数字图像处理：图像的表示与描述
1 数学表示
1.1 二维离散函数
I = f ( x , y ) I=f(x,y) I=f(x,y)
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( x , y ) (x,y) (x,y)表示图像像素的坐标 函数值 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)表示在坐标 ( x , y ) (x,y) (x,y)处像素的灰度值
1.2 二维矩阵
I = A [ M , N ] I=A[M,N] I=A[M,N] 对一幅图像采样时，若每行像素为M个，每列像素为N个，则图像大小为M×N个像素，从而A[M, N]构成一个M×N实数矩阵. 矩阵元素a(m, n)表示图像在第 m 行 第 n 列的像素值，称为像素或像元。
1.3 关于图像坐标的说明
矩阵是按照行列的顺序来定位数据的，但是图像是在平面上定位数据的，所以有一个坐标系定义上的特殊性。 为了编程方便起见，我们这里以矩阵坐标系来定义图像的坐标：
2 图像描述
2.1 灰度图像
灰度图像中的每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述，没有色彩信息；灰度图像像素的灰度级通常为8bits，即0~255。“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色。
黑白图像/二值图像
黑白图像中的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称二值图像，二值图像的像素值为0、1；灰度图像像素的灰度级通常为8bits，即0~255。“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色。
