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度级的信息。例如图像像素矩阵所有元素的值域为则颜色索引矩阵就为为颜色索引矩阵要存放三原色的信息。索引图像中每一个像素点的灰度值分别包含三个通道信息因此对应颜色索引矩阵中的三个元素分别表示红色、绿色和蓝色的灰度值。在显示一幅索引图像是图像汇总的每一个像素点的颜色灰度值有该像素的灰度值作为索引在颜色索引矩阵中查找获取。彩色图像图像也是图像格式中的种重要表示方式引图像一样都可以存储彩色图像的信息。彩色图像有三个颜色通道别存放红色、绿色和蓝色三种颜色的灰度值信息这点和索引图像类似但是其存放像素点的颜色值信息时域索引图像却是大为不同图像中每一个像素点的颜色值都直接存放在表示图像的矩阵中因此图像需要三个通道分别存储红色、绿色和蓝色像素点的灰度值信息这就需要有三个二维矩阵来存储一幅彩色图像。对于图像可以存放彩色图像的信息自然可以通过设定三个通道采用一致的灰度级和灰度值就可以表示一幅灰度图像但是这样会较灰度图像更占磁盘或硬盘空间。数字化图像数据有两种存储方式位图存储幂矢量存储。位图图像位图图像把图像中的每个像素点转化成一个正整数数值表示通过灰度级可以表示该图像能够显示多高的分辨率灰度级越高的图像其分别率越高图像占用的空间也就越大图像的显示也就更加清晰。

位图图像的优点在于位图能够通过设定不同的灰度级是色彩和谁把哦变化更加丰富更加真实地展现自然界中现实事物分身。位图图像有很多格式这些格式之间也可以像话转化使图像表达更加灵活多样而这些矢量图是不可能做到的。但是位图也有其缺点首先位图在缩放、旋转过程中会出现失真现象即当位图图像在缩放过程中由于位图图像是以像素矩阵表示的因此会出现锯齿状的方格其次位图图像不能够实现图像再次由于位图图像要保存每一个像素点的第章植物叶片图像预处理灰度级信息因此位图图像文件占用较大的内存和硬盘空间。矢量图像矢量图像是相对于位图图像而言矢量图像保存的不是像素点的像素值而是图像的轮廓信息。矢量图像的优点是缩放过程中图像不会是真并且矢量图像文件占用硬盘空间较小但是矢量图像在显示的过程中需要额外进行机选消耗大量的时间。。植物叶片图像灰度化处理灰度图像仅有黑色、白色和介于黑色和白色之间的灰色组成。二值图像是灰度图像的一种特殊形式仅有黑色和白色组成。灰度图像格式的特点是较其它图像格式具有更强的对比度因此对于有些要求对比度较高的操作可以先将图像转换成灰度图像然后在进行其他操作效果会更好。图像的灰度化过程是指将其它格式的图像按照一定的标准进行一次数学转换将表示像素点的值转换成之间的值表示像素。

常用灰度化转换处理如下最大值法像素点的灰度值等于三个值中最大的一个通过最大值法转换后的灰度图像能够获得亮度最大的灰度图像。平均值法像素点的灰度值等于三个值的平均值通过平均值法可以获取比较柔和的灰度图像图像的对比度下降并且图像变得模糊。加权平均值法像素点的灰度值等于三个值的加权平均值其中分别为限三通道的权值。权值取不同的值加权平均后就形成了不同的灰度图像。通常情况下选择能得到最合理的灰度图像。植物叶片图像几何变换第章植物叶片图像预处理图像的几何变换是指将数字图像按照一定的标准进行点对点的空间映射通常图像的几何变换是指图像的放大、缩小、旋转、位置的移动以及变形。图像变换技术被广泛应用到各个领域中如遥感图像的几何校正、医学成像等过程中。对于采集到的植物叶片图像由于在采集的时候采集方位的不同致采集的植物叶片图像中的叶片有大小不一的有旋转和扭曲的等问题这些都会对后续工作的产生影响。因此在植物叶片图像预处理的过程中要对被非标准的植物叶片图像进行几何变换的校正。几何变换主要有空间平移、比例缩放、旋转。植物叶片图像平移对于采集的植物叶片图像目标图像的位置可能不是很合适有的在最上或最下方有的在最左或最右方有的在边角上这些都不是很合适的位置因此需要对叶片的位置进行图像的平移调整。

