第一章数字图像处理基础.ppt

* * * * 一个更熟悉的例子是一张纸，当放在桌子上时看上去似乎比较白，但是当我们用纸来遮蔽眼睛直视明亮的天空时，纸看起来总是黑的。 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 为什么右边的图像跟左边的不像？ * * * * * * * * * * * * * * * 摄像机的gamma校准（0.45），显示器的gamma值（CRT为2.5，LCD、PDP等是线性的，即gamma值为1），摄像机和显示器的合成结果gamma为1.25,并非1（为适应较暗的亮度） * 侧抑制与激励 记录神经纤维接受器A信号 单独照射A引起较大的响应 对B附近的3个接受器加照射引起A上的响应减少 增加对B的照射进一步降低A的响应 因此对邻近接受器的照射抑制了接受器A的光刺激 这种抑制称为侧抑制，因为是越过视网膜，以侧抑制的神经丛结构由侧面传送的。 * 距离测量 D(p,q)=0 (D(p,q)=0 if p=q) D(p,q)=D(q,p), and D(p,q)=D(p,z)+D(q,z) D4 距离: D8 距离: 欧氏距离: 2 2 1 2 2 1 0 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 0 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 0 1 2 1 2 对于像素p, q, z, 以及其坐标 (x,y), (s,t), 和 (u,v), D 就是一个距离函数或测度，如果 * 2.5 数字图像质量 灰度分布特性 对比度 噪声 分辨率 锐化度（自学补充讲义） 调制传递函数（自学补充讲义） * 灰度分布特性 图像的明暗变化情况称作灰度等级或色调，灰度等级的具体表现一般称作灰度分布特性。 灰度分布特性的好坏，取决于中间色调的数量以及如何使用这些中间色调。如果中间色调数量少，图像质量将会明显降低。 灰度直方图反映了图像灰度级的最小值、最大值、平均值以及标准差等各灰度分布参数，因此可以用作评价灰度分布特性的指标。 * 灰度分布特性不同的图像 * 对比度 图像的明暗差别称作对比度。 如何定义图像的明暗程度依赖于图像媒介。在自身不发光的情况下（称为反射型图像），使用数字图像中的灰度最大值Lmax和最小值Lmin来定义对比度C * 对比度计算例 %Contrast = (255-105)/(255+105) = 41.6% 255 105 * 噪声 是原本并不存在于输入或输出之前的图像灰度中，也不存在于拍摄对象的亮度等原始信号中的信号。 噪声一般分为随机噪声和系统噪声。 作为与噪声相关的图像质量指标，经常使用信噪比（SNR）。信噪比指的是信号S和噪声N之间的比，以S/N的形式表示。 用分贝（dB）单位表示时，S和N使用振幅的平方所表示的量（能量）。 (下标p表示功率，下标v表示幅度) * 关于信噪比计算 从数字图像灰度的角度出发，关注信噪比时，不用分贝单位而用无单位S/N计算得出信噪比将会更容易理解。 但是，涉及感性的图像质量评价时，建议使用分贝单位的S/N。这时因为人感觉到的亮度以及声音的大小或音质等感觉量与所给予的刺激量的对数大体上成正比。 * 关于信噪比计算 信号S和噪声N的定义，根据信号的认知方式和噪声的性质等，有不同的方法。 关于信号S，如果将信号的波形振幅记为AS，那么可以使用AS的平方平均 ，平均的平方 ，RMS值 ，峰值PS以及峰-峰值PPS。 作为噪声N，如将噪声波形振幅记为AN，随机噪声时要使用AN的平方平均 和RMS值 ；而脉冲噪声时使用峰值PN和峰-峰值PPN。 最常用的是功率信噪比（平方平均，常写为SNR）和峰值信噪比（PSNR）。 NMSE(归一化均方误差) PMSE(峰值均方误差) M,N:图像尺寸，A: 峰值 系统引入的误差为： * * 分辨率 分辨率是由空间分辨率(Spatial Resolution)和灰度（密度）分辨率（Density Resolution）共同决定的。 空间分辨率，是通过线宽和线间隔相等的周期性黑白条纹图像上可辨别极限的线密度来定义。 灰度分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化（灰度梯度的一个量度）。 常常把大小为M×N、灰度级数为Q（Q=2k）的数字图像称为空间分辨率为M×N像素、灰度分辨率为Q级（或k比特）灰度的数字图像。 改变空间分辨率对图像质量的影响 * * 改变灰度分辨率对图像质量的影响 * Huang的研究 空间分辨率和灰度分辨率是否互相影响? 为研究这两个参数之间可能存在的关系,Huang通过一组主观测试实验，试图用数量来表示同时改变N(这里假定M=N)和k对图像质量的影响。