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"图像视频处理基础知识总结" 图像采集的原理是通过传感器来获取图像的，传感器阵列是由横竖两个方向密集排列的感光元件（CCD 或 CMOS）组成的一个二维矩阵。它收集入射能量并把它聚焦到一个图像平面上，与焦点面相重合的传感器阵列产生与每一个传感器接收光总量成正比的输出。数字或模拟电路扫描这些输出，并把它们转换为信号，由成像系统的其他部分数字化。 BAYER 矩阵传感器阵列的排列方式可以有很多种，现在最常用的是 Bayer 矩阵模式的排列方式，即每个 CCD 就对应一个像素。其中 R 感应红光、G 感应绿光、B 感应蓝光，而在 Bayer 模式中 G 是 R 和 B 的两倍（因为我们的眼睛对绿色更敏感）。以下是 Bayer 阵列的一种排列方式：RGRGRGRGRGGBGBGBGBGBRGRGRGRGRG，以中心绿色的 G 为例，此像素只有 G，缺少 R 与 B，R 就等于上下两个 R 的平均值，B 就等于左右两个 B 的平均值。其他的 R 与 B 都是一样的，每个像素补齐 RGB 三色就可以。 伽马校正是图像处理中非常重要的一步，数码相机拍摄出的彩色图像，以及我们把一幅图像在显示器上显示出来都要进行相应的伽马校正。数码RAW 格式的拍摄是采用线性的gamma （即gamma 1.0），可是人的眼睛对光的感应曲线却是一“非线性"的曲线。所以 RAWConverter 会在转换时都会应用一条 Gamma 曲线到 Raw 数据上（简单的理解，就是相当于对原始数据进行一个 f(x)的变换,并且注意，f（x)并不是一次的线性函数），来产生更加接近人眼感应的色调。 RGB 和 YUV 图像是在计算机中使用最多的颜色空间，分别对应红、绿、蓝三种颜色；通过调配三个分量的比例来组成各种颜色。一般可以使用 1、2、4、8、16、24、32 位来存储这三颜色，不过现在一个分量最大是用 8 位来表示，最大值是 255， 对于 32 位的颜色，高 8 位是用来表示透明度的。彩色图一般指 16 位以上的图。灰度图有一个特殊之处就是组成颜色的三个分量相等；而一般灰度图是 8 位以下。 在彩色电视机系统中，通常使用一种叫 YUV 的颜色空间，其中 Y 表示亮度信号，也就是这个 YUV 空间解决了彩色电视机和黑白电视机的兼容问题。对于人眼来说，亮度信号是最敏感的，如果将彩色图像转换为灰度图像，仅仅需要转换保存亮度信号就可以。从 RGB 到 YUV 空间的 Y 转换公式为：Y = 0.299R+0.587G+0.114B 彩色图转换为灰度图是一种非常常见的图像处理操作。灰度图（GrayScale）是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过程。灰度化处理在许多图像处理中是很重要的一步，他的结果就是后续处理的基础。那么如何将彩色图转换为灰度图呢？常用的色彩系统有 RGB、YIQ、YUV。 在图像处理中，我们经常需要将彩色图转换为灰度图，而灰度图的三个分量相等。当前转换为 8 位的时候，调色板中有 256 个颜色，每个正好从 0 到 255 个，三个分量都相等。当转换为 4 位的时候，调色板中只有 16 个颜色，每个正好从 0 到 15 个，三个分量都相等。灰度图的颜色都是由三个分量组成的，三个分量的值相等。 图像视频处理基础知识是一个非常广泛的领域，涉及到图像采集、伽马校正、颜色空间转换、灰度化处理等多个方面。只有深入了解这些基础知识，才能更好地进行图像视频处理。