第二章-圖像視覺基礎(chǔ)

第2章圖像和視覺基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)與通信工程系第2頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章圖像和視覺基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6 圖像的運(yùn)算2.7 BMP圖像文件第3頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.1視覺原理視覺過程包括:光學(xué)過程;化學(xué)過程;神經(jīng)處理過程光學(xué)過程物體在視網(wǎng)膜上成像第4頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.1視覺原理化學(xué)過程接受光的能量并形成視覺圖案（確定成像的亮度或顏色）錐細(xì)胞和柱細(xì)胞（視網(wǎng)膜表面）（1）錐細(xì)胞：數(shù)量少，對顏色很敏感錐細(xì)胞視覺：明視覺或亮光視覺（2）柱細(xì)胞：數(shù)量多，分辨率比較低；不感受 顏色并對低照度較敏感柱細(xì)胞視覺：暗視覺或微光視覺第5頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.1視覺原理神經(jīng)處理過程對光的感覺轉(zhuǎn)換為對景物的知覺每個(gè)視網(wǎng)膜接收單元都與一個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞借助突觸（synapse）相連每個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞借助其它的突觸與其它細(xì)胞連接，從而構(gòu)成光神經(jīng)（opticalnerve）網(wǎng)絡(luò)光神經(jīng)進(jìn)一步與大腦中的側(cè)區(qū)域(sideregionofthebrain)連接，并到達(dá)大腦中的紋狀皮層(striatedcortex）對光刺激產(chǎn)生的響應(yīng)經(jīng)過一系列處理最終形成關(guān)于場景的表象，從而將對光的感覺轉(zhuǎn)化為對景物的知覺第6頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.1視覺原理整體視覺過程視覺＝“視”＋“覺”第7頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6 圖像的運(yùn)算2.7 BMP圖像文件第8頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺輻射度量學(xué)研究各種電磁輻射強(qiáng)弱的學(xué)科光是一種電磁輻射光度學(xué)研究光的強(qiáng)弱的學(xué)科光輻射的功率或光輻射量：光通量光通量的單位：lm（流明）第9頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺點(diǎn)光源線度足夠小，或距離觀察者足夠遠(yuǎn)發(fā)光強(qiáng)度I：點(diǎn)光源沿某個(gè)方向上單位立體角d內(nèi)發(fā)出的光通量dΦ單位：cd（坎）1cd=1lm/sr(球面度)第10頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺亮度（brightness/lumiance）單位投影面積上的發(fā)光強(qiáng)度單位：cd/m2照度（illumination）一個(gè)被光線照射的表面上的照度定義為照射在單位面積上的光通量。設(shè)面元dS上的光通量為dΦ

，則此面元上的照度E為：

單位：lx（勒[克斯]），1lx=1lm/m2說明照度：是光源對物體輻射的一種量度{表2.3.2}亮度：觀察者對物體表面光強(qiáng)的量度{表2.3.1}第11頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺第12頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺第13頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺成像模型2-D亮度函數(shù)：f(x,y)亮度是能量的量度，一定不為零且為有限值光輻射形成物體上能量分布：兩部分

(1)入射到可見場景上的光量：照度成分i(x,y)(2)場景中目標(biāo)對入射光的反射比率：反射成分r(x,y)第14頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.2光度學(xué)和亮度視覺圖像成像模型f(x,y)與i(x,y)和r(x,y)都成正比i(x,y)的值是由光源決定的r(x,y)的值是由場景中的目標(biāo)特性所決定的

{典型值：黑天鵝絨0.01;不繡鋼0.65;

