2图像与视觉系统
视觉系统的发育与功能
视觉系统的发育与功能视觉是人类最重要的感觉之一，它通过眼睛接受光的刺激，经过视觉系统的处理和解析，最终使我们能够感知和理解周围的世界。
视觉系统的发育与功能是一个复杂而精彩的过程，本文将从视觉系统的发育和其功能两方面进行探讨。
一、视觉系统的发育人类的视觉系统的发育是一个渐进的过程，需经历胚胎阶段、婴儿期和童年期等不同的发育阶段。
1. 胚胎阶段在人类发育的早期阶段，视觉系统的发育主要集中在胚胎发育过程中。
胚胎的眼睛最初形成于头部，随后逐渐分化为视网膜、晶状体和玻璃体等组织。
2. 婴儿期当婴儿出生时，他们的视觉系统还不完全发育成熟。
婴儿的视网膜和神经通路仍在不断发育和连接中，这个过程通常在出生后数月内完成。
在婴儿期，他们开始学会用眼睛来跟踪物体的动态，并逐渐发展出对色彩和形状的辨识能力。
此外，他们还在通过视觉刺激与环境进行互动的过程中，进一步促进视觉系统的发育。
3. 童年期随着儿童逐渐成长，他们的视觉系统也得到了进一步的发育和完善。
在这个阶段，他们开始发展出对于复杂图像、视觉细节和深度感的识别能力。
儿童在视觉认知和感知方面的能力也在逐渐发展，他们能够通过眼睛获取信息，并进行相关的思维、记忆和学习。
二、视觉系统的功能视觉系统的功能涵盖了感知、辨识、认知和导航等多个方面。
1. 感知视觉系统的主要功能之一是感知外部世界。
我们通过眼睛接收到的光线刺激被转化为神经信号，并传递到大脑进行处理和解析。
这种感知功能使我们能够感知和感受到周围环境的形状、颜色、运动和深度等特征。
2. 辨识通过视觉系统，人类能够对物体、人物、文字和图像等进行辨识。
我们可以通过视觉信息判断物体的大小、形状和颜色，识别人物的面孔和表情，辨别文字和图像的意义等。
3. 认知视觉系统在认知过程中发挥着重要的作用。
视觉信息为我们提供了丰富的感知输入，对我们的思维、记忆和学习等认知过程起到了支持和引导的作用。
通过视觉系统，我们能够对外界信息进行分析、理解和评估，进而形成自己的认知和思考。
(完整word版)二值图像分析
第三章 二值图像分析一幅数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值或强度值．实际上，图像在量化成数字图像前是一个连续强度函数的集合,场景信息就包含在这些强度值中．图像强度通常被量化成256个不同灰度级，对某些应用来说，也常有32、64、128或512个灰度级的情况,在医疗领域里甚至使用高达4096（12bits)个灰度级．很明显,灰度级越高，图像质量越好，但所需的内存也越大．在机器视觉研究的早期，由于内存和计算能力非常有限，而且十分昂贵，因此视觉研究人员把精力主要集中在研究输入图像仅包含两个灰度值的二值视觉系统上．人们注意到，人类视觉在理解仅由两个灰度级组成的线条、轮廓影像或其它图像时没有任何困难，而且应用场合很多,这一点对研究二值视觉系统的研究人员是一个极大的鼓舞．随着计算机计算能力的不断增强和计算成本的不断下降，人们普遍开始研究基于灰度图像、彩色图像和深度图像的视觉系统．尽管如此，二值视觉系统还是十分有用的，其原因如下：⑴ 计算二值图像特性的算法非常简单,容易理解和实现，并且计算速度很快．⑵ 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低．工作在256个灰度级的视觉系统所需内存是工作在相同大小二值图像视觉系统所需内存的八倍．如若利用游程长度编码等技术（见3．4节)还可使所需内存进一步减少．由于二值图像中的许多运算是逻辑运算而不是算术运算，所以所需的处理时间很短．(3）许多二值视觉系统技术也可以用于灰度图像视觉系统上．在灰度或彩色图像中，表示一个目标或物体的一种简易方法就是使用物体模板（mask)，物体模板就是一幅二值图像,其中1表示目标上的点，0表示其它点．在物体从背景中分离出来后，为了进行决策,还需要求取物体的几何和拓扑特性，这些特性可以从它的二值图像计算出来．因此，尽管我们是在二值图像上讨论这些方法，但它们的应用并不限于二值图像．一般来说，当物体轮廓足以用来识别物体且周围环境可以适当地控制时，二值视觉系统是非常有用的．当使用特殊的照明技术和背景并且场景中只有少数物体时，物体可以很容易地从背景中分离出来，并可得到较好的轮廓,比如，许多工业场合都属于这种情况．