数字图像处理详解：位图类型与图像分辨率

"数字图像处理期末考试复习资料" 在数字图像处理领域，图像通常以位图的形式存储，这种表示方式基于像素点的颜色和位置信息。位图分为四种基本类型：二值图像、亮度图像、索引图像和RGB图像。 1. 二值图像(binary images)： 二值图像是一种简单的图像形式，只包含两种颜色，通常表现为黑白。每个像素用1位来表示，0代表黑色，1代表白色，或者反之。这种图像常用于文字识别和边缘检测等应用。 2. 亮度图像(intensity images)： 亮度图像也称为灰度图像，其像素可以有256种不同的灰度级，介于纯黑（0）和纯白（255）之间。每个像素的灰度级表示其亮度，适合显示连续色调或复杂灰度信息。 3. 索引图像(indexed images)： 索引图像使用预先定义的色彩表，最多能显示256种颜色。这种类型的图像适用于颜色有限且需要较小文件大小的场景，如网页设计。 4. RGB图像(RGB images)： RGB图像由红色、绿色和蓝色三种颜色通道组成，每个通道使用8位表示，总共能组合出1670万种颜色，即真彩色。这种图像模式广泛应用于显示器和打印设备，因为它可以展现丰富的色彩层次。 图像的空间分辨率决定了图像中可辨别的最小细节，取样值是关键因素。线对是衡量空间分辨率的单位，表示单位距离内可分辨的最小线对数量。灰度级分辨率则是指图像亮度强弱的区分能力，是高度主观的，影响着图像的视觉效果。 距离函数或度量D(p, q)定义了像素间的距离，满足非负性、对称性和三角不等式，确保了空间关系的合理性。取整函数tK=int[(N-1)tk+0.5]用于处理取样中的精度问题。 直方图是图像的灰度级别统计，它反映了具有相同灰度值的像素数量，但不包含像素的位置信息。直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，通过调整像素分布使图像的灰度级更均匀，其特点包括： - 直方图趋向平坦，但不会完全平坦，因为离散的灰度级别限制了完全平坦的可能性。 - 输入图像的灰度级范围通常会扩大。 - 视觉感知的可信息量增加。 - 自动确定变换函数，操作简单。 然而，直方图均衡化会导致空间信息的丢失，因为它仅关注像素的灰度频率，而不考虑它们的位置。因此，在处理某些图像时，可能需要结合其他方法来保留或恢复空间信息。