第2章数字图像基础.ppt

数字图像处理 第二章第二章 数字图像处理基础数字图像处理基础 视觉感知要素视觉感知要素 图像感知和获取图像感知和获取 图像取样和量化图像取样和量化 象素间的一些基本关系象素间的一些基本关系 线性和非线性操作线性和非线性操作视觉系统视觉系统视觉基础视觉基础 眼睛中的光接受器主要是视网膜中的视觉细胞有两种类型的视觉细胞，分别称为锥状体和杆状体锥状体只有在光线明亮的情况下才起作用，它具有辨别光波波长的作用，因此对颜色非常敏感每个眼睛的锥状体大约有700万个杆状体比锥状体的灵敏度高，在较暗的光线下就能起作用，但是它没有辨别颜色的能力，又叫夜视觉，所以黑暗中看到的东西没有颜色，其数量大约有1亿三千万个 当眼睛接受到的光包含所有可见光信号，且其强度大体相近时，人们感觉到的是没有颜色的白光在光源为白光的照射下，若物体能反射80%以上的入射光，则看上去是白色的若反射光小于3%，物体看上去是黑色的，中间值对应不同程度的灰色为了表示方便，光强度可以规一化到0～1之间，0对应黑色，1对应白色，中间值对应灰色 光能本身是无颜色的，颜色是人们眼睛感知光后产生的生理和心理现象。

眼睛对光的感觉称为光觉，对颜色的感觉称为色觉，这是眼睛的基本特性光觉的门限值大约为1×10cd/m(尼特），人眼感觉光的范围的最大值和最小值之比达到10以上但人的眼睛并不能同时对这样大范围的明亮程度都作出反应某一时刻眼睛只能感知很小范围的明亮度        一般情况下，在相同亮度的刺激下，背景亮度不同所感觉到的明暗程度也不同，例如白天我们看不见星星，而夜晚却能看到同样，在观察颜色时，在图形的色度一样，但背景颜色不一样时，感觉到的图像的色度也不一样这种现象叫做对比现象对比现象包括亮度对比和颜色对比实验表明，在背景亮度比目标亮度低的场合，感觉目标有一定亮度当背景亮度比目标亮时，看到的目标就有亮的多的感觉同时，对比效果在背景大的场合比较显著整体视觉过程      视觉 ＝ “视” ＋ “觉”  花瓶？还是人脸？花瓶？还是人脸？•  这两个图形在视网膜上是固定不动的，但你对它的感觉却是在两种可能    图形中动摇•  同时感觉到两种有意义的图形是很困难的！女人腿还是男人腿？女人腿还是男人腿？ 2.1 视觉感知要素视觉感知要素眼睛的构造眼睛的构造: (人眼包含有三层膜人眼包含有三层膜)眼角膜与巩膜外壳眼角膜与巩膜外壳脉络膜脉络膜 (前面睫状体前面睫状体 虹膜虹膜 晶状体晶状体)视网膜视网膜 (视网膜表面的分离光视网膜表面的分离光 接收器提供图案视觉接收器提供图案视觉, 分为锥状体、杆状体分为锥状体、杆状体)锥状体锥状体:位于视网膜中间位于视网膜中间,对颜色对颜色 灵敏度高灵敏度高,分辨图像细节分辨图像细节. 