二值圖像(Binary Image)是指將圖像上的每一個(gè)像素只有兩種可能的取值或灰度等級(jí)狀態(tài)，人們經(jīng)常用黑白、B&W、單色圖像表示二值圖像。

二值圖像是指在圖像中，灰度等級(jí)只有兩種，也就是說(shuō)，圖像中的任何像素點(diǎn)的灰度值均為0或者255，分別代表黑色和白色。

中文名

二值圖像

外文名

Binary Image

定????義

每一個(gè)像素點(diǎn)只有兩種取值的圖像表????示

黑白、B&W、單色圖像

應(yīng)????用

信息隱藏及圖像邊緣提取等

科????目

灰度等級(jí)

0或255

二值圖像含義

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二值圖像是指：每個(gè)像素點(diǎn)均為黑色或者白色的圖像。二值圖像一般用來(lái)描述字符圖像，其優(yōu)點(diǎn)是占用空間少，缺點(diǎn)是，當(dāng)表示人物，風(fēng)景的圖像時(shí)，二值圖像只能展示其邊緣信息，圖像內(nèi)部的紋理特征表現(xiàn)不明顯。這時(shí)候要使用紋理特征更為豐富的灰度圖像。[1]

二值圖像是每個(gè)像素只有兩個(gè)可能值的數(shù)字圖像。但是也可以用來(lái)表示每個(gè)像素只有一個(gè)采樣值的任何圖像，例如灰度圖像等。

二值圖像連通性

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對(duì)于集合S存在一條通路的條件是，通路的像素的某種排列，相鄰像素滿足某種鄰接關(guān)系。例如點(diǎn)p到點(diǎn)q之間有A1,A2,A3.....An個(gè)像素點(diǎn)，且相鄰像素點(diǎn)都滿足某種鄰接。則p和q間存在通路。如果通路首尾相連，則稱(chēng)閉合通路。S集合中的一點(diǎn)p只存在一條通路，則稱(chēng)為一個(gè)連通分量，如果S只有一個(gè)連通分量，則稱(chēng)為一個(gè)連通集。

對(duì)于R為一個(gè)圖像子集，如果R連通的，則稱(chēng)R為一個(gè)區(qū)域。對(duì)于所有不連接的K個(gè)區(qū)域，其并集Rk構(gòu)成了圖像的前景，Rk的補(bǔ)集稱(chēng)為背景。

二值圖像信息隱藏介紹

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隨著日常生活中需要保護(hù)的信息越來(lái)越多，隱寫(xiě)術(shù)也隨之受到了研究者的重視。掃描設(shè)備和相機(jī)設(shè)備的迅速發(fā)展，使更多的數(shù)字圖像被廣泛使用，加之各種大、中、小型存儲(chǔ)器設(shè)備的普及，數(shù)字產(chǎn)品越來(lái)越成為信息傳輸?shù)闹饕獌?nèi)容。因?yàn)閿?shù)字圖片中有很多的冗余空間，而這些冗余空間內(nèi)可以嵌入信息而不被人眼察覺(jué)，所以數(shù)字圖形己經(jīng)越來(lái)越受到信息隱藏者的喜歡。于是，基于圖形圖像的隱寫(xiě)術(shù)己經(jīng)成為信息隱藏研究者的主要研究課題。而根據(jù)圖像本身性質(zhì)及使用的途徑不同，一般情況下將對(duì)原始圖像進(jìn)行復(fù)制限制、版權(quán)維護(hù)等預(yù)處理。[2]

通常情況下，用于隱寫(xiě)術(shù)的數(shù)字圖像載體都是灰度圖像和真彩圖像，所以，研究者提出的大多數(shù)算法都是針對(duì)灰度圖像或者真彩圖像的信息隱藏算法，原因是對(duì)灰度圖像和真彩圖像的信息隱藏技術(shù)一般采用修改最不重要位置的信息來(lái)實(shí)現(xiàn)信息嵌入，這樣的改動(dòng)不容易引起人眼察覺(jué)，故而操作起來(lái)更加方便。但是這種隱藏方法并不能用于對(duì)二值圖像的信息隱藏。但是二值圖像的用途卻并不比其他圖像小，所以，對(duì)二值圖像信息隱藏的研究也是相當(dāng)重要的。

