灰度、灰度级、分辨率、像素值相关概念

2023-11-21 08:48

本文主要是介绍灰度、灰度级、分辨率、像素值相关概念,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

灰度、灰度级、分辨率、像素值;

2017年09月18日 20:01:04 以梦为马_不负韶华 阅读数:14346

 版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Strive_0902/article/details/78023080

​1、像素点

像素点是最小的图像单元,一张图片由好多的像素点组成。如下图

     

  

可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度是500个像素点的长度,高度是338个像素点的长度,共有500 * 338 = 149000个像素点。 

2、像素

把鼠标放在一个图片上,这个时候会显示尺寸和大小,这里的尺寸就是像素。

3、RGB

​因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的,所以像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵,分别是R矩阵(500 *338大小),G矩阵(500 *338大小),B矩阵(500 *338大小)。如果每个矩阵的第一行第一列的值分别为:R:240,G:223,B:204,所以这个像素点的颜色就是(240,223,204)

4、灰度

灰度是表明图像明暗的数值,即黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像。灰度值指的是单个像素点的亮度。灰度值越大表示越亮。

5、图像的灰度化

 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。图像的灰度化就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足关系:R=G=B,此时的这个值叫做灰度值。如RGB(100,100,100)就代表灰度值为100,RGB(50,50,50)代表灰度值为50。

灰度化处理

一般灰度化处理的方法:在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255

1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11                R=G=B

2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100              R=G=B

3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8            R=G=B

4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3                            R=G=B

5.仅取绿色:Gray=G                                              R=G=B

二值化处理的方法:

二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色),也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。那么一个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢?比如灰度值为100,那么在二值化后到底是0还是255?这就涉及到取一个阀值的问题。

1、取阀值为127(相当于0~255的中数,(0+255)/2=127),让灰度值小于等于127的变 为0(黑色),灰度值大于127的变为255(白色),这样做的好处是计算量小速度快,但是 缺点也是很明显的,因为这个阀值在不同的图片中均为127,但是不同的图片,他们的颜色分布差别很大,所以用127做阀值,白菜萝卜一刀切,效果肯定是不好的。

2、计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg

(像素点1灰度值+...+像素点n灰度值)/ n = 像素点平均值avg,然后让每一个像素点与avg一 一比较,小于等于avg的像素点就为0(黑色),大于avg的 像 素点为255(白色),这样做比方法1好一些。

3、使用直方图方法(也叫双峰法)来寻找二值化阀值,直方图是图像的重要特质。直方图方法 认为图像由前景和背景组成,在灰度直方图上,前景和背景都形成高峰,在双峰之间的最低谷处就是阀值所在。取到阀值之后再一 一比较就可以了。

6、灰度值与像素值的关系

如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。

7、灰度级

灰度级表明图像中不同灰度的最大数量。灰度级越大,图像的亮度范围越大。

8、图像分辨率

图像分辨率是指每英寸图像内的像素点数。图像分辨率是有单位的,叫ppi(像素每英寸)。分辨率越高,像素的点密度越高,图像越逼真(这就是为什么做大幅的喷绘时,要求图片分辨率要高,就是为了保证每英寸的画面上拥有更多的像素点)。

9、空间分辨率

空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限。如果一幅图像的尺寸为MxN,表明在成像时采集了MxN个样本,空间分辨率是MxN。下图是空间分辨率从1024x1024、512x512、256x256、128x128、64x64、32x32pixels

10、幅度分辨率

幅度分辨率是指幅度离散,每个像素都有一个强度值,称该像素的灰度,一般量化采用8bit。例如8bit的灰度级为2的八次方即256。0~255

11、屏幕分辨率

屏幕分辨率是屏幕每行的像素点数*每列的像素点数,每个屏幕有自己的分辨率。屏幕分辨率越高,所呈现的色彩越多,清晰度越高。

12、图像所需要的位数b

b=MxNxK      MxN是空间分辨率 ;K幅度分辨率,单位是bit

存储1幅32 x 32,16个灰度级的图需要 4,096 bit

存储1幅512 x 512,256个灰度级的图需要 2,097,152 bit 

附加:

13、对比度:指一幅图中灰度反差的大小

对比度 =  最大亮度/最小亮度

14、与清晰度相关的因素:

