Vid bildbehandling är en flerkanalbild en bild som innehåller flera informationskanaler för varje pixel. I stället för bara ett enda värde som representerar, till exempel gråskalaintensitet (en enkanalbild), har varje pixel en värdenvektor, en för varje kanal. Det vanligaste exemplet är en färgbild.
Här är en uppdelning:
* enkanalbild (gråskala): Varje pixel har ett värde som representerar dess intensitet (ljusstyrka), vanligtvis från 0 (svart) till 255 (vit).
* Multi-kanals bild (färg): Den vanligaste typen är en 3-kanals bild (RGB), där varje pixel har tre värden:
* röd (R): Representerar rött intensitet i pixeln.
* green (g): Representerar intensiteten hos grönt i pixeln.
* blå (b): Representerar intensiteten av blått i pixeln.
Dessa tre värden kombineras för att skapa den upplevda färgen.
* Andra flerkanalbilder: Utöver RGB kan flerkanalbilder ha många fler kanaler. Exempel inkluderar:
* rgba: Lägger till en alfakanal (a) för transparens (0 är helt transparent, 255 är helt ogenomskinlig).
* cmyk: Används vid utskrift, med kanaler för cyan, magenta, gul och nyckel (svart).
* hyperspektrala bilder: Dessa bilder har dussintals eller till och med hundratals kanaler, var och en representerar en annan våglängd av ljus. Detta används i fjärravkänning och medicinsk avbildning för att fånga detaljerad spektralinformation.
* Multispektrala bilder: Liknar hyperspektral, men med färre kanaler, ofta fångar information i specifika delar av det elektromagnetiska spektrumet (t.ex. synligt ljus, nära infraröd). Används i satellitbilder och medicinsk avbildning.
* Djupbilder: Dessa bilder har en enda kanal som representerar avståndet från kameran till varje punkt i scenen.
I huvudsak ger varje kanal i en flerkanalbild ett annat perspektiv eller en typ av information om samma rumsliga plats i bilden. Bearbetning av dessa kanaler individuellt eller i kombination möjliggör mer komplexa och kraftfulla bildanalysstekniker.
