(100天2小时第三十一天)图像处理基础(一)

本文介绍了图像处理的基础知识,包括图像的数字化(空间分辨率和灰度分辨率)、对比度概念,数字图像的定义,以及图像的取样和量化过程。讨论了MATLAB中读取和显示图像的相关函数,如imread、imshow和bitshift,并解释了double与im2double的区别。同时,提到了图像质量、噪声和邻接性的概念。

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一、图像的数字化

1.两个重要指标

空间分辨率:是描述一幅图像中像素密度的一种方式,同时也是图像空间中可辨别的最小细节。

灰度分辨率:是指灰度值的单位幅度上包含的灰度级数,即在灰度级数中可分辨的最小变化。

2.对比度

对比度是指一幅图像中灰度反差的大小,用于表示图像在灰度层级上的差异。指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量。

                                          

 

根据该公式,当图像明暗之间的差异越大时(对比度的值趋于1),对比度越大,图像越清晰,色彩也越鲜明。当图像明暗之间的差异越小时(对比度的值趋于0),对比度越小,整个图像的清晰度、细节、灰度层次表现就会越差。

 

二、数字图像的概念

一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为图像在该点处的强度或灰度。当x,y和f是有限的离散数值时,称为数字图像。

一幅数字图像是使用有限数量的点对一幅二维图像的表达,一般用二维函数f(x,y)表示。

 

三.图像的取样和量化

    取样:对坐标值进行数字化称为取样。就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格,每个网格用一亮度值来表示。一个网格称为一个像素。M×N的取值满足采样定理。

      

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