圖像處理基礎(chǔ)知識筆記5

31 、機器視覺基本功能

測量、定位、識別、檢測

32 、 英寸

1英寸=25.4mm

但是在CCD中間1英寸=16mm

比如：CCD尺寸1/3”： 指CCD對角線長度為1/3英寸。

說明：這是歷史問題導致的，那時早期的電視攝像機使用的感光元件是真空管，現(xiàn)在常見的CCD和CMOS傳感器，那時候還沒發(fā)明出來呢。真空管的外面是有個玻璃罩子的，真空管外徑是把玻璃厚度也算進去的。

玻璃管當然是不能用于成像的，所以外徑1英寸的真空管，實際成像區(qū)域只有16mm左右，于是16mm就成了電子攝像照相行業(yè)一個約定俗成的度量單位。

雖然真空管成像技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)不使用了，但是這種度量方式卻被一直繼承了下來。

所以現(xiàn)在數(shù)碼成像元件中提到英寸這個單位，都不能按工業(yè)標準的1英=25.4mm來計算，而要按1英寸=16mm來計算。

33 、數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理(DigitalImage Processing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。

主要目的：

（1）提高圖像的視感質(zhì)量，如進行圖像的亮度、彩色變換，增強、抑制某些成分，對圖像進行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。

（2）提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，提取特征或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。

（3）圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。

常用方法：

1）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理。

2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量，以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。

3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。

4 ）圖像分割，將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。

5 ）圖像描述，作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述。

6 ）圖像分類（識別），其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。

基本特點：處理信息量很大、占用頻帶較寬、各像素相關(guān)性大、無法復現(xiàn)全部信息、受人的因素影響較大，看完百度百科的精簡總結(jié)。

34 、模擬/數(shù)字圖像

又稱連續(xù)圖像，是指在二維坐標系中連續(xù)變化的圖像，即圖像的像點是無限稠密的，同時具有灰度值（即圖像從暗到亮的變化值）。連續(xù)圖像的典型代表是由光學透鏡系統(tǒng)獲取的圖像，如人物照片和景物照片等，有時又稱模擬圖像。

模擬圖像是通過某種物理量的強弱變化來表現(xiàn)圖像上各個點的顏色信息的,印刷品圖像、相片、畫稿上的圖像都是模擬圖像。模擬圖象是連續(xù)的點組成。

數(shù)字圖像：數(shù)字圖像，是以二維數(shù)字組形式表示的圖像，其數(shù)字單元為像元，數(shù)字圖像的恰當應(yīng)用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)象之間關(guān)系的知識，也就是幾何和光度學或者傳感器校準，數(shù)字圖像處理領(lǐng)域就是研究它們的變換算法。數(shù)字圖像，又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。由數(shù)組或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計算機或數(shù)字電路存儲和處理的圖像。

35 、像素/分辨率/深度等

像素：由一個數(shù)字序列表示的圖像中的一個最小單位?？梢岳斫鉃橐粋€二維數(shù)組的一個元素，其值大小表示灰度（強度）

灰度：灰度是表明圖像明暗的數(shù)值，即黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255 ，黑色為0，故黑白圖片也稱灰度圖像?；叶戎抵傅氖菃蝹€像素點的亮度?；叶戎翟酱蟊硎驹搅?。

動態(tài)范圍：系統(tǒng)中最大可度量灰度與最小可檢測灰度之比。上限取決于飽和度，下限取決于噪聲。

對比度：一幅圖像中最高和最低灰度級間的灰度差。高動態(tài)范圍意味著高對比度。

灰度級：灰度級表明圖像中不同灰度的最大數(shù)量?；叶燃壴酱?，圖像的亮度范圍越大。

圖像/空間分辨率：單位距離可分辨的最大線對數(shù)量/像素數(shù)。

灰度分辨率：灰度級中可分辨的最小變化。通常說一副被量化為256級的圖像有8比特的灰度分辨率。

屏幕分辨率：屏幕分辨率是屏幕每行的像素點數(shù)*每列的像素點數(shù)，每個屏幕有自己的分辨率。屏幕分辨率越高，所呈現(xiàn)的色彩越多，清晰度越高。

