《数字视频和高清：算法和接口》一第2章图像的采样和显示

第2章

图像的采样和显示

数字图像的基本概念总结如图2-1所示。图像数据是经过捕获，处理或者是记录，然后呈现给观众的，图2-1进行了大概的描述，稍后将进行详细的展开，图像的显示结果是由显示和观察条件决定的。观看图片的条件通常是不同于场景捕获的时候，如果这些条件不同，必须施加图像渲染，获取图片的可信的映射，以达到对场外观众真实的显示（而不是它的物理激励）。

图2-1显示了图像获取过程，通过照相机获取图片，照相机通过获取场景的光亮，将光亮转换为信号，在大多数照相机中执行特定的图像处理操作。然后信号被记录，进一步处理或者发行。最后，该信号在显示装备中被转换为光。所显示图像的表现状况依靠显示条件（比如说峰值照度）；观看条件（比如说显示器周围的环境）和显示器，以及它的配置（比如说对比度）的共同影响。有时候场景比所显示的图像更加明亮：在白天获取场景的亮度白色值为30 000cd·m-2，但是摄影棚产生的亮度白色值仅仅为100cd·m-2。通常成像目标与场景的物理激励不匹配（比如说，白天的照度等级），而与观众对场景的期望相契合。产生一个场景匹配要求施加一个不一般的映射——称为图像渲染——映射场景照度到显示照度。
在阳光明媚的中午观察花园里的花朵，日落半个小时后观察同样的花园。物理上讲，除了有较低的照度水平，花的光谱没有任何变化。然而，花朵在日落之后明显不再那么的丰富多彩：照度减弱，色彩也会衰退，这是以著名色彩科学家亨特（R.W.G. Hunt）命名的亨特效果。图像通常是显示原场景的一小部分，或许图像照度只是采样时照度的百分之一或者千分之一。如果呈现图像的照度正比于场景的照度，展现的图片与原来的场景相比色彩度会减小，对比度会降低。
为了使呈现的对比度和色彩与原来的场景相媲美，我们必须改变图像的特性。科学家和物理学家在成像系统中努力实现数学上的线性变换，然而要求的变化引起显示相对照度不同于原来场景照度的比例。困境是这样的：我们可以实现数学上的线性度，或者实现正确的外观，但是我们不能同时实现二者！成功的商品成像系统是以牺牲数学运算来达到正确的感知结果的。