数字图像处理 第二章 第二节

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2-第2章-图像处理基础(第二版)课件

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1,0)
f (M 1,1)
f (0, N 1)
f (1, N 1)
f (M 1, N 1)
(2.7)
二、数字图像的表示
其中:
每个(x,y)对应数字图像中的一个基本单元,称
其为图像元素(picture element),简称为像素
(pixel);且一般取M、N和灰度级L为2的整次幂,
即:
M=2m
在景物大小不变的情况下,采样的空间分辨率 越高,获得的图像阵列M×N就越大;反之,采样的 空间分辨率越低,获得的图像阵列M×N就越小。
在空间分辨率不变的情况下,图像阵列M×N越 大,图像的尺寸就越大;反之,图像阵列M×N越小, 图像的尺寸就越小。
一、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。
对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像),
f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l,且:
l=f(x,y)
(2.5)
这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰
度图像。
由式(2.4),显然有:
Lmin≤l≤Lmxa
(2.6)
区间[Lmn的值为0,Lmax=L-1。这样
1 0 0 I 0 0 1
1 1 0
注意:黑白图像一定是2值图像,但2值图像不一定 是0-黑和1-白两种值。
二、数字图像的表示
4、不同类别数字图像的表示
2)灰度图像(式(2.11) 中当k=8时) 是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰 度级的值,没有彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180
◆人眼对从亮突变到暗环境的适应能力称为暗适应性。 ◆人眼对亮度变化跟踪滞后的性质称为视觉惰性(或短

七年级下册第二章第二节编辑图像

七年级下册第二章第二节编辑图像

七年级下册第二章第二节编辑图像主备课人;侯风刚教学目标:1、学会对图像进行裁剪,更好地突出主题。

2、淡化、去除图像中的干扰像素,改善图像的质量。

3、学会调整图像的对比度、亮度、色彩等,提高主题的表现力。

教学重点:1、、淡化、去除图像中的干扰像素,改善图像的质量。

2、学会调整图像的对比度、亮度、色彩等,提高主题的表现力。

教学准备:1、同学们要上网搜索一定数量的图片。

2、预习本节课的内容,做到先实践后理论。

3、装好多媒体网络教室系统。

教学过程:导入新课:教师让学生先来浏览下面几幅图片:学生:您知道上面几幅图片的内容吗?请你仔细观察!教师:评价学生的回答,导入新课。

上面几幅图片是人类探索月球时拍摄的相片,但是由于当时的技术和环境条件的限制,许多相片拍摄的不清楚。

今天你所看到的相片,都是人们后来利用计算机技术进行加工和处理后的照片。

今天,数字图像处理已经成为非常热门的技术之一,数码相机、数字写真等已经大大改变了人们的生活方式。

让我们一起来学习图像的编辑与处理吧!一、讲授新课(一)在日常的生活中,我们所获取的图像有时存在着这样或那样的缺陷,影响了视觉效果,因此对图像进行合理的编辑处理是非常有必要的。

下面我们来学习第一部分内容:图像的裁剪。

学生:首先来看一张图片,请你指出这张照片的缺陷在哪里?讨论并回答:教师:评价学生的回答,并进行总结:所拍摄图片的人物背景比较杂乱,主题不够鲜明。

那么如何来处理这张图片呢?演示:1、先选取图象中需要保留的区域2、对选中区域裁切,执行“图像裁切”命令。

4、保存图像(执行“文件存储为”菜单项,换名保存)。

学生;根据教师的讲解反复的练习几遍。

教师:继续讲解photoshop的套索工具的的方式:标准套索、多边形套索、磁性套索。

学生:可以一边听,一边练习。

重点练习三种套索工具的使用方法。

教师:演示1、标准套索2、多边形套索3、磁性套索学生:根据教师的讲解继续练习,比较这三种套索方式的异同。

数字图像处理第二章

数字图像处理第二章

数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、 灰度图像和彩色图像。
黑白图像
图像的每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡, 故又称为二值图像。二值图像的像素值为0或1。
例如
1 0 0 I = 0 0 1 1 1 0
灰度图像
灰度图像是指灰度级数大于2的图像。但它不包 含彩色信息。 0 150 200 I = 120 50 180 250 220 100
目的:
1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式,了解图像的特 征; 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、 图像数据结构与特征
2.2 成象模型
3-D客观场景到2-D 成像平面的中心投影。 物方点空间坐标与对应 的像方点坐标满足几何 几何 透视变换关系( 透视变换关系(共线条 件)。 f(x,y)---理想成像面坐标点(x,y) 的亮度 i(x,y)---照度分量 r(x,y)---反射分量,则 f(x,y)=i(x,y)×r(x,y) 其中 :0< i(x,y)< ∞ , 0 <r(x,y)<1
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。
彩色图像
彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图 像,其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。
255 240 240 R = 255 0 80 255 0 0
0 160 80 G = 255 255 160 0 255 0

