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数字图像处理与分析基础第三章基础知识


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数字图像处理与分析基础
人类视觉机制今后的研究方向
从基础研究逐步转到和图像相关的视觉综合化、 体系化的研究。
搞清决定图像质量的主观因素,做出其总的结构模 型; 找出人脑真正接收信息的容量,大脑有效接收图像 的显示方式; 弄清图像信源和信宿的结构,建立起包括人的因素 在内的信息论; 研究视觉和其它感觉的相乘作用,即视觉和其它感 觉的互相影响; 开发自组织作用的综合研究,进一步建立发展“思 考过程”; 研究视觉和行为的关系。
ISBN7-5084-2930-3 新世纪电子信息与自动化系列课程改革教材
数字图像处理与分析基础
第三章 图像处理基础知识
黄爱民 安向京 骆力
中国水利水电出版社
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第三章 图像处理基础知识
1、图像处理的视觉基础 2、图像的数学模型 3、图像质量评价 4、对设计图像处理系统的影响
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数字图像处理与分析基础
HL1(Wx,Wy)
蓝色视锥感受 器
HE3(Wx,Wy) 非线性网络
+
线性系统
HL3(Wx,Wy)
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数字图像处理与分析基础
3.1.3色度学
3个基本颜色——红(R, red)、绿(G, green)和蓝( B, blue) 国际照明委员会(CIE),1931年规定3种 基本色的波长为R:700nm, G:546.1nm, B:435.8nm。
C()为入射光谱的能量分布函数
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数字图像处理与分析基础
彩色信息融合
e1、e2、e3经对数传传递后合并为d1、d2、d3输出:
d1 log(e1 ) d 2 log(e2 ) log(e1 ) log(e2 / e1 ) d3 log(e3 ) log(e1 ) log(e3 / e1 )
3、视觉的时空频率分析
影响图像锐度的主要因素。视觉神经具有的Mach效应 和Roca—Sulzer微分效应,中枢神经的Craik-Obrien积分 效应等是视觉信息处理的基础,因此可以将视觉特性 和图像处理结合起来研究。 空间分辨力
人眼对空间景物细节的分辨能力有限,对黑白图像约为一度。
时间分辨力
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数字图像处理与分析基础
பைடு நூலகம் 彩色响应
在图3-16模型中,e1、e2、e3代表视网膜三个 具有S1()、S2()、S3()谱灵敏度的感受器, 其输出分别为
e1 C ( ) S1 ( ) d e2 C ( ) S 2 ( ) d e3 C ( ) S3 ( ) d
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数字图像处理与分析基础
2、画面组成和视觉心理
“”视野——指眼球不动时所能见到的范围
如果把注视点作为中心,可见的范围上方约65。,下方 约75。,左右视角约为104。 (现在的电视画面约占7。~8。), 但视力好的部位仅限于中央2。~3。左右。
为了适应大的画面和立体景象的机理,眼球必须 转动使视线移动。
复杂型细胞
对直线和边界的运动方向敏感, 低级超复杂型细胞检测直线和边界的长度、 宽度, 而高级超复杂型细胞可以检测曲线和边缘曲 度等
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数字图像处理与分析基础
3、 视觉特性
亮度适应与鉴别 分辨力 对比灵敏度 同时对比效应 阈值效应和掩盖效应 视觉运动特性 视觉空间频率特性 视觉时间频率特性
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输入图像 Ii(x,y) 光学系统 H(x, y) 输出图像 Io(x,y)
图3-13 线性光学系统
o (x , y ) H (x , y ) i (x , y )
H ( x , y )
o ( x , y ) i ( x , y )
光学系统的调制传递函数MTF
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数字图像处理与分析基础
空间频率/cdeg-1
(8)视觉时间频率特性
视 0.01 觉 阈 值 0.1
1
2
5
10
20
50 Hz
时间频率/Hz
33 图3-11 时间频率特性 数字图像处理与分析基础
3.1.2 视觉的简单数学模型
亮度视觉模型 彩色视觉模型
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数字图像处理与分析基础
1、亮度视觉模型
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数字图像处理与分析基础
简单的黑白视觉对数模型
光接受器 对数 线性系统 神经信号
图3-143 黑白视觉对数模型
Io ( x, y) K1 log[K2 K3Ii ( x, y)]
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数字图像处理与分析基础
视觉信息的融合
LOG …… LOG LOG LOG LOG …… LOG 感受器 an a1 a0 网膜信号

a1
a2 an -4 图3-15 侧抑制结构
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数字图像处理与分析基础
-2 号数
加权因子
黑白视觉扩展模型
|H1(Wx,Wy)| out |H2(Wx,Wy)| |H3(Wx,Wy)|
in

