单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Digital Image Processing,2.1,色度学基础,2.2,人的视觉特性,2.3,图像数字化,2.4,数字图像表示形式和特点,2.5,本章小结,第,2,章 数字图像处理基础,三基色原理,人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（,R,）、绿（,G,）、蓝（,B,）这三种颜色被称为三基色。,根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合。,则任一彩色,C,可表示为：,C=R,（,R,）,+G,（,G,）,+B,（,B,）,(2.1.1),2.1,色度学基础,颜色模型,各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多的是面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）的,RGB,模型和面向颜色处理（也面向人眼视觉）的,HSI,（,HSV,）模型。,2.1,色度学基础,RGB,模型,：,在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表,R,、,G,、,B,三个分量，并将,R,、,G,、,B,分别限定在,0,1,，则该单位正,方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。,如下图,所示。,其中，,r,、,g,、,b,、,c,、,m,和,y,分别代表红色（,red,）、绿色,（,green,）、蓝色（,blue,）、青色（,cyan,）、品红（,magenta,）,和黄色（,yellow,）。,2.1,色度学基础,RGB,颜色模型,2.1,色度学基础,2.1,色度学基础,HSI,模型：,HSI,模型利用颜色的三个属性色调,H,（,hue,）、饱和度,S,（,saturation,）和亮度,I,（,intensity,）组成一个表示颜色的圆柱体,，,如下图所示。,2.1,色度学基础,RGB,和,HIS,之间的模,型转换,：,（,1,）,RGB,转换到,HSI,（,2,）,HSI,转换到,RGB,常见数字图像处理流程，其中包含了,RGB,模型和,HSI,模型之间的转换。,RGB,模型,HSI,模型变换,I,分量图像处理,H,分量,S,分量,I,分量,RGB,模型变换,原,图,像,结果图像,人眼的构造与机理要点,人眼的机理与照相机类似：,（,1,）瞳孔：,透明的角膜后是不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为,瞳孔,，,其直径可调节，控制进入人眼内之光通量,(,照相机光圈作用,),。,（,2,）晶状体,：,瞳孔后是一扁球形弹性透明体，其曲率可调节，以改变焦距，使不同距离的图在视网膜上成象,(,照相机透镜作用,),。,（,3,）视细胞：,视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：,2.2,人的视觉特性,人眼的构造与机理要点（续）,（,3,）视细胞：,视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：,锥状细胞,：,明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；,杆,(,柱,),状细胞,：,暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。,其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率低，仅分辨图的轮廓。,（,4,）人眼成象过程：,2.2,人的视觉特性,人的视觉模型,点光源的表示函数,点源可以用 函数表示，表示平面图像的二维 函数为：,则任意一幅图像可表示为：,2.2,人的视觉特性,2.2,人的视觉特性,光学成像系统的表示,人的视觉模型,2.2,人的视觉特性,人眼的亮度感觉,(1),图像,“,黑,”“,白,”,（,“,亮,”,、,“,暗,”,）对比参数,对比度,:,c=Bmax/Bmin,，,相对对比度,:,c,r,=(B-B,0,)/B,0,(2),人眼亮度感觉范围,总范围很宽（,c=10,8,）,人眼适应某一环境亮度后，范围限制,适当平均亮度下：,c=10,3,很低亮度下：,c=10,(3),同时对比度：人眼对亮暗程度所形成的,“,黑,”“,白,”,感觉具有相对性，即按对比度,c,感觉物体亮度对比。