二值视觉系统的输入一般是灰度图像，通常使用阈值法首先将图像变成二值图像，以便把物体从背景中分离出来,其中的阈值取决于照明条件和物体的反射特性．二值图像可用来计算特定任务中物体的几何和拓扑特性,在许多应用中，这种特性对识别物体来说是足够的．二值视觉系统已经在光学字符识别、染色体分析和工业零件的识别中得到了广泛应用．在下面的讨论中，假定二值图像大小为n m ⨯，其中物体像素值为1,背景像素值为0．3．1 阈值视觉系统中的一个重要问题是从图像中识别代表物体的区域（或子图像），这种对人来说是件非常容易的事,对计算机来说却是令人吃惊的困难．为了将物体区域同图像其它区域分离出来，需要首先对图像进行分割．把图像划分成区域的过程称为分割，即把图像],[j i F 划分成区域k p p p ,,,21⋅⋅⋅，使得每一个区域对应一个候选的物体．下面给出分割的严格定义．定义 分割是把像素聚合成区域的过程，使得：● ==i k i P 1 整幅图像 (}{i P 是一个完备分割 ）． ● j i P P j i ≠∅=, ，(}{i P 是一个完备分割）．● 每个区域i P 满足一个谓词，即区域内的所有点有某种共同的性质．● 不同区域的图像,不满足这一谓词．正如上面所表明的，分割满足一个谓词，这一谓词可能是简单的,如分割灰度图像时用的均匀灰度分布、相同纹理等谓词，但在大多数应用场合，谓词十分复杂．在图像理解过程中，分割是一个非常重要的步骤． 二值图像可以通过适当地分割灰度图像得到．如果物体的灰度值落在某一区间内,并且背景的灰度值在这一区间之外，则可以通过阈值运算得到物体的二值图像，即把区间内的点置成1,区间外的点置成0．对于二值视觉，分割和阈值化是同义的．阈值化可以通过软件来实现,也可以通过硬件直接完成．通过阈值运算是否可以有效地进行图像分割，取决于物体和背景之间是否有足够的对比度．设一幅灰度图像],[j i F 中物体的灰度分布在区间],[21T T 内，经过阈值运算后的图像为二值图像],[j i F T ，即:⎩⎨⎧≤≤=其它如果0],[ 1],[21T j i F T j i F T （3．1） 如果物体灰度值分布在几个不相邻区间内时,阈值化方案可表示为: ⎩⎨⎧∈=其它如果0],[ 1],[Z j i F j i F T (3．2) 其中Z 是组成物体各部分灰度值的集合．图3．1是对一幅灰度图像使用不同阈值得到的二值图像输出结果． 阈值算法与应用领域密切相关．事实上，某一阈值运算常常是为某一应用专门设计的，在其它应用领域可能无法工作．阈值选择常常是基于在某一应用领域获取的先验知识，因此在某些场合下，前几轮运算通常采用交互式方式来分析图像，以便确定合适的阈值．但是,在机器视觉系统中，由于视觉系统的自主性能（autonomy ）要求，必须进行自动阈值选择．现在已经研究出许多利用图像灰度分布和有关的物体知识来自动选择适当阈值的技术．其中的一些方法将在3．2节介绍．图3．1 一幅灰度图像和使用不同阈值得到的二值图像结果．上左：原始灰度图像，上右：阈值T=100；左下：T=128．右下：T1=100｜T2=128． 3．2 几何特性通过阈值化方法从图像中检测出物体后，下一步就要对物体进行识别和定位．在大多数工业应用中，摄像机的位置和环境是已知的,因此通过简单的几何知识就可以从物体的二维图像确定出物体的三维位置．在大多数应用中,物体的数量不是很多,如果物体的尺寸和形状完全不同,则可以利用尺度和形状特征来识别这些物体．实际上在许多工业应用中,经常使用区域的一些简单特征，如大小、位置和方向，来确定物体的位置并识别它们．3．2．1 尺寸和位置一幅二值图像区域的面积（或零阶矩）由下式给出:∑∑-=-==1010],[n i m j j i B A （3．3）在许多应用中,物体的位置起着十分重要的作用．工业应用中，物体通常出现在已知表面（如工作台面）上,而且摄像机相对台面的位置也是已知的．在这种情况下，图像中的物体位置决定了它的空间位置．确定物体位置的方法有许多，比如用物体的外接矩形、物体矩心(区域中心）等来表示物体的位置．区域中心是通过对图像进行“全局”运算得到的一个点,因此它对图像中的噪声相对来说是不敏感的．