2018-08-17 15:46:58 yueyueniaolzp 阅读数 13127

目录

概念性的东西

标准测试图像Standard Test Image

雷娜图-莱娜图-(Lenna)

敲黑板看重点

书上的图

书下的图

大佬给出的原因

William K. Pratt博士

David C. Munson

巧合

争议

参考文献


概念性的东西

标准测试图像Standard Test Image

为了直观地测试图像处理算法在“自然图像”上的效果,在图像处理领域使用着许多常用的测试图像。选择这些图像是因为它们代表了图像重构算法比较难于处理的问题,例如重现细节和纹理、强烈的变化和边缘以及均衡区域。最著名图像的是莱娜图,它是取自于1972年的一幅Playboy模特莱娜·瑟德贝里的照片。

雷娜图-莱娜图-(Lenna)

雷娜图-莱娜图(Lenna)是指刊于1972年11月号《花花公子》(Playboy)杂志上的一张裸体插图照片的一部分,是一张大小为512x512像素的标准测试图。

该图在数字视频处理学习与研究中颇为知名,常被用作数字视频处理各种实验(例如数据压缩降噪)及科学出版物的例图。

图中人为瑞典模特儿莱娜·瑟德贝里(Lena Söderberg)

该图由《花花公子》杂志摄影师Dwight Hooker拍摄。

莱娜图在图像压缩算法是最广泛应用的标准测试图—她的脸部与裸露的肩部已经变成了事实上的工业标准。

敲黑板看重点

书上的图

这样的?

这样的?

还是这样的?

书下的图

其实《花花公子playboy》上的原图是这样的:

小时候,数学老师敲着黑板教育我们“不仅知其然,更要知其所以然”。

在此感谢数学老师,故上图一张。(上图原图随后附上,以供广大研究者“格物致知”)

因为铭记在心,所以深挖领域内大佬选择此图的原因

大佬给出的原因

William K. Pratt博士

在1999年10月29日,一封来自Chuck McNanis的email(William K. Pratt博士,在Sun Microsystems搬砖)

“我在图像处理研究所的图像处理实验室作为一个系统程序员工作了5年('78-'83),这个实验室发布了Lenna图像和其他一些被人们经常引用做“The baboon image”的图像(包括Manril)。For a long time the folded up centerfold that had been the basis for that image was in the file cabinet at the lab. I went back in 1997 to visit and the lab has undergone many changes and the original image files were nowhere to be found. The original distribution format was 1600BPI 9-track tape with each color plane stored separately.--Chuck McManis (USC Class of '83)”

David C. Munson

在“A Note on Lena” 中给出了两条理由:

首先,Lenna图像包含了各种细节、平滑区域、阴影和纹理,这些对测试各种图像处理算法很有用。它是一副很好的测试图像!第二,Lena图像里是一个很迷人的女子,所以不必奇怪图像处理领域里的人(大部分为男性)被一副迷人的图像吸引。

巧合

Alexander Sawchuk估计大概是在 1973年6月或7月间,那时他还是南加州大学信号与图像处理研究所(SIPI)的一名助教,当时他正在与一名研究生以及SIPI研究室的经理正在匆忙地寻找一副高质量的图片用于大学的会议论文。他们不喜欢1960年代早期所使用的电视标准所用的普通检验图,他们希望找到一幅能够得到很好动态范围的有光泽的图像,并且希望能有一幅人脸图像。正在那时,碰巧有人走了进来并且带着一幅最近出版的《花花公子》。

为了能够将插图放到Muirhead有线传真扫描仪的光鼓上,工程师们撕去了插图上面的三分之一。当时那个扫描仪已经配备了模数转换器(红、绿、蓝三个通道分别配置了一个),以及一台惠普公司2100小型计算机。Muirhead 的分辨率为固定的100LPI,而工程师希望得到一幅512 × 512的图像,因此他们将扫描范围定在上部的5.12英寸,这样恰好剪切到人物的肩膀位置。

莱娜图并不是第一幅用于展示图像处理算法的《花花公子》杂志图片。劳伦斯 G. 罗伯茨(Lawrence G. Roberts)于1961年在他的关于图像抖动的硕士论文中经过允许就使用了一幅 1960年《花花公子》杂志的图片

