天大图像处理：第2章基础ppt课件

庞彦伟 第2章第1页 数字图像处理 DigitalImageProcessing 天津大学电子信息工程学院庞彦伟副教授2008年 庞彦伟 第2章第2页 第二章数字图像基础 回顾第一章 庞彦伟 第2章第3页 2 1人眼与亮度视觉 数字图像处理的质量评价多由人眼主观评价 许多图像处理相关技术要根据人眼特性设计 如电视图像场频率 屏幕刷新频率 图像量化级别 立体显示 双目视觉 图像压缩 根据人类认知图像内容的机制可以研究出新的图像处理算法 为什么要研究人类视觉 大学问 庞彦伟 第2章第4页 视网膜上的离散光线接收器 锥状 cone 接收器 6 7百万个 和柱状 rod 接收器 75 150百万个 2 1 1人眼的结构 Lens 透镜 Iris ai ris 虹膜 Retina retin 视网膜 Fovea f uvi 小凹 尤指视网膜的中央凹 cornea k ni 角膜 sclera巩膜 空间上的离散化 Conevision bright lightvision Rodvision dam lightvision 角膜 虹膜 光轴 镜头 晶状体 中心凹 视神经 脉络膜 巩膜 盲点 1 5mm 庞彦伟 第2章第5页 2 1 2人眼中的图像形成过程 k 2 55mm Focallength 14mm 17mm Theretinalimageisreflectedprimarilyintheareaofthefovea Lightreceptorstransformradiantenergyintoelectricalimpulsesthatareultimatelydecodedbythebrain 庞彦伟 第2章第6页 2 1 3亮度适应和区分 brightadaptationanddiscrimination Subjectivebrightnessvs lightintensity主观亮度vs 光强度 Subjectivebrightnessisalogarithmicfunctionofthelightintensityincidentontheeye b log a Subjectivebrightness Lightintensity 不够准确 庞彦伟 第2章第7页 2 1 3亮度适应和区分 brightadaptationanddiscrimination Brightnessadaptation 亮度适应 Photopic 亮适应 暗适应 炫目极限 庞彦伟 第2章第8页 2 1 3亮度适应和区分 brightadaptationanddiscrimination Brightnessdiscrimination 亮度区分 你能看出亮度变化量 I 越小越好 韦伯率 可用来指导设计图像处理系统的光源配置 E H Weber 1834 韦伯率越小 亮度区分能力越强 庞彦伟 第2章第9页 2 1 3亮度适应和区分 Mayoureyesdeceiveus 主观亮度不是光强的简单线性函数 同时对比度现象 著名的马赫带效应 ErnstMach 1865年 庞彦伟 第2章第10页 2 1 3亮度适应和区分 Mayoureyesdeceiveus 庞彦伟 第2章第11页 2 2图像形成 光照 模型 ImageFormationModel 图像形成模型 讲述几种光照模型 在图像增强一章中 同态滤波要用到光照模型 庞彦伟 第2章第12页 2 2图像采样和量化SamplingandQuantization 数字图像的采集过程 图像传感器 CCD CMOS 采样和量化 庞彦伟 第2章第13页 采样 量化 空间上采样 亮度上量化 采样确定空间分辨率 量化确定灰度分辨率 2 2图像采样和量化 庞彦伟 第2章第14页 采样确定空间分辨率 超分辨率分析 空间分辨率的定义 1 DPI DotsPerInch 每英寸的点数报纸的的分辨率为75dpi 杂志133dpi 精致书籍2400dpi 外文 Imagesizevs spatialresolution Imagesizebyitselfdoesnottellthecompletestory 1Inch 2 2图像采样和量化 庞彦伟 第2章第15页 图像采样和量化SamplingandQuantization 1250dpi 300dpi 150dpi 72dpi 庞彦伟 第2章第16页 量化确定灰度分辨率 灰度分辨率 thesmallestdiscerniblechangeingraylevel量化灰度所用的bit数 例如 256灰度级的图像的灰度分辨率为8bits 128个灰度级 64个灰度级 32个灰度级 16个灰度级 8个灰度级 4个灰度级 2个灰度级 8个灰度级 2 2图像采样和量化 庞彦伟 第2章第17页 图像缩 shrink 放 zoom 2 2图像采样和量化 上采样 下采样 图像缩放的目的 1 为了便于人眼观察图像细节 2 为了比较不同尺寸的图像 归一化 3 为了节约存储和计算开销 undersampling 图像缩放是图像硬件采集完成之后进行的 不是对连续信号的采样 庞彦伟 第2章第18页 图像缩放的计算过程 2 2图像采样和量化 确定像素的新坐标给新坐标上的像素赋予灰度值 怎样给新坐标上的像素赋予灰度值 庞彦伟 第2章第19页 图像缩放的最近邻插值方法 2 2图像采样和量化 原像素 原像素 原像素 庞彦伟 第2章第20页 更好的方法 图像缩放的线性值方法 2 2图像采样和量化 庞彦伟 第2章第21页 图像缩放的线性值方法的实现 2 2图像采样和量化 已知原始图像的两个相邻像素和 则插入像素位置x对应的灰度值f x 为 二维中的双线性插值公式是怎样的 庞彦伟 第2章第22页 图像缩放的线性值方法的实现 2 2图像采样和量化 已知原始图像的四个相邻的像素 则插入像素位置 x y 对应