第2章数字图像基础

第2章 数字图像基础Digital Image FundamentalsDigital Image Processing,2nd ed.主要内容 视觉感知要素光和电磁波谱图像取样和量化像素间的一些基本关系线性和非线性操作第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1 视觉感知要素 Elements of Visual Perception简单地综述人类视觉系统的构造、人眼中图像的形成及对亮度的适应和鉴别。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 感光细胞(photoreceptor cells)：杆状细胞(rod)：单色夜视锥状细胞(cone)：彩色视觉红(red)绿(green)蓝(blue)Primary Color 基色第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.1人眼的构造(1)Structure of the Human Eye眼球的平均直径约20mm。有三层薄膜（眼角膜/巩膜，脉络膜和视网膜）包围着眼睛。虹膜的收缩和扩张控制进入眼睛的光量。虹膜中间的瞳孔的直径约28mm来自外部的光在视网膜上成像。神经和鞘脉络膜巩膜视网膜中央凹玻璃体睫状小带晶状体角膜睫状肌睫状体前房第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.1人眼的构造(1)Structure of the Human Eye每只眼睛有600700万个锥状体（白昼视觉），主要分布在中央凹。每只眼睛有7500万15000万个杆状体，用于给出总体图像，它们没有色彩感觉，在低照明度下对图像较敏感（如：夜视觉）。神经和鞘脉络膜巩膜视网膜中央凹玻璃体睫状小带晶状体角膜睫状肌睫状体前房第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.1人眼的构造(1)Structure of the Human Eye可以把中央凹看作1.51.5mm的方形传感器。眼睛中最高敏感区的锥状体数量约为337,000个，与一个中等分辨率30万像素的CCD（电荷耦合器，charge-coupled device）相当。神经和鞘脉络膜巩膜视网膜中央凹玻璃体睫状小带晶状体角膜睫状肌睫状体前房2.1.1人眼的构造(1)Structure of the Human Eye右眼的视网膜上杆状体和锥状体密度分布。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.2 人眼中图像的形成 Image Formation in the Eye眼睛的晶状体与普通光学透镜之间的主要差别在于眼睛的适应性强。晶状体的聚焦中心与视网膜间的距离在1417mm之间。视网膜图像主要反射在中央凹域上，然后由光接收器的相应刺激作用产生感觉，感觉把辐射能转变为电脉冲，最后由大脑解码。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.2 人眼中图像的形成 Image Formation in the Eye例2.3中15/100=h/17，或者h=2.55mm。h=2.55mm第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 图2.3用眼睛看一棵棕榈树的图解，C点是晶状体的光心2.1.3亮度适应和鉴别(1)Brightness Adaptation and Discrimination人的视觉系统能适应的光强度级别范围约1010量级。主观亮度（人的视觉系统感觉到的亮度）是进入人眼的光强度的对数函数。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(2)Brightness Adaptation and Discrimination人的视觉绝对不会同时在一个范围内工作（亮度适应现象）。人眼能同时鉴别的光强度级的范围是很小的。亮度适应级范围第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(3)Brightness Adaptation and Discrimination在低照明级别，亮度辨别较差，在高照明级别，亮度辨别较好。图2.5 用于描述亮度辨别特性的基本实验图 2.6 作为强度函数的典型韦伯比第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(4)Brightness Adaptation and Discrimination感觉亮度不是简单的强度函数的例子1，视觉系统倾向不同强度区域边界周围的欠调或过调现象如图2.7所示。虽然条带的强度恒定，但实际感觉到了一幅带有毛边的图形。图2.7第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(5)Brightness Adaptation and Discrimination感觉亮度不是简单的强度函数的例子2，视觉系统的同时对比现象，即感觉的亮度区域不是简单地取决于强度。图2.8 同时对比例子，所有的中心方块都有相同的强度，但是当背景变亮时，他们逐渐变暗第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(6)Brightness Adaptation and Discrimination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。图2.9一些典型的视觉错觉第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and Discrimination第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and DiscriminationWhat do you see in this diagram?第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and DiscriminationWhat do you see in this diagram?第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and DiscriminationWhat do you see in this diagram?第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and DiscriminationWhat do you see in this diagram?第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and DiscriminationWhat do you see in this diagram?第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and Discrimination电影利用了人眼的视觉特性第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and Discrimination 视觉暂留第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and Discrimination快拍慢放第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.1.3亮度适应和鉴别(7)Brightness Adaptation and Discrimination慢拍快放第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.2光和电磁波谱(1)Light and the Electromagnetic Spectrum光和电磁波谱图如图2-10所示。图2.10 光和电磁波谱图第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.2光和电磁波谱(2)Light and the Electromagnetic Spectrum电磁波谱可用波长、频率和能量描述。c图2.11 一个波长的图形表示 hE s/kg m10 6.626068m/s102.9982348普朗克常数光速hc第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition各类图像是由“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产生的。照射可以是电磁能源如雷达、红外线或X射线能源；也可以是非传统能源如超声波或计算机产生的照射模式产生。场景可以是分子、沉积岩或人类大脑等。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition传感器装置用来把照射量变为数字图像。通过将输入电功率和对特殊类型检测能源敏感的传感器材料组合，把输入能源转变为电压。输出电压波形是传感器的响应，数字量可从数字化该响应的每个传感器得到。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition用单个传感器获取图像：这类传感器一般由硅材料构成的光二极管构成。输出电压与光成正比。