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数字图像处理中的基础概念

数字图像处理中的基础概念

作者: ck2016 | 来源:发表于2016-11-10 17:41 被阅读351次
图像.jpg

上图就是一张数字图像。一张图像在计算机中有以下一些概念。

1.采样,量化,灰度

我们眼睛所能看到的物理世界中的图像要能够被计算机处理,必须经过采样和量化,也就是模拟信号转离散信号的过程,因为计算机只能处理离散的数据。

采样就是在特定区域取多少个样本点,显然采样率越大,图像越精细,数据量自然也就越大。
量化就是得到了一个样本点的数据,我要用多少个二进制位去表示它。如下图

量化级

根据上图,可以知道图像有一个灰度的概念
1bit 只有 2 个灰度级,0 和 1
2bit 有 4 个灰度级,0, 1, 2, 3
8bit 有 256 个灰度级,0 到 255

2.灰度直方图

右边是 lena 的灰度直方图,用过 Photoshop 的应该经常看到这个图。


lena

灰度直方图是对图像中灰度级的频率统计。
也就是说,假如一幅图像有1万个像素,每个像素点有 0 到 255 的灰度级
那么把 x 轴定为灰度级数,y 轴定为像素个数,那么画出来就是直方图了。
x = 0,y = 100 就表示,灰度为 0 的像素点有 100 个。

灰度直方图很有用,如果一个图像的灰度全部分布到 x 比较小的地方,说明这幅图很暗,通过灰度映射函数可以把图像调亮,很多美图APP,Photoshop 就是这样调亮度的。

3.RGB

光的三原色,红绿蓝,任何颜色都可以通过红绿蓝组合得到,红绿蓝三种光无法被分解,所以是三原色,一幅彩色图由RGB三个灰度图组成。
彩色图转灰度图公式:Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
灰度图转彩色图叫伪彩色处理,得根据实际情况来转了,没有通用的公式。

4.数据量与信息量

数据量,就是一张图像占了多少个字节,比如1万个像素,每个像素占1个字节,那未压缩前的数据量就是 1万个字节。
信息量,信息量表示一张图片里包含了多少种信息。
假如一张全白的图片,它只有"白色"这个信息,那么它的信息量就很小,白色像素出现的概率是1,非常大。这样的图片不管它数据量再大,假设是1万乘1万的大小,都可以压缩到很小的程度。
假如一张五颜六色的图片,里面包含很多不同的颜色信息,说明它信息量很大,那么就很难被压缩了。

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网友评论

  • 366ab6a20ff6:很基础又很容易让初学者犯迷糊的概念,要是放上英文就更好了
    366ab6a20ff6:@ck2016 哈哈 不是 ,我的意思是那些词语的对应英文
    ck2016:@ptsph 用英文写一遍啊?
  • hauibojek:我大学白特么学了,这知识真的有用 :joy:
    ck2016:@HUswIft 后悔了吧 :smirk:
  • 超子的简书:我女神
    ck2016:@超子的简书 :joy:

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