阵、正六角形点阵等

图像数字化过程示意图如下：

2.1.1 图像采样

图像的空间坐标的离散化称为空间采样，灰度的离散化称为灰度量化，采样分为均匀采样和量化、非均匀采样和量化

一般来说，图像细节越多，采样间隔越小，根据一位采样定理，若一维信号\(g(t)\)的最大频率为\(\omega\)，则用\(T≤1/2\omega\)为间隔进行采样候，根据采样结果\(g(i,T)(i=\cdots-1,0,1,\cdots)\)能完全恢复\(g(t)\)，即

\[g(t)=\sum_{m=-\infty}^{\infty} {g(iT)s(t-iT)} \]

\[s(t)=\frac{\sin(2\pi\omega t)}{2\pi\omega t} \]

2.1.2 图像量化

采样后图像在空间分布上是离散的，但像素的取值还是连续的，图像量化就是将采样区域内表达亮暗的连续点离散化，并用数值表示

2.1.3 抽样和量化参数的选择

1. 量化级数一定时，抽样点数减少，则图像的块状效应越明显
2. 图像抽样点一定时，随着量化等级减少，图像逐渐失去灰度平滑变化的特点，出现假轮廓

2.2 数字图像的数值描述

一幅图像\(f\)可以定义为一个二维函数\(f(m,n)\)，其中\((m,n)\)是空间（平面）坐标
\(f(M,N)\)可表示该点的强度或灰度，简称为像素值，图像的坐标系以左上为原点

2.3 直方图

灰度直方图可以统计出图像中各个灰度值的像素数，反映了图像中不同像素值出现的频数，没有反映某一灰度像素所在位置，丢失了位置信息，即不同图像可能会有相同的直方图

因为图像数字化需要采样和量化，所以图像的直方图覆盖的灰度值有可能不能完全表达图像的细节，就会降低图像质量，所以应恰当利用图像数字化时的参数，使数字化后的图像直方图可以完全覆盖图像的灰度值

2.4 数字图像的文件格式及参数

1. BMP格式
2. JPEG格式
3. GIF格式
4. PNG格式
5. PSD格式
6. TIFF格式
7. CDR格式

2.5 灰度图像的灰度级分辨率

取样值是决定图像空间分辨率的主要参数
灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，基于硬件的考量，灰度级数通常是2的整数次幂，大多数取8bit，在某些特殊灰度增强的应用场合时可用到16bits

2.6 图像像素间的关系

2.6.1 相邻像素

一个像素点p有着4个水平和垂直的相邻像素

2.6.2 邻接性、连通性、区域和边界

确定两个像素是否立案弄，就需要确定它们是否相邻以及其灰度值是否满足特定的相似性准则，通常考虑三种类型的邻接性：

1. 4邻接：如果\(q\)在\(N_4(p)\)集中，则具有\(V\)中数值的两个像素\(p\)和\(q\)是4邻接的。
2. 8邻接：如果\(q\)在\(N_8(p)\)集中，则具有\(V\)中数值的两个像素\(p\)和\(q\)是8邻接的。
3. m邻接（混合邻接）：如果\(q\)在\(N_4(p)\)集中，或者\(q\)在\(N_D(p)\)中,且集合\(N_4(p)\bigcap N_4(q)\)没有\(V\)值像素，则具有\(V\)值的像素点\(p\)和\(q\)是m邻接的。

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后面还有2.6.3 像素点距测量、2.7线性与非线性的计算。这两个我没看懂，也不好做笔记，有书的朋友可以自己去了解以下！😊