机器视觉基础

• 机器视觉系统的基本构成
• 图像采样与量化
• 图像的表达
• 图像的格式

机器视觉系统的基本构成

• 一个图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。
  

图像采样与量化

• 定义为二维函数f(x,y)，其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点(x,y)的幅值。灰度图像是一个二维灰度函数。
• 数字图像：由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置(x,y)和幅值f(x,y)，这些元素称为像素。
  对于灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，在0(黑)~255(白)之间。
  彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
• 图像采样：z空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样，z确定水平和垂直方向上的像素个数N、M。
  把空间上的连续的图像分割成离散的像素集合。
  
  二维采样定理：
  
• 图像量化：函数取值的数字化被称为图像的量化。
• 空间分辨率：空间采样的精度
• 灰度分辨率：量化的精度一般用灰度级表示
• 图像量化与图像分辨率：灰度级越高，图像越细腻，同时数据量也越大。

图像的表达

• 数据结构：
  1、矩阵：矩阵元素是整型数值，这类图像数据通常是图像获取设备的直接输出；
  2、链码：描述物体的边界，链码中的符号一般对应于像素的邻接关系。根据链的斜率不同，有4链码和8链码等；
  3、行程编码：通常用于图像矩阵中符号串的表示。在二值图像中，仅记录图像中属于物体的区域；
  4、拓扑数据结构：图像描述成一组元素及其相互关系的图结构；
  5、关系结构：物体之间的关系上，适用于高层次的图像理解工作；
  分层表示数据结构：
  6、金字塔：

7、四叉树

• 图像数据的表示层次：（逐渐升高的表示层次）
• 彩色变灰度：Y=0.299R+0.587G+0.114B

图像的格式

• 常用的图像/图形文件格式

标签：采样,量化,复习,数字图像处理,像素,灰度,图像,期末,链码
来源： https://blog.csdn.net/qq_44705973/article/details/116898535