计算机视觉 之 数字图像处理基础（一）

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