K比特图像

1.图像大小b:
        b=MNK    (M、N代表图像横纵像素长度)
 2.当图像分辨率固定时,可变参数K称该图像为K比特图像
        图像灰度级为

(个人觉得这样的定义在我现阶段的认识不太认可)

灰度级↓=>图像渐变层级↓;色域跨度↑=>图像对比度↑

邻接、联通、区域和边界

1.邻接的定义(书中原文)

令V是用于定义邻接的灰度值集合。在二值图像中,按值为1的像素的邻接时,V={1}。

采用8邻接可能导致的歧义性,歧义性

图片引用自(https://blog.csdn.net/hankai1024/article/details/19085203?utm_source=app)

8邻接的中间像素块到右上角的像素块有两条路径,歧义性指的是这,也称二义性。

之所以要消除这个歧义性,因为在边缘检测中欧给通常不希望出现这样的情况,所以采用m邻接改进8邻接。

三种类型邻接的定义:

其中m邻接的可视化解释:

关于m邻接定义中的(b)部分的解释:其中p与q的4邻域的交集为图上红色圈圈的像素块,如果红色圈圈的像素块的像素值在V中不存在,则p到q的路径没有歧义性(二义性),则p像素和q像素是m邻接的。

下图中,仅当区域和背景之间采用8邻接时,加圈的点才位于像素值为1的边界上

理解:8邻域的边界即中心像素块外包的所有像素块位置,图上左边矩阵加区圈的点为中心像素块,

由于缺少右上角像素块,中心像素块成为了边界的一部分。(其他邻域的边界有各自类似的定义)

在书中出现了8通路的说法,这个说法理解成:采用了8邻接的像素矩阵的通路均叫8通路。

边界和边缘是两个不同的概念

一个有限区域的边界形成一个闭合通路,是一个“整体的”概念。

边缘是由其导数超过某个预设阈值的像素形成的,是一个“局部的”概念。

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