比视觉灵敏度表示人类视觉分光灵敏度特性

比视觉灵敏度表示人类视觉分光灵敏度特性
比视觉灵敏度表示人类视觉分光灵敏度特性

比视觉灵敏度表示人类视觉分光灵敏度特性

在光强度的测量方法中有辐射测量与测光法两种不同的方法。辐射测量法指的是对于光谱范围内的整个波长,包括紫外线、可见光和红外线,全部进行测量。测光法测量的仅仅是可见光。

而要将物理辐射量转换为表示人的眼睛所感知的明暗程度的测光量时,需要引入一个比视觉灵敏度的概念。所谓比视觉灵敏度,表示的是人类眼睛的分光灵敏度特性。在图 1.7 中,用虚线补充的就是光敏二极管 BS120 的标准比视觉灵敏度特性。

例如,在测量照度的是偶,可以将照度置换为人们感觉到了许多大程度明亮的数值,因此被纳入比视觉灵敏度之中。为此,就像图 1.7 那样,用于照度测量的光敏二极管 BS120,其分光灵敏度特性就制作得尽可能地与比视觉灵敏度相吻合。

短路电流的表示方法如表 1.1 所示,与照度相对应,约为 0.16μA/100lx。

但是,用于紫外线检测的光敏二极管 G3614 可以检测出人眼看不见的光线,因此表示为无法用比视觉灵敏度表示的辐射强度。从表 1.1 可以看出,光敏二极管 G3614 的辐射强度检测灵敏度为 60mA/W。

将光敏传感器与发光器件组合时的注意点

在红外遥控器中发光器件是与感光器件配对使用的。通常,使用发光二极管(LED)作为发光器件,而且尤其重要的是其发光特性应当与作为感光器件的光敏二极管相匹配。

图 1.9 给出的是与各种发光器件的波长相对应的而检测能力。从中可以找到与光敏二极管 PH302B 相对应的发光二极管。从表 1.1 可以查到,光敏二极管 PH302B 的峰值波长位于940nm;对照图 1.9 可以了解到,适合与之配套使用的发光二极管是 GaAs 红外发光二极管。

图象视觉特征的提取与表示

第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程,是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术,因此,图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容,可以描述图像所表达的意义,因此,研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说,随着具体应用的不同,选用的底层特征也应有所不同,在特定的具体应用中,不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式,对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为,一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求: (1)提取简单,时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强,对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近,反之,对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近,对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近,对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强,鲁棒性好,对图像大小,方向不敏感,具有几何平移,旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法,在此基础上选取合适的特征提取方法,用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来,将依次介绍颜色,纹理,形状等特征的提取和表示方法,最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征,是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性,不同类别的图像,其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言,颜色特征稳定性好,有对大小、方向不敏感等特点。因此,颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型,然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征,需要建立颜色空间模型,通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述,所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系,其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说,对于不同的应用,应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有:RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准,下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误!未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个: (1)观察角度的鲁棒性

人眼视觉特性

人眼视觉特性 人眼对380~780纳米内不同波长的光具有不同的敏感程度,称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。 1)视敏函数在相同亮度感觉的条件下,不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数K(λ)=1/pr(λ) 。 2)相对视敏函数实验表明,人眼对波长为555纳米的光最敏感,因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。可见光波长实验表明:视敏涵数的曲线的最大值位于555nm处当光线微弱向左偏移最大值为507nm处,两者相差近50nm,人眼就相当于带通滤波器,这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多.三条曲线的峰值比为R:G:B=0.54:0.575:0.053(蓝光放大20倍).三条曲线有相当一部分是重叠的.正常观察条件下,人眼得到的是二者的合成的视觉,不能将他们各自的数值区分开来.大脑根据三者的比例,感知彩色的色调和饱和度,而三者的和决定了光的总亮度。

2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线性的,通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强 I增大时,在一定幅度内感觉不出,必须变化到一定值I+ΔI时,人眼才能感觉到亮度有变化,ΔI/I 此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度,即不会被人眼察觉。此外,高频部分在相同的灵敏度阈值下,色差信号Y-R 空间频率只有亮度Y的一半,色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关,随着时间轴变化频率的增加,人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势,视觉上的这种动态对比灵敏度特性表现为图像序列之间相互掩盖效应。可见度阈值和掩盖效应对图像编码量化器的设计有重要作用,利用这一视觉特性,在图像的边缘可以容忍较大的量化误差,因而可使量化级减少,从而降低数字码率。 2.2分辨率 当空间平面上两个黑点相互靠拢到一定程度时,离开黑点一定距离的观察者就无法区分它们,这意味着人眼分辨景物细节的能力是有限的,这个极限值就是分辨率。研究表明人眼的分辨率有如下一些特点:①当照度太强、太弱时或当背景亮度太强时,人眼分辨率降低。②当视觉目标运动速度加快时,人眼分辨率降低。③人眼对彩色细节的分辨率比对亮度细节的分辨率要差,如果黑白分辨率为1,则黑红为0.4,

