数字图像基础知识：从人类视觉到图像数字化

数字图像基础知识：从人类视觉到图像数字化

人类视觉特性

人类视觉特性指的是人眼对图像的感知和理解过程中的一些特点和规律。其中包括以下内容：

1. 空间分辨率：人眼对物体细节的可见度受限于空间分辨率，即能够分辨出最小细节的大小。
2. 亮度适应：人眼在不同亮度环境下有不同的适应能力。
3. 对比度敏感度：人眼对图像中亮度差异的敏感度不同，即对比度的感知能力。
4. 颜色感知：人眼基于三种锥状细胞对光谱颜色进行感知，可以区分多种颜色。
5. 运动感知：人眼对物体的运动有很强的感知能力，可以追踪快速移动的物体。
6. 空间关系感知：人眼对物体之间的空间关系有很强的感知能力，可以准确地判断物体的位置和大小。 这些视觉特性对于数字图像的处理和分析都有重要的影响和应用。

图像的分类

数字图像可以根据不同的特征和应用进行分类，常见的分类方式有以下几种：

1. 根据颜色模式分类：包括灰度图像、RGB图像、CMYK图像等。
2. 根据图像类型分类：包括二值图像、灰度图像、彩色图像、多光谱图像、全色图像等。
3. 根据图像分辨率分类：包括低分辨率图像、中分辨率图像、高分辨率图像等。
4. 根据图像处理目的分类：包括图像增强、图像分割、图像识别、图像压缩等。
5. 根据图像来源分类：包括数字相机拍摄的图像、扫描仪扫描的图像、卫星遥感图像等。
6. 根据图像数据格式分类：包括BMP、JPEG、PNG、GIF等不同的图像文件格式。

图像质量评价

图像质量评价是指对数字图像的视觉效果进行定量或定性分析和评估的过程，常见的图像质量评价方法有以下几种：

1. 定性评价方法：主要是根据人眼视觉感受进行的评估，如主观评价、双重比较法等。
2. 定量评价方法：主要是利用数学模型和算法对图像进行分析和评价，包括客观评价和客户满意度调查。
3. 结构化评价方法：主要是根据图像特征进行的评价，如锐度、噪声、对比度等。
4. 主观评价方法：主要是通过让受试者对不同质量的图像进行评价来得出图像质量评价结果。
5. 客观评价方法：主要是通过计算机自动处理图像，并从中提取出相关的图像质量参数，如PSNR、SSIM、FSIM等。以上方法可以单独使用，也可以结合使用，以得到更为准确和全面的图像质量评价结果。

图像数字化的基本过程

图像数字化的基本过程包括以下几个步骤：

1. 采集：利用数字相机、扫描仪或其他设备将现实世界中的图像转换为数字信号。
2. 采样：将连续的图像信号转换为离散的数字信号，即将图像分成若干个像素点，并对每个像素点进行采样和量化。
3. 编码：将采样和量化后的数字信号编码为数字数据，以便存储和传输。
4. 存储：将编码后的数字数据保存到计算机或其他设备中，以便后续的处理和分析。
5. 处理：对数字图像进行各种处理和分析，如图像增强、图像分割、图像识别等。
6. 显示：将处理后的数字图像显示在计算机屏幕上或其他输出设备上，以便人们观看和使用。

以上是数字图像的基本过程，不同的应用场景可能会有不同的细节和流程。