第二讲数字图像处理课件

数字图像处理技术陕西省语音图像信息处理重点实验室

参考书籍RafaelC.Gonzalez等著，阮秋琦等译，数字图像处理（第二版）冈萨雷斯，电子工业出版社，2003Rafael

C.

Gonzalez

Richard

E.，数字图像处理（MATLAB版）（英文版）冈萨雷斯，电子工业出版社，2004

何斌，马天予等著，VisualC++数字图像处理（第二版），人民邮电出版社，2002参考文献(英文)IEEETransactiononImageProcessingIEEETransactiononSignalProcessingIEEETransactiononPatternAnalysisandMachineIntelligenceComputerVisionandImageUnderstandingIEEProceedings-Vision,ImageandSignalProcessingImageandVisionComputing……数字图像处理概述Contents1图像数字化

2图像处理中的色彩学知识3图像文件格式4数字图像处理概述图像用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并产生视知觉的实体是物体一种不完全、不精确，在某种意义上适当的表示图像的类型什么是数字图像处理物体图像数学函数不可见的物理图像可见图像光图像照片、图、画图像数字图像图像的数字表示，像素是其最小的单位数字图像处理用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想的目的数字图像处理研究内容图像的数字化、图像增强、图像复原、图像压缩、图像重建、图像分析、图像隐藏什么是数字图像处理图像的数字化如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理图像的增强加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声图像的复原把退化、模糊了的图像复原图像的压缩简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输数字图像处理研究内容图像的重建由二维图像重建三维图像图像的分析对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释图像的隐藏指媒体信息的相互隐藏（数字水印、图像的信息伪装）数字图像处理研究内容数字图像处理技术图像平滑数字图像处理技术原图平滑的图锐化的图模糊的图直方图是图像的一种统计表达；灰度图像的直方图反映了该图不同灰度级出现的统计情况；横轴——不同的灰度级、纵轴——图像中各个灰度级的像素点数。数字图像处理技术数字图像处理技术原图整体均衡化局部均衡化直方图均衡化Histogramequalization:使图像灰度(彩色图像可能还有色度)直方图的分布更加均匀。图像复原数字图像处理技术图像分割数字图像处理技术数字图像处理技术(a)Usingfacedetectionalone,severaloftheheadsaremissed.(b)Thecombinedfaceandclothingmodelsuccessfullyre-findsallthepeople.图像检测识别数字图像处理技术图像分类深度学习(DeepLearning)图像隐藏数字图像处理技术数字图像处理技术——1图像处理系统图像获取图像存储图像传输图像处理图像输出与显示数字图像处理技术——2图像信息的获取主要过程摄取图像光电转换数字化主要获取方法电视摄像机、扫描仪、数字摄像机、水声成像（声纳）、激光成像、遥感图像获取（光学摄影、红外摄影、微波）图像数字化图像的数字化图像的数字化将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理把连续图像函数f(x,y)进行空间的和幅值的离散化图像采样空间连续坐标(x,y)的离散化灰度级的整量（量化）幅值f(x,y)的离散化（整数）连续图像数字图像图像数字化（采样+整量）xy平面(i,j)图像采样NM采样量化的实例图像数字化——2数字化后的图像原来的图像采样量化的实例图像数字化——3采样量化后的图像连续的图像均匀采样整量的数字化图像数字图像对连续图像f(x,y)的坐标，按一定顺序进行等间隔的采样，而对每一点的灰度也用等间隔进行整量，并且假设在x,y方向上分别取N、M个间隔，那么就可以得到一个M*N的数组数字图像的一个元素称为像素NM图象是像素的二维排列二维采样量化图像的数字化图像的数字化数字化后的图像可用矩阵来描述：图像大小为：m*n像素值：光照强度。ji图像的数字化图像的数字化