争议

扫描雷娜图时所用的扫描仪在每英寸长度上可以产生100条扫描线,所以共512行的雷娜图只显示原图上方5.12英寸的范围,正好展示出雷娜漂亮的肩部。这掩盖不了一个事实:原图是一张裸照。随着越来越多的女性研究者进入图像处理领域,性别歧视无疑是雷娜图面临的最大问题。

1997年,《电子工程专辑》(Electronic Engineering Times)的编辑桑尼(Sunny Bains)在同出版社商量之后,决定在自己的工作范围内封杀雷娜图。她解释说:“一个女性在一个由男性主导的领域里工作是很容易感到被孤立的,在学术杂志上看到这种有争议的图片将会加重这种不被接受的感觉。”据说,她收到了不少来自女性的感谢信,也没人抱怨这影响了工作。无独有偶,纽约州立大学石溪分校的教授特奥(Theo Pavlidis)在编写计算机图形学教材时,也因为编辑的坚持,将雷娜图换成了其他图片。 作为引用雷娜图最多的期刊编辑,大卫也接到了不少的投诉:“很多人希望我封杀雷娜图,人们并不是反对图片本身,而是认为它来源于一本‘利用’女性的杂志。”他提供的办法则更为折中:不用封杀雷娜图,而是鼓励作者多用其他的图片。

雷娜图仍是图像处理领域最受欢迎的测试图。不过,其压倒性的优势已经有所松动。关于版权、技术和歧视的多重争议让雷娜图不堪重负,不断涌现的新测试图也为研究者们提供了更多的选择。然而无论如何,雷娜这个不经意间闯入学术圈的“玩伴女郎”,以及“她”所见证的几十年来图像压缩技术的发展,将会永远留在我们的记忆里。

参考文献

https://en.wikipedia.org/wiki/Lenna

https://baike.baidu.com/item/%E9%9B%B7%E5%A8%9C%E5%9B%BE/4631584

http://blog.sina.com.cn/s/blog_53220cef0100lbzk.html

2009-08-16 22:38:00 luckydongbin 阅读数 9028

LonelyJames发布于 2009-07-27 13:55:58

 

本文来源科学松鼠会,原文标题为“玩伴女郎”误入学术圈,作者Robot
她是让无数专家为之痴迷和痛苦的研究对象,她是充斥着枯燥数学公式的论文中最吸引眼球的光芒,翻开任何一本关于计算机图像处理的教材,你都能看到她动人的微笑。她就是雷娜(Lena),她的照片是图像处理领域使用最为广泛的标准测试图。她是真人吗?她到底从何而来?

lena
1、事件起因 一举成名计算机界知

1973年的夏天,美国南加州大学信号与图像处理研究所里,年轻的助理教授亚历山大(Alexander Sawchuk)和研究员威廉(William Pratt)正为一篇学术论文忙碌,试图从一叠常用的测试图片中找出一张适合测试压缩算法的图片:最好是人脸,表面光滑,内容多层次。不过这些单调陈旧,如同早期电视画面的图片很快就让他们失望了。历史在这里开了个小小的玩笑,正巧有人拿着一本《花花公子》杂志(1972年11月刊)到实验室来“串门”,当期的玩伴女郎雷娜(Lena Söderberg)立刻吸引了众人的目光。亚历山大发现这张有着光滑面庞和繁杂饰物的图片正好符合要求,于是,他们撕下这张彩图,将上半部扫描成一张512×512像素大小的图片,“雷娜图”就此诞生。

雷娜图(黑白版)

雷娜图(黑白版)

亚历山大并未觉得有任何不妥的地方,他用这张图片测试了自己的压缩算法,满意地完成了论文。而对于这一切,远在芝加哥的雷娜一无所知,在结束自己的模特生涯后,她回到瑞典的故乡,结婚生子,无从知晓自己将成为一个学术圈里的传奇人物。在亚历山大的论文发表后,不断有同行向他索要原始的扫描件,以便能同他们自己的图像压缩算法进行效果比较。久而久之,这张图片成为了图像处理领域的一个标准测试图,只要支付一小笔费用,你就能从南加州大学得到原始的扫描件拷贝,而大多数研究者奋斗的目标只有一个:如何在保证图片质量的同时让它的压缩率高一点,再高一点。

