第二章-圖像獲取

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數(shù)字圖像處理王偉浙江工業(yè)大學(xué)感知技術(shù)研究所2第二章圖像獲取視覺系統(tǒng)的基本構(gòu)造低級感知層次視網(wǎng)膜上的光學(xué)成像神經(jīng)活動電信息大腦獲取圖像感知高級感知層次圖像信息的分析和理解（知之甚少，生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、生物物理和化學(xué)）視網(wǎng)膜上的視覺接收器視桿體，提供暗視，光靈敏度高視錐體，提供明視，光亮度范圍大光度學(xué)和色度學(xué)的基本原理光覺（亮度）：光的強弱色覺（顏色）：光的波長彩色（色彩）三要素：HSI色度Hue：顏色的類別色飽和度Saturation：顏色的深淺程度亮度Intensity：光刺激人眼所引起視覺的明暗程度光度學(xué)和色度學(xué)的基本原理三基色原理：格拉斯曼定律所有顏色都可以由不同比例的相互獨立的三基色混合得到

相加混色：由發(fā)光體發(fā)出的光相加而產(chǎn)生各種顏色，一般用于顯示，三基色為紅、綠、藍(lán)。

相減混色：從白色光中減去（吸收）某些成分產(chǎn)生各種顏色，一般用于印刷，三基色為黃、品紅、青。光場的瞬時光亮度計量：光度學(xué)和色度學(xué)的基本原理代表像源的空間輻射能量分布

相對光效（視敏）函數(shù)，即人視覺的光譜響應(yīng)

任意波長光的視敏度與K(555)之比。人眼對不同波長光所得到的亮度感覺是不同的。其中對555nm的光感覺到的亮度最大。2100lm468lm光通量光度學(xué)和色度學(xué)的基本原理按人眼的光感覺來度量光的輻射功率。單位：流明(lm)它不僅與某一波長光的輻射功率有關(guān)，還與人眼對該波長光的視敏函數(shù)有關(guān)。例如：40瓦的白熾燈40瓦的日光燈>照度：照射在單位面積上的光通量，光源對物體輻射的的一種度量。Lx->lm/m2亮度：發(fā)光面的明亮程度，觀察者對物體表面反射光強的度量。每單位面積上的發(fā)光強度，cd/m2光強（發(fā)光強度）：光源在單位立體角內(nèi)發(fā)出的光通量，I=dF/dw坎德拉cd->流明/立體弧度光度學(xué)：光強、亮度、照度光度學(xué)和色度學(xué)的基本原理信號的分類圖像信號分析基礎(chǔ)圖像信號分析基礎(chǔ)數(shù)字量16位二進制PCM碼表示，如1011011110101011圖像信號的采樣定理：圖像信號分析基礎(chǔ)對一個頻譜有限(|u|<umax且|v|<vmax)的圖像信號f(t)進行采樣，當(dāng)采樣頻率滿足采樣函數(shù)f(i,j)便能無失真地恢復(fù)為原來的連續(xù)信號f(x,y)。umax

、vmax分別為信號在兩個方向頻域上的有效頻譜的最高角頻率；u、v分別為二維采樣頻率，us=2π/Tu，vs=2π/Tv，實際上，常取Tu=Tv=T。信號的量化：圖像信號分析基礎(chǔ)采樣是空間離散化，而量化是幅值離散化。所謂量化是將f(x,y)的連續(xù)分布的值域劃分成若干個子空間，在同一子空間內(nèi)的不同灰度值都用這個子空間內(nèi)某一個確定值代替，形成一個有限可列數(shù)值序列。均勻量化非均勻量化13標(biāo)量量化最優(yōu)量化器設(shè)計就是取均方誤差最小或信噪比最大的量化量化誤差均方誤差信噪比最優(yōu)量化器圖像中坐標(biāo)軸的規(guī)定：圖像信號分析基礎(chǔ)數(shù)字圖像的表示方法：圖像信號分析基礎(chǔ)yx數(shù)字圖像常用矩陣來表示：圖像信號分析基礎(chǔ)17數(shù)字圖像的基本概念

