第二章数字图像基础本章内容2.1视觉感知要素2.2光和电磁波谱2.3图像感知和获取2.4图像取样和量化2.5象素间的一些基本关系2.6数字图像处理中所用数学工具的介绍本章要求了解图像数字化过程及分辨率变化对图像的影响；了解数字图像的表示形式和特点掌握像素间的关系：相邻、领域、邻接性、连通性、距离的度量掌握图像的代数运算以及应用2.1.1人眼的构造（自学）2.1.2眼睛中图像的形成（自学）2.1.3亮度适应和鉴别人眼对不同亮度的适应和鉴别能力亮暗适应慢暗亮适应快2.1视觉感知要素（1）视觉适应性2.1.3亮度适应和鉴别亮度适应范围:1010量级（10-6mL（夜视域）～104mL（强闪光））；与整个适应范围相比，人眼在某一时刻能鉴别的亮度级别范围很小（以该环境的平均亮度为中心的一个小的亮度范围）；亮度适应级（视觉系统当前的灵敏度级别）：人眼适应了某一环境后，该环境的平均亮度；亮度适应现象:人眼并不能同时在整个范围内工作,而是利用改变灵敏度来实现大的动态范围内的变动；当平均亮度适中时，能分辨的最大亮度和最小亮度之比为1000:1;当平均亮度很低时，这个比值只有10:1主观亮度是进入人眼的光强度的对数函数；（2）辨别光强度变化的能力2.1.3亮度适应和鉴别当背景光保持恒定时,改变其他光源亮度,从不能察觉到可以察觉间变化,一般观察者可以辨别12到24级不同强度的变化.韦伯定理说明：人眼视觉系统对亮度的对比度敏感而非对亮度本身敏感；低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低，亮度辨别能力强；（3）人眼感觉亮度并不是简单的强度函数2.1.3亮度适应和鉴别即感觉的亮度（主观亮度）不是简单地取决于光强度。因此，重现景物的亮度范围无需与实际景物的亮度范围相同，只需保持二者的对比度相同；人眼不能辨别的亮度差别也无需重现出来，只需保持二者的亮度差别级数相同即可；同时对比效应（SimultaneousContrast）2.1.3亮度适应和鉴别即人眼对某个区域感觉的亮度（主观亮度）不仅依赖于他自身的亮度，还与它的背景有关；背景变亮,相同强度的方块变暗。马赫带效应感觉亮度不是简单的强度函数的；视觉系统有趋于过高或过低估计不同亮度区域边界值的效应。2.1.3亮度适应和鉴别图中各色带亮度恒定，但实际感觉条带边缘亮度有变化：边缘处，亮的一边更亮，暗的一边更暗；（4）视觉错觉（OpticalIllusions）在错觉中，眼睛填上了不存在的信息或错误地感知物体的几何特点。2.1.3亮度适应和鉴别电磁波谱可以用波长()、频率()或能量（）来描述2.2光和电磁波谱c--光速h--普朗克常量光——可以被人眼感知的电磁波。2.2光和电磁波谱电磁波是能量的一种，任何有能量的物体，都会释放电磁波。若所有反射的可见光波长均衡，则物体显示白色有颜色的物体是因为物体吸收了其他波长的大部分能量，从而反射某段波长范围的光。没有颜色的光叫单色光或消色，灰度级通常用来描述单色光的强度，其范围从黑到灰，最后到白。在原理上，如果可以开发出一种传感器，能够检测由一种电磁波谱发射的能量，就可以在那一段波长上对感兴趣的物体成像。2.2光和电磁波谱人从物体感受的颜色由物体反射光决定2.2光和电磁波谱灰度和色彩：彩色模型:RGB加色法CMY,CMYK减色法HSB(色泽,饱和度,明亮度)彩色光源的三个基本属性：①发光强度——从光源流出的能量的总量。单位：瓦特(W)②光通量——观察者从光源感受到的能量。单位：流明(lm)③亮度——光感受的主观描绘子。单位：不能测量2.2光和电磁波谱2.3图像的感知和获取2.3.4简单的图像成像模型图像系统的线性模型我们感兴趣的各类图像都是由“照射”源和形成图像的“场景”元素对光能的反射或吸收相结合而产生的。图像形成模型在特定坐标(x,y)处，通过传感器转换获得的f值为一正的标量。函数f(x,y)由：①入射到观察场景的光源总量；②场景中物体反射光的总量组成。0
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进行处理,而且可以直接用于灰度处理.减法处理主要用于增强两幅图像的差异。2.6.3图像的算数运算①加法：作用一、去除“叠加性”噪音K个图像的均值定义为：2.6.3图像的代数运算2.6.3图像的代数运算①加法：我们可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接会得到二次曝光的效果。推广这个公式为：作用二、生成图像的叠加效果2.6.3图像的代数运算加法生成图象的叠加效果②减法减法的定义主要应用举例去除不需要的叠加性图案；检测两幅图像之间的差别；计算物体边界的梯度（差分运算）；2.6.3图像的代数运算去除不需要的叠加性图案设：背景图象b(x,y)，前景背景混合图象f(x,y)g(x,y)=f(x,y)–b(x,y)g(x,y)为去除了背景的图象。