数字图像基本概念 一

初学图像处理，如有写的不正确的地方请多纠正

数字图像的基本概念

数字图像，又称 数码图像或 数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

图像的获取

光源 - 物体 - 成像系统 - 输出图片

图像的颜色

色度学理论认为，任何颜色可由红、绿、蓝三种基本颜色混合得到。
图像的公式表达方式：
$$f(x,y,z)=fred(x,y,z)+fgreen(x,y,z)+fblue(x,y,z)\text{\hspace{1em}(0)}$$

图像和图形的区别

计算机屏幕上显示出来的画面通常有两种描述方法：一种为图形、一种为图像。
注意：图形和图像的存存储结构和表示方法上有根本的区别。

• 图形
  1.由指令集合组成
  2.指令由位置、形状、颜色等描述。
  3.记录的是坐标值。
  4.颜色隐含，统一描述。
  5.显示时执行命令，转变为屏幕上所显示的形状和颜色。
  . 图像
  1.光度值（亮度或者彩色）。
  2.位置按规则方式排列。
  3.坐标值隐含。

数字图像的表示

数字图像由矩阵来表示。

$$I=\left[\begin{array}{ccc}0& 150& 200\\ 120& 50& 180\\ 250& 220& 100\end{array}\right]\text{\hspace{1em}(1)}$$

$$\left[\begin{array}{ccc}f(0，0)& f(0，1)& f(0，M-1)\\ f(1，0)& f(1，1)& f(1，M-1)\\ f(N-1，0)& f(N-1，1)& f(N-1，M-1)\end{array}\right]\text{\hspace{1em}(2)}$$

数字图像的表示

抽象的数字矩阵(f代表该像素彩色或者灰度值；角码代表像素的坐标位置。)
$$\left[\begin{array}{cccc}f11& f12& \cdots & f1n\\ f21& f22& \cdots & f2n\\ ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ fn1& fn2& \cdots & fnn\end{array}\right]\text{\hspace{1em}(3)}$$

数字图像的精度

1：图像空间分辨率：指图像数字化的空间精细程度。
2：灰度级分辨率： 即颜色深度，表示每一像素的颜色值所占的二进制位数。颜色深度越大则能表示的颜色数目越多。

空间分辨率：

灰度级分辨率：

数字图像处理系统

数字图像处理的目的

1）提高图像的视感质量，达到赏心悦目的目的。 图像去除噪声，改变图像的亮度、颜色，增强图像中的某些成份、抑制某些成份，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量。
2）提取图像中某些特征， 以便于分析。常用作模式识别、计算机视觉的预处 理等。这些特征包括很多方面，如频域特 性、灰度／颜色特性、边界／区域特性、纹理特性、形状特性等。
3）图像识别，在分析的基础上，进行内容识别，例如：汽车牌照识别，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等。
过程：采集——分析——识别
4）对图像数据压缩，便于存储和传输。提高存储量，提高网络的速度。

数字图像处理技术简介

图象处理是交叉边缘学科：是计算机、传感器、信息技术、信号 处理、人工智能、模式识别、应用对象等的交叉学科和技术。利用计算机对图像进行去除噪声、 增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。

一般的图像处理过程

数字图像处理技术

1. 图像获取、表示和表现：这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。把模拟图像信号转化为数字形式，以及显示和表现出来（如打印）。

2. 图像复原：当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。关键是对每种退化都需要有一个合理的模型。复原技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是消除退化的影响， 从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。
   

3. 图像增强：改善图像质量。并非是针对退化，只能通过试验和分析误差，选择一种合适的方法。

4. 图像分割：为达到识别和理解的目的，按照一定的规则将图像分割成区域（物体）。人类视觉系统将复杂场景中的对象分开，识别。但计算机视觉却是一个难题。将各种方法融合，提高处理的可靠性和有效性是研究热点。目前，汽车牌照识别，人脸识别已经应用到生活领域，在医学上还有待提高。

5. 图像分析：应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即分割、特征提取和表示，从而有利于 计算机对图像进行分类、识别和理解。 如医学图像处理，不仅要检测出物体 （如肿瘤）的存在， 而且还要检查物体的大小。

6. 图像重建：图像增强、 图像复原输入是图像，处理后输出也是图像。 而图像重建与上述不同，输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

7. 图像压缩编码：数据量庞大，必需压缩。
   ①减少数据存储量；
   ②降低数据率以减少传输带宽；
   ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。

图像处理三阶段

流程分为三个阶段 :

图像处理阶段

在像素级上进行处理，
1：几何校正；
2：灰度变换处理；
3：图像平滑处理；
4：图像锐化处理等。

图像分析阶段

对感兴趣的目标: 检测；
1：分割；
2：测量；
3：特征提取等。
分析的结果能为用户提供描述目标特点和性质的数据。

图像理解阶段

对图像里各目标的性质和它们之间相互关系的研究，与人类的思维类似。
1：对描述对象抽象出来；
2：了解图像内容；
3：解释客观场景；
4：指导和规划行为。