数字图像处理概论篇

一、什么是数字图像处理

一幅图像可以定义为一个二维函数 f(x,y)，其中 x和y是空间(平面)坐标，任意一对空间坐标 (x,y) 处的幅值 f 称为图像在该点的强度或者灰度，当 x,y 和灰度值 f 都是有限的离散量时，我们称该图像为数字图像，数字图像处理是指借助于数学计算机来处理数字图像。注意，数字图像由有限数量的元素组成，这些元素统称像素。

二、数字图像处理的学习章节：

 图像获取阶段:包括图像预处理，如图像压缩

图像增强:是对图像进行某种操作，使得结果在特定应用中比原图像更适合的过程，不存在 增强图像的通用“理论”

图像复原：也是改进图像外观的一个领域，相比于图像增强，图像增强是主观的，而图像复原是客观的，从某种意义来说，图像复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础，而图像增强技术以好的增强效果这种主观偏好为基础

彩色图像处理：是提取图像中感兴趣特征的基础

小波：是以不同分辨率来表示图像的基础，采用小波来描述图像数据的压缩和金字塔表示，图像被成功地细分为多个较小的区域。

        压缩是指减少图像存储量或降低传输图像的带宽的处理

形态学处理：是指提取图像中用于表示和描述形状的成分的处理工具

分割：是将一幅图像划分为各个组成部分或者目标

特征提取：几乎总是在图像分割阶段的输出后面出现的。这一输出通常是原始图像数据，他们不是构成一个区域的边界（即分割一个图像区域与另一个图像区域的像素集合），就是构成该区域本身的所有点，特征提取包括 特征检测和特征描述。

        特征检测是指寻找一幅图像中的特征、区域或边界。

        特征描述是指对检测到的特征规定量化属性。例如我们检测一个区域的角点，并用他们的方向和位置来描述这些角点；方向和位置都属于量化属性。

图像模式分类：是指根据目标特征描述对目标赋予标记（如’车辆‘）的过程