数字图像概论与基础

一、基本概念

• 数字图像：x,y,f(x,y)是有限离散值,对模拟图像进行采样和量化得到。
• 灰度图像:每个位置是一个在某个范围内的灰度值
• 彩色图像:每个位置通常有三个灰度值
• 二值图像:每个位置可选值为0或1
• 采样：就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格（将原有的图像做栅格化），每个网格用一亮度值来表示。一个网格称为一个像素。M×N的取值满足采样定理。 （是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实）

• 均匀采样量化——像素灰度值在黑白范围较均匀分布的图像。
• 非均匀采样量化——对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些，而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。

• 量化：对每一个栅格进行赋值，值属于某一集合。灰度图中的取值集合为0-255，常见的 RGB彩色图像是红，绿，蓝三个通道三张灰度图的叠加，共有 256256256种颜色的取值，而二值图像则只有两种色彩的选择。图像实际拥有的灰度级数量被称作层次，例如0-255的灰度图层次为256，层次越多，表现效果越好。

参考

• 图像处理中的采样与量化
• 深蓝学院-基于图像的三维重建课程笔记