数字信号处理 第二章 图像与视觉系统
数字图像处理图像系统与视觉系统
行缓冲区
定长块缓冲区 不定长块缓冲
图像存储的数据结构:处理中的图像存储
• 大体积图像处理中的文件映射处理方式
– 由操作系统和程序语言开发工具提供支持 – 存在的问题:存储空间的动态不可控性
实际内存
虚拟操作内存
实际数据存放在硬盘
图像的显示
• 图像显示的坐标空间 –世界坐标系与显示窗口
视窗
0
世界坐标系
L r[R] g[G] b[B] 其中,[R]、g[G]、b[B]为彩色光L的三基色分量或 r 百分比。
2)CMY彩色空间 自然界物体颜色光的形成方式将物体划分为 两类——发光物体和不发光物体,发光物体称 为有源物体,不发光物体称为无源物体。无源 物体是不发出光波的物体,其颜色由该物体吸 收或反射哪些光波来决定,因此采用CMY三基色 相减模型和CMY彩色空间描述。
例:f ( x, y ) 2 cos 2π(3 x 4 y ), x y 0.2 F (u, v ) 带宽
2 cos 2π(3x 4 y )e j 2π( xu yv )dxdy
(u 3, v 4) (u 3, v 4) f c1 3, f c1 4时为0,f x0 3, f y0 4 1 5 2 f x0 或2 f y0 0.2 不满足采样定理,有混频现象 采样频率:f s f xs f ys 奈奎斯特频率:不混叠时采样中的最低限 2 f x0, f y0 2
R 1 0.956 G 1 0.272 B 1 1.105
YUV Y指亮度,与YIQ的Y相同 U和V也指色调,不同于YIQ的I和Q 用于彩色电视广播,被欧洲的电视系 统所采用(属于PAL系统) Y分量也可提供黑白电视机的所有影像 信息
第二章 图象与视觉系统
• 光的特性 • 视觉系统 • 颜色 • CIE色度图 • 常用颜色模型
2020年5月24日
数字图象处理演示稿 纪玉波制作
1
(C)
2.1 光的特性
光是一种电磁波。在电磁波谱中,可见光仅占很窄 的一个波谱范围。其波长在0.38~0.76m之间。下图(a) 示出电磁波谱的大致划分。可见光的低频率端是红色, 高频率段是紫色。从高频到低频的光谱颜色的变化分别 是紫、蓝、青、绿、黄、橙、红,如图(b)所示。
太阳或灯泡等光源发射可见光谱中的全部频率而产生 白色光。当白色光投射到一个物体上时,某些频率被反 射,某些则被物体吸收了。在反射光中混合的频率确定 了我们所感受到的物体的颜色。如果在反射光中以低频 率为主,则物体呈现红色,此时,我们可以说光主要含 有光谱中红色端的频率。
2020年5月24日
数字图象处理演示稿 纪玉波制作
当眼睛接受到的光包含所有可见光信号,且其强度大 体相近时,人们感觉到的是没有颜色的白光。在光源为白 光的照射下,若物体能反射80%以上的入射光,则看上去是 白色的。若反射光小于3%,物体看上去是黑色的,中间值 对应不同程度的灰色。为了表示方便,光强度可以规一化 到0~1之间,0对应黑色,1对应白色,中间值对应灰色。
RGB颜色模型是相加混色,称为加色系统。如下图所 示。白光可以由RGB三种基本色相加得到。产生1lm(流明) 的白光所需要的三基色近似值可以用下面的亮度方程来表 示:
1lm(白光)﹦0.30lm(红)﹢0.59lm(绿)﹢0.11lm(蓝)
即产生白光时,三基色的比例关系是不等的,这给实际使 用带来一些不方便。
2
(C)
可见光 γ 射 X 射紫 外 红外线 线线 线
无线电波 微波 超 短 中 长
数字信号处理第二章
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2.2.4 时域离散信号傅里叶变换的性质
时域离散信号傅里叶变换有很多重要的性质,其中一些 性质和模拟信号的傅里叶变换性质类似,参考教材中表 。 本小节重点介绍: 傅里叶变换的周期性 频域卷积定理 傅里叶变换的对称性
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此定理亦称为调制定理
傅里叶变换的周期性:
1
频域卷积定理:
2
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傅里叶变换的对称性: 一般不做特殊说明,序列x(n)就是复序列。用下标r表 示它的实部,用下标i表示它的虚部: 复序列中有共轭对称序列和反共轭对称序列,分别用下 标e和o表示 共轭对称序列满足 复反共轭对称序列满足
