图像处理基础-数字图像处理基础(1)

图像处理基础-数字图像处理基础(1)1 像素 像素是构成数字图像的基本单位 如一张 600×300 像素 即表示横向有 600 个像素 纵向有 300 个像素

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1.像素:

    像素是构成数字图像的基本单位,如一张600×300像素,即表示横向有600个像素,纵向有300个像素。

    二进制图像的像素值为0或1,灰度图像的像素值为0~255。一个像素的具体长度与显示器的分辨率有关,在PS中,1cm=28.346像素,此时 1像素=0.035278cm。







2.分辨率:

    2.1屏幕分辨率: 

     即计算机屏幕上能显示信息的数量,既能显示的像素个数,通常以水平和垂直像素数量来衡量。一台显示器的分辨率为1600×900像素,表示该显示器水平方向上能显示1600个像素,垂直方向上能显示900个像素。分辨率越高能显示的像素就越多,屏幕就越清晰。在实际应用中,显示设备的分辨率也经常使用每英寸包含的像素个数

(Pixels Per Inch, PPI),即每英寸像素数来表示。该值越大,画面的细节就越丰富;数值越小,图像显示就越大。已知屏幕尺寸和屏幕分辨率时,就可以就算PPI

    



                                          PPI=sqrt(屏幕分辨率/屏幕尺寸)

     

      2.2图像分辨率: 

      图像的分辨率就算图像的尺寸,也称为图像的宽和高,即水平方向上的像素个数和垂直方向上的像素个数。一张分辨率为640×480像素的图片,有480行像素信息,每行有640个像素,该图片包含的像素个数是307 200,也就是我们常说的30万像素。



       

       2.3视频分辨率: 

      通常说的某视频是720P或者1080P,P指Progressive,即逐行扫描。480P是640X480像素的分辨率。720P是1280X720像素。

   







3.色调、亮度、饱和度

   3.1图像色调

    色调就是通常意义下的彩色,它随波长的变化而变化,反映理论颜色的基本特征。只有单一波长成分的关称为单色光,含有两种以上波长成分的关称为复合光。色彩通常是由一种单色光和白光按照一定比例混色的。色调和饱和度称为色度,色度表示的是色彩的纯度。

       

       色度:反映颜色的色调和饱和度

       色度和亮度共同表示颜色

   

  

    3.2图像亮度

    亮度是人眼对光强度的感受,图像的亮度就是图像中光的强度。人眼一般感到红光最暗,蓝光次之,黄绿光最亮。

  

    3.3图像的饱和度

   色彩的饱和度就是颜色的纯净度,饱和度越高,色彩越鲜明。色彩的饱和度取决于颜色中白光的比例,色彩中的白光越多,饱和度就越低。纯单色光的饱和度为100%,纯白个的饱和度为0%。

    

   亮度和色度(色调和饱和度)共同决定了图像的特性。



    



4.对比度

  对比度是图像的黑白之间的差异,差异越大,则对比度越大,能表示的颜色就越丰富。但是现在还没有同意标准来衡量对比度,需要依靠人的眼睛进行判断。





5.纹理

   图像的纹理特征是描述一副图像的重要性质之一,纹理、颜色和形状一起表述图像的视觉特征,也就是人的视觉能感受到的自然特征。

   灰度分布在空间位置上的反复出现形成了纹理,所以图像空间中一定距离的两个像素是由关系的。灰度共生矩阵就是利用图像的灰度级之间的相关性来描述纹理的一种常用方法。灰度共生矩阵的特征有:

           

         *ASM 能量(angular second moment):灰度共生矩阵每个元素的平方和,描述图像是否均匀分布,纹理是否粗糙。图像越有结构,ASM越大。


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         *熵(entropy)如果灰度共生矩阵元素值分布均匀,则表示图像近于随机,熵值就越大。

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        *对比度(contrast)表示图像的清晰程度和纹理深浅程度。灰度共生矩阵中偏离对角线的元素值越大,对比度就越大,纹理也就越深。

                                           

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         *自相关(correlation)描述灰度共生矩阵水平或垂直方向上的相似度。如果矩阵中水平方向的元素值均匀相等,则水平方向的相关性大,对应的图像在水平方向上越有纹理,则水平方向灰度共生矩阵的自相关值大于其他方向灰度共生矩阵的自相关值。



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            *均匀度表示图像纹理的粗细度。纹理越粗糙,则均匀度越大;纹理越细致,则均匀度越小

  



6灰度共生矩阵

    在原矩阵中,可以取某偏移量(f1,f2),然后统计原矩阵中(x+f1,y+f2)出现的次数,产生灰度共生矩阵

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                                                     《刷脸背后》学习笔记

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