输入的植物叶片图像矩阵用表示输出植物叶片图像矩阵用表示其中和为偏移常数。对于离散图像有两种近似计算方法正向地址计算和逆向地址计算。在正向近似计算中和的值有输入像素点的像素值确对于平移后还在图像中的像素点经过平移的逆变换还能够在源图像中找到对应的像素点。对于平移后不在图像中的像素点可以按照要求对其进行标准设定如可以统一设置为或。在平移过程中如果平移后的点被移到了图像的外面为了不丢失源图像中的信息则可以将图像放大像素用矩阵存储的原因。植物叶片图像缩放对于采集的植物叶片图像由于植物叶片本身的大小以及焦距的远近不同造成采集到的植物叶片图像中叶片目标会有大小不同对后续工作造成困难因此要对植物叶片进行缩放处理。对一幅图像进行缩放可以通过插值等方法进行处理例如图像在方向的缩放比例为最在轴方向的缩放比例为过缩放后对应的坐标可以通过下式进行计算植物叶片图像旋转一般来讲进行识别的植物叶片是处于正方向的但是对于有些采集到的植物叶片可能由于采集时的原因目标植物叶片可能会是倾斜的因此要对植物叶片进行旋转修正。一幅图像在旋转过程中其旋转的中心一般为原点旋转的角度可以按照要求进行设定。在旋转之后图像的大小会改变有部分像素点会移动到图像的外面此时既可以将旋转到图像外面的点删除也可以将图像进行放大旋转过程中不会丢失图像中的信息。

在旋转前原图像中的点为。经过旋转度后该像素点的坐标为。在旋转前旋转后坐标为第章植物叶片图像预处理一一、其中口为图像旋转的角度。可以看出在旋转的过程中是一个极坐标变换的过植物叶片图像降噪在图像采集的过程中不可避免的会受到噪声的干扰而噪声对图像的干扰十分复杂因为噪声本身就有很多种而且有些噪声之间又是相关的域中噪声对图像的干扰可以反映到图像的信号幅度和相位。噪声和图像信号之间有时候是相互独立的互不影响这样可以将噪声很轻松的滤掉而且不会对图像噪声影响但是有些噪声则可图像时相关的并且一幅图像本身就包含几种噪声这些噪声之间又是相关的这种情况对消除噪声是一件很困难的事情。鉴于噪声的复杂多样性对于图像的消除噪声的过程必须对不同的噪声干扰情况进行采取不同的处理方法才能获取满意的效果。一般图像处理中常见的噪声有性噪声。加性噪声和图像的信号是相互独立的这类噪声和图像信号之间的关系可以看做是两个信号的和乘性噪声。乘性噪声比较复杂这种噪声和图像信号是相关的往往随图像信号的变化而变化并非固定不变的这类噪声和图像的关系是量化噪声。在数字图像中量化噪声占主要部分量化噪声的大小能够反映源图像和含噪声的图像之间差异的大小减少量化噪声最好的解决办法是通过灰度级概率密度函数选择最优的量化级。

椒盐噪声。椒盐噪声主要存在于黑白图像中这种噪声的表现是在图像的黑色区域出现了白色的像素点在图像中白色的区域出现了黑色的像素点常会在图像逆变换过程中产生。针对不同的噪声要用不同的去噪方法进行处理。图像的去噪处理方法基本 上可以分为空间域法和变换域法两大类像素用矩阵存储的原因。空间域法是在原图像上直接进行像素 点的运算 通过一定的标准检验当前像素点是否为噪声点 如果