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一般序列傅里叶变换的对称性质ຫໍສະໝຸດ 一般序列可以表示为返回
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左序列Z变换的收敛域
01
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上式右边:
第一项的收敛域为0 ≤|z|<Rx+, 第二项的收敛域为0<|z|≤∞, 将两个收敛域相与,得到左序列的收敛域为0<|z|< Rx+ 。 如果n1<0,则收敛域为0 ≤|z|<Rx+。
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双边序列Z变换的收敛域 双边序列就是在-∞~+∞之间均有非零值的序列。 双边序列的Z变换
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例2.4: ,求Z反变换
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Z变换和傅里叶变换之间的关系 Z变换 令上式中的 ,得到 式中,r是z的模,ω是它的相位,也就是数字频率。这 样, 就是序列x(n)乘以实指数序列r-n后的傅里叶 变换。
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如果r= =1,Z变换就变成了傅里叶变换了,即 r=1指的是Z平面上的单位圆,因此傅里叶变换就 是Z平面单位圆上的Z变换。
数字信号处理中的视觉信号分析技术探究
数字信号处理中的视觉信号分析技术探究数字信号处理是指对数字信号的进行各种数学计算和分析的处理方式。
而在数字信号处理中,视觉信号分析技术是非常关键的一块内容。
本文将从视觉信号的定义、视觉信号分析的流程、常用的视觉信号分析方法等多个方面对视觉信号分析技术进行探究。
一、视觉信号的定义视觉信号是指由光在视网膜上的反射或折射形成的图像信号,也就是我们眼睛所接收到的信息。
视觉信号由三个方面组成:颜色、亮度和形状。
颜色由色光三原色构成,亮度则是光线的强度,形状则是物体在视网膜上的表现。
视觉信号的处理是将这些信息进行数字化处理和计算,从而对这些信号进行分析和处理。
这对于计算机视觉、图像处理等领域都是非常重要的。
二、视觉信号分析的流程视觉信号分析的流程包括了如下多个步骤。
1.图像获取:首先需要通过数码相机或者其他图像采集设备获取待处理的图像信号。
2.预处理:对原始图像进行去噪、平滑和增强等操作,以获得更好的图像质量。
3.特征提取:根据拟合的模型或目标特定的特性选择合适的特征提取方法,并对预处理后的图像进行特征提取。
4.特征选择:根据分类任务的要求选择合适的特征,并对特征进行选择和调整,以提升模型的性能。
5.分类:利用分类算法对图像数据进行学习和分类,以实现对图像的分类和识别。
6.结果评估:对分类结果进行评估和比较,并对分类算法和整个处理过程进行优化调整和改进。
三、常用的视觉信号分析方法1.颜色特征提取:主要针对需要识别物体颜色的场景,通过提取控制光在三原色上的分量信息,然后对其进行映射和归一化处理,得到确定的颜色特征。
2.纹理特征提取:适用于需要识别物体表面纹理的场景。
可以通过滤波器对图像进行卷积,以提取图像中的纹理信息。
3.形状特征提取:对于需要识别物体形状的场景,可通过形状边缘特征提取算法,提取感兴趣物体的边缘特征。
4.局部特征提取:将物体的局部特征和全局特征相结合,可以有效提高物体分类和识别的精确度。
局部特征提取方法常使用的是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)或SURF(Speeded Up Robust Feature)。
第2章 数字图像基础1——视觉系统
数字图像处理
(2) 亮度适应和视觉灵敏度
• 人眼视觉系统对亮度的响应具有对数性 质,是单调的非线性系统。
– 实验证明,接近1/3的幂指数函数。
• 人眼对光强的响应范围(动态范围): 1010
• 人眼里用改变其整个灵敏度来实现大的 动态范围响应 —— 亮度适应现象
数字图像处理
