一、什么是圖像：圖像就是多維數組

你好！ 從LED冬奧會、奧運會及春晚等等大屏，到手機小屏，快來挖一挖里面都有什么。

圖像的存儲

比如，如下存儲代碼。

// 圖像在內存中的實際存儲（一維數組）
uint8_t image_data[16] = {R0,G0,B0, R1,G1,B1, R2,G2,B2, R3,G3,B3,  // 第0行R4,G4,B4, R5,G5,B5, ...                  // 第1行// ... 后續行
};

…ISP…：

1. 通過相機等成像系統等拍攝，數字化之后的圖像就是二維/多維的矩陣/數組，也就是二維數據。圖像的存儲是以矩陣的形式存儲，矩陣中的每一個格子代表一個像素。

   • 如果想了解一些成像系統、圖像、人眼、顏色等等的小知識，快去看看視頻吧 ：
     • GodWarrior、抖音號：59412983611
     • B站：宇宙第一AIYWM
       • 認準一個頭像，保你不迷路：
       • 

每一個格子有自己的顏色、深淺

如何訪問圖像：

1.對于RGB圖像，共有R/G/B三個通道，通過代碼來看。圖像有單通道和多通道之分，訪問時只需要以多維數組的形式訪問即可。

//像素點有：寬Width、高 height、通道Channel
char image[nWidth][nHeight][nChannel];for(int i = 0; i < nHeight; i++)for(int j = 0; j < nWidth; j++)for(k = 0; k < nChannel; k++){cout << image[j][i][k]}//c++版本
#include <iostream>const int nWidth = 10;   // 示例寬度
const int nHeight = 10;  // 示例高度
const int nChannel = 3;  // 示例通道數char image[nWidth][nHeight][nChannel];int main() {// 假設 image 數組已經被填充數據for(int i = 0; i < nHeight; i++) {for(int j = 0; j < nWidth; j++) {for(int k = 0; k < nChannel; k++) {std::cout << image[j][i][k];}}}return 0;
}//Goland
package mainimport ("fmt"
)const (nWidth   = 10 // 示例寬度nHeight  = 10 // 示例高度nChannel = 3  // 示例通道數
)func main() {var image [nWidth][nHeight][nChannel]byte// 假設 image 數組已經被填充數據for i := 0; i < nHeight; i++ {for j := 0; j < nWidth; j++ {for k := 0; k < nChannel; k++ {fmt.Print(image[j][i][k])}}}
}

2.如果R/G/B都擠在一個格子里面

for(int i = 0; i < nHeight; i++)for(int j = 0; j < nWidth; j+= 3){cout << image[j][i]; //Rcout << image[j + 1][i]; // Gcout << image[j + 2][i]; //B}

二、分析方向占地盤

既然圖像具體化成為了數組和矩陣，那么下來就有了很多的針對性分析，比如

空間域

其實上面我們按照像素點去訪問圖像的話，其實就是在空間域訪問圖像呢，所以呢，空間域其實指的就是圖像中的每個像素單元。起這個名字其實就是為了和其他的，比如下面的域區分開而已；

空間域針對像素點的圖像處理主要包括：

圖像是二維數據，正如上文所說，圖像的存儲是以矩陣的形式存儲，矩陣中的每一個格子代表一個像素，二維數據傳輸的時候是逐行傳輸的，當傳輸圖像數據時，系統會按照行優先順序將二維矩陣轉換為一維數據流：

1.灰度變換

2.空間域濾波

信號處理上，你對圖像像素數據不停的一行一行的去處理，讓他亮，并且你不能說我這個圖像有三行三列，我就亮三次就行了，不行的，拋開亮不同的圖像不說，你隨著時間推移，你需要不停的亮起像素點，才能保證呈現給客戶完整的視頻或者圖像畫面。所以，此時就是一個連續的波形，但有時候電壓或者電流太小或者太大會導致功耗、耦合、亮度一致性或者均勻性出現問題，所以需要按照預期過濾掉波形中的某些成分，也就是人們常說的濾波。降噪、平滑等就是在濾波。

2.1 空間域濾波：用不同的核kernel，也就是不同的 磨石，去挨個擦一遍每個像素點，每個像素點按照一定算法來跟磨石里面的數據求平均，然后把相當于用磨石把像素點的值改變了，這個過程也就是卷積。

變換域：

你圖像反正是一堆裝在格子里面的像素點，有自己的屬性，Width、Height、Channel，那么有玩家就會想到，將圖像轉換到其他的域，比如頻率域，在變換域做完處理之后再通過反變換方式轉換回來。

附加發散知識：LED賽道中大屏里面的那些事：

1.大屏中有很多箱體、很多模塊/燈板，燈板上有很多LED燈，那這些燈如何亮，這里面就牽扯到很多知識點：

1.1 靜態掃和非靜態掃：

1.2 燈珠的亮度咋來的，通道打開時間 * 電流，波形上面就是矩形的面積，比如一個上升沿和一個下降沿，那么，包起來的矩形，高代表電流，寬代表通道打開時間。