【2017年整理】二数字图象处理基础.pptVIP

第二章　数字图像处理基础（4课时）;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.1　色度学基础;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;1、人眼的构造与机理要点 研究课题： （1）搞清决定图像质量的主观因素，作出其总的结构模型；（2）找出人脑真正接收信息的容量，大脑有效接收图像的显示方式；（3）弄清图像信源和信宿的结构，建立起包括人的因素在内的信息论；（4）研究视觉和其它感觉的相乘作用，即视觉和其它感觉的互相影响；（5）开发自己组织作用的综合研究，进一步建立、发展“思考过程”；（6）视觉和行为的关系。;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;1、人眼的构造与机理要点 视觉运动特性：眼球运动及控制、注视点的分布、眼球运动与外界不动性、运动视觉的其它特性。 注视点主要集中在图像黑白交界的部分，尤其拐角处；对闭合的图形，注视点容易向图形内侧移动；容易集中在时隐时现、运动变化的部分；图像中一些特别的不规则处。 其他特性：大的运动物体看上去速度慢； 假运动现象：当实际静止的几个物体时隐时现时，看上去好像物体在运动。 ;2、人的视觉模型 点光源的表示函数：点源可以用δ函数表示，表示平面图像的二维δ函数为： ;2.2　人的视觉特性; 设系统的单位冲激响应为h(t),则系统对应于 的冲激响应为 ;2.2　人的视觉特性;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;例：设x(t)与h(t)如图所示，求y(t)=x(t)*h(t);（1）;（4）;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.2　人的视觉特性;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.3　图像数字化;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.4　数字图像表示形式和特点;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.5　图像灰度直方图;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.6　图像处理算法的形式;2.7　图像数据结构与文件格式;2.7　图像数据结构与文件格式;2.7　图像数据结构与文件格式;2.7　图像数据结构与文件格式;2.7　图像数据结构与文件格式;2.7　图像数据结构与文件格式;2.8　图像的特征与噪声;2.8??图像的特征与噪声;2.8　图像的特征与噪声