1.基本概念

1.1 灰度圖像表示為兩個(gè)變量的標(biāo)量函數(shù)f(x,y),其中(x,y)是平面內(nèi)的坐標(biāo)。 1.2 在很多情況下，圖像是作為3D場(chǎng)景到2D投影結(jié)果形成的。 1.3 數(shù)字化圖像的定義域是一個(gè)有限的離散柵格，其坐標(biāo)是自然數(shù)。數(shù)字化圖像的值域是一個(gè)灰度值（亮度）的離散集合。像素使圖像的基本單位。

2. 圖像數(shù)字化

2.1 圖像數(shù)字化可以看做是采樣函數(shù)與連續(xù)函數(shù)圖像的乘機(jī)。 2.2 通常柵格有規(guī)格化的多邊形（方形或正六邊形）組成。采樣的第二方面是設(shè)置采樣點(diǎn)間的采樣距離（采樣距離越小圖像的分辨率越高）。 2.3 灰階的量化決定著明暗與偽輪廓。人最多可以識(shí)別大約60個(gè)灰度級(jí)別，只含有黑和白像素的圖像稱作為二值圖像。

3. 數(shù)字圖像性質(zhì)

3.1 為了能夠表達(dá)離散幾何，必須定義像素的鄰接關(guān)系。 3.2 必須建立提供兩個(gè)像素間距離的函數(shù)，有幾種已經(jīng)在使用的定義方法。最常用的是“城市街區(qū)”，“棋盤”和日常生活中用的歐氏距離。如果柵格上設(shè)置了鄰接關(guān)系，就獲得了光柵。 3.3 給定光柵，就引入了拓?fù)湫再|(zhì)。這些性質(zhì)是基于“連通的”這一關(guān)系，導(dǎo)致區(qū)域、背景、孔和區(qū)域邊界概念。區(qū)域的凸包使包含它的一個(gè)最小凸子集。 3.4 4-鄰接和8-鄰接會(huì)產(chǎn)生“交叉線條”悖論，使基本的離散幾何算法復(fù)雜化。但是，對(duì)于二值和灰度圖像都存在解決這些悖論的方法。 3.5 一幅二值圖像的距離變換（斜切）提供每個(gè)像素到最近的非零像素的距離。存在一個(gè)在計(jì)算上高效的計(jì)算距離變換的“兩遍算法”，具有與像素?cái)?shù)目呈線性的復(fù)雜度。 3.6 亮度直方圖是圖像亮度的全局描述，給出了像素某個(gè)亮度的概率密度估計(jì)。 3.7 人的視覺(jué)感知有很多錯(cuò)覺(jué)。感知組織作為人感知圖像的一些性質(zhì)對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)有啟發(fā)作用。 3.8 現(xiàn)場(chǎng)圖像與任何其他測(cè)量或觀測(cè)一樣總是帶有噪聲的，定量地估計(jì)噪聲的程度是可能的，比如使用信噪比。 3.9 噪聲的常見(jiàn)模型有：白噪聲、高斯噪聲、沖擊噪聲、椒鹽噪聲。

4. 彩色圖像

4.1 人的色彩感知是在電磁輻射的波長(zhǎng)這一客觀的物理性質(zhì)基礎(chǔ)之上的主觀心理物理層次。 4.2 人建立起了對(duì)入射輻照波長(zhǎng)敏感的三種類型的傳感器。人類視網(wǎng)膜上顏色敏感的感受器是錐狀體。視網(wǎng)膜上另一種光敏感受器是桿狀體，專注于在周邊強(qiáng)度低的情況下的單體感知。錐狀體按照感知的波長(zhǎng)范圍分為三類，近似地對(duì)應(yīng)于紅、綠、藍(lán)。

5. 攝像機(jī)

5.1 多數(shù)攝像機(jī)使用CCD或CMOS光敏元件，兩者都使用光伏原理。他們捕獲單幅圖像的亮度。 5.2 攝像機(jī)配備了必要的電子組件以提供數(shù)字化的圖像。彩色攝像機(jī)與單色攝像機(jī)類似，含有彩色濾波器。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像及其表达与性质（上）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。