白昼视觉白昼视觉杆状体杆状体:分布在视网膜表面分布在视网膜表面,无彩无彩 色感觉色感觉,在低照明度下对在低照明度下对 图像较敏感，用来给出图像较敏感，用来给出 视野内一般的总体图像视野内一般的总体图像. 夜视觉夜视觉 2.1 视觉感知要素视觉感知要素视网膜上锥状体和杆状体的分布视网膜上锥状体和杆状体的分布锥状体杆状体晶状体成像晶状体成像 晶晶状状体体成成像像与与普普通通光光学学透透镜镜原原理理类类似似, ,但但晶晶状状体体可可以以根根据据需需要要调调整曲率半径整曲率半径, ,分别对远处和近处的物体聚焦分别对远处和近处的物体聚焦. . 2.1 视觉感知要素视觉感知要素人眼对不同亮度的适应和鉴别能力人眼对不同亮度的适应和鉴别能力 亮度适应范围亮度适应范围: : 10101010量级量级 1010-6-6ml ml 到到 10104 4mlml 实验表明实验表明, ,主观亮度是进入主观亮度是进入 眼睛亮度的对数函数眼睛亮度的对数函数 亮度适应现象亮度适应现象: : 人眼并不能同时在整个范围内人眼并不能同时在整个范围内 工作工作, ,而是而是利用改变整个灵敏利用改变整个灵敏 度度来完成这一大变动的来完成这一大变动的. . 亮度适应级：视觉系统当前亮度适应级：视觉系统当前 的灵敏度级别的灵敏度级别 2.1 视觉感知要素视觉感知要素人眼适应的亮度范围人眼适应的亮度范围 （1）总体范围大：从暗视觉门限到眩目极限之间的范围在1010量级 10-6ml 到 104ml （2）具体范围小：一般范围在102量级暗视觉门限眩目极限辨别光强度变化的能力辨别光强度变化的能力 典型实验典型实验 韦伯比韦伯比 可辨别增量的可辨别增量的50% 50% 图图2.5 2.5 用于描述亮度辨别特性的基本实验用于描述亮度辨别特性的基本实验 图图2.6 2.6 作为强度函数的典型韦伯比作为强度函数的典型韦伯比 当当背背景景光光保保持持恒恒定定时时, ,改改变变其其他他光光源源亮亮度度, ,从从不不能能察察觉觉到到可可以以察察觉觉间间变变化化, ,一般观察者可以辨别一般观察者可以辨别1212到到2424级不同强度的变化级不同强度的变化. . 2.1 视觉感知要素视觉感知要素人眼感觉亮度并不是简单的强度函数人眼感觉亮度并不是简单的强度函数 例例1: 马赫带马赫带 2.1 视觉感知要素视觉感知要素例例2: 背景变亮背景变亮,相同强度的方块变暗相同强度的方块变暗 2.1 视觉感知要素视觉感知要素视觉错觉视觉错觉 2.1 视觉感知要素视觉感知要素电磁波谱可以用波长电磁波谱可以用波长( )、频率或能量来描述、频率或能量来描述 c c 光速光速 h h 普朗克常量普朗克常量 2.2 光和电磁波谱光和电磁波谱 2.2 光和电磁波谱光和电磁波谱电磁波是能量的一种，任何有能量的物体，都会释放电磁波。

