天大图像处理：第2章基础

数字图像处理

（DigitalImageProcessing）天津大学电子信息工程学院庞彦伟副教授2008年1第二章数字图像基础回顾第一章ImageAcquisitionImageEnhancementImageRestoration/ReconstructionImageCompressionSegmentationRepresentation&descriptionObjectrecognitionObjects数字图像处理什么是图像什么数字图像什么是数字图像处理图像处理(ImageProcessing)(Low-level)图像分析/理解(ImageAnalysisUnderstanding)(Mid-level)计算机视觉(ComputerVision)(High-level)图像科学22.1人眼与亮度视觉数字图像处理的质量评价多由人眼主观评价;许多图像处理相关技术要根据人眼特性设计.（如电视图像场频率、屏幕刷新频率、图像量化级别、立体显示(双目视觉)、图像压缩）

根据人类认知图像内容的机制可以研究出新的图像处理算法为什么要研究人类视觉?(大学问)3视网膜上的离散光线接收器:锥状(cone)接收器(6~7百万个)和柱状(rod)接收器(75~150百万个)2.1.1人眼的结构

Lens(透镜),Iris[‘aiəris](虹膜),Retina[‘retinə]视网膜,Fovea[‘fəuviə]小凹(尤指视网膜的中央凹),cornea[kƆniə]角膜,sclera巩膜,空间上的离散化Conevision(bright-lightvision)Rodvision(dam-lightvision)角膜虹膜光轴镜头(晶状体)中心凹视神经脉络膜巩膜盲点1.5mm42.1.2人眼中的图像形成过程

[kæəƆŋſ∫]角膜虹膜光轴镜头(晶状体)中心凹脉络膜巩膜盲点1.5mm1.5mm视神经2.55mmFocallength:14mm~17mmTheretinalimageisreflectedprimarilyintheareaofthefovea.Lightreceptorstransformradiantenergyintoelectricalimpulsesthatareultimatelydecodedbythebrain.52.1.3亮度适应和区分

(brightadaptationanddiscrimination)Subjectivebrightnessvs.lightintensity主观亮度vs.光强度Subjectivebrightnessisalogarithmicfunctionofthelightintensityincidentontheeye.

b=log(a)SubjectivebrightnessLightintensity不够准确62.1.3亮度适应和区分

(brightadaptationanddiscrimination)Brightnessadaptation(亮度适应)Photopic(亮适应)(暗适应)(炫目极限)Brightnessadaptationlevel亮度适应级Brightnessadaptationlevel亮度适应级72.1.3亮度适应和区分

(brightadaptationanddiscrimination)Brightnessdiscrimination(亮度区分)你能看出亮度变化量I?越小越好韦伯率可用来指导设计图像处理系统的光源配置E.H.Weber,1834韦伯率越小，亮度区分能力越强柱状细胞(暗视觉)锥状细胞(亮视觉)82.1.3亮度适应和区分

Mayoureyesdeceiveus?主观亮度不是光强的简单线性函数同时对比度现象著名的马赫带效应，ErnstMach,1865年92.1.3亮度适应和区分

Mayoureyesdeceiveus?102.2图像形成(光照)模型

(ImageFormationModel)

图像形成模型讲述几种光照模型在图像增强一章中,同态滤波要用到光照模型112.2图像采样和量化

SamplingandQuantization

数字图像的采集过程图像传感器CCDCMOS采样和量化12采样量化空间上采样，亮度上量化采样确定空间分辨率量化确定灰度分辨率2.2图像采样和量化13采样确定空间分辨率超分辨率分析空间分辨率的定义：1)

DPI＝DotsPerInch=每英寸的点数

报纸的的分辨率为75dpi,杂志133dpi,精致书籍2400dpi（外文）Imagesizevs.spatialresolution：Imagesizebyitselfdoesnottellthecompletestory

1Inch2.2图像采样和量化14图像采样和量化

SamplingandQuantization

1250dpi300dpi150dpi72dpi15量化确定灰度分辨率灰度分辨率：thesmallestdiscerniblechangeingraylevel

量化灰度所用的bit数。例如：256灰度级的图像的灰度分辨率为8bits。128个灰度级64个灰度级32个灰度级16个灰度级8个灰度级4个灰度级2个灰度级8个灰度级2.2图像采样和量化16图像缩(shrink)放(zoom)2.2图像采样和量化上采样下采样图像缩放的目的：1)为了便于人眼观察图像细节2)为了比较不同尺寸的图像(归一化)3)为了节约存储和计算开销(undersampling)图像缩放是图像硬件采集完成之后进行的，不是对连续信号的采样17图像缩放的计算过程2.2图像采样和量化确定像素的新坐标给新坐标上的像素赋予灰度值怎样给新坐标上的像素赋予灰度值？18图像缩放的最近邻插值方法2.2图像采样和量化近朱者朱近墨者墨128128放大到102410246464放大到102410243232放大到10241024原像素原像素原像素19更好的方法：图像缩放的线性值方法2.2图像采样和量化近朱者赤近墨者黑原像素新像素128128放大到102410246464放大到102410243232放大到1024102420图像缩放的线性值方法的实现：2.2图像采样和量化已知原始图像的两个相邻像素和，则插入像素位置x对应的灰度值f(x)为：二维中的双线性插值公式是怎样的？21图像缩放的线性值方法的实现：2.2图像采样和量化已知原始图像的四个相邻的像素则插入像素位置