链编码技术及其在图像处理中的应用

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 1.53MB 61 页 15积分
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引言
1
引 言
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。据统计，在人类获取的信
息中，视觉信息约占 60％，听觉信息约占 20％，其它的如味觉信息、触觉信息等
加起来约占 20％。由此可见视觉信息对人类的重要性，而图像正是人类获取视觉
信息的主要途径。所谓“图”，就是物体透射或者反射光的分布：“像”是人的视
觉系统接收图的信息而在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的，而后者
是人的感觉，图像应该是两者的结合。因此，在图像处理中不能仅仅把图像看成
是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或色彩变化的光分布。
所谓图像处理，就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的
行为。图像处理的手段有光学方法和电子学(数学)方法。前者已经有很长的发展
历史，从简单的光学滤波到现在的激光全息技术，光学处理理论已经日趋完善，
而且处理速度快，信息容量大，分辨率高，又很经济。但是光学处理图像精度不
够高，稳定性差，操作不便。从 20 世纪 60 年代起，随着电子技术和计算机技术
的不断提高和普及，数字图像处理进入高速发展时期。所谓数字图像处理就是利
用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得的电信号进行某些数字
运算，以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立
体断层图像的重建等。数字图像处理技术处理精度比较高，而且还可以通过改进
处理软件来优化处理效果。但是，由于数字图像处理的数据量非常庞大，因此处
理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。随着计算机技术的飞速发展，
计算机的运算速度大大提高，目前 2GHz 以上的 CPU 已经开发推广应用，这将大大
促进数字图像处理技术的发展[7]。
随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求，出现了一类问题，就是不
要求其输出结果是一幅完整图像本身，而是将经过处理后的图像。再经过分割和
描述提取有效的特征，进而加以判决分类。例如要从遥感图像中分割出各种农作
物、森林资源、矿产资源等等，并进一步判断其产量或蕴藏量，由气象云图结合
其他气象观察数据进行自动天气预报，利用人工地震波波形图寻找有油的岩层结
构，根据医学 X 光图像断层分析各种病变，邮政系统中的信函自动分拣等等。因
此，可以认为把图像进行区别分类就是图像的模式识别。模式识别方法和应用十
分广泛，也相当复杂，正在发展之中。模式识别的研究对象基本上可概括为两大
类：一类是有直觉形象，如图像、相片、图案、文字等等，一类是没有直觉形象
而只有数据或信息波形，如语声、心电脉冲、地震波等等。但是，对模式识别来
说，无论是数据、信号还是平面图形或立体景物都是除掉它们的物理内容而找出
它们的共性，把具有同一共性的归为一类，而具有另一种共性者归为另一类。模
式识别研究的目的是研制能够自动处理某些信息的机器系统，以便代替人完成分
类和辨识的任务[5]。
现代社会中名片已经成为人们交往不可缺少的工具。大量的名片不便于携带，
更不便于管理。目前基本上采用手工管理，而且纸介质的管理很不方便，也不能
进行高效率的查询，这使得名片资源得不到充分利用，因此其自动识别与处理是
名片管理实现自动化、信息化的一个重要研究课题。
我们现在设计了一种自动识别和处理名片的方法，采用现有的扫描仪系统，
在不添加其他设备的情况下，使用顶点链编码对多张名片进行自动扫描、切割、
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存储等，实现名片管理的计算机化，提高名片信息的查询效率。
Microsoft 公司开发的 Visual C++一直是一种具有高度综合性能的面向对象
的软件开发工具，用它开发出的程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。因
此，在对数字图像进行处理时通常是采用 Visual C++进行编程[7]。名片管理系统
就是采用该开发工具来实现的。
第一章 数字图像处理技术原理和发展
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第一章 数字图像处理技术原理和发展
1.1 数字图像处理简介[7-8][27]
图像这个词包含的内容很广，凡是记录在纸上的、拍摄在照片上的，显示在