• 眼睛对光强的响应是非线性的。 • 一块光强为I +⊿I 小块被背景强度 I 所包围,则 可觉察的差值 ⊿I 是 I 的函数。 ——对视觉敏感的是对比度,而不是亮度值本身 • 背景照明恒定时,人眼的单色分辨力: 12~24级 • 证据: 马赫带、同时对比度
数字图像处理
三基色
• 三基色相加混色: 红(Red) 绿(Green) 蓝(Blue) • 三基色相减混色: 黄(Yellow) 品红(Magenta) 青(Cyan)
数字图像处理
彩色心理感知 ——亮度(I)、色调(H)、色饱和度(S)
• 亮度表示色彩明亮度。 • 色调表示观察者接收的主要颜色 (说某物体是红色是指其色调)。 • 饱和度是彩色中包含白光的多少。 • 色调与饱和度一起称为彩色。 • 颜色用亮度和彩色表征。 • 视觉的彩色感知能区分纯彩色数 目: 上百种
3.扁平双极细胞(Flat bipolar cell) 4.侏儒双极细胞(Midget bipolar cell) 5.杆状双极细胞(Rod bipolar cell) 6.无长突细胞(Amacrine cell) 7.水平细胞(Horizontal cell) 8.侏儒节细胞(Midget ganglion cell) 9.弥散节细胞(diffuse ganglion cell)
大多数传感器输出的是连续电压波形,这些波 形的幅度和空间特性都与感知的物理现象有关。 产生一幅数字图像——将连续的感知转换为数字形式
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲Digital Image Processing一、课程说明课程编码:045236001 课程总学时(理论总学时/实践总学时):51(42/9),周学时:3,学分:3,开课学期:第6学期。
1.课程性质:专业选修课2.适用专业:电子信息与技术专业3.课程教学目的和要求《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课,通过本课程的学习,应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型,掌握数字图像处理的基本原理和基本方法:图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。
并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。
4.本门课程与其他课程关系本课程的先修课程为:数字信号处理和应用5.推荐教材及参考书推荐教材:阮秋琦,《数字图像处理学》(第二版),电子工业出版社,2007年参考书(1)姚敏等,《数字图像处理》,机械工业出版社,2006年(2)何东健,《数字图像处理》(第二版),西安电子工业出版社,2008年(3)阮秋琦,《数字图像处理基础》,清华大学出版社,2009年(4) (美)Rafael C. Gonzalez著,阮秋琦译,《数字图像处理》(第二版),电子工业出版社,2007年6.课程教学方法与手段主要采用课堂教学的方式,通过多媒体课件进行讲解,课外作业,答疑辅导。
并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。
7.课程考核方法与要求本课程为考查课课程的实验成绩占学期总成绩的50%,期末理论考查占50%;考查方式为笔试。
8.实践教学内容安排实验一:图像处理中的正交变换实验二:图像增强实验三:图像复原详见实验大纲。
二、教学内容纲要与学时分配(一)数字图像处理基础(3课时)1.主要内容:图像处理技术的分类,数字图像处理的特点,数字图像处理的主要方法及主要内容,数字图像处理的硬件设备,数字图像处理的应用,数字图像处理领域的发展动向2.基本要求:了解图像处理技术的分类和特点,数字图像处理的主要方法及主要内容,熟悉数字图像处理的硬件设备。
数字图像处理教学大纲
数字图像处理课程教学大纲(理论课程)◆课程编号:130128◆课程英文名称:Digital Image Processing◆课程类型:☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修(学术研究)☐专业选修(就业创业)◆适用年级专业(学科类):四年级电子信息工程专业、通信工程(专业电气信息类)◆先修课程:信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分:2◆总学时:34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别,计算机视觉,图像通信,多媒体技术等学科的基础,是一门涉及多领域的交叉学科。