数字图像图像的数字化分辨率传感器摄像的精确度。实际意义上是指名义分辨率。通常，是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的象素个数。单位：象素*象素与采样相关分辨率图象尺寸：127*176分辨率：(a)127*176(b)63*88(c)31*44(d)15*22视网膜（Retina）=像素密度达到326像素/英寸（ppi）量化效果示意图图像的量化与数字图像的质量256灰度级64灰度级16灰度级128灰度级图像的数字化过程图像的数字化均匀采样整量非均匀采样整量灰度变化较剧烈的区域—密集采样灰度变化较平缓的区域—稀疏采样灰度级概率分布决定整量密疏等距离等间隔采样整量黑白图像是指图象的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为２值图象。2值图像的像素值为0、1。黑白图像的数字化灰度图像灰度图象是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图象，没有彩色信息。灰度图像的数字化彩色图像的数字化彩色图像彩色图象是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图象，其中RBG是由不同的灰度级来描述的。图像指标三大指标分辨率显示分辨率即屏幕分辨率，屏幕所能呈现的横向和纵向的像素点数图像分辨率数字化图像的大小，水平和垂直方向的像素点数颜色深度反映构成图像的颜色总数二值图像的颜色深度为1灰度图像的颜色深度一般为8真彩色图像的颜色深度为8x3=24,包含的最大颜色数目为尺寸图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度图像指标——2图像分辨率（Resolution）图像指标——3空间分辨率图像指标——4颜色深度不同的灰度级思考与作业题图像数字化的过程图像指标（分辨率、颜色数、尺寸）图像存储空间的计算方法（二值、灰度、真彩色、YUV等）例题：一个图像的尺寸是4*3英寸，扫描分辨率是300DPI，真彩色，在不压缩的情况下保存该图像需要多少存储空间？注：300DPI指1平方英寸有300个点。思考与作业题一些色度学知识人眼的构造角膜、巩膜、虹膜瞳孔（睫状肌）视网膜锥状光敏细胞（600-700万）：一个连接一个神经末梢、图像细节、彩色、白昼视觉杆状光敏细胞（7600-15000万）：多个连接一根神经、分辨力低、低照度敏感、非彩色、夜视觉水晶体前室、后室

人眼的视网膜上有大量的光敏细胞，按其形状可分为杆状细胞和锥状细胞。这两种细胞在视觉特性上有着不同的性能和作用，两者给出的视觉效应是不一样的。杆状细胞的感光灵敏度很高，在低照度时，主要靠它分辨明暗，但对彩色不敏感。锥状细胞感光灵敏度较低，在微弱的光线下不起作用，但在光线较为明亮时既能感知各种明暗层次又能辨别出光的颜色。人眼的视觉特性明暗和彩色视觉彩色视觉彩色视觉是一种明视觉，可用亮度、色调和饱和度描述亮度-彩色光引起的人眼对明暗程度的感觉（照射光强度）色调-光的颜色（光谱成份）色饱和度-颜色的深浅程度色调和饱和度又合称为色度视觉范围人眼能够感觉的亮度范围（称为视觉范围）极宽，从百分之几尼特（cd/m2）直到几百万尼特。其所以如此之宽，是由于依靠了瞳孔和光敏细胞的调节作用。瞳孔根据外界光的强弱调节其大小，使射到视网膜上的光通量尽可能是适中的。在强光和弱光下，分别由锥状细胞和杆状细胞作用，而杆状细胞的灵敏度是锥状细胞的1万倍。人眼适应某一平均亮度后，能感受的亮度范围小人眼的明暗感觉是相对的。人眼能适应的平均亮度范围很宽，总视觉范围宽视觉范围和分辨力

引言人眼在感知外界景物时，并非景物的所有信息都能被看到，在一定距离之外，景物中一些过小、过细的内容就无法被觉察。这说明人眼分辨景物细节的能力是有限的。分辨力人眼分辨景物细节的能力用分辨角的倒数来定义分辨力很大程度上取决于环境照度。照度过低或过高，视力下降人眼对彩色细节的分辨力要远低于对黑白细节的分辨力。根据这一特性，在彩色电视中只传送黑白图像细节，而不传送彩色细节，以减少色信号的带宽（大面积着色原理的依据）视觉范围和分辨力

视觉范围和分辨力分辨角在被观察物体上，人眼能分辨出的最近两个相邻点对眼睛形成的张角测试方法设人眼刚能分辨出白色屏幕上的两个黑点a和b，这时a和b之间的距离为d，a和b对眼睛形成的张角为

