数字图像处理第三版冈萨雷斯笔记及答案第二章

点点圈 提交于 2020-02-08 08:59:21

第二章
第二章的笔记
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其中横轴是从晶状体中心到视网膜的直线与视轴的角度,参照下图。
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从这幅图里可以看到人眼中有一处盲点既没有锥状体,也没有杆状体。但是平时你却感受不到这处盲点。一个是因为大脑的脑部,还有一个是因为你的双眼视野刚好相互覆盖了盲点区域,所以要感受到这处盲点,需要蒙住一只眼睛。具体可以参考这个链接中的操作https://zhuanlan.zhihu.com/p/28105827

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o是物距, object distance
f是焦距,focal distance
i是像距, image distance

相机中成像是通过改变镜头和成像平面的距离,改变i
而眼球中成像是通过晶状体改变f。

光的波长频率公式
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波长=光速/频率, c是光速,v是频率。
电磁波谱各个分量的能量公式
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E是能量,h是普朗克常数(6.62607015×10-34 J·s),v是频率。
常用的能量单位是电子伏特,即一个电子经过1伏特的电位差变化的动能。常用的焦耳是一库伦正电荷通过1伏特的电位差变化的动能。一个电子带电约1.6×10-19C的负电荷。
可以看出能量和频率成正比,就是频率越高,能量越大(微波炉能加热,但是衰减快,长波能通信,但是能量低)。
单色光指的是黑白灰,而不是彩色。

彩色光的电磁谱在0.43μm(紫色,微米,10-3mm)到0.79μm(红色)之间。
三个用于描述彩色光源质量的基本量:
发光强度(Radiance):光源流出能量的总量,用瓦特(W)度量
光通量(Luminance):用流明数(lm)度量观察者从光源感受到的能量
亮度(brightness):是一种主观描述,实际上不能度量,是描述彩色感觉的参数之一。

如果要求要“看到一个物体”。即电磁波能对该物体成像。电磁波波长必须小于等于该物体的尺寸。

三种主要传感器:
单个,条带,阵列

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一些光学和图像上的度量单位。
流明(lm)、勒克斯(lux)、坎德拉(cd)、坎德拉每平方米(cd/m2)
这些是属于光度学(Photometry)的单位,是以人眼的感觉为基础。
而辐射度量学(radiometry),是以实际能量为基础。
他们有什么区别呢?
比如有一个红外光源,能量很高,但是发出的都是红外光,人眼不敏感,看不到,这就是辐射度量很强,但在光度学上,这个光源就比较弱。两类参数之间的转换通过一个值进行转换,叫做Luminous efficiency(Φ(λ)),是对不通过波长的光进行转换的实值函数。

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人眼对555nm处的波长相应最灵敏。因此555nm处的Luminous efficiency作为相对标准1。
光通量(Luminous flux)的单位是流明(lm)。可以类比于辐射度量学的功率概念,是人眼感受的光的通量大小。
单色光的光通量Φ(λ):
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Φe(λ)是波长为λ的光的真实的功率。
v(λ)是上面体到的波长为λ的光的Luminous efficiency。
Km是流明和瓦特的换算常数。为638lm/W,即真实功率为1W的555nm的光,其光通量为638流明。
如果需要评价非单色光,如日光灯,就要考虑所有波长。
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对所有波长进行积分。
照度(illuminance),单位是勒克斯(lux)。用于描述物体/探测器接受到了多少功率。
在辐射度量学上的单位是W/m2(就像光通量流明对应辐射度量学上的功率瓦特一样)
是用于表示探测器被照射得厉不厉害得。
发光强度(Luminous intensity),单位坎德拉(cd)。用于描述人眼看一个点光源到底亮不亮。
其定义为,以点光源为原点的立体角(单位为球面度sr)内共有多大的功率,单位为W/sr。
立体角可以类比平面角,是以一点为球心做球体,以一定角度的圆锥截取球面面积,比上球面半径的平方。(立体角定义和平面的弧度角很像不是吗)
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坎德拉是描述点光源的。
而尼特(nit)是描述面光源的,我们买显示器的时候常常看到的一个参数就是尼特(nit),尼特的单位就是cd/m2
笔记来自这个答案,讲得很清楚,建议读一读。

请问尼特(nit)和流明(LM)之间的关系是什么? - Rick的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/265367399/answer/357599187

取样,就是对坐标值进行数字化,图像f(x,y)中的x和y。
量化,就是对幅值进行数字化,图像f(x,y)的值。

由灰度跨越的值域非正式地称为动态范围(理解就是灰度上下限可以达到地一个范围),在不同的场合有不同的用法。这里将图像系统的动态范围定义为系统中最大可度量灰度与最小可检测灰度之比。其上限取决于饱和度,

对比度:图像最高灰度级和最低灰度级之间的差。

空间分辨率:数字图像处理中的空间分辨率和常说的宽*高像素分辨率(这只是图像本身尺寸大小)不同,空间分辨率常用每单位距离线对数和每单位距离点数度量(dpi,每英寸点数),需要和空间单位(米,毫米,厘米,英寸等距离单位)结合起来度量才有意义。
灰度级分辨率:灰度级分辨率过低可能会出现伪轮廓

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这副曲线图描述的是对于不同的N和k的图像,人的主观上的偏爱曲线。N是前述的图像空间分辨率大小(就是N*N尺寸大小的图像),f是灰度级幅度对数,就是2k
这副图的做法我想应该是图像中的每一个坐标都生成了一幅图像,然后固定k,从相同的N的图像中选一个主观质量最好的(当然可能不止一个人,多个人投票,取票数最多的)。
2.5节讲像素基本关系中文版中有一些翻译错误的地方,看不懂可以对照英文版看一看。
p的4邻域,就某个像素p的上下左右四个像素,N4(p)。
p的8邻域,4邻域加上四个角(ND(p)),N8(p)。
2.5.2节中:
V是定义邻接性的灰度值集合,意思是用于定义邻接像素的灰度值(只有0到255中)的种类的集合。
混合邻接:1)4邻接叫混合邻接,2)q在p像素的四个角,且p和q的4邻域的交集中的像素灰度级没有在灰度值集合V中。
8邻接的二义性是说8邻接会产生两条通路
https://blog.csdn.net/hankai1024/article/details/19085203

一些常用的灰度变换处理函数

  1. 图像反转

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2. 对数变换

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在图像傅里叶变换时,傅里叶频谱图通常用对数变换的方法进行标定过。
3. 幂律(伽马)变换

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伽马校正,在CRT屏幕中有灰度-电压校正,可以通过这个函数更好地看清某些灰度区间图像细节。
2.1
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人眼需要能够辨别打印点,那么打印点在视网膜的成像大小必须大于中央凹,所以可以列出表达式
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所以最后答案是0.05mm下视网膜就已经无法分辨该点。
2.3
直接根据 波长=光速/频率 得到
波长 = 2.998×108(m/s)÷77(Hz) 约等于 3.8935×106(m)
2.4
单个传感器不能检测形状,因为单个传感器的检测需要在被检区域进行二维移动,而细胞,细菌等太小,所需精度太高。所以需要阵列传感器。
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2.5
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2.6
基于成本最低的考虑的话,可以选择分别对红色、绿色、蓝色敏感的单个成像传感器,通过判断输出的电压,选择最大电压对应颜色,如果电压差别不打,就选白色。
2.7
看不懂题。
后面有时间再做。

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