图像处理基础笔记（一）

第一章 导论

1. 图像处理的目的

　　图像增强、图像压缩、图像恢复、特征提取

 

2. 图像

　　一幅全色图像是一个2-D光密度函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，f在(x,y)的值正比于场景中对应点的亮度。对多光谱图像，f(x,y)是一个矢量，其各个分量指示场景中点(x,y)在对应光谱带里的亮度。

　　一幅数字图像是在空间坐标和亮度上都离散化的图像f(x,y)。它可用一个2-D整数数组，或一系列2-D整数数组（每一个对应一个颜色带）来表示。数值化的亮度值称为灰度。每一个数组的单元称为像素，通常情况下，数组的尺寸为几百乘几百，不同可能的灰度值为几十种。

　　当图像的尺寸是2的幂次时，很多有关图像的计算都可简化。

3. 图像存储

 

　　若图像的像素数是M*N(M行，N列)，灰度级是2^k时，所需的存储空间的大小是：M x N x k比特。

这里，k称为比特数，2^k称为灰度级数。当一幅图像具有2^k个灰度级时，该图像称为“k比特图像”

4. 图像质量

　　图像无噪声，且不模糊、具有高分辨率、好的对比度，则质量好

5. 图像分辨率

　　一幅图像的分辨率描述可从中看到多少细节，依赖于像素数N和灰度级数m。保持m不变并减少N会导致棋盘效应；保持N不变并减少m会导致虚假轮廓。保持像素个数不变并减少灰度级数对一幅包含很多细节的图像的影响不大。

6. 良好对比度

　　指图像中从黑到白的灰度值范围充分利用了人类视觉系统敏感的亮度范围。

7. 基于用线性和可分离操作符加工图像的假设，可将操作用下式表示：

g = h_c^Tfh_r

   其中f和g分别是输入和输出图像，h_c和h_r是描述操作符点扩散函数的矩阵。