数字图像处理技术与应用课件 第2章

数字图像处理技术与应用课件  第2章

2011-9-25
2.3.1 分辨率
2.屏幕分辨率 2.屏幕分辨率 显示器上每单位长度显示的像素或点的数量称为屏幕分 辨率。通常也是以每英寸数(dpi)来表示。屏幕分辨率取决 于显示器的大小及其像素设置,屏幕分辨率由计算机的显示 卡决定,标准的VGA显示卡的分辨率是640×480点(像素), 即水平方向640点(像素),垂直方向480点(像素)。现在 高性能的显示卡已经能够支持1280×1024像素以上的高分辨 率。
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2.3.1 分辨率
3.打印机分辨率 打印机分辨率 打印机分辨率又称为输出分辨率,是指打印机输出图像 时每英寸的点数(dpi)。打印机分辨率决定了输出图像的质量, 打印机分辨率越高,可以减少打印的锯齿边缘,在灰度的半 色调表现上也会较为平滑。打印机的分辨率可达300dpi,甚 300dpi 至720dpi,此时需用特殊纸张;而较老机型的激光打印机分 辨率通常在300~360dpi之间。由于超微细碳粉技术的成熟, 新的激光打印机的分辨率可达600~1200dpi,作为专业排版 输出已经绰绰有余。色彩鲜艳,景物清晰的数码照片就是很 好的应用实例。
2011-9-25
2.1.1 数字化的过程
4. 图像数字化设备 将模拟图像数字化成为数字图像,需要某种图像数字 化设备。常见的数字化设备有数码相机、扫描仪、数字化 仪等。 图像数字化设备由如下几种模块组成:
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2.1.1 数字化的过程
(1)采样孔:使数字化设备能够单独地观测特定的图 像元素而不受图像其他部分的影响。 (2)扫描机构:使采样孔能够按照预先确定的方式在 图像上移动,从而按照顺序观测到每一个像素。 (3)光传感器:通过采样检测图像的每一像素的亮 度,通常采用CCD阵列。 (4)量化器:将传感器输出的连续量转化为整数值。 典型的量化器是A/D转换电路,它产生一个与输 入电压或电流成比例的数值。 (5)输出存储装置:将量化器产生的灰度值按适当格 式存储起来,以用于计算机后续处理。

数字图像处理第二章课后习题及中文版解答

数字图像处理第二章课后习题及中文版解答

数字图像处理第⼆章课后习题及中⽂版解答数字图像处理(冈萨雷斯版,第⼆版)课后习题及解答(部分)Ch 22.1使⽤2.1节提供的背景信息,并采⽤纯⼏何⽅法,如果纸上的打印点离眼睛0.2m 远,估计眼睛能辨别的最⼩打印点的直径。

为了简明起见,假定当在黄斑处的像点变得远⽐视⽹膜区域的接收器(锥状体)直径⼩的时候,视觉系统已经不能检测到该点。

进⼀步假定黄斑可⽤1.5mm × 1.5mm 的⽅阵模型化,并且杆状体和锥状体间的空间在该阵列上的均匀分布。

解:对应点的视⽹膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所⽰的相似三⾓形⼏何关系得到,即()()220.20.014d x = 解得x =0.07d 。

根据2.1节内容,我们知道:如果把黄斑想象为⼀个有337000个成像单元的正⽅形传感器阵列,它转换成⼀个⼤⼩580×580成像单元的阵列。

假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm 的⼀条线上有580个成像单元和579个成像单元间隔。

