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2 视频采集与处理理论基础
2.1 数字图像基本性质
数字图像是随着计算机的崛起而逐渐发展壮大的。日常生活中，人们人眼接触到的图像和胶片拍摄的图像都是模拟图像，但是模拟图像有一个很大的缺点就是无法通过电子设备进行传输。随着计算机等通讯设备的出现，在电子设备上进行图像传输显得越来越有必要，于是数字图像应运而生。数字图像是以像素点为单位并以数字形式进行存储的，非常适合进行传输。同时借助计算机也非常方便进行相关的图像处理。
2.1.1 数字图像的度量
数字图像由一定数量的像素组成，像素的亮度被数值化并在计算机中被表示成矩阵形式[2]。矩阵中的数值表征着各像素的灰度值，这样在对图像进行处理时，我们只需要在计算机中对像素矩阵中的元素的数值进行相关处理就可以了。
2.1.2 直方图
直方图就是面对图像整体时我们得到的关于图像整体的像素灰度分布图。但是需要注意的是同一直方图可能对应不同图像，不同图像也可能对应同一直方图。例如当一幅图像的背景灰度值是一个常数时，那么物体位置的改变并不会改变直方图的分布情况。
2.1.3图像中的噪声
噪声一般由其概率特征来描述。理想的噪声也被称为白噪声，是常用的噪声模型。白噪声的功率谱是个常数，也就是说当频率改变时，其强度并不随之而改变。所以使用这种模型会带来比较简单的计算。其中，高斯噪声是白噪声中的一种服从高斯分布的特殊噪声，因为其服从高斯分布，因此概率密度是高斯曲线型
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