第二章 光电图像处理基础(2014)
-第2章 图像处理基础
均匀量化效果示意图
非均匀量化效果示意图
注意，图像灰度值分布的概率密度函数是因图而异的，所以 不可能找到一个适用于个各种不同图像的最佳非等间隔量化方案， 实用上，一般都采用等间隔量化。
（3）空间和灰度级分辨率
采样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数，空间分辨率 是图像中可辨别的最小细节。灰度级分辨率是指在灰度级别中可 分辨的最小变化。但是，在灰度级中，测量分辨率的变化是一个 高度主观的过程。 由于硬件方面的考虑，灰度级数通常是2的整数次幂。大多 数情况该值取 8 bit，在某些特殊的灰度值增强的应用场合可能用 到 16 bit。有时，也会用到 10或 12 bit精度数字化系统，但这些 都不是常规系统。
特点:
（l）TIFF格式图像文件的扩展名是.tif。 （2）支持从单色模式到32bit真彩色模式的所有图像。
（3）不针对某一个特定的操作平台，可用于多种操作平台和应用 软件。 （4）适用多种机型，可相互转换和移植。 （5）数据结构是可变的，文件具有可改写性，使用者可向文件中 写相关信息。 （6）具有多种数据压缩方式，解压缩过程复杂。
若连续浓淡值用z来表示，则对于满足zi≦z≦zi+1的z值都量化为整数值qi。 qi称 为像素的灰度值。 黑 黑 色 灰 色 1 白 色 量化值 (整数值) (a)量化 白 色 0 254 255 255 254 0 1
qi+1 色
ZI+1
qi
ZI
灰 色
128
128
qi-1
ZI-1
连续的 灰度值
从白到黑的 灰度标度 灰度级分配 连续变化 (b)把从白到黑灰度量化为8比特
彩色图像假轮廓现象示意图
2.4 数字图像文件的存储格式
第二章-图像处理基础
与图(a)相同(为512×512)，但灰度分辨率依次降低
由此可见，随着空间分辨率的降低，图像中的
细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变 得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越 低，图像的视觉效果越差。
2.4.2 空间和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响 3、灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响
下面的图(a)给出了一幅灰度级分辨率为256，空 间分辨率为512×512的图像。 图(b)、(c）、(d)、(e)及(f)的空间级分辨率
2.4.1 空间分辨率和灰度级分辨率
当简单地把矩形数字化仪的尺寸看作是“单位
距离”时，就可把一幅数字图像的阵列大小M×N称
为该幅数字图像的空间分辨率。
2.4.1 空间分辨率和灰度级分辨率 2、灰度分辨率
灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变 化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率。
#1
2.3.2 数字图像的表示
1、均匀采样和量化
均匀采样： 对一幅二维连续图像f(x,y)的连续空间坐标x和y
的均匀采样，实质上就是把二维图像平面在x方向和y
方向分别进行等间距划分，从而把二维图像平面划分 成M×N个网格，并使各网格中心点的位置与用一对实 整数表示的笛卡尔坐标(I,j)相对应。二维图像平面 上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔
的是白色；若一个物体只反射可见光谱中有限范
围的光，则物体就呈现某种颜色。
2.1 电磁波谱与可见光谱
3、相关概念
◆ 仅有单一波长成份的光称为单色光，含有两种以上
波长成份的光称为复合光，单色光和复合光都是有
