【学习课件】第二讲数字图像处理的基本概念
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《数字图像处理课件》
视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。
第二章数字图像处理的基本概念PPT课件
bMNQ
字节数B为
BMNQ (Byt)e 8
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。如下图：采样点数越多，图像质量越好； 当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。
（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)
在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的问题，
它决定了采样后图像的质量。采样间隔的大小选取要依据原图
像中包含的细微浓淡变化来决定。一般图像中细节越多，采样
间隔应越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为
ω， 以T≤1/2ω为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT) (i=…,
-1, 0, 1， …)完全恢复g(t)， 即
➢沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描， 取出各水平线上灰度值的一维扫描。
➢再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。
➢对于运动图像（即时间域上的连续图像），需先在时间轴上采 样，再沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。
对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个，每列 （即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N个像素。
一般当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可
（1） 对缓变的图像， 应该细量化， 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）。
第二章 数字图像处理的基本概念
2.1人眼的视觉原理
2.1.1人眼的构造
2.1.2图像的形成
人眼对场景可见光能量在视网膜上形成的一种刺激，通过人脑对刺 激信号的处理，获取场景的描述和感知。
字节数B为
BMNQ (Byt)e 8
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。如下图：采样点数越多，图像质量越好； 当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。
（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)
在进行采样时，采样点间隔的选取是一个非常重要的问题，
它决定了采样后图像的质量。采样间隔的大小选取要依据原图
像中包含的细微浓淡变化来决定。一般图像中细节越多，采样
间隔应越小。根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为
ω， 以T≤1/2ω为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT) (i=…,
-1, 0, 1， …)完全恢复g(t)， 即
➢沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描， 取出各水平线上灰度值的一维扫描。
➢再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号。
➢对于运动图像（即时间域上的连续图像），需先在时间轴上采 样，再沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。
对一幅图像采样时，若每行（即横向）像素为M个，每列 （即纵向）像素为N个，则图像大小为M×N个像素。
一般当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可
（1） 对缓变的图像， 应该细量化， 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）。
第二章 数字图像处理的基本概念
2.1人眼的视觉原理
2.1.1人眼的构造
2.1.2图像的形成
人眼对场景可见光能量在视网膜上形成的一种刺激，通过人脑对刺 激信号的处理，获取场景的描述和感知。
数字图像处理课件
数字图像处理课件数字图像处理课程是计算机科学与技术专业的一门重要课程，旨在教授学生如何使用计算机技术对图像进行处理和分析。
本文将从图像处理的基本概念、常用算法以及应用领域等方面进行探讨，帮助读者更好地理解数字图像处理的重要性和应用前景。
一、图像处理的基本概念数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列的操作和处理，以改变图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。
在数字图像处理中，图像被表示为像素的集合，每个像素都有特定的亮度值和颜色信息。
通过对这些像素进行处理，可以实现图像的增强、恢复、压缩等操作。
二、常用的图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是数字图像处理中最常用的技术之一，它可以通过对图像进行平滑或锐化等操作，改变图像的质量和特征。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 图像分割算法图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，它是图像处理中的关键步骤之一。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 图像压缩算法图像压缩是将图像的数据表示方式从冗余的形式转换为紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩等。
