图像和视觉基础

图像和视觉基础1第一页，共四十五页，2022年，8月28日一、人眼与亮度视觉1、人眼成像晶状体视网膜外界图像光学图像神经活动电信息传入大脑获得图像感知视网膜视觉接收器视神经纤维人眼成像过程：2第二页，共四十五页，2022年，8月28日视网膜上有柱细胞和锥细胞两类视觉接收器：柱细胞：细长而薄，数量上约7500万～1亿5000万，提供视野的整体效果，不感受颜色并对低照度较敏感。锥细胞：短而粗，数量少，约600万～700万，对颜色很敏感，它们提供昼视。一、人眼与亮度视觉3第三页，共四十五页，2022年，8月28日2、亮度适应和区分光强的对数主观亮度强闪光阈值夜视阈值昼视曲线夜视曲线视觉范围042-2-4-6一、人眼与亮度视觉（1）亮度适应范围特点1：人眼亮度适应总的动态范围相当大4第四页，共四十五页，2022年，8月28日2、亮度适应和区分光强的对数主观亮度强闪光阈值夜视阈值昼视曲线夜视曲线视觉范围042-2-4-6一、人眼与亮度视觉（1）亮度适应范围特点2：外界光强确定后，人眼亮度适应的动态范围并不大5第五页，共四十五页，2022年，8月28日2、亮度适应和区分光强的对数主观亮度强闪光阈值夜视阈值昼视曲线夜视曲线视觉范围042-2-4-6一、人眼与亮度视觉（1）亮度适应范围特点3：当外界光强变化时，人眼亮度又适应另一个小的动态范围6第六页，共四十五页，2022年，8月28日（2）亮度区分能力

II+∆I∆I/I

——称为韦伯率，体现视觉对亮度的区分能力。经典实验：一、人眼与亮度视觉7第七页，共四十五页，2022年，8月28日例：马赫带效应一、人眼与亮度视觉8第八页，共四十五页，2022年，8月28日例：同时对比度效应一、人眼与亮度视觉9第九页，共四十五页，2022年，8月28日二、颜色视觉1、颜色基础400nm紫外光红外光可见光区780nm10第十页，共四十五页，2022年，8月28日视网膜中三种锥细胞对彩色的吸收曲线二、颜色视觉11第十一页，共四十五页，2022年，8月28日400nm700nm紫外光红外光546.1nm435.8nm780nm二、颜色视觉12第十二页，共四十五页，2022年，8月28日R波长700nmG波长546.1nmB波长435.8nm三基色青Cyan品红Magenta黄Yellow三补色二、颜色视觉13第十三页，共四十五页，2022年，8月28日色调(Hue)：颜色的种类饱和度(Saturation)：颜色的浓淡程度亮度(Intensity)：颜色的明暗程度颜色的3种基本特性二、颜色视觉14第十四页，共四十五页，2022年，8月28日（1）每一点对应一种颜色1931年CIE制定了一个色度图：舌型图二、颜色视觉15第十五页，共四十五页，2022年，8月28日（2）边界点代表纯颜色二、颜色视觉1931年CIE制定了一个色度图：舌型图16第十六页，共四十五页，2022年，8月28日（3）任意两点连线表示线上的颜色可由两点颜色混合形成1931年CIE制定了一个色度图二、颜色视觉1931年CIE制定了一个色度图：舌型图17第十七页，共四十五页，2022年，8月28日（4）任意三点形成的三角形内的颜色可由三点颜色混合形成1931年CIE制定了一个色度图二、颜色视觉1931年CIE制定了一个色度图：舌型图18第十八页，共四十五页，2022年，8月28日黄(1,1,0)黑(0,0,0)绿(0,1,0)青(0,1,1)蓝(0,0,1)品红(1,0,1)白(1,1,1)红(1,0,0)2、颜色模型

