第二讲+数字图像处理中的一些基本概念
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红+绿=黄 红+蓝=紫（品红） 蓝+绿=青 红+绿+蓝=白
减色法原理
减色法：利用白光减去补色获得彩色的方法。其基色 是黄、青、品红（或紫）
马赫带
马赫带效应是指有一定反差的图像临界部位在视 觉上给人以特别白或特别黑的感觉。
马赫带上的亮度过冲是不同空间频率产生不同视 觉响应的结果。视觉系统对空间高频和空间低频 的敏感性较差，对空间中频具有较高的敏感性， 因而在亮度突变处亮度过冲现象，人眼感受到的 是对比度的增强，这种现象有助于增强对图像轮 廓的识别能力。
一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用 G表示。
灰度级数
灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数 据的实际层次越多视觉效果就越好。
一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰 度值所需的比特位数。
若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级， 灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用 8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常 称8 bit 量化。
光源的光谱成分对物体颜色的影响
有色光照射到消色物体时，物体反射色与入射光颜色相同，两种以上有色 光同时照射到消色物体上，呈加色法效应
有色光照射到有色物体时，物体的颜色呈减色法效应
加色法原理
加色法原理是利用三基色色光相加获得彩色的方 法。基色是红、绿、蓝；不同比例的三基色光相 加合成其他彩色
景物的形成
光线经过眼球到达视网膜，形成电脉冲，传导 到视神经中枢，不同位置的光敏细胞可产生与 接受光线强弱成比例的电脉冲，便在大脑中形 成景物的感觉。
人眼的视觉亮度范围
视觉亮度范围是指人眼能够感知的亮度范围。人 眼能够感知的亮度范围是非常宽的。从百分之几 cd/m2到几百万cd/m2；
人眼适应了某一平均亮度的环境后，人眼所能感 受的亮度范围要小得多。当平均亮度适中，能分 辨的亮度上下限之比可为1000:1，当平均亮度较 低时，该比值约只有10:1。
人类的视觉模型
三种锥状感光细胞对不同光波的感光灵敏度
人眼对亮度的适应能力
人眼是具有视觉适应性的
亮适应性：人从黑暗处到明亮处的视觉行为过程 暗适应性：人从明亮处到黑暗处的视觉行为过程
感光灵敏度：杆状细胞与锥状细胞不同 锥状细胞：明视觉 杆状细胞：暗视觉
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
物体颜色
物体的色是人的视觉器官受光后在大脑的一种反映
物体的色取决于物体对各种光线的吸收、反射和透视 能力，分为有色物体和消色物体
消色物体指黑色、白色、灰色物体，对照明光线具有非选择性吸收能力， 根据入射光的反射率的大小区分为不同的颜色
>75% 10%<r<75% r<10%
有色物体对照明光线具有选择性吸收的能力，入射光中的色 光不是等量的被吸收，入射光被反射或透射后，改变了光谱 成分和亮度，所以物体呈现不同的颜色
不同形状的采样孔径
采样方式:有缝、无缝和重迭
有缝
无缝
重迭
Nyquist定理
在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频 率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的 数字信号完整地保留了原始信号中的信息。
量化
采样后得到的空间上离散的像素，灰度是连续的，还 不能用计算机进行处理。需将像素灰度转换成离散的 整数值，即量化。量化后得到的表示像素明暗程度的 整数称为像素的灰度级或灰度值或灰度。
图像数字化方式与图像质量的关系
图像数字化方式一般采用均匀采样、均匀量化方式。
一般说，采样间隔越大，图像像素数越少，空间分辨 率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效 应；采样间隔越小，图像像素数越多，空间分辨率高， 图像质量好，数据量大。量化等级多，图像层次丰富， 灰度分辨率高，图像质量好，数据量大；量化等级少， 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，数据量小。
图像数字化
图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的 数字图像的过程