电磁波是能量的一种，任何有能量的物体，都会释放电磁波  太阳或灯泡等光源发射可见光谱中的全部频率而产生白色光当白色光投射到一个物体上时，某些频率被反射，某些则被物体吸收了在反射光中混合的频率确定了人所感受到的物体的颜色如果在反射光中以低频率为主，则物体呈现红色，此时，可以说光主要含有光谱中红色端的频率                除了频率以外，描述光的各种性质还需要另一些特征在观察光源时，我们的眼睛对颜色（或主频率）和另外两个基本的感觉作出反应其中之一是亮度,即感受到的光明度第二个感受的特征是光的纯度或饱和度这三种特征：主频率、明度和纯度通常用来描述光源的不同性质通常用色度说明纯度和主频率这两种颜色特征        另外，人的眼睛只能看到可见光部分，但就目前科技水平看，能够成像的并不仅仅是可见光一般来说可见光的波长为0.38～0.76μm，而迄今为止人类发现可成像的射线已有多种，如： γ射线：0.003～0.03nm； X射线：0.03～3nm； 紫外线：3～300nm； 红外线：0.8～300μm； 微波：0.3～100cm。

这些射线均可以成像利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，实际上大大延伸了人类视觉器官的功能，扩大了人类认识客观世界的能力  2.2 光和电磁波谱光和电磁波谱人从人从物体感受的颜色由物体反射光决定物体感受的颜色由物体反射光决定 若所有反射的若所有反射的可见光波长均衡可见光波长均衡，则物体显示，则物体显示白色白色 有有颜颜色色的的物物体体是是因因为为吸吸收收了了其其他他波波长长的的大大部部分分能能量量，，从从而而反反射射某某段波长范围的光段波长范围的光 没没有有颜颜色色的的光光叫叫单单色色光光，，灰灰度度级级通通常常用用来来描描述述单单色色光光的的强强度度，，其其范围从黑到灰，最后到白范围从黑到灰，最后到白 在在原原理理上上，，如如果果可可以以开开发发出出一一种种传传感感器器，，能能够够检检测测由由一一种种电电磁磁波谱发射的能量，就可以在那一段波长上对感兴趣的物体成像波谱发射的能量，就可以在那一段波长上对感兴趣的物体成像 2.2 光和电磁波谱光和电磁波谱灰度和色彩灰度和色彩彩色模型:RGB 加色法CMY,CMYK 减色法HSB (色泽,饱和度,明亮度) 2.3 图像感知和获取图像感知和获取 我我们们感感兴兴趣趣的的各各类类图图像像都都是是由由““照照射射””源源和和形形成成图图像像的的““场场景景””元元素素对对光光能能或或吸吸收收相相结结合合而而产产生的。

生的 把把照照射射量量变变为为数数字字图图像像的的传传感感器装置器装置  2.3 图像感知和获取图像感知和获取用单个传感器获取图像用单个传感器获取图像  2.3 图像感知和获取图像感知和获取用带状传感器获取图像用带状传感器获取图像  2.3 图像感知和获取图像感知和获取用传感器阵列获取图像用传感器阵列获取图像  2.3 图像感知和获取图像感知和获取简单的图像形成模型简单的图像形成模型 f(x,yf(x,y) ) 在特定坐标在特定坐标(x,y)(x,y)处，通过传感器转换获得的处，通过传感器转换获得的f f值为一正的标量值为一正的标量 函数函数f(x,y)f(x,y)由由(1)(1)入射到观察场景的光源总量入射到观察场景的光源总量 (2)(2)场景中物体反射光的总量组成场景中物体反射光的总量组成。

单单色色图图像像在在任任何何坐坐标标(x(x0 0,y,y0 0) )处处的的强强度度为为图图像像在在该该处处的的灰灰度度级级 l＝＝f(x(x0 0,y,y0 0),),显然有显然有 可以规定灰度级范围为可以规定灰度级范围为[0,L-1][0,L-1] 1 2.4 图像取样和量化图像取样和量化 获获取取图图像像的的目目标标是是从从感感知知的的数数据据中中产产生生数数字字图图像像，，但但多多少少传传感感器器的的输输出出是是连连续续的的电电压压波波形形，，因因此此需需要要把把连续的感知数据转换为数字形式连续的感知数据转换为数字形式 这一过程由图像的这一过程由图像的取样与量化取样与量化来完成 数字化坐标值称为取样数字化坐标值称为取样，，数字化幅度值称为量化数字化幅度值称为量化 T量化和采样是两个不同的概念，量化和采样是两个不同的概念，量化是在每个采样量化是在每个采样 点上进行的点上进行的，所以必须，所以必须先采样后量化先采样后量化。

T量化和采样是图像数字化的不可或缺的两个操作，量化和采样是图像数字化的不可或缺的两个操作， 二者紧密相关，同时完成二者紧密相关，同时完成 2.4 图像取样和量化图像取样和量化M、N—图像大小L—每个像素具有的离散灰度级数一般取 M=2m，N=2n，L=2kNXN点的图像，每个灰度级L级， L=2k，占k位存一幅图像所需的位数（bit）128x128x6=98304（bit）=12KB512x512x8=2097152（bit）=256KB 2.4 图像取样和量化图像取样和量化 2.4 图像取样和量化图像取样和量化 2.4 图像取样和量化图像取样和量化 2.4 图像取样和量化图像取样和量化  2.4 图像取样和量化图像取样和量化  2.4 图像取样和量化图像取样和量化 黑黑白白图图像像灰灰度度图图像像彩彩色色图图像像 2.4 图像取样和量化图像取样和量化黑白图像的数字化黑白图像的数字化 2.4 图像取样和量化图像取样和量化灰度图像的数字化灰度图像的数字化 2.4 图像取样和量化图像取样和量化彩色图像的数字化彩色图像的数字化2.4 图像取样和量化图像取样和量化图像的非均匀采样：图像的非均匀采样： 在在灰度级变化尖锐（细节较多）灰度级变化尖锐（细节较多）的区域，用的区域，用较多的采样较多的采样；在灰度级；在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。

