第二章 数字图形图像
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1.1.2认识数字图形图像(二)-人教蒙教版八年级信息技术上册教学设计
3.题目：请简要介绍数字图形图像处理软件的基本操作流程。
答案：数字图形图像处理软件的基本操作流程包括打开图像、调整图像大小、裁剪图像、调整色彩和对比度、应用滤镜效果、保存图像等步骤。具体操作需要根据软件的界面和功能进行操作。
4.题目：请举例说明数字图形图像处理软件在实际应用中的案例。
答案：数字图形图像处理软件在实际应用中广泛应用于广告设计、网页设计、平面设计等领域。例如，在广告设计中，可以使用Photoshop对照片进行编辑和合成，制作出吸引人的广告图像。在网页设计中，可以使用Illustrator设计网页图标和导航栏，使网页更加美观和易于导航。在平面设计中，可以使用Photoshop和GIMP对图像进行色彩调整和修饰，制作出高质量的平面设计作品。
互动探究：
设计小组讨论环节，让学生围绕数字图形图像的概念理解和特点分析问题展开讨论，培养学生的合作精神和沟通能力。
鼓励学生提出自己的观点和疑问，引导学生深入思考，拓展思维。
技能训练：
设计实践活动或实验，让学生在实践中体验数字图形图像知识的应用，提高实践能力。
（四）巩固练习（预计用时：5分钟）
随堂练习：
（1）多媒体教学软件，用于展示数字图形图像的实例和操作步骤。
（2）在线教学资源，如教育网站、教学视频等。
3.信息化资源：
（1）数字图形图像素材库，提供各类数字图形图像的素材供学生学习和使用。
（2）在线图形图像处理社区，供学生交流学习经验和分享作品。
4.教学手段：
（1）分组讨论，鼓励学生积极参与，提高课堂互动性。
（2）数字图形图像处理软件的使用技巧和案例分析，介绍Photoshop、GIMP等数字图形图像处理软件的使用方法和技巧，以及实际案例分析。
（3）数字图形图像处理在现实生活中的应用，介绍数字图形图像处理在广告设计、平面设计、网页设计等领域的应用。
答案：数字图形图像处理软件的基本操作流程包括打开图像、调整图像大小、裁剪图像、调整色彩和对比度、应用滤镜效果、保存图像等步骤。具体操作需要根据软件的界面和功能进行操作。
4.题目：请举例说明数字图形图像处理软件在实际应用中的案例。
答案：数字图形图像处理软件在实际应用中广泛应用于广告设计、网页设计、平面设计等领域。例如，在广告设计中，可以使用Photoshop对照片进行编辑和合成，制作出吸引人的广告图像。在网页设计中，可以使用Illustrator设计网页图标和导航栏，使网页更加美观和易于导航。在平面设计中，可以使用Photoshop和GIMP对图像进行色彩调整和修饰，制作出高质量的平面设计作品。
互动探究：
设计小组讨论环节，让学生围绕数字图形图像的概念理解和特点分析问题展开讨论，培养学生的合作精神和沟通能力。
鼓励学生提出自己的观点和疑问，引导学生深入思考，拓展思维。
技能训练：
设计实践活动或实验，让学生在实践中体验数字图形图像知识的应用，提高实践能力。
（四）巩固练习（预计用时：5分钟）
随堂练习：
（1）多媒体教学软件，用于展示数字图形图像的实例和操作步骤。
（2）在线教学资源，如教育网站、教学视频等。
3.信息化资源：
（1）数字图形图像素材库，提供各类数字图形图像的素材供学生学习和使用。
（2）在线图形图像处理社区，供学生交流学习经验和分享作品。
4.教学手段：
（1）分组讨论，鼓励学生积极参与，提高课堂互动性。
（2）数字图形图像处理软件的使用技巧和案例分析，介绍Photoshop、GIMP等数字图形图像处理软件的使用方法和技巧，以及实际案例分析。
（3）数字图形图像处理在现实生活中的应用，介绍数字图形图像处理在广告设计、平面设计、网页设计等领域的应用。
《数图》第2章 数字图像基础
(2.16)
1 δ (ax, by) = ⋅δ ( x, y) a⋅b ≠ 0 (2.17) | a |⋅| b| 6) 傅立叶变换：任意常数k 的傅立叶变换为 kδ ( x, y ) 。 傅立叶变换：任意常数
5) 尺度变化
Digital Image Processing 7
(2) 二维抽样函数
一维Kronecker抽样信号， 抽样信号， 一维 抽样信号
若原图像频谱是限带的，且∆u≥2Um，∆v≥2Vm，则可以通过低通滤波的方法 若原图像频谱是限带的， ， ， 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。
