二值圖像(Binary Image)是指將圖像上的每一個像素只有兩種可能的取值或灰度等級狀態(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，灰度等級只有兩種，也就是說，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

0或255

二值圖像含義

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二值圖像是指：每個像素點(diǎn)均為黑色或者白色的圖像。二值圖像一般用來描述字符圖像，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，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]

二值圖像是每個像素只有兩個可能值的數(shù)字圖像。但是也可以用來表示每個像素只有一個采樣值的任何圖像，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，則稱閉合通路。S集合中的一點(diǎn)p只存在一條通路，則稱為一個連通分量，如果S只有一個連通分量，則稱為一個連通集。

對于R為一個圖像子集，如果R連通的，則稱R為一個區(qū)域。對于所有不連接的K個區(qū)域，其并集Rk構(gòu)成了圖像的前景，Rk的補(bǔ)集稱為背景。

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)的信息越來越多，隱寫術(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、小型存儲器設(shè)備的普及，數(shù)字產(chǎn)品越來越成為信息傳輸?shù)闹饕獌?nèi)容。因為數(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，所以數(shù)字圖形己經(jīng)越來越受到信息隱藏者的喜歡。于是，基于圖形圖像的隱寫術(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)算法都是針對灰度圖像或者真彩圖像的信息隱藏算法，原因是對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實現(xiàn)信息嵌入，這樣的改動不容易引起人眼察覺，故而操作起來更加方便。但是這種隱藏方法并不能用于對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，對二值圖像信息隱藏的研究也是相當(dāng)重要的。

實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、發(fā)票、法庭記錄、黑白圖像等〔繃。二值圖像的每一個像素位都用一個值來表示，不存在灰度圖像的位平面層。因為二值圖像結(jié)構(gòu)整齊，存儲方便，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。隨著時代的發(fā)展，二值圖像會越來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價值和傳輸價值，所以基于二值圖像的隱寫術(shù)的研究刻不容緩。

因為二值圖像僅有“0" "1”兩個像素值，因此，直接替換黑白色調(diào)容易引起人類視覺器官的察覺，所以，對二值圖像的信息隱藏不能單純地進(jìn)行像素值替換。在對黑白圖像進(jìn)行信息嵌入時，不提倡只考慮替換像素，而不考慮其周圍環(huán)境，因為我們修改圖像的像素值實際上是將黑白兩個顏色的替換，所以我們在改變某一像素值時，一定要考慮到該像素周圍的數(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，因為即使我們在這個位置嵌入再多的信息，也不會引起人眼可察覺的失真。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“1”像素，相當(dāng)于在一片黑圖片當(dāng)中突然點(diǎn)了一個白點(diǎn)，這會很容易引起人眼的察覺，故而不是很好的信息嵌入策略。因為這不符合信息隱藏的初衷，違背了隱寫術(shù)最基本的要求。

基于二值圖像的隱寫術(shù)，根本方法是通過替換一個或多個像素值來實現(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，這類方法用在圖像抖動和普通圖像中更加適合。

因為在二值圖像當(dāng)中嵌入秘密信息更容易引起人眼察覺，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術(shù)，雖然這個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)特定的計算策略，再對分開的子圖像塊根據(jù)該計算策略進(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)秘密信息對該位置進(jìn)行相應(yīng)的替換。由于圖像分塊方法相對簡單，且隱藏容量較大，比其他嵌入策略更加實用。因為該方法適合于所有的二值圖像，所以是針對二值圖像信息隱藏的主要算法。[2]

當(dāng)我們在利用空間域替換像素值的隱藏方法進(jìn)行隱寫秘密信息時，有兩個方面需要思考：(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；(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，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。她的策略是將一個點(diǎn)的周圍八個像素從四個方面的平滑度和連通性來確定像素是否可以被替換。分別計算如果改變中間像素能否引起四個方向平滑度和鄰域內(nèi)黑白連通值的變化，然后根據(jù)這個方法算出特定的數(shù)值，該值被稱作“修改度”，“修改度”的值映射的是如果修改了這個像素，能使人類視覺造察覺出來多少，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)時表示嵌入的數(shù)字是，當(dāng)和是偶數(shù)時表示嵌入的數(shù)字是對秘密信息的恢復(fù)過程也很方便，只要把載密圖像經(jīng)過相同次數(shù)的置亂后并按照嵌入時的方法分塊，算出每個圖像塊中的像素和，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，因為隱藏前將圖像進(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方法。

利用圖像分塊的方法，通過測定圖像塊的特性來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)用的是無損壓縮技術(shù)對數(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)合起來混合編碼，游程編碼是對顏色出現(xiàn)變化的位置和連續(xù)同一顏色的像素的個數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計。隱藏策略是通過替換游程邊緣的像素值，也就是改變游程長度，使游程長度增加或減少1個像素，并通過游程的奇偶性來判斷載體內(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)過更改圖像中的筆畫的粗細(xì)、線條的模糊與否、圖像之間的距離等特征信息來嵌入秘密信息。首先研究圖像中每個字中筆畫的連接情況，依照研究出的結(jié)論對筆畫分成大的圖像塊，再將分出的大圖像塊分為4個小圖像塊，根據(jù)游程編碼的方式分別計算出每個筆畫的均寬值。最好將四個小圖像塊分為A，B兩組，然后約定A組變粗B組變細(xì)來表示隱藏信息為1，否則表示隱藏信息為0，從而實現(xiàn)了信息隱藏的整個過程。提取過程也很簡單，首先根據(jù)筆畫法對圖像進(jìn)行分塊，然后再判斷4個小圖像塊中粗細(xì)是否一樣來判斷隱秘信息。實驗證明該方法具有很好的不被察覺效果，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這兩個值中取，因此在MATLAB中，二值圖像用一個由0和1組成的二維矩陣表示。這兩個可取的值分別對應(yīng)于關(guān)閉和打開，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開表征該像素處于前景。以這種方式來操作圖像可以更容易識別出圖像的結(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，如果希望對其他類型的圖像進(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，可以通過調(diào)用MATLAB提供的im2bw來實現(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。

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，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度圖像每個像素只需一個字節(jié)存放灰度值(又稱強(qiáng)度值、亮度值)，灰度范圍為0-255。一般常用的是加權(quán)平均法來獲取每個像素點(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，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺效果。

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)域在車牌識別，圖像的字符提取。[4]

詞條圖冊

更多圖冊

參考資料

1.

圖像分析的原理及分析方法

．中國知網(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

．中國知網(wǎng)[引用日期2018-09-12]

3.

python對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.

二值化算法在車牌識別中的應(yīng)用

．中國知網(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,二值图像的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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