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二值图像与灰度图像：图像表示的基础

二值图像与灰度图像是计算机图像处理领域中的基础概念，理解它们对于后续的图像分析和处理至关重要。

二值图像

二值图像（Binary Image），从名字可以看出，只有两个值，0和1。

• 含义：0通常表示背景，1表示前景。
• 特点：每个像素只需1bit存储，信息量极小。
• 应用：常用于黑白图像表示，简单且效率高。

灰度图像

灰度图像（Gray Image）通过一个量化值描述每个像素的亮度。

• 特点：每个像素用8bit存储，可表示256级灰度（0-255）。
• 优势：捕捉亮度信息，常用于医学图像和图像识别。
• 背后原理：通常基于可见光测量亮度，灰度存储采用非线性尺度。

彩色图像

彩色图像（Color Image）更复杂，每个像素包含RGB三个分量。

• 结构：每个分量256级灰度，整体需要3字节存储。
• 应用场景：照片、视频等需要细腻色彩表达。

为什么选择灰度图像？

在图像识别任务中，灰度图像更受欢迎的原因有：

深度图像

深度图像（Depth Image）记录图像中每个像素到场景的距离。

• 应用：用于3D重建和点云数据生成。
• 优势：直接反映几何形状，方便后续处理。

理解这些图像类型及其特点，对于图像处理和计算机视觉任务至关重要。