Image and Video Processing chapter1

介绍Duke大学Guillermo Sapiro教授的课程《ImageandVideoProcessing:FromMarsToHollywoodwithaStopattheHospital》。本课程讲解图像采集与量化过程中的离散化概念,包括空间上的采样和灰度上的量化。同时介绍了基本图像运算和邻域概念。

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Image and Video Processing-Chapter 1 Introduction

Duke大学Guillermo Sapiro教授的课程:《Image and Video Processing: From Mars to Hollywood with a Stop at the Hospital》,在此简单做个笔记

图像的采集与量化

在图像的前期采集过程中有一个重要概念:离散化
离散化有两个层次,一是空间上离散化(采样),领一个是灰度上离散化(量化)。我们无法利用传感器和计算机实现真正的图像连续,所以要将其离散化。

基本图像运算

首先需要了解的一个概念是邻域,以matlab读入图片信息为例,图片以矩阵的形式存储在matlab中,假设存储的一个灰度图像,那么它在matlab中就是一个二维矩阵。对于一个二维矩阵中的非边缘值来说,很显然的是被一圈值所包围的,那么对于这个值来说,他有一个领域:

4邻域:上下左右四个
8邻域:一圈八个

邻域在现代图像处理中最为常见,比如图像分割或者类似的操作,也常用来判断图像中的两样东西是否相邻。

总结

其实第一章的内容很少,简单介绍了数字图像处理是什么,用一种简单而又直观的方式解释了数字处理的应用。

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