计算机图形学(璩柏青)第10章空间形体的三维重建与图像处理
相应可得到各单元方程组集， 即总体方程为 整个SFS问题求解是一个逐次线性化过程，可按如下步骤实现： (1) 先给定一定的初值R(p,q)； (2) 局部线性化反射图函数； (3) 按照上述公式构造矩阵［A］和［b］，求解系统总体方程， 得到新的［d］值； (4) 利用新的［d］值进行线性化。 10.2 图像处理 10.2.1 概述 所谓图像处理，通常是指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突出，以适应某种特殊需要。例如， 一张曝光不足或曝光过度的照片，都可以通过图像处理使其变得明暗适中，另外如图像缩放、图像的置乱技术等等都属于图像处理范畴。 根据图像记录方式的不同，图像可分为两类：一类是模拟图像，一类是数字图像。模拟图像是通过某种物理量(如光、 电)的强弱变化记录图像上的灰度信息；而数字图像则是用数字记录图像的灰度信息，因此数字图像比模拟图像更容易保存。 这里所说的灰度信息是指图像上各点的颜色深浅程度信息。单色黑白图像的灰度指的是黑白程度等级，而彩色图的灰度指的是红、 绿、 蓝三原色其单色图像上的灰度。 用计算机进行图像处理的图像只能是数字图像，这是因为目前计算机都是数字计算机。一般我们提到的图像处理，如果未加特别说明，都是指使用计算机的数字图像处理。对于模拟图像可以用A/D转换装置(如数字扫描仪)将其转换为数字图像。 10.2.2 图像的采样 1. 基本概念 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， 则由黑到白之间的明暗度被均匀划分成 256 个等级，每个等级由一个相应的灰度值定义，这样就形成了一个 256 个等级的灰度表。任何一幅以这个灰度表记录的图像，其每个像素的灰度值均由 0~255 之间的某一个数值标定。因为 256=2 +8， 所以描述一个像素需要用 8 位(8bits)数据。256 级灰度变化足以描述一幅单色图像的细部。如果采用少于 256 级的灰度表， 则图像上原来很清楚的细微部分就会显得模糊，显然，这是由于记录图像的信息不足引起的。相反，如果采用多于 256 级的灰度表， 从理论上讲，图像就变得更清晰，但并非如此，图像却没有发生明显变化，这是因为人的眼睛难以分辨256级以上的灰度变化。 所以，比较理想的灰度表是 256 个等级。 对于彩色图像，每个像素需要用三个字节的数据描述。 这是因为任何彩色图像都可以分解为红、绿、蓝三个单色图像， 任何一种其他颜色均可用这三种颜色混合而成。 因此，每个单色图像中的像素都分别由一个字节记录，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完成的。 2. 图像的采样 图像都可用一个二维连续函数f(x,y)来描述。其中(x,y)是图像上任一个二维点的坐标，f(x,y)则表示该点颜色的深浅。我们将f(x,y)在空间上和颜色深浅的幅度上都进行数字化，以便对图像进行计算机处理。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而颜色深浅幅度的数字化则称为灰度级量化。设有连续图像f(x,y)，如果用等距离取点采样形成一个n×n方阵，则该方阵可表示为 n×n方阵就是一个数字图像，其中的每一个元素称为像素。 在进行数字化处理时，其关键问题是决定n的大小，以及给每个像素赋予离散灰度值的容许值G。为处理方便起见，n值与灰度级数G均设成 2 的方次数，即n=2N，G=2M，N和M均为正整数。记录一幅图像所需的位(bit)数B可用下式进行计算： B=n×n×M 图像的分辨率与n和M有关，n和M越大，所显示的数字图像就越接近原来的连续图像，但存储图像的空间和处理时间也会迅速增加；相反，如果n和M的值过小，所显示的图像就会模糊不清，图质低劣。如果要使一幅数字图像具有黑白电视画面的效果， 应取n=512, M=8 较为合适。 通过多次试验和实际应用，人们就n和M对图像质量的影响作出了以下结论： (1) 在一般情况下，图像质量都会随着n和M的增加而提高， 但在有些情况下，n不变而图像却随M的减小而有所改善，这是因为降低M时提高了图像的对比度所致。 (2) 随着图像上细微部分的增加，大量细节部分的图像只需要很少的灰度级。实验证明：n=64或128 时，画质不随M的增加而变化。 用数字化扫描仪对图像进行数字化处理时， 需要确
