图像处理学习笔记

Matlab图像处理学习笔记

Matlab图像处理Matlab基础数组1、向量生成方式1：x=[值]x=[123]%行向量y=[4;5;6]%列向量z=x'%行向量转列向量
BLFaker84516·2024-08-26 16:58

python 图像处理学习笔记：1

教程地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5121501.html对比这些包，PIL（现在改名叫Pillow）只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到现在python都发展到了3.5版本，而opencv只支持到python2.7版本；scikit-image是基于scipy的一款图像处
智勇双全的小六·2024-01-19 19:37

传统图像处理学习笔记更新中

文章目录传统图像处理颜色空间高斯滤波腐蚀和膨胀开运算和闭运算如何求一张图片的均值？线性插值双线性插值仿射变换透视变换常见的边缘检测算子Sobel算法Canny算法Hough变换原理（直线和圆检测）找轮廓（findCountours）单应性（homography）原理
搬砖成就梦想·2024-01-09 12:20

MATLAB图像图像处理学习笔记（图像读取、图像显示）

一、安装Matlab链接：https://pan.baidu.com/s/11thMVoyRModjDGINJRJj0A提取码：uqgd二、基本操作（文件导入，读取图像和显示图像）1.文件导入imfinfo函数文件信息读取命令此命令可读取文件的详细信息，如图片位置，图片建立时间，图像大小，文件格式等等，详细内容如下：imfinfo函数的命令显示的详细信息2.读取图像函数imread可以将图像读入M
椒盐小颗粒·2024-01-08 05:08

数字图像处理学习笔记（一）：特征检测和匹配概述

数字图像处理学习笔记（一）：特征检测和匹配概述参考博客：特征点的匹配SIFT特征详解数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法1、特征点概述如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体
Leon_Chen0·2023-10-31 01:54

图像处理学习笔记

图像处理的流程：获取图像-分割区域-特征提取。嵌入式工业读码器：包括DM码、QR码、vericode码Blob分析与形态学1.Blob区域是Blobs这一数据类型在halcon中的一种贴切的表达形式。采集图像-区域分割，最后通过特征（如圆度、面积、矩形度等）筛选，这一过程被称为Blob（binarylargeobjects）分析。2.形态学形态学是对区域大小调整的一种非常重要的方法和概念。形态学包
观天小蚁·2023-08-08 17:01

【OpenCV】形态学图像处理学习笔记

目录腐蚀操作：膨胀操作:开运算操作:闭运算操作:梯度运算操作:礼帽运算操作:黑帽运算操作:腐蚀操作：cv2.erode（图像对象，内核（卷积核），interations）内核：核越大,腐蚀程度越高可自行定义，例如：kernel=np.ones((3,3),np.uint8)interations:迭代次数,默认为1.膨胀操作:cv2.dilate(图像对象,内核,interations)腐蚀操作和
折途·2023-07-24 18:55

图像处理学习笔记（一）

目录图像处理学习笔记（一）一、基础知识1、彩色图像（1）RGB（2）HSV（3）HSI（4）CMYK（5）YUV（6）YCbCr2、灰度图像3、二值图像二、图像灰度化1、最大值2、平均值3、加权平均值4
菜鸡小黄·2023-07-16 06:49

数字图像处理学习笔记9：图像复原及重建1（常见噪声及滤波方法、噪声判别方法）

文章目录前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲（椒盐）噪声三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪1.算数均值滤波器及MATLAB代码2.几何均值滤波器及MATLAB代码3.谐波均值滤波器及MATLAB代码4.逆谐波均值滤波器及MATLAB代码5.中值滤波器及MATLAB代码6.最大值、最小值滤波器及MATLAB代码
‭刘燚·2023-06-11 07:22

拉普拉斯边缘检测_图像处理学习笔记（十四）——图像边缘锐化的基本方法(理论篇)...

