第2章 图像、图像处理系统及视觉系统（第2－1讲）.pptVIP

第2章 图像与视觉系统 “全幅射体”就是某一物质加热到某一温度时，它发出的能量分布在整个可见光范围内。理论上的全幅射体就是一个完全黑体，当冷却后，它将吸收所有入射到它上面的光。 在实用中可以认为 1cp=1cd。 SI单位： (1) 勒克司[lx]: 1 lx ＝1 lm/m2 (2) 幅透 (phot)： 1 phot ＝1 lm/cm2 (3) 毫幅透(mphot) ： 1 mphot ＝10-3 phot 三个词大致可做如下区分： “Picture”是指与照片等相似的用手工描绘的人物或景物，其中侧重于手工描绘的一类“画”。 图像处理应是“Image Processing”。主要处理照片、复印图、电视、传真、计算机显示的一类图像。 ① TV型的自然风景：这是常见的图片，如肖象、  风景画、街道、建筑物照片等。 ② 空间摄影照片和地球资源探测图片：这类图片的特点是往往没有适宜的方向，构图不十分明显，除了海岸线外，没有可区别的形状。 ⑤ 图样：它们通常就是简单地由线段和图形构成的单色二值图像。 ⑥ 专用图像：如：X射线照片、微波照片、红外热象或超声波图像等。这些图像各有特点，与在可见光下得到的图像有所不同。 一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应； 采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大； 量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。 所谓图像信号振幅分布函数就是图像信号g(x,y)之值小于某一给定值的概率。 图2-1 三种不同图像的振幅分布密度曲线 (2-11) 1）、能量有限的图像振幅谱和自相关函数 当一幅图像用g(x,y)来表示的话，那么它的傅里叶变换就是其振幅谱，即： 则式 3）、自相关函数的基本性质 （1） （2） （3） 4）、空域功率谱密度的基本性质 由此，其平均信息量可由下式表示。 一、RGB颜色模型 二、HSI模型 色调（Hue） 颜色的种类 红、绿等。 饱合度(saturation) 颜色的深浅 深红、浅红等 加入白光稀释; 饱合度越高，颜色越深，白光越少。 亮度(lightness or brightness or Intensity) 光的明暗程度。 The saturation of a color ranges from neutral（中性） to brilliant（灿烂） The circle on the right is a more vivid red than the circle on the left although both have the same hue (2-8) g(x,y)的值落在 z1 、z2 之间的概率由下式表示： 13 14 10 11 8 11 15 12 9 7 10 13 9 8 5 9 9 8 4 2 8 6 7 3 4 =16 =11 振幅分布密度函数 f(z) 可由 F(z) 的导数得到，即: (2-9) 或者由下式来表示： (2—10) (2)、差值信号的振幅分布特性 由分布密度曲线可见，相邻像素振幅的差大部分集中于零差值附近。这说明相邻像素间有较大的相关性。由曲线的形状，可认为其近似于指数分布，即： 式中x是像素间的距离，α是由图像性质决定的系数，f(x)是概率密度函数。由实测结果可知，对于特写画面来说值α较小，对于群集远景画面来说α较大。  图2-2 相邻像素间差值信号分布密度曲线 (3)、图像的自相关函数和空域功率谱 一般情况下，图像的自相关函数和空域功率谱针对稳定画面来定义。稳定画面就是指图像g(x,y) 在x,y方向上可无限扩展，而且无论在哪个方向上都有相同的统计特性。 若知道图像的振幅谱G(u,v)，用傅里叶反变换就可以求得 图像g(x,y)。 图像信号所具有的能量可由下式表示： 或 式中 为能量谱。对于能量有限的图像信号g(x,y)的自相关函数由下式表示： 其中 ρ(ξ,η) 与