f p ( x, y ) = f i ( x, y ) ⋅ s ( x, y ) = f i ( x, y ) ∑
Fr ( u , v ) = F p ( u , v ) H ( u , v )
空域取样图像的重建： 空域取样图像的重建：
∞ ∞ 1 1 −
(2.27)
h( x, y) = ∫
−∞ −∞
∫
H (u, v)e j 2π (ux + vy )dudv = ∆x ⋅ ∆ y ∫ 2∆1x e j 2π ux du ⋅ ∫ 2∆1y
3
Digital Image Processing
第2节 连续图像的取样
模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 数字化: 连续（模拟）图像信号 数字化: 连续（模拟） 数字化过程： 数字化过程：
1）取样(sampling)－－空间位置离散化过程 取样 －－空间位置离散化过程 －－ 关心无失真重建，二维奈奎斯特(Nyquist)取样定理保证。 关心无失真重建，二维奈奎斯特 取样定理保证。 取样定理保证 －－取样点灰度值的离散化过程 2）量化(quantization)－－取样点灰度值的离散化过程 量化 －－ 标量量化(scaling quantization)方法（均匀量化 vs 非均匀量化）， 方法（ 非均匀量化）， 标量量化 方法 矢量量化(vector quantization)方法。 方法。 矢量量化 方法 能够容忍多大的量化失真? 能够容忍多大的量化失真? －－量化值的 3）编码(coding)－－量化值的“编号” 编码 －－量化值的“编号” 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 如脉冲编码调制（ 如脉冲编码调制（PCM，Pulse Code Modulation）…… ， ）
1 δ (ax, by) = ⋅δ ( x, y) a⋅b ≠ 0 (2.17) | a |⋅| b| 6) 傅立叶变换：任意常数k 的傅立叶变换为 kδ ( x, y ) 。 傅立叶变换：任意常数
5) 尺度变化
Digital Image Processing 7
(2) 二维抽样函数
一维Kronecker抽样信号， 抽样信号， 一维 抽样信号
若原图像频谱是限带的，且∆u≥2Um，∆v≥2Vm，则可以通过低通滤波的方法 若原图像频谱是限带的， ， ， 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。 完整地取出基带频谱部分而完全恢复原图像。
f p ( x, y ) = f i ( x, y ) ⋅ s ( x, y ) = f i ( x, y ) ∑
Fr ( u , v ) = F p ( u , v ) H ( u , v )
空域取样图像的重建： 空域取样图像的重建：
∞ ∞ 1 1 −
(2.27)
h( x, y) = ∫
−∞ −∞
∫
H (u, v)e j 2π (ux + vy )dudv = ∆x ⋅ ∆ y ∫ 2∆1x e j 2π ux du ⋅ ∫ 2∆1y
3
Digital Image Processing
第2节 连续图像的取样
模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 模拟图像的连续性：空间位置的连续性，光的强度变化的连续性。 数字化: 连续（模拟）图像信号 数字化: 连续（模拟） 数字化过程： 数字化过程：
1）取样(sampling)－－空间位置离散化过程 取样 －－空间位置离散化过程 －－ 关心无失真重建，二维奈奎斯特(Nyquist)取样定理保证。 关心无失真重建，二维奈奎斯特 取样定理保证。 取样定理保证 －－取样点灰度值的离散化过程 2）量化(quantization)－－取样点灰度值的离散化过程 量化 －－ 标量量化(scaling quantization)方法（均匀量化 vs 非均匀量化）， 方法（ 非均匀量化）， 标量量化 方法 矢量量化(vector quantization)方法。 方法。 矢量量化 方法 能够容忍多大的量化失真? 能够容忍多大的量化失真? －－量化值的 3）编码(coding)－－量化值的“编号” 编码 －－量化值的“编号” 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 用二进制（或多进制）数来表示经过量化后的离散灰度值。 如脉冲编码调制（ 如脉冲编码调制（PCM，Pulse Code Modulation）…… ， ）
第二章数字图像基础.