人类智能的特性表现在4个方面

:人类智能的特性表现在 4 个方面 。 A:聪明、灵活、学习、运用。 B:能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识 增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。 C:感觉、适应、学习、创新。 D:能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界 信息进行创新思维。 2:人工智能的目的是让机器能够 ,以实现某些脑力劳动的机械化。 A:具有智能 B:和人一样工作 C:完全代替人的大脑 D:模拟、延伸和扩展人的智能 3:下列关于人工智能的叙述不正确的有: 。 A:人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B:人工智能是科学技术发展的趋势。 C:因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D:人工智能有力地促进了社会的发展。 4:人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的 不属于机器感知 的领域。 A:使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。 B:让机器具有理解文字的能力。 C:使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。 D:使机器具有听懂人类语言的能力 5:自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的 不是它要实现的 目标。 A:理解别人讲的话。 B:对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C:欣赏音乐。 D:机器翻译。 6:为了解决如何模拟人类的感性思维,例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到一个 重要的信息处理的机制是: 。 A:专家系统 B:人工神经网络 C:模式识别 D:智能代理 7: 根据下列选项来判断可以用指纹来鉴定的是: ①证件 ②签字 ③照片 ④ 密码 ⑤钥 匙 ⑥印签( ) A : ① ② B : ① ② ③ C:①②③④ D:①②③④⑤⑥ 8:下列选项错误的是( ) A:研究人工智能成为当前信息化社会的迫切需求 B:智能化是自动化发展的必要趋势 C:人工智能的研究方法:结构模拟、功能模拟和行为模拟 D:人工智能的实质是人造的智能 9:机器人之父是指: ( ) A:阿兰.图灵 B:伯纳斯.李 C:莎佩克 D:英格伯格和德沃尔 10:下列哪个应用领域不属于人工智能应用?( )
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视觉媒体特性(精)

视觉媒体特性 作者:佚名转贴自:本站原创点击数:64 人类信息交流中,最丰富的信息流是视觉媒体。凡是通过视觉传递信息的媒体,都属于视觉类媒体。它包括图形、图像、文字以及一切形象化的视觉信息形式。视觉类媒体特性研究,涉及光度学、色度学、图形学、数字信号处理和人类视觉生理心理特性等,认识和运用其基本特征,是视觉媒体处理的各种技术之基础。作为一名专业的图形设计员来说,了解视觉媒体特性是必不可缺的。下面我们将从几个不同的侧面来分析和说明视觉类媒体的主要特性。 一、可见光谱与光度学参量 人眼所看到的客观存在的世界,通常称之为景象。客观物体所发出的光线或是物体受光源照射后所反射、透射的光,在人的视网膜上成象,是一种自然的生理功能,它使人能借助视媒体去认识世界。近代科学的发展,特别是光电转换技术进步,使人类能够以各种方法来记录、处理、传输客观景象,如各类图片、照片、绘画、文稿、X光胶片等:不仅是获取和记录那些人眼可见的图像信息还可利用非可见光和其它手段成象,或利用适当转换装置将其变为人眼可视图像,例如红外成象、超声成象、微波成象等;科学技术使人的视觉能力逐步增强和延伸。从‘物理上讲,光线是电磁波的一种能量辐射形式。电磁波的主要参数包括:传播方向,所具能量,极化情况和波长。电磁波的频率范围很宽,根据波长不同,具有不同性质,包括无线电波、红外线、可见光谱、紫外线、X射线、’宇宙射线等。可见光谱在电磁波中仅是很窄的一段,其波长在380至780毫微米之间,波长不同呈现不同的颜色,从紫、蓝、绿、黄到橙、红,连续地变化。描述方法使用如下物理量:光源发光强度、光通量、照度、亮度,还使用视敏曲线反映人眼的感觉特性。 二、三基色原理 不同波长的单色光会引起不同的彩色感觉,然而同样的彩色感觉却可以来源于不同的光谱成分的组合,这个事实说明,光谱分布与彩色感觉之间的关系是多对一的,也说明在彩色重现过程中并不要求客观景物反射光的光谱成分,而重要的是人眼应获得原景物的相同的彩色视觉。实验证实,大自然中几乎所有颜色都可以用几种基色按不同比例混合而得到。三基色原理包括如下内容: 1.选择三种相互独立的颜色,即不能以其中两种混合而得到第三种作为基色,将这三基色按不同比例进行组合,可获得自然界各种彩色感觉。如彩色电视技术中选用红(R)、绿(G)和蓝(B)作为基色,印染技术中选用黄、品红、青作为基色。 2.任意两种非基色的彩色相混合也可以得到一种新的彩色,但它应该等于把两种彩色各自分解为三基色,然后将基色分量分别相加后再相混合而得到的颜色。 3.三基色的大小决定彩色光的亮度,混合色的亮度等于各基色分量亮度之和。

人眼的视觉特性

人眼的视觉特性 1、引言人眼的视觉系统是世界上最好的图像处理系统,但它远远不是完美的。人眼的视觉系统对图像的认知是非均匀的和非线性的,并不是对图像中的任何变化都能感知。例如图像系数的量化误差引起的图像变化在一定范围内是不能为人眼所觉察的。因此,如果编码方案能利用人眼视觉系统的一些特点,是可以得到高压缩比的。对人眼视觉特性的深入研究及由此而建立的各种数学模型,一直是各种图像数字压缩算法的基础。 2、人眼的视觉特性 人眼对380~780纳米内不同波长的光具有不同的敏感程度,称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。1)视敏函数在相同亮度感觉的条件下,不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数K(λ)=1/pr(λ) 。2)相对视敏函数实验表明,人眼对波长为555纳米的光最敏感,因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。 可见光波长 实验表明:视敏涵数的曲线的最大值位于555nm处当

