数字图像处理：灰度图像与数字化详解

本资源主要围绕图像处理中的核心概念——灰度图像展开讲解，重点涵盖以下几个方面： 1. 数字图像的基本概念： - 数字图像的概念与描述：强调了从模拟图像向数字形式的转换，涉及空间离散化（采样）和明暗数据离散化（量化）两个关键步骤。 2. 图像的数字化过程： - 采样：将连续图像分解为离散像素，通常在x轴和y轴上同时进行，采样间隔的选择影响数据量和图像细节的保留。 - 分辨率：衡量单个像素代表的实际物理尺寸，单位如像素/英寸或像素/厘米。 - 量化：将像素的明暗信息转化为整数表示，通常8bit量化用于一般图像，3bit以下可能导致质量损失。 3. 量化方法： - 均匀量化：在灰度范围均匀分配量化级。 - 非均匀量化：根据像素出现频率调整量化间隔，优化图像细节表现。 4. 灰度直方图： - 定义：灰度直方图是灰度级分布的统计工具，通过图形或数组表形式展示图像中不同灰度级像素的数量分布。 - 作用：灰度直方图对于图像分析、观察以及后续处理至关重要，因为它提供了关于图像亮度分布的重要信息。 通过学习这部分内容，读者可以深入理解图像数字化的原理和技术，并掌握如何运用灰度直方图分析和优化图像处理效果。这对于图像处理初学者和专业人士来说都是不可或缺的基础知识。