计算机视觉 之 数字图像处理基础(一)
文章目录
- 数字图像与数字图像处理
- 图像感知与获取
- 图像类型
- 灰度变换与空间滤波
- 灰度变换
- 空间滤波
数字图像与数字图像处理
需要理解,这个 输入和输出都是 图像
图像感知与获取
- 关注,这个
采样与量化
采样(sampling
)
- 采样的本质是对图像空间坐标进行离散化:由于图像在空间上是连续的,采样将连续的图像平面划分为无数个规则的小网格(像素点),每一个网格用一个点(采样点)代表其位置,记录改点的亮度信息
- 关键参数为采样间隔:间隔越小,采样越密集,保留的空间细节越多,生成的像素数量越多,图像数据量越大;反之,同理
量化(Quantization
)
- 模拟图像不仅在空间上连续,其亮度(或颜色)也是连续变化的,量化的作用是将这些连续的亮度值转换为有限的离散数值
- 量化的过程是对像素的亮度(或颜色)值进行离散化:将连续的亮度范围,划分为若干个登记,每个登记用一个整数表示
- 量化的关键参数是量化位数(即每个像素用多少位二进制表示):位数越多,划分的登记越细,亮度过渡越平滑,色彩更丰富,但数据量越大;反之,同理
图像类型
灰度变换与空间滤波
灰度变换
常见的类型
根据变换函数的形式,可分为
灰度变换,对每一个像素进行单独的操作
一个是
对数函数
、一个是指数函数(逆对数)
主要从这个对数和指数的图像上,判断具体对 低灰度值 和 高灰度值的拉伸
还是压缩
空间滤波
滤波器操作之后图像的大小是否改变
拉普拉斯过滤器与Sobel算子