❖主要参数
▪ 灰度级（或灰度值）--像素明暗程度的整数。 ▪ 灰度级数（或灰度级分辨率）--一幅数字图像中
不同灰度级的个数G。
256级灰度级数（8位） 64级灰度级数（6位）
位深g是表示存储图像像素灰度值所需的比特位 数， G=2g 。
g f (x, y) i(x, y) • r(x, y) 0 i(x, y) , 0 r(x, y) 1
矩阵表示
第一章 导 论
➢一幅图像若每行（即横向）像素
为N个，每列（即纵向）像素为M
y
个 ， 则 图 像 大 小 为 M×N 个 像 素 ，
从而f(x,y)构成一个M×N实数矩阵：
f (0,0) f (0,1) f (0, N 1)
第一章 导 论
两种基色系统 ❖加法系统RGB
❖减法系统CMYK
第一章 导 论
RGB模型
❖RGB模型（相加混色模型）
▪ 有色光照射到消色物体产生加法效应 ▪ 主动产生颜色光源，如显示器
CMYK模型
第一章 导 论
❖ 青色Cyan，洋红Magenta，黄色Yellow，K为真 正黑色。
❖ 采用CMYK模式的原因：有色光照射到有色物体 上产生减法效应
例如
1 0 0 I 0 0 1
1 1 0
第一章 导 论
灰度图像 灰度图像是指灰度级数大于2的图像。但它
不包含彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
第一章 导 论
彩色图像
彩色图像是指每个像素由பைடு நூலகம்、G、B分量构成的图 像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述。
Y轴（j） 图像 f(i,j)
X轴（i）
直角坐标系
列（j） 矩阵 A(i,j) 行（i） 矩阵坐标系
第一章 导 论
不同种类图像的矩阵表示
数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑 白图像、灰度图像和彩色图像。
黑白图像
图像的每个像素只能是黑或白，没有中间 的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素 值为0或1。
❖ 人眼的分辨力—人眼区分开相邻两点的能力（视 力）
▪ 用最小视角倒数描述 Ɵ=d / l d两点间最小距离，l为人眼到两点连线的距离 如 E
▪ 非固定不变，与环境亮度和相对对比度有关 ▪ 人眼能感知最高能达到700万像素分辨率的图像
第一章 导 论
2、色彩的鉴别 日光--由各种颜色混合而成
第一章 导 论
灰度图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(26x31)）
第一章 导 论
彩色图像矩阵表示示例
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204,109,113) (227,151,136) (226,159,142) (237,159,135) (227,151,136)
255 240 240 0 160 80 0 80 160
R 255 0
80
G 255 255 160
B
0
0 240
255 0 0 0 255 0 255 255 255
第一章 导 论
灰度图像矩阵表示示例
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95,
▪ 二维平面静止彩色图像
g fr (x, y), fg (x, y), fb (x, y)
▪ 坐标点（x，y）处像素的亮度用灰度表示，亮度范 围【Lmin,Lmax】或【0，L-1】 0—黑，L-1—白
函数描述
第一章 导 论
▪图像f（x，y）由照射分量i （x，y）和反射分 量r （x，y）两个光分量构成，可表示为两者之 积。
视觉范围
❖ 亮度感觉—相对亮度的变化
▪ 亮度感觉和亮度对数成线性关系 S=K’lnB+K0 ▪ 重现图像的亮度只需保持实际图像亮度对比 ▪ 重现图像时不必精确复制人眼感觉不到的亮度差别
图像对比度 最大亮度/最小亮度 图像相对对比度（最大亮度-最小亮度）/最小亮度
第一章 导 论
人的主观亮度感觉与亮度对数成线性关系
black
C white B
A
D
人眼适应某平均亮度后， 感受的亮度范围《视觉范围
第一章 导 论
亮度感觉（1）
1.平均亮度
2.对比度
第一章 导 论
亮度感觉（2）
图A
图B
图C
亮度感觉取决于亮度的对比
第一章 导 论
亮度的适应与鉴别
❖ 视觉适应性—人眼适应明/暗环境的能力
▪ 暗适应性——从亮光处到暗处 20~30s 杆状细胞 ▪ 明适应性——从暗处到亮光处 1~2s 锥状细胞
❖人眼对亮度的感觉不会随亮度消失而立即 消失
错视现象
第一章 导 论
两线段一样长？
❖人眼对物体的 形状、大小感 觉随背景、布 置条件不同而 不同，会产生 不存在的信息 或错误的物体 几何特性。
第一章 导 论
圆圈一样大？
第一章 导 论
一样的月亮？
会动的转盘
第一章 导 论
波动
第一章 导 论
第一章 导 论
常见彩色模型
第一章 导 论
第一章 导 论
三、视觉现象
❖ 马赫带：由几个亮度逐渐减弱且连着一起的窄带 组成的图像，每个窄带内的亮度是均匀分布的。
亮度过冲
第一章 导 论
马赫带效应：由于人眼视觉系统有边缘增强的作用，在亮度突 变出会出现亮度过冲现象，即明暗边界处亮的更亮，暗的更暗。
第一章 导 论
视觉残留
图像采样与数字图像的质量
图片大小一样，图像采样间隔不同，图片清晰度也会变化。 采样间隔越小，采样像素越多，图像越清晰。
第一章 导 论
图像采样与数字图像的质量
265x180
133x90
66x45
33x22
第一章 导 论
采样间隔与图像质量的关系
第一章 导 论
图像量化
❖把采样后所得的各像素灰度值转换成离散整 数量的过程称为量化。
❖ 重要参数
▪ 采样间隔 节的变化
▪ 采样孔径 ▪ 采样方式
根据采样定理确定，反映细
大小、形状 有缝、无缝、重叠采样
第一章 导 论
图像采样与数字图像的质量
❖ 采样对图像的空间分辨率有较大影响。
▪ 空间分辨率指图像单位范围里像素的个数，影象清晰
度的度量标准。单位 ppi 像素/英寸和dpi 点/英寸
第二章 数字图像处理 的基本概念
第一章 导 论
主要内容
❖人眼的视觉原理 ❖图像数字化 ❖灰度直方图 ❖数字图像处理算法的形式 ❖图像文件格式 ❖图像的特征与噪声
第一章 导 论
2.1 视觉原理及现象 眼睛中图像的形成
一、人眼构造
第一章 导 论
盲点
黄斑区
第一章 导 论
人眼构造
❖锥状细胞
▪ 负责彩色视觉 ▪ 辨别细节和颜色（明视觉/白昼视觉） ▪ 数量600~700万
f (x, y)
f (1,0)
f (1,1)
f (1, N 1)
f
(M
1,0)
f (M 1, N 1)
x
图像坐标
第一章 导 论
❖ 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。