数字图像基础

本篇是我学习计算机视觉入门时记录的数字图像笔记，个人感觉对初学CV的人十分友好。下面开始正文~

计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8位数图像，包含0～255灰度，其中0，代表最黑，1，表示最白。

图像分辨率指的是每英寸的像素数，简写为ppi，我们平常说一张图片大小的时候使用的就是图像分辨率。输出分辨率指的是设备输出图像时每英寸可产生的点数，简写为dpi。这是在印刷、摄影行业常用的分辨率，摄影行业通常要求DPI不低于300。相同的图像分辨率，更高的DPI表现为物理尺寸更小。因为这个时候每英寸点更多，像素变小。 物理尺寸相同，DPI较低表现为较低的分辨率，此时每英寸的点数变少，像素变大。

图像有灰度图有彩色图，灰度图即只包含亮度信息，而彩色图不仅包含亮度信息还包含颜色信息。

视觉机制和马赫达效应都表明人眼对不连续的东西是最敏感的，而图像中不连续的东西，表现出来就是图像边缘。边缘包含上升阶跃型、下降阶跃型、屋脊型、脉冲型等类型，边缘检测在计算机视觉与图像处理中基础且应用广泛。通过提取目标的轮廓，用于识别不同的物体，或作为图像的特征表示。边缘检测的基本方法有很多，它们的绝大部分可以划分为两类：基于一阶导数和二阶导数的方法。

图像有高亮度也有低亮度，对应的就是白与黑，目前多数显示系统利用8字节，即灰度值0代表最黑，灰度值255代表最亮，不过大部分图像上的亮度范围通常都小于最大最小值之差。

对比度，指的就是画面的明暗反差程度。对比度有全局对比度和局部对比度。增加对比度，画面中亮的地方会更亮，暗的地方会更暗，明暗反差会增强。

清晰度，指的是边缘附近的敏感对比。如果增加清晰度，边缘较暗的一侧会变得更暗，边缘较亮的一侧会变得更亮，轮廓更加清晰，不过调节过度，会出现晕影。增加清晰度，可以通过锐化操作来进行。降低清晰度，可以通过降低图像分辨率，增加模糊等方法。

图像处理一般指数字图像处理，输入是图像，输出也是图像，通常是为了改善，增强图像的内容以方便后续的分析。