数字图像基础

本文介绍了数字图像的基础知识,包括空间和灰度分辨率的概念,图像内插的重要性,以及像素间的关系如相邻像素、距离度量。讨论了算术操作、集合逻辑操作在图像处理中的应用,并概述了空间操作、向量矩阵操作和各种图像变换。最后提到了概率方法在图像处理算法中的应用。

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空间和灰度分辨率

广泛使用的图像分辨率的定义是单位距离内可分辨的最大线对数量(譬如每毫米100个线对)。单位距离的点数是印刷和出版业中常用的图像分辨率的度量。在美国,这一度量通常使用每英寸点数(dpi)来表示。 空间分辨率必须以单位距离为基础才有意义。

灰度分辨率指的则是用于量化灰度的比特数。例如通常说一幅被量化为256级的图像有8比特的灰度分辨率。

图像内插

内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具,本质上,内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处理。对于三维图像和医学图像处理,保留精细细节特别重要,而对于普通数字图像处理,较少考虑额外的计算负担是合理的,所以双线性内插和双三次内插是人们选择的典型方法。

像素间的一些基本关系

相邻像素

像素p的4邻域,用N_{4}(p)表示;

像素p的4个对角相邻元素,用N_{D}(p)表示;这些点与4个邻点一起称为p的8邻域,用

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