图2.12（a）单个成像传感器第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition用单个传感器获取图像：图2.13用于高精度扫描装置。图2.13 单个成像传感器组通过运动产生二维图像第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition用带状传感器获取图像比单个传感器更常用的几何结构是由线状排列的传感器形成的传感器带组成如图所示。传感器带在一个方向上提供成像单元。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition用带状传感器获取图像相对于传感器带垂直方向的运动在另一个方向上成像。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 这是大多数平板扫描仪所用的装置。2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition以圆环形状安装的传感器常用于医学和工业成像，以得到三维物体的横断面（切片）图像。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition用传感器阵列获取图像如图所示为以二维阵列形式排列的传感器。大量的电磁波和某种超声波敏感元件常以阵列形式排列。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 是摄像机上常见的结构。摄像机的典型传感器是CCD阵列。2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition用传感器阵列获取图像第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.3 图像感知和获取 Image Sensing and Acquisition简单的图像形成模型用f(x,y)表示图像，其值或幅度为正值即0 f(x,y)入射到观察场景的光源总量场景中物体反射光的总量f(x,y)=i(x,y)r(x,y)入射光分量i(x,y)：0 i(x,y)反射光分量r(x,y)：0 r(x,y)1第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转换为数字形式。包括两种处理：取样处理量化处理第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization取样和量化第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization数字图像的表示第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(NMfMfMfNfffNfffyxf2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization数字化过程对于M，N值要求取整数，对于离散灰度级数L一般取2的整数次幂 L=2k。这里假设离散灰度级是等间隔的并且是区间0,L-1内的整数。当一幅图像有L=2k灰度级时，通常称该图像是k比特(bit)图像。一幅大小为MN，k比特的图像的总比特数b为：b MNk第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization当没有必要对涉及像素的物理分辨率进行实际度量和在原始场景中分析细节等级时，通常就把大小为MN,灰度为L级的数字图像称为空间分辨率为MN像素、灰度级分辨率为L级的数字图像。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization空间分辨率第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization灰度分辨率第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization对于有大量细节的图像只需要少数的灰度级。对于有少量细节的图像的感觉质量，在空间分辨率增加的情况下，于某一段间隔内保持相同，但是其灰度数目实际上在减少。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization混淆的水纹图样 第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization放大和收缩数字图像图像放大的常用方法：近领域内插法像素复制法把图像放大一倍，可以复制每一列，这就使图像在水平方向增加一倍。然后复制已增大了的图像的每一行以使图像在垂直方向上增加一倍。双线性内插法第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals dyxcybxayxv),(其中a,b,c,d由(x,y)的4个最近邻点写出的4个未知方程决定。2.4 图像取样和量化 Image Sampling and Quantization放大和收缩数字图像第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 最近邻域内插法双线性内插法2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels相邻像素邻接性、连通性、区域和边界距离度量基于像素的图像操作线性和非线性操作第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels相邻像素邻接性4邻域：p的4个水平和垂直的相邻像素；N4(p)对角邻域：p的4个对角邻像素；ND(p)8邻域：N4(p)+ND(p)=N8(p)第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals ppp的4邻域N4(p)p的8邻域N8(p)pp的对角邻像素ND(p)2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels相邻像素邻接性令V是用于定义邻接性灰度值的集合。4邻接：如果q在N4(p)集中，具有V中数值的两个像素p和q是4邻接的。8邻接：如果q在N8(p)集中，具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels相邻像素邻接性m邻接(混合邻接)：如果(i)q在N4(p)中，或者(ii)q在ND(p)中且集合 N4(p)N4(q)没有V值的像素，则具有V值的像素p和q是m邻接的。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels连通性令S代表一幅图像中的像素子集。如果在S中全部像素之间存在一个通路，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叫做S的连通分量。如果S仅有一个连通分量，则集合S叫做连通集。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels区域(region)令R是图像中的像素子集。如果R是连通集，则称R为一个区域。边界(boundary)一个区域的边缘或轮廓线叫做边界。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels距离度量 Distance Measures对于像素p、q和z，其坐标分别为(x,y)、(s,t)和(v,w)，如果：D(p,q)0 D(p,q)=0,当且仅当p=qD(p,q)=D(q,p)D(p,z)=D(p,q)D(q,z)则D是距离函数或度量。p和q间的欧氏距离定义：第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 22)()(),(tysxqpDe2.5 像素间的一些基本关系 Some Basic Relationships Between Pixels基于像素的图像操作 Image Operation on a Pixel Basis两幅图像间的算术和逻辑操作是指两幅图像中的各对应像素之间的算术和逻辑操作。第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 2.6 线性和非线性操作 Linear and Nonlinear Operations 两幅图像间的算术和逻辑操作是指两幅图像中的各对应像素之间的算术和逻辑操作。令H是一种算子，其输出和输入都是图像。如果对于任何两幅图像 f 和 g 以及任何两个标量 a 和 b 有如下关系，则称H为线性算子：H(af+bg)=aH(f)+bH(g)第2章 数字图像基础Digital Image Fundamentals 练习题两个图像子集S1和S2，如图所示。对于V=1，确定这两个子集是4邻接？8邻接？m邻接？练习题Let p and q be as shown in Fig.P2.11.Then,(a)S1 and S2 are not 4 connected because q is not in the set N4(p)；练习题(b)S1 and S2 are 8 connected because q is in the set N8(p)；(c)S1 and S2 are m connected because(i)q is in ND(p),and(ii)the set N4(p)N4(q)is empty.