圖像信息技術中的視覺研究

圖像感知和獲取

圖像采樣和量化像素間的基本關系第2章數字圖像基礎DigitalImagingFundamentals2.1圖像信息技術中的視覺研究2.1.1視覺研究與圖像技術的關系(1)人的視覺系統是圖像系統的最后終端，即圖像信息的信宿;(2)人的視覺系統是一個結構復雜、性能優越的圖像系統。對圖像的認識或理解是由感覺和心理狀態決定的。

從圖像信息傳輸角度出發，圖像系統評價的真正尺度是發信者的意圖為收信者所理解的程度。視覺心理人的視野：左、右：1800，上、下：600。人眼在觀察圖象時，圖象水平方向的寬度對應于眼球所張的角度稱為水平視角。當視角在100以內時為視覺敏銳區，對色彩及細節的分辨能力最強；200以內時能正確識別圖形等信息；200以上時分辨能力開始下降，但對活動信息比較敏感；300以上時分辨能力大大下降，但給人以身臨其境的臨場感。一般人眼的視野水平視角在200以內，而垂直視角在150以內的矩形區域內，所以4：3的電視圖象就可以了。而為了使顯示的圖象具有臨場感，水平視角應達到30以上，據此美國電影及電視工程師學會推薦了16：9的電視圖象。畫面組成和視覺心理

2.1.2視覺感知要素1)人眼構造鞏膜外殼脈絡膜視網膜中央凹玻璃體睫狀體眼角膜虹膜前房室晶狀體盲點瞳孔Ⅰ.在視網膜上成倒立的像，感覺正立是神經系統的校正Ⅱ.虹膜收縮，調節瞳孔2—8mm，調節入射光強弱Ⅲ.睫狀肌改變晶狀體曲率---調焦

錐狀細胞：主要分布在中央凹，每個眼內約有600萬到700萬個錐細胞，感光靈敏度低，對顏色很敏感。可以充分辨別細節圖像。桿狀細胞:從中央凹開始向四周慢慢減少，約有七千五百萬到一億五千萬個，分辨率比較低；主要提供視野的整體視象，不感受顏色并對低照度較敏感。人眼構造視網膜上桿狀體與錐狀體的分布錐狀體桿狀體盲點每平方毫米的桿狀體和錐狀體數人眼構造中央凹本身在視網膜上直徑約為1.5mm的凹坑，為方便計算，將其近似為1.5mm*1.5mm的方形傳感器陣列。在視網膜的這一區域內，錐狀體的密度大約每平方毫米150000個，基于這一近似，眼睛中最高敏感區域的錐狀體數量約為337000個元素。從行分辨力的觀點看，恰好是一個電荷耦合器件（CCD)中等分辨率的成像芯片可有的這個數量元素，且接收器陣列不大于5mm*5mm.人眼構造眼睛中圖像的形成球體前端為晶狀體，相當于鏡頭，內壁為視網膜，相當于膠片。當晶狀體的折射能力由最小變到最大時，晶狀體的聚焦中心與視網膜間的距離由17mm縮小到14mm。感覺亮度：馬赫帶效應馬赫帶：1865年首先描述視覺系統傾向不同強度區域邊界周圍的”欠調”或”過調”

圖2.8同時對比現象，所有的中心方塊有同樣的亮度，但當背景變亮時，感覺它們就逐漸變暗。感覺亮度：同時對比現象證明感覺亮度不是簡單的強度函數

同時對比同時對比圖2.9一些典型的視覺錯覺人類感知現象：視覺錯覺a:正方形輪廓b:圓輪廓c:長度錯覺d:平行線錯覺在視覺錯覺中，眼睛填充了不存在的信息或者錯誤地感知了物體的幾何特點。視覺錯覺視覺錯覺Stareatthecrossinthemiddleoftheimageandthinkcircles視覺錯覺采集處理顯示物理對象2.2圖像感知和獲取照射源圖像場景圖像獲取和顯示可見光雷達紅外線X射線超聲波常見物體巖石發熱物體分子光源反射透射各類圖像都是由照射源和形成圖像的場景元素對光能的反射或吸收而產生的。用傳感器陣列獲取圖像數字圖像的采集過程照射（能）源成像系統（內部）成像面輸出（數字化）圖像場景元素簡單的圖像形成模型f(x,y)=i(x,y)*r(x,y)0<f(x,y)

0<i(x,y)

