数字图像理论知识（一）(个人浅析)

一、数字图像的表示

一幅图像可以被定义为一个二维函数$f(x,y)$，其中x和y是空间坐标，f是在任意坐标点处的振幅，代表图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成。例如，RGB彩色系统中，一副彩色图像是由三幅独立的分量图像（红、绿、蓝）组成。因此许多图像处理技术适用于黑白和彩色图像，对二者而言是通用的。

1.1.1 坐标

图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转换成数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化称为量化。因此当f的x和y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。

取样和量化后的结果时一个实数矩阵。设对一幅图像取样后得到了有M行N列的图像。我们称这幅图像的大小为MxN。坐标值(x,y)是离散量。

**注意：x的范围是从0_{M-1的整数，y的范围是从0}N-1的整数。**图2.1(a)显示了这种定义。
而工具箱使用的是(r,c)来表示行和列，且系统的原点在（1，1）处，故r从1到M，c是从1到N的整数。如图2.1(b)所示

1.1.2 由图像的矩阵表示

由图2.1(a)所示的坐标系统可以得到如下数字化图像函数的表示：

1.2读取图像、

2.3 显示图像

2.4 保存图像

2.4.2 imwrite第二种用法

2.5 数据类型

2.6 图像类型

2.6.1 亮度图像

2.6.2 二值图像

2.7 数据类与图像类型间的转换

2.7.1 数据类间的转换

2.8 数组索引

2.8.1向量索引

2.8.2 矩阵索引