數字圖像處理基礎

2.1 色度學基礎

色度學 人的視覺特性

2.1.1 三基色原理

人眼的視網膜上存在有大量能在適當亮度下分辨顏色的錐狀細胞，它們分別對應紅、綠、藍三種顏色,即分別對紅光、綠光、藍光敏感。由此,紅?、綠(G)、藍(B)這三種顏色被稱為三基色。

紅、綠、藍三種基色按照不同的比例相加合成混色成為相加混色。

2.1.2 顏色模型

1.RGB模型

2.HSI模型

色調、飽和度、亮度

HSI顏色圓柱體的軸線方向表示亮度，其中底部最暗,頂部最亮。圓柱體的橫截面形成顏色環，圓心(圓柱體的軸線上)為灰色,其中圓柱體底部的圓心為黑色,頂部的圓心為白色。色環圓心以外部分表示彩色，其中的角度表示色度,圓心到彩色點的半徑長度表示飽和度。紅、綠、藍三基色位于色環圓周上,按120°分隔。

HSI模型的特點是：I分量與圖像的彩色信息無關，H和S分量于人感知顏色的特性一一對應。

3.RGB和HSI之間的模型轉換

（1）RGB轉換到HSI

首先將R、G、B分量歸一化到[0,1]范圍內。

（2）HSI轉換到RGB

若設S、I分量的值在[0,1]內，R、G、B分量的值也在[0,1]內。

2.2 人的視覺特性

2.2.1 人眼成像過程

2.2.2 人的視覺模型

1.點光源的表示函數

一幅圖像可看作是無數多個像點的集合,這里的每個像點可看作是一個點光源。

2.光學成像系統的表示

原圖像經過光學成像系統后，其輸出為：

3.人的視覺模型

2.2.3 人眼的亮度感覺

1.亮度對比度

2.人眼亮度的感覺范圍

3.人眼的亮度適應性

亮適應、暗適應

4.亮度對比靈敏度

2.3 圖像數字化

圖像包括模擬（連續）圖像和數字圖像，模擬圖像要變成數字圖像才能用計算機處理，圖像的數字化包括采樣和量化。

2.3.1 圖像采樣

圖像在位置上的離散化稱為采樣，方法是對原圖像按照正方形或正六邊形網格點陣進行均勻采樣。

2.3.2 采樣圖像的均勻量化

采樣后獲得的采樣圖像,雖然在空間分布上是離散的,但是各像素點的取值還是連續變化的,還需要將這些連續變化的量轉化成有限個離散值，并給各值賦予不同的碼字,從而使樣本像素的取值也呈離散化分布,這個過程就稱為量化。常用的量化方法是均勻量化,它是將圖像函數值域等分為若干個子區間,然后取各子區間的中點作為該區間對應的量化值,并將所有子區間的量化值用整數行編碼,這些編碼就是量化結果，稱為圖像灰度級。

2.3.3 數字化參數的選擇對圖像的影響

數字化圖像f(m,n)主要由采樣點數和灰度級決定。采樣點數和灰度級也決定圖像的數據量和圖像分辨率。

1.圖像采樣點數和灰度級

2.N和k與圖像分辨率的關系

區分圖像中目標物細節的程度,稱作圖像分辨率。圖像分辨率包括空間分辨率和幅度分辨率,分別由圖像采樣和量化決定。

（1）空間分辨率

（2）幅度分辨率

2.4 數字圖像表示形式和特點

1.信息量大

2.占用頻帶寬

3.像素間相關性大

4.視覺效果的主觀性大

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理 第二章 图像处理基础的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。