数字化图像的空间分辨率与 MATLAB 中的亮度分辨率有何不同？

数字图像以整数/浮点数的 2D 矩阵的形式表示，其中矩阵的每个元素表示像素强度。这种以 2D 矩阵形式描绘的图像强度分布称为空间域。强度值取决于图像的位深。例如，如果位深度为 8 位，则像素强度的值可以从 0 到 255。

为什么空间分辨率很重要？

空间分辨率很重要，因为它会影响我们看到物体的清晰度。关键参数不仅是显示器每行或每列中的像素数，而且是观看者视网膜上这些像素中的每一个所对向的角度。

什么是空间分辨率？

因为我们现在知道每个数字图像只是二维矩阵格式的像素集合。现在我们将空间分辨率定义为一个术语，它指的是用于构建数字图像的像素数量。当我们说一个特定的数字图像比另一个图像具有更高的空间分辨率时，它只是意味着对于相同尺寸的成像部分，更高空间分辨率的图像比低空间分辨率的图像由更多的像素组成。重要的是要注意，我们正在谈论两个图像的相同尺寸。

空间分辨率可以决定图像的质量，并描述图像可以表现物体的详细程度。它在超声断层扫描和 CT 扫描等医学图像中具有重要意义。

亮度分辨率

我们知道数字图像是像素的集合，以二维矩阵格式排列。这些像素保存的值是强度值。强度值是整数或浮点数。这些数字代表相对比例的亮度。因此，我们将数字图像的亮度（或发光亮度）定义为像素阵列中图像像素的相对强度值的度量。

如果我们增加图像的亮度，那么每个像素的亮度也会增加相同的量。同样，当亮度降低时，每个像素的亮度也会降低相同的量。亮度不同于对比度。

图像的亮度并不能定义图像的质量。

句法：

 org_image = imread(“GFGlogo.png”); //Read the image using imread( ) function

dark_image = org_image – 50; // To derease the brightness

bright_image = org_image + 50; // To increase the brightness

 imtool(image_variable, [ ]); // To display the image using imtool( ) inbuilt function

例子：

Matlab

% MATLAB code for reading the image 
% and convert into dark and bright images.
org_image=imread("GFGlogo.png");
dark=uint8(org_image-50);
bright=uint8(org_image+50);
  
% Bring the all three images to see
% the difference in brightness.
imtool(org_image, []);
imtool(dark, []);
imtool(bright, []);

输出：

图：原图

图：深色图像

图：明亮的图像

什么是图像的对比度？

图像像素之间存在的颜色或灰度差异量。具有较高对比度的图像通常比具有较低对比度的图像显示更大程度的颜色或灰度变化。当我们增加图像的对比度时，暗像素变暗，亮像素变亮。

对比度是指我们可以在图像中区分两个相邻部分的清晰程度。可以从图像的直方图识别图像的对比度。如果直方图的动态范围很宽，则相应的图像具有高对比度。如果动态范围很小，则图像被认为是低对比度的。在低对比度下，图像的大多数像素具有相同的颜色，因此很难区分图像的各个部分。

当我们增加图像的对比度时，亮度也会增加，因为我们正在扩大图像的动态范围。这意味着许多像素将获得浅色从而增加亮度。

句法：

  k=imread(“poor_contrast_butterfly.jpg”);//To read the original image

 k=rgb2gray(k); //To convert to grayscale

 k1 = imadjust(k); //To enhace contrast using adjust method

k2 = histeq(k); //To enhace contrast using histogram equalisation

k3 = adapthisteq(k); //To enhace contrast using adaptive histogram equalisation

imtool(k,[]);  imtool(ki,[]);  where i = 1,2,3 //To display original image along with enhanced image

例子：

MATLAB

% MATLAB code for Contrast enhancement 
% using 3 inbuilt matlab functions.
% read the colored image.
k=imread("poor_contrast_butterfly.jpg");
  
%convert to grayscale.
k=rgb2gray(k);
  
%contrast enhacement using adjust method.
k1 = imadjust(k);
  
%contrast enhacement using histogram equalisation.
k2 = histeq(k);
  
%contrast enhacement using adaptive histogram equalisation.
k3 = adapthisteq(k);
  
%display original image along with enhanced image.
imtool(k,[]); 
imtool(k1,[]); 
imtool(k2,[]); 
imtool(k3,[]);

输出：

数字： 原图

图：使用强度调整增强

图：使用直方图均衡化增强

图：使用自适应直方图均衡增强。