《 数字图像基础》由会员分享，可在线阅读，更多相关《 数字图像基础（62页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 图像信息技术中的视觉研究 图像感知和获取 图像采样和量化 像素间的基本关系第2章 数字图像基础Digital Imaging Fundamentals2.1 2.1 图像信息技术中的视觉研究图像信息技术中的视觉研究 2.1.1视觉研究与图像技术的关系(1)人的视觉系统是图像系统的最后终端， 即图像信息的信宿;(2)人的视觉系统是一个结构复杂、性能优 越的图像系统。对图像的认识或理解是由感觉和心 理状态决定的。 从图像信息传输角度出发，图像系 统评价的真正尺度是发信者的意图 为收信者所理解的程度。视觉心理视觉心理人的视野：左、右：1800，上、下：600。人眼在观察图象时，图象水平方向的宽度对
2、应于 眼球所张的角度称为水平视角。当视角在100以内时为 视觉敏锐区，对色彩及细节的分辨能力最强；200以内 时能正确识别图形等信息；200以上时分辨能力开始下 降，但对活动信息比较敏感；300以上时分辨能力大大 下降，但给人以身临其境的临场感。一般人眼的视野水平视角在200以内，而垂直视角 在150以内的矩形区域内，所以4：3的电视图象就可以 了。而为了使显示的图象具有临场感，水平视角应达 到30以上，据此美国电影及电视工程师学会推荐了16 ：9的电视图象。画面组成和视觉心理画面组成和视觉心理2.1.2 2.1.2 人眼构造人眼构造巩膜外壳脉络膜视网膜中央凹玻璃体睫状体眼角膜 虹膜前房室晶状
3、体盲点瞳孔.在视网膜上成倒立的像，感觉正立是神经系统的校正 .虹膜收缩，调节瞳孔28mm，调节入射光强弱 .睫状肌改变晶状体曲率-调焦锥状细胞：主要分布在中央凹， 每个眼内约约有600万到700万个锥细胞，感光灵敏度低，对颜色很敏感。可以充分辨别细节图像。 杆状细胞:从中央凹开始向四周慢慢减少，约有七千五百万到一亿五千万个，分辨率比较低；主要提供视野的整体视象，不感受颜色并对低照度较敏感。人眼构造人眼构造视网膜上杆状体与锥状体的分布锥状体 杆状体盲点每平 方毫 米的 杆状 体和 锥状 体数人眼构造人眼构造中央凹本身在视网膜上直径约为1.5mm的凹 坑，为方便计算，将其近似为1.5mm*1.5m
4、m的 方形传感器阵列。在视网膜的这一区域内，锥状 体的密度大约每平方毫米150 000个，基于这一 近似，眼睛中最高敏感区域的锥状体数量约为 337 000个元素。从行分辨力的观点看，恰好是一个电荷耦合 器件（CCD)中等分辨率的成像芯片可有的这个 数量元素，且接收器阵列不大于5mm*5mm.人眼构造人眼构造眼睛中图像的形成眼睛中图像的形成球体前端为晶状体，相当于镜头，内壁为视网膜，相 当于胶片。当晶状体的折射能力由最小变到最大时，晶状体的聚 焦中心与视网膜间的距离由17mm缩小到14mm。感觉亮度：马赫带效应感觉亮度：马赫带效应马赫带： 1865年首 先描述视 觉系统倾 向不同强 度区域边
5、界周围的” 欠调”或” 过调” 图2.8 同时对比现象，所有的中心方块有同样 的亮度，但当背景变亮时，感觉它们就逐渐变 暗。感觉亮度：同时对比现象感觉亮度：同时对比现象证明感觉亮度不是简单的强度函数 同时对比同时对比同时对比同时对比图2.9 一些典型的视觉错觉人类感知现象：视觉错觉人类感知现象：视觉错觉a:正方 形轮廓b:圆轮 廓c:长度 错觉d:平行 线错觉在视觉错觉 中，眼睛填 充了不存在 的信息或者 错误地感知 了物体的几 何特点。视觉错觉视觉错觉视觉错觉视觉错觉Stare at the cross in the middle of the image and think circles
6、视觉错觉视觉错觉采集处理显示物理对象2.2 2.2 图像感知和获取图像感知和获取照射源图像场景图像获取和显示图像获取和显示可见光雷达红外线X射线超声波常见物体岩石发热物体分子光源反射 透射各类图像都是由照射源和形成图像的场 景元素对光能的反射或吸收而产生的。用传感器阵列获取图像用传感器阵列获取图像数字图像的采集过程照射（能）源成像系统（内部）成像面输出（数字化）图像场景元素简单的图像形成模型简单的图像形成模型f(x,y) = i(x,y)*r(x,y) 0B线扫描取样量化连续图像投影到 传感器阵列图像取样和量化 后的结果数字图像的 质量很大程 度上取决于取样和量化 中所用的取 样数和灰度 级一
7、般根据图 像内容进行 选择2.3 2.3 图像的取样与量化图像的取样与量化2.3 2.3 图像的取样与量化图像的取样与量化空间分辨率空间分辨率图2.19 1024*1024的图像缩小至 32*32像素，灰度级保持为256 图2.20 采样 间隔越大，空 间分辨率低， 质量差；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。 空间分辨率空间分辨率图2.21 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；量化 等级越少，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。灰度级分辨率灰度级分辨率图2.21(续) 当灰度分辨率 进一步降低时的
8、情况灰度级分辨率灰度级分辨率Resolution: How Much Is Enough? The picture on the right is fine for counting the number of cars, but not for reading the number plate图2.22 图像细节含量由少到多，同时 改变空间分辨率和量化级，要求观察者 按照主观质量进行排序空间和灰度级分辨率空间和灰度级分辨率不同图像细节含量所 需要的图像分辨率和 灰度分辨率不同三类图像中典型的等偏爱曲线三类图像中典型的等偏爱曲线图2.22 图像细节含量由少到多放大和缩小数字图像放大和缩小数字图