或者是指要精确测量和再现一定尺寸 的图像所必需的像素个数。 单位：像素*像素
分辨率对图像质量的影响
图像的数字化
3空间分辨率和灰度分辨率 （1）空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般
用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表 示。
（2）灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一 般用灰度级或比特数表示。
位图的优缺点：与矢量图正好相反。
位图又可以分成如下四种：二值图像（binary image)、灰度图像(gray-scale image)、索引颜色图像(index color image)和真彩色图像（true color image）。
3. 二值图像 只有黑白两种颜色。
1 0 0
I 0
0
1
第二章 数字图像基础
本章重点： ➢图像的获取和感知； ➢图像的数字化； ➢数字图像的描述； ➢连续图像的数学描述 ➢数字图像类型 ➢图像文件格式 ➢图像像素间的一些基本关系
人类的视觉感知系统
• 视觉是人类最高级的感知器官，所以， 毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要 角色。
• 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波 段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁 波谱。
1 1 0
4. 灰度图像
在灰度图像中，像素灰度级一般用8 bit表示，所以每
个 像 素 都 是 介 于 黑 色 （ 0 ） 和 白 色 （ 255 ） 之 间 的 256
（28=256）种灰度中的一种。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
5. 真彩色图像
每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成， 每个字节为8 bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可 以产生1670万种不同的颜色。
分辨率对图像质量的影响
图像的数字化
3空间分辨率和灰度分辨率 （1）空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般
用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表 示。
（2）灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一 般用灰度级或比特数表示。
位图的优缺点：与矢量图正好相反。
位图又可以分成如下四种：二值图像（binary image)、灰度图像(gray-scale image)、索引颜色图像(index color image)和真彩色图像（true color image）。
3. 二值图像 只有黑白两种颜色。
1 0 0
I 0
0
1
第二章 数字图像基础
本章重点： ➢图像的获取和感知； ➢图像的数字化； ➢数字图像的描述； ➢连续图像的数学描述 ➢数字图像类型 ➢图像文件格式 ➢图像像素间的一些基本关系
人类的视觉感知系统
• 视觉是人类最高级的感知器官，所以， 毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要 角色。
• 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波 段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁 波谱。
1 1 0
4. 灰度图像
在灰度图像中，像素灰度级一般用8 bit表示，所以每
个 像 素 都 是 介 于 黑 色 （ 0 ） 和 白 色 （ 255 ） 之 间 的 256
（28=256）种灰度中的一种。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
5. 真彩色图像
每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成， 每个字节为8 bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可 以产生1670万种不同的颜色。
第二章 数字图像基础-1,2,3
255 240 240 R = 255 0 80 255 0 0
0 160 80 G = 255 255 160 0 255 0
80 160 0 B= 0 0 240 255 255 255
2.2 图像的表示
2.3 图像数字化
3、量化噪声:
用有限个离散灰度值表示无穷多个连续 灰度的量必然引起误差，称为量化噪声 量化噪声. 灰度的量必然引起误差，称为量化噪声. 量化分层越多，则量化误差越小； （1）量化分层越多，则量化误差越小；而分 层越多则编码进入计算机所需比特数越多， 层越多则编码进入计算机所需比特数越多， 相应地影响运算速度及处理过程。 相应地影响运算速度及处理过程。
眼睛到两点连线的垂距四马赫带machband实际亮度视觉亮度已知从每一竖条宽度内反射出来的光强是均匀的相邻竖条之间的强度差是常数然而我们看起来每一竖条内右边要比左边稍黑一些即在亮度变化部位附近的暗区和亮区中分别存在一条更黑和更亮的条带这就是所谓的mach带这种现象称为马赫效应
第二章 数字图像基础
2.1 人类视觉模型 2.2 图像的表示 2.3 图像数字化 2.4 图像灰度直方图 2.5 图像处理算法的形式 2.6 图像的数据结构与特征
பைடு நூலகம் 2.1 人类视觉模型
band） 四、马赫带（Mach band） 马赫带（
实际亮度 视觉亮度
2.1 人类视觉模型