随着这张标准图在学术圈的流行,不少人开始对这位迷人的女郎产生了兴趣。1988年,一家瑞典的电脑出版社联系并采访到了雷娜,这是她十五年来首次得知自己的照片被应用在计算机行业里,兴奋和惊讶之情溢于言表。1997年,在《花花公子》杂志社的帮助下,图像科学和技术会议(IS&T)的筹办方正式邀请雷娜参加于当年五月份在波士顿召开的五十周年大会。这离当初雷娜图的诞生,已经过去了约四分之一个世纪,当初的年轻教授已成为业内的知名学者,而红颜少女的鬓边终于也见到了白发。“他们肯定早已厌烦我了,这么多年都看着同一张照片。”雷娜在会议上受到了热情的欢迎,她看到了许多基于雷娜图的研究工作,并忙于在一张又一张自己的照片上签名。

雷娜和邀请她的IST会议主席
雷娜和邀请她的IST会议主席

雷娜在IST会议上
雷娜在IST会议上

2、版权之争 “盗用”带来一纸风行

1991年,学术期刊《光学工程》(Optical Engineering)使用雷娜图作为其7月刊的封面。至此,《花花公子》才得知这张图片已然在学术界被“盗用”了18年之久(由此我们亦可得知学术界和娱乐界是多么的不通往来)。当初的无心之举使得照片的版权问题终于浮出水面。《花花公子》正式致函《光学工程》的出版者国际光学工程学会( SPIE ),要求在其之后出版物中任何使用雷娜图的地方都要事先得到授权。作为业内最流行的标准测试图,完全依循此要求无疑将会给遍布全球的研究者们带来极大的不便。不得已,SPIE在回复中解释了雷娜图在学术界的使用现状,并且指出自己是一个非盈利科学协会,出版物只供教育和研究使用。面对既成事实,《花花公子》亦乐得慷慨,表示不会追究雷娜图在学术领域造成的侵权问题。

在这起小小的纠纷之后,学术界对于论文图片的版权问题更加注意。(值得一提的是,雷娜图并不是首次用于图像处理领域的《花花公子》图片,早在1961年,麻省理工大学的一位学生就在自己的硕士论文中使用了一张事先得到授权的《花花公子》图片。)而对于广大使用雷娜图的研究者来说,他们从此可以免费从南加州的大学得到雷娜图了。大度的杂志社也没有吃亏,刊有雷娜的那一期《花花公子》,是它历史上卖的最好的一期,总共售出了超过700万份(Geek们的购买力是很惊人的!)。

版权的风波已经过去,但关于雷娜图的争议还在继续。

3、技术之争 “雷娜图”并非完美无缺

雷娜图(轮廓版)
雷娜图(轮廓版)

雷娜图为何如此受欢迎?《IEEE图像处理期刊》的主编大卫(David Munson)认为有两个原因:“首先,这张图片含有细节部分、平坦区域、阴影和纹理,有利于测试各种不同的图像处理算法。其次,这是一个非常迷人的女性照片,图像处理领域(多数人为男性)愿意使用一张他们认为很有吸引力的图片也并不令人惊奇。” 这张图片含有丰富的频段,包括处于低频的光滑皮肤和处于高频的羽毛,很适合做为测试图片。而人眼对于人脸的细节差别感受也远比一般的景物更为明显。不过,这也并不意味着雷娜图是完美无缺的。

当年扫描雷娜图使用的是如今看来很落后的扫描仪和计算机。由于软件错误,亚历山大只得到了511行(预计是512行)数据,图片最上面一行的数据是复制而来的,这造成了边缘的些微瑕疵。由于扫描仪上数模转换器的计时器问题,扫描件相比原件有略微的拉长变形——亚历山大如果知道这会是一张标准图,一定会更小心些的。最重要的是,作为一张标准图,雷娜图缺少了很多关键信息,例如所用胶片、光线环境、印刷环境、扫描仪型号等等。上世纪70年代以来,图像技术已经有了很大的改进,完全能够制作出一幅比雷娜图更“标准”的标准图来。不过,雷娜图的粉丝们理直气壮:“研究者们对雷娜图非常熟悉,能够轻易地判断出压缩算法的好坏。”也有不少人赞成用今天的技术重新扫描原始图片,得到新的标准雷娜图。

4、性别之争 此图涉嫌性别歧视?

