数字图像处理与机器学习基本概念

基本概念

    • 人类视觉的特点
    • 什么是图像
    • 视觉
    • 照射源
    • 图像的采样和量化
    • 图像存储

人类视觉的特点

多异性:同一个人看到同一个图像,会有不同的感知。
错觉性:对于看见的东西会产生和事物本身不一致的感知,比如水中的筷子看起来是折断的筷子。
马赫带效应:比如渐变条觉得亮的地方更亮,暗处更暗,如下图1-1。

数字图像处理与机器学习基本概念_第1张图片

图1-1

什么是图像

图像是具有视觉效果的画面,图像是信息重要的载体。
模拟图像:通过某种 连续物理量,光或电的强弱变化,记录图像的亮度信息
数字图像:采用 数字方式,记录图像的亮度信息,计算机存储与处理,数字图像的模型,如下图1-2。

数字图像处理与机器学习基本概念_第2张图片

图1-2

模拟图像与数字图像的联系:模拟图像----------> 采样和量化过程-------->数字图像,过程如下图1-3

数字图像处理与机器学习基本概念_第3张图片

图1-3

视觉

人类视觉:使得人类得以理解和感知周围世界
机器视觉:通过电子化感知和理解图像,模拟人类视觉系统

照射源

具有能量的电磁波,如下图图1-4

数字图像处理与机器学习基本概念_第4张图片

图1-4

图像的采样和量化

空间分辨率

  1. 空间分辨率:将模拟图像转为数字图像的空间精度,如下图1-5

数字图像处理与机器学习基本概念_第5张图片

图1-5
  1. 亮度分辨率:衡量图像的亮化精度,如下图1-6

数字图像处理与机器学习基本概念_第6张图片

图1-6

图像存储

图像的宽和高:M、N
量化级别:L = 2 2 2k
数字存储存储比特数: b = b = b= M × \times ×N × \times × k k k

如384*384像素256灰度级的图像需要存储大小: b = 384 × 384 × b = 384\times384\times b=384×384× l o g 2 256 log_2256 log2256 = 384 × 384 × 8 384\times384\times8 384×384×8

数字图像格式: JMP、JPEG、GIF、PNG

BMP格式 采用位映射存储格式,与硬件设备无关,除了色彩分辨率,不采用其他压缩,扫描格式从上到下,从左到右。

JPEG格式 采用有损压缩,去除图像数据中的冗余,获得极高压缩率的同时保持图像质量。

GIF格式 采用无损压缩,压缩率50%,存储量小,成像清晰。

PNG格式 便携式网络图像,存储量小,压缩比高。

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