第2章数字图像基础

第2章数字图像基础DigitalImageFundamentals主要内容•视觉感知要素•光和电磁波谱•颜色基础•图像取样和量化•像素间的一些基本关系2.1视觉感知要素ElementsofVisualPerception本节简单地综述了人类视觉系统的构造、人眼中图像的形成及对亮度的适应和鉴别。2.1.1人眼的构造(1)StructureoftheHumanEye•眼球的平均直径约20mm。•有三层薄膜（眼角膜/巩膜，脉络膜和视网膜）包围着眼睛。•虹膜的收缩和扩张控制进入眼睛的光量。•虹膜中间的瞳孔的直径约2～8mm•来自外部的光在视网膜上成像。•每只眼睛有600～700万个锥状体（白昼视觉），主要分布在中央凹。•每只眼睛有7500万～15000万个杆状体，用于给出总体图像，它们没有色彩感觉，在低照明度下对图像较敏感（如：夜视觉）。•可以把中央凹看作1.5×1.5mm的方形传感器。•眼睛中最高敏感区的锥状体数量约为337,000个，与一个中等分辨率30万像素的CCD（电荷耦合器，charge-coupleddevice）相当。2.1.2人眼中图像的形成ImageFormationintheEye•眼睛的晶状体与普通光学透镜之间的主要差别在于眼睛的适应性强。•晶状体的聚焦中心与视网膜间的距离在14～17mm之间。•视网膜图像主要反射在中央凹域上，然后由光接收器的相应刺激作用产生感觉，感觉把辐射能转变为电脉冲，最后由大脑解码。h=2.55mm2.1.3亮度适应和鉴别(1)BrightnessAdaptationandDiscrimination•人的视觉系统能适应的光强度级别范围约量级。•主观亮度（人的视觉系统感觉到的亮度）是进入人眼的光强度的对数函数。•人的视觉不能同时在这么大范围工作，存在亮度适应现象。•人眼能同时鉴别的光强度级的范围是很小的。•在低照明级别，亮度辨别较差，在高照明级别，亮度辨别较好。亮度适应级范围10102.1.3亮度适应和鉴别(2)BrightnessAdaptationandDiscrimination在低照明级别，亮度辨别较差，在高照明级别，亮度辨别较好。2.1.3亮度适应和鉴别(3)BrightnessAdaptationandDiscrimination感觉亮度不是简单的强度函数的例1：视觉系统倾向不同强度区域边界周围的欠调或过调现象2.1.3亮度适应和鉴别(4)BrightnessAdaptationandDiscrimination感觉亮度不是简单的强度函数的例2：视觉系统的同时对比现象，即感觉的亮度区域不是简单地取决于强度。2.1.3亮度适应和鉴别(5)BrightnessAdaptationandDiscrimination在错觉中，眼睛填上了不存在的信息或错误地感知物体地几何特点。2.1.3亮度适应和鉴别(6)BrightnessAdaptationandDiscrimination2.1.3亮度适应和鉴别(7)BrightnessAdaptationandDiscrimination2.2光和电磁波谱(1)LightandtheElectromagneticSpectrums/kgm10×6.626068m/s102.998EE2348－＝普朗克常数光速为电磁波能量为频率为波长hchc2.2光和电磁波谱(2)LightandtheElectromagneticSpectrum电磁波谱的可见光波段约为：0.43μm(紫色）～0.79μm（红色）应用实例：γ射线成像Gamma-RayImagingγ射线成像主要用于核医学和天文观察．在核医学中，这种处理是将放射性同位素注射到病人体内，当这种物质衰变时放射出γ射线，然后用γ射线检测器产生图像．应用实例：Ｘ射线成像X-rayImagingX射线是最早用于成像的电磁辐射源之一。Ｘ射线管是带有阴极和阳极的真空管．阴极加热释放自由电子，这些电子以很高的速度向阳极流动，当电子撞击一个原子核时，能量被释放并形成Ｘ射线辐射。Ｘ射线的能量由另一边的阳极电压控制，而Ｘ射线的数量由施加于阴极灯丝的电源控制。应用实例：紫外波段成像ImagingintheUltravioletBand紫外线被用于荧光显微镜方法，这是显微镜方法中发展最快的领域。荧光是在19世纪中叶发现的．当紫外辐射光子与荧光材料内原子中的电子碰撞时，它把电子提高到较高的能级，随后受激电子释放到较低的能级并以可见光范围内的低能光子放光。应用实例：可见光及红外线波段成像用光显微镜方法获取图像的例子应用实例：微波波段成像ImagingintheMicrowaveBand微波波段成像的典型应用是雷达。成像雷达的独特之处是在任何范围、任何时间内不考虑气候、光照条件的收集数据能力。雷达波可以穿透云层，在一定条件下还可以通过植被、冰层和极干燥的沙漠。成像雷达的工作原理像一个闪光照相机，它自己提供照明（微波脉冲）去照亮地面的一个地区，并快速拍摄图像。应用实例：无线电波成像ImagingintheRadioBand无线电波用于磁共振成像(MRI)。该技术把病人放在强磁场中并使无线电短波脉冲通过病人的身体，每个脉冲将导致一个病人组织发射的无线电响应脉冲，这些信号发生的位置和强度由计算机确定，从而产生一个病人的横截面。2.3颜色基础(6)ColorFundamentals颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。颜色分两大类：非彩色和彩色。非彩色是指黑色、白色和介于这两者之间深浅不同的灰色，也称为无色系列。彩色是指除了非彩色以外的各种颜色。根据人眼的结构，所有颜色都可看作是三种基本颜色——红绿和蓝按照不同的比例组合而成。国际照度委员会(CIE)早在1931年就规定三种基本色的波长分别为R：700nm，G：546.1nm，B：435.8nm。2.3.1颜色基础颜色有三个基本特征量：色调、饱和度和亮度。亮度是色彩明亮的概念,色调是光波混合中与主波长有关的属性,色调表示观测者接收的主要颜色。饱和度与所加白光数量成反比。色调与饱和度一起被称为彩色。形成任何特殊颜色需要的红,绿,蓝的量称做三色值,分别用表示为X,Y,Z。