图像处理基本原理

2024-05-31 14:16| 来源: 网络整理| 查看: 265

采样对连续的2D信号（图像）进行采样，我们将依据预先定义的行数和列数得到一个完整的二维信号数组。给定行和列相交处的点（元素）称为像素。采样原始图像是一个有损操作-采样图像的质量取决于预设的采样水平。

用不同采样等级得到的图像

量化

量化等级表示的是在数字图像中,每个像素的取值范围.常用的量化等级有2,64,256,1024,4096,16384等等。举例来说，如果我们使用1024个量化等级，那么在图像中每个像素可能的取值就是0~1023（原文为0~1024，应该有误）中的某个数。

使用不同量化等级得到的图像

色彩对数字图像来说，最后一个要素是每个像素的色彩。当前最流行的色彩模型是RGB模型，我们用红绿蓝3个颜色分量来表示任意一种颜色。在RGB模式图像中，每个像素点包含了其在3个颜色分量下的饱和度。

另一个常用的色彩模型是HSV，HSV模型同样使用3个分量来表示色彩：色调，饱和度，明度.这个模型可以在颜色空间中表示为一个圆锥形。

在印刷行业，最受欢迎的颜色模式是CMYK，它包含4种基本颜色:青,品红,黄,黑,它们互相调和形成最终的颜色.

直方图Histogram 图像直方图是图像中每种颜色或亮度等级发生次数的统计信息。直方图告诉我们很多关于图像的信息----不仅限于亮度和对比度。使用直方图，我们可以判断图像细节是否已被正确捕获和存储。在分析彩色图像时，我们接收每个颜色的直方图（RGB）。灰度图像则使用单一的直方图。

彩色和灰度图像的直方图

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