已知从每一竖条宽度内反射出来的光强是 均匀的，相邻竖条之间的强度差是常数，然而， 我们看起来每一竖条内右边要比左边稍黑一些， 即在亮度变化部位附近的暗区和亮区中分别存 在一条更黑和更亮的条带，这就是所谓的 “Mach带”，这种现象称为马赫效应。 马赫带上的亮度过冲是眼睛对不同空间频 率产生不同视觉响应的结果。视觉系统对高频 和空间低频的敏感性较差，而对空间中频则有 较高的敏感性，因而在亮度突变处产生亮度过 冲现象，这种过冲对人眼所见的景物有增强其 轮廓的作用。
第2章 数字图像的基础知识和基本概念
第2章数字图像的基础知识和基本概念一、数字图像数字图像是以二进制数字组形式表示的二维图像。
利用计算机图形图像技术以数字的方式来记录、处理和保存图像信息。
在完成图像信息数字化以后，整个数字图像的输入、处理与输出的过程都可以在计算机中完成，它们具有电子数据文件的所有特性。
通常把计算机图形主要分为两大类：位图（bitmap）图像和矢量（vector）图形（如图2-1所示）。
图2-1 计算机图形的主要分类1．关于位图图像（1）概念位图图像（在技术上称作栅格图像）使用图片元素的矩形网格（像素）表现图像。
每个像素都分配有特定的位置和颜色值。
在处理位图图像时，人们所编辑的是像素。
位图图像是连续色调图像（如照片或数字绘画）最常用的电子媒介，因为它们可以更有效地表现阴影和颜色的细微层次。
（2）分辨率位图图像与分辨率有关，也就是说它们包含固定数量的像素。
因此，如果在屏幕上以高缩放比率对它们进行缩放或以低于创建时的分辨率来打印它们，则将丢失其中的细节，并会呈现出锯齿，如图2-2所示。
图2-2 不同放大级别的位图图像示例（3）特点①位图图像有时需要占用大量的存储空间。
对于高分辨率的彩色图像，由于像素之间独立，所以占用的硬盘空间、内存和显存比矢量图都大。
②位图放大到一定倍数后会产生锯齿。
位图的清晰度与像素点的多少有关。
③位图图像在表现色彩、色调方面的效果比矢量图更加优越，尤其在表现图像的阴影和色彩的细微变化方面效果更佳。
④位图的格式有bmp、jpg、gif、psd、tif、png等。
⑤处理软件：Photoshop、ACDSee、画图等。
2．关于矢量图形（1）概念矢量图形（又称矢量形状或矢量对象）是由称作矢量的数学对象定义的直线和曲线构成的。
矢量根据图像的几何特征对图像进行描述。
（2）分辨率矢量图形是与分辨率无关的，即当调整矢量图形的大小、将矢量图形打印到PostScript 打印机、在PDF文件中保存矢量图形或将矢量图形导入到基于矢量的图形应用程序中时，矢量图形都将保持清晰的边缘（如图2-3所示）。
数字图像基础PPT课件
2.55mm
第2章 第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性 空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉 活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感 监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近 每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞 空间分辨率高, 对颜色敏感度高 感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿 几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞 空间分辨率低,没有色彩感觉 感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章 第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮 度与其周围背景I有刚刚可察 觉到的差别I, 则I和I的比值 是I的函数,且该比值在一定亮 度范围内近似不变, 该比值称 为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对 亮度的对比度敏感,而非亮度 值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里 由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与 视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视 细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状 细胞 杆状细胞,感受光线的明 暗和颜色刺激
第2章 第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能 力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨 别能力强
Weber ratio I50 I
第2章 第10页
2 Fundamental
2.1.2 人眼中的图像形成过程
人眼视觉的空间特性 空间分辨率为1’ 灰度分辨能力为64级
视觉的时间特性
活动图像的帧率至少15 fps时,人眼才有图像连续的感觉 活动图像帧率在25 fps时, 人眼感受不到闪烁感 监控视频 15fps, 电影 24fps, 电视 25fps, DVD 30 fps 电脑屏幕 60fps
数目:600~700万, 位于中心凹附近 每个锥状细胞连接到单独一个双
极性细胞 空间分辨率高, 对颜色敏感度高 感光灵敏度低,锥状视觉称为“明
视觉”
杆状细胞
数目:7500万~1.5亿 几个杆状细胞连接到同一个双极
性细胞 空间分辨率低,没有色彩感觉 感光灵敏度高,杆状视觉称为“暗视
觉”
第2章 第14页
2 Fundamental
2.1.3 亮度适应和鉴别-韦伯定理
韦伯定理: 如果一个物体的亮 度与其周围背景I有刚刚可察 觉到的差别I, 则I和I的比值 是I的函数,且该比值在一定亮 度范围内近似不变, 该比值称 为韦伯比.
韦伯定理说明人眼视觉系统对 亮度的对比度敏感,而非亮度 值本身
视网膜是倒置结构, 由外到里 由三层细胞构成
神经节细胞层: 神经节细胞,与 视神经相连,传递神经刺激
双极细胞层: 双极细胞,连接视 细胞和神经节细胞.
