数字图像处理入门（一）-基本概念

什么是图像？

定义为二维函数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（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

什么是像素？

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）和幅值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

这包括两种处理：取样和量化

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

 确定水平和垂直方向上的像素个数N、M

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

图像的采样和量化 非统一的图像的采样

 在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样

非统一的图像的量化

 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

 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——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；i,j表示几何位置