9、像邻 域 内 插 法双 线 性 内 插 法图像的放大与收缩 最近邻域内插方法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的新像素。双线性内插方法放大和缩小数字图像放大和缩小数字图像2.4 2.4 象素间的基本关系象素间的基本关系象素的邻域4邻域N4(p)：对角邻域ND(p)：8邻域N8(p)：邻接、连接和连通邻接、连接和连通令V是用于定义邻接性的灰度值集合 二值图像V =1(1) 4邻接： 2个象素 p 和 r 在V 中取值且 r 在N4(p)中(2) 8邻接： 2个象素 p 和 r 在V 中取值且 r 在N8(p)中邻接(3) m邻接（混合邻接）：2个象素 p 和 r 在V 中取值且满
10、足下列条件之一 r 在N4(p)中 r 在ND(p)中且集合N4(p)N4(r)没有来自 V中数值的像素邻接、连接和连通邻接、连接和连通邻接和连通邻接和连通m邻接用于消除8邻接中的多路歧义性(二义性)从具有坐标(x, y)的象素p到具有坐标(s, t)的象素q的 一条通路由一系列具有坐标(x0, y0)，(x1, y1)，, (xn, yn)的独立象素组成。这里(x0, y0) = (x, y)，(xn, yn) = (s, t)，且(xi, yi)与(xi-1, yi-1)邻接，1 i n，则 n为通路长度。邻接和连通邻接和连通8通路m通路pqpq令S是图像中的一个像素子集。如果S的全部像素
11、 之间存在一个通路，则可以说两个像素p和q在S中 是连通的。对于S中的任何像素p，S中连通到该像 素的像素集称为S的连通分量。如果S仅有一个连 通分量，则集合S称为连通集。 令R是图像中的一个像素子集。如果R是连通集， 则称R为一个区域。邻接和连通邻接和连通习题习题 令V=2,3,4,计算p和q之间4、8和m通路的 最短长度。pq象素间的距离象素间的距离距离量度函数 3个象素p，q，r，坐标(x, y)，(s, t)，(u, v)(1) 两个象素之间的距离总是正的(2) 距离与起终点的选择无关(3)最短距离是沿直线的象素间的距离象素间的距离距离量度函数(1) 欧氏（Euclidean）距离(2
12、) 城区（city-block）距离(3) 棋盘（chessboard）距离00000000000q00000000000000000p0000000000000000000象素间的距离象素间的距离距离量度函数等距离轮廓图案数字图像运算数字图像运算1. 加法图像的合成 图像的衔接 Addition of image sequence Assuming Noise is Random.Input 1Input 2Output imageOutput imageAddition+Matlab Code f = imread(1.jpg)； g = imread(2.jpg)； z = f + g；
13、 imwrite(z,res.jpg); imshow(z)2. 减法减法的定义：C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)。主要应用举例：检测同一场景两幅图像之间的变化 ，设：T1时间和T2时间2的图像相减的结果是:去除 了图像背景色、得到了两幅图像之间有差别的部分同一场景两幅图像之间的变化 数字图像运算数字图像运算Least bit alterationEvery pixel is 8 bit. So 101 = 0 1 1 0 0 1 0 1 128 64 32 16 8 4 2 1 Least significant bitBackground subtraction for m
14、otion detection We have a background image Subtract the new from background to get differences.AngiographySubtraction-Matlab Code f = imread(1.jpg) g = imread(2.jpg) z = f - g imwrite(z,res.jpg)3. 乘法 乘法的定义：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)。主要应用举例：图像的局部显示。用二值蒙板图像与原图像 做乘法。此种图像处理操作常被称为“抠图”或“蒙板”操作。 图像的局部显示 数字图像运
15、算数字图像运算Multiplication & Divisiong(x,y) h(x,y) f(x,y)Multiplication & Division Masking or ROI (region of interest) So mask is 0 (black) where we want to mask an image.4. 求反 求反的定义：g(x,y) = 255 - f(x,y)。主要应用举例：获得彩色图片的底片，对于黑白图像，还可 获得区别于背景的、可恢复的图形。图像的求反运算示意图 数字图像运算数字图像运算5. 或运算 或运算的定义：g(x,y) = f(x,y) v h(x,y)。主要应用举例：合并子图像。 图像的或运算 数字图像运算数字图像运算6. 与运算 与运算的定义：g(x,y) = f(x,y) h(x,y)。主要应用举例：求两个子图像的相交子图。图像的与运算 数字图像运算数字图像运算7. 异或主要应用举例：获得相交子图像,不显示两个图像重合的部分。图像的异或运算 数字图像运算数字图像运算