H1(Wx,Wy) 光感受器 线性系统


H2(Wx,Wy) H3(Wx,Wy)
线性系统
非线性网络
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线性系统
3.1图像处理的视觉基础
视觉生理/视觉特性/视觉模型 视觉基础/视觉应用 它们与图像研究的关系见图3-1。
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数字图像处理与分析基础
图3-1 视觉研究与图像的关系
视觉研究
基础研究
应用研究
视觉心理现象法则 (心理学)
视环境的改善和视机能应用 (照明工程学、人类工程学) 图像改善和评价(图像工程)
心 理 测 定
数字图像处理与分析基础
图3-5主观亮度感受特性
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数字图像处理与分析基础
(2)分辨力
在不同的亮度适应级,人眼的分辨力不同,如图3-6所示,I 是背景光强,I是光强的变化,
log(I / I)
称为韦伯比,表示光强分辨力
图3-6光强分辨力的典型韦伯比
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数字图像处理与分析基础
(3)对比灵敏度
I/I
I
I+I
2%
具有恒定背景的对比灵敏度
强度I
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数字图像处理与分析基础
(4)同时对比效应
心理学实验表明,人眼感受到的亮度不是光强 的简单函数,如马赫带效应和同时对比效应。
I/I
I0
I+I
I
2%
具有可变背景的对比灵敏度
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强度I
数字图像处理与分析基础
马赫带效应图3-7
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数字图像处理与分析基础
对立体图像的景深分辨力等
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数字图像处理与分析基础
4、视觉生理和模型的研究
视觉生理
指视觉信息的产生部分——视细胞(图像信息 感受器)和其它神经细胞以及大脑高级中枢 的神经系统的信息产生、传输和处理的机理 插入单个细胞的微小电极, 侧抑制现象、马赫效应等 对大脑高级神经中枢的“思考过程” 才刚 起步。
100 光 吸 收 特 性 % 80 60 40 蓝 绿 红
20
0
波长(nm) 400 450 500 550 600 650 700
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数字图像处理与分析基础
(3)视觉信息的传递
眼球内 眼球外
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数字图像处理与分析基础
(4)视觉信息的加工处理
简单型细胞
检测图像的明暗边界和线条的位置和方向,
对静止部分减少时间分辨率,而对活动部分减少空 间分辨率,可以达到数据压缩的效果。
幅度分辨力
人眼对景物亮度层次的分辨力也有限,过小的亮度 差别无法分辨。
对彩色图像的色调和饱和度的分辨力
人的视觉对彩色细节的分辨力要比亮度细节差,在 国际无线电咨询委员会(ITU-R,原CCIR)601标准 中,就利用了这种特性,将色差信号的空间分辨率 减半,仍可以得到非常好的图像质量。
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数字图像处理与分析基础
图3-3 视锥细胞和视杆细胞在视网膜上的分布
锥状(cone)视觉:白昼视觉,色彩; 杆状(rod)视觉:夜视觉,低照度敏感。
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数字图像处理与分析基础
2、眼睛中图像的形成
成像的几何原理 视觉信息的产生 视觉信息的传递 视觉信息的加工处理
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数字图像处理与分析基础
(1)成像的几何原理
同时对比效应图3-8
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数字图像处理与分析基础
(5)视觉阈值效应和掩盖效应
视觉阈值
正好可以被看到的刺激(干扰或失真)值, 它是一个统计值,在图像质量的主观评价中 有广泛的应用。
“掩盖效应 视觉阈值随图像内容的变化而变化,在 平坦区阈值低,对失真也敏感;在边缘 和纹理区,视觉存在掩盖效应,对失真 不敏感。
数字图像处理与分析基础
2、彩色视觉模型
Thomas—Young三色假说
绿色视锥感受 器 e
2
LOG
+ -

d2
H2(Wx,Wy)
g2 神 经 信 号
黄绿色视锥感 受器 e
1
LOG
LOG +
d1 d3
H1(Wx,Wy)
线性系统 H3(Wx,Wy)
g1 g3
蓝色视锥感受 器 e3
图3-16 彩色视觉模型
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数字图像处理与分析基础
色谱灵敏度曲线
相 对 1.0 灵 敏 度 0.5
S3()
S2()
S1()
0
450
500
550
600
650
波 长 ( nm )
图3-17 根据Konig数据得到的视网膜锥状细胞的 色谱灵敏度曲线
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数字图像处理与分析基础
图3-19 彩色视觉扩展型模型
绿色视锥感受 器 HE2(Wx,Wy) 黄绿色视锥感 受器 HE1(Wx,Wy) 非线性网络 非线性网络 + HL2(Wx,Wy) 神 经 信 号
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