数字图像处理基础知识

今天补一下数字图像处理的基础知识（2D）
1.什么是图像？
      图像就是一个有软干个像素点组成的二维矩阵f(x,y)，也称为是图像在那个像素点的灰度或者是亮度。
对于double类型的是0.0：黑 1.0：白；
对于unit8类型是0：黑，255：是白；

2.图像常见的数字形式编码：
      位图和矢量(可以任意放大和缩小，图像不会发生失真)

3.图像的表示
      二值化图像，1比特图像（一个像素是1比特）0 1；
      灰度图像，8比特图像（1个像素是8比特）0-255；
      彩色图像24比特（RGB各占8比特），同时也会有第四通道，提供对每个像素透明性的测度；
      索引图像 24比特，其中每个像素给出的索引和索引所指示的彩色调色板中的元素R G B的值；

4.图像处理的层次
      底层：基本操作（噪声消除，对比度增强），其中输入和输出都是图像
      中层：从图像中提取属性（如边缘，轮廓，区域）
      高层：对一个场景的内容进行分析和解释

5.图像处理可以分为两个域
      空间域和频域，空间域也就是常说的时域。

6.图像采集
      图像的采集需要光，光可用电磁波或者粒子秒速，一个光子是一个微小的电磁振动能量包，可以用波长和频率来刻画，波长乘以频率等于波传播的速度，人类的视觉系统（HVS）对波长在400-700nm,1nm=10-9m。

7.编码与表达
      彩色可使用3个数值分量和恰当的增加权函数来编码。最简单的编码方式就是像素的RGB。

8.人对光的感知以及对颜色的感知常用3个参数来描述：
      灰度：对于发光强度的主观感受
      色调：一个视感觉的属性，对应区域是否类似于一个感知的彩色，红绿蓝或者是组合
      饱和度：对一个区域用与其亮度成比例来判断的彩色行，对光源白色性的描述
PS：亮度可以用红绿蓝的加权和来计算

9.硬件
采集装置,负责捕获数字化图像或视频序列camera link。当相机产生模拟视频输出时，需要使用一个图像数字化器（图像采集卡）将其转化成数字格式；
处理装置，计算机；显示和硬拷贝设备；存储设备，光盘。
数学图像处理的软件：matlab c++ Python
10.图像传感器
      将电磁辐射能量转换为可以处理、显示和解释成图像的电信号。主要是基于CCD（电荷耦合装置）和CMOS（互补型金属氧化物半导体器件）工艺。
      相机长常用的是CCD传感器，他们不受几何失真的影响并对入射光有线性的响应，一个CCD传感器由一组光敏单元构成，用硅制造，每个能产生正比于落在上面光密度的电压。一个感光单元具有一个约10^6能量载体的有限能力，这限制了被成像物体的明度上限，一个饱和的感光单元会溢出，从而影响它相邻单元并导致成为渗色的缺陷
      一个CCD相机有时候插入一个计算机板子，称为帧缓存，它包括对相机采集的图像快速访问的内存（典型的是每幅图像0.1ms），图像在被采集和临时存储在帧缓存后，将被处理货复制到长时存储设备中。
      在单CCD的相机中，使用具有对每种光基色（红蓝绿）不同感光单元的三色成像仪，其中感光单元排列成贝叶斯模式，这样，每个像素实际上仅仅记录了三个基色之一。
      OMS传感器是分层传感器堆栈，在网格的每个位置都有分层的对所有三种基色都敏感的光电传感器，在每个像素只有一个仅对一种基色敏感的光电传感器。
相机的镜头有2个重要的参数是它的放大倍数和光收集能力

11.图像数字化
       采样就是去离散的值，有采样率，采样率要大于信号中最高频率分量的2倍（乃奎斯特准则），采样模式
      量化是将一个连续变化函数用一个离散集合的量化级替换的过程。图像的量化级是灰度级，量化理解为映射，就是把一个范围的灰度值隐射到单个点，例如0-255可以均匀量化为4，1代表0-64 2代表65-128 3代表129-1924代表193-255
       空间分分辨率;描述衣服图像中像素密度，空间分辨率高，将有越多的像素用来显示一副固定尺寸的图像，每英寸点数dpi表示，空间分辨率降低的时候，质量变化不是很明显，但是像素化，锯齿化 细节的损失，甚至会出现莫尔模式
      灰度分辨率是HVS能辨别的亮度级的最小变化，对于单色图像每个像素8比特是在主观质量和实际实现（每个像素值对应一个字节对应）中较好的平衡