数字图像基础:像素、分辨率、灰度图像与彩色图像

图像处理的核心在于理解数字图像的底层结构。

1. 像素:数字图像的最小单元

像素(Pixel)是数字图像的基本构成单位,每个像素包含了图像在某个位置的颜色或亮度信息。想象一张由无数个小方块组成的网格,每个小方块(即像素)被赋予特定的数值,代表其颜色或亮度。

数值表示:

  • 灰度图像 :一个像素由单个数值表示,通常范围是 0(黑色)到 255(白色)。
  • 彩色图像 :一个像素由多个通道的数值组合表示。例如在 RGB 颜色空间中,每个像素由 [R, G, B] 三个分量组成(每个分量也是 0-255)。
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% MATLAB 示例:读取图像并查看像素值
img = imread('peppers.png');    % 加载彩色图像(假设为 256x256x3 的矩阵)
pixel_value = img(100, 50, :)  % 查看位置 (100,50) 的 RGB 值

2. 分辨率:图像的清晰度决定者

分辨率描述了图像的细节密度,通常表示为图像宽度和高度方向的像素数量,例如 1920x1080。更高分辨率的图像包含更多像素,因此能呈现更清晰的细节。

关键点:

  • 分辨率越高,图像文件大小也越大。
  • 像素密度(PPI):每英寸的像素数量,影响屏幕或打印图像的显示效果。
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% MATLAB 示例:获取图像分辨率
[height, width, channels] = size(img);  
disp(['图像分辨率:', num2str(width), 'x', num2str(height)]);

3. 灰度图像:明暗的艺术

**灰度图像(Grayscale Image)**通过不同亮度值表现图像内容,无需色彩信息。每个像素的数值范围从 0(纯黑)到 255(纯白),中间值表示不同深浅的灰色。

应用场景: 医学影像(X 光)、文字识别(降低噪声干扰)、图像处理中的中间步骤(如人脸检测)。

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% MATLAB 示例:将彩色图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img); 
imshow(gray_img);          % 显示灰度图像

4. 彩色图像:RGB 与 HSV 的奥秘

**彩色图像(Color Image)**通过多通道数据描述像素颜色。最常见的是 RGB 颜色空间,由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三个颜色通道叠加生成所有颜色。

  • RGB 模型
    • 每个通道的数值范围是 0-255
    • [255,0,0] 是纯红色,[0,255,0] 是纯绿色,[0,0,255] 是纯蓝色。
    • 三个通道组合可生成 1600 多万种颜色(256 x 256 x 256)。

HSV 颜色空间 :另一种常用颜色模型,将颜色分为 H(色调)S(饱和度)V(明度),更符合人类对颜色的直观感知。

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% MATLAB 示例:RGB 转 HSV 颜色空间
hsv_img = rgb2hsv(img);  
imshow(hsv_img);          % 显示 HSV 图像中不同通道的效果(需要分离通道)

5. 图像类型对比

图像类型 存储方式 适用范围 MATLAB 矩阵示例
二值图像 0-1(黑/白) 文字识别、形状分析 uint8(512x384)
灰度图像 单个数值(0-255) 去噪、增强等预处理 uint8(512x384)
彩色图像 [R, G, B] 三元组 自然场景、目标检测 uint8(512x384x3)
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