姚敏數(shù)字圖像處理第二章圖像獲取(完整版)
【正文】 G),(),()],(1[),(),(圖像重建 35 圖像采樣 二維采樣定理 奈奎斯特準(zhǔn)則 36 圖像采樣 自適應(yīng)采樣 均勻采樣 ， 即上述討論的等間隔采樣 。 F2 = abs(sinc(v.*pi))。{),()},({),(?? ???? ?????2122211121222*111222*111222111},。{ tyxfetyxfp ?? ???),(2)],(),([2/12 22)],(2[},。1 Digital Image Processing 數(shù)字圖像處理 EMAIL: 姚 敏 2 第二章 圖像獲取 3 概 述 4 圖像 景物 成像系統(tǒng) 采樣圖像 采樣子系統(tǒng) 數(shù)字圖像 量化器 ),( yxf ),( yxg s ),( yxg d),( yxp圖 圖像采集系統(tǒng) ),(*),(),( yxpyxhyxf ?5 連續(xù)圖像模型 6 連續(xù)圖像的表達式 代表像源的空間輻射能量分布 ),( ?tyxC標(biāo)準(zhǔn)觀察者對圖像光函數(shù)的亮度響應(yīng) —— 光場的瞬時光亮度計量 ? ?? 0 )(),(),( ??? dVtyxCtyxY s相對光效函數(shù)，即人視覺的光譜響應(yīng) )(?sV7 藍基色組的光譜三刺激值 綠基色組的光譜三刺激值 紅基色組的光譜三刺激值 連續(xù)圖像的表達式 ? ?? 0 )(),(),( ??? dRtyxCtyxR s? ?? 0 )(),(),( ??? dGtyxCtyxG s? ?? 0 )(),(),( ??? dBtyxCtyxB s8 連續(xù)圖像的的隨機表征 },。{ tyxtyxtyxffffetyxtyxfp ????????2),( FF tyx ?? 和3. 指數(shù)密度 4. 高斯密度 常數(shù) 常用的概率密度模型 11 常用的概率密度模型 用于估計點上的圖像函數(shù) f1， 其前提是點上的圖像函數(shù) f2已知 。,{),(),()},(),({),。 F=F1.*F2。 當(dāng)對采樣點數(shù)目有所限制時 ， 比如說 N N個采樣點 ， 此時可以根據(jù)圖像的特性采用自適應(yīng)采樣方案 ， 有可能獲得更好的效果 。 ? 碼書控制著量化失真量的大小 。 向量量化特點 48 向量量化 碼書設(shè)計 LBG算法 —— 設(shè)計向量量化器碼書的算法 49 向量量化 碼書設(shè)計 50 向量量化 碼書搜索 51 向量量化 碼書搜索 52 向量量化 碼書搜索 53 數(shù)字圖像的基本概念 54 數(shù)字圖像的表示 ????????????????????)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(NMfMfMfNfffNfff???????M和 N為正整數(shù) 矩陣中的每個元素稱為圖像單元，又稱為圖像元素，或簡稱 像素 55 數(shù)字圖像的表示 (1)二進制圖像 在一幅二進制圖像中 ， 每一個像素將取兩個離散數(shù)值 （ 0或 1）中的一個 。 該矩陣中的數(shù)據(jù)均代表了在一定范圍內(nèi)的灰度級 ， 每一個元素對應(yīng)于圖像的一個像素點 ， 通常 0代表黑色 ， 255或 65535（ 針
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