光线微弱向左偏移最大值为507nm处,两者相差近50nm,人眼就相当于带通滤波器,这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多.三条曲线的峰值比为R:G:B=0.54:0.575:0.053(蓝光放大20倍).三条曲线有相当一部分是重叠的.正常观察条件下,人眼得到的是二者的合成的视觉,不能将他们各自的数值区分开来.大脑根据三者的比例,感知彩色的色调和饱和度,而三者的和决定了光的总亮度。 2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线 性的,通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强差值称为亮度的可见度阈值。也就是说,当光强I增大时,在一定幅度内感觉不出,必须变化到一定值I+ΔI时,人眼才能感觉到亮度有变化,ΔI/I一般也称为对比灵敏度。因此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度,即不会被人眼察觉。此外,高频部分在相同的灵敏度阈值下,色差信号Y-R空间频率只有亮度Y的一半,色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关,随着时间轴变化频率的增加,人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势,视觉上的这种动态对比灵敏度特性表现为图像序列之间相互掩盖效应。

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究 刘 江 苏未曰 摘要:本文是在传统图像质量评价模型的基础上,对人眼视觉理论和各种图像质量评价的主客观方法进行分析。利用小波变换与人眼视觉系统的多通道特性相匹配的特点,结合对比敏感度函数的带通特性和DCT域加权处理的方法,建立一个利用MATLAB语言实现的基于人眼视觉特性的图像质量模型评价。 关键词:数字图像;人类视觉系统;小波变换;多通道;对比敏感度 The Methods of Based on the HVS Image Quality Evaluation Liujiang Su Weiyue ABSTRACT: This paper analyzed the human visual theory and the various objective and subjective methods of image quality evaluation, and it is based on the traditional image quality evaluation model. Using the characteristic that wavelet transform match the features of human visual system multi-channel, and combining the characteristics that contrast sensitivity function with the band-pass,and the DCT territory weighting processing, it will use the MATLAB to establish an image quality evaluation model which based on HVS. Keywords: Digital Image; Human Visual System; Wavelet Transform; Multi-channel; Contrast Sensitivity Function 1前言 在遥感影像产品大量应用, 新的影像处理方法不断涌现的同时, 对如何评价遥感影像的质量问题却缺乏全面、客观和统一的方法, 影像质量的好坏常常是依靠观察者的主观感觉, 不但缺乏准确性, 而且也不适应海量数据处理的需要。同时评价方法的非客观与非准确性, 也使提高影像质量成为空谈。遥感影像作为一种产品, 对其质量的评价, 必将随着遥感影像应用的进一步深入而引起越来越多的关注。 2 传统图像质量评价方法 传统的图像质量评价方法可以分为主观和客观两类,主观评价方法主要是主观平均分(MOS),客观方法主要有均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、信息熵。 1、主观评价方法 主观评价方法就是让观察者根据一些事先规定的评价尺度或自己的经验对测试影像按视觉效果提出质量判断,并给出质量分数。在具体作法上,可在一定的光照、视距、分辨率大小等条件下,由一组专家和非专家观察者分别对所评价的同一图像进行打分,然后按照一定的规则得出一个总的评价结果。主观评价主要有两种尺度,即绝对尺度和相对尺度[2],所谓绝对尺度就是对给定影像给出绝对的质量评分结果,而相对尺度就是确定某影像在一批相比较的影像中的相对质量尺度。主观方法相对于客观方法更有说服力,因为图像最终的服务

第一节_人眼的视觉特性-总结

第一节人眼的视觉特性 1、在一般情况下,如有两种光谱成分不同的光,只要三种光敏细胞对它们的感觉相同,则主观彩色感觉(包括亮度和色度)就相同。 2、格拉斯曼定律—复合光的亮度等于各光分量的亮度之和。 3、人眼的视觉范围有一定的限度,明暗感觉是相对的。 4、韦伯-费赫涅尔定律—亮度感觉与亮度L的对数成线性关系。 5、一方面,重现景物的亮度无需等于实际景物的亮度,而只需保持二者的最大亮度与最小亮度的比值不变;另一方面,人眼不能察觉的亮度差别,在重现景物时也无需精确复制出来。 6、人眼分辨景物细节有一极限值,对彩色细节的分辨能力远比对亮度细节分辨力低。 7、视觉的空间频率响应具有低通滤波器性质。 8、人眼存在视觉惰性—电影、电视放映的生理基础。 临界闪烁频率取决于亮度、亮度变化幅度、观看距离等。

一、人眼的亮度感觉 1.人眼的光亮感觉 光也是一种电磁辐射,人眼对780~380纳米之间电磁波的刺激有光亮的感觉,故波长在这个范围内的电磁波称为可见光。 2.人眼的彩色感觉 人眼对780~380纳米之间的光还有彩色感觉,具体如图1-1所示。 3.人眼的视敏特性 人眼对380~780纳米内不同波长的光具有不同的敏感程度,称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。 1)视敏函数在相同亮度感觉的条件下,不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数。 2)相对视敏函数实验表明,人眼对波长为555纳米的光最敏感,因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数, 记为: 如图1-2所示,左边的曲线是暗视觉曲线,右边的是明视觉曲线。 二、人眼亮度感觉的特性(描述人眼对光亮差别的感觉特性) 1.亮度:光源或反射面的明亮程度,亮度的单位为(坎德拉/平方米)。 2.亮度视觉的范围:人眼总的感光范围极其宽广,明视觉的亮度感觉范围为到量级, 而暗视觉的感觉范围为千分之几到几个。 3.光亮感觉的特点: 1)人眼的主观亮度感觉与周围环境亮度有关。 2) 主观亮度感觉S与亮度值B的对数成比例关系:,其中和K是常数。 3) 主观亮度感觉是心理量而不是物理量,故其单位是以实验得出的变化级数(S)来表征的。实验表明,在不同的亮度B值下,人眼能觉察的最小亮度变化并非定值。B大,也大;B小,也小,但是/B的值是大致相同的。 将可觉察的最小相对亮度变化 /B称为对比度灵敏度阈,用标记,其值通常在0.005~0.05之间。 人眼的亮度感觉并非决定于绝对亮度变化,而是决定于相对亮度变化。故重现景物的亮度无须等于实际景物的亮度,而只需保持最大亮度与最小亮度之比值相同,就能给人以真实感。 4.对比度和亮度层次 1) 对比度:指光源或发光面的最大亮度与最小亮度之比值。 用下式表示:。外界景物的对比度不超过100:1,显象管图像的对比度为30:1。