色彩的光。 ◆ 没有色彩的光称为消色光。消色光就是观察者看到 的黑白电视的光，所以消色指白色、黑色和各种深 浅程度不同的灰色。
第2章 图像处理基础知识
– 便于变换合成
– 便于硬件实现
3.齐次坐标技术的基本思想 把一个n维空间中的几何问题转换到n+1维空间中解决。
4.齐次坐标表示
(x 1 ,x 2 ,...,x n )
•有n个分量的向量
(x 1 ,x 2 ,...,x n , )
•有n+1个分量的向量 •哑元或标量因子
课堂讨论
在图像量化中，有非均匀量化技术。当灰度级低的 时候用它比较有效，但是为什么在灰度级级数高时 几乎不用？
采样和量化
采样和量化的关系
量化和采样是两个不同的概念，量化是在每个采 样点上进行的，所以必须先采样后量化。 量化和采样是图像数字化的不可或缺的两个操作， 二者紧密相关，同时完成。
Yc
Zc
Yu
o
M xc , yc , zc
Xc
Xu
中心透视投影模型
xc xu f zc yc yu f zc
o 写成齐次坐标形式为
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 xc 0 0 yc 0 0 zc 1 0 1
1 1 1 f m n
物体
B A
B
O
C
图像
一般地由于 n f 于是 m f 这时可 以将透镜成像模型近 似地用小孔模型代替
f=OB 为透镜的焦距 m=OC 为像距 n=AO 为物距
透视投影——小孔成像模型
xc xu f zc
yc yu f zc
写成齐次坐标形式为
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 xc mxu , yu 0 0 yc 0 0 zc 1 0 1
光电图像处理
光电图像处理XXXXXXXXXXXXXXX一、论述光电图像处理的概念、内容及意义。
概念：光电图像处理是指计算机系统通过光学系统和光电图像传感器，对图像采集和对原始图像的加工，将自然界中的模拟图像转换为计算机中的数字图像，进而对图像进行处理和分析，使之能具备更好的视觉效果或能满足某些应用的特定要求。
内容：光电图像处理是一门多学科的综合学科，它会聚了光学、电子学、数学、摄影技术和计算机技术等众多学科方面。
主要内容包括两方面的，一是光电成像技术，它是为弥补人类视觉缺陷和扩展人类自身的视觉功能；二是数字图像处理技术，它为改善图像的视觉效果，使计算机具有与人类一样的视觉功能。
意义：图像处理的目的是改善图像质量，提取有用信息，识别预定目标等，以此极大改变，方便人们的生活。
二．车牌识别技术1.引言近年来，随着全球经济化形式的不断发展人们的物质生活需要日益提高，私人拥有机动车辆的数量呈几何增长态势，车辆的普及成为了目前的必然趋势。
在此情况下仅仅依靠大力发展交通设施已不能解决现在已经存在的交通拥挤，环境污染加剧，交通事故频发等问题。
汽车数量的增加日益成为制约城市发展的重要因素之一，由于城市空间的严格限制，修建新道路所需的巨额资金以及环境的压力，相比于建设更多的道路基础设施，建立完善的道路网络缓解道路交通增长的需求，大力发展智能交通系统，才有可能真正解决日益严重的交通问题。
2.车牌识别技术简介随着模式识别技术的发展，车牌字符识别已成为智能交通系统的重要组成部分它可以从复杂的背景中准确地提取，识别汽车牌照，车辆类型等信息，在交通控制和监视中占有很重要的地位，具有广泛的应用前景。
所以汽车牌照的识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
由于受环境待识别车辆的车型复杂和车牌位置不固定等的影响，给车牌定位方法的选择带来一定的困难。
车牌本身的污染，缺损也会影响识别率。
一些车辆由于天气或是路况不好使得车牌被灰尘，泥土沾染，另外还有一些车辆行驶时间较长车牌上的字符已经部分缺损了，严重的时候，人眼也很难辨别车牌上的字符，这些情况都会影响系统的识别工作，导致误识别。
光电图像处理 第二章 图像处理基础知识
