CH1 緒論

圖像定義：$f(x,y)$中，以$(x,y)$表示空間/平面坐標，幅值$f$表示圖像在該點處的強度或灰度

數字圖像定義：$f(x,y)$，且$x,y,f$為有限的離散值

特定的$f(x_1,y_1)$稱為像素（或圖畫元素、圖像元素）

圖像處理領域界定

關于圖像的領域有圖像處理、圖像分析（理解）、計算機視覺等。。。

從圖像處理到計算機視覺的這個連續統一體內無明確界限

在上述連續統一體中考慮三種典型的計算處理：低級、中級、高級處理

低級處理：如圖像降噪（一種圖像預處理手段）、對比度增強、圖像尖銳化等。

涉及初級操作，以輸入、輸出都是圖像為特征

中級處理：如區域或目標的分割，目標分類、識別等

涉及諸多任務，以輸入為圖像、輸出為特征（從圖像中提取的諸如邊緣、輪廓、各物體標識等）為特征

高級處理：涉及“理解”已識別目標的總體…

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CH2 數字圖像基礎

2.1 人類視覺系統成像機理

2.2 光、電磁波譜及其他分量的成像特點

2.3 成像傳感器及其生成數字圖像

2.4 圖像取樣與量化

2.5 像素間的基本關系

2.6 數學工具

2.4

取樣和量化

連續圖像$f(x,y)\to$數字圖像$f(x,y)$的過程中，對坐標值$(x,y)$數字化稱為取樣，幅值$f$數字化稱為量化。

數字圖像的質量，很大程度上取決于取樣和量化中所用的樣本數和灰度級，可根據圖像內容選取合適的樣本數及灰度級

數字圖像表示

數字圖像$f(x,y)$，$f(0,0)$為數字圖像原點值，由$(x,y)$張成的是平面部分稱為空間域，$x、y$稱為空間變量或空間坐標

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數字圖像的三個值：$M,N,L$即圖像的行數、列數與灰度級數，均為離散的正整數

出于存于與量化硬件的考慮，灰度級數典型低取為2的整數次冪，即$l=2^k$

存儲圖像所需的比特數則為$M?N?k$

當一副圖像灰度級數$l=2^k$時，可稱該圖像為一副“$k$比特圖像”，如有256個離散灰度值的圖像可稱為8比特圖像

下圖$M==N$

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圖像系統的動態范圍定義為系統中最大可度量灰度與最小可檢測灰度之比（其中，上線取決于飽和度，下線取決于噪聲）。基本上，動態范圍有圖像系統能表示的最低和最高灰度級來確定。此時，引出圖像的對比度：圖像中最高與最低灰度級間的灰度差。

當一副圖像中像素可感知的數值有高的動態范圍時，可以說該圖像具有高的對比度

相反，低動態范圍的圖像就很呆滯（像是灰度被沖淡了）

空間和灰度分辨率

空間分辨率是圖像中可辨別的最小細節的度量。

空間分辨率的通用度量單位有：每單位距離線對數與每單位距離點數(像素數)

如每毫米線對數、每英寸點數dpi

圖像的尺寸（$M?N，如分辨率為1024?1024像素的圖像$），如未規定圖像包含的空間維數，則尺寸只在圖像容量間作比較時才有幫助。

空間分辨率的度量必須針對空間單位來規定，才有意義（即空間分辨率必須以每單位距離為基礎才有意義）

降低圖像空間分辨率，圖像的尺寸自然縮小，但在降低的過程中，原圖像中多數可見的特征會隨之退化

灰度分辨率是指在灰度級中可分辨的最小變化，$灰度級數l=2^k$中也用$k比特$表示灰度分辨率，如灰度被量化為256級的圖像有8比特的灰度分辨率

由于灰度中可分辨的真實變化，不僅收噪聲和飽和度值的影響，也受人類感知能力影響。

所以說一副8比特灰度分辨率的圖像，并不比灰度幅值以\frac{1}{256}$為固定增量量化為8比特的系統能力的規定有更多的內容？？？？？

降低灰度分辨率

保持樣本數恒定（尺寸恒定），將灰度級數以2的整數次冪從256減少到2，

256級、128級、64級灰度圖像，對于所有使用目的在視覺上的效果是相同的。

自32級之后，在恒定或接近恒度灰度區域內出現細小山脊狀結構，這種效果是由數字圖像的平滑區中的灰度級數不足引起，常稱為偽輪廓，灰度級數越低，偽輪廓越明顯

一個經驗準則：一幅圖像，尺寸256*256像素、65灰度級、印刷在大小5cm*5cm的版式上的圖像，是具有最低空間和灰度分辨率的圖像，此之上沒有取樣棋盤格和偽輪廓（包含它）。

上述闡明了改變N和k時對圖像質量產生的影響。

等偏愛曲線？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理-冈萨雷斯（学习笔记）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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