数字图象处理基础

第2章数字图像处理基础◆2.1色度学基础◆2.2人的视觉特性◆2.3图像数字化◆2.4数字图像表示形式和特点◆2.5本章小结DigitalImageProcessing1

2.1色度学基础◘三基色原理

人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）这三种颜色被称为三基色。 根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合。 则任一彩色C可表示为：

C=R+G+B(2.1.1)22.1色度学基础◘颜色模型

各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多的是面向机器（如显示器、摄像机等）的RGB模型。32.1色度学基础RGB模型：在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图所示。其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色（green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta）和黄色（yellow）。42.2人的视觉特性◘人眼的构造与机理要点人眼的机理与照相机类似：（1）瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为瞳孔，其直径可调节，控制进入人眼内之光通量(照相机光圈作用)。（2）晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性透明体，其曲率可调节，以改变焦距，使不同距离的图在视网膜上成象(照相机透镜作用)。（3）视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：52.2人的视觉特性◘人眼的构造与机理要点（续）（3）视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；

杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。 其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率低，仅分辨图的轮廓。（4）人眼成象过程：6

2.2人的视觉特性◘人眼的亮度感觉

(1)图像“黑”“白”（“亮”、“暗”）对比参数对比度:c=Bmax/Bmin

，

相对对比度:cr=(B-B0)/B0

(2)人眼亮度感觉范围 ①总范围很宽（c=108） ②人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下：c=103

很低亮度下：c=10

(3)同时对比度：人眼对亮暗程度所形成的“黑”“白”感觉具有相 对性，即按对比度c感觉物体亮度对比。DigitalImageProcessing7

2.3图像数字化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。对于静止的、平面的、单色的图像来说其数学表达式可简化为下式上式说明一幅平面图像可以用二维亮度函数来表示。8

2.3图像数字化怎样把图像用数字来表示呢?通过图像数字化来实现。所谓的图像数字化，是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括了空间离散化（即采样）和明暗表示数据的离散化（即量化）。9

2.3图像数字化采样

是指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。由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。采样时的注意点是：采样间隔的选取。采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。10

2.3图像数字化

（a）（d）

（b）（e）

（c）（f）不同采样点数对图像质量的影响(a)256×256,(b)128×128,(c)64×64,（d）32×32,（e）16×16,（f）8×811

2.3图像数字化细节清晰，数据量为100%细节无法辨认，数据量为1%12

2.3图像数字化采样指标：分辨率（1）分辨率是指单位距离上像素的个数。单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）（dotperinch）（2）分辨率或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。单位：像素*像素

（如：数码相机指标30万像素（640*480））1英寸=2.54厘米13

2.3图像数字化量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数。充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0～255的整数来描述“从黑到白”。在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象。14

2.3图像数字化伪轮廓现象原图像15幅度分辨率变换对图像的影响（举例）灰度量化对图像的影响（举例）

（a）（d）

（b）（e）

（c）（f）图2.3.6不同灰度级对图像质量的影响（a）K=256，（b）K=128，（c）K=32,（d）K=16，（e）K=4，（f）K=2DigitalImageProcessing16

2.3图像数字化量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。17▓

2.4数字图像表示形式和特点数字图像的矩阵表示DigitalImageProcessing18▓2.4数字图像表示形式和特点数字图像的特点：1.信息量大一幅遥感图像大小为1024*1024,每个像素用32bit表示

，则容量为1024X1024X4byte=4Mbyte2.占用频带宽与语音信息相比，图像信息占用的带宽要大几个数量级。如电视图像约为5.6MHZ，而语音仅为2KHz左右。因此，处理的难度大，成本高。这就对图像（频带）压缩提出了必须（很高）的要求。3.像素间相关性大(1)同幅内相邻像素间具有相同（或相近）灰度的可能性很大(r≥0.8)；(2)运动图像的相邻帧对应像素间相关性更大。综上（1）和（2）说明，图像压缩的潜力（可能性）很大。4.视觉效果的主观性大。DigitalImageProcessing19▓▓▓2.5本章小结引入了三基色的概念，RGB颜色模型，将彩色图像用三个灰度图像表示出来。从人的视觉特性入手，介绍了视觉成像特性，给出了图像数字化方法，包括采样和量化。给出了数字图像的表示方法及数字图像的四大特点。DigitalImageProcessing20▓▓习题2、30万（0.3M）、80万（0.8M）

、300万(3M)、1200万（12M）像素的数码相机拍摄的图像的最大尺寸是多少（长宽比为4：3）？如果每个像素用24位真