，则

就是分辨角。分辨角越小，说明人眼的分辨力越高，也即视力越好。定义视觉适应:视觉器官的感觉随外界亮度的刺激而变化的过程；有时也指这一过程达到的最终状态。视觉适应的机制包括视细胞或神经活动的重新调整，瞳孔的变化及明视觉与暗视觉功能的转换。由黑暗环境进入明亮环境，眼睛过渡到明视觉状态称为明适应，所需时间为几秒或几分钟。由明亮环境进入黑暗环境转换成暗视觉状态称为暗适应，这个过程约需要十几分钟到半小时。应用：车间照明布置、交通运输中夜间驾驶室照明视觉适应性视觉适应性对比效应同一刺激因背景不同而产生的感觉差异的现象。如同一种颜色把它放在较暗的背景上看起来明亮些，放在较亮的背景上看起来暗些视觉惰性(暂留）-余晖效应人的视觉对外界光刺激的响应有一定的延时。当一定强度的光突然作用于人眼时，需要经过一定的时间才能形成一个稳定的主观亮度感觉；当光消失以后，亮度感觉也不是瞬间消失，而是要经过一段时间之后才能消失。也就是说，视觉的建立和消失都有一定的惰性，我们称之为视觉惰性视觉惰性是现代电影和电视的基础人眼的视觉特性马赫带马赫发现的一种明度对比现象。当观察两块亮度不同的区域时，边界处亮度对比加强，使轮廓表现得特别明显。马赫带效应指视觉的主观感受在亮度有变化的地方出现虚幻的明亮或黑暗的条纹。人类的视觉系统有增强边缘对比度的机制（边缘对比效应）错觉——1你是否觉得它的中间是一个正方形？你是否把它的中心看做一个圆？你是否觉得下面的线比上面的长？你相信有八条线是和副对角线平行的线吗？错觉——2OMG，这些轮子怎么在转！！！电磁辐射和可见光谱光是一种以电磁波形式存在的物质。电磁波的波长范围很宽，从3*10-3m到3*10-17m，包含了无线电波、红外线、可见光、紫外线、X射线、宇宙射线等。波长为380nm～780nm的电磁波能够引起人眼的视觉反应，称为可见光

可见光具有以下特性：可见光波长范围有限，只占整个电磁波波谱的极小一部分不同波长的光呈现的颜色各不同，波长从长到短，分别呈现红、橙、黄、绿、青、蓝、紫单一波长和波谱宽度小于5nm的光称为单色光。单色光对应着光谱中一定的波长，所以又称为谱色光。含有两种或两种以上波长成分的光称为复合光，复合光使人眼产生混合色。由于它不能作为单色光出现在光谱上，所以又称为非谱色光白光是一种复合光，自然界中最大的白光光源是太阳，太阳光的光谱是连续分布的，包含有380nm～780nm范围内的所有波长成分。几种单色光混合在一起会形成复合光，如红、绿、蓝光按一定比例混合后会产生白光。同样，混合光也可以通过某种方式被分解成不同波长的单色光电磁辐射和可见光谱

视觉三色原理假设锥状细胞分为三类,分别称为红敏细胞、绿敏细胞和蓝敏细胞，分别只对红色、绿色和蓝色光谱能量的刺激产生视觉反映。三种细胞对可见光的反应灵敏度曲线如图三种锥状细胞的相对视敏函数曲线人眼的色度视觉

大量实验表明，用三种不同颜色的单色光按一定比例混合，可得到自然界中绝大多数的彩色。具有这种特性的三个单色光叫三基色光，而这一发现也被总结成三基色定理：自然界中绝大多数彩色都可以由三基色按一定比例混合而得；反之，这些彩色也可以分解成三基色；三基色必须是相互独立的，即其中任何一种基色都不能由其它两种基色混合得到；混合色的色调和饱和度由三基色的混合比例决定；混合色的亮度是三基色亮度之和。任何一种颜色都有一个相应的补色。所谓补色，就是它与某一颜色以适当比例混合时，可产生白色。红、绿、蓝的补色分别是青、品红、黄。

