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數位影像處理 1 導論
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目 錄 1.1 影片與圖片 1.2 何謂影像處理 1.3 影像擷取與取樣 1.4 影像與數位影像 1.5 應用 1.6 影像處理的面向
目 錄 1.1 影片與圖片 1.2 何謂影像處理 1.3 影像擷取與取樣 1.4 影像與數位影像 1.5 應用 1.6 影像處理的面向 1.7 影像處理工作 1.8 數位影像的類型 1.9 影像檔案的大小 1.10 影像感知
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1.1 影像與圖片 人類是一種視覺動物：我們強烈依賴視覺 來感知週遭的世界。 視覺的作用不但在於物體的分辨與分類，
1.1 影像與圖片 人類是一種視覺動物：我們強烈依賴視覺 來感知週遭的世界。 視覺的作用不但在於物體的分辨與分類， 同時還可以比較其差異，更能再短暫一瞥 當中對所見景象歸納粗略的整體概念 影像 (image)只是一張呈現事物的單一圖 片
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1.2 何謂影像處理
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狀況一的例子 加強影線的邊緣線條，呈現更銳利的影像。見圖1.1
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狀況一的例子 2. 去除影像的雜訊。見圖1.2
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狀況一的例子 3. 去除影像的動態模糊現象。見圖1.3
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狀況二的例子 取得影線邊緣線條，這個動作是為了測量影像中的物體。見圖1.4 (a與b)
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狀況二的例子 2. 去除影像的細節。進行測量或計算的時候，可能不需要影像中的所有細節。見圖1.5
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1.3 影像擷取與取樣 取樣 (sampling) 指的是將連續函數數位化 的過程 舉例來說假設將下列函數
1.3 影像擷取與取樣 取樣 (sampling) 指的是將連續函數數位化 的過程 舉例來說假設將下列函數 在x軸以上相等的間隔取樣10個點，得出的取樣點便如同圖1.6之分布圖
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1.3 影像擷取與取樣
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1.3 影像擷取與取樣 但同一函數若取樣100點，如圖1.7所示，則可輕易重建此一函數，因為所有的函數性質均可由此一取樣決定
1.3 影像擷取與取樣 但同一函數若取樣100點，如圖1.7所示，則可輕易重建此一函數，因為所有的函數性質均可由此一取樣決定 為了得到足夠的取樣點，我們要求取樣週期不可大於函數最精細部分的一半，這就是所謂的Nyquist原則 (Nyquist criterion)fs>2fi 影像的取樣也必須運用Nquist原則，影像可視為兩個變數的連續函數，數位影像則是透過取樣而產生
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1.3 影像擷取與取樣
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1.3 取樣與量化例子 上圖產生一張數位影像：(a) 連續的影像；(b) 在連續影像上從A到B的掃描線，用來說明取樣和量化的概念；(c) 取樣和量化；
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1.3 影像擷取與取樣 圖1.8 便是正確取樣影像與其低度取樣版本之對照。低度取樣影像中的鋸齒狀邊緣便是所謂的混曡 ( aliasing )
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1.3.1 利用光線 光線式影像最主要的能量來源 許多數位影像都是透過可見光這種能量來源而擷取下來 照明來源 景色 反射光
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1.3.1 利用光線 優點： 安全 便宜 容易偵測 使用適當硬體便可進行處理 數位影像的產生方式，最常見的兩種 使用數位相機 平台式掃描器
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平台式掃描器 運作原理類似CCD相機。不過部是透過大型陣列一次擷取整個影像，而是由一行感光單元掃描影像，隨著感光單元的移動一行一行擷取，如圖1.10所示。
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1.3.2 其他能量來源 可見光屬於電磁波頻譜(electromagnetic spectrum)的一部分，能量以各種不同波長的電磁波形式輻射出去 顯微鏡會使用X光或電子束。如圖1.11所示，X光的波長較可見短光，因此比可見光適合用於解析較小的物體
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X光斷層攝影法 (x-ray tomography)。物體受到X光圍繞照射，光束透過物體後，投射物體的另一邊，如圖1.12所示
透過環繞物體在物體周圍照射的光束，可以重建物體的影像，這種獲得影像的方式叫做斷層攝影法 (tomogram)
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1.4 影像與數位影像 假設照片是灰階的，沒有色彩，我們可以將這張影像視為一個二維函數I=f(x,y)，影像中任一點的函數值代表的是影像的亮度，如圖1.13所示
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函數可以繪製成如圖1.14
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數位影像的描繪
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bits to store the image = M x N x k