屏幕上的所有具有视觉效果的画面都可以称之为图像。根据图像记录方式的不同，
图像可以分为两大类。一类是模拟(analog)图像，一类是数字(digital)图像。模
拟图像是通过某种物理量(光，电)的强弱变化来记录图像上各点的灰度信息(如电
视等)的；而数字图像则完全是用数字来记录图像灰度信息的。因而数字图像比模
拟图像更易于保存，不会因保存时间过长而发生失真现象。这里说到的灰度信息
是指图像上各点处的颜色深浅程度信息。对于单色黑白图像来说灰度即是黑白程
度等级；对于彩色图像来说，情况也一样，因为任何彩色图像都可以分解成红、
绿、蓝三种单色图像，因此彩色图像的灰度指的是这三种单色图像上的灰度。
图像处理的任务是将原图像的灰度分布作某种变换，使图像中的某部分信息
更加突出，以便其适合于某种特殊的需求。最常见的例子是，一张曝光量没有掌
握准确的照片，不论其是曝光过度还是曝光不足，都可以通过图像处理使它变得
明暗适中。
因为当今的计算机都是数字计算机，所以用计算机来进行图像处理的只能是
数字图像。反过来说，数字图像也只是在有了计算机后才得以问世，离开了计算
机，数字图像也将不复存在。现在一般提到的图像处理，若未加特别说明都是指
使用计算机的数字图像处理。任何一幅模拟图像都能用 A/D 转换装置(如数字扫描
仪等)将其转换为数字图像，数字图像处理比直接对模拟图像进行的各种处理方式
更易于控制处理效果。
1.1.1 图像数据
数字图像在计算机上是以位图(bitmap)的形式存在的。位图是一个矩形点阵，
上面的每一个点称之为像素(pixel)。像素是数字图像中的基本单位。一幅
nm
大
小的图像，是由
nm
个明暗不等的像素组成的。在数字图像中各个像素所具有的
明暗程度是由一个称为灰度值(gray level)的数字所标识的。例如，我们可以将
白色的灰度值定义为 255，黑色的灰度值定义为 0，而由黑到白之间的明暗度均匀
地划分成 256 个等级，每个等级由一个相应的灰度值定义，这样我们就定义了一
个 256 个等级的灰度表，任何一幅用这个灰度表记录的图像，它的每一个像素的
灰度值都是由 0－255 之间的某一个数字标定的。因为，
8
2256
，所以在这样的
灰度表描述一个像素需要用 8 位(8bits)数据。对于一幅单色图像来说，256 等级
的灰度变化足以描述它的各个细节。如果采用少于 256 等级的灰度表，例如 128
等级(7bits)或者 64 等级(6bits)，我们将发现图像上原来很清楚的细微部分会变
得模糊起来，这显然是由于记述图像的信息不够而引起的。反之，如果采用多于
256 等级的灰度表，毫无疑问，由于信息量的增加，从理论上说图像的表现会变
得更加细致入微。但是，实际上观察者却感觉不到明显的变化，这是因为人的肉
眼很难分辨 256 等级以上的灰度变化。这样，采用对于 256 等级的灰度表只会无
益地增加图像的信息量。
在彩色图像中，每个像素需用三个字节的数据来记述。这是因为任何彩色图
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像都可以分解成红(R)、绿(G)、蓝(B)三个单色图像，任何一种其他的颜色都可以
由这三种颜色混合而成。所以，记录一幅红绿蓝各 256 种灰度的彩色图像，每一
个像素需要占用三个字节。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个
单色图像分别进行处理来实现的[8]。
1.1.2 图像的采样[8][27]
通常的图像，如一幅画、一张照片，都能由一个二维连续函数
),( yxf
来描述，
其中
),( yx
是图像平面上任意一个二维坐标点，
f
指出该点颜色的深浅。为了便于
用计算机来处理图像，图像
),( yxf
必须在空间上和在颜色深浅的幅度上都进行数
字化。空间坐标
),( yx
的数字化被称为图像采样，而颜色深浅幅度的数字化被称为
灰度级量化。
假定连续图像
),( yxf
被等距离取点采样形成一个
NN
方形点阵，它可用下
式表示：
)1,1()1,1()0,1(
)1,1()1,1()0,1(
)1,0()1,0()0,0(
),(
NNfNfNf
Nfff
Nfff
yxf
。
矩阵中的每一个元素称作像素或图像元素。而
),( yxf
代表
),( yx
点的灰度值，即
亮度值。对以上的数字化有以下几点补充说明。
(1)由于
),( yxf
代表该点图像的光强度，而光是能量的一种形式，故
),( yxf
必
须大于零，且为有限值，即
。
(2)以上数字化抽样是按正方形点阵取样的，除此以外还有三角形点阵，正六
角形点阵取样。
(3)以上是用
),( yxf
的数值来表示
),( yx
位置点上灰度级值的大小，亦即只反
映了黑白灰度的关系，如果是一幅彩色图像，各点的数值还应当反映色彩的变化，
即可用
),,(
yxf
表示，其中
为波长。如果是一幅活动的彩色图像，还应是时间
t
的函数，即可表示为
),,,( tyxf
。
(4)以上数字化后的矩阵为
NN
的方阵，对各像素允许的最大灰度级数都要
作出决定，一般来说，无论是阵列大小
N
和像素的最大灰度级数
G
都取为 2 的整
次幂，即