对于二值图像，物体的中心位置与物体的质心相同，因此可以使用下式求物体的中心位置:∑∑∑∑∑∑∑∑-=-=-=-=-=-=-=-=-==1010101010101010],[],[],[],[n i n i m j m j n i m j n i m j j i iB j i B y j i jB j i B x (3．4)其中x 和y 是区域相对于左上角图像的中心坐标．物体的位置为：Aj i iB y A j i jB x n i m j n i m j ∑∑∑∑-=-=-=-=-==10101010],[],[ （3．5）这些是一阶矩．注意，由于约定y 轴向上，因此方程3．4和3．5的第二个式子的等号右边加了负号．3．2．2 方向计算物体的方向比计算它的位置稍微复杂一点．某些形状（如圆）的方向不是唯一的，为了定义唯一的方向,一般假定物体是长形的，其长轴方向被定义为物体的方向．通常，二维平面上与最小惯量轴同方向的最小二阶矩轴被定为长轴．图像中物体的二阶矩轴是这样一条线，物体上的全部点到该线的距离平方和最小．给出一幅二值图像],[j i B ，计算物体点到直线的最小二乘方拟合，使所有物体点到直线的距离平方和最小：χ220101==-=-∑∑r B i j ij j m i n [,] （3．6）其中r ij 是物体点],[j i 到直线的距离．为了避免直线处于近似垂直时所出现的数值病态问题，人们一般把直线表示成极坐标形式:θθρsin cos y x += (3．7）如图3．2所示,θ是直线的法线与x 轴的夹角，ρ是直线到原点的距离．把点),(j i 坐标代入直线的极坐标方程得出距离r ：22)sin cos (ρθθ-+=y x r （3．8）图3．2 直线的极坐标表示将方程3．8代入方程3．6并求极小化问题，可以确定参数ρ和θ：∑∑-=-=-+=101022],[)sin cos (n i m j ij ij j i B y x ρθθχ （3．9) 令2χ对ρ的导数等于零求解ρ得：)sin cos (θθρy x += (3．10） 它说明回归直线通过物体中心),(y x ．用这一ρ值代入上面的2χ,则极小化问题变为:θθθθχ222sin cos sin cos c b a ++= （3．11)其中的参数:],[)(],[))((2],[)(10210101010102j i B y y c j i B y y x x b j i B x x a n i m j ij n i m j ij ij n i m j ij ∑∑∑∑∑∑-=-=-=-=-=-=-=--=-= （3．12）是二阶矩．表达式2χ可重写为:θθχ2sin 212cos )(21)(212b c a c a +-++=(3．13) 对2χ微分，并置微分结果为零,求解 值：ca b -=θ2tan （3．14) 因此,惯性轴的方向由下式给出： 2222)(2cos )(2sin c a b ca c ab b -+-±=-+±=θθ (3．15） 所以由2χ的最小值可以确定方向轴．注意，如果c a b ==,0，那么物体就不会只有唯一的方向轴．物体的伸长率E 是2χ的最大值与最小值之比：m inm ax χχ=E （3．16） 3．2．3 密集度和体态比区域的密集度（compact ）可用下面的式子来度量：2pA C = （3．17） 其中，p 和A 分别为图形的周长和面积．根据这一衡量标准,圆是最密集的图形，其密集密度为最大值π4/1,其它一些图形的比值要小一些．让我们来看一下圆,当圆后仰时,形状成了一椭圆,面积减小了而周长却不象面积减小的那么快，因此密集度降低了．在后仰到极限角时,椭圆被压缩成了一条无限长直线，椭圆的周长为无穷大，故密集度变成了零．对于数字图像， 2p A 是指物体尺寸(像素点数量）除以边界长度的平方．这是一种很好的散布性或密集性度量方法．这一比值在许多应用中被用作为区域的一个特征．密集度的另一层意义是：在给定周长的条件下,密集度越高，围成的面积就越大．注意在等周长的情况下，正方形密集度大于长方形密集度．体态比定义为区域的最小外接矩形的长与宽之比,正方形和圆的体态比等于1，细长形物体的体态比大于1．图3.3所示的是几种形状的外接矩形．图3。
视觉系统的应用和原理
视觉系统的应用和原理1.视觉系统简介•视觉系统是人类感知世界的重要途径之一，同时也是机器视觉技术的核心部分。
•视觉系统的主要功能是通过感光器官（眼睛）和大脑的处理来获取和解释外界的光线信息。