數位影像的描繪 矩陣形式 f(0,0) f(0,1) … f(0,N-1) f(1,0) f(0,1) … f(1,N-1) … f(M-1,0) f(M-1,1) … f(M-1,N-1) MN bits to store the image = M x N x k gray level = 2k
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數位影像的描繪 共有三種表示f(x, y) 的基本方式。下圖是函數的圖形，其中二個軸定出空間位置，且第三個軸是兩個空間變數x和y之函數f( 強度 ) 的值。 第2章 數位影像基礎 P.52
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數位影像的描繪 下圖中的表示法更常見。它顯示f(x, y) 會出現在螢幕或照片上的樣子。
在此圖中，只有三個等間距的強度值。若強度正規化到區間 [0, 1] 上，則影像中的每一點有值0、0.5或1。 第2章 數位影像基礎 P.53
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數位影像的描繪 第三個表示法只是把f的數值顯示成 一個陣列 ( 矩陣 )。 第2章 數位影像基礎 P.53
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數位影像 (digital image) 和一般照片的不同在於其x、y、f (x,y)的值都是不連續的。例如圖1
數位影像 (digital image) 和一般照片的不同在於其x、y、f (x,y)的值都是不連續的。例如圖1.13是一張數位影像，其x值與y值的範圍可能介於1到256，而亮度值則是從0(黑)到255(白) 數位影像可以看成一個連續影像經過取樣而成的大型陣列，每個取樣點都有一個量化的亮度值，這些點就是所謂的像素(pixel)，組成暸數位影 環繞一個像素的其他像素稱做鄰域 (neighbrhood)
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1.5 應用 醫療 檢視並解讀自X光、MRI或CAT斷層掃描所獲得的影像 分析細胞影像及染色體組型 農業 土地的衛星/空照圖
1.5 應用 醫療 檢視並解讀自X光、MRI或CAT斷層掃描所獲得的影像 分析細胞影像及染色體組型 農業 土地的衛星/空照圖 檢視蔬菜、水果，區分新鮮的好蔬果與不新鮮的蔬果
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工業 自動檢查生產線上的物品 檢視紙上樣本 加強執法 指紋分析 測速相機影像之銳利化或去除模糊現象
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1.6 影像處理的面向 影像加強 (image enhancement) 將影像處理成適於特定用途的方式 失焦影像之銳利化或去除模糊現象
1.6 影像處理的面向 影像加強 (image enhancement) 將影像處理成適於特定用途的方式 失焦影像之銳利化或去除模糊現象 凸顯邊緣 改善影像對比或提高亮度 去除雜訊
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影像回復 ( image restoration) 回復已知理由造成的影像損害
去除線性運動造成的模糊現象 去除鏡頭造成的扭曲 去除週期性的干擾 影像分割 ( image segmentation) 分割包括將影像切割成相連的區塊，或是單獨剪下影像中的某個部分 搜尋影像中的線條、圓圈或特定形狀 辨識空中鳥瞰照片的汽車、數木、建築物或道路
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1.7 影像處理工作 擷取影像 前置處理 分割 表示與描述 辨識與解讀
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1.8 數位影像的類型 二元數位影像 (binary) 每一個像素不是黑就是白
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1.8 數位影像的類型 灰階影像 ( grayscale) 每一個像素都是灰色，只是深淺不同，一般來說範圍是從0(黑)到225(白)
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1.8 數位影像的類型 全彩或RGB(紅綠藍)影像(true color/red-green-blue) 每一個像素都有自己的顏色
1.8 數位影像的類型 全彩或RGB(紅綠藍)影像(true color/red-green-blue) 每一個像素都有自己的顏色 因為每個像素需要使用24個位元，所以這種影像又稱為24位元彩色影像 ( 24-bite color image)
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1.8 數位影像的類型 索引影像 ( indexed)
1.8 數位影像的類型 索引影像 ( indexed) 為了方便儲存及處理，於是建立了相對應的色譜 (colormap)或調色盤 ( color palette) 每個像素的值不代表像素的顏色，而是代表色譜上對應顏色的索引 (index)
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1.9 影像檔案大小 影像檔通常都很大 舉例來說，512 × 512的二元數位影像檔，影響使 用的位元數為
1.9 影像檔案大小 影像檔通常都很大 舉例來說，512 × 512的二元數位影像檔，影響使 用的位元數為 512 × 512 × 1 = 262,144 bits = bytes = Kb 同樣大小的灰階影像則需要 512 × 512 × 1 = 262,144 bytes = Kb ≈ Mb.
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若要討論彩色影像，每個像素都要包含3個位 元組的色彩資訊，則512 × 512 的影像需要 512 × 512 × 3 = 786,462bytes = Kb ≈0.786Mb.
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1.10 影像感知 影像感知包括了 使用眼睛擷取影像 運用腦部的視覺皮質部位辨識及解讀影像
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下列事項請謹記在心 觀察到的明暗度 (observed intensities)會隨著背景改變 對於連續變化的灰色漸層圖樣，人眼會感知事實上不存在的條狀明暗度 人類的視覺系統在不同明暗度的交接處，容易產生過與不及的感覺
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