第二章§2.1 数字图像的表示关键词图像坐标系§2.2 数字图像的空间分辨率及灰度级分辨率空间分辨率分别用1024x1024、512x512、256x256、128x128、64x64、32x32的网格对原图进行数字化的结果空间分辨率采样数目由1024×1024 逐次减至32×32 像素原图256级128级64级32级16级8级4级2级§2.3 像素间的基本关系（2）邻接性与连通性3 2 14 3 2 10 1 3 2 2 3 43 3 2 1 0 1 1（3）像素间的距离是一个度量函数，并满足：]三种距离的定义本节小结作§2.4 数字图像文件格式矢量图与位图的比较数字图像文件格式常用的图像文件格式BMP文件格式BMP文件格式详解文件信息头数据结构文件信息头数据结构调色板的数据结构BMP图像文件使用中的注意事项2、GIF格式GIF图像文件演示3、TIFF格式4、JPEG格式图像格式小结作§2.5 Matlab图像处理简介3、4Matlab5、Matlab 软件启动后的画面指令窗口(Command Window)指令历史记录窗口(Command History)工作空间窗口（Workspace ）指令窗口(Command Window)工作空间窗口（Workspace）指令历史记录窗口(Command History)Matlab二、Matlab。
“图像处理基础教学课件”
图像增强
学习如何增强图像质量，如对比 度增强和直方图均衡化。
实践练习和案例分析
1
案例分析
2
分析实际案例，了解图像处理在各个领
域的应用。
3
实践练习
通过实际操作，巩固所学知识，并完成 图像处理任务。
项目展示
展示学员完成的图像处理项目，分享经 验和成果。
概念和原理
技术和算法
行实际图像处理
图像处理基础知识
像素
了解图像的基本组成单位， 像素的作用和特性。
灰度和彩色
学习灰度和彩色法， 如平滑滤波和锐化滤波。
主要技术和算法
边缘检测
学习如何检测图像中的边缘，包 括Sobel算子和Canny边缘检测。
图像分割
学习资源和工具
教材和参考书籍
推荐一些优秀的图像处理教 材和参考书籍，供学生深入 学习。
开源软件和库
介绍一些常用的图像处理开 源软件和库，如OpenCV和 PIL。
在线课程和教学视频
推荐一些免费的在线课程和 教学视频，方便学生进一步 学习。
总结和答疑
本节对课程内容进行总结，并解答学生提出的问题，巩固学习成果并复习重 点知识。
图像处理基础教学课件
欢迎参加本次图像处理基础教学课件。通过本课程，您将学习图像处理的基 本概念、技术和算法，并通过实践练习和案例分析加深理解。
课件介绍
本节介绍“图像处理基础教学课件”的内容和学习目标，为您提供一个概览。
学习目标
1 掌握图像处理的基本 2 了解主要的图像处理 3 能够运用所学知识进
第二章 光电图像处理基础
减混色：
S = [1-(R1+R2)，1-(G1+G2)，1-(B1+B2)] 印刷、染织行业利用减混色原理
一、图像的光学与视觉表示
(4) 亮度方程：
L=0.222R+0.707G+0.071B
L=0.299R+0.587G+0.114B
(PAL 制式)
(NTSC制式)
一、图像的光学与视觉表示
一、图像的光学与视觉表示
(5) 彩色系统
YCrCb彩色系统 Cr=0.713U, Cb=0.564V 高质量演播室为目的，CCIR601标准方案。
Y 0.2990 0.5870 0.5870 R 0 C 0.5000 0.4187 0.0813 G 128 r Cb 0.1687 0.3313 0.5000 B 128
Black or White?
What do you see here ? A vase or two men looking at each other? See if you can find them both.
Motion illusions
This means that mike may see the standard motion illusions. Barber Pole.