2.视觉系统的应用• 2.1 人类视觉系统的应用–人类视觉系统在日常生活中具有广泛的应用，包括但不限于：识别物体、辨别颜色、检测运动、感知深度等。
–人类的视觉系统还可用于与他人进行交流、判断风险、辅助决策等方面。
• 2.2 机器视觉系统的应用–机器视觉系统利用图像传感器和算法来模拟人类的视觉系统，用于实现各种应用。
–机器视觉系统在工业生产、医疗诊断、安防监控、自动驾驶等领域都有广泛的应用。
3.视觉系统的原理• 3.1 光的传播原理–视觉系统的物理基础是光的传播原理，光是通过电磁波的形式传播的。
–光的传播速度与介质的折射率相关，其路径可以被光的反射、折射、散射等现象所改变。
• 3.2 光的感知原理–视觉系统的感知基于视网膜中的感光细胞，包括锥细胞和杆细胞。
锥细胞用于感知颜色和明亮度，杆细胞用于感知低光强度条件下的物体。
–当光线进入眼睛，通过透镜和晶状体的聚焦作用，形成一个倒立的图像在视网膜上。
• 3.3 图像处理原理–视觉系统还需要对从感光细胞接收到的图像进行处理，以提取有用的信息。
–图像处理技术包括图像滤波、边缘检测、特征提取等，用于增强图像、减少噪声、识别物体等。
• 3.4 对象识别原理–视觉系统的核心任务之一是识别和分类物体。
–对象识别技术主要基于机器学习和人工智能算法，如卷积神经网络（CNN）等。
• 3.5 深度感知原理–视觉系统需要感知物体的距离和深度信息，以便更好地理解场景和做出决策。
–深度感知技术包括立体视觉、时间飞行传感器（ToF）和激光雷达等，用于测量物体与摄像机之间的距离。
4.视觉系统的发展和挑战• 4.1 发展趋势–视觉系统的发展趋势包括但不限于：高分辨率、高帧率、低功耗、小型化等。
–机器视觉系统的发展还包括对复杂场景的理解和自主决策能力的提升。
计算机视觉与图像识别的基本原理与实现方法
计算机视觉与图像识别的基本原理与实现方法计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它通过模拟人类视觉系统来让计算机能够理解和解释图像和视频数据。
图像识别则是计算机视觉的一个应用。
本文将介绍计算机视觉与图像识别的基本原理和实现方法。
一、计算机视觉的基本原理计算机视觉的基本原理是模仿人类的视觉系统，通过图像获取、图像处理与分析、目标检测与跟踪等过程来实现图像的理解和解释。
1. 图像获取：计算机视觉的第一步是通过摄像机或其他设备获取图像数据。
图像可以是静态的，也可以是连续的视频流。
2. 图像预处理：获取到的图像数据可能包含噪声、模糊等问题，需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、增强对比度、边缘检测等操作。
3. 特征提取：特征提取是计算机视觉中的重要一步，它通过对图像进行分析和处理，提取出可以代表图像内容的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
4. 目标检测与跟踪：目标检测与跟踪是计算机视觉的核心任务之一。
它通过对图像中的目标进行识别和跟踪，实现对目标的自动化处理。
常用的方法包括模板匹配、边缘检测、机器学习等。
二、图像识别的基本原理图像识别是计算机视觉的一个应用，它通过对图像进行特征提取和模式匹配，实现对图像中物体或场景的识别和分类。
1. 特征提取：在图像识别中，同样需要进行特征提取。
特征提取的目的是将图像中的信息转化为能够被计算机理解和处理的形式。
常用的特征提取方法包括灰度直方图、颜色直方图、边缘检测等。
2. 模式匹配：图像识别的关键是将提取到的特征与预先训练好的模型进行匹配。
模式匹配可以采用各种算法，包括传统的模板匹配、人工神经网络和深度学习等。
三、图像识别的实现方法图像识别的实现方法多种多样，下面介绍几种常见的方法。
1. 传统机器学习：传统的图像识别方法主要基于机器学习算法，如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。
这些方法需要手工设计特征，并训练分类器来进行图像识别。
数字图像处理第一章(国科大)
1Digital Image Processing数字图像处理课程简介本课程为计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程以及电气工程等学科下研究生的专业基础课。
