石家庄铁道学院计算机系

1. 石家庄铁道学院计算机系 数字图像处理 Digital Image Processing 主讲人： 封筠 Email：fengjun7171@yahoo.com.cn ftp://202.206.41.8:6621/ User: Student.feng 2007. 3

2. 第2章 图像和视觉基础 • 视觉基础 2.1 人眼与亮度视觉 2.2 颜色视觉 • 成像基础 2.3 成像模型与成像变换 2.4 图像数字化 • 图像基础 2.5 图像像素间关系 2.6 算术和逻辑运算 2.7 坐标变换 2.8 图像代数

3. Light Receptor Brain Radiant Energy 人眼视觉系统 2.1人眼与亮度视觉 人眼成像

4. 人眼视觉系统 2.1人眼与亮度视觉 眼球与视网膜结构

5. 人眼视觉系统 2.1人眼与亮度视觉 人眼机理简介（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，从而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像 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： 1） 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色； 2） 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. 人眼成像过程 视细胞受到光刺激产生电脉冲 视神经中枢 大脑成像

6. 2.1人眼与亮度视觉 亮度视觉 • 人眼亮度感觉范围 1） 总范围很宽（ ） 2） 人眼适应某一环境亮度后，范围限制↓ ① 适当平均亮度下： ② 很低亮度下： • 人眼对亮暗程度所形成的黑白感觉具有相对性 在不同的环境下对同样亮度的主观感受并不相同，背景暗的物体亮，背景亮的物体暗。

7. 亮度视觉 2.1人眼与亮度视觉 • 主观亮度S 与实际亮度B 之间的关系 • 人眼亮度感觉之应用 （1）若原图像①→处理→恢复→重现图像② 只要①和②之对比度及亮度差别级数相同，就能给人以真实的感觉，这就为图像处理奠定了灵活的基础。 （2）大部分图像的 , 故一幅图像数字化时，灰度级取256 左右。 • 人眼适应性 （1） 暗适应：亮→暗：慢（10 分钟左右） （2） 亮适应：暗→亮：快（3 分钟左右）

8. 亮度视觉 ---人所感觉到的亮度不是强度的简单函数 2.1人眼与亮度视觉 马赫带效应(Mach Band Pattern)

9. 马赫带效应(Mach Band Pattern) 2.1人眼与亮度视觉 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。

10. 同时对比度(Simultaneous Contrast) 2.1人眼与亮度视觉 人眼对某个区域感觉到的亮度并不仅仅依赖于它的强度。

11. 错觉（Illusion） 2.1人眼与亮度视觉 眼见为实？

12. Hermann Grid Illusion

15. 2.2颜色视觉 颜色视觉举例 Color vision defects causeproblems in the real world The following demonstration isan example of how the world appears to a person with asevere type of color blindness, deuteranopia.See how you would do in a colorblind world…

16. thoroughly cooked? Which meat is the most

17. thoroughly cooked? Which meat is the most

18. Which flask contains a light pink solution?

19. Which flask contains a light pink solution?

20. contains a pink cell? Which of the following slides

21. contains a pink cell? Which of the following slides

22. Color Influences Distance Perception

23. 2.2颜色视觉 Newton三棱镜 赤 橙 黄 绿 青 兰 紫 400nm~700nm

24. 彩色模型 2.2颜色视觉 RGB模型 red, green, blue 面向硬件设备（彩色显示器、打印机） HSI模型 H: hue 色调 S: saturation 饱和度 I: intensity 强度，亮度 面向彩色处理应用

25. RGB模型 2.2颜色视觉 • 杨—赫姆霍尔兹视觉三基色假说 根据人眼结构，所有颜色可视作是红、绿、蓝三个基本颜色的不同组合。视网膜锥体细胞能够感红、感绿、感蓝色素。 C = R + G + B 国际照度委员会（CIE）规定三基色的波长为： R: 700nm G: 546.1nm B: 435.8nm 加色系

