第二讲数字图像的基本概念
2.1图像及其表示方法；
2.2图像数字化方法；
2.3数字图像的颜色及类型；
2.4数字图像的质量衡量。
2.1图像及其表示方法；
A、图像的本质是什么？
1.图像是现实世界的一种客观反映
2.可以用数学函数来表示
B、二维连续图像：f(x,y)
其中（x,y）表示图像平面坐标，f(x,y)表示（x,y）处的图像属性值（亮度、彩色等）。
限制：
（1）为实数、非负、有界
（2）图像系统和成像范围有限
（3）在有限时段内成像
（4）图像函数在定义域内连续
图像表示为连续函数有利于用图像处理技术的理论研究
C、针对不同类型的图像，实际中常采用如下不同的描述方式：
二值图像：
灰度图像：
立体图像：
彩色图像：
多波段图像：
时间序列图像：
D、数字图像：连续图像的图像坐标和属性值离散化；
是连续图像的一种近似。
二维离散图像：
通常，若对图像坐标进行均匀取样，可以一个二维矩阵来表示。
数字图像表示更有利于应用矩阵理论对图像进行存储、处理。
2.2图像数字化方法；
A、数字图像的获取方式：
直接获取：数码相机，传输型卫星；
扫描数字化。
图像数字化：把连续图像变成数字图像的过程。
它包括两步：采样和量化
B、数字图像获取过程：a照射(能)源，b场景元素，c成像系统，d场景投影到图像平面，e数字化图像
C、扫描数字化过程
a连续图像b扫描线AB亮度分布c采样和量化d数字扫描线
图像数字化：a连续图像，b图像采样和量化的结果
D、1.采用和量化的简单理解
有一个连续的正弦波，要进行离散化，最直接的方法是选取一系列点来代替。这就是采样（取样、抽样）。在空间上用有限的取样点来代替无限的坐标值。
采样后的数据依然有无限个级别（空间位置离散，但数据还是连续的）；
用有限的值来代替无限的值称为量化。
2.采样(Sampling)
完成图像空间坐标的离散化,即把连续图像变成离散点的集合。
a/如何确定采样形状?
可选择的采样形状包括：正方形，正三角形，正六角形,…
为方便，一般用正方形点阵，但其缺点是相邻像元有两种度量距离。
b/实现过程：沿着图像的X方向和Y方向每隔一定的平面间隔ΔX、ΔY取一个点作为数字图像的像点。空间坐标（X、Y）的数字化被称为图像采样，确定水平和垂直方向上的像素数M、N。
c.如何确定采样间隔（采样密度）?
理论上已经证明：
如果图像f(x,y)在x和y方向的最高空间频率（即截止频率）分别为uc和vc，那么当图像的取样间隔△x和△y满足下列条件时：
就可以保证由图像取样值，圆满地恢复原图像函数f(x,y),即保持了原图像的全部信息。
上式即为著名的采样定理量化等级（量化层数）G怎样选择？
量化等级一般取：
8位量化：充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用[0255]描述“从黑到白”，0和255分布对应亮度的最低和最高级别。
如果要求更高精度，可以增大量化分层，但编码时占用位数增多，数据量加大。
4、几个概念：
图像分辨率：指每单位长度上的像素，即直观看到的图像的清晰与模糊程度，单位为ppi。另外，图像的尺寸、图像的分辨率和图像文件的大小三者之间有着很密切的联系。图像的尺寸越大，图像的分辨率越高，图像文件也就越大，调整图像的大小和分辨率即可以改变图像文件的大小。
输入分辨率：指图象被输入时，输入设备对图象细节的分辨能力，即单位长度内所能获得的采样点的个数，单位为dpi。
输出分辨率：指单位长度内输出设备所能输出的点数，单位为dpi。
2.3数字图像的颜色及类型；
1.灰度：
表示光的强度的数值量度；
强度大为白色，弱为黑色，中间为灰色；
光强量化到256级，0对应黑色，255对应白色。
灰度图像：
仅含有黑、灰、白等无彩色的图像
2.颜色：
一个物体反射或折射的光的一种特性，并且是一种感觉特性。
所有颜色都可被看作三基色（红、绿、蓝）的不同组合：R+B=M（紫）、B+G=C（青）、R+G=Y(黄）。
彩色图像：
指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。
RGB模式的图像有很多优点，比如图像处理起来很方便，图像文件小。
数字图像的颜色模式：除RGB外，还有CMYK、HSB、CIElab、灰度模式等模式；
CMYK模式：CMYK也称作印刷色彩模式，是一种依靠反光的色彩模式，和RGB类似，CMY是3种印刷油墨名称的首字母：青色Cyan、品红色Magenta、黄色Yellow。而K取的是black最后一个字母，之所以不取首字母，是为了避免与蓝色(Blue)混淆。从理论上来说，只需要CMY三种油墨就足够了，它们三个加在一起就应该得到黑色。但是由于目前制造工艺还不能造出高纯度的油墨，CMY相加的结果实际是一种暗红色。
HSB模式：H表示色相，S表示饱和度，B表示亮度。
基于人类对色彩的感觉，HSB模型描述颜色的三个特征：
(1)色相H(Hue)：在0~360°的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、绿或橙色。
(2)饱和度S(saturation)：是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中彩色成分所占的比例，用从0(灰色)~100%(完全饱和)的百分比来度量。在标准色轮上饱和度是从中心逐渐向边缘递增的。
(3)亮度B(brightness)：是颜色的相对明暗程度，通常是从0(黑)~100%(白)的百分比来度量的。
Lab模式：Lab模式是国际照明协会（CIE）公布的一种色彩模式，它是一种过渡模式，我们一般不会直接接触到，它是目前色彩模式中包含色彩范围最广泛的模式。
Lab模式定义色彩有三个参数：L，代表亮度；a，是由绿到红的光谱变化；b，是由蓝到黄的光谱变化。
灰度模式：灰度模式图像的像素是由8bits的位分辨率来记录的，因此能够表现出256种色调。
灰度模式的图像可以和彩色图像及黑白图像相互转换，但要指出的是，彩色图像转换为灰色图像要丢掉颜色信息，灰色图像转换为黑白图像时要丢失色调信息，所以从彩色图像转换成灰度图像，然后由灰度图像转换为彩色图像时已不再是彩色了。
3.颜色数目
4.色度、亮度、饱和度
色度：观察者获得的颜色的感觉；
亮度：表示颜色强度；
饱和度：在颜色中参杂白色光数量多少的度量。
5.真彩色32位：
如果一幅图像覆盖在另一幅图像上，同时希望看到被遮盖的图像的某些信息，则上面一幅图像必须具有一定的透明度；
有些图像带有透明度，如TGA格式图像；
加在24位图像中的另外8位Alpha信息，来说明图像像素的256级透明性；
如果某个像素的颜色具有透明度，那么它需要使用32位。
2.4数字图像的质量衡量。
1/层次
灰度级：表示像素的明暗程度的整数量
例如：像素的取值范围为0~255，就称该图像为256个灰度级的图像；
层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量
例如：具有32种不同取值的图像，称该图像具有32个层次；
图像数据的实际层次越多，视觉效果就越好。
对比度一幅图像中灰度反差的大小。
清晰度:亮度、对比度、尺寸大小、细微层次、颜色饱和度等综合因素的影响结果。
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