图像信息是由什么组成的呢?简单起见,我们首先来看一张普通的灰度图。在灰度图中,黑白像素值以一定的浓度被分布在二维空间内。这里的浓度指光强,浓度越低表示该像素点越亮。也就是说,浓度就是在二维空间的每一个像素点上的光强分布。所以,一副图片是由空间信息及在该空间上的光强所构成的。
现在我们再来看彩色图像。因为需要考虑光波长的信息,彩色图像信息由光强,空间和波长组成的。进而,对于变化的彩色图像,光到达图片的时间信息也需要考虑在内。因此,图像信息供包含四个因素:光强,空间位置,波长和时间。
在这些因素中,空间是二维的,而波长信息一般用三原色来近似代替,这点我们后面会提到;所以也能认为波长信息是三维的,而时间是一维的。如图1所示,具有七个维度的四个参数的分布是一系列由光强,空间位置,波长和时间等因素组成的图像信息的点集。
表1.1给出了四个因素的准确度和范围相关指标。空间信息的准确度是空间分辨率,波长的准确度是色彩还原度,时间的准确度是时间分辨率。空间,波长和时间的范围分别是拍摄的空间范围,色域或波长范围,和存储的时间范围。除了一些特殊的应用和强度的动态范围,其他因素的范围很少有问题。
除了强度和波长外,光的极化方向和相位也是光的基本属性。虽然这些属性并不在本书讨论的范围内,但是的确会有一些处理这些信息的实例。比如说,关注于物体表面状态和表面纹路的传感器会获取光的极化分布,而获取深度和范围信息的传感器或系统会使用相位差异。目前就有一种通过入射光的角度信息来获取物体范围的传感器。因为对范围和深度信息的强需求,这个领域的进展是很值得大家期待的。