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1 图像和图形

图像是对客观世界的反映。“图”是指物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉对“图”的认识。“图像”是两者的结合。图像既是一种光的分布，又包含人的视觉心理因素。图像的最初取得是通过对物体和背景的“摄取”。这里的“摄取”即意味着一种“记录”的过程，如照相、摄像、扫描等，这是图像和图形的主要区别。

图形是用数学规则产生的或具有一定规则的图案。图形往往用一组符号或线条来表示性质，例如房屋设计图，我们用线条来表现房屋的结构。图像和图形在一定条件下可向另一方转化。

2 什么是数字图像

数字图像又称数码图像或数位图像，是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

数字图像可以从许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。

3 数字图像的特点

下面介绍数字图像的特点。
（1）信息量大
以数目较少的电视图像为例，一般由 512×512 像素、8 比特组成，其总数据量为 512×512×8=2097152 比特=262144 字节=256KB。这样大的数据量必须由计算机处理才能胜任，且计算机内存容量要大。

（2）占用频率的带宽大
一般语言信息（如电话、传真、电传、电报等）的带宽仅 4KHz 左右，而图像信息所占用频率的带宽要大三个数量级。例如普通电视的标准带宽是 6.5Mz，等于语言带宽的 14 倍。所以在摄影、传输、存储、处理、显示等各环节的实现上技术难度大，因而对频带的压缩技术的要求是很迫切的。

（3）相关性大
每幅图像中相邻像素之间不独立，具有很大的相关性，有时大片大片的像素间具有相同或接近的灰度。例如电视画面，前后两幅图像其相关系数往往在 0.95 以上，因此压缩图像信息的潜力很大。

（4）非客观性
图像信息最终的接收器是人的视觉系统。图像信息和视觉系统都十分复杂，与环境条件、视觉特性、情绪、精神状态、知识水平都有关，例如航空照片判读。因此，要求图像系统与视觉系统有良好的“匹配”，必须研究图像的统计规律和视觉特征。

4 图像单位（像素）

任意一幅数字图像粗看起来似乎是连续的，实际上是不连续的，它由许多密集的细点组成，这些细点构成一幅图像的基本单元，称为像素。就像任意物质一样，肉眼看上去是连续的，但实质上都是由分子组成的。显然细点越多，像素就越多，画面就越清晰。像素（或称像素点、像元，Pixel）是数字图像的基本元素。

每幅图片都是由色点组成的，每个色点称为一个像素。一幅图片由 30 万个色点组成，这个图片的像素就是 30W（像素是感光元件记录光信号的基本单位，通常来说 1 个像素对应 1 个光电二极管）。我们常说相机是多少像素，这个像素就是说这款相机的感光器件有多少个，有 100 万个感光器件的相机就是 100 万像素的相机，有 4000 万个感光器件的相机就是 4000 万像素的相机，以此类推。一台 100 万像素的相机拍摄的照片洗成 5 寸比洗成 6 寸清晰一点。像素高并不意味着画质一定好。一款相机的画质是由感光元件尺寸、像素数量、图像处理算法、镜头等共同决定的。同时，画质本身就是分辨率、动态范围、色彩深度、色彩准确性、噪点等诸多指标的集合。像素高低只对分辨率这个单一指标影响较大。

像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。

像素点是最小的图像单元，一幅图片由很多像素点组成，如图 1-1 和图 1-2 所示。


可以看到图 1的尺寸是 360×393，表示图片由一个 360×393的像素点矩阵构成，这幅图片的宽度是 360个像素点，高度是 393个像素点，共有 360×393= 141480个像素点。

比如，屏幕分辨率是 1024×768，也就是说设备屏幕的水平方向上有 1024 个像素点，垂直方向上有 768 个像素点。像素的大小是没有固定长度的，不同设备上每个单位像素色块的大小是不一样的。例如，尺寸面积大小相同的两块屏幕，分辨率可以是不一样的，分辨率高的屏幕上面像素点（色块）就多，所以屏幕内显示的画面就更细致，单个色块面积更小。而分辨率低的屏幕上的像素点（色块）较少，单个像素面积更大，显示的画面就没那么细致。

5 图像分辨率

图像分辨率是指每英寸图像内的像素点数。图像分辨率是有单位的，叫像素每英寸。分辨率越高，像素的点密度越高，图像就越逼真（这就是为什么做大幅的喷绘时，要求图片分辨率要高，就是为了保证每英寸的画面上拥有更多的像素点）。

6 屏幕分辨率

屏幕分辨率是指纵横方向上的像素点数，单位是 px，每个屏幕都有自己的分辨率。屏幕分辨率越高，所呈现的色彩就越多，清晰度也就越高。屏幕分辨率确定计算机屏幕上显示多少信息的设置，以水平和垂直像素来衡量。就相同大小的屏幕而言，当屏幕分辨率低时（例如 640×480），在屏幕上显示的像素就少，单个像素尺寸就较大；屏幕分辨率高时（例如 1600×1200），在屏幕上显示的像素就多，单个像素尺寸比较小。

7 图像的灰度

把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为 256 阶，0 为黑色。灰度就是没有色彩，RGB 色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图像，它的像素值只能为 0 或 1，我们说它的灰度级为 2。比如，一个 256 级灰度的图像，如果 RGB 三个量相同时，如：RGB(100,100,100)就代表灰度为 100，RGB(50,50,50)代表灰度为 50。