三、数字图像处理的应用领域数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域，它可以帮助医生对医学图像进行分析和诊断。
例如，通过对CT扫描图像进行处理，可以提取出器官的轮廓和病变区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
2. 视频监控数字图像处理在视频监控领域也有广泛的应用。
通过对监控视频进行处理，可以实现目标检测、行为识别和事件分析等功能。
这对于提高安全性和监控效率非常重要。
3. 图像识别与人工智能图像识别和人工智能是数字图像处理的前沿领域，它们可以使计算机具备理解和分析图像的能力。
例如，通过深度学习算法，可以实现人脸识别、物体检测和图像分类等任务。
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
位图和矢量图的比较（4）
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
数字图像处理 PPT课件
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课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
数字图像处理课件ppt
几何变换
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
第二讲-数字图像处理基础知识
g(x, y) H f (x, y)
设k1 ,k2为常数，
g1( x, y ) H f1( x, y ),g2( x, y ) H f2( x, y )
因为该系统为线性系统，所以满足叠加性和齐 次性，所以有：
H k1 f1(x, y) k2 f2 (x, y) k1H f1(x, y) k2H f2 (x, y)
量化误差：量化是以有限个离散值近似表达无限 旳连续值，所以存在误差，称其为量化误差。
量化失真：量化过程中产生旳失真，亦称为量化 噪声。
相应均匀量化，量化层次越多，量化误差越小， 但编码所需要旳码字旳比特数越多。
采样点数和量化级数不同步会直接关系到图像旳 清楚度，点数和级数越多，图像质量越高。
数字图像处理基础知识
然后是将前面得到旳模拟电信号转化为数字信 号以输入进计算机进行处理。模数转换过程
数字图像处理基础知识
二、图像采集设备 用于可见光和红外线成像旳采集设备主要有：显
微密度计、析像管、视像管和固态阵等，其中固态 阵线应用最广泛。
固态阵可按几何组织形式分为两种：线扫描器和 平面扫描器，其主要元件是电荷耦合器件CCD。
图2-1 视觉惰性
数字图像处理基础知识
2、临界闪烁频率 眼睛在周期性旳光脉冲旳作用下，假如它旳频率
不够高，则眼睛会感到一明一暗旳闪烁现象。假如 将光脉冲旳频率增长到某一值时，因为视觉惰性， 眼睛就感觉不到闪烁了。
不引起闪烁感觉旳光脉冲旳最低反复频率称为临 界闪烁频率。
经验可知人眼旳临界闪烁频率约为46Hz。
数字图像处理基础知识
2.2.2 图像旳显示
常用旳显示设备是电视显示屏，其又能够分为下 列类型：CRT、液晶显示(LCD)、等离子体显示 (PDP)等。
设k1 ,k2为常数，
g1( x, y ) H f1( x, y ),g2( x, y ) H f2( x, y )
因为该系统为线性系统，所以满足叠加性和齐 次性，所以有：
H k1 f1(x, y) k2 f2 (x, y) k1H f1(x, y) k2H f2 (x, y)
量化误差：量化是以有限个离散值近似表达无限 旳连续值，所以存在误差，称其为量化误差。
量化失真：量化过程中产生旳失真，亦称为量化 噪声。
相应均匀量化，量化层次越多，量化误差越小， 但编码所需要旳码字旳比特数越多。
采样点数和量化级数不同步会直接关系到图像旳 清楚度，点数和级数越多，图像质量越高。
数字图像处理基础知识
然后是将前面得到旳模拟电信号转化为数字信 号以输入进计算机进行处理。模数转换过程
数字图像处理基础知识
二、图像采集设备 用于可见光和红外线成像旳采集设备主要有：显
微密度计、析像管、视像管和固态阵等，其中固态 阵线应用最广泛。
固态阵可按几何组织形式分为两种：线扫描器和 平面扫描器，其主要元件是电荷耦合器件CCD。
图2-1 视觉惰性
数字图像处理基础知识
2、临界闪烁频率 眼睛在周期性旳光脉冲旳作用下，假如它旳频率
不够高，则眼睛会感到一明一暗旳闪烁现象。假如 将光脉冲旳频率增长到某一值时，因为视觉惰性， 眼睛就感觉不到闪烁了。
不引起闪烁感觉旳光脉冲旳最低反复频率称为临 界闪烁频率。
经验可知人眼旳临界闪烁频率约为46Hz。
数字图像处理基础知识
2.2.2 图像旳显示
常用旳显示设备是电视显示屏，其又能够分为下 列类型：CRT、液晶显示(LCD)、等离子体显示 (PDP)等。
第二讲 数字图像处理的基本概念
图像质量
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。 灰度级数与图像的视觉效果 从视觉效果来看，采用大于 或等于6比特位量化的灰度图 像，视觉上就能令人满意。
第二讲 数字图像处理的基本概念
刘春国 河南理工大学 测绘与国土信息工程学院
1 人眼的视觉原理与图像颜色
人类的视觉模型
人眼的最内层是视网膜，表面 分布有大量光敏细胞 杆状细胞广泛分布在视网膜上
一根视神经连接若干杆状细胞 数量：7500万~1.5亿 对低照度景物敏感 负责黑白视觉
锥状细胞：负责彩色视觉
暗适应性：从亮光处到暗光处的 适应能力，一般20~30s 亮适应性：从暗处到亮处的适应 能力，一般1~2s
人类的视觉模型
人眼对亮度的适应能力与鉴别（续）
适应能力：人眼能够感知的亮度最大值和最小值范 围，从百分之几cd/m2到几百万cd/m2；最大值和最 小值之比——1010以上 动态范围：人眼能够同时分辨的亮度范围，远远小 于人眼对亮度的适应范围 视觉亮度灵敏度：人眼辨别亮度差别的能力，与环 境亮度和本身亮度有关
0 160 80 G = 255 255 160 0 255 0
0 80 160 B= 0 0 240 255 255 255
2.4 图像灰度直方图
灰度直方图
一幅图像的灰度直方图 频率的计算式为：
灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的 频率。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率， 绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图 像的一个重要特征，反映了图像灰度概率分布的情况。
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