主要内容课程共分三大部分：第一部分：介绍数字图像处理的基础知识，包括绪论、图像与视觉系统、图像变换等;第二部分：介绍图像处理的基本方法，包括图像增强、图像复原及图像压缩等;第三部分：介绍图像分析的基本原理和技术，包括图像分割、图像描绘及特征提取等。
教学目标⏹基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
掌握数字图像处理的基本概念和研究方法，相关交叉学科的基本知识；⏹提高：能够将所学知识和内容用于课题研究；⏹再提高：通过数字图像处理课程的学习，改进思维方式。
教材及参考书第一章绪论绪论⏹前言⏹数字图像处理的起源⏹数字图像处理的基本概念与研究内容⏹数字图像处理与其他学科的关系⏹数字图像处理的主要应用⏹数字图像处理的发展动向前言“百闻不如一见”One picture is worth more than ten thousand words.在人类接受的信息中，听觉信息占约20％，视觉信息占约60％，其他如味觉、触觉等总起来不过占约20％。
所以，作为传递信息的重要手段—图像信息是十分重要的。
第一节数字图像处理的起源（1）世界上第一幅实景照片(1827)数字图像的应用之一是在报业，20世纪20年代的海底电缆使得伦敦与纽约之间图片的传输从过去的一个多星期缩短到3个小时以内。
1921年经编码后用电报打印机打印的图像1929年通过海底电缆从伦敦传输到纽约的一幅照片第一节数字图像处理的起源（2）二十世纪二十年代：图像远距离传输第一节数字图像处理的起源二十世纪五十年代：伴随着技术进步，数字计算机发展到一定水平，尤其是大规模的存储和显示系统的发展，数字图象处理引起巨大关注。
第一节数字图像处理的起源进实验室（Jet PropulsionLaboratory，JPL）运用计算机处理了由“旅行者7号”发回的月球表面照片。
图像采集与图像采集系统概述
图像采集示意图
coms图像采集系统原理.
coms .
图 像 采 集 系 统 原 理
图像采集基本知识 视频采集 •即将视频转换成PC机可使用的数字格式。 微视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后，经过PCI总线实时传到内存 和显存。 •在采集过程中，由于采集卡传送数据采用PCI Master Burst方式，图象传送速 度高达33MB/S，可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送，并且几乎不 占用CPU时间，留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。 •图象速率及采集的计算公式 •帧图像大小（Image Size）：W×H（长×宽）---您必须首先了解：需要采集 多大的图象尺寸？ • 颜色深度∶d（比特数）---希望采集到的图象颜色（8Bit灰度图象还是 16/24/32Bit真彩色） 帧 速∶f---标准PAL制当然就是25帧，非标准就没准了！500-1000帧都有可能 数 据 量∶Q（MB）---图象信号的数据量
4、分辨率：采集卡能支持的最大点阵反映了其分辨率的性能。一般采集卡能支持 768*576点阵，而性能优异的采集卡其支持的最大点阵可达64K*64K。单最大点数和 单帧最大行数也可反映采集卡的分辨率性能。 5、采样频率：采样频率反映了采集卡处理图像的速度和能力。在进行高度图像采集 时，需要注意采集卡的采样频率是否满足要求。 6、传输速率：主流图像采集卡与主板间都采用PCI接口，其理论传输速du132MB/S 。 随着数字化信息的快速发展，图像采集卡在监控、远程教学、大屏拼接、医疗等众 多行业中都有着广泛的应用。
• 视频采集卡是我们进行视频处理必不可少的硬件设备，是视频数字化合数字 • 化视频编辑后期制作中必不可少的硬件设备。通过视频采集卡，可以把摄像 • 机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中，利用相关的视频编辑软件 • ， • 对数字化的视频信号进行后期编辑处理，比如剪切画面，添加滤镱，字幕和 • 音效，设置转场效果以及加入各种视频特效等等，最后将编辑完成的视频信 • 号转换成标准的VCD，DVD以及网上流媒体等格式，方便传播和保存
