我决定，从这篇博客起，日后一段时间将会写一系列的有关数字图像处理入门的博客。 一方面总结在学习数字图像处理中的感悟（系列博客中） ，一方面锻炼自己的动手编程能力（尽量实现学习过程中的图像处理算法）。当然，还非常希望能够给同路的朋友带来一些帮助。

需要说明一点的是，系列博客琐碎刻板的概念大部分情况下会一笔带过，更多的是我在学习过程中那些“灵光一闪”的东西。

本章的内容主要是一些数字图像的基本概念。将会分以下几个部分简要介绍。 （1）、什么是数字图像和数字图像处理？ （2）、数字图像处理主要包括哪些内容？ （3）、数字图像的基本概念

数字图像是和模拟图像对立的一个概念。大部分模拟图像可以理解成直接观测到的图像，如在我们人眼系统中美丽的花花草草，还有那些直接在成像系统中获取的影象（没有经过采样和量化的）。对于模拟图像来说，在空间分布和亮度取值上均为连续分布。

对于我们数字计算机来说，处理模拟的连续的东西比较困难（因为连续的东西就涉及到极限、无穷了，计算机本质上是有穷的）。一般来说都会把连续的东西转化为离散的东西，然后在才能计算机中处理。对于图像来说也是一样，需要把图像进行离散化，数字化（就是后面要说的采样和量化）。相对于模拟图像，数字图像在空间分布和亮度取值上均为离散的。

模拟图像和数字图像的区别与模拟信号和数字信号的区别差不多，因为本质上图像也是一种信号。

就像大对数方向一样，数字图像处理主要是研究一下几方面的内容的： （1）、图像增强(Image Enhancement) （2）、图像恢复(Image Restoration) （3）、图像重建(Image Reconstruction) （4）、图像分割(Image Segmentation) （5）、图像压缩(Image Compression) （6）、图像识别(Image Recognition) （7) 、 图像跟踪(Image Tracking) （8）、图像融合(Image Fusion)

以上几个部分就是数字图像处理研究的主要内容，在后续部分会详细讲解，在此就不多说了。只强调说一点，以上所列的前几部分可看做是图像的较为低级处理，后面的相对来说算是图像的高级部分，比如说图像识别、图像跟踪，现在一般用机器学习的算法实现的比较多。

数字图像怎么来？ 很简单，就是通过我们前面介绍的模拟图像，然后经过采样和量化得来。

所谓采样，就是对坐标（图像所在的空间）进行数字化。 所谓量化，就是把数字化的信号（值）按照一个标准赋值。

下面的图形象的说明了这个过程。

左上角是原图（是一幅灰度图像（黑灰白）），右上角和左下角是采样过程，右下角是量化过程。

经过把图像数字化之后，其呈现的就是一幅二维矩阵了。如下图所示。 其中x，y代表所在的所在的空间位置，f（x，y）是其量化后的值（我们叫做灰度值）。

---------------------------------灵光一闪----------------------------------------- 这里多说一点，我们随便那一张图片过来（jpg、png等等），其里面存储的主要信息就是上面那个二维矩阵，只不过不同的格式所表示的形式不同，也有的格式可能是经过了压缩。用opencv或matlab读取这样一幅图片之后，就是把这个二维矩阵信息还原出来。

---------------------------------灵光一闪-----------------------------------------

上面通过量化得来的每一个空间位置的值，也就是一个像素的值。其取值范围的大小是灰度值的范围。灰度值的范围越大，其表示的色彩划分的越细，图像表现的也相对来说越清晰。当然，每一个像素在计算机中所需要存储大小也越大。

一般来说，对于256级的灰度级，我们需要8bit（也就是一个字节）来表示一个像素（这里讨论的是单通道的灰度图像）。

而图像的深度就是每一个像素存储所需要的容量。对于上面256级灰度的例子，其深度就是8.

所谓图像的空间分辨率，简单来说就是图像的大小。更直白一点说就是图像是由多少个像素组成的。一般来说，空间分辨率越大，图像秒回的越清晰。如下图所示。

图像的灰度分辨率就是上面说的图像的深度。同样的，灰度分辨率越大，图像的质量也就越好。

---------------------------------灵光一闪----------------------------------------- 图像的空间分辨率和灰度分辨率是影响图像质量的两个最基本的原因，而这两个原因都和图像存储有关系，一个是像素的数量（空间分辨率），一个是像素的质量（灰度分辨率）。

---------------------------------灵光一闪-----------------------------------------

这一点，其实没什么好说的。因为简单地大家都懂，深入一点的我也不懂。_

我想引入的就是下面灵光一闪的部分。

---------------------------------灵光一闪----------------------------------------- 其实，从某种程度上说，我们人眼感知到的世界可能并不是真正的世界，或者说并不是完全的世界。因为首先我们人眼能接受到的可见光范围只在电磁波频谱的很短的一个区间。其他的频率范围，我们是感知不到的（如果不借助其他手段），试想，如果我们能感受到所有的频率范围，那世界肯定是另一个样子（可能非常好，也可能非常不好）； ’其次，我们感知到的各种花花草草、各种颜色，只是我们大部分人类所感知到的，也就是说其他的动物的世界和我们所感知到的可能并不一样，我们感知到的花儿是红的，对于猫啊、狗啊可能并不是这样，甚至是对于红绿色盲或者来说都是不一样的。 所以不要瞧不起红绿色盲患者，他们只是稍微独特一点，上天给他们另外一个视角观察世界。 最后总结一句话，有人说“世间除了频率，什么都没有”，你觉得呢？

---------------------------------灵光一闪-----------------------------------------

还有那个会欺骗你的眼睛。

主要的数字图像基础就是这些，当然还有一些外围的知识点，这里就不说了。我们上课的课件还不错，大部分知识性的内容都是从课件里来的，有需要的可以从资源页中下载。