数字图像处理详解：分辨率与直方图

"本资源主要介绍了数字图像处理中的采样指标分辨率、图像的数字化以及数字图像的灰度直方图。分辨率分为像素/英寸或像素/厘米的物理分辨率和像素*像素的图像尺寸分辨率。数字图像由像素组成，用矩阵进行描述，包括黑白图像、灰度图像和彩色图像三种类型。" 在数字图像处理中，采样指标分辨率是至关重要的概念。它涉及到将实际世界中的图像转换为计算机可处理的数字形式。分辨率有两种主要表示方式： 1. 物理分辨率：指的是图像平面上单个像素对应的实际景物元素的尺寸，通常以像素/英寸（dpi）或像素/厘米（ppcm）来衡量。例如，扫描仪的300dpi意味着每英寸包含300个像素。 2. 图像尺寸分辨率：是指再现特定大小图像所需的像素数量，以像素*像素的形式表达。例如，数码相机的30万像素（640*480）意味着图像由640行乘以480列的像素网格组成。 图像的数字化过程是将连续图像转换为离散的数字表示。在这个过程中，图像被分割成许多小区域，每个区域被称为像素。像素是数字图像的基本构建块，它们的亮度或颜色由整数值表示。 数字图像可以分为三类： 1. 黑白图像，也称为二值图像，每个像素只有两种状态，通常用0表示黑色，1表示白色。 2. 灰度图像，像素的亮度由0到255的一个量化灰度级表示，0代表黑色，255代表白色，中间的值代表不同灰度层次。 3. 彩色图像，基于RGB（红绿蓝）三原色理论，每个像素由R、G、B三个分量的灰度级组合而成，可以产生丰富的色彩效果。通过不同比例的红、绿、蓝三色相加混合，可以形成自然界中的各种颜色。 灰度直方图是数字图像处理中的一个重要工具，它描述了图像中不同灰度级别的像素出现的频率，可以帮助分析图像的亮度分布和对比度，对图像的增强和复原等操作具有指导意义。通过直方图，我们可以直观地了解图像的整体亮度情况，从而进行必要的图像处理操作，比如调整亮度、对比度，或者进行图像的归一化处理。