26. 色度图 ---CIE标准 2.2颜色视觉 色度为色调与饱和度的合称 色调（色相）：与主要光波长相关 饱和度：与一定色调的纯度相关 • 色度坐标----三维变两维 r = R / ( R + G + B ) g = G / ( R + G + B ) b = B / ( R + G + B ) r + g + b = 1 b = 1 – r – g

27. 色度图 ---CIE标准 2.2颜色视觉

28. 色度图 ---CIE标准 2.2颜色视觉 • 观察分析如下 （1）在色度图中每点都对应一种可见的颜色。在(0,0), (0,1), (1,0)为顶点的三角形内且色度图外的点对应不可见的颜色。 （2）在色度图中边界上的点代表纯颜色，移向中心表示混合的白光增加而纯度（某种颜色的纯度为该颜色的饱和度）减少。 （3）在色度图中连接任意两端点的直线上的各点表示将这两端点所代表的颜色相加可组成的一种颜色。由于规定三个固定颜色而得到的三角形并不能包含色度图中所有的颜色，所以只用三基色并不能组合得到所有颜色。

29. RGB模型 2.2颜色视觉 R、G、B可在 区间[0,1]取值。

30. HSI模型 2.2颜色视觉 量化颜色的三属性： H：色调（色相），取值0-360 S：饱和度，取值0-1 I：亮度，取值0-1

31. 2.2颜色视觉 HSI模型

32. HSI模型 2.2颜色视觉 色调增强示例

33. HSI模型 2.2颜色视觉 饱和度增强示例

34. 彩色模型间转换 2.2颜色视觉 RGB到HSI的转换 HSI到RGB的转换

35. 彩色模型间转换 2.2颜色视觉 HSI到RGB的转换

36. 简单的图像成像模型 2.3成像模型与成像变换 一般可用 f(x,y) 表示图像在空间特定坐标点 (x,y) 位置的亮度。 f(x,y) 基本上由两部分构成：1）入射到可见场景上光的量，即照度成分 i(x,y) ；2) 场景中目标反射光的量，即反射成分 r(x,y) 。 其中 注意：i(x,y)的值是由光源决定的，而 r(x,y)是由场景中的目标特性所决定的，如黑天鹅绒的 r(x,y) 为0.01，白雪为0.93。

37. 成像变换 2.3成像模型与成像变换 图像采集中需要将3-D客观场景投影到2-D图像平面。该投影可用几何透视变换（又称成像变换）描述。在成像的过程中丢失了深度信息。 摄像机坐标系统中任一点的笛卡尔坐标可表示为矢量形式： 投影成像示意图

38. 采样和量化 2.4 图像数字化 为了计算机处理，图像函数f(x,y)在空间和取值上必须数字化。 • 图像的采样 • 空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样 • 确定水平和垂直方向上的像素个数N 、M M N • 图像的量化 • 取值的数字化被称为图像灰度级量化 • 量化处理：将f 映射到整数的处理

39. 采样和量化 采样示意图

40. 采样和量化 坐标示意图

41. 采样和量化 量化示意图

42. 采样和量化 采样量化示意图

43. 均匀采样 2.4 图像数字化 其中（m,n）为选取的采样点，称为像素(Pixel)。 • 采样过程 1. 二维（均匀）采样函数 其中(△x, △y)为(x, y) 方向采样间隔。 2. 采样 • 采样点数 沿x，y 方向采样点数分别为： 为便于计算机处理，取 ，通常

44. 均匀采样 2.4 图像数字化 • 采样与数字图像的质量 265x180 133x90 66x45 33x22

45. 均匀采样 2.4 图像数字化 • 采样与数字图像的质量 不同采样点数对图像质量的影响图 （a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c） 采样图像2(64×64)； （d）采样图像3(32×32)； （e）采样图像4(16×16)；（f） 采样图像5(8×8)

46. 空间分辨率不同 的图像比较

47. 分辨率 640x480

48. 分辨率 320x240

49. 分辨率 160x120

50. 分辨率 80x60