計算機圖形學(璩柏青)第10章空間形體的三維重建與圖像處理

相應可得到各單元方程組集， 即總體方程為 整個SFS問題求解是一個逐次線性化過程，可按如下步驟實現： (1) 先給定一定的初值R(p,q)； (2) 局部線性化反射圖函數； (3) 按照上述公式構造矩陣［A］和［b］，求解系統總體方程， 得到新的［d］值； (4) 利用新的［d］值進行線性化。 10.2 圖像處理 10.2.1 概述 所謂圖像處理，通常是指將原圖像的灰度分布作某種變換， 使圖像中的某部分信息更突出，以適應某種特殊需要。例如， 一張曝光不足或曝光過度的照片，都可以通過圖像處理使其變得明暗適中，另外如圖像縮放、圖像的置亂技術等等都屬于圖像處理范疇。 根據圖像記錄方式的不同，圖像可分為兩類：一類是模擬圖像，一類是數字圖像。模擬圖像是通過某種物理量(如光、 電)的強弱變化記錄圖像上的灰度信息；而數字圖像則是用數字記錄圖像的灰度信息，因此數字圖像比模擬圖像更容易保存。 這里所說的灰度信息是指圖像上各點的顏色深淺程度信息。單色黑白圖像的灰度指的是黑白程度等級，而彩色圖的灰度指的是紅、 綠、 藍三原色其單色圖像上的灰度。 用計算機進行圖像處理的圖像只能是數字圖像，這是因為目前計算機都是數字計算機。一般我們提到的圖像處理，如果未加特別說明，都是指使用計算機的數字圖像處理。對于模擬圖像可以用A/D轉換裝置(如數字掃描儀)將其轉換為數字圖像。 10.2.2 圖像的采樣 1. 基本概念 我們可以將白色的灰度值定義為255，黑色的灰度值定義為 0， 則由黑到白之間的明暗度被均勻劃分成 256 個等級，每個等級由一個相應的灰度值定義，這樣就形成了一個 256 個等級的灰度表。任何一幅以這個灰度表記錄的圖像，其每個像素的灰度值均由 0~255 之間的某一個數值標定。因為 256=2 +8， 所以描述一個像素需要用 8 位(8bits)數據。256 級灰度變化足以描述一幅單色圖像的細部。如果采用少于 256 級的灰度表， 則圖像上原來很清楚的細微部分就會顯得模糊，顯然，這是由于記錄圖像的信息不足引起的。相反，如果采用多于 256 級的灰度表， 從理論上講，圖像就變得更清晰，但并非如此，圖像卻沒有發生明顯變化，這是因為人的眼睛難以分辨256級以上的灰度變化。 所以，比較理想的灰度表是 256 個等級。 對于彩色圖像，每個像素需要用三個字節的數據描述。 這是因為任何彩色圖像都可以分解為紅、綠、藍三個單色圖像， 任何一種其他顏色均可用這三種顏色混合而成。 因此，每個單色圖像中的像素都分別由一個字節記錄，所以記錄一幅紅、 綠、 藍各 256 種灰度的彩色圖像，每一個像素需占用三個字節。 在圖像處理中，彩色圖像的處理通常是通過對其三個單色圖像分別進行處理來完成的。 2. 圖像的采樣 圖像都可用一個二維連續函數f(x,y)來描述。其中(x,y)是圖像上任一個二維點的坐標，f(x,y)則表示該點顏色的深淺。我們將f(x,y)在空間上和顏色深淺的幅度上都進行數字化，以便對圖像進行計算機處理。空間坐標(x,y)的數字化稱為圖像采樣，而顏色深淺幅度的數字化則稱為灰度級量化。設有連續圖像f(x,y)，如果用等距離取點采樣形成一個n×n方陣，則該方陣可表示為 n×n方陣就是一個數字圖像，其中的每一個元素稱為像素。 在進行數字化處理時，其關鍵問題是決定n的大小，以及給每個像素賦予離散灰度值的容許值G。為處理方便起見，n值與灰度級數G均設成 2 的方次數，即n=2N，G=2M，N和M均為正整數。記錄一幅圖像所需的位(bit)數B可用下式進行計算： B=n×n×M 圖像的分辨率與n和M有關，n和M越大，所顯示的數字圖像就越接近原來的連續圖像，但存儲圖像的空間和處理時間也會迅速增加；相反，如果n和M的值過小，所顯示的圖像就會模糊不清，圖質低劣。如果要使一幅數字圖像具有黑白電視畫面的效果， 應取n=512, M=8 較為合適。 通過多次試驗和實際應用，人們就n和M對圖像質量的影響作出了以下結論： (1) 在一般情況下，圖像質量都會隨著n和M的增加而提高， 但在有些情況下，n不變而圖像卻隨M的減小而有所改善，這是因為降低M時提高了圖像的對比度所致。 (2) 隨著圖像上細微部分的增加，大量細節部分的圖像只需要很少的灰度級。實驗證明：n=64或128 時，畫質不隨M的增加而變化。 用數字化掃描儀對圖像進行數字化處理時， 需要確

總結

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