36 、數字圖像類型

黑白圖像：圖像的每個像素只能是黑或白，沒有中間的過渡，故又稱為二值圖像。二值圖像的像素值只有0.1。

灰度圖像：灰度圖像是每個像素的信息由一個量化的灰度級來描述圖像，沒有彩色信息。

彩色圖像：彩色圖像是指每個像素的信息由RGB三原色構成的圖像，其中RBG是由不同的灰度級來描述的。

序列圖像：把具有一定聯系的、具有時間先后關系的圖像稱為序列圖像。我們經常看到的電視劇或電影圖像主要是由序列圖像構成的。序列圖像是數字多媒體的重要組成部分。序列圖像是單幅數字圖像在時間軸上的擴展，可以將視頻的每一幀視為一幅靜止的圖像。

37 、采樣/量化/色彩/直方圖

采樣

對連續的2D信號（圖像）進行采樣，將依據預先定義的行數和列數得到一個完整的二維信號數組。給定行和列相交處的點（元素）稱為像素。采樣原始圖像是一個有損操作-采樣圖像的質量取決于預設的采樣水平。

用不同采樣等級得到的圖像

量化

量化等級表示的是在數字圖像中,每個像素的取值范圍.常用的量化等級有2,64,256,1024,4096,16384等等。舉例來說，如果我們使用1024個量化等級，那么在圖像中每個像素可能的取值就是0~1023中的某個數。

使用不同量化等級得到的圖像

色彩

對數字圖像來說，最后一個要素是每個像素的色彩。當前最流行的色彩模型是RGB模型，我們用紅綠藍3個顏色分量來表示任意一種顏色。在RGB模式圖像中，每個像素點包含了其在3個顏色分量下的飽和度。

另一個常用的色彩模型是HSV，HSV模型同樣使用3個分量來表示色彩：色調，飽和度，明度.這個模型可以在顏色空間中表示為一個圓錐形。

在印刷行業，最受歡迎的顏色模式是CMYK，它包含4種基本顏色:青,品紅,黃,黑,它們互相調和形成最終的顏色.

直方圖

圖像直方圖是圖像中每種顏色或亮度等級發生次數的統計信息。直方圖告訴我們很多關于圖像的信息----不僅限于亮度和對比度。使用直方圖，我們可以判斷圖像細節是否已被正確捕獲和存儲。在分析彩色圖像時，我們接收每個顏色的直方圖（RGB）。灰度圖像則使用單一的直方圖。

彩色和灰度圖像的直方圖

38 、數據量與信息量

數據量，就是一張圖像占了多少個字節，比如1萬個像素，每個像素占1個字節，那未壓縮前的數據量就是 1萬個字節。

信息量，信息量表示一張圖片里包含了多少種信息。假如一張全白的圖片，它只有"白色"這個信息，那么它的信息量就很小，白色像素出現的概率是1，非常大。這樣的圖片不管它數據量再大，假設是1萬乘1萬的大小，都可以壓縮到很小的程度。假如一張五顏六色的圖片，里面包含很多不同的顏色信息，說明它信息量很大，那么就很難被壓縮了。

39 、圖像處理和計算機視覺的分類

關于圖像處理，圖像分析和計算機視覺的劃分并沒有一個很統一的標準。按照當前流行的分類方法，分為三部分：

A.圖像處理：對輸入的圖像做某種變換，輸出仍然是圖像，基本不涉及或者很少涉及圖像內容的分析。比較典型的有圖像變換，圖像增強，圖像去噪，圖像壓縮，圖像恢復，二值圖像處理等等。基于閾值的圖像分割也屬于圖像處理的范疇。一般處理的是單幅圖像。

B.圖像分析：對圖像的內容進行分析，提取有意義的特征，以便于后續的處理。處理的仍然是單幅圖像。

C.計算機視覺：對圖像分析得到的特征進行分析，提取場景的語義表示，讓計算機具有人眼和人腦的能力。這時處理的是多幅圖像或者序列圖像，當然也包括部分單幅圖像。

40 、選取相機

相機還應該提供：相機功能和成像質量。一臺好相機決不只是像素數高。您還應該考慮到成像質量和相機功能。在評估數字相機的成像質量時，重要因素除分辨率外，還包括感光度、動態范圍及 信噪比。就相機功能來說，最重要的功能之一是速度，通常以每秒幀數(fps)來表示。它定義每秒能夠記錄的最大幀數

41 、圖像內插

圖像內插：已知數據來估計未知位置的數值的處理。在放大、縮放、旋轉和幾何校正中廣泛使用，是基本的重取樣方法。

最近鄰內插法：假設一幅圖像大小為500x500像素，將其放大1.5倍到750x750像素。創建一個假想的750x750的網格，它與原始圖像有相同的間隔，然后將收縮，使它準確地與原圖匹配。此時750x750的網格的像素要小于原圖像的像素間隔，在原圖像中尋找最接近的像素，并把該像素的灰度賦給750x750網格中的新對象。然后將圖像擴展到原來規定的大小，得到放大后的圖像。這種方法簡單，但可能產生不希望的結果，如直邊緣的嚴重失真。

雙線性內插：用4個最近鄰去估計給定位置的灰度。令(x, y)為想要賦以灰度值的位置的坐標，并令v(x, y)表示灰度值，對于雙線性內插來說，賦值公式為：

v(x,y)=ax+by+cxy+d

4個系數由4個用(x, y)點最近鄰點寫出的未知方程確定。

雙三次內插：用16個最近鄰點去估計給定位置的灰度。公式如下：

v(x,y)=∑i=03∑j=03aijxiyj

當上限為1時，該方程與雙線性內插方法是一致的。雙三次內插是商業圖像編輯程序的標準內插方法。

相鄰像素：位于坐標(x, y)處的像素p有4個水平和垂直的相鄰像素，其坐標由為：

(x+1,y),(x?1,y),(x,y+1),(x,y?1)

這組像素稱為p的4領域(4-neighbors of p)，用N4(p)表示。

p的4個對角(diagonal)相鄰像素坐標為：

(x+1,y+1),(x+1,y?1),(x?1,y+1),(x?1,y?1)

用ND(p)表示。這些點與4個鄰點一起稱為p的8鄰域(8-neighbors of p)。用N8(p)表示。如果(x, y)位于圖像的邊界上，某些鄰點會落入圖像的外邊。