两个步骤
把模拟图像分割成同样形状的小单元，进行空间离散化 处理叫采样
以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该 单元的亮度值，为亮度值的离散化处理，量化
模拟图像
数字图像
正方形点阵
采样
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的 参数。
人眼分辨不同颜色的能力
色觉，能辨别不同的颜色。
视神经对不同波长光的感受特性是不同的 人眼能感受的光谱范围由400nm到760nm。
色觉有三种性质：色调（色别）、亮度、饱和 度
色调：不同的色 亮度：色彩的明暗、深浅程度 色彩度（饱和度）色彩的纯度，以阳光的光谱色为
标准，越接近光谱色，色彩饱和度越高
马赫带效应示意图
2.3 图像数字化
数字图像的生成
将模拟图像数字化成数字图像
数字化仪是将图像（胶片或像片）和图形（包括各 种地图）的连续模拟量转换为离散的数字量的装置）
应用各种光电转换设备获取数字图像
数码相机等设备，具有光敏感器件和模数转换装 置
应用二维离散数学函数生成数字图像
矩阵表示数字图像
数字图像处理中的一些基本概念
本讲提要
1、人眼视觉原理：介绍景物形成原理以及观 察图像时的一些客观现象。
2、图像数字化：如何从模拟图像获得数字图 像，以及数字图像的表达方式
3、图像灰度直方图：介绍图像灰度直方图计 算方法及作用
4、数字图像处理中的比较通用的算法形式和 一些基本概念
5、图像文件的组织方式 6、图像特征与噪声
1 人眼的视觉原理
人类的视觉模型
锥状细胞：负责彩色视觉
有三种类型：红色、绿色、 蓝色感光细胞
可感受6~7百万种颜色 数量：约6~7百万
一根视神经连接一个锥状细 胞
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
人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化， 有Δs=k’*ΔB/B，经积分有s=k’lnB+k0
k’为常数，表明亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系
人眼的分辨率
人眼的分辨率是指人眼在一定距离上能区 分开相邻两点的能力。可用能区分开的最 小视角的倒数来描述。
人眼的分辨率还与环境照度、被观测对象 的相对对比源自文库有关
减色法原理
减色法：利用白光减去补色获得彩色的方法。其基色 是黄、青、品红（或紫）
马赫带
马赫带效应是指有一定反差的图像临界部位在视 觉上给人以特别白或特别黑的感觉。
马赫带上的亮度过冲是不同空间频率产生不同视 觉响应的结果。视觉系统对空间高频和空间低频 的敏感性较差，对空间中频具有较高的敏感性， 因而在亮度突变处亮度过冲现象，人眼感受到的 是对比度的增强，这种现象有助于增强对图像轮 廓的识别能力。
一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用 G表示。
灰度级数
灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数 据的实际层次越多视觉效果就越好。
一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰 度值所需的比特位数。
若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级， 灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用 8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常 称8 bit 量化。
光源的光谱成分对物体颜色的影响
有色光照射到消色物体时，物体反射色与入射光颜色相同，两种以上有色 光同时照射到消色物体上，呈加色法效应
有色光照射到有色物体时，物体的颜色呈减色法效应
加色法原理
加色法原理是利用三基色色光相加获得彩色的方 法。基色是红、绿、蓝；不同比例的三基色光相 加合成其他彩色
景物的形成
光线经过眼球到达视网膜，形成电脉冲，传导 到视神经中枢，不同位置的光敏细胞可产生与 接受光线强弱成比例的电脉冲，便在大脑中形 成景物的感觉。
人眼的视觉亮度范围
视觉亮度范围是指人眼能够感知的亮度范围。人 眼能够感知的亮度范围是非常宽的。从百分之几 cd/m2到几百万cd/m2；
人眼适应了某一平均亮度的环境后，人眼所能感 受的亮度范围要小得多。当平均亮度适中，能分 辨的亮度上下限之比可为1000:1，当平均亮度较 低时，该比值约只有10:1。