比较平滑的区域，用粗糙的采样图像的非均匀量化图像的非均匀量化：： 非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数, ,按按总的量化误差最小的原则来进行量化总的量化误差最小的原则来进行量化. . 具体做法是对图像中像素具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现灰度值频繁出现的灰度值范围的灰度值范围, ,量化间隔量化间隔取小一些取小一些, ,而对那些像素而对那些像素灰度值极少灰度值极少出现的范围出现的范围, ,则则量化间隔取大量化间隔取大一些一些. . 由于图像灰度值的概率分布函数因图像不同而异由于图像灰度值的概率分布函数因图像不同而异, ,所以不可能找到可所以不可能找到可用于所有图像的最佳非等间隔量化方法用于所有图像的最佳非等间隔量化方法. .均匀采样均匀采样非均匀采样非均匀采样f•均匀量化均匀量化•非均匀量化非均匀量化•矢量量化矢量量化经过数字化过程（采样、量化）得到矩阵：经过数字化过程（采样、量化）得到矩阵：yxo 2.4 图像取样和量化图像取样和量化数字数字图像的表示图像的表示  2.4 图像取样和量化图像取样和量化数字图像的表示数字图像的表示 本书中表示数字图像所用坐标的约定本书中表示数字图像所用坐标的约定 M,NM,N必须为必须为正数正数，灰度，灰度 级取值为级取值为2 2的整数次幂的整数次幂 L=2L=2k k, ,为为k k位图像位图像 图像图像存储量存储量 b=M*N*kb=M*N*k  2.4 图像取样和量化图像取样和量化 N N和和k k变化时存储的比特数变化时存储的比特数 2.4 图像取样和量化图像取样和量化空间分辨率空间分辨率: :由取样值决定，图像中可辨别的最小细节由取样值决定，图像中可辨别的最小细节灰度级分辨率灰度级分辨率: :灰度级中可分辨的最小变化灰度级中可分辨的最小变化 当当没没有有必必要要对对涉涉及及像像素素的的物物理理分分辨辨率率进进行行实实际际度度量量和和在在原原始始场场景景中中分分析析细细节节等等级级时时，，通通常常把把大大小小为为M×NM×N，，灰灰度度为为L L级级的的数数字字图图像像称为称为空间分辨率为空间分辨率为M×NM×N像素，灰度级为像素，灰度级为L L级的数字像素级的数字像素。

2.3 图像取样和量化图像取样和量化灰度级为256，空间像素从1024×1024到32×32的一组图像2.4 图像取样和量化图像取样和量化 所有图像放大到1024×10242.4 图像取样和量化图像取样和量化灰度级分别为灰度级分别为256,128,64,32256,128,64,32的的数字图像数字图像256128643216824灰度级从灰度级从256256到到2 2的数字图像的数字图像2.4 图像取样和量化图像取样和量化同时改变同时改变N和和k值值需要较多的灰度级，需要较多的灰度级，随着随着L和和N的增大，图像质量越好的增大，图像质量越好2.4 图像取样和量化图像取样和量化同时改变同时改变N和和k值值随着随着L和和N的增大，图像质量越好的增大，图像质量越好2.4 图像取样和量化图像取样和量化同时改变同时改变N和和k值值只需较少的灰度级，只需较少的灰度级，随着随着N的增大，图像质量越好的增大，图像质量越好2.4 图像取样和量化图像取样和量化同时改变同时改变N和和k值值facecameramancrowd等偏爱线等偏爱线2.4 图像取样和量化图像取样和量化水纹效应的实例水纹效应的实例香农定理香农定理:如果一个函数以如果一个函数以等于或大于等于或大于其最高频率的其最高频率的2倍取样倍取样,那么就能那么就能从取样完全复原原函数从取样完全复原原函数.如果函数被亚取样如果函数被亚取样,则混淆的现象将恶化则混淆的现象将恶化取样取样.2.4 图像取样和量化图像取样和量化图像的放大与收缩图像的放大与收缩 最近邻域内插方法最近邻域内插方法 在原图像上寻找最靠近的像在原图像上寻找最靠近的像 素并把它的灰度值赋给栅格上素并把它的灰度值赋给栅格上 的新像素。

