数字图像处理 第一周学习笔记

第一周学习笔记

第一章

• 什么是数字图像处理？

  一幅图像可以定义为一个二维函数$f(x,y)$,$f$在任意处的幅度为该点处图像的亮度或灰度，当x,y,$f$都为有限的离散值时，该图像为数字图像。数字图像处理就是用计算机处理数字图像。

  本书中所谓的数字图像处理包含输入输出都是图像的过程，从图像中提取特征的过程，以及对单个对象进行识别的过程，包含了图像处理的低中高三级处理。

• MATLAB

  MATLAB集成了计算、可视化和编程，它是一种交互式系统，其基本数据元素是并不要求确定维度的的一个数组，能让我们用公式方便的解决涉及矩阵的问题，所以十分适用于图像处理
  MATLAB中扩展名为.m是脚本文件或函数文件，扩展名为.mat是保存的变量

第二章 基本原理

2.1~2.4 数字图像的表示及操作

数字图像的表示

一副图像就是一个二维函数$f(x,y)$，其中x、y是空间（平面）坐标，$f$在任意点处的振幅就是该点处的亮度或者灰度（灰度是用来表示黑白图像的亮度的）。

彩色图像是由单个二维图像组成的，例如RGB图像就是三个分量图像组合而成（红、绿、蓝）。因此，许多应用在黑白图像上的处理技术，也可以应用到彩色图像上。

坐标数字化称为取样，振幅的数字化称为量化。当$f$的x,y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。

坐标约定

取样和量化的结果是一个实数矩阵。坐标表示的意思是在当前行取值的像素点。如(0,0)（书籍中图像原点的定义(x,y) = (0,0)，工具箱中原点定义为(r,c) = (1,1)）就是在第一行的第一个取样，而不是取样的实际物理地址。

IPT还使用一种极少使用的空间坐标约定，与我们平时使用的x,y正好相反。

图像矩阵表示

数字化图像函数表示：

MATLAB中表示:

其中$f(0,0)$ = f(1,1)，这里斜体是数字化图像，等宽字体代表MATLAB中的表示。

数字图像的读取

imread函数

• imread('filename')
• imread和imwrite支持的一些常用图像类型
  
• size(f) 获得一副图像的行数和列数
• whos f 获得图像的一些附加信息

数字图像的显示

• imshow(f, G) 基本语法

  f是一个图像数组，G是该图像的灰度级数（缺省值为256）

• imshow(f, [low high])

  显示图像小于low的像素点显示为黑色，大于high的像素点显示为白色。介于两者之间的以默认的级数显示为中等亮度值。

• imshow(f, [])

  low设置为数组f的最小值，high设置为数组f的最大值。此用法在显示一副动态范围小或既有负值又有正值的图像十分有用

  

• pixval

  交互显示单个像素的亮度值

数字图像的存储

我们在后续章节处理的大多是JPEG和TIFF格式的图像

• imwrite(f, 'filename')

• imwrite(f, 'filename', 'quality', q) 常用但只适用于JPEG图像

  q是一个在0~100之间的整数，q越小，图像退化越严重

  补充知识：

  1. bitdepth，位深度，一个像素存储的位数
  2. 伪边缘，图像中出现的类似等高线的轮廓线

• imwrite(f, 'filename', 'compression', 'parameter', ..., 'resolution', [colres rowres]) 只适用于tif图像

  1. parameter主要为以下值

     1. none 无压缩
     2. packbits 非二值图像的默认参数
     3. ccitt 二值图像默认参数

  2. [colres rowres]

      表示以每单位中的点数给出图像的列分辨率和行分辨率（缺省值为[72 72]）,使用res和[res res]来表示指定分辨率是等价的
     

• 使用print命令将图像输出到磁盘

  print -fno -dfileformat -rresno filename

  1. no是图形窗口的图形编号
  2. fileformat是输出文件格式
  3. resno指定分辨率（单位dpi）
  4. filename指定输出文件名
  5. 例子：print -f1 -dtiff -r75 test

问题：为什么是tif图像而不是其他？

答案：tif图像的可拓展性强（查阅资料我个人觉得是这点，不知道老师对这个的解答是什么），除了图像之外还可以写入额外的信息。而且jpg等图像还能直接嵌入tif图像中。tif图像拓展名一般为.tif或.tiff。tif图像三个重要组成：IFH（Image File Header）、IFD（Image File Directory）、DE（Directory Entry）

2.6~2.10 MATLAB数据类型以及M函数

数据类

图像类型

亮度图像

一副亮度图像就是一个数据矩阵，其归一化的取值代表亮度。

uint8类或uint16类，整数值范围分别是[0,255][0,65535]。

若像素是double类，则像素的取值就是浮点数。规定双精度归一化亮度图像的取值范围为[0,1]。

二值图像

一副二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。

所以取值只有0和1的uint8类数组再MATLAB中不是二值图像，但可以使用logical函数将数组转化为逻辑数组。也可以使用islogical判断是否为逻辑数组

一幅图像的特征是由数据类和图像类型这两张来表征的

数据类型转换

通用语法是：B = data_class_name(A)

图像类型转换

索引

• 转置运算符(.')将行向量变成列向量

• v(:)将产生一个列向量

• v(a,x,b)索引，中间为步长，从a取到b

• A([1 3],:)挑选第1和3的两行

• B(:,3)=0可使B的第3列都为0

• linspace(a,b,n)产生含n个元素的行向量，这n个元素线性地隔开并且包含a和b

• plot(f(500,:))显示通过其间的水平扫描线

• ndims(A)给出A的维数

ps（标准数组） : zero(M,N), ones(M,N), ture(M,N), false(M,N), magic(M), rand(M,N), randn(M,N)

MATLAB编程

M文件组成部分为：

• 函数定义行
• H1行
• 帮助文本
• 函数体
• 命令

函数定义行形式：

function [outputs]=name(inputs)

例如：

function [s,p]=sumprod(f,g)

ps ：输出用中括号，输入用圆括号

MATLAB不复制信息，在B=A中MATLAB将做一个BB等于A的“记录”，并不复制，除非A的内容以后发生了改变。图形等价于二维数组

运输符	名称
&	AND
|	OR
~	NOT
==	逻辑等于
~=	不等于
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于

函数	返回值
ans	最新的变量，未赋给表达值输出变量的给它
eps	浮点数的相对精度
pi	π

代码优化

1. 向量化循环

   向量化意味着简单地将for循环和while循环转化为等价的向量或矩阵运算

   ps:“向量化”（完全抽象出循环并仅描述对数组而不是元素的操作）是重写循环的过程，以便与其同时处理（例如）数组的4个元素N / 4次，而不是处理数组的单个元素N次。

   例子：

   for x = 1:M
       f(x) = A * sin((x-1)/(2*pi));
   end
   
   %向量化
   
   x = 0:M-1;
   f = A*sin(x/(2*pi));
   

   向量化代码的运行速度要比基于for循环的代码的运行速度快很多

2. 预处理数组

   处理大数组时，预分配可以加快执行速度，也可以帮助我们减少存储器碎片。预处理通过计算开始时就允许MATLAB为大数据构造保留足够的存储空间，来阻止无连续空间的情形出现。

   f = zeros(1024);
   

3. 单元数组、结构体

   单元数组类似于列表，通过数字索引取值(从1开始)，例如a为结构，a{1}取值。(单元数组的重要属性包含的是参量的副本，而不是指向该参量的指针)

   结构类似于c语言中的结构体，例子：

   >> S.name='shaoye';
   >> S.age=18;
   >> S.name
   ans =
   shaoye