雷娜图(变形版)
雷娜图(变形版)

扫描雷娜图时所用的扫描仪在每英寸长度上可以产生100条扫描线,所以共512行的雷娜图只显示原图上方5.12英寸的范围,正好展示出雷娜漂亮的肩部。这掩盖不了一个事实:原图是一张裸照。正所谓成也萧何,败也萧何,随着越来越多的女性研究者进入图像处理领域,性别歧视无疑是雷娜图面临的最大问题。

1997年,《电子工程专辑》(Electronic Engineering Times)的编辑桑尼(Sunny Bains)在同出版社商量之后,决定在自己的工作范围内封杀雷娜图。她解释说:“一个女性在一个由男性主导的领域里工作是很容易感到被孤立的,在学术杂志上看到这种有争议的图片将会加重这种不被接受的感觉。”据说,她收到了不少来自女性的感谢信,也没人抱怨这影响了工作。无独有偶,纽约州立大学石溪分校的教授特奥(Theo Pavlidis)在编写计算机图形学教材时,也因为编辑的坚持,将雷娜图换成了其他图片。

作为引用雷娜图最多的期刊编辑,大卫也接到了不少的投诉:“很多人希望我封杀雷娜图,人们并不是反对图片本身,而是认为它来源于一本‘利用’女性的杂志。”他提供的办法则更为折中:不用封杀雷娜图,而是鼓励作者多用其他的图片。

时至今日,雷娜图仍是图像处理领域最受欢迎的测试图。不过近年来,其压倒性的优势已经有所松动。关于版权、技术和歧视的多重争议让雷娜图不堪重负,不断涌现的新测试图也为研究者们提供了更多的选择。然而无论如何,雷娜这个不经意间闯入学术圈的“玩伴女郎”,以及“她”所见证的几十年来图像压缩技术的发展,将会永远留在我们的记忆里。

另外一些废话:

作为一个女性,常常有人问我在男性主导的领域中工作是否有不满或特别困难的时候,我个人并没有遇到值得抱怨的地方。不过,积极吸引和鼓励更多的女性进入这个行业无疑比强烈反对一张有潜在歧视意味的图片来的更有意义。在这一点上,国外有很多经验值得我们借鉴,美国很多学校和机构都有特别为女性进入应用科学和工程学领域而设置的奖学金和研究经费。我博士期间的导师是一位非常出色的女性,她多次在暑假期间指导由各种机构赞助的本科女生来我们实验室进行短期(二个月左右)的研究工作。我毕业找工作时也常常能在各大学或研究所的招聘广告上发现这样的声明:“我们特别鼓励符合条件的女性来申请这个职位(qualified female candidates are strongly encouraged to apply for this position.)”。我目前工作的学校在吸引女生就读工程学专业也不遗余力,每年专门有一天是Introduce a Girl to Engineering Day,组织高中女生前来参观各个工程院系的实验室。他山之石,可以攻玉,希望中国所谓的“和尚班”和招聘会上“只招男性”的告示牌能够越来越少。

附诗一首《致雷娜》

这是一首不知名作者给雷娜的献诗,在圈中流传甚广。原作用英文写成,使用了大量的图像处理术语,表达了图像处理工作者对这位神奇的玩伴女郎的热爱。

哦,亲爱的雷娜,你的美丽是如此浩瀚而难以快速描绘

如果我能压缩你的影像,我想我能震动整个世界

唉,当我第一次使用矢量量化,我发现你的面庞只属于你自己

你那千缕丝般的长发,怎能用离散余弦变换来匹配

而你那性感的双唇,即使耗尽十三部超级计算机也找不到合适的分形碎片来形容

虽然这些挫折如此巨大,我也许还能将它们一一克服

但当滤波器夺走了你眼中的光彩,我只能说:“算了,数字化就好。”

