数字图像处理灰度直方图（数字图像处理一）

数字图像处理就是利用计算机工具进行软件编程的一门课程。因此，它离不开软件编程。若不会编程，只会理论，那么无法实现你的任务。相当于学了也是白学。而且，它还是与实际紧密结合的一门课程。原因在于：人类获得信息约有75%是从图像中获得的，即视觉信息，它对人类来说很重要，应用场景很广泛。比如，生物医疗，航天，军事，工业等领域。

最流行的用作图像处理的编程语言：C 、matlab

前面说了，数字图像处理是计算机获取视觉信息的技术。在光照条件下，物体的反射光到了成像系统，那么就能够在成像系统里成出这个物体的像来。成像系统里面会把我们这个相片存储，然后显示出来，可以看出输出的图像与相机内部图像是基本接近，但仍然有差别。

那么，为什么会出现这种情况呢？

这里有两个因素制约。先明确成像系统的概念，把它理解成手机、照相机即可。

不同的成像系统，它们的分辨率是有差别的。一种是空间分辨率，一种是灰度分辨率。空间分辨率就是这幅图像上像素点的个数，数目越多图像质量越高。灰度分辨率是像素点的灰度级数，级数越大图像越清晰。具体分析：

成像系统的像素数是非常重要的一个参数指标。一幅图片照出来，如果像素数目少，那么就很粗糙，形成的空间分辨率就非常低，比如说只照出来一个点，整个物体一拍照出来只呈现一个点，也就没有细节可言了。所以说成像系统呈现的点数越多，阵列越大，越能真实的显现当时物体的形状、颜色。还有一个因素，灰度分辨率，它也叫颜色深度，颜色深度的概念就是：每个像素颜色所占的二进制位数，它越大越能表示它的颜色数目，颜色深度越深，图像越能接近大自然真实的颜色。“彩色”在计算机图像里面，是用红、绿、蓝（RGB）三原色按一定的比例混合构成的。任何像素，它的颜色都可由RGB这三个基本颜色混合而构成，也就是说每一点的像素的颜色值都是红绿蓝三原色构成的。因此，要用红绿蓝这三种颜色的浓度数目进行区分。那么，这里就牵扯到位数的概念了，位数不同，能够表示的颜色数目也就不一样。比如说，一个像素只有一位来表示，那只能有两种颜色，0或者1。如果一个像素能用两位来表示，就只能识别四种。如果是八位，就是256色，即2的8次方。如果是二十四位，就是2的24次方种颜色。真彩色就是用的24位。

因此，成像系统的分辨率是非常重要的，也是制约性能的重要原因。