数字图像处理学习笔记
系电子科大网课笔记。
数字图像处理的概念？
- 图像是一个二维亮度函数 $f(x, y)$，$(x, y)$ 定义了空间坐标，$f(x, y)$ 定义该点的亮度或灰度。
按：这里主要是灰度。书上也讲灰度。 - 数字图像处理是指图像的元素的空间坐标和亮度的数字化。数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素或像素。
- 数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像。
视网膜表面分布的分离光接收器提供了图案视觉。
两类光接收器，锥状体和杆状体在功能上有什么区别？
- 锥状体和亮视觉有关，对颜色的感知能力比较强。
- 杆状体和暗视觉有关，对颜色感知能力比较弱。
有一张图看不懂？
下图显示了右眼中通过眼睛光神经应急区的横截面的杆状体和锥状体密度。
疑：这个光神经应急系统是什么？这个图应该怎么理解？
人的视觉系统能适应的光强度级别范围有多宽？
从夜视阈值到强闪光约有 $10^{10}$ 量级。
何为亮度适应现象？
人的视觉不能同时在整个范围内工作，确切地说，它是利用改变其整个灵敏度来完成这一大变动的，这就是所谓的亮度适应现象。
与整个适应范围相比，能同时鉴别的光强度级的总范围很小。
视觉系统对亮度的感知不是简单的强度函数。例如马赫带现象和同时对比现象。
何为马赫带现象？
指人们在明暗变化的边界，常常在亮区看到一条更亮的光带，而在暗区看到一条更暗的线条。
我们可以用侧抑制来解释马赫带现象的产生。
何为侧抑制？
侧抑制是指相邻的感受器之间能够互相抑制的现象。
按：在马赫带现象中，侧抑制表现为：亮的一侧抑制暗的一侧，暗的一侧抑制亮的一侧。
何为同时对比？
几个刺激物同时作用于同一感受器产生的现象称为同时对比。
人眼可以感受到的光的范围？
人眼可以感受到的光的波长的范围是 $400 \sim 700$ 纳米。
用二维形式 $f(x, y)$ 表示图像，在特定坐标 $(x, y)$ 处， $f$ 的值或幅度是一个正的标量，其物理意义由图像源决定。
当一幅图像从物理过程产生时，它的值正比于物理源的辐射能量。因此 $f(x, y)$ 一定是非零和有限的，即：
$$
0 < f(x, y) < \infty
$$
数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。
有一个取样函数的推演看不懂呀？
一个比较好理解的关于取样和量化的例子。
按：总体来讲，是一行一行取样，然后对每一行进行取样，把它们的亮度给量化出来。
可以用矩阵形式表示一幅数字图像，也可以用变量和幅值都是整数的二维函数表示。
对于上图中的 M 和 N 有什么要求？
数字化过程中对 $M$ 和 $N$ 除了必须取正整数外没有其他要求。
然而，出于处理、存储和取样硬件的考虑，灰度级典型的取值是 2 的整数次幂。
对于一幅大小为 $M \times N$，灰度级 $L = 2^k$ 的数字图像，所需的存储空间为 $b = M \times N \times k$。
何为灰度级？
灰度级的典型取值是 2 的整数次幂。通常假设离散灰度级是等间隔的并且是区间 $[0, L - 1]$ 内的整数。（$L$ 即 2 的整数次幂）
何为 k 比特图像？
当一幅图像有 $2^k$ 灰度级时，通常称该图像是 k 比特图像。
何为动态范围？
有时灰度级的取值范围称为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像叫做高动态范围图像。当相当可观数目的像素呈现这样的特征时，图像就有较高的对比度。相反，低动态范围的图像看上去似乎是冲淡了的灰暗格调。
何为空间分辨率？
取样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数。基本上，空间分辨率是图像中可辨别的最小细节。
广泛使用的分辨率的意义是在每单位距离可分辨的线对数目。
疑问：PPT 上关于线对的解释似乎很难懂呀？
后面老师所讲的 1 毫米有 100 个线对，其代表的是这 1 毫米中有 100 根黑线，同时有 100 根白线铺满这个 1 毫米的宽度。这样似乎就能够理解了。
何为灰度级分辨率？
灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化。
疑：为何是最小变化？
当没有必要对涉及像素的物理分辨率进行实际度量和在原始场景中分析细节等级时，通常就把大小为 M x N，灰度为 L 级的数字图像称为空间分辨率为 M x N 像素、灰度级分辨率为 L 级的数字图像。
疑：怎么复制行和列使得 512 x 512 恢复成 1024 x 1024 的图像的？
如何计算新的像素的对应位置？
插值有哪些方法？
如何理解双线性插值？
按：两张图结合起来看，很好理解的。
何为 4 邻域、D 邻域、8 邻域？
何为 4 邻接、8 邻接？
何为 m 邻接？
混合邻接的意义？
何为通路？
何为连通、连通分量、连通集？
从这里起，接西安电子科技大学任获荣的网课，更容易懂一些。缺点是内容稍微偏少。
何为灰度级变换？
何为线性灰度变换？
按：压缩动态范围，减低对比度。
反转变换：
图像的运算？
何为几何变换？
何为平移变换？
0 和 255 的颜色？
0 是黑色，255 是白色。
镜像变换？
疑：如何理解公式？
按：转置是 x 坐标和 y 坐标进行对换。
何为旋转变换？
缩放变换？
拉伸变换？
插值的方法？
- 最邻近插值法
- 双线性插值法
- 三次立方插值
疑：这个有点疑惑。主要是当初的插值方法忘记了。
何为线性系统？
何为线性空间不变系统？
何为卷积？
何为非奇异矩阵？
何为复共轭？