粉刷的白墻平面0.80;白雪0.93}第15頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6 圖像的運(yùn)算2.7 BMP圖像文件第16頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.3圖像感知與獲取圖像數(shù)字化將代表圖像的連續(xù)(模擬)信號轉(zhuǎn)換為離散(數(shù)字)信號的過程稱為圖像數(shù)字化步驟：采樣和量化主要技術(shù)成像：光信息－>電信號模數(shù)轉(zhuǎn)換（A/DConverter）數(shù)字化（采集）設(shè)備基于圖像采集卡或圖像卡（掃描儀）本身帶有數(shù)字化部件（數(shù)碼相機(jī)）第17頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.3圖像感知與獲取關(guān)鍵部件：固體成像設(shè)備電荷耦合器件CCD(ChargeCoupledDevices)利用電荷存儲、傳送和讀取方式進(jìn)行工作特點(diǎn)：精確、尺寸小、靈敏度高、分辨率高主要設(shè)備：攝象機(jī)、掃描儀、數(shù)碼相機(jī)互補(bǔ)型金屬氧化物半導(dǎo)體CMOS(ComplementaryMetal-Oxide-SemiconductorTransistor)特點(diǎn)：集成性好，體積更小主要設(shè)備：可攝像手機(jī)電荷注射器件CID(Charge-injectionDevices)對光的靈敏度低，隨機(jī)訪問像素第18頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6 圖像的運(yùn)算2.7 BMP圖像文件第19頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化實(shí)例：數(shù)字化過程第20頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化采樣（Sampling）空間坐標(biāo)的離散化稱為空間采樣，簡稱采樣，確定了圖像的空間分辨率即用空間上部分點(diǎn)的灰度值代表圖像。這些點(diǎn)稱為采樣點(diǎn)兩種方式點(diǎn)陣采樣：直接對表示圖像的二維函數(shù)值進(jìn)行采樣，所得的結(jié)果就是一個(gè)樣點(diǎn)值序列正交系數(shù)采樣：先將圖像函數(shù)進(jìn)行某種正交變換，用其變換系數(shù)作為采樣值第21頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化量化（Quantization）對采樣點(diǎn)亮度（灰度）值的離散化過程。確定了圖像的灰（幅）度分辨率兩種量化：均勻量化、非均勻量化均勻量化:將樣點(diǎn)灰度級值等間隔分檔取整，稱為均勻量化非均勻量化:將樣點(diǎn)灰度級值不等間隔分檔取整采樣和量化的級數(shù)假定圖像取M×N個(gè)采樣點(diǎn)，對樣點(diǎn)值進(jìn)行G級分檔取整

M,N,G

一般取2的整數(shù)次冪M=2m；N=2n；G=2k第22頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化第23頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化數(shù)字圖像表示函數(shù)：2-D數(shù)組f(x,y)矩陣矢量元素f(x,y)

稱為像素(Pixel)第24頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化可視方式像素區(qū)域中心像素區(qū)域幅度（灰度）值第25頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化圖像質(zhì)量指標(biāo)：對比度、亮度和飽和度對比度：是指一幅圖像中灰度反差的大小第26頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化圖像質(zhì)量（續(xù)）亮度亮度是指顏色的明暗程度明度越高色彩越鮮亮

飽和度色飽和度表示光線的彩色深淺度或鮮艷度，取決于彩色中的白色光含量，白光含量越高，即彩色光含量就越低，色彩飽和度即越低，反之亦然第27頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化空間分辨率和灰（幅）度分辨率數(shù)字圖像

圖像（水平）尺寸M：圖像（垂直）尺寸N：像素灰度級數(shù)G(k-bit)：圖像所需的位數(shù)b：第28頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化例如：存儲1幅3232，16個(gè)灰度級的圖需要4,096bit存儲1幅128128，64個(gè)灰度級的圖需要98,304bit存儲1幅512512，256個(gè)灰度級的圖需要2,097,152bit

第29頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化空間分辨率變化所產(chǎn)生的效果(a)512×512(b)256×256(c)128×128(d)64×64(e)32×32(f)16×16圖像質(zhì)量隨N的增加而增加第30頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化圖像灰度分辨率變化所產(chǎn)生的效果(a)256(b)64(c)16(d)8(e)4(f)2圖像質(zhì)量隨G(k)的增加而增加第31頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.4 圖像采樣和量化空間和灰度分辨率同時(shí)變化(a)256×256，128(b)181×181，64(c)128×128，32(d)90×90，16(e)64×64，8(f)45×45，4第32頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6

圖像的運(yùn)算2.7 BMP圖像文件第33頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5像素空間的關(guān)系2.5.1像素的鄰域與連接2.5.2連通性2.5.3距離度量

圖像由像素組成，像素在圖像空間上按規(guī)律排列，相互之間有一定的聯(lián)系第34頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.1像素間聯(lián)系像素的鄰域－鄰接關(guān)系4鄰域——N4(p)：

p(x,y):(x+1,y);(x-1,y)(x,y+1);(x,y-1)對角鄰域——ND(p):

p(x,y):(x-1,y-1);(x+1,y-1)(x-1,y+1);(x+1,y+1)8-鄰域——N8(p)：注意：邊緣像素的鄰域第35頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.1像素間聯(lián)系連接(connectivity)鄰接僅考慮像素間的空間關(guān)系連接：空間上鄰接且像素灰度值相似兩個(gè)像素是否連接：

