(优选)医学图像处理第二章数字图像基础
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为电压，传感器的响应是输出电压波形。
三种主要传感器装置
单元成像传感器：用单个传感器获取场景成像； 线成像传感器：用带状传感器获取场景成像； 阵列成像传感器：用传感器阵列获取场景成像
2020年8月13日2时51分
单元成像传感器：如光敏二级管
通过x-y方向二维运动来得到二维图像。(P37)
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 瞬时对比现象(P32)
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉(P33)
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
通常把大小为M ×N，灰度为L级的数字图像称为空间分 辨率为M ×N像素、灰度级分辨率为L级的数字图像。
2020年8月13日2时51分
64 32 128*128 256*256
512*512
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1024*1024
2020年8月13日2时51分
1024*1024
512*512
256*256
128*128
64*64
32*32
小结： 从上面的图中我们可以看出，在图像尺寸不变的情况下，
空间分辨率高的图像比空间分辨率低的图像包含的像素多， 像素点较小，因而图像更清晰。
如果图像出现棋盘格则说明采样数目不够。
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
256灰度级
16灰度级
8灰度级
4灰度级
视网膜：图像视觉，表面的
光接收器分为两类，即锥状 体和杆状体。锥状体数目600 万~ 700万 ，负责颜色和细节
识别，锥状视觉又称白昼视 觉 ； 杆 状 体 数 目 约 7500 万 ~15000万 ， 无 彩 色 感 觉 ， 称 夜视觉。
可 把 中 央 凹 看 作 一 个 1.5 mm×1.5mm的方形传感器阵 列。
视觉错觉－埃斯切尔的不可能的盒子
2020年8月13日2时51分
教学基本要求：
2.1 视觉感知要素； 2.2 图像感知和获取； 2.3 图像取样和量化； 2.4 像素间的一些基本关系；
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
传感器原理：
通过对特殊类型检测能源敏感的传感器材料将输入量转变
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量
到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度 的离散化。
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
采样：Sampling，实际上采样方式由产生图像的传感器装 置决定：P40
量化：Quantization，由灰度级决定
2020年8月13日2时51分
小结： 从上面的图中我们可以看出，在空间分辨率不变的情况下，
灰度级高的图像比灰度级低的图像质量更好。
如果图像出现伪轮廓则说明灰度级数不够。
2020年8月13日2时51分
线成像传感器：如平板扫描仪
线性移动每增加一个单位输出一个图像行；只需一维运动 就能得到二维图像。(P38)
2020年8月13日2时51分
阵列成像传感器：如CCD（Charge-coupled Device ，电荷耦合 元件）图像传感器。
不需要运动就能形成图像。
2020年8月13日2时51分
教学基本要求：
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
数字图像的质量在很大程序上取决于采样和量化中所用的 采样数和灰度级。
空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，采样值是决定一 幅图像空间分辨率的主要参数。
灰度分辨率指在灰度级别中可分辨的最小变化，由量化的 等级决定，灰度级通常是2的整数次冥。
2020年8月13日2时51分
眼睛的晶状体和普通光学透镜之间的主要差别在于前者的适应性强。 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
膜间的距离由17mm缩小到14mm，因此可以很容易计算出图像在视 网膜成像的大小。(P29)
2.55mm
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： “马赫带，Mach Band”（P32）
2.1 视觉感知要素； 2.2 图像感知和获取； 2.3 图像取样和量化； 2.4 像素间的一些基本关系；
2020年8月13日2时51分
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到 用数字表示的图像。 图像的数字化包括采样和量化两个过程。
采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采
样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散 化。
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉－栅格火花错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子：
（优选）医学图像处理第二章数字 图像基础
教学基本要求：
2.1 视觉感知要素； 2.2 图像感知和获取； 2.3 图像取样和量化； 2.4 像素间的一些基本关系；
2020年8月13日2时51分
眼睛的形状近似于一个圆球， 平均直径大约20mm
有三层膜包围着眼睛
虹膜： 2mm~8mm，其作用 是控制入光量
2020年8月13日2时51分
采样和量化的结果是一个实际矩阵。一幅有M行和N列的 数字图像表示如下：
f (0,0)
f (x, y)
f (1,0)
f
(M
1,0)
f (0,1) f (1,1)
f (M 1,1)
f (0, N 1)
f (1, N 1)