本篇文章主要介绍图像边缘锐化的基本方法；锐化处理的目的是增强边界；图像中的物体的区别是图像的亮度值不同；在边界上反应很大的变化；所以锐化的目的是突出物体的细节，或者增强被模糊了的图像细节；为了以后边界提取、图像分割、目标识别、形状特征的提取打下基础；锐化的基本方法：图像锐化主要靠边界的不同，所以锐化求不同就要求差异，求差异要用减的方法；所以我们用到微分运算；在微分运算的基础上，介绍梯度锐化和边缘检
云马宝淘·2023-04-14 23:58

2023.3.30图像处理学习笔记

图像分割一些基本操作下采样：①降维,减少图片尺寸,减轻计算量②对卷积得到的FeatureMapFeatureMap进行进一步压缩通俗的说,实际上就是卷积层之间的池化操作。上采样：①升维。②还原为原尺寸。卷积层：（普通卷积、3D卷积、膨胀卷积[空洞卷积扩张卷积Dliatedconvolution]、分组卷积、转置卷积、）①卷积的作用就是为了将Input的数据做一次特征提取。批标准化：BatchNor
楠姐有点忙·2023-04-07 14:24

医疗图像领域的常见问题总结 | 笔记 | 2023-03-08

医疗图像处理学习笔记深度学习模型的相关方法1深度监督1-1概念1-2PyTorch中的使用语法2自注意力机制张量2-1为什么在编码器阶段和解码器阶段的自注意力机制张量的数量不相等？
Hanshuqian·2023-03-08 21:31

[图像处理学习笔记Opencv]双边滤波

一、原理双边滤波有两个功能：滤波和保留边界。使用两个核处理图像，记作K核、v核。其中：K核满足空域的高斯分布（滤波），V核满足值域的高斯分布（保留边界）。空域的高斯分布：离中心像素点越近，权值越大，否则越小。其中u,v为核的中心坐标。值域的高斯分布：与中心像素点差值越大，权值越小，否则越大。其中f(u,v)为中心点像素值。那么双边滤波的核为K*V。二、Opencv代码实现1.K核代码如下（示例）：
科技小生·2023-01-29 11:14

数字图像处理学习笔记4：图像增强之空间滤波2（一阶微分锐化滤波（梯度），二阶微分锐化（拉普拉斯），非锐化掩蔽）

文章目录前言一、一阶微分和二阶微分的定义二、一阶微分锐化滤波：梯度1.梯度2.sobel算子及MATLAB代码二、二阶微分锐化滤波：拉普拉斯算子1.拉普拉斯算子2.拉普拉斯算子MATLAB代码三、非锐化掩蔽和高提升滤波1.非锐化掩蔽和高提升滤波2.MATLAB代码总结前言锐化滤波的主要目的是突出灰度的过渡部分，比如图像中物体的边缘。一、一阶微分和二阶微分的定义一阶微分：（1）在恒定灰度值得区域一阶
‭刘燚·2023-01-18 20:26

OpenCV高级图像处理学习笔记

4.1混合两张图像#Importrequiredpackagesimportcv2#Readimage1img1=cv2.imread("C:\\Users\\mac\\Pictures\\measure\\cat1.jpg")#Readimage2img2=cv2.imread("C:\\Users\\mac\\Pictures\\measure\\cat2.jpg")#Definealphaa
小王王王旺·2023-01-12 06:39

图像处理学习笔记-02-数字图像基础

第一节简述人类视觉系统的一些重要方面，包括人眼中图像的生成及人眼适应和辨认灰度的一些能力，第二节讨论光、电磁波谱的其他分量及他们的成像特点，第三节讨论成像传感器及如何使用成像传感器来生成数字图像，第四节介绍均匀图像取样和灰度量化的概念，第五节介绍像素间的各种基本关系视觉感知要素目的：图像形成并被人类感知的基本原理光感受器：锥状体(对颜色高度敏感，明视觉或亮视觉)，杆状体(对低光照度敏感，表现为白天
尔呦·2023-01-09 12:03

数字图像处理学习笔记（二）（上）

第三章灰度变换与空间滤波引言空间域：指图像平面本身，这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。变换域：变换域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域，在变换域中进行处理，然后通过反变换把处理结果返回到空间域。类比信号系统中的时域与频域以及s域。3.1背景知识空间域技术优点：在计算上更有效，且在执行上需要较少的处理资源。空间域处理表示公式：g(x,y)=T[f(x
书生丶丶·2023-01-09 12:30