通过本课程的学习,使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理,掌握数字图像处理的理论基础和技术方法,了解与各种处理技术相关的应用领域。
为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。
二、教学方式与方法教学方式:课堂讲授(以多媒体课件为主导)和课下上机实践相结合;教学方法:采用以BTEC(Business Technology Education Council)模式为主,以TBL(task-based learning)任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。
用任务引导学习,更注重学生个性的发展和个人潜能的开发,考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平,达到教学目的。
三、教学重点与难点(一)教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割;(二)教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。
四、学时分配计划五、教材与教学参考书(一)教材1.《数字图像处理与分析》,刘直芳、王运琼、朱敏,清华大学出版社,2006;2.《数字图像处理(第二版》,R. C. Gonzalez和R. E. Woods(美国),电子工业出版社,2006;(二)教学参考书1.《图像工程(上册):图像处理》,章毓晋,清华大学出版社,2006;2.《图像工程(中册):图像分析》,章毓晋,清华大学出版社,2005;3.《数字图像处理学》,阮秋琦,电子工业出版社,2003;4.《数字图像处理》,陈天华,清华大学出版社,2007;5.《数字图像处理》,姚敏,机械工业出版社,2006;六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷(Open-Book)√闭卷(Close-Book)☐项目报告/论文☐其它:(填写具体考核方式)【成绩评定】平时成绩占(30-40)%,考试成绩占(70-60)%七、课程内容概述第一章绪论(一)教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点,研究的目的和意义,数字图像图像处理的主要研究内容,国内外研究现状与发展趋势,主要应用领域。
《数字图像处理》习题参考答案与解析
《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述1.1 连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
1.2 采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
1.3 数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图1.8 数字图像处理系统结构图11.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点?答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++(面向对象可视化集成工具)和 MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
数字图像处理 第2章 图像的数字化与显示
(2.20)
2.3.3 空间与灰 度级分辨率
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,图像越小,图 上的块状效应就逐渐明显。
图像的采样与数字图像的质量
图像的量化与数字图像的质量
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。
2.2 图像场取样
2.2.1 取样和量化的基本概念
数字化包括取样和量化两个过程 :
取样(sampling):对空间连续坐标(x, y)的 离散化 量化(quantization):幅值 f (x, y)的离散化
