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图像信息是由什么组成的呢？简单起见，我们首先来看一张普通的灰度图。在灰度图中，黑白像素值以一定的浓度被分布在二维空间内。这里的浓度指光强，浓度越低表示该像素点越亮。也就是说，浓度就是在二维空间的每一个像素点上的光强分布。所以，一副图片是由空间信息及在该空间上的光强所构成的。

现在我们再来看彩色图像。因为需要考虑光波长的信息，彩色图像信息由光强，空间和波长组成的。进而，对于变化的彩色图像，光到达图片的时间信息也需要考虑在内。因此，图像信息供包含四个因素：光强，空间位置，波长和时间。

在这些因素中，空间是二维的，而波长信息一般用三原色来近似代替，这点我们后面会提到；所以也能认为波长信息是三维的，而时间是一维的。如图1所示，具有七个维度的四个参数的分布是一系列由光强，空间位置，波长和时间等因素组成的图像信息的点集。

表1.1给出了四个因素的准确度和范围相关指标。空间信息的准确度是空间分辨率，波长的准确度是色彩还原度，时间的准确度是时间分辨率。空间，波长和时间的范围分别是拍摄的空间范围，色域或波长范围，和存储的时间范围。除了一些特殊的应用和强度的动态范围，其他因素的范围很少有问题。

除了强度和波长外，光的极化方向和相位也是光的基本属性。虽然这些属性并不在本书讨论的范围内，但是的确会有一些处理这些信息的实例。比如说，关注于物体表面状态和表面纹路的传感器会获取光的极化分布，而获取深度和范围信息的传感器或系统会使用相位差异。目前就有一种通过入射光的角度信息来获取物体范围的传感器。因为对范围和深度信息的强需求，这个领域的进展是很值得大家期待的。