Matlab图像处理(03)-基本概念
概念定义
动态范围:灰度跨跃的值域称为动态范围。上限取决于饱和度,下限取决于噪声。
对比度:一幅图像中最高和最低灰度级间的灰度差。
空间分辨率:图像中可辨别的最小细节的度量。常用度量每单位距离线对数和每单位距离点数(像素数)。
灰度分辨率:图像在灰度级中可分辨的最小变化。
图像内插:已知数据来估计未知位置的数值的处理。在放大、缩放、旋转和几何校正中广泛使用,是基本的重取样方法。
最近邻内插法:假设一幅图像大小为500x500像素,将其放大1.5倍到750x750像素。创建一个假想的750x750的网格,它与原始图像有相同的间隔,然后将收缩,使它准确地与原图匹配。此时750x750的网格的像素要小于原图像的像素间隔,在原图像中寻找最接近的像素,并把该像素的灰度赋给750x750网格中的新对象。然后将图像扩展到原来规定的大小,得到放大后的图像。这种方法简单,但可能产生不希望的结果,如直边缘的严重失真。
双线性内插:用4个最近邻去估计给定位置的灰度。令(x, y)为想要赋以灰度值的位置的坐标,并令v(x, y)表示灰度值,对于双线性内插来说,赋值公式为:
4个系数由4个用(x, y)点最近邻点写出的未知方程确定。
双三次内插:用16个最近邻点去估计给定位置的灰度。公式如下:
当上限为1时,该方程与双线性内插方法是一致的。双三次内插是商业图像编辑程序的标准内插方法。
相邻像素:位于坐标(x, y)处的像素p有4个水平和垂直的相邻像素,其坐标由为:
这组像素称为p的4领域(4-neighbors of p),用N4(p)表示。
p的4个对角(diagonal)相邻像素坐标为:
用ND(p)表示。这些点与4个邻点一起称为p的8邻域(8-neighbors
of p)。用N8(p)表示。如果(x,
y)位于图像的边界上,某些邻点会落入图像的外边。
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