De hecho, después de aprender el procesamiento de imágenes, básicamente tengo mi propia comprensión de las imágenes binarias, las imágenes en escala de grises, las imágenes en color y los canales y profundidades de las imágenes, pero cuando se trata de aplicaciones reales, especialmente cuando el procesamiento de imágenes se realiza desde la perspectiva del código, Siempre habrá confusión de conceptos. Cada vez que necesite buscar puntos de conocimiento específicos en Internet y luego resolver el problema, olvidará los puntos de conocimiento más adelante, así que aquí, quiero ordenar sistemáticamente estos puntos de conocimiento para mayor comodidad. Establezca su propio sistema de comprensión, después de todo, lo que escriba siempre será más impresionante.
Muchos libros de procesamiento de imágenes digitales presentarán estos conceptos en algunos capítulos. Por supuesto, los puntos de conocimiento presentados en los libros son más detallados, pero después de todo, están escritos y los ángulos de entrada no son consistentes. En comparación con las explicaciones en los libros, prefiero ir a varios foros para verificar la comprensión de estos conceptos por parte de los internautas. Esta vez, ingresé imágenes de un solo canal, imágenes de múltiples canales, imágenes binarias, imágenes en escala de grises y RGB y otras palabras relacionadas en Google. Seleccioné los primeros diez resultados de búsqueda, que generalmente provienen de csdn, libros cortos, Zhihu, etc. Plataforma, utilizo mis propias palabras para integrar los puntos de conocimiento y ordenar el marco de conocimiento.
1. Imagen digital
Una imagen puede definirse como una función bidimensional f(x,y) , donde x e y son coordenadas espaciales (planas), y la amplitud de f en cualquier punto de coordenadas
( x,y ) se denomina imagen en El brillo del punto. La escala de grises es un término utilizado para representar el brillo de las imágenes en blanco y negro, mientras que las imágenes en color se forman combinando imágenes bidimensionales individuales. Por ejemplo, en el sistema de color RGB, una imagen en color se compone de tres imágenes de componentes independientes (rojo, verde y azul). Por lo tanto, muchas técnicas desarrolladas para el procesamiento de imágenes en blanco y negro son aplicables al procesamiento de imágenes en color mediante el procesamiento de tres componentes independientes por separado.
La imagen es continua con respecto a las coordenadas x e y y la amplitud. Convertir una imagen de este tipo en forma digital requiere digitalizar las coordenadas y amplitudes. La digitalización de los valores de las coordenadas se denomina muestreo, y la digitalización de la amplitud se denomina cuantificación. Por lo tanto, cuando las componentes x, y y la amplitud de f son todas cantidades finitas y discretas, la imagen se denomina imagen digital. La esencia de la imagen: una matriz bidimensional compuesta de píxeles
2. Formato de imagen común
bmp: poco común, sin pérdidas, básicamente sin compresión, tamaño grande
jpg (jpeg): use el espacio de disco más pequeño para obtener una mejor calidad de imagen png:
formato de imagen de bits con compresión sin pérdidas
Animación de síntesis de imagen de cuadro
3. Profundidad de color La
profundidad de color se conoce como profundidad de color. En el campo de los gráficos por computadora, significa la cantidad de bits utilizados para almacenar cada píxel en un mapa de bits o en un búfer de cuadro de video. La unidad común es bit/píxel (bpp). Cuanto mayor sea la profundidad de color, más colores disponibles.
En pocas palabras, la profundidad de color se refiere a la cantidad de colores que cada píxel puede mostrar ( tenga en cuenta que es la cantidad de colores que se pueden mostrar, por supuesto, de hecho, solo se muestra un color por píxel ), y es generalmente se mide en unidades de "bit" o "bit". Cuantos más bits, más colores hay disponibles y el rendimiento del color de la imagen es más preciso, pero el tamaño del archivo de la imagen también aumentará con la profundidad de bits, porque en una imagen de alta profundidad de bits, cada píxel almacena mayor información de color. .
4. Explicación de "bit"
La computadora procesa y almacena información en forma binaria, por lo que cualquier información que ingrese a la computadora se convertirá en una combinación de diferentes dígitos de 1 y 0, y lo mismo se aplica a los colores.
Por ejemplo, la profundidad de color de 1 bit solo puede mostrar 0 o 1 en la computadora, por lo que solo se pueden mostrar dos tipos de información de color, blanco o negro. Cuando aumentamos la profundidad de color a 2 bits, habrá: 00, 01, 10, 11, 4 (2^2) combinaciones, lo que dará como resultado una relación relativamente simple de negro, blanco y gris. Cuando la profundidad de color alcance los 3 bits, traerá 8 combinaciones diferentes: 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111, y la transición entre negro, blanco y gris será más detallada. Se puede ver que cada vez que aumenta el número de dígitos, el método de combinación provocará un aumento doble. Por supuesto, estamos hablando de imágenes en blanco y negro aquí.
