数字图像处理_第一章:数字图像处理概述(笔记1)

学习目标

	①较深的专业知识
	②较强的应用能力和实践动手能力
	③良好的编程素质
	④培养创新精神
	⑤从事图像处理的专业人才

扩展知识

	当今用于图像处理的最流行的两种语言：C++，matlab

1.1 数字图像的基本概念

	图像：光照的情况下，反射光到了成像系统里得出这个物体的像；目前主流是二维图像，慢慢发展到三维图像

1. 成像系统的分辨率是非常重要的(点数越多阵列越大)
2. 颜色的表示，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。
   f(x,y,z)={fred(x,y,z),fgreen(x,y,z),fblue(x,y,z)}

图像和图形的区别

图形：
	由指令集合组成；
	指令由位置，形状，颜色等描述；
	记录的是坐标值；
	颜色隐含，统一描述；
	显示时执行命令，转变为屏幕上所显示的形状和颜色。

图像：
	光度值(亮度或彩色)；
	位置按规则方式排列；
	坐标值隐含。
	大矩阵

数字图像的表示

上图解析

	左边：是肉眼所见形状 右边：计算机里对该图的表达
	
	图示计算机表达：二维矩阵，由9个像素构成，每个像素位置是固定的在矩阵里边，并且排序顺序已经固定好了显示这个数值。这里的*数值就是颜色*。
	每一个元素称之为像素，每一个像素值可以认为是颜色值。
	
	问题：那么红，绿，蓝三个分量颜色哪去了？
	(这个颜色是一个颜色表的索引值，所以还是对应了一个颜色值)
	
	这个大矩阵：含有图像的宽，图像的高；宽和高相乘就是分辨率。

上图解析

	后续所学，都是讲对图像的处理，进一步说就是对数据的处理。
	这个数据就是二维的数据，数学中的矩阵。
	处理的方法有多种：领域法，平域法，空间域法等。
	
	f：代表该像素彩色或灰度值；脚码代表像素的坐标位置。

图像数字化的精度

	图像空间分辨率：
		指图像数字化的空间精细程度。
	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。

空间分辨率示意图

上图解析

	分辨率越高：图像越清楚
	分辨率越低：图像越模糊

上图解析

	左边(4位):可清晰表达出由黑到白的过渡
	右边(1位):只有黑和白，没有过渡的变化

对比得出结论

	某个像素所占的颜色的数目越多，就越逼真，越接近大自然的真实
	
	目前说的真彩色：用的24位
	可想而知能表达出丰富的颜色

图像处理系统

	图像数字化设备→图像处理计算机→输出设备