人眼視覺的時間特性

第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)

2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2人眼的視覺特性2.3圖像的數(shù)字化2.4圖像的代數(shù)運算2.5灰度直方圖2.6圖像文件格式及類型學(xué)習目標掌握色度學(xué)基礎(chǔ)知識理解人眼的視覺特性掌握圖像的數(shù)字化過程了解圖像的代數(shù)運算理解灰度直方圖的概念及其應(yīng)用了解圖像文件的格式及類型2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.1.1三基色原理

在中學(xué)的物理課中我們可能做過棱鏡的試驗，白光通過棱鏡后被分解成多種顏色逐漸過渡的色譜，顏色依次為紅、橙、黃、綠、青、藍、紫，這就是可見光譜。

其中人眼對紅、綠、藍最為敏感，這是由于人眼的視網(wǎng)膜上存在大量能在適當亮度下分辨顏色的錐狀細胞，它們分別對應(yīng)紅、綠、藍三種顏色。因此，紅（R）、綠（G）、藍（B）這三種顏色被稱為三基色。

400nm700nm紫外光紅外光可見光區(qū)546.1nm435.8nm780nm把三種基色光按不同比例相加稱之為相加混色。由紅、綠、藍三基色進行相加混色及其補色，如下圖所示。相加混色的三基色及其補色2.1.2彩色模型

為了科學(xué)地定量描述和使用顏色，人們提出了各種顏色模型。目前常用的顏色模型按用途可分為兩類，一類面向諸如視頻監(jiān)視器、彩色攝像機或打印機之類的硬件設(shè)備。另一類面向以彩色處理為目的的應(yīng)用，如動畫中的彩色圖形。面向硬件設(shè)備的最常用彩色模型是RGB模型，而面向彩色處理的最常用模型是HSI模型。另外，在印刷工業(yè)上和電視信號傳輸中，經(jīng)常使用CMYK和YUV色彩系統(tǒng)。常見彩色圖像處理流程

2.2人眼的視覺特性2.2.1人眼的構(gòu)造

虹膜瞳孔角膜晶狀體鞏膜脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜黃斑視神經(jīng)玻璃體2.2.2圖像在人眼中的形成過程

2.2.3亮度范圍和分辨率

1.人眼的亮度感覺范圍人眼能夠感覺的亮度范圍（稱為視覺范圍）非常寬，從千分之幾尼特到幾百萬尼特，這是由于瞳孔和光敏細胞的具有一定的調(diào)節(jié)作用。在不同的亮度環(huán)境下，人眼對于同一實際亮度所產(chǎn)生的相對亮度感覺是不相同的。另外，當人眼適應(yīng)了某一環(huán)境亮度時，所能感覺范圍將變小很多。2.人眼的空間分辨力

分辨力——人眼在一定距離上能區(qū)分開相近兩點的能力，用能區(qū)分開的最小視角之倒數(shù)來描述

ρ=1/θ2.2.4視覺適應(yīng)性1.亮度適應(yīng)暗亮亮適應(yīng)適應(yīng)時間短幾秒鐘亮暗暗適應(yīng)適應(yīng)時間長30秒

2.顏色適應(yīng)隨著光的波長分布變化，研究存在對于顏色刺激產(chǎn)生變化的特性；強紅光刺激后，將黃色看成綠色。.2.2.5人眼視覺的時間特性(1)視覺起始特性

在加入階躍光波刺激時所產(chǎn)生的感覺變化，在刺激后幾十毫秒時感覺才達到頂點，然后慢慢減少到一個常值。人眼視覺曲線的上升沿時間隨著刺激光強的增加而縮短。(2)視覺惰性

人眼的亮度感覺不會隨著物體亮度的消失而立即消失，而有一個過渡時間，這為視覺惰性。在亮度消失以后尚能保持1/20—1/10秒；當閃爍光源每秒鐘閃爍次數(shù)越過10—20次時便會給人以均勻發(fā)光體的感覺，電影畫面24幅/s。2.2.6亮度對比效應(yīng)

人眼對亮度差別的感覺是由相對亮度的變化決定的，同時相對亮度也會影響人眼對目標的感覺亮度，而且在客觀亮度的突變處，人眼感覺的主觀亮度會出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象。1.同時對比效應(yīng)

大小和亮度均相同的四個小正方形的物體處于不同的亮度背景中，當人同時觀察目標物與背景時，會感到較暗背景中的目標物較亮，而較亮背景中的目標物則較暗。這是由于人的視覺靈敏度在高亮度背景下會下降。這種效應(yīng)稱為同時對比效應(yīng)。