的新像素 双线性内插方法双线性内插方法2.4 图像取样和量化图像取样和量化用最近领域内插法用最近领域内插法( (上一行上一行) )和双线性内插法和双线性内插法( (下一行下一行) )得到的放大图像得到的放大图像 分别将分别将128×128,64×64, 32×32放大到放大到1024×10242.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系像素像素p,p,坐标坐标( (x,yx,y) )的邻居的邻居 2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系相邻像素相邻像素 对于像素对于像素p,p,坐标坐标(x,y)(x,y)4 4邻域邻域 (x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1) N N4 4(p)(p) 对角邻域对角邻域 (x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1) N ND D(p(p) )8 8邻域邻域 N N4 4(p) + N(p) + ND D(p) (p) N N8 8(p)(p) 4 4邻域邻域对角邻域对角邻域8 8邻域邻域2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系像素的连通性像素的连通性 -- -- 像素的连通性能够帮助简化区域、边界等概念像素的连通性能够帮助简化区域、边界等概念; ; -- -- 确定两个像素是否连通，看它们是否相邻以及灰度值是否满足特定的相确定两个像素是否连通，看它们是否相邻以及灰度值是否满足特定的相似性准则。

似性准则定义定义V V是用于定义邻接性的灰度值集合，存在三种类型的是用于定义邻接性的灰度值集合，存在三种类型的邻接性邻接性：：(1)4(1)4邻接邻接: :如果如果q q在在N N4 4(p)(p)集中集中, ,具有具有V V中数值的两个像素中数值的两个像素p p和和q q是是4 4邻接的邻接的. .(2)8(2)8邻接邻接: :如果如果q q在在N N8 8(p)(p)集中集中, ,具有具有V V中数值的两个像素中数值的两个像素p p和和q q是是8 8邻接的邻接的. .(3)m(3)m邻接邻接( (混合邻接混合邻接):):如果如果( (i)qi)q在在N N4 4(p)(p)中中, ,或者或者( (ii)qii)q在在N ND D(p)(p)中且集合中且集合 N N4 4(p)(p)∩N N4 4(q)(q)没有没有V V值的像素值的像素, ,则具有则具有V V值的像素值的像素p p和和q q是是m m邻接的邻接的. .2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系m m邻接可以消除邻接可以消除8 8邻接所带来的二义性邻接所带来的二义性(a) 像素安排 (b)中心像素的8邻接像素 (c) m邻接pq1pq1q2q22.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系对于两个图像子集对于两个图像子集S S1 1和和S S2,2,如果如果S S1 1中的某些像素与中的某些像素与S S2 2中的某些像素相中的某些像素相邻邻, ,则称则称S S1 1和和S S2 2是邻接的是邻接的. .可以定义可以定义4 4邻接邻接,8,8邻接和邻接和m m邻接邻接2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系像素像素p (x,y)p (x,y)到像素到像素q (q (s,ts,t) )的的通路通路(path)(path): : 特定的像素序列特定的像素序列(x(x0 0,y,y0 0),(x),(x1 1,y,y1 1),…,(x),…,(xn n,y,yn n),),其中其中(x(x0 0,y,y0 0)=(x,y),)=(x,y), (x (xn n,y,yn n)=(s,t),)=(s,t),且像素且像素( (x xi i,y,yi i) )和和(x(xi-1i-1,y,yi-1i-1)()(对于对于1≤i≤n)1≤i≤n)是邻接的是邻接的. .n n是通路的长度是通路的长度. .