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2.1 色度学基础
色度学 人的视觉特性
2.1.1 三基色原理
人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞#xff0c;它们分别对应红、绿、蓝三种颜色,即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此,红、绿(G)、蓝(B)这三种颜色被称为三基色。 红、绿、…数字图像处理基础
2.1 色度学基础
色度学 人的视觉特性
2.1.1 三基色原理
人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞它们分别对应红、绿、蓝三种颜色,即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此,红®、绿(G)、蓝(B)这三种颜色被称为三基色。 红、绿、蓝三种基色按照不同的比例相加合成混色成为相加混色。 2.1.2 颜色模型
1.RGB模型 2.HSI模型
色调、饱和度、亮度 HSI颜色圆柱体的轴线方向表示亮度其中底部最暗,顶部最亮。圆柱体的横截面形成颜色环圆心(圆柱体的轴线上)为灰色,其中圆柱体底部的圆心为黑色,顶部的圆心为白色。色环圆心以外部分表示彩色其中的角度表示色度,圆心到彩色点的半径长度表示饱和度。红、绿、蓝三基色位于色环圆周上,按120°分隔。 HSI模型的特点是I分量与图像的彩色信息无关H和S分量于人感知颜色的特性一一对应。
3.RGB和HSI之间的模型转换
1RGB转换到HSI
首先将R、G、B分量归一化到[0,1]范围内。 2HSI转换到RGB
若设S、I分量的值在[0,1]内R、G、B分量的值也在[0,1]内。 2.2 人的视觉特性
2.2.1 人眼成像过程 2.2.2 人的视觉模型
1.点光源的表示函数
一幅图像可看作是无数多个像点的集合,这里的每个像点可看作是一个点光源。 2.光学成像系统的表示 原图像经过光学成像系统后其输出为 3.人的视觉模型 2.2.3 人眼的亮度感觉
1.亮度对比度 2.人眼亮度的感觉范围 3.人眼的亮度适应性
亮适应、暗适应
4.亮度对比灵敏度
2.3 图像数字化
图像包括模拟连续图像和数字图像模拟图像要变成数字图像才能用计算机处理图像的数字化包括采样和量化。
2.3.1 图像采样
图像在位置上的离散化称为采样方法是对原图像按照正方形或正六边形网格点阵进行均匀采样。 2.3.2 采样图像的均匀量化
采样后获得的采样图像,虽然在空间分布上是离散的,但是各像素点的取值还是连续变化的,还需要将这些连续变化的量转化成有限个离散值并给各值赋予不同的码字,从而使样本像素的取值也呈离散化分布,这个过程就称为量化。常用的量化方法是均匀量化,它是将图像函数值域等分为若干个子区间,然后取各子区间的中点作为该区间对应的量化值,并将所有子区间的量化值用整数行编码,这些编码就是量化结果称为图像灰度级。 2.3.3 数字化参数的选择对图像的影响
数字化图像f(m,n)主要由采样点数和灰度级决定。采样点数和灰度级也决定图像的数据量和图像分辨率。
1.图像采样点数和灰度级 2.N和k与图像分辨率的关系
区分图像中目标物细节的程度,称作图像分辨率。图像分辨率包括空间分辨率和幅度分辨率,分别由图像采样和量化决定。
1空间分辨率 2幅度分辨率 2.4 数字图像表示形式和特点
1.信息量大 2.占用频带宽 3.像素间相关性大 4.视觉效果的主观性大