4 二值图像分析
d 4
e
可以描述图形的密集程度，1≤ d ≤ 0 。
3 体态比
区域的最小外接矩形的长与宽之比特性： 1）正方形和圆的体态比等于1 2）细长形物体的体态比大于1 下图是几种形状的外接矩形：
4.3 投影
4.3 投影
• 投影能表现图像的某种特征信息 • 给定一条直线，用垂直该直线的一簇等间距直线将一幅二值图像分割成若干
周长 2 e 面积
emin
周长2 面积
对于圆
2 （2 R） ＝4 2 R
当图形的形状接近于圆时，e 趋近于最小值（4π），反过来，图形的 形状变得越复杂，e的取值变得越大。
区域的密集度：
C
面积 周长2
根据此标准，圆是最密集的图形。 密集度的另一意义：周长在给定后，密集度越高、所围面积越大。 因此，比值
确定为阈值参数 tp 。
2. 状态法
（直方图分析法－峰谷法）
当给定图像的灰度直方 图（与对象图形和背景相对应）
呈双峰型分布时，只需把
这两个峰间的谷底上的灰 度值作为阈值 t 即可。
t
双峰分布示意图
一幅灰度图像和使用不同阈值到的二值图像结果
1) 原始灰度图像
2) 阈值 T=100
3) T=128（反色） 4) T1=100|T2=128
图像中的物体、背景各具有一灰度值（ N ），图像被零均值高斯噪声污 染，灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现 两个分离的峰值，阈值选取波谷最佳。 具有不同灰度均值的多物体图像中．背景和物体灰度值正态分布参数 为：
练习：请用不等 式依次排出 4 个 方差的顺序。
2. 迭代式阈值选择
经试验比较，对于直方图双峰明显，谷底较深的图
2. 视觉识别系统(VI)管理方法-经典原创文档
附件2Q/CRRCG G·220·04·0-2016 中国中车视觉识别（VI）系统管理办法第一章总则第一条为建立中国中车集团（以下简称集团或集团公司）统一的品牌形象，规范并推广企业视觉识别（以下简称VI）系统，提高集团及各品牌准入企业VI系统的统一性、规范性和辨识度，特制定本办法。
第二条本制度适用于集团以及获得“中国中车”品牌准入的各子企业。
第二章术语及定义第三条 VI系统是以企业标识、标准字体、标准色彩为核心展开的完整、体系的视觉传达体系，将企业理念、文化特质、服务内容、企业规范等抽象理念转换为具体符号、色彩等，以塑造独特的企业形象。
第四条本制度所指VI系统，是指集团统一使用的“中国中车VI系统”，系中国中车拥有的重要知识产权。
《中国中车VI手册》（以下简称《VI手册》）是中国中车VI系统的最主要载体。
第五条 VI要素（一）VI基本要素内容1.基本要素：标识、标准字、标准色等。
2.要素组合：横竖组合、中轴组合、首选组合、可选组合、背书使用、商标组合、禁用组合等。
3.要素展开：辅助图形、辅助色、图片使用、专用字体等。
（二）VI基本要素应用1.行政办公：名片、信封、便笺、传真纸、贺卡、胸牌、员工卡签、徽章、文件盒、文件封套、公文袋、笔记本、公文笔、手提袋、证书、光盘、车辆通行证、纸杯、瓷杯、杯垫、不干胶贴等。
2.多媒体办公系统：WORD标准样式、EXCEL标准样式、PPT 模板、电子邮件签名、电脑、平板、手机桌面样式规范等。
3.会务系统：请柬、会议证、来宾证、道旗广告、会议引导牌、会议背景板、视频会议形象墙、会议桌签牌、谈判旗。
4.广告宣传系统：户外擎天柱广告、路牌广告、户外广告、墙体广告、灯箱广告、展架、杂志广告、外网网站、办公自动化系统、内部专题网页、视频标版、宣传册、宣传页、宣传折页、报纸报头、内刊封面、年度报告封面、项目管理手册封面、投标-2-书封面、产品说明书封面、展会主形象区等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
外界光线射 进眼球
瞳孔起了照 相机的光圈
作用
晶状体悬挂 在睫状体上
晶状体的后 面是玻璃体
眼睛中图像的形成
角膜对入射 光具有聚光
作用
睫状肌的收 紧和松弛使 晶状体改变 凸度，起着 光学变焦透 镜的作用
光线最后落 在眼底的视
网膜上
视觉系统的基本构造
Radiant Energy
Light Receptor
O.D.Faugeras提出 的彩色视觉模型包 含三级