一幅图像中不同位置的亮度是不一样的，可用 f(x,y)来表示点(x,y)上的亮度。由于光是一种能量形式，故亮度是非负有限的（0≤f(x,y)<∞）。在图像处理中常用灰度或灰度级，其含义是：单色图像中，坐标(x,y)点的亮度称为该点的灰度或灰度级。设灰度为 L，则 Lmin≤L≤Lmax，间隔[Lmin，Lmax]称为灰度范围。

在室内处理图像时，一般 Lmin≈0.005Lux，Lmax≈100Lux，其中 Lux 是勒克斯（照明单位）。实际使用时，把这个间隔规格化为[0,Lmax]，其中 Lmin=0 为黑色，Lmax 为白色，而所有在白色和黑色之间的值代表连续变化的灰度。图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤，为之后的图像分割、图像识别和图像分析等上层操作做准备。

8 灰度级

灰度级表明图像中不同灰度值的最大数量。灰度级越大，图像的亮度范围就越大。灰度级有时会和灰度混淆。首先应该明确，灰度（值）是针对单个像素而言的，表示灰度图像单个像素点的亮度值，值越大，像素点就越亮，反之越暗。灰度级表示灰度图像的亮度层次，比如第一级、第二级、„、第 255 级等，如图 所示。

在上图中，第 0 级的灰度是 0，第 1 级的灰度是 8，第 2 级的灰度是 16，等等。每个等级对应着一个灰度值。级数越多，图像的亮度范围越大，层次就越丰富。有时，把最大级数称为一幅图像的灰度级数。

9 图像深度

图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于度量图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像每个像素可能有的灰度级数。图像深度决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像，若每个像素有8 位，则最大灰度数目为 2 的 8 次方，即 256。一幅彩色图像 RGB 三个分量的像素位数分别为 4、4、2，则最大颜色数目为 2 的 4+4+2 次方，即 1024，就是说像素的深度为 10 位，每个像素可以是1024 种颜色中的一种。

例如，一幅画的尺寸为 1024×768，深度为 16，则它的数据量为 1.5MB。计算如下：

1024×768×16Bit=(1024×768×16)/8字节=[(1024×768×16)/8]/1024KB={[(1024×768×16)/8]/1024}/1024=1.5MB

10 二值图像

二值图像（Binary Image）是指图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。二值图像是每个像素点均为黑色或者白色的图像。二值图像一般用来描述字符图像，其优点是占用空间少，缺点是当表示人物、风景时，二值图像只能展示其边缘信息，图像内部的纹理特征表现不明显。这时要使用纹理特征更为丰富的灰度图像。

在二值图像中，每个像素只用 1Bit 表示，只有黑白两种颜色。二值图像按名字来理解只有两个值，即 0 和 1，0 代表黑，1 代表白，或者说 0 表示背景，而 1 表示前景。其保存也相对简单，每个像素只需要 1Bit 就可以完整存储信息。如果把每个像素看成随机变量，一共有 N 个像素，那么二值图像有 2 的 N 次方种变化，8 位灰度图有 255 的 N 次方种变化，8 位三通道 RGB 图像有255255255 的 N 次方种变化。也就是说，同样尺寸的图像，二值图像保存的信息更少。

11 灰度图

灰度图又称灰阶图，用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。我们平时看到的灰度图由 0~255 个像素组成。

灰度图是二值图像的进化版本，是彩色图像的退化版，也就是灰度图保存的信息没有彩色图像多，但比二值图像多。灰度图只包含一个通道的信息，而彩色图通常包含三个通道的信息，单一通道可以理解为单一波长的电磁波，所以红外遥感、X 断层成像等单一通道电磁波产生的图像都为灰度图，而且在实际应用中灰度图易于采集和传输等性质的存在，导致基于灰度图开发的算法非常丰富。

灰度图是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗的黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图与黑白图像不同，在计算机图像领域，黑白图像只有黑色与白色两种颜色，但是灰度图在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。灰度图经常是在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图通常用每个采样像素 8 位的非线性尺度来保存，这样可以有256 级灰度（如果用 16 位，就有 65536 级）。

12 彩色图像

彩色图像也就是 RGB 图像，每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，分量介于（0,255）。我们日常的环境通常获得的是彩色图像，很多时候我们需要将彩色图像转换成灰度图像，也就是 3 个通道（RGB）转换成 1 个通道。

13 通道

通道把图像分解成一个或多个颜色成分，通常可以分为单通道、三通道和四通道。

单通道一个像素点只需一个数值表示。单通道只能表示灰度，0 为黑色。单通道图像就是图像中每个像素点只需一个数值表示。

三通道把图像分为红绿蓝（RGB）三个通道。三通道可以表示彩色，全 0 表示黑色。

四通道在 RGB 的基础上加了 Alpha 通道，Alpha 通道表示透明度，Alpha=0 表示全透明。

14 图像存储

在计算机中，用 M×N 的矩阵表示一幅尺寸大小为 M×N 的数字图像，矩阵元素的值就是该图像对应位置上的像素值。三通道图像数据在内存中的存储是连续的，每个通道的元素按照矩阵行列顺序进行排列。通常计算机按照 RGB 方式存储三通道图像格式，而图像采集设备输出图像格式一般是 BGR 方式。