(1)是否接觸（鄰接）

(2)灰度值是否滿足某個(gè)特定的相似準(zhǔn)則

.灰度值相等或

.同在一個(gè)灰度值集合中第36頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.1像素間聯(lián)系三種連接：假設(shè)V為灰度值集合（1)4－連接2個(gè)像素p和r

在V中取值且r

在N4(p)中

(2)8－連接2個(gè)像素p

和r在V

中取值且r

在N8(p)中第37頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.1像素間聯(lián)系例子：V={1}011010001011010001011010001(a)(b)stst如何保證像素s

到t

間存在一條不含回路的通路？st4－連接8－連接第38頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.1像素間聯(lián)系(3)m-連接（混合連接）2個(gè)像素p

和r

在V

中取值，且滿足下列條件之一

①r

在N4(p)中②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集（這個(gè)集合是由p和r的在V中取值的4-連接像素組成的）假設(shè)V＝{1}實(shí)質(zhì)：當(dāng)像素間同時(shí)存在4-連接和8-連接時(shí)，優(yōu)先采用4-連接，屏蔽兩個(gè)和同一像素間存在4-連接的像素之間的8-連接第39頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.2連通性像素的連通反映兩個(gè)像素間的空間關(guān)系（1）通路

像素p(x,y)到像素q(s,t)的一條通路由一系列具有坐標(biāo)(x0,y0),(x1,y1),…,(xi,yi),…,(xn,yn)的獨(dú)立像素組成。這里

(x,y)=(x0,y0),(xn,yn)=(s,t),且

(xi,yi)與

(xi-1,yi-1)鄰接。其中1≤i≤n，n為通路長度通路種類：4-通路；8-通路011010001pq第40頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.2連通性像素的連通（續(xù)）(2)連通：通路上的所有像素灰度值滿足相似準(zhǔn)則即：(xi,yi)與

(xi-1,yi-1)連接種類：4-連通；8-連通；m-連通實(shí)例：像素s和t間（右圖）4-連通：不存在8-連通：兩條m-連通：1條011010001st第41頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.3距離度量距離定義：對于像素p,q和z,分別具有坐標(biāo)(x,y),(s,t),(u,v),如果：

(a)D(p,q)≥0[D(p,q)=0,當(dāng)且僅當(dāng)p=q](b)D(p,q)=D(q,p)(c)D(p,z)≤D(p,q)+D(q,z)則D是距離函數(shù)或度量第42頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.3距離度量歐氏距離De定義距點(diǎn)(x,y)的De距離小于或等于某一值r的像素形成一個(gè)中心在(x,y)的半徑為r的圓平面第43頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.3距離度量D4距離（城市距離）定義距點(diǎn)(x,y)的D4距離小于或等于某一值r的像素形成一個(gè)中心在(x,y)的菱形D4＝1的像素是(x,y)的N4第44頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.3距離度量D8距離（棋盤距離）定義距點(diǎn)(x,y)的D8距離小于或等于某一值r的像素形成一個(gè)中心在(x,y)的正方形D8＝1的像素是(x,y)的N8第45頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.3距離度量注意D距離與像素的點(diǎn)坐標(biāo)相關(guān)與像素間的連通性無關(guān)D4和D8距離可以看作是通路上連接的數(shù)目最小值考慮連通性D距離為通路上的最少連接數(shù)D4、D8和Dm如果像素p和q間無連接，則距離是無窮大以后的距離隱含連通性第46頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.5.3距離度量例子：已知p=q=1，計(jì)算p，q間的D4，D8和Dmtqs1P第47頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6 圖像的運(yùn)算2.7 BMP圖像文件第48頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算：加法定義：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)主要應(yīng)用去除“疊加性”噪音生成圖像疊加效果去除“疊加性”噪音