亮度

对比度

尺寸大小

细微层次

颜色饱和度

这篇关于灰度、灰度级、分辨率、像素值相关概念的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/401217

相关文章

Redis的Zset类型及相关命令详细讲解

《Redis的Zset类型及相关命令详细讲解》:本文主要介绍Redis的Zset类型及相关命令的相关资料,有序集合Zset是一种Redis数据结构,它类似于集合Set,但每个元素都有一个关联的分数... 目录Zset简介ZADDZCARDZCOUNTZRANGEZREVRANGEZRANGEBYSCOREZ

Linux使用fdisk进行磁盘的相关操作

《Linux使用fdisk进行磁盘的相关操作》fdisk命令是Linux中用于管理磁盘分区的强大文本实用程序,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用fdisk进行磁盘的相关操作,需要的可以了解下... 目录简介基本语法示例用法列出所有分区查看指定磁盘的区分管理指定的磁盘进入交互式模式创建一个新的分区删除一个存

关于Maven生命周期相关命令演示

《关于Maven生命周期相关命令演示》Maven的生命周期分为Clean、Default和Site三个主要阶段,每个阶段包含多个关键步骤,如清理、编译、测试、打包等,通过执行相应的Maven命令,可以... 目录1. Maven 生命周期概述1.1 Clean Lifecycle1.2 Default Li

numpy求解线性代数相关问题

《numpy求解线性代数相关问题》本文主要介绍了numpy求解线性代数相关问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 在numpy中有numpy.array类型和numpy.mat类型,前者是数组类型,后者是矩阵类型。数组

Redis的Hash类型及相关命令小结

《Redis的Hash类型及相关命令小结》edisHash是一种数据结构,用于存储字段和值的映射关系,本文就来介绍一下Redis的Hash类型及相关命令小结,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录HSETHGETHEXISTSHDELHKEYSHVALSHGETALLHMGETHLENHSET

opencv实现像素统计的示例代码

《opencv实现像素统计的示例代码》本文介绍了OpenCV中统计图像像素信息的常用方法和函数,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 统计像素值的基本信息2. 统计像素值的直方图3. 统计像素值的总和4. 统计非零像素的数量

python中的与时间相关的模块应用场景分析

《python中的与时间相关的模块应用场景分析》本文介绍了Python中与时间相关的几个重要模块:`time`、`datetime`、`calendar`、`timeit`、`pytz`和`dateu... 目录1. time 模块2. datetime 模块3. calendar 模块4. timeit

sqlite3 相关知识

WAL 模式 VS 回滚模式 特性WAL 模式回滚模式(Rollback Journal)定义使用写前日志来记录变更。使用回滚日志来记录事务的所有修改。特点更高的并发性和性能;支持多读者和单写者。支持安全的事务回滚,但并发性较低。性能写入性能更好,尤其是读多写少的场景。写操作会造成较大的性能开销,尤其是在事务开始时。写入流程数据首先写入 WAL 文件,然后才从 WAL 刷新到主数据库。数据在开始

【VUE】跨域问题的概念,以及解决方法。

目录 1.跨域概念 2.解决方法 2.1 配置网络请求代理 2.2 使用@CrossOrigin 注解 2.3 通过配置文件实现跨域 2.4 添加 CorsWebFilter 来解决跨域问题 1.跨域概念 跨域问题是由于浏览器实施了同源策略,该策略要求请求的域名、协议和端口必须与提供资源的服务相同。如果不相同,则需要服务器显式地允许这种跨域请求。一般在springbo

两个月冲刺软考——访问位与修改位的题型(淘汰哪一页);内聚的类型;关于码制的知识点;地址映射的相关内容

1.访问位与修改位的题型(淘汰哪一页) 访问位:为1时表示在内存期间被访问过,为0时表示未被访问;修改位:为1时表示该页面自从被装入内存后被修改过,为0时表示未修改过。 置换页面时,最先置换访问位和修改位为00的,其次是01(没被访问但被修改过)的,之后是10(被访问了但没被修改过),最后是11。 2.内聚的类型 功能内聚:完成一个单一功能,各个部分协同工作,缺一不可。 顺序内聚: