图像处理总结.docx
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2022-06-18
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一图像数字化采样量化重点量化 明亮程度。模型中间截面向上变白（亮）；向下变黑（暗）
模型的建立基于两个重要的事实： ① 分量与图像
的彩色信息无关；② 和 分量与人感受颜色的方式是
紧密相联的。这些特点使得 模型非常适合彩色特性
检测与分析。
取样：图像空间坐标的数字化（确定水平和垂直方向上的
像素个数 、）
量化：图像函数值（灰度）的数字化，如量化到到
个灰度级
二常用的颜色模型 等 模型
模型 模型比 模型更与人类对颜色的感知接近。代
表色调，代表饱和度，代表亮度值。模型的坐标
系统可以是圆柱坐标系统，但一般用六棱锥来表示，如图
所示，与 模型比较相似。可以通过比较 、
与 空间的转换公式
最典型、最常用的面向硬件设备的彩色模型是三基色模
型，即 模型。电视、摄像机和彩色扫描仪都是根据
模型工作的。颜色模型建立在笛卡尔坐标系统
里，其中三个坐标轴分别代表 、、，如图 所示，
模型是一个立方体，原点对应黑色，离原点最远的
顶点对应白色。 是加色，是基于光的叠加的，红光
加绿光加蓝光等于白光。应用于显示器这样的设备。
颜色空间的主要缺点是不直观，从 、、的值中
很难知道该值所代表颜色的认知属性，因此 颜色空
间不符合人对颜色的感知心理。另外， 颜色空间是
最不均匀的颜色空间之一，两种颜色之间的知觉差异不能
采用该颜色空间中两个颜色点之间的距离来表示。
模型
三图像的编码压缩 常见的方法
视频编码基本原理
数字化后的视频信号能进行压缩主要依据两个基本条件：
数据冗余。例如如空间冗余、时间冗余、结构冗余、信息
熵冗余等，即图像的各像素之间存在着很强的相关性。消
除这些冗余并不会导致信息损失，属于无损压缩。
视觉冗余。人眼的一些特性比如亮度辨别阈值，视觉阈值，
对亮度和色度的敏感度不同，使得在编码的时候引入适量
的误差，也不会被察觉出来。可以利用人眼的视觉特性，
模型主要用于彩色打印，图像处理中几乎没用到过。 以一定的客观失真换取数据压缩。这种压缩属于有损压
模型 缩。下文简单介绍这三种压缩编码方法。
（） 压缩编码的方法模型中，是指亮度分量，指蓝色色度分量，
而 指红色色度分量。人的肉眼对视频的 分量更敏感， （） 变换编码
因此在通过对色度分量进行子采样来减少色度分量后，肉
眼将察觉不到的图像质量的变化。 模型常用与肤
色检测中。
变换编码的作用是将空间域描述的图像信号变换到频率
域，然后对变换后的系数进行编码处理。一般来说，图像
在空间上具有较强的相关性，变换到频率域可以实现去相
关和能量集中。常用的正交变换有离散傅里叶变换，离散
余弦变换等等。数字视频压缩过程中应用广泛的是离散余
弦变换。离散余弦变换简称为 变换。
转 换 ：
!" !"
转 换 ：
!!
模型
（） 熵编码
熵编码是因编码后的平均码长接近信源熵值而得名。熵编
码多用可变字长编码（#，$%&#&'()*+,$'(）
实现。其基本原理是对信源中出现概率大的符号赋予短
码，对于出现概率小的符号赋予长码，从而在统计上获得
较短的平均码长。可变字长编码通常有霍夫曼编码、算术
编码、游程编码等。
模型是常见的面向彩色处理的模型。 模型是双
棱锥结构，
色调 -&".与光波的波长有关，它表示人的感官对不同
颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一定范
围的颜色，如暖色、冷色等。的值对应指向该点的矢量
与 轴的夹角。
（/） 运动估计和运动补偿
饱和度 )-)$+'"：表示颜色的纯度，纯光谱色是完
全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看
起来就会越鲜艳，反之亦然。三角形中心的饱和度最小，
越靠外饱和度越大。
运动估计（+)$+' 01)$2)$+'）和运动补偿（+)$+'
+23&'1)$+'）是消除图像序列时间方向相关性的有效
手段。上文介绍的 变换、量化、熵编码的方法是在
一帧图像的基础上进行，通过这些方法可以消除图像内部
各像素间在空间上的相关性。实际上图像信号除了空间上亮度 ')&'1$)4"：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的
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