我们熟知很多有名气的图像领域的大牛，像冈萨雷斯这样的大咖，大多数学习图像处理的人都听过其大名。但是在所有学习图像处理的人中，有一位丝毫不懂图像处理知识的名人，知名度可能比冈萨雷斯都要高。而且我敢肯定，每位点进来的小伙伴都见过她的样子了——她就是封面人物，雷娜（lenna）。
有位小伙伴曾说过，如果照片要是有引用出处的话，那么lenna的相片将会是图像领域被引率最高的一张图片。
我们先来看一下lenna的“完整图片”。
（感到失望的小伙伴，不要以为我不知道你们在想什么
，这么优秀的资源怎么能轻易的祭出，有需要的小伙伴请自行去百度）
好了，言归正传，接下来讲述一下lenna的故事。
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为什么是她 ？
Lenna是一名模特，她的相片刊登在了1972年11月刊的杂志《花花公子》上。也是机缘巧合，在1973年的夏天，美国南加州大学信号与图像处理研究所里，年轻的助理教授亚历山大（Alexander Sawchuk）和研究员威廉（William Pratt）正为一篇学术论文忙碌，试图从一叠常用的测试图片中找出一张适合测试压缩算法的图片。图片的要求最好是人脸，内容多层次，表面光滑，但是周围的单调陈旧的图片都不符合要求。历史在这里开了个小小的玩笑，正巧有人拿着一本《花花公子》到实验室来“串门”，当期的玩伴女郎lenna立刻吸引了众人的目光。亚历山大发现这张有着光滑面庞和繁杂饰物的图片正好符合要求，于是，他们撕下这张彩图，将上半部扫描成一张512×512像素大小的图片，“雷娜图”就此诞生。亚历山大使用这张图片测试了自己的压缩算法，满意的完成了论文。而对于这一切，远在芝加哥的雷娜一无所知，在结束自己的模特生涯后，她回到瑞典的故乡，结婚生子，无从知晓自己将成为一个学术圈里的传奇人物。
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为什么是它 ？
人脸相片有很多，为什么“雷娜图”受欢迎呢？《IEEE图像处理期刊》的主编大卫（David Munson）认为有两个原因：“首先，这张图片含有细节部分、平坦区域、阴影和纹理，有利于测试各种不同的图像处理算法。其次，这是一个非常迷人的女性照片，图像处理领域（多数人为男性）愿意使用一张他们认为很有吸引力的图片也并不令人惊奇。” 这张图片含有丰富的频段，包括处于低频的光滑皮肤和处于高频的羽毛，很适合做为测试图片。于是在压力山大论文发表后，不断有同行向他索要原始的扫描件，以便能同他们自己的图像压缩算法进行比较。这张图片成为了图像处理领域的一个标准测试图，只要支付一小笔费用，便可以得到原始原片的拷贝，慢慢的这张图片就成为图像领域最受欢迎的一张图片。
但是这张图片并非“完美无缺”的。当年扫描雷娜图使用的是如今看来很落后的扫描仪和计算机。由于软件错误，亚历山大只得到了511行（预计是512行）数据，图片最上面一行的数据是复制而来的，这造成了边缘的些微瑕疵。由于扫描仪上数模转换器的计时器问题，扫描件相比原件有略微的拉长变形。
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后来如何 ？
随着这张标准图在学术圈的流行，不少人开始对这位迷人的女郎产生了兴趣。1988年，一家瑞典的电脑出版社联系并采访到了雷娜，这是她十五年来首次得知自己的照片被应用在计算机行业里，兴奋和惊讶之情溢于言表。1997年，在《花花公子》杂志社的帮助下，图像科学和技术会议(IS&T)的筹办方正式邀请雷娜参加于当年五月份在波士顿召开的五十周年大会。这离当初雷娜图的诞生，已经过去了约四分之一个世纪，当初的年轻教授已成为业内的知名学者，而红颜少女的鬓边终于也见到了白发。“他们肯定早已厌烦我了，这么多年都看着同一张照片。”雷娜在会议上受到了热情的欢迎，她看到了许多基于雷娜图的研究工作，并忙于在一张又一张自己的照片上签名。
lenna在IS&T会议上
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并非独一份？
其实亚历山大并非第一位使用《花花公子》图片进行图像处理的科研人员。早在1961年，麻省理工图像大师劳伦斯·G·罗伯茨，使用Playboy的1960年7月号的Playmate Teddi Smith（出生的Delilah Henry）的两幅6 bit灰度级传真扫描图像，完成图像抖动的论文。至于为什么这两幅图像没有火起来，我觉得除了图像本身是否满足处理的条件之外，也有雷娜图自身的独特之处
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