若若(x(x0 0,y,y0 0)=(x)=(xn n,y,yn n),),则通路是闭合通路则通路是闭合通路. . m通路8通路2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系像素像素p (x,y)p (x,y)到像素到像素q (q (s,ts,t) )的的连通连通: : 令令S S表示一幅图像中的像素子集表示一幅图像中的像素子集, ,如果在如果在S S中全部像素之间存在一个通路中全部像素之间存在一个通路, ,则可以说两个则可以说两个像素像素p p和和q q在在S S中是连通的中是连通的. . 对于对于S S中的任何像素中的任何像素p,Sp,S中连通到该像素的像素集叫做中连通到该像素的像素集叫做S S的的连通分量连通分量. .如果如果S S仅有一个连通分量仅有一个连通分量, ,则集合则集合S S叫做叫做连通集连通集. . 令令R R是图像中的像素子集是图像中的像素子集. .如果如果R R是连通集是连通集, ,则称则称R R为一个为一个区域区域. . 一个区域一个区域R R的边界的边界( (也称为边缘或轮廓也称为边缘或轮廓) )是区域中像素的集合是区域中像素的集合, ,该区域该区域有一个或多个不在有一个或多个不在R R中的邻点中的邻点. . 如果如果R R是整幅图像是整幅图像, ,则边界由图像第一行、第一列和最后一行一列定义则边界由图像第一行、第一列和最后一行一列定义. . 正常情况下，区域指一幅图像的子集，并包括区域的边缘正常情况下，区域指一幅图像的子集，并包括区域的边缘. .2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系距离度量：距离度量： 对于像素对于像素p,qp,q和和z,z,其坐标分别为其坐标分别为( (x, ,y),(),(s, ,t) )和和( (v, ,w),),如果如果: :(a)D( (p, ,q) )≥0 [0 [D( (p, ,q)=0,)=0,当且仅当当且仅当p= =q] ](b)D( (p, ,q)=)=D( (q, ,p) )(c)D( (p, ,z)≤)≤D( (p, ,q)+)+D( (q, ,z) )(d)(d) 则则D是距离函数或度量是距离函数或度量. . 欧式距离欧式距离: :De e( (p, ,q)=[()=[(x- -s) )2 2+(+(y- -t) )2 2] ]1/21/2( (距离小于等于距离小于等于r r的像素形成中心在（的像素形成中心在（x,yx,y）的圆）的圆) ) D4 4距离：距离：D4 4( (p, ,q)=|)=|x- -s|+||+|y- -t| | ( (距离小于等于距离小于等于r r的像素形成中心在（的像素形成中心在（x,yx,y）的菱形）的菱形) ) D8 8距离：距离：D8 8( (p, ,q)=)=max(|max(|x- -s|,||,|y- -t|)|)( (距离小于等于距离小于等于r r的像素形成中心在（的像素形成中心在（x,yx,y）的方形）的方形) )2.5 像素间的一些基本关系像素间的一些基本关系基于像素的图像操作基于像素的图像操作2.6 2.6 线性和非线性操作线性和非线性操作 令令H H是一种算子是一种算子, ,其输入和输出都是图像其输入和输出都是图像, ,如果对于任何两如果对于任何两幅图像幅图像f和和g及其任何两个标量及其任何两个标量a和和b有如下关系有如下关系, ,则称则称H H为为线性算子线性算子: : H(H(af+ +bg)=)=aH(H(f)+)+bH(H(g) ) 对两幅图像的和应用线性算子等同于分别对图像应用该算对两幅图像的和应用线性算子等同于分别对图像应用该算子并各自于适当的常数相乘子并各自于适当的常数相乘, ,然后将结果相加然后将结果相加. .本章作业本章作业: :1 画出视觉信息在眼球内（视网膜中）的传输过程模型示 意图，并扼要说明之。

2 2 课后课后 2.2, 2.11, 2.152.2, 2.11, 2.15题题3.3.图像信息获取的设备有哪些？图像信息获取的设备有哪些？4.4.简单的图像形成模型是什么？简单的图像形成模型是什么？5.5. 图像的取样和量化是指什么？一般怎么取？。