(a)连续图像
(b)数字化结果
图2.1 图像的数字化过程
(a)
(b)
图2.2 采样网格 (a) 正方形网格; (b) 正六角形网格
截止频率。
u U c , v Vc u U c , v Vc
(2.8)
其中 U c , Vc 对应于空间位移变量x和y的最高
则当采样周期
x, y满足
(2.9)
1 u s 2U c x 1 vs 2Vc y
此时,通过采样信号 f ( mx, ny ) 能唯一地恢 复或重构出原图像信号f (x,y)。该条件称为 Nyquist采样定理。
• 2.3.1
•
标量量化
标量量化:将数值逐个量化 。 例:假设抽样信号的范围是0~5 V,将它分为8等
分,这样就有8个量化电平,分别是5/8 V,10/8 V,15/8 V,…,35/8 V。 对每一个采样将它量化为离它最近的电平。 在量化后,为了能在数字信号处理系统中处理 二进制码,还必须经过编码操作。
数字信号处理-第2章-精品文档精选文档PPT课件
2.1、数字信号处理系统的基本组成
•大多数数字信号处理的应用中,信号为来自不同模拟信号源,这些模拟 信号(电压或电流)通常为连续时间信号。
•应用数字信号处理(DSP)主要有三个原因: 1)滤波:滤除信号中来自周围环境的干扰或噪声; 2)检测:检测淹没在噪声中的特定信号(如雷达或声纳系统中),当检测 到的信号超过给定的阈值则认为目标信号存在,反之认为不存在; 3)压缩:当信号转换到另外一个域后,在变换域上更容易分辨信息的重 要程度,对重要部分分配多的比特数,次要部分分配尽可能少的比特 数,达到压缩的目的(如DCT算法)。
的是离散时间信号。将连续时间信号转换成离散时间信号的过程叫抽样。
抽样可由称为A/D变换器的器件完成:
量化结果
声卡
5
模拟输入 xa (t)
Ts
抽样器
抽样输出
xˆa (t)
xˆa(t) xa(t)•P (t)
xa(t)(t nTs)
n
xˆa (t)
周期性抽样函数 P (t )
xˆa (t)
Ts
P(t) (tnTs)
是否可以根据抽样后的离散时间序列恢复原始信号? •奈奎斯特抽样频率:能够再恢复出原始信号的最低抽样频率(使 抽样后的信号频谱不发生混叠的最低抽样频率,即信号最高频率的 二倍)
0 s/2 s2 0
•满足奈奎斯特抽样频率的抽样信号可由理想低通滤波器恢复出原 始信号。此后将推导这个过程。
xˆa(t) G (j )/g (t( ) 低 通 y滤 (t) 波 xa) (t)
X a ( j)
xa
(t )e
jt dt
[xa
(t )
•
P
(t )]e
2-第二章______数字图像处理
图4 同时对比效应
8
4. 马赫带效应
人们在观察一条由均匀黑和 均匀白的区域形成的边界时,可 能会认为人的主观感受是与任一 点的亮度有关。但实际情况并不 是这样,人感觉到的是在亮度变 化部位附近的暗区和亮区中分别 存在一条更黑和更亮的条带,这 就是所谓的“Mach带”, 如图所示。
图5 Mach带
9
1.采样
采样: 图像在空间上的离散化。也就是用空间上部分点的灰度值代表图 像,这些点称为采样点。被选取的点称为样点,这些样点也称为像素。在取样
点上的函数值称为样值。
图像大小:若每行(即横向)像素为N个,每列(即纵向)像素为 M 个,则图像大小为M×N个像素。
采样间隔:间隔大小的选取依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。
8 、4 和2 。
量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨 率高,图像质量好,但数据量大;
量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低, 会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小。
但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度 级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰 度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富 的图像数字化。
第2章 图像、图像处理系统及视觉系统(第2-3讲)