（1）當目標物具有相同亮度時，人會感到暗背景中的目標物較亮，而亮背景中的目標物較暗。（2）當兩個不同亮度的目標物處于不同亮度的背景中時，人會按照對比度感覺目標物的亮度對比。（3）當人眼觀察對比度相近的兩個目標物時，會認為兩個目標物的亮度接近，這種現(xiàn)象稱為亮度恒定現(xiàn)象。2.馬赫效應(yīng)

當亮度發(fā)生躍變時，在亮暗邊緣附近，亮側(cè)亮度上沖、暗側(cè)亮度下沖的現(xiàn)象。2.3圖像的數(shù)字化所謂的圖像數(shù)字化，是指將模擬圖像經(jīng)過離散化之后，得到用數(shù)字表示的圖像。圖像的數(shù)字化包括了空間離散化（即采樣）和明暗表示數(shù)據(jù)的離散化（即量化）。f(x,y)M個像素N個像素像素2.3.1采樣

采樣

是指將在空間上連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換成離散的采樣點（即像素）集的操作。由于圖像是二維分布的信息，所以采樣是在x軸和y軸兩個方向上進行的。一般情況下，x軸方向與y軸方向的采樣間隔相同。采樣間隔采樣時的注意點是：采樣間隔的選取。采樣間隔太小，則增大數(shù)據(jù)量；太大，則會發(fā)生信息的混疊，導(dǎo)致細節(jié)無法辨認。采樣孔徑的形狀

采樣孔徑通常有圓形、正方形、長方形和橢圓形四種形狀。如下圖所示。在實際應(yīng)用中，由于受到光學(xué)系統(tǒng)特性的影響，采樣孔徑會在一定程度上發(fā)生畸變，使得邊緣出現(xiàn)模糊現(xiàn)象，同時降低了輸入圖像的信噪比。采樣孔徑的形狀

采樣的方式

采樣的方式是指采樣間隔確定后，相鄰像素之間的位置關(guān)系。通常有三種采樣方式：有縫、無縫和重疊采樣。

(a)有縫(b)無縫(c)重疊采樣效果演示示例細節(jié)清晰，數(shù)據(jù)量為100%265×180133×9066×4533×22細節(jié)無法辨認，數(shù)據(jù)量為1%2.3.2量化

量化是將各個像素所含的明暗信息離散化后，用數(shù)字來表示。一般的量化值為整數(shù)。充分考慮到人眼的識別能力之后，目前非特殊用途的圖像均為8bit量化，即采用0~255的整數(shù)來描述“從黑到白”。在3bit以下的量化，會出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。量化示意圖：低bit量化的偽輪廓現(xiàn)象圖例2.3.3數(shù)字化參數(shù)的選擇及對圖像的影響

圖像采樣點數(shù)和灰度級

區(qū)分圖像中的目標物細節(jié)的程度，稱為圖像的分辨率。圖像分辨率包括空間分辨力和幅度分辨率，分別由圖像的采樣和量化決定。

(a)原始圖像(256×256)(b)采樣圖像1(128×128)(c)采樣圖像2(64×64)

(d)采樣圖像3(32×32)(e)采樣圖像4(16×16)(f)采樣圖像5(8×8)1.空間分辨率圖像空間分辨率是由采樣點數(shù)（N）決定的。當灰度級k一定時，采樣點數(shù)越多,圖像的空間分辨率就越高，圖像質(zhì)量就越好。反之，采樣點數(shù)越少，空間分辨率就越低，圖像質(zhì)量越差，嚴重時會出現(xiàn)像素呈塊狀的國際棋盤效應(yīng)，這是由于此時像素塊的面積增大。2.幅度分辨率

(a)原始圖像(256色)(b)量化圖像1(64色)(c)量化圖像2(32色)

(d)量化圖像3(16色)(e)量化圖像4(4色)(f)量化圖像5(2色)圖像幅度分辨率由量化級數(shù)即灰度級來決定。當采樣點數(shù)N一定時，灰度級數(shù)越多，所得圖像層次越豐富，圖像的幅度分辨率越高，圖像的質(zhì)量就越好；反之，灰度級數(shù)越少，圖像的幅度分辨率越低，質(zhì)量也就越差，甚至會出現(xiàn)虛假輪廓的現(xiàn)象。