人类的视觉模型
三种锥状感光细胞对不同光波的感光灵敏度
人眼对亮度的适应能力
人眼是具有视觉适应性的
亮适应性：人从黑暗处到明亮处的视觉行为过程 暗适应性：人从明亮处到黑暗处的视觉行为过程
感光灵敏度：杆状细胞与锥状细胞不同 锥状细胞：明视觉 杆状细胞：暗视觉
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
物体颜色
物体的色是人的视觉器官受光后在大脑的一种反映
物体的色取决于物体对各种光线的吸收、反射和透视 能力，分为有色物体和消色物体
消色物体指黑色、白色、灰色物体，对照明光线具有非选择性吸收能力， 根据入射光的反射率的大小区分为不同的颜色
>75% 10%<r<75% r<10%
有色物体对照明光线具有选择性吸收的能力，入射光中的色 光不是等量的被吸收，入射光被反射或透射后，改变了光谱 成分和亮度，所以物体呈现不同的颜色
不同形状的采样孔径
采样方式:有缝、无缝和重迭
有缝
无缝
重迭
Nyquist定理
在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频 率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的 数字信号完整地保留了原始信号中的信息。
量化
采样后得到的空间上离散的像素，灰度是连续的，还 不能用计算机进行处理。需将像素灰度转换成离散的 整数值，即量化。量化后得到的表示像素明暗程度的 整数称为像素的灰度级或灰度值或灰度。
图像数字化方式与图像质量的关系
图像数字化方式一般采用均匀采样、均匀量化方式。
一般说，采样间隔越大，图像像素数越少，空间分辨 率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效 应；采样间隔越小，图像像素数越多，空间分辨率高， 图像质量好，数据量大。量化等级多，图像层次丰富， 灰度分辨率高，图像质量好，数据量大；量化等级少， 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，数据量小。
图像数字化
图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的 数字图像的过程
两个步骤
把模拟图像分割成同样形状的小单元，进行空间离散化 处理叫采样
以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该 单元的亮度值，为亮度值的离散化处理，量化
模拟图像
数字图像
正方形点阵
采样
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的 参数。
人眼分辨不同颜色的能力
色觉，能辨别不同的颜色。
视神经对不同波长光的感受特性是不同的 人眼能感受的光谱范围由400nm到760nm。
色觉有三种性质：色调（色别）、亮度、饱和 度
色调：不同的色 亮度：色彩的明暗、深浅程度 色彩度（饱和度）色彩的纯度，以阳光的光谱色为
标准，越接近光谱色，色彩饱和度越高
马赫带效应示意图
2.3 图像数字化
数字图像的生成
将模拟图像数字化成数字图像
数字化仪是将图像（胶片或像片）和图形（包括各 种地图）的连续模拟量转换为离散的数字量的装置）
应用各种光电转换设备获取数字图像
数码相机等设备，具有光敏感器件和模数转换装 置
应用二维离散数学函数生成数字图像
矩阵表示数字图像
数字图像处理中的一些基本概念
本讲提要
1、人眼视觉原理：介绍景物形成原理以及观 察图像时的一些客观现象。
2、图像数字化：如何从模拟图像获得数字图 像，以及数字图像的表达方式
3、图像灰度直方图：介绍图像灰度直方图计 算方法及作用
4、数字图像处理中的比较通用的算法形式和 一些基本概念
5、图像文件的组织方式 6、图像特征与噪声
1 人眼的视觉原理
人类的视觉模型
锥状细胞：负责彩色视觉
有三种类型：红色、绿色、 蓝色感光细胞
可感受6~7百万种颜色 数量：约6~7百万
一根视神经连接一个锥状细 胞
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
人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化， 有Δs=k’*ΔB/B，经积分有s=k’lnB+k0
k’为常数，表明亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系
人眼的分辨率
人眼的分辨率是指人眼在一定距离上能区 分开相邻两点的能力。可用能区分开的最 小视角的倒数来描述。
人眼的分辨率还与环境照度、被观测对象 的相对对比源自文库有关