第一级反映了经典 的三色理论
第三级则反映了对 立色学说
色彩的基本属性
对颜色的感知 亮度: 光的明亮程度 色度: 光的颜色和深浅
色调: 光的颜色，依赖于光的峰值波长 饱和度: 颜色的纯度，由光谱的范围或带
宽决定
彩色视觉的三基色理论
视觉系统的信息传递
视网膜
外膝体视皮层视皮层来自上丘丘脑枕侧抑制
侧抑制（side restrain）通常是指相邻神经元（nerve cell）之间的相互抑制作用。表现在，当刺激某个神经元 使之兴奋之后，再刺激另一个与之相邻的神经元时，后者 的反应对于前者的反应有抑制作用。
马赫带效应
Hermann栅格
明亮→较暗→现象？
逐渐能够看清物体→暗光适应(20~30s)
较暗→明亮→现象？
逐渐能够看清物体→亮光适应(1~2s)
亮度适应和颜色适应
刚从暗室进入亮室时人眼观测情形
亮度适应和颜色适应
亮度对比和颜色对比
z 视野中目标的亮度和周围的背景有关， 当投射到目标表面的光强增大时，只有 在周围背景光强不变的情况下，人眼视 觉才会感觉到目标明亮些。
¾ 神经节细胞/节细胞
视觉系统的基本构造
视网膜具有不同形状的光感受器(光敏细胞/视细胞) 锥状细胞(cone cell)：白天, 感知颜色
¾ 锥状细胞的数目（大约6.5x106个），主要集中在中央 凹，只在高照度下提供视觉响应（明视觉），能识别 景物的细节
杆状细胞(rod cell): 夜晚, 只能感知亮度
运动感觉
此外，刺激信号的出现与消失或改变都影响反应 时间。光消失的反应时比光出现的反应时要短 13.5%；光强度增加比减弱反应时长；光强变化越 大，反应时越短。
人眼的水平运动比垂直运动快，所以更容易跟踪 水平运动的物体；看圆形的画面总是习惯顺时针看， 所以对顺时针运动的物体反应不逆时针运动的物体 快；人眼对四个象限中个的观察次序：左上，右上， 左下，右下；视线习惯于从左到右，从上到下。都是 视觉运动的习惯或规律。
由德国生理学家E.Hering提出对立色学说
在正常人眼的全部色调中，只有四种色调，即 红、绿、黄、蓝四原色，不能用混合方式获得
四种颜色分别形成二二对立色，每对中的两种 原色有着相反的性质。 蓝色同黄色形成一队 红色与绿色形成一对 亮度感觉是由黑色和白色是形成的各级灰度
彩色视觉模型
电影利用了人眼的视觉特性
当景物以间歇性光亮重复呈现，只要重 复频率大于20Hz，人眼即保留有景象存 在的印象。要保持画面中物体运动的连 续性，要求每秒钟摄取的画面数约为25 帧左右
整合时间
光的强度与持续时间可以彼此补偿。当光照的持 续时间少于20ms时，光照的持续时间与光的强度可 以很好地相互补偿。也就是说，在此时间范围内， 持续时间和光强均可进行调整使二者的乘积不变。 这个能使持续时间与光的强度相互补偿的时间范围 就叫整合时间。
电视每秒扫描50幅画面，由于人眼的视觉惰性和有限 的细节分辨能力，看起来就成了整幅的活动景象。
视野与视觉的关系
头部不动、眼球可动，这是所能观察到的空间范围称为视 野。正常人眼的综合视野： 水平视野 最佳为左右15° 垂直视野 最佳为上下15°
最大视野界限是左右35°和上下40° 最大固定视野界限是左右90°与上下70° 由于头部转动而扩大为左右95°与上下90°
低通滤波器模拟人眼的光学系统。由于晶状 体的光学像差以及瞳孔尺寸、感光细胞尺寸 和密度的有限性限制了系统的上限频率。
高通滤波器则反映了侧抑制引起引起的马赫 带效应。
简单的线性模拟并不能反映视觉的亮 度恒定现象
非线性的视觉系统模型是在高通滤波 之前加入对数操作
H L (w)
lg
Hh (w)
视觉的空间性质
视觉的空间频率特性
空间频率是指视象空间变化的快慢。一张 白纸上印有明亮的图像，你看到的是清晰明快 的画面，这就意味着它们有大量的高频空间成 分。模糊的图像只有低频空间成分。
视觉的时间特性 整合时间/人眼的视觉惰性
首先，请大家放松一下
视觉惰性 使视觉图像建立起来时需要时间的，而视觉图像一旦 建立起来之后，即使把目标图像拿走，视觉反应也有 持续一小段时间。正因为视网膜上的图像是逐渐消退 的，所以视觉暂留可以存在约150~250ms。 人眼的亮度感觉不会随着物体亮度的消失而立即消失 ，而有一个过渡时间，这就是视觉惰性。实验表明， 在此过渡时间内，亮度感觉按指数规律逐渐减小。
