数字图像处理，基础知识
- 图像的概念
图像是对客观存在的物体的一种相似性的，生动的写真或描述。
- 图像的类别
图像按不同的标准可以采取不同的划分，下面介绍分成 模拟图像和数字图像
模拟图像可用连续函数描述。
数字图像可用矩阵或者数组描述。其中像素或者像元的属性：表示空间位置和灰度
- 数字图象处理
图像的数字化：如何由一幅模拟图像获取一幅满足需求的数字图像，使图像便于计算机处理分析。
图像变换：重点学习傅里叶变换的算法
图像增强：增强图像的有用信息，消弱噪声的干扰。
图像的恢复与重建：把退化。模糊的图像复原。 等等技术
- 图像数字化
图像数字化是将一幅画面转成计算机能处理的形式。就是把一幅图画分割成一个个小区域，并将各小区域灰度用整数表示，形成一幅点阵式的数字 图像。包括采样和量化两个过程。像素的属性=（位置，灰度/颜色） 。
数字图像根据灰度级数的差异可以分为：黑白图像，灰度图像，彩色图像。
黑白图像：图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过度，又称二值图。
灰度图像：每个像素的信息由一个量化的灰度来描述的图像，没有彩色信息，1字节（8位）可表示256级灰度（0~255）
彩色图像：每个像素由RGB分量构成的图像，RGB由不同的灰度级来描述，3字节可表示各通道。
图像数字化过程可分为 采样和量化。采样间隔越大，所得图像像素越少，采样间隔越大，所得图像像素越多越清晰，同时数据量也大。量化等级越大，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，相反，量化等级越小，灰度分辨率越低。下图一是随着采样间隔增大，图像的变换，图二是量化等级越低，灰度值越小。
- 图像灰度直方图
一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。
- 图像增强
主要记录空间域的增强。
1，线性变换和非线性变换
2，直方图修整法。灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系，他能描述图像的概貌。直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法