图像处理系统与视觉基础

关于图像处理系统与视觉基础第1页，课件共86页，创作于2023年2月知识要点人类颜色视觉和色度学知识。灰度图像和彩色图像的描述方法，重点讨论灰度静止图像。典型的数字图像处理系统。图像的基本统计特征。MATLAB图像处理工具箱、Photoshop等图像处理软件入门初步。第2页，课件共86页，创作于2023年2月人类色觉的产生是一个复杂的过程。除了光源对眼睛的刺激，还需要人脑对光刺激的解释。人感受到的物体颜色主要取决于反射光的特性。如果物体比较均衡地反射各种光谱，则看起来是白的。如果物体对某些光谱反射得较多，则看起来物体就呈现相对应的颜色。色度学：进行图像的彩色分析，建立的研究彩色计量的学科。2.1人类视觉与色度学基础第3页，课件共86页，创作于2023年2月视觉系统中存在着杆状和锥状细胞两种感光细胞。杆状细胞为暗视器官锥状细胞是明视器官，在照度足够高时起作用，并能分辨颜色。锥状细胞大致将电磁光谱的可见部分分为三个波段：红、绿、蓝。这三种颜色被称为三基色人类视觉系统第4页，课件共86页，创作于2023年2月图2.1人类视觉系统三类锥状细胞的光谱敏感曲线第5页，课件共86页，创作于2023年2月图像视觉基础与数学基础2.1光度学及色度学原理

1.色彩的基本属性

色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综合反映。人眼对发光体或不发光体的色彩感觉，分别是因为不同光谱波长的辐射光或反射光刺激人眼视网膜内的感受器（视色素）使之兴奋的结果。

色彩具有三个基本属性：色调、饱和度和亮度。第6页，课件共86页，创作于2023年2月

人类视觉对颜色的主观感觉颜色的三种主观感觉：色调、色饱和度和亮度。色调（hue）从一个物体反射过来的或透过物体的光波长是由颜色种类来辨别的，如红、橙、绿。色饱和度（saturation）即色纯度，指颜色的深浅例如：深红和浅红。亮度（brightness）颜色的明暗程度，从黑到白，主要受光源强弱影响。第7页，课件共86页，创作于2023年2月色调是与混合光谱中主要光波长相联系的。（红绿蓝）饱和度表示颜色的深浅程度，与一定色调的纯度有关，纯光谱色是完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少。（如深红、浅红等）亮度与物体的反射率成正比。颜色中掺入白色越多就越明亮，掺入黑色越多亮度越小。第8页，课件共86页，创作于2023年2月2.颜色视觉（1）颜色的基础知识颜色的本质：不同频率的电磁波。人的脑和眼将不同频率的电磁波感知为不同的颜色。

人感受到的不透明物体颜色主要取决于反射光的特性，如果物体比较均衡的反射各种光谱，则人看到的物体是白色的；如果物体对某些光谱反射的较多，则人看到的物体就呈现相对应的颜色。第9页，课件共86页，创作于2023年2月

颜色与彩色：

颜色可分为无彩色和有彩色两大类。无彩色：白色、黑色和各种深浅程度不同的灰色。有彩色：除去黑白系列以外的各种颜色。

三基色：

实验证明，任何色彩都可以由不同比例的三种独立的基本彩色型混合而得到。这三种相互独立的彩色称为三基色。第10页，课件共86页，创作于2023年2月2.1.2三基色原理由三基色混配各种颜色通常有两种方法：相加混色法。彩色电视机上的颜色。相减混色法。彩色电影、幻灯片、绘画原料相加混色和相减混色的主要区别：（1）相加法是由发光体发出的光相加而产生的各种颜色，而相减法是先有白色光，然后从中减去某些成份（吸收）得到各种颜色。（2）相加混色的三基色是红、绿、蓝，而相减混色的三基色是黄、青、品红。相加混色的补色就是相减混色的基色。（3）相加混色和相减混色有不同的规律。第11页，课件共86页，创作于2023年2月