本文已发表于本期的《新知周刊》

jtmchanel 拍攝的 Lena Söderberg 2。(C)Flickr
感谢你一直浏览本文到最后 ^_^

我转的想法来源于好友的空间:http://user.qzone.qq.com/48531634/?url=http%3A//photo.qq.com/tips_jump.htm%23uin%3D48531634%26albumid%3D9f6f73b9-8ef0-40d6-aaf6-4da5933439eb%26photoid%3DM1XccM2iaEjGvUEUzK4d3h9SgWUL544AAA!!&ptlang=2052

2017-11-10 11:46:03 Strive_0902 阅读数 1301

空域增强技术:


基础知识1:

定义二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐标,f(x,y)是点(x,y)的幅值。

灰度图像是一个二维灰度(亮度)函数f(x,y);彩色图片是由三个二维灰度函数f(x,y)组成。


像素组成的二维排列可以用矩阵来表示:

1)对于单色(灰度)的图像而言,每个像素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围是0~255之间,0表黑,255表示白,它的值处于黑白之间的灰度。

2)彩色图像可以用红绿蓝三原色的二维矩阵来组成,即有三个二维数组。三元组的每个数值也在0~255之间,0表示相应的基色再该像素中没有,255表示相应的基色在该像素中取得最大值。

基础知识2:

图像增强
目标:改善图像质量/改善视觉效果
标准:相当主观,因人而异

      没有完全通用的标准
      可以有一些相对一致的准则
技术:“好”,“有用”的含义不相同
      具体增强技术也可以大不相同

           


1 空域技术分类

1.1基础概念

空域:指由像素组成的空间

空域增强:

点操作:灰度点操作:  

        几何操作:    

点操作:输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理: 

(1)  借助对一系列图像间的操作进行变换
(2)  将f (·)中的每个像素按EH操作直接变换以得到g(·);
(3)  借助f (·)的直方图进行变换

模板操作(涉及邻域):


1.2 图像间的运算:

图像间的运算指以图像为单位进行的操作,运算的结果是一幅新图像。

1.2.1  算术和逻辑运算

对整幅图像的算术和逻辑运算是逐像素进行的,即在两幅图像的对应(位置)像素间进行。
A、算术运算
   (1)  加法:记为p + q
   (2)  减法:记为p – q
   (3)  乘法:记为p * q
   (4)  除法:记为p÷q

B、逻辑运算(只用于二值图像)
   (1)  补(COMPLEMENT):记为NOT q
   (2)  与(AND):       记为p AND q 
   (3)  或(OR):        记为p OR q
   (2)  异或(XOR):     记为p XOR q

1.2.2  图像间运算的应用

1)、像素间的加法运算:去除“叠加性”噪音生成图象叠加效果



去除叠加性噪声:

2)像素间的减法运算主要应用:

—去除不需要的叠加性图案
—检测同一场景两幅图像之间的变化
—计算物体边界的梯度


3)图像间乘法的应用:

--图像的局部显示,用二值模板图像与原图像做乘法


1.3直接灰度映射:直接灰度映射是一种点操作

 f (x, y)中的每个像素灰度按EH 操作直接变换以得到g(x, y)

1.3.1  灰度映射原理

 
直接灰度映射如上图,利用E(s)函数,s:横轴是原图;T:纵轴是映射后的图

1.3.2  典型灰度映射

a)图像求反;b)增强对比度;c)动态范围压缩;d)灰度切分


1.3.3变换方法

反变换:s=(L-1)-r

[0,L-1]为图像的灰度级,反变换的作用是将黑的变白,白的变黑。


对数变换:s=clog(1+r),其中c是常数,r>=0 对数变换的作用是对原图进行灰度压缩

有些原图太大,超过某些显示设备的动态范围,如果直接使用原图,则一部分细节可能会丢失,使用的办法是对原图进行灰度压缩,如对数变换!下图左边是一副图像的傅里叶变换,右边是在傅里叶变换的基础上进行对数变换的结果图。


幂次变换:


幂次小于1时扩展低灰度级,压缩高灰度级,使图像变亮。这一点与对数变换十分相似。幂次大于1时扩展高灰度级,压缩低灰度级,使图像变暗。

栗子

下图左边是:a图是原图,b、c、d三幅图对应的r依次是3、4、5。由于r>1,变换后使得图像变暗。

下图右边是:a图是原图,b、c、d三幅图对应的r依次是0.6、0.4、0.3。由于r>1,变换后使得图像变亮。其中0.4时效果最好。

             

