• 分辨率 或者是指要精确测量和再现一定 尺寸的图像所必需的像素个数。 • 单位：像素×像素
（如：数码相机指标1210万像素（4000×3000））
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图像的数字化 —— 量化概念
量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，
用数字来表示。一般的量化值为整数。 充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊 用途的图像均为8bit量化，即采用0 ~ 255的整数 来描述“从黑到白”。 在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象。
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相对视敏函数
人眼对不同波长的光有不同的敏感度，不同波 长而幅射功率相同的光不仅给人以不同的色彩 感觉，而且亮度感觉也不同。 视敏函数：描述人眼视敏特性的物理量为视敏 函数和相对视敏函数。在相同亮度感觉的条件 下，不同波长光辐射功率 V 的倒数用来衡量人 眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。 对于人眼， 是钟形曲线。 V
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
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数字图像的概念与描述 —— 彩色图像
彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构 成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述 的。 彩色图像不能用一个矩阵来描述了，一般是用 三个矩阵同时来描述。
第2章
视觉感知与图像的基 本概念
本章内容简介
视觉感知 数字图像的概念与描述 图像的数字化 数字图像的存储格式 灰度直方图
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2.1 视觉感知
图像处理的研究需要了解人类视觉机理：
人们能够区分的光强度差别有多大？ 我们眼睛的空间清晰度是多少？对运动的感觉如何? 我们估计和比较距离和面积的精度是多少？ 人类特性视觉的光谱是怎样的? 人的视觉中彩色起什么作用？ 人类是如何获得视觉感知，如何认知周围事物的？
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视觉感知
视觉感知是视觉的内在表象。 视觉感知包括两个不同的感知层次：
视觉的低级感知层次 视觉的高级感知层次
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视觉低级感知层次
视觉系统从外界获取图像。 眼睛视网膜上获得周围世界的光学信号，然后 视觉接收器发生光电化学反应（杆状细胞和锥 状细胞在视网膜上作为视觉接收器），产生视 神经脉冲，从而将光图像信息转化为视网膜的 神经活动电信息，最后通过视神经纤维，把这 些图像信息传送入大脑，由大脑获得图像感知。 视觉系统的可视波长范围为 =380nm～780nm; 视觉系统的可响应的亮度范围是:1～10个量级的 幅度范围。
2.2 数字图像的概念与描述
所谓的数字图像的描述是指如何用一个数值 方式来表示一个图像。 数字图像是图像的数字表示，像素是其最小 的单位。 可以用矩阵来描述数字图像。 描述数字图像的矩阵目前采用的是整数阵， 即每个像素的亮暗，用一个整数来表示。
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数字图像的概念与描述 —— 图像的坐标系
矩阵是按照行列的顺序来定位数据的，但是图 像是在平面上定位数据的，所以有一个坐标系 定义上的特殊性。 为了实现方便起见，这里以矩阵坐标系来定义 图像的坐标。
列（j） Y轴（j）
矩阵 A(i,j)
行（i）
图像 f(i,j)
X轴（i）
矩坐标系
直角坐标系
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数字图像的概念与描述 —— 黑白图像
黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或 者白，没有中间的过渡，故又称为２值图 像。 2值图像的像素值为0、1。
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数字图像的概念与描述 —— 灰度图像
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的 灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
线阵CCD ：
单元数有： 256， 1024， 2048， 4096 等；
面阵CCD：
CMOS
CMOS和CCD一样都是可用来感受光线变化的半导体。 CMOS是利用硅和锗两种元素做成的半导体，通过CMOS上 带负电和带正电的晶体管来实现基本功能的。产生的电流即 可被处理芯片纪录和解读成影像。 CMOS针对CCD最主要的优势是价格低廉、制造工艺较简单 且非常省电,其耗电量只有普通CCD的1/3左右。 CMOS传感器可以在每个像素基础上进行信号放大，采用这 种方法可以进行快速数据扫描； CMOS主要问题是在处理快速变化的影像时，由于电流变化 过于频繁而过热。但是现在CMOS绝非只局限于简单的应用， 也在发展高清系列。
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CCD的三层结构
第一层“微型镜头”： CCD 成像的关键是在于其感光层， 为了扩展CCD 的采光率，必 须扩展单一像素的受光面积， 增加感光面积。 第二层“分色滤色片”：有 两种分色方式，一是RGB原 色分色法，另一个则是 CMYK补色分色法。这两种 方法各有优缺点。 第三层感光层：主要是负责 将穿过滤色层的光源转换成 电子信号，并将信号传送到 影像处理芯片，将影像还原。
采样点数M×N （行和列） 量化级别G （灰度级数）