例如：8bit灰度图的颜色数。 28=256色
24bit计算机真彩色表示的颜色数目为：
224= 256×256×256 = 16777216色
三、图像的质量评价
一般而言，图像的质量取决于：
层次(Level or Detail) 对比度(Contrast)
光电图像处理
三．图像二值化
介绍：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值 设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑 白效果。
*
*
原图 显示二值图像 图 像 二 值 化 (域 值 为 150）
*-*
• 程序：
*
A=imread('3.bmp'); I=rgb2gray(A); bw=im2bw(I,0.5);%选取阈值为0.5 subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图'); subplot(1,3,2);imshow(bw); title('显示二值图像'); J=find(I<150); I(J)=0; J=find(I>=150); I(J)=255; subplot(1,3,3);imshow(I); title('图像二值化(域值为150）');
傅里叶频谱
七．图像的伪彩色处理
介绍：所谓伪彩色处理，就是将图像中的黑白灰度 级变成不同的彩色，如果分层越多，人眼所能提取 的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种 视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。 伪色彩图像处理技术不仅适用于航空 摄影和遥感图片，也可用于x光片及云图 的判读方面。可以用pc机去做，也可用 硬件设备来实现。
0 0 100 200
0
*
0
100
200
程序：
clc; clear; I=imread('2.jpeg'); I=rgb2gray(I);%将图像转化为灰度图像 J=histeq(I);%对I进行直方图均衡化 figure(1); subplot(121),imshow(I),title('原始图像') subplot(122),imshow(J),title('直方图均衡化后的图像'); figure(2) subplot(121),imhist(I,64),title('原始的直方图'); subplot(122),imhist(J,64),title('均衡化后的直方图')
光电图像处理 2 3 4 章作业
2012-2013(2)学期《光电图像处理》课程（第2/3/4章）课堂作业任课教师：彭真明成绩构成：课堂作业（20%）+实验成绩（20%）+期末考试（60%） 授课时间：第1-12周（共48学时）第二章 《光电图像处理基础》1、给出如下的一幅4bit 的图像A 。
11144151151515121291441512130261537113428253315533154261111541471513151213615314121442641735A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦① 逐个统计各灰度级出现的频数； ② 计算该图像的熵； ③ 画出A 的直方图。
2、对第1题中给出的图像数据A ，试求： ① 沿图像x 、y 两个方向的一阶差分； ② 图像梯度（幅度值）。
注：要求写出计算公式和计算步骤，计算中可不考虑边界像素。
第三章 《数字图像的基本运算》1、简述数字图像处理中的加运算原理，并举例说明这种运算在图像处理应用中有何重要意义和作用。
2、下面是一幅8bit 灰度图像I ，试计算该图像的阴图像。
243246241251240253249240242248253247253250252252252242241253240251241248240I ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦3、请用Matlab 工具编写一段程序，实现对８位灰度图像放大两倍的处理。
放大采用双线性插值法。
并用下面的图像检验你所编写的程序的正确性。
注：请下载本章课件时下载原图Blox.bmp （解压包内）第四章 《图像增强》1、利用线性灰度变换，试写出把灰度范围 [0，30] 拉伸为[0，50]，把灰度范围 [30，60] 移动到 [50，80]，把灰度范围 [60，90] 压缩为 [80，90] 的变换方程。
（见教材p105，习题5.2）2、给定以下图像数据(,)f x y ；① 试求出用33⨯均值滤波器对该图进行平滑后的结果。
