数字图像处理第二讲2010年3月

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1、1一幅数字图像，大小为512×512，灰度级为256级，则表示这幅图像的二进制数据量为：。A：2MbitB：4MbitC：4MbitD：4Mbit2景物的亮度增加10倍，人眼的感觉亮度大约增加。A：100倍B：10倍C：5倍D：1倍3视觉研究与图像技术的关系？人眼的构造？视觉信息的产生、传递和处理？了解视觉特性及视觉模型？2.1图像信息技术中的视觉研究4视觉模型研究将视觉系统的功能抽象化为简单的模型，以此模型为基础对视觉系统进行研究对视觉生理和特性并末完全清楚，人类视觉模型的讨论，只能建立在假设和实验结果相符合的基础上假说建模试验修改完善51）自动增益控制特性2

2、）阈值特性-噪声消除3）阈值调节特性神经元模型6神经元模型7黑白视觉模型8眼睛光学性能杆状和锥状细胞非线性响应侧抑制过程时间滤波效应黑白视觉模型9噪声的基本概念噪声的分类图像系统噪声的特点图像噪声分析102.3图像噪声分析2.3.1噪声的基本概念1噪声的定义：妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素2噪声的特点：不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差用概率分布函数和概率密度函数描述随机过程但在很多情况下，这样的描述方法是很复杂，甚至不可能的，而实际应用往往也不必要通常是用数字特征来反映噪声的特征：均值、方差、相关函数等图像采集量化噪声热噪声等物理对象接

3、收者传输和处理光：不均匀的光照电磁：通过辐射耦合噪声的产生途径3噪声的产生12噪声的分类外部噪声:系统外部干扰通过电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声内部噪声:由光和电的基本特性、电器的机械运动、元器件材料本身及系统内部电路等引入的噪声根据噪声的产生原因平稳噪声:统计特性不随时间变化的噪声非平稳噪声:统计特性不随时间变化的噪声根据统计理论观点高斯噪声：幅度分布按高斯分布的噪声瑞利噪声：幅度分布按瑞利分布的噪声伽玛噪声：幅度分布按伽玛分布的噪声根据噪声幅度分布13噪声的分类白噪声：频谱均匀分布的噪声1/f噪声：频谱与频率成反比的噪声三角噪声：与频率平方成正比的的

4、噪声根据频谱形状加性噪声:以混合叠加模式引入的噪声，输出图像为S(t)+n(t)乘性噪声:以相乘模式引入的噪声，输出图像为S(t)(1+n(t))根据噪声与图像的结合方式14注意：为了分析、处理方便1）往往将乘性噪声近似认为是加性噪声；受干扰的图像；原图；噪声。2）总是假定信号和噪声是互相统计独立。概率密度分布函数15高斯噪声：16瑞利噪声：17伽玛噪声：18脉冲噪声（椒盐噪声）：现在图像系统的输入光电变换经常是先把二维图像信号扫描变换成一维电信号再进行处理加工。最后再将一维电信号变成二维图像信号。噪声也存在着同样的变换方式，X和Y方向的噪声特性会有所不同。2.

5、3.3图像系统噪声特点1噪声的扫描变换数字图像处理技术中存在量化噪声，它在图像内容比较平坦时，出现伪轮廓。平坦区域的伪轮廓，可通过颤噪效应减弱2噪声与图像的相关性串联图像传输系统中，各部分窜入噪声若是同类噪声，可以进行功率相加，因此信噪比要下降若不是同类噪声，应区别对待，而且要考虑视觉检出特性的影响3噪声的叠加性g=imnoise(I,type,paramete)当Type项选择“gaussian”时,函数格式为g=imnoise(I,’gaussian’,m,var)当Type项选择“salt&pepper”时,函数格式为g=imnoise(I,’salt&p

6、epper’,d)当Type项选择“speckle”时,函数格式为g=imnoise(I,’speckle’,var)g=I+nI利用Matlab程序来实现伽玛噪声。完成后需要提交程序和输入输出参数说明。作业提示：对于任意分布的随机变量可以通过一个在0，1范围内均匀分布的随机数来构造。定义变量ω为(0,1)区间内均匀分布的随机数，可以通过求解如下方程来实现满足指定概率密度函数分布的随机变量。作业252.4图像质量评价了解图像质量的含义？了解图像主观评价方法？了解图像客观评价方法？了解图像质量评价的发展？261概述图像质量评价是图像信息工程的基本技术之一图像是人类

7、感知的重要信息源，图像质量对所获取信息的充分性和准确性起着决定性的作用在图像获取和处理的各个阶段，所采用各项技术的优劣也都归结到图像质量的评价27282图像质量的含义1）保真度描述被评价图像与标准图像之间的偏离程度2）可懂度图像向人（机器）提供信息的能力多年来，人们总是希望能够给出图像保真度和可懂度的定量测量方法，以作为评价图像和设计图像系统的依据，但由于目前对人的视觉系统性质还没有充分理解，对人的心理因素还找不出定量化的描述方法，还没有获得很好的解决方法。293图像质量评价（评估）的主要方法：1）主观评价方法优点：直接反映人眼的感觉缺点：费时费力，易受观察者的

8、知识背景、经验、测试环境