對于原圖像f(x，y)，有一個(gè)噪音圖像集

{gi(x,y)}i=1,2,...M

其中：gi(x,y)=f(x,y)+h(x,y)iM個(gè)圖像的均值定義為：g(x,y)=(g0(x,y)+g1(x,y)+…+gM(x,y))/M當(dāng)：噪音h(x，y)i為互不相關(guān)，且均值為0時(shí)，上述圖像均值將降低噪音的影響。第49頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算：加法生成圖像疊加效果對于兩個(gè)圖像f(x,y)和h(x,y)的均值有：

g(x,y)=1/2f(x,y)+1/2h(x,y)會得到二次暴光的效果。推廣這個(gè)公式為：

g(x,y)=αf(x,y)+βh(x,y)其中α+β=1

可以得到各種圖像合成的效果也可以用于兩幅圖像的銜接+=第50頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算：減法定義:

C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)主要應(yīng)用去除不需要的疊加性圖案檢測同一場景兩幅圖像之間的變化計(jì)算物體邊界的梯度去除不需要的疊加性圖案設(shè)：背景圖像b(x,y)，前景背景混合圖像f(x,y)

g(x,y)=f(x,y)–b(x,y)

g(x,y)為去除了背景的圖像。第51頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算：減法檢測同一場景兩幅圖像之間的變化設(shè)：時(shí)間1的圖像為T1(x,y)， 時(shí)間2的圖像為T2(x,y)

g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)計(jì)算物體邊界的梯度在一個(gè)圖像內(nèi)，尋找邊緣時(shí)，梯度幅度（描繪變化陡峭程度的量）的近似計(jì)算

|Vf(x,y)|=max(f(x,y)–f(x+1,y),f(x,y)–f(x,y+1))

第52頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算：乘法定義：C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)主要應(yīng)用圖像的局部顯示用二值mask圖像與原圖像做乘法第53頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算邏輯運(yùn)算:求反定義：g(x,y)=255-f(x,y)主要應(yīng)用舉例獲得一個(gè)反圖像獲得一個(gè)子圖像的補(bǔ)圖像第54頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算邏輯運(yùn)算:異或定義：g(x,y)=f(x,y)

h(x,y)主要應(yīng)用舉例獲得相交子圖像=第55頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算邏輯運(yùn)算:或運(yùn)算定義：

g(x,y)=f(x,y)vh(x,y)主要應(yīng)用合并子圖像=第56頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.6圖像的運(yùn)算邏輯運(yùn)算:與運(yùn)算定義:

g(x,y)=f(x,y)

h(x,y)主要應(yīng)用求兩個(gè)子圖像的相交子圖=第57頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 視覺原理2.2 光度學(xué)和亮度視覺2.3 圖像感知與獲取2.4 圖像采樣和量化2.5 像素空間的關(guān)系2.6 圖像的運(yùn)算2.7

圖像文件第58頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)圖像存儲文件

矢量圖（graphic）：矢量圖像是用數(shù)學(xué)的方法記錄圖像，不具體存儲圖像數(shù)據(jù)的每一點(diǎn)，而是保存節(jié)點(diǎn)的位置和曲線、顏色的算法等。如一個(gè)圓形圖案只存儲圓心的坐標(biāo)位置和半徑長度，以及圓形邊線和內(nèi)部的顏色；點(diǎn)、線、多邊形等基本“圖元”進(jìn)行相應(yīng)組合而得到的圖像；不會隨圖像尺寸的改變而改變，也不存在采樣分辨率的問題，只與顯示的尺寸和顯示分辨率有關(guān)第59頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)矢量圖

優(yōu)點(diǎn)：旋轉(zhuǎn)，放大，縮小，傾斜等變換操作容易，且不會變形；文件體積??；適合網(wǎng)絡(luò)傳播缺點(diǎn)：不易制作色調(diào)豐富或色彩變化太多的圖像，而且繪出來的圖像不是很逼真；不易在不同的軟件間使用；經(jīng)常耗費(fèi)大量的CPU時(shí)間做一些復(fù)雜的分析計(jì)算工作，顯示速度較慢；適合存儲各種圖表和工程設(shè)計(jì)圖第60頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)位圖（image）

對于復(fù)雜的圖像，很難用數(shù)學(xué)方法對其進(jìn)行描述，比如一幅照片，這時(shí)就使用記錄每一個(gè)離散點(diǎn)的顏色的方法（采樣、量化、編碼）來描述圖像，這種圖像叫位圖圖像（bitmapimages）。位圖圖像把一幅圖分成許許多多的像素，每個(gè)像素用若干個(gè)二進(jìn)制位來表示該像素的顏色和亮度；（漢字字形碼）特點(diǎn)：文件體積大；但色彩豐富逼真；第61頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)

