数字图像介绍及图像处理

资 源 简 介

数字图像介绍及图像处理

详 情 说 明

数字图像是现代计算机视觉和图形学的基础，它通过离散化的方式将现实场景转换为计算机可处理的数据形式。与模拟图像不同，数字图像由称为像素的微小方格组成，每个像素携带特定的颜色和亮度信息。

要理解数字图像，首先需要了解两个核心概念：采样和量化。采样是指在空间上将连续图像分割为规则的网格，每个网格点就是一个像素。量化则是将每个像素的颜色或亮度值转换为离散的数值，通常使用8位（0-255）来表示灰度或每个颜色通道的强度。

图像处理技术广泛应用于医疗影像、安防监控、自动驾驶等领域。常见的操作包括滤波（如高斯模糊用于降噪）、边缘检测（如Canny算法识别物体轮廓）、以及形态学处理（如膨胀和腐蚀用于形状分析）。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的图像处理方法在分类和分割任务上展现出强大能力。

数字图像的存储格式多样，如无损压缩的PNG、有损压缩的JPEG，以及多帧的GIF。不同格式在文件大小、透明通道支持和动态效果间各有权衡。理解这些基础知识是进入计算机视觉领域的重要第一步。