0<r(x,y)<1入射分量i(x,y):入射到觀察場景的光源總量取決于照射源;反射分量r(x,y)：場景中物體反射光的總量取決于成像物體的特征典型值：i(x,y)晴朗的白天太陽在地球表面產生的照度超過90000lm/m2有云10000lm/m2晴朗的夜晚滿月的情況下0.1lm/m2R(x,y):黑天鵝絨0.01不銹鋼0.65白色墻0.80鍍銀金屬0.90雪0.932.3圖像的取樣與量化圖2.16產生一幅數字圖像的過程模擬-〉數字取樣：數字化坐標量化：數字化幅度值模擬圖像A->B線掃描取樣量化連續圖像投影到傳感器陣列圖像取樣和量化后的結果數字圖像的質量很大程度上取決于取樣和量化中所用的取樣數和灰度級一般根據圖像內容進行選擇2.3圖像的取樣與量化2.3圖像的取樣與量化空間分辨率圖2.191024*1024的圖像縮小至32*32像素，灰度級保持為256

圖2.20采樣間隔越大，空間分辨率低，質量差；采樣間隔越小，所得圖像像素數越多，空間分辨率高，圖像質量好。空間分辨率圖2.21量化等級越多，所得圖像層次越豐富，灰度分辨率高，圖像質量好；量化等級越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會出現假輪廓現象，圖像質量變差。灰度級分辨率圖2.21(續)當灰度分辨率進一步降低時的情況灰度級分辨率Resolution:HowMuchIsEnough?Thepictureontherightisfineforcountingthenumberofcars,butnotforreadingthenumberplate圖2.22圖像細節含量由少到多，同時改變空間分辨率和量化級，要求觀察者按照主觀質量進行排序空間和灰度級分辨率不同圖像細節含量所需要的圖像分辨率和灰度分辨率不同三類圖像中典型的等偏愛曲線圖2.22圖像細節含量由少到多放大和縮小數字圖像鄰域內插法雙線性內插法圖像的放大與收縮最近鄰域內插方法在原圖像上尋找最靠近的像素并把它的灰度值賦給柵格上的新像素。

雙線性內插方法放大和縮小數字圖像2.4象素間的基本關系象素的鄰域 4-鄰域——N4(p)：

對角鄰域——ND(p)：

8-鄰域——N8(p)：鄰接、連接和連通鄰接性V={1}

(1)4-鄰接： 2個象素p和r在V中取值且r在N4(p)中 (2)8-鄰接： 2個象素p和r在V中取值且r在N8(p)中鄰接

(3)m-鄰接（混合鄰接）： 2個象素

p和

r在V中取值且滿足下列條件之一

①r在N4(p)中 ②r在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)沒有來自V中數值的像素鄰接、連接和連通鄰接和連通m連接用于消除8連接中的多路歧義性連通和通路從具有坐標(x,y)的象素p到具有坐標(s,t)的象素q的一條通路由一系列具有坐標(x0,y0)，(x1,y1)，…,(xn,yn)的獨立象素組成。這里(x0,y0)=(x,y)，(xn,yn)=(s,t)，且(xi,yi)與(xi-1,yi-1)鄰接，1≤i

≤

n，則

n為通路長度。連接是連通的一種特例，連通是由一系列依次連接的象素組成。

鄰接和連通象素間的距離距離量度函數

3個象素p，q，r，坐標(x,y)，(s,t)，(u,v)

(1)

兩個象素之間的距離總是正的

(2)

距離與起終點的選擇無關

(3)

最短距離是沿直線的象素間的距離距離量度函數(1)歐氏（Euclidean）距離

(2)城區（city-block）距離(3)棋盤（chessboard）距離00000000000q00000000000000000p0000000000000000000象素間的距離距離量度函數

等距離輪廓圖案數字圖像運算1.加法圖像的合成圖像的銜接AdditionofimagesequenceAssumingNoiseisRandom.Input1Input2OutputimageOutputimageAddition+MatlabCodef=imread(’1.jpg’)；g=imread(’2.jpg’)；z=f+g；imwrite(z,’res.jpg’);imshow(z)2.減法減法的定義：C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)。主要應用舉例：檢測同一場景兩幅圖像之間的變化，設：T1時間和T2時間2的圖像相減的結果是:去除了圖像背景色、得到了兩幅圖像之間有差別的部分同一場景兩幅圖像之間的變化數字圖像運算LeastbitalterationEverypixelis8bit.So101=011

0

0101

1286432168421

LeastsignificantbitBackgroundsubtractionfor

motiondetectionWehaveabackgroundimageSubtractthenewfrombackgroundtogetdifferences.AngiographySubtraction-MatlabCodef=imread(‘1.jpg’)g=imread(‘2.jpg’)z=f-gimwrite(z,’res.jpg’)3.乘法乘法的定義：C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)。主要應用舉例：圖像的局部顯示。用二值蒙板圖像與原圖像做乘法。此種圖像處理操作常被稱為“摳圖”或“蒙板”操作。圖像的局部顯示數字圖像運算Multiplication&Divisiong(x,y)h(x,y)f(x,y)Multiplication&DivisionMaskingorROI(regionofinterest)Somaskis0(black)wherewewanttomaskanimage.4.求反求反的定義：g(x,y)=255-