数字图像处理学习笔记（四）

文章目录第七章小波和多分辨率处理引言7.1背景图像金字塔：有限冲激响应滤波器(FIR）：哈尔变换:7.2多分辨率展开级数展开尺度函数7.3一维小波变换离散小波变换连续小波变换7.4快速小波变换7.5二维小波变换7.6小波包7.7小结第8章图像压缩8.1基础知识数据压缩：编码冗余空间冗余和时间冗余不相关的信息图像信息的度量图像压缩模型图像格式、容器和压缩标准8.2一些基本的压缩方法霍夫曼编码Golo
书生丶丶·2023-01-09 12:30

图像处理学习笔记03：灰度变换(二)

对数及对比度扩展变换对数变换表达式g=c*log(1+(f))这个变换与之前的gamma曲线相似，但是区别在于对数曲线的形状是固定的，gamma曲线的函数形状可以改变。c是尺寸比例系数，f是原灰度值，g为变化后的灰度值。函数的自变量为低值时，曲线的斜率很高；自变量为高值时，曲线的斜率很低。这种变换可以增强图像中较暗部分的细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。mat2gray函数，将矩阵的
为成大道踏平坎坷·2023-01-09 12:57

图像处理学习笔记02：灰度变换(一)

灰度变换是一个点对应一个点的图像处理方法。通过灰度变换函数就可以清楚的看出图像处理前后像素的灰度变化情况。那什么是灰度变换函数呢，从图像上来看，x轴方向代表原图像的像素点的灰度级（从0到L-1依次排列，也就是从最暗到最亮的全过程），y轴表示处理后的图像的灰度级排列。每一个x轴上的点都有一个与之对应的y轴的输出点对应，表明原来某一灰度级变化成处理后对应的灰度级。imadjust和stretchlim
为成大道踏平坎坷·2023-01-09 12:27

【图像处理学习笔记】 灰度变换

Date：2023.01.07参考：https://youcans.blog.csdn.net/article/details/125112487https://www.bilibili.com/video/BV1RF41177xo/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9e9b4b6471a6e98c3e756ce7f41eb134灰度变换背景基本灰度变换函数图像
我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:54

数字图像处理学习笔记

数字图像处理学习笔记这门课是通过数字图像处理-DigitalImageProcessing(DIP)进行学习的，由于课中代码实现的部分是Matlab，对我以后的用处不是很大，所以学习的重心是在于理论的部分
在学习的王哈哈·2023-01-07 06:46

图像处理学习笔记二（二）

算术/逻辑增强图像中的算术/逻辑增强操作主要是以像素对像素为基础在两幅或者多幅图间进行（不包含逻辑非，他在单一图像中进行）对于逻辑操作来说：或|与|非，这三种逻辑算子完全是函数化的。换句话说，任何其他的逻辑算子都可以由这三个基本算子来实现。当我们对灰度级图像进行逻辑操作时，像素值作为一个二进制字符串来处理。逻辑操作与”操作和“或”操作通常用作模板，即通过这些操作可以从一幅图像中提取子图像。在“与”
帅天(^▽^)o·2023-01-07 06:45

matlab图像处理学习笔记

因为大四的项目设计是关于图像切割，具体题目是airwaysegementation,也就是肺气道树的切割算法。实现语言是matlab，虽然已经转了计算机，matlab以后会很少接触，但是为了完成项目，还是学习并记录一下。formatlong(16)formatshort(4)formatbank(2)formatrat:fractionformatshorteformatlongeexp()sqr
zxxx9527·2023-01-07 06:42

基于Matlab的形态学图像处理学习笔记

本例程配套完整视频、源码和素材图片下载视频在线观看请点击第12章形态学图像处理12.1基本的形态学运算例12-1创建结构元素例12-2创建图像并进行矩形腐蚀操作例12-3创建图像并进行矩形膨胀操作例12-4对二值图像进行线性膨胀操作例12-5对灰度图像进行球性膨胀操作例12-6对二值图像进行盘状腐蚀操作例12-7对二值图像进行腐蚀和膨胀操作例12-8对灰度图像进行开运算例12-9对灰度图像进行闭运
亦我飞也·2023-01-05 21:51

