所以当我给你们看以下图片的时候,你们实际上会把它想象成一幅图片或者是一些可以看的东西。
但这究竟是什么呢?是一种函数。
实际上,我们可以称这个图片它为 的函数,好的,与图像强度有关。
所以,如果我把它当做一个函数,那么我可以把它当做一个曲面,MATLAB让它变得非常简单。
如果我这样做,它会看起来像这样。
这是完全一样的函数,但不是像图片那样,你知道,有点直。
顺便说一下,MATLAB的方法它很酷,越高它也越亮,所以你可以看到。
所以如果你看看她穿的那件糟糕的衬衫上的格子图案,对吧,亮点在这里,而黑点在下面。
计算机视觉,尤其是图像处理,我们今天主要讲的是计算机视觉的图像处理方面,
接下来的几篇文章讲的是如何利用这些功能并从中计算出一些东西。
通常,我们只需要用电脑处理另一个类似图像的函数,即图像输入,图像输出。
有时候,我们会得到一些信息。这里有一个非常简单的例子。假设我取了前一个函数,我对它进行了平滑处理。
好了,现在你看,我得到了和以前一样的表面,但是现在,你知道,它混合起来更光滑了,那件衬衫的波峰和谷都更光滑了。
它们不像以前那么陡峭了。这就是函数。
现在,当然,我可以把它作为图像展示给你们看。那会是什么样子?
这只是该图像的模糊版本,好的。我把它和平滑函数放在一起,对吧?
顺便说一下,我们可以用同样的方法处理彩色图像。
现在,不是一个函数将映射到一个强度,我们有三个函数,通常称为r, g和b,有时称为l, u和v。
好吧?但是基本上,你可以把它看作是一个矢量值函数所以每个像素,这个函数是三个数字的矢量。
就像我说的,大多数时候我们会坚持使用灰度图像。
黑白图像如何作为函数来看那么,让我们再多谈谈图像作为函数,好吗?
我们可以把图像看成函数,有时我们说,有时我们说。它从 R的平方 映射到R,也就是说,从到处的纯强度。
对于我们来说,图像会被定义为超过某个界限。所以的范围 从到。的范围 从到。强度范围从最小到最大。
来看一个图像理解概念:
这是一个怎样的函数?嗯,你可以把图像看作是不同位置的光强度的集合。
例如,衬衫上的这个区域很亮,这里的阴影很暗,这片草地介于两者之间。
现在您如何识别这些不同的位置?请注意,这些位置被布置在一个二维空间中。
我们可以用x轴来表示,这是水平方向,y轴表示垂直方向。因此,可以使用x轴值和y轴值指定图像上的任何位置。
注意,这个x轴值可以是任意实数。y同样也是。
现在位置的图像强度可以写成。这就是如何把图像看成函数的方法。
那么图像中的强度值呢?
如果我们假设它们是实数,那么我们可以说是从,或者到的映射。
这个定义似乎表明图像是无限大的,但实际上,图像的大小是有限的,它们有一定的宽度和高度。
假设坐标原点在这里,我们可以为图像定义数值边界。
例如,x轴是10到210,y轴是15到165。我们也知道图像强度值有一个有限的范围。
在这张图片中,它们的范围从零到十。
鉴于这些有限的范围。如何将此图像定义为函数? 答案如下:
X值的范围可以从10到210。Y值的范围可以从15到165。我们将图像强度值定义在0到10的范围内。
彩色图像如何作为函数来看所以彩色图像也是一种函数。只是每个位置的值不再是表示光强度的单个数字。相反,它可以是一个矢量。
为三种颜色成分保持三种不同强度的矢量。例如,RGB中的每个位置都具有红色,绿色和蓝色的值。
这些值可以分为三个不同的通道或平面。如果取图像中所有的红色强度值,就得到了红色平面。
同样地,如果你取所有的绿色强度值,你会得到绿色的平面,同样的,蓝色的平面。
每个位置都与三个值的元组相关联,假设每个强度值都是实数,x和y的值也是。
如何将此图像表示为函数映射? 正确答案是:
我们先看一下函数的范围。因为每个位置都有三个值的元组,因此映射的右边应该有R乘R乘R,或者。
请注意,彩色图像仍然是对二维和值域的映射。
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