数字图像处理第二讲2010年3月1.ppt
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1、1,一幅数字图像,大小为512512,灰度级为256级,则表示这幅图像的二进制数据量为: 。 A:2Mbit B:4Mbit C:4Mbit D:4Mbit,2,景物的亮度增加10倍,人眼的感觉亮度大约增加 。 A:100倍 B:10倍 C:5倍 D:1倍,3,视觉研究与图像技术的关系? 人眼的构造? 视觉信息的产生、传递和处理? 了解视觉特性及视觉模型?,2.1 图像信息技术中的视觉研究,4,视觉模型研究 将视觉系统的功能抽象化为简单的模型,以此模型为基础对视觉系统进行研究 对视觉生理和特性并末完全清楚,人类视觉模型的讨论,只能建立在假设和实验结果相符合的基础上 假说 建模 试验 修改 完善
2、,5,1)自动增益控制特性 2)阈值特性-噪声消除 3)阈值调节特性,神经元模型,6,神经元模型,7,黑白视觉模型,8,眼睛光学性能,杆状和锥状细胞非线性响应,侧抑制过程,时间滤波效应,黑白视觉模型,9,噪声的基本概念 噪声的分类 图像系统噪声的特点,图像噪声分析,10,2.3 图像噪声分析,2.3.1 噪声的基本概念 1 噪声的定义:妨碍人们感觉 器官对所接收的信源信息理解的因素 2 噪声的特点:不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机误差 用概率分布函数和概率密度函数描述随机过程但在很多情况下,这样的描述方法是很复杂,甚至不可能的,而实际应用往往也不必要 通常是用数字特征来反映噪声的特征:
3、均值、方差、相关函数等,图像采集 量化噪声 热噪声等,物理对象,接收者,传输和处理,光:不均匀的光照 电磁:通过辐射耦合,噪声的产生途径,3 噪声的产生,12,噪声的分类,外部噪声:系统外部干扰通过电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声 内部噪声:由光和电的基本特性、电器的机械运动、元器件材料本身及系统内部电路等引入的噪声,根据噪声的产生原因,平稳噪声:统计特性不随时间变化的噪声 非平稳噪声:统计特性不随时间变化的噪声,根据统计理论观点,高斯噪声:幅度分布按高斯分布的噪声 瑞利噪声:幅度分布按瑞利分布的噪声 伽玛噪声:幅度分布按伽玛分布的噪声,根据噪声幅度分布,13,噪声的分类,白噪声:频谱均
4、匀分布的噪声 1/f噪声:频谱与频率成反比的噪声 三角噪声:与频率平方成正比的的噪声,根据频谱形状,加性噪声:以混合叠加模式引入的噪声,输出图像为S(t)+n(t) 乘性噪声:以相乘模式引入的噪声,输出图像为S(t)(1+n(t),根据噪声与图像的结合方式,14,注意:为了分析、处理方便 1)往往将乘性噪声近似认为是加性噪声; 受干扰的图像; 原图; 噪声。 2)总是假定信号和噪声是互相统计独立。 概率密度分布函数,15,高斯噪声:,16,瑞利噪声:,17,伽玛噪声:,18,脉冲噪声(椒盐噪声):,现在图像系统的输入光电变换经常是先把二维图像信号扫描变换成一维电信号再进行处理加工。最后再将一维
5、电信号变成二维图像信号。噪声也存在着同样的变换方式 ,X和Y方向的噪声特性会有所不同。,2.3.3 图像系统噪声特点,1 噪声的扫描变换,数字图像处理技术中存在量化噪声,它在图像内容比较平坦时,出现伪轮廓。,平坦区域的伪轮廓,可通过颤噪效应减弱,2 噪声与图像的相关性,串联图像传输系统中,各部分窜入噪声若是同类噪声,可以进行功率相加,因此信噪比要下降 若不是同类噪声,应区别对待,而且要考虑视觉检出特性的影响,3 噪声的叠加性,g=imnoise(I,type,paramete) 当Type项选择“gaussian”时,函数格式为 g=imnoise(I,gaussian,m,var) 当Typ
6、e项选择“salt & pepper”时,函数格式为 g=imnoise(I,salt & pepper,d) 当Type项选择“speckle”时,函数格式为 g=imnoise(I, speckle,var),g=I+nI,利用Matlab程序来实现伽玛噪声。完成后需要提交程序和输入输出参数说明。,作业,提示:对于任意分布的随机变量可以通过一个在0,1范围内均匀分布的随机数来构造。,定义变量为(0,1)区间内均匀分布的随机数,可以通过求解如下方程来实现满足指定概率密度函数分布的随机变量。,作业,25,2.4 图像质量评价,了解图像质量的含义? 了解图像主观评价方法? 了解图像客观评价方法?
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