matlab7——圖像處理(一、瞭解圖像的一些基本知識、表示方法)

基本知識

二進制圖像

二進制圖像也稱爲二值圖像,通常用一個二維邏輯矩陣來描述,1位表示一個像素,組成像素的值只有0和1,0表示黑色,1表示白色,用來識別圖像結構特徵。
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灰度圖像

也稱爲單色圖像,通常由一個二維數組表示,8位表示一個像素,0表示黑色,255表示白色,1~254表示不同深淺的灰色。
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RGB圖像

也稱爲真彩色,是一種彩色圖像表示方法,利用三個大小相同的二維數組表示一個像素,3個數組分別表示R(紅色)G(綠色)B(藍色)三個分量。每個像素中每種顏色分量佔8位,每一位由[0,255]中任意數值表示,那麼一個像素由24位表示允許最大值爲2^24(16M)
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索引圖像

是一種把像素值直接作爲RGB調色板下標的圖像,在matlab中索引圖像包含一個數據矩陣X和一個顏色映射(調色板)矩陣map(是一個m*3數據陣列,3表示RGB值)。數據矩陣可以是8位無符號整型16位無符號整型或者雙精度整型。
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多幀圖像

包含多幅圖像或幀的圖像文件,又稱爲多頁圖像或圖像序列。(例如電影幀、x線斷層掃描圖像)
用一個4維數組表示多幀圖像,第四維用來指定幀的序列號,每一個圖像稱爲1幀,第四維將每一幀相關聯。
每一個圖像分量的大小、顏色分量是相同的,且圖像使用的調色板必須相同,
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表示方法

矩陣

矩陣用於描述圖像可以表示黑白圖像、灰度圖像、彩色圖像。矩陣中的一個元素表示圖像的一個像素。

鏈碼

用於描述目標圖像邊界,通過規定鏈的起始座標和斜率來使用一小段直線來表示圖像中的曲線。可以節省空間。
鏈碼按照標準方向的斜率分爲4向鏈碼和8向鏈碼。
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拓撲結構

用於描述圖像的基本結構,通常在於形態學的圖像處理或是二值圖像中,用於描述目標事件發生的次數,在一個目標事件中有多少個空洞,就有多少個連通區域等等。
在圖像中定義相鄰的概念,一個像素與他周圍的像素組成一個鄰域,
4-鄰域、對角-鄰域、8-鄰域(如下)
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下圖爲p,q分別爲4-連通和8-連通
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如果一個像素集合中所有像素都是4聯通則這個集合稱爲4-組元,同理可知8-組元。

關係結構

串描述

一種一維結構,需建立一種合適的映射關係,將二維圖像降爲一維形式。(鏈碼就是基於串描述思想的)

樹描述

樹是一個或一個以上節點的優先集合。(見下圖)
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