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数字图像处理——基本概念

February 22, 2019 • Read: 143 • 数字图像处理

什么是图像?

图像定义为一个二维函数$f(x,y)$,$x,y$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(或亮度)函数$f(x,y)$

彩色图像由三个(如RGB,HSV)二维灰度(或亮度)函数$f(x,y)$组成

什么是数字图像?

  1. 像素组成的二维排列,可以用矩阵表示
  2. 对于单色(灰度)图像而言,每个像素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0到255之间,0表示黑255表示白,其它值表示处于黑白之间的灰度
  3. 彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示

通常,三元组的每个数值也是在0到255之间,0表示相应的基色在该像素中没有,而255则代表相应的基色在该像素中取得最大值

数字图像的像素表示

数字图像由二维的元素组成,每一个元素具有一个特定的位置$(x,y)$幅值f(x,y),这些元素就称为像素

图像的采样和量化

大多数传感器的输出是连续电压波形,为了产生一幅数字图像,需要把连续的感知数据转化为数字形式,其中包括两种处理:

  • 取样:图像空间坐标的数字化
  • 量化:图像函数值(灰度值)的数字化

图像采样

空间坐标$(x,y)$的数字化被称为图像采样

图像的量化

函数取值的数字化被称为图像的量化,如量化到256个灰度级

非统一图像的量化

  1. 在边界附近使用较少的灰度级。剩余的灰度级可用于灰度级变化比较平滑的区域
  2. 避免或减少由于量化的太粗糙,在灰度级变化比较平滑的区域出现假轮廓的现象

数字图像的表示

  • 二维离散亮度函数$f(x,y)$

$x,y$说明图像像素的空间坐标,函数值$f$ 代表了在点$(x,y)$处像素的灰度值

  • 二维矩阵$A[m,n]$

$m,n$说明图像的宽和高,矩阵元素$A(i,j)$的值表示图像在第$i$行第$j$列的像素的灰度值

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