¾ 杆状细胞的数目（大约130x106个），布满整个视网膜 ，在低照度下杆状细胞提供视觉响应，并且对形状和 运动敏感（暗视觉）
视觉系统的基本构造
视觉系统的基本构造
视觉传导通路 由3级神经元组成： 第l级神经元为视网膜的双极细胞 第2级神经元是节细胞 第3级神经元是外侧膝状体的神经细胞
图2-3 视觉通路
颜色的主观性
当红、绿、蓝三原色的亮度比例为1.0000： 4.5907：0.0601时，就能匹配出中性色的等 能白光，尽管这时三原色的亮度值并不相等。
暖色与冷色
暖色与冷色
¾ 青、蓝色给人以寒冷收缩的感觉，称冷色 ¾ 红、橙、黄则给人以热烈膨胀的感觉，称暖色 ¾ 暖色系给人以明快敢，而冷色系统彩色给人以
在眼球中
在大脑和到大脑的通路中
图2-1 简单的视觉系统模型
视觉系统的基本构造
从黑盒方法看：可以模拟为一个复杂的分级平行信息处理系统
在眼球中
在大脑和到大脑的通路中
光电转换
信息处理
图2-1 简单的视觉系统模型
视觉系统的基本构造
●视觉系统的重要组成部分之一是眼球（eyeball）
¾ 眼球包括：曲光系统和感光系统 ¾ 曲光系统由角膜、房水、晶状体和玻璃体组成 ¾ 感光系统由充满了视细胞的视网膜组成
沉重感。
视觉的空间性质
视力
人眼的分辨力体现了人的视力水平，可以简单定 义为人眼在一定距离上能区分相近两点的能力
人眼的分辨力和被观察对象的相对对比度有关，
当对比度小时，表明对象和背景的亮度很接近，
此时，分辨力下降。 此外，运动速度也会影响分辨力，速度大，则分
辨力下降。 人眼的分辨力体现了整个视觉系统对外界光刺激的获取与加 工的能力和水平。
反射光源
反射入射光 (布、 粗糙表面、颜料) 对颜色的感知依赖于反射光的频率
=incident freq – absorbed freq 遵循减色原理：R+G+B = Black（青品黄）
颜色表示模型
基于三原色的混色模型
－RGB －CMY －CMYK
RGB颜色模型
R（红）G（绿）B（蓝） （0,0,0）代表黑色，(1,1,1)代表白色
图2-5 非线性视觉系统模型
彩色视觉模型
彩色视觉的三基色理论
¾ 经典的三色理论自英国医 学家兼物理学家Thomas Young(13 June 1773 – 10 May 1829)提出的，他认 为人的眼睛中有三类感光 组织，分别对蓝光、红光 、绿光灵敏。在白光照明 下三类感光体都受到激励
彩色对立学说
第二章 图像与视觉系统
2.1 视觉系统 2.2 光度学几色度学原理 2.3 亮度和颜色感觉的视觉特性 2.4 视觉的空间频率特性 2.5 视觉的时间特性 2.6 主观轮廓和空间错觉
视觉系统的基本构造
人眼的光学结构 视网膜 视觉通路 侧抑制 视神经的感受野
视觉系统的基本构造
从解剖学看：视觉系统是由眼球和视神经系统组成的 从物理结构看：视觉系统由光学系统、视网膜、视觉通路构成
光的刺激强度与感觉的关系
人眼的视觉效果是由可见光刺激人眼引起的。 如果光的辐射功率相同而波长不同，则引起的视 觉效果也不同。随着波长的变化，不仅色觉不 同，而且亮度感觉也不同。
亮度适应和颜色适应
在外界光线的亮度发生变化时，人眼的 感受性也会发生变化，这种感受性对光刺 激产生顺应变化的特性，称为眼睛的亮度 适应性。由于这种适应性，人眼所感觉到 的亮度范围（视觉范围）非常大。
感受野的概念
视系统神经元的感受野（receptive field）被定 义为光照视网膜能改变该神经元活动的区域。
光照感受野之外对神经元放电无影响 感受野本身可细分为不同的区域：一部分对外界光
照变化时将使该神经元放电频率增加，而另一部分 将减少放电率。
单色视觉模型
一种最简单的模型是由一个低通滤波器 后接一个高通滤波器组成。
H（色度）： 为角度，从0到360； S（饱和度） ： 从0到1，S＝0时只有灰度； I（强度）： I从0到1， I＝0是黑色， I=1,S=1是纯彩色， I=1,S=0是白色
HSI颜色模型
亮度和颜色感觉的视觉特性
刺激强度与感觉的关系
由于光照条件不同，人眼的锥状细胞和杆状 细胞在视觉过程中起的作用不同，于是就有了 人眼的明、暗视觉视敏函数曲线之分。
RGB颜色模型
⎡ C ⎤ ⎡1⎤ ⎡R⎤
⎢⎢M
⎥ ⎥
=
⎢⎢1⎥⎥
−
⎢⎢G
⎥ ⎥
⎢⎣ Y ⎥⎦ ⎢⎣1⎥⎦ ⎢⎣B⎥⎦
⎡R⎤ ⎡1⎤ ⎡ C ⎤
⎢⎢G⎥⎥
=
⎢⎢1⎥⎥
−