图叫兽：数字图像处理的终极指南 (数字图是什么)

导言

数字图像已成为现代世界必不可少的一部分，从我们的电视屏幕到我们的智能手机以及介于这两者之间的一切。它们使我们能够以新的方式进行交流、学习和娱乐。

如果您对数字图像处理感兴趣，那么了解数字图像的本质非常重要。本文将提供数字图像的全面指南，包括它们是什么、它们是如何工作的以及它们如何用于各种应用。

数字图像是什么？

数字图像只是一组数字，这些数字表示图像中每个像素的颜色和亮度值。每个像素是一个图像中的单个点，这些点共同构成了图像的整体外观。

数字图像的两个主要类型是位图图像和矢量图像。位图图像由固定数量的像素组成，而矢量图像则由数学方程组成。这两种类型的图像各有优缺点，具体取决于您要使用的图像类型。在本文中，我们将重点关注位图图像。

位图图像

位图图像也称为光栅图像或点阵图像。它们由按固定网格排列的像素组成。每个像素都有一个颜色和亮度值。

位图图像通常由扫描仪或数字相机创建。它们非常适合存储逼真的影像，例如照片。但是，它们也有一个缺点：当您放大时，它们可能会变像素化。

数字图像的工作原理

数字图像由像素组成，每个像素都有一个颜色和亮度值。这些值存储在计算机文件中，该文件可以由图像编辑软件打开和修改。

当您在计算机上查看数字图像时，图形卡会读取文件中的像素值并将其转换为屏幕上的颜色。图像的分辨率（以像素为单位的宽和高）决定了图像的清晰度或模糊度。

数字图像的应用

数字图像在广泛的应用中得到使用，包括：

• 照片处理：数字图像处理使我们能够增强、调整和编辑照片。我们可以调整颜色、亮度、对比度和其他设置以创建令人惊叹的图像。
• 医疗成像：数字图像用于医疗成像技术，例如 X 射线、CT 扫描和 MRI。它们使医生能够清楚地看到身体内部，诊断疾病并制定治疗计划。
• 遥感：数字图像用于遥感，例如卫星图像和无人机航拍。它们使我们能够监测环境变化、跟踪自然灾害和规划城市发展。
• 计算机视觉：数字图像被用于计算机视觉应用，例如面部识别、物体检测和场景理解。这些应用程序在安全、监控和自动化等领域具有广泛的应用。

