人眼的視覺特性

1、人眼的視覺特性 1、引言 人眼的視覺系統(tǒng)是世界上最好的圖像處理系統(tǒng)，但它遠遠不是完美的。人眼的視覺系統(tǒng)對圖像的認知是非均勻的和非線性的，并不是對圖像中的任何變化都能感知。例如圖像系數(shù)的量化誤差引起的圖像變化在一定范圍內(nèi)是不能為人眼所覺察的。因此，如果編碼方案能利用人眼視覺系統(tǒng)的一些特點，是可以得到高壓縮比的。對人眼視覺特性的深入研究及由此而建立的各種數(shù)學模型，一直是各種圖像數(shù)字壓縮算法的基礎(chǔ)。2、人眼的視覺特性人眼對380780納米內(nèi)不同波長的光具有不同的敏感程度，稱為人眼的視敏特性。 衡量描述人眼視敏特性的物理量為視敏函數(shù)和相對視敏函數(shù)。1）視敏函數(shù) 在相同亮度感覺的條件下，不同波長上光輻射

2、功率的倒數(shù)可以用來衡量人眼對各波長光明亮感覺的敏感程度。稱為視敏函數(shù) K()=1/pr() 。2）相對視敏函數(shù) 實驗表明，人眼對波長為555納米的光最敏感，因此把任意波長的光的視敏函數(shù)與最大視敏函數(shù)值K(555)相比的比值稱為相對視敏函數(shù) ?？梢姽獠ㄩL實驗表明：視敏涵數(shù)的曲線的最大值位于nm處當光線微弱向左偏移最大值為7nm處，兩者相差近nm，人眼就相當于帶通濾波器，這就表明人眼對亮度變化比較敏感。人眼對于藍光的視覺靈敏度要比紅光和綠光低的多三條曲線的峰值比為：（藍光放大倍）三條曲線有相當一部分是重疊的正常觀察條件下，人眼得到的是二者的合成的視覺，不能將他們各自的數(shù)值區(qū)分開來大腦根據(jù)三者的比例

3、，感知彩色的色調(diào)和飽和度，而三者的和決定了光的總亮度。 2.1對比靈敏度 人眼對亮度光強變化的響應是非線性的，通常把人眼主觀上剛剛可辨別亮度差別所需的最小光強差值稱為亮度的可見度閾值。也就是說，當光強I增大時，在一定幅度內(nèi)感覺不出，必須變化到一定值I+I時，人眼才能感覺到亮度有變化，I/I一般也稱為對比靈敏度。因此恢復圖像的誤差如果低于對比靈敏度，即不會被人眼察覺。此外，高頻部分在相同的靈敏度閾值下，色差信號Y-R空間頻率只有亮度Y的一半，色差信號Y-B空間頻率只有亮度Y的1/4。人眼對于運動圖像的對比靈敏度與時間軸上信息的變化速度有關(guān)，隨著時間軸變化頻率的增加，人眼所能感受到的圖像信息的誤差

4、閾值呈上升趨勢，視覺上的這種動態(tài)對比靈敏度特性表現(xiàn)為圖像序列之間相互掩蓋效應?？梢姸乳撝岛脱谏w效應對圖像編碼量化器的設計有重要作用，利用這一視覺特性，在圖像的邊緣可以容忍較大的量化誤差，因而可使量化級減少，從而降低數(shù)字碼率。2.2分辨率 當空間平面上兩個黑點相互靠攏到一定程度時，離開黑點一定距離的觀察者就無法區(qū)分它們，這意味 著人眼分辨景物細節(jié)的能力是有限的，這個極限值就是分辨率。研究表明人眼的分辨率有如下一些特點：當照度太強、太弱時或當背景亮度太強時，人眼分辨率降低。當視覺目標運動速度加快時，人眼分辨率降低。人眼對彩色細節(jié)的分辨率比對亮度細節(jié)的分辨率要差，如果黑白分辨率為1，則黑紅為0.4，

5、綠藍為0.19。2.3馬赫效應 當亮度發(fā)生躍變時，會有一種邊緣增強的感覺，視覺上會感到亮側(cè)更亮，暗側(cè)更暗。馬赫效應會導致局部閾值效應，即在邊緣的亮側(cè)，靠近邊緣像素的誤差感知閾值比遠離邊緣閾值高34倍，可以認為邊緣掩蓋了其鄰近像素，因此對靠近邊緣的像素編碼誤差可以大一些。 3、圖像子采樣 對色差信號使用的采樣頻率比對亮度信號使用的采樣頻率低，這種采樣就稱為圖像子采樣（Subsampling）。最簡便的圖像壓縮技術(shù)恐怕就要算圖像子采樣了。這種壓縮方法的基本根據(jù)是人的視覺系統(tǒng)所具有的兩個特性，一是人眼對色度信號的敏感程度比對亮度信號的敏感程度低，利用這個特性可以把圖像中表達顏色的信號去掉一些而使人不