感光细胞层:两种视细胞,锥状 细胞 杆状细胞,感受光线的明 暗和颜色刺激
第2章 第7页
2 Fundamental
2.1.1 人眼的结构
锥状细胞
低照度, 韦伯比高, 亮度辨别能 力差;高照度,韦伯比低, 亮度辨 别能力强
Weber ratio I50 I
关于数字图像图像处理基础课件
关于数字图像图像 处理基础
第2章 数字图像处理基础
视觉感知要素 光和电磁波谱 图像的感知和获取 图像的采样和量化 像素间的一些基本关系 线性和非线性操作
2.1 视觉感知要素
眼睛的构造: (人眼包含有三层膜)
眼角膜与巩膜外壳 脉络膜 (前面睫状体 虹膜 晶状体) 视网膜 (视网膜表面的分离光
把照射量变为数字 图像的传感器装 置
2.3 图像感知和获取
用单个传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用带状传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用传感器阵列获取图像
图像的表示
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素 灰度值进行数字化采 样
4 bits/pixel 6 bits/pixel 8 bits/pixel 12 bits/pixel 16 bits/pixel :
图像的质量评价
图像质量的评价
图像质量评价研究已成为图像信息工程的基 础技术之一
当前对图像质量的评估方法主要分成两类
主观评价——通过人眼主观视觉效果进行判断 客观评价——通过客观的测量给出量化指标
主观评价的方法与标准已相对完善 而客观评价则处于热点研究中
主观评价
将待评价的图像序列播放给评论者观看，并记录他们的打分， 然后对所有评论者的打分进行统计，得出平均分作为评价结 果
1、电磁辐射波
◆ 在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电 磁辐射成像。
◆ 电磁辐射波包括无线电波、微波、红外线、可见光、 紫外线、X射线、γ射线。
◆ 电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电 波为3×102m，其波长是可见光波长的几十亿倍； 波长最短的是γ射线，波长为3×10-17m，其波长 比可见光小几百万倍。
第2章 数字图像处理基础
视觉感知要素 光和电磁波谱 图像的感知和获取 图像的采样和量化 像素间的一些基本关系 线性和非线性操作
2.1 视觉感知要素
眼睛的构造: (人眼包含有三层膜)
眼角膜与巩膜外壳 脉络膜 (前面睫状体 虹膜 晶状体) 视网膜 (视网膜表面的分离光
把照射量变为数字 图像的传感器装 置
2.3 图像感知和获取
用单个传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用带状传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用传感器阵列获取图像
图像的表示
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素 灰度值进行数字化采 样
4 bits/pixel 6 bits/pixel 8 bits/pixel 12 bits/pixel 16 bits/pixel :
图像的质量评价
图像质量的评价
图像质量评价研究已成为图像信息工程的基 础技术之一
当前对图像质量的评估方法主要分成两类
主观评价——通过人眼主观视觉效果进行判断 客观评价——通过客观的测量给出量化指标
主观评价的方法与标准已相对完善 而客观评价则处于热点研究中
主观评价
将待评价的图像序列播放给评论者观看，并记录他们的打分， 然后对所有评论者的打分进行统计，得出平均分作为评价结 果
1、电磁辐射波
◆ 在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电 磁辐射成像。
◆ 电磁辐射波包括无线电波、微波、红外线、可见光、 紫外线、X射线、γ射线。
◆ 电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电 波为3×102m，其波长是可见光波长的几十亿倍； 波长最短的是γ射线，波长为3×10-17m，其波长 比可见光小几百万倍。
第2章数字图像表示及其处理
采样列 像素
采样行
行间隔
2019/12/21
采样间隔
图像的采样
31
采样和量化
2019/12/21
32
采样和量化
2019/12/21
33
2.3.1 采样
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，从而f(x,y)构成一个 M×N实数矩阵：
如，绿色物体反射波长主要在500~570范围的 光，而吸收其他波长的大部分能量。
没有颜色的光叫消色光或单色光。属性是它的强 度或大小。用灰度级表示，范围从黑到灰，最后 到白。
2019/12/21
16
2.1人眼成像过程
人眼对彩色的感知由3个量来度量：
亮度：光作用于人眼的明亮程度 色调：人眼的彩色感觉，反映颜色的种类 饱和度：彩色的深浅或纯洁程度
差）。 其他：黑白/彩色，价格，操作性能等。
2019/12/21
29
采样和量化的依据
阵列中传感器的数量决定了在两个方向上 的取样限制。
Nyquist_Shannon采样定理： 当对一个最高频率fmax的带限信号进行采 样时，采样频率SF必须大于fmax的两倍 以上才能确保从采样值完全重构原来的信 号。2fmax称为Nyquist采样率。
2. 晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性透明体， 其曲率可调节，以改变焦距， 使不同距离 的图在视网膜上成像 ↔ 照相机透镜作用
2019/12/21