亮度的恒定性。
如:白纸; 颜色恒定性: 在照明光的颜色稍微改变的场合,我们感觉白纸仍然是白纸。 这一类照明光改变但感觉到物体颜色能稍微保持一定的倾向叫 颜色的恒定性。这些恒定性与亮度和颜色的适应性与对比因素 有关,同时也与材质有关。
12
煤山和雪山
第二章 数字图像处理基础
2.7.4 颜色感觉与刺激面积的关系 对于一个色觉正常的人来说,颜色刺激面积 非常小时就不能识别颜色了,这种色觉异常状态 叫第三色盲。米德尔顿(Middleton)和霍姆斯
度低的蓝色有缩小的感觉,除此之外,还有所谓的暖色、
冷色等等。
19
第二章 数字图像处理基础
2. 8
视觉的空间性质
2.8.1、视力
视力是指人眼分辨物体细微部分的能力。眼睛的视野
是较广的。一般以视线为中心向鼻子一侧大约为 65°,
向耳朵一侧约为100~104°,向上约65°,向下约
75°这样一个范围。在这样宽的视野范围内,视力最
50
第二章 数字图像处理基础
51
第二章 数字图像处理基础
52
47
第二章 数字图像处理基础
(e)中左边和右边两图中央的圆是相同的,但我们都觉得右
边的要大。所有这些均是由错视造成的。
48
第二章 数字图像处理基础 视觉对大小形状的感觉也有时间因素的影响。
49
第二章 数字图像处理基础 当视网膜受到刺激时,并不是只有刺激部位相对应的神经 系统产生反应,而是对其周围也有影响,这种影响可以看 成是由某种场引起的,称为诱导场。
4
第二章 数字图像处理基础
2.7.2 亮度适应和颜色适应 从较亮的场所到较暗的场所时,很难马上看到东西,
相反,从较暗的场所到较亮的场所,也看不东西。
第02章 图像与视觉系统
采样和量化的数学语言描述。
设:
F,X和Y均为实整数集。 采样过程可看作将图像平面划分成规则网格,每个网
2.2.1 点光源(2)
(3)立体角的定义可由将弧度表示平面角度大小
的定义(弧长除以半径)推广到三维空间中得到。 如图2.2.1。
图2.2.1 (a)平面角(单位:弧度rad),(b)立体角(单位:球面度sr)
西南交通大学 《数字图像处理》—第2章 图像与视觉系统—黄进 12
2.2.1 点光源(3)
据此,光通量()也可以理解为是每秒钟内光
流量的度量。
1lm表示与1cd的光源相距单位距离,并与入射光相垂
直的单位面积上每秒钟流经的光流量。
西南交通大学
《数字图像处理》—第2章 图像与视觉系统—黄进
14
2.2.2 扩展光源
扩展光源的概念:
实际中的光源总有一定的发光面积,称为扩展光
源。
视网膜结构模型如图2.1.4。 神经处理过程是一个在大脑神 经系统里进行转换的过程。
(1)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。 (2)每个神经元细胞借助其他 的突触再与其他细胞相连,从而 构成光神经网络。 (3)光神经进一步与大脑中的 侧区域(side region of the brain) 连接,并到达大脑中的纹状皮层 (striated cortex)。 (4)在纹状皮层处,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。
2.4.1 二值图像 2.4.2 灰度图像 2.4.3 伪彩色图像 2.4.4 真彩色图像 2.5.1 BMP格式 2.5.2 TIFF格式 2.5.3 JPEG格式 2.5.4 GIF格式 2.5.5 PCX格式
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二、三基色相加混合示意图
黄色 品红
青色
白色
三、彩色光混合规律
补色律:等量混合后得到白色或黑色或灰色(介
于黑、白之间)的两种彩色光称为互补色。如红 与青、黄与蓝、绿与品红。 中间色律:任何两种非互补色混合均产生中间色, 其色度介于两者色度之间。如黄+红=橙;蓝+绿 =青。 替代律:相似的彩色混合后仍然相似。如蓝+黄= 蓝+(红+绿)=白。 亮度相加律:混合色光的总亮度等于组成混合色 的各种彩色光亮度的综合。
距离中央凹越远反应时间越长。眼睛的平 均反应时间为150-220ms。 人眼的水平运动比垂直运动快。 视野大小是对运动物体反应时间的关键, 而运动物体速度的改变对其影响不大。
2.6 主观轮廓和空间错觉
主观轮廓是指主观上认为存在而实际上并