一般，當限定數(shù)字圖像的大小時,為了得到質(zhì)量較好的圖像可采用如下原則：（1）對緩變的圖像，應(yīng)細量化，粗采樣，以避免假輪廓。（2）對細節(jié)豐富的圖像，應(yīng)細采樣，粗量化，以避免模糊（混疊）。對于彩色圖像，是按照顏色成分——紅（R）、綠（G）、藍（B）分別采樣和量化的。若各種顏色成分均按8bit量化，即每種顏色量級別是256，則可以處理256×256×256=16777216種顏色。

3.圖像數(shù)字化處理規(guī)則2.4圖像的代數(shù)運算圖像的代數(shù)運算是指兩幅輸入圖像對應(yīng)像素間的一對一的灰度值相加、相減、相乘和相除運算。圖像代數(shù)運算有4種基本形式：（1）加法

圖像的加法運算可以用來消除或降低加性隨機噪聲，并能取得良好的效果。同時也可用于將一幅圖像的內(nèi)容疊加到另一幅圖像上，實現(xiàn)二次曝光。（2）減法圖像的減法運算可用于消除一幅圖像中所不需要的加性圖案。還可以用于檢測同一個場景的兩幅圖像之間的變化。

（3）乘法乘法運算能在獲取圖像的局部圖案是發(fā)揮重要作用，即用一幅掩膜圖像乘以某一幅圖像可以達到遮住該圖像中的某些部分，僅保留圖像中感興趣的部分的作用。（4）除法除法運算則可以產(chǎn)生對顏色和多光譜圖像分析十分重要的比率圖像。2.5灰度直方圖在數(shù)字圖像處理中，灰度直方圖是一種最簡單且最有用的用來描述一幅圖像中灰度級內(nèi)容的工具，是圖像處理的基礎(chǔ)。2.5.1概念圖像的灰度直方圖是一種反映一幅圖像中各灰度級像素出現(xiàn)的頻率之間的關(guān)系。描述圖像灰度直方圖的二維坐標是以灰度級作為橫坐標和以灰度級的頻率作為縱坐標的。圖像及對應(yīng)的灰度直方圖

計算灰度直方圖例2.1

假設(shè)一個圖像由4*4大小的二維數(shù)值矩陣構(gòu)成，如圖（a）所示，按照條件寫出圖像的灰度分布并畫出圖像的直方圖。經(jīng)過統(tǒng)計圖像中灰度級為表2.3所列。其灰度直方圖如圖（b）?；叶戎祌0123456像素個數(shù)n1163311像素分布p（r）1/161/166/163/163/161/161/16

(a)原圖像數(shù)值矩陣(b)灰度直方圖（1）灰度直方圖僅僅只能反映圖像的灰度分布情況，而不能反映同一灰度值的像素的具體空間位置，即無法反映像素的位置信息。2.5.2性質(zhì)（2）任何一幅圖像都有唯一地與其對應(yīng)的一個灰度直方圖，但是由于直方圖無法反映各像素點的具體位置，對于不同的圖像，只要具有相同的灰度分布情況，其對應(yīng)的灰度直方圖是一致的，即直方圖與圖像是一對多的關(guān)系。（3）若一幅圖像分成若干個子圖像，則該圖像的直方圖就等于各個子像灰度直方圖的疊加，這是由于灰度直方圖是各灰度級出現(xiàn)頻數(shù)的統(tǒng)計值。

2.5.3應(yīng)用從對圖像的觀察和分析，到對圖像處理結(jié)果的評價，灰度直方圖都算得上是最簡單，也是最有效的工具。(1)圖像數(shù)字化的重要標準直方圖給出了一個非常直觀的指標，可以用來判斷圖像數(shù)字化是是否合理地利用了全部允許的灰度范圍。(2)選取圖像分割閾值的依據(jù)根據(jù)圖像的灰度直方圖，對一些特殊灰度分布的圖像可以直接選取分割閾值。例如對于具有二峰性的灰度直方圖的圖像，可以根據(jù)直方圖獲得有指導(dǎo)意義的閾值。

(3)計算圖像中物體的面積當物體部分的灰度值比其他部分灰度值大時，可以利用直方圖統(tǒng)計出圖像中物體的面積。2.6圖像文件格式及類型

數(shù)字圖像有多種存儲格式，每種格式一般由不同的開發(fā)商支持。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和圖像應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓寬，還會出現(xiàn)新的圖像格式。

1.BMP文件格式

是一種與文件無關(guān)的圖像文件格式，是一種位映射的存儲形式。是Windows軟件推薦使用的一種格式。應(yīng)用廣泛。2.6.1圖像文件格式