相加混合法的三基色是：红、绿、蓝，它们之间的任意一组混合都可以得到一种新的彩色。光的三原色印刷三原色第12页，课件共86页，创作于2023年2月Grassman定律视觉对颜色的响应取决于红、绿、蓝三输入量的代数和。（1）所有颜色都可以用相互独立的三基色混合得到；（2）假如三基色的混合比相等，则色调和色饱和度也相等；（3）任意两种颜色相混合产生的新颜色与采用三基色分别合成这两种颜色的各自成份混合起来得到的结果相等；（4）混合色的光亮度是原来各分量光亮度的总和。第13页，课件共86页，创作于2023年2月三原色原理：任何颜色都可以用３种不同的基本颜色按不同的比例混合得到。标准三基色：国际照明委员会(CIE)规定：红色(R)：波长为700nm；绿色(G)：波长为546.1nm；蓝色(B)：波长为435.8nm。红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各种颜色，其配色方程为：第14页，课件共86页，创作于2023年2月（2）颜色模型：

所有颜色都可以看作3个基本颜色：红(R)、绿(G)、蓝(B)的不同组合。

（i）RGB模型RGB模型面向彩色显示器或打印机等设备。RGB彩色立方体B(0,0,1)白灰黑GR(1,0,0)(0,1,0)0蓝绿红第15页，课件共86页，创作于2023年2月

颜色向量C的计算CIE的R、G、B颜色表示系统。选择标准红色，绿色和蓝色三种单色光作为表色系统的三基色。颜色向量C红（R）、绿（G）、蓝（B）三刺激值所构成的（R，G，B）向量的和构成。

C=RR0+GG0+BB0

（2.1）R、G、B为C的三刺激值（tristimulusvalues）（R0，G0，B0）称为原刺激值，是单位向量。第16页，课件共86页，创作于2023年2月图2.2颜色的向量表示与光谱三刺激值

（a）颜色的向量表示（b）光谱三刺激值第17页，课件共86页，创作于2023年2月（ii）HSI模型：

基于区分颜色的3种基本特征量，即：色调（hue)饱和度(saturation)和亮度（intensity)

。适合人的视觉系统。

HSI格式可以用一个圆柱体表示：圆柱体横截面形成彩色环；色调由角度表示；饱和度由半径上的点至圆心的距离表示，圆周上的颜色其饱和度为1，圆心的饱和度为0；圆柱的轴线表示亮度，底部的亮度最低，顶部的亮度最高。第18页，课件共86页，创作于2023年2月亮度色调饱和度第19页，课件共86页，创作于2023年2月HSI模型的特点：（1）亮度（I）分量与图像的彩色信息无关；反映物体的明暗程度；（2）色调（H）和饱和度（S）分量与人感受颜色的方式紧密相连。适用：

借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法，面向以彩色处理为目的的应用，如：动画中的彩色图形。第20页，课件共86页，创作于2023年2月

（3）RGB模型与HSI模型之间转换

（i）从RGB转换到HSI

色度用H表示，饱和度用S表示，亮度用I表示。第21页，课件共86页，创作于2023年2月

（ii）从HSI转换到RGB分3段：

当H在[0°，120°]之间：当H在[120°,240°]之间：第22页，课件共86页，创作于2023年2月当H在[240°,360°]之间：第23页，课件共86页，创作于2023年2月Slide242.1.3光度学基本知识光度学光学中研究光的辐射、吸收、照射、反射、散射、漫射等度量的学科同时结合视觉特征来确定光的度量及吸收的单位。在可见光谱段以外的景物图像可用类似的方法。可见光谱段以外所形成的图像，其处理的各个过程也常常要变换成人眼可以观察的图像例如热成像、X光照片等第24页，课件共86页，创作于2023年2月Slide25光度学中的基本概念1.光通量2.发光强度3.视敏度4.亮度亮度是发光面的明亮程度的度量，它决定于单位面积的发光强度，单位为cd/m2。5.照度照度指照射在单位面积上的光通量，单位为勒（lx）。第25页，课件共86页，创作于2023年2月2.2人眼视觉基础1.亮度和颜色感觉的视觉特性刺激强度与感觉的关系：人眼的视觉效果是由可见光刺激人眼引起的。如果光的辐射功率相同而波长不同，则引起的视觉效果也不同。例：在等能量分布的光谱中，人眼感觉最暗的是红色，其次是蓝色和紫色，最亮的是黄绿色。第26页，课件共86页，创作于2023年2月相对视敏函数：

反映人眼对不同波长的光的敏感程度。当光的辐射功率相同时，波长λ为555nm的黄绿光的主观感觉最亮。以视敏度K（555）为基础，把任意波长为λ的光的主观感觉亮度称为波长λ的光的视敏度K(λ)。因此，任意波长光的相对视敏度函数（相对视敏度）。即为：第27页，课件共86页，创作于2023年2月亮度适应和颜色适应：

