彩色图像的边缘检测处理程序设计(3)
数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三文几何模型，三文几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。
1.1.1 数字图像的概念
离散图像又称为数字图像，将平面区域G={（x,y）|0}内连续图像f(x,y)按一定方式划分为小块区域。这些小区域称为图像元素（picture element），简称为像素（pixel）。像素是组成数字图像的基本元素，是按某种规律，比如，模拟/数字转换编成的一系列二进制数码表示的信息。
图像进行的两个离散化操作也称为图像数字化处理。通过数字化处理，就可以获得数字图像，在这些小区域上获得图像的亮度作为“样本”的过程就是通常所说的采样。采样过程中获取的亮度样本值。我们还需要将这些值“量化”为整数值。一般地将亮度值均匀地量化成256个等级。有两种方法表示从白到黑的量化；一种是0-255对应由白到黑，另一种是0-255对应由黑到白。在图像处理时，应该注意，相应系统是采用哪一种表示法。
1.1.2 数字图像的分类
每个图像的像素通常对应于二文空间中一个特定的'位置'，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。根据这些采样数目及特性的不同数字图像可以划分为：
二值图像 (Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像 (Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像 (Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color） multi-spectral thematic
立体图像 (Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三文图像 (3D Image):三文图像是由一组堆栈的二位图像组成。每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三文空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
1.2 图像颜色与颜色模型
1.2.1 图像颜色要素
颜色是光的物理属件和人眼的视觉属性的综合反映。不问波长的辐射光(发光体)或反射、透射光(不发光体)刺激人服视网膜内的感受器，从而位人眼产生颜色感觉。
颜色的三要素即颜色具有的三个基本属性：是：色调(色相)、亮度和饱和度。
色调(hue) 色调反映颜色的类别，如红色、绿色、篮色等。色调取决于物体发出的或反射的光线的主导波长，在“ 0°~360°”的标准色轮上，色调是按位置度量的。通常，色调是出颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。
亮度(1uMnnnce) 亮度是颜色的相对明暗程度，它是光作用于人眼时引起的明亮程度的感觉。一般来说，彩色光能量大则显得亮，反之则暗。通常用从0％(黑)到100％(白)的百分比来度量。
饱和度(saturation) 饱和度是指彩色光所呈现颜色的深浅或纯洁程度。饱和度有时也称彩度，表示色调中灰成分所占的比例．用从0％(灰色)到100％(完全饱和)的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘颜色的饱和度是递增的。对于同一色调的彩色光，其饱和度越高，颜色就越深，或越纯；而饱和度越小，颜色就越浅，或纯度越低。高饱和度的彩色光可因掺入白光而降低纯度或变浅，变成低饱和度的色光。100％饱和度的色光就代表完全没有混入白光的纯色光。