第一章 数字图像处理技术原理和发展
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mn GN 2,2
。
而对
NN
的像素，具有
G
级灰度级时，则存贮此数字化图像所需的位数为
b
，它的单位为比特，即
mNNb
。
例如，灰度级
G
＝64 级(6bit)的一幅 128×128 图像需要 98304 个存贮位，
图像的清晰度（即可辨别的细节的程度）主要取决于
N
和
m
，这些参量越大，数
字阵列对于原来图像的近似就越好，但是存贮量以及由此而引起的计算量也作为
N
和
m
的函数而很快地增加。
对
N
和
m
的选择，应根据图像的性质与处理的目的来决定，由于微型机的普
及与发展，
m
多采用 8bit，即 256 个灰度级。
必须指出，当
N
和
m
增加时，并不是所有图像的质量都会提高，在个别情况
下，图像质量随
m
的减少而得到改善。这是因为
m
减少会使图像的对比度增加。
但往往
m
太小会使图像出现“假轮廓”，为此一般
m
至少取为 6，即 64 个灰度级。
有时也可以采用非均匀抽样和非均匀量化来减少计算量，但是这样做容易使问题
复杂化，因此很少被采用[8][27]。
1.1.3 图像的数据格式[12]
图像是由排成矩阵点阵的像素组成的。因此把一幅图像记录进文件时，必须
同时记录下各像素在点阵中的位置及像素的灰度值。但是实际上我们可以利用各
像素在文件中的记录位置来暗示其在图像点阵中的位置，这样文件中的数据只以
一维方式记录，而图像点阵是二维的。为了用一维形式记录二维图像，通常采用
的方法是将各行像素的数据首尾相连。例如，在一个存储一幅
MN
图像的数据
文件中，它的
MN
个像素数据是这样排列的：最初的
N
个数据分别对应图像第
一行从左到右
N
个像素；第
1N
到第
N2
个数据分别对应图像第二行从左到右
N
个像素，等等。如此类推。最后的
N
个数据分别对应图像第
M
行从左到右
N
个
像素。但是这样一来，就必须在文件中某处注明该图像的尺寸，即长度与宽度，
以使在读取数据时能够根据这个尺寸重新把一维数据流排列成原来的二维点阵。
图像的尺寸(长与宽，均以像素为单位)通常记录在文件头(header)中，文件
头是有关图像整体的信息数据块，除记录图像的尺寸外，还记录诸如像素的位长，
图像的颜色表等有关信息。文件头之后才是图像的数据流。因此，图像数据文件
是文件头加数据流。
图像数据的文件格式随着图像的各种信息的内容取舍与记录次序的不同而
异。其中，关于图像数据的记录方式基本相同，主要的差异在于 header 的内容。
本节我们分别介绍五种目前应用较广，比较常见的图像格式。
1.PCX 文件
PCX 图像文件格式最初为 Zsoft 公司的 PaintBrush 应用程序所使用，目前已
成为一种通用图像文件格式。
PCX 文件格式可处理单色、16 色和 256 色图像数据。文件由文件头、图像数
据与可选扩展调色板数据组成。
(1)文件头由 128 字节组成，其结构如下：
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(2)图像数据
图像数据以压缩形式存放，采用扫描线行程压缩编码，对每根扫描线按其位
面数据分成若干扫描段，压缩在这些扫描段上进行。
(3)扩展的调色板数据
该调色板对应于 256 色图像。每种色彩占 3 个字节，共 768 字节。对于 VGA
卡，调色板数据必须右移 2 位。
2.TIFF(Tagged Image File Format)文件
TIFF 格式是由 Aldus 和 Microsoft 公司联合开发的，是目前流行的图像文件
交换标准之一。
TIFF 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。
(1)文件头
(2)参数指针表
由一个 2 字节的整数和其后的一系列 12 字节参数域构成，最后以一个长整型
数结束。若最后的长整型为 0，表示文件的参数指针表到此为止，否则该长整型
为指向下一个参数指针表的偏移。
摘要：

引言1引言视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60％，听觉信息约占20％，其它的如味觉信息、触觉信息等加起来约占20％。由此可见视觉信息对人类的重要性，而图像正是人类获取视觉信息的主要途径。所谓“图”，就是物体透射或者反射光的分布：“像”是人的视觉系统接收图的信息而在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的，而后者是人的感觉，图像应该是两者的结合。因此，在图像处理中不能仅仅把图像看成是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或色彩变化的光分布。所谓图像处理，就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的行为。图像处理的手段有光学方法和电子学(数学...

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