1-introduction

本章目标：

1. 定义图像处理
2. 回顾图像处理的历史
3. 概述图像处理的主要应用领域及其最新发展状况
4. 简述数字图像处理主要使用的方法
5. 概述典型的通用图像处理系统的组成

一、数字图像处理是什么？

背景知识 一 :

• 一幅图像可以被定义为一个二维函数$f(x,y)$
• 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灰度
• 当$x,y,f$都为有限的离散量时，该图像则称为数字图像
• 像素（图画元素、图像元素）: 图像的组成元素

背景知识 二：

• 计算机视觉($computer$ $vision$)： 用计算机来模拟人的视觉，包括学习并根据视觉输入进行推断和采取行动等
• 图像分析/理解($image$ $analysis$): 对图像中各个区域或对象进行是识别分析，提取出有用的信息

从图像处理到计算机视觉是一个连续的过程（图像分析介于两者之间），并无明显的分界线，可以在这个过程中考虑三种类型的计算机处理:

1. 低级处理(Low-level processing): 涉及初级操作，例如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像锐化（特点是 输入输出都是图片）
2. 中级处理(Mid-level processing): 输入是图像但输出是从图像中提取的特征，如边缘、轮廓和对各目标的识别分类
3. 高级处理(higher-level processing): 理解从图像识别出的对象，执行与人类视觉相关的认知功能（与图像分析重叠了）

二、数字图像处理的起源

1. 数字图像出现：巴特兰电缆传输系统——使用电缆传输图片
   • 打印的方法： 使用特殊的打印设备对图片编码，然后在接收端重建图片
   • 照相还原的方法：在电报接收端使用穿孔纸带来还原图片——色调质量和分辨率得到明显改进

注：
  1. 早期的巴特兰系统使用5个不同的灰度级编码图像，后来灰度级增大到15级
  2. 这个时期虽然用到了数字图像，但并不能定义为数字图像处理，因为没有用到计算机

• 数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关
• 数字图像要求巨大的存储和计算能力

2. 数字计算机的发展使得其可以进行数字图像处理

• 1948年贝尔实验室发明晶体管（transistor）
• 20世纪50年代和60年代开发了高级编程语言COBOL(Common Business-Oriented Language)和FORTRAN(Formula Translator)
• 1958年德州仪器公司发明集成电路（integrated circuit,IC）
• 20世纪60年代卡发了早期的操作系统（operating system,OS）
• 20世纪70年代早期Intel公司开发了微处理器(microprocessor)
• 1981年IBM公司推出个人计算机（personal computer）
• 20世纪70年代末出现了大规模集成电路（large-scale integration,LI）——元器逐步小型化;20世纪80年代深大规模集成电路（very-large-scale integration）;如今超大规模集成电路（ultra-large-scale integration）

3. 数字图像处理的诞生与发展
   • 20世纪60年代初，第一台强大到足以执行右移图像处理任务的大型计算机出现了，主要是是处理太空传回来的图像——太空领域
   • 20世纪60年代末70年代初，数字图像处理技术应用于医学成像、地球资源观测和天文学等领域，如计算机轴向断层成像（computerized axial tomography,CAT,简称为computerized tomography,CT）
   • 20世纪60年代至今，应用广泛——人类解释（human interpretation）和 机器感知（machine perception）

三、数字图像处理应用实例

• 可以根据数字图像源对器应用范围进行分类
• 重要图像源： 电磁波普（electromagnetic energy speectrum,EM）、声波（acoustic）、超声波（ultrasonic）、电子（electronic）
  

1. GAMMA-RAY IMAGING
2. X-RAY IMAGING
3. IMAGING IN THE ULTRAVIOLET BAND
4. IMAGING IN THE VISIBLE AND INFRARED BANDS
5. IMAGING IN THE MICROWAVE BAND
6. IMAGING IN THE RADIO BAND

四、数字图像处理的基本步骤

1. 图像获取 $image$ $acquisition$
2. 图像增强 $image$ $enhancement$
3. 图像修复 $image$ $restoration$
4. 彩色图像处理 $color$ $image$ $processing$
5. 小波 $wavelets$: 以不同的分辨率表示图像
6. 压缩 $compression$ : 减少保存图像所需的存储空间或传输图像所需的带宽
7. 形态学处理 $morphological$ $processing$：提取图像中用于表示和描述的元素
8. 分割 $segmentation$ :
9. 特征提取 $feature$ $extraction$: 包括特征检测和特征描述
10. 图像模式分类 $image$ $pattern$ $classification$ :根据特征信息赋予标签

五、图像处理系统的组成

图形处理硬件： 图形处理单元（graphics processing units，GPUs）

1. 获取图像：物理传感器（physical sensor）—> 对成像目标辐射的能量产生响应 + 数字转换器（digitizer）-> 把物理感知设备的输出转换为数字形式
2. 专用图像处理硬件（Specialized image processing hardware）：由数字转换器和执行其他原始操作的硬件如算术逻辑单元（arithmetic logic unit ，ALU）组成
3. 计算机（computer）：通用计算机，可以是PC，也可以是超级计算机
4. 图像处理软件（Software for image processing）：由执行特定任务的各个专门模块组成——集成好的软件包
5. 大容量存储（Mass storage）：
   • 短期存储（short-term storage）：①计算机内存；②帧缓冲存储器（frame buffers）——允许瞬时缩放（instantaneous image zoom）、滚动（垂直移动）（scroll (vertical shifts)）和摇动（水平移动）（pan (horizontal shifts)），通常位于图像处理硬件上
   • 在线存储（on-line storage）：磁盘或光介质存储器——频繁存储
   • 档案存储（archival storage）：磁带会光盘——非频繁存储
6. 图像显示器（Image displays）
7. 硬拷贝（Hardcopy）：用于记录图像，设备包括激光打印机（laser printers）、胶片相机（film cameras,）、热敏设备（heat-sensitive devices）、喷墨单元（ink-jet units,）、数字单元（digital units）等
8. 网络和云（Networking and cloud）：默认功能，其中的关键因素是带宽（bandwidth）