1.4 直方图变换:直方图是图像的一种统计表达,直方图反映了图中灰度的分布情况:

灰度统计直方图:1-D的离散函数提供了图像像素的灰度值分布情况。

设置一个有 L 个元素的数组,对原图的灰度值进行统计;灰度级的范围是[0,L-1]

数字图像直方图是离散函数h(rk)= nk 或者 p(rk)=nk/n

其中rk是第K个灰度级,rk的增量是1,K =0,1,2...L-1;nk是图像中灰度级为rk的像素个数;n是像素总数,后者将函数值正则化到[0,1]

 

1.4.1直方图均衡化:借助直方图变换实现(归一的)灰度映射

基本思想:对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。

变换原始图像的直方图为均匀分布==> 扩大动态范围
使像素灰度值的动态范围最大==> 增强图像整体对比度(反差)


1.4.2直方图规定化

5 滤波器:(线性平滑滤波器:减弱或消除图像中的噪声

空域滤波技术根据功能主要分为平滑滤波与锐化滤波。 
  平滑滤波能减弱或消除图像中的高频率分量而不影响低频分量,高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大变化的部分,平滑滤波可将这些分量滤去减少局部灰度起伏,使图像变得比较平滑。也可用于消除噪声,或在提取较大目标前去除小的细节或将目标的小间断连接起来。 
  在平滑滤波中,均值(线性)滤波可能带来轮廓模糊的副作用,而中值滤波(非线性)滤波去噪效果优秀,相较均值滤波其模糊程度更低,尤其是针对脉冲噪声的去噪,但有可能带来图像性质的改变
锐化滤波正好相反,锐化滤波常用于增强被模糊的细节或目标的边缘,强化图像的细节


空间滤波和空间滤波器的区别:

使用空间模板进行的图像处理称为空间滤波;模板本身称为空间滤波器

分类一:

线性滤波器:领域平均;卷积操作

非线性滤波器:中值滤波器

分类二:

平滑(低通)滤波器:模糊、消除噪声

锐化(高通)滤波器:增强被模糊的细节

5.1 线性平滑滤波器

(1)领域平均: 保持灰度的范围:所有的系数之和为1,得到标准像素平均值

(2)加权平均:中心系数大,周围系数小,表明一些像素更为重要

       作用:减小图像灰度的尖锐变化,减小噪声;由于图像边缘是由图像灰度锐              化变化引起的,所以也存在边缘模糊的问题。


5.2非线性滤波

逻辑的、几何的、代数的非线性滤波器
基于集合的、基于形状的、基于排序的

(1)非线性平滑滤波器:

   中值滤波:既除噪声又保持细节

   最大滤波器:寻找亮点

   最小滤波器:寻找暗点

(2)非线性锐化滤波器:利用微分可以得到锐化图像(积分平滑图像)

     

     
   二阶微分滤波器:拉普拉斯算子

   一阶微分滤波器: 梯度算子

从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮。图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域,所以拉普拉斯锐化模板中边缘检测中很有用。但该算子也会增强图像中的噪声,有时可将图像先进行平滑处理再用拉普拉斯算子。将原始图像和拉普拉斯变换图像想家,既能保护拉普拉斯变换的效果,又能复原背景信息。

        

1)梯度算子


2)Roberts交叉梯度算子


3)Prewitt梯度算子


4)Sobel算子



2010-09-04 16:15:00 dengzikun 阅读数 6827

        原文链接  PDF                                 

 

她是让无数专家为之痴迷和痛苦的研究对象,她是充斥着枯燥数学公式的论文中最吸引眼球的光芒,翻开任何一本关于计算机图像处理的教材,你都能看到她动人的微笑。她就是雷娜(Lena),她的照片是图像处理领域使用最为广泛的标准测试图。她是真人吗?她到底从何而来?

