数字图像处理第二章：光度学与色度学基础

"该资源是浙江大学《数字图像处理》课程的第二章，主要涉及光度学和色度学的基础知识，以及与编程相关的部分，特别是关于读取图像数据的流程和C#编程的应用。" 在图像处理领域，理解和掌握光度学与色度学的概念至关重要，因为它们直接关系到人眼如何感知和解释图像。光度学研究的是人眼对不同波长光的强度感知，而色度学则关注人眼对颜色的感知。人眼中的视网膜含有三种锥状感光细胞，分别对应红、绿、蓝三种基本颜色，这些细胞共同作用使我们能够感知丰富多彩的世界。 光度量度是通过相对视敏函数V(λ)来定义的，它描述了人眼对等能可见光的主观亮度感觉。可见光的范围是从380纳米到780纳米，其中555纳米的光对人眼最为敏感。色度学则涉及到颜色的主观感知（如HSB模型中的色调、饱和度和亮度）和客观描述（如加色法和减色法）。加色法，如RGB模型，适用于发光体，通过混合红、绿、蓝三种颜色可以得到各种色彩，甚至白色。相反，减色法，如CMYK模型，适用于吸收体，如印刷，通过青、品红、黄的组合来得到各种颜色。 在处理图像时，了解Windows BMP文件格式也是必要的。这种格式包含了图像的头信息，用于定义图像的大小、分辨率、颜色深度等。读取256色图像和24位真彩色图像的数据时，需要申请内存并正确解析这些信息，以便在程序中处理和显示图像。 C#编程在图像处理中扮演着重要角色，它可以用来实现图像的读取、显示、操作和保存等功能。C#提供了丰富的类库，如System.Drawing，用于处理图像数据，包括颜色空间转换、滤波、缩放等操作。例如，使用C#可以很容易地读取BMP图像的像素数据，并根据光度学和色度学原理进行色彩处理，如调整亮度、对比度或转换色彩空间。 这个资源深入介绍了人眼对光和色的感知，以及在计算机中处理图像时的相关知识，对于学习数字图像处理和进行实际编程操作具有很高的参考价值。理解这些基础知识，结合编程实践，可以帮助我们更好地理解和控制图像的视觉效果。