,2.2,人的视觉特性,2.2,人的视觉特性,(4),马赫带（,Mach Band,）效应,马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同空间频率具有不同的灵敏度，而在空间频率突变处就出现了“欠调”或“过调”。,(5),主观亮度,S,与实际亮度,B,之间的关系,S=K lnB+k,0,(6),人眼亮度感觉之应用,若一幅原图像经过处理，恢复后得到重现图像，重现图像的亮度不必等于原图像的亮度，只要保证二者的对比度及亮度层次（灰度级）相同，就能给人以真实的感觉。,2.2,人的视觉特性,2.3,图像数字化,一、,均匀采样,1.,概念：,位置上离散化,f(x,y)=f,s,(m,n),，,(m,n),为采样点，称为像素,(pixel),。,2.,二维（均匀）采样函数,s(x,y)=,3.,均匀采样,即采样图像的频谱 是原图像频谱 沿,u,、,v,方向以 、为周期延拓而得。,2.3,图像数字化,图,2.3.1,采样函数,s(x,y),的图示 图,2.3.2,原图像和采样图像的频谱,2.3,图像数字化,1.,概念,幅度,(,灰度,),等间隔离散化：,2.,方法,实际中，取,连续图像到数字图像的转化过程如下：,二、,均匀量化,2.3,图像数字化,三、,分辨率变化对图像影响,（一）概念,1.,图像分辨率：区分细节的程度；,2.,影响因素：采样点数（,M,，,N,）和灰度级,(,数,)G,。,（二）空间分辨率,1.,采样点数越多（采样间隔越小），空间分辨率越高；,2.G,不变，,(M,N),减少，图像像素粒子变粗,。,（三）幅度分辨率,1.,G,越多，,图像幅度分辨率,越高,；,2.M,、,N,不变,G,减少,灰度渐变变成突变，出现虚假轮廓,。,（四）,M,、,N,及,G,的实际取值,1.M=2,m,N=2,n,G=2,k,(m,n,k,1),2.,实际中：,M=N=256,，,512,，,1024,，,G=32,，,64,，,128,，,256,，,3.,人头象：,M=N=128,，,256;K=6,，,7,空间分辨率变换对图像的影响（举例）,（,a,）（,b,）（,c,）,（,d,）（,e,）（,f,）,图,2.3.5,不同采样点数对图像质量的影响,(a)256,256,(b)128,128,(c)64,64,（,d,）,32,32,（,e,）,16,16,（,f,）,8,8,（,a,）（,b,）（,c,）,（,d,）（,e,）（,f,）,图,2.3.6,不同灰度级对图像质量的影响,（,a,）,K=256,，（,b,）,K=128,，（,c,）,K=32,（,d,）,K=16,，（,e,）,K=4,，（,f,）,K=2,幅度分辨率变换对图像的影响（举例）,2.4,数字图像表示形式和特点,数字图像的,矩阵,表示,2.4,数字图像表示形式和特点,数字图像的特点：,1.,信息量大,一幅遥感图像,N=1024,G=256=2,8,，则容量,=N,2,K=8 Mb,2.,占用频带宽,与语音信息相比，图像信息占用的带宽要大几个数量级。,如电视图像约为,5.6 MHZ,，而语音仅为,2KHz,左右。因此，处理的难度大，成,本高。这就对图像（频带）压缩提出了必须（很高）的要求。,3.,像素间相关性大,(1),同幅内相邻像素间具有相同（或相近）灰度的可能性很大,(r,0.8),；,(2),运动图像的相邻帧对应像素间相关性更大。,综上（,1,）和（,2,）说明，图像压缩的潜力（可能性）很大。,4.,视觉效果的主观性大,。,引入了三基色的概念，构造了两种颜色模型，将彩色图,像用三个灰度图像表示出来。,从人的视觉特性入手，介绍了视觉成像原理，给出了图,像数字化方法，包括采样和量化。,给出了,数字图像的表示方法及数字图像的四大特点。,2.5,本章小结,本章要求及作业,本章要求,1.,了解三基色原理及颜色模型；,2.,了解人的视觉特性；,3.,了解图像数字化过程及分辨率变化对图像的影响；,4.,了解数字图像的表示形式和特点。,本章作业,1.,思考：,2.1,，,2.3,，,2.5,，,2.8,。,2.,必做：,2.6,，,2.7,，,2.10,，,2.11,。,