第5章-图像的格式、类型课件

第5章图像的格式和类型本章重点：

数字图像的基本类型图像相关术语数字图像的基本文件格式matlab图像类型及数据格式第5章图像的格式和类型本章重点：5.1简单的图像模型5.2数字图像的基本类型5.3图像处理软件5.4图像相关术语5.5数字图像的基本文件格式5.6matlab图像类型及数据格式第5章

图像的格式和类型5.1简单的图像模型第5章图像的格式和类型对于N×N象素组成的图像，可以用矩阵来表示：一幅图像可以用二维函数f(x,y)来表示若对于N×N象素的彩色图像，可以用三个矩阵表示：

[FR]N×N、[FG]N×N、[FB]N×N。ji5.1简单的图像模型ji5.1简单的图像模型5.2数字图像的基本类型计算机一般采用两种方式存储静态图像：位映射（Bitmap），即位图存储模式；向量处理（Vector），也称矢量存储模式。位图也称为栅格图像，是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。5.2数字图像的基本类型计算机一般采用两种方式存储静态图5.2数字图像的基本类型位映射是将图像的每一个像素点转换一个数据，并存放在以字节为单位的矩阵中。这种存储模式较适合于内容复杂的图像和真实的照片，如，用数码相机和扫描仪获取的图像一般都存储为位图。位图图像的缺点在于：随着分辨率以及颜色数的提高，位图图像所占用的磁盘空间会急剧增大，同时在放大图像的过程中，图像也会变得模糊而失真。5.2数字图像的基本类型位映射是将图像的每一个像素点转换5.2数字图像的基本类型矢量图只存储图像内容的轮廓部分，而不是图像数据的每一点。向量处理存储图像内容的轮廓部分，而不存储图像数据的每一个点。如，对于一个圆形团，只要存储圆心的坐标位置和半径长度，以及圆形边线和内部的颜色即可。该存储方式的缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂的分析演算工作，但图像的缩放不会影响显示精度，即图像不会失真，而且图像的存储空间较位图方式要少得多。所以，向量处理比较适合存储各种图标和工程设计图。5.2数字图像的基本类型矢量图只存储图像内容的轮廓部分，5.2数字图像的基本类型位图也是记录每一个像素的颜色值，再把这些像素点组合成一副图像。矢量图是保存图像对象的位置和曲线、颜色的算法。位图占用的存储空间较矢量图要大得多。矢量图的显示速度较位图慢。5.2数字图像的基本类型位图也是记录每一个像素的颜色值，5.3图像处理软件能够进行图像处理的软件很多，其中最著名的就是photoshop，该软件能够实现图像显示、增强、剪切、滤波等一系列的操作，效果非常不错，由该软件生成的图像文件格式目前已经作为国际标准予以存在。许多人将图像处理与photoshop画上了等号，这是一种非常错误的概念。photoshop只是一种通用的图像处理软件，一般是用来提高视觉感受，而实际的图像处理工作主要是针对不同的应用领域提取不同的信息的，这是photoshop不善长甚至不支持的。5.3图像处理软件能够进行图像处理的软件很多，其中最著名的5.3图像处理软件针对不同的应用领域需要不同的图像处理算法，因此用户最好还是根据对某个图像处理软件或高级程序语言的掌握程度来编写自己的图像处理程序。我们采用matlab来实现各种类型的图像处理。因为数字图像实际上就是一组有序的离散数据，使用matlab可以对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。5.3图像处理软件5.4图像相关术语1像素（pixel）像素是构成数字图像的最小单位，是图像采样的网格单位。它是以矩阵的方式排列，每帧图像被描述成由MxN个数据组成的矩阵，矩阵的每个元素就被称为像素。像素点是与图像的分辨率相关的，分辨率越高，像素点越小，图像越清晰。5.4图像相关术语5.4图像相关术语2DPI（dotperinch）DPI是指各类输出设备（如打印机、绘图仪等）每英寸上所显示的像素点数，一般也称为设备分辨率。如一台激光打印机的设备分辨率在600-1200DPI范围内，数值越高，打印机输出效果越好。5.4图像相关术语5.4图像相关术语3PPI（pixelperinch）PPI是指每英寸的像素值，一般用于衡量一个图像输入设备（如扫描仪）的分辨率的高低，反映图像中存储信息量的多少，并决定图像的根本质量。图像的质量是由图像采集及模数转换的精度决定的，实际上现有的显卡支持多种显示模型，如一副图像的大小为640x480，则该幅图像在1024x768模式下显示或在640x480模式下显示，反映的信息量是相同的。

试图通过改变显示模式来改善图像质量是徒劳的5.4图像相关术语3PPI（pixelperin5.4图像相关术语4显示分辨率显示分辨率是指监视器（显示器的分辨率），即指显示器上最大可以显示的像素数集合，一般用在屏幕上显示的水平和垂直像素数目表示，最大分辨率为1024x768的显示器。计算机显示器的屏幕显示分辨率由显卡决定。

5.4图像相关术语4显示分辨率5.4图像相关术语5位(bit)与颜色(color)在图像处理中，“位”是用来衡量每个像素存储信息的位数，颜色是通过数字“位”实现的，“位”决定了每次在屏幕上显示多少种颜色。