为了便于处理，采样点数N与量化级别G都为2的幂 次方，即M=2m，N=2n ，G=2k （m，n，k均为正整 数）。记录一幅图像所需的字节（byte）B可由下 式计算： B＝M×N×k÷8 实际上： M、N一般取64、128、256、640、1024、 1240等值；k一般取1、4、8、16、24、32等值。 一般地说，图像质量随M、N和k的增加而增高。
255 240 240 R 255 0 80 255 0 0
0 160 80 G 255 255 160 0 255 0
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
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2.3 图像的数字化
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同时对比度
在相同亮度的刺激下,由于背景亮度不同，人 眼所感受到的主观亮度不同，这种效应称为 同时对比度。 由于同时对比是由亮度差别引起的，故也称 为亮度对比。相对应的还有色度对比。
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马赫带
Mach在1865年讨论了“Mach带”现象 “Mach带”
一条有均匀黑的区域和均匀白的区域 每级阶跃的灰度差相同
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相对视敏曲线
视杆细胞和视锥细胞的相对视敏曲线有所不同， 对视锥细胞情况，在 =555nm 时绿光亮度最敏 感，对视杆细胞暗视情况,则 =505nm 时绿光最 敏感。
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对比灵敏度
在均匀照度背景 I 上，有一照度为 I+△I的光 斑，称眼睛刚好能分辨出的照度差△I与 I 的 比（△I/ I）为对比灵敏度； 由于背景亮度 I 增大， △I 也需要增大，因 此在相当宽的强度范围内，对比灵敏度是一 个常数，约等于0.02，这个比值称为韦伯比 （Weber比）。亮度很强（弱）时不为常数。
“Mach带”，人们在观察现象：
每个条带内灰度是不均匀的 每级阶梯的右边比左边更暗
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人类视觉感知能力的特点
人类视觉系统在对物体的识别上有特殊强大的功 能；但在对灰度、距离和面积的绝对的估计上却 有某些欠缺； 以传感器单元的数目比较：视网膜包含接近1.3亿 个光接收器，这极大的大于CCD片上的传感器单 元数； 和它每次执行运算的数目比较：和计算机的时钟 频率相比，神经处理单元的开关时间将比之大约 104倍； 慢 不论这慢的定时和大量的接收器，人类的视觉系 统是比计算机视觉系统要强大得多。它能实时分 析复杂的景物以使我们能即时的反应。
人们对于自己视觉机构的生物、生理、物理过程的 了解，以及神经、精神方面的了解还处于低级阶段， 认识还很不完善，还有很大的局限性。
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人 眼 构 造
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视杆细胞与视锥细胞
视网膜上有杆状细胞和锥状细胞两类视觉接收器； 视杆细胞(Rod cell)：细长而薄，数量上约1.2亿 个，它们提供暗视(Scotopic Vision)，即在低几 个数量级亮度时的视觉响应，其光灵敏度高。 视锥细胞(Cone cell)：结构上短而粗，数量少， 约600万~700万，光灵敏度较低，它们提供明视 (Photopic Vision)，其响应光亮度范围比视杆细 胞要高5～6个数量级。在中间亮度范围是两种视 觉细胞同时起作用。视锥体集中分布在视网膜中 心。
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图像的数字化 —— 量化方法
量化可分为均匀量化和非均匀量化。 1. 均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。
2. 非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间 隔取大，而对出现频度大的部分量化间隔取小。
• 一般情况下，对灰度变化比较平缓的部 分用比较多的量化级。
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图像质量的确定
数字化时，关键是要决定：
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2.4 数字图像的存储格式
数字图像是由排成矩形点阵的像素组成的。 图像有不同的编码方式：无压缩、无损压缩、有损 压缩。 图像文件通常与操作系统有关：Windows、Linux、 Mac； 把一幅图像记录进文件时，必须同时记录下各像素 在点阵中的位置及像素的灰度值。 实际上我们可以利用各像素在文件中的记录位置来 表示其在图像点阵中的位置，这样就可以省去记录 像素位置坐标的数据量，而各像素的数据只用来记 录其灰度值。
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视觉特性
视觉特性是视觉的外在表现； 图像是周围世界的一种映射，对于运动图像，空间座标x,y,z 都是时间 t 的函数，若在连续的不同时间获取图像，可以获 得序列图像
I1 , I 2 , I n
对于按不同波段获取图像，可获得彩色图像或不同波段的图 像信号(如遥感图像,医学图像等)。 对于按不同视角，即不同的 x,y,z 间相互关系，可以得到不 同视角的不同图像。 因此，视觉特性包括有视觉对光强，对各种波长、彩色的光 谱效应，对物体边缘等空间频率变化的响应，以及视觉对时 间瞬时变化运动的响应。
采样时的注意点是：采样间隔的选取。 采样间隔太小，则增大数据量； 采样间隔太大， 则会发生信息的混叠，导致细 节无法辨认。
采样列 采 样 行 像素 行 间 隔 列间隔
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图像的数字化 —— 采样指标分辨率
分辨率 是指映射到图像平面上的单个像
素的景物元素的尺寸。
单位：像素/英寸，像素/厘米