视觉感知异常特征及训练方法

视觉感知异常及训练方法 1.视觉感知异常特征: 视觉是个体获取信息、完成各种行为表达的重要感觉器官。若儿童视觉不稳定,不能再多向度平稳、流畅移动、将会导致阅读中遗漏/添加字词、跳行、前后信息不连贯导致理解错误、做功课费力等现象时常发生。 2.视觉感知运作和联系; 眼球的运动是在6条眼直肌的配合下进行,其准确性既受有关脑神经的直接控制,也会受到来自前庭觉、本体感觉等信息的影响。所以,视觉的感知活动是在多个系统的参与下进行的。 人的视觉感知发育是一个随年龄增长逐渐趋于稳定的过程,稳定的视觉感知是阅读、书写等学习活动以及各种手眼协调活动的基础。 结论:我们要训练儿童的视觉感知能力,需从参与其运作的几大系统着手,即:前庭觉、本体觉。 3.前庭觉训练方法: A,重要性

前庭系统不仅主导着个体的躯体平衡和空间方位感的调控,而且参与对个体各种感觉信息的统整、躯体感知、运动的协调、注意力的调节,对脑功能整体发展有重要的影响,是确保个体正常生活、学习、交往等方面的重要感觉系统。 B.训练的基本方法; ①旋转; 第一:绕身体垂直抽的旋转。(儿童取站立位的身体左/右扭转(脚原地不动),或移动脚达到全身原地旋转,或。。。。。。 第二:绕身体冠状轴的旋转。头部及躯干顺序进行的屈伸活动、身体不倒翁、游泳池中的躯体前后翻滚。 ②滚动; 卧立滚动侧滚。。。 ③起落与震动;跃起下落上下震动,奔奔床、大笼球、弹跳球。 ④骤起急停;起步立定、跑步中停止、折返跑、跳高跳远跳水。 ⑤反射性调正;儿童身体突然收到外力刺激失衡后,身体会对失衡对出调正。走独木桥大喊孩子的名字。 C.训练强度控制;2-3分钟让孩子静息。注意安全。 4.本体感觉功能训练; A.重要性;本体感觉训练对于发展儿童的运动企划、提高动作的精细

人眼的视觉特性知识讲解

人眼的视觉特性

人眼的视觉特性 1、引言人眼的视觉系统是世界上最好的图像处理系统,但它远远不是完美的。人眼的视觉系统对图像的认知是非均匀的和非线性的,并不是对图像中的任何变化都能感知。例如图像系数的量化误差引起的图像变化在一定范围内是不能为人眼所觉察的。因此,如果编码方案能利用人眼视觉系统的一些特点,是可以得到高压缩比的。对人眼视觉特性的深入研究及由此而建立的各种数学模型,一直是各种图像数字压缩算法的基础。 2、人眼的视觉特性人眼对380~780纳米内不同波长的光具有不同的敏感程度,称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。1)视敏函数在相同亮度感觉的条件下,不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数 K(λ)=1/pr(λ) 。2)相对视敏函数实验表明,人眼对波长为555纳米的光最敏感,因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。 可见光波长

实验表明:视敏涵数的曲线的最大值位于555nm处当光线微弱向左偏移最大值为507nm处,两者相差近50nm,人眼就相当于带通滤波器,这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多.三条曲线的峰值比为R:G:B=0.54:0.575:0.053(蓝光放大20倍).三条曲线有相当一部分是重叠的.正常观察条件下,人眼得到的是二者的合成的视觉,不能将他们各自的数值区分开来.大脑根据三者的比例,感知彩色的色调和饱和度,而三者的和决定了光的总亮度。 2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线性的,通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强差值称为亮度的可见度阈值。也就是说,当光强I增大时,在一定幅度内感觉不出,必须变化到一定值I+ΔI时,人眼才能感觉到亮度有变化,ΔI/I一般也称为对比灵敏度。因此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度,即不会被人眼察觉。此外,高频部分在相同的灵敏度阈值下,色差信号Y-R空间频率只有亮度Y的一半,色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关,随着时间轴变化频率的增加,人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势,

比视觉灵敏度表示人类视觉分光灵敏度特性

比视觉灵敏度表示人类视觉分光灵敏度特性 在光强度的测量方法中有辐射测量与测光法两种不同的方法。辐射测量法指的是对于光谱范围内的整个波长,包括紫外线、可见光和红外线,全部进行测量。测光法测量的仅仅是可见光。 而要将物理辐射量转换为表示人的眼睛所感知的明暗程度的测光量时,需要引入一个比视觉灵敏度的概念。所谓比视觉灵敏度,表示的是人类眼睛的分光灵敏度特性。在图 1.7 中,用虚线补充的就是光敏二极管 BS120 的标准比视觉灵敏度特性。 例如,在测量照度的是偶,可以将照度置换为人们感觉到了许多大程度明亮的数值,因此被纳入比视觉灵敏度之中。为此,就像图 1.7 那样,用于照度测量的光敏二极管 BS120,其分光灵敏度特性就制作得尽可能地与比视觉灵敏度相吻合。 短路电流的表示方法如表 1.1 所示,与照度相对应,约为 0.16μA/100lx。 但是,用于紫外线检测的光敏二极管 G3614 可以检测出人眼看不见的光线,因此表示为无法用比视觉灵敏度表示的辐射强度。从表 1.1 可以看出,光敏二极管 G3614 的辐射强度检测灵敏度为 60mA/W。 将光敏传感器与发光器件组合时的注意点 在红外遥控器中发光器件是与感光器件配对使用的。通常,使用发光二极管(LED)作为发光器件,而且尤其重要的是其发光特性应当与作为感光器件的光敏二极管相匹配。 图 1.9 给出的是与各种发光器件的波长相对应的而检测能力。从中可以找到与光敏二极管 PH302B 相对应的发光二极管。从表 1.1 可以查到,光敏二极管 PH302B 的峰值波长位于940nm;对照图 1.9 可以了解到,适合与之配套使用的发光二极管是 GaAs 红外发光二极管。

