目录

​一,视觉感知​

​1,人眼​

​2,亮度适应和辨别​

​二,光和电磁波谱​

​1,单色光、灰度级​

​2,光源的三属性​

​三,图像的感知和获取​

​1,单个传感器​

​2,条带传感器​

​3,传感器阵列​

​四,图像的采样和量化​

​1,取样​

​2,量化​

​五,图像的质量​

​1,灰度级和层次​

​2,对比度​

​3,饱和度​

​六,像素间关系​

​1,邻域​

​2,连通性​

​3,像素距离​


一,视觉感知

1,人眼

数字图像基础_连通性

锥状体位于视网膜中间的中央凹,感受颜色,有600-700万个,

杆状体分布在视网膜表面,感受细节、形状,有7500-15000万个。

锥状体视觉叫亮视觉,杆状体视觉叫暗视觉,比如,晚上月光下只有杆状体受刺激。

2,亮度适应和辨别

主观亮度:由人的视觉系统感知的亮度。

主观亮度是进入人眼的光强的对数函数。

数字图像基础_灰度值_02

二,光和电磁波谱

1,单色光、灰度级

没有颜色的光叫单色光,或无色光。

灰度级用来描述单色光的强度

2,光源的三属性

发光强度:光源流出能量的总量,单位瓦特

光通量:观察者从光源感受到的能量,单位流明,如红外光能量高,但光通量很低。

亮度:光感知的主观描绘,没有实际度量。

三,图像的感知和获取

1,单个传感器

使用单个传感器,需要有二维运动才能获得二维图像,

常见的两种方法,一种是线性运动+动,即圆柱形,另一种是线性运动+线性运动,即平面床。

2,条带传感器

线性条带传感器

数字图像基础_灰度值_03

环形条带传感器

数字图像基础_连通性_04

3,传感器阵列

如摄像机。

四,图像的采样和量化

大多数传感器的输出是连续电压波形,为了产生一幅数字图像,需要把连续的 感知数据化为数字形式。这包括两种处理:取样和量化。

1,取样

图像空间坐标的数字化,一般都是均匀的坐标。

非统一的图像的采样:在灰度级变化尖锐的区域,用细腻的采样, 在灰度级比较平滑的区域,用粗糙的采样。

数字图像基础_邻域_05

2,量化

图像函数值(灰度值)的数字化,一般都是均匀的量化。

非统一的图像的量化:在边界附近使用较少的灰度级。剩余的灰度级可用于灰度级变化比较平滑的区域,避免或减少由于量化的太粗糙,在灰度级变化比较平滑的区域出现假轮廓的现象。

五,图像的质量

1,灰度级和层次

灰度级:表示像素明暗程度的整数量,例如:像素的取值范围为0-255,就称该图像为256个灰度级的图像。

层 次:表示图像实际拥有的灰度级的数量。层次越多,视觉效果就越好。

数字图像基础_连通性_06

2,对比度

对比度是指一幅图像中灰度反差的大小。

对比度 = 最大亮度 / 最小亮度,这里的最大和最小,指的是关键区域的最大最小亮度,而不是整个图像的,所以对比度是个主观概念,无法完全量化。

数字图像基础_邻域_07

3,饱和度

饱和度是色彩的纯度,受到亮度和对比度的双重影响。

六,像素间关系

1,邻域

4邻域

数字图像基础_连通性_08

D邻域

数字图像基础_邻域_09

合起来就是8邻域

数字图像基础_连通性_10

2,连通性

连通性是描述区域和边界的重要概念。

两个像素连通的两个必要条件是: 两个像素的位置是否相邻,两个像素的灰度值是否满足特定的相似性准则(或者是否相等)

连通类型:4连通,8连通,m连通(4连通和D连通的混合)

3,像素距离

空间中两点的距离,如欧式距离,D4距离(曼哈顿距离),D8距离

常用的就是欧式距离。

D4和D8距离示例:

数字图像基础_灰度值_11  数字图像基础_邻域_12