光电图像处理习题答案
光电图像处理习题答案光电图像处理习题答案光电图像处理是一门涉及光学、电子学和计算机科学的跨学科领域，它通过对光电信号的采集、处理和分析，实现对图像的获取、增强、恢复和识别等功能。
在光电图像处理的学习过程中，习题是巩固知识和提高技能的重要途径。
下面将为大家提供一些光电图像处理习题的答案，帮助大家更好地理解和掌握相关知识。
1. 图像的灰度变换是指什么？如何实现对图像的灰度变换？答：图像的灰度变换是指通过对图像的像素灰度值进行变换，改变图像的亮度和对比度等特征。
常见的灰度变换包括对数变换、幂次变换和直方图均衡化等。
对数变换可以通过以下公式实现：s = c * log(1 + r)，其中s为输出图像的像素灰度值，r为输入图像的像素灰度值，c为常数。
幂次变换可以通过以下公式实现：s = c * r^γ，其中s为输出图像的像素灰度值，r为输入图像的像素灰度值，c为常数，γ为幂次。
直方图均衡化可以通过以下步骤实现：1）计算图像的直方图；2）计算直方图的累积分布函数；3）根据累积分布函数和灰度级的映射关系，对图像进行灰度变换。
2. 什么是图像滤波？常见的图像滤波方法有哪些？答：图像滤波是指通过对图像进行卷积操作，实现对图像的平滑、增强或者去噪等目的。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的线性滤波方法，它通过对图像中的像素进行平均操作，实现图像的平滑。
具体操作是将一个滑动窗口放置在图像上的每一个像素位置，然后计算窗口中像素的平均值，将该平均值作为该位置像素的输出值。
中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过对图像中的像素进行排序，选择中间值作为输出值，实现图像的去噪。
具体操作是将一个滑动窗口放置在图像上的每一个像素位置，然后将窗口中的像素进行排序，选择中间值作为该位置像素的输出值。
高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，它通过对图像中的像素进行加权平均操作，实现图像的平滑。
具体操作是将一个滑动窗口放置在图像上的每一个像素位置，然后根据高斯函数计算窗口中像素的加权平均值，将该加权平均值作为该位置像素的输出值。
光电图像基础形态学处理
光电图像基础形态学处理这是关于《光电图像基础形态学处理》的大纲。
简介形态学处理在光电图像处理中的应用形态学处理的基本概念和原理图像腐蚀腐蚀操作的定义和步骤腐蚀操作在图像处理中的作用腐蚀操作的算法和实现图像膨胀膨胀操作的定义和步骤膨胀操作在图像处理中的作用膨胀操作的算法和实现开运算与闭运算开运算的定义和步骤开运算在图像处理中的应用开运算的算法和实现闭运算的定义和步骤闭运算在图像处理中的应用闭运算的算法和实现基本形态学处理操作的组合应用图像细化边缘检测填充孔洞实例应用光电图像中的目标检测与分割光电图像中的特征提取和形态学测量总结形态学处理的优缺点形态学处理在光电图像处理中的潜在应用参考文献引言参考文献引言形态学处理在光电图像处理中具有重要的应用背景和意义。
光电图像处理是指通过光电设备将物体的图像转化为电信号，并通过对电信号的处理来改善图像的质量或提取图像中的有用信息。
形态学处理是光电图像处理中的一种常用技术，它主要利用数学形态学的原理和方法，对图像进行形态学分析和处理。
形态学处理在光电图像处理中具有重要的应用背景和意义。
光电图像处理是指通过光电设备将物体的图像转化为电信号，并通过对电信号的处理来改善图像的质量或提取图像中的有用信息。
形态学处理是光电图像处理中的一种常用技术，它主要利用数学形态学的原理和方法，对图像进行形态学分析和处理。
形态学处理在光电图像处理中的重要性体现在以下几个方面。
首先，形态学处理可以改善图像的质量。
通过形态学处理，可以对图像中的噪声进行滤除，使图像更清晰、更易于分析。
其次，形态学处理可以提取图像中的有用信息。
通过形态学操作，可以对图像中的目标物体进行分割和提取，从而实现对图像中物体信息的提取和分析。
最后，形态学处理可以用于图像的特征提取和目标识别。
通过形态学处理，可以提取图像中的形状、纹理等特征，从而实现对图像中目标物体的识别和分类。
形态学处理在光电图像处理中有着广泛的应用背景。
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Motion illusions
This means that mike may see the standard motion illusions. Barber Pole.
