目錄
1. 數字影像處理
2. 影像三要素
(1) 影像大小(size)
像素點
解析度
影像大小
(2) 影像深度(depth)
(3) 影像通道數(channels)
單通道
三通道
四通道
二通道
3. 影像型別
（1）二值影像
（2）灰度影像
（3）索引影像
（4）RGB 彩色影像
4. 影像信號數字轉換
（1）影像數字化
（2）一般數字化程序
采樣
量化
1. 數字影像處理
首先我們需要了解什么是數字影像處理（Digital Image Processing）
數字影像處理主要的目的是改善圖示資訊以便于人們理解，還有就是為了存盤、傳輸以及表示而對影像進行處理，以便于機器的自動理解
所以，我們可以將其理解為將一幅簡單的原始影像使用計算機處理成為更能為我們所理解或需要的形式
比如車牌檢測、人臉識別等
2. 影像三要素
一般來說，對于一個影像需要使用它的三個要素去描述它，其中包括影像的大小（size），影像深度（depth）以及影像通道數（channels）
(1) 影像大小(size)
此處可參考：影像的大小的計算
像素點
一張圖片放大以后就會呈現為一個個點陣，而其中的每一個點稱為一個像素點，所以對于影像的處理我們也可以認為是對像素點的處理
解析度
影像的解析度是指影像存盤的資訊量，代表每一寸影像中含有的像素點數，即 像素/英寸，單位為 PPI(Pixels Per Inch)，所以解析度代表的是類似于密度的一種量，在平時我們所說的影像的解析度是 1280*960 這種說法并不能算是準確的，因為這種說法代表的是一張圖中的像素點總數，而不是像素點密度，所以在 python 中創建畫布表示影像的解析度時，我們的表示方法如下：
fig = plt.figure(figsize = (10, 10), dpi = 300)
并不是直接使用上面提到的乘法方式
影像大小
指的是影像占用空間的大小
計算方式為：解析度*位深/8（這里的解析度是像素點的總數）
解析度：寬*高（如 1280*960）
位深：如 24 位，16位，8位
/8：計算位元組數
(2) 影像深度(depth)
影像的深度是指存盤每一個像素點所使用的位數，也可以用來度量影像的色彩解析度，確定了每個彩色影像中像素點能擁有的色彩數或者灰度影像中最大灰度等級；就是上面在計算影像大小時提到的位深
表現得是單個像素點的色彩豐富度，比如 16 位（65536種）等
一般來說一個像素點使用 RGB 三種分量表示，如果每一種分量的的位數為 6，那么可以說這個像素點的深度為 18位，那么它就可以表示 二的十八次方 種顏色，所以一般影像的深度越大，它就可以表示更多的色彩，顏色也就更加多樣化
(3) 影像通道數(channels)
可以參考：影像識別與處理——影像的表示與通道數問題
由于我們眼中的影像在計算中是一個個矩陣，而矩陣的列數行數與影像的尺寸有關，矩陣元素的值表示這個點的亮度，一般來說像素點值越大表示該點越亮，通常灰度影像用二維矩陣（單通道）表示，而彩色影像用三維矩陣（三通道）表示
單通道
一個像素點，如果是灰度，那么只要使用一個通道表示就可以了，所以它是單通道
三通道
如果一個像素點使用 RGB 三中顏色表示，那么它就需要三個通道來表示
四通道
在三通道的基礎上添加了透明度通道
二通道
一般在編程時用來表示傅里葉變換，一個通道為實數，一個通道為虛數
3. 影像型別
（1）二值影像
二值影像的二維矩陣值僅僅由 0，1 兩個值構成，’0‘ 代表黑色，‘1’ 代表白色；由于每一個像素僅僅有兩種值可以選，所以計算機中二值影像的資料型別為一個二進制位；二值影像一般使用在文字、線條圖的掃描識別以及掩膜影像的存盤中
當然對于二值影像的像素值以及二值化有疑問可以參考知憾訓答：知憾訓答
（2）灰度影像
灰度影像與黑白影像并不同，黑白影像只有黑白兩種色彩，但灰度影像覆寫了最黑到最亮這個程序中的所有級數，一般灰度影像使用位深為八位，可以分為 256[0~255] 個級數，但也有一些位深為十六位，那么就可以分為 65536 級灰度了
（3）索引影像
索引影像是一種把像素值直接作為 RGB 調色板下標的影像，索引影像可把像素值“直接映射”為調色板數值，一幅索引圖包含一個資料矩陣data和一個調色板矩陣map，資料矩陣可以是uint8，uint16或雙精度型別的，而調色板矩陣則總是一個m×3 的雙精度矩陣
索引模式和灰度模式比較類似，它的每個像素點也可以有256種顏色容量，但它可以負載彩色，而灰度模式的影像最多只能有256種非彩色顏色，當影像轉換成索引模式時，系統會自動根據影像上的顏色歸納出能代表大多數的256種顏色，就象一張顏色表，然后用這256種來代替整個影像上所有的顏色資訊
參考自：百度百科
（4）RGB 彩色影像
彩色影像是指每個像素由R、G、B分量構成的影像，其中R、G、B是由不同的灰度級來描述的，
和索引影像相比，彩色影像每一個像素點都可以使用不同的顏色來表示，而每一種顏色都可以用 0~255 級的亮度表示，但索引影像只能在每一個像素點中表示 256 種顏色，所以彩色影像比起索引影像更為高級，但占用的空間也就越大
4. 影像信號數字轉換
（1）影像數字化
將模擬影像信號進行離散化，得到的數字表示的影像（前面提到的矩陣），計算機處理影像需要將其轉化為數字離散形式
（2）一般數字化程序
此處參考：影像數字化
采樣
將空間上連續的影像轉化為離散的采樣點（像素點）的程序，采樣間隔即周期如果太大就會發生混疊，如果太小則會使得計算機作業量加大
至于采樣率的信號的頻率之間的關系可以參考我之前的文章：
數字信號處理 2.1 — 采樣
量化
把采樣后所得的各種像素的灰度值從模擬量化到離散量的轉換稱為影像灰度的量化
比如在模擬信號中的亮度我們在數字信號中需要用矩陣中的元素值的大小來表示
當影像的采樣點數一定時，采用不同量化級數的影像質量也不一樣，量化級數越多，影像質量越好；量化級數越少，影像質量越差，量化級數最小的極端情況就是二值影像，影像會出現假輪廓
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