一种颜色由三色值系数定义为:x=X/(X+Y+Z)y=Y/(X+Y+Z)z=Z/(X+Y+Z)x+y+z=1•CIE色度图,该图以x(红)和y(绿)函数表示颜色组成.•各纯色标在舌形色度图的周围.•等能量点的饱和度为零.•位于色度图边界上的任何点都是全饱和的.•从等能量点到位于色度图边界上的任何一点画一线段将定义特定普色的所有色调.•以任意确定颜色为顶点的三角形不能包围图6.5中的所有颜色范围.色度图2.3.2颜色模型为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为两类，一类面向诸如视频监视器、彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向以彩色处理为目的的应用，如动画中的彩色图形。面向硬件设备的最常用彩色模型是RGB模型，而面向彩色处理的最常用模型是HSI模型。另外，在印刷工业上和电视信号传输中，经常使用CMYK和YUV色彩系统。1.RGB模型RGB模型用三维空间中的一个点来表示一种颜色，每个点有三个分量，分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值，亮度值限定在［0,1］。在RGB模型立方体中，原点所对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为零。距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，它的三个分量值都为1。从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上，该线称为灰色线。立方体内其余各点对应不同的颜色。彩色立方体中有三个角对应于三基色——红、绿、蓝。剩下的三个角对应于三基色的三个补色——黄色、青色（蓝绿色）、品红（紫色）。RGB彩色模型（TheRGBColorModel）24bit的RGB图像中颜色总数是216,777,16)2(38z蓝(Blue)品红(Magenta)红(Red)绿(Green)黄(Yellow)青(Cyan)xyORGB模型单位立方体2.HSI模型HSI模型反映了人的视觉系统观察彩色的方式，H表示色调(Hue)，S表示饱和度(Saturation)，I表示亮度(Intensity，对应成像亮度和图像灰度)。这个模型的建立基于两个重要的事实：①I分量与图像的彩色信息无关；②H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法。色相环描述了色相和饱和度两个参数。色相由角度表示，它反映了该彩色最接近什么样的光谱波长。一般假定0°表示的颜色为红色，120°的为绿色，240°的为蓝色。饱和度是指一个颜色的鲜明程度，饱和度越高，颜色越深，如深红，深绿。饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径的长度。环的边界上其饱和度值为1。在中心是中性（灰色）阴影，饱和度为0。120°绿240°蓝0°红HS色相环亮度是指光波作用于感受器所发生的效应，其大小由物体反射系数来决定，反射系数越大，物体的亮度愈大，反之愈小。HSI模型的三个属性定义了一个三维柱形空间，如图所示。灰度阴影沿着轴线从底部的黑变到顶部的白，具有最高亮度。最大饱和度的颜色位于圆柱上顶面的圆周上。I红绿蓝120°0°240°柱形彩色空间1)RGB转换到HSI对任何3个［0，1］范围内的R、G、B值，其对应HSI模型中的I、S、H分量的计算公式为2/12)])(()[(2/)]()[(arccos)],,[min()(3)(31BGBRGRBRGRHBGRBGRISBGRIHIS色彩模型TheHISColorModel)(1)06cos(cos1)1(036024024024120120-H0120oooooooooBRGHHSIRSIBBHBBHH2)HSI转换到RGB3.CMYK表色系统CMYK表色系统也是一种常用的表示颜色的方式。计算机屏幕显示通常用RGB表色系统，它是通过相加来产生其他颜色，这种做法通常称为加色合成法(AdditiveColorSynthesis)。而在印刷工业上则通常用CMYK表色系统，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，所以称这种方式为减色合成法(SubtractiveColorSynthesis)。CMYK模式的原色为青色(Cyan)、品红色(Magenta)、黄色(Yellow)和黑色（Black）。在处理图像时，一般不用CMYK模式，主要是因为这种模式的文件大，占用的磁盘空间和内存大。这种模式一般在印刷时使用。2.4图像取样和量化ImageSamplingandQuantization•为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转换为数字形式。这包括两种处理：–取样处理–量化处理2.4.1取样和量化的基本概念(1)BasicConceptsinSamplingandQuantization2.4.1取样和量化的基本概念(2)BasicConceptsinSamplingandQuantization2.4.2数字图像表示(1)RepresentingDigitalImages元素称为图像像素。中的每个了一幅数字图像。矩阵这个表达式的右侧定义)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(NMfMfMfNfffNfffyxf2.4.2数字图像表示(2)RepresentingDigitalImages•数字化过程对于M，N值要求取整数，对于离散灰度级数L一般取2的整数次幂。这里假设离散灰度级是等间隔的并且是区间[0,L-1]内的整数。当一幅图像有灰度级时，通常称该图像是k比特(bit)图像。•一幅大小为M×N，k比特的图像的总比特数b为：b＝M×N×kkL2kL22.4.3空间和灰度分辨率(1)SpatialandGray-LevelResolution当没有必要对涉及像素的物理分辨率进行实际度量和在原始场景中分析