数字图像处理技术--学习笔记1--图像编程基础

【1】图像和数字图像

I=f(x,y)表示一幅图像，可以用矩阵的形式描述：
矩阵的各元素叫像素，一幅数字图像是由在水平方面上的M列像素和垂直方向上的N行像素构成的，在数值上等于数字图像在该坐标点处的灰度值。

【2】颜色与颜色空间

（1） RGB颜色模式如下：

（2）HSI颜色模式

色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度(Intensity或Brightness)来描述色彩。
色调和饱和度称为“色度”，表示颜色的类别和深浅程度。
为什么图像处理和计算机视觉中，经常采用HSI颜色模式
1.人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，人的视觉为了便于色彩处理和识别，经常采用HSI颜色模式。
2.大量算法都可在HSI颜色模式中方便的使用，可以分开处理，相互独立。
3.HSI颜色模式可以大大简化图像分析和处理的工作量。
4.与RGB颜色模式是同一物理量的不同表示法，可以相互转化。
5.HSI颜色模式中的饱和度与颜色的白光光亮刚好成反比，饱和度可以说是一个颜色鲜明与否的指标，在显示器上使用HSI来处理图像，能得到较为逼真的效果。
色调 / Hue
物体传导和反射的波长。以颜色（红，橘和绿）来辨识，取0~360°。
饱和度 / Saturation
色度，色彩的强度和纯度，代表灰度与色调的比例，衡量方法：0%（灰色）~100%（完全饱和）。
亮度 / Intensity
颜色的相对明暗度，衡量方法：0%（黑色）~100%(白色）。
模式转换

（3）CMYK颜色模式

依靠反光的色彩模式。
Cyan青色，Magenta品红色，Yellow黄色，Black黑色。
油墨常用。

【3】显示卡与调色板

（1）显示卡

VGA
标准视频图形阵列显示卡，18位的颜色寄存器，262144种颜色的调色板。
然而，由于显卡的限制，标准VGA采用4色代码，意味着一次只能显示16种颜色。（每个像素可以显示出16种颜色的一个。）
因为标题，边框，滚动条等需要固定的颜色，程序可以只使用16种标准的纯色，但不能方便地使用显示卡显示的其他颜色。
每一种Windows颜色由8位的红绿蓝的值的组合来表示。16种标准“纯”（非抖动）颜色如表：

安装SVGA256色显示驱动程序之后，可以获得的颜色比所列出的16种VGA颜色多4个，总共20个，下表是增加的

（2）调色板

单色位图： 每个像素最多可以表示2种颜色，只需要使用长度为1的二进制位来表示，因此每个像素占1/8byte
16色位图： 每个像素最多可以表示16种颜色，所以只需要长度为4的二进制表示，因此每个像素占1/2byte
256色位图： 每个像素最多可以表示256中颜色，所以只需要长度是8的二级制位表示就可以了，因此每个像素占1byte
24位位图：即RGB三原色位图 每个像素占3个byte
比如，200×200 的16色图像，共有40000个像素，每个像素都用RGB三个分量表示，即每个像素需要三个字节。每个分量有256个级别，要用8位，即1个字节。保存整个图像要用200×200×3，即120000字节。
调色板
在16色或256色组成的颜色表。对颜色按4位或8位进行编号，每个编号代表一个颜色的索引号，可以找到对应的颜色。颜色值的对应表，就是颜色查找表。这种的调色板图像，像素值是颜色在颜色查找表中的索引。
真彩色不需要调色板。像素值为24位或者31位。

【4】 数字图像文件格式

以BMP文件格式为例：
数字图像由采样点的值所组成的矩阵表示。

采样单元叫做像素（pixel）。
BMP扩展名的图像格式，叫位图格式。
组成：文件头，位图信息头，颜色表，图像数据。

位图文件头结构	BITMAPFILEHEADER
位图信息头结构	BITMAPINFOHEADER
位图颜色表	RGBQUAD
位图数据

1位（2色），8位（256色），4位（16色）位图文件，都有位图颜色表。24位真彩色没有颜色表。
数据的第一行对应的图片像素的最下面一行。
字节的最高位，对应的最左边的像素。
Windows位图结构中数据域

【5】数字图像处理的研究内容

1. 点运算
对像素进行加减乘除运算。
作用：可以改变直方图分布，提高图像的分辨率和图像均衡。

2. 几何变换
坐标变换，图像的移动，图像的缩小，图像的放大，图像的旋转，多个图像的配准以及图像扭曲校正等。
作用：图像的扭曲校正功能可以将变形的图像进行几何校正，得到准确的图像。

3. 图像增强
灰度变换增强，直方图增强，频率域增强，彩色增强。
作用：突出重要信息，减弱或者去除不需要的信息。

4. 图像复原
去噪声复原处理，线性复原，非线性复原。
作用：去除干扰和模糊，恢复图像的本来面目。

5. 图像重建
算法有：代数法，迭代法，傅里叶反投影法，卷积反投影法。
作用：利用采集的数据来重建图像，起源于CT的发展。

6. 图像形态学处理
数学形态学的延伸。
作用：图像的腐蚀，膨胀，细化。

7. 图像分割
边缘分割法，阈值分割法，区域分割法，纹理分割法。
作用：将用户感兴趣的区域划分出来。

8. 图像编码
利用图像信号的统计特性及人类视觉特性对图像进行高效编码。编码标准：H.261，JPEG，MPEG。
作用：高效编码，压缩图像。

9. 图像匹配
以像素为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
作用：通过算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，实质是搜索问题。

【6】应用领域

1. 遥感技术
土地测绘，资源调查，气象检测，环境污染监督，农作物估产，军事侦察。
数据量庞大，处理速度慢。

2. 医学应用
临床应用：超声，核磁共振，CT。

3. 安全领域
监控，指纹档案管理。
数字图像处理结合模式识别。

4. 工业生产
产品无损检测。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_44210987/article/details/110651247