第2章 数字图像处理基础 ◆2.1 色度学基础 ◆2.2人的视觉特性 ◆2.3 图像数字化 ◆2.4 数字图像表示形式和特点 ◆2.5本章小结 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◆2.1 色度学基础 ◆2.2 人的视觉特性 ◆2.3 图像数字化 ◆2.4 数字图像表示形式和特点 数字图像表示形式和特点 ◆2.5 本章小结 第2章 数字图像处理基础 数字图像处理基础
2.1色度学基础 三基色原理 人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥 状细胞,它们分别对应红、绿、蓝三种颜色,即分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此,红(R)、绿(G)、蓝(B)这三种颜 色被称为三基色。 根据人眼的三基色吸收特性,人眼所感受到的颜色其实是 三种基色按照不同比例的组合。 则任一彩色C可表示为: C=R(R)+G (G)+B (B) (2.1.1) Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◘三基色原理 人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥 人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥 状细胞,它们分别对应红、绿、蓝三种颜色,即分别对红光、 状细胞,它们分别对应红、绿、蓝三种颜色,即分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此,红( 绿光、蓝光敏感。由此,红(R)、绿(G)、蓝(B)这三种颜 色被称为三基色。 色被称为三基色。 根据人眼的三基色吸收特性,人眼所感受到的颜色其实是 根据人眼的三基色吸收特性,人眼所感受到的颜色其实是 三种基色按照不同比例的组合。 三种基色按照不同比例的组合。 则任一彩色C可表示为: C = R(R)+ G(G)+ B(B) (2.1.1) (2.1.1) 2.1 色度学基础
2.1色度学基础 颜色模型 各种表示颜色的方法,称做颜色模型。目前使用最多 的是面向机器(如显示器、摄像机、打印机等)的RGB模型 和面向颜色处理(也面向人眼视觉)的HSI(HSV)模型。 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◘颜色模型 各种表示颜色的方法,称做颜色模型。目前使用最多 各种表示颜色的方法,称做颜色模型。目前使用最多 的是面向机器(如显示器、摄像机、打印机等)的 的是面向机器(如显示器、摄像机、打印机等)的RGB模型 和面向颜色处理(也面向人眼视觉)的 和面向颜色处理(也面向人眼视觉)的HSI(HSV)模型。 2.1 色度学基础
2.1色度学基础 RGB模型: 在三维直角坐标系中,用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量,并将R、G、B分别限定在[0,1],则该单位正 方体就代表颜色空间,其中的一个点就代表一种颜色。如下图 所示。其中,r、g、b、c、m和y分别代表红色(red)、绿色 (green)、蓝色(blue)、青色(cyan)、品红(magenta) 和黄色(yellow)。 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing RGB模型: 在三维直角坐标系中,用相互垂直的三个坐标轴代表 在三维直角坐标系中,用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量,并将 三个分量,并将R、G、B分别限定在[0,1],则该单位正 方体就代表颜色空间,其中的一个点就代表一种颜色。如下图 方体就代表颜色空间,其中的一个点就代表一种颜色。 所示。 其中,r、g、b、c、m和y分别代表红色( 分别代表红色(red)、绿色 (green)、蓝色(blue)、青色(cyan)、品红(magenta magenta) 和黄色(yellow)。 2.1 色度学基础
2.1色度学基础 人B (0,0,1) b C 1 白 m 黑 (0,1,0) g G (1,0,0) r y R RGB颜色模型 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing RGB颜色模型 2.1 色度学基础 黑 白