實(shí)際生活中以二值圖像形式存在的物品有很多，像電子文檔、數(shù)字簽名、合同書(shū)、發(fā)票、法庭記錄、黑白圖像等〔繃。二值圖像的每一個(gè)像素位都用一個(gè)值來(lái)表示，不存在灰度圖像的位平面層。因?yàn)槎祱D像結(jié)構(gòu)整齊，存儲(chǔ)方便，所以在傳真文件、商品條形碼等重要數(shù)據(jù)文件中都被廣泛使用。隨著時(shí)代的發(fā)展，二值圖像會(huì)越來(lái)越頻繁地活躍在我們的日常生活中，并且這些二值形式存在的信息都有很大的存儲(chǔ)價(jià)值和傳輸價(jià)值，所以基于二值圖像的隱寫(xiě)術(shù)的研究刻不容緩。

因?yàn)槎祱D像僅有“0" "1”兩個(gè)像素值，因此，直接替換黑白色調(diào)容易引起人類(lèi)視覺(jué)器官的察覺(jué)，所以，對(duì)二值圖像的信息隱藏不能單純地進(jìn)行像素值替換。在對(duì)黑白圖像進(jìn)行信息嵌入時(shí)，不提倡只考慮替換像素，而不考慮其周?chē)h(huán)境，因?yàn)槲覀冃薷膱D像的像素值實(shí)際上是將黑白兩個(gè)顏色的替換，所以我們?cè)诟淖兡骋幌袼刂禃r(shí)，一定要考慮到該像素周?chē)臄?shù)值情況，防止像素替換后有單獨(dú)的黑白點(diǎn)存在。我們可以在灰度圖像的最不重要位置內(nèi)任意修改像素值，因?yàn)榧词刮覀冊(cè)谶@個(gè)位置嵌入再多的信息，也不會(huì)引起人眼可察覺(jué)的失真。但是在黑白圖像中，若把一片全是“0”像素中間突然嵌入一個(gè)“1”像素，相當(dāng)于在一片黑圖片當(dāng)中突然點(diǎn)了一個(gè)白點(diǎn)，這會(huì)很容易引起人眼的察覺(jué)，故而不是很好的信息嵌入策略。因?yàn)檫@不符合信息隱藏的初衷，違背了隱寫(xiě)術(shù)最基本的要求。

基于二值圖像的隱寫(xiě)術(shù)，根本方法是通過(guò)替換一個(gè)或多個(gè)像素值來(lái)實(shí)現(xiàn)秘密信息的嵌入隱藏，也有的研究者在離散余弦變換域或整數(shù)小波域?qū)Χ祱D像進(jìn)行秘密信息嵌入，但這些嵌入策略的效果不如在空間域直接替換像素值明顯，這類(lèi)方法用在圖像抖動(dòng)和普通圖像中更加適合。

因?yàn)樵诙祱D像當(dāng)中嵌入秘密信息更容易引起人眼察覺(jué)，所以關(guān)于二值圖像的隱藏策略應(yīng)該更加注重人眼視覺(jué)效果。于是研究者需要認(rèn)真考慮到二值圖像的自身特點(diǎn)，探索研究真正適合二值圖像的信息隱寫(xiě)術(shù)，雖然這個(gè)研究課題更加有難度。

二值圖像信息隱藏算法

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二值圖像方法一

圖像分塊嵌入法

圖像分塊法是最常用最典型的一種隱寫(xiě)方法，該隱藏算法的根本原理是：首先，將二值圖像分成大小為m×n的子圖像塊，然后根據(jù)特定的計(jì)算策略，再對(duì)分開(kāi)的子圖像塊根據(jù)該計(jì)算策略進(jìn)行相應(yīng)的操作，確定信息嵌入方法，再根據(jù)嵌入方法從中找到可以被替換的像素點(diǎn)，根據(jù)秘密信息對(duì)該位置進(jìn)行相應(yīng)的替換。由于圖像分塊方法相對(duì)簡(jiǎn)單，且隱藏容量較大，比其他嵌入策略更加實(shí)用。因?yàn)樵摲椒ㄟm合于所有的二值圖像，所以是針對(duì)二值圖像信息隱藏的主要算法。[2]