5
人眼的机理与照相机类似
3. 视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：
1） 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；
每个眼内约有6,000,000~7,000,000个锥细胞。它们对颜色很敏 感。
采样行
行间隔
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采样间隔
图像的采样
31
采样和量化
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32
采样和量化
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2.3.1 采样
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，从而f(x,y)构成一个 M×N实数矩阵：
如，绿色物体反射波长主要在500~570范围的 光，而吸收其他波长的大部分能量。
没有颜色的光叫消色光或单色光。属性是它的强 度或大小。用灰度级表示，范围从黑到灰，最后 到白。
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16
2.1人眼成像过程
人眼对彩色的感知由3个量来度量：
亮度：光作用于人眼的明亮程度 色调：人眼的彩色感觉，反映颜色的种类 饱和度：彩色的深浅或纯洁程度
差）。 其他：黑白/彩色，价格，操作性能等。
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采样和量化的依据
阵列中传感器的数量决定了在两个方向上 的取样限制。
Nyquist_Shannon采样定理： 当对一个最高频率fmax的带限信号进行采 样时，采样频率SF必须大于fmax的两倍 以上才能确保从采样值完全重构原来的信 号。2fmax称为Nyquist采样率。
2. 晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性透明体， 其曲率可调节，以改变焦距， 使不同距离 的图在视网膜上成像 ↔ 照相机透镜作用
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人眼的机理与照相机类似
3. 视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：
1） 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；
每个眼内约有6,000,000~7,000,000个锥细胞。它们对颜色很敏 感。
第2章 数字图像基础(数字图像处理)
角膜睫状肌2.1.1人眼的构造眼球的形状近前房似为一个球体，其平均直径约20mm 。
睫状小带晶状体 有三层薄膜（眼角膜/巩膜，睫状带脉络膜和视网膜）包围着眼视网膜球。
晶状体由同心的纤维细胞层巩膜玻璃体组成，并由附在睫状体上的纤维悬挂着脉络膜中央凹纤维悬挂着。
人眼剖面简图h=2.55mm 图2.3用眼睛看一棵棕榈树的图解，C点是晶状体的光心图23用眼睛看一棵棕榈树的图解C点是晶状体的光心9亮度亮度适应现象适应现象:人眼并不能同时在整个范围内工作,而是利用改变灵敏度来实现大的动态范围内的变动内的变动；9当平均亮度适中时，能分辨的最大亮度和最小亮度之比为当平均亮度很低时这个比亮度之比为1000:1;当平均亮度很低时，这个比值只有10:19主观亮度是进入人眼的光强度的对数函数；感觉亮度不是简单的强度函数的例子1，视觉系统倾向不同强度区域边界周围的欠调或过调现象如图2.7所示。
27所示虽然条带的强度恒定，但实际感觉到了一幅带有毛实感觉到了幅带有毛边的图形，即边缘处，亮的一边更亮，暗的一边更暗，称之为马赫带效应。
地取决于强度。
地取决于强度图2.8 同时对比例子，所有的中心方块都有相同的强度，但是当背景变亮时，他们逐渐变暗强度但是当背景变亮时他们逐渐变暗在错觉中眼睛 在错觉中，眼睛填上了不存在的信息或错误地感知物体的几何特点。
图2.9一些典型的视觉错觉释放电磁波。
与光成正比。
图2.12 （a）单个成像传感器图212（a）单个成像传感器图2.13 单个成像传感器组通过运动产生二维图像图213单个成像传感器组通过运动产生二维图像以圆环形状安装的传感器常用于医学和工业成像，以得到三维物体的横断面（切片）图像，横断片像如CT、PET、MRI等。
量的电磁波和某种超声波敏感元件常以阵列形式排列。
是摄像机上常见的结构。
照射（能）源输出（数字化后的）图像成像系统场景元素场景投影到图像平面数字图像获取过程⎥⎥⎤⎢⎢⎡−−=)1,1( )1,1( )0,1()1,0( )1,0( )0,0(),(N f f f N f f f y x f 中的每个了一幅数字图像。
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2.1 数字图像的基本原理
图形与图像的区别与联系
图形
图形即矢量图，任意对其缩小、放大、旋转而不失真，但它处理 起来比较复杂，用图形格式表示复杂图形需花费程序员和计算机 的大量时间，效率较低；
图像
图像即位图的清晰度与像素多少有关，且放大而失真。
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2.1 数字图像的基本原理
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2.2 数字图像的文件格式
DXF文件格式 DXF文件格式是AutoCAD中的矢量文件格式。 以ASCII码方式存储图形文件，在表现图形的大小方面十分精确。 DXF文件可以被许多软件调用或输出，如CorelDraw、3DS等大型 软件。
