数字图像处理笔记(二)---- 像素加图像统计特征

系列文章目录


文章目录


前言

慕课视频地址


一、认识数字图像

图像分为模拟图像和数字图像。要想获得数字图像需要通过采样量化编码等过程。

量化和采样的过程是将模拟信号转化为数字信号。编码的过程主要是满足计算机对数字信号的存储传输显示等需要。

图像是将自然界中连续的信号转化为离散的一个一个点数据,也就是一个一个像素灰度值。

像素数值:0~255之间的整数。

计算机对数据的表示和存储是二进制,为了方便计算机存储显示和传输,每像素点的灰度值来转换成二进制数。常采用一个字节(8bit)的二进制位来表示每个像素的亮度值。

CT影像,12bit来编码。灰度值层次更丰富,对于不同组织之间的差异,显示精度更高。

像素是图像最基本的组成单元,默认像素中包含的信息是均匀一致的。

二、图像的数学描述

图像中像素包含两个信息:

  1. 个像素的信号强度
  2. 像素所在的空间位置

I(x,y)表示一个像素,I(x,y)的值就代表这个像素点上信号的强度,即灰度值。

考虑三维空间信息,考虑时间信息,考虑光谱维度。

图像的一般表达式:

入是光谱的波长,通常用于描述具有丰富光谱的图像比如遥感图像

静态平面图像 I=F(x,y)

像素

像素是一个逻辑概念,并没有实际的物理尺寸,只有对应到实际的硬件上。如手机屏幕,电视机,显示器的尺寸才能计算出每个像素的大小。同一个尺寸的手机屏幕,显示的像素个数越多,空间分辨率越高。每个像素的物理尺寸就会越小,所显示的细节就更丰富。

空间分辨率反应的是单位面积内像素的密度,分辨率越高,像素密度越大。

成像设备:

分辨率越高,代表采样像素越多,图像细节信息越丰富,但与此同时图像数据量就会增加。

二、图像的统计特征

图像是像素的集合,如果我们统计所有像素灰度值的平均值就可以获得图像的平均灰度。

图像的平均灰度反应了图像强度的平均水平。

还可以统计图像的方差,计算像素偏离平均灰度水平的一个大小,如果方差较大,说明图像中灰度变化很剧烈,如果方差太小,说明灰度变化平缓。

信息熵

每个像素灰度值反应信息的主要来源


总结





相关推荐
飞哥数智坊1 分钟前
AI编程实战:数据大屏生成初探
人工智能
蚝油菜花3 分钟前
Cua:Mac用户狂喜!这个开源框架让AI直接接管你的电脑,快速实现AI自动化办公
人工智能·开源
蚝油菜花3 分钟前
AutoAgent:无需编程!接入DeepSeek用自然语言创建和部署AI智能体!港大开源框架让AI智能体开发变成填空题
人工智能·开源
nuise_5 分钟前
李宏毅机器学习笔记06 | 鱼和熊掌可以兼得的机器学习 - 内容接宝可梦
人工智能·笔记·机器学习
声网18 分钟前
MiniMax 发布新 TTS 模型 Speech-02,轻松制作长篇有声内容;Meta 高端眼镜年底推出:售价上千美元丨日报
人工智能
HeteroCat23 分钟前
OpenAI 官方学院 -- 提示词课程要点
人工智能·chatgpt
每天做一点改变25 分钟前
AI Agent成为行业竞争新焦点:技术革新与商业重构的双重浪潮
人工智能·重构
大美B端工场-B端系统美颜师27 分钟前
定制化管理系统与通用管理系统,谁更胜一筹?
人工智能·信息可视化·数据挖掘·数据分析
生信小鹏28 分钟前
Nature旗下 | npj Digital Medicine | 图像+转录组+临床变量三合一,多模态AI预测化疗反应,值得复现学习的完整框架
人工智能·学习·免疫治疗·scrna-seq·scrna
OpenLoong 开源社区42 分钟前
技术视界 | 从哲学到技术:人形机器人感知导航的探索(下篇)
人工智能·机器人·开源社区·人形机器人·openloong