则每个成像单元和成像单元间隔的⼤⼩为s =[(1.5 mm)/1159]=1.3×10-6 m 。

如果在黄斑上的成像点的⼤⼩是⼩于⼀个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。

换句话说,眼睛不能检测到以下直径的点:x =0.07d<1.3×10-6m ,即d <18.6×10-6 m 。

下图附带解释:因为眼睛对近处的物体聚焦时,肌⾁会使晶状体变得较厚,折射能⼒也相对提⾼,此时物体离眼睛距离0.2 m ,相对较近。

⽽当晶状体的折射能⼒由最⼩变到最⼤时,晶状体的聚焦中⼼与视⽹膜的距离由17 mm 缩⼩到14 mm ,所以此图中选取14mm(原书图2.3选取的是17 mm)。

图题2.12.2 当在⽩天进⼊⼀个⿊暗的剧场时,在能看清并找到空座位时要⽤⼀段时间适应,2.1节(视觉感知要素)描述的视觉过程在这种情况下起什么作⽤?解:根据⼈眼的亮度适应性,1)由于户外与剧场亮度差异很⼤,因此当⼈进⼊⼀个⿊暗的剧场时,⽆法适应如此⼤的亮度差异,在剧场中什么也看不见;2)⼈眼不断调节亮度适应范围,逐渐的将视觉亮度中⼼调整到剧场的亮度范围,因此⼜可以看见、分清场景中的物体了。

(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档

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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)。

数字图像处理第二章课件ppt课件

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f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接:
p
8邻接: p
m邻接(混合邻接):邻点q与当前像素(点)p存在4邻接前景邻点;

q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订,它消除了应用8邻接可能引起的模糊性 ,如图2.26b(4或8邻接共存)。

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第精
二选版

第一节 图象运算



• 2.1.1 算术运算

– 加法、减法
处 理
– 乘法、除法

• 2.1.2 逻辑运算

– 求反

– 异或、或

–与

3
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:算术运算


处 理
• 加法运算的定义

C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)

• 主要应用举例

原图

求反画图
求反恢复原图




19
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章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:逻辑运算


处 • 异或运算的定义
理 基
g(x,y) = f(x,y) h(x,y)
础 • 主要应用举例

– 获得相交子图象

– 绘制区别于背景的、可恢复的图形



20
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:逻辑运算
变处 用齐次矩阵表示:
换理

a(x,y)
-1 0 0 x

b(x,y)
= 010 y

1
001 1


31
ppt
精第 选版二

2.2.1 几何变换: 基本变换


y
空图 域象 变处 换理





0,0
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2.3.2
成像模型
成像模型: 成像模型: 图象:二维亮度函数f(x,y) 表示图象在空间坐标点(x,y) f(x,y), 图象:二维亮度函数f(x,y),表示图象在空间坐标点(x,y) 位置的亮度,也称为灰度 位置的亮度,也称为灰度
f ( x, y ) = i ( x, y ) r ( x, y ) 0 < i ( x, y ) < ∞ 0 < r ( x, y ) < 1 入射到可见场景上光的量,由光源决定值 反射系数,表示反射量在(全吸收)和1 0 (全反射)之间, 由场景中的目标特性决定 间隔[Lmin , Lmax ]为灰度值范围
光通量:衡量光对视觉的刺激强度, 光通量:衡量光对视觉的刺激强度,即人眼感受的光辐射功率 对可见光源, 对可见光源,总光通量
Φ=∫
78W ) = 680∫
780
380
p (λ )V (λ )dλ (lm流明)
p (λ ) 辐射功率
V (λ ) =
p (555) 相对视敏函数 p (λ )
(1) 视觉适应性 几秒钟): ):锥状细胞工作 黑——亮(快,几秒钟):锥状细胞工作 亮 亮——暗(慢:30min): 杆状细胞工作 暗 ): (2) 视觉惰性:人眼对突变的亮度改变进行跟踪的滞后性质 视觉惰性: A 突变亮度刺激相,感觉亮度>>实际亮度 突变亮度刺激相,感觉亮度 实际亮度 B 人眼的记忆性
简化模型: 简化模型: 低通——对数 对数——高通 低通 对数 高通
f1
h1(x) G(x) H1(w)
log
h(n) H2(w)
f3
图像采集装置对光强度的响应是线性的。 图像采集装置对光强度的响应是线性的。 对光强度的响应是线性的 线性采集装置相对亮度差的分辨率 相对亮度差的分辨率: 线性采集装置相对亮度差的分辨率: E g rlinear = = , E : 场景的发射强度, E g
1、点光源和扩展光源(面光源) 点光源和扩展光源(面光源)
点光源:当光源的线度足够小,或者距离观察者足够远, 点光源:当光源的线度足够小,或者距离观察者足够远, 以至于眼睛无法分辩其形状时, 以至于眼睛无法分辩其形状时,可称为点光源 立体角:是从一点(称为立体角的顶点)出发通过一条闭 立体角:是从一点(称为立体角的顶点) 合曲线上所有点的射线围成的空间部分, 合曲线上所有点的射线围成的空间部分,所以立体角表示 由顶点看闭合曲线时的视觉 扩展光源(面光源):实际中的光源总有一定的发光面积, ):实际中的光源总有一定的发光面积 扩展光源(面光源):实际中的光源总有一定的发光面积,
2.3.1
光度学
2.3
光度学和亮度视觉
光度学: 光度学:研究光的强弱的学科 辐射度量学: 辐射度量学:研究各种电磁辐射强弱的学科 光就是一种电磁辐射。 光就是一种电磁辐射。 可见光:波长380nm(紫光 ~780nm(红光),即太阳辐射的电磁波范围 紫光)~ ),即太阳辐射的电磁波范围 可见光:波长 紫光 (红光),
(2)韦伯率 若小白块亮度
I0
刚好能分辨出与周围亮度
的差,则它们满足: I1 的差,则它们满足:
I | I1 I 0 | = = const I0 I0

