1.数字图像
客观世界中，以自然形式呈现出的图像通常称作物理图像，也叫做连续图像，图像信号值是连续变化的。因为计算机只可以识别离散数字，因此物理图像需要经过处理转化为数字形式，即数字图像，才可以使用。数字图像是二维图像用有限数字数值像素的表示。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像
平常生活中，数码相机，是一种利用电子传感器把光学影像转换成电子数据的照相机。手机摄像头与数码相机区别在于感光元件的不同以及其他一些方面。
数字图像存储有两种方式：位图存储和矢量存储。位图图像又称作点阵图像、位映射图像，它是由一系列像素组成的可识别的图像。 矢量图形直接描述图像数据的每一个点。常见的数字图像存储格式：PNG，GIF，JPEG，BMP等，都是数字图像位示存储。
2.数字图像的分类
每个图像的像素通常对应于二维空间中一个特定的'位置'，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。根据这些采样数目及特性的不同数字图像可以划分为：
- 二值图像
二值图像 (Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。 灰度图像 (Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。0-255之间表示不同的灰度级。
- 彩色图像
彩色图像 (Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。（RGB）
- 伪彩色图像
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
- 三维图像
三维图像 (3D Image):三维图像是由一组堆栈的二维图像组成。每一幅图像显示该物体的一个横截面。
3.图像基础知识
我们知道显示器上的图像是由许多点构成的, 这些点称为像素, 意思就是“构成图像的元素”。像素作为图像的一种尺寸, 只存在于电脑中, 像素是一种虚拟的单位, 现实生活中是没有像素这个单位的。
屏幕分辨率：屏幕上像素个数。显示分辨率：计算机显示控制器所能提供的显示模式分辨率。文本显示方式为水平竖直方向所能显示的字符总数的乘积；图形显示方式为水平竖直方向所能显示的像素点总数乘积。 显卡分辨率：显卡输出给显示器并能在显示器上描绘像素点的数量。电脑提供的最高分辨率取决于显卡和显示器中较低的一个
主要了解像素和分辨率即可。
- 图像的概念
图像是对客观存在的物体的一种相似性的，生动的写真或描述。
- 图像的类别
图像按不同的标准可以采取不同的划分，下面介绍分成 模拟图像和数字图像
模拟图像可用连续函数描述。
数字图像可用矩阵或者数组描述。其中像素或者像元的属性：表示空间位置和灰度
- 数字图象处理
图像的数字化：如何由一幅模拟图像获取一幅满足需求的数字图像，使图像便于计算机处理分析。
图像变换：重点学习傅里叶变换的算法
图像增强：增强图像的有用信息，消弱噪声的干扰。
图像的恢复与重建：把退化。模糊的图像复原。 等等技术
- 图像数字化
图像数字化是将一幅画面转成计算机能处理的形式。就是把一幅图画分割成一个个小区域，并将各小区域灰度用整数表示，形成一幅点阵式的数字 图像。包括采样和量化两个过程。像素的属性=（位置，灰度/颜色） 。
数字图像根据灰度级数的差异可以分为：黑白图像，灰度图像，彩色图像。
黑白图像：图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过度，又称二值图。
灰度图像：每个像素的信息由一个量化的灰度来描述的图像，没有彩色信息，1字节（8位）可表示256级灰度（0~255）
彩色图像：每个像素由RGB分量构成的图像，RGB由不同的灰度级来描述，3字节可表示各通道。
图像数字化过程可分为 采样和量化。采样间隔越大，所得图像像素越少，采样间隔越大，所得图像像素越多越清晰，同时数据量也大。量化等级越大，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，相反，量化等级越小，灰度分辨率越低。下图一是随着采样间隔增大，图像的变换，图二是量化等级越低，灰度值越小。
- 图像灰度直方图
一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。
- 图像增强
主要记录空间域的增强。
1，线性变换和非线性变换
2，直方图修整法。灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系，他能描述图像的概貌。直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法
