第一章 数字图像处理绪论

注：本系列教程内容整理自西电视频网课

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第一章 绪论

• 数字图像处理基本概念
• 数字图像处理的发展和应用
• DIP的研究内容
• 基本数字图像处理系统

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图像处理基本概念

1.图像

图像是一个二维亮度函数（平面）；对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述，是不完全、不精确的描述（二维表三维出现信息丢失或错误）。

活动的、彩色的、立体图像的数学模型如下：

图片.png

静止、单色、平面图像数学表示如下：

图片.png

2.数字图像

数字图像是图像的数字化表示，像素是其最小单位，数学表达如下：

图片.png

与公式二不同的是，数字化的图像，m、n是整数的坐标值，离散的，公式二是取实数的。

3.数字图像处理

用计算机对图像进行处理就是数字图像处理，将一幅图像变为另一副经过加过的图像，是图像到图像的过程。

图像处理的任务：

• 提高图像视觉质量，满足人眼主观需求。
• 提取目标的某些特征，用于后续的分析和识别。
• 图像压缩，便于存储和传输庞大的图像和视频信息。

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数字图像处理的发展和应用

1.发展概况

• 图像远距离传输
• 略

2.数字图像的应用

• 再现性好，数字化导致存储、传输、复制不会退化图像质量。
• 处理精度高。
• 适用面宽。信息源可以是可见光或波谱。客观实体可以从微观到宏观。
• 灵活性高，线性处理，非线性处理都能实现。凡是可以用数学公式或逻辑关系表达的一切运算都可以实现。

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数字图像处理的主要方法和内容

1.数字图像处理方法（空域法、变换域法）

空域法，直接针对图像阵列的元素处理

• 领域处理法：（利用某个像素的周围像素信息）
  • 梯度算法，Gradient Argorithm
  • 拉普拉斯算子，Laplacian Operatior
  • 平滑算子，Smoothing Operator
  • 卷积运算，Convolution Algorithm
• 点处理法：（对某个目标像素点）
  • 灰度处理，Gray Processing

变换域法，空间图形-变换（正交）-处理-反变换。

• 滤波处理
• 数据压缩
• 特征提取

2.DIP的主要研究内容

• 图像信息获取，image information acquisition
• 图像信息存储，image information storage，图像存储技术和图像压缩技术。
• 图像信息传递，image information transmission，系统内部传递（DMA），外部传递（通信问题，实时性）
• 数字图像处理。
  • 几何处理：坐标变换、图像放大、缩小、旋转、移动、矫正等。
  • 算术处理，arithmetic processing，像素级算术或逻辑运算。
  • 图像增强，image enhancement，突出感兴趣的信息，削弱不感兴趣的信息，便于识别和解释。
    • 直方图修正
    • 伪彩色法
    • 灰度窗口等
  • 图像复原，image restoration，去掉干扰和污染，恢复图像本来面目
    • 图像噪声：随机点、相干噪声
    • 模糊：相对运动
    • 遥感：大气流、云层遮挡
    • 主要方法：维纳滤波、卡尔曼滤波、逆滤波、同向滤波。
  • 图像重建，image reconstruction，数据-图像。
    • 成像方法：代数法、迭代法、傅里叶反投影法、卷积
    • 三维重建——虚拟现实、科学可视化。
  • 图像编码，image coding，利用图像信号的统计特性，实现高效编码。减少数据存储空间，压缩信息，提取特征，以便识别。
  • 图像识别，pattern recognition。
  • 图像理解，image understanding，图像-描述，利用客观世界的知识，使计算机联想、思考、推论，从而理解图像表现额内容。

相关领域

• 计算机图形学，computer graphics
• 计算机视觉，computer vision

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基本图像处理系统

图片.png

常用开发工具

• MATLAB
• Visual C++

MATLIB简介

• 矩阵运算和操作功能

• 图像处理工具箱

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