Human Motion System Illusory Snakes
主要内容
图像的视觉感知 图像的获取和显示 图像的表示及简单运算 数字图像的文件格式
诺贝尔物理学奖获得者(2009)
高锟：光纤传输以用于光通信方方面
二、图像的获取与显示
3、采样与量化——数字化器
图像数字化器必须能够把一幅图像分为图像元素（像素）并确定每个像素的 位置，测量每个像素的灰度级，将连续数据量化以产生一个整数集合。数字化器 件具备以下五个部分：
(1) 采样孔： 使图像数字化器能够在整幅图像中取出独立的像素。 (2) 扫描器件： 以预定的方式在图像上移动采样孔，按照顺序一一传输像素。 (3) 光传感器： 通过采样孔采集每个像素的亮度，将光信号转换为电信号。 (4) 转换器： 将转换器的连续输出转换为正数值，数字化部件由A/D转换电路组成。 (5) 输出介质： 固态存储器，磁盘或其他的设备。
—发光强度（Radiance） —光通量（luminance） —光亮度（Brightness）
二、图像的获取与显示
不可见光谱
• • • • • Gamma-ray 和X-ray：医学和天文学 红外成像（Infrared imaging）：近、中、远、极远红外； 微波成像（Microwave imaging）； 紫外成像； THz波（太赫兹波）
二、图像的获取与显示
YCrCb彩色系统
Cr=0.713U, Cb=0.564V 主要是以高质量演播室为目的，CCIR601标准方案（1982）。
Y 0.2990 0.5870 0.5870 R 0 C 0.5000 0.4187 0.0813 G 128 r Cb 0.1687 0.3313 0.5000 B 128
THZ波辐射的特点
1. THz 波带很宽: 0.1~10THz, 而且单个THz 脉冲就包含非 常宽的带宽。 2. THz波频率很高, 是微波的1000 倍以上, 所以空间分辨率 很高. 3. 由于THz 通常由相干电流驱动的偶极子振荡或由相干的 激光脉冲通过非线性光学参量、差频过程产生。因此, THz 波具有很高的时间和空间相干性。 4. THz 波能量低，当频率恰好为1THz 时, 光子能量只有大 约4meV, 因此它不会对被检测的生物组织产生有害的电 离, 在医学成像方面有很好的应用前景。 5. 穿透性强，除了金属和水对THz 有较强吸收, THz 对其 他物质都有很好的穿透性, 因此, THz 波在安全检查, 反 恐领域的应用前景被人们普遍看好。
RGB色度空间可以比较准确的描述图像的亮度特性。 但是，RGB在数值和技术实现上有一些不利的特点，不 利于物理记录和传输。 为了便于计算，数字图像处理中，彩色图像的定量描 述一般采用RGB/IHS。
二、图像的获取与显示
RGB-IHS变换法
G
对任何3个[0,1]范围内的R、G、B 值都可以用下面的公式转换到对应 IHS模型中的I、H、S分量：
注：国际无线电咨询委员会（International Radio Consultative Committee，CCIR）
二、图像的获取与显示
6. 彩色图像分类
黑白图像： 图像只有明暗程度的变化而没有色彩的变化，最简单的是二值图象， 只有两种灰度，如（0 or 1）或（0 or 255）。 伪彩色图像： 是指经过伪彩色处理而形成的彩色图象。其像素值是所谓的索引值， 是按照灰度值进行彩色指定的结果，其色彩并不一定忠实于外界景物的 真实色彩。 假彩色图像： 是指遥感多波段图象合成的彩色图象。 真彩色图像： 是忠实于外界景色的色彩的图象，其像素一般是颜色的真实值。
4. CCD与CMOS图像传感器
图像传感器 (image Sensor) CCD
电荷耦合器件（Charge Couple Device）
特点： 灵敏度高，噪音小，信噪比大。但是生产工艺复杂、
成本高、功耗高。
带状传感器成像
线阵CCD
阵列传感器成像
面阵CCD
能在x、y两个方向都能实现电子自扫 描，可以得二维图像。
二、图像的获取与显示
二、图像的获取与显示
二、图像的获取与显示
(3) 亮度方程：
L=0.222R+0.707G+0.071B
L=0.299R+0.587G+0.114B
(PAL 制式)
(NTSC制式)
二、图像的获取与显示
RGB和CMY（ Cyan青\Magenta紫\Yellow 黄）色彩系统
