数字图像矩阵表示方法的介绍

二维图像进行均匀采样并进行灰度量化后，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像。该数字图像是一个整数阵列，因而可用矩阵来直观地描述该数字图像。如果采用如图1-9所示的采样网络来对图像进行采样量化，则可得到如式（1-1）的数字化图像表示。

图1-9 图像采样网格示意图

这样，一幅数字图像在MATLAB中可以很自然地表示为形如式（1-2）的矩阵。

注意：由于在MATLAB中矩阵的第一个元素的下标为（1，1），因此在式（1-2）中f（1，1）等于式（1-1）中的f（0，0）。式（1-1）和式（1-2）在表示上意思是一样的，只是原点不同。

因此，对数字图像进行处理，也就是对特定的矩阵进行处理。在C语言中，对M×N数字图像处理的核心代码如下。

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在MATLAB中，对M×N数字图像处理的核心代码如下。

经验分享：重要概念理解点睛

➢“像素”的英文为“pixel”，它是“picture”和“element”的合成词，表示图像元素的意思。可以对“像素”进行如下理解：像素是一个面积概念，是构成数字图像的最小单位。

➢“灰度”可以认为是图像色彩亮度的深浅。图像所能够展现的灰度级越多，也就意味着图像可以表现更强的色彩层次。如果把黑—灰—白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。

➢数字图像处理就是将图像转换成一个数据矩阵存放在存储器中，然后再利用计算机或其他的大规模集成数字器件对数据矩阵信息进行数字处理，以达到所预期的效果。