图像基本概念

一、图像和像素点

一幅图像由若干个像素点组成。每个像素点的明暗程度/亮度信息都可以用灰度级（0~255）来表示。不同的明暗程度的若干个像素点就组成了一幅完整的图像。一张320*240的灰度图像，表示该图像有320行，每行有240个像素点。

（a）原始图像（b）图a局部放大（c）图b局部放大

在c语言中，用一个数组才保存一张图像，如unsigned int dbimage[80*80]表示‘一张6400个像素点（即：80*80）的灰度图像’。而数组元素dbimage[1]表示‘第二个像素点的灰度级’。

在.bmp文件中，开始1078个字节是用来设置‘bmp格式’，1078个字节之后的数据才是图像像素点的‘灰度级’信息，并且先存图片的最后一行，最后存图片的第一行。

二、直方图

实验原理

直方图是图像的一种统计表达，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。

灰度直方图描述了图像中各种灰度(对于像素深度为8 位的图像，共为0-255 共256 种取值)在整个图像中占有的比例。

如下图所示，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图象的最基本的统计特征。

图：MATLAB中的直方图

图：直方图表示

在c 语言中，也用一个数组来存储直方图。如：float fhistogram[256]；数组中的元素fhistogram[1]表示‘灰度级为1的像素点的频数’即[1](n )

k

k k n fhistogram n n k n 表示‘该图片中有个像素点的灰度级为’，表示‘该图片中像素点的总个数’