位圖的獲取通常用掃描儀、數(shù)字照相機(jī)、攝像機(jī)、錄像機(jī)、與視頻信號數(shù)字化卡等設(shè)備，通過這些設(shè)備把模擬的圖像信號變成數(shù)字圖像信號?？傊?，位圖是記錄每個(gè)像素的顏色值，再把這些像素點(diǎn)組合成一幅圖像；適合于內(nèi)容復(fù)雜的圖像和真實(shí)的照片；第62頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)說明BMP圖像文件格式是Windows所采用的圖像文件格式，幾乎所有的Windows上的應(yīng)用軟件都支持這種圖像文件BMP文件結(jié)構(gòu)可以分成文件信息、圖像信息、調(diào)色板數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)四個(gè)部分。文件信息圖像信息調(diào)色板數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)第63頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)文件信息偏移(字節(jié))長度（字節(jié)）名稱描述02bfTypeASCII碼“BM”，BMP文件標(biāo)記24bfSize文件長度，以字節(jié)為單位62bfReserved082bfReserved0104bfOffbits圖像數(shù)據(jù)開始偏移量（相對頭）第64頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)圖像信息偏移長度名稱描述

144biSize

頭的大小，40字節(jié)

184biWidth

圖像寬度（像素）

224biHeight

圖像高度

262biPlanes

圖像位平面數(shù)目，1282biBitCount

像素位數(shù)目：1，4，8，24304biCompressin

壓縮類型0(不壓縮),1(BI_RLE8),2(BI_RLE4)344biSizeImage

壓縮圖像大小

384biXPelsPerMeter水平分辨率(每米像素?cái)?shù))424biYPelsPerMeter垂直分辨率(每米像素?cái)?shù))464biClrUsed

彩色數(shù)目(實(shí)際使用色彩數(shù)目,若為0，則由位數(shù)定)504biClrImportant“重要顏色”數(shù)目(為０，表示調(diào)色板內(nèi)所有的顏色都 是重要的

)第65頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)調(diào)色板數(shù)據(jù)調(diào)色板數(shù)據(jù)緊接在圖像信息之后，用于說明位圖的顏色，它有若干個(gè)表項(xiàng)，每個(gè)表項(xiàng)是4個(gè)域組成的結(jié)構(gòu)體，確定了一種顏色組成BYTErgbBlue;藍(lán)色的亮度值。此值0～255BYTErgbGreen;綠色的亮度值。此值0～255BYTErgbRed;紅色的亮度值。此值0～255BYTErgbReserved;此值必須0調(diào)色板中表項(xiàng)的個(gè)數(shù)由圖像所使用的顏色數(shù)決定第66頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)調(diào)色板數(shù)據(jù)若不是真彩色圖像，表項(xiàng)的個(gè)數(shù)與圖像使用的顏色數(shù)相同，每個(gè)表項(xiàng)對應(yīng)了一種顏色若圖像為真彩色，每個(gè)像素所占的位數(shù)biBitCount=24，則圖像數(shù)據(jù)的每3個(gè)字節(jié)代表一個(gè)像素，這3個(gè)字節(jié)分別定義了像素顏色中藍(lán)、綠、紅的亮度，因而就省去了調(diào)色板。第67頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)圖像數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)也叫位圖陣列，它記錄了圖像的每一個(gè)像素值，在生成圖像文件時(shí)，Windows從圖像的左下角開始(從左到右，從下到上)逐行掃描圖像，將圖像的像素值一一記錄下來，這些記錄像素的字節(jié)組成了圖像數(shù)據(jù)（位圖陣列）。圖像的寬度（以字節(jié)為單位）必須是4的倍數(shù)，倘若不到4的倍數(shù)則必須要用0補(bǔ)足。雖然BMP的圖像數(shù)據(jù)有BI_RLE8及BI_RLE4兩種壓縮格式，但是使用的人卻極少，幾乎所有的BMP檔都是采用沒有壓縮的格式來儲存圖像數(shù)據(jù)第68頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.8光度學(xué)光度學(xué)：定量描述可見光波能量引起的主觀亮度（感知明亮度）。一、視見函數(shù)（）：描述視網(wǎng)膜在光能量刺激下對不同波長光線的敏感性。即人眼光譜響應(yīng)的特性。