圖像所需要的位數(shù)b：b=MxNxK MxN是空間分辨率，K灰度分辨率，單位是bit。

圖像深度：是指存儲每個像素所用的位數(shù)，也用于量度圖像的色彩分辨率。圖像深度確定彩色圖像的每個像素可能有的顏色[數(shù)，或者確定灰度圖像的每個像素可能有的灰度級數(shù).它決定了彩色圖像中可出現(xiàn)的最多顏色數(shù)，或灰度圖像中的最大灰度等級。

比如一幅單色圖像,若每個像素有8位 ，則最大灰度數(shù)目為2的8次方,即256。一幅彩色圖像RGB3個分量的像素位數(shù)分別為4,4,2,則最大顏色數(shù)目為2的4+4+2次方，即1024,就是說像素的深度為10位，每個像素可以是1024種顏色中的一種。

圖像采樣：對圖像空間坐標的離散化，它決定了圖像的空間分辨率。采樣的實質(zhì)就是要用多少點來描述一幅圖像，采樣結(jié)果質(zhì)量的高低就是用前面所說的圖像分辨率來衡量。

簡單來講，對二維空間上連續(xù)的圖像在水平和垂直方向上等間距地分割成矩形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，所形成的微小方格稱為像素點。一副圖像就被采樣成有限個像素點構(gòu)成的集合。例如：一副640480分辨率的圖像，表示這幅圖像是由640480＝307200個像素點組成。

位圖：也稱點陣圖，它是由許多點組成的，這些點稱為像素。當許多不同顏色的點組合在一起后，便構(gòu)成了一副完整的圖像。位圖可以記錄每一個點的數(shù)據(jù)信息，從而精確地制作色彩和色調(diào)變化豐富的圖像。但是，由于位圖圖像與分辨率有關(guān)，它所包含的圖像像素數(shù)目是一定的，若將圖像放大到一定程度后，圖像就會失真，邊緣出現(xiàn)鋸齒。

深度：深度即位數(shù)（比特數(shù)）①位深：一個像素點所占的總位數(shù)，也叫像素深度、圖像深度等，其中位深 = 通道數(shù) × 每個通道所占位數(shù) ②256色圖：n位的像素點可以表示2^n種顏色，稱2^n色圖，n=8時為256色圖 ③8位RGB與8位圖：前者的位數(shù)指每個通道所占的位數(shù)，后者指整個像素點共占的位數(shù)，其中8位RGB是一個24位圖，也稱為真彩。

對比度：指不同顏色之間的差別。對比度越大，不同顏色之間的反差越大，即所謂黑白分明，對比度過大，圖像就會顯得很刺眼。對比度越小，不同顏色之間的反差就越小。對比度=最大灰度值/最小灰度值。

亮度：指照射在景物或圖像上光線的明暗程度。圖像亮度增加時，就會顯得耀眼或刺眼，亮度越小時，圖像就會顯得灰暗。

頻率：灰度值變化劇烈程度的指標，是灰度在平面空間上的梯度。低頻就是顏色緩慢地變化,也就是灰度緩慢地變化,就代表著那是連續(xù)漸變的一塊區(qū)域,這部分就是低頻。

高頻就是頻率變化快，即相鄰區(qū)域之間灰度相差很大,這就是變化得快。圖像中,一個影像與背景的邊緣部位的頻率高，即高頻顯示圖像邊緣。圖像的細節(jié)處也是屬于灰度值急劇變化的區(qū)域，正是因為灰度值的急劇變化，才會出現(xiàn)細節(jié)。另外噪聲（即噪點）也是這樣,在一個像素所在的位置,之所以是噪點,就是因為它與正常的點顏色不一樣了，灰度有了快速地變化。固有“圖像的低頻是輪廓，高頻是噪聲和細節(jié)”。

空域：也叫空間域，即所說的像素域，在空域的處理就是在像素級的處理，如在像素級的圖像疊加。通過傅立葉變換后，得到的是圖像的頻譜。表示圖像的能量梯度。

頻域： 也叫頻率域，任何一個波形都可以分解成多個正弦波之和。每個正弦波都有自己的頻率和振幅。所以任意一個波形信號有自己的頻率和振幅的集合。頻率域就是空間域經(jīng)過傅立葉變換的信號。