Slide1第2章圖像處理基本知識Slide2內容提要

人類視覺與色度學基礎圖像的表示方法基本的圖像處理系統圖像的基本統計特征MATLAB圖像處理工具箱Photoshop等圖像處理軟件和開發工具Slide3知識要點人類顏色視覺和色度學知識。灰度圖像和彩色圖像的描述方法，重點討論灰度靜止圖像。典型的數字圖像處理系統。圖像的基本統計特征。MATLAB圖像處理工具箱、Photoshop等圖像處理軟件入門初步。Slide42.1

人類視覺與色度學基礎為什么要研究人類的視覺系統？為了實現圖像處理系統的有效性和經濟性，圖像信息處理系統方案的設計與信源和信宿的特性密切相關。信源可追溯到處理前的原始光學圖像，信宿最終為處理后圖像信息的接收者－－人類的視覺系統（HumanVisualSystem，HVS）。色度學人類色覺的產生是一個復雜的過程。除了光源對眼睛的刺激，還需要人腦對光刺激的解釋。人感受到的物體顏色主要取決于反射光的特性。如果物體比較均衡地反射各種光譜，則看起來是白的。如果物體對某些光譜反射得較多，則看起來物體就呈現相對應的顏色。色度學：進行圖像的彩色分析，建立的研究彩色計量的學科。Slide5Slide6兩種感光細胞視覺系統中存在著桿狀和錐狀細胞兩種感光細胞。桿狀細胞為暗視器官錐狀細胞是明視器官，在照度足夠高時起作用，并能分辨顏色。錐狀細胞大致將電磁光譜的可見部分分為三個波段：紅、綠、藍。這三種顏色被稱為三基色2.1.1人眼的結構與功能眼睛是人類最重要和敏感的感官，也是接受圖像信息的信宿。人類具有視力是來自外界景物的光線、眼睛和大腦共同作用的結果。人眼看物基于凸透鏡成像原理，角膜、晶狀體的共同作用相當于一個凸透鏡。視網膜（retina）則相當于一個光屏。人眼將這些視覺形象信息轉變成視神經（opticnerve）信號，傳送給大腦。Slide7圖2.1人眼結構簡圖

圖2.2眼底Slide8視網膜視網膜感覺層主要含有兩種重要的光感受器細胞，是接受、轉變光刺激的神經上皮細胞：錐狀細胞：分布于視軸與視網膜交點的黃斑區內，形成中心視力。既能分辨光的強弱，又具有辨色作用。白天的視覺過程主要由它完成，稱為白晝視覺或明視覺。桿狀細胞：對低照度的物體產生的弱光敏感，但分辨細節的能力差。夜晚的視覺過程主要由桿細胞來完成，又稱為夜視覺或暗視覺。Slide92.1.2

人類的基本視覺特性錐狀細胞大致將電磁光譜的可見部分分為三個波段：紅、綠、藍。錐狀細胞中大約：65%對紅光敏感33%對綠光敏感只有2%對藍光敏感。這三種顏色被稱為：三基色。圖2.3所示為人類視覺系統三類錐狀細胞的光譜敏感曲線。Slide10Slide11圖2.3人類視覺系統三類錐狀細胞的光譜敏感曲線Slide12

人類視覺對顏色的主觀感覺顏色的三種主觀感覺：色調、色飽和度和亮度。色調（hue）從一個物體反射過來的或透過物體的光波長是由顏色種類來辨別的，如紅、橙、綠。色飽和度（saturation）即色純度，指顏色的深淺例如：深紅和淺紅。亮度（brightness）顏色的明暗程度，從黑到白，主要受光源強弱影響。人眼分辨力人眼分辨景物細節的能力可用空間分辨率來描述：以黑白圖案進行測試，當平面上兩個黑點相互靠近到一定程度d時，離開一定距離L的觀察者將無法區分兩個黑點。這個極限值一般用視角θ表示。

（2.1）Slide13Slide14

2.1.3三基色原理由三基色混配各種顏色通常有兩種方法：相加混色法。彩色電視機上的顏色。相減混色法。彩色電影、幻燈片、繪畫原料相加混色和相減混色的主要區別：（1）相加法是由發光體發出的光相加而產生的各種顏色，而相減法是先有白色光，然后從中減去某些成份（吸收）得到各種顏色。（2）相加混色的三基色是紅、綠、藍，而相減混色的三基色是黃、青、品紅。相加混色的補色就是相減混色的基色。（3）相加混色和相減混色有不同的規律。Slide15Grassman定律視覺對顏色的響應取決于紅、綠、藍三輸入量的代數和。（1）所有顏色都可以用相互獨立的三基色混合得到；（2）假如三基色的混合比相等，則色調和色飽和度也相等；（3）任意兩種顏色相混合產生的新顏色與采用三基色分別合成這兩種顏色的各自成份混合起來得到的結果相等；（4）混合色的光亮度是原來各分量光亮度的總和。Slide16

顏色向量C的計算CIE的R、G、B顏色表示系統。選擇標準紅色，綠色和藍色三種單色光作為表色系統的三基色。顏色向量C紅（R）、綠（G）、藍（B）三刺激值所構成的（R，G，B）向量的和構成。

C=RR0+GG0+BB0

（2.1）R、G、B為C的三刺激值（tristimulusvalues）（R0，G0，B0）稱為原刺激值，是單位向量。Slide17圖2.2顏色的向量表示與光譜三刺激值