人类视觉系统

人类视觉系统,即Human visual system。人类视觉系统只有3种视锥细胞,因此在缤纷的世界中,即使面对似锦的繁花,我们也可能犹如色盲,常常对一些色彩“视而不见”;而鸟类独特的视觉系统,拥有4种视锥细胞,能辨别出更多色彩,看见的世界也更加绚丽多彩,远远超越了人类。 对颜色/亮度的感知 人类对光的感知是依靠视网膜(retina)细胞。cones(圆锥细胞)负责感知光度(较强光)和色彩, rods(杆状细胞)仅能感知光度,不能感知颜色,但其对光的敏感度是cones的一万倍。在微弱光环境下rods起主要作用,因此我们不能在暗环境中分辨颜色。一些数码相机的夜光拍摄模式也模拟了这一特性。 视网膜中三种圆锥细胞(cones) 有重叠的频率响应曲线,但响应强度有所不同,他们分别对红(570nm), 绿(535nm), 蓝(445nm)光有最敏感,共同决定了色彩感觉。光度(luminance) 正比于视网膜细胞接受到的光强度能量,但人类对相同强度不同波长的光具有不同的敏感度。可感知的波长范围380nm~780nm,称为可见光。其中对绿色(550nm)光产生最大的光强敏感度。 视力 眼睛的空间分辨能力,即视力,通常用可分辨视角(degree)的倒

数为单位。正常人的最少可辨视觉阀值约0.5”,最大视觉范围200度(宽)×135度(高)。 空间频率 即影像在空间中的变化速度。用亮度呈空间正弦变化的条纹做测试,亮度Y(x,y) = B(1+mcos2πfx), 给定条纹频率f为一固定值(看作是宽度),改变振幅m(看作对比度),测试分辨能力。显然m越大分辨越清楚,测试不同条件下(不同cpd)可分辨的最少m值,定义1/mmin为对比敏感度(contrast sensitivity)。定义人眼的对空间感觉的角度频率:cpd: cycle / degree ,表示眼球每转动一度扫过的黑白条纹周期数。对给定的条纹,这个值与人眼到显示屏的距离有关,对于同样大小的屏幕,离开越远,cpd越大。 通常人眼对空间的感觉相当于一个带通滤波器。最敏感在2~5个cpd ,空间截止频率为30cpd。比如我们看油画和电视机屏幕时,当距离离开一定远,cpd增大,人的眼睛就分辨不了象素点细节,便感觉不到颗粒感了。 当人观察一个静止影像时,眼球不会静止一处(精神病人除外), 通常停留在一处几百毫秒完成取像后,移到别处取像,如此持续不断。这种运动称为跳跃性运动(saccadic eye movement)。研究表明跳跃性运动可以增大对比敏感度,但敏感度峰值却减少。 对时间频率的感知

人眼的立体视觉特性

人眼的立体视觉特性 立体显示技术是以人眼的立体视觉原理为依据的。因而,研究人眼的立体视觉机理,掌握立体视觉规律,对研究和设计新的立体显示系统是十分必要的。 人之所以能够产生立体视觉是因为人有两只眼睛,当左右两只眼睛从不同的角度去看某一个物体时,在左右眼视网膜上所成的图像是有差异的,人的大脑可以根据这种图像差异来判断物体的空间位置关系,从而使人产生立体视觉。这一原理称为双目视差原理。 一、双眼立体信息 用双眼观看空间景物时,形成立体视觉的因素称为双眼立体信息。双眼立体信息是人眼立体视觉的主要因素。 人的两眼相距约58~72mm。因此,用双眼同时观看同一物体时,左、右两眼视线方位不同,物体在左、右两眼视网膜上所成的像亦稍有差异。称这种差异为双眼视差。如图所示: 当用双眼观看一个立方体时,如果左眼只看到立方体的前平面和上平面,而右眼除了能看到这两个平面外,还能看到立方体的右侧平面。此外,即使是左、右两眼都能看到的前平面和上平面,在左、右眼视网膜上所成的像也稍有差异。