 

1、 事件起因 一举成名计算机界

 

1973年的夏天,美国南加州大学信号与图像处理研究所里,年轻的助理教授亚历山大(Alexander Sawchuk)和研究员威廉(William Pratt)正为一篇学术论文忙碌,试图从一叠常用的测试图片中找出一张适合测试压缩算法的图片:最好是人脸,表面光滑,内容多层次。不过这些单调陈旧,如同早期电视画面的图片很快就让他们失望了。历史在这里开了个小小的玩笑,正巧有人拿着一本《花花公子》杂志(197211月刊)到实验室来串门,当期的玩伴女郎雷娜(Lena Soderberg)立刻吸引了众人的目光。亚历山大发现这张有着光滑面庞和繁杂饰物的图片正好符合要求,于是,他们撕下这张彩图,将上半部扫描成一张 512×512像素大小的图片,雷娜图就此诞生。

                                                                                

雷娜图 

雷娜图

 

 亚历山大并未觉得有任何不妥的地方,他用这张图片测试了自己的压缩算法,满意地完成了论文。而对于这一切,远在芝加哥的雷娜一无所知,在结束自己的模特生涯后,她回到瑞典的故乡,结婚生子,无从知晓自己将成为一个学术圈里的传奇人物。在亚历山大的论文发表后,不断有同行向他索要原始的扫描件,以便能同他们自己的图像压缩算法进行效果比较。久而久之,这张图片成为了图像处理领域的一个标准测试图,只要支付一小笔费用,你就能从南加州大学得到原始的扫描件拷贝,而大多数研究者奋斗的目标只有一个:如何在保证图片质量的同时让它的压缩率高一点,再高一点。

 随着这张标准图在学术圈的流行,不少人开始对这位迷人的女郎产生了兴趣。1988年,一家瑞典的电脑出版社联系并采访到了雷娜,这是她十五年来首次得知自己的照片被应用在计算机行业里,兴奋和惊讶之情溢于言表。1997年,在《花花公子》杂志社的帮助下,图像科学和技术会议(IS&T)的筹办方正式邀请雷娜参加于当年五月份在波士顿召开的五十周年大会。这离当初雷娜图的诞生,已经过去了约四分之一个世纪,当初的年轻教授已成为业内的知名学者,而红颜少女的鬓边终于也见到了白发。他们肯定早已厌烦我了,这么多年都看着同一张照片。雷娜在会议上受到了热情的欢迎,她看到了许多基于雷娜图的研究工作,并忙于在一张又一张自己的照片上签名。

 

2、 版权之争盗用带来一纸风行

 《花花公子》的原图

 

《花花公子》的原图

 

 1991年,学术期刊《光学工程》(Optical Engineering)使用雷娜图作为其7月刊的封面。至此,《花花公子》才得知这张图片已然在学术界被盗用18年之久(由此我们亦可得知学术界和娱乐界是多么的不通往来)。当初的无心之举使得照片的版权问题终于浮出水面。《花花公子》正式致函《光学工程》的出版者国际光学工程学会(SPIE),要求在其之后出版物中任何使用雷娜图的地方都要事先得到授权。作为业内最流行的标准测试图,完全依循此要求无疑将会给遍布全球的研究者们带来极大的不便。不得已,SPIE在回复中解释了雷娜图在学术界的使用现状,并且指出自己是一个非盈利科学协会,出版物只供教育和研究使用。面对既成事实,《花花公子》亦乐得慷慨,表示不会追究雷娜图在学术领域造成的侵权问题。

 在这起小小的纠纷之后,学术界对于论文图片的版权问题更加注意。(值得一提的是,雷娜图并不是首次用于图像处理领域的《花花公子》图片,早在1961年,麻省理工大学的一位学生就在自己的硕士论文中使用了一张事先得到授权的《花花公子》图片。)而对于广大使用雷娜图的研究者来说,他们从此可以免费从南加州的大学得到雷娜图了。大度的杂志社也没有吃亏,刊有雷娜的那一期《花花公子》,是它历史上卖的最好的一期,总共售出了超过700万份(Geek们的购买力是很惊人的!)