當(dāng)我們?cè)诶每臻g域替換像素值的隱藏方法進(jìn)行隱寫(xiě)秘密信息時(shí)，有兩個(gè)方面需要思考：(1)用什么方法確定需要被替換的像素點(diǎn)位置才能保證修改后的圖像不容易被人眼察覺(jué)；(2)用什么方法確定被替換像素和秘密信息之間的關(guān)系，從而使得這種方法更適合于盲檢測(cè)，使隱藏系統(tǒng)的安全性和健壯性更強(qiáng)。

基于圖像分塊的信息隱藏方法也很多，其中吳星提出的一種比較典型。她的策略是將一個(gè)點(diǎn)的周?chē)藗€(gè)像素從四個(gè)方面的平滑度和連通性來(lái)確定像素是否可以被替換。分別計(jì)算如果改變中間像素能否引起四個(gè)方向平滑度和鄰域內(nèi)黑白連通值的變化，然后根據(jù)這個(gè)方法算出特定的數(shù)值，該值被稱(chēng)作“修改度”，“修改度”的值映射的是如果修改了這個(gè)像素，能使人類(lèi)視覺(jué)造察覺(jué)出來(lái)多少，將一幅圖像的所有像素點(diǎn)的修改度以矩陣的形式組合在一起。然后把置亂方法分別應(yīng)用于載體圖像和可修改度組成的矩陣中，并將生成的圖像進(jìn)行分塊處理，在圖像塊內(nèi)根據(jù)相應(yīng)的像素位中可修改度比較大的位置嵌入秘密信息，使得嵌入秘密信息后的圖像塊中像素和與秘密信息比特位具有相同的奇偶性。即當(dāng)和是奇數(shù)時(shí)表示嵌入的數(shù)字是，當(dāng)和是偶數(shù)時(shí)表示嵌入的數(shù)字是對(duì)秘密信息的恢復(fù)過(guò)程也很方便，只要把載密圖像經(jīng)過(guò)相同次數(shù)的置亂后并按照嵌入時(shí)的方法分塊，算出每個(gè)圖像塊中的像素和，并觀察其奇偶性，便可以成功獲得秘密信息。這種嵌入策略具有很好的不可察覺(jué)性，并且隱藏容量大，在二值圖像當(dāng)中具有很大的應(yīng)用潛力。同時(shí)，因?yàn)殡[藏前將圖像進(jìn)行了適當(dāng)?shù)闹脕y處理，使秘密信息更加安全，是一種值得推廣的二值圖像隱寫(xiě)方法。

利用圖像分塊的方法，通過(guò)測(cè)定圖像塊的特性來(lái)確定隱藏秘密信息位置的算法具有很多優(yōu)點(diǎn)，如隱藏容量大、失真小、易于提取等。因此在實(shí)際應(yīng)用中比較廣泛。但該方法也有一定的缺點(diǎn)，即難以抵抗復(fù)印、掃描等操作加入的噪聲，并且，若圖像塊太小的話，圖像塊之間的差距會(huì)引起圖像失真嚴(yán)重，故而分塊隱藏方法在某些方面也被限制。

二值圖像方法二

游程修改嵌入法

另外一種信息隱藏算法來(lái)自Matsui等人提出的基于修改像素游程的方法。本算法一般應(yīng)用于傳真文檔中。通常情況下，傳真文檔應(yīng)用的是無(wú)損壓縮技術(shù)對(duì)數(shù)字信息進(jìn)行編碼處理，普通的傳真圖像將游程編碼和哈弗曼編碼結(jié)合起來(lái)混合編碼，游程編碼是對(duì)顏色出現(xiàn)變化的位置和連續(xù)同一顏色的像素的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。隱藏策略是通過(guò)替換游程邊緣的像素值，也就是改變游程長(zhǎng)度，使游程長(zhǎng)度增加或減少1個(gè)像素，并通過(guò)游程的奇偶性來(lái)判斷載體內(nèi)嵌入的秘密信息。本隱藏方法具有方便嵌入、信息不容易被檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，且適合二值圖像使用。但因其存在容易引起圖像失真的問(wèn)題，故而容易被人眼發(fā)現(xiàn)，隱蔽效果不夠好。

