数字图像处理基础

2.1视觉感知要素 2.1.3亮度适应和辨别
• 对数函数： • 现象二：韦伯比例
2.1视觉感知要素 2.1.3亮度适应和辨别
对数函数： 解释： d (ln I ) = dI / I
对比的定义：
Cp = (I1 )/ I = I / I I
CI = I max / I min
韦伯比例=0.02=2%
。
2.2光和电磁波谱
电磁波可以看成是以波长λ传播的正弦波（见图2.11）或者 可看成是没有质量的粒子流，每个粒子流以波的模式以光 速传播和移动。每个无质量的粒子包含一定的能量，每束 能量成为一个光子。从式(2.2-2)可以看出能量与频率成正 比，因此更高频率的电磁现象的每个光子携带有更多的能 量。 电磁波谱的可见光波段的跨越范围约为0.43um(紫色)0.79um(红色)。彩色谱分为6个主要区域：紫色、蓝色、 绿色、黄色、橘黄色和红色。每种颜色都是混合平滑地过 渡到另一种颜色。
(也即，线对宽度一次加宽了)。
空间和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响
（a）
（b）
（c）
（d）
（e）
（f）
图2.8 空间分辨率变化对图像视觉效果的影响示例
空间和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响 2、空间分辨率变化对图像视觉效果的影响
上面各图的共同特征是大小尺寸相同，这种特征 的获得是通过降低空间分辨率，也即增加采样的线 对宽度保证的。
2.2光和电磁波谱
如图2.10所示，我们感受道德可见光的彩色范围只占电磁波的一小部分。电磁波谱可用波 长、波频或能量来描述。波长(λ)和频率(v)的关系描述 λ=c/v （2.2-1） 其中c是光速，电磁波谱的各个分量的能量由以下式给出： E=hv （2.2-2） 其中h是普朗克常数。波长单位是米(m),最常用的单位是微米(um)和纳米(nm).频率用赫兹 （Hz）度量，1Hz表示正弦波每秒1个周期。常用的能量单位是电子伏特
2.1.1人眼的结构
2.1.1人眼的结构
锥状体和杆状体的比较
数量 敏感 视觉
锥状体
600-700万 颜色 白昼（亮）视 觉
杆状体
7500-15000 万 形状 微光（暗） 视觉
Fovea area: 1.5mm*1.5mm Density of cones: 15000/mm2 Cones in fovea: 337 000
空间和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响
2.4.3空间和灰度分辨率
下面的图(a)给出了一幅灰度级分辨率为256，空 间分辨率为512×512的图像。 图(b)、(c）、(d)、(e)及(f)的灰度级分辨率
与图(a)相同(为256)，但空间分辨率依次降低为
256×256、128×128、64×64、32×32和16×16
•
2.4图像取样和量化 2.4.2数字图像表示
在某些讨论中，使用传 统的矩阵表示法来表 示数字图像及其像素 更为方便。其中， aij = f (i, j)
二维矩阵 图像大小
A[M][N] M*N
在 (i,j)点的像素
A[i][j]
2.4图像取样和量化 2.4.2数字图像表示 离散灰度级数G取为2的整数次幂，对于M和 N除必须取正整数外没有其他限制
2.1视觉感知要素
2.1.2眼睛中图像的形成 图2.3中的几何关系中说明了如何得到一幅在视网膜上形成的图像的尺度。 如，假设一人正在观看距100m处的高为15m的一棵树。令h表视网膜 图像中该物的高度由图2.3几何形成可看出15/100=h/17即，视网膜图 像主要聚焦在中央凹区域然后光接收器的相对刺激作用产生感知，把 辐射能转变为电脉冲，最后由大脑解码
宽度为W的白线
一个宽度为 2W线对
2.4图像取样和量化 2.4.3空间和灰度分辨率
对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样 间隔就越小，景物中的细节越能更好地在数字化后的图像中反映出来， 也即反应该景物的图像的质量就越高。 一幅数字图像的阵列大小（简称为图像大小）通常用M×N表示。在景物 大小不变的情况下，采样的空间分辨率越高，获得的图像阵列M×N就 越大；反之，采样的空间分辨率越低，获得的图像阵列M×N就越小。 在空间分辨率不变的情况下，图像阵列M×N越大，图像的尺寸就越大； 反之，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小。当简单地把矩形数字 化仪的尺寸看作是“单位距离”时，就可把一幅数字图像的阵列大小 M×N称为该幅数字图像的空间分辨率。
2.4图像取样和量化 2.4.3空间和灰度分辨率
2.灰度级分辨率
灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最 小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰 度级分辨率
2.4图像取样和量化
2.4.3空间和灰度分辨率
下面的图(a)给出了一幅灰度级分辨率为256，空
间分辨率为512×512的图像。
图(b)是从图(a)的512×512的图像中，每隔一 行删去一行和每隔一列删去一列而得到的256×256 的图像。图(c）、(d)、(e)、(f)的获得与上述方法 类似。
2.3图像感知和获取 2.3.1使用单个传感器获取图像
• 图2.12 (a)显示了单个传感器的部件。为使单一传感器产 生二维图形，在传感器和成像区域之间必须有x方向和y方 向的相对位移。图2.13示出了一个用于高精度扫描的配置， 其中底片安装在一个鼓上，鼓的机械转动提供了一个维度 的位移。单个传感器安装引导螺杆上，它提供与转动相垂 直的方向上的移动。因为机械运动可高精度地控制，所以 这一方法是得到高分辨率图像的一种廉价方法（速度慢）， 另一种类似的机械配置使用一个平面床，传感器则在两个 方向线性移动。这些类型的机械数字化仪有时称为微密度 计。
2.4图像取样和量化 2.4.2数字图像表示
二维离散亮度函数——f(x,y)
x，y说明图像像素的空间坐标 函数值 f 代表了在点(x,y)处像素的灰度值 二维矩阵——A[m,n] m , n说明图像的宽和高 矩阵元素a(i，j)的值，表示图像在第 i行，第 j 列的像素的 灰度值；i,j表示几何位置 假如我们把该连续图像取样为二维阵列 f(x,y)，该阵列包含M 行N列，其中 (x,y)是离散坐标.