人的视觉系统能适应的亮度范围是很大的(1010量级），但是人眼并不能同时感受很宽的亮度范围；客观亮度相同时，当背景亮度不同时，主观感受的亮度也不同。人眼的明暗感觉是相对的。亮度适应性：在外界光线的亮度发生变化时，人眼的感受性也会发生变化。从明亮处到昏暗处的视觉适应性称为暗适应性；从暗环境到明环境适应性为亮适应性。第28页，课件共86页，创作于2023年2月亮度对比和颜色对比：视觉的主观亮度取决于视野中心（目标）与周围环境之间光照的相对强度。（1）马赫带效应

马赫带：在视觉图像的明暗过渡带的两侧看到的亮带与暗带。第29页，课件共86页，创作于2023年2月（2）同时对比度现象此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度，而与环境亮度有关。同时对比度示例图马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象。第30页，课件共86页，创作于2023年2月2.视觉的空间性质视觉的空间频率特性：空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像（清晰明快的画面）意味着有大量的高频空间成分；模糊的图像只有低频空间成分。3.视觉的时间特性使视觉图像建立起来是需要时间的，而视觉图像建立起来之后，即使把目标图像拿走，视觉反应也要持续一段时间。因此而产生视觉的运动感觉。第31页，课件共86页，创作于2023年2月运动感觉：视觉的运动感觉与人对刺激信号的反应有关。刺激信号的出现与消失或改变都影响反应时间。光消失反应比光出现反应时间短；光强度增加比光强度减弱时间长。视觉运动的规律（习惯）：

①人眼的水平运动比垂直运动快，更易跟踪水平运动的物体；②看圆形的画面总是习惯沿顺时针方向看，所以对顺时针方向运动的物体的反应较逆时针运动物体快；第32页，课件共86页，创作于2023年2月③在偏离距离相同的情况下，人眼对视野中四个象限的观察率依次为：左上、右上、左下、右下；④视线习惯于从左到右和从上到下看等。4.主观轮廓和空间错觉主观轮廓：指实际上并不存在、只是主观上认为存在的某景物的轮廓线。它是从整个图形数据得到的概念（如图）。第33页，课件共86页，创作于2023年2月主观轮廓视觉效果图第34页，课件共86页，创作于2023年2月

空间错觉：物体的整体面貌和结构强烈地影响着人们对它的感知。通常有两类：基于形状和方向；基于长度和面积。第35页，课件共86页，创作于2023年2月两条红线是否一样长?大个子在追小个子?第36页，课件共86页，创作于2023年2月Slide37本章小结

（1）主要介绍了数字图像处理的基本知识。从人类视觉特性和色度学基本原理出发，完成对图像进行数学描述，介绍了基本的图像处理系统、图像开发环境及常用的图像处理软件。（2）要求掌握色度学基本概念，了解常用数字图像处理系统的组成原理，逐步熟悉常见图像处理软件的操作方法。（3）本章重点要求掌握图像基本统计特征的意义和计算方法。第37页，课件共86页，创作于2023年2月1.请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题?

它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数。2.色彩具有那几个基本属性？描述这些基本属性的含义。3.什么是视觉的空间频率特性？什么是视觉的时间特性？4.颜色模型有哪几种？思考题:第38页，课件共86页，创作于2023年2月2.3数字图像处理的数学基础2.3.1线性系统1.线性系统：线性系统具有叠加性。第39页，课件共86页，创作于2023年2月2.移不变系统3.线性移不变系统第40页，课件共86页，创作于2023年2月2.3.2卷积与滤波1.卷积定义：2.卷积性质：（1）交换率：（2）结合律：（3）分配律：（4）求导：第41页，课件共86页，创作于2023年2月第42页，课件共86页，创作于2023年2月3.离散卷积4.滤波

数学上的卷积运算在信号处理和图像处理中被称为滤波。这样，线性移不变系统的输出可以通过输入信号与一表征系统特性的函数的卷积得到。——系统中的冲激响应第43页，课件共86页，创作于2023年2月2.3.3二维线性系统1.空间不变的线性系统设某系统，若输入产生输出即：或用空间矢量记为：当它具有以下性质时，则称该系统为二维线性系统。第44页，课件共86页，创作于2023年2月对于二维线性系统：若即则称该系统为空间不变的线性系统。

