第2章 图像处理基础知识

视觉感知
中央凹：视网膜上1.5mm直径的凹坑 1.5mm×1.5mm的方形传感器阵列，锥状体数量337000个 与5mm×5mm的中等分辨率CCD成像单元的数目相当！
人眼视觉
亮度适应
视觉系统适应的光强范围：10-6~104 mL，但是绝对不能同时适应这个范 围的亮度。
确切的说，它是通过改变其灵敏度 来适应整个范围的亮度，即亮度适 应
其中
线性摄像机成像模型
图像物理坐标系 摄像机坐标系
0 f 0 xc 0 0 yc 0 0 z c 1 0 1
图像像素坐标系
世界坐标系
xc y c R T zc 0 3 1 xw t y w 1 xw 1
采样和量化
2.1.2 数字化原理
均匀量化 非均匀量化: a）基于视觉特性：对亮度值急剧变化部分无需过细分层， 进行粗量化,对亮度值平缓变化部分需过细分层，进行细 量化 b）先计算所有可能的亮度值出现的概率分布，对概率分 布大的进行细量化,对概率分布小的进行粗量化,非均匀 量化可以减少量化误差，又能用较少的比特数实现量化
当前亮度适应级：Ba 短交叉线表示当眼睛适应这一强度 级时人眼能感觉的主观亮度范围 Bb及其以下，都被认为黑色
亮度鉴别
视觉基础
视觉基础
视觉基础
视觉基础
成像模型
1.齐次坐标（homogeneous coordinates）技术的引入 平移、比例和旋转等变换的组合变换
处理形式不统一，将很难把它们级联在一起。
这是忽略畸变的线性成像模型
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
采样和量化
例：已知图像函数f ( x, y ) 2 cos 2 π(3x 4 y ), 使用x y 0.2 进行采样，问是否能从采样图像数据无失真地回复出原始图像？
Position with distortion
Xu
dr :radial distortion dt :tangential distortion
畸变校正——其它畸变类型
Xu
Axis of max Tangential distortion
Yu
a b
a :barrel distortion b :pincushion distortion
图像像素坐标系
世界坐标系
xw u ff u ff u cot u0 y z c v 0 ff v / sin v0 R t w zw 1 0 0 1 1 K
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
2.3.2 GIF文件格式
GIF（graphic Interchange Format）是由CompuServe公司 设计和开发的文件存储格式，用于存储图形，也可以用来 存储256色图像。扩展名为gif。
第2章 图像处理基础知识
视觉 基础 成像 基础
人眼视觉感知
人眼视觉特性 成像模型
图像和视觉 基础
成像几何 采样和量化 图像颜色空间 图像数据结构
图像 基础
图像质量评价
人眼的构造
角膜(Cornea)是眼睛最前面的 透明部分，覆盖虹膜、瞳孔及 前房，并为眼睛提供大部分屈 光力。加上晶状体的屈光力， 光线便可准确地聚焦在视网膜 上构成影像。 虹膜(Iris) ：收缩/扩张控制进入 眼睛的光亮。虹膜中间开口处 （瞳孔Pupil），直径可变。 视网膜(Retina)：成像部分，有两 种光接收器。 锥状体(白昼视觉): 集中分布在中 央凹, 对颜色敏感，感受图像细节 杆状体(夜视觉): 无色彩感觉，低 照度下敏感，感受一般总体图像
2.2.2 彩色空间
1)RGB彩色空间：面向硬件设备的彩色模型
三基色原理三基色指可以用来 调配出其它颜色的红、绿、蓝 三种颜色。 彩色图像可由红、绿、蓝
三基色图像叠加而成。
2.2.2 彩色空间
在RGB彩色空间中，任意彩色光L的配色方程式为：
L r[R] g[G] b[B]
f u cot f v / sin 0
v0
C

