[TOC]

1-2 绪论&数字图像基础与介绍

1 绪论

• 预期时间 1天 2022/2/14 -2022/2/15
• 实际时间 2022/2/14 -2022/2/17 15 号有事

1.1-1.3 吹牛逼和一些成像方式 ---- 应该用不上

1.4 数字图像处理基本步骤

两类 1 输入输出都是图像 2 输入图像 输出特征

2数字图像基础

2.1 人眼系统 2.2 光电磁图谱 2.3 传感器 不重要 跳着看

灰度级|强度 :光的强度 黑>灰>白 灰度图=单色图

2,4 图像取样灰度量化 2.5 像素关系 了解熟悉一下理论应该有用

图像坐标标识 离散函数 f(x,y)

空间分辨率 dpi

灰度分辨率

0-255

2.4.4 图像内插

近邻内插 ---- 边缘失真 不常用 简单 快速

双线性内插

2.5 像素关系

2.5.1 相邻像素

两组八个像素

2.5.2 相邻像素 邻接性，连通性，区域和边界

相邻类型有三种

混合邻近

2.5.3 距离度量

2.6 数学工具介绍

2.6.1 阵列与矩阵操作

2.6.2 线性与非线性操作

2.6.3 算数操作

2.6.4 集合和逻辑操作

2.6.5 空间操作

2.6.6 向量和矩阵操作

2.6.7图像变换

2.6.7概率方法

代码部分

基本操作

% f = imread('01.jpg');
% 
% [m,n]=size(f);
% m;
% n;
% whos f
% imshow(f)
% imwrite(f,'01bak.jpg','quality',10)
k = imfinfo('01.jpg');
image_byte=k.Width*k.Height*k.BitDepth/8; % 分辨率

k.FileSize % 大小b
image_byte/k.FileSize;%压缩率
res = round(96*1.2);
imwrite(f,'01bak2.jpg')

数据类

图像类型

亮度图像

二值图像

索引图像

RGB图像

1 亮度图像

2 二值图像

数据类与图像类型间的转换

数据类装换

图像和数据类转换

数组索引

向量索引

v = [0 1 2 3 4 5];
v(1:2:end) % 从一开始步长2到结束

矩阵索引

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]  % ； 分割标识3*3 矩阵

矩阵索引是从上到下从左到右取值的

通过矩阵索引操作图片

选择数组的维数

标准数组

M函数编程简介

算数运算符

switch

提取子图像

向量化优化