数字图像处理简介

图像采样

多数图像传感器（如CCD）的输出是连续的电压波形信号，这些波形的幅度和空间特性都与其所感知的光照有关。为了产生一幅数字图像，我们需要把连续的感知数据转换为数字形式，这个转换的过程被称为图像采样和量化。
采样频率：1秒内采样的次数（采样间隔的倒数）。
它反映了采样点之间的间隔大小。采样频率越高，采样的图像越逼真，质量也越高，但要求的存储量也越大。

图像量化

量化是指使用多大范围的数值来表示图样采样之后的每一个点。量化的结果是图像能容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
例如：如果以4位储存一个点，就表示图像只能有16种颜色；若采用16位储存一个点，则有2^16=65536种颜色。
同样，图像量化越细致，便会占用越大的存储空间。两者的基本问题都是视觉效果和存储空间的取舍。
在实际应用中，常常用8位，24位和32位数字来存储一个像素。8位就是常说的灰度图像，这个灰度图像包含了一幅图像的主要亮度信息。一般情况下，对数字图像进行算法处理，都会先将图像转化为灰度图像。24位就是常说的真彩图像，包括RGB三个通道的颜色信息。32位还包含了Alpha通道，用来表示图像的透明度。
从图像传感器出来的信号经过采样和量化之后，得到的数字图像通常情况下被取样为一个二维阵列f（x,y），该阵列包括M行和N列。
通常情况下用一个二维矩阵来表示采样和量化后的数字图像，如下图：

数字图像处理

获得图像的下一步就是尽快对数字图像进行预期目的的处理。对一幅图像来说，从一个状态得到另一个状态的图像处理操作序列称为图像处理算法。通常有一下几种：
（1）图像变换。
（2）图像编码压缩。
（3）图像增强和复原。
（4）图像分割。
（5）图像描述。
（6）图像分类（识别）。
其中涉及到的一些具体算法将会在后面的博客中和大家一起学习更新。（比如图像变换会用到傅里叶变换，小波变换等）。

数字图像处理系统

图像处理系统的构成

一个典型的图像处理系统由图像传感器，图像编码，图像处理器，显示设备，存储设备及控制设备几大部分构成。

原始图像获取

原始图像获取一般采用图像传感器来完成。图像传感器有可见光传感器和一些其他传感器。下面介绍可见光传感器。
（1）CCD传感器
电荷耦合器件图像传感器CCD（Charge Coupled Device），它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以轻而易举地把数据传输给计算机，并借助于计算机的处理手段，根据需要和想像来修改图像。
CCD传感器有面阵CCD,线列CCD，三线传感器CCD，交织传输CCD和全幅面CCD。
（2）CMOS传感器
CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)，中文学名为互补金属氧化物半导体，它本是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导最基本的资料。CMOS的制造技术和一般计算机芯片没什么差别，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电） 和 P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片记录和解读成影像。后来发现CMOS经过加工也可以作为数码摄影中的图像传感器，CMOS传感器也可细分为被动式像素传感器(Passive Pixel Sensor CMOS)与主动式像素传感器(Active Pixel Sensor CMOS)。

色彩空间

又称“色域“，在色彩学中，人们建立了多种色彩模型，以一维，二维，三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间。
常见的色彩空间有：
（1）RGB。RGB颜色空间是用一个单位长度的立方体来表示颜色的，黑蓝绿青红紫黄白8种常见颜色分别位居立方体的8个顶点，通常将黑色置于三维直角坐标系的原点，红绿蓝分别置于3根坐标轴土，整个立方体放在第1卦限内。如下图所示。而其中的青色与红色、紫色与绿色、黄色与蓝色是互补色。各参数的取值范围是：R：0-255；G：0-255；B：0-255。参数值也称为三色系数或基色系数或颜色值，除以255后归一到0-1之间，但不是无穷多个而是有限多个值。由于每个灰度级都定为256，所以，红绿蓝分量全部组合起来共可表示256=2=16777216种不同的颜色。它比人眼能分辨的颜色种数多得多。因此，虽然自然界中的颜色非常多，但用RGB颜色空间来近似表达自然界中的颜色是完全够用了。

（2）CMY和CMYK。
（3）HIS。
（4）YUV。Y’代表明亮度(luma;brightness)而U与V存储色度(色讯;chrominance;color)部分;色度定义了颜色的两个方面——色度和饱和度，分别用Cr和Cb来表示。其中，Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异，Cb反映的是RGB输入蓝色信号与RGB信号亮度值之间的差异。YUV模型与RGB模型的关系可用下面的矩阵来表示：


（5）YCbCr。该模型其实是YUV模型经过缩放和偏移的翻版。YCbCr模型与RGB模型的转换关系如下：