图像处理基础：矩阵表示与视觉感知

"矩阵表示-图像处理基础" 在图像处理领域，矩阵表示是一种基本且至关重要的概念，用于描述和操作图像数据。本讲座主要探讨了图像的视觉感知、获取与显示、表示方法以及数字图像的文件格式等内容。由电子科技大学光电信息学院的彭真明教授进行讲解。 首先，图像的视觉感知部分解释了人眼如何感知和理解图像信息。人眼的结构包括角膜、虹膜、晶状体、视网膜、巩膜和脉络膜等，其中视网膜上的感光细胞（杆状细胞和锥状细胞）是关键。杆状细胞对亮度变化敏感，而锥状细胞则负责色彩识别。图像的视觉感知还包括对亮度（Luminance）和照度（Illuminance）的定义，以及反射率（Reflectance）的概念，这些因素影响我们对图像的感知。 接着，图像的表示部分详细阐述了如何用矩阵来描述图像。在数字图像处理中，图像通常被抽象为二维数组或矩阵，其中每个元素代表一个像素，其值对应于该像素的色彩和亮度信息。这种表示方式使得我们可以使用数学方法和算法对图像进行操作，如图像变换、滤波、增强等。 数字图像的文件格式如JPEG、PNG、BMP等，是存储和传输图像数据的标准。每种格式有其特定的压缩方法、颜色空间和元数据支持，影响着图像的质量、存储大小和兼容性。例如，JPEG适合压缩连续色调图像，因为它采用有损压缩，牺牲一些质量来减少文件大小；而PNG则适用于需要无损压缩或透明度的图像。 此外，讲座还可能涵盖了图像的获取和显示技术，包括相机成像原理、像素阵列、传感器类型（如CCD和CMOS）、以及显示器的工作原理等。这些都是理解图像处理全貌不可或缺的基础知识。 矩阵表示在图像处理中扮演着核心角色，它将复杂的视觉信息转化为可计算的形式，为图像分析、识别和合成提供了基础。通过深入理解和掌握这些基础知识，可以有效地进行图像处理任务，如图像分析、图像复原、图像合成以及计算机视觉等高级应用。