（a）顏色的向量表示（b）光譜三刺激值Slide18

2.1.4光度學基本知識光度學光學中研究光的輻射、吸收、照射、反射、散射、漫射等度量的學科同時結合視覺特征來確定光的度量及吸收的單位。在可見光譜段以外的景物圖像可用類似的方法。可見光譜段以外所形成的圖像，其處理的各個過程也常常要變換成人眼可以觀察的圖像例如熱成像、X光照片等Slide19光度學中的基本概念1.光通量2.發光強度3.視敏度4.亮度亮度是發光面的明亮程度的度量，它決定于單位面積的發光強度，單位為cd/m2。5.照度照度指照射在單位面積上的光通量，單位為勒（lx）。Slide202.2連續圖像的數學描述1991年E.H.Adelson提出了七維全光函數

L(Vx,Vy,Vz,θ,?,λ,t)記錄場景的全部視覺信息）。各個分量的含義是從觀察者的位置和角度進行定義的。其中Vx、Vy、Vz代表視點即觀察者的空間位置，θ、?

代表場景點相對于視點的角度，λ代表所采集光線的波長，t代表對光線進行捕獲的時刻。七維全光函數包含的數據規模過于龐大，通過引入“計算”的手段以實現高維信息的采集與捕獲是計算攝影學（ComputationalPhotography）的重要任務。圖2.6高維場景信息的示意圖Slide213D動態圖像一幅圖像可以被看作是空間各點光強度的集合。對于三維圖像，可以把光強度I看作是隨空間坐標（x,y,z）、光線波長

和時間t變化的連續函數：

I=f(x,y,z,

,t)(2.3)Slide223D靜態圖像把三維靜態彩色圖像光強度I視為隨空間坐標(x,y,z)、光線波長λ的連續函數，數學表達式為

I

=f(x,y,z,λ)

（2.4）此類圖像典型的表現形式是采用激光全息照相技術拍攝的立體彩色照片。全息照相術（holography）榮獲1971年諾貝爾物理學獎。Slide232D動態彩色圖像對于二維圖像而言，可以簡單地把光強度I視為隨空間坐標(x,y)、光線波長

和時間t變化的連續函數，其數學表達式為

I

=f(x,y,λ,t)

（2.5）應用舉例：彩色電影彩色電視手機視頻Slide24Slide252D灰度圖像如果只考慮光的能量而不考慮其波長

圖像在視覺上表現為動態灰色影像：

I=f(x,y,t)

（2.6）靜止灰度圖像：

I=f(x,y)

（2.7）

圖2.7灰度圖像的三維圖示Slide26Slide27連續圖像=》數字圖像一般地，一個完整的圖像處理系統輸入和顯示的都是便于人眼觀察的連續圖像（模擬圖像）。為便于數字存儲和計算機處理可以通過數模轉換（A/D）將連續圖像變為數字圖像。Slide282.3基本的圖像處理系統圖像處理系統包括圖像處理硬件和圖像處理軟件。1.3.1圖像處理硬件微機圖像處理硬件系統主要由圖像輸入設備、圖像運算處理設備（微計算機）、圖像存儲器、圖像輸出設備等組成。軟件系統包括操作系統、控制軟件及應用軟件等。Slide29圖2.8基本的數字圖像處理系統Slide30較完整的數字圖像處理系統結構框圖：由輸入設備、成像顯示記錄設備、數字圖像處理核心、交互控制單元等組成。1圖像輸入設備完成將模擬光學圖像轉換成模擬電圖像的過程。數字化圖像輸入設備還進一步將模擬電圖像進行數字化以便于存儲介質存儲和計算機處理。Slide312.圖像存儲器為了適應圖像的大數據量要求，輸入圖像、輸出圖像以及中間結果圖像必須用大容量存儲介質進行存儲。3.主機用于圖像處理的計算機。4．顯示器及圖像輸出設備Slide32圖2.9數字圖像處理系統結構圖Slide33圖像采集卡、顯示卡、高速圖像處理卡等。（1）圖像采集卡（2）高速圖像處理卡（3）顯示卡Slide34圖2.10基于DSP的高速圖像處理卡結構圖Slide35圖2.11VGA顯卡的原理框圖GPU（GraphicsProcessingUnit）顯卡的一個核心部件，是區分顯卡性能的最主要元件。如果是集成顯卡，一般GPU就和CPU集成在一起了，這時候它和CPU共用一個風扇和緩存。GPU主要是用于大量的并行重復計算，其計算執行能力很強。關于圖像圖形處理以及如機器學習算法等方面的大型矩陣運算，GPU就能大顯身手。GPU計算正在加速著深度學習革命。

Slide36Slide372.3.2圖像處理軟件系統的層次結構圖2.12圖像處理軟件Slide381.圖像設備驅動程序2.操作系統：（1）IBMPC及兼容機一般使用MicrosoftWindows操作系統。（2）AppleMacintosh機一般使用MacOSX操作系統。（3）圖形工作站典型使用UNIX或XWINDOWS操作系統。3．圖像處理開發工具（1）VC++面向對象可視化集成工具（2）MATLAB的圖像處理工具箱（3）Python圖像處理（4）圖像應用軟件：Photoshop、CorelDRAW、ACDSeeSlide392.4圖像的統計特征

（1）圖像的大小（size）。（2）圖像的灰度平均值（mean）。（3）協方差矩陣（covariancematrix）。

（2.8）

（2.9）