（1）RGB颜色模型二、颜色视觉19第十九页，共四十五页，2022年，8月28日（2）HSI颜色模型黑色白色黄黑绿青蓝品红白红二、颜色视觉20第二十页，共四十五页，2022年，8月28日BRGSHI黑色白色二、颜色视觉21第二十一页，共四十五页，2022年，8月28日各种亮度下的R、G、B颜色图二、颜色视觉22第二十二页，共四十五页，2022年，8月28日彩色图像的R、G、B和H、S、I各分量的图示chap2_0.m二、颜色视觉23第二十三页，共四十五页，2022年，8月28日二、颜色视觉24第二十四页，共四十五页，2022年，8月28日三、采样与量化对模拟图像的空间坐标的离散化——空间采样

对模拟图像的幅度离散化——幅度量化

数字图像用一个M×N数组f(x,y)表示：25第二十五页，共四十五页，2022年，8月28日三、采样与量化一般灰度级数存储位数26第二十六页，共四十五页，2022年，8月28日三、采样与量化采样和量化参数对图像质量的影响27第二十七页，共四十五页，2022年，8月28日三、采样与量化采样和量化参数对图像质量的影响28第二十八页，共四十五页，2022年，8月28日四、像素间联系1、像素的邻域

r

rpr

r

s

s

p

s

ssrsrprsrs

4-邻域N4(p)对角邻域ND(p)8-邻域N8(p)29第二十九页，共四十五页，2022年，8月28日V表示定义连接的灰度值集合，则（1）4-连接：2个像素p和r在V中取值且r在N4(p)中；（2）8-连接：2个像素p和r在V中取值且r在N8(p)中；（3）m-连接：2个像素p和r在V中取值且满足下列条件之一：①r在N4(p)中；②r在ND(p)且N4(p)∩N4(r)是空集。1000101102、连接四、像素间联系30第三十页，共四十五页，2022年，8月28日若像素p与像素q相连接，则它们毗邻。根据连接规则，毗邻可分为3、毗邻8-毗邻m-毗邻4-毗邻100010110四、像素间联系31第三十一页，共四十五页，2022年，8月28日毗邻像素间形成通路，同样有4、通路8-通路m-通路4-通路100010110100010110四、像素间联系32第三十二页，共四十五页，2022年，8月28日若两个像素之间有一个通路，则称两个像素互相连通并形成连通组元。5、连通

100010110四、像素间联系习题3-333第三十三页，共四十五页，2022年，8月28日6、距离量度常用的量度方法有三种：欧氏距离：DE(p,q)=[(x-s)2+(y-t)2]1/2

城区距离：D4(p,q)=|x-s|+|y-t|棋盘距离：D8(p,q)=max(|x-s|，|y-t|)四、像素间联系34第三十四页，共四十五页，2022年，8月28日

434

43234

432123432101234321234

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434

3333333322222332111233210123321112332222233333333四、像素间联系35第三十五页，共四十五页，2022年，8月28日m-连通时像素间距离测量示例在图中，像素p和q的值均为1：p1sqtp10q0p10q1p11q0p11q1Dm(p,q)=2Dm(p,q)=3Dm(p,q)=3Dm(p,q)=4习题3-436第三十六页，共四十五页，2022年，8月28日五、算术和逻辑运算1、算术运算两个像素p、q间的算术运算包括：（1）加法：记为p+q

（2）减法：记为p-q

（3）乘法：记为p*q（4）除法：记为p/q37第三十七页，共四十五页，2022年，8月28日去除“叠加性”噪声M=1M=2M=4M=16加法运算应用举例38第三十八页，共四十五页，2022年，8月28日生成图像叠加效果加法运算应用举例39第三十九页，共四十五页，2022年，8月28日去除不需要的叠加性图案例如：电视制作的蓝屏技术减法应用举例40第四十页，共四十五页，2022年，8月28日检测同一场景两幅图像之间的变化例如：运动物体的检测减法应用举例41第四十一页，共四十五页，2022年，8月28日2、逻辑运算两个像素p、q间的逻辑运算包括：（1）与：记为pANDq（2）或：记为p

OR

q

（3）非：记为NOT