数字图像处理基础知识（一）

亮度

指照射在景物或图像上的光线的明暗程度，如果是灰度图像，则跟灰度值有关，灰度值越高则图像越亮。灰度图只含亮度信息，不含色彩信息，就像我们看到的黑白图片，亮度由暗到明，变化是连续的。因此要表示灰度图，就需要把亮度值量化，通常划分为0-255共256个级别。

对比度

指图像中各种不同颜色最亮处和最暗处之间的差别，差别越大对比度越高，一般来说，对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽

饱和度

指色彩的鲜艳程度，含色成分越多，饱和度越大，色彩越鲜艳，定义为对比度除以明度

灰度值

值的范围0-255，灰度图像中，灰度值为0代表黑色，255代表白色，0-255即黑-灰-白的程度过渡。.bmp格式文件即位图没有灰度图这个概念，但是可以在.bmp文件中表示灰度图。方法是用256色的调色板，没一项的RGB值都是相同的，也就是说 RGB 值从(0，0 0)，(1，1，1)一直到(255，255，255)。(0，0，0)是全黑色，(255，255，255)是全白色，中 间的是灰色。这样，灰度图就可以用 256 色图来表示了。

总结：灰度图是一种特殊的伪彩色图，只不过调色板的R、G、B值是一样的而已

RGB

彩色图像的每个元素（像素）都是一个RGB值，RGB每个分量占一个字节，共三个字节。

位深度/每像素位数

位深度是指在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。计算机之所以能够显示颜色，是采用了一种称作“位”( bit ) 的记数单位来记录所表示颜色的数据。当这些数据按照一定的编排方式被记录在计算机中，就构成了一个数字图像的计算机文件

位深度是把通道数转化为位，例如RGB图像有RGB三个通道，那么对应的位深度就是3×8=24

扩展：

位深度为1的图像，每个像素占1bit大小，灰度级只用到0和255两种（2的1次方），只有黑白两种颜色，就是我们常说的二值图像

位深度为2的图像，每个像素占2bit大小，颜色数或灰度级数有4种（2的2次方）

位深度为8的图像，每个像素占8bit即1byte大小，颜色数或灰度级数有256种（2的8次方），就是我们常说的灰度图

像素

图像中不可再分割的单元，每幅图像都是由许许多多的像素点构成的，它是以一个单一颜色的小格存在，灰度图用一个字节的容量来存储一个像素，24真彩色RGB则用三个字节来存储一个像素

分辨率

分辨率有水平分辨率和垂直分辨率，水平分辨率是指图像在水平方向一共有多少个像素点，垂直分辨率则表示垂直方向上的，例如我们常见的1920×1080这个分辨率表示，水平方向上一共有1920个像素点，垂直方向有1080个像素点，整幅图像有1920×1080=2073600个像素点（注意，不同图像它们的像素点的尺寸大小不一定是相同的）

DPI

每英寸所占的像素点数

位图

位图是由多个像素点组成的，数码相机拍摄的照片，扫描仪扫描的图片以及计算机截图等等都属于位图

RGB与位图

RGB是位图颜色的一种编码方法，用红、绿、蓝三原色的光学强度来表示一种颜色，可以直接用于屏幕显示

CMKY与位图

CMKY也是位图颜色的一种编码方法，用青、品红、黄、黑四种颜料含量来表示一种颜色，可以直接用于彩色印刷

Alpha通道

它是一个8位的灰色通道，该通道用256级灰度来记录图像的透明程度，0表示全透明，255表示不透明，0-255即全透明-半透明-不透明的程度过渡，类似于灰度图像中，0-255即黑-灰-白的程度过渡

图像数据

对于真实世界的图像一般是由图像上的每一点光的强弱和频谱来表示，把图像信息转换成数据信息时，须将图像分解为很多小区域，这些小区域就是上面提到的像素，然后可以用一个数值表示它的灰度，对于真彩色图像常用红绿蓝（RGB）三原色分量来表示。顺序地抽取每个像素的信息，就可以用一个离散的矩阵代表一幅连续的图像了

图像矩阵

数字图像的数据可以用矩阵来表示，因此可以采用矩阵理论和矩阵的算法对数字图像进行分析和处理，通常用二维数组存放图像数据

设备上下文（DC)

DC是一种包含某个设备（如显示器打印机）的绘制信息的Windows数据结构，所有绘制调用都通过设备上下文对象来进行，这些DC对象封装了用于绘制线条、形状和文本的Windows API

HDC

MFC中设备上下文的句柄

HBITMAP

HBITMAP是位图句柄，是位图的指针，BITMAP是一个结构体，封装了位图的一些信息，定义了位图高度、宽度、颜色格式和位值