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2.2 数字图像的文件格式
2.1 数字图像的基本原理
编码
数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压 缩其信息量。
在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。
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2.1 数字图像的基本原理
分辨率
分辨率是影响图像质量的重要参数。
主要有
屏幕分辨率 图像分辨率 扫描分辨率 打印分辨率
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2.1 数字图像的基本原理
练习：一幅600*450的真彩色图像（24 位）在计算机中的原始数据量为
600*450*24/8B=810000B=791KB
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2.1 数字图像的基本原理
图像文件的大小 用扫描仪将一幅11英寸×8.5英寸彩色照片输入计算 机中，若扫描时设置的分辨率为300dpi，每个像素采用 24bit真彩色，那扫描仪数字化后的一张照片的存储空 间为： （11×300）×（8.5×300）×24/8≈25.245MB 图像文件的数据量是非常大的，占据了大量的存储空 间，也使得数据传输量非常大，这对通信信道及网络都 造成很大的压力。因此在实际应用中，就要对图像进行 压缩。
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2.2 数字图像的文件格式
cdf-i单吸前倾多翼式厨房排烟
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2.2 数字图像的文件格式
EMF文件格式
EMF文件格式是微软公司开发的一种Windows 32位扩展图元文件 格式。 其总体目标是要弥补使用WMF的不足，使得图元文件更加易于接 受。
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2.2 数字图像的文件格式
LAB颜色模型
LAB颜色模型包括了人眼可以看 见的所有色彩的色彩模式。LAB 的色彩空间要比RGB模式和CMYK 模式的色彩空间大，它弥补了 RGB和CMYK模式必须依赖于设备 色彩特性的不足,并且处理速度 与RGB模式同样快，比CMYK模式 快很多。
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2.1 数字图像的基本原理
HSB颜色模型
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2.1 数字图像的基本原理
分辨率
2. 图像分辨率 图像分辨率是指数字图像的实际尺寸，反映了图像的水平方向 和垂直方向的大小。 图像的分辨率越高，图像越逼真，也就是说图像的分辨率决定 了图像的显示质量。 假设一幅图像的分辨率为400×300，计算机的屏幕分辨率为 800×600，则该图像在屏幕上只占据了1/4。
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2.1 数字图像的基本原理
练习：用扫描仪将一幅8英寸×10英寸 彩色照片输入计算机中，若扫描时设置 的分辨率为600dpi，每个像素采用 24bit真彩色，那扫描仪数字化后的一 张照片的存储空间为
（8×600）×（10×600）×24/8≈86.4MB
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2.2
数字图像的文件格式
2.1.3 图像数字化的基本原理
采样
采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像 采样结果质量的高低是用图像分辨率来衡量。
简单来讲，一副图像就被采样成有限个像素点构成的集合。 例如：一副640*480分辨率的图像，表示这幅图像是由 640*480=307200个像素点组成。
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2.1 数字图像的基本原理
图形与图像的区别与联系
图形与图像之间可以通过软件进行相互转化。 图形转换成图像采用光栅化技术，比较容易，但是 图像转化为图形实现起来却比较困难，往往需要比 较复杂的运算和手工调节。它们在应用上也是可以
相互结合的。
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2.1 数字图像的基本原理
图形与图像的区别与联系
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2.1 数字图像的基本原理
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2.1 数字图像的基本原理
分辨率
1.屏幕分辨率 在显示屏上能够显示出的像素数目，由水平方向的像素总数和 垂直方向的像素总数构成，如800×600、1024×768、 1280×1024、1440×900等。 显示屏上的像素越多，分辨率就越高，显示出来的图像也就是 越精细，显示的图像质量也就越高，但显示屏上的字就越小。显 示设备的最大分辨率越高，也说明屏幕能够显示的最大像素数目 越多，它是显示器和显示卡物理设备所决定的。
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2.1 数字图像的基本原理
