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1、数字图像处理,武汉理工大学 信息学院,第2章 数字图像处理的基础(Basics Knowledge of Digital Image Processing),2.1人类的视觉感知系统(Visual System of Human Beings),2.2数字图像的基础知识(Basics of Digital Image),2.1人类的视觉感知系统(Visual System of Human Beings),视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要角色。然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁波谱。研究图像处理首先要了解人类的视觉感知系统。
2、,视觉系统的基本构造(Basic Structure of Visual System),基本构造,图2.1 人眼横截面简图,图2.2图像形成示意图,眼睛中图像的形成,视觉过程,图2.3人的视觉过程的流图,亮度适应和鉴别(Intensity Adaption and Identification),图光强度与主观亮度的关系曲线,Basic experimental setup used to characterize brightness discrimination,图2.5用于描述亮度辨别特性的基本实验,Typical Weber ratio as a function of intens
3、ity,图2.6作为强度函数的典型韦伯比,An example showing that perceived brightness is not a simple function of intensity.,图2.7马赫带效应示意图,Examples of simultaneous contrast.,图2.8同时对比现象示意图All the inner squares have the same intensity,but they appear progressively darker as the background becomes lighter.,Some well-know o
4、ptical illusions,图2.9视觉错觉图例(a),optical illusions,图2.9视觉错觉图例(b),optical illusions,图2.9视觉错觉图例(c),2.2.1 图像的数字化及表达(Image Digitalization and Representation),图像有单色与彩色、平面与立体、静止与动态、自发光与反射（透射）等区别 任一幅图像，根据它的光强度(亮度、密度或灰度)的空间分布，均可以用下面的函数形式来表达.,An example of the digital image acquistion process,2.10 图像数字化,Sampli
5、ng and Quantization,（a）原图像(b)取样(c)量化(d)取样和量化2.11图像的采样和量化,Color images have 3 values per pixel;monochrome images have 1 value per pixel.,红，绿，蓝三分量,强度分量,2.12 彩色图像和单色图像,matrix,数字图像可以用矩阵的形式表示为：,2.2.2 图像的获取(Image Acquisition),图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。关键技术有：采样成像技术；量化模数
6、转换技术。,Sampling,图像的采样,图2.13 采样示意图,Sampling,(a)正方形网格(b)正六角形网格,图2.14 采样网格,在抽样时，若横向的像素数（列数）为M，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像素数为M*N个像素。一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。,Sampling,图像的采样,图2.15图像的采样示例,Quantization,图2.16图像的量化示例,图像的量化,量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越
7、少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.,2.2.3 像素间的基本关系(Basic Relationships between Pixels),邻域设为位于坐标处的一个像素组成的4邻域，用 表示。像素集用 表示 和 合起来称为 的8邻域，用 表示。,连通性 为了确定两个像素是否连通，必须确定它们是否相邻及它们的灰度是否满足特定的相似性准则（或者说，它们的灰度值是否相等）。,令V是用于定义邻接性的灰度值集合。考虑三种类型的邻接性：（a）4邻接：如果q在 集中，具有v中数值的两个像素p和q是4邻接的。（b）8邻接：如果q在 集中，则具有中数值的两个像素p和q是
8、8邻接的。（c）m邻接（混合邻接）：如果（）q在 集中，或者（）q在 中且集合 没有v值的像素。则具有v值的像素p和q是邻接的。,距离 像素之间的联系常与像素在空间的接近程度有关。像素在空间的接近程度可以用像素之间的距离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。给定 三个像素，其坐标分别为 如果1）(当且仅当)2）3)则 是距离函数或度量。,和 之间的欧式距离定义为：和 之间的 距离（也叫城市街区距离）定义为：和 之间的 距离（也叫棋盘距离）定义为：,图像的分类 图像有许多种分类方法，按照图像的动态特性，可以分为静止图像和运动图像；按照图像的色彩，可以分为灰度图像和彩色图像；按照图像的维数，可分
9、为二维图像，三维图像和多维图像。,位图 位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。位图分成如下四种：二值图像(binary images)、亮度图像(intensity images)、索引图像(indexed images)和RGB图像(RGB images)。,1.二值图像(binary images)二值图像只有黑白两种颜色，一个像素仅占1，0表示黑，1表示白，或相反。2.亮度图像(intensity images)在亮度图像中，像素灰度级用8 表示，所以每个像素都是介于黑色和白色之间的256（=256）种灰度中的一种。,3.索引图像(indexed images)颜色是预先定义的（索引颜色）。索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。4.RGB图像(RGB images)。“真彩色”是RGB颜色的另一种叫法。在真彩色图像中，每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成，每个字节为8，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可以产生1670万种不同的颜色。,Thank You!,