6、易察覺：二是人眼對圖像細節(jié)的分辨能力有一定的限度，利用這個特性可以把圖像中的高頻信號去掉而使人不易察覺，子采樣就是利用這個特性來壓縮彩色電視信號。 子采樣格式：422子采樣格式是指在每條掃描線上每4個連續(xù)的采樣點取4個亮度Y樣本，2個紅色差cr樣本和2個藍色差cb樣本，平均每個像素用2個樣本表示。411子采樣格式是指在每條掃描線上每4個連續(xù)的采樣點取4個亮度Y樣本，1個紅色差cr樣本和1個藍色差cb樣本，平均每個像素用1.5個樣本表示。這是數(shù)字電視磁帶DVC（Digital Video Cassette）上使用的格式。420子采樣格式是指在水平和垂直方向上每2個連續(xù)的采樣點上取2個亮度Y樣本，

7、1個紅色差Cr樣本和1個藍色差Cb樣本，平均每個像素用1.5個樣本表示。4、變換編碼 在圖像數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)中，變換編碼（Transform Coding）與預測編碼（Predictive Coding）已成為最基本的兩種編碼方法。變換編碼的基本思想是，將空間域描寫的圖像信號變換到一個正交變換域（正交的矢量空間）進行描寫。變換前后的明顯差別是，在空間域像素塊中的像素存在很強的相關(guān)性，能量分布比較均勻，經(jīng)過正交變換后，變換系數(shù)近似統(tǒng)計獨立，基本上去除了相關(guān)性，能量集中在直流和少數(shù)低頻系數(shù)上。然后在變換域內(nèi)進行濾波、量化（與視覺特性匹配）及統(tǒng)計編碼，以實現(xiàn)有效的碼率壓縮。 電視信號的能量主要集中在低頻

8、部分，隨著頻率的升高，能量迅速下降，考慮到人眼的主觀視覺對高頻成分不如對低頻成分敏感的特點，在編碼時對高低頻成分分別采用粗細不同的量化，甚至對高頻成分舍棄不傳，這樣既可降低碼率又可以保持良好的主觀圖像質(zhì)量。5、預測編碼 差分脈沖編碼調(diào)制（DPCM）是一種預測編碼技術(shù)，其原理是基于圖像信號冗余度高的事實，當前的像素值可用與它鄰近的像素值預測獲得。在預測編碼中，不直接傳輸像素樣值本身，而是對實際樣值與它的一個預測值之間的差值進行量化、編碼再傳送，以達到很高的壓縮比，這個差值就是預測誤差。在視頻序列編碼中，主要用運動補償著行時間軸冗余度壓縮。通常預測誤差值的分布主要集中在0附近的一個小范圍內(nèi)，其動態(tài)

9、范圍比原圖像更為集中，相關(guān)性比原圖像小得多，只是在圖像劇烈變化之處，如圖像的邊緣和輪廓處出現(xiàn)一些較大的預測誤差，而人眼對圖像邊緣處的較大誤差不敏感，因此對預測誤差量化所需要的級數(shù)比對圖像樣值本身進行量化所需要的級數(shù)少得多，可以大大提高編碼的效率。 電視信號的幀內(nèi)編碼利用圖像信號的空間相關(guān)性實現(xiàn)碼率壓縮，而數(shù)據(jù)壓縮編碼中的量化（Quantization）處理是指經(jīng)正交變換、差分或預測處理后，在熵編碼之前對正交變換系數(shù)、差值或預測誤差的量化處理，量化輸入值的動態(tài)范圍很大，量化輸出只能取有限個整數(shù)，稱作量化級。量化處理總是把一批輸入量化到一個輸出級上，所以量化處理是一個多對一的處理過程，是個不可逆的

10、過程，量化處理中有信息丟失，會引起量化誤差。所謂量化誤差就是由于量化所引起信號原來的值與量化之后值的差值。、量化量化器的最佳設計可以達到最佳的壓縮效果，對于預測誤差這樣的信號，應采用非均勻量化，對概率密度大的區(qū)域細量化，對概率密度小的區(qū)域粗量化。與均勻量化相比，在相同的量化分層條件下，非均勻量化的量化誤差要比均勻量化的小，這種非均勻量化特性也與人眼的視覺特性相適應。人眼對圖像量化誤差的敏感度與存在量化誤差時圖像的變化程度有關(guān)，圖像變化越大，量化誤差越不容易察覺（越容易掩蓋），也就是說人眼對圖像邊緣和輪廓的量化誤差不敏感，這部分出現(xiàn)的概率小因而可以粗量化，而在圖像變化平坦部分的量化誤差容易被覺察，而且在圖像變化平坦處的預測誤差小，出現(xiàn)概率大，應當進行細量化。近年來被認為效果最佳的量化器設計方案是利用主觀實驗進行優(yōu)化設計，這種方法首先利用主觀實驗對大量不同的圖像測出量化誤差與可見度閾值的關(guān)系曲線，根據(jù)這條曲線選取量化電平，使可能