数字图像处理及matlab实现2

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1、数字图像处理武汉理工大学信息学院第2章数字图像处理的基础(BasicsKnowledgeofDigitalImageProcessing)2.1人类的视觉感知系统(VisualSystemofHumanBeings)2.2数字图像的基础知识(BasicsofDigitalImage)2.1人类的视觉感知系统(VisualSystemofHumanBeings)视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要角色。然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁波谱。研究图像处理首先要了解人类的视觉感知系统。2.1

2、.1视觉系统的基本构造(BasicStructureofVisualSystem)基本构造图2.1人眼横截面简图图2.2图像形成示意图眼睛中图像的形成视觉过程图2.3人的视觉过程的流图2.1.2亮度适应和鉴别(IntensityAdaptionandIdentification)图光强度与主观亮度的关系曲线Basicexperimentalsetupusedtocharacterizebrightnessdiscrimination图2.5用于描述亮度辨别特性的基本实验TypicalWeberratioasafunctionofintensity图2.

3、6作为强度函数的典型韦伯比Anexampleshowingthatperceivedbrightnessisnotasimplefunctionofintensity.图2.7马赫带效应示意图Examplesofsimultaneouscontrast.图2.8同时对比现象示意图Alltheinnersquareshavethesameintensity,buttheyappearprogressivelydarkerasthebackgroundbecomeslighter.Somewell-knowopticalillusions图2.9视觉错觉图

4、例(a)opticalillusions图2.9视觉错觉图例(b)opticalillusions图2.9视觉错觉图例(c)2.2.1图像的数字化及表达(ImageDigitalizationandRepresentation)图像有单色与彩色、平面与立体、静止与动态、自发光与反射（透射）等区别任一幅图像，根据它的光强度(亮度、密度或灰度)的空间分布，均可以用下面的函数形式来表达.Anexampleofthedigitalimageacquistionprocess2.10图像数字化SamplingandQuantization（a）原图像(b)取样(

5、c)量化(d)取样和量化2.11图像的采样和量化Colorimageshave3valuesperpixel;monochromeimageshave1valueperpixel.红，绿，蓝三分量强度分量2.12彩色图像和单色图像matrix数字图像可以用矩阵的形式表示为：2.2.2图像的获取(ImageAcquisition)图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。关键技术有：采样——成像技术；量化——模数转换技术。Sampling图像的采样图2.13采样示意图Sa

6、mpling(a)正方形网格(b)正六角形网格图2.14采样网格在抽样时，若横向的像素数（列数）为M，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像素数为M*N个像素。一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。Sampling图像的采样图2.15图像的采样示例Quantization图2.16图像的量化示例图像的量化量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象

7、，图像质量变差，但数据量小.2.2.3像素间的基本关系(BasicRelationshipsbetweenPixels)邻域设为位于坐标处的一个像素组成的4邻域，用表示。像素集用表示和合起来称为的8邻域，用表示。连通性为了确定两个像素是否连通，必须确定它们是否相邻及它们的灰度是否满足特定的相似性准则（或者说，它们的灰度值是否相等）。令V是用于定义邻接性的灰度值集合。考虑三种类型的邻接性：（a）4邻接：如果q在集中，具有v中数值的两个像素p和q是4邻接的。（b）8邻接：如果q在集中，则具有中数值的两个像素p和q是8邻接的。（c）m邻接（混合邻接）：如果（

8、ⅰ）q在集中，或者（ⅱ）q在中且集合没有v值的像素。则具有v值的像素p和q是邻接的。距离像素之