韦伯率
为刚能分辨的亮度差, I 为刚能分辨的亮度差,
I 0 = I I1 = I + I
f / f = const = 0.02
其中
即在亮度0—1能分辨 个级的亮度 能分辨50个级的亮度 即在亮度 能分辨
一、亮度适应 视觉系统能适应的总体亮度范围是很大的, 视觉系统能适应的总体亮度范围是很大的,从暗视觉门限到眩 目极限之间的范围达10 目极限之间的范围达1010量级 亮度适应级:在一定条件下,一个视觉系统当前的敏感度 亮度适应级:在一定条件下, 人的视觉系统在同一时刻所能区分亮度的具体范围比总的适应 人的视觉系统在同一时刻所能区分亮度的具体范围比总的适应 人的视觉系统在同一时刻所能区分亮度的具体范围比 范围要小得多. 范围要小得多. 人眼在某一时刻所能感受到的具体范围(主观亮度范围)是以 人眼在某一时刻所能感受到的具体范围(主观亮度范围) 人眼在某一时刻所能感受到的具体范围 适应级为中心的一个小范围. 适应级为中心的一个小范围. 一般10--20个亮度级,在低照度下,亮度区分能力较差,背 一般10--20个亮度级,在低照度下,亮度区分能力较差, 一般10--20个亮度级 景亮度增加时会提高,最优得明视条件下可分出几十个亮度级. 景亮度增加时会提高,最优得明视条件下可分出几十个亮度级. 可分出几十个亮度级 当眼睛遍历图像时,平均的背景变化会导致在各个适应级上的 当眼睛遍历图像时, 当眼睛遍历图像时 不同的增量变化, 不同的增量变化,使眼睛有能力区分数量要多得多得总亮度级
(2) 马赫带效应:强烈的边缘效应 马赫带效应:
灰度
L
亮度
B
说明; 说明; 物体亮度与它周围亮度间的相互作用,人眼感觉到强烈的边 物体亮度与它周围亮度间的相互作用,人眼感觉到强烈的边 缘效应:每条灰度均匀,而感觉到所有窄条右边比左边亮, 缘效应:每条灰度均匀,而感觉到所有窄条右边比左边亮,即 亮度较低一侧更暗,较高一侧更亮。斜坡变化的灰度有两条暗, 亮度较低一侧更暗,较高一侧更亮。斜坡变化的灰度有两条暗, 亮条存在。 亮条存在。 人眼有趋向于过高和过低估计不同亮度区域边界的现象。 人眼有趋向于过高和过低估计不同亮度区域边界的现象。在 过高和过低估计不同亮度区域边界的现象 图象亮度改变的边界处,有增强作用。 接受突变阶跃 图象亮度改变的边界处,有增强作用。人眼不能 接受突变阶跃 相应。 相应。 人眼感觉亮度不是强度的简单函数。 人眼感觉亮度不是强度的简单函数。人眼感觉到的主观亮度 并不是物体所受照度的简单比例函数。 并不是物体所受照度的简单比例函数。 背景的存在影响到跳变亮度的宏观感觉, 背景的存在影响到跳变亮度的宏观感觉,即主观感觉亮度 B 等于客观跳变亮度 L 经冲击响应 h(n) 的结果
人眼视觉系统数学模型: 人眼视觉系统数学模型:
光像 光学系统H1 低通 B h(n) 横向抑制 Luminous f(x,y) G(x) C(x,y) 对比度 h(n) Brightness B(x,y) h2(x) f2 I(x,y,λ) 光强分布 f(x,y) V(λ) 静止黑白模型 Cone响应: G(x) C(x,y) contrast