若n表示所占的位数，则颜色数=2n。

我们平常所说的高彩色，即16位显示模式真彩色是在24位下显示

5.4图像相关术语5位(bit)与颜色(color)5.4图像相关术语6查找表（lookuptable）查找表又称为视频查找表、显示查找表、伪彩色查找表或彩色调色板，简称LUT，是由图像采集卡上分别代表R、G、B的3个读/写存储器所组成，每个存储器包含256个单元，每单元占8位二进制位。

LUT中存放的是三基色光（红、绿、蓝）的映射参数，将每一个像素的256级灰度值映射成红、绿和蓝值。LUT输出驱动3个模数转换器，将对应颜色转换称电压值，经编码，送往彩色显示器显示彩色图像。

5.4图像相关术语6查找表（lookuptable5.4图像相关术语7灰度图像（grayimage）即为黑白图像。对于灰度等级为256的灰度图像，0代表黑，255代表白色，从1到254的每个值分别代表了介于黑色与白色之间的所有深浅不同的灰度色调，灰度图像反映的实际上是图像的亮度信息

8真彩色图像（colorimage）即为人眼感受到的自然色彩的图像

5.4图像相关术语7灰度图像（grayimage）5.4图像相关术语9伪彩色图像（pseudocolorimage）伪彩色图像也是一种彩色图像，它是通过人工方式对图像着色后显示出来的，主要用在黑白图像的着色显示上。人眼对黑白的分辨能力较低，大约有40级，而且灰度差<5时，人眼无法分辨；而人眼对彩色的分辨能力是相对较高的，大约在200级，采用伪彩色方式显示黑白图像，可以提高人眼的判读能力，使图像易于分辨。如遥感图像（黑白）处理中，对不同的地貌，赋予不同的色彩，以便容易区分山川、海洋、森林等。

5.4图像相关术语9伪彩色图像（pseudocol5.5数字图像的基本文件格式图像格式指的是存储图像采用的文件格式。不同的操作系统、不同的图像处理软件，所支持的图像格式都有可能不同。在实际应用中经常会见到以下几种图像格式：BMP文件、JPEG文件、PCX文件、TIFF文件以及GIF文件，PNG文件等。5.5数字图像的基本文件格式5.5数字图像的基本文件格式每一种图像文件均有一个文件头，在文件头之后才是图像数据。文件头的内容一般包括文件类型、文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容。图像文件还涉及图像文件的压缩方式和存储效率等。5.5数字图像的基本文件格式每一种图像文件均有一个文件头，5.5.1BMP图像文件格式5.5.1BMP图像文件格式第四部分就是实际的图像数据。对于用到调色板的位图，图像数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图像，图像数据就是实际的R、G、B值。对于2色位图，用1位就可以表示该像素的颜色（一般0表示黑，1表示白），一个字节可以表示8个像素。对于16色位图，用4位可以表示一个像素的颜色，所以一个字节可以表示2个像素。对于256色位图，一个字节刚好可以表示1个像素。第四部分就是实际的图像数据。对于用到调色板的位图，图像数据就5.5.2TIF图像文件格式标记图像文件格式TIF(TagImageFileFormat)是现存图像文件格式中最复杂的一种，是目前流行的图像文件交换标准之一。TIF格式文件的设计考虑了扩展性、方便性和可修改性，因此非常复杂，要求用更多的代码来控制它，结果导致文件读写速度慢，TIF代码也很长。TIF文件由文件头、参数指针表与参数域、参数数据表和图像数据4部分组成。5.5.2TIF图像文件格式标记图像文件格式TIF(Ta5.5.3GIF图像文件格式GIF（GraphicsInterchangeFormat）文件的全称是图形交换文件格式。该形式存储的文件主要为不同的系统平台交流和传输图像提供方便,是Web及其他联机服务上常用的一种文件格式，用于HTML文档中的索引颜色图像。图像最大不能超过64M，颜色最多为256色。GIF图像文件采取LZW压缩算法，存储效率高，支持多幅图像定序或覆盖，交错多屏幕绘图以及文本覆盖。GIF主要是为数据流而设计的一种传输格式，而不是作为文件的存储格式。5.5.3GIF图像文件格式GIF（GraphicsIn5.5.5JPEG图像文件格式JPEG(JointPhotographer’sExpertsGroup)即联合图像专家组,是由ISO和CCITT为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，主要是为了解决专业摄影师所遇到的图像信息过于庞大的问题。JPEG格式支持24位颜色，并能保留照片和其他连续色调图像中存在的亮度和色相的显著和细微的变化。5.5.5JPEG图像文件格式JPEG(JointPho图像类型是指数组数值与像素颜色之间定义的关系，注意其与图像格式概念的区别。Matlab图像处理工具箱支持五类型的图像：二进制图像、索引图像、灰度图像、RGB图像和多帧图像Matlab使用三种存储格式来存储图像：uint8(8位无符号整数)、uint16(16位无符号整数)和双精度。5.6matlab图像类型及数据格式图像类型是指数组数值与像素颜色之间定义的关系，注意其与图像格5.4.1二值图像二值图像也叫黑白图像，就是图像象素只存在0,1两个值。二进制的lenna图像5.6matlab图像类型及数据格式5.4.1二值图像二值图像也叫黑白图像，就是图像象素只存在第5章-图像的格式、类型课件二值图像能够使用uint8(8位无符号整数)和双精度的数组来存储，但不支持uint16(16位无符号整数)。图像数组大小：m×n图像元素值：0或1