数字图像处理学习笔记4第四章 图像变换 附实验

第四章图像变换附实验前言图像变换：为达到某种目的将原始图像变换映射到另一个空间上，使得图像的某些特征得以突出，以便于后面的处理和识别。4.1连续傅里叶变换一维变换用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而不会丢失任何信息。若把一个一维输入信号做一维傅里叶变换，该信号就被变换到频域上，即得到了构成该输入信号的频谱，频谱反映了该输入信号由哪些频率构成。函数f(x)的一维连续傅里叶变换
如魔·2023-01-05 14:17

【参考黑马のOpencv图像处理学习笔记】opencv图像处理几何变换

学习目标掌握图像的缩放，平移，旋转等了解数字图像的仿射变换和透射变换1图像缩放缩放是对图像的大小进行调整，即使图像放大或缩小。APIcv2.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)参数：src:输入图像dsize:绝对尺寸，直接指定调整后图像的大小fx,fy:相对尺寸，将dsize设置为None，然后将fx和fy设置为比例
阿楠KAUAI·2022-12-31 08:49

数字图像处理学习笔记（一）——数字图像处理概述

专栏链接：数字图像处理学习笔记一、什么是图像Ⅰ、图像的定义：二维函数f(x,y)注：①x,y是空间坐标；②f(x,y)中f是点（x,y）的幅值。Ⅱ、灰度图像是一个二维灰度（或亮
闭关修炼——暂退·2022-12-29 17:55

数字图像处理学习笔记（二）：图像灰度级的增加、减少

实验截图：图像灰度级阶梯实验代码：img1=imread('erciyuan.jpg');img2=rgb2gray(img1);fori=0:7img=(uint8(img2/(2^i)))*(2^i);%灰度级逐渐递减的过程subplot(2,4,i+1),imshow(img,[]);title(['',num2str(2^(8-i)),'级灰度图像']);%设置titleend结果分析：图
岛屿绕城·2022-12-27 19:36

数字图像处理学习笔记2：图像直方图及空域处理和常见python编程问题

本次学习内容是记录基本的图像增强，滤波或者直方图处理的编程实现以及相关python常见错误，涉及numpy，matplotlib，opencv等库。以上内容基于第一次作业。目录直方图读取显示直方图均衡化plt绘图技巧说明直方图拉伸平滑滤波图像锐化图像二值化1.直方图读取显示函数cv.calcHist（images，channels，mask，histSize，ranges[，hist[，accum
一年级 学生·2022-12-14 09:12

图像处理学习笔记-07-小波和多分辨率处理01

背景图像金字塔金字塔底部是图像的高分辨率表示，顶部是低分辨率表示，假设最底部基础级JJJ的大小为2J×2J2^J\times2^J2J×2J或N×NN\timesNN×N，最顶部级0的大小为1×11\times11×1即单个像素，一般图像金字塔没有那么多层，常见是P+1P+1P+1级，此时级数jjj的取值范围为J−P,⋯ ,J−2,J−1,JJ-P,\cdots,J-2,J-1,JJ−P,⋯,J−
尔呦·2022-12-11 09:43

图像处理学习笔记-09-形态学图像处理

预备知识讨论的对象是二值图像中白色像素的集合，每一个元素是像素的坐标空集：任何空集都只是同一个集合，记作Φ\PhiΦ子集、并集、交集、补集、集合的差集合BBB的反射表示为B^\hat{B}B^，集合的映像，也就是集合中的每一个元素(x,y)(x,y)(x,y)被(−x,−y)(-x,-y)(−x,−y)替代，也就是旋转180度B^={w∣w=−b,b∈B}\hat{B}=\{w|w=-b,b\in
尔呦·2022-12-11 09:43

图像处理学习笔记（一）

图像处理学习笔记（一）1OpenCV简介：1.1图像处理简介：1.图像是什么？2.模拟图像和数字图像？3.数字图像？
SYTt_t·2022-12-11 09:12