双眼视差的大小与空间物体的位置有决定性的关系。因而,检测双眼视差的大小即可辨别物体的深度。如上图可以定义双眼视差: 图中L、R分别为左、右眼,P为两眼瞳孔间的距离,D为视距,△D为深度距离,F1和F2为两个物体或同一物体上的两个点。 由上式可知,视差与深度距离△D成正比,而与视距的平方成反比。 二、分时显示与立体视觉 以上讨论的双眼视差是在左、右两眼同时接受图像刺激的情况即同时立体视觉,如果进入左、右眼的视差图像信息在时间上不是同时显示而存在某种程度的滞后的话,这时立体视觉的规律将不同于同时视觉。视差图像滞后显示也称为分时显示。分时显示所形成的立体视觉既与滞后时间有关,也与先行显示的视差图像的显示时间有关.下图给出一分时显示滞后时间对立体视觉的影响的实验曲 线。 图中曲线是在先行显示图像的显示时间为18ms条件下,立体规觉与分时显示滞后时间的关系。曲线表明,滞后时间小于20ms时,分时显示的双眼视差图像所产生的立体视觉与同时视觉产生的立体视觉基本相同;分时显示滞后时间大于20ms时,分时显示的立体视觉减弱;当滞后时间超过100ms时,立体视觉将不能形成。实验还表明,分时显示的立体视觉与滞后时间的关系还和先行显示图像的显示时间有关。当先行图像显示时间超过375ms时,分时显示已不能产生立

人眼视觉特性

人眼视觉特性(一) 人眼类似于一个光学系统,但它不是普通意义上的光学系统,还受到神经系统的调节。人眼观察图像时可以用以下几个方面的反应及特性: (1)从空间频率域来看,人眼是一个低通型线性系统,分辨景物的能力是有限的。由于瞳孔有一定的几何尺寸和一定的光学像差,视觉细胞有一定的大小,所以人眼的分辨率不可能是无穷的,HVS对太高的频率不敏感。 (2)人眼对亮度的响应具有对数非线性性质,以达到其亮度的动态范围。由于人眼对亮度响应的这种非线性,在平均亮度大的区域,人眼对灰度误差不敏感。 (3)人眼对亮度信号的空间分辨率大于对色度信号的空间分辨率。 (4)由于人眼受神经系统的调节,从空间频率的角度来说,人眼又具有带通性线性系统的特性。由信号分析的理论可知,人眼视觉系统对信号进行加权求和运算,相当于使信号通过一个带通滤波器,结果会使人眼产生一种边缘增强感觉一一侧抑制效应。 (5)图像的边缘信息对视觉很重要,特别是边缘的位置信息。人眼容易感觉到边缘的位置变化,而对于边缘的灰度误差,人眼并不敏感。 (6)人眼的视觉掩盖效应是一种局部效应,受背景照度、纹理复杂性和信号频率的影响。具有不同局部特性的区域,在保证不被人眼察觉的前提下,允许改变的信号强度不同。 人眼的视觉特性是一个多信道(Multichannel)模型。或者说,它具有多频信道分解特性(Mutifrequency channel decompositon )。例如,对人眼给定一个较长时间的光刺激后,其刺激灵敏度对同样的刺激就降低,但对其它不同频率段的刺激灵敏变却不受影响(此实验可以让人眼去观察不同空间频率的正弦光栅来证实)。视觉模型有多种,例如神经元模型,黑白模型以及彩色视觉模型等等,分别反应了人眼视觉的不同特性。Campbell和Robosn由此假设人眼的视网膜上存在许多独立的线性带通滤波器,使图像分解成不同频率段,而且不同频率段的带宽很窄。视觉生理学的进一步研究还发现,这些滤波器的频带宽度是倍频递增的,换句话说,视网膜中的图像分解成某些频率段,它们在对数尺度上是等宽度的。视觉生理学的这些特征,也被我们对事物的观察所证实。一幅分辨率低的风景照,我们可能只能分辨出它的大体轮廓;提高分辨率的结果,使我们有可能分辨出它所包含的房屋、树木、湖泊等内容;进一步提高分辨率,使我们能分辨出树叶的形状。不同分辨率能够刻画出图像细节的不同结构。 人眼在可见光谱范围内的视觉灵敏度是不均匀的,它随波长的变化而变化。 色觉向度 光波具有三种可以量化的物理学向度,那就是波长波幅和纯度。所谓纯度是指同一束光所含

3D显示视觉感知特性研究

3D显示视觉感知特性研究 人们的日常生活中从外界接收的信息有80%是通过视觉系统获得的。随着信息技术的迅猛发展,人们自然而然地将图像传递作为信息传输的主体。3D显示技术不仅能够为观众提供更逼真震撼的视觉体验,也能为需要立体显示的行业和环境提供极大的便利和支持,例如3D远程手术,3D地图等。3D显示是一个比较广泛的研究领域,涉及到3D显示设备的设计和3D内容的制作等。 对3D显示效果的评价也多集中于显示参数的提高和优化,如超高分辨率,超大视角,高清晰度等等。然而3D显示的最终受众是人类,并且3D技术发展的目标是逼真准确的再现真实场景,因此,应该在提高3D显示性能的同时关注人眼对3D 显示的视觉感知特性,使3D显示更符合人的生理视觉特点,从而让这一技术真正的被大众接纳,进而有更长远的发展。本文针对3D显示视觉感知特性进行研究,主要研究内容和创新点如下:(1)基于3D显示环境的视觉感知特性研究研究要点1:在观看3D内容时,观看者总是处于一种特定的观看环境中,包括观看距离、观看角度、屏幕大小,以及室内的光线设置等。视觉刺激的参数也复杂多变,如色彩亮度、3D内容的复杂程度等。 在以往的研究中这些因素对立体视觉感知的影响通常是由被试者的主观感 受得出(如问卷调查),这种方法虽然在一定程度上可以反映观看环境设置对视觉感知系统的影响,但被试者心理或经验方面的差异会对统计结果造成一定的影响。针对这个问题本文首次提出了用垂直视差的融合能力作为定量评估指标,快速便捷的评估外界观看环境(包括光照、观看距离、屏幕尺寸)以及视觉刺激参数设置(包括背景亮度、3D内容复杂度)对人眼视觉系统造成的影响。通过分析各个因 素间的相关性及对视觉感知能力影响的显著性,为优化3D显示环境提供更贴近 实际显示情况的参考。研究要点2:以往研究中给出的关于垂直视差对立体视觉 感知影响的取值范围比较笼统,并没有充分考虑观看环境对人眼垂直视差融合能力的影响。 本文根据在研究要点1中找出的观看环境对人眼感知造成影响的关键因素(亮度和视网膜成像大小),进行了数据拟合建模,从而使对垂直视差融合能力的 预测更贴近真实测试情况,使评估更具有针对性。(2)人眼对多视点裸眼3D显示器深度信息感知阈值的研究研究要点3:在日常生活中,人眼接收到的视点数是