结论

数字图像已成为现代世界中无处不在的一部分。它们使我们能够以新的方式进行交流、学习和娱乐。了解数字图像的本质对于在图像处理领域取得成功至关重要。

本文提供了数字图像的全面指南，包括它们是什么、它们是如何工作的以及它们如何用于各种应用。通过了解这些信息，您将做好准备将数字图像用于广泛的创意和实际目的。

数字图像处理：基础

本文同时发布在我的个人博客上：一幅图像可定义为一个二维函数，和是空间坐标，在任何一对空间坐标处的幅值称为图像在该点处的强度或灰度。 当时有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。 数字图像处理就是指借用计算机处理数字图像。 数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为像素。 在不同亮度的边界，我们往往会感受到不同的亮度。 ，即带有毛边的亮度模式。 感知区域的亮度并不简单地取决于其强度，随着背景变量，所观察的物体的亮度看起来变暗了一些。 顾名思义。 这里只关注电磁波谱的可见光波段，可以分为6个主要区域：紫、蓝、绿、黄、橘黄、红。 人感受物体颜色由其反射光决定，物体吸收其它波长光的大部分能量。 没有颜色的光被称为单色光或无色光。 单色光的唯一属性是它的强度。 因为感知单色光的强度从黑色到灰色的变化，最后到白色，灰度级一词常用来表示单色光的强度。 从黑到白的单色光的度量值范围通常称为灰度级，而单色图像常称为灰度图像。 当一副图像由物理过程产生时，其亮度值正比于物理源所辐射的能量，因此，一定时非零和有限的：函数可由两个分量来表征:(1)入射到观察场景的光源照射总量;(2)场景中物体所反射的光照总量。 这两个分量分别称为入射分量和反射分量，且分别表示为和。 两个函数作为一个乘积合并为:其中，和零单色图像在任何坐标处的强度表示为则的取值范围为其中和。 区间称为灰度级，实际情况下常令该区间为，其中为黑色，为白色。 为了产生一幅数字图像，我们需要把连续的感知数据(如电压波形)转化为数字形式，这种转化包含两种处理：取样和量化。 图b的一维函数是沿AB的连续图像幅度值的曲线。 我们沿线段AB等距地对该函数取样，结果如图c，接着量化灰度值。 我们制作一个分为多个离散区间的灰度标尺，对每一个样本的灰度值进行比较，较其的灰度值置为最接近的标尺中的灰度值，取样和量化的结构如图d。 令表示一幅具有两个连续变量和的连续图像函数，通过取样和量化操作，可以将其转换为数字图像。 假如将其取样为一个阵列，该阵列包含M行和N列，这样，数字图像的原点的值是（左上角），表示第一行的第二个样本。 由一幅图像的坐标张成的实平面部分称为空间域，和称为空间变量或空间坐标。 这里，我们将数字图像表示为矩阵形式：矩阵中的每个元素可以成为像素。 数字化过程要求针对M、N和灰度级L做出判断。 对于M和N，必须为正整数。 出于存储和量化硬件的考虑，灰度级数典型地取为2的整数次幂，即我们假设离散灰度级时等间距的，区间是内的整数。 有时，由灰度值跨越的值域非正式地称为动态范围。 这里，我们将图像系统的动态范围定为系统中最大可度量灰度和最小可度量灰度之比。 作为一条规则，上限取决于饱和度，下限取决于噪声，同时，我们定义最高和最低灰度级间的灰度差为对比度，当有高动态范围时，则认为图像有高的对比度。 存储数字图像所需的比特数为：时：下表是和取不同值是需要用来存储方形图像的比特数:直观来说，空间分辨率是图像中可辩别的最小细节的度量。 在数量上，空间分辨率的度量可以表示为每单位距离线对数和每单位距离像素数。 假设我们使用交替的黑白垂直线来构造一幅图形，线宽为个单位，线对的宽度就是，每个单位距离有个线对。 广义的图像分辨率的定义是每单位距离可分辨的最大线对数量。 每单位距离像素数是印刷和出版业常用的图像分辨率度量，在美国，这一度量通常使用每英寸点数(dpi)来表示。 类似地，灰度分辨率是指在灰度级中可分辨的最小变化。 内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。 比如，要将一幅大小为像素的图像放大1.5倍，一种简单的放大方法是创建一个假想的网格，它与原始图像有相同的间隔，然后将其收缩，使它准确地和原图像匹配。 收缩后的网格的像素间隔要小于原图像的像素间隔，为了对覆盖的每一个点赋予灰度值，我们在原图像中寻找最接近的像素，并把该像素的灰度赋予网格中的新像素。 当完成对网格覆盖的所有点的灰度赋值后，就把图像扩展到原来规定的大小，得到放大后的图像。 上述方法称为最近邻内插值，但这个方法不常使用，因为会造成极为严重的失真。 更为使用的方法使双线性插值，我们使用4个最邻近去估计给定位置的灰度，表示要赋予的灰度值：其中，4个系数可由4个邻近点写出的未知方程确定。 另一个复杂度较高的方法是双三次插值，包含16个邻近点：其中，16个系数可由16个邻近点写出的未知方程确定。 位于处的像素有4个水平和垂直的相邻像素：这组像素称为的4邻域，用表示。 的4个对角相邻像素的坐标如下：用表示。 这些点和4个邻点一起称为的8邻域，用表示。 令是用于定义邻接性的灰度值集合。 在灰度图像中，例如灰度级为0-255的临界像素中，可能是256个值中的任何一个子集。 考虑3种邻接： 邻接用来消除邻接的二义性。 从像素到像素的通路是特定的像素序列：是的坐标，是的坐标，之间相邻像素是邻接的。 是通路的长度。 根据相邻像素的邻接方式可以来命名通路名。 令是图像中的一个像素子集，如果的全部像素之间存在一个通路，则和在中连通。 对于中任意像素，中连通到该像素的像素集称为的连通分量。 如果只有一个连通分量，则集合称为连通集。 令是图像的一个像素子集。 如果是连通集，则称为一个区域。 两个区域如果联合成一个连通集，那么它们称为邻接区域。 像素和的欧式距离：城市街区距离：棋盘距离：图像可以等价地被看成是矩阵。 阵列和矩阵间地操作是有区别的。 矩阵乘法不必多说，而阵列乘法是每个像素相对应的乘法。 图像处理方法的最重要分类之一是它是线性的还是非线性的。 考虑一般的算子，该算子对给定的输入图像，产生一幅输出图像：如果则是一个线性算子。 反之是非线性操作(比如求最大值操作)。 即两个阵列间的加减乘除操作（两个图像的大小要相同）。 分为三类：（1）单像素操作。 （2）邻域操作。 （3）几何空间变换。 在数字图像中执行的最简单的操作就是以灰度为基础改变单个像素的值：其中，是原图像中像素的灰度，是处理后的图像中相应像素的灰度。 令代表图像中以任意一点为中心的一个邻域的坐标集。 邻域处理在输出图像中的相同坐标处生成一个相应的像素，该像素的值由输入图像中坐标内像素经指定操作决定。 几何变换由两个基本操作组成：（1）坐标的空间变换。 （2）灰度内插，即对空间变换后的像素赋灰度值。 坐标变换：是源图像中像素的坐标，是变换后图像像素的坐标。 是变换矩阵。 灰度内插的方法在之前提到过(双线性内插，双三次内插)。 图像配准： 比如对图像进行放射变换时，对四个角生成约束点，变换这些约束点可以对图像进行配准操作。 除在空间域对处理外，还可以在频域进行处理。

数字图像处理图片素材-数字图像处理的基本步骤

什么是数字图像，数字图像的应用

1）航天和航空技术方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。 许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。 对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。 从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。 因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。 如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。 这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。 这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。 现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调动2）生物医学工程方面数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。 除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。 此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3）通信工程方面当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。 具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。 其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。 要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。 在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。 除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

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