电视制作的蓝屏技术就基于此2.6.3图像的代数运算②减法检测两幅图像之间的差别，增强细节2.6.3图像的代数运算②减法（b）图的获取：将（a）图的每个pixel的最低阶bit位置0；（低阶bit位包含更多图像中的微小细节）（c）图是差值图像。可能出现负灰度值，所以要进行标定。=—检测同一场景两幅图像之间的变化设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图像为T2(x,y)g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)2.6.3图像的代数运算②减法计算物体边界的梯度在一个图像内，寻找边缘时，梯度幅度（描绘变化陡峭程度的量）的近似计算2.6.3图像的代数运算②减法以后还会讲到3.4用算术/逻辑操作增强减法处理:计算两幅图像对应像素点的差.3.4.1图像减法处理减法处理的主要作用：增强两幅图像的差异。差值图像的显示问题：方法一：方法二：③乘法：乘法的定义主要应用举例图象的局部显示（用二值模板图像与原图像做乘法）注意：在MATLAB中要用点乘运算2.6.3图像的代数运算2.6.3图像的代数运算③乘法：2.6.3图像的代数运算③乘法：2.6.3图像的代数运算图像算术操作的实现小结：给定一幅图像f，保证图像间算术操作的结果的整个值域落入某个固定bit数的方法如下：生成一幅灰度最小值为0的图像fm：生成一幅灰度值在[0,K]范围内的图像fs：例如：处理8bit图像时，K＝255注意：执行除法时，需将一个较小的灰度值加到除数图像的像素上，以避免除数为0。2.6.4图像处理的逻辑操作图像中的逻辑操作主要以像素对像素为基础在两幅或多幅图像间进行.逻辑运算：与、非、或（象素灰度值作为二进制串处理）与操作或操作“与”、“或”操作可用来从一幅图像中提取子图像。2.6.5图像处理的空间操作空间操作直接在给定图像的象素上执行；分为以下三大类：单象素操作；邻域操作；几何空间变换；①单象素操作：2.6.5图像的空间操作②邻域操作：邻域处理的局部平均：2.6.5图像的空间操作③几何空间变换：几何空间变换（橡皮模变换）要改变图像中象素间的空间关系。几何变换的两个基本操作：①坐标的空间变换；②灰度内插；2.6.5图像的空间操作③几何空间变换：前向映射：扫描输入图像的象素(v,w)；在每个位置(v,w)应用（2.6－23）计算(x,y);反向映射：2.6.5图像的空间操作例2.9反向映射法2.6.8图像处理的概率方法概率方法应用的前提：直将图像的灰度值看成是随机变量均值和方差对于图像的视觉特性有明显的直接关系，高阶距更敏感！例2.12标准差比较图像显示函数主要有imshow、subimage。1、imshow(I,n)显示灰度级为n的图像，n缺省为256。2、subimage多图显示多个调色板的图像。【例】loadtrees;[m2,map2]=imread('forest.tif');subplot(2,1,1),subimage(m,map);colorbarsubplot(2,1,2),subimage(m2,map2);colorbar附录I：MATLAB命令3、图像数据格式转换double():其他格式转double格式Uint8():其他格式转uint8格式Uint16():其他格式转uint16格式附录I：MATLAB命令4、imhist功能：显示图像数据的柱状图。语法：imhist(I)【例】I=imread('pout.tif');imhist(I)附录I：MATLAB命令5、imfinfo功能：返回图形文件信息。info=imfinfo(filename,fmt)info=imfinfo(filename)【例】info=imfinfo('canoe.tif')info=Filename:'canoe.tif'FileModDate:'25-Oct-199622:10:39'FileSize:69708Format:'tif'FormatVersion:[]Width:346Height:207BitDepth:8。。。。。。。。。附录I：MATLAB命令实验一、计算图象统计参数在matlab软件编写程序：读取图像（文件名为‘cameraman.tif’）;最大值最小值均值直方图（要求不能调用imhist函数，只能用该函数来验证自编直方图程序块的正确性）。
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