图像处理学习笔记-10-图像分割与边缘检测

图像分割的三大类方法：根据区域间灰度不连续搜寻区域之间的边界，在奇异性检测、边缘连接和边界检测介绍；以像素性质的分布进行阈值处理，在阈值处理介绍；直接搜寻区域进行分割，在基于区域的分割中介绍奇异性检测图像局部信息的光滑程度，不光滑的信息有孤立点、线、边缘点检测模板：假如模板计算值大于阈值则检测到一个点−1−1−1−18−1−1−1−1\begin{matrix}-1&-1&-1\\-1&8&-1\
尔呦·2022-12-11 09:09

数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法

数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法一、概述：提到特征点算法，首先就是大名鼎鼎的SIFT算法了。
Leon_Chan0·2022-12-08 17:51

图像处理学习笔记总目录

图像处理学习笔记不定期更新基础图像增强引言及其灰度变换基础视觉基本概念和直方图基本概念基础知识图像增强引言及其灰度变换
linxue110·2022-12-07 08:03

图像处理学习笔记

图像类型转换：dither函数（将图像进行抖动：吧rgb图像指定的颜色图map转换成索引图像X格式；把灰度图转换成二值图像）im2bw函数（设定阈值，将灰度、索引、RGB转换成二值图）mat2gray函数（将数据矩阵转换为灰度图像）graysliceandgray2ind函数（将灰度图或二值图转换成索引图）ind2grayandind2rgb函数（将索引图转换成灰度图或rgb图）rgb2graya
CD_lucky·2022-12-06 13:39

图像处理学习笔记（一）：C++正确打开真彩色bmp格式图像文件

参考知识：https://www.runoob.com/cplusplus/cpp-files-streams.html（文件操作）https://www.cnblogs.com/wainiwann/p/7086844.html（BMP文件详解）数据集上网找bmp真彩色的有很多。编译环境：VS2017最近觉得学信号与系统，数字信号处理学的太枯燥了，想写一些数字图像处理的算法。作为一名底层的码农，那
4447灬hj·2022-12-04 11:57

数字图像处理学习笔记之——空间域图像增强

空间域图像增强1、图像增强基础1.1、为什么要进行图像增强图像增强是指根据特定的需要==突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息==的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。应该明确的是增强处理并不是增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的
前丨尘忆·梦·2022-12-03 10:07

数字图像处理学习笔记8：频率域滤波4（拉普拉斯算子）

文章目录一、频率域的拉普拉斯算子1.原理2.编程步骤二、MATLAB代码1.代码2.结果一、频率域的拉普拉斯算子1.原理（1）拉普拉斯在频率域的滤波器可以表示为：H(u,v)=−4π2D2(u,v)H(u,v)=-4π^2D^2(u,v)H(u,v)=−4π2D2(u,v)（2）∇2f(x,y)=F−1[H(u,v)∗F(u,v)]\nabla^2f(x,y)=F^{-1}[H(u,v)*F(u,
‭刘燚·2022-11-28 23:21

数字图像处理学习笔记（七）锐化滤波：Sobel算子、Canny算子、拉普拉斯算子

实验截图：不同锐化滤波处理后的结果实验代码：img=imread('erciyuan.jpg');subplot(221);imshow(img);title('原图');subplot(222);sobel=edge(rgb2gray(img),'sobel');imshow(sobel);title('Sobel算子后的图');subplot(223);canny=edge(rgb2gray(
岛屿绕城·2022-11-28 23:20

OpenCV进阶图像处理----图像处理(滤波，改变大小)

图像处理学习笔记基础知识1:什么是平滑处理？平滑处理也称模糊处理，是一种简单且使用频率很道德图像处理方法。
迷茫的青年·2022-11-25 14:02

图像处理学习笔记之图像的几何变换(5)图像缩放和插值算法

图像缩放是将图像按照一定比例放大或者缩小，对于数字图像而言，像素的坐标是离散型非负整数，但是在进行缩放的过程中有可能产生浮点坐标值。例如，原图像坐标(9,9)在缩小一倍时会变成(4.5,4.5)，这显然是一个无效的坐标。因此需要用到图像插值方法。常见的插值算法有最邻近插值法、双线性插值法，二次立方插值法，三次立方插值法等。本文主要介绍最邻近插值、双线性插值和三次立方插值，其他一些高阶的插值算法，以
linshanxian·2022-11-22 19:45