f (M 1, N 1)
离散坐标用整数表示，原点的坐标值是（0,0）
三种主要传感器装置
单元成像传感器：用单个传感器获取场景成像； 线成像传感器：用带状传感器获取场景成像； 阵列成像传感器：用传感器阵列获取场景成像
2020年8月13日2时51分
单元成像传感器：如光敏二级管
通过x-y方向二维运动来得到二维图像。(P37)
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 瞬时对比现象(P32)
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉(P33)
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
通常把大小为M ×N，灰度为L级的数字图像称为空间分 辨率为M ×N像素、灰度级分辨率为L级的数字图像。
2020年8月13日2时51分
64 32 128*128 256*256
512*512
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1024*1024
2020年8月13日2时51分
1024*1024
512*512
256*256
128*128
64*64
32*32
小结： 从上面的图中我们可以看出，在图像尺寸不变的情况下，
空间分辨率高的图像比空间分辨率低的图像包含的像素多， 像素点较小，因而图像更清晰。
如果图像出现棋盘格则说明采样数目不够。
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
256灰度级
16灰度级
8灰度级
4灰度级
视网膜：图像视觉，表面的
光接收器分为两类，即锥状 体和杆状体。锥状体数目600 万~ 700万 ，负责颜色和细节
识别，锥状视觉又称白昼视 觉 ； 杆 状 体 数 目 约 7500 万 ~15000万 ， 无 彩 色 感 觉 ， 称 夜视觉。
可 把 中 央 凹 看 作 一 个 1.5 mm×1.5mm的方形传感器阵 列。
视觉错觉－埃斯切尔的不可能的盒子
2020年8月13日2时51分
教学基本要求：
2.1 视觉感知要素； 2.2 图像感知和获取； 2.3 图像取样和量化； 2.4 像素间的一些基本关系；
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
传感器原理：
通过对特殊类型检测能源敏感的传感器材料将输入量转变
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量
到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度 的离散化。
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
采样：Sampling，实际上采样方式由产生图像的传感器装 置决定：P40
量化：Quantization，由灰度级决定
2020年8月13日2时51分
小结： 从上面的图中我们可以看出，在空间分辨率不变的情况下，
灰度级高的图像比灰度级低的图像质量更好。
如果图像出现伪轮廓则说明灰度级数不够。
2020年8月13日2时51分
线成像传感器：如平板扫描仪
线性移动每增加一个单位输出一个图像行；只需一维运动 就能得到二维图像。(P38)
2020年8月13日2时51分
阵列成像传感器：如CCD（Charge-coupled Device ，电荷耦合 元件）图像传感器。
不需要运动就能形成图像。
2020年8月13日2时51分
教学基本要求：
2020年8月13日2时51分
2020年8月13日2时51分
数字图像的质量在很大程序上取决于采样和量化中所用的 采样数和灰度级。
空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，采样值是决定一 幅图像空间分辨率的主要参数。
灰度分辨率指在灰度级别中可分辨的最小变化，由量化的 等级决定，灰度级通常是2的整数次冥。
2020年8月13日2时51分
眼睛的晶状体和普通光学透镜之间的主要差别在于前者的适应性强。 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
膜间的距离由17mm缩小到14mm，因此可以很容易计算出图像在视 网膜成像的大小。(P29)
2.55mm
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： “马赫带，Mach Band”（P32）
2.1 视觉感知要素； 2.2 图像感知和获取； 2.3 图像取样和量化； 2.4 像素间的一些基本关系；
2020年8月13日2时51分
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到 用数字表示的图像。 图像的数字化包括采样和量化两个过程。
采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采
样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散 化。
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉－栅格火花错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子： 视觉错觉
2020年8月13日2时51分
人眼的主观亮度并非简单的光强函数，下面是一些有趣的例子：
（优选）医学图像处理第二章数字 图像基础
教学基本要求：
2.1 视觉感知要素； 2.2 图像感知和获取； 2.3 图像取样和量化； 2.4 像素间的一些基本关系；
2020年8月13日2时51分
眼睛的形状近似于一个圆球， 平均直径大约20mm
有三层膜包围着眼睛
虹膜： 2mm~8mm，其作用 是控制入光量
2020年8月13日2时51分
采样和量化的结果是一个实际矩阵。一幅有M行和N列的 数字图像表示如下：
f (0,0)
f (x, y)
f (1,0)
f
(M
1,0)
f (0,1) f (1,1)
f (M 1,1)
f (0, N 1)
f (1, N 1)
f (M 1, N 1)
离散坐标用整数表示，原点的坐标值是（0,0）