数字图像处理基础：矩阵表示与视觉感知

"该资源是电子科技大学光电信息学院的一份关于数字图像处理基础的课程资料，主要涵盖了图像的视觉感知、获取与显示、表示方法以及数字图像的文件格式等内容。由教师彭真明主讲，提供了他的联系方式。" 在数字图像处理领域，矩阵表示是一种常用且基础的方法来描述和操作图像。图像的表示是理解图像信息的关键步骤，它涉及到如何将像素数据组织成数学结构以便分析和处理。在这个课程中，"矩阵表示"这一部分会讲解如何用矩阵的形式来表示图像。 图像的视觉感知是研究图像处理的重要起点，因为最终图像的理解是由人类视觉系统完成的。人眼的结构包括角膜、虹膜、晶状体、视网膜等部分，这些结构共同作用使我们能看见周围环境。人眼中的感光细胞分为两类：锥状细胞和杆状细胞。锥状细胞主要负责颜色感知，尤其是在明亮环境下；而杆状细胞则对亮度变化敏感，特别是在低光照条件下。 在图像的物理特性方面，亮度（Luminance）是描述图像区域明亮程度的指标，它反映了光的强度。照度（Illuminance）是指单位面积上接收到的光通量，是衡量环境光线强弱的一个量。反射率（Reflectance）是物体表面反射光的能力，通常用百分比表示，范围在0到1之间，0代表完全吸收，1代表完全反射。 图像的获取通常涉及相机或其他传感器设备，它们捕捉光信号并转换为电信号，然后进一步转化为数字形式。而图像的显示则涉及到如何将这些数字信息通过显示器呈现出来，这通常涉及到颜色空间的转换、像素分辨率和刷新率等因素。 至于数字图像的文件格式，如JPEG、PNG、BMP等，它们定义了图像数据的编码方式、压缩算法和元数据存储，影响着图像的存储大小、质量和兼容性。例如，JPEG适合于压缩连续色调图像，而PNG则更适合于需要无损存储或透明效果的图像。 这份课程资料深入浅出地介绍了图像处理的基础概念，不仅涵盖了理论知识，也包括实际应用中的重要技术，对于理解和学习数字图像处理是非常有价值的。