1. 程式人生 > >數字影象處理--認識影象各種概念

數字影象處理--認識影象各種概念

認識影象

用數學方法描述影象資訊時,通常著重考慮它的點的性質。點,畫素,pel或pixel,是影象元素picture element的縮寫。

I = f(x, y, z, lamda, t),I影象的強度,xyz空間座標,lamda波長,t時間
活動的,彩色的,三維的視訊影象

靜止影象->與t無關
單色影象->與lamda無關
平面圖像->與z無關

I = f(x, y) 平面的、靜止的、單色的影象

數字影象的表示方法

黑白影象可用二維函式f(x, y)表示,其中x,y是平面的二維座標,f(x, y)表示點(x, y)的亮度值(灰度值)。對模擬影象來講,f(x, y)顯然是連續函式。

為了適應數字計算機的處理,必須對連續影象進行空間和幅值數字化。空間座標(x, y)的數字化稱為影象取樣(具有采樣間隔),而幅值數字化被稱為灰度級量化。經過數字化後的影象稱為數字影象,或離散影象。

灰度影象的陣列表示法

設連續影象f(x, y)按等間隔取樣,排成M*N陣列(一般去方陣列N*N),如下式所示:
這裡寫圖片描述
影象陣列中每個元素(點)都是離散值,稱為畫素(pixel)。在數字影象處理中,一般取陣列N和灰度級C都是2的整數冪。取N=2nC=2m。對於一般的電檢視像,N取256或512,灰度級C取64級(m=6bit)至256級(m=8bit),即可滿足影象處理的需要。

二值影象表示法

二值影象:所謂二值影象就是隻有黑白兩個灰度級,即畫素灰度級非1即0。如文字圖片,其數字影象可用每個畫素1bit的矩陣表示,以減少儲存量。
這裡寫圖片描述

描述數字影象的基本引數

解析度

  • 影象解析度:數字化影象的大小,對原始影象的取樣解析度,即該影象的水平垂直方向的畫素個數。
  • 螢幕解析度:顯示器螢幕上的最大顯示區域,即水平與垂直方向的畫素個數。
  • 畫素解析度:畫素的寬和高之比,一般為1:1。

影象深度和顯示深度

影象深度(也稱為影象灰度、顏色深度)表示數字點陣圖像中每個畫素上用於表示顏色的二進位制數字位數。
顯示深度:表示顯示器上每個點用於顯示顏色的二進位制位數。

若顯示器的顯示深度小於數字影象的深度,就會使數字影象的顏色顯示失真。
這裡寫圖片描述

影象檔案大小

用位元組表示影象檔案的大小事,一幅未經壓縮的數字影象的資料量大小計算如下:

影象的資料量大小 = 畫素總素 * 影象深度 / 8,單位:byte

相關推薦

數字影象處理--認識影象各種概念

認識影象 用數學方法描述影象資訊時,通常著重考慮它的點的性質。點,畫素,pel或pixel,是影象元素picture element的縮寫。 I = f(x, y, z, lamda, t),I影象的強度,xyz空間座標,lamda波長,t時間 活動的,彩

0023-影象處理中核運算元的概念

在影象處理的運算中,我們通常會用一個視窗矩陣(即下文和標題中提到的核運算元)去遍歷待處理的矩陣或影象,在遍歷的同時按一定的運演算法則把視窗內的數與矩陣或影象中的數作運算得到新值,並用這些新值去更新矩陣或影象。每次運算被更新的象素相對這個核算子的位置稱為錨點位置,在opencv中,若錨點座標為(-1,

數字影象處理常用影象

                原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53c74fa1010002pn.html做數字影象處理的,怎能沒有一個相簿?雖說自己可以建立,可是如果是比較知名的相簿,做出來的實驗結果才能比較讓人信服。coral是很有名,可他要收費。我尋尋覓覓,還是找

數字影象處理筆記——影象處理綜述與相關知識介紹

影象獲取方式 伽馬光 伽馬光成像原理是給人體注入同位素,然後用檢測器來檢測同位素的放射量來成像 X光 X光成像原理是利用人體不同部位密度不同,X光透過性不同,使得成像的灰度值不同 CT CT成像是一組X光不停旋轉以後得到不同角度的成像,從而可以實現

影象處理基本原理----基本概念

取樣 對連續的2D訊號(影象)進行取樣,我們將依據預先定義的行數和列數得到一個完整的二維訊號陣列。給定行和列相交處的點(元素)稱為畫素。取樣原始影象是一個有損操作-取樣影象的質量取決於預設的取樣水平。    用不同取樣等級得到的影象 量化 量化等級表示的是在數字影象中,每個畫素的取值範圍.常用

數字影象處理筆記——影象分割(Image Segmentation)

影象分割 區域生長 影象第一種演算法我們稱為區域生長(region growing) 其主要思路就是從原始影象中選取幾個重要的點,然後從這些點分別往外擴充套件,如果周圍的畫素與其的畫素差小於某個閾值,那麼將其置1(白色),並繼續從這個點向外延展,直到不滿足條件,其他點置0(黑色)。

數字影象處理》——影象的二階微分

     在影象的二階微分中,主要是需要掌握影象的拉普拉斯運算元。      拉普拉斯是個線性的運算元。      具有旋轉不變性。      二階微分在增強影象細節方面要比一階微分好得多。