二值圖像方法三

基于圖像特征嵌入法

基于圖像的特征進(jìn)行修改嵌入是指，經(jīng)過(guò)更改圖像中的筆畫(huà)的粗細(xì)、線條的模糊與否、圖像之間的距離等特征信息來(lái)嵌入秘密信息。首先研究圖像中每個(gè)字中筆畫(huà)的連接情況，依照研究出的結(jié)論對(duì)筆畫(huà)分成大的圖像塊，再將分出的大圖像塊分為4個(gè)小圖像塊，根據(jù)游程編碼的方式分別計(jì)算出每個(gè)筆畫(huà)的均寬值。最好將四個(gè)小圖像塊分為A，B兩組，然后約定A組變粗B組變細(xì)來(lái)表示隱藏信息為1，否則表示隱藏信息為0，從而實(shí)現(xiàn)了信息隱藏的整個(gè)過(guò)程。提取過(guò)程也很簡(jiǎn)單，首先根據(jù)筆畫(huà)法對(duì)圖像進(jìn)行分塊，然后再判斷4個(gè)小圖像塊中粗細(xì)是否一樣來(lái)判斷隱秘信息。實(shí)驗(yàn)證明該方法具有很好的不被察覺(jué)效果，而且可以抵抗量化攻擊，但其不是所有二值圖像都能使用的。

二值圖像處理方法

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利用MATLAB處理

二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取，因此在MATLAB中，二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示。這兩個(gè)可取的值分別對(duì)應(yīng)于關(guān)閉和打開(kāi)，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開(kāi)表征該像素處于前景。以這種方式來(lái)操作圖像可以更容易識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征。二值圖像操作只返回與二值圖像的形式或結(jié)構(gòu)有關(guān)的信息，如果希望對(duì)其他類(lèi)型的圖像進(jìn)行同樣的操作，則首先要將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的圖像格式，可以通過(guò)調(diào)用MATLAB提供的im2bw來(lái)實(shí)現(xiàn)。二值圖像經(jīng)常出數(shù)字圖像處理中作為圖像掩碼或者在圖像分割、二值化和dithering的結(jié)果中出現(xiàn)。一些輸入輸出設(shè)備，如激光打印機(jī)、傳真機(jī)、單色計(jì)算機(jī)顯示器等都可以處理二值圖像。

二值圖像經(jīng)常使用位圖格式存儲(chǔ)。

二值圖像可以解釋為二維整數(shù)格，圖像變形處理領(lǐng)域很大程度上就是受到這個(gè)觀點(diǎn)啟發(fā)。[3]

二值圖像與灰度圖區(qū)別

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灰度圖：在RGB模型中，如果R=G=B時(shí)，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度圖像每個(gè)像素只需一個(gè)字節(jié)存放灰度值(又稱(chēng)強(qiáng)度值、亮度值)，灰度范圍為0-255。一般常用的是加權(quán)平均法來(lái)獲取每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。

二值圖：圖像的二值圖[4]

，就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺(jué)效果。

二值圖像應(yīng)用領(lǐng)域

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一般二值化圖像的應(yīng)用領(lǐng)域在車(chē)牌識(shí)別，圖像的字符提取。[4]

詞條圖冊(cè)

更多圖冊(cè)

參考資料

1.

圖像分析的原理及分析方法

．中國(guó)知網(wǎng)[引用日期2015-01-23]

2.

二值圖像的信息影藏與分析技術(shù)研究

．中國(guó)知網(wǎng)[引用日期2018-09-12]

3.

python對(duì)二值圖像的連通域進(jìn)行標(biāo)記的方法

．快資訊[引用日期2019-05-07]

4.

二值化算法在車(chē)牌識(shí)別中的應(yīng)用

．中國(guó)知網(wǎng)[引用日期2019-06-15]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 读二值图片,二值图像的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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