18數(shù)字圖像的表示M和N為正整數(shù)矩陣中的每個元素稱為圖像單元，又稱為圖像元素，或簡稱像素

19數(shù)字圖像的表示(1)二進制圖像在一幅二進制圖像中，每一個像素將取兩個離散數(shù)值（0或1）中的一個。二進制圖像使用uint8或雙精度類型的數(shù)組來存儲。(2)索引圖像索引圖像是一種把像素直接作為RGB調(diào)色板下標(biāo)的圖像。在MATLAB中，索引圖像包含一個數(shù)據(jù)矩陣X和一個顏色映射（調(diào)色板）矩陣map。數(shù)據(jù)矩陣可以是unit8、unit16或雙精度類型的。顏色映射矩陣map是一個m3的數(shù)據(jù)陣列，其中每個元素的值均為[0,1]之間的雙精度浮點型數(shù)據(jù)，map矩陣中的每一行分別表示紅色、綠色和藍(lán)色的顏色值。索引圖像可把像素的值直接映射為調(diào)色板數(shù)值，每個像素的顏色通過使用X的像素值作為map的下標(biāo)來獲得，如值1指向map的第一行，值2指向第二行，以此類推。MATLAB圖像類型20數(shù)字圖像的表示(3)灰度圖像灰度圖像通常由一個unit8、unit16或雙精度類型的數(shù)組來描述，其實質(zhì)是一個數(shù)據(jù)矩陣I，如式(2.6.1)。該矩陣中的數(shù)據(jù)均代表了在一定范圍內(nèi)的灰度級，每一個元素對應(yīng)于圖像的一個像素點，通常0代表黑色，1、255或65535（針對不同的存儲類型）代表白色。(4)多幀圖像多幀圖像是一種包含多幅圖像或幀的圖像文件，又稱為多頁圖像或圖像序列，主要用于需要對時間或場景上相關(guān)圖像集合進行操作的場合。例如，磁諧振圖像切片或電影幀等。在MATLAB中，它是一個四維數(shù)組，其中第四維用來指定幀的序號。MATLAB圖像類型21數(shù)字圖像的表示(5)RGB圖像RGB圖像又稱為真彩圖像，它是利用R、G、B三個分量表示一個像素的顏色，R、G、B分別代表紅、綠、藍(lán)三種不同的基本顏色，通過三基色可以合成出任意顏色。所以對一個尺寸為MN的真彩圖像來說，在MATLAB中則存儲為一個MN3的多維數(shù)據(jù)矩陣。RGB圖像不使用調(diào)色板，每一個像素的顏色直接由存儲在相應(yīng)位置的紅、綠、藍(lán)顏色分量的組合來確定。每個像素的三個顏色分量都存儲在矩陣的第三維中，如坐標(biāo)(16,36)處的紅、綠、藍(lán)顏色值分別保存在元素(16,36,2)、(16,36,4)和(16,36,6)中。MATLAB圖像類型22空間分辨率256256

12812864643232圖像空間分辨率變化的典型效果23灰度級分辨率

L=16

L=8L=4L=2圖像灰度分辨率變化的典型效果24象素間的基本關(guān)系鄰域N4(p)——象素(x,y)的4鄰域(x+1,y)，(x-1,y)，(x,y+1)，(x,y-1)ND(p)——象素(x,y)的對角鄰域(x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1)N8(p)——象素(x,y)的8鄰域

N4(p)+ND(p)25象素間的基本關(guān)系連通性V是用于定義連接性的灰度值集合

4連接：2個像素p和r在V中取值，且r在N4(p)中，則它們?yōu)?連接；8連接：2個像素p和r在V中取值，且r在N8(p)中，則它們?yōu)?連接；m連接(混合連接)：2個像素p和r在V中取值，且滿足下列條件之一，則它們?yōu)閙連接：r在N4(p)中；

r在ND(p)中且N4(p)∩N4(r)是空集，該集合是由p和r的在V中取值的4近鄰像素組成。26象素間的基本關(guān)系連通性從具有坐標(biāo)(x,y)的像素p到具有坐標(biāo)(s,t)的像素q的通路（或曲線）是特定像素序列，其坐標(biāo)為(x0,y0)，(x1,y1)，，(xn,yn)這里，(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,