传输彩色信号，必须传输RGB三路信号，是不经济的。 因此，通常将RGB分离成亮度和色差（U,V）信号。因为亮度 信号对人的感觉更重要，可用同一通道而把色差信号亚采样 合在一路信号中传输，U=R-Y，V=B-Y。
二、图像的获取与显示
YIQ（NTSC）色彩系统
Y-亮度, I，Q-色调（颜色和饱和度）UV分量旋转 33°后的结果。
红外热成像
钢 包 检 测
热 风 炉 检 测
核磁共振(MRI)成像
X-RAY成像
Gamma-rays成像
二、图像的获取与显示
2、图想获取与采集
（1）单个传感器
主要参数：
采样尺寸 图像尺寸 物理参数 灰度级别
（2）数字化器组成
人工光源 光传感器 扫描装置
二、图像的获取与显示
LHS/IHS/HIS RGB
二、图像的获取与显示
颜色的表观特征：
明度（Luminance）：颜色明亮的程度；一幅灰 度图像只有明度特征，而彩色图像还具有色调和 饱和度两个色度特征； 色调（Hue）：反映颜色的类别 饱和度（Saturation）：表示颜色接近光谱色的 程度。任何一种颜色都可以看着是某种光谱色与 白色混合的结果，光谱色所占的比例越大，颜色 接近光谱色的程度就越高，颜色的饱和度就愈高。 饱和度高，颜色就深而艳。
注: CRT(Cathode Ray Tube,阴极射线管)
二、图像的获取与显示
常见电视制式主要参数对比
制式 参数 总扫描行数 行频（Ｈz） 隔行扫描 场频（Ｈz） 帧频（Ｈz） NTSC（美国） 1952年 制定 525 15750 2/1 60（59.94） 30 PAL（西德） 1962年 制定 625 15625 2/1 50 25
的信息是通过人眼（视觉系统）获取的。
一、图像的视觉感知
1、人眼结构
(角膜) (虹膜)
（晶状体）
（视网膜） (巩膜) （玻璃体）
(脉络膜)
一、图像的视觉感知
2、人眼视觉感知
一、图像的视觉感知
2、人眼视觉感知
①神经节细胞 ②感光细胞 ③杆状细胞 ④锥状细胞 ①双极细胞 ②锥状细胞 ③杆状细胞
一、图像的视觉感知
椎状细胞(cones): ~600-700万个，感知色彩信息; 杆状细胞(rods):~7500-1500万个，提取亮度信息。
一、图像的视觉感知
cones
rods
一、图像的视觉感知
3、人眼的视觉特性与错觉
视觉的空间特性
人眼的空间分辨能力为1’(1/60度)；灰度分辨能力大 约64级。
视觉的时间特性 活动图像的帧频至少是15帧/s的时候，人眼才有图 像连贯的感觉。
00
2400
IHS柱形空间
二、图像的获取与显示
YUV（PAL）彩色系统
1.140 Y R 1 0.00 G 1 0.395 0.581 U 0.001 B 1 2.032 V
Y 0.299 0.587 0.114 R U 0.148 0.289 0.437 G V 0.615 0.515 0.100 B
1 I ( R G B) 3
SI 3 [min( R, G, B)] ( R G B)
B
1200
R
I
( R G ) R B) / 2 H arccos 1/ 2 2 ( R G ) ( R B)(G B)
THz射线（太赫兹射线）是从上个世纪80年代中后期，才被正式命名的， 在此以前科学家们将统称为远红外射线。太赫兹波是指频率在0.1THz 到10THz范围的电磁波，波长约0.03~3mm范围，介于微波与红外之间。
THZ波
宏观电子学向微观 光子学过渡阶段
频率：0.1THZ--10THZ(3mm-0.03mm)
二、图像的获取与显示
1、光与电磁波谱（Electromagnetic Spectrum）
可见光：0.38~0.75um；红外线：0.75~1000um (>10个倍频)
二、图像的获取与显示
可见光谱：
可见波段：0.38-0.75um； 子波段: 紫、蓝、绿、黄、橘黄、红色； 物体颜色：物体反射光的性质决定； 彩色光源质量：
行同步宽度(um)
行消隐宽度(um) 高宽比
4.7+-0.1
10.9+-0.2 4/3
4.7+-0.2
12+-0.3 4/3
二、图像的获取与显示
6、图像的颜色与彩色系统 (1) 颜色的三种表观特征
明度(Luminance) 色调(Hue) 饱和度(Saturation)：
(2) 颜色的定量描述：