图像处理怎么入门?感激

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2017-08-01 · 超过20用户采纳过TA的回答
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基础储备知识列表(图像必备基础)
1. 图像会表示成一个2D实数矩阵f(x,y),也称为是图像在那个像素的灰度或者是亮度,对于double类型的是0.0黑 1.0白,对于unit8类型是0黑,255是白
2. 图像常见的数字形式编码:位图(栅格)和矢量
3. 图像表示
二值化图像,1比特图像(一个像素是1比特)0 1
灰度图像,8比特图像(1个像素是8比特)0-255
彩色图像24比特(RGB各占8比特),同时也会有第四通道,提供对每个像素透明性的测度
索引图像 24比特,其中每个像素给出的索引和索引所指示的彩色调色板中的元素R G B的值
4. 基本术语
图像拓扑:常用于二值图像并借助形态学
领域:围绕一个给定像素的周围构成它的领域,4领域 8领域
邻接;通路;连接性;组元
5. 图像处理分为3个层次
底层:基本操作(噪声消除,对比度增强),其中输入和输出都是图像
中层:从图像中提取属性(如边缘,轮廓,区域)
高层:对一个场景的内容进行分析和解释
6. 图像的处理分为:空间域和频域
空间域:
全局(点)操作
面向领域的操作,卷积
结合多幅图像的操作
频域:
7. 图像的采集需要光,光可用电磁波或者粒子秒速,一个光子是一个微小的电磁振动能量包,可以用波长和频率来刻画,波长乘以频率等于波传播的速度,人类的视觉系统(HVS)对波长在400-700nm,1nm=10-9m
8. 彩色编码和表达
彩色可使用3个数值分量和恰当的增加权函数来编码。最简单的编码方式就是像素的RGB
9. 人对光的感知以及对颜色的感知常用3个参数来描述:
辉度:对于发光强度的主观感受
色调:一个视感觉的属性,对应区域是否类似于一个感知的彩色,红绿蓝或者是组合
饱和度:对一个区域用与其亮度成比例来判断的彩色行,对光源白色性的描述
注:亮度可以用红绿蓝的加权和来计算
10. 数字图像处理的硬件:采集装置,负责捕获数字化图像或视频序列camera link。当相机产生模拟视频输出时,需要使用一个图像数字化器(图像采集卡)将其转化成数字格式;
处理装置,计算机;显示和硬拷贝设备;存储设备,光盘。
数学图像处理的软件,matlab c++
11. 图像传感器:将电磁辐射能量转换为可以处理、显示和解释成图像的电信号。主要是基于CCD(电荷耦合装置)和CMOS(互补型金属氧化物半导体器件)工艺。
相机长常用的是CCD传感器,他们不受几何失真的影响并对入射光有线性的响应,一个CCD传感器由一组光敏单元构成,用硅制造,每个能产生正比于落在上面光密度的电压。一个感光单元具有一个约10^6能量载体的有限能力,这限制了被成像物体的明度上限,一个饱和的感光单元会溢出,从而影响它相邻单元并导致成为渗色的缺陷
一个CCD相机有时候插入一个计算机板子,称为帧缓存,它包括对相机采集的图像快速访问的内存(典型的是每幅图像0.1ms),图像在被采集和临时存储在帧缓存后,将被处理货复制到长时存储设备中。
在单CCD的相机中,使用具有对每种光基色(红蓝绿)不同感光单元的三色成像仪,其中感光单元排列成贝叶斯模式,这样,每个像素实际上仅仅记录了三个基色之一。
COMS传感器是分层传感器堆栈,在网格的每个位置都有分层的对所有三种基色都敏感的光电传感器,在每个像素只有一个仅对一种基色敏感的光电传感器。
相机的镜头有2个重要的参数是它的放大倍数和光收集能力
12. 图像数字化:(时间或者空间)采样、(幅度上)量化
采样就是去离散的值,有采样率,采样率要大于信号中最高频率分量的2倍(乃奎斯特准则),采样模式
量化是将一个连续变化函数用一个离散集合的量化级替换的过程。图像的量化级是灰度级,量化理解为映射,就是把一个范围的灰度值隐射到单个点,例如0-255可以均匀量化为4,1代表0-64 2代表65-128 3代表129-1924代表193-255
空间分分辨率;描述衣服图像中像素密度,空间分辨率高,将有越多的像素用来显示一副固定尺寸的图像,每英寸点数dpi表示,空间分辨率降低的时候,质量变化不是很明显,但是像素化,锯齿化 细节的损失,甚至会出现莫尔模式
灰度分辨率是HVS能辨别的亮度级的最小变化,对于单色图像每个像素8比特是在主观质量和实际实现(每个像素值对应一个字节对应)中较好的平衡
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