二维线性移不变系统的输出也可以通过输入信号与表征系统特性的冲激响应函数h(x,y)的二维卷积得到，即：第45页，课件共86页，创作于2023年2月离散二维卷积形式为：2.二维线性系统的算子描述

二维线性系统常用的算子：梯度算子（一阶微分算子）包括罗伯特算子（Robert）、索贝尔算子（Sobel）、浦瑞维特算子（Prewitt）等。第46页，课件共86页，创作于2023年2月

2.3.4数字图像的数学表示

1.连续模型：一幅图像以灰度G在(x,y)二维空间的连续变化来描述，即：图像=G(x,y)2.离散模型：连续图像经过采样和量化后，输入计算机后即为它的离散形式，即为数字图像。它是一个矩阵。第47页，课件共86页，创作于2023年2月3.随机场模型：一个多维的随机过程被称为随机场。图像随机场模型是把每一个像素都看作一个随机过程而形成的。在随机场模型中，一幅图像可用一个联合概率密度来表达：式中：为不同平面上的像素。第48页，课件共86页，创作于2023年2月图像的随机场模型yyy•••

F(r,Gi)xxxGiG2G1r第49页，课件共86页，创作于2023年2月2.3.5数字图像显示

决定图像显示系统质量的最重要的显示特性是图像的大小、光度分辨率、低频响应、高频响应、点间距和噪声特性。1.显示图像的大小

系统显示图像大小的能力包括两部分。第一是显示器自身的物理尺寸，它应该足够大，能方便的观察和理解所显示的图像。第二是显示系统能处理的最大数字图像的大小。显示器必须与待显示的最大图像的行数和每行像素数相适应。第50页，课件共86页，创作于2023年2月2.光度分辨率

系统在每个像素位置产生正确的亮度或光密度的精度。特别是系统能产生的离散灰度级数目。3.低频响应

显示系统再现大块灰度级即平坦区域的能力。希望平坦区域以均匀一致的亮度显示出来。4.高频响应

图像中的高频通常反映图像的边缘，一个显示系统再现直线图案的好坏反映了其显示图像细节的能力。第51页，课件共86页，创作于2023年2月5.点间距的选择

显示点间距越小，均匀区域的平坦性越好；而点间距越大越能更好的再现图像细节的对比。6.噪声

显示系统的电子噪声会引起显示点亮度与位置两方面的变化，即幅值噪声和位置噪声两种。（1）幅值噪声

亮度通道的随机噪声会产生一种“胡椒加盐”的效果（即黑白噪声点），在平坦区域中尤其明显。第52页，课件共86页，创作于2023年2月

如果噪声是周期性的并且与水平或垂直偏转信号同步，它会产生条状图案。如果所有噪声（包括随机的和周期性的）幅值都低于一个灰度级，那么总的显示效果影响不大。（2）位置噪声

来自偏转电路使点显示间距不均匀。要得到好的显示必须精确控制像素的位置。第53页，课件共86页，创作于2023年2月2.3.6图像的统计特征1.图像的基本统计分析量设数字图像为f(i,j),大小为M×N,（1）图像的信息量：表示图像所含信息的多少。

一幅图像如果有q种灰度值，并且出现的概率分别为p1,p2,p3,…,pq,则根据香农定理图像的信息量用

熵H表示为：第54页，课件共86页，创作于2023年2月例：计算下面图像的熵01321321057625671606163426753565322726162650275012321212312312210：5个1：12个2：16个3：8个4：1个5：7个6：10个7：5个P1=5/64P2=12/64P3=16/64P4=8/64P5=1/64P6=7/64P7=10/64P8=5/64第55页，课件共86页，创作于2023年2月0132132105762567160616342675356532272616265027501232121231231221（2）图像灰度的平均值一幅图像中所有像元灰度值的算术平均值，反映图像中不同物体的平均反射强度。例：计算下面图像的灰度平均值灰度值01234567个数51216817105第56页，课件共86页，创作于2023年2月（3）图像灰度中值图像所有灰度级中处于中间的值，当灰度数为偶数时，则取中间的两个灰度值的平均值。（4）图像灰度众数图像中出现次数最多的灰度值，它反映一幅图像中密度占优的物体的灰度特征。0132132105762567160616342675356532272616265027501232121231231221例：求下面图像的灰度中值和灰度众数灰度值01234567个数51216817105第57页，课件共86页，创作于2023年2月（5）图像灰度方差

