第二节数字图像处理.pptVIP

2.1视觉感知 2.1.1 视觉原理 2.1.2 亮度适应和区分 2.1.3 成像模型 2.1视觉感知 光接收细胞： 锥细胞：600～700万。对颜色敏感。充分识别图像细节，每个细胞接一个神经末端，又叫适亮视觉（photopic vision）、白昼视觉 成像过程： 视网膜图像主要反射到中央凹，由光接收器的相对刺激作用产生感觉，把辐射来的能量变为电脉冲，由人脑判断。 2.1.2 亮度适应和区分 光：电磁辐射 刺激视觉 人眼可见区域：350～780um 人眼识别光的强度范围：由夜视阈值到强闪光之间1～1010级 2.1.2 亮度适应和区分 1、马赫带效应（mach）：基于视觉系统有趋于过高或过低估计 不同亮度区域边界值的现象 2.1.2 亮度适应和区分 2、同时对比度： 基于人眼对某个区域感觉到的亮度并不仅仅依 赖于它的强度 3.视觉错觉 2.2 图像感知和获取 2.2.1.用单个传感器获取图像 2.2.3.用传感器阵列获取图像 2.2.4 简单的图像形成模型 图像成像模型： 由光源决定 由场景中的目标特性所决定 采样点阵：方形、正三角、正六角 离散点阵 i(X, Y) = 数字图像 I(X, Y) Quantization f(x,y)采样 空间离散的像素矩阵 f(x,y)量化 对信号的幅度进行离散分层的过程 一、 均匀量化 2.3.2 数字图像表示 2.3.3 空间和灰度级分辨率 空间分辨率：图象中可辨别的最小细节。 灰度级分辨率：在灰度级别中可分辨的最小变化。 2.4.1 邻域与邻接 [邻域] 对于任意像素(X, Y)，像素集合 { (x+m, y+n); 其中m、n取适当的整数 } 称为该像素的邻域（neighbor）。 4-邻域 { (X-1, y), (x+1, y), (x, y-1), (x, y+1) } 2.4.2 距离 [距离] 设p、q、r是某个集合S的元素，满足下列性质（距离的三 定理）的函数d称为距离函数： 当且仅当p = q时，d(p, q) = 0 d(p, q) = d(q, p) d(p, r) ? d(p, q) + d(q, r) 2.4.2 距离 常用距离： 设任意两点(X1, Y1)和(X2, Y2) 欧氏距离 = sqrt((X1 - X2)2 + (Y1 - Y2)2) 4-邻域距离 = ?X1 - X2? + ?Y1 - Y2? （城区距离city-block） 8-邻域距离 = max(?X1 - X2?, ?Y1 - Y2?) (棋盘距离chessboard) 2.4.2 距离 欧氏距离 4-邻域距离 8-邻域距离 3 3 3 3 3 3 3 3 5 2 5 3 2 3 3 2 2 2 2 2 3 5 2 1 2 5 3 2 1 2 3 3 2 1 1 1 2 3 2 1 0 1 2 3 2 1 0 1 2 3 3 2 1 0 1 2 3 5 2 1 2 5 3 2 1 2 3 3 2 1 1 1 2 3 5 2 5 3 2 3 3 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 空间分辨率 对一幅图像，当