（）采用間接比較法測量獲得，等價(jià)于傳感器函數(shù)；二、主觀視覺強(qiáng)度（亮度）

F（x,y,t）=∫c（x,y,t,）（）d

圖像是一個(gè)2D亮度函數(shù)。第69頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)圖像的顏色模型

為了科學(xué)地定量描述和使用顏色，人們提出了各種顏色模型。目前常用的顏色模型按用途可分為三類：一類面向諸如視頻監(jiān)視器、彩色攝像機(jī)或打印機(jī)之類的硬件設(shè)備；面向硬件設(shè)備的最常用彩色模型是RGB模型；一類面向以彩色處理為目的的應(yīng)用，如動畫中的彩色圖形，面向彩色處理的最常用模型是HIS模型；此外，在印刷工業(yè)上和電視信號傳輸中，經(jīng)常使用CMYK和YUV色彩系統(tǒng)；第70頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)黑白模型：圖像只包含黑白兩種顏色信息，一個(gè)像素點(diǎn)只需要一個(gè)二進(jìn)制位來記錄，占用存儲空間較少?；叶饶Ｐ停簣D像除了包含黑白兩種顏色外，還包含黑與白之間不同深度的灰色，這樣一個(gè)像素就要用多個(gè)二進(jìn)制位來記錄，如用8個(gè)二進(jìn)制位記錄一個(gè)像素的顏色信息，則可產(chǎn)生256種不同的灰度；第71頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.9色度學(xué)

色度學(xué)是定量測量彩色的科學(xué)。彩色與（1）照明源的輻射能量的分布（2）觀察者的視覺感覺有關(guān)；彩色的心理感覺：主觀亮度Brightness、色調(diào)Hue、飽和度Saturation一、三基色學(xué)說

R、G、B三基色可組成任何色彩；國際照明技術(shù)委員會CIE規(guī)定：R的波長是700nm;G的波長是546.1nm；B的波長是435.8nm；第72頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)

二、三刺激理論1.加性彩色系統(tǒng)(RGB分別用8Bit表示時(shí)，有16777216種顏色)

三基色逐步相加，RGB從(0,0,0)-(255,255,255)即從黑色（0,0,0）到白色（255,255,255）共計(jì)224次冪種顏色。適合于計(jì)算機(jī)處理。

第73頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)RGB顏色模型

自然界的所有顏色都可以通過這三基色按不同比例混合而成。第74頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)RGB顏色模型R:200G:50B:120黃(255,255,0)黑(0,0,0)綠(0,255,0)青(0,255,255)藍(lán)(0,0,255)品紅(255,0,255)白(255,255,255)紅(255,0,0)第75頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)CMYK顏色模型

2.減性彩色系統(tǒng)（CMYK減色法）白色相繼通過青色Cyan、品紅Magenta和黃色Yellow濾色器后所出現(xiàn)的彩色；三種CMY未經(jīng)濾色鏡時(shí)是黑色（K），全部過濾掉后呈白色在理論上說，任何一種顏色都可以用青色（Cyan）、品紅（Magenta）和黃色（Yellow）三種基本顏料按一定比例混合得到，通常寫成CMY，稱為CMY模型由于彩色墨水和顏料的化學(xué)特性，用等量的三種基本顏色得到的黑色不是真正的黑色，因此在印刷術(shù)中常加一種真正的黑色（Blackink）彩色打印機(jī)、印刷彩色圖片，采用四種色板實(shí)現(xiàn)彩色印刷。第76頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)HSB顏色模型

這種彩色系統(tǒng)格式的設(shè)計(jì)反映了人類觀察彩色的方式。如：紅色又分為淺紅和深紅色等等。1)色調(diào)Hue:光線所呈現(xiàn)的顏色，如紅、綠、黃…2)飽和度Saturation:指色彩的濃淡程度3)亮度Brightness:指由于彩色刺激而使人眼感覺到的明暗程度第77頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)HSB顏色模型第78頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)YUV模型