2.1色度学基础 HSI模型: HSI模型利用颜色的三个属性色调H(hue)、饱和度S (saturation)和亮度I(intensity)组成一个表示颜色的圆柱 体,如下图所示。 白 绿 红 H 蓝 I 120° 0° 240° Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing 2.1 色度学基础 HSI模型: HSI模型利用颜色的三个属性色调 模型利用颜色的三个属性色调H(hue)、饱和度S (saturation saturation)和亮度I(intensity intensity)组成一个表示颜色的圆柱 )组成一个表示颜色的圆柱 体 ,如下图所示。 240° 120° 0°
2.1色度学基础 RGB和HⅢS之间的模型转换: (1) RGB转换到HSI (2) HSI转换到RGB 常见数字图像处理流程,其中包含了RGB模型和HSI模型之间 的转换。 分量 I分量图 像处理 原 RGB模型 HSI S分量 RGB 结果 图 模型变换 模型变换 图像 像 H分量 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing 2.1 色度学基础 RGB和HIS之间的模型转换: (1) RGB转换到HSI (2) HSI转换到RGB 常见数字图像处理流程,其中包含了 常见数字图像处理流程,其中包含了RGB模型和HSI模型之间 的转换。 RGB模型 HSI 模型变换 I分量图 像处理 H分量 S分量 I分量 RGB 模型变换 原 图 像 结果 图像
2.2」 人的视觉特性 口人眼的构造与机理要点 人眼的机理与照相机类似: (1)瞳孔:透明的角膜后是不透明的虹膜, 太阳穴的一侧 巩 虹膜中间的圆孔称为这,其直径可调节,控 制进入人眼内之光通量(建泡凯光国作)。 虹现 中央凹 (2)晶状体:瞳孔后是一扁球形弹性透明 角膜、 品体 视轴 体,其曲率可调节,以改变焦距,使不同距离 的图在视网膜上成象(酿相机远能作用。 学神 视网膜 (3)视细胞:视网膜上集中了大量视细胞, 分为两类: Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◘ 人眼的构造与机理要点 人眼的构造与机理要点 人眼的机理与照相机类似: (1)瞳孔:透明的角膜后是不透明的虹膜, 虹膜中间的圆孔称为瞳孔,其直径可调节,控 制进入人眼内之光通量(照相机光圈作用)。 (2)晶状体:瞳孔后是一扁球形弹性透明 体,其曲率可调节,以改变焦距,使不同距离 的图在视网膜上成象 (照相机透镜作用)。 (3)视细胞:视网膜上集中了大量视细胞, 分为两类: 2.2 人的视觉特性
2.2人的视觉特性 口人眼的构造与机理要点(续) (3)视细胞:视网膜上来中了大量视细胞,分为两类: 锥状细胞:明视细胞,在强光下检测亮度和颜色; 杆(柱)状细胞:暗视细胞,在弱光下检测亮度,无色彩感觉。 其中,每个雏状视细胞连接普一个视神经末梢,故分辨率高, 分辨细节、颜色;多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢,故分辨 率低,仅分辨图的轮廓。 (4)人眼成象过程: 生理电信号 光信号 视细胞 视神轻 视神经中枢 ·大脑成像 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◘ 人眼的构造与机理要点(续) 人眼的构造与机理要点(续) (3)视细胞:视网膜上集中了大量视细胞,分为两类: 锥状细胞:明视细胞,在强光下检测亮度和颜色; 杆(柱)状细胞:暗视细胞,在弱光下检测亮度,无色彩感觉。 其中,每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢,故分辨率高, 分辨细节、颜色;多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢,故分辨 率低,仅分辨图的轮廓。 (4) 人眼成象过程: 2.2 人的视觉特性
2.2人的视觉特性 加人的视觉模型 ■点光源的表示函数 点源可以用δ函数表示,表示平面图像的二维δ函数 为: ∫r6(x,y)ckd=l x月-{0” 00 ,x=0,y=0 其他 则任意一幅图像可表示为: f(x.y)=[f(a.B)6(x-a.y-B)dadB Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◘人的视觉模型 ▓点光源的表示函数 点光源的表示函数 点源可以用 函数表示,表示平面图像的二维 函数表示,表示平面图像的二维 函数 为: 则任意一幅图像可表示为: 则任意一幅图像可表示为: 2.2 人的视觉特性 δ δ ( ) ( ) , 1 0, 0 , 0 x y dxdy x y x y δ δ +∞ +∞ −∞ −∞ ⎧ = ⎪⎪⎨ ⎧ ∞ = = ⎪ = ⎨ ⎪⎩ ⎩ ∫ ∫ , , 其他 f ( ) ( )( ) xy f x y d d , ,, α βδ α β α β +∞ +∞ −∞ −∞ = − − ∫ ∫