【VS開發】【影象處理】RGB各種格式

RGB格式 RGB組合格式 名字 RGB組合格式 描述 此格式用來匹配PC圖形幀快取。每個畫素佔據8,16,24或32個位,他們都是組合畫素格式,其意為在記憶體中所有畫素資料都是相鄰排列的。當使用這些格式之一時,驅動應該上報顏色空間為V4L2_COLORSPACE_S

(二)matlab數字影象處理實驗-影象的幾何變換

數字影象處理實驗1-9點選下列連結有原始碼和連結: 上一節已經簡單介紹guide的使用,我們直接用,建立了這麼一個介面: 1、開啟圖片程式碼: % --- Executes on button press in openFile. function openFil

數字影象處理影象邊緣銳化之微分運算

影象邊緣銳化處理的目的 突出影象的細節,或者增強被模糊的細節,增強影象邊緣,便於提取目標物體的邊界,對影象進行分割、目標區域識別、區域形狀提取等為影象理解和分析打下基礎。   影象邊緣銳化的基本方法 微分運算 梯度銳化 邊緣檢測   影象邊緣型別 通常,邊緣上的灰

數字影象處理影象的面積與周長計算

  二值化影象區域標記 在二值化影象中,相互聯結的黑畫素集合成為一個(黑)區域,通過對影象內每個區域進行標記操作,求得區域的數目。處理前的f是二值的,畫素要麼為0(黑),要麼為255(白)處理後每個畫素的值即為其所處理區域的標號(1,2,3,。。。) 標記規則1.初始化標記為0,從左到右,從上

影象處理影象識別筆記(六)影象增強3

上一章節中我們講解了空域濾波的影象增強方法,包括影象的平滑和銳化,本文中,我們首先帶來頻域濾波的影象增強方法,指在頻域中對影象進行變換,需要的基礎知識是前述過的影象傅立葉變換,請檢視學習。 一、頻域濾波處理 頻域濾波處理的一般方法如下圖所示,先將影象經過傅立葉變換為頻域形式,然後乘以

影象處理影象識別筆記(五)影象增強2

上一節中我們講解了灰度變換的原理以及實現方法,本節我們講解空域濾波增強,與灰度變換相同,空域濾波增強是一種空域處理的方法,不過空域濾波不是一種對點做處理的方法,而是利用相鄰畫素間的關係進行增強。空域濾波可以按照增強效果的不同分為平滑與銳化兩類,又都可分為線性與非線性方法,線性濾波利用空域卷積

影象處理影象識別筆記(三)影象增強1

影象增強的目的是為了改善影象的視覺效果,為了更便於人或機器的分析和處理,在不考慮影象降質(前提)的情況下,提高影象的可觀性。灰度變換是一種典型的影象增強方法,我們通常把影象處理按照處理方法分成空域方法與頻域方法兩類,灰度變換是一種對點處理的空域處理方法。 一、灰度變換 將一個灰度區間

影象處理影象識別筆記(二)影象變換

在本章節中,將介紹幾種常用的影象變換的方法,即利用數學公式將影象變換成另一種具有特定物理意義的影象,通過新的影象,我們可以觀察出原影象的某些特性,且可以對原影象進行濾波、壓縮等影象處理的操作,包括傅立葉變換、沃爾什變換等。 一、影象傅立葉變換基本原理與實現 傅立葉變換,是將時域訊號轉

影象處理影象識別筆記(一)

本系列是研一課程《影象處理與影象識別》的隨堂筆記,主要內容是數字影象處理方面,根據老師的講課內容與自己的理解所書寫,還會有一些具體實現的程式碼,基於Python,歡迎交流。本篇主要介紹影象處理與影象識別的基礎知識。 一、影象處理(ImageProcessing) 影象處理是對影象資訊

影象處理影象基本變化(平移、縮放、旋轉)(Octave實現)

在模式識別及計算機視覺中,要經常進行影象的變化。 例如:在識別手寫數字中,我們可能在廣泛應用中要求所有的圖片都是20*20這麼好的規格。所以,我們就需要進行縮放來達到目的。 今天來總結下學到的影象的基本變換。 首先我們計 (w,v) (w,v)為源影象的

Python影象處理影象腐蝕與影象膨脹!

本篇文章主要講解Python呼叫OpenCV實現影象腐蝕和影象膨脹的演算法,基礎性知識希望對您有所幫助。 1.基礎理論 2.影象腐蝕程式碼實現 3.影象膨脹程式碼實現 一. 基礎知識 (注:該部分參考作者論文《一種改進的Sobel運算元及區域擇優的身份證智慧識別方法》) 影象

使用OpenCV進行影象處理-改變影象的亮度與對比度

通過OpenCV,製作一個有關影象處理的在Linux下的軟體。 製作可以自動處理影象亮度的簡單軟體。 開發環境:CodeBlocks #include <iostream> #incl

影象處理影象去噪

假設影象退化過程被建模為一個退化函式和一個加性噪聲項,對輸入影象f(x,y)進行處理,產生退化後的影象g(x,y)。給定g(x,y)和退化函式H以及關於加性噪聲項的一些知識,影象復原的目的就是獲得原始影象的一個估計。 空間域的退化影象: 其中h(x,y)是退化函式的空