5. Canal de imagen
Canal único: también conocido como imagen en escala de grises, cada píxel tiene un solo valor, si la profundidad de la imagen es de 8 bits, entonces el valor del píxel es 0 (negro) ~ 255 (blanco); tres canales: es
decir , a través del mapa de color visto, cada píxel está representado por tres valores. Si la profundidad de la imagen es de 8 bits, entonces el valor del píxel se superpone para representar el rojo, el verde y el azul, y cada valor es (0~255); cuatro canales
: Eso es agregar transparencia sobre la base de la imagen de tres canales.En el canal de transparencia, si la profundidad de la imagen es de 8 bits, entonces 0 es completamente transparente y 255 es completamente opaco.
6. Imagen binaria
Una imagen binaria se refiere a una imagen en la que cada píxel es blanco o negro.Por definición, se refiere a una imagen en la que cada píxel tiene solo dos valores (blanco y negro), es decir, cada píxel en la imagen Solo hay dos valores posibles o estados en escala de grises.
Cuando la profundidad de bits es 1, cada píxel de la imagen binaria tiene solo dos valores 0 y 1, donde 0 significa negro y 1 significa blanco, por lo que la imagen binaria generalmente se ve así: porque cada píxel de la imagen binaria tiene solo
dos valores, por lo que cada píxel solo necesita 1 bit para almacenar.
En la imagen en escala de grises, la imagen binaria de la imagen es establecer el valor de la escala de grises en la imagen en 0 o 255, es decir, presentar la imagen completa con solo efectos visuales en blanco y negro.
7. Imagen en escala de grises (imagen de un solo canal, imagen en blanco y negro)
imagen en escala de grises, también conocida como imagen en escala de grises. La relación logarítmica entre el blanco y el negro se divide en varios niveles, denominados escala de grises. Una imagen representada en escala de grises se denomina imagen en escala de grises. La imagen en escala de grises que comúnmente llamamos es generalmente una imagen de un solo canal ( porque cuando los valores de las imágenes de tres canales son los mismos, la imagen se ve igual que la imagen en escala de grises, pero es esencialmente diferente de la imagen en escala de grises En otras palabras, la imagen de tres canales puede verse como imágenes en escala de grises, pero las imágenes de un solo canal solo pueden ser imágenes en escala de grises) , en comparación con las imágenes binarias que solo tienen 1 bit de espacio de almacenamiento, las imágenes en escala de grises de un solo canal están representadas por un solo píxel a través de un valor de escala de grises de 8 bits (0-255), el rango de valores de cada píxel está entre [0~255]. Tan diferente de la imagen binaria, la imagen en escala de grises tiene colores más ricos, no solo blanco y negro, sino también varios grises, que se dividen en 256 niveles en total. Por ejemplo, una imagen en escala de grises de un solo canal de 500*500 píxeles se compone de 500X500=250 000 píxeles de diferentes escalas de grises. ( De hecho, se puede entender que una imagen binaria es un tipo de imagen en escala de grises, pero sus valores de píxeles son solo en blanco y negro. El almacenamiento de 2 bits es el requisito mínimo para una imagen binaria, pero los valores de píxeles en una imagen en escala de grises de 8 bits, solo tome 0 y 255, también puede lograr el efecto de una imagen binaria. )
La imagen en escala de grises es la siguiente:
8. Imagen en color (imagen RGB, imagen de tres canales)
Una imagen en color generalmente se compone de varios canales de color superpuestos, y cada canal representa un valor de canal determinado. La imagen en color a la que nos referimos en el procesamiento de imágenes generalmente se refiere a una imagen RGB. En comparación con una imagen gris, es una imagen de un solo canal, es decir, cada píxel tiene solo 1 componente, y cada píxel de RGB tiene 3 componentes (también llamados 3 canales) consta de componentes separados de color primario rojo, verde y azul. Entonces RGB se puede usar para representar imágenes en color. En comparación con las imágenes en escala de grises, RGB tiene información de color adicional.
La imagen GRB se muestra a continuación:
La siguiente figura muestra un ejemplo de la división del canal de color de una imagen de color RGB completa, la columna de la izquierda muestra los canales de color aislados de los colores naturales y la figura de la derecha muestra sus equivalentes en escala de grises .
9. Gráficos vectoriales
Las imágenes binarias, las imágenes en escala de grises y las imágenes RGB se denominan mapas de bits y se almacenan en forma de matriz. Las filas y columnas de la matriz determinan el tamaño de la imagen y la información de las líneas y bloques guardados en el vector. gráficos, por lo que los archivos de gráficos vectoriales y la resolución La tasa no tiene nada que ver con el tamaño de la imagen, sino solo con la complejidad de la imagen, y el espacio de almacenamiento que ocupa el archivo de imagen es pequeño.
Varias ventajas de los gráficos vectoriales:
· La imagen se puede escalar infinitamente y los gráficos no producirán efectos irregulares al hacer zoom, rotar o deformar los gráficos.
La impresión de alta resolución está disponible y los archivos de gráficos vectoriales se pueden imprimir y exportar en cualquier impresora de dispositivo de salida con la resolución más alta para imprimir o imprimir. Los
gráficos vectoriales se amplían infinitamente sin desenfoques, mientras que los mapas de bits se vuelven más borrosos a medida que se amplían.