第二章、数字图像处理基础

2.1、图像的取样和量化2.2、像素间的一些基本关系2.3、数学工具

2.1、图像的取样和量化

概念

取样：空间坐标(x,y)数字化被称为图像采样（对坐标轴进行数字化 ）

量化：函数取值的数字化被称为图像的量化（对幅度值进行数字化）

数字图像f(x,y)可以用矩阵来表示，矩阵的每一个元素称为像素，图像的左上方角定义为原点，正x轴向下延伸，正y轴向右延伸。

灰度级：L=$2^k$ 存储数字图像所需的比特b为：b=MNk

例题：一张像素为1024*1024,灰度级为16的图片需要多少B？ b=1024*1024*4/8 B

2.2、像素间的一些基本关系

相邻像素

坐标（x,y)处的像素p有两个水平的相邻像素和两个垂直相邻的像素，它们的坐标分别是（x+1,y)、(x-1,y)、(x,y+1)、(x,y-1)这组像素称为p的4邻域，记$N_4(p)$

p的4个对角相邻像素的坐标为（x+1,y+1)、(x+1,y-1)、(x-1,y+1)、(x-1,y-1),记$N_D(p)$

$N_4(p)$+$N_D(p)$=$N_8(p)$，称为p的8邻域 邻接

V:用于定义邻接的灰度级集合。指值为1的像素的邻接时，V={1}。

4邻接：q在集合$N_4(p)$中时，值在V中的两个像素p和q是4邻接的。

8邻接：q在集合$N_8(p)$中时，值在V中的两个像素p和q是8邻接的。

m邻接：如果 (a)、q在$N_4(p)$中，或 (b)、q在$N_D(p)$中，且集合$N_4(p)$⋂$N_4(q)$中没有值在V中的像素，那么p和q两个像素是m邻接的。 例一： 例二： m邻接是8邻接的改进，目的是为了消除采用8邻接时可能导致的二义性。

连通、区域和边界

数字图像处理p46-p47

2.3、数学工具

距离