数字图像处理笔记①——图像处理、数字图像获取

一、图像处理

可分为两种：
1.模拟图像处理：函数
2.数字图像处理（主要）：矩阵

二、数字图像获取

1图像数字化

1.图像数字化：把图像分割为一个个像素（属性=（位置，灰度/颜色）），灰度用整数表示，形成一幅点阵式的数字图像。
包括采集和量化两个过程。
采样：把空间上连续的图像转变成离散点的操作。
量化：将像素灰度转化成离散的整数值的过程。
数据量：M* N灰度级数为G（G=2^g）的图像所需储存空间为MNg bit。
采样间隔对数字化效果的影响（像素从256* 256到8* 8）

2.数字图像的表示：矩阵

根据灰度级别可分为：黑白、灰度、彩色图像。
①黑白=二值图像（像素值为0白/1黑）

②灰度图像（量化的灰度[0，255]越黑值越小）

③彩色图像（由R G B三个分量构成图像，也就是红绿蓝的级别，值越大颜色越深）

2图像灰度直方图

1.概念
反应一幅图中各灰度级像素出现的频率和灰度级的关系
x->灰度级 y->频率=个数/总量
2.应用
①确定图像二值化的阈值T（直方图的两个峰之间的谷对应的x为阈值）
②图像二值化

3图像处理算法的形式

1.局部处理
例子如下
局部处理又有几种：点处理、大局处理


2.迭代处理

3.跟踪处理

4.窗口处理和模板处理（需要模板平面）


5.串行处理和并行处理

4图像数字结构和特征

1.数据结构
指图像灰度值的存储方式，一般是将像素灰度值用一维或二维数组对应各元素储存。
①组合方式（很少使用）
一个字长存放多个像素灰度值
②比特面方式
所有像素灰度的相同比特位用一个二维数组表示，形成比特面。

③分层结构
从原始像素开始一次构成像素数愈来愈少的系列图像，使数据表示具有分层性。例如锥型（金字塔）结构。


④树结构
进行行列不断的二等分，如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分不再分割。可以用于特征提取和图像压缩。
⑤多重图像数据存储
对于彩色图像或多波段图像，每个像素包含多个波段信息。

2.文件格式
按不同方式进行组织或存储数字图像像素的灰度，就能得到不同格式的图像文件，拓展名就因此不同。