数字图像处理学习笔记1：图像增强之灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律变换）

文章目录前言一、灰度反转1.计算公式（以256级灰度图为例）2.MATLAB代码二、对数变换1.计算公式2.MATLAB代码三、冥律变换1.计算公式2.MATLAB代码3.伽马系数四、分段线性变换1.对比度拉伸2.灰度级分层3.比特平面分层前言灰度变换直接作用于图像像素，改变像素灰度值。灰度变换主要包括：1、灰度反转；2、对数变换；3、冥律变换；4、分段线性变换。学习教材：数字图像处理（冈萨雷斯）
‭刘燚·2022-11-22 18:50

数字图像处理学习笔记（四）点处理：灰度值反转、对数变换、伽马变换

实验截图：灰度值反转:对数变换（进行对数变换不同量级的结果）：伽马变换（伽马变换量级为0.4和1.4时）：实验代码：灰度值反转(1):img1=imread('shadow.PNG');%读取图片img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图img=imadjust(img2,[0,1],[1,0]);%反转灰度值subplot(121);imshow(img2)title('原图');su
岛屿绕城·2022-11-22 18:19

图像处理学习笔记之直方图的计算与绘制

图像直方图包含丰富的图像细节信息，反映了图像像素点的概率分布情况，它统计了每一个强度值具有的像素个数。灰度级范围是[0,L-1]的数字图像的直方图是离散函数h(rk)=nk,其中是rk第k级灰度值，nk是图像中灰度为rk的像素个数。在实践中，经常用乘积MN表示的图像像素总数除它的每个分量来归一化直方图，M、N是图像的行列数。因此归一化后的直方图由p(rk)=nk/MN给出。直方图的横坐标表示灰度级
linshanxian·2022-11-20 05:26

数字图像处理学习笔记（十七）分割出彩色图像中的“蓝色”部分

实验截图：RGB图中蓝色的分离：实验代码：I=imread('RGB.jpg');[MNt]=size(I);I1=I;I2=I;fori=1:Mforj=1:NifI(i,j,1)200I1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1(i,j,3)=255;I2(i,j,1)=0;I2(i,j,2)=255;I2(i,j,3)=0;elseI1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1
岛屿绕城·2022-11-20 02:59

python图像处理学习笔记

一、同时显示多幅图像在一张图片上显示多幅图片参考博客：matplotlib中的plt.figure()、plt.subplot()、plt.subplots()、add_subplots以及add_axes的使用importmatplotlib.pyplotaspltimportcv2img1=cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\pythonn\ss\8.JP
初语之然·2022-11-19 21:15

数字图像处理学习笔记——通路长度的计算

例题：1.V={2,3,4}，计算p和q之间的4通路、8通路和m通路的最短长度。（1）最短4通路：由上图可知，从p到q是无法到达的，即没有4通路，也不存在最短4通路。（2）最短8通路：由上图可知，最短8通路为4。只要满足p周围的8个值在V值内，都可以走，最短距离优先考虑斜线。（3）最短m通路：由上图可知，最短m通路为5。最短m通路是在最短8通路的基础上，优先考虑直线且必须满足N4（p）与N4(q)
小白学算法·2022-11-19 09:36

数字图像处理学习笔记（1）：绪论

第一章：绪论1.什么是数字图像？一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),对任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为为图像在该点处的强度或灰度。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素有特定的位置和幅度，元素又称为像素。每个像素的灰度级至少要8bit（灰度图像，单通道）来表示，一般采用24bit（彩色图像，三通道）。一幅未经压缩原始图像（彩色，三通道）大小的计算方式（换算成字节）：1920×108
向东的笔记本·2022-11-19 08:06
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