彩色電視信號傳輸時(shí)，將R,G,B改成亮度信號和色度信號。PAL制式將RGB三色信號改組成Y、U、V信號，其中Y信號表示亮度，U、V信號是色差信號第79頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)Lab模式圖像顏色由亮度或光亮度分量L和a，b兩個(gè)色度分量組成；

L表示亮度（Lightness）、范圍0-100；

a是由綠到紅的光譜變化，-120-120；

b是由藍(lán)到黃的光譜變化，-120-120Lab模式色彩范圍最廣，采用數(shù)字方式，通用性強(qiáng)；可以方便地轉(zhuǎn)換成其它模式；

Lab顏色與設(shè)備無關(guān)，無論使用何種設(shè)備（如顯示器、打印機(jī)、計(jì)算機(jī)或掃描儀）創(chuàng)建或輸出圖像，這種模型都能生成一致的顏色第80頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第81頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)2.10視覺模型1、視覺現(xiàn)象

一、同時(shí)對比度

在相同亮度的刺激下,由于背景亮度不同,人眼所感受到的主觀亮度不同，這種效應(yīng)稱為同時(shí)對比度。 由于同時(shí)對比是由亮度差別引起的，故也稱為亮度對比。第82頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第83頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第84頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)第85頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)相對應(yīng)的還有色度對比：紅色背景下的灰色物體顯綠色第86頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)二、對比靈敏度在均勻照度背景I上，有一照度為I+△I的光斑，稱眼睛剛好能分辨出的照度差△I與I的比（△I/I）為對比靈敏度；由于背景亮度I增大，△I也需要增大，因此在相當(dāng)寬的強(qiáng)度范圍內(nèi)，對比靈敏度是一個(gè)常數(shù)，約等于0.02，這個(gè)比值稱為韋伯比（Weber比）。亮度很強(qiáng)（弱）時(shí)不為常數(shù)。第87頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)三、分辨率人眼剛好能夠鑒別空間上或時(shí)間上二相鄰視覺信號存在的能力稱為系統(tǒng)的分辨率。用剛能分辨黑白線對數(shù)(1mm內(nèi))來定義分辨率。分辨率可用視覺銳度（空間域）、調(diào)制傳遞函數(shù)（頻率域）來測度。視覺銳度：能夠鑒別最小空間模式的一種測度，用試驗(yàn)?zāi)Ｊ降囊暯堑牡箶?shù)來定義銳度，以分為單位。調(diào)制傳遞函數(shù)（MTF）：定義為頻域中輸出頻譜函數(shù)的絕對值與輸入頻譜函數(shù)的絕對值之比。方法是輸入沿水平方向按正弦方式變化的線柵，一張正弦光柵作為參考圖，對比度和空間頻率固定，另一張可變，作為測試圖，讓觀察者在一定距離處看這兩張正弦光柵。反復(fù)測試不同頻率，達(dá)到視覺的MTF。MTF具有帶通濾波特性。第88頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)四、Mach帶

在亮度變化部位附近的暗區(qū)和亮區(qū)中分別存在一條更黑和更亮的條帶，稱之為“馬赫帶”。

同時(shí)對比度是面積亮度差引起的現(xiàn)象，馬赫帶是明暗邊界引起的現(xiàn)象。第89頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)側(cè)抑制效應(yīng)：視覺信號并不是單純由一個(gè)視覺細(xì)胞感覺產(chǎn)生的，而是由相鄰視覺細(xì)胞信號加權(quán)和形成的。

Mach帶可用側(cè)抑制機(jī)理來解釋，可認(rèn)為是局部空間域內(nèi)神經(jīng)細(xì)胞之間相互作用的結(jié)果。 同時(shí)對比度和馬赫帶效應(yīng)表明，人所感覺到的亮度并不是強(qiáng)度的簡單函數(shù)。第90頁第2章圖像與視覺基礎(chǔ)單色視覺模型

簡單視覺模型由一個(gè)低通濾波器后接一個(gè)高通濾波器組成，它是一種線性模型。低通濾波器模擬人眼的光學(xué)系統(tǒng)；高通濾波器則反映側(cè)抑制引起的Mach帶效應(yīng)。改進(jìn)：考慮視覺的亮度恒定現(xiàn)象，即物體和背景的亮度在很寬的范圍內(nèi)同時(shí)變化時(shí)，人對物體的亮度感覺保持不變。模擬該現(xiàn)象的方法是在高通濾波器之前加上對數(shù)操作，采用非線