三基色原理三基色基色（primarycolor）互为独立的单色任一基色都不能由其他两种基色混合产生三基色（tri-chrominanceprimary）

根据人眼对彩色视觉的大量实验而做出的选择（通常：红色、绿色和蓝色）三基色的选择不唯一，也可选择青、品红、黄

互补色（ComplementaryColors）两种色光相混合而成白光，这两种色光互为补色三基色所有颜色可以看做三基色的叠加，也可看做三种补色的叠加（b）减色系（a）加色系Primaryandsecondarycolors:(a)additivecolorsred,green,andbluecanbemixedtoproducecyan,magenta,yellow,andwhite;(b)subtractivecolorscyan,magenta,andyellowcanbemixedtoproducered,green,andblue,aswellasblack.相加混色和相减混色混色法利用三基色按不同的比例混合来获得彩色的方法。混色法有相加混色法和相减混色法。相加混色是指光源色光的相加混合，彩色电视技术中就是利用相加混色法显现各种颜色的。相加混色由红、绿、蓝三基色进行相加混色红色+绿色=黄色绿色+蓝色=青色蓝色+红色=品红红色+绿色+蓝色=白色称黄、品红和青色为相加二次色称青色、品红和黄色分别是红、绿、蓝的补色红色+青色=白色绿色+品红=白色蓝色+黄色=白色相加混色和相减混色人眼对相同强度单色光的主观亮度感觉不同如果用相同亮度的三基色混色、假设白光亮度定为100%，人的主观感受却是：绿光最亮，红光次之，蓝光最弱亮度公式(白光亮度Y)NTSC制式：Y=0.299R+0.587G+0.114BPAL制式：Y=0.222R+0.707G+0.071B

时间混色法该方法利用人眼的视觉惰性，顺序地让三种基色光先后出现在同一表面的同一点处，当三种基色光交替出现的速度很快时（交替时间间隔小于人眼的视觉暂留时间），人眼产生的彩色感觉就与三种基色光直接混合时相同。空间混色法该方法利用人眼空间细节分辨力差的特点，将三种基色光点放在同一表面的相邻处，只要这三个基色光点足够小，相距足够近，当人眼在一定距离之外观看时，就会看到三种基色光混合后的彩色光。彩色显像管就是利用这一原理，把红、绿、蓝三色荧光粉在荧光屏上排列成品字形或竖条形，在一定距离之外观看时，看到的就是其混合色。彩色光的合成相减混色利用颜料、染料等的吸色性质实现在白光照射下，青色颜料能吸收红色而反射青色，黄色颜料吸收蓝色而反射黄色，品红颜料吸收绿色而反射品红把青色和黄色两种颜料混合，在白光照射下，由于颜料吸收了红色和蓝色，而反射了绿色白光反射绿光相减混色颜料三基色白色-红色=青色白色-绿色=品红白色-蓝色=黄色以吸收三基色的比例不同而配成不同颜色颜料（青色+黄色）=白色-红色-蓝色=绿色颜料（青色+品红）=白色-红色-绿色=蓝色颜料（黄色+品红）=白色-蓝色-绿色=红色色彩模型——1RGB模型Red、Green、Blue面向硬件设备（CRT、打印机）YUV模型Y：Luma(亮度)、U和V：Chroma（色度）优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视被欧洲电视系统PAL和SECAM采用HSI模型Hue(色调)、Saturation(饱和度)、luminance(亮度)面向彩色处理应用YIQ模型Y：Luma(亮度)、I和Q：Chroma（色度）被北美的电视系统NTSC采用RGB模型RGB24位色彩方块R、G、B在区间[0,1]内取值；意色光F都可以用R、G、B三色不同分量的相加混合而成：

F＝r[R]+g[G]+b[B]YUVYUV模型YUV与RGB色彩空间转化:YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色电视信号HSI模型——1HSI模型是美国色彩学家孟塞尔（H.A.Munseu）于1915年提出的，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和强度三种基本特征量来感知颜色。色调H（Hue）：与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一定范围的颜色，如暖色、冷色等。由角度表示饱和度S（Saturation）：表示颜色的纯度，纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会越鲜艳，反之亦然。由半径长度表示亮度I（Intensity）：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。由强度轴I来表示HSI模型的建立基于两个重要的事实：①I分量与图像的彩色信息无关；②H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析HSI模型——1HSI色彩模型从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（luminance）来描述色彩H：hue表示色度，由角度来表示反映该颜色最接近什么光谱取值范围：0~360S：saturation表示