第2讲图像和视觉基础

数字图像处理第二讲图像和视觉基础主讲教师吴凡提纲•图像和视觉基础–人眼与亮度视觉–色度学基础与颜色模型–图像的数字化人眼与亮度视觉•视觉过程–光学过程–化学过程–神经处理过程1．光学过程15/100=2.55/17视觉过程2．化学过程锥细胞和柱细胞(视网膜）：锥细胞：数量少，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高。对颜色很敏感锥细胞视觉：明视觉或亮光视觉柱细胞：数量多，多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率低不感受颜色并对低照度较敏感柱细胞视觉：暗视觉或微光视觉视觉过程Q:为什么在日光下鲜艳的彩色物体在月光下会变得象无色一样？3．神经处理过程每个视网膜接收单元都与一个神经元细胞借助突触（synapse）相连每个神经元细胞借助其它的突触与其它细胞连接，从而构成光神经（opticalnerve）网络光神经进一步与大脑中的侧区域（sideregionofthebrain）连接，并到达大脑中的纹状皮层（striatedcortex）对光刺激产生的响应经过一系列处理最终形成关于场景的表象，从而将对光的感觉转化为对景物的知觉视觉过程整体视觉过程视觉＝“视”＋“觉”视觉过程人眼适应的亮度范围（1）总体范围大：从暗视觉门限到眩目极限之间的范围在1010量级（2）具体范围小：一般范围在102量级总体范围具体范围暗视觉门限眩目极限亮度视觉亮度视觉同时对比度主观亮度影响亮度视觉马赫带效应亮度变化的感知人类视觉系统对亮度变化的感知比对亮度本身要敏感人类视觉系统对光强度的响应不是线性的，而是对数形式的（对暗光时亮度的增加比对亮光时亮度的增加更敏感）色度学基础学与颜色模型彩色的描述原理400nm700nm紫外光红外光可见光区546.1nm435.8nm780nm通常我们研究的范围包括红外区、可见光区一直到紫外光区。多光谱图像可视光区当光谱采样限制到三个人类视觉系统敏感的红R、绿G、蓝B光波段时，对这三个光谱带的光能量进行采样，就可以得到一幅彩色图像。几种常用的表色系统各种表示颜色的方法，称做表色系统。色度学基础学与颜色模型1.RGB色系面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）2.HSI色系面向颜色处理（也面向人眼视觉，如动画中的彩色图形）3.YUV电视信号表色系PAL制式的电视系统，目的是为了可以与黑白电视兼容，及压缩。1，RGB色系国际照明委员会（CIE）规定以700nm(红)、546.1nm(绿)、435.8nm(蓝)三个色光为三基色。又称为物理三基色。自然界的所有颜色都可以通过选用这三基色按不同比例混合而成。色度学基础学与颜色模型RGB模型几种常用的表色系统2、HSI色系这种彩色系统格式的设计反映了人类观察彩色的方式。如：红色又分为浅红和深红色等等。I(Intensity)：表示光照强度或称为亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么。几种常用的表色系统H(Hue)：表示色度，由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长（既彩虹中的那种颜色）.0o到240o覆盖了所有可见光谱的颜色，240o到300o是人眼可见的非光谱色（紫色）。几种常用的表色系统H=0ºH=60ºH=120ºH=180ºH=240ºH=300ºS(saturation)：表示饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其饱和度值为1。在中心是中性（灰）影调，即饱和度为0。一纯紫颜色的饱和度效果示意图如下：几种常用的表色系统S=0S=1S=1/4S=1/2几种常用的表色系统HSI模型I饱和度效果示意图色度效果示意图亮度效果示意图RGB到HSI的转换：)(31BGRIBGRBGRS),,min(312GBHGB))(()()]()[(cos2211BGBRGRBRGR几种常用的表色系统Q:白色R=G=B=1.A:I=1,S=0,H=?Q:黑色R=G=B=0.A:I=0,S=?,H=?Q:红色R=1,G=B=0A:I=1/3,S=1,H=0度Q:绿色G=1,R=B=0A:I=1/3,S=1,H=120度Q:蓝色B=1,R=G=0A:I=1/3,S=1,H=240度])180cos()120cos(1[3HHSGI)1(3SRIGRIB3时当240120H时当300240H])300cos()240cos(1[3HHSBI)1(3SGIBGIR3几种常用的表色系统HSI到RGB的转换])60cos()cos(1[3HHSRI)1(3SBIBRIG3时当1200HYUV模型用于PAL制式的电视系统，目的是为了可以与黑白电视兼容，及压缩。Y表示亮度，U，V表示色差信号。电视信号在发射时，转换成YUV形式，接受时还原成RGB三基色信号。3，YUV电视信号表色系几种常用的表色系统1.RGB到YUV的转换BGRY114.0587.0299.0YBUYRVYUV电视信号表色系2、YUV到RGB的转换VYRVUYG509.0192.0UYB几种常用的表色系统图像的数字化：将模拟图像离散化后得到用数字表示的图像。把图像分割成如图所示一个个小区域（像元或像素）将各小区域的灰度用整数表示采样和量化图象空间分辨率变化所产生的效果采样和量化图象幅度分辨率变化所产生的效果采样和量化二值图量化量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。均匀量化非均匀量化采样和量化数字图象存贮量Q：一副256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？256x256x4=256Kb=32KBQ:一副640X480的真彩色RGB图，需要空间多少？640x480x24=7200kb=900KBQ：一段1秒钟频率为50Hz的320X240的真彩色RGB视频，需要空间多少？320x240x24x50=86.9Mb=11MBkNMb采样和量化当限定数字图像的大小时,采用如下原则可得到质量较好的图像1）对缓变的图像，应细量化，粗采样，以避免假轮廓。2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠）。3.3量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔。非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。采样和量化总结•RGB与HSI模型•每个元素代表的意义•特性•可转换•图像的采样和量化•原理•采样量化变化vs图像质量•数据量的计算