数字图像处理与视觉感知

"视听觉信号处理 (III - 2)1" 本文主要涉及的是数字图像处理领域的知识，特别是与人类视觉系统相关的概念。在图像处理中，理解和利用人类视觉感知特性是非常重要的，因为最终图像的呈现是为人眼所观看。 首先，提到的“视敏度K(λ)”是指在相同辐射功率条件下，不同波长的光给人眼带来的亮度感觉差异。视敏度K(λ)描述了人眼对特定波长光的敏感程度，它的倒数表示达到相同亮度感所需辐射功率的大小。例如，当K(λ)值较大时，意味着人眼对这种波长的光具有更高的敏感性，因此需要较少的辐射能量就能感受到相同的亮度。实验数据表明，人眼对555纳米波长的光最为敏感，这也是视敏度的最大值Km。 接着提到了“相对视敏函数Vs(λ)”，这是一个衡量人眼对不同波长光线响应的函数。Vs(λ)曲线描绘了人眼对不同颜色光的敏感度，通常在400到700纳米的可见光范围内变化。此函数有助于理解为何某些颜色看起来比其他颜色更亮，即使它们的辐射功率相同。 此外，还提到了光度学的一些基本概念，如光通量(φ)、发光效率(UB)、三基色等。光通量表示光源发出的光能量总量，而发光效率则衡量光源将电能转化为可见光的能力。三基色原理是颜色合成的基础，通过红、绿、蓝三种基本颜色的不同组合，可以生成人眼能感知的大部分颜色。 在数字图像处理部分，主要涵盖了四个关键点： 1. 数字图像处理的对象，这可能包括不同类型（如灰度图像、彩色图像）和格式的图像。 2. 空域中的图像处理算子，如平滑滤波、锐化、边缘检测等，这些都是直接影响图像视觉效果的操作。 3. 频域中的图像处理算子，如傅立叶变换和频域滤波，它们通过分析图像的频率成分来改变图像的特征。 4. 数字图像复原方法，包括去噪、去模糊、图像增强等，目的是恢复或优化由于捕获、传输或存储过程中的失真而受损的图像质量。 这些内容是数字图像处理课程的基础，对于理解图像处理算法以及如何优化图像以适应人类视觉系统至关重要。通过深入学习这些概念和技术，可以更好地设计和应用图像处理系统，如图像识别、图像压缩、医学成像等。