反映各像元灰度值与图像平均灰度值的总的离散程度。方差越大，说明图像信息量越大。（6）图像灰度值域

图像最大灰度值和最小灰度值的差值。第58页，课件共86页，创作于2023年2月2.图像的直方图特征

图像中所有灰度值的概率分布。

3.多维图像的统计特征（彩色图像特征）

反映一幅图像的多个波段之间的关系（如彩色图像是三个波段；一幅遥感图像包含七个波段）。（1）协方差：反映一幅图像中的N个波段灰度值与其平均值之间的关系。第59页，课件共86页，创作于2023年2月（1）协方差计算公式：第60页，课件共86页，创作于2023年2月（2）相关系数:图像波段间的相关程度的统计量。反映两个波段图像所含信息的重叠程度，当相关系数为1时，表明表明两幅图像完全重叠。相关矩阵为：第61页，课件共86页，创作于2023年2月4.连续传输的数字图像的统计特性对于连续传输的数字图像，不能确切地规定图像性质，但是可以把它看成随机信号来处理。一般用振幅或相位分布函数、概率密度函数、相关矩、中心矩和功率谱等数学特征来表征。图像的振幅分布特性：图像的振幅分布特性用图像信号振幅分布函数表述，图像信号振幅分布函数是指图像信号g(x,y)的值小于某一给定值z的概率：第62页，课件共86页，创作于2023年2月振幅密度函数：对振幅分布函数进行微分就得到振幅密度函数，即：图像的振幅谱：图像信号g(x,y)

的傅里叶变换。即：第63页，课件共86页，创作于2023年2月能量谱：图像信号g(x,y)具有的能量为：第64页，课件共86页，创作于2023年2月2.3.7常用图像格式简介

在图像处理中，图像文件存储是最常见的问题之一。目前常用的图像格式有：BMP、GIF、JPEG、TIF(F)等格式。第65页，课件共86页，创作于2023年2月2.3.8数字图像处理中的基本运算1.图像处理的基本功能形式单幅图像→单幅图像将原始图像对比度增强、消除噪音、增加亮度等。第66页，课件共86页，创作于2023年2月多幅图像→单幅图像单（或多）幅图像→数字或符号等统计量或特征量的测量编码表示描述图像图像特征提取图像2.点运算点运算：对数字图像中像素点的操作。点运算不改变图像内的空间关系。点运算使图像数据占据的灰度范围发生改变。第67页，课件共86页，创作于2023年2月对比度增强或对比度拉伸：一幅图像通过点运算将其灰度范围扩大，该方法称为对比度增强。方法：线性灰度变换（线性点运算）和非线性点运算。点运算应用：（1）对比度增强（灰度变换）第68页，课件共86页，创作于2023年2月例1：线性灰度变换设输入的灰度级为DA,输出的灰度级为DB,灰度变换函数为：0255aDAa′b′bDB255第69页，课件共86页，创作于2023年2月

a)原图b)对比度扩展后的图图像的对比度扩展第70页，课件共86页，创作于2023年2月①当a=1，b=0时，为将输入图像复制为输出图像;②当a>1时，输出图像对比度增大，输出灰度范围变大，

DA灰度范围[a,a′],DB灰度范围[b,b′]③当a<1时，输出图像对比度减小,输出灰度范围减小；④当a=1,b≠0时，使所有图像的灰度值上移或下移，其效果是图像显示为更亮或更暗；⑤当a=-1,b=0时，暗区将变亮，亮区将变暗。实现图像求补（求反）。讨论：第71页，课件共86页，创作于2023年2月用直接灰度变换增强图像第72页，课件共86页，创作于2023年2月例2：非线性灰度变换用非线性函数（如对数函数、指数函数等）作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性点运算。2552550①对数变换：作用：对图像的低灰度区进行较大拉伸，对高灰度区压缩，变换后图像灰度分布与人的视觉特性相匹配。其中，a,b,c为调整曲线位置和形状的参数。第73页，课件共86页，创作于2023年2月255255②指数变换：0作用：对图像的高灰度区给予较大拉伸。其中，a,b,c为调整曲线位置和形状的参数。图像的动态范围压缩a)原图b)进行动态范围压缩后的图第74页，课件共86页，创作于2023年2月（4）裁减将图像感兴趣的部分的灰度级变换到[0，255]范围内，而其他部分则被裁减掉。（3）轮廓线通过点运算为图像加上轮廓线，即进行阈值化。（2）变换灰度单位