第2章 图像、图像处理系统及视觉系统(第2-1讲)

数字图像处理学

第2章图像、图像系统与视觉系统

（第一讲）

在数字图像处理技术中，处理方案的选择和设计与信源和信宿的特性密切相关。所谓信源就是处理前或处理后的图像，而信宿就是处理前后图像信息的接收者－－人的视觉系统。因此了解图像的特点及人的视觉系统的特性是恰当地选择处理图像的方法以便从中获取最大的信息量所必备的先验知识。

2. 1 图像

2.1.1、有关光学的预备知识

在讨论图像与视觉系统的过程中，必然要涉及到光学的有关知识。

光学理论中用到的主要术语及计量单位如下：

(1) 发光强度(I) (Intensity)

光源发光的功率称为发光强度。

其单位主要有如下两种：

烛光功率（Candle Power CP)：

1CP是指标准蜡烛发出的光。标准蜡烛是用鲸脑油制成，重1/6磅，燃烧率为120格令（1格令＝0.0648克）的蜡烛。

新烛光(Candle cd)：1cd 就是“全幅射体”加温到铂的熔点（2024o K ）时

从1平方厘米表面面积上发出的光的1/60。

“全幅射体”就是某一物质加热到某一温度时，它发出的能量分布在整个可见光范围内。理论上的全幅射体就是一个完全黑体，当冷却后，它将吸收所有入射到它上面的光。

在实用中可以认为1cp=1cd。

(2) 光通量(φ)

光通量是每秒钟内光流量的度量。其单位是流明(lumen--lm)。

流明是指与1cd的光源相距单位距离，并与入射光相垂直的单位面积上每秒钟流经的光流量叫１流明。

(3) 照度(E) (illumination)

入射到某表面的光通量密度称为该表面的照度。用每单位面积的流明数来表示。

主要单位有如下几种：

公制单位：

1）勒克司[lux]: 1勒克司＝1流明／平方米( lm/m2)

2）幅透(phot)：1幅透＝1流明／平方厘米(lm/cm2)

3）毫幅透：1毫幅透＝10-3 幅透

英制单位：

英尺-烛光：1英尺--烛光＝1流明／平方英尺一般换算关系如下：

1英尺-烛光= 1流明/(英尺)2＝10.76流明／米2＝10.76勒克司

(4) 反射

入射到该表面的流明数

某表面反射的流明数反射系数

=ρ(5) 透射入射到该物质的流明数

某物质透射的流明数透射系数=τ

(6) 亮度(L)

这个概念用来说明物体表面发光的量度。光可以由一个面光源直接幅射出来，也可以由入射光照射下的某表面反射出来。亮度对其两者均适用。

亮度的衡量有各种不同的单位。其中主要有A、B两组。A组是以每单位面积上的发光强度来表示的；B组是以每单位面积上发出的光通量来表示的。

Ａ组：使用新烛光为单位。

尼特：1尼特＝1新烛光／平方米( )熙提：1熙提＝1新烛光／平方厘米( )1熙提＝104尼特

Ｂ组：使用流明数为单位。

亚熙提：1亚熙提＝流明／平方米( )朗伯L ：1朗伯＝流明／平方厘米( )1朗伯＝104亚熙提

2/m

cd 2

/cm

cd lm m /22/lm cm

相应的英制单位如下：

A 组：

1新烛光／平方英尺( )1新烛光／平方英吋( )B 组：

1英尺-朗伯＝1流明／平方英尺( )2

/ft

cd 2/in cd 2

/ft lm

换算关系：

1尼特＝3.14亚熙提

1熙提＝3.14朗伯

1新烛光／平方英尺＝10.76尼特

1英尺-朗伯＝10.76亚熙提

1新烛光／平方英尺＝3.14英尺朗伯

由于光学单位名目繁多，往往容易引起混乱，所以又提出SI 单位（国际单位）Cd Lm Lx 2

/m cd 被测量

SI 单位缩写发光强度(I)

光通量(φ)

照度(E)

亮度(L)新烛光流明勒克司新烛光/平方米

2.1.2、图像的概念：

“图像”一词在汉语中很难给出一个明确的定义。三个与图像有关的英语词，

“Picture”、“image”和“Pattern”。

“Picture” 画、图画、图像、图片、电影等等；“image” 像、图像、景像、映像、影像、映射等；

“Pattern” 模型、式样、样本、图案、图、图形等。

三个词大致可做如下区分：

“Picture”是指与照片等相似的用手工描绘的人物或景物，其中侧重于手工描绘的一类“画”。

“image”是指用镜头等科技手段得到的视觉形象。一般来讲可定义为“以某一技术手段被再现于二维画面上的视觉信息”。通俗的说就是指那些用技术手段把目标（Object）原封不动的一模一样的再现的景物。它包含用计算机等机器产生的景物。

“Pattern”指的是图形，在拉丁语中指裁衣服

的纸样。因此，它主要是指图案、曲线、图形。综上所述我们所说的图像处理应是“Image Processing”。这里，我们要处理的主要是属于照片、复印图、电视、传真、计算机显示的一类图像。

当用数学方法描述图像信息时，通常着重考虑它的点的性质。一幅图像可以被看成是空间各个座标点上强度的集合。它的最普遍的数学表达式为

y

x

=(2—1)

Iλ

f

z

(t

,

),

,

,

其中x,y,z 是空间座标，λ是波长，t是时间，I是图像的强度。

这样一个表达式可以代表一幅活动的、彩色的、立体图像。