第二章数字图像处理ppt课件.ppt

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1、2.1视觉感知2.1.1视觉原理2.1.2亮度适应和区分2.1.3成像模型2.1视觉感知2.1.1视觉原理光接收细胞：锥细胞：600～700万。对颜色敏感。充分识别图像细节，每个细胞接一个神经末端，又叫适亮视觉（photopicvision）、白昼视觉2.1.1视觉原理柱细胞：7500～15000万，几个柱细胞联到同一个神经末梢，分辨率低，提供视野的整体试象，不感受颜色对低照度敏感。夜视觉成像过程：视网膜图像主要反射到中央凹，由光接收器的相对刺激作用产生感觉，把辐射来的能量变为电脉冲，由人脑判断。反射视网膜图像中央凹

2、电脉冲人脑判读2.1.1视觉原理2.1.2亮度适应和区分光：电磁辐射刺激视觉人眼可见区域：350～780um人眼识别光的强度范围：由夜视阈值到强闪光之间1～1010级380780亮度适应级：视觉系统的当前灵敏度级强度：I－光分布，V－相对光强度效率函数。亮度：（感觉到光强度）与环境有关。1、马赫带效应（mach）：基于视觉系统有趋于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象2.1.2亮度适应和区分灰阶距离马赫带效应2.1.2亮度适应和区分2、同时对比度：基于人眼对某个区域感觉到的亮度并不仅仅依赖于它的强度同时对比度效应3

3、.视觉错觉2.2图像感知和获取2.2.1.用单个传感器获取图像2.2.2.用带状传感器获取图像2.2.3.用传感器阵列获取图像2.2.4简单的图像形成模型图像成像模型：由光源决定由场景中的目标特性所决定2.3图像取样（采样）和量化2.3.1基本概念数字图像采样[采样]所谓采样就是把位置空间上连续的模拟图像变换成离散点（称为采样点）的集合的一种操作。采样点对应采样所得的数字图像的像元。模拟图像i(x,y)=>离散点阵i(X,Y)。注：小写表示实数，大写表示整数。Sampling采样点阵：方形、正三角、正六角二维采样定理

4、：采样频率大于图像信号最高频率的2倍不满足采样定理，有混频现象离散点阵i(X,Y)=>数字图像I(X,Y)Quantizationf(x,y)采样空间离散的像素矩阵f(x,y)量化对信号的幅度进行离散分层的过程数字图像量化[量化]所谓量化就是把亮度空间上连续的亮度变换成离散值或整数值的一种操作。量化和采样是两个不同的概念，量化是在每个采样点上进行的，所以必须先采样后量化。量化和采样是图像数字化的不可或缺的两个操作，所以二者又紧密相关，同时完成。一、均匀量化二、非均匀量化：a）基于视觉特性：对亮度值急剧变化部分无需过细

5、分层，进行粗量化对亮度值平缓变化部分需过细分层，进行细量化b）先计算所有可能的亮度值出现的概率分布，对概率分布大的进行细量化对概率分布小的进行粗量化非均匀量化可以减少量化误差，又能用较少的比特数实现量化M、N—图像尺寸G---每个像素所具有的离散灰度级数（不同灰度值的个数）存一幅图像所需的位数（bit）B=M×N×k128×128×6＝98304（12kbyte）512×512×8＝2097152（256kbyte）采样与量化的关系总数据量N×N×b位二进制数据。当总存贮容量一定时，N与b怎么分配效果才最佳？解：无一

6、般方法，取决于具体图像。当纹理细节多时N大，b小。当层次要求多时，则b大，N小。例如：人头像——要照顾层次?b大，N小（频带窄平滑，采样间隔可大）。群众场面——纹理丰富?b小，N大（频带宽，采样间隔要小，不丢细节）N和k的关系：（1）图像质量一般随N和k的增加而增加。在极少情况下对固定的N，减少k能改进图像质量，因为增加了图像的反差（2）对具有大量细节的图像常只需要很少的灰度级数就可较好地表示（3）b为常数的一系列图像主观看起来可以有较大的差异非均匀采样和量化－细节部分，分配较多的采样－灰度突变部分，可用较少的灰度级

7、数2.3.2数字图像表示2.3.3空间和灰度级分辨率空间分辨率：图象中可辨别的最小细节。灰度级分辨率：在灰度级别中可分辨的最小变化。原图像1024*1024空间分辨率对一幅图像，当量化级数Q一定时，采样点数M×N对图像质量有着显著的影响。采样点数越多，图像质量越好；当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。灰度分辨率当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一样。量化级数越多，图像质量越好，当量化级数越少时，图像质量越差，量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像出现假轮廓。（a）256个灰度级(b)1

8、28个灰度级（c）64个灰度级(d)32个灰度级（e）16个灰度级(f)8个灰度级（g）4个灰度级(h)2个灰度级2.4像素之间的关系2.4.1邻域与邻接2.4.2距离2.4.1邻域与邻接[邻域]对于任意像素(X,Y)，像素集合{(x+m,y+n);其中m、n取适当的整数}称为该像素的邻域（neighbor）。4-邻域{(X-1,y),(x+1