图像深度

存储每个像素所用的位数

像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示，每个分量用8位，像素深度为24位。

简介

数字化图像的每个像素是用一组二进制数进行描述，其中包含表示图像颜色的位，图中每个像素颜色所占的二进制位位数，称为图像深度。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。对一幅位图，图像深度是一常量，图像深度确定了一幅图像中最多能使用的颜色数，在位图中，若每个像素只有一个颜色位，则该像素或为暗或为亮，即是单色图像（注意，这并不一定是黑白图像，它只是限制图像只能使用两种色度或颜色）。若每个像素有4个颜色位，位图则支持2∧4=16种颜色；若每个像素有8个颜色位，则位图可支持256种不同的颜色。图像深度是用来描述图像深度信息中每个像素的灰度值或颜色数的基础，在单目图像深度估计问题中，一幅图像对应场景的深度信息一般由相同大小的灰度图来描述，灰度图中每个像素的灰度值描述该点对应场景的深度值，该灰度图又称为深度图，只有知道像素深度，才能计算出每个像素点对应深度值。

国内外估计图像深度的方法

图像深度估计的方法主要分为单y深度估计的方法和双目深度估计的方法，单目是基于一个镜头，而双目是基于两个镜头，基于它们有许多深度估计的方法。

单目深度估计方法

单目是基于一幅图像来估计它的深度信息，相对于双目深度估计的方法，-有一定的难度，许多学者提出了大量的基于单目来深度估计的方法，有基于图像内容理解，基于聚焦，基于散焦，基于明暗变化等，下面简要介绍其中的两种方法。

（1）基于图像内容理解的深度估计方法图像内容理解的深度估计方法主要是通过对图像中的各个景物分块进行分类，然后对每个类别的景物分别用各自适用的方法估计它们的深度信息。

（2）描于聚焦的深度估计方法聚焦深度测量（depth from focus，DFF）就足使摄像机相对于被测点处于聚热位货，然)根据透镜成像公式可求得被测点相对于摄像机的距离。

（3）基于图模型的深度图估计方法是通过对图像区域提取单目视觉线索的人工特征，并利用图模型来建模特征与深度之间关系以及图像上下文之间的联系，从而恢复出深度图像。由于二维平面图像的形成是三维场景的一个投影，当给定一幅二维平面图像的时候，与它对应的三维场景可能有无数个，但并不是所有的场景都符合人类的理解，只有符合人类理解的场景，利用人类先验知识推出的三维场景才可能是正确的。

双目深度估计方法

国内外比较成熟且应用广泛的双目深度估计的方法是越于双视差的深度估计方法，它是用两个摄像头成像，因为两个摄像头之间存在一定的距离，所以同一景物通过两个镜头所成的像有一定的差别，既视差，因为视差信息的存在，可以由于来估计出景物的大体深度信息。

双目视差的深度估计方法只有在近距离时，测量才较准确，而远距离时测量精度就难以保证。双目立体视觉成像系统通常包括相机建模、特征提取、图像匹配、深度计算以及图像插值运算，具体测量过程分为如下几步：

立体匹配问题始终是双目视觉测量的一个主要难点，国内外在多学者对此进行深入而持久的研究，提出了大量的匹配算法并进行了实验验证。

有关术语

深度图

在3D计算机图形和计算机视觉中，深度图是一种图像或图像通道，其中包含与场景对象的表面到视点的距离有关的信息，用于模拟的3D形状或重建他们。深度图可以由3D扫描仪生成或从多个图像重建。

像素

数字图像是一个二维信号，它记录了图像在行、列方向上的灰度或色彩。数的基本单位是 pixel，称为像素，一个像素对应于某个行、列位置上的灰度或颜色。是由picture和 element两个单词组成的。需要说明的是，像素是一个计算机图像处的最小逻辑单位，与真实场景中物理尺寸之间没有固定的关系，但在图像获取或输程中则需要指定像素和物理尺寸的对应关系。比如，在图像显示过程中，像素通示器的“点”相对应。在分辨率为1024×768的显示器上显示一幅512×512的图像，则图像将占据屏幕上一个512×512的区域。通常情况下，数字图像的像素数越多，图精细。普通的数码相机的像素数大约在300~500万之间，专业数码相机的像可以达到千万像素以上。

分辨率

分辨率是指在单位长度内所含有的像素的多少，也就是点的多少。例如，说某幅图像的分辨率是600，也就是表示该幅图像每单位长度内含有600个像素，或者600个点。处理位图时要着重考虑分辨率问题。处理位图时，输岀图像的质量取决于处理过程开始时设置的分辨率高低。分辨率是一个笼统的术语，它指一个图像文件中包含的细节和信息的大小，以及输入、输岀或显示设备能够产生的细节程度。操作位图时，分辨率既会影响最后输出的质量也会影响文件的大小。处理位图需要三思而后行，因为给图像选择的分辨率通常在整个过程中都伴随着文件。无论是在一个300dpi的打印机还是在一个2570dpi的照排设备上印刷位图文件，文件总是以创建图像时所设的分辨率大小印刷，除非打印机的分辨率低于图像的分辨率。如果希望最终输岀看起来和屏幕上显示的一样，那么在开始工作前，就需要了解图像的分辨率和不同设备分辨率之间的关系，但矢量图就不必考虑分辨率的问题。同时，不能把分辨率仅仅理解成图像的分辨率，分辨率有很多种，大致可以分为以下五个类型。

图像分辨率。图像分辨率就是每单位图像含有的像素或者点数，其单位是点英寸，英文缩写成“dpi”。也可以用厘米（cm）作为单位计算分辨率。不同的单位所计算出来的分辨率是不相同的，用厘米计算的数值显然比前者小得多。如果没有特殊标明通常人们用英寸为单位来表示图像分辨率的大小。

屏幕分辨率。屏幕分辨率也叫屏幕频率，主要是由屏幕本身和它所使用的软件来决定的。例如，VGA显示卡的分辨率是640×480，也就是说，其宽为640个像素，高为480个像素，直接说明了屏幕的尺寸。

设备分辨率。设备分辨率是指每单位输出长度所代表的像素或者点数。设备分辨率是不能像图像分辨率那样进行修改的。数码相机、扫描仪、计算机显示器等设备都有各自固定的分辨率。

输出分辨率。输出分辨率是指打印机等输出设备输出的图像每单位所产生的点数。输出分辨率越高，图像品质越好。

位分辨率。位分辨率是用来表示图像的每个像素中存放多少颜色，衡量每个像素存储的信息位元数。如一个24位的RGB图像，就表示其各原色R、G、B均使用了8位，三者之和为24位。

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