数字图像处理基础与MATLAB实现：人类视觉系统与图像数字化

"数字图像处理及MATLAB实现2-PPT课件.ppt" 本文将深入探讨数字图像处理的基础知识，包括人类的视觉感知系统以及数字图像的数字化与表达。理解这些概念对于有效地进行图像处理至关重要。 2.1 人类的视觉感知系统 人类的视觉感知系统是我们理解和解释周围世界的主要方式。视觉系统的基本构造包括眼睛，它能够接收并转换光线为神经信号，然后由大脑解析这些信号。人眼的横截面简图展示了其内部结构，如角膜、瞳孔、晶状体和视网膜等组成部分。视觉系统能够对不同强度的光进行适应，这称为亮度适应，使我们能够在各种光照条件下保持视觉感知的稳定性。例如，亮度鉴别实验揭示了主观亮度并不总是与光强度成正比，而是受到一个称为韦伯比的函数影响。此外，视觉感知还包括一系列错觉现象，如马赫带效应和同时对比现象，这些现象展示了人类视觉系统的复杂性和敏感性。 2.2 数字图像的基础知识 数字图像由像素阵列组成，每个像素代表图像中的一个特定区域，具有特定的亮度或颜色值。图像可以是单色、彩色、平面、立体、静态或动态，并且根据光源性质，可以是自发光或反射（透射）。图像的数字化包括两个主要步骤：取样和量化。取样是将连续的图像空间离散化，而量化则是将连续的亮度或颜色范围转换为有限数量的级别。例如，一个典型的图像数字化过程会先对原图像进行采样，然后将每个采样点的亮度或色彩值量化为离散的数字表示。这个过程可能会导致失真，如摩尔纹或量化噪声。 2.2.1 图像的数字化及表达 图像的数字化包括了采样和量化两个环节。采样决定了图像的分辨率，即图像在水平和垂直方向上的像素数目。量化则决定了每个像素的色彩深度，通常用位数来衡量，如8位表示256种颜色，16位表示65,536种颜色。采样率不足会导致混叠现象，而量化误差则可能导致色彩失真。数字化后的图像可以用矩阵形式表示，矩阵中的每个元素对应一个像素，其值代表该像素的亮度或颜色信息。 数字图像处理的基础涉及到对人类视觉感知的理解以及图像的数学表示和转换。了解这些基础知识对于使用MATLAB或其他工具进行图像处理和分析至关重要，因为它们可以帮助我们更好地理解图像处理算法的工作原理，并优化图像的质量和分析效果。