(二) 数字图像处理基础知识

一、光学基础知识
在相同辐射功率的情况下，不同的光不仅给人以不同的色彩感觉，而且给人以不同的亮度感觉。
二、视觉特性
人眼对光和图像处理有很强的自适应性。由此模拟得到视觉系统模型（一种神经网络模型）。（这里暂时不理解具体原理，以后补充）
三、图像处理系统组成
输入→控制与处理→存储→输出。
①输入——传感器类型
CMOS——灵敏度低、成本低、分辨率低、噪音大、功耗低
CCD——灵敏度高、成本高、分辨率高、噪音小、功耗高
②采样
采样定理：
设x、y方向的采样间隔分别为Δx、Δy,其采样频率分别为：Δu=2π/Δx,Δv=2π/Δy。
设图像在x、y方向的最高频率分别是Uc,Vc，则不失真采样应满足：Δu≥2Uc,Δv≥2Vc。
③图像数字化
∷量化：采样点灰度值的离散化过程。
∷采样点数与量化级数的选取
图像大小：M*N，量化灰度级数Q。
Q一般为2的整数次幂，Q=2^b。一般情况下，b为5-8，人眼的灰度分辨率为32-64个灰度级。对于遥感图像、医疗图像，b为8-12。
M、N的选取应满足采样定理。
∷采样决定了图像的空间分辨率
空间分辨率即图像中的最小可分辨细节，可以用单位距离上的线对数量来表示，如每英寸点数（dpi）来表示。
∷量化决定灰度分辨率
灰度分辨率即图像中的最小可分辨灰度变化，测量可分辨的灰度变化比较主观。
∷当实际的物理分辨率度量没有必要时，通常一幅图像的空间分辨率用其像素点数来表示，灰度分辨率用其灰度级数来表示。
∷降低分辨率和灰度级数对图像质量的影响
对于低复杂度图像ÿ