如今伴随着科技的发展,图像处理已经很普及了。一般人只要下载一个APP,就可以对图像进行剪裁、矫正、除噪声、增强、复原等常规处理了,而且一般操作不复杂,手机上就可以对图片进行基础性的处理了(比如女士们常用的一键“美颜”),基本上可以满足个人需求。
这是只含灰度要素黑白图像(图片来自网络)
不过关于图像处理的一些小知识,普通人了解的知识可能就有限了。本文以通俗化的语言描述,带你一起了解一下图像处理方面的一些小知识及其相应的数学原理。
[问]图像的像素是什么?
[答]可以简单理解为,图像放大后变成马赛克,其中的一格就是一个像素。一般一个像素包含两个要素:一个是表示其位置的要素;另一个是用来表示其颜色深度的要素(包括灰度与颜色)。
[问]图像的分辨率又是什么意思?
[答]图像的分辨率专业术语是解析度(或解像度),是指每平方英寸的图像所包含的像素个数。通常图像分辨率用图像长度×宽度表示,比如一张分辨率是640×480的图像,就包含307200像素,也就是通常说的30万像素。
[问]什么是图像的灰度值?
[答]图像的灰度值是指没有色彩的图片,用一定的数值来表示某个像素点明暗程度。一般将黑白图像每个像素按从黑到白的明暗程度赋予0~255的256个灰度级别。
[问]位图是什么意思?
[答]位图就是把图像每个像素的R(红)G(绿)B(蓝)三种颜色分别赋予相应数值后,再通过三色叠加运算得到的值赋予每个像素。一般16位图就包含2的16次幂种颜色值,也就是包含65536种颜色。
根据以上小知识,我们就可以将数字图像用数学上的3个矩阵图表来表示了:
一个矩阵表示像素点的位置要素;
一个矩阵表示像素点的灰度值要素;
一个矩阵表示像素点的颜色要素。
对图像进行处理,其本质就是对以上矩阵作相应的变换与运算。
比如图像矫正处理,就是灰度矩阵与颜色矩阵不变,只对位置矩阵作变换处理。常用的有基于投影的倾斜矫正、Hough变换、线性回归处理等。
这是图像的倾斜矫正处理
再比如图像的锐化(增强地物或线性目标的边缘轮廓,使图像更清晰)处理,其实质就是位置矩阵与颜色矩阵不变,只对灰度值矩阵作变换(将某些细节地方的像素灰度值增大)。
这就是图像的锐化处理
其他一些复杂的处理,比如照片的一键“美颜”处理,就需要对几个矩阵作同时变换与运算。不过其本质还是数学上的矩阵变换与运算。照片“美颜”的原理是不是很简单哦?
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