方便: 方便: 重现影像无需等于实际影像的亮度, 重现影像无需等于实际影像的亮度,只需保持最大亮度 / 最 小亮度= 常数) 小亮度=C(常数) 人眼不能辨别的亮度差别在复现时没有必要复制出来 只需复现影像与实际影像具有相同的对比度和亮度层次( 只需复现影像与实际影像具有相同的对比度和亮度层次(灰度 级别),就给人以真实感觉 级别),就给人以真实感觉 ),
I0
I1
韦伯率小:较好的亮度区分能力,可区分强度的小变化 韦伯率小:较好的亮度区分能力, 韦伯率大:较差的亮度区分能力,只可区分强度的大变化(低照度下) 韦伯率大:较差的亮度区分能力,只可区分强度的大变化(低照度下) 在较宽的亮度范围内, 在较宽的亮度范围内,人类视觉系统对相对亮度差的分辨率约为所感受的 具体范围的2%。 具体范围的 。 在一定的波长下,对亮度的分辨率可达到最优。 在一定的波长下,对亮度的分辨率可达到最优。
象亮度: 象亮度:与光源上每个面元发出的总光通量有多少进入观察器有关
n L = k L L' : 是像 亮度 L : 物亮 , 度, n ‘ n 和n:分别是 像方空间 和物方空 间的折射 率,k: 投射率
' ' ‘ n=n, 忽略光 的损失 =1 k ,则像亮 度= 物亮度,
2
与物象 的相对位 置和成像 系统的放 大率无关 。
发光强度(光强):点光源在单位立体角内发出的光通量 发光强度(光强):点光源在单位立体角内发出的光通量 ):
dΦ I= d
点光源Q
cd (坎德拉)
d
r
2、亮度和照度
亮度: 方向上的单位投影面积在单位立体角内发出的光通量 方向上的单位投影面积在单位立体角内发出的光通量, 亮度:在r方向上的单位投影面积在单位立体角内发出的光通量, (面光源)单位面积在法线方向的发光强度,描述发光表面的明亮 面光源)单位面积在法线方向的发光强度, 程度,即观察到的物体表面的亮度 程度,
象照度:决定了使成像物(底片)感光的总光通量。 象照度:决定了使成像物(底片)感光的总光通量。 当光点距离光轴很近时, 当光点距离光轴很近时,有:
2 kπLu0 E= V2
k : 透射率 u0 : 入射孔径角 L : 物亮度 V:横向放大率 , , ,
像距远大于焦距时,像照度与横向放大率平方成反比, 像距远大于焦距时,像照度与横向放大率平方成反比,如投影仪会使像在放 大的同时变暗 物距远大于焦距时,像照度基本保持不变, 物距远大于焦距时,像照度基本保持不变,如用相机拍摄远近不同的目标时
实际亮度
感觉亮度
二、主观亮度影响 从一个物体表面感受到的主观亮度受到该表面与周围环境亮 度之间相对关系得影响,可以说是与背景相关的函数。 度之间相对关系得影响,可以说是与背景相关的函数 说是与背景相关的函数。
(1) 同时对比度:相同亮度的物体处于不同亮度的背景中,人眼的主观 ) 同时对比度:相同亮度的物体处于不同亮度的背景中, 感觉亮度不同。 感觉亮度不同。 说明:人眼的感觉亮度并不仅仅依赖于物体的强度, 说明:人眼的感觉亮度并不仅仅依赖于物体的强度,即人眼感觉亮度不是 强度的简单函数。 强度的简单函数。
三、亮度变化的感知 主观亮度(感觉亮度):人眼视觉系统感知的亮度 ):人眼视觉系统感知的亮度 主观亮度(感觉亮度): 主观亮度与客观亮度( 不是线性的, 主观亮度与客观亮度(物体本身亮度 )不是线性的,是成 对数关系。 对数关系。 G
感觉亮度
G = k log B + k0
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