u0
fu 1 1 , fv dx dy
xd
O1

Xd
U
齐次坐标形式:
u f u v 0 1 0 u 0 xd y v0 d 1 1

比例变换
x x
y 1 x y
S x 1 0 0
0
Sy
0
0 0 1 sin cos 0 0 0 1

旋转变换
y 1 x y
cos 1 sin 0
•6. 无穷远点或无穷远区域的齐次坐标表示
Xc
Yc
Yu
p xu , yu
M xc , yc , zc
f
O1
Zc
Xu
畸变校正——径向和切向畸变
径向畸变 离心畸变 薄透镜畸变
径向失真
切向失真
Yu
dr
Ideal Position
dt
xd xu xu xu , yu
yd yu yu xu , yu
Axis of min tangential distortion
桶形畸变a和枕形畸变b
薄棱镜畸变
图像数字化
O1在 u , v 中的坐标为u 0 , v0 像素在轴上的物理尺寸为 dx, dy
Affine Transformation :
V
Yd
yd
xd yd cot u u0 dx dx yd v v0 dy sin
2.变换具有统一表示形式的优点
– 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
例：已知图像函数f ( x, y ) 2 cos 2 π(3x 4 y ), 使用x y 0.2 进行采样，问是否能从采样图像数据无失真地回复出原始图像？ x，y轴的最大频率 f x0 3, f y0 4 1 采样频率：f s f xs f ys 5 2 f x0 或2 f y0 0.2 不满足采样定理，有混频现象 奈奎斯特频率：不混叠采样中的最低限2 f x0， 2 f y0
齐次坐标形式
摄像机坐标系 透视投影
理想图像坐标系
xc y c R T zc 0 3 1
xw t y w 1 xw 1
畸变校正
真实图像坐标系 数字化图像
数字化图像坐标系
透视投影——透镜成像原理图
2.2.1 图像模式
1．灰度图像
可由黑白照片数字化得到，或从彩色图像进行去色处 理得到（256灰度级）
2.2.1 图像模式
2．二值图像
灰度图像经过二值化处理后的结果，两个灰度级，只 需用1bit表示。
2.2.1 图像模式
3．彩色图像
彩色图像的数据不仅包含亮度信息，还要包含颜色信息。 彩色的表示方法是多样化的。 三基色模型：RGB（Red / Green / Blue，红绿蓝） RGB三基色可以混合成任意颜色。
油墨和颜料的三基色是CMY（Cyan / Magenta / Yellow， 青 / 洋红 / 黄）而不是RGB，CMY三基色的特点是油墨 和颜料用的越多，颜色越暗（或越黑），所以将CMY称 为三减色，而RGB称为三加色。
2.2.2 彩色空间
3)HSI彩色空间
区分颜色常用的3种基本特性量：色调（Hue）、饱和度 （Saturation）、强度 （Intensity）。
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。
(x 1 ,x 2 ,...,x n , )
(x 1 / ,x 2 / ,...,x n / )
齐次坐标表示不是唯一的
1 •规格化的齐次坐标
5.基本几何变换的齐次坐标表示 平移变换
x
y 1 x y
1 0 1 0 1 Tx Ty
0 0 1
u f u v 0 1 0
f u cot f v / sin 0
u0 x y v0 1 1
x f y 1 0 z c 1 0
最终得到：
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
0 时，齐次坐标 (x 1 ,x 2 ,...,x n , )表示一个n维的无穷远点
坐标系
1、世界坐标系：
X w , Yw , Z w
Xw
Zw
Yw
2、摄像机坐标系： X c , Yc , Z c
3、图像坐标系: 说明： 为了校正成像畸变
u, v x, y
Xc
Ow
世界坐标系
Zc
x u
采样和量化
采样：空间上的数字化
量化：灰度上的数字化
f ( x, y )
nT 抽样
f (0, 0) f (n 1, 0)
f (0, n 1) f (n 1, n 1)
2.2 图像数据结构
2.2.1 图像模式 2.2.2 彩色空间 2.2.3 图像存储的数据结构
源自文库
用理想图像坐标系
和真实图像坐标系
X u , Yu
X d , Yd
O
v
O1
图像坐标系
y
Yc
分别描述畸变前后的坐标关系
摄像机坐标系
摄像机光学成像过程的四个步骤
1、刚体变换公式
世界坐标系 刚体变换
xc xw y R y t c w zc zw
2.2.2 彩色空间
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。
2.2.2 彩色空间
色调Hue：与混合光谱中主要光波长相联系
饱和度Saturation ：与一定色调的纯度有关 强度Intensity：与物体的反射率成正比
HSI转RGB
2.3 图像文件格式
2.3.1 BMP文件格式
不经过压缩直接按位存盘的文件格式，称为位图 （bitmap）。