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数字图像处理改变空间分辨率(数字图像处理一)

数字图像处理改变空间分辨率(数字图像处理一)因此,成像系统的分辨率是非常重要的,也是制约性能的重要原因。这里有两个因素制约。先明确成像系统的概念,把它理解成手机、照相机即可。不同的成像系统,它们的分辨率是有差别的。一种是空间分辨率,一种是灰度分辨率。空间分辨率就是这幅图像上像素点的个数,数目越多图像质量越高。灰度分辨率是像素点的灰度级数,级数越大图像越清晰。具体分析:成像系统的像素数是非常重要的一个参数指标。一幅图片照出来,如果像素数目少,那么就很粗糙,形成的空间分辨率就非常低,比如说只照出来一个点,整个物体一拍照出来只呈现一个点,也就没有细节可言了。所以说成像系统呈现的点数越多,阵列越大,越能真实的显现当时物体的形状、颜色。还有一个因素,灰度分辨率,它也叫颜色深度,颜色深度的概念就是:每个像素颜色所占的二进制位数,它越大越能表示它的颜色数目,颜色深度越深,图像越能接近大自然真实的颜色。“彩色”在计算机图像里面,是用红、绿、蓝(RG

数字图像处理改变空间分辨率(数字图像处理一)(1)

数字图像处理就是利用计算机工具进行软件编程的一门课程。因此,它离不开软件编程。若不会编程,只会理论,那么无法实现你的任务。相当于学了也是白学。而且,它还是与实际紧密结合的一门课程。原因在于:人类获得信息约有75%是从图像中获得的,即视觉信息,它对人类来说很重要,应用场景很广泛。比如,生物医疗,航天,军事,工业等领域。

最流行的用作图像处理的编程语言:C 、matlab

前面说了,数字图像处理是计算机获取视觉信息的技术。在光照条件下,物体的反射光到了成像系统,那么就能够在成像系统里成出这个物体的像来。成像系统里面会把我们这个相片存储,然后显示出来,可以看出输出的图像与相机内部图像是基本接近,但仍然有差别。

那么,为什么会出现这种情况呢?

这里有两个因素制约。先明确成像系统的概念,把它理解成手机、照相机即可。

不同的成像系统,它们的分辨率是有差别的。一种是空间分辨率,一种是灰度分辨率。空间分辨率就是这幅图像上像素点的个数,数目越多图像质量越高。灰度分辨率是像素点的灰度级数,级数越大图像越清晰。具体分析:

成像系统的像素数是非常重要的一个参数指标。一幅图片照出来,如果像素数目少,那么就很粗糙,形成的空间分辨率就非常低,比如说只照出来一个点,整个物体一拍照出来只呈现一个点,也就没有细节可言了。所以说成像系统呈现的点数越多,阵列越大,越能真实的显现当时物体的形状、颜色。还有一个因素,灰度分辨率,它也叫颜色深度,颜色深度的概念就是:每个像素颜色所占的二进制位数,它越大越能表示它的颜色数目,颜色深度越深,图像越能接近大自然真实的颜色。“彩色”在计算机图像里面,是用红、绿、蓝(RGB)三原色按一定的比例混合构成的。任何像素,它的颜色都可由RGB这三个基本颜色混合而构成,也就是说每一点的像素的颜色值都是红绿蓝三原色构成的。因此,要用红绿蓝这三种颜色的浓度数目进行区分。那么,这里就牵扯到位数的概念了,位数不同,能够表示的颜色数目也就不一样。比如说,一个像素只有一位来表示,那只能有两种颜色,0或者1。如果一个像素能用两位来表示,就只能识别四种。如果是八位,就是256色,即2的8次方。如果是二十四位,就是2的24次方种颜色。真彩色就是用的24位。

因此,成像系统的分辨率是非常重要的,也是制约性能的重要原因

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