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 +∞ +∞ −∞ −∞ = − − ∫ ∫