人类视觉注意力的发展与分析

2012年第12期 吉林省教育学院学报 No.12,2012 第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28(总288期) Total No .296 收稿日期:2012—10—18 作者简介:陈梦泽(1984—),男,吉林长春人,长春师范学院数学学院,助教,硕士。研究方向:图像处理,视频图像水印,计算视觉等。 人类视觉注意力的发展与分析 陈梦泽 (长春师范学院数学学院,吉林长春130000) 摘要:人类视觉在面对复杂场景时,会迅速将注意力集中在显著性区域,从而发现其感兴趣的目标。由于注意力选择机制的存在,这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。 关键词:视觉注意;显著图;视觉特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1671—1580(2012)12—0139—02 人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制, 在信息爆炸的社会,有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要,视觉注意力提供了这样的功能。人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息,更加关注感 兴趣的事物, 通过及时分析视频中主要的信息(颜色、亮度、轮廓、运动等),从而快速地提取关键目标对象。将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。它主要应用在下面几个主要领域:图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水 印、 目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等 。 一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素 图1观察图像 最基本的视觉信息包括:颜色、亮度、轮廓、位置 等。根据人类视觉处理信息的流程, 对于静止的图像,底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素:物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意,颜色越鲜艳则在图片中更突出。例如我们在看到图1时,我们会在第 一时间注意到鱼,两只鱼在视觉上是显著的,它们的 颜色和形状都和背景不一样, 在水中很明显。这种明确的视觉特性差异是由物理刺激形成的。同时高层信息对注意力也有较大影响:例如人们会更注意 尺寸大的或者细长条的物体, 位于区域中央25%的区域比其余部分注意度高,例如图1中鱼的位置在图片的中央,就单一物体来说在画面中最大;前景比 背景包含更多的语义信息, 则具有更高的注意程度,例如在包含有人物的图像中,人物尤其是面部及面部器官更容易吸引注意。 对于静态图像的视觉注意力的研究有很多经典的模型。最早的Treisman 提出的特征整合理论,把视觉信息处理过程分为前注意阶段和集中注意阶段,在前注意阶段提出各种视觉特征,并在注意阶段 以串行方式整合为视觉客体。在此基础上, 1990年,Wolfe 提出了指向性搜索理论,对一幅图像,通过滤波得到各个视觉特征的特征图,然后通过不同 的加权方式将其综合成一张特征图, 图像中幅度大的地方就是感兴趣的区域。1998年, Itti 等在Koch 的理论框架基础上提出了显著性的视觉注意模型,它的目标选择是基于自底向上数据驱动的,通过特征提取、显著图生成和注意焦点的转移三个过程来选取目标对象。 二、动态图像影响视觉注意程度的主要因素在视频中除了有静态图像影响视觉注意程度的因素外,最引人注意的是运动特征,高速行驶的汽车总要比静止的路标更吸引人的注意。随着时间的推 9 31

人类视觉与计算机视觉的比较

人类视觉与计算机视觉的比较 孔 斌 (中国科学技术大学自动化系,中国科学院合肥智能机械研究所) 关键词 知觉 视错觉 计算机视觉 从视错觉等视觉生理现象以及知觉的特性出发,对人类视觉与计算机视觉进行比较,并根据目前对人类知觉活动(特别是视知觉活动)的认识程度讨论计算机视觉目前的状况和今后的发展. 人类自古以来一直在进行着认识自然和改造自然的活动,创造和发展了各种科学技术.随着对自然(包括人本身)的认识的不断加深,人们发明和制造了许多工具和机器,用来提高自己各种活动的效率以及代替自己的部分活动.人们甚至希望能用机器来代替自己的思维活动,从简单、机械的数值运算到复杂、多变的知觉和思考、判断.公元前6 世纪中国人发明了算盘[1],20世纪40年代在美国诞生了第一台电子计算机.计算机视觉和人工智能的研究于20世纪60年代初露端倪.目前,机器人和计算机已能执行有一定复杂程度的知觉任务和推理判断.比如机器人足球赛、计算机下国际象棋等.有不少科幻小说和电影描写了在未来某个时候,计算机已经拥有了人类的全部智能,并且控制奴役着人类;而人类的精英分子则为了反抗计算机、拯救人类,进行了艰难的斗争.这里,我们不去讨论未来的计算机是否真的能拥有人类的全部知觉和思维能力从而代替人脑,本文仅从视错觉、视觉两义性等一些视觉生理现象以及知觉的特性出发,对目前计算机所能拥有的能力视觉与人类的视觉进行比较,并根据目前对人类知觉活动(特别是视知觉活动)的认识程度,讨论计算机视觉目前的状况和今后的发展. 一、视错觉现象 一般来说,在人类的五种基本感觉中, 视觉提供了人类对周围世界了解的大部分信息.常言道 :“ 眼见为实.”果真如此吗 ?有很多情况下“眼见”的并不一定都是“实”的.原因在于,通过我们的眼睛(以及其他感觉器官)而感觉到的外界事物的形象和特性,需要经过大脑的加工处理才能形成相应的知觉和判断.在一定的条件下,大脑会对所看到的形象形成不正确的知觉和判断,即产生视错觉.较为大家熟知的几种视错觉现象包括长短错觉(图1)、大小错觉(图2)、平行错觉(图3)、弯曲错觉(图4)等[1-3]. 图1 长短错觉 图2 大小错觉 图3 平行错觉 图4 弯曲错觉