不存在的景物的轮廓线。 主观轮廓是从整个图形数据得到的,而不 是从局部数据得到的边界,所以无法用 “模板边沿检测法”检测主观轮廓。 视觉的空间错觉是每个人都可能产生的现 象,但尚无科学的解释。 平面三维图像
其中R、G、B均介于[0,1]
四、HSI转RGB
1、当H落在[0度,120度]时
B I (1 S ) S cos H R I 1 cos( 60 H ) G 3I (B R )
四、HSI转RGB
2、当H落在[120度,240度]时
R I (1 S ) S cos( H 120 ) G I 1 cos( 180 H ) B 3I (R G )
四、HSI转RGB
3、当H落在[240度,360度]时
G I (1 S ) S cos( H 120 ) B I 1 cos( 300 H ) B 3 I (G B )
五、CMYK格式
CMYK表色系统也是一种常用的表示颜色的方式。计算机屏幕
三、RGB转HSI
I 1 3 S I 3 (R G B) [min( R , G , B )] (R G B)
[( R G ) ( R B )] / 2 H arccos 2 1/2 [( R G ) ( R B )( G B )]
二、HSI格式
亮度是指光波作用于感受器所发生的效应, 其大小由物体反射系数来决定,反射系数越大, 物体的亮度愈大,反之愈小。 HSI模型的三个属性定义了一个三维柱形 空间, 如图2-10所示。灰度阴影沿着轴线从底 部的黑变到顶部的白,具有最高亮度。最大饱 和度的颜色位于圆柱上顶面的圆周上。
二、HSI格式
二、颜色适应
白天,光谱上波长长的红光其色感显得鲜艳明亮,
而波长短的蓝光则显得相对平淡逊色。但到了夜 晚,当光谱上波长短的蓝光色感显得迷人惹眼时, 而波长长的红光色感则显得惨淡虚弱。 法国国旗中三条色带的面积实际比例为红:白: 蓝= 33:30:37 ,而视觉距离为等距。 在创作一幅用于悬挂在较暗室内环境中的磨漆画 时,在色彩构成方面,不宜配置弱光中反射效果 极差的红、橙等暖润色 ,推荐选用少许光亮便 能熠熠生辉的蓝、绿等冷调色搭配 。
2.2.1 色彩的基本属性
2.2.1 色彩的基本属性
彩色光的混合为相加性混合。 颜料的色彩是当阳光照射到涂有颜料的物
体表面时,颜料吸收了除引起此色彩之外 的一切波长的光,只有引起此色彩的波长 才能被反射出来,即相减性色彩混合。 不同颜料之间会相互作用,不能简单地直 接混合。
2.2.2 三基色混色及色度表示原理
二、HSI格式
0 12 绿 °
S H 0° 红
24
0° 蓝
二、HSI格式
色相环描述了色相和饱和度两个参数。色相由角度 表示,它反映了该彩色最接近什么样的光谱波长。一般 假定0°表示的颜色为红色, 120°的为绿色, 240°的 为蓝色。0°到240°的色相覆盖了所有可见光谱的彩色, 在240°到300°之间为人眼可见的非光谱色(紫色)。 饱和度是指一个颜色的鲜明程度,饱和度越高,颜 色越深, 如深红,深绿。饱和度参数是色环的原点 (圆心)到彩色点的半径的长度。由色相环可以看出, 环的边界上纯的或饱和的颜色, 其饱和度值为1。在中 心是中性(灰色)阴影, 饱和度为0。
持续时间与光照的强度可以很好的相互补 偿。在此时间范围内,持续时间和光强均 可进行调整使得二者乘积不变。当光强增 大时,可以降低持续时间,从而使得视觉 效果不变。 能使持续时间与光的强度相互补偿的时间 范围叫做整合时间。
二、闪烁
当光照持续时间超过20ms时,光强的减弱就不
能再用延长信号持续时间的办法进行弥补了;当 持续时间超过250ms时,对闪光的视觉全部由光 强决定,与持续时间无关。 一系列每次持续时间相同的连续闪光可产生闪烁; 若明暗间隔合适,闪烁看起来就是连续光。 强闪光的整合时间短,需要提高闪烁频率才能达 到连续光的效果。 放映机播放连续的离散画面和CRT显示器/电视 机的隔行扫描均采用了此原理,使整体画面不产 生闪烁。
2.3.3 视觉对比
亮度对比 颜色对比
一、亮度对比
亮度对比是由光强在空间上的不同分布造
成的,与视野中目标的亮度和周围背景有 关。即视觉的主观亮度取决于目标与周围 背景之间光照的相对强度。 当投射到目标表面的光强增大时,只有在 周围背景的光强不变的情况下,人眼视觉 才会感觉目标更明亮些。 马赫带:视觉图像的明暗过渡带两侧的亮 带与暗带,由视觉细胞的侧抑制作用引起。
明暗很敏感,不能提供色彩信息,且对景 物的分辨率很低。 视网膜中央区域尤其是中心凹区大量分布 着视锥细胞,对景物的色彩敏感,且对景 物的分辨率高。 注视一个景物时,不仅能够分辨景物的色 彩和纹理,还能感知景物周围的明暗,进 而感知周围环境的大致意义。
