图像处理基础概念与计算

"图像处理习题.docx" 图像处理是一个涵盖广泛领域的学科，涉及数字图像的获取、分析、处理和显示。在这个习题中，我们探讨了几个关键概念。 1. 图像数学表达式I=f(x, y, z, λ, t) 描述了一个图像如何依赖于空间坐标(x, y, z)，波长(λ)和时间(t)。这表示的是一个动态的、彩色/多光谱的、立体图像。其中，(x, y, z)代表图像中的位置，λ表示不同的颜色或光谱成分，t表示图像随时间的变化，如视频或动态图像。 2. 计算图像的存储需求是图像处理的基本计算。一个1024x768分辨率，256灰度级的图像需要的位数是6291456比特，而一个512x512像素，32位真彩色图像的容量是8388608比特。 3. 像素的邻域定义了像素与其周围像素的关系。4邻域包含上、下、左、右四个相邻像素；对角邻域包括上左、上右、下左、下右四个像素；8邻域则包括4邻域加上四个对角像素。 4. 二值图像由黑色和白色像素组成，仅表示两种状态；灰度图像有连续的灰度级，可以有256种不同的灰度；彩色图像如RGB，由红绿蓝三个通道组合形成，可以表示数百万种颜色。索引彩色图像使用颜色查找表来映射像素值到特定颜色，而RGB直接指定每个像素的红、绿、蓝分量。 5. 直方图均衡化是一种图像增强技术，通过重新分布图像的灰度级来提高对比度。它拉伸了图像中像素出现频率高的灰度级，压缩了频率低的灰度级，使得图像的整体直方图更均匀。 6. 在线性拉伸中，通过设定合适的系数a和b，可以将直方图的两个峰值移动到目标位置。例如，如果原始峰值位于23和155，目标位置是16和240，解出a和b的值可以实现这种转换。 7. 图像增强可以通过多种方式实现，包括灰度变换（如线性或非线性变换，如对数或指数变换）、直方图处理以及代数运算。这些方法调整像素值以改善图像的视觉效果。 8. RGB模型由红(R)、绿(G)和蓝(B)三原色组成，代表图像中的每种颜色由这三个分量的不同比例混合而成。HSI模型则将颜色分为光照(I)、色相(H)和饱和度(S)三个参数。色相表示色彩的位置，饱和度描述色彩的纯度，光照则关乎整体亮度。 9. 伪彩色处理用于将灰度图像转化为具有颜色的图像，以便更好地观察和分析。通常采用灰度分层，根据灰度值的不同赋予不同的颜色，以增强视觉对比。 这些习题涵盖了图像处理的基础知识，包括图像的数学表示、存储、邻域概念、图像类型、增强技术以及颜色模型的理解，这些都是深入学习图像处理所必需的基础。