图片文件的大小
指存储整幅图像所有像素的字节数，反映了图像所需数据存储空 间的大小，主要取决于图像分辨率和颜色深度。 它的计算公式是： 图像文件的字节数=图像分辨率×颜色深度/8 例：一幅640×480的真彩色图像（24位）在计算机中的原始数据 量为： 640×480×24/8B=921600B=900KB
2.1.2 图像的颜色模型
RGB代表了三种颜色，R
R-red 代表RED红色，G代表 GREEN绿色，B代表BLUE 蓝色。 G-green B-blue 自然界的常见的各种颜色 光，都可以由红、绿、蓝三 种颜色光按照不同比例和强
RGB颜色模型
度混合来表示。
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2.1 数字图像的基本原理
RGB颜色模式的图像只使
用RGB三种颜色，每种颜色 可以分配0~255的强度值， 三种色彩叠加就形成1670万 种颜色了，通过它们足以在 现绚丽的世界。 RGB颜色模型是应用最为 广泛的一种颜色模型
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2.1 数字图像的基本原理
缺点 优点
就编辑图像而言，RGB 色彩模式也是最佳的色 彩模式，它可以提供全 屏幕的24bit的色彩范围， 即真彩色显示
量化
指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。 它反映了采样的质量。
例如：如果以4位存储一个点，就表示图像只能有16种颜色；
若采用16位存储一个点，则有216=65536种颜色。所以量化位
数越来大，表示图像可以拥有更多的颜色，自然可以产生更 为细致的图像效果。但是也会占用较粗糙。
WMF文件格式是Windows操作系统支持的一种图形格式，Office剪 辑库中的图形就使用这种格式，其他图像处理系统使用不多。
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2.2 数字图像的文件格式
CDR文件格式 是CorelDRAW系列软件中的一种图形文件格式，可导入位图并进 行压缩。 是所有CorelDraw 应用程序中均能够使用的一种图形图像文件格 式。
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九种图形文件格式
WMF
CDR
EMF
DXF
BMP
PNG
PSD
JPEG
GIF
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2.2 数字图像的文件格式
2.2.1 图形文件格式 WMF文件格式
WMF（Windows Metafile Format）文件格式是Windows自定义的
一种矢量图格式。 它具有文件短小、图案造型化的特点，整个图形常由各个独立的
RGB 颜色 模型
RGB模式用于打印不是 16课时 最佳的，因为RGB模式 所提供的有些色彩已经 超出了打印的范围，因 此在打印一幅真彩色的 图像时，就会损失一部 分亮度，并且比较鲜艳 的色彩会失真。
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2.1 数字图像的基本原理
CMYK 颜色模型
CMYK颜色模型主要应用于印刷领域， 纸上的颜色是油墨产生的，油墨本身 不会发光，它是通过吸收一些色光， 而把其它光反射到人的眼睛来产生颜 色效果的，它是一种减色色彩模式。 C（Cyan）代表青色
颜色深度
1bit：颜色数只有21种，即黑白图像。 4bit：这是VGA标准支持的颜色深度，共24=16种颜色。 8bit：这是多媒体应用最低颜色深度，共256种颜色。 16bit：在16bit中，用15bit表示RGB这3种颜色，则16bit的颜色 深度可表示为215=32768，称为高彩色。 24bit：共有224=16777216种颜色，称为全彩或真彩色，这比人 类眼睛能分辨的颜色要多得多。 32bit：用3个8bit分别表示RGB，8bit用来表示图像的其他属性。 一般来说，32bit的颜色深度就足够了。
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2.1 数字图像的基本原理
分辨率
4.打印分辨率 打印分辨率指图像打印时每英寸 可识别的点数，也用dpi来表示。 打印分辨率反映了打印的图像与 原数字图像之间的差异程度，打印 分辨率越高，表示图像的清晰度越 高，打印质量就越高。
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2.1 数字图像的基本原理
2.1.4 图像的相关属性
数字图像的基本原理
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2.1 数字图像的基本原理
2.1.1 图形与图像的概念 图形：矢量图，反映了物体的集合特性。它是由一个个图元 组成的，而图元是最简单、最基本的图形，如点、直线、圆、 圆弧和任意曲线等，我们可以用这些图元建立复杂的图形。
图形任意放大不会产生锯齿效应，即可以任意缩放而不失真。 图形适用于描述轮廓不很复杂，色彩不是很丰富的对象，如： 几何图形、工程制图和CAD、标志设计等。
图像分辨率低，提高屏幕的分辨率，无法真正改善图像的质量。
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2.1 数字图像的基本原理
分辨率
3.扫描分辨率 扫描分辨率用于指定扫描仪扫 描图像时每英寸所包含的点，用 dpi表示。如果用300dpi来扫描 一幅8英寸×6英寸的彩色照片时， 就得到一幅2400×1800个像素的 图像。 扫描分辨率反映了扫描后的图 像与原始图像之间的差异程度， 扫描分辨率越高，差异越小。