Современный анализ изображений 2 - Основы обработки изображений

компьютерное зрение
❝

Источник знаний: Видеокурс современного анализа изображений Университета Сидянь.
Преподаватели: Школа электронной инженерии Профессора: Ли Цзе, Гао Синьбо, доценты: Чжан Цзяньлун, Ван Ин, Ван Сюмей, Ван Бин
Общедоступная учетная запись для записи знаний: видение глубокого обучения
Добро пожаловать, чтобы подписаться на эту официальную учетную запись, чтобы получить следующие знания курса

❞

Основы колориметрии

Принцип трех основных цветов

На сетчатке человеческого глаза имеется большое количество колбочковых клеток, которые могут различать цвета при соответствующей яркости. Так называемые три основных цвета относятся к тому факту, что большинство цветов в природе можно смешать с тремя специально подобранными основными цветами. Поэтому три цвета красный, зеленый и синий называются тремя основными цветами.

цветовая модель

Восприятие цвета человеческим зрением может быть представлено оттенком, насыщенностью и яркостью.

  1. Оттенок: указывает тип цвета в зависимости от доминирующей длины волны;
  2. Насыщенность: физическая величина, представляющая оттенок цвета, обычно измеряемая отношением количества смешанного белого света. Чем больше добавляется белого света, тем ниже насыщенность. Розовый смешивается от красного к белому, поэтому насыщенность низкая;
  3. Яркость (оттенки серого): физическая величина того, насколько светлый или темный цвет воспринимается человеческим глазом.

Различные методы представления цветов, известные как цветовые модели. В настоящее время наиболее часто используется модель RGB для машин (таких как мониторы, камеры, принтеры и т. д.) и модель HSI (HSV) для обработки цвета (также для человеческого зрения).

  1. Модель RGB: в трехмерной прямоугольной системе координат три компонента R, G и B представлены тремя взаимно перпендикулярными осями координат, а R, G и B соответственно ограничены [0,1], тогда единичный куб представляет Цветовое пространство, в котором точка представляет цвет. В пространстве RGB количество битов, используемых для описания каждого пикселя, называется глубиной пикселя. Если один пиксель каждого канала является 8-битным, то изображение, состоящее из трех каналов, называется 24-битным изображением, также называемым полноцветным изображением.

  2. Модель HSI использует три атрибута цвета: оттенок H (оттенок), насыщенность S (насыщенность) и яркость I (интенсивность) для формирования цилиндра, представляющего цвет.

Преобразование модели между RGB и HSI

  1. Преобразование RGB в HSI:

  2. Преобразование HSI в RGB:

    ①Когдакогда есть

    ②Когдакогда есть

    ③Когдакогда есть

Строение и механизм человеческого глаза

  1. Зрачок: за прозрачной роговицей находится непрозрачная радужная оболочка, круглое отверстие в середине радужной оболочки называется зрачком, а его диаметр можно регулировать для управления потоком света, попадающим в человеческий глаз (роль апертуры камеры).

  2. Хрусталик: За зрачком находится сплюснутое сферическое эластичное прозрачное тело, кривизну которого можно регулировать для изменения фокусного расстояния, так что на сетчатке отображаются изображения на разных расстояниях (действие объектива фотоаппарата).

  3. Зрительные клетки. В сетчатке имеется большое количество зрительных клеток, которые делятся на две категории: Конусные клетки: фотопические клетки, которые контролируют яркость и цвет при ярком свете. Количество клеток составляет от 6 до 7 миллионов, которые можно разделить на три типа, соответствующие красному, зеленому и синему цвету в видимом свете. Каждая колбочка связана с окончанием зрительного нерва, поэтому разрешение высокое, что используется для различения деталей и цветов; Палочковые (столбчатые) клетки: скотопические клетки, определяющие яркость при слабом освещении без восприятия цвета. Примерно от 75 до 150 миллионов. Множественные палочковидные клетки связаны с окончанием зрительного нерва, поэтому разрешение низкое, разрешается только контур изображения. Например, в лунном свете виден только контур, а цвет не очевиден.

  4. Процесс визуализации человеческого глаза: световой сигнал -> оптические клетки -> физиологический электрический сигнал -> зрительный нерв -> центр зрительного нерва -> визуализация мозга.

оцифровка изображения

  1. Равномерная выборка: преобразование пространственно непрерывных изображений в дискретные точки;
  2. Интервал выборки: расстояние между точками выборки. Увеличение интервала выборки приводит к меньшему количеству пикселей изображения, более низкому пространственному разрешению и худшему качеству. Чем меньше интервал дискретизации, тем больше пикселей в результирующем изображении, выше пространственное разрешение и лучше качество изображения, но больше объем данных.
  3. Квантование: процесс преобразования оттенков серого пикселей в дискретные целочисленные значения. Количество различных значений серого в цифровом изображении называется уровнем серого, обозначаемым буквой G. Общий уровень серого цифрового изображения G представляет собой целую степень числа 2. Чем больше уровней квантования, тем богаче результирующие слои изображения, чем выше разрешение в градациях серого, тем лучше качество, но чем больше объем данных; чем меньше уровней квантования, тем менее насыщены уровни изображения, тем ниже разрешение в градациях серого, и чем хуже качество, тем и ложные изображения будут появляться Контурное явление, но объем данных невелик.
  4. Неравномерная выборка: измените интервал выборки в соответствии с богатством деталей изображения.Когда детали богаты, интервал выборки мал, в противном случае интервал велик.
  5. Неравномерное квантование: квантование с большим интервалом дискретизации для областей с небольшим количеством слоев изображения и квантование с малым интервалом для областей с богатыми слоями изображения.

Представление и характеристики цифрового изображения

  1. Большой объем информации: ДЗЗ N=1024, G=2^8=256, тогда емкость=N^2 K=8МБ
  2. Более широкая занимаемая полоса частот: по сравнению с голосовой информацией полоса пропускания, занимаемая информацией изображения, на несколько порядков больше. Обработка сложна, а стоимость высока. Это выдвигает необходимые (высокие) требования к сжатию изображения (полосы).
  3. Большая корреляция между пикселями: вероятность того, что соседние пиксели в одном кадре имеют одинаковые (или похожие) оттенки серого; корреляция между пикселями, соответствующими соседним кадрам движущегося изображения, больше. Поэтому возможности сжатия изображений велики.
  4. Визуальные эффекты весьма субъективны: изображения представляют собой органичное сочетание образов и изображений, и при обработке следует учитывать зрительные особенности человека.
Категории