图像处理入门:基本概念

时间:2024-03-30 12:28:45

数字图像:每一个数字图像都是一个像素点矩阵,这个矩阵包含所有像素点的强度值

 

像素点:最小的图像单元,一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸

 

位图:也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。

 

灰度:表示图像像素明暗程度的数值,也就是黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0。灰度值指的是单个像素点的亮度,灰度值越大表示越亮。灰度级表明图像中不同灰度的最大数量灰度级越大,图像的亮度范围越大。

 

 

通道:把图像分解成一个或多个颜色成分;①单通道:一个像素点只需一个数值表示,只能表示灰度,0为黑色; ②三通道:RGB模式,把图像分为红绿蓝三个通道,可以表示彩色,全0表示黑色;③四通道:在RGB基础上加上alpha通道,表示透明度,alpha=0表示全透明

 

深度:深度即位数(比特数)①位深:一个像素点所占的总位数,也叫像素深度、图像深度等,其中位深 = 通道数 × 每个通道所占位数  ②256色图:n位的像素点可以表示2^n种颜色,称2^n色图,n=8时为256色图 ③8位RGB与8位图:前者的位数指每个通道所占的位数,后者指整个像素点共占的位数,其中8位RGB是一个24位图,也称为真彩

 

对比度:指不同颜色之间的差别。对比度越大,不同颜色之间的反差越大,即所谓黑白分明,对比度过大,图像就会显得很刺眼。对比度越小,不同颜色之间的反差就越小。对比度=最大灰度值/最小灰度值

 

亮度:指照射在景物或图像上光线的明暗程度。图像亮度增加时,就会显得耀眼或刺眼,亮度越小时,图像就会显得灰暗。

 

色相:颜色,调整色相就是调整景物的颜色,例如,彩虹由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七色组成,那么它就有七种色相。顾名思义即各类色彩的相貌称谓,如大红、普蓝、柠檬黄等。色相是色彩的首要特征,是区别各种不同色彩的最准确的标准。事实上任何黑白灰以外的颜色都有色相的属性,而色相也就是由原色、间色和复色来构成的

 

色调:各种图像色彩模式下原色的明暗程度,级别范围从0到255,共256级色调。例如对灰度图像,当色调级别为255时,就是白色,当级别为0时,就是黑色,中间是各种程度不同的灰色。在RGB模式中,色调代表红、绿、蓝三种原色的明暗程度,对绿色就有淡绿、浅绿、深绿等不同的色调。

色调是指色彩外观的基本倾向。在明度、纯度、色相这三个要素中,某种因素起主导作有用,可以称之为某种色调

 

饱和度:指图像颜色的浓度。饱和度越高,颜色越饱满,即所谓的青翠欲滴的感觉。饱和度越低,颜色就会显得越陈旧、惨淡,饱和度为0时,图像就为灰度图像。可以通过调整电视机的饱和度来进一步理解饱和度的概念。

 

频率:灰度值变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频。 高频就是频率变化快,即相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快。图像中,一个影像与背景的边缘部位的频率高,即高频显示图像边缘。图像的细节处也是属于灰度值急剧变化的区域,正是因为灰度值的急剧变化,才会出现细节。另外噪声(即噪点)也是这样,在一个像素所在的位置,之所以是噪点,就是因为它与正常的点颜色不一样了,灰度有了快速地变化。固有“图像的低频是轮廓,高频是噪声和细节”。

 

空域:也叫空间域,即所说的像素域,在空域的处理就是在像素级的处理,如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后,得到的是图像的频谱。表示图像的能量梯度。

 

频域: 也叫频率域,任何一个波形都可以分解成多个正弦波之和。每个正弦波都有自己的频率和振幅。所以任意一个波形信号有自己的频率和振幅的集合。频率域就是空间域经过傅立叶变换的信号

 

图像分辨率:每英寸图像内的像素点数。分辨率越高,像素的点密度越高,图像越逼真。

 

空间分辨率:图像中可辨别的最小细节的度量,如果一幅图像的尺寸为MxN,表明在成像时采集了MxN个样本,空间分辨率是MxN。

 

灰度分辨率:在灰度级中可分辨的最小变化,在数字图像处理教程中,灰度分辨率指的是色阶,色阶是表示图像亮度强弱的指数标准,也就是我们说的色彩指数。灰度分辨率指亮度,和颜色无关,但最亮的只有白色,最不亮的只有黑色。

 

颜色空间(颜色模型):描述颜色的三维空间坐标系,一个颜色定义为颜色空间的一个点。

1.灰度模式:“灰度”模式可以表现出丰富的色调,但是也只能表现黑白图像。“灰度”模式图像中的像素是由8位的分辨率来记录的,能够表现出256种色调,从而使黑白图像表现的更完美。灰度模式的图像只有明暗值,没有色相和饱和度这两种颜色信息。其中,0%为黑色,100%为白色,K值是用来衡量黑色油墨用量的。使用黑白和灰度扫描仪产生的图像常以灰度模式显示。

2.位图模式:“位图”模式的图像又叫黑白图像,它用黑、白两种颜色值来表示图像中的像素。其中的每个像素都是用1 bit的位分辨率来记录色彩信息的,占用的存储空间较小,因此它要求的磁盘空间最少。位图模式只能制作出黑、白颜色对比强烈的图像。如果需要将一副彩色图像转换成黑白颜色的图像,必须先将其转换成“灰度”模式的图像,然后再转换成黑白模式的图像,即“位图”模式的图像。

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在OpenCV中,彩色图像使用OpenCV加载时是BGR模式。但是在Matplotlib中是RGB模式,所以彩色图像如果已经被OpenCV读取,那他将不会被Matplotlib正确显示。

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3.HSV颜色模型:也称六角锥体模型(Hexcone Model)。、这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V)。在HSV颜色空间中要比在BGR空间中更容易表示一个特定颜色。

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H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示,红、绿、蓝分别纯度S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时,只有灰度。相隔120度。互补色分别相差180度。

V表示色彩的明亮程度,范围从0到1。有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。(以下的HSI模型应该就是HSV模型)

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图像描述:

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距离度量:描述图像中像素之间的距离。

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