人眼视觉特性(HVS)

人眼视觉特性(一) 2248671769@https://www.360docs.net/doc/2612051195.html, 人眼类似于一个光学系统,但它不是普通意义上的光学系统,还受到神经系统的调节。人眼观察图像时可以用以下几个方面的反应及特性: (1)从空间频率域来看,人眼是一个低通型线性系统,分辨景物的能力是有限的。由于瞳孔有一定的几何尺寸和一定的光学像差,视觉细胞有一定的大小,所以人眼的分辨率不可能是无穷的,HVS对太高的频率不敏感。 (2)人眼对亮度的响应具有对数非线性性质,以达到其亮度的动态范围。由于人眼对亮度响应的这种非线性,在平均亮度大的区域,人眼对灰度误差不敏感。 (3)人眼对亮度信号的空间分辨率大于对色度信号的空间分辨率。 (4)由于人眼受神经系统的调节,从空间频率的角度来说,人眼又具有带通性线性系统的特性。由信号分析的理论可知,人眼视觉系统对信号进行加权求和运算,相当于使信号通过一个带通滤波器,结果会使人眼产生一种边缘增强感觉一一侧抑制效应。 (5)图像的边缘信息对视觉很重要,特别是边缘的位置信息。人眼容易感觉到边缘的位置变化,而对于边缘的灰度误差,人眼并不敏感。 (6)人眼的视觉掩盖效应是一种局部效应,受背景照度、纹理复杂性和信号频率的影响。具有不同局部特性的区域,在保证不被人眼察觉的前提下,允许改变的信号强度不同。 人眼的视觉特性是一个多信道(Multichannel)模型。或者说,它具有多频信道分解特性(Mutifrequency channel decompositon )。例如,对人眼给定一个较长时间的光刺激后,其刺激灵敏度对同样的刺激就降低,但对其它不同频率段的刺激灵敏变却不受影响(此实验可以让人眼去观察不同空间频率的正弦光栅来证实)。视觉模型有多种,例如神经元模型,黑白模型以及彩色视觉模型等等,分别反应了人眼视觉的不同特性。Campbell和Robosn由此假设人眼的视网膜上存在许多独立的线性带通滤波器,使图像分解成不同频率段,而且不同频率段的带宽很窄。视觉生理学的进一步研究还发现,这些滤波器的频带宽度是倍频递增的,换句话说,视网膜中的图像分解成某些频率段,它们在对数尺度上是等宽度的。视觉生理学的这些特征,也被我们对事物的观察所证实。一幅分辨率低的风景照,我们可能只能分辨出它的大体轮廓;提高分辨率的结果,使我们有可能分辨出它所包含的房屋、树木、湖泊等内容;进一步提高分辨率,使我们能分辨出树叶的形状。不同分辨率能够刻画出图像细节的不同结构。 人眼在可见光谱范围内的视觉灵敏度是不均匀的,它随波长的变化而变化。

人眼的视觉特性

人眼的视觉特性 任何一个电视系统的最终目的都是为人们提供可观看的图像,图像的好坏要由人眼来鉴定。评价电视图像的的综合质量,需用多种仪器进行测量、比较和鉴定,但最终要由人眼观察并作出评定。应当充分了解人眼的视觉特性。 人眼的视觉机理 人眼是一个构造极其复杂的器官,形状近似球体。当人眼注视外界某物体时,由物体发出或反射、透视的光线通过眼球聚焦在视网膜上。视网膜上的光敏细胞受光刺激产生神经冲动,经视觉神经传递到视觉中枢,就产生了视觉。 视网膜上有大量的杆状细胞和锥状细胞。杆状细胞对明暗程度很敏感,对色彩分辨迟钝;锥状细胞既能区分光的强弱,又能分辨光的颜色;杆状细胞对弱光的灵敏度高,对强光失去作用;锥状细胞在强光下才起作用,产生色感,分辨细节。在弱光下杆状细胞起作用,只能看到黑白景象;强光下锥状细胞起作用,能分辨颜色和细节。电视系统中只考虑锥状细胞的视觉特性。 视敏特性 视敏特性是指人眼对不同波长的光具有不同灵敏度的特性,即对辐射功率相同的各色光具有不同的亮度感觉。在相同辐射功率的条件下,人眼感到最亮的光是黄绿光(555nm),感觉最暗的光是红光和紫光。视敏特性可用视敏函数和相对视敏函数来描述。 亮度感觉 亮度视觉范围:人眼能够感觉到的亮度范围。这个范围很大,可达109:1。人眼总的视觉范围很宽,但不能在同一时间感受这么大的亮度范围。当平均亮度适中时,亮度范围为1000:1;平均亮度较高或较低时亮度范围只有10:1;通常情况下为100:1;电影银幕亮度范围大致为100:1;显像管亮度范围约为30:1。 人眼对景物亮度的主观感觉不仅取决于景物实际亮度值,而且还与周围环境的平均亮度有关。人眼的明暗感觉是相对的,在不同环境亮度下,对同一亮度的主观感觉会不同。 人眼的彩色视觉

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