2.3.5 主观颜色
人眼的彩色会受周围物体颜
色的影响而发生色调的变化。 将一个灰色圆环放在红色背景上,圆环将 呈现绿色,放在黄色背景上,圆环将呈现 蓝色。 对比使物体的色调向着背景颜色的补色的 方向变化。
2.3.4 颜色感觉与刺激面积的关系
视网膜周围主要分布着视杆细胞,对景物
2.3.2 视觉适应
亮度适应 颜色适应 距离适应
一、亮度适应
人眼的感受性随外界光线的亮度的变化而
变化的特性称为亮度适应性。 从明亮处到昏暗处的暗适应时间一般为46分钟,完全适应需要20-30分钟。 从昏暗处到明亮处的亮适应时间约1分钟。 光线弱时,瞳孔扩大;而光线强时,瞳孔 则缩小。因而在任何光亮度下,人们都能 较容易地分形辨色。猫的眼睛。
相加混合法的三基色是红色、绿色、蓝色。
一、色光相加的方法
直接混色法:不同的基色光同时照射在一个全反
射表面上混合产生新的混合彩色 时间混合法:把两种以上的基色光以足够快的速 度按顺序轮流照射到同一个表面上,由于人眼的 视觉暂留效应而感觉到的混合彩色。 空间混合法:把三种基色光分别照射在同一表面 的三个足够邻近的点,由于人眼分辨力的限制而 感觉到的混和彩色。 生理混合法:两只眼睛同时分别观看两种不同彩 色的同一景象而感觉到的混合彩色。
三、视野与视觉的关系
人的头部不活动而只靠眼球活动能够观察
到的空间范围称为视野。 最佳视野界限:左右15度、上下15度。 最大视野界限:左右35度、上下40度。 最大固定视野界限:左右90度、上下70度。 黑色背景上彩色视野范围小于白色背景上 的彩色视野范围。
四、运动感觉
当光作用于眼睛中央凹时,反应时间最短,
第二章
图像与视觉系统
2.1 视觉系统
略
2.2 光度学及色度学原理
色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综 合反映。 2.2.1 色彩的基本属性 2.2.2 三基色混色及色度表示原理 2.2.3 表示色彩的几种规范
2.2.1 色彩的基本属性
色度:取决于物体发出的或反射的光线的
主导波长。 饱和度:人眼对色彩浓淡(深浅)的感觉, 又称彩度、浓度,取决于光的波长纯度 (最接近的那个波长),在物体反射光的 组成中,白光越少,其饱和度越大。 亮度:人眼对彩色的明亮或暗淡的感觉, 取决于物体发出的反射的光线的强度。
的三种类型,即红、绿、蓝三种。 一般情况下,若有两组光谱成分不同的光, 只要三种光敏细胞对它们的感觉相同,则 主观彩色感觉就相同。
2.3.6 暖色与冷色
不同的色彩能够引起某种情绪,甚至能够
影响某种情绪。 暖色包括红色、橙色、黄色及其相近色。 冷色包括青色、绿色、紫色及其相近色。 暖色一般具有拉近距离的作用,冷色一般 具有拉远距离的作用。 狭小的房间墙壁涂成冷色则有扩张感,宽 敞的房间涂上暖色则显得不太空旷。 暖色给人以明快感,冷色给人沉重感。
四、相减混色法
三基色:黄、品红、青 适用于不发光物体 三基色能分别吸收各自的补色光 相减混合所产生的彩色,其亮度会降低。
2.2.3 表示色彩的几种规范
一、RGB格式 二、HSI格式 三、RGB转HSI 四、HSI转RGB 五、CMYK格式
一、RGB格式
青 品红
二、HSI格式
HSI模型是Munseu提出的, 它反映了人的视 觉系统观察彩色的方式,在艺术上经常使用HSI 模型。HSI模型中,H表示色调(Hue),S表示饱和 度(Saturation), I表示亮度(Intensity,对应成像亮 度和图像灰度)。这个模型的建立基于两个重要的 事实: ① I分量与图像的彩色信息无关;② H和S 分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特 点使得HSI模型非常适合借助人的视觉系统来感 知彩色特性的图像处理算法。
三、距离适应
人眼构造中的水晶体能够自动改变厚度,使映像
准确地投射到视网膜上。水晶体相当于相机的透 镜,起到调节焦距的作用。 眼睛看清对象细节的本领不仅取决于物体大小, 更取决于观察物体的距离,因此眼睛判断物体细 节不是根据物体大小,而是根据视网膜上的物体 图像来判断。所以大型的户外广告,由于观察距 离较远,要减少局部细节以方便行人远距离观察。 人眼在观察距离中,比较适宜的观察距离的范围 一般为2~20m,广告的设置高度和距离要充分依 据人的身高和平视效果。