空间和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响
2.4.3空间和灰度分辨率
(a)
(b)
(c)
(d)
(e) (f)
图2.7 采样数变化对图像视觉效果的影响示例
空间和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响
2.4.3空间和灰度分辨率
从上面的图(a)开始直到得到图(f)的过程说明， 原图对应的景物大小没有变化，对原图采样的“线 对”宽度也没有变化,只是对同一景物图像的采样数 目减少了。 由此说明：（1）在图像的空间分辨率不变(这 里指线对宽度不变)的情况下，采样数越少，图像越 小。（2）在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N 越小，图像的尺寸就越小。
2.3图像感知和获取 2.3.3使用条形传感器获取图像
• 如图2.12(b)所示，该传感器带在一个方向上提供成像单 元。垂直于传感器带的运动在另一方向成像，如图 2.14(a). • 以圆环形方式安装的传感器带用于医学和工业成像，以得 到三维物体的剖面(“切片”)图像，如图2.14(b)
2.3图像感知和获取 2.3.2使用传感器阵列获取图像 • 图2.12(c)显示了以二维阵列形式排列的单 独的传感器，其主要优点是通过将能量聚 焦到阵列表面，以得到一幅完整的图像。 这种阵列有很宽范围的传感特性。这样的 传感器阵列所用的主要方法示于图2.15
2.2光和电磁波谱
• 没有颜色的光称为单色光或五色光。单色光的唯一属性是 它的强度或大小。 灰度级通常表示单色光的强度。从黑 到白的单色光的度量范围通常称为灰度级，而单色图象常 称为灰度图像。 • 用于描述彩色光源的质量的三个基本量：发光强度、光通 量和亮度。 • 发光强度：从光源流出能量的总量用瓦特(W)度量。用流 明数度量的光通量给出观察者从光源感受到的能量。亮度 是光感知的主观描绘子，它实际上不能度量 • 成像主要以电磁波发射的能量为基础，但并不是唯一的方 法。如物理反射的声波也可用于形成超声波图像，其他的 主要数字图象源是电子显微镜的电子束和用于图形与可视 化的合成图像。
2.1视觉感知要素
2.1.3亮度适应和辨别 现象一：主观亮度 人的视觉系统能够适应的光强度级别范围是很宽的。主观亮度是进入人 眼的光强的对数函数图2.4 。图2.4中描述的令人印象深刻的动态范围 的基本要点是视觉系统不能同时在一个范围内工作。确定地说，它是 通过改变其整个灵敏度来完成这一较大的变动的，这就是周知的亮度 适应现象。
由此可见，随着空间分辨率的降低，图像中的
细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变 得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越 低，图像的视觉效果越差。
0 < i( x, y) < ∞
0 < r ( x, y) < 1
2.4图像取样和量化 2.4.1取样和量化的基本概念
大多数传感器的输出是连续电压波形为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知 数据转化为数字形式。这包括两种处理：取样和量化 图2.16说明了取样和量化的基本概念即： 取样：图像空间坐标的数字化 量化：图 • 2.1视觉感知要素 2.2光和电磁波谱 2.3图像感知和获取 2.4图像取样和量化 2.5像素间的一些基本关系 2.6数字图像处理中所用数学工具的介绍
2.1视觉感知要素
2.1.1人眼的结构 图2.1显示了人眼的一个简化水平剖面 形状：近似一个球体, 平均直径：20mm 组成部分： cornea(角膜), sclera(巩膜), choroid(脉络膜), retina(视网膜), lens, fovea(中央凹), blind spot(盲点), nerve (神经)and sheath(鞘).
2.4图像取样和量化 2.4.1取样和量化的基本概念