数字图像处理：图像感知与获取原理

"图像的感知和获取是数字图像处理中的重要环节，涉及到视觉感知要素、光和电磁波谱、图像成像模型等多个方面。本文主要关注2.3章节中的图像感知和获取，尤其是简单的图像成像模型和线性模型的概念。" 在图像的感知和获取中，图像系统的线性模型是一个基础概念。它描述了我们所看到的图像是如何由照射源（如光源）和场景元素（如物体）对光的反射或吸收共同作用产生的。图像形成模型指出，在图像的特定位置(x, y)，传感器捕获的f值是一个正的标量。这个f值取决于两个关键因素：一是照射到观察场景的总光能量，二是场景中物体反射回来的光的总量。 第二章"数字图像基础"涵盖了多个主题，包括视觉感知要素、光和电磁波谱、图像取样和量化、像素间的基本关系、线性和非线性操作。这些内容旨在帮助读者理解图像数字化过程及其对图像质量的影响，掌握数字图像的表示形式和特点，以及学习如何进行图像的代数运算和应用。 视觉感知要素中，人眼的构造和功能起着至关重要的作用。人眼具有视觉适应性，能够适应不同的亮度条件，从暗处快速适应亮处，而从亮处适应暗处则相对较慢。亮度适应级是指人眼在特定环境下对亮度的敏感度级别，而主观亮度则与进入人眼的光强度的对数有关。人眼对亮度的辨别并不直接基于光强度，而是基于亮度的对比度，这符合韦伯定理，即人眼对亮度差的感知是相对的，而非绝对的。 韦伯-费赫涅尔定理进一步说明，人眼感觉到的亮度并不是光强度的直接反映，而是与其对亮度变化的敏感度有关。在低照度条件下，人眼对亮度变化的辨别力较弱，而在高照度下，辨别力则更强。这一理论对于理解和处理数字图像时调整亮度和对比度有重要意义。 图像的感知和获取涉及到复杂的视觉生理和光学原理，理解这些原理对于深入研究和应用数字图像处理至关重要。通过学习这一领域的知识，我们可以更好地设计和优化图像传感器，以及开发更符合人类视觉感知的图像处理算法。