【图像处理】课堂复习笔记1——图像的基本概念
【图像处理】课堂复习笔记1——图像的基本概念
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一、图像的基本概念
前提知识：线性代数（向量；内积、角度、投影；矩阵；矩阵运算）、概率与统计（随机变量；概率密度函数；分布函数；联合、条件分布、变换；多维分布的期望；估计均值和协方差矩阵；两个随机变量的独立、相关；高斯分布）
1.1 概念
所谓的数字图像的描述是指如何用一个数值方式来表示一个图像。
数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
1.1.1 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
1.1.2 图像的描述
因为矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像。
描述数字图像的矩阵目前采用的是整数阵，即每个像素的亮暗，用一个整数来表示。
：m,n说明图像的宽和高； 为像素的位置； 为像素的灰度值，即亮度
1.1.3 图像的坐标系
矩阵是按照行列的顺序来定位数据的，图像是在平面上定位数据的，所以需要定义坐标系
为了编程方便起见，以矩阵坐标系来定义图像的坐标。
1.1.4 黑白图像
黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
2值图像的像素值为0、1。
1.1.5 灰度图像
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
1.1.6 彩色图像
彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。
用三个矩阵同时来描述。
1.2 存储位图文件
- 真彩色文件
- 文件头：BITMAPFILEHEADER
- bfType 文件类型标识“BM”
- bfSize 文件总字节数
- bfReserved1 保留字“0”
- bfReserved2 保留字“0”
- 信息头：BITMAPINFOHEADER
- biSize 信息头结构体长度，为40
- biWidth 图像宽度，单位是像素
- biHeight 图像高度，单位是像素
- biPlanes 必须为1，暂无意义
- biBitCount 颜色或灰度bit位数
- biCompression 指定位图是否压缩
- biSizeImage 实际位图数据所占字节数
- biXperlsPerMeter 指定目标设备的水平分辨率
- biYperlsPerMeter 指定目标设备的垂直分辨率
- biClrImportant 图像中重要的颜色数
- 像素的RGB值
- 文件头：BITMAPFILEHEADER
- 索引色模式
- 文件头
- 信息头
- 调色板
- 像素的调色板索引值
1.3 图像的数字化
指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括了空间离散化（即采样）和明暗表示数据的离散化（即量化）。
1.3.1 采样的概念
采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
采样是在 x轴和y轴两个方向上进行的。一般情况下， x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。
1.3.2 采样间隔
采样时的注意点是：采样间隔的选取。
采样间隔太小，则增大数据量；太大， 则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。
1.3.3 采样指标分辨率
分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。我理解为比例尺
分辨率或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。
1.3.4 量化概念
量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数
8bit量化，即采用0 ~ 255的整数来描述“从黑到白”。
1.3.4 量化方法
- 均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。
- 非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。
一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率。
1.4 灰度直方图
灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。
有两种表示形式
- 图形表示形式：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度 级所出现的像素个数。
- 数组表示形式：数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。
- 性质：
- 所有的空间信息全部丢失
- 每一灰度级的像素个数可直接得到
- 应用：
- 数字化参数：
- 用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。
- 一幅图像应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
- 分割阈值选取
- 假设某图像的灰度直方图具有二峰性，则表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。取二峰间的谷点为阈值点，可以得到好的二值处理的效果。
- 数字化参数：