5.6.2二值图像数据格式二值图像能够使用uint8(8位无符号整数)和双精度的数组5.6.3灰度图像灰度图像是包含灰度级（亮度）的图像，如64级，256级等。如当像素灰度级用8bit表示时，每个像素的取值就是256种灰度中的一种，即每个像素的灰度值为0到255中的一个。通常，用0表示黑，255表示白，从0到255亮度逐渐增加。5.6.3灰度图像灰度图像是包含灰度级（亮度）的图像，如灰度图像读入matlab中是一个二维的平面矩阵，其中行与列的乘积代表其图片中像素点的个数。注意：灰度图像一般看起来是一副黑白图像，但是色彩明暗度较二值图像更为丰富。因为每一个像素点的取值在[0,1]或[0,255]之间。……………………............像素点取值：[0,1]或[0,255]mnm*n个像素，如1024*768灰度图像读入matlab中是一个二维的平面矩阵，其中行与列的图像数组大小：m×n色度矩阵：p×3Double

：图像元素值:[0,1]Unit8:图像元素值:[0,255]Unit16：图像元素值:[0,65535]5.6.4灰度图像数据格式图像数组大小：m×nDouble：图像元素值:[0,1]5第5章-图像的格式、类型课件5.6.5索引图像索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。在matlab中，包含一个数据矩阵X和一个调色板矩阵map，数据矩阵可以是uint8、uint16和双精度类型的，而调色板矩阵则总是一个mX3的双精度类型矩阵（其中，m表示颜色数目），该矩阵的元素值都是[01]范围内的浮点数。Map矩阵的每一行指定一个颜色的红、绿、蓝颜色分量。索引图像可以把像素值直接映射为调色板数值，每一个像素的颜色通过使用X的数值作为map的下标来获得：数值1表示map的第一行，数值2表示map的第二行，以此类推。5.6.5索引图像索引图像是一种把像素值直接作为RGB调数据矩阵（图片）像素点对应双精度色图矩阵（色彩）………………数据矩阵（图片）像素点对应双精度色图矩阵………………调色板通常与索引图像存储在一起，装载图像时，调色板将和图像数据一同自动装载。图中的像素由整数表示，这个整数将作为存储在调色板中的颜色数据的指针。调色板通常与索引图像存储在一起，装载图像时，调色板将和图像数Double:图像数组大小：m×n图像元素取值:[1,p]色度矩阵：p×3色度元素值：[0,1]

uint8:图像数组大小：m×n图像元素取值:[0,p-1]色度矩阵：p×3色度元素值：[0,1]

uint16:图像数组大小：m×n图像元素取值:[0,p-1]色度矩阵：p×3色度元素值：[0,1]

图像矩阵中的数值与调色板的关系依赖于图像矩阵的类型：double型的，数值1指向调色板的第一行，如果是uint8或uint16类型的，将产生一个偏移量，数值0表示调色板的第一行5.6.6索引图像数据格式Double:uint8:uint16:图像矩阵中的数值与5.6.7RGB图像RGB图像也称为真彩图像，其每一个像素由三个数值来指定红、绿和蓝颜色分量。在matlab中，一幅RGB图像由uint8、uint16或双精度类型的mXnX3数组（也称为RGB数组）来描述，其中，m和n分别表示图像的宽度和高度。RGB图像不使用调色板。每一个像素的颜色由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量共同决定。RGB图像是24位图像，红绿蓝分量分别占用8位，由于这种颜色精度能够再现图像的真实色彩，所以称为RGB图像为真彩图像。5.6.7RGB图像RGB图像也称为真彩图像，其每一个像在一个双精度类型的RGB数组中，每一个颜色分量都是一个[0,1]范围内的数值，颜色分量为(0,0,0)的详述将显示为黑色，颜色分量为（1，1，1）的像素将显示为白色。每一个像素的三个颜色分量都存储在数据数组的第三位中。例如，像素（10，5）的红、绿、蓝颜色分量分别存储在RGB（10，5，1）、RGB（10，5，2）和RGB（10，5，3）中。在一个双精度类型的RGB数组中，每一个颜色分量都是一个[0上图是一个2048*1536大小的图像，其中这个三维矩阵的第一维就是上图中第一层代表红色数值，第二维为第二层代表绿色数值，第三维为第三层代表蓝色数值。也可以这样理解：将索引图像中的数据矩阵中每一个像素点直接加载上色图矩阵中对应的颜色值。图像在图像（x1,y1）点的RGB值是（r,g,b）上图是一个2048*1536大小的图像，其中这个三维矩阵的第第5章-图像的