 

3、 技术之争雷娜图并非完美无缺

 

雷娜图为何如此受欢迎?IEEE图像处理期刊》的主编大卫(David Munson)认为有两个原因:“ 首先,这张图片含有细节部分、平坦区域、阴影和纹理,有利于测试各种不同的图像处理算法。其次,这是一个非常迷人的女性照片,图像处理领域(多数人为男性)愿意使用一张他们认为很有吸引力的图片也并不令人惊奇。这张图片含有丰富的频段,包括处于低频的光滑皮肤和处于高频的羽毛,很适合做为测试图片。而人眼对于人脸的细节差别感受也远比一般的景物更为明显。不过,这也并不意味着雷娜图是完美无缺的。

 

 黑白“雷娜图”

黑白雷娜图

 

当年扫描雷娜图使用的是如今看来很落后的扫描仪和计算机。由于软件错误,亚历山大只得到了511(预计是512)数据,图片最上面一行的数据是复制而来的,这造成了边缘的些微瑕疵。由于扫描仪上数模转换器的计时器问题,扫描件相比原件有略微的拉长变形——亚历山大如果知道这会是一张标准图,一定会更小心些的。最重要的是,作为一张标准图,雷娜图缺少了很多关键信息,例如所用胶片、光线环境、印刷环境、扫描仪型号等等。上世纪70年代以来,图像技术已经有了很大的改进,完全能够制作出一幅比雷娜图更标准的标准图来。不过,雷娜图的粉丝们理直气壮:“研究者们对雷娜图非常熟悉,能够轻易地判断出压缩算法的好坏。也有不少人赞成用今天的技术重新扫描原始图片,得到新的标准雷娜图。

 

4、 性别之争 此图涉嫌性别歧视?

 

用于研究的“雷娜图” 

用于研究的雷娜图

 

扫描雷娜图时所用的扫描仪在每英寸长度上可以产生100条扫描线,所以共512行的雷娜图只显示原图上方5.12英寸的范围,正好展示出雷娜漂亮的肩部。这掩盖不了一个事实:原图是一张裸照。正所谓成也萧何,败也萧何,随着越来越多的女性研究者进入图像处理领域,性别歧视无疑是雷娜图面临的最大问题。

 雷娜和邀请她的IST会议主席

 

雷娜和邀请她的IST会议主席

 

 1997年,《电子工程专辑》(Electronic Engineering Times)的编辑桑尼(Sunny Bains)在同出版社商量之后,决定在自己的工作范围内封杀雷娜图。她解释说:“一个女性在一个由男性主导的领域里工作是很容易感到被孤立的,在学术杂志上看到这种有争议的图片将会加重这种不被接受的感觉。据说,她收到了不少来自女性的感谢信,也没人抱怨这影响了工作。无独有偶,纽约州立大学石溪分校的教授特奥(Theo Pavlidis)在编写计算机图形学教材时,也因为编辑的坚持,将雷娜图换成了其他图片。

 作为引用雷娜图最多的期刊编辑,大卫也接到了不少的投诉:“很多人希望我封杀雷娜图,人们并不是反对图片本身,而是认为它来源于一本利用女性的杂志。他提供的办法则更为折中:不用封杀雷娜图,而是鼓励作者多用其他的图片。

 时至今日,雷娜图仍是图像处理领域最受欢迎的测试图。不过近年来,其压倒性的优势已经有所松动。关于版权、技术和歧视的多重争议让雷娜图不堪重负,不断涌现的新测试图也为研究者们提供了更多的选择。然而无论如何,雷娜这个不经意间闯入学术圈的玩伴女郎,以及所见证的几十年来图像压缩技术的发展,将会永远留在我们的记忆里。

 

 

雷娜图(轮廓版)

 

雷娜图(轮廓版)

 

 

 雷娜图(变形版)

 

雷娜图(变形版)

 

附诗一首《致雷娜》。

 

    这是一首不知名作者给雷娜的献诗,在圈中流传甚广。用英文写成,使用了大量的图像处理术语,表达了图像处理工作者对这位神奇的玩伴女郎的热爱。

哦,亲爱的雷娜,你的美丽是如此浩瀚而难以快速描绘
如果我能压缩你的影像,我想我能震动整个世界
唉,当我第一次使用矢量量化,我发现你的面庞只属于你自己
你那千缕丝般的长发,怎能用离散余弦变换来匹配
而你那性感的双唇,即使耗尽十三部超级计算机也找不到合适的分形碎片来形容
虽然这些挫折如此巨大,我也许还能将它们一一克服
但当滤波器夺走了你眼中的光彩,我只能说:算了,数字化就好。

 

没有更多推荐了,返回首页